Kullanıcıların verileri üzerindeki kontrolü, uygulama izinlerinin etkisi ve uygulama geliştiricileri ile cihaz üreticilerinin şeffaflık ve hesap verebilirlik ihtiyacı hakkında devam eden tartışmalar.
Gizlilik ve kullanıcı özerkliği ile ilgili endişeler ve gelecekte yeni gelişmelerin ortaya çıkma potansiyeli.
App Store'da bölge yerelleştirme uygulamasına ilişkin tartışmalar, mevcut sistemden duyulan memnuniyetsizlik ve alternatif çözüm önerileri.
PEP 703, eğer kabul edilirse, CPython'da Global Interpreter Lock'un (GIL) kaldırılmasına yol açarak gelişmiş paralellik ve performans sunabilir.
GIL'siz bir Python'a geçiş, C-API uzantılarının yeniden oluşturulmasını ve güncellenmesini gerektirecektir ki bu da bunlara büyük ölçüde güvenen kod tabanları için büyük bir girişim olabilir.
Facebook (Meta), Python yorumlayıcısını geliştirmek ve GIL'i devre dışı bırakmayı mümkün kılmak için mühendislik yıllarına yatırım yapmayı taahhüt etti.
Yazılım mühendisleri genellikle kodla, özellikle de başkaları tarafından yazılmış kodlarla çalışmaktan hoşlanmazlar. Minimum bakım ve sorun giderme gerektiren sıfırdan projeleri tercih ederler.
Stack Overflow, kapsamlı kod analizi yapmadan kod çözümleri bulmak için popüler bir kaynaktır.
Kıdemli mühendisler, kodun bakım ve riske neden olduğunu anlayarak gereksiz kodu en aza indirmeye ve mevcut kodu silmeye öncelik verirler. Yeni çözümler oluşturmak yerine mevcut kodun iyileştirilmesini ve yeniden kullanılmasını savunurlar.
Yazılım mühendisleri genellikle mevcut kodla çalışmaktan hoşlanmazlar çünkü bu kod karmaşık ve anlaşılması zor olabilir.
Yeni kod yazmak ve mevcut kodla çalışmak arasında bir denge kurmak, mevcut kodu sürdürmenin öngörülen maliyetlerini ve yeniden oluşturmanın potansiyel faydalarını göz önünde bulundurmak önemlidir.
İyi mühendisler yaptıkları işten gurur duymalı, temiz ve bakımı yapılabilir kod için çaba göstermeli ve kaliteli kod yazmanın uzun vadeli faydalarını anlamalıdır.
Langchain, sorunları uygun olmayan teknik temeller üzerinde çözmeye çalıştığı için eleştirilmektedir.
Kullanıcılar, Langchain'deki her özellik için gerekli olan özel istemlerin ve istem ayarlamalarının yeniden kullanılabilir olmadığını ve yetersiz çıktılarla sonuçlandığını düşünüyor.
Birçok geliştirici, Langchain'in soyutlamalarını kullanmak yerine daha basit yöntemler ve kütüphaneler kullanarak kendi çözümlerini oluşturmayı daha verimli bulmuştur.
Yazar, neden yeni dizüstü bilgisayar satın almayı bıraktıklarını ve bunun yerine kendilerine önemli ölçüde daha az paraya mal olan ikinci el bir 2006 makine kullanmaya geçtiklerini açıklıyor.
Yeni dizüstü bilgisayar satın almamak sadece para tasarrufu sağlamakla kalmıyor, aynı zamanda dizüstü bilgisayar üretimiyle ilişkili kaynak tüketimini ve çevresel tahribatı da azaltıyor.
Yazar, düşük enerjili yazılım kullanarak ve sabit disk sürücüsünü katı hal sürücüsüyle değiştirerek eski bir dizüstü bilgisayarın nasıl yeni gibi çalışacağına dair ipuçları veriyor.
'Elektroniği pratik yaparak öğrenin' başlıklı bu yazı, elektronik hakkında uygulamalı pratik yaparak öğrenmek isteyen kişiler içindir.
Yazı, elektronik öğrenmeye yönelik pratik bir yaklaşım sunmaktadır ve özellikle bu alana yeni başlayanlar için faydalıdır.
Okuyucular, bu yazıda sağlanan adım adım rehberlik ve pratik örnekler aracılığıyla elektronik konusunda değerli bilgi ve beceriler kazanmayı bekleyebilirler.
PdfGptIndexer, gelişmiş yapay zeka modellerini kullanarak PDF belgelerindeki bilgileri hızlı bir şekilde bulmanıza ve aramanıza yardımcı olan bir araçtır.
Metin verilerini kompakt ve verimli bir şekilde işlemek ve saklamak için Textract, Transformers, Langchain ve FAISS gibi kütüphaneleri kullanır.
Metin katıştırmalarını yerel olarak depolamak, geri alma işlemini hızlandırır, çevrimdışı erişime izin verir, hesaplama kaynaklarından tasarruf sağlar ve büyük veri kümeleriyle çalışmayı mümkün kılar.
Kullanıcılar, benzer uygulamalar için OpenAI veya bulut hizmetlerini kullanma gerekliliğinden dolayı hayal kırıklığına uğramaktadır.
Bu uygulamalar için varsayılan yaklaşım, istenirse bulut hizmetlerini kullanma seçeneğiyle birlikte yerel öncelikli olmalıdır.
Bulut hizmetlerine ihtiyaç duymadan benzer işlevsellik sağlayabilecek yerel olarak çalışan LLM'ler gibi alternatif seçenekler mevcuttur.
Bazı kullanıcılar LLM'leri yerel olarak kendi donanımlarında çalıştırmakla ilgileniyor, ancak bunu nasıl etkili bir şekilde yapacakları konusunda rehberlik arıyorlar.
OpenAI'nin fiyatlandırma ve veri kullanım politikaları, gizlilik nedenleriyle alternatif seçenekleri araştıran bazı kullanıcılar için bir endişe kaynağıdır.
LLM'leri oluşturmak ve özelleştirmek için txtai ve ChatGPT gibi çeşitli açık kaynaklı araçlar ve kütüphaneler mevcuttur.
Kullanıcılar, kendi belgeleri ve verilerindeki bilgileri aramalarına ve bunlara erişmelerine olanak tanıyan çözümler aramaktadır.
Özellikle kişisel ve hassas veriler için yapay zeka modellerini ve bulut hizmetlerini kullanmanın gizlilik etkileri hakkında bir tartışma var.
Bazı kullanıcılar yapay zeka modelleri ve teknolojileriyle ilgili sertifikalar ve niteliklerle ilgilenirken, diğerleri bunların değerini görmüyor.
İnce ayar ve vektör arama alanında OpenAI'ye alternatifler sunan rakip seçenekler ve girişimler var.
Kullanıcılar GPT-2, GPT-4 ve özel katıştırmalar gibi farklı katıştırma modellerinin avantajlarını ve sınırlamalarını tartışıyor.
Kullanıcılar ayrıca vektör depolama ve arama için Milvus, Quickwit ve Pinecone gibi diğer araç ve kütüphanelerin kullanımını da araştırıyor.
E-postalar ve sohbet günlükleri gibi kişisel verileri aramak ve analiz etmek için yapay zeka modellerini kullanmaya ilgi var.
Kişisel ve hassas bilgilere üçüncü tarafların erişimiyle ilgili endişelerle birlikte gizlilik ve veri güvenliğinin önemi vurgulanıyor.
Kullanıcılar, veri analizi ve alımı için yapay zeka yetenekleri sağlayan barındırılan sürümler ve hizmetler bulmakla ilgileniyor.
YZ modelleri kullanılarak verilerin indekslenmesi ve aranması için notların düzenlenmesi, bilgilerin alınması ve özetlerin oluşturulması gibi potansiyel kullanım durumları tartışılmaktadır.
GPT-2, GPT-4 ve diğerleri de dahil olmak üzere farklı YZ modellerinin ve yerleştirmelerinin etkinliği ve güvenilirliği hakkında bir tartışma var.
Kullanıcılar, AI modellerini Intel Mac'ler gibi farklı donanım yapılandırmalarında yerel olarak çalıştırmak için deneyimlerini ve önerilerini paylaşmaktadır.
privateGPT ve vlite gibi açık kaynaklı alternatiflerin ve kütüphanelerin kullanılabilirliği vurgulanmaktadır.
Belge arama ve kişisel bilgi yönetimi için yapay zeka modellerini kullanmanın faydaları, gelişmiş erişim ve özetleme yetenekleri de dahil olmak üzere tartışılmaktadır.
Tıbbi bilgi ve gizlilik ihlali de dahil olmak üzere YZ modellerinin kötüye kullanımı ve potansiyel kötüye kullanımı ile ilgili endişeler dile getirilmektedir.
Bazı kullanıcılar, YZ modelleri için donanım gereksinimleri ve performans ölçütleri hakkında belge ve bilgi eksikliğinden duydukları hayal kırıklığını dile getirmektedir.
Kullanıcılar, belgelerle özel etkileşimlere izin veren hizmetler ve yerleştirmeler gibi YZ modellerini kullanmak için farklı araçlar ve yaklaşımlarla ilgili deneyimlerini paylaşmaktadır.
Bir Doom II modu olan MyHouse.wad, kült takipçileri tarafından yılın en iyi korku oyunu olarak selamlanıyor. Mod, Doom II'de daha önce imkansız olduğu düşünülen yeni teknoloji ve özellikler sunuyor.
Mod, Veddge adlı gizemli bir kullanıcı tarafından yaratıldı ve şifreli mesajlar bırakıp yayınladıktan kısa bir süre sonra ortadan kayboldu. Bu durum, modun sırlarını ve Veddge'nin kişisel deneyimleriyle bağlantısını ortaya çıkarmaya hevesli oyuncular arasında bir çılgınlığa yol açtı.
Oyunun rahatsız edici atmosferi ve akıllara durgunluk veren oynanışı, Doom'un tasarımcısı John Romero ve yazar Mark Danielewski de dahil olmak üzere hem oyunculardan hem de sektör profesyonellerinden övgüler alan benzersiz ve unutulmaz bir korku deneyimidir.
Dijital reklamcılık dolandırıcılık ve aldatıcı uygulamalarla doludur ve birden fazla aldatma katmanı üst üste yığılmıştır.
Reklamları doğru bir şekilde hedeflemek için kişisel bilgileri kullandığını iddia eden veri odaklı reklamlar, genellikle hedeflemelerinde başarısız oluyor ve bireyleri alakasız reklamlarla bombardımana tutuyor.
Teknoloji şirketleri kullanıcılar hakkında büyük miktarda veriye sahiptir, ancak algoritmaları doğru tahminler yapacak veya reklamverenlere anlamlı bilgiler sunacak kadar gelişmiş değildir. Sonuç olarak, reklamverenlere yanlış bir vaat satılıyor ve etkisiz reklam kampanyaları ile sonuçlanıyor.
Yazar, veriye dayalı reklamcılığın bir aldatmaca olduğunu savunuyor ve hedefli reklamların ve algoritmaların etkinliğini sorguluyor.
Reklam verenler ile hedef kitleleri arasındaki kopukluğu vurgulamakta ve reklamcılık sektörünün satış yapmaktan ziyade hizmet satmaya odaklandığını öne sürmektedir.
Yazar, veriye dayalı reklamcılığın etkinliğinin sorgulanmasının önemini ve daha titiz test ve analizlere duyulan ihtiyacı vurguluyor.