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the many ways AI is making humans less productive #1:
- I have to prove I am human when visiting website
- websites are generally slower because they need to check if my browser is an AI bot
- I spent time every week now, restarting services affected by AI scraping bots
And I am not even using AI
An interesting project: let the AI squash and reword the commits
These fake video can still be spotted on few details, but they start to feel real
Cela ne sent pas bon pour les futurs investissements déraisonnable.
Comme pour toute bulle d'investissement, seule les applications éprouvées continueront d'être financées.
The books were once criticized similarly to AI now.
Saying no to AI is a luxury too. You have to be able to.
AI is not good now: https://github.com/dotnet/runtime/pull/115733
Thus, the general expectation is that AI implies, at the very least, software that consistently and reliably outperforms a human expert at any task in any given field it claims to be proficient in.
The paper in question: https://aclanthology.org/2023.findings-acl.426.pdf
Gzip output could be used as input for LLMs. They won't be "Large" in this case and this is a perfect fit for less ressource consumption.
(via https://nicolas-delsaux.hd.free.fr/Shaarli/shaare/kyvTdw)
L'organisation non-gouvernementale Noyb travaille bien à faire respecter le RGPD.
ce combat porte essentiellement sur la question de savoir s'il faut demander le consentement des gens ou simplement prendre leurs données sans leur consentement
Meta a commenté:
L'entreprise a ajouté : « les recours en série de noyb font partie d'une tentative d'une minorité bruyante de groupes activistes de retarder l'innovation en matière d'IA dans l'UE, ce qui nuit en fin de compte aux consommateurs et aux entreprises qui pourraient bénéficier de ces technologies de pointe ».
Les LLM ne sont pas assez efficace sur des tâches spécifiques et consomment trop de ressources. En ce moment, il y a aussi le retour d'autres types d'algorithmes. Ces algorithmes peuvent être associés mais n'ont pas besoin de LLM.
En revanche, les SLM et les réseaux de neurones vont continuer à être utilisé, puisqu'ils ont des utilités spécifiques.
Vibe coding does not mean “using AI tools to help write code”. It means “generating code with AI without caring about the code that is produced”.
Application SDKs provide services to use the customer's bandwidth. Companies sell these services for web scraping. The client's hardware is then the proxy. The client is a one of "millions of rotating, residential and mobile IP addresses". So it's lying to the end user too. The one whose equipment is used
without agreement, for purposes unknown to them.
Jan Wildeboer thinks most AI companies rely on these proxy services to scrap the web.
So these companies (assuming AI) are definitely doing shady stuff.
it’s amusing to consider how complicated modern software systems are that the developers themselves don’t know everything about them
40% plus susceptibles de contenir des clés d'API, des mots de passe ou des jetons.
Dommage qu'on ne connaisse pas plus en détail la manière dont l'étude a été effectuée.
Et Mayur Upadhyaya d'ajouter : « Les meilleures pratiques telles que la rotation des clés, la mise en oeuvre de jetons à courte durée de vie et l'application de la règle du moindre privilège sont bien comprises mais difficiles à maintenir à l'échelle d'une organisation ». Selon lui, les entreprises devraient chercher à mettre en place des garde-fous plus solides, comme des outils d'analyse automatisés, une surveillance proactive du code et un meilleur accompagnement des développeurs.