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E25DX:下一代文档主题 (github.com)

E25DX 是一款简洁、模块化且可定制的技术文档主题,它无需使用 Node/npm 或任何外部框架(CSS、JS、图标、字体)。该主题具有响应式和自适应布局、内置的浅色和深色模式、可使用 Hugo 数据模板定制的侧边栏、支持多文档集、通过 Hugo 配置实现菜单、集成搜索或 AI 助手等特点。

Meta迫于压力暂停欧盟AI训练计划 (www.theregister.com)

迫于欧洲监管机构的压力,Meta已同意暂停使用欧盟用户的Facebook和Instagram帖子来训练其AI模型的计划。这一举措意味着Meta AI在欧盟地区的推出将被推迟。此前,Meta曾表示将使用欧洲用户的公开帖子和评论来训练其模型,并承诺不会使用任何18岁以下用户的任何内容。但这一计划遭到了欧洲多个数据保护机构的投诉。Meta对此表示失望,称这将导致“人工智能的益处推迟到欧洲人民手中”。

新的车牌识别漏洞证明大规模监控是对公共安全的威胁 (www.eff.org)

电子前线基金会(EFF)近期发布文章指出,摩托罗拉的车牌识别系统存在严重漏洞,可能导致大规模监控和数据泄露,对公共安全构成威胁。文章列举了该系统存在的七个漏洞,包括默认开启WiFi网络、使用硬编码密码、本地登录使用默认用户名和密码等。EFF认为,这些漏洞可能被恶意攻击者利用,窃取车辆信息、监控车辆实时位置,甚至对个人进行骚扰和勒索。EFF呼吁政府机构应重视数据安全,限制数据收集范围,加强数据保护措施,避免大规模监控对公民隐私和公共安全造成威胁。

Era3D:使用高效行注意力机制的高分辨率多视图扩散模型 (penghtyx.github.io)

Era3D是一种新的多视图扩散方法,可以从单张图像生成高分辨率的多视图图像。它解决了现有方法存在的相机先验失配、低效和低分辨率问题。Era3D 首先使用基于扩散的相机预测模块来估计输入图像的焦距和仰角,从而生成无形状失真的图像。然后,它采用了一种简单而高效的注意力层,称为行注意力,以在多视图扩散中加强对极几何约束,从而实现高效的跨视图信息融合。

现成的去中心化:Decent Patterns 项目 (decentpatterns.com)

Decent Patterns(DOTS)项目致力于开发用户体验组件和工具,帮助开发者构建基于去中心化架构的用户友好型应用程序。该项目旨在弥合去中心化协议与用户友好型应用程序之间的差距,通过创建去中心化资源库、资产和设计模式,促进去中心化技术的发展。

Trieve招聘开发关系软件工程师 (www.ycombinator.com)

Trieve是一家构建搜索、推荐和RAG基础设施的公司,总部位于旧金山,目前正在招聘开发关系软件工程师。该职位专注于制作销售和营销资料,以支持公司的客户获取策略。 理想的候选人应该对向量空间充满热情,了解Pinecone、Qdrant、Weviate等向量数据库之间的区别,并有使用这些工具构建的经验。

美小型企业危机:租金飙升,无力支付 (www.newsweek.com)

一项最新研究表明,由于租金成本飙升,美国大量小企业难以按时足额缴纳租金。4月份,43%的小企业承租人无法按时全额支付租金,这一拖欠率创下2021年3月以来的新高。其中,受冲击最大的是餐饮业主,其次是科技行业和美容美发行业。小企业困境也为拜登的连任之路蒙上阴影。

代码与鸡尾酒 (codeandbitters.com)

本文讲解了一个关于利用地址空间布局随机化(ASLR)获取随机值的Rust代码笑话。作者通过将main函数的地址转换为整数来模拟随机数生成器。然而,作者也指出这只是一个不安全的技巧,不建议在实际编程中使用。真正的随机数生成器更快更可靠,开发者应该使用那些经过良好测试的库。

语音分析显示,ChatGPT的声音酷似斯嘉丽·约翰逊 (www.npr.org)

根据亚利桑那州立大学数据科学家的实验室分析,OpenAI 的“Sky”语音助手与女演员斯嘉丽·约翰逊的声音惊人地相似。研究人员将 Sky 与大约 600 名专业女演员的声音进行了比较,发现约翰逊的声音与 Sky 的相似度超过了其他 98% 的女演员。尽管 OpenAI 表示 Sky 并非刻意模仿约翰逊,但约翰逊对此表示愤怒,并透露 OpenAI 曾两次联系她,希望获得她声音的授权,但她拒绝了。

苹果M4 iPad Pro新增未公开安全功能 (9to5mac.com)

苹果最新发布的M4 iPad Pro,增加了一项新的安全功能,但苹果公司并没有公开说明。这项名为“安全指示灯”的功能,将麦克风和摄像头指示灯的控制与硬件组件绑定,使其更难被恶意软件或应用程序绕过,从而更好地保护用户隐私。

黑死病期间的保护性基因现在可能正在增加自身免疫性疾病 (www.health.harvard.edu)

研究表明,那些在14 世纪黑死病中幸存下来的人更有可能携带帮助其免疫系统抵抗感染的基因。这种基因的快速传播,可能是因为黑死病导致许多人在生育年龄前死亡。然而,这些基因也可能导致了如今更高的自身免疫性疾病发病率。

简单集成中跳过 SDK (www.epicweb.dev)

文章探讨了在简单集成中避免使用SDK的益处。作者认为,直接调用HTTP API更加简洁透明,避免了SDK带来的额外学习成本、依赖问题和代码膨胀。作者主张开发者应根据实际情况选择合适的集成方式,并在文中列举了SDK的适用场景。

NoJS 2 - 使用纯 HTML 和 CSS 创建“随机”井字游戏,无需 JavaScript! (blog.scottlogic.com)

本文介绍了如何使用纯 HTML 和 CSS 创建一个具有“随机”电脑玩家的井字游戏。作者详细解释了游戏逻辑的实现,包括使用单选按钮和标签模拟按钮和状态、利用 CSS 的 has 操作符判断游戏状态、以及如何通过隐藏标签和动画实现随机选择。此外,文章还介绍了如何添加音频彩蛋和扩展计算器功能。

卷积 Kolmogorov-Arnold 网络 (CKAN) (github.com)

该项目将 Kolmogorov-Arnold 网络 (KAN) 的创新架构扩展到卷积层,将卷积的经典线性变换更改为每个像素中可学习的非线性激活。与传统卷积网络相比,KAN 卷积网络需要的参数明显更少,这在处理大型数据集和复杂模型时具有潜在优势。虽然初步评估结果尚未显示出显著的性能提升,但随着模型和数据集复杂性的增加,预计 KAN 卷积网络的性能将得到提升。

波音星际线飞船在五个推进器意外关闭后成功对接国际空间站 (gizmodo.com)

波音公司的星际线载人飞船在经历了两次发射失败后,终于在周三成功发射,将两名宇航员送入近地轨道。本次任务是星际线飞船的首次载人飞行测试,旨在测试其将宇航员送往国际空间站的能力。在对接过程中,星际线飞船遭遇了技术故障,五个推进器中有四个出现故障,导致对接时间比计划晚了1个多小时。最终,飞船在NASA宇航员巴奇·威尔莫尔的短暂手动控制下成功与国际空间站对接。

GPT-4o 在 Aider LLM 排行榜上名列第一和第二 (aider.chat)

Aider是一个终端AI编程助手,它与擅长编辑代码的LLMs配合使用效果最佳。GPT-4o在Aider的代码编辑排行榜上以72.9%的得分位居榜首,在重构排行榜上以62.9%的得分位居第二,优于GPT-4 Turbo模型。GPT-4o能够使用Aider既定的“diff”编辑格式,这种格式也被其他模型使用,如Opus和原始GPT-4模型。

TotalRecall:微软 Windows 11 新功能 Recall 数据提取工具 (github.com)

TotalRecall 是一款能够提取和显示 Windows 11 中 Recall 功能数据的工具。Windows Recall 会定期对屏幕内容进行快照,并使用 OCR 技术提取文本信息,存储在本地数据库中。TotalRecall 可以复制并解析该数据库,提取窗口标题、时间戳、图像等信息,并支持按日期和关键词搜索。该工具引发了对隐私泄露的担忧,因为它可以被恶意软件利用,获取用户浏览历史、密码等敏感信息。

网络安全脆弱:政客个人信息遭泄露 (proton.me)

一项调查显示,英国、欧盟和法国的918名政客的电子邮件地址和其他敏感信息被泄露到暗网市场。调查发现,超过三分之二的英国议员、近一半的欧盟议员以及18%的法国议员和参议员的电子邮件地址出现在暗网上,其中许多还包含明文密码。这些信息泄露的源头并非政府系统被黑客入侵,而是政客们使用官方电子邮件地址注册第三方网站,而这些网站随后遭到黑客攻击或数据泄露。

日本颁布法律遏制苹果和谷歌在应用商店的主导地位 (english.kyodonews.net)

日本国会周三颁布了一项法律,旨在通过限制科技巨头苹果和谷歌限制第三方公司在其平台上销售和运营应用程序,来促进智能手机应用商店的竞争。该法律将禁止苹果iOS和谷歌Android智能手机操作系统、应用商店和支付平台的提供商阻止销售与其自身原生平台直接竞争的应用程序和服务。

思想的合成器 (thesephist.com)

这篇文章探讨了数学理解的突破如何引发新的媒体形式和创作工具。作者以合成器为例,阐述了对声音的数学理解如何催生出电子音乐等全新音乐类型。接着,文章延伸到语言模型领域,展望了可解释性语言模型带来的可能性,例如:语义热图、谱图、语义差异视图、概念图标库等。作者认为,对语言的数学理解将像合成器革新音乐一样,为我们提供全新的思维和写作工具,开启一个全新的“文字历史”。

何时该写模拟器 (sirupsen.com)

本文探讨了在软件开发中何时应该选择编写模拟器来解决问题。作者认为,任何涉及多个概率、随时间变化的概率或队列的问题都应该使用模拟器来解决,因为这些问题通常具有欺骗性,难以凭直觉做出准确判断。作者以蒙提霍尔问题、负载均衡和投资组合压力测试为例,说明了模拟器在解决复杂问题时的优势。

电动汽车初创公司Fisker的内爆:创始人如何导致公司崩溃 (techcrunch.com)

电动汽车初创公司Fisker正在濒临破产,其首款车型Ocean SUV存在诸多机械和软件问题,客户服务不佳,保修系统不完善,备件短缺。公司创始人Henrik Fisker和Geeta Gupta-Fisker夫妇的决策失误是导致公司走向崩溃的主要原因。他们追求酷炫的设计而忽视工程验证,拒绝建立完善的客户服务和保修体系,以及过度依赖代工厂导致备件不足等问题,最终导致公司陷入困境。

十五个基本属性 | 卡米洛·维西尼 (camillovisini.com)

本文介绍了建筑师和设计理论家克里斯托弗·亚历山大提出的整体性的十五个基本属性,包括尺度级别、强中心、厚边界、交替重复、正空间、良好形状、局部对称、深度互锁和模糊性、对比、梯度、粗糙度、回声、空隙、简单和内在的平静以及不可分离性。这些属性解释了物体和建筑物如何通过其组成元素的排列和相互作用来实现整体性。

一位独立开发者 SaaS 技术架构详解 (anthonynsimon.com)

本文详细介绍了一位独立开发者如何构建和运行 SaaS 业务的技术架构。作者使用 AWS 上的 Kubernetes 来管理多个项目,并详细介绍了自动 DNS、SSL、负载均衡、自动扩缩容、CDN 缓存、应用程序数据缓存、限速、应用程序管理、计划任务、配置管理、密钥管理、关系数据库 (Postgres)、列式数据库 (ClickHouse)、基于 DNS 的服务发现、版本控制的基础设施、订阅和支付、日志记录、监控和警报、错误跟踪、性能分析等方面的内容。

我的战争 (harpers.org)

这篇文章是Paul Fussell对二战的个人反思,讲述了他在步兵生涯中的经历以及战争对他的深刻影响。Fussell以讽刺的口吻描述了战争的残酷和荒谬,以及他在战斗中目睹的死亡和破坏。他坦诚地展现了自己的恐惧、懦弱和内心的挣扎,并反思了战争对他的心理和道德观造成的持久影响。

H.264 编码:一项非凡技术的深度解析 (sidbala.com)

这篇文章以汽车轻量化为喻,生动地解释了H.264视频压缩技术的原理。文章首先解释了压缩的必要性,然后深入浅出地讲解了H.264如何通过丢弃细节信息、色度二次抽样和运动补偿等技术,大幅度减少视频文件大小。同时,文章还介绍了信息熵的概念,以及频率域变换在压缩中的应用。最后,文章总结了H.264使用的各种压缩技巧,并将其效果量化为汽车重量的减轻,形象地展示了H.264编码技术的强大之处。

Mactop:用纯Golang编写的苹果芯片监控工具 (github.com)

Mactop是一款专为苹果芯片设计的终端监控工具,使用纯Golang编写,代码不到1000行。它可以实时显示CPU和GPU使用情况、E核心和P核心、功耗以及其他系统指标。Mactop支持macOS Monterey 12.3+及以上版本,并可通过Homebrew轻松安装。

Ruby的Timeout为何危险(以及Thread.raise为何可怕) (jvns.ca)

这篇文章讲解了Ruby的Timeout方法为何是危险的。Timeout方法通过在一个新线程中向主线程抛出异常来中断主线程的执行,但这可能会在代码执行的任何阶段发生,包括网络请求、清理操作、数据库操作等,从而导致难以预测的后果。文章还对比了其他语言如Java、Python、C#和C++是如何处理线程中断的,并指出Java的Thread.interrupt方法更加安全,因为它只在特定的时间点抛出InterruptedException异常,例如在Thread.sleep期间。

Progscrape:用Rust重构,性能飞跃 (progscrape.com)

Progscrape 经历了重大更新,使用 Rust 重写了整个网站,替换了原有的 Python 2 AppEngine 代码库。新的 Rust 架构基于 Hyper + Axum,运行在 Raspberry Pi 4 上,性能大幅提升。Progscrape 现在可以轻松处理每秒 100 个请求,并使用 Tantivy 搜索引擎在几秒钟内索引 100 万个故事。此外,Progscrape 还新增了故事页面功能,可以汇总每个故事的相关讨论和细节,并提供按 URL 搜索的功能。

Grokfast:通过放大慢梯度加速 Grokking (arxiv.org)

这篇文章介绍了一种名为 Grokfast 的新算法,该算法能够加速机器学习模型中的 Grokking 现象,即模型在训练数据上过度拟合后很久才实现泛化。Grokfast 通过将参数梯度的时间序列视为随机信号,并将其分解为快速变化的过拟合分量和缓慢变化的泛化分量。通过放大缓慢变化的梯度分量,Grokfast 可以将 Grokking 现象加速50倍以上。实验证明,Grokfast 算法适用于图像、语言和图等多种任务。

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