据研究人员发现的Waymo隐私政策草案显示，这家自动驾驶公司计划使用其robotaxi的内部摄像头视频数据（与乘客身份关联）来训练生成式AI模型，并可能将这些数据用于个性化广告。虽然用户可以选择退出数据共享，但这引发了人们对自动驾驶汽车内乘客行为数据被用于AI训练和营销的担忧。Waymo目前在美国是唯一一家通过robotaxi服务产生收入的自动驾驶公司，每周完成超过20万次付费行程。尽管如此，Waymo仍在持续亏损，探索新的收入来源，例如车内广告和数据共享，或许是其应对财务压力的策略。
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ChoViva 巧克力采用葵花籽、糖和植物油脂等天然原料，通过模拟古老啤酒酿造技术的创新发酵工艺，将葵花籽进行烘焙研磨，制成类似可可粉的浓缩物。随后，将其与其他植物性原料混合，反复研磨，添加植物油脂并进行调温处理，最终获得丝滑顺滑的口感。这项技术有望彻底改变巧克力行业的格局。
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Quadratic团队在开发AI电子表格时，深入研究了Excel的日期解析机制，发现了许多奇特的bug。例如，输入“1/2”并加1，结果是45660；输入“10:75”，结果是0.46875。这些诡异的结果源于Excel的日期存储方式：将日期存储为自1900年1月1日起的连续序号。然而，由于历史原因（1900年被错误地认为是闰年，以及格里高利历的改革），Excel的日期计算存在偏差。Quadratic团队采用Rust的chrono库，避免了这些问题，并能更好地与Python、SQL等现代工具集成。
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美国新近实施的关税政策对全球科技供应链造成冲击，尤其影响了依赖美国硬件和云服务的欧洲企业。服务器、网络设备、GPU等硬件成本急剧上升，导致云服务价格上涨，AI开发成本增加。这不仅是财务问题，更是战略问题。欧洲企业需积极应对，例如转向欧洲云服务提供商（如OVHcloud、IONOS等），重新评估硬件采购策略，并关注欧盟可能采取的应对措施。这场贸易摩擦可能导致AI和云计算市场碎片化，区域韧性将变得至关重要。
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新墨西哥州环境部长James Kenney偶然发现家具保护剂中含有PFAS“永久性化学物质”后，推动了该州立法禁止在消费品中添加PFAS。这项立法使新墨西哥州成为第三个通过立法禁止PFAS的州，反映了全美范围内对PFAS健康和环境问题的日益关注。化学和消费品行业正在对此类法规进行反击，游说州议会并提起诉讼以阻止法律生效。
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Clearview AI，一家强大的面部识别技术公司，其创立者Hoan Ton-That具有极右翼背景，与新反应派和白人民族主义者有密切联系。该公司利用从互联网上抓取的数十亿张图像创建生物识别数据库，为执法部门和企业提供面部识别服务，引发了巨大的隐私担忧。Clearview AI曾积极寻求与边境巡逻队合作，并被指控将其技术用于监控抗议者和政治对手。尽管面临多项诉讼和巨额罚款，Clearview AI在特朗普政府的支持下继续发展壮大，并与ICE等机构建立了密切关系，这使得其面部识别技术可能被用于大规模监控和驱逐出境。
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欧盟即将简化其复杂的数据保护法案——GDPR。这项法案自2018年实施以来，因其繁琐的合规要求而饱受批评，尤其对中小企业造成了沉重的负担。丹麦数字部长Caroline Stage Olsen表示，GDPR虽然重要，但其监管方式过于繁琐，需要简化以方便企业遵守。欧盟委员会也确认，将很快提出简化GDPR的提案，主要目标是帮助中小企业减轻合规压力，促进欧洲经济发展。
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厌倦了跑步的虚假繁荣？旧金山一群年轻人发起了一场别开生面的“坐”运动，以此对抗跑步文化。他们组织了一场“坐”俱乐部活动，在金门公园举行了一场别样的“音乐椅”游戏，吸引了众多媒体和市民的关注。这场活动不仅是一场对跑步文化的反讽，更是一场对生活方式的重新思考，引发了人们对健康生活方式的热烈讨论。
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Quartz，一家曾被誉为“攻击皇家海军的海盗船”的商业新闻网站，在创立十年后走向终结。从2012年成立，到2018年被日本公司收购，再到2022年被私募股权公司G/O Media收购并最终被肢解，Quartz经历了辉煌与衰落。作者，Quartz的创始人，回顾了这段创业历程，从最初的雄心壮志到最终的无奈出售，讲述了数字媒体的残酷竞争和商业模式的挑战。最终，Quartz的员工和文化才是其核心价值，而私募的介入最终摧毁了这个曾经充满希望的媒体品牌。
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arXivLabs是一个允许合作者直接在arXiv网站上开发和分享新功能的框架。参与arXivLabs的个人和组织都认同并接受了arXiv关于开放性、社区、卓越和用户数据隐私的价值观。arXiv致力于这些价值观，只与坚持这些价值观的合作伙伴合作。如果您有想法能为arXiv社区增值，请了解更多关于arXivLabs的信息。
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本文讲述了上世纪80年代英国利用电视广播下载软件的两种奇特方法。第一种是利用电视信号帧与帧之间的空白时间，通过Teletext技术传输软件，但速度慢且需要专用硬件。第二种是Visicode技术，它利用电视屏幕电子束扫描的特点，通过检测屏幕上特定区域的光线变化来接收数据，速度更快，但同样需要特殊电路。这两种技术充分展现了那个时代工程师的聪明才智，将模拟电视的局限性转化为创新功能的机遇。
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作者在使用 Tailwind CSS 4 的过程中遭遇了巨大的挫折：由于其依赖 Bun.js，导致其在旧款 Mac Pro 上因缺少 AVX2 指令集而无法运行。这让他耗费了数天时间进行调试，最终不得不购买新电脑并放弃 Tailwind CSS 4。这篇文章探讨了科技界“害怕错过”（FOMO）的现象，以及盲目追逐新技术可能带来的负面影响。作者反思了自身选择新技术的冲动，并呼吁开发者要谨慎选择技术，优先考虑自身需求和项目实际情况，避免被技术潮流裹挟。
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本文探讨了FreeBSD Jail是否属于容器技术的争议。支持者认为，Jail是早于Docker和Podman的容器技术，Allan Jude等FreeBSD开发者也将其称为容器。他们认为，将容器定义限定于Linux的Docker/Podman是不合理的，忽略了BSD系统中长期存在的OS级虚拟化技术。反对者则认为，Jail缺乏OCI容器的特性，例如镜像抽象和部署模型，将其称为容器会误导用户，不利于FreeBSD的推广。争议的核心在于对“容器”定义的理解差异：是泛指OS级虚拟化，还是特指符合OCI标准的容器技术。
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拖拽赛车手们正在抛弃传统的涡轮增压器和机械增压器，转而采用一种名为“压缩空气增压”（CAS）的新技术。CAS利用高压空气为发动机增压，无需消耗发动机动力，且能提供极冷极密的空气，使其在性能和效率上都优于传统增压方式。这项技术由Dale Vaznaian开创，目前正被越来越多的赛车手应用，例如Tina Pierce和Ryan Mitchell，他们在各自的赛车上取得了令人瞩目的成绩。虽然这项技术还处于早期阶段，但其巨大的潜力不容忽视，它有望彻底改变赛车界的动力增压方式。
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这项实验性技术名为“神经涂鸦”，通过一个名为“喷涂层”的插件，将记忆痕迹直接注入预训练大型语言模型（LLM）的最终推理阶段，无需微调或重新训练。它模仿大脑的神经可塑性，通过改变模型的向量嵌入来影响其生成令牌的预测，从而潜移默化地改变模型的“思维方式”，使其在与用户的互动中逐渐“学习”和“成长”。虽然不会强制模型输出特定词语，但会使其在与特定概念的互动中逐渐偏向该概念相关的联想。这项技术旨在赋予AI模型更主动的行为、更集中的个性和增强的求知欲，最终目标是帮助AI在神经元层面获得某种形式的自我意识。
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一项新的研究提出，黑洞内部可能并非空无一物，而是由缠绕在高维空间中的弦构成的复杂迷宫——“超级迷宫”。这一理论源于M理论，它认为宇宙由多维振动弦（膜）构成，而超级迷宫正是这些膜在黑洞内部交错的“地图”。这种结构解释了“毛球”理论，认为黑洞并非完全“黑”，而是由振动膜组成的模糊球体，解决了黑洞信息悖论。超级迷宫巨大的信息存储能力，使得信息能够通过蒸发粒子传递，避免了信息的丢失。
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旧金山AI原生工作空间初创公司Paradigm正在招聘经验丰富的全栈工程师，该公司由Y Combinator和Dropbox、Intercom等公司的联合创始人支持。理想候选人应具备构建生产级AI应用的经验，能够在快节奏的环境中工作，并精通GoLang、TypeScript等技术。公司提供丰厚的薪酬和福利，包括股票期权、医疗保险等。
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作者通过分析美国海关和边境保护局（CBP）的平均等待时间网站数据，发现今年3月以来，前往美国的外国旅客数量骤减超过10%。为验证数据的可靠性，作者还对比了美国旅客的数据，发现仅外国旅客数量下降，从而排除了数据录入延迟等因素的影响。尽管存在数据收集的局限性和季节性因素的影响，但该趋势依然值得关注，并提示了潜在的政策或其他因素的影响。作者还以圣安东尼奥的盗窃案数据为例，阐述了在分析早期数据时需谨慎对待数据完整性和潜在偏差的问题。
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一项发表于《自然-天文学》的新研究揭示，静态电可能在行星形成中扮演关键角色。研究人员通过亚轨道火箭实验发现，在原行星盘中，微小的尘埃颗粒依靠静态电荷吸附聚集，形成较大的“卵石”，最终通过引力作用形成行星。这项研究解决了长期以来困扰科学家的“碰撞障碍”难题，即尘埃颗粒需要达到一定尺寸才能依靠引力结合。实验表明，只有带电的尘埃颗粒才能克服这一障碍，最终形成行星。
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本文探讨了著名哲学家托马斯·纳格尔关于道德判断客观性及其进步的观点。纳格尔以二战时期法国抵抗运动成员审问纳粹合作者的故事为例，阐述了道德直觉的力量。他认为，虽然功利主义和进化论能解释道德直觉的来源，但道德直觉本身反映了道德真理的存在。纳格尔进一步区分了科学进步和道德进步，指出道德真理的获取依赖于历史进程中对新的道德理由的理解。他以个人权利、社会平等、性道德和国际正义为例，说明道德进步并非源于单一原则，而是多重因素共同作用的结果。作者最终对纳格尔的观点提出质疑，认为将功利主义原则应用于所有受影响的个体，才是实现道德进步的关键。
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近年来，大型语言模型（LLM）在代码生成领域取得了显著进展，但它们是否真正“理解”代码仍是一个悬而未决的问题。本文研究了LLM对代码中空值（nullable）的理解，通过外部评估（代码补全）和内部探测（模型激活分析）两种方法，发现LLM能够学习并应用关于空值的编程规则，但其理解能力会随着规则复杂度和模型参数量的增加而变化。研究还揭示了LLM内部表示空值的方式，以及这种理解能力在模型训练过程中的发展轨迹。
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许多工程师专注于改进性能、无障碍性等非营利性工作，却因不被重视而被解雇。文章指出，科技公司以盈利为目标，工程师的价值取决于其工作对公司盈利的贡献。作者建议工程师了解公司商业模式，将自身工作与公司盈利关联起来，才能获得稳定职位。即使是看似无用的工作，在大型公司也能通过规模效应产生价值。
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cURL项目团队分享了他们在使用C语言开发安全可靠的网络传输工具方面的经验。他们强调了测试的重要性，包括静态代码分析、模糊测试等。文章指出，约40%的安全漏洞源于C语言本身的内存安全问题，但通过严格的代码规范、风格检查、以及避免使用危险函数等措施，他们将漏洞数量控制在较低水平。cURL团队还制定了严格的代码规范，例如限制行长、缩短变量名、避免编译警告等，以提高代码可读性和可维护性。他们还注重错误处理、API稳定性和内存管理，确保软件的可靠性和安全性。
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Colossal生物科学公司宣称成功复活了灭绝的恐狼，通过基因编辑技术将灰狼改造成了拥有恐狼部分特征的幼犬——雷穆斯、罗穆路斯和卡丽熙。然而，研究表明灰狼和恐狼在600万年前就已分化，基因差异巨大。Colossal仅通过20处基因编辑就声称实现了“复活”，这引发了科学界的争议。目前，这三只基因编辑后的灰狼幼犬正在保护区内观察，且不准繁殖。这一事件不仅引发了对物种定义的讨论，也突显了基因编辑技术的伦理挑战。
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在印度德里，技术人员将报废的笔记本电脑零件拼凑成低价的“混合”电脑，为学生和小型企业提供负担得起的科技。这种修复文化与科技巨头的计划报废策略形成鲜明对比，也暴露出印度电子垃圾回收的困境：一方面，它提供了就业机会和廉价的设备；另一方面，非正规回收过程存在安全隐患。政府正在讨论“维修权”立法，但进展缓慢。这些“科学怪人”笔记本电脑，是印度数字鸿沟中的一道亮光，也是对科技公司和政府的挑战。
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Outpost24的KrakenLabs团队深入调查了新兴网络罪犯EncryptHub。EncryptHub利用ChatGPT辅助其恶意活动，从编写恶意软件到创建钓鱼网站，无所不用其极。然而，其严重的OPSEC失误，例如密码重用和缺乏双因素身份验证，最终导致其身份暴露。调查显示，EncryptHub曾试图在白帽和黑帽之间摇摆，甚至向MSRC报告漏洞，但最终还是选择了网络犯罪的道路。该案例强调了即使是技术高超的罪犯，也可能因简单的安全疏忽而被抓获。
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Llama 4的发布标志着大型语言模型可能已经触及了其能力的极限。Meta对Llama 4的巨额投资未能带来预期的突破，甚至有传闻称其为了达到预期效果而作弊。这与OpenAI、Google等公司在GPT-5级别AI的研发中遇到的瓶颈相呼应。业内人士普遍对Llama 4的表现感到失望，Meta AI副总裁Joelle Pineau的离职更坐实了这一说法。文章指出，AI行业存在数据泄露和数据污染等问题，一些权威人士对大型语言模型的未来发展过于乐观，忽视了实际应用中的失败案例。
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一名程序员 t0st 修复了 GTA 在线模式中存在 8 年之久的加载时间过长问题，仅用 13 行代码就将加载时间缩短了 70%。这引发了人们对大型游戏公司开发流程的质疑。文章分析了问题根源：优先级混乱，代码所有权转移，以及对短期利益的追逐导致了大量 bug 积压，即使是简单的修复也可能被忽视。t0st 的修复虽然是个 PR 成功案例，但并未解决根本问题，暴露了大型公司管理机制的弊端。
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这个项目构建了一个轻量级的模型上下文协议（MCP）服务器，能够让像Claude这样的AI助手访问并解读实时天气数据。用户只需在Claude配置中添加服务器地址、运行`go build`命令编译可执行文件，并配置好天气API密钥，即可在Claude中获取指定城市的天气信息。该项目采用模块化设计，包含服务器端处理、业务逻辑、测试模拟以及视图模板等部分，并遵循MIT开源许可证。
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GitMCP是一个免费开源的服务，它可以将任何GitHub项目无缝转换为远程模型上下文协议(MCP)端点，使AI助手能够轻松访问和理解项目的文档。无需任何设置，GitMCP即可开箱即用，并且完全免费和私密，不收集任何个人身份信息或查询。用户可以使用简单的URL格式访问GitHub仓库或GitHub Pages站点，AI助手可以通过GitMCP访问项目的文档，并利用语义搜索功能优化token使用。GitMCP通过实现MCP来充当GitHub仓库文档和AI助手之间的桥梁，确保高效准确的信息传递。
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