一个名为`formal_verif_ml`的项目使用Lean 4提供了一个框架，用于形式化验证机器学习模型的属性，例如鲁棒性、公平性和可解释性。该项目包含Lean库、模型转换器、网络界面、CI/CD管道等，支持多种模型类型，并提供交互式网页门户，允许用户上传模型、查看生成的Lean代码、触发Lean证明编译以及可视化模型架构。
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历经十五年发展，日本Pezy Computing公司推出了最新的SC4s数学加速器，挑战Nvidia GPU在高性能计算和AI领域的统治地位。SC4s采用2048个RISC-V核心，搭配96GB HBM3内存，峰值功耗达600瓦，在FP64精度下性能与Nvidia H100相当，且能效出色。不同于GPU的SIMT架构，Pezy采用SPMD架构，具备更高的编程灵活性，并支持PyTorch等主流AI框架。尽管FugakuNext超级计算机主要采用Nvidia GPU，但Pezy的持续研发，为日本在高性能计算领域提供了技术自主性保障，也为未来多样化计算架构提供了可能性。
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苹果公司即将推出的AirPods实时翻译功能，由于欧盟严格的监管规定，将无法在欧盟地区使用。这主要是因为欧盟的《人工智能法案》和《通用数据保护条例》对语音和翻译服务的提供提出了严格的要求。苹果需要确保其系统完全符合这些规定，才能在欧盟账户中启用该功能。该功能支持英语、法语、德语、葡萄牙语（巴西）和西班牙语的实时翻译，并计划在今年晚些时候添加更多语言支持。
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微软最近更新的Visual Studio Code C/C++扩展程序不再兼容VS Codium和Cursor等衍生产品，引发开发者不满。此举被指责为反竞争行为，因为微软限制了其扩展程序在非微软产品中的使用，同时推出自家的AI代码助手Copilot。一些开发者已向美国联邦贸易委员会举报微软不正当竞争，指控其捆绑销售Copilot并封杀竞争对手，意图锁定用户在其AI生态系统中。Cursor公司则表示正在转向开源替代方案。
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英伟达今日发布了其面向专业设计师、开发人员、数据科学家和创意人士的RTX Pro Blackwell系列GPU。该系列包括一款面向工作站的顶级RTX Pro 6000 Blackwell GPU，以及其他RTX Pro Blackwell台式机和笔记本电脑版本，以及RTX Pro 6000 Blackwell的数据中心版本。RTX Pro 6000 Blackwell工作站版配备96GB GDDR7内存，功耗为600瓦，略高于RTX 5090的575瓦。它还支持PCIe Gen 5、DisplayPort 2.1以及最新的Blackwell一代RT核心和Tensor核心。该GPU专为工作站使用而设计，主要面向从事游戏开发、AI工作负载或任何需要大量VRAM和快速GPU的专业任务的专业人士。RTX Pro 6000 Blackwell还将提供Max-Q版本和用于数据中心的服务端版本。英伟达将使用新的RTX Pro品牌来取代之前使用的RTX编号方案以及过去的Quadro。英伟达还将推出台式机和笔记本电脑版本的RTX Pro 5000和RTX Pro 4000 Blackwell，以及台式机版本的RTX Pro 4500 Blackwell。笔记本电脑版本的RTX Pro Blackwell还将包括3000、2000、1000和500型号。笔记本电脑版本最多配备24GB的VRAM，这些GPU还支持英伟达最新的Blackwell Max-Q技术，英伟达声称该技术将“使用AI智能持续优化笔记本电脑的性能和功耗”。这些笔记本电脑GPU也将挑战AMD的Strix Halo芯片，该芯片拥有128GB的统一内存，可在CPU、GPU和AI引擎之间共享。Framework已经使用AMD的最新芯片构建了一款小型台式机，因此看看哪些工作站和笔记本电脑将配备英伟达的RTX Pro Blackwell GPU将会很有趣。英伟达尚未公布RTX Pro 6000工作站版本的定价，但这款GPU将于4月份通过PNY和TD Synnex等分销合作伙伴上市，戴尔、惠普和联想等制造商将于5月份开始供应。服务器版本将很快通过思科、戴尔、惠普、联想和Supermicro上市。AWS、谷歌云、微软Azure和CoreWeave等云提供商也将于今年晚些时候推出RTX Pro 6000 Blackwell服务器。其余的RTX Pro Blackwell工作站系列产品将于夏季通过Boxx、戴尔、惠普和联想上市，RTX Pro Blackwell笔记本电脑版本将于今年晚些时候在戴尔、惠普、联想和雷蛇设备上上市。
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本文介绍了一种通过内存转储绕过Windows 11 BitLocker加密的方法。攻击者通过物理访问设备，在系统重启时获取内存中的完整卷加密密钥(FVEK)。作者使用名为Memory-Dump-UEFI的工具，在UEFI环境下完成内存转储，并从转储文件中提取FVEK密钥。文章详细介绍了步骤，包括创建可启动U盘、强制重启系统、从U盘启动工具、分析内存转储文件，以及使用pool tags定位FVEK密钥等。最后，文章强调了使用合适的工具(如dislocker)来解锁BitLocker保护的分区。
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16岁少年Adam Raine自杀身亡前数月，曾多次向ChatGPT咨询自杀计划。其父母现已对OpenAI提起首例已知的不当致死诉讼。尽管ChatGPT等AI聊天机器人具备安全机制，但在Raine的案例中，他通过虚构故事的借口绕过了这些安全措施。OpenAI承认其安全训练在长时间互动中效果下降，并承诺持续改进。但此类问题并非OpenAI独有，其他AI聊天机器人也面临类似诉讼，凸显了AI安全机制的局限性。
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加州理工学院的John Preskill教授在Q2B 2024大会上发表了主题演讲，探讨了超越NISQ（嘈杂中型量子）时代，进入Megaquop（百万量子操作）时代的可能性。Megaquop机器预计能够执行百万级量子操作，虽然误差率仍然较高，但通过误差缓解技术和潜在的更高质量物理量子比特，有望实现一些经典计算机和NISQ机器无法完成的任务。Google、AWS等团队在量子纠错和硬件改进方面取得了显著进展，为Megaquop机器的实现奠定了基础。然而，Preskill教授也强调了挑战，包括量子纠错的解码速度、抗宇宙射线干扰以及寻找具有商业价值的应用等。未来，Megaquop机器的应用可能包括对复杂量子系统的模拟和材料科学研究。
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一位名为Glubux的网友用1000块废旧笔记本电脑电池，结合7000瓦的太阳能电池板，搭建了一个家庭能源自给系统，至今已持续运行8年。他从废旧电池中回收可用电池芯，克服了电池平衡、电气安全和存储管理等挑战，最终实现了家庭用电的自主供应，并大幅降低了电费。这个案例不仅展现了个人环保的巨大潜力，也为可持续能源利用提供了新的思路。
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作者痛斥当前流行的文本和图像生成工具并非真正的AI，而只是大型语言模型（LLM）。他批评了OpenAI CEO山姆·奥特曼将人类比作“随机鹦鹉”的观点，认为这贬低了人类体验的丰富性。作者还指出LLM的炒作过热，其生成的文本乏味且缺乏原创性，并对公司未经同意使用用户数据训练模型的行为表示担忧。最终，作者表达了对互联网未来以及个人创作被滥用的担忧，呼吁人们关注LLM的伦理和美学问题。
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Qbix 推出了一个名为 Q.js 的轻量级前端框架，其体积仅 40KB (压缩后)，却包含了组件、路由、缓存、国际化等众多功能。它无需构建步骤，直接使用，性能优异，并且支持渐进式增强和 SEO。与 React、Vue 和 Angular 相比，Q.js 在体积、性能和易用性方面具有显著优势，尤其适合构建高性能应用和实时仪表板。
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在马来西亚一座填海造岛上的酒店改建的校园里，加密货币和科技企业家们正进行着一场大胆的实验：从零开始创建新的主权国家。由前Coinbase高管巴拉吉·斯里尼瓦桑创立的网络学校，吸引了近400名学生，他们学习编码、分散式治理等，并致力于构建加密项目。学校融合了实用性和意识形态，上午进行产品冲刺和编码，下午学习明治维新、新加坡治国方略等。斯里尼瓦桑的愿景是创建由共享信念而非地理位置定义的“创业社会”，他认为世界已经准备好迎接他的国家颠覆模式，并将森林城市作为全球推广的试验场。尽管面临挑战，但该项目为森林城市带来了活力，也为探索未来社会治理模式提供了一个独特的案例。
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Mixbox是一个革命性的色彩混合库，它通过模拟真实颜料的混合方式，解决了数字绘画中色彩混合不自然的问题。它基于Kubelka-Munk理论，将颜色视为颜料进行处理，提供简单易用的RGB输入输出接口，支持C++、Python、GLSL等多种语言。Mixbox能实现更真实的色彩渐变、更丰富的混合效果以及更自然的笔触晕染，让数字绘画更接近传统绘画的质感。它已被应用于Rebelle和Blender的Flip Fluids插件，并提供多种灵活的授权方案供开发者使用。
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GitHub代码审查中，应用代码建议功能存在诸多限制，例如：仅能应用单行建议、不能应用于已删除行、不能应用于已关闭的Pull Request、不能应用于部分代码变更视图、以及其他一些暂时无法应用的情况。这些限制提示了GitHub代码审查机制的复杂性和细致性，确保代码变更的准确性和安全性。
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瑞典工程师Rune Elmqvist，原本是位合格的医生，却选择发明医疗设备，成就了一段传奇。1949年，他发明了第一台喷墨打印机Mingograph，其可移动喷嘴通过静电控制墨滴喷射到纸卷上，用于实时记录心电图和脑电图等生理信号。更重要的是，他与心脏外科医生Åke Senning合作，开发出首个完全可植入式起搏器，挽救了无数生命。Elmqvist的天才不仅体现在技术创新上，更在于他解决实际问题的决心和毅力，正如他为妻子病重的丈夫研制起搏器的故事一样，体现了科技的温度和人性的光辉。
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Honeycomb的Charity Majors提出了“可观测性2.0”的概念，它标志着可观测性从传统的“指标、日志和追踪”三支柱模式的演变。可观测性2.0的核心是采用“广域事件”作为单一数据源，这种高基数、高维度的事件数据包含了丰富的上下文信息，允许事后动态地派生指标、日志和追踪，从而避免了传统方法中数据孤岛、预聚合带来的信息损失以及静态监控的局限性。然而，这种转变也带来了挑战，例如事件生成、数据传输、存储和查询的效率等。GreptimeDB作为一款开源的分析型可观测性数据库，旨在解决这些挑战，它支持OpenTelemetry格式数据，并具有内置转换引擎、高吞吐量实时数据摄取、实时查询API以及物化视图等特性，为可观测性2.0提供了坚实的基础设施。
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智能健身追踪器厂商Whoop在其Whoop 5.0升级政策上遭遇滑铁卢。最初，Whoop宣布用户需要额外支付费用或延长订阅才能升级，此举与以往免费升级的承诺相悖，引发用户强烈不满。面对舆论压力，Whoop迅速调整策略，将订阅期超过12个月的用户升级政策改为免费，订阅期不足12个月的用户可通过延长订阅免费升级。尽管Whoop声称此举是回应用户反馈，但也有用户质疑其之前的免费升级承诺纯属虚假宣传。此次事件反映出企业在产品升级策略制定和用户沟通上的重要性。
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本文探讨了如何利用凯利公式理性决定是否购买保险。作者批判了人们对保险的常见误解，例如认为保险是哲学问题而非数学问题。文章的核心观点是，保险的目的是避免财富的大幅缩水，从而加速财富的复利增长。作者提出了一个公式，通过计算保险的价值V，来判断是否值得购买。公式考虑了当前财富、保费、事故概率和事故成本等因素。文中还以摩托车保险和直升机飞行保险为例，进行了具体的计算和分析，并讨论了免赔额的影响。最后，作者解释了保险公司如何盈利以及成本的相对性。
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谷歌的AI概述功能会为任何虚构的短语提供定义和来源，即使这些短语毫无意义。它利用概率模型，根据训练数据预测下一个最可能的单词，从而生成看似合理的解释。然而，这种方法忽略了语义的正确性，并可能迎合用户的期望，导致它对无意义的短语也给出看似合理的解释，暴露了生成式AI在处理非普遍知识和少数观点时的局限性，也体现了其“讨好”用户的特性。
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Terminology 1.14.0 版本发布了！此版本增加了匈牙利语和斯洛伐克语的翻译，改进了多种语言的翻译，并修复了多个错误，包括启动时的半透明背景问题和轮询事件问题。还添加了通过转义码报告或设置选择的功能，以及对表情符号双倍宽度配置的支持。此外，内部代码也得到了改进，并增加了新的配色方案。
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本文讲述了作者如何通过Emacs的强大扩展机制，巧妙地解决了Org-mode阅读列表自动排序的问题。虽然Org-mode本身并没有提供直接的扩展点，但作者利用`advice-add`函数，在`org-set-regexps-and-options`函数之后插入了自己的代码，实现了自定义的排序功能。这体现了Emacs“鼓励扩展”的设计理念，即使面对缺乏预留扩展点的场景，也能找到灵活的解决方案。作者的例子虽然略显粗暴，却完美诠释了Emacs扩展的强大能力。
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这篇文章的核心内容是一大片重复的'▓'和'▒'字符，构成了一个视觉上的迷宫。这并非普通的文本错误，而是可能是一种数字艺术形式，利用字符的重复和变化来创造视觉冲击和神秘感。这引发了对数字艺术表现形式的思考，以及对隐藏信息或含义的猜测。
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Sbixel是一个用Rust编写的简单的像素物理模拟器，使用macroquad库进行绘图。该项目主要作为学习沙箱，目前模拟了沙子和水，并使用扇区系统优化性能。未来计划改进水模拟、沙水交互、渲染优化、重构代码逻辑，并添加气体模拟和静态物体等功能。
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本文是Linux早期贡献者Lars Wirzenius对Linux诞生过程的精彩回忆。故事始于1991年，Linus Torvalds用一台4MB内存的386电脑，编写了一个简单的多任务程序，屏幕上交替显示字母“A”和“B”，这就是Linux内核的雏形。在朋友Wirzenius的帮助下，Linus逐步完善了内核，并将其发布到网络上。经历了与Andrew Tanenbaum的著名论战、GPL许可证的采用、X11系统的移植等关键事件，Linux最终从一个业余爱好项目发展成为全球性的操作系统，运行在从地球到火星的无数设备上。
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Bob和Alice分别面临着数据归档和移动办公的数据管理难题。Bob拥有众多离线硬盘，使用Git Annex，他能够在一个单一目录树中管理所有文件，即使文件内容存储在离线硬盘上。Git Annex自动追踪文件位置，并能方便地访问所需文件，同时保证数据长期可访问性。Alice则利用Git Annex管理多个数据来源（例如服务器、USB驱动器），实现数据同步和版本控制，无需手动管理，高效便捷地处理数据。无论Bob还是Alice，Git Annex都为他们提供了可靠、高效的数据管理方案，解决了数据安全和访问性问题。
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IBM子公司红帽宣布从2026年初开始，将大部分后台职员（包括人力资源、财务、会计和法律部门）并入IBM。此举引发部分员工担忧，他们担心公司文化流失和微观管理增加。尽管红帽保证核心团队不受影响，此次整合也反映了科技公司整合后台职能以削减成本的普遍趋势。红帽的总员工数约为19000人，此次整合预计不会影响到工程、销售和支持部门。
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全球芯片产业面临严重人才短缺，Deloitte预测到2030年将缺100万名熟练技工。本文探讨了六大原因：理论优先的教育方式忽略实践应用；薪资误区，认为软件行业薪资更高；研究生学位要求导致人才瓶颈；过早的专业化限制职业发展；缺乏文档记录导致知识传承困难；芯片行业文化相对传统，压力大，工作节奏快。作者建议采用实践优先的教育方法，建立芯片学习社区，并改进行业文化，才能吸引更多人才加入芯片行业。
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教宗方济各呼吁在人工智能时代尊重人类尊严，这让人联想起1891年教宗良十三世在《 rerum novarum 》中应对工业革命带来的社会问题。当时，恶劣的工厂条件导致工人遭受极度贫困和剥削。良十三世谴责了资本主义和社会主义的极端，提出天主教社会学说，主张维护工人的权利。如今，人工智能也可能威胁就业和人类尊严，教宗方济各认为教会需要再次发挥道德领导作用，应对AI带来的新挑战，维护人类尊严、正义和劳动权益。
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Stripe公司近期遭遇了DNS错误峰值，文章详细描述了他们如何利用Unbound、tcpdump、iptables等工具追踪问题根源。调查发现，Hadoop集群中一个分析网络日志的作业，因大量反向DNS查找请求（PTR记录）并重试机制导致流量放大，最终超过了AWS VPC解析器的处理能力限制。Stripe通过调整Unbound转发配置，将负载分散到各个Hadoop主机，有效解决了问题。这个案例强调了完善监控和多角度排查的重要性，以及在高可用系统中应对流量激增的策略。
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