Văn bản thảo luận về những ưu và nhược điểm của việc áp dụng Thuế Giá Trị Đất (LVT) trong các trò chơi trực tuyến và thế giới ảo, gợi ý rằng nó có thể làm giảm giá trị đất nhưng cũng có thể mang lại lợi ích cho chủ đất nếu được loại bỏ.
Điều này nhấn mạnh tiềm năng của LVT trong việc chuyển thuế từ đất đai sang lao động, doanh nghiệp và thương mại, đồng thời cảnh báo về sự phản kháng từ các chủ đất giàu có và khó khăn trong việc duy trì tiến bộ của LVT.
Văn bản cũng đề cập đến những tác động rộng hơn của LVT, bao gồm khả năng thay thế tất cả các loại thuế khác, tính khả thi của hệ thống này, và tầm quan trọng của nhận thức công chúng cũng như các chính sách mạnh mẽ để hỗ trợ việc thực hiện nó.
Hiệp ước petrodollar giữa Mỹ và Ả Rập Xê Út đã kết thúc sau 50 năm, nhưng không có thay đổi ngay lập tức nào trong ngành kinh doanh dầu mỏ được dự đoán.
Việc chấm dứt hiệp ước có thể dẫn đến một sự chuyển đổi dần dần hướng tới việc phi đô la hóa, nhưng quá trình này sẽ mất thời gian.
Hoa Kỳ vẫn là nhà sản xuất năng lượng lớn nhất thế giới, điều này có thể ảnh hưởng đến bối cảnh địa chính trị và tầm quan trọng của đồng petrodollar.
Vào năm 1969, học sinh trung học Jim Storer đã tạo ra trò chơi Lunar Landing đầu tiên, trong đó người chơi điều khiển một tàu đổ bộ lên mặt trăng và quản lý việc đốt nhiên liệu mỗi 10 giây mô phỏng.
Một lỗi trong trò chơi, không được chú ý suốt 55 năm, liên quan đến việc thiếu "chia cho hai" đã gây ra phát hiện hạ cánh không chính xác; sửa lỗi này cải thiện độ chính xác khi hạ cánh.
Trò chơi đã sử dụng các phương pháp số học tiên tiến cho thời đại của nó, chẳng hạn như phương trình tên lửa Tsiolkovsky và khai triển chuỗi Taylor, làm cho nó trở thành một thành tựu đáng chú ý trong thiết kế trò chơi thời kỳ đầu.
Đã phát hiện một lỗi 55 năm tuổi trong trò chơi Lunar Lander đầu tiên, ban đầu được viết bởi Jim Storer khi ông còn học trung học vào những năm 1960.
Trò chơi, được viết bằng ngôn ngữ lập trình FOCAL, đòi hỏi một sự hiểu biết ấn tượng về vật lý và các kỹ thuật số, đặc biệt là đối với một học sinh trung học vào thời điểm đó.
Phát hiện này làm nổi bật tầm quan trọng lịch sử và những thách thức kỹ thuật của các trò chơi máy tính đầu tiên, cũng như sự phát triển của các phương pháp lập trình và đảm bảo chất lượng qua các thập kỷ.
Nhà nghiên cứu từ NIOZ và các tổ chức khác đã phát hiện ra rằng nấm biển Parengyodontium album có thể phân hủy nhựa polyethylene khi tiếp xúc với ánh sáng mặt trời UV.
Loại nấm này phân hủy polyethylene với tốc độ khoảng 0,05% mỗi ngày, chuyển đổi nó thành carbon dioxide, nhưng chỉ đối với nhựa nổi gần bề mặt đại dương.
Phát hiện này, được công bố trên tạp chí Science of the Total Environment, nhấn mạnh tiềm năng của các giải pháp sinh học để giải quyết ô nhiễm nhựa, đặc biệt khi sản xuất nhựa dự kiến sẽ tăng gấp ba lần vào năm 2060.
Một loại nấm (Parengyodontium album) đã được phân lập và giải trình tự do khả năng phân hủy nhựa đại dương, làm dấy lên lo ngại về tác động sinh thái của nó nếu nó phát triển mạnh.
Những rủi ro tiềm ẩn đối với sức khỏe từ vi nhựa và các biopolymer tự nhiên tích tụ trong cơ thể được thảo luận, với sự so sánh với các tác hại của sợi amiăng.
Cuộc trò chuyện bao gồm những ý tưởng suy đoán về việc tăng cường đại thực bào để phân hủy vi nhựa và sử dụng nấm có thể cùng tồn tại với các tế bào người, mặc dù những điều này cần được nghiên cứu thêm.
Ikea đã giải quyết vấn đề tỷ lệ nhân viên nghỉ việc cao bằng cách tăng lương, cung cấp lịch làm việc linh hoạt và trợ cấp chăm sóc trẻ em, từ đó giảm đáng kể tỷ lệ nghỉ việc tự nguyện trên toàn cầu.
Giám đốc điều hành Jon Abrahamsson Ring đã thực hiện các chiến lược để cải thiện điều kiện làm việc của nhân viên tuyến đầu và tinh giản hoạt động bằng công nghệ, dẫn đến tỷ lệ nghỉ việc toàn cầu giảm từ 22,4% vào tháng 8 năm 2022 xuống còn 17,5% vào tháng 4 năm 2023.
Mặc dù đã có những cải thiện, Ikea vẫn tiếp tục đối mặt với các thách thức, bao gồm hỗ trợ sức khỏe tâm thần, quản lý lực lượng lao động toàn cầu, và các cáo buộc về việc đàn áp nỗ lực của công đoàn, đặc biệt là ở Mỹ.
IKEA đã giải quyết cuộc khủng hoảng 'nhân viên không hài lòng' toàn cầu của mình bằng cách tăng lương, giới thiệu giờ làm việc linh hoạt và trợ cấp chăm sóc trẻ em, nhấn mạnh rằng sự hài lòng của nhân viên không chỉ liên quan đến việc tăng lương.
Cuộc thảo luận bao gồm những ưu và nhược điểm của phúc lợi công ty so với tiền lương trực tiếp, với một số người cho rằng phúc lợi có thể tiết kiệm chi phí hơn và góp phần tạo ra môi trường làm việc tốt hơn.
Văn bản cũng đề cập đến những tác động rộng lớn hơn đối với xã hội, chẳng hạn như ảnh hưởng của các hộ gia đình có thu nhập kép đến giá bất động sản và tầm quan trọng của việc nuôi dạy con cái, gợi ý rằng chăm sóc trẻ chuyên nghiệp có thể mang lại lợi ích cho trẻ em, cha mẹ và xã hội.
NVIDIA Warp là một khung Python được thiết kế cho mã mô phỏng và đồ họa hiệu suất cao, biên dịch các hàm Python thành mã nhân hiệu quả cho CPU hoặc GPU.
Chương trình này hỗ trợ tính toán không gian, mô phỏng vật lý, nhận thức, robot học và xử lý hình học, và tích hợp với các quy trình học máy sử dụng PyTorch và JAX.
Việc cài đặt thông qua PyPI, với các phụ thuộc bổ sung có sẵn, và yêu cầu một GPU NVIDIA hỗ trợ CUDA để hỗ trợ GPU. Khung này tương thích với CPU x86-64 và ARMv8 trên Windows, Linux và macOS.
Nvidia Warp là một khung Python mới được thiết kế cho mô phỏng GPU hiệu suất cao và đồ họa, bổ sung vào danh sách ngày càng tăng các dự án mã Python-to-GPU như Taichi Lang và Numba.
Cuộc thảo luận nêu bật tính chất độc quyền của phần mềm mã nguồn mở của Nvidia, với những lo ngại về giấy phép hạn chế cấm sử dụng phần mềm để phát triển các sản phẩm cạnh tranh.
Người dùng có những trải nghiệm khác nhau với Taichi, ghi nhận sự dễ sử dụng và hỗ trợ cho các lớp dữ liệu, nhưng cũng đề cập đến các lỗi và vấn đề phát triển, khiến một số người cân nhắc chuyển sang Nvidia Warp.
Văn bản nhấn mạnh tầm quan trọng của việc kể chuyện trong các bài thuyết trình, gợi ý rằng chúng nên kích thích suy nghĩ và thu hút khán giả ngay từ đầu.
Điều này làm nổi bật sự khác biệt giữa các bài thuyết trình miệng và các bộ slide trong các tập đoàn lớn, lưu ý rằng các bộ slide thường chứa nhiều văn bản và tự giải thích cho ban quản lý cấp cao.
Văn bản khuyên nên sử dụng cấu trúc kể chuyện trong các bài thuyết trình kỹ thuật, bắt đầu với một vấn đề, xây dựng căng thẳng, và sau đó cung cấp giải pháp, để làm cho nội dung trở nên hấp dẫn và dễ nhớ hơn.
Apple đã giới thiệu một hệ thống AI đa mô hình có tên là Apple Intelligence, tích hợp AI vào nhiều khía cạnh của cuộc sống số để tăng cường sự tương tác của người dùng.
Không giống như các đối thủ tập trung vào sự vượt trội của AI, Apple nhấn mạnh vào các ứng dụng thực tiễn, dự định ra mắt các tính năng AI mới trên tất cả các thiết bị vào mùa thu này.
Chiến lược AI của Apple bao gồm hiệu suất mô hình cốt lõi, chiến lược trên thiết bị và các chiến lược căn chỉnh, với các mô hình tương đương với GPT-4 và các tính năng bảo mật đáng kể.
Phương pháp kỹ thuật AI của Apple bao gồm việc sử dụng Điện toán Đám mây Riêng cho các tác vụ đòi hỏi nhiều khả năng tính toán hơn, đảm bảo dữ liệu gửi lên đám mây không được lưu trữ hoặc truy cập bởi Apple.
Phương pháp này bao gồm việc thực thi một phần mô hình phía máy khách, với việc thực thi chính của mô hình trên đám mây, và dự đoán việc sử dụng Local LoRAs (Low-Rank Adaptations) cho học máy động và WebGPU để mở khóa mô hình trên web.
Cuộc thảo luận nêu bật sức mạnh tích hợp dọc của Apple, tiềm năng trong cuộc đua AI trên các thiết bị biên trong dài hạn, và tác động của AI đến doanh số bán iPhone, đối lập với vị thế thị trường của Nvidia và chiến lược bán phần cứng của họ.
Người tác giả đã cấm con gái mình sử dụng iPhone vì tác động tiêu cực của nó đến sức khỏe tinh thần, thành tích học tập và hành vi của cô bé.
Con gái được chẩn đoán mắc chứng trầm cảm và lo âu, với một phần lớn sự chú ý của cô tập trung vào mạng xã hội và việc nhận được sự chấp thuận từ bạn bè.
Người viết nhấn mạnh vấn đề rộng hơn về việc nghiện điện thoại ở trẻ em và sự cần thiết của cả thay đổi cá nhân và hệ thống để quản lý việc sử dụng điện thoại một cách hiệu quả.
Bài báo thảo luận về những tác hại của mạng xã hội và nghiện điện thoại, cho rằng đây là những hành vi tránh né để trốn tránh những suy nghĩ và cảm xúc khó khăn.
Điều này lập luận rằng giải pháp không phải là loại bỏ những cơ chế đối phó này mà là giúp các cá nhân cải thiện sức khỏe tinh thần của họ.
Văn bản cũng đề cập đến tác động của các đợt phong tỏa do COVID, sự chuyển đổi sang Linux do lo ngại về quyền riêng tư, và những lợi ích tiềm năng của các mạng xã hội dựa trên cộng đồng.
Đã có cáo buộc rằng Bộ Môi trường Liên bang Đức đã hỗ trợ một cách cẩu thả các dự án bảo vệ khí hậu của Trung Quốc, với hàng triệu quỹ từ hạn ngạch THG.
Những cáo buộc gian lận nghiêm trọng đã xuất hiện đối với 40 trong số 60 dự án bảo vệ khí hậu ở Trung Quốc kể từ tháng 8 năm 2023, dẫn đến việc ngừng tài trợ vào cuối năm 2024.
Chính phủ Đức, cùng với Pháp và Hà Lan, đang kêu gọi Ủy ban EU giải quyết các vấn đề trong hệ thống thưởng THG, ảnh hưởng đến các ưu đãi cho chủ sở hữu xe điện và thiếu các cơ chế kiểm soát chặt chẽ.
Đã phát hiện gian lận trong 40 trên 60 dự án xanh hóa khí hậu của Đức tại Trung Quốc, với các tài liệu bị thay đổi được báo cáo bởi một công ty Trung Quốc, cho thấy khả năng gian lận bởi các công ty dầu khí đa quốc gia.
Giới chức Đức đã chấp nhận các tuyên bố không thể xác minh về việc tiết kiệm CO2 do các hạn chế của Trung Quốc đối với các cuộc kiểm tra nước ngoài, mặc dù đã có cảnh báo từ các công ty con của Trung Quốc về hành vi gian lận.
Văn bản chỉ trích hệ thống tín chỉ carbon hiện tại vì dễ bị lợi dụng và đề xuất tính phí cho lượng khí thải thực tế, đồng thời thừa nhận cần có sự chuyển đổi dần dần để tránh gây rối loạn kinh tế.
Vào ngày 7 tháng 6 năm 2024, một bản cập nhật đã được công bố cho tính năng xem trước Recall trên các máy tính Copilot+, chuyển tính năng này sang Chương trình Người dùng nội bộ Windows (WIP) bắt đầu từ ngày 18 tháng 6 năm 2024, dựa trên phản hồi của cộng đồng để đảm bảo chất lượng và bảo mật.
Recall tạo ra một dòng thời gian trực quan về hoạt động của PC bằng cách chụp các ảnh chụp màn hình được mã hóa, được lưu trữ cục bộ và có thể được người dùng kiểm soát, tạm dừng hoặc xóa; nó yêu cầu Bảo mật Đăng nhập Nâng cao của Windows Hello để truy cập.
Máy tính Copilot+ được ra mắt vào ngày 20 tháng 5 năm 2024, là các máy tính Windows tiên tiến với hiệu suất cải thiện và trải nghiệm AI, có các biện pháp bảo mật nâng cao như bộ xử lý bảo mật Microsoft Pluton và công nghệ PC lõi bảo mật.
Chức năng Recall AI của Microsoft bị hoãn vô thời hạn do những lo ngại về an ninh không được tiết lộ, gây ra sự suy đoán về động cơ chiến lược và khả năng lạm dụng cho việc giám sát.
Những lo ngại được nêu ra về khả năng Recall AI ghi lại và rò rỉ thông tin nhạy cảm, chẳng hạn như thông tin đăng nhập ngân hàng và các hoạt động cá nhân, dẫn đến các vấn đề về quyền riêng tư.
Những sự chậm trễ và lo ngại này phản ánh những chỉ trích trước đây về các thực tiễn chống lại người tiêu dùng của Microsoft, với những so sánh với phản ứng dữ dội trong đợt ra mắt Xbox One và bản cập nhật EULA gần đây của Adobe.
Việc tự lưu trữ mô hình Llama-3 8B-Instruct tốn kém hơn đáng kể so với việc sử dụng ChatGPT, với chi phí khoảng 17 đô la cho mỗi 1 triệu token so với 1 đô la cho mỗi 1 triệu token của ChatGPT.
Chi phí ban đầu cao của việc tự lưu trữ bao gồm chi phí phần cứng và chi phí năng lượng, khiến nó kém kinh tế hơn mặc dù có thể tiết kiệm trong dài hạn.
Quản lý và mở rộng phần cứng tự lưu trữ mang lại những thách thức bổ sung và giả định mức sử dụng 100% không thực tế, khiến nó trở nên kém thực tế hơn đối với hầu hết người dùng.
Phần cứng tự lưu trữ có thể giảm đáng kể chi phí so với việc sử dụng AWS, với một cấu hình bao gồm 4x NVidia Tesla T4s có giá khoảng $3,800.
Văn bản thảo luận về những ưu và nhược điểm của việc tự lưu trữ, nhấn mạnh sự cần thiết của một trường hợp kinh doanh để biện minh cho nó do thời gian ngừng hoạt động và chi phí bảo trì tiềm ẩn.
Groq cung cấp giá cả hợp lý cho các mô hình Llama 3, và văn bản đề xuất sử dụng các mô hình đã được lượng tử hóa và các dịch vụ thay thế như together.ai để đạt hiệu quả tốt hơn.
POSIX.1-2024 đã được xuất bản và sẽ sớm có trên trang web của Open Group, cung cấp các tiêu chuẩn cập nhật cho lập trình shell và các chức năng khác.
Những tính năng mới trong POSIX.1-2024 bao gồm sed -E cho các biểu thức chính quy mở rộng, find -print0, xargs -0, read -d để xử lý tệp an toàn, và hỗ trợ cho C17, strlcpy, strlcat, và nhiều hơn nữa.
Việc cập nhật nhấn mạnh tầm quan trọng của việc viết các kịch bản tuân thủ POSIX để có khả năng tương thích tốt hơn trên các hệ thống khác nhau, chẳng hạn như AIX, Debian, macOS và các bản phân phối Linux khác nhau.
Lamini Memory Tuning là một phương pháp mới để nhúng các sự kiện vào các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs), cải thiện đáng kể độ chính xác của sự thật và giảm thiểu các ảo giác.
Đã đạt được độ chính xác 95% cho một khách hàng thuộc Fortune 500, so với 50% bằng các phương pháp khác, và giảm ảo giác từ 50% xuống còn 5%.
Mô hình này bao gồm việc điều chỉnh hàng triệu bộ điều hợp chuyên gia với các dữ kiện chính xác trên bất kỳ LLM mã nguồn mở nào, tối ưu hóa để không có lỗi trên các dữ kiện cụ thể trong khi vẫn duy trì hiệu suất chung.
Lamini Memory Tuning là một phương pháp huấn luyện nhiều Low-Rank Adaptations (LoRAs) dựa trên thực tế đến mức không còn lỗi và sử dụng Retrieval-Augmented Generation (RAG) để chọn LoRAs phù hợp cho một truy vấn.
Phương pháp này bao gồm một lớp định tuyến chuyên gia để quyết định tích hợp LoRAs nào vào thời gian suy luận, nhưng quá trình huấn luyện cho bộ định tuyến vẫn chưa rõ ràng.
Kết hợp các khái niệm từ Mixture of Experts (MoE) và cross-attention, mô hình giữ nguyên trọng số của Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) đã được huấn luyện trước trong khi huấn luyện trên lớp cross-attention để đảm bảo độ chính xác thực tế.
Máy tính xách tay có thể dẫn đến sự nhầm lẫn với trạng thái và phiên bản, và khuyến khích các thói quen xấu như không kiểm tra hoặc không sử dụng công cụ linting.
Họ thường có các thiết lập và phụ thuộc khác nhau, điều này có thể gây ra sự cố mã và sự thất vọng.
Máy tính xách tay hữu ích cho việc thử nghiệm ý tưởng nhưng việc chuyển mã sang các mô-đun có thể gặp nhiều thách thức và tốn thời gian.
Máy tính xách tay chủ yếu được sử dụng để tiến hành thí nghiệm và ghi lại kết quả, không phải để phát triển phần mềm.
Jupyter notebooks hữu ích cho việc tái tạo các dự án khóa học, vẽ đồ thị trực tiếp và lưu trữ các đoạn mã, nhưng có thể không hiệu quả đối với các mã nguồn lớn.
Máy tính xách tay có lợi cho việc thử nghiệm nhanh, giảng dạy và tài liệu, nhưng không lý tưởng cho mã sản xuất do các vấn đề tiềm ẩn về khả năng bảo trì và tính tương tác.