Một vụ nổ thủy nhiệt đã xảy ra tại Công viên Quốc gia Yellowstone trong khu vực nhiệt Biscuit Basin, làm hư hại lối đi bộ nhưng không gây thương tích.
Vụ nổ bắt nguồn gần Hồ Bơi Black Diamond và đã được ghi lại bởi du khách, dẫn đến việc tạm thời đóng cửa khu vực này vì lý do an toàn.
Chuyên gia nhấn mạnh rằng các sự kiện thủy nhiệt địa phương như vậy không phải là dấu hiệu của hoạt động trong miệng núi lửa lớn hơn Yellowstone (siêu núi lửa).
Mistral AI đã phát hành mô hình Mistral Large 2, có cửa sổ ngữ cảnh 128k và hỗ trợ hơn 80 ngôn ngữ lập trình, được tối ưu hóa cho suy luận trên một nút với 123 tỷ tham số.
Model đạt độ chính xác 84,0% trên MMLU, vượt trội hơn các mô hình trước đó và các đối thủ như GPT-4o và Llama 3 405B, với khả năng nâng cao để giảm thiểu "ảo giác" và cải thiện khả năng lập luận.
Mistral Large 2 có sẵn dưới các giấy phép khác nhau cho việc sử dụng phi thương mại và thương mại, với các trọng số được lưu trữ trên HuggingFace và các quan hệ đối tác dịch vụ đám mây mở rộng, bao gồm Google Cloud Platform và Azure AI Studio.
Mô hình mới của Mistral AI, Large 2, và Llama 3.1 405B của Meta đã được thử nghiệm và cho thấy có sự tương đồng, không có người chiến thắng rõ ràng.
Người dùng nhấn mạnh rằng Claude vẫn là một lựa chọn mạnh mẽ nhưng bày tỏ mong muốn có những cải tiến như phản hồi thông minh hơn, cửa sổ ngữ cảnh dài hơn và trả lời nhanh hơn.
Mặc dù một số mô hình gặp khó khăn với các nhiệm vụ đơn giản do vấn đề phân tách từ, sự phát triển nhanh chóng và cạnh tranh trong các mô hình AI vẫn rất thú vị, với nhiều người dùng chuyển sang các mô hình như Claude Sonnet 3.5 để có hiệu suất tốt hơn trong lập trình và các nhiệm vụ khác.
Người mắc bệnh tiểu đường loại 1 đã phát triển một ứng dụng Windows Forms với các biểu đồ OxyPlot để trực quan hóa và quản lý tốt hơn lượng insulin và carbohydrate.
Người đó đã sử dụng GeneticSharp, một thư viện thuật toán di truyền, để tối ưu hóa liều lượng insulin, thành công trong việc ổn định mức đường huyết.
Phương pháp này cho thấy tiềm năng trong việc quản lý bệnh tiểu đường cá nhân hóa, mặc dù cần thêm các mô phỏng và điều chỉnh đối với insulin tác dụng kéo dài.
Những người mắc bệnh tiểu đường đang chia sẻ kinh nghiệm cá nhân và chiến lược quản lý tình trạng của họ, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tự theo dõi và ghi chép dữ liệu.
Những phương pháp được thảo luận bao gồm thay đổi chế độ ăn uống, theo dõi đường huyết liên tục (CGM), và theo dõi cá nhân hóa tác động của thực phẩm và tập thể dục lên mức đường huyết.
Cuộc trò chuyện nêu bật một cảm giác tự lực phổ biến do nhận thức về sự thiếu sót trong quản lý bệnh tiểu đường của hệ thống y tế.
Google hiện là công cụ tìm kiếm duy nhất có thể hiển thị kết quả Reddit gần đây, làm cho nội dung Reddit trở nên độc quyền trên Google.
Những công cụ tìm kiếm khác như Bing, DuckDuckGo và Qwant không thể hiển thị kết quả Reddit gần đây, với DuckDuckGo chỉ cung cấp các liên kết hạn chế mà không có mô tả.
Điều này nhấn mạnh sự độc quyền gần như tuyệt đối của Google trong lĩnh vực tìm kiếm, ảnh hưởng đến cạnh tranh và gây ra những chỉ trích về chất lượng tìm kiếm, với suy đoán về một thỏa thuận trị giá hàng triệu đô la cho phép Google thu thập dữ liệu từ Reddit để huấn luyện AI.
Google đã trở thành công cụ tìm kiếm độc quyền cho Reddit do một thỏa thuận AI mới, với tệp robots.txt của Reddit chặn các công cụ tìm kiếm khác khỏi việc lập chỉ mục nội dung của nó.
Quyết định này đã làm dấy lên các cuộc tranh luận về tác động của nó đối với sự cạnh tranh của các công cụ tìm kiếm và các nguyên tắc của một internet mở.
Những lo ngại đã được nêu ra về tính chất chống cạnh tranh của thỏa thuận và tác động tiêu cực tiềm tàng của nó đối với trải nghiệm người dùng và khả năng truy cập nội dung.
Du khách có thể từ chối nhận diện khuôn mặt tại sân bay bằng cách đứng xa máy ảnh, xuất trình giấy tờ tùy thân và nói, 'Tôi từ chối sử dụng sinh trắc học.'
Chiến dịch “Freedom Flyers” của Liên minh Công lý Thuật toán nhằm nâng cao nhận thức về quyền này, đặc biệt khi TSA dự định mở rộng nhận dạng khuôn mặt đến tất cả các sân bay ở Mỹ.
Nhận diện khuôn mặt đặt ra các rủi ro như vi phạm dữ liệu, nhận dạng sai, thiên vị AI và việc bình thường hóa giám sát, với những lo ngại đáng kể về quyền riêng tư liên quan đến việc lưu trữ và sử dụng dữ liệu sinh trắc học.
Trải nghiệm với việc từ chối quét khuôn mặt tại sân bay khác nhau đáng kể, với một số người dùng gặp phải sự phản đối và những người khác không gặp vấn đề gì.
Máy ảnh tiên tiến tại các sân bay chụp hình ảnh 3D để nhận diện khuôn mặt với độ chính xác cao, làm dấy lên lo ngại về việc lưu trữ dữ liệu khuôn mặt và giám sát tràn lan.
Cuộc tranh luận vẫn tiếp tục về việc liệu việc từ chối tham gia có cần thiết để chống lại sự bình thường hóa của các thực tiễn giám sát hay không, hoặc nếu điều đó là vô ích do sự phổ biến của các công nghệ như vậy.
CrowdStrike, một công ty an ninh mạng, đã gây ra sự cố toàn cầu vào ngày 19 tháng 7 do một bản cập nhật lỗi, ảnh hưởng đến hàng triệu máy tính và dẫn đến những gián đoạn đáng kể như trì hoãn tại sân bay và dừng các ca phẫu thuật.
Như một lời xin lỗi, công ty đã tặng thẻ quà tặng Uber Eats trị giá 10 đô la cho các đối tác của mình, nhưng một số người nhận báo cáo rằng các phiếu quà tặng này không hợp lệ.
Các giám đốc điều hành và giám đốc an ninh của CrowdStrike đã đưa ra lời xin lỗi công khai, thừa nhận mức độ nghiêm trọng của sự cố và cam kết minh bạch cũng như các biện pháp phòng ngừa trong tương lai.
CrowdStrike đã phát hành thẻ quà tặng Uber Eats trị giá 10 đô la để xin lỗi vì sự cố ngừng hoạt động, nhưng nhiều người dùng phát hiện các phiếu quà tặng không hợp lệ, dẫn đến sự chỉ trích và suy đoán về năng lực của công ty.
Vài người dùng nghi ngờ rằng vấn đề thẻ quà tặng có thể là một nỗ lực lừa đảo hoặc một vụ hack, làm tổn hại thêm đến danh tiếng của CrowdStrike.
Động thái này bị coi là không đủ và xúc phạm, đặc biệt là khi xét đến tác động nghiêm trọng của sự cố đối với các dịch vụ quan trọng như hãng hàng không và bệnh viện, làm dấy lên các cuộc thảo luận về trách nhiệm pháp lý tiềm tàng.
DEA và TSA đã hợp tác để tịch thu tiền của hành khách bằng cách nhắm vào những người mang theo số tiền lớn, sử dụng người cung cấp thông tin và các trạm kiểm soát của TSA để xác định cá nhân và tuyên bố rằng họ "đồng ý" cho việc khám xét.
Thực hành này, được mở rộng đến các chuyến tàu Amtrak với sự trợ giúp của Cơ quan Hải quan và Bảo vệ Biên giới Hoa Kỳ, liên quan đến "tịch thu dân sự" nơi tiền bị tịch thu mà không có lệnh, thường bỏ qua sự từ chối đồng ý của hành khách.
Vụ kiện tập thể đang diễn ra nêu bật tần suất của những cuộc khám xét bất hợp pháp này, với các nguyên đơn lập luận rằng số lượng hồ sơ cho thấy một vấn đề có hệ thống, mặc dù DEA và TSA chống lại việc tiết lộ những hồ sơ này.
Một đám cưới đã bị gián đoạn bởi một trận lũ quét, đòi hỏi phải tiến hành một cuộc cứu hộ, mặc dù không có thương tích nghiêm trọng nào xảy ra.
Trước khi chuyển họ đến nơi trú ẩn tại một trường trung học, cảnh sát đã giam giữ những người tham dự trên các xe buýt có chó đánh hơi ma túy, làm tăng thêm sự căng thẳng của họ.
Vụ việc đã khơi mào một cuộc thảo luận về việc lạm dụng quyền lực của lực lượng thực thi pháp luật, tịch thu tài sản dân sự và cuộc chiến chống ma túy, nhấn mạnh sự cần thiết của cải cách và tác động của nó đến niềm tin và an toàn công cộng.
Một triển khai mới dựa trên C cho suy luận trên các mô hình Transformer Llama 2 và Llama 3/3.1 đã được phát hành, với tính năng truyền tiến lượng tử hóa int8.
Đoạn mã bao gồm hỗ trợ cho các môi trường khác nhau như Linux Kernel, Unikraft Unikernel, và các mô hình nhúng thông qua Zip Archive.
Người dùng có thể tùy chỉnh các tham số như nhiệt độ, lấy mẫu top-p, và phiên bản mô hình thông qua các đối số dòng lệnh, tăng cường tính linh hoạt cho các trường hợp sử dụng khác nhau.
Những mô hình Llama 3.1 của Meta có thể tạo ra văn bản đa ngôn ngữ, nhưng việc triển khai hiện tại bằng C vẫn còn lỗi và cần được tinh chỉnh thêm.
Đề án bao gồm việc lượng tử hóa mô hình xuống 8-bit, điều này có thể làm giảm chất lượng đầu ra, được gọi một cách hài hước là 'tổn thương não'.
Nhóm cộng đồng đang tích cực đóng góp vào việc cải thiện triển khai, với các cuộc thảo luận xoay quanh các phương pháp lượng tử hóa tối ưu và mở rộng độ dài ngữ cảnh bằng cách sử dụng các kỹ thuật mở rộng mới.
EMACS, một trình soạn thảo văn bản, được phát triển tại Phòng thí nghiệm AI của MIT vào năm 1976, với Richard Stallman (RMS) trở thành nhà phát triển chính vào cuối năm đó.
RMS đặt tên là "E" và "EMACS" và đóng vai trò quan trọng trong việc biến các macro TECO thành một trình soạn thảo mạnh mẽ, với sự giúp đỡ ban đầu từ Guy Steele, David Moon, và John Kulp.
Nhóm người dùng ban đầu, bao gồm cả Moon, đã đóng góp vào các phím tắt và tên lệnh quan trọng, nhấn mạnh tính chất hợp tác và do cộng đồng điều hành trong quá trình phát triển của EMACS.
Vào năm 1976, MIT-AI đã sử dụng "at" thay vì ký hiệu @ cho các địa chỉ email do sự thiếu vắng của DNS (Hệ thống Tên Miền).
Những nhà khoa học máy tính đầu tiên ưa chuộng các định dạng ngày rõ ràng như "dd MON yy" và thảo luận về các hệ thống tệp mạng và giao thức ban đầu như MLDEV và SUPDUP.
Emacs, một trình soạn thảo văn bản ban đầu được viết bằng TECO, đã phát triển với sự đóng góp từ các nhà phát triển như James Gosling, người đã tạo ra phiên bản Unix vào năm 1981.
Scrapscript là một ngôn ngữ lập trình với trình thông dịch có sẵn cho Python 3.8+ và Cosmopolitan, và nó hỗ trợ Docker để thực thi trong môi trường container.
Ngữ pháp của Scrapscript sẽ sớm được cập nhật, và người dùng có thể tham khảo scrapscript.py và các bài kiểm tra của nó để hiểu ngôn ngữ này.
Hiện có một trình biên dịch thử nghiệm, có khả năng tạo ra các đầu ra ở định dạng ELF, Cosmopolitan và Wasm, với các lệnh cụ thể được cung cấp cho từng định dạng.
Scrapscript là một ngôn ngữ lập trình mới, có tính năng chức năng và có thể định địa chỉ nội dung, được thiết kế để giải quyết các vấn đề về khả năng chia sẻ phần mềm bằng cách sử dụng các kiểu dữ liệu giống JSON, các hàm và các tham chiếu băm.
Không giống như Unison, sử dụng mô hình dựa trên git, Scrapscript tham vọng hơn và tập trung vào IPFS (Hệ thống Tập tin Liên Hành Tinh) để nhận diện và tuần tự hóa mã.
Ngôn ngữ này đã thu hút sự chú ý nhờ vào quá trình phát triển công khai và hành trình cá nhân của người sáng tạo, người đã vượt qua chứng nghiện rượu trong khi làm việc trên dự án.
Những nhà nghiên cứu gặp khó khăn trong việc công bố kết quả không có ý nghĩa, tức là không cho thấy mối quan hệ đáng kể giữa các biến số, dẫn đến sự thiên vị ủng hộ các phát hiện tích cực.
Thiên lệch xuất bản này làm sai lệch hồ sơ khoa học và lãng phí tài nguyên, như đã thấy trong nghiên cứu không kết luận của nhà sinh học tiến hóa Natalie Pilakouta về sở thích của cá trong suối nước nóng ở Iceland.
Những nỗ lực để giải quyết vấn đề này bao gồm việc các tạp chí khuyến khích báo cáo được đăng ký trước, nhưng việc áp dụng chậm và quan niệm rằng kết quả không có ý nghĩa cho thấy nghiên cứu bị lỗi vẫn là những trở ngại đáng kể.
Cuộc thảo luận nêu bật những thách thức và thiếu động lực cho việc công bố các kết quả không có giá trị trong nghiên cứu khoa học, mặc dù chúng có tiềm năng giá trị.
Một phần đáng kể các nhà khoa học sẵn sàng công bố kết quả không có ý nghĩa thống kê, nhưng rất ít người có thể làm điều đó do các rào cản hệ thống và thiếu nhu cầu từ các tạp chí hàng đầu.
Những đề xuất bao gồm việc tạo ra các tạp chí chuyên biệt cho các kết quả không, tích hợp các kết quả không như là phụ lục cho các ấn phẩm chính, và cải thiện quy trình đánh giá ngang hàng để bao gồm việc đăng ký trước các phương pháp.
Trang web mới, https://glhf.chat/, cho phép người dùng chạy hầu hết mọi mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở (LLM) trên các cụm GPU tự động mở rộng miễn phí trong giai đoạn xác định giá.
Địch vụ hỗ trợ bất kỳ mô hình nào tương thích với dự án vLLM mã nguồn mở, cung cấp lên đến ~640GB VRAM, và nhằm mục đích tiết kiệm chi phí hơn so với các dịch vụ GPU khác bằng cách chạy các mô hình đa người thuê.
Ngày ra mắt Llama-3.1-405B, nền tảng này đã hỗ trợ các mô hình hiệu quả như Llama-3-70b finetunes, với kế hoạch cải thiện hỗ trợ cho các mô hình lớn hơn và giải quyết các hạn chế hiện tại.
glhf.chat cho phép người dùng chạy hầu như bất kỳ mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mã nguồn mở nào trên các cụm GPU tự động mở rộng, hiện tại miễn phí khi họ xác định giá.
Dịch vụ hỗ trợ bất kỳ mô hình nào tương thích với dự án vLLM mã nguồn mở, bao gồm các mô hình phổ biến như Llama-3-70b đã được tinh chỉnh, với một số hạn chế do các vấn đề liên quan đến NVLink.
Launched on Llama-3.1-405B Launch Day, the platform aims to be cost-effective by running models in a multi-tenant environment and welcomes user feedback.
Pnut là một trình chuyển đổi từ C sang shell POSIX, chuyển đổi các chương trình C thành các kịch bản shell dễ đọc, đảm bảo tính di động cao trên các shell tuân thủ POSIX.
Điều này cho phép các nhà phát triển viết kịch bản bằng ngôn ngữ C mà không cần phải học một ngôn ngữ mới, và đầu ra dễ dàng kiểm tra, gỡ lỗi và bảo trì.
Pnut chạy trên tất cả các hệ điều hành chính, bao gồm Linux, macOS và Windows, và được cấp phép theo Giấy phép BSD-2 Clause.
Pnut là một trình biên dịch từ C sang POSIX shell có thể được phân phối dưới dạng một script shell có thể đọc được bởi con người, cho phép xây dựng tái tạo từ các tệp nguồn.
Chương trình này có thể tự biên dịch và, với nỗ lực, Trình biên dịch Tiny C (TCC), sau đó có thể khởi động Bộ sưu tập Trình biên dịch GNU (GCC), tạo ra một chuỗi công cụ xây dựng hoàn chỉnh.
Trong khi được khen ngợi vì tính sáng tạo, Pnut phải đối mặt với những phê bình về các hạn chế thực tiễn, chẳng hạn như xử lý I/O nhị phân và một số cấu trúc C nhất định, cũng như các ý kiến khác nhau về độ tin cậy và tính hoàn chỉnh của nó.
MPPP (1-methyl-4-phenyl-4-propionoxypiperidine) là một loại ma túy thiết kế được báo cáo lần đầu vào năm 1947, được dự định sử dụng như một loại thuốc giảm đau nhưng được phát hiện không tốt hơn các lựa chọn hiện có.
Vào năm 1976, Barry Kidston đã tổng hợp MPPP và phát triển các triệu chứng giống Parkinson do một tạp chất, MPTP, gây ra, chất này chọn lọc giết chết các tế bào quan trọng cho việc kiểm soát vận động.
Đợt bùng phát triệu chứng Parkinson năm 1982 liên quan đến heroin tổng hợp bị nhiễm MPTP đã dẫn đến những hiểu biết khoa học quan trọng về bệnh Parkinson và làm nổi bật những nguy hiểm của việc tổng hợp ma túy nghiệp dư.
Hội thảo tập trung vào những nguy hiểm của các loại ma túy thiết kế, đặc biệt là MPPP và sản phẩm phụ của nó là MPTP, đã được liên kết với các triệu chứng giống như Parkinson ở người sử dụng.
Nhấn mạnh vào các rủi ro liên quan đến ma túy tổng hợp, tầm quan trọng của độ tinh khiết của ma túy, và những lợi ích tiềm năng của việc hợp pháp hóa và điều chỉnh ma túy để đảm bảo an toàn.
Người dùng chia sẻ những trải nghiệm cá nhân và nhấn mạnh sự cần thiết của việc cẩn trọng và kiểm tra đúng cách, đồng thời đề cập đến những tác động rộng hơn của việc cấm thuốc và những thách thức trong việc đảm bảo tiêu thụ an toàn.
Micromouse là một cuộc thi robot trong đó các robot tự động nhỏ giải quyết một mê cung 16×16, bắt nguồn từ cuối những năm 1970 và phổ biến ở một số quốc gia bao gồm Vương quốc Anh, Hoa Kỳ và Nhật Bản.
Robot sử dụng các thuật toán như Bellman flood-fill, Dijkstra và A* để điều hướng, với tốc độ tối đa vượt quá ba mét mỗi giây; kỷ lục thế giới hiện tại là 3,921 giây do Ng Beng Kiat nắm giữ.
Những tiến bộ gần đây bao gồm việc sử dụng quạt để tăng thêm lực ép xuống, cho phép gia tốc vượt quá 2.5g, và một biến thể gọi là Half-Size Micromouse sử dụng mê cung 32×32 với kích thước nhỏ hơn.
Micromouse là một cuộc thi robot mà ở đó các robot nhỏ điều hướng qua một mê cung, với một video gần đây của Veritasium làm nổi bật chủ đề này.
Cuộc thi bao gồm một giai đoạn trinh sát để lập bản đồ mê cung, và các chiến lược khác nhau như theo dõi tường và lập bản đồ mê cung được sử dụng.
Chương trình thu hút giới trẻ tham gia vào lập trình và kỹ thuật, với các hạng mục như robot LEGO và các robot tiên tiến hơn, thể hiện sự phát triển của công nghệ qua nhiều thập kỷ.