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谷歌DeepMind人工智能系统现在可以解决复杂的数学问题 (www.technologyreview.com)

谷歌DeepMind训练了两个名为AlphaProof和AlphaGeometry 2的专业人工智能系统,用于解决涉及高级推理的复杂数学问题。这些系统在今年的国际数学奥林匹克竞赛(IMO)中成功解决了六道题目中的四道,相当于获得了银牌。这是人工智能系统首次在解决此类问题上取得如此高的成功率。

日本人口连续15年减少 外国居民数量创新高 (www.asahi.com)

根据日本总务省公布的数据,截至2024年1月1日,日本总人口为1.215亿,较上年减少0.7%,降幅为自1968年开始统计以来的最大值。这是日本人口连续15年减少,主要原因是出生率持续下降和人口老龄化加剧。尽管如此,在日本居住的外国人数量却创下历史新高,达到332.3万人,首次超过300万。

Adobe高管将Creative Cloud取消费用比作“海洛因” (www.theverge.com)

Adobe高管将Creative Cloud的提前取消费用比作“海洛因”,引发争议。联邦贸易委员会(FTC)指控Adobe隐藏费用并故意设置复杂的取消流程,用户对此表示不满。Adobe辩称其做法合法合规,并更新了订阅流程,用户可在30秒内取消订阅。此案的关键在于如何定义“简单”的取消流程,Adobe计划在法庭上挑战FTC的解释。

HOPL C 转录 (www.bell-labs.com)

这篇文章是Dennis M. Ritchie在1993年第二届ACM编程语言历史大会上发表的演讲稿,主要对C语言和其他同时代语言(Bliss、Pascal、Algol 68、BCPL)进行了比较分析。文章探讨了这些语言在数据类型、操作方式、设计理念、优缺点以及影响等方面的异同,并解释了C语言为何能够取得如此广泛的应用。

AI 在解决国际数学奥林匹克竞赛问题上达到银牌水平 (deepmind.google)

Google DeepMind 开发的新型人工智能系统 AlphaProof 和 AlphaGeometry 2 在解决高级数学推理问题方面取得了突破,在今年的国际数学奥林匹克竞赛(IMO)中解决了六道题中的四道,首次达到了银牌选手的水平。AlphaProof 擅长形式数学推理,而 AlphaGeometry 2 则专注于解决几何问题。这些系统经过大量训练数据的训练,能够理解和解决复杂的数学问题,标志着人工智能在数学推理领域的重大进步。

用4000万条语义嵌入数据寻找Hacker News上的知识达人 (blog.wilsonl.in)

本文介绍了一个利用4000万条Hacker News帖子和评论的语义嵌入数据,来寻找社区内各领域知识达人的项目。该项目创建了一个语义地图,可以根据用户使用的语言来分析他们的知识和兴趣,并根据主题将用户进行分类。用户可以探索地图,找到与自己兴趣相投的人,并了解他们在社区中的语义身份。

保留风味,去除咖啡因:化学家解释了无咖啡因咖啡背后的化学原理 (theconversation.com)

本文介绍了三种常见的咖啡脱咖啡因方法:二氧化碳法、瑞士水法和溶剂法。文章详细解释了每种方法的原理、优缺点以及对咖啡风味的影响。二氧化碳法利用高压CO₂溶解咖啡因,瑞士水法用热水反复萃取咖啡因,溶剂法则使用乙酸乙酯或二氯甲烷等有机溶剂。文章还讨论了脱咖啡因咖啡的安全性,指出残留溶剂含量极低,符合安全标准。

TinyMoon:用于计算月相的 Swift 库 (github.com)

TinyMoon 是一个轻量级的 Swift 库,用于计算任意日期的月相,速度快且完全离线工作。它兼容 iOS 和 MacOS,提供 Moon 和 ExactMoon 两种计算模式,可以获取月相名称、emoji、月龄、亮度等信息。

让我们把CAP定理放到古董柜里 (brooker.co.za)

本文认为,对于构建云风格分布式系统和云上应用程序的工程师来说,CAP 定理几乎无关紧要。在云架构中,可以使用负载均衡器和路由机制将客户端引导到应用程序的健康副本,从而在大多数网络分区情况下提供强一致性和高可用性。CAP 定理更适用于在间歇性连接环境中设计和构建系统的工程师,例如物联网、环境监测和移动应用程序。

逆向工程入门 (0xinfection.github.io)

这篇文章介绍了一套全面的逆向工程教程,涵盖了x86、x64、32位ARM和64位架构。教程面向初学者和希望复习逆向工程概念的人群,内容从基础到中级,旨在帮助学习者掌握网络安全领域必备的逆向工程技能。

机器不会抢走你的工作,但会让工作变得更糟 (www.economist.com)

这篇文章探讨了机器和人工智能对工作意义的影响。以CrowdStrike软件更新导致全球办公室、医院和机场电脑瘫痪的事件为例,说明了IT人员在解决问题时的压力和意义。文章认为,机器和人工智能不会完全取代人类工作,但可能降低工作的意义。

使用STM32对FPGA进行内存映射 (serd.es)

本文介绍了使用STM32的FMC模块对FPGA进行内存映射,并详细介绍了硬件设计、APB桥接、性能测试等方面。作者通过使用STM32H735和Xilinx XC7S25 Spartan-7 FPGA,成功实现了125MHz频率下的284 Mbps数据传输速率。作者认为,这种基于FMC的FPGA内存映射方案简单易用,性能优越,将成为未来大型FPGA+MCU项目的支柱。

PostgREST:适用于任何 PostgreSQL 数据库的 REST API (github.com)

PostgREST 可以从任何现有的 PostgreSQL 数据库提供完全符合 RESTful 规范的 API。它提供了一种比从头开始编写更简洁、更符合标准、更快的 API。PostgREST 性能出色,响应时间短,每秒可处理多达 2000 个请求。它利用数据库角色信息进行身份验证和授权,并使用 OpenAPI 标准生成最新的 API 文档。

数据泄露揭露美国间谍软件制造商,其软件影响Windows、Mac、Android和Chromebook (techcrunch.com)

美国明尼苏达州一家名为Spytech的间谍软件制造商遭到黑客攻击,导致全球数千台受其监控的设备信息泄露。泄露的数据包括设备活动日志,涉及Android、Chromebook、Mac和Windows PC等多个平台。Spytech的间谍软件通常以“跟踪软件”的形式出售,美其名曰允许家长监控孩子的活动,但也常被用于监视配偶和家庭伴侣。此次事件是近年来最新一起针对间谍软件制造商的黑客攻击事件,引发了对数据安全和隐私问题的严重担忧。

Veles - 二进制分析工具 (codisec.com)

Veles 是一款开源的二进制数据分析工具,它结合了先进的十六进制浏览器和数据可视化功能,并提供可扩展的框架。该工具适用于逆向工程、文件系统映像探索、隐写术等领域,并支持用户自定义分析器。Veles 经过 CTF 竞赛的测试,并不断更新改进。

Mbed 的终结标志着 Arduino 的新开始 (blog.arduino.cc)

Arm 宣布 Mbed 平台将于 2026 年 7 月停用,Arduino 将使用 ZephyrOS 代替 Mbed 来实现部分开发板的 Arduino 编程语言。Arduino 核心建立在 Zephyr 层之上,首个测试版预计在 2024 年底发布。停用 Mbed 对 Arduino 用户编程没有实际影响,Arduino 将继续为用户提供支持。

第三方 Cookie 必须被移除 (www.w3.org)

W3C 技术架构组(TAG)发布了一份调查结果,指出第三方 Cookie 对网络有害,必须从网络平台中移除。该调查结果解释了移除第三方 Cookie 的必要性,并探讨了移除过程中面临的挑战。文章重点介绍了一些依赖第三方 Cookie 的用例,并提供了一些专门设计的技术的示例,这些技术可以替代第三方 Cookie。规范制定者在提出新的网络平台技术时,应确保不会破坏移除第三方 Cookie 所带来的好处。

为何莱维敦没有彻底改变房屋建筑业 (www.construction-physics.com)

文章探讨了美国著名房地产开发商莱维特父子公司(Levitt and Sons)及其创始人威廉·莱维特试图以大规模生产方式建造住宅的历程。莱维特以建造“莱维敦”而闻名,这些住宅区在20世纪40年代至60年代迅速建成,采用标准化产品和逆装配线技术等方法,每天能建成数十栋房屋。然而,随着住房市场供需关系变化、土地使用管制日益严格以及公司管理问题,莱维特的成功模式逐渐失效,最终走向衰落。文章总结了莱维特父子公司兴衰的原因,并指出大规模生产方式在住宅建筑领域的局限性。

当对象不再够用 (www.tonysm.com)

这篇文章探讨了面向对象编程(OOP)中对象的作用,特别是在大型系统中。作者认为,仅仅依靠对象来构建系统是不够的,还需要关注对象之间的消息传递和系统架构。作者建议将消息也视为对象,并使用类似发布/订阅的模式来管理对象之间的通信。此外,作者还讨论了抽象的重要性,认为合适的抽象可以简化系统模型,并以开普勒的椭圆轨道理论为例进行了说明。

一个新的方向 (blog.replay.io)

Replay.io 宣布停止 Replay Test Suites 产品,并将专注于探索可重放性和人工智能的交叉领域。公司承认在寻找产品市场契合度方面遇到了挑战,并决定将资源集中在更有前景的方向上。Replay DevTools 将继续开发,并将探索利用可重放性来增强人工智能代理和创建新的基准或训练环境。

人类1:0黑猩猩:纠正记录 (www.jasoncollins.blog)

本文驳斥了2012年一项关于黑猩猩Ayumu记忆力优于人类的研究结论。作者指出,Ayumu在数字记忆任务中的优异表现是建立在大量训练的基础上的,而人类参与者却没有经过训练。后续研究表明,经过适度训练的人类可以达到甚至超过Ayumu的表现。因此,黑猩猩拥有优于人类的工作记忆的说法是没有根据的。

iPhone手机即将支持在911紧急呼叫中实时传输视频 (www.theverge.com)

iOS 18系统将新增一项重要安全功能:在拨打911紧急电话时支持实时视频传输。该功能允许用户与911接线员进行视频通话,帮助救援人员更快找到求救者。此外,iPhone还具备车祸检测、卫星短信和紧急定位等安全功能。

一剂鼻喷剂清除阿尔茨海默病的有毒蛋白质,改善记忆力 (newatlas.com)

德克萨斯大学医学分校的研究人员开发了一种鼻喷剂,可以清除与阿尔茨海默病相关的tau蛋白积聚,改善记忆力。这种鼻喷剂含有一种抗体,可以选择性地靶向并清除tau缠结,帮助恢复认知功能。该疗法在患有tau蛋白积聚的小鼠身上进行了测试,结果显示它们的记忆力和认知功能得到改善。

趣味数独生成:探索与分析 (tn1ck.com)

本文探讨了如何生成不同难度的数独谜题。作者首先介绍了多种数独求解算法,包括暴力破解、最小剩余值和弧一致性算法,并比较了它们的效率。然后,作者分析了如何利用这些算法的迭代次数来衡量数独难度,并参考了相关研究论文。最后,作者详细描述了自己设计的数独生成算法,该算法先生成一个可解的唯一数独,然后通过增删数字来调整难度,并与论文中描述的算法进行了比较。

Lisp 宏的辩护 (mihaiolteanu.me)

这篇文章探讨了在汽车软件开发领域,尽管C语言是主流,但由于其抽象能力不足,导致各种特定领域语言和工具泛滥,增加了开发的复杂性。作者以CANoe、Autosar等工具为例,指出这些工具虽然试图解决C语言的局限性,但同时也引入了新的复杂性和学习成本。作者认为,Lisp宏能够提供更强大的抽象能力,有助于简化软件开发,但同时也承认Lisp的学习曲线和适用范围有限。

轻松驾驭 Kubernetes 上的 AI (blog.skypilot.co)

SkyPilot 是一个在任何基础设施上运行 AI 的框架,它建立在 Kubernetes 的核心优势之上,为 Kubernetes 用户提供了一个更简单的界面以及成本效益更高、可用的基础设施层,该层超越了单个 Kubernetes 集群。文章探讨了 Kubernetes 在 AI 工作负载方面的优缺点,介绍了 SkyPilot 如何在 Kubernetes 及其他平台上轻松经济地运行 AI,并提供了使用 SkyPilot 在 Kubernetes 集群上运行从开发到训练再到服务的整个 AI 生命周期分步指南。

从 Arch Linux 迁移到 NixOS (www.rugu.dev)

本文记录了作者从 Arch Linux 迁移到 NixOS 的心路历程和使用体验。作者详细阐述了从 Arch 迁移的动机,包括配置管理的挑战以及对更可靠、可重现系统构建方式的需求。文中介绍了 Nix/NixOS 的核心理念,以及作者如何在虚拟机中进行测试和学习。作者分享了使用 NixOS 的感受,包括配置方法的转变、文档质量、Nix 包管理的优势以及系统回滚机制带来的便利性。最后,作者总结了 Nix/NixOS 的优势,并表示将继续探索和学习,以充分利用其功能。

审查结论:NASA 拟议的预算削减将导致钱德拉望远镜项目终止 (spacenews.com)

NASA 的一个委员会得出结论,在 2025 年预算提案中提出的减少资金水平下,没有办法继续运行钱德拉 X 射线天文台。该委员会认为,在 NASA 提出的预算范围内,唯一可行的选择是关闭钱德拉望远镜。虽然 NASA 尚未宣布最终决定,但这一结论引发了天文学家的强烈反对,他们认为这将对天文观测造成严重影响。

CrowdStrike或将面临巨额赔偿:以OVH数据中心火灾案为鉴 (thehftguy.com)

本文以法国OVH数据中心火灾案为鉴,分析了CrowdStrike公司因软件更新故障导致全球数百万台电脑瘫痪事件的法律责任问题。作者指出,OVH案例中,法院判定OVH备份服务运营不当,未能达到合理标准,应对客户损失承担责任。CrowdStrike事件与之类似,该公司软件更新失误导致客户业务中断、数据丢失等严重后果,且该公司疑似未进行充分测试和分阶段部署,可能违反了相关行业规范,因此CrowdStrike或将面临巨额赔偿。

我最喜欢的算法:线性时间中位数查找 (rcoh.me)

文章介绍了一种可在确定性线性时间内找到列表中位数的算法,称为“中位数的中位数”方法。该方法首先将列表分成5个元素的组,然后找到每个组的中位数。 接下来,递归地找到这些中位数的中位数,并将其用作快速选择算法中的枢轴。 文章详细解释了该算法的步骤,并证明了为什么它可以在线性时间内完成。

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