Prebiehajúca diskusia o kontrole používateľov nad ich údajmi, vplyve povolení aplikácií a potrebe transparentnosti a zodpovednosti zo strany vývojárov aplikácií a výrobcov zariadení.
Obavy o súkromie a autonómiu používateľov a potenciál nového vývoja v budúcnosti.
Diskusie o implementácii lokalizácie regiónov v App Store, nespokojnosť so súčasným systémom a návrhy alternatívnych riešení.
PEP 703, ak bude prijatý, by mohol viesť k odstráneniu globálneho zámku interpreta (GIL) v jazyku CPython, čo by ponúklo lepší paralelizmus a výkon.
Prechod na Python bez GIL by si vyžadoval prestavbu a aktualizáciu rozšírení C-API, čo by mohlo byť pre databázy kódu, ktoré sa na ne vo veľkej miere spoliehajú, veľkou záťažou.
Spoločnosť Facebook (Meta) sa zaviazala investovať inžinierske roky do zlepšenia interpretu jazyka Python a umožniť vypnutie GIL.
Softvéroví inžinieri často neradi pracujú s kódom, najmä s kódom, ktorý napísali iní. Uprednostňujú projekty na zelenej lúke, ktoré si vyžadujú minimálnu údržbu a odstraňovanie problémov.
Stack Overflow je populárny zdroj na hľadanie riešení kódu bez rozsiahlej analýzy kódu.
Starší inžinieri uprednostňujú minimalizáciu nepotrebného kódu a odstraňovanie existujúceho kódu, pretože chápu, že kód prináša údržbu a riziko. Sú zástancami zlepšovania a opätovného používania existujúceho kódu namiesto vytvárania nových riešení.
Softvéroví inžinieri často neradi pracujú s existujúcim kódom, pretože môže byť zložitý a ťažko pochopiteľný.
Je dôležité nájsť rovnováhu medzi písaním nového kódu a prácou s existujúcim kódom, pričom treba zvážiť predpokladané náklady na údržbu existujúceho kódu a potenciálne výhody prestavby.
Dobrí inžinieri by mali byť hrdí na svoju prácu, usilovať sa o čistý a udržiavateľný kód a chápať dlhodobé výhody písania kvalitného kódu.
Langchain je kritizovaný za to, že sa snaží riešiť problémy na technických základoch, ktoré nie sú vhodné.
Používatelia zistili, že vlastné výzvy a ladenie výziev, ktoré sa vyžadujú pre každú funkciu v systéme Langchain, nie sú opakovane použiteľné a ich výsledkom je nekvalitný výstup.
Mnohí vývojári zistili, že je efektívnejšie vytvoriť vlastné riešenia pomocou jednoduchších metód a knižníc, než používať abstrakcie Langchainu.
Autor vysvetľuje, prečo prestal kupovať nové notebooky a namiesto toho prešiel na používanie použitého stroja z roku 2006, ktorý ho stál podstatne menej peňazí.
Nekupovaním nových notebookov sa nielen šetria peniaze, ale znižuje sa aj spotreba zdrojov a ničenie životného prostredia spojené s výrobou notebookov.
Autor poskytuje tipy, ako zabezpečiť, aby starý notebook fungoval ako nový, a to použitím softvéru s nízkou spotrebou energie a výmenou pevného disku za polovodičový disk.
Tento príspevok s názvom "Naučte sa elektroniku praxou" je určený pre ľudí, ktorí sa zaujímajú o elektroniku prostredníctvom praktického cvičenia.
Príspevok poskytuje praktický prístup k učeniu sa elektroniky, ktorý je užitočný najmä pre začiatočníkov, ktorí sú v tejto oblasti noví.
Čitatelia môžu očakávať, že vďaka návodom krok za krokom a praktickým príkladom uvedeným v tomto príspevku získajú cenné vedomosti a zručnosti v oblasti elektroniky.
PdfGptIndexer je nástroj, ktorý vám pomôže rýchlo nájsť a vyhľadávať informácie v dokumentoch PDF pomocou pokročilých modelov umelej inteligencie.
Na spracovanie a ukladanie textových údajov kompaktným a efektívnym spôsobom využíva knižnice ako Textract, Transformers, Langchain a FAISS.
Lokálne uloženie textových vkladov urýchľuje proces vyhľadávania, umožňuje offline prístup, šetrí výpočtové zdroje a umožňuje prácu s veľkými súbormi údajov.
Používatelia sú frustrovaní z požiadavky používať OpenAI alebo cloudové služby pre podobné aplikácie.
Predvolený prístup pre tieto aplikácie by mal byť local-first s možnosťou využitia cloudových služieb v prípade potreby.
K dispozícii sú alternatívne možnosti, napríklad lokálne spustené LLM, ktoré môžu poskytovať podobné funkcie bez potreby cloudových služieb.
Niektorí používatelia majú záujem o lokálne spustenie LLM na vlastnom hardvéri, ale hľadajú návod, ako to urobiť efektívne.
Niektorí používatelia majú obavy z cien a zásad používania údajov OpenAI a z dôvodu ochrany súkromia skúmajú alternatívne možnosti.
Na vytváranie a prispôsobovanie LLM je k dispozícii niekoľko nástrojov a knižníc s otvoreným zdrojovým kódom, napríklad txtai a ChatGPT.
Používatelia hľadajú riešenia, ktoré im umožnia vyhľadávať a pristupovať k informáciám z ich vlastných dokumentov a údajov.
Diskutuje sa o dôsledkoch používania modelov umelej inteligencie a cloudových služieb na ochranu súkromia, najmä v prípade osobných a citlivých údajov.
Niektorí používatelia majú záujem o certifikácie a kvalifikácie súvisiace s modelmi a technológiami AI, zatiaľ čo iní v nich nevidia hodnotu.
Existujú konkurenčné možnosti a startupy v oblasti dolaďovania a vektorového vyhľadávania, ktoré ponúkajú alternatívy k OpenAI.
Používatelia diskutujú o výhodách a obmedzeniach rôznych modelov vkladania, ako sú GPT-2, GPT-4 a vlastné vkladania.
Používatelia tiež skúmajú používanie iných nástrojov a knižníc, ako sú Milvus, Quickwit a Pinecone, na ukladanie a vyhľadávanie vektorov.
Záujem je o používanie modelov umelej inteligencie na vyhľadávanie a analýzu osobných údajov, ako sú e-maily a záznamy z chatu.
Zdôrazňuje sa dôležitosť ochrany súkromia a bezpečnosti údajov, pričom existujú obavy z prístupu tretích strán k osobným a citlivým informáciám.
Používatelia majú záujem o nájdenie hostovaných verzií a služieb, ktoré poskytujú možnosti AI na analýzu a vyhľadávanie údajov.
Diskutuje sa o potenciálnych prípadoch použitia indexovania a vyhľadávania údajov pomocou modelov AI, ako je organizovanie poznámok, vyhľadávanie informácií a generovanie súhrnov.
Diskutuje sa o efektívnosti a spoľahlivosti rôznych modelov a vložení AI vrátane GPT-2, GPT-4 a ďalších.
Používatelia sa delia o svoje skúsenosti a odporúčania na lokálne spúšťanie modelov AI na rôznych hardvérových konfiguráciách, napríklad na počítačoch Intel Mac.
Zdôrazňuje sa dostupnosť alternatív a knižníc s otvoreným zdrojovým kódom, napríklad privateGPT a vlite.
Diskutuje sa o výhodách používania modelov AI na vyhľadávanie dokumentov a správu osobných znalostí vrátane rozšírených možností vyhľadávania a sumarizácie.
Vyjadrujú sa obavy z nesprávneho použitia a možného zneužitia modelov AI vrátane lekárskych informácií a porušenia súkromia.
Niektorí používatelia vyjadrujú frustráciu z nedostatku dokumentácie a informácií o hardvérových požiadavkách a výkonnostných referenčných hodnotách pre modely AI.
Používatelia sa delia o svoje skúsenosti s rôznymi n ástrojmi a prístupmi k používaniu modelov AI, ako sú služby, ktoré umožňujú súkromné interakcie s dokumentmi a vloženými súbormi.
MyHouse.wad, mod Doom II, je svojimi kultovými fanúšikmi oslavovaný ako najlepšia hororová hra roka. Mod zavádza nové technológie a funkcie, ktoré sa predtým považovali za nemožné v hre Doom II.
Mod vytvoril záhadný používateľ Veddge, ktorý zanechal záhadné správy a krátko po jeho vydaní zmizol. To vyvolalo šialenstvo medzi hráčmi, ktorí túžili odhaliť tajomstvá módu a jeho spojitosť s Veddgeovými osobnými zážitkami.
Znepokojujúca atmosféra a myslenie hry z nej robia jedinečný a nezabudnuteľný hororový zážitok, ktorý si vyslúžil chválu od hráčov aj odborníkov z odvetvia, vrátane dizajnéra hry Doom Johna Romera a autora Marka Danielewského.
Digitálna reklama je plná podvodov a klamlivých praktík, pričom viaceré vrstvy podvodov sa ukladajú jedna na druhú.
Reklamy založené na údajoch, ktoré tvrdia, že využívajú osobné údaje na presné zacielenie reklamy, často zlyhávajú pri zacielení a bombardujú jednotlivcov nerelevantnými reklamami.
Technologické spoločnosti majú k dispozícii obrovské množstvo údajov o používateľoch, ale ich algoritmy nie sú dostatočne sofistikované na to, aby mohli robiť presné predpovede alebo poskytovať inzerentom zmysluplné informácie. Výsledkom je, že inzerentom sa predávajú falošné sľuby a končia neúčinnými reklamnými kampaňami.
Autor tvrdí, že reklama založená na údajoch je podvod, a spochybňuje účinnosť cielených reklám a algoritmov.
Poukazuje na rozpor medzi zadávateľmi reklamy a ich cieľovou skupinou a naznačuje, že reklamný priemysel sa zameriava skôr na predaj služieb než na podporu predaja.
Autor zdôrazňuje význam spochybňovania účinnosti reklamy riadenej údajmi a potrebu dôslednejšieho testovania a analýzy.