在點了應該有上百部柴犬影片後，終於把 IG 搜尋首頁的推薦，從滿滿都是不認識的妹，變成全部都是狗了
不得不說，預設、推薦真的是資訊系統中威力很大的武器，使用者沒意識，就會這樣被餵食下去，有意識的才有可能長成
from g0v.social
Content from https://g0v.social/@jimyhuang
這篇講Redhat變相閉源事件，算講的比較客氣但仍有講到痛點，Quote:
The sentiment of “we should get paid for our work so we’re going to make it harder to copy” would make sense if it wasn’t a GPL-licensed open source product built on decades of open source contributions. The burden of responsibility is on open source companies to figure out how to stay competitive and offer something that people are willing to pay for.
https://opencoreventures.com/blog/2023-08-redhat-gets-around-gplv2-license-intention-with-contract-law/其實連巨型企業 OSS 都面臨這樣的問題，不曉得一般中小型 OSS 專案面對掠奪型商業模式怎辦，又如最近對岸很紅的 vscode clone，打包再加值是合情理嗎？
找了幾下找不到原理，不曉得之後會不會公開？科學家還是很厲害啊...
Quote:
《DeepMind發表可用來創造及偵測AI生成圖片浮水印的SynthID》
而從DeepMind的展示圖片中，可發現的確不容易分辨含有浮水印的畫面，同時，就算這些AI生成圖片使用了不同的濾鏡、變更了顏色，甚至是以破壞性資料壓縮方式儲存，可供偵測的浮水印也不會消失。https://www.deepmind.com/blog/identifying-ai-generated-images-with-synthid
https://www.ithome.com.tw/news/158496
雖然目前是產草稿給法官用，AI 裁判怎麼像極了電影情節
點進司法院公告看，系統是去年發包的，強調完全落地，叫做 TMT5 語言模型架構。很有可能是用 Google 開源的 MT5 衍伸，能力比現在的 ChatGPT 不知道差多大？
差很大的話，法官會用嗎？
但若很好用的話，令人擔憂的「政府應該怎樣使用 AI 」的議題，又浮上檯面了。
https://www.judicial.gov.tw/tw/cp-1887-929494-8a9fb-1.html?fbclid=IwAR2v4_e23J3bbdBN2cON2Un19IyRpioPxR43eamShmjgG8g-4-iJY48rZHM公告還說明，今年處理毒品裁判草稿，明年還打算弄更多類型的裁判草稿。
以最近發布的 LLaMA 2 授權條款來看，實際用過一陣子覺得其實某個程度是可以用的，又的確可落地、不聯網，接下來應該會是他在加持政府的 AI 大標案時代吧... 不過發包單位驗收時，又要怎麼驗證 AI 不會偏誤呢？還是根本沒有在管偏誤驗證
該怎麼說，終於等到了...
把寫不完的程式碼多放幾下，還是很有幫助的？
針對各式程式語言特化訓練的 Model，未來應該會很多吧
思考客戶不瞭解 Open Source 之餘，盤點了以下症狀：
一般：
- 對使用的軟體是什麼不是很在乎，能用就好（所以去掉價值後，只剩下價格可以比較）
- 對社群參與不熟悉，因為不知道由下而上的軟體「社群」是什麼，為何重要、促成什麼事情過
- 對公開透明無想法，不是很了解這樣過程中能對自己和他人有什麼助益
- 對軟體/通訊/應用的永續議題不熟悉、訊息箝制無感覺，也不大放在考量優先順序進階：
- 對 open source 產業鏈不了解
- 對 open source 商業模式沒研究
- 對目前自己、公司、組織使用的軟體，哪些是 open source 不清楚
- 對 open source 整體、個別專案的問題和困境不夠深入最驚人的發現是，每一個症狀，公司自己都有啊
期望別人重視這個，自己得先重視才行，希望能夠順利推廣內部完成 Open Source 學習的價值旅程
原來有文字版本：辜朝明：日本的教訓，中國經濟遇到的真問題
這是我看過對這三年疫情的失業、通膨、通縮等為什麼經濟這樣發展，解釋的最清楚的影片。
重點是，台灣經濟與世界的比較，很難在外媒看到，國內媒體又不報，這次仰賴台灣裔美國留日經濟學家辜朝明，才能看到台灣與世界的比較，也才知道原來中國已經走到這個地步了（怕）。
辜朝明：中國比1990日本更艱難
https://youtu.be/V8rCBb4GkC4
Steam Deck 輕鬆跑起來 llama-gpt （rootless docker / brew install docker-compose）
只是溫度跟我打 BG3 時一樣燙就是了
https://github.com/getumbrel/llama-gpt