- Meta 創建了一系列名為 Seamless Communication 的 AI 研究模型，用於語言翻譯。
- 這些模型包括 SeamlessExpressive，它專注於保持語音的表達和細微差別，SeamlessStreaming 用於低延遲的近實時翻譯，以及 SeamlessM4T v2 作為通用翻譯的基礎模型。
- Meta 將開放式研究和合作放在首位，並已採取措施降低翻譯中的毒性。用戶可以訪問其他資源並下載模型。
- 在前端開發中緩存來自 API 的數據是一種常見的做法。
- 探討了如何使用 Redux 來管理 API 數據快取。
- 介紹了樂觀突變的概念以及與伺服器保持一致性的挑戰。
- SQLSync 是一種解決方案，利用 SQLite 作為儲存引擎，具有持久緩存和反應式查詢等功能。
- SQLSync 旨在簡化前端應用程式中的數據管理。
- 本討論涵蓋了 Web 應用程式中的資料庫程式設計、前端開發、同步和數據管理方面的各種主題。
- 它探討了 WebAssembly 和 SQLite 在前端資料庫查詢中的應用，以及實現同步和衝突解決的挑戰。
- 討論還強調了關係資料庫的優點和局限性、各種 Web 開發方法的適用性以及瀏覽器充當操作系統的潛力。討論的其他主題包括緩存、協作數據、觸發器、化簡器以及不同工具和框架的優缺點。
- 該職位要求提供符合特定地點要求的職位清單，包括遠端選項和國際候選人的簽證狀態。
- 只有招聘公司的個人才能發佈職位清單。
- 建議求職者在推薦的平臺上搜索工作機會，並可以找到有關該主題的其他相關主題。
- 該系列包含來自不同科技公司的招聘資訊，提供軟體工程、人工智慧、機器學習、數據科學等方面的職位。
- 這些職位提供遠端工作、有競爭力的薪酬以及從事激動人心的項目的機會等福利。
- Reef Technologies、ML6、Rockstar Games、Socket、GitHub、FusionAuth、Continua 和 Viator 等公司都在招聘。
- 本文探討了一系列非常規的 HTML 編碼技術，這些技術超出了預期，但仍然能夠正常工作。
- 作者展示了十種不同的策略，涵蓋了 HTML 的各個方面，包括 HTML 表格、網頁設計和回應式設計。
- 本文提供了關於 HTML 編碼的獨特且資訊豐富的視角，闡明瞭可能對 Web 開發人員 和設計人員有説明的非常規技術。
- 本文研究了 HTML hack 在 Web 開發中的使用，特別是表格和浮點數，並討論了每種方法的優勢和挑戰。
- 它引入了較新的工具，如 flexbox 和 grid，這些工具旨在解決表格和浮點數在創建回應式佈局方面的限制。
- 本文還談到了電子郵件範本中浮點數的使用、W3C 和 W3School 之間的區別、與 HTML 相關的安全風險以及 Web 標準在促進 Web 開發創新中的作用。
- Noiselith 是由 VoyagerX， Inc. 開發的工具，它使用戶能夠在不依賴互聯網連接的情況下在其設備上生成圖像。
- 該工具提供隱私、無限的圖像生成和快速的處理速度。
- Noiselith 具有特定的系統要求，包括 Windows 或 macOS、相容的 GPU 以及足夠的 RAM 和儲存空間。
- 它易於安裝和使用，並提供用於選擇和管理不同型號的選項。
- Noiselith 目前處於測試階段，其正式發佈日期尚未公佈。
- 用戶參與有關生成圖像創建的各種軟體應用程式的對話，例如 Easy Stable Diffusion XL、Draw Things、InvokeAI、Auto1111、ComfyUI、Fooocus、Noiselith 和 Guernika。
- 他們討論了這些應用程式的優缺點，包括功能、性能、用戶體驗、許可證和隱私問題。
- 對話還涉及技術方面，例如安裝過程、硬體相容性（處理器和顯卡），以及功能和使用者友好性之間的平衡。還提到了語言模型。
- 遠端工作正在成為美國勞動力市場的永久固定裝置，工人被召回辦公室的比例趨於穩定。
- 帶薪在家工作的比率一直保持在28%左右的高位，而大流行前的水準為7%。
- 向遠端工作的轉變是由員工對無通勤、靈活的時程表和更好的工作與生活平衡的偏好推動的，而公司則享受到更低的成本和更高的員工保留率。由於技術進步和年輕首席執行官的偏好，預計遠端工作的普及將進一步增長。
- 遠端工作是一個討論的話題，對其有效性和挑戰有 不同的看法。
- 有人認為遠端工作對生產力有好處，但強調有效的溝通至關重要。
- 遠端工作與面對面工作的優缺點是有爭議的。
- 瑞銀（UBS）的一項調查顯示，億萬富翁現在通過繼承而不是創造財富來積累更多的財富。
- 2023年白手起家的億萬富翁積累了1410億美元，而繼承人繼承了1510億美元。
- 預計在未來20至30年內，將有超過1000名億萬富翁將5.2萬億美元傳給他們的孩子，這表明這一趨勢將繼續下去。
- 該系列探討了財富積累中關於財富不平等、財富分配和繼承的討論。
- 對富人徵稅的不同觀點、財富集中對社會的影響以及「白手起家」億萬富翁的定義都存在爭議。
- 還討論了億萬富翁對政治的影響，利用慈善基金會作為避稅場所，以及秘密億萬富翁的存在。
- 馬薩諸塞州眼耳科醫院的研究人員發現耳鳴與未被發現的聽覺神經損傷之間存在聯繫，挑戰了以前對這種疾病的理解。
- 該研究表明，聽力測試正常的人仍然會出現聽覺神經喪失，這表明以神經再生為中心的新療法的潛力。
- 耳鳴影響全球超過10%的成年人，會對生活質量產生重大影響，導致睡眠障礙、社交退縮、焦慮和抑鬱。研究人員的目標是開發針對耳鳴根本原因的治療方法，以緩解其癥狀。
- 對話的參與者討論了他們患有耳鳴的經歷，耳鳴的特點是耳朵不斷響起或嗡嗡聲。
- 探討了耳鳴的潛在原因，包括肌肉動作、下頜問題和神經系統損傷。
- 提到了治療耳鳴的各種方法，例如聽白雜訊、保留聽力和利用特定療法。
- 作者介紹了 LLM 效率挑戰賽的一個專案，與 Huggingface 的原始實現相比，使用 QLoRA 將 Llama 的微調速度提高了 5 倍。
- 該專案包括手動自動分級引擎、更快的演算法、記憶體效率、GPU 模型相容性以及不影響準確性等功能。
- 還支援Flash Attention和4bit/16bit微調，並在博客文章中提供了有關Unsloth Pro和Max的更多資訊，以加快訓練速度。
- GitHub 上的 Llama 儲存庫在不影響準確性的情況下提供更快、更節省記憶體的機器學習模型。
- 創作者計劃在未來發佈更多的人工智慧產品。
- 對話探討了各種主題，例如開原始碼貨幣化、潛在的商業模式、基準測試專案、GPU 相容性和最低硬體要求。
- BitBucket Web UI 有一個故障動畫，導致構建期間 CPU 和 GPU 使用率過高。
- 旋轉靜態 SVG 影像的動畫優化不佳，會影響系統性能。
- 刪除動畫可 以解決該問題，但會在每一幀上重新計算整個頁面的佈局，從而導致其他性能問題。
- 使用者對 Atlassian Bitbucket、Web 瀏覽器和其他網站中的錯誤動畫、高 CPU 使用率和性能問題表示沮喪。
- 討論圍繞著動畫對 CPU 和 GPU 使用率的影響、瀏覽器在顯示某些形狀方面的限制以及優化的挑戰。
- 使用者正在探索潛在的解決方案和改進，以減少資源使用並增強用戶體驗。
- ravynOS 是一個開源操作系統，它結合了macOS的複雜性和FreeBSD的靈活性。
- 該系統與macOS應用程式相容，沒有任何硬體限制。
- 它旨在創建一個符合其目標的新使用者介面，同時還支援簡潔設計、全域功能表和拖放安裝等功能。
- 討論探討了各種操作系統，包括 RavynOS、FreeBSD、macOS、Linux 和 GNOME。
- 參與者討論這些 系統的設計、可用性和相容性，表達對macOS的偏好或批評其介面和局限性。
- 還有關於在非 Mac 計算機上運行 macOS 應用程式的模擬器和虛擬機的討論，以及 GNUStep 作為類似 macOS 應用程式的框架的潛力。
- 該海報正在啟動一個早期線程，為駭客新聞 （HN） 社區提供説明。
- 去年，他們提供了價值 20 美元的支援，並計劃今年自己為該業務提供資金。
- 他們要求人們的財務需求和一般目的，以幫助盡可能多的人，包括度假住房、禮物、食物、旅行援助、醫療費用或娛樂。他們確保隱私並鼓勵有需要的人尋求説明。
- 在線論壇中的使用者正在參與有關經濟援助的討論，分享個人挑戰並尋求建議。
- 正在討論各種主題，包括假期支持、醫療用品籌款活動、失業、無家可歸、企業倒閉、尋找搬家箱子和移民處理費。
- 使用者正在為有需要的人提供幫助、建議和資源。
- 當OpenAI的首席執行官Ilya Sutskever在Microsoft不知情或投入的情況下被公司董事會意外解僱時，Microsoft與OpenAI的合作關係面臨風險。
- 首席執行官的解僱在OpenAI和Microsoft之間造成了緊張關係，並引發了對人工智慧的風險和收益以及人工智慧技術發展的速度和安全性的擔憂。
- Microsoft探索了各種穩定局勢的選擇，包括支援臨時首席執行官或恢復被解僱的首席執行官，但最終由於員工騷亂和反抗威脅，首席執行官被恢復。
- OpenAI前首席執行官山姆·奧特曼（Sam Altman）正面臨關於他操縱董事會成員和鞏固權力的策略的爭議。
- 本文討論了董事會的功能失調性質以及Microsoft在這個問題中的參與。
- 人們對阿爾特曼的智力、獲得過度權力的潛力以及與通用人工智慧相關的風險表示擔憂。
- Mozilla 的創新團隊和 Justine Tunney 創建了 llamafile，這是一種在您自己的計算機上運行大型語言模型 （LLM） 的新方法。
- llamafile 是一個多 GB 的檔，其中包含 LLM 的模型權重和運行模型所需的代碼。
- 使用者可以使用 Cosmopolitan Libc 執行 llamafile，它編譯了一個適用於多個操作系統和硬體架構的二進位檔。
- 通過運行 llamafile 可執行檔，用戶可以啟動 Web 伺服器並在瀏覽器中與模型進行交互，從而在沒有 Internet 連接的情況下實現 LLM 的本地使用。
- Llamafile 是一種新工具，允許使用者在自己的計算機上運行語言模型 （LM），為 LLM 提供單一的檔分發和執行系統。
- 雖然 Llamafile 對某些用戶來說很方便，但它可能不是性能最好的方法，尤其是對於需要 GPU 加速的模型。
- 建議使用 ExLLAmA v2 + elx2 量化和 tensorrt-llm 等替代方案以獲得更好的性能。
- 用戶討論運行 LLM 的硬體要求和選項，包括使用 Macbook M2 Air 和 LM Studio。
- 關於運行 LLM 的最佳方式，眾說紛紜，一些人認為將模型與可執行檔一起嵌入僅適用於演示，而另一些人則更喜歡 LM Studio 等工具，因為它們易於使用。