- Wetterschneider的一條推文建議專業人士,特別是那些根據NDA(保密協定)或處理專有檔的人,取消Adobe服務並刪除其應用程式。
- 該推文聲稱Adobe不可信,儘管它沒有為這一說法提供具體的理由或證據。
- 論壇用戶批評Adobe在新的服務條款下收取取消費用和廣泛的數據訪問,分享避免費用的策略並表達隱私問題。
- 與谷歌和Microsoft的比較凸顯了一種模糊和過度的政策趨勢,儘管由於Adobe的主導地位,在轉換方面存在挑戰,但對GIMP、Krita和Affinity等替代品的討論仍然存在。
- Adobe條款的法律影響,包括與客戶協定的潛在衝突和合同條款的可執行性,都進行了辯論,強調了道德問題和對更好的開源解決方案的需求。
- “Ice Ice”是一款 macOS 功能表列管理工具,允許使用者使用 Command + 拖動來隱藏、顯示和重新排列功能表欄項。
- 它提供自定義間距和功能表欄外觀自訂等功能,並計劃在未來更新以添加更多功能。
- 該工具需要macOS 14或更高版本,可以手動安裝或通過Homebrew安裝,並且在MIT許可下可用。
- 討論的重點是 macOS 功能表欄管理工具, 包括 Bartender、Ice、Dozer 和 Hidden Bar,以及這些應用程式的用戶體驗。
- Bartender 最近被一家不太受信任的公司收購,這引發了人們的擔憂,這導致了潛在的隱私和透明度問題。
- 使用者將macOS的可用性和視窗管理與 Windows 和 Linux 等其他作業系統進行比較,討論是否需要第三方工具來提高生產力和 macOS 使用者介面的一致性。
- Microsoft已將其記錄用戶活動以進行AI分析的召回功能更改為在安全問題遭到強烈反對後加入加入的設置。
- 批評者將 Recall 標記為潛在的間諜軟體,理由是存在未經授權訪問敏感數據的風險;現在,需要通過 PIN 或生物識別技術進行使用者身份驗證才能啟用或訪問召回數據,這些數據將保持加密狀態。
- 儘管發生了這些變化,但隱私風險仍然存在,尤其是在法律背景下,此舉是在Microsoft發生一系列安全事件之後發生的,首席執行官薩蒂亞·納德拉(Satya Nadella)強調安全是重中之重。
- 由於使用者提出的重大 隱私和安全問題,Microsoft預設禁用其召回功能。
- 批評者認為,Recall捕獲了敏感資訊,如電子郵件和密碼,將其比作侵入性瀏覽器歷史記錄跟蹤,反映了隱私意識下降的更廣泛問題。
- 該討論強調了公司需要高隱私標準和負責任的數據處理,使用者對科技公司的數據實踐表示不信任,並由於隱私問題而考慮Linux等替代方案。
- Oran Looney 的文章“一張圖片價值 170 個代幣:GPT-4o 如何對圖像進行編碼?”探討了為什麼 GPT-4o 收取 170 個代幣來處理每個 512x512 圖像圖塊,相當於大約 227 個單詞。
- 它將 GPT-4o 的高級圖像編碼策略與 CLIP 的簡單方法進行了對比,並強調了卷積神經網路 (CNN) 對圖像數據的有效性。
- 本文討論了 GPT-4o 在基於網格的圖像分析方面的性能,提出了金字塔式的改進策略,並推測了其 OCR 功能,表明它可能使用像 Tesseract 這樣的外部引擎。
- 討論強調了對現代開源 OCR(光學字元識別)解決方案的需求,並建議使用 PaddleOCR 等替代方案,與 Tesseract 等過時工具相比,具有更高的速度和準確性。
- 它批評了使用大型語言模型 (LLM) 執行 OCR 任務的低效率和高成本,並提到 Apple 的 OCR API 是一個非開源選項,強調了使用者使用各種 OCR 工具的體驗以及文檔和雲服務成本的問題。
- 對話還深入探討了高級主題,例如使用 VQVAE 等模型進行圖像標記化、圖像嵌入的計算複雜性以及 AI 的未來趨勢,並討論了 GPT-4 的圖像處理能力以及提高複雜文本的 OCR 準確性的必要性。
- 論文“σ-GPTs:自回歸模型的新方法”介紹了一種新方法,該方法挑戰了GPT等自回歸模型中傳統的固定從左到右順序。
- 通過對輸出使用位置編碼,該模型可以動態調整每個樣本的生成順序,從而允許對任意標記子集進行採樣和調節。
- 這種方法通過拒絕策略實現了高效的多標記採樣,大大減少了各個領域的模型評估和生成步驟的數量。
- 論文“Σ-GPTs: A New Approach to Autoregressive Models”提出了一種新的GPT模型訓練方法,涉及輸入標記的隨機排列和雙位置編碼。