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Gilead 的新 HIV 注射劑 cabotegravir 在試驗中顯示能預防所有病例,為每日服藥提供了一個有前途的替代方案。
“這種注射每兩個月施打一次,並有可能延長至每三個月施打一次,這樣可以簡化遵從性並提高依從性。”
由於藥物在體內長時間存在,可能會引起不良反應的擔憂,但可以先以藥丸形式進行測試。
艾倫·麥克唐納(Allan McDonald)在83歲時去世,他是挑戰者號太空梭災難中的關鍵人物,因為安全顧慮而拒絕批准發射而聞名。
在災難發生後,麥克唐納揭露了NASA的掩蓋行為,透露工程師們因為低溫影響O型環而反對發射,導致他暫時被降職。
麥克唐納後來領導了助推火箭的重新設計,合著了一本關於這場災難的權威著作,並成為工程領域中倫理決策的倡導者。
艾倫·麥克唐納因安全顧慮拒絕批准挑戰者號的發射,揭露了NASA和莫頓·西奧科爾高層的掩蓋行為。
儘管面臨巨大壓力,麥克唐納和其他工程師的意見被上級否決,最終導致了挑戰者號災難。
麥當勞後來提倡倫理決策,強調在高風險項目中技術準確性與管理壓力之間的緊張關係。
“瓢蟲是一個開源的網頁瀏覽器項目,由Andreas Kling從SerenityOS分叉而來,旨在獨立於Chrome,並以C++編寫,採用BSD許可證。”
雖然仍處於早期開發階段且缺乏許多功能,Ladybird 展現了基本功能和顯著的社群貢獻,目標是支援 Linux、macOS 和類 UNIX 系統,並通過 WSL 支援 Windows。
社區反應不一,有些人看到潛力,而另一些人則建議專注於現有的瀏覽器,但支持者認為像Ladybird這樣的新項目對於健康的瀏覽器生態系統是必不可少的。
瓢蟲瀏覽器,一款由社群打造的新網頁瀏覽器,正逐漸受到關注,成為可能的日常使用選擇,與主流選項如Chrome和Firefox有所不同。
討論強調了創建一個僅支持部分網頁技術的更簡單、更安全的瀏覽器所面臨的挑戰,這需要在功能性和用戶採用之間取得平衡。
該項目被視為新開發人員寶貴的學習機會,具有完善的構建過程文檔和廣泛的貢獻領域。
“MeshAnything 引入了一種新穎的方法,利用自回歸變壓器從 3D 表示生成藝術家創建的網格 (AMs),提高了 3D 資產生產的效率和精度。”
“該方法顯著減少了網格面的數量,提高了存儲、渲染和模擬的效率,同時保持了高質量的幾何特徵。”
該架構採用了VQ-VAE和形狀條件解碼器專用的Transformer,與傳統方法相比,展示了更優越的拓撲結構和更少的面數,這使其成為3D行業中的一項重大進展。
MeshAnything 將 3D 表示轉換為高效的 3D 網格,減少面數以提高存儲和渲染性能。
該工具需要7GB的記憶體和30秒的A6000 GPU時間,但僅限於生成少於800個面的網格。
雖然一些用戶批評其自訂的非商業許可證和生成網格的質量,但它被認為是遊戲開發和3D模型生成的有前途的工具。
Steven Mithen 探討嬰兒和幼兒的語言習得是否是由專門的心理過程還是一般的學習機制所致。
他強調嬰兒使用「過渡概率」來識別連續語音中的單詞,展示了他們的統計學習能力。
“Mithen 的見解挑戰了傳統的語言演化觀點,並強調了早期語言學習的複雜性。”
嬰兒和幼兒通過父母的指導和統計學習來學習語言,父母會重複簡單的詞語並停頓,以幫助他們識別詞語的邊界。
Bilingual children may mix languages, creating new words that make statistical sense, demonstrating the influence of multilingual environments on pronunciation and grammar.
持續的語言接觸至關重要,因為孩子會根據他們的環境和互動進行適應,結合自然浸入和結構化學習來理解模式和規則。
一個財務團隊將他們預期的工作量翻 倍,但因為擾亂了燃盡圖而面臨批評,這導致他們創建了佔位票來操縱系統。
“這種情況突顯了大型機構中常見的問題,即指標和官僚主義可能會掩蓋實際的生產力。”
“有效的創新需要信任、溝通和支持性的文化,而不是僅僅依賴個人的英雄主義。”
OpenAI 已收購 Rockset,這引發了人們對此舉背後戰略原因的猜測,例如加強數據基礎設施或從擁有 Meta 背景的 Rockset 領導層中獲取人才。
已經有人對Rockset是否適合OpenAI的需求以及對現有Rockset客戶的影響表示擔憂,這些客戶需要在2024年9月之前完成過渡。
這次收購引發了關於供應商可靠性及其對人工智慧和數據庫行業更廣泛影響的辯論。
“june-va 是一個本地語音聊天機器人,整合了 Ollama、Hugging Face Transformers 和 Coqui TTS 工具包,通過本地處理數據來確保隱私。”
它支持多種互動模式,包括文字和語音輸入/輸出,默認模式為語音輸入和音頻/文字輸出。
安裝需要 Python 3.10+ 和特定的依賴項,並且可以通過 JSON 配置文件進行自定義。
討論了一個使用Ollama、transformers和Coqui TTS工具包的本地語音助手,其中Coqui的XTTSv2因其在流模式下約500毫秒的響應延遲而受到讚譽。
像 GPT-4o 這樣的音頻對音頻模型被認為是對話式 AI 的未來,ultravox.ai 和 tincans.ai 提供了有前景的方法。
開源的 TTS(文本轉語音)、ASR(自動語音識別)和 LLM(大型語言模型)協作工具可在 bolna-ai/bolna 獲得,並且備註了適用於家庭助理整合的 Wyoming 協議。
生成式人工智慧模型(GPT-4o、Claude 3 Opus、Gemini 1.5)在電路板設計中的實用性進行了測試,顯示出在數據提取和代碼編寫方面的優勢,但在細微設計任務中存在弱點。
Claude 3 Opus 擅長解釋基本概念,而 Gemini 1.5 在解析數據表和創建準確的引腳表和封裝圖方面最為有效。
所有模型在具體零件推薦和詳細電路設計任務上都遇到了困難,這表明大型語言模型更適合輔助人類專家,而不是作為獨立設計師。
生成式人工智慧,特別是零樣本大型語言模型(LLMs),在電路板設計等複雜任務中表現不佳,突顯了它們在專業領域中的局限性。
“對特定任務(如網表創建)進行大型語言模型的微調可以提高其性能,但對於更複雜的任務,可能需要在人工智慧結構上進行根本性的轉變。”
“基於擴散的生成結構和其他如進化或強化學習的人工智慧模型可能更適合用於電機工程(EE)中的複雜任務。”
視頻轉音頻 (V2A) 技術通過視頻像素和文本提示生成同步的音軌,使得為各種類型的視頻創作戲劇性的配樂、真實的音效或對話成為可能。
V2A 採用基於擴散的方法,對視頻輸入進行編碼,並從隨機噪音中提煉音頻,以生成逼真的音頻波形,目前的研究重點是改進視頻質量瑕疵和唇同步。
開發團隊強調負責任的人工智慧實踐,使用SynthID工具包對AI生成的內容進行 水印標記,並在公開發布前進行嚴格的安全評估。
DeepMind 推出了一款新的 AI 工具,用於為視頻生成音頻,這為不斷增長的 AI 生成工具列表增添了一員。
“社區對此表達了複雜的情感,有些人覺得難以跟上快速的進步,而另一些人則在討論對內容創作和存儲容量的潛在影響。”
人們對於人工智慧生成的內容如何影響廣告、政治和未來的內容創作有著顯著的興趣,並提出了針對人工智慧的特定平台和工具的建議。
“一位開發人員花了三個月的時間調查一個已經未解決七年的錯誤。”
這個錯誤最終只用一行代碼就修復了,這突顯了軟體問題有時難以捉摸的特性。
“這篇文章強調了軟體開發中所需的堅持不懈,以及解決長期存在問題的潛在簡單性。”