- 詐騙者利用 FedEx 的聲譽欺騙人們進行網路釣魚詐騙,導致欺詐活動增加。
- 本文強調了使用知名公司名稱來編排網路釣魚計劃的增長趨勢。
- 提高警惕和意識對於避免成為此類欺詐策略的受害者至關重要。
- 討論深入探討了 FedEx 等快遞服務中的安全漏洞, 以及遵循 NIST 指南的密碼策略面臨的挑戰。
- 參與者講述了與公司合作的個人經歷,揭示了數字時代的效率低下、安全風險和對技術問題的挫敗感。
- 重點放在加強不同行業的安全實踐、通信方法和密碼管理上。
- 本文探討了如何在 SQL 中構建一個重要的語言模型,解決 ChatGPT 等懷疑論者,並深入研究生成式預訓練轉換器 (GPT) 模型的標記化、向量嵌入、注意力機制和反向傳播。
- 強調使用PostgreSQL進行標記化,以實現高效的文本編碼,以增強神經網路性能,包括代碼片段和示例。
- 注意到積極的讀者反饋,並邀請您在 GitHub 上發現更多 SQL 專案以供進一步探索。
- 這篇文章探討了使用 500 行 SQL 代碼實現 GPT,使用者對演示表示讚賞,並參與了有關訓練、推理和在電子錶格中集成神經網路的討論。
- 用戶欣賞文章的內容和演示,並連結了用於學習 GPT 和 LLM 的其他資源,從而促進對所討論主題的更深入理解。
- OK-Robot是一個開放的模組化框架,專為家庭環境中的機器人導航和操作而設計,允許使用者將其部署在機器人上,掃描該區域,並毫不費力地控制物體的移動。
- 雖然並非完美無缺,但它利用了當代機器學習模型,並鼓勵社區參與進行改進,展示了其對持續改進的承諾。
- 該框架的代碼是開源的,由用於社區援助和對話的 Discord 伺服器提供支援,並在各種家庭環境中進行了測試,因此歡迎反饋和貢獻。
- OK-Robot 是一個開放的模組化家用機器人框架,利用機器學習模型在家中進行導航和操作,重點是幫助殘疾人、老年人和其他有需要的人。
- 討論的重點是機器人設計中對雜亂環境和殘疾人無障礙環境的挑戰,以及機器人在家務中的潛力以及自動化對經濟和勞動力的影響。
- 出席者正在探索製造機器人的成本方面,強調機器人的精確運動,並討論機器人在不同行業中的作用以及自動化帶來的普遍基本收入的必要性。
- 2009 年至 2011 年,Martti Malmi (Sirius) 和 Satoshi Nakamoto 之間的電子郵件往來突出了比特幣開發,涉及網站開發、伺服器端腳本和節點操作等主題。
- Martti 建議使用安全私鑰創建一個網站和常見問題解答,而 Satoshi 則尋求網站內容和伺服器腳本方面的説明。
- 這些信件深入探討了區塊、交易、可擴充性、工作量證明、垃圾郵件、功能增強、網站改進、比特幣交換服務設置和軟體升級等問題。
- 討論涵蓋了比特幣背後的思想家中本聰的神秘身份,涉及對動機、政府關係以及透露中本聰身份的後果的猜測。
- 各種主題包括匿名性、門羅幣等加密貨幣的隱私功能、中央銀行數字貨幣、加密貨幣挖掘、危急情況下的 opsec 以及用於作者身份驗證的語言分析。
- 它強調了誠實、運營安全 (opsec) 的重要性,以及與創建和管理像比特幣這樣的開創性專案相關的風險。
- Gemma.cpp 是Google為 Gemma 基礎模型提供的羽量級推理引擎,可在 Kaggle 上訪問,非常適合研究和實驗。
- 用戶可以在 Kaggle 上訪問不同 Gemma 模型的模型權重和標記器。
- 建議使用 JAX、Keras、PyTorch 和 Transformer 等 Python 框架在邊緣設備上部署模型,並鼓勵社區貢獻,並在 dev 分支上持續開發。
- Gemma.cpp 是Google為 Gemma 模型開發的C++推理引擎,強調可移植性和易於修改,專注於 CPU SIMD 性能和未來的 GPU 支援。
- 批評涉及重複懲罰、偏見和模型規模,引發了對透明度、信任和與OpenAI競爭的擔憂,同時凸顯了谷歌的組織挑戰和人才保留。
- AI 社區內的爭論包括性能、相容性和開發方面,例如模型打包格式、功能和 Gemma 模型的大小限制。
- Searchformer 是一種 Transformer 模型,旨在以比傳統方法更少的搜索步驟處理複雜的規劃任務。
- 它在迷宮導航和推箱子謎題中超越了基線性能,表明它有可能處理更廣泛的決策任務。
- 訓練 Transformer 預測搜索動態被證明是有益的,通過減少模型大小和訓練 數據來提高性能。
- 正在探索用於機器人運動規劃的變壓器,在解決高維和連續問題方面,顯示出比以前的技術更快地生成最佳路徑的潛力。
- 辯論包括替代演算法、技術和變壓器的缺點,強調人工智慧在增強經典演算法方面的作用,以及變壓器與 A* 等傳統方法之間的效率對比。
- 討論涉及人工智慧中的模型命名法、Transformer 模型與傳統策略(如 A*)之間的效率比較,以及在路徑規劃挑戰中對 Bellman-Ford 和 MCTS 等探索性決策演算法的檢查。
- Meta 推出了 TestGen-LLM,這是一種新的測試生成器,利用 LLM 技術通過生成具有經過驗證的保證的代碼改進來提高開發人員的生產力,強調增強現有測試。
- TestGen-LLM 確保生成的測試可行、可執行、穩定,並提高測試覆蓋率,展示了開發人員的高接受率以及與 Meta 工作流程的無縫集成。
- 該工具強調了利基 LLM 應用程式在軟體開發中的重要性,強調了解決不可預見的情況的重要性,強調了 LLM 集成和處理在優化軟體測試和開發效率方面的關 鍵作用。
- 工程師們正在討論使用大型語言模型 (LLM) 來創建測試代碼或實現,對其優缺點意見不一。
- 一些人認為人工智慧生成的測試是有益和有效的,而另一些人則強調人類參與測試過程的重要性。
- 人們關注的問題包括LLM產生的測試的質量和數量,以及人工智慧對未來軟體開發實踐的潛在影響。
- 前 Gizmodo 作家湯姆·麥凱 (Tom McKay) 在離開後在 Slack 上將自己重新命名為“Slackbot”,幾個月來一直不為人知地融入其中。
- 通過改變他的個人資料圖片和名字以類似於 Slackbot 圖示,他用類似機器人的消息愚弄了同事。
- 一些公司有針對此類行為的保障措施,但Gizmodo的管理層未能識別重複帳戶。
- 討論涵蓋了 Slack 和 Google Office 之間的帳戶管理集成問題,強調了跨平台使用者名和個人資料管理方面的挑戰。
- 分享的提示包括使用 Unicode 字元和服務帳戶來增強安全性並打擊這些平臺上的冒充行為。
- 建議實施單點登錄 (SSO) 和跨域身份管理系統 (SCIM),以提高安全性並防止未經授權的訪問,從而解決企業聊天工具的局限性。
- 本文介紹了內在LoRA (I-LoRA),該技術通過提取法線、深度、反照率和陰影等內在場景特徵,揭示了生成模型(如 VQGAN、StyleGAN-XL、StyleGAN-v2 和 Stable Diffusion)的隱藏潛力,而無需額外的圖層。
- 這種與模型無關的方法可生成一流的場景內在貼圖,優於某些已建立的監督方法。
- I-LoRA展示了提取固有場景屬性的能力,提高了從各種生成模型中生成內容的品質。
- 討論內容包括像Sora這樣的生成模型,《馬男波傑克》從淺色到黑暗主題的轉變,以及AI模型的複雜性,包括渲染3D場景和AI的理解和泛化能力。
- 包括對 I-LoRA 的參考、提取場景屬性、模型特徵的重要性以及直接生成圖像而無需解碼層的神經網路。
- 提到由 豐田和Adobe資助的計算機視覺研究專案,以及關於人工智慧可能超過人類智慧的猜測。
- 德國政府提出了一項法律,將大麻合法化供私人成人消費,允許擁有最多25克大麻,並種植最多三種植物供個人使用。
- 該立法旨在通過對私人種植和分銷的嚴格監管來鼓勵負責任的使用,改善健康保護,減少非法大麻市場,並加強對青少年的保護。
- 在學校和青年設施附近消費大麻將被禁止在200米半徑內進行,不允許廣告或贊助,而醫用大麻將只能通過處方獲得。
- 討論探討了歐洲國家的毒品合法化、消費和犯罪活動,重點關注德國的大麻合法化,並將其與比利時的嚴格法律進行比較。
- 它深入研究了吸毒成癮、市場法規的影響、通過非法渠道獲得毒品以及大麻成癮的個人經歷等挑戰。
- 辯論還強調了大麻合法化如何影響犯罪活動、創業、社會影響、財富不平等以及各國之間毒品法的差異。
- Gemini Pro 1.5 是谷歌的 AI 模型,從 GPT-4 等其他模型中脫穎而出,具有更大的上下文視窗,能夠處理整個小說和代碼庫,展示了改進的性能和易用性。
- 這種 AI 模型被認為是遊戲規則的改變者,因為它具有代碼整合功能,可以提高開發人員的生產力,並轉向 Transformer 模型作為心理副駕駛。
- 本文強調了驗證模型輸出、利用個人數據提高性能的重要性,以及通過提出好問題和批判性思維技能有效利用大型語言模型的挑戰和好處。
- 討論探討了 Gemini Pro 1.5 等高級 AI 模型的使用,涉及隱私、社會影響和潛在的濫用。
- 爭論包括對社交互動的影響、跨行業的人工智慧應用、人工智慧聊天機器人的可靠性和局限性,以及依賴語言建模演算法的後果。
- 對谷歌人工智慧系統的擔憂,如偏見和性能限制,引發了關於人工智慧技術對決策過程的完整性、有效性和社會影響的問題。
- Mamba 是由 Albert Gu 和 Tri Dao 創建的一種新穎語言模型,它通過順序狀態模型設計解決了二次注意力問題,在可擴展性和效率方面超越了 Transformers。
- 通過離散化連續參數,Mamba 可以更快地處理冗長的查詢,合併來自迴圈和卷積神經網路的特徵,以提高訓練和推理速度。
- 儘管沒有被ICLR的演示所接受,但作者引入了FlashAttention等並行演算法來提高GPU處理效率,展示了Mamba在提高語言建模性能方面的潛力。
- 重點是在人工智慧中擴展模型,特別是討論曼巴模型作為變形金剛的可能增強,其潛在好處和有效性正在審查中。
- 挑戰包括訓練大型模型、確保數據品質以及應對深度學習中各種模型架構的複雜性。
- 有人討論將 Mamba 與 MoE 等其他模型相結合,以及定製融合內核用於更廣泛的培訓課程的必要性。