Allan McDonald, người đã qua đời ở tuổi 83, là một nhân vật then chốt trong thảm họa tàu con thoi Challenger, được biết đến vì đã từ chối phê duyệt việc phóng tàu do lo ngại về an toàn.
Sau thảm họa, McDonald đã vạch trần sự che đậy của NASA, tiết lộ rằng các kỹ sư đã phản đối việc phóng do nhiệt độ đóng băng ảnh hưởng đến các vòng đệm O-ring, dẫn đến việc ông bị giáng chức tạm thời.
McDonald sau đó đã dẫn dắt việc thiết kế lại các tên lửa đẩy, đồng tác giả một tài liệu chi tiết về thảm họa, và trở thành một người ủng hộ cho việc ra quyết định đạo đức trong kỹ thuật.
Allan McDonald đã từ chối phê duyệt việc phóng tàu Challenger do lo ngại về an toàn, tiết lộ một sự che đậy bởi các giám đốc điều hành của NASA và Morton Thiokol.
Mặc dù chịu áp lực lớn, McDonald và các kỹ sư khác đã bị cấp trên bác bỏ, dẫn đến thảm họa Challenger.
McDonald sau đó đã ủng hộ việc ra quyết định có đạo đức, nhấn mạnh sự căng thẳng giữa độ chính xác kỹ thuật và áp lực quản lý trong các dự án quan trọng.
Ladybird là một dự án trình duyệt web mã nguồn mở, được tách ra từ SerenityOS bởi Andreas Kling, nhằm mục đích độc lập với Chrome và được viết bằng C++ theo giấy phép BSD.
Mặc dù vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu và thiếu nhiều tính năng, Ladybird cho thấy tiềm năng với các chức năng cơ bản và sự đóng góp đáng kể từ cộng đồng, nhắm đến các hệ thống Linux, macOS và các hệ thống tương tự UNIX, với hỗ trợ Windows thông qua WSL.
Phản ứng của cộng đồng rất đa dạng, với một số người thấy tiềm năng và những người khác đề xuất tập trung vào các trình duyệt hiện có, nhưng những người ủng hộ cho rằng các dự án mới như Ladybird là cần thiết cho một hệ sinh thái trình duyệt lành mạnh.
Trình duyệt Ladybird, một trình duyệt web mới do cộng đồng xây dựng, đang thu hút sự chú ý như một lựa chọn sử dụng hàng ngày tiềm năng, khác biệt so với các tùy chọn chính thống như Chrome và Firefox.
Thảo luận nêu bật những thách thức trong việc tạo ra một trình duyệt đơn giản hơn, an toàn hơn chỉ hỗ trợ một phần nhỏ các công nghệ web, cân bằng giữa tính năng và sự chấp nhận của người dùng.
Đề án được xem như một cơ hội học tập quý báu cho các nhà phát triển mới, với các quy trình xây dựng được ghi chép đầy đủ và nhiều lĩnh vực đóng góp rộng rãi.
MeshAnything giới thiệu một phương pháp mới để tạo ra L ưới do Nghệ sĩ Tạo ra (AMs) từ các biểu diễn 3D bằng cách sử dụng các bộ biến đổi tự hồi quy, nâng cao hiệu quả và độ chính xác của việc sản xuất tài sản 3D.
Phương pháp này giảm đáng kể số lượng mặt lưới, cải thiện hiệu quả lưu trữ, kết xuất và mô phỏng trong khi vẫn duy trì các đặc điểm hình học chất lượng cao.
Kiến trúc này sử dụng VQ-VAE và một transformer chỉ có bộ giải mã được điều kiện hóa theo hình dạng, cho thấy cấu trúc vượt trội và ít mặt hơn so với các phương pháp truyền thống, làm cho nó trở thành một bước tiến quan trọng trong ngành công nghiệp 3D.
MeshAnything chuyển đổi các đại diện 3D thành các lưới 3D hiệu quả, giảm số lượng mặt để cải thiện hiệu suất lưu trữ và kết xuất.
Phần mềm yêu cầu 7GB bộ nhớ và 30 giây trên GPU A6000, nhưng bị giới hạn trong việc tạo lưới với ít hơn 800 mặt.
Trong khi một số người dùng chỉ trích giấy phép phi thương mại tùy chỉnh và chất lượng của các lưới được tạo ra, nó được coi là một công cụ đầy hứa hẹn cho phát triển trò chơi và tạo mô hình 3D.
Steven Mithen xem xét liệu việc tiếp thu ngôn ngữ ở trẻ sơ sinh và trẻ nhỏ là do các quá trình tâm lý chuyên biệt hay các cơ chế học tập chung.
He nhấn mạnh việc sử dụng 'xác suất chuyển tiếp' bởi trẻ sơ sinh để nhận diện từ trong lời nói liên tục, thể hiện khả năng học tập thống kê của chúng.
Mithen đưa ra những hiểu biết thách thức quan điểm truyền thống về sự tiến hóa của ngôn ngữ và nhấn mạnh sự phức tạp của việc học ngôn ngữ thời kỳ đầu.
Trẻ sơ sinh và trẻ nhỏ học ngôn ngữ thông qua sự kết hợp giữa hướng dẫn của cha mẹ và học tập thống kê, trong đó cha mẹ lặp lại các từ đơn giản với các khoảng dừng để giúp nhận ra ranh giới từ.
Bọn trẻ song ngữ có thể trộn lẫn các ngôn ngữ, tạo ra những từ mới có ý nghĩa thống kê, cho thấy ảnh hưởng của môi trường đa ngôn ngữ lên cách phát âm và ngữ pháp.
Việc tiếp xúc ngôn ngữ liên tục là rất quan trọng, vì trẻ em thích nghi dựa trên môi trường và các tương tác của chúng, kết hợp sự ngâm mình tự nhiên với học tập có cấu trúc để hiểu các mẫu và quy tắc.
Bộ phận tài chính đã tăng gấp đôi khối lượng công việc dự kiến nhưng lại bị chỉ trích vì làm gián đoạn biểu đồ burn-down, dẫn đến việc tạo ra các vé giữ chỗ để lách hệ thống.
Viễn cảnh này làm nổi bật các vấn đề phổ biến trong các tổ chức lớn, nơi mà các chỉ số và thủ tục hành chính có thể lấn át năng suất thực tế.
Đổi mới hiệu quả đòi hỏi sự tin tưởng, giao tiếp và một văn hóa hỗ trợ, thay vì chỉ dựa vào những nỗ lực cá nhân xuất sắc.
MởAI đã mua lại Rockset, dẫn đến những suy đoán về lý do chiến lược đằng sau động thái này, chẳng hạn như nâng cao cơ sở hạ tầng dữ liệu hoặc thu hút nhân tài từ ban lãnh đạo của Rockset với nền tảng từ Meta.
Đã có những lo ngại được nêu ra về sự phù hợp của Rockset với nhu cầu của OpenAI và tác động đến các khách hàng hiện tại của Rockset, những người cần chuyển đổi trước tháng 9 năm 2024.
Việc mua lại đã gây ra các cuộc tranh luận về độ tin cậy của nhà cung cấp và những tác động rộng hơn đối với các ngành công nghiệp AI và cơ sở dữ liệu.
june-va là một chatbot giọng nói địa phương tích hợp Ollama, Hugging Face Transformers và Coqui TTS Toolkit, đảm bảo quyền riêng tư bằng cách xử lý dữ liệu tại chỗ.
Thiết bị hỗ trợ nhiều chế độ tương tác, bao gồm đầu vào/đầu ra bằng văn bản và giọng nói, với chế độ mặc định là đầu vào giọng nói và đầu ra âm thanh/văn bản.
Việc cài đặt yêu cầu Python 3.10+ và các phụ thuộc cụ thể, với khả năng tùy chỉnh thông qua tệp cấu hình JSON.
Trợ lý giọng nói địa phương sử dụng Ollama, transformers và bộ công cụ Coqui TTS được thảo luận, với XTTSv2 của Coqui được khen ngợi vì độ trễ phản hồi khoảng 500ms trong chế độ phát trực tuyến.
Những mô hình chuyển đổi âm thanh sang âm thanh như GPT-4o được coi là tương lai của AI hội thoại, với các phương pháp đầy hứa hẹn từ ultravox.ai và tincans.ai.
Điều phối mã nguồn mở cho TTS (Chuyển văn bản thành giọng nói), ASR (Nhận dạng giọng nói tự động), và LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) có sẵn tại bolna-ai/bolna, với Giao thức Wyoming được ghi nhận cho tích hợp trợ lý gia đình.
Những mô hình AI tạo sinh (GPT-4o, Claude 3 Opus, Gemini 1.5) đã được thử nghiệm về tính hữu ích của chúng trong thiết kế bảng mạch, cho thấy điểm mạnh trong việc trích xuất dữ liệu và viết mã nhưng điểm yếu trong các nhiệm vụ thiết kế tinh vi.
Claude 3 Opus xuất sắc trong việc giải thích các khái niệm cơ bản, trong khi Gemini 1.5 hiệu quả nhất trong việc phân tích bảng dữ liệu và tạo ra các bảng chân và dấu chân chính xác.
Những mô hình đều gặp khó khăn với các khuyến nghị về bộ phận cụ thể và các nhiệm vụ thiết kế mạch chi tiết, cho thấy rằng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) phù hợp hơn để hỗ trợ các chuyên gia con người thay vì hoạt động như những nhà thiết kế độc lập.
AI sinh ngữ, đặc biệt là các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) không cần huấn luyện trước, gặp khó khăn với các nhiệm vụ phức tạp như thiết kế bảng mạch, cho thấy những hạn chế của chúng trong các lĩnh vực chuyên biệt.
Điều chỉnh LLMs cho các nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như tạo netlist, có thể cải thiện hiệu suất của chúng, nhưng một sự thay đổi cơ bản trong cấu trúc AI có thể là cần thiết cho các nhiệm vụ phức tạp hơn.
Những cấu trúc sinh tạo dựa trên khuếch tán và các mô hình AI khác như học tiến hóa hoặc học tăng cường có thể phù hợp hơn cho các nhiệm vụ phức tạp trong kỹ thuật điện (EE).
Video-to-audio (V2A) là công nghệ tạo ra các bản nhạc đồng bộ từ các điểm ảnh video và các gợi ý văn bản, cho phép tạo ra các bản nhạc kịch tính, hiệu ứng âm thanh chân thực hoặc đối thoại cho các loại video khác nhau.
V2A sử dụng phương pháp dựa trên khuếch tán, mã hóa đầu vào video và tinh chỉnh âm thanh từ nhiễu ngẫu nhiên để tạo ra các dạng sóng âm thanh chân thực, với nghiên cứu đang tiếp tục tập trung vào việc cải thiện các hiện tượng nhiễu chất lượng video và đồng bộ hóa khẩu hình.
Nhóm phát triển nhấn mạnh các thực hành AI có trách nhiệm, sử dụng bộ công cụ SynthID để đánh dấu nội dung do AI tạo ra và tiến hành các đánh giá an toàn nghiêm ngặt trước khi phát hành công khai.
DeepMind đã giới thiệu một công cụ AI mới để tạo âm thanh cho video, bổ sung vào danh sách ngày càng tăng của các công cụ tạo sinh AI.
Người dân trong cộng đồng đang bày tỏ những cảm xúc trái chiều, với một số người cảm thấy khó khăn trong việc theo kịp những tiến bộ nhanh chóng và những người khác đang thảo luận về các tác động tiềm năng đối với việc tạo nội dung và khả năng lưu trữ.
Hiện có một sự quan tâm đáng kể về cách nội dung do AI tạo ra có thể ảnh hưởng đến quảng cáo, chính trị và tương lai của việc sáng tạo nội dung, với các đề xuất cho các nền tảng và công cụ dành riêng cho AI.
Đã sửa một lỗi tồn tại 7 năm chỉ với một dòng mã sau cuộc điều tra kéo dài 3 tháng, nhấn mạnh sự phức tạp và khó lường của việc gỡ lỗi.
Phát hiện này được thực hiện bằng cách xác định một phép toán modulo 16-bit trong mã xử lý âm thanh, tận dụng kinh nghiệm trước đó với các bộ xử lý 8-bit.
Đoạn viết nhấn mạnh hành trình cảm xúc và sự hài lòng khi giải quyết các vấn đề kỹ thuật tồn đọng lâu dài, tạo sự đồng cảm với cả kỹ sư mới vào nghề và kỹ sư kỳ cựu.
Người tác giả, một nhà phát triển front-end dày dặn kinh nghiệm, bày tỏ sự thất vọng với sự phức tạp do một số lựa chọn trong phát triển front-end mang lại.
Nhấn mạnh tầm quan trọng của nội dung hơn là các khung như React, ủng hộ HTML có tính ngữ nghĩa, sẵn sàng cho SEO và dễ tiếp cận.
Chỉ trích việc lạm dụng JavaScript và các công cụ phức tạp, đề xuất tập trung vào sự đơn giản và sử dụng đúng cách CSS và các công nghệ render phía server.
Trong một bài đăng trên blog, người viết đã chỉ trích các thực hành phát triển front-end hiện đại, so sánh chúng với thức ăn nhanh—có chức năng nhưng thiếu chiều sâu.
Người tác giả đã ủng hộ việc sử dụng render phía server (SSR) và giảm thiểu việc sử dụng JavaScript (JS), nhấn mạnh các công cụ như HTMX và Alpine JS.
Cuộc thảo luận đã tiết lộ sự chia rẽ giữa những người ủng hộ phát triển web truyền thống (HTML và CSS đơn giản hơn) và những người ưa chuộng các khung JS hiện đại như React cho các trang web động.
Phiên bản 2.0 của dự án Phần cứng Hiển thị Bomb Jack bắt đầu từ một sơ đồ cho phần cứng arcade Bomb Jack và bao gồm các tính năng như RAM có thể định địa chỉ, làm trống màn hình bổ sung và các sprite chiều cao toàn màn hình.
Đề án sử dụng TTL (Transistor-Transistor Logic) để khám phá các cải tiến đồ họa cho máy tính 8-bit, tập trung vào việc giảng dạy logic rời rạc cấp thấp thay vì sử dụng CPLD (Complex Programmable Logic Device) hoặc FPGA (Field-Programmable Gate Array).
Thiết kế phần cứng bao gồm sáu bố cục PCB (Bảng mạch in) cho các chức năng khác nhau và sử dụng Proteus để mô phỏng và PCBWay để sản xuất, nhằm đạt hiệu quả chi phí và tùy chỉnh.
Một dự án mới nhằm thay thế phần cứng arcade Bomb Jack bằng một thiết bị hiện đại tương đương, mở rộng phạm vi ban đầu của nó.
Đề án, khác biệt với MAME (Trình giả lập Máy chơi game Đa năng), là một giải pháp phần cứng đã giúp phát hiện một lỗi trong MAME.
Phần cứng có các tính năng tiên tiến như nhiều lớp, ưu tiên lớp, nhiều bảng màu, các sprite được thu nhỏ và nhiều hơn nữa, đẩy giới hạn của các thành phần đúng thời kỳ.
Chủ sở hữu Tesla đã đệ đơn kiện tập thể cáo buộc công ty độc quyền thị trường sửa chữa và phụ tùng.
Đơn kiện cho rằng các thực hành của Tesla buộc chủ sở hữu phải sử dụng các dịch vụ và phụ tùng của chính Tesla, có thể dẫn đến chi phí cao hơn và các lựa chọn hạn chế.
Vụ kiện này nêu bật những lo ngại đang diễn ra về quyền sửa chữa và sự sẵn có của các dịch vụ bên thứ ba trong ngành công nghiệp xe điện.
Chủ sở hữu Tesla đã khởi kiện tập thể, cáo buộc công ty độc quyền sửa chữa và phụ tùng, dẫn đến thời gian chờ đợi lâu cho các bộ phận cần thiết.
Vụ kiện lập luận rằng Tesla ưu tiên sản xuất xe mới hơn là duy trì một lượng phụ tùng đủ cho việc sửa chữa, gây ra sự chậm trễ đáng kể cho một số chủ xe.
Điều khoản trọng tài trong các hợp đồng của Tesla có thể làm phức tạp vụ kiện, có khả năng cản trở tiến trình của nó qua hệ thống pháp lý.
"Đi về phía Bắc — Từ Infocom đến 80 Ngày" là một lịch sử truyền miệng khám phá 50 năm của thể loại tiểu thuyết tương tác (IF), từ những cuộc phiêu lưu bằng văn bản đầu tiên đến các tác phẩm hiện đại.
Nhóm cộng đồng IF được biết đến với tinh thần mã nguồn mở và tính cá nhân, bao gồm cả người chơi và người sáng tạo.
Thể loại này bắt đầu vào những năm 1970 với các trò chơi như Adventure của Will Crowther và phát triển khi máy tính gia đình trở nên phổ biến hơn, tiếp cận được nhiều người hơn.
Cuốn sách "From Infocom to 80 Days: An oral history of text games and interactive fiction" khám phá sự phát triển của các trò chơi dựa trên văn bản, nêu bật những tựa game kinh điển và hiện đại như "80 Days" vì khả năng kể chuyện và tính tái chơi của chúng.
Cuộc thảo luận bao gồm các tài nguyên như Cơ sở Dữ liệu Tương tác (IFDB) và cuốn sách "50 Năm Trò Chơi Văn Bản," và ghi nhận ngôn ngữ ink của Inkle Studios vì sự dễ dàng trong việc tạo ra các câu chuyện phân nhánh.
Những thách thức của các bộ phân tích văn bản ban đầu được đề cập, cùng với tiềm năng của các tiến bộ hiện đại như Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) để nâng cao tiểu thuyết tương tác.