Allan McDonald, som gick bort vid 83 års ålder, var en central figur i Challenger-raketens katastrof, känd för att ha vägrat godkänna uppskjutningen på grund av säkerhetsproblem.
Efter katastrofen avslöjade McDonald NASAs mörkläggning och avslöjade att ingenjörer hade motsatt sig uppskjutningen på grund av att de frusna temperaturerna påverkade O-ringarna, vilket ledde till hans tillfälliga degradering.
McDonald ledde senare omdesignen av boosterraketerna, var medförfattare till en definitiv redogörelse för katastrofen och blev en förespråkare för etiskt beslutsfattande inom ingenjörskonsten.
Allan McDonald vägrade att godkänna Challenger-uppskjutningen på grund av säkerhetsproblem, och avslöjade en mörkläggning av NASA och Morton Thiokol-chefer.
Trots intensivt tryck blev McDonald och andra ingenjörer överkörda av högre chefer, vilket ledde till Challenger-katastrofen.
McDonald förespråkade senare etiskt beslutsfattande och betonade spänningen mellan teknisk noggrannhet och ledningspress i projekt med höga insatser.
Ladybird är ett öppen källkods webbläsarprojekt, avknoppat från SerenityOS av Andreas Kling, med målet att vara oberoende av Chrome och skrivet i C++ under en BSD-licens.
Även om det fortfarande är i tidig utveckling och saknar många funktioner, visar Ladybird lovande med grundläggande funktioner och betydande bidrag från gemenskapen, med inriktning på Linux, macOS och UNIX-liknande system, med Windows-stöd via WSL.
Reaktionerna från samhället är blandade, där vissa ser potential medan andra föreslår att man ska fokusera på befintliga webbläsare, men anhängare hävdar att nya projekt som Ladybird är nödvändiga för ett hälsosamt webbläsarekosystem.
Ladybird-webbläsaren, en ny gemenskapsbyggd webbläsare, får uppmärksamhet som en potentiell daglig användare och skiljer sig från vanliga alternativ som Chrome och Firefox.
Diskussioner belyser utmaningarna med att skapa en enklare, säkrare webbläsare som endast stöder en delmängd av webbteknologier, och balanserar funktionalitet och användaradoption.
Projektet ses som en värdefull inlärningsmöjlighet för nya utvecklare, med väl dokumenterade byggprocesser och breda områden för bidrag.
MeshAnything introducerar en ny metod för att generera konstnärsskapade mesh (AM) från 3D-representationer med hjälp av autoregressiva transformatorer, vilket förbättrar effektiviteten och precisionen i produktionen av 3D-tillgångar.
Metoden minskar avsevärt antalet mesh-ytor, vilket förbättrar lagring, rendering och simuleringseffektivitet samtidigt som högkvalitativa geometriska egenskaper bibehålls.
Arkitekturen använder en VQ-VAE och en formkonditionerad transformer med endast dekoder, vilket visar överlägsen topologi och färre ytor jämfört med traditionella metoder, vilket gör det till ett betydande framsteg inom 3D-industrin.
MeshAnything omvandlar 3D-representationer till effektiva 3D-nät, vilket minskar antalet ytor för bättre lagring och renderingsprestanda.
Verktyget kräver 7GB minne och 30 sekunder på en A6000 GPU, men är begränsat till att generera mesh med färre än 800 ytor.
Medan vissa användare kritiserar dess anpassade icke-kommersiella licens och kvaliteten på de genererade näten, anses det vara ett lovande verktyg för spelutveckling och 3D-modellgenerering.
Steven Mithen undersöker om språkinlärning hos spädbarn och små barn beror på specialiserade mentala processer eller allmänna inlärningsmekanismer.
Han lyfter fram användningen av 'övergångssannolikheter' av spädbarn för att identifiera ord inom kontinuerligt tal, vilket visar på deras förmåga till statistiskt lärande.
Mithens insikter utmanar traditionella synsätt på språkets evolution och understryker komplexiteten i tidig språkinlärning.
Spädbarn och små barn lär sig språk genom en blandning av föräldravägledning och statistiskt lärande, där föräldrar upprepar enkla ord med pauser för att hjälpa till att känna igen ordgränser.
Cirka barn kan blanda språk, skapa nya ord som är statistiskt meningsfulla, vilket visar på påverkan av flerspråkiga miljöer på uttal och grammatik.
Konsekvent språklig exponering är avgörande, eftersom barn anpassar sig baserat på sin miljö och sina interaktioner, och kombinerar naturlig immersion med strukturerat lärande för att förstå mönster och regler.
En ekonomiavdelning fördubblade sitt förväntade arbete men mötte kritik för att ha stört burn-down-diagram, vilket ledde till skapandet av platshållarbiljetter för att manipulera systemet.
Detta scenario belyser vanliga problem i stora institutioner där mätvärden och byråkrati kan överskugga den faktiska produktiviteten.
Effektiv innovation kräver förtroende, kommunikation och en stödjande kultur, snarare än att enbart förlita sig på individuella hjältedåd.
OpenAI har förvärvat Rockset, vilket har lett till spekulationer om de strategiska anledningarna bakom draget, såsom att förbättra datainfrastrukturen eller att förvärva talang från Rocksets ledarskap med Meta-bakgrund.
Det har uttryckts oro angående Rocksets lämplighet för OpenAIs behov och påverkan på befintliga Rockset-kunder, som måste övergå senast i september 2024.
Förvärvet har väckt debatter om leverantörers tillförlitlighet och dess bredare konsekvenser för AI- och databasinustrin.
june-va är en lokal röstchattbot som integrerar Ollama, Hugging Face Transformers och Coqui TTS Toolkit, vilket säkerställer integritet genom att bearbeta data lokalt.
Det stöder flera interaktionslägen, inklusive text- och röstinmatning/-utmatning, med ett standardläge för röstinmatning och ljud-/textutmatning.
Installation kräver Python 3.10+ och specifika beroenden, med anpassning tillgänglig genom en JSON-konfigurationsfil.
En lokal röstassistent som använder Ollama, transformers och Coqui TTS-verktygssats diskuteras, där Coquis XTTSv2 beröms för sin ~500ms svarslatens i strömningsläge.
Audio-till-audio-modeller som GPT-4o anses vara framtiden för konversations-AI, med lovande metoder från ultravox.ai och tincans.ai.
Öppen källkodsorkestrering för TTS (Text-till-Tal), ASR (Automatisk Taligenkänning) och LLM (Stora Språkmodeller) finns tillgänglig på bolna-ai/bolna, med Wyoming-protokollet noterat för integration av hemassistenter.
Generativa AI-modeller (GPT-4o, Claude 3 Opus, Gemini 1.5) testades för deras användbarhet i kretskortdesign, och visade styrkor i datautvinning och kodskrivning men svagheter i nyanserade designt uppgifter.
Claude 3 Opus utmärkte sig i att förklara grundläggande koncept, medan Gemini 1.5 var mest effektiv i att tolka datablad och skapa exakta pinnscheman och fotavtryck.
Alla modeller hade svårt med specifika komponentrekommendationer och detaljerade kretsdesignt uppgifter, vilket indikerar att LLM:er är bättre lämpade att assistera mänskliga experter snarare än att agera som fristående designers.