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Twitter 的推荐算法现在开源了
Twitter 的算法因可能偏向美国右翼政治内容而面临审查,但 Twitter 否认有邪恶的意图。文件显示,具有左派意识形态偏见的 Twitter 员工花时间将右翼政治家列入黑名单。推特 CEO 要求透明化,但只有一小部分文件被公布。埃隆-马斯克要求推特删除一项追踪重要账户参与度指标的功能,但其存在和产生的潜在原因存在争议。推特发布了其自然语言处理算法,但透明度有限,使其难以评估。Twitter 公开了它的推荐算法 "Home Mixer",由三个阶段的管道组成,以提高用户参与度。推特的 "为你 "时间线使用网络内和网络外的消息来源、神经网络和启发式算法,为用户提供多样化和平衡的信息。
LLaMa.cpp 30B 模型在减少 RAM 用量的情况下实现了明显的性能改进
LLaMa.cpp 30B 模型仅用 6GB 的 RAM 运行,使其很容易集成到其他应用程序中,在开源社区引发了关于分布式训练想法的讨论。尽管存在一些硬件和量化问题,但在优化大型语言模型方面取得的进展令人印象深刻,而在本地硬件上运行这样的模型的潜力也令人激动。llama.cpp 项目的新 PR 旨在使模型权重的加载速度提高 10-100 倍,从而实现更快的推理和并发的推理过程。llama.cpp 项目引入了一个新的文件格式和一个迁移工具,被审稿人称赞为伟大的工作,但一些用户在迁移模型时遇到了问题。用户之间正在讨论使用和分享像 LLAma 这样的模型的道德和法律问题。
开发人员讨论人工智能增强开发工具的利与弊
- 人工智能增强的开发使我对我的项目更有野心(Discussion Service)
- AI-enhanced development makes me more ambitious with my projects (Original)
开发者们讨论了诸如 ChatGPT 这样的人工智能增强型开发工具的优势和局限性,它们在加速软件开发方面的潜力,以及它们对关键软件开发领域的影响。关于 ChatGPT 在创建代码方面的作用,存在着不同的意见,一些人认为它对建议高层次的设计很有帮助,另一些人则告诫不要盲目依赖它的输出。Codex 和其他人工智能生成的代码工具被一些人认为是一个巨大的进步,尽管一些人认为它们只对简单的任务有用。人工智能生成的代码对软件可靠性的潜在影响正在被讨论,因为它有可能提高生产力,但如果没有正确的指导,也会放大不良做法。科技时报》的编辑强调了一个使用人工智能增强的开发工具开发的项目,展示了这些工具的潜力,使开发人员能够更轻松地处理复杂的项目,大大减少所需的努力。
专家讨论将 Postgres 用作图形数据库的利弊
专家们讨论了使用 Postgres 作为图数据库的优势和局限性,提到了递归查询的困难和大型边缘表的可扩展性问题。然而,Postgres 对于简单的用例来说是一个合适的选择,一些人建议使用专门的扩展,如 Apache Age 或本地图数据库如 Memgraph 或 EdgeDB。带有 CTE 和物化路径的 递归查询能够有效地遍历图形,避免了重复的表连接的需要。Postgres 随着其不断发展的能力,包括潜在的 Worst-Case Optimal Joins,正变得越来越有竞争力。
意大利隐私监管机构因担心隐私问题而禁止 OpenAI 的 ChatGPT
意大利隐私监管机构禁止 OpenAI 的 ChatGPT,因为它涉嫌侵犯隐私,特别是在没有核实年龄的情况下将未成年人暴露在不合适的内容中。批评者认为,该禁令是不必要的,可能会限制创新。不同国家的隐私法规的地位,如 GDPR,受到质疑。评论区的特点是辩论在创新和监管之间找到一个平衡点,以及技术部长需要有技术专长。禁令强调了在全球范围内执行 GDPR 域外管辖权的挑战。科技时报》报道了各种政策领域的新闻和分析,但不是这些内容的正确平台。