Автор получил электронное письмо от «Рэймонда», рекламирующее Wisp, безголовый CMS, которое казалось персонализированным, но на самом деле было сгенерировано ИИ.
«Электронное письмо было частью массовой стратегии охвата, использующей ИИ для отправки почти 1 000 персонализированных писем разработчикам с публичными блогами на GitHub.»
Автор выражает разочарование по поводу этого подхода, основанного на ИИ, и рассматривает возможность сделать свой зеркальный репозиторий на GitHub приватным, чтобы избежать такого спама.
Электронное письмо, сгенерированное ИИ от timharek.no, утверждает об успешном создании персонализированных писем с использованием нескольких больших языковых моделей (LLM) без того, чтобы получатели обнаружили их ИИ происхождение.
Это вызывает этические вопросы о приоритете внимания и вовлеченности над значимым прогрессом, некоторые сравнивают это с тем, как инженеры сосредотачиваются на рекламных технологиях, а не на значительных достижениях, таких как высадка на Луну.
Обсуждение подчеркивает двойственную природу ИИ в маркетинге, признавая как его потенциал для злоупотреблений в спаме, так и его ценные приложения.
Proton представил Proton Docs, безопасную альтернативу Google Docs, с богатыми инструм ентами для редактирования и совместной работы, обеспечивающими сквозное шифрование.
Proton Docs поддерживает расширенное форматирование, встраивание изображений и множество форматов, включая Microsoft .docx, и позволяет работать в реальном времени с такими функциями, как комментарии и отслеживание курсора.
Этот запуск является частью более широкого расширения Proton, которое включает VPN, зашифрованный календарь и менеджер паролей, при этом Proton Docs вскоре станет доступен пользователям.
Proton представил совместный редактор форматированного текста, аналогичный Google Docs, с целью предоставить безопасную, зашифрованную альтернативу.
Пользователи разделились: одни ценят новый инструмент, а другие обеспокоены тем, что Proton расширяет ассортимент своей продукции вместо того, чтобы улучшать существующие сервисы, такие как электронная почта и календарь.
Обсуждения включают в себя открытый исходный код предложений Proton и сравнения с другими сервисами, при этом некоторые пользователи опасаются объединения всех своих данных в экосистеме одной компании.
Мосты должны выдерживать нагрузки над открытыми пространствами, требуя прочных подструктур, таких как опоры или устои, чтобы справляться с концентрированными силами.
Фундаментные сваи, забитые глубоко в землю, обеспечивают стабильность за счет опирания на конец и трения боковой поверхности, сопротивляясь вертикальным и горизонтальным нагрузкам.
Альтернативы, такие как буронабивные сваи и их вариации, такие как сваи с непрерывным шнеком и винтовые сваи, решают специфические геотехнические задачи, хотя все методы имеют ограничения и потенциальные риски отказа.
Мосты остаются стабильными, потому что забивные сваи проверяются на силу, необходимую для их установки, что гарантирует их способность выдерживать значительные нагрузки.
Деревянные сваи, при условии их полного погружения в грунт, могут сохраняться веками, что подтверждается сооружениями в Венеции и Новом Орлеане.
Такие проблемы, как разжижение грунта, боковое смещение и неожиданные подземные условия, могут усложнить забивку свай, но инновационные инженерные решения, такие как плавучие мосты, и исторические примеры, такие как Бруклинский мост, демонстрируют успешное преодоление этих проблем.
Новый поисковый движок для Hacker News, созданный с использованием Vectara, нацелен на устранение ограничений, обнаруженных в Algolia, охватывая последние 6 месяцев историй и комментариев.
Отзывы пользователей подчеркнули необходимость дополнительных функций, таких как фильтры, параметры сортировки и индексация внешних ссылок, с разными мнениями о его эффективности по сравнению с Algolia.
«Проект инициировал обсуждения по улучшению релевантности поиска и пользовательского опыта в сообществе Hacker News.»
Стартапы в области инфраструктуры ИИ сталкиваются с серьезными проблемами, включая жесткую конкуренцию и высокие затраты, в отличие от таких технологических гигантов, как Google, Amazon или Facebook, которые превратились в поставщиков инфраструктуры.
Инвестиции венчурного капитала в инфраструктуру ИИ могут быть ошибочными, так как истинная ценность заключается в компаниях, предлагающих осязаемые, удобные для пользователя решения, а не просто в рамках.
Даже успешные компании в области ИИ, такие как OpenAI, не имеют четких продуктов, что подчеркивает необходимость практических инноваций, способных преобразовать взаимодействие с пользователями.
В блоге обсуждается концепция отрицательной високосной секунды, которая никогда не была реализована, но может быть необходима из-за более быстрого вращения Земли с 2018 года.
Високосные секунды добавляются для учета нерегулярного вращения Земли, создавая проблемы для технических систем, таких как Unix time, который сталкивается с трудностями при обработке отметки времени 23:59:60.
Существует продолжающаяся дискуссия о ликвидации високосных секунд к 2035 году, что предотвратит внедрение отрицательной високосной секунды, что автор считает разочаровывающей перспективой.
Обсуждение вращается вокруг концепции високосных секунд, которые добавляются к Координированному всемирному времени (UTC), чтобы поддерживать его в синхронизации с вращением Земли, и возможного введения отрицательной високосной секунды.
Различные мнения высказываются о том, как справляться с корректировками времени, включая отмену високосных секунд, смещение нулевого меридиана и периодическое обновление часовых поясов.
Дебаты подчеркивают сложности и потенциальные проблемы хронометража, такие как проблемы синхронизации систем, влияние на программное обеспечение и исторический контекст стандартов времени, таких как UTC и TAI (Международное атомное время).
Попытка оптимизировать внутренний цикл на ассемблере AArch64 путем устранения перехода привела к замедлению в 4 раза из-за несоответствия пар bl (переход с сохранением адреса возврата) и ret (возврат), что сбило с толку предсказатель переходов.
Замена ret на br x30 (переход к регистру) решила проблему с производительностью, а дальнейшие оптимизации, включая инлайн и использование инструкций SIMD (Single Instruction, Multiple Data), привели к значительному ускорению.
«Окончательная оптимизированная версия SIMD работала за 94 нс, что примерно в 8,8 раз быстрее исходного кода, подчеркивая важность избегания асимметричного ветвления и использования SIMD для повышения производительности.»
Статья демонстрирует оптимизированный код, который суммирует массив из 1024 32-битных чисел с плавающей запятой за 94 наносекунды, подчеркивая эффективность за счет использования кэша.
Обсуждается значимость предсказания ветвлений и архитектуры ЦП для производительности, а также сложности с плавающей точкой арифметики и обеспечение детерминированных результатов.
Ссылки на предыдущие работы Рэймонда Чена и комментарии пользователей о SIMD (Single Instruction, Multiple Data) инструкциях, оптимизациях компилятора и историческом поведении процессоров включены.
«Углеродные выбросы Google увеличились почти на 50% по сравнению с 2019 годом, как сообщается в его экологическом отчете за 2024 год, что ставит под угрозу его цель по достижению нулевых выбросов к 2030 году.»
Рост выбросов в первую очередь обусловлен увеличением потребления энергии в центрах обработки данных и выбросами в цепочке поставок, вызванными достижениями в области ИИ, с увеличением потребления электроэнергии в центрах обработки данных на 17% в 2023 году.
«Несмотря на эти трудности, Google стремится сократить свое воздействие на окружающую среду за счет эффективной инфраструктуры и сокращения выбросов, с аналогичной проблемой сталкиваются и другие технологические компании, такие как Microsoft, из-за спроса на ИИ.»
«Углеродные выбросы Google увеличились на 13% по сравнению с прошлым годом, главным образом из-за увеличения потребления энергии в центрах обработки данных и выбросов в цепочке поставок.»
Рост выбросов составил 48% по сравнению с 2019 годом, но это увеличение нельзя полностью приписать ИИ, несмотря на некоторые заголовки, утверждающие обратное.
«Рост выбросов был постепенным на протяжении многих лет, и конкретное влияние ИИ на это увеличение остается неясным.»
«Публикация углубляется в модель Transformer, которая использует механизмы внимания для повышения скорости обучения и производительности, превосходя модель Google Neural Machine Translation в определенных задачах.»
Модель Transformer, описанная в статье «Attention is All You Need», имеет реализации в TensorFlow (пакет Tensor2Tensor) и PyTorch (руководство по NLP от Гарварда) и рекомендуется Google Cloud для их предложения Cloud TPU.
Архитектура модели включает компоненты кодирования и декодирования с уровнями самовнимания и многоголового внимания, что позволяет ей сосредотачиваться на соответствующих частях входных данных и улучшать точность перевода.
«Иллюстрированный трансформер» Джея Аламмара высоко оценен за его пошаговое объяснение оригинальной архитектуры трансформера.
Для визуализации потока информации в архитектурах только с декодером, таких как GPT-3, рекомендуется использовать bbycroft.net.
Пользователи предлагают аннотированный код с сайта NLP Гарварда для более глубокого понимания трансформеров, подчеркивая важность понимания таких базовых механизмов, как механизмы внимания.
Национальный орган по защите данных Бразилии запретил Meta использовать данные из Бразилии для обучения своих систем ИИ, ссылаясь на потенциальные риски для основных прав.
Обновленная политика конфиденциальности Meta, которая позволяет использовать публичные посты для обучения ИИ, не соответствует бразильским нормативам, что привело к этому ограничению.
Meta должна выполнить это постановление в течение пяти дней или столкнуться с ежедневными штрафами, что отражает аналогичное сопротивление, наблюдаемое в Европе, в то время как обучение ИИ с использованием публичных данных продолжается в США.
Бразильский регулятор данных запретил Meta использовать данные для обучения моделей ИИ из-за опасений по поводу конфиденциальности, что подчеркивает продолжающиеся дебаты о использовании данных и интеллектуальной собственности в обучении ИИ.
Некоторые предлагают компромисс, позволяющий использовать общедоступные данные, если полученные модели ИИ будут сделаны публичными, хотя этические проблемы и потенциальная эксплуатация данных пользователей остаются.
Эффективность и соблюдение таких регламентов находятся под пристальным вниманием, учитывая сложности, связанные с аудитом данных и юрисдикционными проблемами.
Apple получит статус наблюдателя в совете директоров OpenAI благодаря новому партнерству в области ИИ, подчеркивая стратегическую ценность пользовательской базы Apple.
Несмотря на то, что Apple не инвестирует и не оплачивает вызовы API GPT-4, она обеспечивает стабильность своему партнеру по ИИ, в то время как OpenAI получает доступ к прибыльному рынку.
Это партнерство подчеркивает более широкие последствия для технологической отрасли и конкурентную динамику среди компаний, занимающихся искусственным интеллектом.
Sonar, инструмент для оценки качества кода, испытывает трудности с поддержкой нового синтаксиса языков, что вызывает разочарование у разработчиков, особенно при работе с Kotlin.
Стандартная настройка Sonar часто вынуждает вносить ненужные изменения в код, а настройка правил или разрешение исключений не является удобной для пользователя, особенно при сжатых сроках.
Предложения по улучшению включают пользовательские роли для отмены правил с уведомлениями для администраторов, групповое согласие на отмену и обсуждение вопросов правил в сообществе.
Sonar, инструмент для обеспечения качества и безопасности кода, вызывает разочарование у некоторых пользователей из-за необходимости обширного обоснования исключений, особенно при сжатых сроках.
Основные проблемы связаны с организационными и коммуникационными вопросами, а не с самим инструментом, пользователи указывают на потерю кредитов за покрытие кода во время рефакторинга и необходимость обходных путей.
Хотя Sonar полезен для многих, особенно для младших и старших инженеров, его влияние на время сборки и жесткость, навязываемая руководством, являются частыми критиками.
Разработан новый эпигенетический редактор для подавления активности определенных генов, что потенциально может предотвратить заболевания, нацеливаясь на отдельные гены.
Значимые гены в списке Джорджа Черча для нокаута включают MSTN для роста сухой мышечной массы, SCN9A для нечувствительности к боли и PCSK9 для низкого риска коронарных заболеваний.
Хотя это многообещающе, подчеркивается сложность генной терапии, так как некоторые черты являются полигенными и требуют учета факторов окружающей среды.
Шеф-повар команды EF Education-EasyPost Оуэн Бланди адаптировался к вызовам, демонстрируя гибкость, что является ключевой чертой в профессиональном велоспорте.
Современные велосипедные команды инвестируют в специализированные фудтраки, приложения для питания и планы питания, основанные на данных, при этом ИИ используется для индивидуальной настройки диет для каждого гонщика.
Команды следуют плану из пяти приемов пищи в день, сосредоточенному на высоком содержании углеводов и белков, с питанием во время езды, включающим энергетические батончики, гели и традиционные продукты, такие как рисовые пирожки.
Профессиональные велокоманды значительно изменили свой подход к питанию, делая акцент на простых, слегка приправленных блюдах со свежими травами и цитрусами.
Велосипедисты используют устройства для мониторинга уровня глюкозы во время тренировок для оптимизации питания, хотя эти устройства запрещены во время гонок, что подчеркивает важность персонализированного питания.
Команды сталкиваются с логистическими проблемами, такими как обеспечение достаточного количества льда и тщательное управление диетами для предотвращения таких проблем, как судороги, в то время как допинг остается проблемой, но встречается реже из-за строгого тестирования и мониторинга.
«Многие профессионалы успешно перешли от веб-разработки к ролям в области ИИ/МО, часто используя существующие навыки и изучая новые через курсы и самообучение.»
Ключевые стратегии включают присоединение к командам ИИ в качестве программистов, использование существующих API ИИ и постепенное повышение квалификации в методах ИИ/МО.
Практические советы включают прохождение специализированных курсов, таких как Fast AI, участие в проектах с открытым исходным кодом в области ИИ, а также создание сильного портфолио для демонстрации своих возможностей в ИИ/МО.