कई कमेंट करने वालों ने “Russian keyboard install” के विचार में रुचि दिखाई, और कुछ ने इसे वास्तव में install करने या registry में बदलाव करने की कोशिश भी की।
एक उपयोगकर्ता ने 14 भाषाएँ install कीं, लेकिन disk space की बर्बादी को लेकर चिंता जताई।
कुछ लोगों ने इसे 'Russian hackers को चकमा देने का आसान बचाव' माना।
💬 2. चिंता और संशय
कई लोगों ने चिंता जताई कि यह तरीका सिर्फ अस्थायी जुगाड़ है, और hackers जल्द ही इसे bypass कर सकते हैं।
उदाहरण: अगर keyboard का वास्तविक उपयोग, हाल का बदलाव आदि check किया जाए, तो इस defensive trick को बेअसर किया जा सकता है।
यह आलोचना भी थी कि “language settings से सुरक्षा पाने की कोशिश करना, hackers के सामने अपनी कमजोरी उजागर करने जैसा है।”
💬 3. वैकल्पिक सुझाव और तकनीकी चर्चा
कुछ लोगों ने कहा कि system को virtual machine (VM) environment जैसा दिखाकर धोखा देना भी एक तरीका हो सकता है।
यह भी बताया गया कि system का time zone, IP, keyboard usage history जैसी कई ‘localization checks’ malware द्वारा इस्तेमाल की जा सकती हैं।
कुछ ने सुझाव दिया कि Wireshark जैसे security tools के निशान छोड़ दिए जाएँ, ताकि malware उसे analysis environment समझ ले।
💬 4. ऑपरेटिंग सिस्टम पर बहस
Windows की security कमजोरियों पर काफी आलोचना हुई। कुछ ने Mac या Linux पर जाने की वकालत भी की।
यह शिकायत भी सामने आई कि “Windows में बहुत सारे security holes हैं, और कंपनियाँ इसे सिर्फ पैसे की वजह से इस्तेमाल करती रहती हैं।”
वहीं, इसके जवाब में यह भी कहा गया कि Mac भी पूरी तरह सुरक्षित नहीं है; बस उसका usage कम होने से वह comparatively कम target बनता है।
💬 5. अन्य राय
कुछ लोगों ने बताया कि Russian keyboard install करने के बाद login में समस्या आई।
यह संशय भी था कि अगर keyboard bypass का यह तरीका आम हो गया, तो hackers उल्टा इसका फायदा उठा सकते हैं।
आखिर में, एक उपयोगकर्ता ने कड़वाहट के साथ कहा कि “क्या अब वह दौर आ गया है जब हमें hackers से बचने के लिए hackers को खुश रखना पड़े?”
आज मैंने जो पोस्ट लिखी, उसका नज़रिया भी काफ़ी हद तक इसी सामग्री जैसा है.
आख़िरकार, मुख्य बात यह थी कि AI के ज़रिए उत्पादकता बढ़ाई जाए और घटी हुई स्थिरता को बेहतर बनाने वाली संगठनात्मक संरचना में बदलाव किया जाए.
इस सारांश पोस्ट में slowdown ending और race ending से जुड़ा विवरण छोड़ा गया है। बाद में इन दो दिशाओं के अनुसार और भी सामग्री है, इसलिए अंदर जाकर पढ़ने की सलाह दूंगा।
जब on-prem पर graphics card खरीदकर इस्तेमाल करने या cloud में GPU किराए पर लेने वाले scenario के साथ simulation किया था, तब लगा था कि यह बहुत महंगा है
लेकिन लगता है कि scale की economy हासिल हो जाए तो यह काफ़ी हद तक किया जा सकता है।
संदर्भ के लिए, मॉडल डेवलपमेंट करते समय इसे mlx में port करना पड़ने का बोझ भी है, और mps को activate करने पर भी अनुभव के हिसाब से computation बस CPU से थोड़ा ही तेज़ लगता है, इसलिए अभी भी यह असुविधाजनक है।
कई लोगों की राय है कि यह खास नहीं है, लेकिन मुझे लगा कि यह AR के साथ बहुत अच्छी तरह फिट बैठेगा।
Apple के नज़रिए से, एक बार यह फैसला कर लेने पर वे इसे काफ़ी लंबे समय तक बनाए रखेंगे, और लगता है कि इसे इस तरह बनाया गया है कि जल्द आने वाले Apple Glass और Vision Pro की अगली प्रोडक्ट लाइन तक सबको सपोर्ट कर सके।
stage 1 में signals है, लेकिन आधिकारिक रिलीज़ होने में अभी काफ़ी समय लगने वाला लगता है।
MCP सर्वर के responses में अक्सर कोई तय schema नहीं होता, और वे natural language में होते हैं.
इस natural language response को LLM के बिना programmatically process करना मुश्किल होगा.
https://hi.news.hada.io/topic?id=21726
यह लेख इससे संबंधित है।
n8n की तुलना में इस्तेमाल किया जा सकता है क्या, यह देखने गया था.. लेकिन इसकी नवीनतम रिलीज़ 2024 की है।
💬 1. इस ट्रिक पर प्रतिक्रिया
💬 2. चिंता और संशय
💬 3. वैकल्पिक सुझाव और तकनीकी चर्चा
💬 4. ऑपरेटिंग सिस्टम पर बहस
💬 5. अन्य राय
वीडियो में मुश्किल बिंदुओं और जिन परेशानियों का सामना करना पड़ा, उन सभी का ज़िक्र किया गया है। धन्यवाद।
17 घंटे, वाह... कमाल है।
इसे ध्यान में रखकर जब सर्विस बनाऊँगा तो बहुत मदद मिलेगी। धन्यवाद।
हालाँकि, एक बात पूछना चाहता हूँ—इसे करते समय क्या कोई मुश्किलें या दिक्कतें आई थीं? (अभी तक वीडियो नहीं देख पाया हूँ.. जल्द ही देखूँगा.)
सही है। बस सर्च करके देखें तो भी आर्टिकल्स लगभग सब
aeo vs. geo vs. seoइसी तरह के हैं।आज मैंने जो पोस्ट लिखी, उसका नज़रिया भी काफ़ी हद तक इसी सामग्री जैसा है.
आख़िरकार, मुख्य बात यह थी कि AI के ज़रिए उत्पादकता बढ़ाई जाए और घटी हुई स्थिरता को बेहतर बनाने वाली संगठनात्मक संरचना में बदलाव किया जाए.
https://softycho.co/57
इस सारांश पोस्ट में slowdown ending और race ending से जुड़ा विवरण छोड़ा गया है। बाद में इन दो दिशाओं के अनुसार और भी सामग्री है, इसलिए अंदर जाकर पढ़ने की सलाह दूंगा।
जब on-prem पर graphics card खरीदकर इस्तेमाल करने या cloud में GPU किराए पर लेने वाले scenario के साथ simulation किया था, तब लगा था कि यह बहुत महंगा है
लेकिन लगता है कि scale की economy हासिल हो जाए तो यह काफ़ी हद तक किया जा सकता है।
संदर्भ के लिए, मॉडल डेवलपमेंट करते समय इसे mlx में port करना पड़ने का बोझ भी है, और mps को activate करने पर भी अनुभव के हिसाब से computation बस CPU से थोड़ा ही तेज़ लगता है, इसलिए अभी भी यह असुविधाजनक है।
खैर। सीधे CUDA का इस्तेमाल करने का मौका आएगा भी या नहीं, पता नहीं। खासकर कोरिया में।
अभी alpha में है, लेकिन अच्छा है..
अच्छी जानकारी के लिए धन्यवाद।
अरे.. यह बात मुझे पता ही नहीं थी..
SaaS की तैयारी कर रहा/रही हूँ.. धन्यवाद.. ^^;
मुझे संदेह था कि क्या LLM से monetization किया जा सकता है, लेकिन यह सकारात्मक है, यह देखकर हैरानी हुई।
हाँ, इसलिए मैंने उसकी पूजा की।
चिकन गेम किए बिना भी कमाई हो रही है, तो पैसा जलाना बेवकूफ़ी है। यह तो इंडस्ट्री लीडर्स की आम राय है कि LLM के पास कोई moat नहीं है।
जब बाकी लोग पैसे खर्च करके chicken game की तरह language model बना रहे थे
सिर्फ Apple ही ऐसा हाई-एंड glass UI बना सकता है
नमन है, GOAT
कई लोगों की राय है कि यह खास नहीं है, लेकिन मुझे लगा कि यह AR के साथ बहुत अच्छी तरह फिट बैठेगा।
Apple के नज़रिए से, एक बार यह फैसला कर लेने पर वे इसे काफ़ी लंबे समय तक बनाए रखेंगे, और लगता है कि इसे इस तरह बनाया गया है कि जल्द आने वाले Apple Glass और Vision Pro की अगली प्रोडक्ट लाइन तक सबको सपोर्ट कर सके।