On this page
รายงานจาก LWN.net ระบุว่าไดรเวอร์ GPU ของ Apple M1/M2 ที่พัฒนาด้วยภาษา Rust ได้บรรลุความสอดคล้องกับ OpenGL 4.6 และ Vulkan 1.3 ทำให้สามารถใช้งานกราฟิกขั้นสูงบนฮาร์ดแวร์ของ Apple ได้ - Alyssa Rosenzweig ในงาน X.Org Developers Conference 2024 ได้พูดคุยเกี่ยวกับโซลูชันนวัตกรรมสำหรับการพัฒนาไดรเวอร์ เช่น การจำลอง tessellation shaders และการใช้ OpenCL เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ - ไดรเวอร์เหล่านี้ตอนนี้รองรับ DirectX หลายเวอร์ชัน ทำให้เกมอย่าง Portal และ Cyberpunk 2077 สามารถรันบนอุปกรณ์ของ Apple ได้ โดยมีการสนับสนุนจากโครงการ Asahi Linux และเทคนิคการจำลองเสมือนเพื่อแก้ไขข้อจำกัดของฮาร์ดแวร์
การอัปเดตเกี่ยวกับไดรเวอร์ GPU ของ Apple M1/M2 เน้นย้ำถึงความมุ่งมั่นในการสนับสนุนชิปเหล่านี้ แม้จะมีความท้าทายเนื่องจากเอกสารฮาร์ดแวร์ที่จำกัด
มีการถกเถียงเกี่ยวกับความสามารถในการซ่อมแซมและค่าใช้จ่ายของ MacBooks โดยผู้ใช้บางคนชื่นชอบ ThinkPads เนื่องจากความทนทานและความเข้ากันได้กับ Linux
การมีส่วนร่วมของ Alyssa Rosenzweig ในการพัฒนาไดรเวอร์โอเพนซอร์สได้รับการยอมรับ ซึ่งเน้นถึงศักยภาพของโครงการโอเพนซอร์สบนแพลตฟอร์มปิดเช่นของ Apple
ทีม Pixelmator เตรียมเข้าร่วมกับ Apple โดยมีแรงจูงใจจากการเน้นย้ำของ Apple ในด้านการออกแบบและประสิทธิภาพ รอการอนุมัติจากหน่วยงานกำกับดูแล
การเข้าซื้อกิจการนี้มีเป้าหมายเพื่อขยายอิทธิพลของ Pixelmator โดยไม่มีการเปลี่ยนแปลงทันทีที่วางแผนไว้สำหรับ Pixelmator Pro, Pixelmator สำหรับ iOS และแอป Photomator
ทีมงานขอขอบคุณผู้ใช้สำหรับการสนับสนุนตลอด 17 ปีที่ผ่านมาและคาดหวังการอัปเดตในอนาคต
แอปเปิลได้เข้าซื้อ Pixelmator ซึ่งเป็นแอปแก้ไขภาพที่ได้รับการยกย่องในเรื่องการผสานรวมกับระบบนิเวศของแอปเปิล ทำให้เกิดปฏิกิริยาที่หลากหลายจากผู้ใช้ - มีความกังวลจากผู้ใช้ที่เปรียบเทียบกับการเข้าซื้อ DarkSky ของแอปเปิลก่อนหน้านี้ ซึ่งส่งผลให้แอปถูกยกเลิก และกลัวว่า Pixelmator จะกลายเป็นบริการสมัครสมาชิก - การเข้าซื้อครั้งนี้อาจบ่งบอกถึงความตั้งใจของแอปเปิลที่จะขยายข้อเสนอแอประดับมืออาชีพของตน โดยอาจวางตำแหน่งตัวเองเป็นคู่แข่งกับ Adobe ในตลาดซอฟต์แวร์สร้างสรรค์
คำมั่นสัญญา "Wait Until 8th" สนับสนุนให้ผู้ปกครองชะลอการให้สมาร์ทโฟนแก่เด็กจนกว่าจะหลังเกรด 8 โดยมีเป้าหมายเพื่อปกป้องพวกเขาจากสิ่งรบกวนและอันตรายที่อาจเกิดขึ้น - มีผู้ปกครองกว่า 82,000 คนเข้าร่วม โดยชุมชนเช่น Fairfield, Connecticut มีการเข้าร่วมอย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งบ่งบอกถึงแรงผลักดันที่เพิ่มขึ้นสำหรับโครงการนี้ - คำมั่นสัญญาต้องการให้มีครอบครัวอย่างน้อย 10 ครอบครัวจากเกรดและโรงเรียนของเด็กเข้าร่วม และมีการเสนอทรัพยากรสำหรับการจัดการการใช้สมาร์ทโฟนและการสร้างขอบเขตที่ดีต่อสุขภาพ
โครงการ "Wait Until 8th" สนับสนุนให้ผู้ปกครองเลื ่อนการให้สมาร์ทโฟนแก่เด็กจนกว่าจะจบชั้นประถมศึกษาปีที่ 8 ซึ่งโดยทั่วไปจะอยู่ในช่วงอายุ 13-14 ปี - การเคลื่อนไหวนี้ได้รับการสนับสนุนมากขึ้นเมื่อผู้ปกครองและโรงเรียนยอมรับถึงผลกระทบเชิงลบที่อาจเกิดขึ้นจากสมาร์ทโฟน รวมถึงการเสพติดและความท้าทายทางสังคม - เพื่อบรรเทาปัญหาเหล่านี้ ผู้ปกครองบางคนเลือกใช้ทางเลือกอื่น เช่น โทรศัพท์พื้นฐานหรือสมาร์ทวอทช์ที่มีฟีเจอร์จำกัด โดยมีเป้าหมายเพื่อลดแรงกดดันจากเพื่อนและส่งเสริมการใช้เทคโนโลยีที่ดีต่อสุขภาพในหมู่เด็ก
Physical Intelligence (π) ได้เปิดตัว π0 ซึ่งเป ็นนโยบายหุ่นยนต์ทั่วไปที่ออกแบบมาเพื่อเสริมสร้างปัญญาประดิษฐ์ทางกายภาพโดยการเรียนรู้จากแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย เช่น ภาพ ข้อความ และการกระทำ - π0 สามารถควบคุมหุ่นยนต์ต่าง ๆ และปรับตัวให้เข้ากับงานใหม่ ๆ ด้วยข้อมูลเพียงเล็กน้อย โดยใช้สถาปัตยกรรมใหม่สำหรับการส่งออกคำสั่งมอเตอร์ที่มีความชำนาญ โดดเด่นในงานที่ซับซ้อนเช่นการพับผ้าหรือการประกอบกล่อง - ได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลการโต้ตอบของหุ่นยนต์ที่ใหญ่ที่สุด π0 สามารถทำได้ดีกว่าโมเดลที่มีอยู่ในการประเมินแบบ zero-shot ซึ่งบ่งบอกถึงศักยภาพที่สำคัญสำหรับความก้าวหน้าในอนาคตในโมเดลพื้นฐานของหุ่นยนต์ โดยบริษัทกำลังมองหาความร่วมมือและการจ้างงานเพื่อขยายขีดความสามารถเหล่านี้
การสนทนามุ่งเน้นไปที่อนาคตของ AI และหุ่นยนต์ โดยเฉพาะบทบาทของพวกมันในการทำงานบ้านอัตโนมัติเช่นการพับผ้า ซึ่งอาจช่วยประหยัดเวลาให้กับกิจกรรมส่วนตัว - มีความกังวลเกี่ยวกับผลกระทบทางสังคมของการทำงานอัตโนมัติ รวมถึงการสูญเสียงานและความไม่เท่าเทียมที่เพิ่มขึ้น ซึ่งทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับบทบาทของมนุษย์ในอนาคตที่ถูกครอบงำโดยเครื่องจักร - การสนทนาชี้ให้เห็นถึงการปฏิวัติทางวัฒนธรรมและเทคโนโลยีที่เป็นไปได้ ซึ่งการทำงานอัตโนมัติจะตอบสนองความต้องการพื้นฐาน ทำให้มนุษย์สามารถมุ่งเน้นไปที่ความคิดสร้างสรรค์และการพักผ่อน แต่ก็ยังเน้นถึงความกลัวในการสูญเสียจุดประสงค์ของมนุษย์
การฝังตัว (Embeddings) ซึ่งเป็นเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่อง แปลงข้อความเป็นอาร์เรย์ตัวเลข ทำให้สามารถเปรียบเทียบทางคณิตศาสตร์และเผยให้เห็นความเชื่อมโยงระหว่างข้อความในขนาดใหญ่ได้ - เทคโนโลยีนี้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการเขียนเชิงเทคนิคได้อย่างมากโดยช่วยให้ค้นพบเนื้อหาที่เกี่ยวข้องได้อย่างมีประสิทธิภาพและปรับปรุงคุณสมบัติต่างๆ เช่น ระบบแนะนำบนเว็บไซต์เอกสาร - เมื่อการฝังตัวเข้าถึงได้ง่ายขึ้นและแพร่หลายมากขึ้น การแบ่งปันผ่าน API อาจนำไปสู่การประยุกต์ใช้ที่เป็นนวัตกรรมใหม่ มอบเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพและคุ้มค่าสำหรับกา รปรับปรุงเอกสารทางเทคนิค
การฝังใน AI ช่วยเพิ่มความสามารถในการค้นหาโดยการเปิดใช้งานการค้นหาแบบคลุมเครือ ซึ่งมีประสิทธิภาพมากกว่าวิธีการค้นหาแบบดั้งเดิม - พวกมันถูกใช้สำหรับงานต่าง ๆ เช่น การค้นหาคอมมิตของ git ที่เกี่ยวข้องและการจัดประเภทข้อมูล แม้ว่าความคิดเห็นจะแตกต่างกันเกี่ยวกับประโยชน์และข้อจำกัดของพวกมันในด้านความเข้าใจเชิงความหมาย - แม้จะมีการถกเถียงเกี่ยวกับประสิทธิภาพของพวกมัน การฝังมีศักยภาพในการปรับปรุงการดึงข้อมูลและการค้นพบ โดยเฉพาะเมื่อรวมกับเครื่องมือ AI อื่น ๆ
มีการหลอกลวงทางทันตกรรมรูปแบบใหม่ที่เกี่ยวข้องกับการถอนฟันที่แข็งแรงออกเพื่อขายรากฟันเทียมที่มีราคาแพง ซึ่งอาจไม่จำเป็นต้องใช้ ทำให้เกิดความกังวลด้านจริยธรรมในอุตสาหกรรมทันตกรรม
ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่าทันตแพทย์บางคนให้ความสำคัญกับการปลูกฝังฟันมากกว่าการรักษาฟันธรรมชาติ ซึ่งอาจนำไปสู่การทำหัตถการที่ไม่จำเป ็นและภาวะแทรกซ้อนที่อาจเกิดขึ้นได้
การเพิ่มขึ้นของเครือข่ายทันตกรรมที่เป็นเจ้าของโดยกลุ่มทุนส่วนบุคคลได้เพิ่มความกังวลเกี่ยวกับการรักษาที่เกินความจำเป็นเพื่อผลกำไร โดยมีการฟ้องร้องกล่าวหาว่าคลินิกกดดันให้ผู้ป่วยเข้ารับการรักษาทางทันตกรรมที่ไม่จำเป็น
มีการหลอกลวงทางทันตกรรมรูปแบบใหม่เกิดขึ้น โดยมีการถอนฟันที่แข็งแรงออกเพื่อขายฟันปลอมราคาแพง ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับการปฏิบัติที่ไร้จริยธรรม
ผู้ป่วยได้รับคำแนะนำให้ระมัดระวังทันตแพทย์ที่มีสำนักงานหรูหรา เนื่องจากพวกเขาอาจแนะนำขั้นตอนที่ไม่จำเป็นเพื่อชดเชยค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานที่สูง
ปัญหานี้ไม่ได้จำกัดเฉพาะในด้านทันตกรรม เนื่องจากมีความกังวลเกี่ยวกับการรักษาที่ไม่จำเป็นในภาคส่วนการดูแลสุขภาพอื่น ๆ เช่นกัน ซึ่งทำให้มีการแนะนำให้ขอความคิดเห็นที่สอง
มีรายงานว่าพบเสื้อคลุมที่เชื่อว่าเป็นของอเล็กซานเดอร์มหาราชในสุสานหลวงที่เวอร์จินา ซึ่งนำไปสู่การถกเถียงเกี่ยวกับความถูกต้องทางวิชาการของข้ออ้างนี้
การระบุซากศพว่าเป็นของบุคคลในประวัติศาสตร์เช่นฟิลิปที่ 2 และคลีโอพัตราถูกตั้งคำถาม โดยบางคนเสนอว่าอาจมีความบังเอิญที่มีอิทธิพลต่อข้อสรุป
การค้นพบนี้เน้นย้ำถึงความท้าทายในด้านโบราณคดี ซึ่งสมมติฐานมักถูกนำเสนอด้วยหลักฐานที่จำกัด ทำให้เกิดความคิดเห็นที่แตกต่างกันเกี่ยวกับความแน่นอนของข้อกล่าวอ้างดังกล่าว
กฎใหม่กำหนดให้การประกาศรับสมัครงานควรทำเฉพาะเมื่อบริษัทมีความตั้งใจที่จะเติมเต็มตำแหน่งนั้นและจะตอบกลับผู้สมัครทุกคน รวมถึงรายละเอียดสถานที่เช่น REMOTE หรือ ONSITE
เฉพาะบริษัทที่จ้างงานเท่านั้น ไม่ใช่บริษัทจัดหางานหรือกระดานงาน ที่ได้รับอนุญาตให้โพสต์ โดยจำกัดหนึ่งโพสต์ต่อบริษัท และบริษัทที่ไม่เป็นที่รู้จักมากนักต้องให้คำอธิบาย
ขอแนะนำให้ผู้หางานใช้เว็บไซต์เฉพาะสำหรับการค้นหางานและอ้างอิงถึงกระทู้เช่น "ใครต้องการจ้างงาน?" และ "ฟรีแลนซ์? กำลังหาฟรีแลนซ์?" เพื่อหาโอกาสในการทำงาน
โพสต์นี้ระบุรายชื่อบริษัทที่กำลังจ้างงานในตำแหน่งวิศวกรรมต่างๆ ในเดือ นพฤศจิกายน 2024 โดยมีกฎใหม่ที่กำหนดให้บริษัทต้องตอบกลับผู้สมัครทุกคนและระบุรายละเอียดสถานที่ทำงาน
ตำแหน่งงานมีให้เลือกในหลากหลายสถานที่ รวมถึงการทำงานในสถานที่จริง การทำงานทางไกล และการทำงานแบบผสมผสาน ครอบคลุมทั่วสหรัฐอเมริกา ยุโรป และภูมิภาคอื่น ๆ เพื่อตอบสนองต่อบทบาทด้านวิศวกรรมและเทคโนโลยีที่หลากหลาย
โพสต์นี้เน้นการจ้างงานโดยตรงจากบริษัท โดยไม่รวมบริษัทจัดหางานหรือกระดานงาน และกระตุ้นให้ผู้ที่สนใจสมัครโดยตรงหากพบตำแหน่งที่เหมาะสม
Oasis เป็นวิดีโอเกมแรกที่สร้างขึ้นแบบเรียลไทม์ในโลกเปิดโดยใช้ AI โดยใช้เครื่องมือประมวลผลของ Decart เพื่อประมวลผลข้อมูลจากผู้ใช้และสร้างการเล่นเกมโดยไม่ต้องใช้เอนจินเกมแบบดั้งเดิม
เกมนี้มีโมเดลพารามิเตอร์ 500M โดยใช้สเปเชียลออโต้เอนโค้ดเดอร์และโครงสร้างพื้นฐานการแพร่กระจายแฝง ซึ่งทั้งสองอย่างนี้ใช้เทคโนโลยี Transformer เพื่อให้การประมวลผลรวดเร็วและสร้างภาพได้ 20 เฟรมต่อวินาที
โค้ดของ Oasis และการสาธิตสดได้ถูกปล่อยออกมา แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการจัดการกับกลไกเกมที่ซับซ้อนและสภาพแวดล้อมที่หลากหลาย โดยมีการปรับปรุงในอนาคตที่มุ่งเน้นไปที่คุณภาพวิดีโอและความสามารถในการขยายตัว
โอเอซิส: จักรวาลในทรานส์ฟอร์มเมอร์" เป็นการสาธิตเทคโนโลยีที่นำเสนอสิ่งแวดล้อมในเกมที่สร้างโดย AI ซึ่งคล้ายกับ Minecraft โดยเน้นถึงข้อจำกัดในปัจจุบัน เช่น การขาดความคงทนของวัตถุและต้นทุนการอนุมานที่สูง
วัตถุประสงค์ของโครงการคือการช่วยให้ผู้สร้างสามารถพัฒนาโลกใหม่โดยใช้ AI ทำให้การสร้างและการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมของเกมที่มีความเคลื่อนไหวเป็นเรื่องง่ายขึ้น
การสาธิตได้เริ่มต้นการสนทนาเกี่ยวกับการใช้ข้อมูลการฝึกอบรมอย่างมีจริยธรรมและการประยุกต์ใช้ AI ที่เป็นไปได้ในอุตสาหกรรมเกม
การประชุมออนไลน์ เช่น HYTRADBOI ที่กำลังจะมาถึง กำลังคิดใหม่เกี่ยวกับรูปแบบดั้งเดิมเพื่อให้เหมาะสมกับสภาพแวดล้อมดิจิทัลมากขึ้น โดยเน้นที่การประสานงาน การกลั่นกรอง และความบังเอิญ แทนที่จะเลียนแบบกิจกรรมที่จัดขึ้นในสถานที่จริง
HYTRADBOI เน้นการพูดคุยสั้น ๆ ที่น่าสนใจและใช้ Zulip สำหรับการสนทนาที่ขยายออกไป เพื่อเพิ่มการมีส่วนร่วมและการโต้ตอบของผู้เข้าร่วม
การประชุมนี้ถูกออกแบบให้ครอบคลุมและเข้าถึงได้ง่าย โดยมีบัตรเข้าร่วมฟรีสำหรับผู้ชมทั่วโลก ซึ่งเน้นถึงความคุ้มค่าและการเข้าถึงของกิจกรรมออนไลน์
การ ประชุมออนไลน์ถูกวิจารณ์ว่าไม่มีการสร้างเครือข่ายและการมีส่วนร่วมส่วนตัวเหมือนกับการประชุมที่จัดขึ้นแบบพบปะกัน ซึ่งมักเกิดจากปัญหาทางเทคนิคและโอกาสในการโต้ตอบที่จำกัด
แม้จะมีข้อเสียเหล่านี้ การประชุมออนไลน์ยังคงให้การเข้าถึงที่กว้างขึ้นแก่ผู้ชมที่หลากหลายและยังสามารถนำเสนอเนื้อหาที่มีคุณค่าได้
ความสำเร็จของการประชุมออนไลน์ขึ้นอยู่กับการจัดการและเป้าหมายเฉพาะของผู้เข้าร่วมเป็นหลัก
Apple เปิดใช้งาน iCloud Keychain โดยอัตโนมัติเมื่ออัปเดตจาก macOS Ventura เป็น Sonoma โดยอัปโหลดรหัสผ่านไปยัง iCloud แม้ว่าจะถูกปิดใช้งานก่อนหน้านี้ - ผู้ใช้รายงานว่าการปิดใช้งาน iCloud Keychain ไม่ได้ลบข้อมูลออกจากเซิร์ฟเวอร์ของ Apple ซึ่งทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัว - เอกสารสนับสนุนของ Apple ขาดคำแนะนำในการลบข้อมูล keychain จาก iCloud แต่การใช้โปรไฟล์การจัดการอุปกรณ์เคลื่อนที่ (MDM) สามารถป้องกันการเปิดใช้งาน iCloud Keychain โดยอัตโนมัติได้
ผู้ใช้แสดงความกังวลเกี่ยวกับการที่ Apple อัปโหลดรหัสผ่านไปยังอุปกรณ์ที่ไม่ได้รับอนุญาต โดยเน้นถึงปัญหาการจัดเก็บข้อมูลบนคลาวด์ที่ไม่ต้ องการและการควบคุมของผู้ใช้ที่ลดลง
แนวโน้มการจัดการระยะไกลโดยบริษัทเทคโนโลยีอย่าง Apple และ Microsoft ถูกมองว่าเป็นการลดทอนความเป็นอิสระของผู้ใช้ แม้จะมีการอ้างถึงการเข้ารหัสแบบปลายทางถึงปลายทาง
ผู้ใช้สนับสนุนความสามารถในการปิดการซิงค์อัตโนมัติได้อย่างง่ายดายเพื่อรักษาการควบคุมข้อมูลส่วนบุคคล
Org mode เป็นภาษามาร์กอัปที่ทรงพลังซึ่งใช้ใน Emacs สำหรับงานต่าง ๆ เช่น การจดบันทึกและการสร้างเอกสาร โดยมีคุณสมบัติมากกว่า Markdown
คุณสมบัติหลักของโหมด Org ประกอบด้วย หัวข้อ รูปแบบข้อความ ลิงก์ รายการ การสนับสนุน LaTeX คำพูด ข้อความ ตามตัวอักษร โค้ดต้นฉบับ ตาราง และรูปภาพ
ตัวเลือกการส่งออกสำหรับโหมด Org รวมถึง Emacs และ Pandoc แม้ว่า Pandoc จะมีข้อจำกัดบางประการ
Org Mode เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพภายใน Emacs สำหรับการจัดระเบียบโน้ตและงาน โดยมีฟีเจอร์ Radio Targets สำหรับการเชื่อมโยงคำและการรวมเข้ากับเครื่องมืออย่าง Howm-mode และ org-roam.- ผู้ใช้พูดคุยถึงประโยชน์ของ Org Mode ในการปรับปรุงการจัดระเบียบและประสิทธิภาพการทำงาน ขณะเดียวกันก็กล่าวถึงความท้าทายเช่นความเข้ากันได้กับมือถือและการสำรวจทางเลือกอื่นๆ เช่น Logseq และ Beorg.- การสนทนานี้เน้นถึงความยืดหยุ่นของ Org Mode ความสามารถในการรวมเข้ากับระบบอื่นๆ และศักยภาพของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ในการเพิ่มความสามารถในการใช้งาน โดยมีผู้ใช้บางคนมองหาวิธีแก้ปัญหาที่พกพาได้มากขึ้น ในขณะที่คนอื่นๆ ให้ความสำคัญกับการรวมเข้ากับ Emacs อย่างลึกซึ้ง
“Make it Yourself” เป็นหนังสือดิจิทัลที่มีโครงการทำเอง (DIY) กว่า 1000 โครงการจากผู้สร้างทั่วโลก - แต่ละโครงการมีลิงก์ไปยังเว็บไซต์ต้นฉบับ ซึ่งมีทรัพยากรที่ครอบคลุมสำหรับการทำซ้ำ - เป้าหมายหลักของหนังสือคือการสร้างแรงบันดาลใจให้ผู้อ่านเริ่มต้นโครงการสร้างสรรค์ของตนเอง
Make It Yourself เป็นโครงการโอเพ่นซอร์สโดย n-o-d-e ที่นำเสนอแคตตาล็อก PDF ของโครงการเทคโนโลยี DIY และการดัดแปลง ซึ่งมีลิงก์ไปยังเว็บไซต์ภายนอกสำหรับคำแนะนำ
ผู้ใช้แนะนำให้สร้างเวอร์ชัน HTML เพื่อปรับปรุงการเข้าถึงและการอัปเดตที่ง่ายขึ้น ในขณะที่บางคนแสดงความสนใจในเวอร์ชันพิมพ์เพื่อเป็นแรงบันดาลใจ
โครงการนี้ได้รับการชื่นชมในด้านภาพประกอบและการรวบรวมโครงการ แต่มีความกังวลเกี่ยวกับความยั่งยืนและการบำรุงรักษาลิงก์ภายนอก
TokenFormer นำเสนอวิธีการใหม่ในการขยายโมเดล Transformer โดยการจัดการพารามิเตอร์ของโมเดลเป็นโทเค็น ทำให้สามารถขยายได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่จำเป็นต้องฝึกใหม่ วิธีการนี้ลดต้นทุนการคำนวณได้อย่างมากและสามารถขยายโมเดลจาก 124 ล้านเป็น 1.4 พันล้านพารามิเตอร์ในขณะที่ยังคงรักษาประสิทธิภาพที่เทียบเท่ากับ Transformer แบบดั้งเดิม งานวิจัยนี้มีโค้ดและโมเดลที่เปิดให้ใช้งานสาธารณะ เป็นแหล่งข้อมูลที่เข้าถึงได้สำหรับการสำรวจและการประยุกต์ใช้เพิ่มเติมในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง
TokenFormer นำเสนอวิธีการใหม่ในการขยายขนาดทรานส์ฟอร์เมอร์โดยการแยกเมทริกซ์น้ำหนักผ่านกลไกความสนใจ ซึ่งช่วยให้สามารถเพิ่มขนาดโมเดลได้อย่างเป็นขั้นตอน วิธีการนี้มีความโดดเด่นในด้านความเรียบง่ายและประสิทธิภาพ โดยให้การตีความเชิงเรขาคณิตของความสนใจที่คล้ายกับการสืบค้นฐานข้อมูลเวกเตอร์ วิธีการนี้อาจปฏิวัติฟังก์ชันของทรานส์ฟอร์เมอร์โดยการเพิ่มความเป็นโมดูลาร์และความเข้ากันได้ระหว่างชุดน้ำหนัก ซึ่งแนะนำมุมมองใหม่เกี่ยวกับการขยายขนาดโมเดลและการปรับแต่ง