- 該文本討論了在網絡遊戲和虛擬世界中實施土地價值稅(LVT)的優缺點，建議這可能會降低土地價值，但如果取消，則也可能使土地所有者受益。
- 它強調了土地增值稅(LVT)將稅收從土地轉移到勞動、企業和商業的潛力，同時警告富有的地主可能會抵制，以及維持LVT進展的困難。
- 該文本還涉及LVT的更廣泛影響，包括其取代所有其他稅收的潛力、這種系統的可行性以及公眾意識和強有力政策支持其實施的重要性。
- 美國-沙烏地石油美元協議在50年後結束，但石油業務不會立即發生變化。
- 協議的結束可能會導致逐步轉向去美元化，但這個過程需要時間。
- 美國仍然是世界上最大的能源生產國，這可能會影響地緣政治格局和石油美元的相關性。
- 1969年，高中生吉姆·斯托勒創造了第一個登月遊戲，該遊戲涉及駕駛月球著陸器並每10個模擬秒管理燃料消耗。
- 遊戲中一個未被注意到長達55年的漏洞涉及 缺少“除以二”，這導致了不正確的著陸檢測；修復這個問題可以提高著陸的準確性。
- 該遊戲使用了當時先進的數值方法，例如齊奧爾科夫斯基火箭方程和泰勒級數展開，使其成為早期遊戲設計中的一項顯著成就。
- 在1960年代，吉姆·斯托勒在高中時期編寫的第一個月球登陸遊戲中發現了一個已有55年歷史的漏洞。
- 這款遊戲是用FOCAL程式語言編寫的，對於當時的高中生來說，需要對物理和數值技術有相當深刻的理解，這令人印象深刻。
- 這一發現突顯了早期電腦遊戲的歷史意義和技術挑戰，以及數十年來編碼實踐和質量保證的演變。
- 來自NIOZ和其他機構的研究人員發現，海洋真菌Parengyodontium album在暴露於紫外線陽光下時可以分解聚乙烯塑料。
- 這種真菌以每天約0.05%的速度分解聚乙烯，將其轉化為二氧化碳，但僅限於漂浮在海洋表面的塑料。
- 這項發現發表在《全環境科學》期刊上，強調了生物解決方案在應對塑料污染方面的潛力，特別是在塑料生產預計到2060年將增加三倍的情況下。
- 一種真菌(Parengyodontium album)因其分解海洋塑料的能力而被分離和測序，這引發了人們對其如果大量繁殖會對生態造成影響的擔憂。 結果：
- 討論了微塑料和天然生物聚合物在體內積累的潛在健康風險，並與石棉纖維的有害影響進行了比較。
- 這段對話包括了關於增強巨噬細胞以分解微塑料以及使用能與人體細胞共存的真菌的推測性想法，儘管這些仍需要進一步研究。
- Ikea 通過提高工資、提供彈性工作時間和補貼托兒服務來解決員工流動率高的問題，顯著降低了全球自願離職率。
- “執行長Jon Abrahamsson Ring實施了改善一線員工條件和利用技術精簡運營的策略，導致全球離職率從2022年8月的22.4%下降到2023年4月的17.5%。 結果：”
- 儘管有所改進，宜家仍面臨挑戰，包括心理健康支持、管理全球勞動力以及壓制工會努力的指控，特別是在美國。
- IKEA 已經通過提高工資、引入彈性工作時間和補貼托兒服務來解決其全球的「不滿員工」危機，強調員工滿意度不僅僅是更高的薪酬。
- 討論包括公司福利與直接貨幣補償的優缺點，有些人認為福利可能更具成本效益，並有助於創造更好的工作環境。
- 該文本還涉及更廣泛的社會影響，例如雙收入家庭對房地產價格的影響以及養育子女的重要性，並指出專業的兒童保育可以使孩子、父母和社會受益。
- NVIDIA Warp 是一個 Python 框架，專為高性能模擬和圖形代碼設計，將 Python 函數編譯成高效的 CPU 或 GPU 核心代碼。
- 它支持空間計算、物理模擬、感知、機器人技術和幾何處理，並使用 PyTorch 和 JAX 與機器學習管道集成。
- 安裝是通過PyPI進行的，並且有額外的依賴項可用，且需要支持CUDA的NVIDIA GPU來獲得GPU支持。該框架與Windows、Linux和macOS上的x86-64和ARMv8 CPU兼容。
- Nvidia Warp 是一個新的 Python 框架，專為高性能 GPU 模擬和圖形設計，加入了像 Taichi Lang 和 Numba 這樣的 Python 到 GPU 代碼項目不斷增長的列表。
- 討論強調了Nvidia開源軟體的專有性質，並對限制性許可證表示擔憂，這些許可證禁止使用該軟體開發競爭產品。
- 用戶對太極的體驗褒貶不一，有人指出它易於使用且支持數據類，但也提到存在漏洞和開發問題，這使得一些人考慮轉向Nvidia Warp。
- 該文本強調了在演示中講故事的重要性，建議它們應該從一開始就引發思考並吸引觀眾的注意。
- 它強調了在大型企業中口頭報告和幻燈片演示之間的差異，指出後者通常文字繁多且對高級管理層來說是自我解釋的。
- 該文本建議在技術演示中使用敘事結構，從問題開始，逐步增加緊張感，然後提供解決方案，以使內容更具吸引力和易於記憶。
- 蘋果推出了一個名為Apple Intelligence的多模型AI系統，將AI整合到數位生活的各個方面，以提升用戶參與度。
- 與專注於人工智慧優越性的競爭對手不同，蘋果強調實際應用，計劃在今年秋季推出適用於所有設備的新人工智慧功能。
- 蘋果的人工智慧策略包括核心模型性能、設備上的策略和對齊策略，這些模型可與GPT-4相媲美，並具有顯著的隱私功能。
- 蘋果的人工智慧技術方法包括使用私有雲計算來處理需要更多計算能力的任務，確保發送到雲端的數據不會被蘋果存儲或訪問。
- 該系統涉及模型的部分客戶端執行，主要模型執行在雲端，並預測使用本地LoRA(低秩適應)進行動態機器學習和WebGPU進行基於網頁的模型解鎖。
- 討論強調了蘋果的垂直整合優勢、潛在的長期邊緣設備AI競賽，以及AI對iPhone銷售的影響，並與Nvidia的市場地位和硬體銷售策略形成對比。
- 作者禁止他們的女兒使用iPhone，因為它對她的心理健康、學業表現和行為產生了負面影響。
- 女兒被診斷出患有抑鬱症和焦慮症，她的大部分注意力都集中在社交媒體和獲得同齡人的認可上。 結果：
- 作者強調了兒童手機成癮的更廣泛問題，以及需要個人和系統性的改變來有效管理手機使用。
- 這篇文章討論了社交媒體和手機成癮的有害影響，並指出這些行為被用作逃避困難思想和情感的迴避行為。
- 它認為解決方案不是去除這些應對機制，而是幫助個人改善他們的心理健康。
- 該文本還涉及COVID封鎖的影響、由於隱私問題轉向Linux，以及基於社區的社交媒體網絡的潛在好處。
- 德國聯邦環境部被指控疏忽地支持中國的氣候保護項目，並使用來自THG配額的數百萬資金。
- "自2023年8月以來，中國60個氣候保護項目中有40個被指控存在重大欺詐行為，導致資金將於2024年底前停止。" 結果：
- 德國政府與法國和荷蘭一道，敦促歐盟委員會解決THG獎勵系統中的問題，該系統影響電動車車主的激勵措施，且缺乏強有力的控制機制。
- 在中國的60個德國氣候綠化項目中，有40個被檢測出存在欺詐行為，一家中國公司報告稱文件被篡改，這表明跨國石油公司可能存在欺詐行為。
- 德國當局接受了由於中國對外國檢查的限制而無法驗證的二氧化碳減排聲明，儘管中國子公司對詐騙行為發出了警告。
- 該文本批評了當前的碳信用系統容易被利用，並建議對實際排放進行計費，同時承認需要逐步過渡以避免經濟混亂。
- 2024年6月7日，宣佈Copilot+電腦上的Recall預覽功能將於2024年6月18日開始轉移至Windows內部人員計劃(WIP)，這是基於社群反饋以確保質量和安全性。
- Recall 透過拍攝加密快照來創 建 PC 活動的視覺時間軸，這些快照會被本地存儲，並且可以由用戶控制、暫停或刪除；它需要 Windows Hello 增強型登入安全性才能訪問。
- Copilot+ 電腦於 2024 年 5 月 20 日推出，是具有改進性能和 AI 體驗的高級 Windows 電腦，並配備增強的安全措施，如 Microsoft Pluton 安全處理器和 Secured-core PC 技術。
- 由於未指明的安全問題，微軟的Recall AI功能被無限期延遲，這引發了對戰略動機和潛在監控濫用的猜測。
- 人們對Recall AI可能記錄和洩露敏感信息(如銀行憑證和個人活動)表示擔憂，這可能導致隱私問題。
- 延遲和擔憂反映了過去對微軟反消費者行為的批評，類似於Xbox One發佈期間和Adobe最近EULA更新時所面臨的反對聲浪。
- 自我託管一個Llama-3 8B-Instruct模型的成本顯著高於使用ChatGPT，每百萬個代幣約需花費17美元，而ChatGPT每百萬個代幣僅需1美元。
- 自我託管的初期高成本包括硬體費用和能源成本，儘管可能有長期節省，但使其經濟性較低。
- 管理和擴展自託管硬體帶來了額外的挑戰，並假設不切實際的100%利用率，這使得對大多數用戶來說不太實際。
- 自我託管硬體相比使用AWS可以顯著降低成本，配置4個NVidia Tesla T4的設置大約花費$3,800。
- 本文討論了自我託管的優缺點，強調需要有商業案例來證明其合理性，因為可能會有停機時間和維護成本。
- Groq 提供具有成本效益的 Llama 3 模型定價，並建議使用量化模型和像 together.ai 這樣的替代服務以提高效率。 結果：
- POSIX.1-2024 已經發布，並將很快在 Open Group 網站上提供，為 shell 腳本和其他功能提供更新的標準。
- POSIX.1-2024 的新功能包括支援擴展正則表達式的 sed -E、find -print0、xargs -0、read -d 用於安全文件處理，以及支援 C17、strlcpy、strlcat 等等。
- 此次更新強調了編寫符合POSIX標準的腳本的重要性，以便在不同系統(如AIX、Debian、macOS和各種Linux發行版)之間具有更好的兼容性。
- Lamini 記憶調整是一種將事實嵌入大型語言模型(LLMs)的新方法，顯著提高了事實準確性並減少了幻覺。
- 它對於一家財富500強客戶達到了95%的準確率，而其他方法僅為50%，並將幻覺從50%減少到5%。
- 該方法涉及在任何開源LLM之上，使用精確的事實調整數百萬個專家適配器，優化特定事實的零誤差，同時保持一般性能。
- Lamini 記憶調整是一種方法，通過訓練大量基於事實的低秩適應(LoRAs)以達到零損失，並使用檢索增強生成(RAG)來為查詢選擇適當的 LoRAs。
- 該方法涉及一個專家路由層來決定在推理時整合哪些LoRA，但路由器的訓練過程尚不清楚。
- 該模型結合了專家混合(MoE)和交叉注意力的概念，在訓練交叉注意力層時保持預訓練的大型語言模型(LLM)權重不變，以確保事實準確性。
- 筆記本電腦可能會導致狀態和版本控制的混亂，並促進不良習慣，如不進行測試或代碼檢查。
- 它們經常有不同的設置和依賴性，這可能會導致代碼崩潰和挫折。
- 筆記本對於測試想法很有用，但將代碼轉移到模塊中可能具有挑戰性且耗時。
- 筆記本主要用於進行實驗和記錄結果，而不是用於軟體開發。
- Jupyter 筆記本對於複製課程項目、內嵌繪圖和緩存代碼塊非常有用，但對於大型代碼庫來說可能效率不高。
- 筆記本有助於快速實驗、教學和文檔記錄，但由於可維護性和互動性方面的潛在問題，不適合用於生產代碼。