The Forest Service is trying to shut down research hubs because it says it needs to live within its means. But the agency plans to close facilities that cost less than $1 to rent while keeping open one that costs $1 million.
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Hallo zusammen, vor etwa einem Monat habe kam mein neues Scar 16 (RTX 5080m, 32 GB RAM, 2 TB SSD). Ich nutze den Laptop hauptsächlich zum Zocken im Bett (auf einem kleinen Betttisch), um mir die harte Zeit während einer chronischen Erkrankung etwas zu erleichtern. Dafür ist das Teil auch absolut genial. Ich bin super zufrieden – an der Front gibt es keinerlei Beschwerden. ABER... nachdem ich in mehreren Foren mehrere Beiträge über Temperaturen, Probleme mit dem Flüssigmetall (Liquid Metal) ab Werk und HWiNFO gelesen habe, wollte ich mein eigenes System dann doch mal testen. Vor dem Kauf hatte ich keinen großen Deep Dive gemacht, weil mir durch den Brain Fog meiner Erkrankung einfach die mentale Energie fehlte. Also habe ich HWiNFO und Cinebench R24 angeworfen, und die ersten Ergebnisse sehen für mich ziemlich besorgniserregend aus. 1. Durchlauf (Multi-Core Test): Thermische Kerndrosselung (Thermal Core Throttling): 23 % (die obere rote Zahl auf dem ersten Bild) Thermische Paket-/Ring-Drosselung: 18 % (die untere rote Zahl) Max. CPU-Paket-Temperatur: 98 °C 2. Durchlauf: Die Kerndrosselung ist zwar deutlich gesunken, aber ich hatte immer noch eine Paket-/Ring-Drosselung von 2 % (die rote Zahl auf dem zweiten Bild). Da ich möchte, dass dieser Laptop ein langes und problemloses Leben hat, wollte ich die Community fragen: Sind diese Zahlen ein berechtigter Grund zur Sorge? Deutet das auf eine schlechte Flüssigmetall-Verteilung ab Werk hin und sollte ich einen Gewährleistungs- bzw. Reparaturfall über Amazon oder ASUS eröffnen? Ich freue mich auf eure Einschätzungen und Tipps! Viele Grüße! PS: vielleicht wäre jemand so lieb und kann mir erklären, was diese Werte überhaupt bedeuten:> Falls der Text komisch klingt - ich habe ihn aus dem englischen mit Gemini für ein deutschsprachiges Forum übersetzen lassen, da ich zuerst im internationalem „Gaming laptop“ sub gefragt habe. Und ja, ich möchte auf Desktop wechseln (bald bzw. sobald es geht). Danke! submitted by /u/iaznee [link] [Kommentare]
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I'm running into an issue with an ablation study for a paper I'm preparing. I trained a model. The model achieved my best result, and I saved the trained checkpoint (.pth file). Now my supervisor wants me to perform an ablation study by removing components and how it impacts the accuracy. My concern is that if I retrain from scratch, the accuracies will not exactly match the original run due to randomness, different seeds, etc. is there any way i can do the ablation study without retraining? I'd appreciate hearing how others have handled this situation in publications or thesis work. please help me out submitted by /u/Plane_Stick8394 [link] [Kommentare]
https://reddit.com/link/1ty3xhz/video/dzede49lhk5h1/player Link to the replay. What are everyone’s thoughts on this? I know the benchmark has gotten a lot of criticism for being “too difficult” from a scoring perspective, but after watching the replay, it honestly looks like the models just aren’t that close to solving it yet. I’m not saying the benchmark is perfect, but the failures don’t really look like minor scoring issues. They look more like the model still doesn’t understand the task well enough to complete it reliably. submitted by /u/ClickedMoss5 [link] [Kommentare]
I've been building a content production tool for my company, which uses AI for things like structure and automatically inserting links with defined anchor text. 2 days ago, I started testing the results in AI text detection scanners and kept getting inconsistent results, even when I knew my articles looked more natural than a previous test. Revision after revision of code, 10 hours spent trying to get it right. And then I decided to pop in a few articles I had personally written, where I knew AI was not involved. Not a single one of the major scanners got it correct. Most of them flagged my original content as having more AI text than the articles my tool was producing. Now that I've gone down this rabbit hole and understand how AI writes and how the detectors work, I'm not sure that any tool is ever going to be able to do this correctly. For obviously written AI articles, sure, it will catch those. But for original content, I just don't see how it's ever going to work. What is everyone's thoughts on this? Has anyone done the same experiment? submitted by /u/Sypheix [link] [Kommentare]
As the title says, just curious if there are devices that two people speaning different languages can wear and talk in real time without needing any human interpreter? submitted by /u/fearofunknown1 [link] [Kommentare]
