from g0v.social

據說小站很多愛貓人... 這一味應該會愛吧(?)
https://www.stripes.com/theaters/us/2023-01-10/cats-army-engineers-8711631.html

站著工作一年的感想,最大的收穫是下班很快決定下班(因為腳痠),除非真的很有必要,不然倒在沙發後再度想要站起工作,一定是某根筋不對,很少有意志力超過生理的時刻,果然我是個正常懶惰的人類。

其次的收穫是,腰酸背痛的症狀幾乎是沒有,因為高度有特別注意到,所以站著會很容易挺胸,站姿也很多元而非一成不變,因此即使腳痠,但也不至於其他部位出現疲態。

最後是腳力和膝蓋好像變好了,以前下班還要繼續走路覺得累,現在即使站了一整週工作天,還是都滿無感的。

然後,把坐著的區域直接拔除,也是滿有效的。我的 HDMI 線因為吃不了坐著區域的螢幕訊號,督促我站立工作一整年。

大逆不道一下, 1/13 立法院要來審查史上最高預算,到時現在講編預算編不精準的立委,這次行政院依照過往兩年案例超徵4500億的經驗,「精準」的加上 4000 億不為過吧?

跟104年的1兆7,993預算比,111年預算2兆2,784已經在7年增長了25%,還是不能滿足各立委的精準要求,第8年112年編列2兆7,191億,總預算成功跳級比8年前增長了50%,身為財政委員會審預算的立委在那裡說超徵來自於預估不精準,到時要怎麼砍下去這看似更精準的預算呢?

#有本事估看看公司今年的收入看準不準啊

新年前大半時間在艾爾登法環世界中渡過,對,lag 很久了,更好笑的是一直在等特價後,終於在上市超過半年秋季特賣以「原價」購入,然後隔了三週後我開始沉迷其中時,冬季特賣就特價了 。

法環的世界我覺得就是個超大 scale 的類銀河惡魔城遊戲,不同的是,因為敵人太恐怖,打完一個區域後,要去另一個區域探索,需要鼓起勇氣,中間等待勇氣生出來的時段,就在原本好打小卒之中閒晃找秘密,探索和嘗試的樂趣從這種孰辣的心情出發,上次讓我這樣龜又想繼續的遊戲,大概是 Subnautica 吧,真是不賴。

圖文不符,說到嘗試,今天另一半時間嘗試在酒吧吃晚餐(不跨年),也算是個人龜縮在家顧老狗的時光中,勇於嚐鮮一小步吧。

看到 Google 訓練出來的 AI 考過醫師執照,不負責任猜想,ML / AI 未來的突破,應該是自我成長(SSL)的精準度大於人工 Label 的精準度。(還是目前 Self Learning 訓練的 Model ,已經有案例可以超過人類 Label Data 的精準度了呢?)

到了那個臨界點,專業領域的工作(如程式設計、醫學知識、律師),AI 大概都可以從使用者 Input 後訓練出來,腦力密集工作放心交給 AI 後,人類的職位應該都得想新角色新去處了。

期望無條件薪資時代的來臨。

https://neptune.ai/blog/self-supervised-learning

看到朋友的狗離開人間了,貼文除了難受也很堅強,自責還是遺憾,到還是鼓起勇氣面對,總是讓人欽佩。不自覺的想到如果我家這隻嘎逼離開了,我又會怎麼面對,搞不好就出國一個月療傷吧。

想到這裡,突然想到遊戲 Cloudpunk 中的主角養的狗,因為科技進步後,意識可以傳輸的關係,主角的狗有了新的身體。然而又因為窮人家沒有錢維修硬體身體,只好把意識傳輸到主角的計程車中,陪主角和玩家渡過開車載客的日子,不過因為太愛講話,被主人嫌棄了一翻。

倒是我們這隻從小不愛用講話表達自我,不愛討拍,又兇又有個性,應該是很難聊的起來的寡言老頭子。

Cloudpunk 目前冬季特賣中...(怎麼變成推銷文)

雖然是 Dell 贊助的影片,但是用ML演算法分析動物足跡,堪稱可以90%成功辨識出每個個體的獨一無二足跡,追蹤動物族群變化和活動範圍以擬定保育方案,這個主意其實不錯。有趣的是跟台灣的路殺社一樣,稍微閱讀說明後,每個人都可以貢獻 Data,而且不會侵擾動物。

像鳥類繫放的腳環,早年哺乳動物捕抓後身上的留下長久印記等,其實對動物還是滿有可能影響的,另外監測哺乳動物活動範疇的紅外線相機,維護不易,常常倒下或沒電,還得定時回收,有其他方案輔助監測成果做備用方案也是不賴。

不過台灣就是多雨,森林茂密,小型哺乳動物的足跡也不大好蒐集就是了。

其實 AI 放多點眼光在這種方向,不要老是取代人提高生產力等等,多為辛苦人創造一些娛樂,多幫一下地球不是很好嗎...

https://youtu.be/WZ0i9u9uEyo

因為有人就有江湖, AI 產圖的鬼故事也會很多,以下引述貼文:
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有家公司的主管請他的視覺把為公司之前設計的圖檔整理給他,該視覺設計用了30年的歷程來建構出自己獨特的風格,然後被主管拿去建成 CKPT(Stable Diffusion Model檔),主管除了用自己的姓名命名CKPT外(風格不是他的),還拿這個成果跟大老闆說:「用這個 Model 可以一次生成數百張像該位同仁的作品」。該視覺想當然覺得被背叛...

https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/zu6y5l/my_boss_stole_my_colleagues_style/?utm_source=share&utm_medium=android_app&utm_name=androidcss&utm_term=1&utm_content=share_button

原來一切的來源是 LAION-5B, 其中 metadata 的授權是 CC-by 4.0,metadata 中的連結讓這些公司可以去爬圖來訓練 AI。話說回來, 究竟 Machine Learning 下載還是複製、快取圖片後,接續解析圖片的過程,有沒有爭議處,是不是屬於 Google 圖片搜尋中的合理使用?

我覺得基本上就算沒有公開傳輸,也算是有重製了吧... 但是這些公司都直接拿來做訂閱服務了啊(翻桌)。

https://laion.ai/blog/laion-5b/

Loish 的確是我在試用各家 AI 出圖時會有人推薦的作者 prompt ,無論是 Stable Diffusion 還是 MidJourney 都有人用,而且真的出現的了他的風格。現在真人出來說自己完全沒有同意被 AI 去訓練,而且現在變成別人的商用收費。舉了 AI 訓練音樂模型僅用 Roalty Free 授權的作品,為何他們視覺藝術被不平等的對待?

雖然我不確定真實的 Model 如何認定作品是被授權訓練的,但我覺得這是個好觀點,看看 Spotify 和 Youtube Music 都得花大把功夫搞定著作權的狀況,為何變成圖片著作時就不用搞定?難道因為同意被搜尋索引,就活該被碾壓嗎(實在太不合理)。

總覺得這種失控的方式繼續下去,應該會反噬 AI 產業... 換個角度想,產業被這樣撞擊完畢後,後面推出 Solid AI 產品的或許才是贏家。

https://www.facebook.com/100044627910281/posts/pfbid0kUqfWcwmKa4KJxkjYFJMb9GiaQsEJrkPykLuqx4fhgr9hfW8mNEEdYZ3Di1ZStqBl/?mibextid=Nif5oz

目前 Steam Deck 是我主要的工作機,打電動還是主要在 PC(那到底為何要買deck XD),以下是幾個分享
1. 效能感受比我2019年的 40k 購入的商用筆電還好(很多),筆電作業系統是 Ubuntu,記憶體一般開發很夠。
2. 很省電,不插電源外接螢幕,藍芽鍵盤觸控板,大概5小時正常使用(含視訊開會)。不外接螢幕會更久,不過那個螢幕實在太小
3. 要活過每次 SteamOS 更新,homebrew 真的是很不錯,但是最煩心的是有些還是必要用 pacman,PGP key常常失效過期,然後要筆記,不然活不過來,筆記:
https://jimmyhub.net/article/548
4. KDE 要花時間玩一下才能調成習慣的樣子,Flatpak 滿優先,跟 snap 比體驗好很多。
5. 藍芽支援很不錯(終於), 可惜還是沒有藍芽耳麥模式。Type C 只有一個還是太少,希望兩個。
6. 只要遊戲都裝在 microSD,硬碟空間對我來說很夠。

Epic Game 持有的 ArtStation 上面滿滿的 No AI抗議圖,原因是已經有各種高品質的 AI 作品充斥了牆上,根本分不出來該社群原本真人藝術作品曝光的功能。其實 Epic Game / ArtStation 在此時可以是與真 • 藝術創作者社群告白的好機會,但居然做了個很雞肋的「會新增Tag功能」的聲明,告白是告白了,但對象是 AI,只能說 Epic Game 不意外。

我從 Stable Diffusion 開源釋出後就玩了很久,完全能理解掌握創作權力那種「快感」,可是只要想想到處是 Deepfake Art Style 的世界,到處是 AI Spam Art 的世界... 以及使用 AI 時我不免會想到剽竊其他人風格的自己,我就完全不想分享任何 AI 產製作品。畢竟,我們在創造、想創造什麼樣的世界,這不是應該選擇的時候嗎?

AI 產圖目前看來像是個失控列車,不用選擇了。

這種AI突襲人類工作機會的事件,主流媒體一點點報導而已,我真的對圖像工作者,程式設計者的未來很悲觀啊...
https://game.udn.com/game/story/122089/6840587