Show HN: शोध पत्रों के लिए HackerNews

 (papertalk.xyz)
2 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2024-05-25 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें

AI डेवलपरों की रोज़मर्रा की ज़िंदगी को कैसे बदल रहा है

  • आज के कोड से कल की सिम्फनी तक: 2030 तक डेवलपरों के दैनिक जीवन का AI रूपांतरण
    • AI डेवलपरों के रोज़मर्रा के कामों को ऑटोमेट और ऑप्टिमाइज़ करता है, जिससे वे अधिक रचनात्मक कार्यों पर ध्यान दे सकें।
    • कोड लिखना, डिबगिंग, टेस्टिंग जैसे दोहराए जाने वाले काम AI संभालता है, जिससे डेवलपर उच्च-स्तरीय समस्या-समाधान पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।
    • AI टूल्स की प्रगति के कारण डेवलपरों की उत्पादकता और दक्षता में बड़ी बढ़ोतरी होने की उम्मीद है।

AI/ML आधारित Wi-Fi रेडियो

  • AI/ML-परिभाषित Wi-Fi रेडियो की ओर: अवलोकन, चुनौतियाँ और रोडमैप
    • AI और मशीन लर्निंग का उपयोग करने वाले Wi-Fi रेडियो के विकास की दिशा और चुनौतियों का अवलोकन।
    • लक्ष्य नेटवर्क परफॉर्मेंस को ऑप्टिमाइज़ करना और यूज़र अनुभव को बेहतर बनाना है।
    • भविष्य के तकनीकी विकास के लिए एक रोडमैप प्रस्तुत किया गया है।

आर्थिक मॉडल प्रिडिक्टिव कंट्रोल

  • सीख-आधारित Koopman operator का उपयोग कर जल-शोधन प्रक्रियाओं का कुशल आर्थिक मॉडल प्रिडिक्टिव कंट्रोल
    • जल-शोधन प्रक्रियाओं की दक्षता बढ़ाने के लिए सीख-आधारित Koopman operator का उपयोग करने वाली आर्थिक मॉडल प्रिडिक्टिव कंट्रोल विधि प्रस्तावित की गई है।
    • यह मौजूदा नियंत्रण विधियों की तुलना में अधिक सटीक और कुशल नियंत्रण संभव बनाती है।
    • जल-शोधन प्रक्रियाओं में लागत घटने और परफॉर्मेंस बेहतर होने की उम्मीद है।

बड़े भाषा मॉडलों की मेटाकॉग्निटिव क्षमता

  • बड़े भाषा मॉडलों की मेटाकॉग्निटिव क्षमता: गणितीय समस्या-समाधान में एक अध्ययन
    • बड़े भाषा मॉडल (LLM) की मेटाकॉग्निटिव क्षमता को गणितीय समस्या-समाधान में लागू करने वाला शोध।
    • यह जांचता है कि क्या LLM समस्या-समाधान की प्रक्रिया में अपनी त्रुटियों को पहचान और सुधार सकते हैं।
    • बेहतर मेटाकॉग्निटिव क्षमता वाले LLM अधिक जटिल समस्याओं के समाधान में उपयोगी हो सकते हैं।

कॉर्पोरेट जिम्मेदार AI शोध की सीमाएँ

  • कॉर्पोरेट जिम्मेदार AI शोध की संकीर्ण गहराई और व्यापकता
    • कई बार कंपनियों का AI शोध जिम्मेदारी और नैतिकता को पर्याप्त रूप से ध्यान में नहीं रखता।
    • शोध की गहराई और व्यापकता सीमित होती है, और कई मामलों में सामाजिक जिम्मेदारी पूरी नहीं होती।
    • अधिक व्यापक और जिम्मेदार AI शोध की आवश्यकता है।

ओपन सोर्स AI मूल्यांकन टूल

  • ओपन सोर्स AI मूल्यांकन: AI विश्लेषण टूल्स का प्रसार, प्रतिस्पर्धी मॉडलों की प्रतिकृति और Zhousidun dataset
    • विभिन्न ओपन सोर्स AI मूल्यांकन टूल्स के उभरने और उनके उपयोग की चर्चा।
    • ऐसे टूल्स विकसित किए गए हैं जो प्रतिस्पर्धी मॉडलों की प्रतिकृति बनाकर उनकी तुलना कर सकते हैं।
    • Zhousidun dataset का उपयोग कर AI परफॉर्मेंस मूल्यांकन के उदाहरण प्रस्तुत किए गए हैं।

भूकंप और राष्ट्र की संपदा

  • भूकंप और राष्ट्र की संपदा: Chile और New Zealand के मामले
    • भूकंप का राष्ट्रीय अर्थव्यवस्था पर प्रभाव का विश्लेषण।
    • Chile और New Zealand के उदाहरणों के माध्यम से भूकंप के बाद आर्थिक पुनर्प्राप्ति की प्रक्रिया का अध्ययन।
    • प्राकृतिक आपदाओं के दीर्घकालिक आर्थिक प्रभाव को समझने में मदद मिलती है।

भौतिकी-सचेत hand-object interaction denoising

  • भौतिकी-सचेत hand-object interaction denoising
    • हाथ और वस्तु के बीच की इंटरैक्शन में उत्पन्न शोर को भौतिकी-आधारित तरीके से हटाया जाता है।
    • अधिक सटीक इंटरैक्शन मॉडलिंग के जरिए virtual reality और robotics जैसे क्षेत्रों में इसका उपयोग संभव है।
    • इंटरैक्शन की स्वाभाविकता और सटीकता में सुधार की उम्मीद है।

Arithmetic Brownian Motion के तहत विकल्पों का risk-neutral valuation

  • Arithmetic Brownian Motion के तहत विकल्पों का risk-neutral valuation
    • Arithmetic Brownian Motion मॉडल का उपयोग कर विकल्प मूल्यांकन की विधि प्रस्तावित की गई है।
    • risk-neutral valuation के माध्यम से विकल्प मूल्य निर्धारण की सटीकता में सुधार होता है।
    • यह वित्तीय बाज़ार में options trading के लिए एक उपयोगी टूल प्रदान करता है।

क्या Medallion का वार्षिक चक्रवृद्धि रिटर्न 35% से अधिक है?

  • क्या Medallion का वार्षिक चक्रवृद्धि रिटर्न 35% से अधिक है?
    • Medallion fund का वार्षिक चक्रवृद्धि रिटर्न 35% से अधिक है या नहीं, इसका विश्लेषण।
    • उच्च रिटर्न के कारणों और उसकी स्थिरता की पड़ताल।
    • निवेशकों के लिए महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान करता है।

विवाद-योग्य AI को computational argumentation की आवश्यकता है

  • विवाद-योग्य AI को computational argumentation की आवश्यकता है
    • AI सिस्टम के निर्णयों पर विवाद की संभावना कम करने के लिए computational argumentation आवश्यक है।
    • पारदर्शिता और विश्वसनीयता बढ़ाने के लिए तरीकों का प्रस्ताव किया गया है।
    • यह AI के नैतिक मुद्दों के समाधान में योगदान देता है।

विकेंद्रीकृत वित्त में IT strategic alignment

  • विकेंद्रीकृत वित्त (DeFi) में IT strategic alignment: CBDC और digital currency
    • विकेंद्रीकृत वित्तीय सिस्टम में central bank digital currency (CBDC) और digital currency की भूमिका।
    • IT strategic alignment के माध्यम से दक्षता और सुरक्षा में सुधार किया जा सकता है।
    • DeFi के भविष्य के विकास की दिशा प्रस्तुत की गई है।

AI के उपयोग से healthcare overuse पर काबू

  • AI के उपयोग से healthcare overuse पर काबू: एक प्रायोगिक अध्ययन
    • AI का उपयोग कर स्वास्थ्य संसाधनों के अत्यधिक उपयोग की समस्या का समाधान करने का प्रयास।
    • प्रायोगिक अध्ययन के माध्यम से AI की प्रभावशीलता की पुष्टि की गई है।
    • स्वास्थ्य लागत कम होने और दक्षता बढ़ने की उम्मीद है।

शैक्षिक और पेशेवर परिवेश में AI सहयोगी

  • AI सहयोगी: शैक्षिक और पेशेवर परिवेश में मानव-AI इंटरैक्शन को जोड़ना
    • शिक्षा और पेशेवर परिवेश में AI और मनुष्यों के सहयोग की संभावनाओं का अध्ययन।
    • AI सीखने और कार्य-दक्षता को बढ़ाने के तरीकों का प्रस्ताव करता है।
    • मानव और AI की इंटरैक्शन से बेहतर परिणाम मिलने की उम्मीद है।

उन्नत AI के प्रति सामाजिक अनुकूलन

  • उन्नत AI के प्रति सामाजिक अनुकूलन
    • उन्नत AI तकनीकों के प्रति समाज कैसे अनुकूलित हो सकता है, इस पर अध्ययन।
    • AI के सामाजिक प्रभाव और उसके प्रति प्रतिक्रिया के उपाय प्रस्तुत किए गए हैं।
    • AI और मनुष्यों के सह-अस्तित्व के लिए नीतियों और रणनीतियों की आवश्यकता है।

मानव-AI सहयोगी reinforcement learning systems के design pathways का मानचित्रण

  • मानव-AI सहयोगी reinforcement learning systems के design pathways का मानचित्रण: सर्वेक्षण और वर्गीकरण
    • मानव और AI के सहयोग वाले reinforcement learning systems के design pathways का अध्ययन।
    • विभिन्न डिजाइन तरीकों और उनके फायदे-नुकसान का विश्लेषण।
    • भविष्य के शोध की दिशा प्रस्तुत की गई है।

क्वांटम मशीन लर्निंग के वित्तीय अनुप्रयोग

  • क्वांटम मशीन लर्निंग के वित्तीय अनुप्रयोग
    • quantum computing आधारित मशीन लर्निंग तकनीकों के वित्तीय क्षेत्र में उपयोग के उदाहरण।
    • पारंपरिक वित्तीय मॉडलों की तुलना में तेज़ और अधिक सटीक पूर्वानुमान संभव हैं।
    • वित्तीय बाज़ार में परिवर्तनकारी बदलाव की उम्मीद है।

सतत आर्थिक विकास के मॉडल

  • सतत आर्थिक विकास के मॉडल
    • सतत आर्थिक विकास के लिए विभिन्न रणनीतियाँ और विधियाँ प्रस्तावित की गई हैं।
    • पर्यावरण संरक्षण और आर्थिक वृद्धि को साथ-साथ हासिल करने के उपायों का अध्ययन।
    • सतत विकास के लिए नीतियों और कार्यान्वयन योजनाओं की आवश्यकता है।

मानव-AI सुरक्षा

  • मानव-AI सुरक्षा: generative AI और control systems safety की विरासत
    • generative AI और control systems की सुरक्षा संबंधी चुनौतियों का अध्ययन।
    • मनुष्यों और AI के बीच सुरक्षित इंटरैक्शन के लिए तरीकों का प्रस्ताव।
    • AI सिस्टम की विश्वसनीयता और सुरक्षा बेहतर होने की उम्मीद है।

प्राकृतिक बुद्धिमत्ता और कृत्रिम बुद्धिमत्ता का संगम

  • संकर बुद्धिमत्ता: समस्या-समाधान की दक्षता बढ़ाने के लिए प्राकृतिक बुद्धिमत्ता और कृत्रिम बुद्धिमत्ता का संगम
    • प्राकृतिक बुद्धिमत्ता और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के संयोजन से समस्या-समाधान की दक्षता बढ़ाने पर चर्चा।
    • विभिन्न क्षेत्रों में संकर बुद्धिमत्ता के अनुप्रयोगों के उदाहरण प्रस्तुत किए गए हैं।
    • भविष्य के शोध की दिशा और विकास की संभावनाओं की पड़ताल की गई है।

GN⁺ की राय

  • AI की प्रगति और डेवलपर की भूमिका में बदलाव

    • AI डेवलपरों के दोहराए जाने वाले कामों को ऑटोमेट करके उन्हें रचनात्मक कार्यों पर ध्यान देने में सक्षम बनाता है।
    • डेवलपर AI टूल्स का उपयोग करके उच्च-स्तरीय समस्या-समाधान पर अधिक ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।
    • AI टूल्स की प्रगति से डेवलपरों की उत्पादकता और दक्षता में बड़े सुधार की उम्मीद है।

  • जिम्मेदार AI शोध की आवश्यकता

    • कई बार कंपनियों का AI शोध जिम्मेदारी और नैतिकता को पर्याप्त रूप से ध्यान में नहीं रखता।
    • अधिक व्यापक और जिम्मेदार AI शोध की आवश्यकता है।
    • सामाजिक जिम्मेदारी निभाने वाला AI शोध महत्वपूर्ण है।

  • AI और मानव सहयोग की संभावना

    • AI और मनुष्यों के सहयोग से बेहतर परिणाम प्राप्त किए जा सकते हैं।
    • शिक्षा और पेशेवर परिवेश में AI और मानव सहयोग की संभावनाओं का अध्ययन।
    • AI सीखने और कार्य-दक्षता बढ़ाने के तरीकों का प्रस्ताव करता है।

  • सतत आर्थिक विकास

    • सतत आर्थिक विकास के लिए विभिन्न रणनीतियाँ और विधियाँ प्रस्तावित की गई हैं।
    • पर्यावरण संरक्षण और आर्थिक वृद्धि को साथ-साथ हासिल करने के उपायों का अध्ययन।
    • सतत विकास के लिए नीतियों और कार्यान्वयन योजनाओं की आवश्यकता है।

  • AI सिस्टम की सुरक्षा

    • generative AI और control systems की सुरक्षा संबंधी चुनौतियों का अध्ययन।
    • मनुष्यों और AI के बीच सुरक्षित इंटरैक्शन के लिए तरीकों का प्रस्ताव।
    • AI सिस्टम की विश्वसनीयता और सुरक्षा बेहतर होने की उम्मीद है।

संबंधित पढ़ाई

1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2024-05-25
Hacker News की रायें

  • अगर मैंने इसे सिर्फ 1 मिनट तक बगल से इस्तेमाल होते देखा होता, तो flow कुछ ऐसा होता: पेज पर जाकर comments वाले item ढूँढने की कोशिश की, लेकिन सब 0 Comments दिखा रहे थे; AGI paper के "Comments" पर क्लिक किया, लेकिन वह link नहीं था, इसलिए कुछ नहीं हुआ
    HN में paper title पर क्लिक करने से original link खुलता है, लेकिन इस site पर title discussion page खोलता दिखा
    https://www.papertalk.xyz/papers/2404.10731v1 पर जाकर देखा तो असल में 3 comments थे, लेकिन ऊपर का comment counter फिर भी 0 था, और comments की सामग्री भी test के लिए डाली गई random strings जैसी लगी
    उम्मीद है project लगातार बेहतर होगा और बड़े पैमाने पर बढ़ेगा

    • सिर्फ "0 Comments" ही नहीं, सभी items का 0 points दिखना भी अजीब था। ऐसे में ranking कैसे तय होती है समझ नहीं आता, और HN हर submitted post को default 1 point देता है

  • Comments का tree structure आम तौर पर कुछ top upvoted comments के नीचे ज्यादातर discussion करा देता है, जो scientific discourse के लिए शायद सबसे अच्छा नहीं हो सकता। हालांकि इससे बेहतर क्या होगा, यह नहीं पता
    उलटकर देखें तो papers और journals को एक बहुत high-latency social network की तरह भी देखा जा सकता है, जहाँ replies उन papers के रूप में आते हैं जो उस work को cite करते हैं
    High latency एक feature हो सकती है, और तुरंत बिना ज्यादा सोचे reply करने की क्षमता quality को निश्चित रूप से घटाती है

    • अगर कोई site science history को HN clone style में retrospectively दिखाए, तो बहुत शानदार होगा। जानना चाहूँगा कि इसे बनाने की हिम्मत कौन करेगा
    • बस latest से oldest तक sort कर पाना भी अच्छा होगा
    • सोच रहा हूँ कि इतने professional ढंग से reply करने वाले लोगों को filter कैसे किया जा सकेगा
    • बेहतर तरीका मुझे references, यानी directed graph लगता है

  • Paper posts आखिरकार user-driven हों तो बेहतर लगता है। हालांकि site को bootstrap करने के लिए auto-populate करने का तरीका समझ आता है
    अगर आप किसी छोटे research community का हिस्सा हैं, तो लोगों से वे papers post करने को कहें जिन्हें उन्होंने दिलचस्प पाया, और शुरुआत में scope को उसी community तक सीमित रखना भी अच्छा होगा
    संबंधित Paul Graham interview clip: https://youtu.be/rCkCA1EaoVo?si=R6l9UNDjU0yR-fcL है, और भले ही यह "startup" न हो, मुझे लगता है यह अब भी लागू होता है
    हालांकि paper discussions के लिए यह format अच्छा है या नहीं, इस पर संदेह है। Papers में विस्तार से discuss करने लायक कई छोटे sections होते हैं, जो upvote/downvote से नियंत्रित linear comment format में मुश्किल लगता है

    • मैंने भी यही सोचा था। इसे बेहतर handle करने का तरीका सोच रहा हूँ, लेकिन PDF को सही-सही parse करना मुश्किल होना भी मदद नहीं करता

  • Idea अच्छा है, लेकिन color contrast बढ़े तो अच्छा होगा। चमकीले background पर हल्का gray text पढ़ना बहुत मुश्किल है। Ubuntu पर Firefox इस्तेमाल कर रहा हूँ

    • Contrast improvement की जरूरत है: https://webaim.org/resources/contrastchecker/?fcolor=A6ADBB&...
    • UX अगर बस HN जैसा ही दिखे और सिर्फ orange को किसी दूसरे color से बदल दिया जाए, तो काफी बेहतर लगेगा

  • Scientific publishing का ideal future शायद कुछ ऐसा ही होगा: ज्यादातर results रखने वाला arXiv जैसा database हो, जो जाहिर है कई जगह mirror हो, और इस तरह के कई frontends मौजूद हों
    अब journals नहीं रहेंगे, और journal review की जगह arXiv या similar pages पर वैसी ही organizations की endorsement ले लेगी
    इसे संभव बनाने के लिए जरूरी steps में से एक करने के लिए धन्यवाद

    • खासकर computer science में peer review के quality standards नीचे जा रहे हैं। कई papers पढ़ते-पढ़ते मैंने अक्सर बाद में साफ methodology flaws या ईमानदार न लगने वाली statistics पकड़ी हैं
      सिर्फ एक simple comment section भी होता तो ऐसी चीजें पकड़ना आसान होता
      ऊपर से publication fees और reader charges इतने महंगे हैं, और कहा जाता है कि वह पैसा supposedly detailed peer review process को support करता है, फिर भी बहुत obvious flaws छूट जाते हैं
      Peer review अब भी जरूरी है, लेकिन काश यह ज्यादा public form में हो। मैं कई सालों से average readers के thoughts छोड़ने के लिए एक simple comment section चाहता रहा हूँ

  • आम तौर पर मैं well-known conferences में research papers ढूँढता हूँ। दूसरे fields की conferences search की जा सकती हैं, और programming languages field में SPLASH, ECOOP, PLDI, ICFP जैसी जगहें हैं
    अगर important new papers ढूँढने हैं, तो ऐसी जगहों को देखना चाहिए
    Universities में अक्सर influential papers पर discussion करने वाली "seminar" classes और "reading groups" होते हैं, जिनमें पुराने papers भी शामिल हो सकते हैं। यह site जो करना चाहती है, उससे मिलता-जुलता है, लेकिन offline होता है
    दुर्भाग्य से seminars और reading groups खुद आम तौर पर public नहीं होते, लेकिन कुछ websites public होती हैं, पुराने sites भी बचे रहते हैं, और उनमें paper lists डाली होती हैं
    PL side में r/ProgrammingLanguage subreddit के archives से काफी notable papers मिल सकते हैं, और https://www.cis.upenn.edu/~bcpierce/courses/670Fall04/GreatW... तथा https://github.com/imteekay/programming-language-research?ta... जैसी lists भी search की जा सकती हैं
    अधिक general computer science papers के लिए https://github.com/papers-we-love/papers-we-love भी मिला

  • एक प्रोफेशनल वैज्ञानिक के तौर पर मुझे लगता है कि इसके सफल होने में मुश्किल होगी। रिसर्च का बड़ा हिस्सा कचरा होता है और reproduce नहीं होता
    पिछले 5 सालों में मैंने जो papers पढ़े, उनमें से आधे अक्सर Nature या top-tier journals में न हों तो समय देने लायक भी नहीं थे, और ऐसे journals में भी return on investment छोटा ही था
    किसी paper को ठीक से पढ़ने और समझने के लिए काफी ज्ञान चाहिए। ग्रैजुएट स्कूल में एक paper को सरसरी तौर पर देखने में भी 4–6 घंटे लगते थे
    क्या आप paper के सिर्फ 10,000-foot view पर चर्चा करना चाहेंगे? शायद नहीं। और क्या आप किसी valid paper की बारीकियों को ठीक से समझने के लिए 4–6 घंटे लगाना चाहेंगे? शायद वह भी नहीं
    ज्यादातर researchers पहले से ही बहुत ज्यादा काम में डूबे हैं। वे किसी बेहद narrow topic पर insight देने की स्थिति में हों भी, तो काम और बाहरी जिम्मेदारियों के बीच उनका समय पहले से भरा हुआ है
    जिस बगीचे को आप बढ़ाना चाहते हैं, उसमें शायद पर्याप्त catalyst या भागीदारी की motivation नहीं होगी। इसके बजाय ऐसा version बेहतर हो सकता है जिसमें papers को GPT models summarize करें और आम लोग उन high-level summaries पर चर्चा करें

    • मुझे लगता है कि यह argument है कि यह प्रोफेशनल वैज्ञानिकों के लिए नहीं है
      academia की working conditions कितनी भयानक हैं, यह जानने के बाद मैंने academia में जाने का विचार छोड़ दिया। अब मेरी जिंदगी ज्यादा आरामदायक है, इसलिए मैं चाहता हूं कि हालिया developments और research तक accessibility, यानी visibility हो
      यह कहानी याद आती है: https://spectrum.ieee.org/coordinated-robotics-winner-nasa-s...
    • अगर scientific research की दुनिया कचरे से इतनी ज्यादा polluted है, तो सोचता हूं कि कुछ हद तक भरोसेमंद research कैसे खोजी जाए
      top-tier journals या इसी तरह के sources पर भी शायद बड़ी कंपनियों के अपने हितों के मुताबिक research push करने वाले पैसे का असर होता होगा, और छोटे sources में, जैसा आपने कहा, बहुत rubbish होता है
      क्या कचरे में से रत्न चुनने का कोई तरीका है?
    • यह व्यक्ति और field पर निर्भर करता है। मैं भी professional scientist हूं, और जब किसी topic में गहराई से उतरता हूं तो एक दिन में 5–6 papers पढ़कर notes बनाता हूं
      कुछ साल पहले मैंने comics छोड़ दीं और adjacent fields के interesting papers पढ़ने शुरू किए
      Nature और Science अच्छे उदाहरण हैं; जिन्हें मैं जानता हूं उनमें से ज्यादातर इन्हें entertainment magazines की तरह treat करते हैं। हां, अगर उनका अपना paper छप जाए तो अचानक वही दुनिया की सबसे महत्वपूर्ण चीज बन जाती है
      publications की quality में बहुत फर्क होता है, लेकिन PNAS, Cell, IEEE आम तौर पर अच्छे sources हैं, और pure computational studies से बचें तो कुल मिलाकर सुरक्षित रहते हैं। experimental data में हेरफेर करने वाले बहुत लोग नहीं होते

  • जिन fields में बहुत math होता है, उन्हें support करने के लिए comments में LaTeX equations implement करने का सुझाव दूंगा। सिर्फ plain-text comments से कुछ ideas लगभग express ही नहीं किए जा सकते

    • अच्छा idea है, इसे implement करूंगा

  • idea और simplicity पसंद आई। एक छोटी feedback: क्या UI को थोड़ा और mobile-friendly बनाया जा सकता है?
    या क्या कोई API है ताकि दूसरे लोग अलग interfaces बना सकें?
    फिर कहूंगा, यह ऐसी चीज है जिसका होना जरूरी था, और इसे दुनिया के सामने लाने के लिए धन्यवाद

    • सहमत हूं। मैं news ज्यादातर mobile पर पढ़ता हूं, इसलिए मेरे हिसाब से support करने वाला पहला platform वही होना चाहिए
    • mobile से जुड़ी कुछ समस्याएं ठीक कर दी हैं

  • HackerNews की जिस feature की मैं सबसे ज्यादा कद्र करता हूं, वह यह है कि इसे JavaScript disabled होने पर भी इस्तेमाल किया जा सकता है
    मुझे पता है मैं minority में हूं, लेकिन मुझे यह भी पता है कि इस site के कुछ peers और members भी बिना JS के browse करते हैं। minority है, पर मैं अकेला नहीं हूं
    खासकर अगर site का उद्देश्य text देना और links इकट्ठा करना है, तो यह विचार करने लायक है