On this page
มาร์คอฟเชนเป็นโมเดลสถิติที่ง่ายในการทำนายคำถัดไปตามบริบท ซึ่งแตกต่างจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ซับซ้อน (LLMs) ที่ใช้คณิตศาสตร์เวกเตอร์ขั้นสูง
แม้ว่า LLMs จะมีความแม่นยำ แต่ก็มักจะสร ้างเนื้อหาที่คาดเดาได้และน่าเบื่อ ทำให้มีประสิทธิภาพน้อยลงสำหรับการสร้างอารมณ์ขัน ซึ่งต้องการความประหลาดใจและความคิดริเริ่ม
การอภิปรายชี้ให้เห็นว่าอาจจำเป็นต้องมีรูปแบบภาษาประเภทใหม่เพื่อสร้างเนื้อหาที่มีอารมณ์ขันอย่างแท้จริง ซึ่งเน้นถึงข้อจำกัดในปัจจุบันของ LLMs
การอภิปรายเน้นถึงความแตกต่างที่น่าขบขันระหว่างโซ่ของมาร์คอฟและโมเดลภาษาขนาดใหญ่สมัยใหม่ (LLMs) โดยโซ่ของมาร์คอฟสร้างเนื้อหาที่ดูไร้สาระและตลกมากกว่าเมื่อเทียบกับผลลัพธ์ที่สมจริงมากขึ้นของ LLMs
ผู้ใช้ได้แบ่งปันประสบการณ์ส่วนตัวและโครงการที่ใช้ห่วงโซ่มาร์คอฟในการสร้างเนื้อหาปลอมที่น่าขบขัน เช่น บล็อกโพสต์ปลอมของ AWS และบันทึกการแก้ไขเกม ซึ่งได้รับการตอบรับอย่างดีเนื่องจากความไม่สามารถคาดเดาได้ของมัน
โพสต์นี้ประกอบด้วยชุดมุกตลกที่สร้างโดย Claude 3.5 ซึ่งเป็น LLM โดยแสดงให้เห็นถึงความแตกต่างในสไตล์การตลกระหว่าง Markov chains และ LLMs โดยที่ Markov chains จะมีความไร้สาระมากกว่า ในขณะที่ LLMs จะมีโครงสร้างที่ชัดเจนและน่าประหลาดใจน้อยกว่า
Roblox ซึ่งเป็นเกมที่ใหญ่ที่สุดในโลก มีผู้ใช้งานรายวันมากกว่า 80 ล้านคน และผู้ใช้งานรายเดือนกว่า 380 ล้ านคน แต่ยังคงไม่มีกำไรแม้จะมีการเติบโต
ต้นทุนสูง รวมถึงค่าธรรมเนียมร้านค้าแอป (23%), การจ่ายเงินให้กับนักพัฒนา (26%), โครงสร้างพื้นฐานและความปลอดภัย (28%), และการวิจัยและพัฒนา (44%), เป็นปัจจัยที่ทำให้เกิดความท้าทายทางการเงิน
เพื่อให้บรรลุความสามารถในการทำกำไร Roblox มีเป้าหมายที่จะลดค่าธรรมเนียมของร้านแอป เพิ่มการใช้จ่ายของผู้ใช้ ขยายธุรกิจโฆษณา และแนะนำฟีเจอร์ใหม่ๆ เช่น การส่งข้อความและการโทรด้วยเสียง
Roblox แม้จะเป็นเกมที่ใหญ่ที่สุดในโลก แต่ยังคงไม่มีกำไร ทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับกลยุทธ์ทางการเงินและตำแหน่งในตลาดของมัน
ความกังวลจากผู้ปกครองรวมถึงรูปแบบการจ่ายเงินเพื่อ ชนะของเกม การโฆษณาหนัก และการมีอยู่ของผู้ใหญ่ที่มีพฤติกรรมเป็นพิษ ซึ่งเน้นถึงความท้าทายในการควบคุมสภาพแวดล้อมการเล่นเกมออนไลน์
การอภิปรายเสนอทางเลือกสำหรับเด็ก เช่น การซื้อเกมอื่นหรือส่งเสริมนิสัยการเล่นเกมที่ดีต่อสุขภาพ ซึ่งสะท้อนถึงปัญหาที่กว้างขึ้นในอุตสาหกรรมเกมออนไลน์
Google ใช้เวลาสามเดือนในการลบแอปหลอกลวงออกจาก Play Store ซึ่งขโมยเงินจากผู้ใช้ไปกว่า 5 ล้านดอลลาร์
ผู้หญิงคนหนึ่งกำลังฟ้องร้อง Google โดยอ้างว่าเธอเชื่อมั่นในแพลตฟอร์มนี้ว่าจะป้องกันการหลอกลวงเช่นนี้ได้ และสูญเสียเงินไป 5 ล้านดอลลาร์หลังจากใช้แอปนี้เป็นเวลาหลายเดือน
กรณีนี้ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับกระบวนการตรวจสอบของร้านแอปและความสมดุลของความรับผิดชอบระหว่างแพลตฟอร์มเทคโนโลยีและผู้ใช้
PgQueuer เป็นไลบรารีคิวงาน Python ที่มีความเรียบง่ายและประสิทธิภาพสูง ออกแบบมาเพื่อทำงานร่วมกับ PostgreSQL
มันใช้ฟีเจอร์ LISTEN/NOTIFY ของ PostgreSQL สำหรับการจัดการคิวงานอย่างมีประสิทธิภาพ
สิ่งนี้ทำให้มันเป็นเครื่องมือที่น่าสนใจสำหรับนักพัฒนาที่กำลังมองหาวิธีการที่เบาและมีประสิทธิภาพสำหรับการจัดคิวงานในแอปพลิเคชัน Python
PgQueuer เป็นไลบรารีคิวงานประสิทธิภาพสูงสำหรับ Python ที่ใช้ประโยชน์จาก LISTEN/NOTIFY ของ PostgreSQL เพื่อการจัดการงานที่มีประสิทธิภาพ
มันใช้ SELECT FOR UPDATE SKIP LOCKED เพื่อให้แน่ใจว่าการจัดการงานและป้องกันการสูญเสียข้อความในระหว่างการเกิดข้อขัดข้อง ทำให้มันมีความแข็งแกร่งและเชื่อถือได้
ผู้ใช้เปรียบเทียบ PgQueuer กับระบบอื่น ๆ เช่น Celery, Graphile Worker, และคิวที่ใช้ Redis โดยสังเกตถึงความเรียบง่ายและประสิทธิภาพของมัน แม้ว่าบางคนจะชอบโซลูชันเฉพาะสำหรับการประมวลผลที่สูงกว่า
ไมค์ มาเกีย นักข่าวไอทีชื่อดังและผู้ก่อตั้ง The Register และ The Inquirer เสียชีวิตแล้วในวัย 74 ปี
ไฮไลท์ในอาชีพของ Magee รวมถึงการร่วมก่อตั้ง The Register ในปี 1994 และต่อมา The Inquirer ซึ่งกลายเป็นธุรกิจที่มีกำไรด้วยการลงทุนเพียงเล็กน้อย
นอกเหนือจากการเป็นนักข่าวเทคโนโลยีแล้ว Magee ยังมีความสนใจที่หลากหลาย รวมถึงการก่อตั้ง "Arcane Magical Order of the Knights of Shambhala" และการแปลตำราตันตระ
ไมค์ มาเกก ผู้ก่อตั้ง The Register และ The Inquirer ได้เสียชีวิตลงแล้ว ทิ้งมรดกสำคัญในวงการสื่อสารเทคโนโลยี
เป็นที่รู้จักจากสไตล์ที่เป็นเอกลักษณ์และการมีส่วนร่วมของเขา อาชีพของ Mageek รวมถึงเรื่องราวที่น่าจดจำและการให้คำปรึกษาแก่นักเขียน ซึ่งมีส่วนในการกำหนดทิศทางของข่าวเทคโนโลยี
แม้จะมีข้อโต้แย้ง แต่ผลกระทบของ Mageek ต่ออุตสาหกรรมเทคโนโลยีก็ยังคงถูกจดจำอย่างอบอุ่นโดยหลายคนในชุมชนเทคโนโลยี
ฟีเจอร์ใหม่ในคอมไพเลอร์ Clang โดยการใช้ [[clang::musttail]]
หรือ __attribute__((musttail))
attributes รับประกันการเรียก tail calls ในภาษา C, C++ และ Objective-C ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพอย่างมาก
ด้วยการใช้การปรับแต่งการเรียกฟังก์ชันแบบหางในการแยกวิเคราะห์ protobuf ทำให้ได้ความเร็วมากกว่า 2GB/s ซึ่งมากกว่าสถิติก่อนหน้านี้ถึงสองเท่า
ข้อจำกัดหลักคือความสามารถในการพกพา เนื ่องจาก musttail
เป็นส่วนขยายที่ไม่เป็นมาตรฐาน แต่กำลังมีความพยายามในการแก้ไขปัญหานี้ด้วยมาโครและคุณลักษณะอื่น ๆ
บทความนี้กล่าวถึงการใช้ tail calls ในภาษา C เพื่อให้การแยกวิเคราะห์ข้อมูล protobuf มีความเร็วสูง โดยสามารถทำความเร็วได้มากกว่า 2GB/s
ข้อเสนอสำหรับมาตรฐาน C ใหม่, "return goto (expression);", มีเป้าหมายเพื่อทำให้การใช้งาน tail call ง่ายขึ้นโดยการรับประกันว่าช่วงชีวิตของวัตถุท้องถิ่นจะสิ้นสุดลง, หลีกเลี่ยงการวิเคราะห์การหลบหนีที่ซับซ้อน.
การอภิปรายเน้นถึงความท้าทายและประโยชน์ของการปรับแต่งการเรียกฟังก์ชันแบบหาง (TCO) ในภาษาการเขียนโปรแกรมและสถาปัตยกรรมต่างๆ รวมถึง C, Rust และ WebAssembly (WASM)
นาซ่าไม่สามารถประเมินความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับปัญหาการขับเคลื่อนของยานสตาร์ไลเนอร์ของโบอิ้งได้ ทำให้การตัดสินใจว่าจะนำตัวนักบินอวกาศ บุตช์ วิลมอร์ และ ซูนิ วิลเลียมส์ กลับสู่โลกหรือขยายเวลาการอยู่บนสถานีอวกาศนานาชาติ (ISS) ต้องล่าช้าออกไป
Starliner ซึ่งประสบปัญหาการรั่วไหลของเครื่องยนต์และฮีเลียม ครอบครองจุดจอดที่สำคัญของสถานีอวกาศนานาชาติ (ISS) และต้องออกจากจุดนั้นก่อนภารกิจ Dragon ครั้งต่อไปของ SpaceX ในวันที่ 24 กันยายน
แม้ว่าบางเครื่องยนต์ขับดันจะฟื้นตัวได้ แต่ NASA ยังคงกังวลเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือของพวกมันสำหรับการเผาไหม้เพื่อออกจากวงโคจรและการกลับเข้าสู่ชั้นบรรยากาศ โดยต้องตัดสินใจภายในปลายเดือนสิงหาคม
นาซายอมรับว่าไม่สามารถประเมินความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับปัญหาการขับเคลื่อนของยานสตาร์ไลเนอร์ของโบอิ้งได้ โดยเน้นย้ำถึงความจำเป็นในการมีผู้ให้บริการที่เช ื่อถือได้หลายรายในภารกิจอวกาศ
การถกเถียงยังคงดำเนินต่อไปว่าจะใช้ Starliner สำหรับการนำตัวนักบินอวกาศกลับมาหรือพึ่งพา Dragon ของ SpaceX เพียงอย่างเดียว ซึ่งเน้นถึงความเสี่ยงของการพึ่งพาผู้ให้บริการเพียงรายเดียว
สถานการณ์นี้เน้นย้ำถึงความสำคัญของการมีตัวเลือกที่หลากหลายและเชื่อถือได้เพื่อให้มั่นใจในความสำเร็จและความปลอดภัยของภารกิจอวกาศ
แฮ็กเกอร์ชาวดัตช์เปิดเผยช่ องโหว่โดยการควบคุมการติดตั้งแผงโซลาร์เซลล์ 4 ล้านแห่ง เผยให้เห็นความเสี่ยงในโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงานของสหภาพยุโรป
การจัดการแผงโซลาร์เซ็นทรัลไลซ์ โดยมักจะเป็นบริษัทนอกยุโรป ก่อให้เกิดความเสี่ยงในการปิดระบบพร้อมกัน ซึ่งอาจทำให้โครงข่ายไฟฟ้าของยุโรปล่มได้
ข้อกำหนด NIS2 ของสหภาพยุโรปและพระราชบัญญัติความยืดหยุ่นทางไซเบอร์อาจช่วยปรับปรุงความปลอดภัยได้ แต่จำเป็นต้องมีกฎระเบียบที่ชัดเจนเพื่อปฏิบัติต่อผู้จัดการแผงโซลาร์เซลล์ในฐานะบริษัทพลังงาน เพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขาจะได้รับการควบคุมเช่นเดียวกับผู้ให้บริการพลังงานรายใหญ่
บทความนี้เน้นถึงความเสี่ยงด้าน ความปลอดภัยที่เกี่ยวข้องกับการจัดการแบบรวมศูนย์ของแผงโซลาร์เซลล์ อินเวอร์เตอร์ และแหล่งพลังงานหมุนเวียนอื่น ๆ ผ่านบริการคลาวด์ ซึ่งทำให้พวกมันเสี่ยงต่อการถูกโจมตีทางไซเบอร์
ในประเทศเนเธอร์แลนด์ แผงโซลาร์เซลล์ผลิตพลังงานเทียบเท่ากับโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ขนาดกลาง 25 แห่ง แต่ผลผลิตพลังงานต่อปีที่แท้จริงใกล้เคียงกับ 1.5 เท่าของโรงไฟฟ้านิวเคลียร์เฉลี่ย
การอภิปรายมุ่งเน้นไปที่ว่าควรใช้กำลังการผลิตตามป้ายชื่อ (กำลังการผลิตสูงสุดที่ระบบสามารถผลิตได้) หรือผลผลิตจริงในการประเมินความเสี่ยง โดยเน้นความจำเป็นในการมีระเบียบข้อบังคับและแนวปฏิบัติด้านความปลอดภัยที่ดียิ่งขึ้นเพื่อปกป้องโครงข่ายไฟฟ้า
แอป FindMy Flipper ช่วยเพิ่มความสามารถของ Bluetooth ใน FlipperZero ทำให้สามารถเลียนแบบ Apple AirTag, Samsung SmartTag และ Tile Tracker ได้
คุณสมบัติหลักประกอบด้วยการจำลองแท็ก, การปรับแต่งช่วงเวลาการส่งสัญญาณบีคอนและกำลังส่ง, และการทำงานในพื้นหลังอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อลดการใช้แบตเตอรี่
แอปนี้อนุญาตให้ทำการโคลนแท็กที่มีอยู่, สร้างคู่คีย์ OpenHaystack สำหรับเครือข่าย FindMy ของ Apple, และติดตาม FlipperZero พร้อมด้วยคำแนะนำการติดตั้งและการกำหนดค่าอย่างละเอียด
FindMy Flipper เป็นโครงการจำลอง AirTag และ SmartTag ที่มีอยู่บน GitHub ซึ่งได้รับ ความสนใจอย่างมากจากชุมชนเทคโนโลยี
มีความกังวลเกี่ยวกับความปลอดภัยของหนึ่งในส่วนประกอบที่พึ่งพา โดยเฉพาะอย่างยิ่งไลบรารีการยืนยันตัวตนของ iCloud ที่ไม่ปลอดภัยซึ่งอาจนำไปสู่การแบนบัญชีโดย Apple
โครงการนี้มีผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นในการหลีกเลี่ยงฟีเจอร์ป้องกันการติดตามของ Apple โดยการสลับใช้แท็กหลายตัว ทำให้เป็นหัวข้อที่น่าสนใจสำหรับทั้งผู้ที่สนใจด้านความปลอดภัยและผู้สนับสนุนความเป็นส่วนตัว
นักวิจัยได้จัดป ระเภทชุดข้อมูล SafeDocs ทั้งหมด ซึ่งเป็นคอลเลกชันขนาด 8TB ที่ประกอบด้วยไฟล์ PDF จำนวน 8.4 ล้านไฟล์ โดยใช้การผสมผสานระหว่างการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก
โมเดลที่มีประสิทธิภาพดีที่สุด, XGBoost embeddings, ทำได้ความแม่นยำ 85.26% หลังจากการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของการผสมผสานเทคนิค ML แบบดั้งเดิมและการเรียนรู้เชิงลึก
โครงการนี้เน้นถึงศักยภาพในการจัดประเภทข้อความขนาดใหญ่และให้ชุดข้อมูลและโค้ดทั้งหมดบน Huggingface และ Kaggle เพื่อการสำรวจเพิ่มเติม
โพสต์นี้กล่าวถึงการจัดประเภทของไฟล์ PDF จำนวน 500,000 ไฟล์ ไม่ใช่ไฟล์ PDF ทั้งหมดบนอินเทอร์เน็ตตามที่หัวข้ออาจทำให ้เข้าใจผิด
ผู้เขียนและผู้แสดงความคิดเห็นสำรวจการใช้การฝังตัวของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) และเทคนิคอื่น ๆ สำหรับการจัดประเภทและการดึงข้อมูลจากไฟล์ PDF
การสนทนานี้เน้นถึงความท้าทายและศักยภาพในการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ โดยมีผู้ใช้บางคนสังเกตว่า 8TB ของไฟล์ PDF นั้นมีขนาดใหญ่แต่ไม่ใช่คอลเลกชันที่ใหญ่ที่สุดที่มีอยู่บนอินเทอร์เน็ต
การศึกษาล่าสุดที่ยังไม่ได้รับการตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญชี้ให้เห็นว่าในระหว่างการนอนหลับแบบ REM สมองจะจำลองการกระทำและผลลัพธ์ของมันโดยการออกคำสั่งการเคลื่อนไหวที่ไม่ได้ถูกปฏิบัติจริงแต่มีผลกระทบเหมือนกับว่ามันถูกปฏิบัติ
การวิจัยเน้นบทบาทของ superior colliculus ในหนู ซึ่งออกคำสั่งการเคลื่อนไหวเหล่านี้ บ่งชี้ว่าสมองใช้แบบจำลองภายในของมันเพื่อจำลองการโต้ตอบกับโลกในขณะนอนหลับ
การศึกษานี้มีความสำคัญเนื่องจากให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกิจกรรมของสมองในช่วงการนอนหลับ REM และวิธีที่สมองอาจใช้ความฝันในการประมวลผลและจำลองปฏิสัมพันธ์ในโลกแห่งความเป็นจริง
การนอนหลับแบบ REM เกี่ยวข้ องกับสมองที่จำลองการกระทำและผลลัพธ์ของมัน ซึ่งอาจเตรียมบุคคลให้พร้อมสำหรับสถานการณ์ในชีวิตจริง
ผู้ใช้พูดคุยเกี่ยวกับวิธีที่ความฝันอาจทำหน้าที่เป็นเครื่องจำลองการฝึกสำหรับสถานการณ์ที่รุนแรงและช่วยแก้ปัญหาที่ซับซ้อน โดยบางคนเสนอความเป็นไปได้ในการควบคุมความฝันจากภายนอก
การสนทนานี้เน้นบทบาทของการนอนหลับในการประมวลผลความทรงจำที่เป็นบาดแผล, การปรับปรุงการตัดสินใจ, และการรวมการเรียนรู้และความจำ
การสัมภาษณ์ของ Eric Schmidt ที่ถูกลบออกจาก Stanford ได้จุดประกายการถกเถียงใน Hacker News โดยเฉพาะเกี่ยวกับการวิจารณ์ของเขาต่อสมดุลระหว่างการทำงานและชีวิตของ Google และผลกระทบต่อความสามารถในการแข่งขัน
ความคิดเห็นที่เป็นที่ถกเถียงของ Schmidt เกี่ยวกับการขโมยทรัพย์สินทางปัญญาและความจำเป็นของการทำงานในสำนักงานได้กระตุ้นการสนทนาเกี่ยวกับผลกระทบของการทำงานระยะไกลต่อประสิทธิภาพการทำงานและวัฒนธรรมของ Google
แม้จะถูกลบไปแล้ว แต่บันทึกการสัมภาษณ์ยังสามารถเข้าถึงได้บน GitHub และถูกอัปโหลดซ้ำบ่อยครั้ง ซึ่งบ่งบอกถึงความสนใจของสาธารณชนอย่างมาก