2025-01-20

ถึงเวลาที่จะทำให้การคำนวณเป็นเรื่องส่วนตัวอีกครั้ง

บทความเน้นย้ำถึงการลดลงของเสรีภาพในการใช้คอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลเนื่องจากทุนนิยมการเฝ้าระวังและการจัดการสิทธิ์ดิจิทัล (DRM) ซึ่งได้โอนการควบคุมจากผู้ใช้ไปยังบริษัทต่าง ๆ มันเปรียบเทียบยุคอดีตของการใช้คอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลที่ให้เสรีภาพแก่ผู้ใช้มากขึ้น กับสภาพแวดล้อมเทคโนโลยีในปัจจุบันที่ถูกครอบงำด้วยรูปแบบธุรกิจที่บั่นทอนความเป็นส่วนตัว ผู้เขียนสนับสนุนการทวงคืนอำนาจดิจิทัลผ่านการสนับสนุนโครงการโอเพ่นซอร์ส ผลักดันกฎหมายความเป็นส่วนตัว และปฏิรูปกฎหมาย DRM เพื่อฟื้นฟูคุณค่าของการคำนวณส่วนบุคคล

ปฏิกิริยา

บทความเน้นย้ำถึงความจำเป็นในการกลับไปสู่การคำนวณส่วนบุคคล โดยแสดงความไม่พอใจกับอิทธิพลของบริษัทในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี มันชี้ให้เห็นถึงความท้าทายของการคำนวณชุมชน ที่ซึ่งผลกระทบของเครือข่ายทำให้ผู้ใช้ต้องติดอยู่ในระบบนิเวศซอฟต์แวร์เฉพาะ เช่น iOS และ Android มีการพูดถึงทางเลือกเช่น Linux และซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส โดยมุ่งเน้นไปที่การควบคุมของผู้ใช้และความยากลำบากในการบรรลุเป้าหมายนี้ในสภาพแวดล้อมที่บริษัทครอบงำ

DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 และ DeepSeek-R1-Zero เป็นโมเดลการให้เหตุผลรุ่นแรก โดยที่ DeepSeek-R1 แก้ไขปัญหาเช่น การทำซ้ำและการผสมภาษาที่พบใน DeepSeek-R1-Zero โมเดลเหล่านี้ รวมถึงเวอร์ชันที่ถูกย่อขนาดหกเวอร์ชัน ได้ถูกเปิดเผยเป็นโอเพนซอร์ส โดยที่ DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B ได้บรรลุผลลัพธ์ที่เป็นเลิศในงานด้านการให้เหตุผล โค้ด และคณิตศาสตร์ โมเดลเหล่านี้สามารถดาวน์โหลดได้ที่ HuggingFace และผู้ใช้สามารถโต้ตอบกับโมเดลผ่านเว็บไซต์แชทหรือ API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI โดยมีคำแนะนำสำหรับการติดตั้งในเครื่องให้ด้วย

ปฏิกิริยา

DeepSeek-R1 เป็นโมเดลการให้เหตุผลขั้นสูงที่พัฒนาปัญหาเช่นการทำซ้ำและการผสมภาษาด้วยการใช้ข้อมูลเริ่มต้นเย็นก่อนการเรียนรู้เสริมแรง มันมีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดล QwQ ในการทดลอง ให้ประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีกว่าและกลยุทธ์การตอบที่หลากหลายมากขึ้น และเปิดเผยซอร์สภายใต้ใบอนุญาต MIT เพื่อการประเมินที่กว้างขวาง โมเดลนี้แนะนำกระบวนการสำหรับการสอนโมเดลที่มีอยู่ให้มีเหตุผลและสอดคล้องกับความชอบของมนุษย์ โดยมีโมเดล Llama และ Qwen ที่ปรับแต่งแล้วเปิดเผยซอร์สด้วย ซึ่งอาจเป็นคู่แข่งกับข้อเสนอของ OpenAI แม้ว่าจะยังคงมีความกังวลเกี่ยวกับการใช้ข้อมูลและการเซ็นเซอร์

ความสามารถด้านฮาร์ดแวร์ของสหราชอาณาจักรกำลังถูกละเลย

สหราชอาณาจักรกำลังประสบปัญหาการสูญเสียบุคลากรที่มีความสามารถ เนื่องจากบัณฑิตวิศวกรรมศาสตร์ชั้นนำจากมหาวิทยาลัยที่มีชื่อเสียงต้องเผชิญกับเงินเดือนที่ต่ำกว่าเมื่อเทียบกับซิลิคอนแวลลีย์ ทำให้หลายคนเปลี่ยนไปทำงานในสาขาที่มีรายได้สูงกว่า เช่น การให้คำปรึกษาหรือการเงิน การจัดสรรบุคลากรที่ไม่เหมาะสมนี้ขัดขวางนวัตกรรมและการเติบโตทางเศรษฐกิจ โดยมีปัญหาต่างๆ เช่น ข้อจำกัดทางภูมิศาสตร์ การขาดเงินทุนร่วมลงทุนสำหรับฮาร์ดแวร์ และบริษัทวิศวกรรมแบบดั้งเดิมที่หยุดนิ่งเป็นปัจจัยที่ส่งผล สหราชอาณาจักรเสี่ยงที่จะสูญเสียบุคลากรที่ดีที่สุดไปยังตลาดต่างประเทศ พลาดโอกาสในการสร้างยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยี และต้องดำเนินการในขณะนี้เพื่อใช้ประโยชน์จากสถาบันวิจัยและบุคลากรด้านวิศวกรรมเพื่อการปฏิวัติฮาร์ดแวร์

ปฏิกิริยา

ความสามารถด้านฮาร์ดแวร์ในสหราชอาณาจักรถูกใช้งานไม่เต็มที่ เนื่องจากวิศวกรหลายคนเปลี่ยนไปทำงานด้านซอฟต์แวร์หรือการเงิน เนื่องจากอุปสรรคและค่าใช้จ่ายที่สูงขึ้นที่เกี่ยวข้องกับการเริ่มต้นธุรกิจฮาร์ดแวร์ ความท้าทายนี้ไม่ได้เกิดขึ้นเฉพาะในสหราชอาณาจักรเท่านั้น แต่ทั่วโลก ธุรกิจเริ่มต้นด้านฮาร์ดแวร์ต้องเผชิญกับวงจรการพัฒนาที่ช้าและค่าใช้จ่ายสูง ทำให้พวกเขาน่าสนใจน้อยกว่าสำหรับนักลงทุนเมื่อเทียบกับซอฟต์แวร์ กฎหมายการวางแผนและนโยบายเศรษฐกิจของสหราชอาณาจักรยังขัดขวางการเติบโตของฮาร์ดแวร์ ทำให้ความสามารถย้ายไปยังภาคส่วนหรือประเทศอื่น ในขณะที่อุตสาหกรรมเทคโนโลยีมักมองข้ามศักยภาพนวัตกรรมด้านฮาร์ดแวร์

วิศวกรรมย้อนกลับ Bambu Connect

คู่มือกล่าวถึงการดึงคีย์ส่วนตัวจากแอป Bambu Connect ซึ่งเป็นแอปพลิเคชัน Electron ที่มีช่องโหว่ด้านความปลอดภัยที่รู้จัก ผู้ใช้ได้รับการเตือนว่าคู่มืออาจไม่สมบูรณ์หรือเก่าและควรปฏิบัติตามด้วยความเสี่ยงของตนเอง กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการใช้เครื่องมือเช่น Ghidra และ asarfix เพื่อค้นหาและถอดรหัสคีย์ส่วนตัวและใบรับรองที่ถูกทำให้ซับซ้อน โดยมีสคริปต์ Python ให้สำหรับการดึงข้อมูล

ปฏิกิริยา

Bambu Lab กำลังถูกวิพากษ์วิจารณ์เนื่องจากการกำหนดข้อจำกัดในเครื่องพิมพ์ 3 มิติของพวกเขา โดยบังคับให้ใช้ซอฟต์แวร์และระบบการจัดการสิทธิ์ดิจิทัล (DRM) ของพวกเขา ผู้ใช้กังวลว่าการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ ซึ่ง Bambu อ้างว่าเป็นมาตรการรักษาความปลอดภัย อาจนำไปสู่รูปแบบการสมัครสมาชิกหรือข้อจำกัดเพิ่มเติม ทำให้เครื่องพิมพ์มีความเปิดกว้างและความสามารถในการปรับแต่งลดลง ในการตอบสนอง Bambu Lab ได้แนะนำ "โหมดนักพัฒนา" สำหรับผู้ใช้ขั้นสูง เพื่อให้มีการควบคุมความปลอดภัยของเครือข่ายมากขึ้น แต่ความกังวลเกี่ยวกับการล็อกอินของผู้ขายและผลกระทบต่อการรวมเข้ากับบุคคลที่สามยังคงมีอยู่

FrontierMath ได้รับทุนสนับสนุนจาก OpenAI

โพสต์นี้เน้นถึงการขาดความโปร่งใสในการร่วมมือระหว่าง OpenAI และ FrontierMath โดยรายละเอียดการเงินถูกเปิดเผยหลังจากล่าช้า ทำให้เกิดความสับสนในหมู่ผู้ร่วมสมทบ มีความกังวลเกี่ยวกับการที่ OpenAI อาจเข้าถึงและใช้ชุดข้อมูลสำหรับการฝึกอบรม แม้ว่าจะมีข้อตกลงด้วยวาจาที่บ่งบอกเป็นอย่างอื่น ซึ่งเน้นย้ำถึงความจำเป็นในการมีข้อตกลงเป็นลายลักษณ์อักษร การอภิปรายเน้นย้ำถึงความสำคัญของความโปร่งใสและความไว้วางใจในการทำงานร่วมกัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในโครงการที่เกี่ยวข้องกับความสามารถของ AI พร้อมกับคำมั่นสัญญาที่จะปรับปรุงความโปร่งใสในโครงการในอนาคต

ปฏิกิริยา

FrontierMath ซึ่งได้รับทุนสนับสนุนจาก OpenAI กำลังเผชิญกับการตรวจสอบอย่างละเอียดเกี่ยวกับความเป็นไปได้ของการปนเปื้อนข้อมูลในเกณฑ์มาตรฐานของตน ซึ่งทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์ นักวิจารณ์เน้นย้ำถึงความสำคัญของความโปร่งใสและการแยกข้อมูลการฝึกอบรมและการทดสอบอย่างเหมาะสมเพื่อป้องกันไม่ให้เกณฑ์มาตรฐานถูกบิดเบือน สถานการณ์นี้เน้นย้ำถึงความจำเป็นในการประเมินที่เป็นอิสระและโปร่งใสใน AI เพื่อรักษาความน่าเชื่อถือ

ทำไม Git Autocorrect ถึงเร็วเกินไปสำหรับนักแข่ง Formula One?

ฟีเจอร์การแก้ไขอัตโนมัติของ Git จะดำเนินการคำสั่งที่พิมพ์ผิดหลังจากการหน่วงเวลาเริ่มต้น 0.1 วินาที ซึ่งมักจะเร็วเกินไปสำหรับผู้ใช้ที่จะยกเลิก ฟีเจอร์นี้ถูกนำเสนอในปี 2008 โดยใช้การปรับเปลี่ยนอัลกอริทึม Levenshtein distance เพื่อคาดเดาคำสั่งที่ตั้งใจจะใช้ แต่จะไม่ดำเนินการคำสั่งใด ๆ หากพิมพ์ผิด แพตช์ที่เสนอแนะให้ตีความการตั้งค่า "1" ว่าเป็น "ทันที" เพื่อเพิ่มความสะดวกในการใช้งาน โดยอนุญาตให้ผู้ใช้กำหนดค่าการหน่วงเวลาหรือขอการยืนยัน

ปฏิกิริยา

ฟีเจอร์การแก้ไขอัตโนมัติของ Git มีการหน่วงเวลาเริ่มต้นที่ 100 มิลลิวินาที ซึ่งมักจะเร็วเกินไปสำหรับผู้ใช้ที่จะยกเลิกคำสั่งที่พิมพ์ผิด เดิมทีฟีเจอร์นี้ถูกออกแบบมาให้ตีความค่า boolean แต่ตอนนี้ยอมรับค่าการหน่วงเวลาในหน่วยเดซิวินาที ซึ่งทำให้ผู้ใช้บางคนสับสน สถานการณ์นี้เน้นถึงความจำเป็นในการตั้งค่าการกำหนดค่าที่ชัดเจนและความยากลำบากในการอัปเดตฟีเจอร์ซอฟต์แวร์โดยไม่รบกวนการทำงานที่มีอยู่

ฉันเคยพบพอล เกรแฮมครั้งหนึ่ง

ผู้เขียนได้เข้าร่วม Y Combinator ในปี 2015 ซึ่งที่นั่นพวกเขาได้พบกับพอล เกรแฮม และได้รับคำแนะนำเกี่ยวกับสตาร์ทอัพของพวกเขา Appcanary ซึ่งต่อมาถูกซื้อกิจการโดย GitHub ผู้เขียนซึ่งปัจจุบันเป็นหญิงข้ามเพศ แสดงความกังวลเกี่ยวกับบทความล่าสุดของพอล เกรแฮมเรื่อง 'Wokeness' โดยรู้สึกว่ามันสะท้อนถึงการปฏิเสธความครอบคลุมในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี ผู้เขียนกังวลเกี่ยวกับความไม่อดทนที่เพิ่มขึ้นและการเลือกปฏิบัติที่อาจเกิดขึ้นในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี แต่ยังคงมุ่งมั่นที่จะใช้ชีวิตด้วยความเคารพและความเมตตา

ปฏิกิริยา

การสนทนามุ่งเน้นไปที่อิทธิพลของพอล เกรแฮมและการเปลี่ยนแปลงในค่านิยมภายในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี โดยเน้นถึงความผิดหวังกับผู้นำเทคโนโลยีที่เคยถูกมองว่าเป็นผู้มีวิสัยทัศน์ มันกล่าวถึงความซับซ้อนของการเมืองเรื่องอัตลักษณ์, ผลกระทบของ "ความตื่นตัว" และความท้าทายที่กลุ่มคนชายขอบเผชิญในภาคเทคโนโลยี ข้อความนี้วิจารณ์ด้านการแสดงออกของความพยายามในความยุติธรรมทางสังคมและความยากลำบากในการสร้างสมดุลระหว่างอัตลักษณ์ส่วนบุคคลกับบทบาททางวิชาชีพ ซึ่งสะท้อนถึงการถกเถียงทางวัฒนธรรมที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับความก้าวหน้าและสิทธิพิเศษ

หลีกหนีจากสวนที่มีกำแพงล้อมและกล่องดำของอัลกอริทึมด้วยฟีด RSS

RSS (Really Simple Syndication) และ Atom เป็นทางเลือกแบบกระจายศูนย์สำหรับสื่อสังคมออนไลน์แบบศูนย์กลาง ช่วยให้ผู้ใช้สามารถควบคุมการบริโภคเนื้อหาของตนเองได้ โปรแกรมอ่านฟีด เช่น Miniflux, NetNewsWire และ Newsboat ช่วยให้สามารถสมัครรับข้อมูลจากแหล่งเนื้อหาที่หลากหลาย รวมถึงช่อง YouTube, พอดแคสต์ และบล็อก เครื่องมืออย่าง PolitePol สามารถสร้างฟีดสำหรับเว็บไซต์ที่ไม่มีฟีด ส่งเสริมความเป็นอิสระของผู้ใช้ในการบริโภคสื่อ

ปฏิกิริยา

ฟีด RSS มอบวิธีการหลีกหนีจากเนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วยอัลกอริทึมโดยให้ผู้ใช้สมัครรับข้อมูลในหัวข้อเฉพาะผ่าน "แพลนเน็ต" ซึ่งรวบรวมบล็อกที่เกี่ยวข้อง ในขณะที่โปรแกรมอ่าน RSS อย่าง Feedly และ Feedbin ช่วยจัดการฟีดเหล่านี้ ผู้ใช้บางคนพบว่ามันซับซ้อน จึงหันไปใช้ทางเลือกอื่นอย่าง Feedmail ที่ส่งเนื้อหาโดยตรงไปยังกล่องจดหมาย แม้จะมีความนิยมในกลุ่มเฉพาะ แต่ RSS ยังคงเป็นที่นิยมในหมู่ผู้ที่ชื่นชอบเทคโนโลยีเนื่องจากประสบการณ์เนื้อหาที่สามารถปรับแต่งและควบคุมได้ด้วยตนเอง โดยมีแพลตฟอร์มอย่าง Mastodon และ Bluesky ที่รองรับฟีด RSS

กรุณาอย่าบังคับใช้โหมดมืด

นักออกแบบเว็บไซต์ได้รับคำแนะนำว่าไม่ควรบังคับให้ผู้ใช้ใช้โหมดมืด เนื่องจากอาจทำให้เกิดความเมื่อยล้าของดวงตา โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับการตั้งค่าความคมชัดสูง เช่น ข้อความสีขาวบนพื้นหลังสีดำ แนวทางการเข้าถึงเนื้อหาเว็บ (WCAG) ในปัจจุบันแนะนำอัตราส่วนความคมชัดขั้นต่ำ แต่ไม่ได้กล่าวถึงความคมชัดสูงสุด ซึ่งอาจนำไปสู่ความไม่สบายใจ; ซึ่งอาจได้รับการแก้ไขใน WCAG 3.0 ที่จะมาถึง โหมดมืดมีประโยชน์ในสถานการณ์เฉพาะ เช่น การอ่านบนหน้าจอ OLED ในสภาพแวดล้อมที่มืด หรือการเขียนโค้ดด้วยสภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบบูรณาการ (IDEs) ที่มีการตั้งค่าความคมชัดที่สบายตา

ปฏิกิริยา

การถกเถียงที่ยังคงดำเนินอยู่ระหว่างโหมดมืดและโหมดสว่างนั้นมุ่งเน้นไปที่ความสะดวกสบายของผู้ใช้ โดยบางคนพบว่าโหมดมืดทำให้ตาล้า ในขณะที่บางคนมองว่าโหมดสว่างนั้นรุนแรงเกินไป มีความเห็นทั่วไปว่าเว็บไซต์ควรมีตัวเลือกทั้งโหมดมืดและโหมดสว่าง เพื่อเคารพความชอบของผู้ใช้แต่ละคน การอภิปรายนี้เน้นย้ำถึงความสำคัญของการตั้งค่าที่ปรับแต่งได้เพื่อตอบสนองความต้องการและสภาพแวดล้อมที่หลากหลายของผู้ใช้