- 作者收到了一封來自「Raymond」的電子郵件，推廣一款名為 Wisp 的無頭 CMS，看似個性化，但實際上是由 AI 生成的。
- 「這封電子郵件是大規模外展策略的一部分，使用人工智慧向在 GitHub 上擁有公開部落格的開發者發送了近 1,000 封個人化電子郵件。」
- 作者對這種由 AI 驅動的方法感到沮喪，並考慮將他們的 GitHub 鏡像設為私人以避免此類垃圾訊息。
- 來自 timharek.no 的一封 AI 生成的電子郵件聲稱，成功地使用多個大型語言模型(LLMs)創建個性化電子郵件，而收件人無法察覺這些郵件是由 AI 生成的。
- 這引發了關於優先考慮注意力和參與度而非有意義進展的倫理問題，有些人將其比作工程師專注於廣告技術而非像登月這樣的重要成就。
- 這次討論強調了人工智慧在行銷中的雙重性質，既承認其在垃圾郵件中的濫用潛力，也認可其有價值的應用。
- 「Proton 推出了 Proton Docs，一個安全的 Google Docs 替代品，具備豐富的編輯和協作工具，並提供端對端加密。」
- Proton Docs 支援進階格式設定、圖片嵌入和多種格式，包括 Microsoft .docx，並允許即時協作，具備評論和游標追蹤等功能。
- “這次發佈是 Proton 更廣泛擴展的一部分，這包括 VPN、加密日曆和密碼管理器，Proton Docs 將很快向用戶提供。”
- 「Proton 推出了一款協作式的富文本編輯器，類似於 Google Docs，旨在提供一個安全、加密的替代方案。」
- “用戶意見分歧，有些人欣賞這個新工 具，而另一些人則擔心 Proton 擴展產品範圍，而不是提升現有的服務如電子郵件和行事曆。”
- “討論包括 Proton 產品的開源性質及與其他服務的比較，有些用戶對於將所有數據集中在一家公司生態系統內感到謹慎。”
- 橋樑必須支撐跨越空曠區域的負載，這需要像橋墩或橋台這樣的堅固下部結構來承受集中力。
- 「基樁深埋於地面，通過端承力和摩擦力提供穩定性，抵抗垂直和水平載荷。」
- 「鑽孔樁及其變體如連續螺旋鑽樁和螺旋樁等替代方案可應對特定的地質技術挑戰，儘管所有方法都有其限制和潛在的失敗風險。」
- 橋樑保持穩定是因為打入的樁柱經過測試，以確保它們能夠承受安裝所需的力量，從而確保它們能夠承受重大負荷。
- 「木樁在完全浸泡的地面中保存時，可以持續數個世紀，威尼斯和紐奧良的建築就是證據。」
- “像是土壤液化、側向偏移以及意外的地下條件等挑戰可能會使打樁工程變得複雜，但創新的工程解決方案，如浮橋以及布魯克林大橋等歷史範例，展示了成功克服這些問題的例子。”
- A Vectara 員工開發了一個改進的 Hacker News (HN) 搜尋工具，使用了過去六個月的故事和評論數據。
- 創作者尋求關於新搜尋工具相較於目前 HN 使用的 Algolia 搜尋的效能回饋。
- 「此項計畫旨在透過解決現有搜尋功能的限制，提升 HN 使用者的搜尋體驗。」
- 「一個新的 Hacker News 搜尋引擎，使用 Vectara 建立，旨在解決 Algolia 中的限制，涵蓋過去六個月的故事和評論。」
- “用戶反饋強調了需要增加過濾器、排序選項和索引外部連結等功能，對其相較於 Algolia 的效能則有不同的看法。”
- 該專案已經開始討論如何提升 Hacker News 社群中的搜尋相關性和使用者體驗。
- AI 基礎設施新創公司面臨重大挑戰，包括激烈的競爭和高昂的成本，這與像 Google、Amazon 或 Facebook 這樣演變成基礎設施提供者的科技巨頭不同。
- 對於人工智慧基礎設施的風險投資可能是誤導的，因為真正的價值在於提供具體且易於使用的解決方案的公司，而不僅僅是框架。
- 即使是像 OpenAI 這樣成功的 AI 公司也缺乏明確的產品，這強調了需要實用的創新來改變用戶互動。
- 「這篇部落格文章討論了負閏秒的概念，雖然這種情況從未實施過，但由於地球自2018年以來的快速自轉，可能會變得必要。」
- “閏秒是為了補償地球不規則的自轉而添加的，這對於像 Unix 時間這樣的技術系統帶來挑戰，因為它難以處理 23:59:60 這個時間戳。”
- 關於在2035年前廢除閏秒的討論仍在進行中，這將防止實施負閏秒，這一前景令作者感到失望。
- 討論圍繞 著閏秒的概念，閏秒被加入協調世界時(UTC)以保持與地球自轉同步，以及可能引入負閏秒的問題。
- 關於如何處理時間調整的各種意見，包括廢除閏秒、移動本初子午線以及定期更新時區。
- 這場辯論突顯了時間管理的複雜性和潛在問題，例如系統同步問題、對軟體的影響，以及像協調世界時(UTC)和國際原子時(TAI)這樣的時間標準的歷史背景。
- 試圖通過消除跳轉來優化 AArch64 組合語言內部迴圈，結果由於
bl(帶鏈接的分支)和 ret(返回)配對不匹配，導致分支預測器混亂，性能反而降低了 4 倍。
- 「將
ret 替換為 br x30(分支到暫存器)解決了性能問題，並且進一步的優化，包括內聯和使用 SIMD(單指令多資料)指令，實現了顯著的速度提升。」
- 最終優化的 SIMD 版本運行時間為 94 奈秒，大約比原始程式快 8.8 倍，這突顯了避免非對稱分支和利用 SIMD 以提升效能的重要性。
- 這篇文章展示了一段優化的程式碼，該程式碼在 94 奈秒內對 1024 個 32 位元浮點數的陣列進行求和，強調了由於快取使用而帶來的效率。
- 它討論了分支預測和 CPU 架構對性能的重要性，以及浮點運算的複雜性和確保結果確定性的問題。
- “包含了對 Raymond Chen 過去工作的引用以及用戶對 SIMD(單指令多資料流)指令、編譯器優化和歷史 CPU 行為的評論。”
- 「根據 Google 2024 年環境報告，其碳排放量相比 2019 年增加了近 50%，這對其 2030 年達成淨零排放的目標構成挑戰。」
- 排放量的增加主要是由於數據中心的能源消耗增加和由人工智慧進步所驅動的供應鏈排放，2023 年數據中心的電力消耗增加了 17%。
- 「儘管面臨這些挑戰，Google 仍致力於透過高效的基礎設施和減少排放來降低其環境影響，這也是其他科技公司如 Microsoft 因 AI 需求而面臨的挑戰。」
- 「Google 的碳排放量自去年以來增加了 13%，主要原因是數據中心的能源消耗增加以及供應鏈的排放。」
- 「與2019年相比，排 放量增加了48%，但這一增長並不完全歸因於人工智慧，儘管有些標題暗示如此。」
- 「多年間排放量的增加是逐漸的，而人工智慧對這一增長的具體影響仍不明確。」
- 「這篇文章深入探討了Transformer模型，該模型使用注意力機制來提升訓練速度和性能，在特定任務中超越了Google神經機器翻譯模型。」
- Transformer 模型在論文《Attention is All You Need》中有詳細介紹，並在 TensorFlow(Tensor2Tensor 套件)和 PyTorch(哈佛 NLP 指南)中有實現，且被 Google Cloud 推薦用於其 Cloud TPU 服務。
- 該模型的架構包括編碼和解碼元件，並具有自注意力和多頭注意力層，使其能夠專注於輸入的相關部分，從而提高翻譯的準確性。
- 「Jay Alammar 所著的《The Illustrated Transformer》因其對原始 Transformer 架構的逐步解說而備受讚譽。」
- 「若要視覺化像 GPT-3 這樣的僅解碼器架構中的資訊流，建議使用 bbycroft.net。」
- 用戶建議參考哈佛大學自然語言處理網站上的註解代碼，以更深入了解變壓器模型，強調理解注意力機制等底層原理的重要性。
- 「巴西國家數據保護局已禁止Meta使用來自巴西的數據來訓練其人工智慧系統，理由是可能對基本權利構成風險。」
- Meta 更新的隱私政策允許使用公開貼文進行 AI 訓練，但這不符合巴西的法規，導致了這項限制。
- 「Meta 必須在五天內遵守此裁決，否則將面臨每日罰款，這反映了在歐洲看到的類似抵抗情況，而在美國，使用公共數據進行的 AI 訓練仍在繼續。」
- 巴西的數據監管機構因隱私問題禁止Meta使用數據來訓練AI模型，這突顯了在AI訓練中關於數據使用和智慧財產權的持續辯論。
- 有些人提出一個妥協方案，允許使用公開可用的數據，但前提是所產生的 AI 模型必須公開，儘管道德問題和用戶數據潛在的濫用仍然存在。
- 考量到數據審計和管轄權挑戰的複雜性，這類規範的有效性和執行力正受到審視。
- “蘋果將通過新的人工智慧合作夥伴關係，獲得在OpenAI董事會中的觀察員角色，強調蘋果用戶基礎的戰略價值。”
- 儘管沒有投資或支付 GPT-4 API 調用費用，Apple 確保其 AI 夥伴的穩定性，同時 OpenAI 也能進入一個有利可圖的市場。
- 這項合作強調了對科技產業的更廣泛影響以及 AI 公司之間的競爭動態。
- Sonar，一款程式碼品質工具，難以跟上新語言語法的變化，這讓開發者感到沮喪，尤其是使用 Kotlin 的開發者。
- 預設的 Sonar 設定經常強迫進行不必要的程式碼修改，而自訂規則或允許例外並不友善，特別是在緊迫的期限下。
- 改進建議包括為規則覆蓋設置使用者角色並通知管理員、通過群體共識進行覆蓋，以及設立社群討論串來討論規則問題。
- 「Sonar，一款代碼質量和安全工具，因為對例外情況需要進行大量的說明，特別是在緊迫的期限下，讓一些使用者感到沮喪。」
- 「主要問題源自於組織和溝通問題，而非工具本身，用戶提到在重構過程中失去了程式碼覆蓋率的信用，並且需要使用變通方法。」
- 「雖然 Sonar 對許多人，特別是初級和高級工程師，有很大的幫助，但其對建置時間的影響以及管理層所施加的嚴格性是常見的批評。」
- 一種新的表觀遺傳編輯器已被開發出來，用於靜默特定基因，可能通過針對單一基因來預防疾病。
- 「喬治·丘奇的基因剔除清單中值得注意 的基因包括 MSTN(促進瘦肌肉生長)、SCN9A(對疼痛不敏感)和 PCSK9(降低冠狀動脈疾病風險)。」
- 「雖然前景看好，但基因治療的複雜性也顯現出來，有些特徵是多基因的，並且需要考慮環境因素。」
- EF Education-EasyPost 主廚 Owen Blandy 展現了靈活應變的能力，這是職業自行車運動中的關鍵特質。
- 現代自行車隊投資於客製化餐車、營養應用程式和數據驅動的餐飲計劃，並使用人工智慧來為每位車手量身定制飲食。
- 車隊遵循每日五餐計劃，重點在於高碳水化合物和蛋白質，騎行中的補給包括能量棒、能量膠和傳統食物如米糕。
- 職業自行車隊在營養方面的策略已經有了顯著的進步，強調簡單、清淡調味的餐點，並搭配新鮮香草和柑橘類水果。
- 「騎士在訓練期間使用血糖監測裝置來優化營養，儘管這些裝置在比賽期間被禁止，這突顯了個人化營養的重要性。」
- 「各隊面臨後勤挑戰，例如取得足夠的冰塊以及仔細 管理飲食以防止抽筋等問題，儘管禁藥問題仍然存在，但由於嚴格的檢測和監控，情況已不如以往嚴重。」
- 一位擁有十年經驗的資深全端網頁軟體工程師正在尋求轉職為專業人工智慧職位的建議。
- 該個人在程式設計、數學和計算機科學方面有堅實的基礎，但預計在某些人工智慧領域需要從頭開始學習。
- 「他們一直在自學人工智慧(AI)、機器學習(ML)和深度學習，並尋求其他有類似職業轉換經驗者的見解。」
- 「許多專業人士已成功從網頁開發轉職到人工智慧/機器學習的職位，通常是透過利用現有技能並通過課程和自學來學習新技能。」
- 關鍵策略包括以軟體工程師的身份加入 AI 團隊、使用現有的 AI API，並逐步提升 AI/ML 技術技能。
- “實用的建議包括參加像 Fast AI 這樣的專業課程、參與開源 AI 專案，以及建立強大的作品集來展示在 AI/ML 方面的能力。”