Предложение Европейской комиссии «Контроль чатов» направлено на внедрение массового наблюдения, что может поставить под угрозу конфиденциальность и безопасность данных граждан.
Если закон будет принят, он потребует от поставщиков услуг сканировать сообщения на наличие материалов, связанных с сексуальным насилием над детьми (CSAM), но критики утверждают, что это неэффективно против преступников и вредно для демократии.
Threema, безопасный сервис связи, выступает против этого предложения и может покинуть ЕС, чтобы избежать соблюдения, подчеркивая потенциальное злоупотребление и противодействие со стороны защитников конфиденциальности.
Внедрение глобальной системы для регулирования интернет-конфиденциальности столкнется с существенным сопротивлением со стороны защитников конфиденциальности и технологических компаний.
Применение такой системы на глобальном уровне практически невозможно из-за различного уровня приверженности к конфиденциальности и свободе интернета в разных странах.
Проект Регламента о контроле чатов Европейской комиссии направлен на борьбу с насилием в отношении детей, но вызывает серьезные опасения в отношении основных прав.
Ключевые проблемы включаю т нарушения конфиденциальности, подавление свободы выражения, обязательства по фильтрации с ошибками, блокировку веб-сайтов и обязательную проверку возраста.
Фонд GFF утверждает, что эти меры нарушают Хартии основных прав ЕС, и призывает к пересмотру проекта регламента.
Европейский парламент обсуждает законодательство «Контроль чатов», которое может нарушить основные права, требуя от пользователей согласия на отправку изображений и видео.
Критики утверждают, что это предложение противоречит принципам GDPR ЕС и может привести к принудительному согласию, вызывая опасения по поводу конфиденциальности и чрезмерного вмешательства правительства.
«Законодательство может вскоре быть принято Европейским советом, что вызывает опасения по поводу массовой слежки и ставит под сомнение приверженность ЕС защите прав личности.»
Совет ЕС собирается проголосовать по вопросу контроля чатов, который включает массовый поиск частных сообщений, 20 июня 2024 года.
«Время проведения голосования, вскоре после выборов в Европарламент, рассматривается как попытка избежать общественного контроля.»
Гражданское общество призывают немедленно действовать, связываясь с правительствами, повышая осведомленность в интернете и организуя протесты, так как текущий проект считается неприемлемым.
ЕС готов одобрить «Контроль чатов», регламент, требующий сканирования всех личных сообщений на таких платф ормах, как Reddit, Twitter, Discord и Steam, на наличие материалов, связанных с сексуальным насилием над детьми (CSAM).
«Критики утверждают, что эта мера беспрецедентна и, вероятно, неэффективна, так как нарушители могут перейти на частные сервисы, и она вызывает серьезные опасения по поводу конфиденциальности и чрезмерного вмешательства.»
Фонд Signal объявил, что покинет ЕС, если регулирование будет введено в действие, подчеркивая спорный характер предложения.
«Вышла версия htmx 2.0.0, прекращена поддержка Internet Explorer и ужесточены некоторые настройки по умолчанию без изменения основной функциональности или API.»
Основные изменения включают перемещение расширений в новый репозиторий, удаление устаревших атрибутов и изменение обработки запросов HTTP DELETE.
«Релиз не будет отмечен как последний в NPM до 1 января 2025 года, чтобы избежать принудительных обно влений; версия 1.x останется последней до этого времени.»
«Вышла версия Htmx 2.0.0, в которой проведены чистки и прекращена поддержка Internet Explorer (IE), вместо добавления крупных новых функций.»
Разработчики хвалят htmx за упрощение веб-разработки, один из пользователей заменил 500 строк JavaScript (JS) несколькими атрибутами htmx, повысив эффективность и удовольствие от работы.
Релиз вызвал обсуждения о возможных улучшениях и сравнениях с другими инструментами, подчеркивая роль htmx в снижении зависимости от сложных JS-фреймворков.
Scarecrow — это инструмент кибербезопасности, находящийся в альфа-версии, предназначенный для работы в фоновом режиме вашего компьютера с целью предотвращения вирусов и вредоносных программ.
«Cyber Scarecrow — это инструмент, который создает фальшивые процессы и записи в реестре, чтобы обмануть вредоносное ПО, заставив его думать, что оно находится под анализом, тем самым предотвращая его выполнение.»
Пользователи выразили обеспокоенность по поводу прозрачности инструмента, включая отсутствие страницы «о нас», ссылки на GitHub и сертификата подписи кода.
Автор признал эти проблемы, ссылаясь на высокую стоимость сертификатов, и есть предложения сделать инструмент с открытым исходным кодом, чтобы завоевать доверие и подтвердить его эффективность через тестирование в реальных условиях.
«Fandom, популярный вики-сайт, подвергается критике за навязчивую рекламу, включая автоматически воспроизводимые видео и постоянные прерывания, ставя прибыль выше удобства пользователей.»
В 2023 году Fandom спорно заменил пользовательский контент на рекламу Grimace Shake от McDonald's, что привело к массовой миграции вики на независимые домены, такие как Runescape, Minecraft и Hollow Knight.
Пользователям рекомендуется поддерживать независимые вики, используя такие инструменты, как Indie Wiki Buddy, применяя блокировщики рекламы и перенося свои вики с платформы Fandom.
Сообщества переносят свои вики с Fandom на самохостинг или альтернативные платформы из-за навязчивой рекламы и устаревшего контента.
Знаменитые примеры включают вики Runescape и Minecraft, которые успешно перешли с Fandom.
Такие инструменты, как Indie Wiki Buddy и LibRedirect, помогают пользователям избегать Fandom, перенаправляя их на более удобные для пользователя источники, подчеркивая негативные последствия венчурного капитала для платформ с пользовательским контентом.
Работа Райана над достижением GPT-4o 50% на публичном наборе оценок Arc-AGI считается новой и интересной в области исследований «рассуждений больших языковых моделей».
Подход включает в себя создание около 8,000 программ на Python для реализации преобразований, выбор правильной и применение её к тестовым входным данным, демонстрируя гибрид глубокого обучения (DL) и синтеза программ.
Хотя результат обнадеживающий, он основан на публичном наборе данных для оценки, и аналогичные результаты на приватном наборе данных еще не были подтверждены, что указывает на необходимость дальнейшего анализа и проверки.
DeepComputing представила новую материнскую плату RISC-V для Framework Laptop 13, оснащенную процессором JH7110 от StarFive с четырьмя ядрами U74 RISC-V от SiFive.
Это развитие улучшает экосистему Framework, позволяя пользователям выбирать различные архитектуры процессоров, способствуя гибкости и персонализации.
Материнская плата, предназначенная для разработчиков и энтузиастов, будет продемонстрирована на саммите RISC-V в Европе и поддерживается сотрудничеством с Canonical и Red Hat для обеспечения надежной совместимости с Linux.
DeepComputing выпустила новую материнскую плату RISC-V для ноутбуков Framework, оснащенную процессором JH7110 и хранилищем microSD, напоминающую одноплатный компьютер (SBC) RISC-V в форм-факторе Framework.
«Материнская плата ориентирована на разработчиков и любителей, предлагая модульность и возможность переключения между платами x86 и RISC-V, хотя это сопровождается заметным снижением производительности по сравнению с x86.»
Это сотрудничество между Framework и DeepComputing рассматривается как шаг к диверсификации и расширению экосистемы Framework, увеличивая видимость технологии RISC-V.
Сэм Альтман, бывший президент и генеральный директор Y Combinator, утверждает, что является председателем его совета директоров в документах SPAC (компании специального назначения по приобретению).
Y Combinator опровергает заявление Альтмана, утверждая, что он никогда не был в его совете директоров, несмотря на его значительную роль в компании.
Сэм Альтман, бывший генеральный директор и президент Y Combinator (YC), был ошибочно указан как председатель YC в нескольких официальных документах, включая отчеты SEC и сайт SPAC.
Ошибочное заявление вызвало дебаты: одни утверждают, что это незначительная канцелярская ошибка, в то время как другие подчеркивают юридиче ские последствия неточностей в документах, поданных в SEC.
Критики подчеркивают, что такие ошибки, если они намеренные, могут рассматриваться как вводящие в заблуждение и подрывающие доверие, хотя доказать намерение и материальный ущерб сложно.
Исследователи из Университета штата Аризона предполагают, что люди начали быстро накапливать технологические знания через социальное обучение около 600 000 лет назад, что ознаменовало начало кумулятивной культуры.
«Исследование, опубликованное в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences, проанализировало техники изготовления каменных орудий за последние 3,3 миллиона лет, отметив значительное увеличение сложности около 600 000 лет назад.»
Этот период, вероятно, в эпоху среднего плейстоцена, также ознаменовался такими достижениями, как контролируемое использование огня и строительство деревянных сооружений, что указывает на то, что кумулятивная культура предшествовала расхождению неандертальцев и современных людей.
Люди начали собирать технологические знания около 600 000 лет назад, при этом несколько видов Homo, возможно, делились и обменивались технологиями.
«Термин "человек" может относиться как к современным людям, так и ко всему роду Homo, но "гоминин" является более точным; существуют дебаты о том, считаются ли неандертальцы и денисовцы людьми.»
Быстрое накопление знаний связано с достижениями в области коммуникации, возможно, включая ранние формы языка, что подчеркива ет роль языка в передаче технологий.
Tokencost — это утилита, предназначенная для оценки затрат, связанных с большими языковыми моделями (LLM), путем подсчета токенов в запросах и ответах и применения цен, специфичных для модели.
Он решает проблему отслеживания затрат по различным моделям и схемам ценообразования, помогая пользователям избежать неожиданных счетов, предоставляя оценки затрат в реальном времени.
Разработанный компанией AgentOps, Tokencost теперь является открытым исходным кодом, что позволяет разработчикам интегрировать его в свои проекты для лучшего управления затратами.
Tokencost — это утилита, предназначенная для оценки затрат на использование более 400 моделей больших языковых моделей (LLM) путем подсчета токенов в запросах и ответах и умножения на стоимость модели.
Разработанный AgentOps и с открытым исходным кодом, он помогает разработчикам отслеживать расходы и избегать неожиданных счетов, используя простой словарь затрат и утилитарные функции.
Пользователи предложили улучшения, такие как добавление поддержки Rust, нормализация затрат и включение затрат на изображения и вызовы функций, хотя существуют опасения по поводу точности для моделей без публичных токенизаторов.
В апреле 2024 года в блокчейне первого уровня Sei Network были обнаружены две критические ошибки, влияющие на доступность и целостность цепочки.
«Фонд Sei присудил $75,000 и $2,000,000 за соответствующие отчеты об ошибках, которые были выявлены и исправлены до выпуска в производство, что гарантировало отсутствие риска для средств.»
Проактивные меры и быстрая реакция Фонда Sei предотвратили потенциальную угрозу рыночной капитализации токена Sei, демонстрируя сильную приверженность защите пользователей.
Сеть Sei выплатила вознаграждение в размере 2 миллионов долларов за обнаружение ошибки, подчеркивая значительные финансовые стимулы в секторе криптовалют за выявление уязвимостей в безопасности.
«Программа вознаграждений за обнаружение уязвимостей была проведена через Immunefi, платформу, специализирующуюся на вознаграждениях за обнаружение уязвимостей в криптовалюте, где часто выплачиваются суммы, превышающие $1 миллион.»
Эта выплата подчеркивает критическую важность безопасности в криптоиндустрии, где стоимость потенциальных нарушений может быть астрономической по сравнению с традиционными финансами.
Google DeepMind переходит от исследовательской лаборатории к фабрике продуктов на основе ИИ, вызывая дебаты о вызовах и возможных подводных камнях этого перехода.
Критики предполагают, что интеграция опытных продуктовых команд из Google с исследованиями DeepMind может быть более эффективной, чем преобразование исследовательской организации в ориентированную на продукт структуру.
Опасения включают влияние на фундаментальные исследования и риск создания поспешных, недоработанных продуктов, хотя некоторые считают, что этот сдвиг может привести к значительным достижениям в продуктах ИИ.
Публикация рассматривает проблему получения структурированного вывода, такого как JSON, от больших языковых моделей (LLM), которые обычно возвращают ответы на естественном языке.
Он предоставляет детальное сравнение различных фреймворков, предназначенных для преобразования выходных данных LLM в структурированные форматы, оценивая их на основе таких критериев, как поддержка языков, обработка JSON, управление подсказками и поддерживаемые поставщики моделей.
Сравниваемые фреймворки включают BAML, Instructor, TypeChat, Marvin, Outlines, Guidance, LMQL, JSONformer, Firebase Genkit, SGLang и lm-format-enforcer, каждый из которых обладает уникальными функциями и возможностями для обработки извлечения структурированных данных.
Статья BAML исследует методы получения структурированного вывода от больших языковых моделей (LLM), подчеркивая уникальный подход BAML к разбору для обработки некорректного JSON.
BAML предлагает как открытые, так и платные функции, при этом платные опции сосредоточены на мониторинге и улучшении AI-пайплайнов.
Статья сравнивает различные фреймворки и обсуждает проблемы и компромиссы при обеспечении структурированного вывода, отмечая, что некоторые пользователи предпочитают более простые методы, такие как Pydantic для валидации JSON.
У программистов есть множество пересекающихся и иногда противоречивых целей, таких как написание кода, управление сложностью и удовлетворение потребностей клиентов.
Сущностная сложность присуща самой проблеме, тогда как случайная сложность возникает из-за проблем с производительностью или неэффективных инструментов; уменьшение обеих является важным.
Старшие инженеры могут переопределять проблемы, оспаривая предположения и ведя переговоры с заинтересованными сторонами, что потенциально упрощает требования и минимизирует сложность.
Инженеры-программисты иногда принимают сложность, чтобы оправдать свои роли, как это видно в сообществах, таких как Enterprise Java, .NET и JavaScript (JS).
«Статья с юмором ссылается на сатиру Страуструпа о C++, чтобы подчеркнуть намеренную сложность в языках программирования.»
«В нем утверждается, что минимизация сложности имеет решающее значение для хорошего проектирования, балансирования краткосрочных и долгосрочных решений, а также обеспечения согласованности для избежания ненужных осложнений.»