Home Assistant đã giới thiệu Phiên bản Xem trước Giọng nói, một trợ lý giọng nói riêng tư, cục bộ ưu tiên quyền riêng tư của người dùng bằng cách không thu thập dữ liệu hoặc hạn chế tính năng. Thiết bị này là mã nguồn mở, có thể tùy chỉnh và hỗ trợ xử lý cục bộ, cho phép người dùng sửa đổi cả phần cứng và phần mềm mà không cần kết nối internet. Với giá 59 đô la, nó nhằm vượt qua các trợ lý giọng nói hiện có bằng cách tập trung vào quyền riêng tư và phát triển mở do cộng đồng điều khiển, có tính năng xử lý âm thanh tiên tiến với hai micro và bộ xử lý âm thanh chuyên dụng.
Cuộc thảo luận xoay quanh sự phát triển của các trợ lý giọng nói mã nguồn mở, tập trung vào thiết bị mới của Home Assistant, nhấn mạnh các mối lo ngại về quyền riêng tư và những hạn chế của các lựa chọn thương mại như Alexa và Google Home.
Hiện có sự quan tâm đáng kể đến việc tích hợp các mô hình tiên tiến và xử lý cục bộ để cải thiện chức năng đồng thời đảm bảo quyền riêng tư của người dùng.
Cuộc trò chuyện cũng đề cập đến những thách thức của việc phát triển phần cứng và tiềm năng của các dự án do cộng đồng dẫn dắt để tạo ra nhiều giải pháp mã nguồn mở hơn trong thị trường trợ lý giọng nói.
Việc thiết lập màu văn bản trên một trang web hiện nay chủ yếu được thực hiện bằng cách sử dụng CSS, mặc dù trước đây HTML đã sử dụng thuộc tính màu, nhưng hiện nay đã lỗi thời.
Trình duyệt hiện đại dễ dàng xử lý các giá trị màu không hợp lệ, mặc định chuyển sang màu đỏ cho các đầu vào không được nhận dạng do các quy tắc phân tích cú pháp cũ, đảm bảo các trang web cũ vẫn hoạt động.
Trong khi một số người ủng hộ các tiêu chuẩn nghiêm ngặt hơn, sự linh hoạt của web trong việc xử lý các giá trị không hợp lệ góp phần vào khả năng phục hồi và thích ứng của nó.
Bài báo thảo luận về "Chuck Norris đỏ," liên quan đến một câu hỏi trên Stack Overflow từ 13 năm trước, gây ra các cuộc tranh luận về thương mại hóa nội dung trên internet và thanh toán vi mô.
Người dùng bày tỏ nỗi nhớ về sự sáng tạo của web thời kỳ đầu, đối lập với sự phức tạp và các vấn đề bảo mật của các tiêu chuẩn web hiện đại.
Cuộc trò chuyện hài hước đề cập đến những điểm kỳ quặc trong việc phân tích màu sắc trong HTML và CSS, nhắc đến Chuck Norris và tên màu sắc.
tldraw Computer là một dự án thử nghiệm cung cấp một khung vẽ vô hạn cho tính toán ngôn ngữ tự nhiên, cho phép người dùng tạo và tùy chỉnh các quy trình làm việc của các thành phần kết nối.
Đó sử dụng một mô hình ngôn ngữ đa phương thức để tạo và chuyển đổi dữ liệu, cung cấp các quy trình làm việc được xây dựng sẵn như Trình tạo Câu chuyện và Máy phân loại.
Bạn có thể truy cập dự án để khám phá và tùy chỉnh thêm tại tldraw.dev.
Tldraw Computer được công nhận về tính năng của nó, đặc biệt là trong dự án BigBlueButton, nơi nó tích hợp hiệu quả tính năng bảng trắng, tiết kiệm thời gian phát triển.
Người dùng quan tâm đến tiềm năng của nó trong việc tạo ra các sơ đồ quy trình làm việc, giao diện người dùng sáng tạo cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), và tác động văn hóa của nó.
Đang có các cuộc thảo luận về tính chất mã nguồn mở của nó, cách xử lý dữ liệu trong sản phẩm đám mây, và so sánh với các công cụ tương tự như Excalidraw, tập trung vào vấn đề cấp phép và ứng dụng trong thi ết kế AI và giao diện người dùng.
Theo chiến lược phân bổ cược Kelly, thường được biết đến với độ biến động cao, là không có rủi ro với độ biến động bằng không trong trò chơi bài "Next Card Bet".- Trong trò chơi này, chiến lược bao gồm việc đặt cược vào màu của lá bài tiếp theo từ một bộ bài 52 lá đã được xáo trộn, tối đa hóa logarit kỳ vọng của số tiền cược dựa trên sự chênh lệch giữa số lá bài đỏ và đen còn lại.- Chiến lược này liên tục mang lại 9,08 lần số tiền cược ban đầu mà không có biến động, vì nó phản ánh một cách tiếp cận danh mục đầu tư nơi chỉ có một tiểu chiến lược thành công, tương tự như khám phá so với khai thác trong thử nghiệm A/B.
Theo tiêu chí Kelly, đây là một chiến lược được sử dụng trong cờ bạc và đầu tư để tối ưu hóa kích thước cược dựa trên xác suất, nhưng việc áp dụng nó trong thế giới thực có thể gặp nhiều thách thức.
Cuộc thảo luận nêu bật tầm quan trọng của khả năng chia nhỏ vô hạn của cổ phần và những phức tạp trong các kịch bản kết quả không nhị phân, chẳng hạn như poker.
Những yếu tố như kích thước ngân quỹ, giá trị kỳ vọng và kích thước cược có sẵn là rất quan trọng trong việc áp dụng tiêu chí Kelly, với các chứng minh toán học và mô phỏng hỗ trợ tính hiệu quả của nó, nhưng cũng thừa nhận những hạn chế và cạm bẫy tiềm ẩn.
Google Research đã mở rộng API Năng lượng Mặt trời của mình đến các nước Nam bán cầu, sử dụng hình ảnh vệ tinh và học máy (ML) để đánh giá tiềm năng năng lượng mặt trời cho các tòa nhà, nhằm thúc đẩy việc áp dụng năng lượng mặt trời ở những khu vực có hạn chế về công nghệ. API Năng lượng Mặt trời cung cấp dữ liệu chi tiết về mái nhà, hỗ trợ các doanh nghiệp tối ưu hóa bố trí tấm pin mặt trời và tăng cường tỷ lệ áp dụng, hiện bao phủ 125 triệu tòa nhà mới trên 23 quốc gia. Dự án sử dụng các mô hình ML tiên tiến để tạo ra các mô hình bề mặt kỹ thuật số chất lượng cao và các phân đoạn mái từ hình ảnh vệ tinh, nâng cao các đánh giá năng lượng mặt trời toàn cầu.
API Năng lượng Mặt trời của Google cung cấp một phương pháp thống nhất để ước tính tiềm năng năng lượng mặt trời toàn cầu, trái ngược với các khảo sát LiDAR (Light Detection and Ranging) của chính phủ bị phân mảnh.
Việc tích hợp giá tiện ích địa phương vào API Năng lượng Mặt trời có thể nâng cao tính hữu ích của nó bằng cách ước tính tiềm năng tiết kiệm, từ đó tăng sức hấp dẫn của các dự án năng lượng mặt trời đối với chủ nhà.
Việc áp dụng năng lượng mặt trời trên mái nhà rất phức tạp, bị ảnh hưởng bởi vị trí, chi phí, thách thức tích hợp lưới điện, và các yếu tố quy định, kinh tế, kỹ thuật, mặc dù có lợi ích về khả năng phục hồi và năng lượng phân tán.
Graph Neural Networks (GNNs) được chuyên biệt hóa cho dữ li ệu có cấu trúc đồ thị, sử dụng các mối quan hệ giữa nút và cạnh, và có thể áp dụng trong các lĩnh vực như khám phá kháng khuẩn và dự đoán giao thông.
Bài báo cung cấp một giới thiệu chi tiết về GNNs, bao gồm các thành phần, lựa chọn thiết kế và ứng dụng, và bao gồm các phần về hiểu dữ liệu đồ thị, xây dựng GNNs, và thử nghiệm với chúng.
Những chủ đề chính bao gồm truyền thông điệp, pooling, biểu diễn toàn cục, lấy mẫu đồ thị, thiên kiến quy nạp, và mạng chú ý đồ thị, cung cấp những hiểu biết sâu sắc về thiết kế kiến trúc GNN hiệu quả.
Graph Neural Networks (GNNs) đối mặt với những thách thức như thiếu bộ dữ liệu và khó khăn trong việc tổng quát hóa trên các lưới và tham số khác nhau, hạn chế sự thảo luận và ứng dụng rộng rãi của chúng. Trong khi đó, transformers, một loại mạng đồ thị, đã trở nên phổ biến nhờ cơ chế chú ý hiệu quả của chúng, GNNs chậm hơn và kém hiệu quả hơn so với Mạng Nơ-ron Tích chập (CNNs). Mặc dù có tiềm năng trong các trường hợp cụ thể như mô hình hóa tương tác trong các bộ dữ liệu có độ lớn cao, GNNs đã không gây ấn tượng trong một số ứng dụng, với transformers thường vượt trội hơn chúng.
Một báo cáo của Tổ chức Bác sĩ Không Biên giới (MSF) nhấn mạnh cuộc khủng hoảng nhân đạo nghiêm trọng ở Gaza, bị trầm trọng thêm bởi các hành động quân sự của Israel, hệ thống y tế đang suy yếu và viện trợ nhân đạo hạn chế.
MSF kêu gọi ngừng bắn ngay lập tức và thúc giục sự can thiệp quốc tế để bảo vệ sinh mạng người Palestine và đảm bảo việc cung cấp viện trợ thiết yếu.
Báo cáo mô tả Gaza như một 'cái bẫy chết chóc,' nhấn mạnh sự tàn phá trên diện rộng, di dời cưỡng bức và các cuộc khủng hoảng y tế nghiêm trọng, dẫn đến hàng ngàn cái chết và một thảm họa nhân đạo.
Doctors Without Borders đã mô tả xung đột ở Gaza là diệt chủng, nhấn mạnh sự tàn phá rộng lớn và khủng hoảng nhân đạo. Tình hình đang rất nghiêm trọng, với s ố lượng lớn thương vong dân sự và thiệt hại cơ sở hạ tầng, gây ra tranh luận về việc liệu nó có đủ điều kiện pháp lý để được coi là diệt chủng, điều này đòi hỏi phải chứng minh ý định tiêu diệt một nhóm. Xung đột này đang được so sánh với các xung đột lịch sử và đang diễn ra khác, thúc đẩy các cuộc thảo luận về những tác động và giải pháp khả thi.
OpenAI's new o3 system đạt được điểm số 75,7% trên bộ đánh giá ARC-AGI bán riêng tư, thể hiện một bước tiến đáng kể trong khả năng AI so với các mô hình trước đó như GPT-4o.
Khả năng của mô hình o3 trong việc thích ứng với các nhiệm vụ mới đánh dấu một bước quan trọng hướng tới Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát (AGI), mặc dù chi phí cao liên quan đến việc phát triển nó.
Giải thưởng ARC khuyến khích các giải pháp mã nguồn mở đạt điểm 85% trở lên, và tiêu chuẩn ARC-AGI-2 sắp tới sẽ kiểm tra thêm các mô hình AI, đẩy giới hạn của nghiên cứu AGI.
Model O3 của OpenAI đạt điểm cao trên tiêu chuẩn ARC-AGI-PUB, khơi dậy các cuộc thảo luận về ý nghĩa của nó đối với khả năng suy luận của AI.
Thành công của mô hình cho thấy sự tiến bộ trong lý luận AI nhưng cũng nhấn mạnh nhu cầu về các tiêu chuẩn dễ tiếp cận hơn do chi phí tính toán cao.
Hiện đang có cuộc tranh luận về việc liệu những tiến bộ của AI sẽ thay thế công việc hay nâng cao năng suất, với những ý kiến chia rẽ về tác động tương lai của AI đối với lực lượng lao động.
Bài báo thảo luận về việc đánh bại bảo mật của XBOX 360 vào năm 2011 bằng cách sử dụng Reset Glitch Hack (RGH), một phương pháp cho phép chạy mã không được ký bằng cách đánh lừa CPU.
Hai hacker Gligli và Tiros đã sử dụng kỹ thuật lỗi phần cứng, liên quan đến các xung điện chính xác, để vượt qua các kiểm tra bảo mật, làm nổi bật những lỗ hổng trong hệ thống bảo mật của XBOX 360.
Người viết đã tái t ạo lại vụ hack, thu được những hiểu biết sâu sắc về lỗi phần cứng và sự phức tạp của kiến trúc bảo mật của XBOX 360.
Một cựu nhà phát triển của Microsoft chia sẻ những hiểu biết về các khai thác bảo mật phần cứng của Xbox 360, nêu bật các lỗ hổng và thách thức trong phát triển.
Cuộc thảo luận so sánh bảo mật của Xbox 360 với các thiết bị khác như Xbox One và iPhone, nhấn mạnh sự tập trung của Microsoft vào việc ngăn chặn vi phạm bản quyền và duy trì chất lượng trò chơi.
Những giai thoại tiết lộ việc sử dụng các trình mô phỏng trong quá trình phát triển và nỗ lực của cộng đồng để khai thác bảo mật của máy chơi game.
Cuộc nghiên cứu đánh giá mức độ an toàn của Hệ thống Lái xe Tự động (ADS) bằng cách xem xét hiệu suất của Waymo qua 25,3 triệu dặm tự lái sử dụng dữ liệu yêu cầu bảo hiểm.
Những phát hiện cho thấy hệ thống lái tự động của Waymo giảm đáng kể các yêu cầu bồi thường thiệt hại tài sản và thương tích cơ thể so với cả dân số lái xe nói chung và các phương tiện mới hơn (2018-2021).
Nghiên cứu cung cấp một khung cập nhật để đánh giá an toàn của ADS, với những tác động tiềm năng đến các chính sách an toàn giao thông và sự chấp nhận của công chúng.
Theo tác giả, Phát triển Dựa trên Kiểu (Type Driven Development) mang lại nhiều lợi ích, đặc biệt là trong một mã nguồn TypeScript lớn, nhấn mạnh cách mà các kiểu có thể đơn giản hóa việc lập trình và tái cấu trúc mã.
Những nguyên tắc chính bao gồm đảm bảo an toàn kiểu, bắt đầu với định nghĩa kiểu, làm cho các trạng thái không hợp lệ không thể biểu diễn, và sử dụng kiểu cho việc xác thực và kiểm tra nội dung.
Phương pháp này nâng cao năng suất bằng cách cho phép mã hóa ngoại tuyến và giảm thiểu lỗi, với hệ thống kiểu dữ liệu đóng vai trò như một công cụ hướng dẫn và kiểm tra lỗi.
Kiểu dữ liệu cung cấp một khung cấu trúc giúp đơn giản hóa việc lập trình, giảm thiểu lỗi gỡ rối và dễ dàng bảo trì bằng cách ánh xạ các miền và thiết lập giàn giáo.
Hiện đang có một cuộc tranh luận giữa lập trình thủ tục, nhấn mạnh vào các giải pháp nhanh chóng, và lập trình khai báo, tập trung vào việc giảm thiểu lỗi và dễ dàng tái cấu trúc.
Trong khi các kiểu dữ liệu tăng cường độ tin cậy và khả năng bảo trì của mã, chúng cũng có thể thêm sự phức tạp và cứng nhắc, làm cho việc cân bằng giữa tốc độ và sự ổn định trở nên cần thiết, đặc biệt là trong các công ty khởi nghiệp so với các hệ thống đã được thiết lập.
Artemis là một trình đọc web được thiết kế để hiển thị danh sách tiêu đề bài viết, tên miền tác giả và liên kết, cập nhật hàng ngày, và hiện đã có sẵn cho công chúng với mã mời "hn."
Theo dõi tập trung vào sự đơn giản, thiếu các tính năng như thông báo, trạng thái đã đọc/chưa đọc và số lượng bài đăng, và chỉ hiển thị các bài đăng từ bảy ngày qua.
Artemis hỗ trợ tất cả các định dạng nguồn cấp dữ liệu phổ biến, cung cấp một bảng màu có thể tùy chỉnh bao gồm chế độ tối, và hướng người dùng đến các trang web của tác giả để đánh giá thiết kế blog của họ.
Artemis là một trình đọc web được thiết kế để hiển thị tiêu đề bài đăng blog, tên miền tác giả và liên kết, cập nhật hàng ngày để giảm nhu cầu kiểm tra liên tục. Nó hỗ trợ tất cả các định dạng nguồn cấp dữ liệu phổ biến, cung cấp một bảng màu tùy chỉnh và liên kết trực tiếp đến các trang web của tác giả, nâng cao trải nghiệm người dùng. Công cụ này là mã nguồn mở, có thể tự lưu trữ và nhằm cung cấp trải nghiệm đọc yên tĩnh mà không có thông báo hoặc số lượng chưa đọc, có thể truy cập với mã mời "hn."