Diskusia sa zaoberá bezpečnostnými zraniteľnosťami v doručovateľských službách, ako je FedEx, a problémami so zásadami hesiel podľa usmernení NIST.
Účastníci rozprávajú o osobných skúsenostiach so spoločnosťami, odhaľujú neefektívnosť, bezpečnostné riziká a frustráciu z technických problémov v digitálnej ére.
Dôraz sa kladie na zlepšenie bezpečnostných postupov, komunikačných metód a správy hesiel v rôznych odvetviach.
Článok skúma budovanie významného jazykového modelu v jazyku SQL, zaoberá sa skeptikmi, ako je ChatGPT, a zaoberá sa tokenizáciou, vektorovým vkladaním, mechanizmami pozornosti a spätným šírením pre model Generative Pre-trained Transformer (GPT).
Zdôrazňuje sa používanie PostgreSQL na tokenizáciu pre efektívne kódovanie textu na zvýšenie výkonu neurónových sietí vrátane úryvkov kódu a príkladov.
Pozitívne ohlasy čitateľov sú zaznamenané s pozvánkou na objavenie ďalších projektov SQL na GitHube pre ďalšie skúmanie.
V príspevku sa skúma implementácia GPT pomocou 500 riadkov kódu SQL, pričom používatelia tlieskali ukážke a zapájali sa do diskusií o trénovaní, odvodzovaní a integrácii neurónových sietí do tabuľkových procesorov.
Používatelia obdivujú obsah článku a jeho prezentáciu, pričom sú v ňom prepojené ďalšie zdroje, ktoré im umožnia dozvedieť sa viac o GPT a LLM, čo podporuje hlbšie pochopenie diskutovaných tém.
OK-Robot je otvorený a modulárny rámec určený na navigáciu a manipuláciu robotov v domácom prostredí, ktorý umožňuje používateľom nasadiť ho na robota, skenovať oblasť a bez námahy ovládať pohyb objektov.
Hoci nie je bezchybný, využíva súčasné modely strojového učenia a podporuje zapojenie komunity do vylepšovania, čím preukazuje svoj záväzok neustáleho zlepšovania.
Kód frameworku je open source, podporovaný serverom Discord pre komunitnú pomoc a dialóg, ktorý prešiel testovaním v rôznych domácich prostrediach, a preto je vítaná spätná väzba a príspevky.
OK-Robot je otvorený modulárny rámec pre domácich robotov využívajúci modely strojového učenia na navigáciu a manipuláciu v domácnostiach so zameraním na pomoc zdravotne postihnutým osobám, starším ľuďom a iným osobám v núdzi.
Diskusie sa sústreďujú na výzvy v oblasti dizajnu robotov pre neprehľadné prostredie a prístupnosť pre ľudí so zdravotným postihnutím, ako aj na potenciál robotiky pri domácich úlohách a vplyv automatizácie na hospodárstvo a pracovnú silu.
Účastníci skúmajú nákladové aspekty stavby robotov, kladú dôraz na presné pohyby v robotike a diskutujú o úlohe robotov v rôznych priemyselných odvetviach a o potrebe všeobecného základného príjmu v dôsledku automatizácie.
Výmena e-mailov medzi Marttim Malmim (Sirius) a Satoshim Nakamotom z rokov 2009 - 2011 poukazuje na vývoj Bitcoinu a zaoberá sa témami ako vývoj webových stránok, skriptovanie na strane servera a prevádzka uzlov.
Martti navrhuje vytvorenie webovej stránky a FAQ so zabezpečenými súkromnými kľúčmi, zatiaľ čo Satoshi hľadá pomoc s obsahom webovej stránky a skriptovaním servera.
Korešpondencia sa zaoberá otázkami, ako sú bloky, transakcie, škálovateľnosť, dôkaz práce, spam, vylepšenia funkcií, vylepšenia webových stránok, nastavenie služieb výmeny Bitcoinov a aktualizácie softvéru.
Diskusia sa zaoberá záhadnou identitou Satoshiho Nakamota, ktorý stojí za Bitcoinom, a dotýka sa špekulácií o motívoch, vládnych prepojeniach a dôsledkoch odhalenia Satoshiho identity.
Medzi rôzne témy patrí anonymita, funkcie ochrany súkromia v kryptomenách ako Monero, digitálne meny centrálnych bánk, ťažba kryptomien, opsec v kritických situáciách a jazyková analýza na overenie autorstva.
Zdôrazňuje význam čestnosti, prevádzkovej bezpečnosti (opsec) a rizík spojených s vytvorením a riadením takého prelomového projektu, akým je Bitcoin.
Gemma.cpp je odľahčený inferenčný engine pre modely Gemma foundation od spoločnosti Google, dostupný na portáli Kaggle, ideálny na výskum a experimentovanie.
Používatelia majú prístup k váham modelov a tokenizérom pre rôzne modely Gemma na portáli Kaggle.
Na nasadenie modelov na okrajových zariadeniach sa odporúča používať rámce Pythonu, ako sú JAX, Keras, PyTorch a Transformers, pričom sa podporujú príspevky komunity s nepretržitým vývojom na vetve dev.
Gemma.cpp je inferenčný engine v jazyku C++ vyvinutý spoločnosťou Google pre modely Gemma s dôrazom na prenosnosť a jednoduchú modifikáciu, so zameraním na výkon CPU SIMD a budúcu podporu GPU.
Kritika sa týka trestu za opakovanie, zaujatosti a veľkosti modelu, vyvoláva obavy o transparentnosť, dôveru a konkurenciu s OpenAI a zároveň poukazuje na organizačné problémy spoločnosti Google a udržanie talentov.
Diskusie v rámci komunity AI sa týkajú výkonnosti, kompatibility a aspektov vývoja, ako sú formáty balenia modelov, možnosti a limity veľkosti modelov Gemma.
Searchformer je model Transformer navrhnutý na riešenie zložitých plánovacích úloh s menším počtom krokov vyhľadávania ako pri bežných metódach.
Prekonáva základný výkon v navigácii v bludisku a v hlavolamoch Sokoban, čo naznačuje potenciál na zvládnutie rozsiahlejších rozhodovacích úloh.
Tréning transformátorov na predvídanie dynamiky vyhľadávania sa ukazuje ako prospešný, pretože zvyšuje výkonnosť pri menších veľkostiach modelov a tréningových údajov.
Transformátory sa skúmajú na plánovanie pohybu robotov a ukazujú potenciál na generovanie optimálnych ciest rýchlejšie ako predchádzajúce techniky pri riešení vysokorozmerných a spojitých problémov.
Diskusie zahŕňajú alternatívne algoritmy, technológie a nevýhody transformátorov, pričom sa zdôrazňuje úloha umelej inteligencie pri vylepšovaní klasických algoritmov a kontrast účinnosti medzi transformátormi a konvenčnými metódami, ako je A*.
Diskusie sa týkajú názvoslovia modelov v umelej inteligencii, porovnania účinnosti modelov transformátorov a tradičných stratégií, ako je A*, a skúmania prieskumných rozhodovacích algoritmov, ako sú Bellman-Ford a MCTS, v úlohách plánovania ciest.
Spoločnosť Meta uviedla na trh TestGen-LLM, nový generátor testov využívajúci technológiu LLM na zvýšenie produktivity vývojárov generovaním vylepšení kódu s overenými zárukami, pričom dôraz kladie na vylepšenie existujúcich testov.
TestGen-LLM zabezpečuje, že vygenerované testy sú životaschopné, spustiteľné, stabilné a zvyšujú pokrytie testov, čím vykazujú vysokú mieru akceptácie medzi vývojármi a bezproblémovú integráciu do pracovných postupov Meta.
Tento nástroj zdôrazňuje význam aplikácií LLM vo výklenku pri vývoji softvéru, pričom zdôrazňuje dôležitosť riešenia nepredvídaných scenárov a zdôrazňuje kľúčovú úlohu integrácie a spracovania LLM pri optimalizácii testovania a efektívnosti vývoja softvéru.
Inžinieri diskutujú o používaní veľkých jazykových modelov (LLM) na vytváranie testovacieho kódu alebo implementácie, pričom názory na ich výhody a nevýhody sa rôznia.
Niektorí považujú testy generované umelou inteligenciou za prospešné a efektívne, zatiaľ čo iní zdôrazňujú dôležitosť účasti človeka na testovacích procesoch.
Obavy sa týkajú kvality a množstva testov vytvorených v rámci LLM a potenciálneho vplyvu umelej inteligencie na budúce postupy vývoja softvéru.
Bývalý autor článku pre Gizmodo Tom McKay sa po odchode zo služby Slack premenoval na "Slackbota" a celé mesiace sa nepozorovane vmiešaval do spoločnosti.
Zmenou svojho profilového obrázka a mena tak, aby pripomínali ikonu Slackbota, oklamal kolegov správami podobnými botom.
Niektoré firmy majú proti takémuto konaniu ochranné opatrenia, ale vedenie spoločnosti Gizmodo duplicitný účet neidentifikovalo.
Diskusia sa zaoberá problémami s integráciou správy účtov medzi službami Slack a Google Office s dôrazom na problémy pri správe používateľských mien a profilov na rôznych platformách.
Medzi zdieľané tipy patrí používanie znakov Unicode a servisných účtov na zvýšenie bezpečnosti a boj proti vydávaniu sa za niekoho iného na týchto platformách.
Uvádzajú sa odporúčania na implementáciu jednotného prihlásenia (SSO) a systému na správu identít medzi doménami (SCIM) s cieľom zvýšiť bezpečnosť a zabrániť neoprávnenému prístupu, pričom sa riešia obmedzenia podnikových chatovacích nástrojov.
Článok predstavuje INTRINSIC LoRA (I-LoRA), techniku odhaľujúcu skrytý potenciál generatívnych modelov, ako sú VQGAN, StyleGAN-XL, StyleGAN-v2 a Stable Diffusion, extrahovaním vnútorných vlastností scény, ako sú normály, hĺbka, albedo a tieňovanie bez ďalších vrstiev.
Táto modelovo-agnostická metóda generuje špičkové vnútorné mapy scény a prekonáva niektoré zavedené metodiky s dohľadom.
I-LoRA ukazuje schopnosť extrahovať vnútorné vlastnosti scény, čím zvyšuje kvalitu generovaného obsahu z rôznych generatívnych modelov.
Diskusia sa týka generatívnych modelov, ako je Sora, transformácie seriálu Bojack Horseman zo svetlých na tmavé témy a zložitosti modelov umelej inteligencie vrátane vykresľovania 3D scén a schopností umelej inteligencie porozumieť a zovšeobecniť.
Zahrnutý je odkaz na I-LoRA, extrakciu vlastností scény, význam modelových vlastností a neurónové siete vytvárajúce obrazy priamo bez dekódovacích vrstiev.
Zmienka o výskumnom projekte počítačového videnia, ktorý financujú spoločnosti Toyota a Adobe, spolu so špekuláciami o umelej inteligencii, ktorá by mohla prekonať ľudskú inteligenciu.
Nemecká vláda navrhla zákon o legalizácii konope pre súkromnú spotrebu dospelých, ktorý povoľuje držbu do 25 gramov a pestovanie do troch rastlín na osobné použitie.
Cieľom právnych predpisov je podporiť zodpovedné užívanie, zlepšiť ochranu zdravia, obmedziť nelegálne trhy s konope a zvýšiť ochranu mládeže prostredníctvom prísnych predpisov o súkromnom pestovaní a distribúcii.
Konzumácia konope v blízkosti škôl a zariadení pre mládež bude zakázaná v okruhu 200 metrov, pričom nebude povolená žiadna reklama ani sponzorstvo, zatiaľ čo liečebný kanabis bude naďalej dostupný len na lekársky predpis.
V diskusii sa skúma legalizácia drog, ich spotreba a trestná činnosť v európskych krajinách, pričom sa zameriava na legalizáciu marihuany v Nemecku a porovnáva ju s prísnymi belgickými zákonmi.
Venuje sa problémom, ako je drogová závislosť, vplyv regulácie trhu, dostupnosť drog prostredníctvom nelegálnych kanálov a osobné skúsenosti so závislosťou od konope.
Diskusia tiež poukazuje na to, ako by legalizácia konope mohla ovplyvniť trestnú činnosť, podnikanie, spoločenský vplyv, nerovnosť v bohatstve a rozdiely v protidrogových zákonoch v jednotlivých krajinách.
Gemini Pro 1.5, model umelej inteligencie od spoločnosti Google, sa od ostatných modelov, ako je GPT-4, odlišuje väčším kontextovým oknom, ktoré dokáže spracovať celé romány a databázy kódov, a vykazuje vyšší výkon a jednoduchosť používania.
Tento model umelej inteligencie je považovaný za prelomový vďaka svojim schopnostiam integrácie kódu, zvýšeniu produktivity vývojárov a posunu smerom k modelom transformátorov ako mentálnych kopilotov.
V článku sa zdôrazňuje dôležitosť overovania výstupov modelu, využívanie osobných údajov na zvýšenie výkonnosti a výzvy a výhody efektívneho využívania veľkých jazykových modelov prostredníctvom kladenia dobrých otázok a zručností kritického myslenia.
V diskusii sa skúma používanie pokročilých modelov umelej inteligencie, ako je Gemini Pro 1.5, pričom sa dotýka ochrany súkromia, spoločenských dôsledkov a možného zneužitia.
Diskutuje sa o vplyve na sociálne interakcie, o aplikáciách umelej inteligencie v rôznych odvetviach, o spoľahlivosti a obmedzeniach chatbotov s umelou inteligenciou a o dôsledkoch závislosti od algoritmov modelovania jazyka.
Obavy týkajúce sa systémov umelej inteligencie spoločnosti Google, ako sú zaujatosť a obmedzenia výkonu, vyvolávajú otázky týkajúce sa integrity, účinnosti a spoločenských účinkov technológií umelej inteligencie na rozhodovacie procesy.
Mamba, nový jazykový model vytvorený Albertom Gu a Tri Daom, prekonáva Transformers v škálovateľnosti a efektívnosti tým, že rieši problém kvadratickej pozornosti pomocou sekvenčného stavového modelu.
Diskretizáciou spojitých parametrov umožňuje Mamba rýchlejšie spracovanie dlhých dotazov a zlučovanie funkcií z rekurentných a konvolučných neurónových sietí s cieľom zvýšiť rýchlosť trénovania a odvodzovania.
Napriek tomu, že nebol prijatý na prezentáciu ICLR, autori predstavili paralelné algoritmy ako FlashAttention na zlepšenie efektivity spracovania na GPU, čím ukázali potenciál Mamby na zvýšenie výkonu modelovania jazyka.
Zameriava sa na modely škálovania v umelej inteligencii, najmä na model Mamba ako možné vylepšenie Transformers, pričom sa skúmajú potenciálne prínosy a účinnosť.
Medzi výzvy patrí trénovanie veľkých modelov, zabezpečenie kvality údajov a riešenie zložitej povahy rôznych architektúr modelov v hlbokom učení.
Diskutuje sa o kombinácii Mamby s inými modelmi, ako je MoE, spolu s potrebou vlastných fúzovaných jadier pre rozsiahlejšie tréningy.
Niektoré vysoko inteligentné psy, najmä border kolie, si dokážu zapamätať názvy viac ako 100 hračiek bez cieleného tréningu, ako ukázala štúdia z Univerzity Eötvösa Loránda v Maďarsku.
Štúdia "Genius Dog Challenge" poukazuje na psy rôznych plemien a krajín s výnimočnými schopnosťami učiť sa slová, čo podnietilo vedcov k tomu, aby preskúmali faktory, ktoré stoja za touto schopnosťou, a porovnali ju s procesmi učenia detí.
Výskumníci sa snažia hlbšie pochopiť jazykové schopnosti týchto psov a to, ako sa líšia od jazykových schopností ľudských detí.
Psy, najmä plemená ako austrálsky ovčiak a border kolia, vykazujú pozoruhodnú inteligenciu a komunikačné schopnosti, napríklad sa učia mená hračiek a rozumejú ľudskej reči.
Skúma sa možnosť komunikácie psov pomocou tlačidiel, čo vyvoláva otázky o inteligencii a komunikačných schopnostiach zvierat.
Dôraz sa kladie na význam výcviku, starostlivosti a chovateľských postupov pri výchove a zlepšovaní kognitívnych schopností psov.
V tomto prehľade nájdete najlepšie sporiace účty s vysokým úrokom s APY od 5,32 % do 5,15 %, vrátane bánk ako Customers Bank, Western Alliance Bank a TAB Bank.
V diskusii na stránke highinterest.io sa porovnáva bezpečnosť sporiacich účtov s vysokým výnosom poistených FDIC (HYSA) s rizikami spojenými s fondmi peňažného trhu, pokladničnými poukážkami a špecifickými investíciami, ako je fond VUSXX alebo SPAXX spoločnosti Fidelity.
Skúmajú sa rôzne investičné možnosti, ako sú pokladničné poukážky, sporiace dlhopisy a ETF, na optimalizáciu financií, vytváranie núdzových fondov a maximalizáciu výnosov pri minimalizácii rizík, s dôrazom na daňové výhody a úvahy o solventnosti.
Odporúčania zahŕňajú udržiavanie diverzifikovaného investičného portfólia, posudzovanie faktorov, ako je poistenie FDIC a likvidita, s cieľom prijímať informované rozhodnutia pre finančný rast a stabilitu.