Adrian Kilar w swoim filmie porusza temat manipulacji wideo i audio z wykorzystaniem narzędzi do lip syncu. Podkreśla, jak łatwo można stworzyć realistyczne, ale fałszywe nagrania oraz jak ważne jest, aby być czujnym na wszelkie tego typu treści. W filmie prezentuje konkretne techniki i narzędzia, które pozwalają na generowanie takich efektów. Ponadto, Adrian daje widzom cenne wskazówki, jak można się obronić przed dezinformacją. Na koniec informuje o zainteresowaniu filmem, który ma już 35,790 odsłon i 1,347 polubień.

React.js zapowiada duże usprawnienia dzięki nowemu kompilatorowi, co przełoży się na lepszą wydajność i uproszczenie kodu dla deweloperów. Zespół wprowadza zmiany, które eliminują przestarzałe funkcje, takie jak useMemo oraz forward ref. W chwili obecnej, wideo ma ponad 1,1 miliona wyświetleń i 48 tysięcy polubień, co świadczy o dużym zainteresowaniu tymi nowymi rozwiązaniami.

W najnowszym filmie kanału GreatScott! Dmitry sprawdza możliwości tańszego mikroprocesora HT66F002 w swoim projekcie z czujnikiem odległości i diodą LED. Mimo początkowych trudności z programowaniem, udało mu się uzyskać zamierzony efekt, jednak brak wsparcia dla I2C w trybie master ogranicza przyszłe możliwości wynalazku. Mimo wszystko, film przyciągnął dużą uwagę widzów, z 674,597 wyświetleniami i 21,539 polubieniami.

Enrico Tartarotti wyjaśnia w swoim ostatnim filmie, dlaczego procent naładowania baterii w twoim telefonie to tak naprawdę oszacowanie, a nie dokładny pomiar. Używa metody 'Coulomb counting', która z biegiem czasu staje się coraz mniej wiarygodna.

W najnowszym podcaście Mateusz Chrobok i jego goście rozmawiają o wpływie sztucznej inteligencji i dużych modeli językowych na nasze codzienne życie oraz pracę. Poruszają zastosowania AI w automatyzacji zadań, optymalizacji procesów twórczych oraz ich roli w ułatwianiu codziennych obowiązków. Rozważają również ograniczenia tej technologii i podkreślają, że mimo zaawansowania AI, ludzka kontrola oraz weryfikacja pozostają kluczowe. Podczas pisania artykułu, materiał ten zgromadził już 13655 wyświetleń i 390 polubień, co świadczy o dużym zainteresowaniu tematyką sztucznej inteligencji. Zachęcamy do oglądania i odkrywania, jak AI może usprawnić nasze życie.

Mateusz Chrobok w swoim najnowszym filmie omawia problem regulacji rynków technologicznych, zwracając uwagę na potencjalnie negatywne skutki tych działań. Wskazuje na efekt motyla, ilustrując, jak niewielkie zmiany mogą wywołać wielkie konsekwencje. Obawy o cenzurę oraz ograniczenie wolności wypowiedzi są coraz bardziej widoczne. Mateusz analizuje również przykłady z USA i Australii, gdzie regulacje negatywnie wpłynęły na inwestycje. W momencie pisania tego artykułu, film Mateusza ma 47,359 wyświetleń oraz 2,118 polubień.

Michał Drozda pokazuje, jak nauczył się touch typingu w ciągu miesiąca, co pozwoliło mu znacznie zwiększyć prędkość pisania. Klawisze F i J stały się jego punktem odniesienia do nauki.

Data Slayer przedstawił ręczny generator, który może zasilać urządzenia niezależnie od internetu. Połączony z lokalnym modelem LLM, takim jak Mistral 7B V2, staje się niezwykle użytecznym narzędziem przetrwania. Generowanie 5V/4A przez generator jest wystarczające do ładowania urządzeń. Istnieją alternatywne metody zasilania, jak energia słoneczna czy wodna. Użytkownicy mogą korzystać z aplikacji LLM Farm do uruchamiania modeli językowych. Statystyki pokazują 18,436 wyświetleń i 625 „lajków”.

ZMASLO przybliża historię Windows Vista, systemu operacyjnego, który uznawany jest za jeden z najgorszych w historii. Mimo ambitnych założeń, Vista zmagała się z wieloma problemami, co skutkowało złą reputacją. W ankiecie użytkowników 34% miało pozytywne wspomnienia, a 22% negatywne. ZMASLO zauważył, że problemy techniczne związane z wydajnością, błędami i brakiem kompatybilności przyczyniły się do niskich ocen systemu. Pomimo początkowego sukcesu sprzedażowego, wiele osób ostatecznie wybrało Windows 7. Ostatecznie Vista pokazała, jak wiele wysiłku i zmian wymagało uzyskanie dobrego systemu operacyjnego.

W najnowszym filmie ZMASLO pokazuje, jak uruchomić modele AI na własnym komputerze bez potrzeby korzystania z chmury. Zwraca uwagę na dostępność technologii dla osób z różnym sprzętem, a proces instalacji stał się prostszy niż kiedykolwiek. Użytkowników przekonuje do lokalnych rozwiązań, które oferują większą kontrolę i prywatność.