本頁導覽
LWN.net 報導，蘋果 M1/M2 GPU 驅動程式由 Rust 開發，已達到 OpenGL 4.6 和 Vulkan 1.3 的相容性，為蘋果硬體提供了先進的圖形功能。- Alyssa Rosenzweig 在 2024 年的 X.Org 開發者大會上討論了驅動程式開發的創新解決方案，例如模擬細分著色器和利用 OpenCL 提升效能。- 現在這些驅動程式支援各種 DirectX 版本，使得《傳送門》和《電馭叛客 2077》等遊戲可以在蘋果裝置上運行，這得益於 Asahi Linux 專案的貢獻以及虛擬化技術來解決硬體限制。
蘋果 M1/M2 GPU 驅動程式的更新強調了對支援這些晶片的承諾，儘管由於硬體文件有限而面臨挑 戰。
關於 MacBook 的可修復性和成本存在爭議，一些使用者偏好 ThinkPad，因為其耐用性和與 Linux 的相容性。
Alyssa Rosenzweig 對開源驅動程式的貢獻受到肯定，這突顯了在像 Apple 這樣的封閉平台上開源計畫的潛力。
Pixelmator 團隊即將加入 Apple，受到 Apple 對設計和性能重視的激勵，目前正等待監管機構的批准。
「此次收購旨在擴大 Pixelmator 的影響力，目前對 Pixelmator Pro、Pixelmator for iOS 和 Photomator 應用程式沒有立即的變更計畫。」
團隊感謝用戶在過去 17 年的支持，並期待未來的更新。
蘋果公司已收購了 Pixelmator，一款因其與蘋果生態系統的整合而備受推崇的影像編輯應用程式，這引發了用戶的複雜反應。- 用戶擔心這次收購會像蘋果先前收購 DarkSky 一樣，導致該應用程式的停用，並擔心 Pixelmator 會變成訂閱制服務。- 這次收購可能顯示蘋果有意擴展其專業應用程式產品，可能將自己定位為創意軟體市場中 Adobe 的競爭對手。
「等待到八年級」承諾鼓勵家長延遲給予孩子智慧型手機，直到八年級之後，旨在保護他們免受分心和潛在危險的影響。超過 82,000 名家長已經加入，像是康乃狄克州費爾菲爾德等社區看到顯著的參與，顯示出該倡議的增長勢頭。該承諾要求至少有 10 個來自孩子年級和學校的家庭承諾，並提供管理智慧型手機使用和建立健康界限的資源。
「『等到八年級』倡議呼籲家長推遲給孩子智能手機的時間，直到他們完成八年級，通常在13至14歲左右。這項運動正在獲得支持，因為家長和學校認識到智能手機的潛在負面影響，包括成癮和社交挑戰。為了減輕這些問題，一些家長選擇基本手機或具有有限功能的智慧手錶等替代方案，旨在減少同儕壓力並促進兒童更健康的科技使用。」
「Physical Intelligence(π)已推出 π0，一種通用型機器人策略，旨在透過從圖像、文字和動作等多樣化數據來源學習來增強人工物理智能。π0 能夠控制各種機器人，並以最少的數據適應新任務，使用一種新穎的架構來 輸出靈巧的運動指令，在如摺疊衣物或組裝盒子等複雜任務中表現出色。π0 在最大的機器人互動數據集上進行訓練，在零樣本評估中超越現有模型，顯示出未來在機器人基礎模型方面的重大潛力，公司正在尋求合作並招聘以擴展這些能力。」
討論的重點在於人工智慧和機器人的未來，特別是它們在自動化家務如摺衣服中的角色，這可能會釋放出更多時間供個人活動使用。- 人們對於自動化的社會影響感到擔憂，包括潛在的工作取代和不平等加劇，這引發了關於在人類角色在機器主導的未來中的問題。- 對話中提出了一種可能的文化和技術革命，當自動化滿足基本需求時，人類可以專注於創造力和休閒，但也強調了失去人類目的的恐懼。
嵌入技術是一種機器學習技術，將文本轉換為數值陣列，允許進行數學比較，並在大規模上揭示文本之間的關聯。這項技術可以顯著提升技術寫作，通過促進相關內容的高效發現，並改善文件網站上的推薦系統等功能。隨著嵌入技術變得更加易於取得和普及，通過 API 分享它們可能會帶來創新的應用，提供一種具成本效益且強大的工具來改善技術文件。
AI 中的嵌入技術透過啟用模糊搜尋來增強搜尋能力，這比傳統的搜尋方法更有效。它們被用於尋找相關的 git 提交和分類數據等任務，儘管對於其在語義理解中的效用和限制存在不同意見。儘管對其有效性存在爭論，嵌入技術在改善資訊檢索和發現方面具有潛力，特別是在與其他 AI 工具整合時。
一種新的牙科詐騙涉及拔除健康牙齒以販售昂貴的植牙，這些植牙可能並不需要，這在牙科行業中引發了倫理問題。
專家警告，有些牙醫優先考慮植牙而非保留自然牙齒，導致不必要的手術和潛在的併發症。
私募股權擁有的牙科連鎖店的興起加劇了對為了盈利而過度治療的擔憂，訴訟聲稱診所施壓患者進行不必要的牙科治療。
一種新的牙科詐騙出現，健康的牙齒被拔除以販售昂貴的假牙，這引發了對不道德行為的擔憂。
建議患者對於擁有豪華辦公室的牙醫保持謹慎，因為他們可能會建議不必要的程序以抵消高昂的營運成本。
這個問題並不僅限於牙科，因為在其他醫療領域也存在類似對不必要治療的擔憂，這促使人們建議尋求第二意見。
「據報導，在維爾吉納的一座皇家墓中發現了一件被認為屬於亞歷山大大帝的長袍，這一發現引發了關於此主張學術有效性的辯論。」
對於將遺骸鑑定為歷史人物如腓力二世和克麗奧佩脫拉的看法受到質疑，有人認為可能是巧合影響了結論。
這項發現強調了考古學中的挑戰，因為假設通常是在有限的證據下提出的，這導致對此類主張的確定性存在不同的意見。
一項新規定要求，只有在公司有意填補該職位並將回應所有應徵者的情況下，才能發布職缺，並需包含如遠端(REMOTE)或現場(ONSITE)等地點資訊。
只有招聘公司，而非招聘中介或求職網站，才被允許發布，每家公司限發一則，較不知名的公司必須提供說明。
鼓勵求職者使用特定網站進行求職搜尋，並參考像是「誰想被聘用？」和「自由工作者？尋找自由工作者？」等討論串以獲取機會。
這篇文章列出了在 2024 年 11 月招聘各種工程職位的公司清單，並新增了一項規定，要求公司回覆所有應徵者並具體說明工作地點的詳細資訊。
職位提供於多個地點，包括現場、遠端和混合選項，遍及美國、歐洲及其他地區，滿足各種工程和技術職位的需求。
這篇文章強調公司直接招聘，不包括招聘公司或求職網站，並鼓勵有興趣的人如果找到合適的職位，應直接申請。
「Oasis 是第一款即時、開放世界的 AI 生成電子遊戲，使用 Decart 的推理引擎來處理用戶輸入並創建遊戲內容，而不依賴傳統的遊戲引擎。」
該遊戲採用一個500M參數模型，利用空間自編碼器和潛在擴散骨幹，兩者皆基於Transformer，以確保快速推理並生成每秒20幀。
Oasis 的程式碼和即時示範已經發布，展示了其處理複雜遊戲機制和多樣化設定的能力，未來的改進將著重於影片品質和擴展性。
「Oasis: A Universe in a Transformer」是一個技術展示，呈現了一個類似於 Minecraft 的 AI 生成遊戲環境，並強調了當前的限制，如缺乏物體持久性和高推理成本。
該專案的目標是讓創作者能夠使用 AI 開發新世界，簡化動態遊戲環境的創建和互動。
這次示範引發了關於訓練數據倫理使用以及人工智慧在遊戲產業中潛在應用的討論。
線上會議，如即將舉行的 HYTRADBOI，正在重新思考傳統形式，以更適合數位環境，專注於協調、精煉和偶然性，而不是模仿面對面的活動。
HYTRADBOI 強調簡短且引人入勝的演講，並使用 Zulip 進行 深入討論，以增強參與者的互動和參與感。
這場會議旨在包容且易於參加，提供免費門票給全球觀眾，突顯了線上活動的經濟實惠性和廣泛覆蓋範圍。
「線上會議常因技術問題和互動機會有限而被批評缺乏面對面活動中的人脈建立和個人互動。」
儘管有這些缺點，線上會議仍能提供更廣泛的受眾更大的可及性，並且仍能傳遞有價值的內容。
線上會議的成功很大程度上取決於其組織方式和參與者的具體目標。
Apple 在從 macOS Ventura 更新到 Sonoma 時會自動啟用 iCloud 鑰匙圈，即使之前已停用也會將密碼上傳到 iCloud。- 使用者反映停用 iCloud 鑰匙圈並不會從 Apple 的伺服器中刪除資料，這引發了隱私問題。- Apple 的支援文件缺乏有關從 iCloud 刪除鑰匙圈資料的指導，但使用行動裝置管理(MDM)設定檔可以防止 iCloud 鑰匙圈的自動啟用。
使用者對於 Apple 將密碼上傳到未經授權的裝置表示擔憂，強調了不必要的雲端儲存和用戶控制減少的問題。
儘管聲稱提供端到端加密，像蘋果和微軟這樣的科技公司推行的遠端管理趨勢被視為削弱了使用者的自主權。
該用戶主張應具備輕鬆停用自動同步功能的能力，以維持對個人資料的控制。
Org mode 是一種強大的標記語言，用於 Emacs 中的記事和文件生成等任務，提供比 Markdown 更多的功能。
Org mode 的主要功能包括標題、文字樣式、連結、清單、LaTeX 支援、引言、逐字文本、原始碼、表格和圖片。
「Org 模式的匯出選項包括 Emacs 和 Pandoc，儘管 Pandoc 存在一些限制。」
Org Mode 是 Emacs 中一個強大的工具，用於組織筆記和任務，具有用於連結術語的 Radio Targets，並可與 Howm-mode 和 org-roam 等工具整合。使用者討論了 Org Mode 在改善組織和生產力方面的好處，同時也提到了如行動裝置相容性等挑戰，並探索了 Logseq 和 Beorg 等替代方案。這段對話突顯了 Org Mode 的靈活性、整合能力，以及大型語言模型(LLMs)增強 可用性的潛力，有些使用者尋求更便攜的解決方案，而另一些則重視其與 Emacs 的深度整合。
《自己動手做》是一本數位書籍，收錄了來自全球創作者的超過 1000 個自製 (DIY) 專案。每個專案都附有其原始網站的連結，提供完整的資源以供複製。這本書的主要目標是激勵讀者開始自己的創意專案。
Make It Yourself 是由 n-o-d-e 提供的一個開源專案，提供 DIY 科技和改裝專案的 PDF 目錄，並連結到外部網站以獲取指導說明。
使用者建議製作 HTML 版本以提高無障礙性和便於更新，同時也有些人對印刷版本感興趣，以作為靈感來源。
該專案因其插圖和專案編輯而受到讚譽，但對外部連結的持久性和維護提出了擔憂。
「TokenFormer 提出了一種創新的方法來擴展 Transformer 模型，通過將模型參數視為標記，從而實現高效的擴展而無需重新訓練。此方法顯著降低了計算成本，並能將模型從 1.24 億個參數擴展到 14 億個參數，同時保持與傳統 Transformer 相當的性能。該研究提供了公開可用的程式碼和模型，為機器學習的進一步探索和應用提供了一個可及的資源。」
TokenFormer 提出了一種創新的方法，透過注意力機制將權重矩陣分解來擴展 transformer，允許模型大小逐步增加。此方法以其簡單性和有效性著稱，提供了類似於查詢向量資料庫的幾何詮釋。該方法可能會透過增強權重集之間的模組化和相容性來革新 transformer 的功能，並為模型擴展和微調提供新的視角。