苹果公司警告澳大利亚政府不要效仿欧盟的数字市场法案（DMA），强制允许iPhone应用侧载。苹果认为，允许侧载会增加恶意软件和欺诈风险，并危及用户安全和隐私。虽然苹果在欧盟已遵守DMA，允许用户从App Store以外安装应用，但这导致色情和侵犯版权的应用泛滥。苹果强调其审核流程对用户保护至关重要，并辩解其30%的应用商店佣金主要针对高收入应用，大多数开发者支付更低的费用或免收费用。澳大利亚政府目前仍在考虑相关提案，尚未做出最终决定。
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三星宣布其Ballie机器人将于今年夏天在美国和韩国上市。更令人兴奋的是，这款小型机器人将通过与谷歌云的合作，搭载Gemini AI模型。Ballie具备多模态能力，能够处理来自传感器的语音、音频和视觉数据，并能管理智能家居设备，甚至提供健康和造型建议。虽然三星尚未公布价格，但这款历经多次迭代的机器人终于将在今年夏天与消费者见面，此前曾在2020年和2024年CES展出。
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暗能量光谱仪（DESI）项目发布了其首批数据集（DR1），包含海量宇宙学数据，为全球科学家研究暗能量等宇宙奥秘提供了宝贵资源。该数据集及其详尽的文档将使即使没有大型望远镜的科研人员也能进行前沿研究。伯克利实验室的科学家Anthony Kremin表示，该数据集的应用潜力巨大，期待科研人员以此为基础进行创新研究。DR1论文已公开发表，相关视频也已发布在DESI YouTube频道。
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arXivLabs是一个全新的框架，允许协作者直接在arXiv网站上开发和分享新功能。参与其中的个人和组织都认同arXiv的开放、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。如果你有想法能为arXiv社区增值，那就了解更多关于arXivLabs的信息吧！
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本文讲述了Interact Model One个人电脑的坎坷故事。这款诞生于1978年的廉价电脑，试图挑战Commodore PET等巨头，却最终销声匿迹。然而，其后继者Victor Lambda在法国市场取得成功，并衍生出一些游戏，例如本文重点介绍的《Troll Hole Adventure》。这款8位元冒险游戏，以其精巧的设计和谜题挑战玩家，展现了早期电脑游戏设计的魅力，也反映了当时技术和资源的限制。尽管Interact Model One最终失败，但其故事却为我们展现了早期个人电脑产业的勃勃生机和创新精神。
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墨西哥锡那罗亚贩毒集团黑客入侵了一名调查“矮子”古兹曼的FBI官员的手机，窃取通话记录和地理位置数据，甚至利用墨西哥城摄像头系统跟踪官员，以恐吓或杀害潜在线人。这份司法部报告揭示了“无处不在的技术监控”（UTS）的严重威胁，这种威胁因商用黑客和监控工具的发展而日益加剧，对FBI等机构构成“生存性”挑战。报告还列举了另一个案例，一个犯罪家族首领通过搜索雇员手机通话记录来寻找与执法部门的联系。
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风险投资家预测，当前的科技独角兽公司中，高达80%可能面临失败或停滞不前。其中，20%将彻底倒闭，而约一半将难以增长，最终可能以低于预期价格被收购或维持僵尸状态。只有20%到25%的独角兽公司预计能够成功上市或被收购，而即使成功，也只有少数能成为独立的上市公司。即使是像Stripe这样长期保持私有的巨头，最终也可能选择上市。
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本文介绍了如何使用GPU编程和NVIDIA的Thrust库来快速计算斐波那契数列。文章首先讲解了扫描算法的原理，然后演示了如何在Thrust中使用扫描操作进行简单的加法和乘法运算，以及如何扩展到矩阵运算。最后，文章展示了如何利用矩阵运算的特性，通过扫描操作高效地计算斐波那契数列，并通过模运算避免整数溢出，最终在NVIDIA GeForce RTX 3060 Mobile显卡上计算出F99999999 (mod 9837) 的结果。
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谷歌发布了其最智能的AI模型Gemini 2.5。其实验版本2.5 Pro在众多基准测试中表现出色，在LMArena排行榜上排名第一。Gemini 2.5的核心在于“思考”能力，它能够在回应之前进行推理，从而提高准确性和性能。这种“推理”能力超越简单的分类和预测，它能够分析信息、得出逻辑结论、理解上下文和细微差别并做出明智的决策。谷歌通过强化学习和思维链提示等技术不断提升AI的推理能力，Gemini 2.5在此基础上，结合改进的基模型和后期训练，达到了新的性能高度。未来，谷歌将把这种“思考”能力融入所有模型，以解决更复杂的问题。
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Python从1991年默默无闻到如今成为全球最受欢迎的编程语言，其背后是一个充满激情和挑战的故事。最初，Python的成功并非一蹴而就，甚至经历了资金匮乏和组织结构的摸索。然而，凭借核心开发者Guido van Rossum的远见，以及一个充满活力的社区的共同努力，Python最终通过成立Python软件基金会，实现了可持续发展。这个故事强调了社区的重要性以及共同价值观的力量，也展现了开源项目如何在早期克服重重困难最终走向辉煌的历程。
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Auto-AVSR是一个开源的端到端音频视觉语音识别 (AV-ASR) 框架，专注于唇读。该框架在LRS3基准测试中实现了视觉语音识别 (VSR) 20.3% 和音频语音识别 (ASR) 1.0% 的字错误率 (WER)。它提供了用于训练、评估和API调用的代码和教程，并支持在多种设备上进行训练。用户可以使用预训练模型或从头开始训练，并能根据自身需求调整超参数。
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LeetArxiv平台复现了1931年Lehmer和Powers发表的基于连分数理论的大数分解算法。文章详细解读了该算法的原理，包括如何计算平方根的连分数展开式，以及如何利用得到的系数（P和A）进行分解。文章通过逐步分解一个例子，阐述了算法的细节，并最终成功地分解了13290059这个数字。该算法是历史上第一个具有次指数时间复杂度的整数分解算法，具有重要的历史意义。
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2038 年 1 月 19 日，全球数百万依赖于 32 位时间戳的嵌入式和工业系统将面临崩溃风险。这一漏洞并非科幻，它潜伏在医院设备、电网、银行系统和交通网络等关键基础设施中。与 Y2K 不同，此次漏洞规模更大、影响更深远，且许多嵌入式系统难以更新。Epochalypse 项目由两位网络安全研究人员发起，旨在通过标准化测试、漏洞记录和补救策略的开发，建立全球合作机制，应对这一迫在眉睫的威胁。个人可以通过测试个人智能设备、向科技公司咨询等方式参与，而专业人士则需要承担更大的责任，共同避免这场数字灾难。
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一个名为“时间流逝”的MCP服务器项目旨在解决大型语言模型(LLM)无法可靠计算时间差的问题。该项目通过人机协作开发了一套时间计算工具，赋予LLM对时间的感知和计算能力，并意外地发现LLM可以利用这些工具洞察对话模式、工作节奏和人类对时间的体验。该服务器提供多种时间计算功能，包括计算时间差、提供时间上下文信息、转换时间戳格式等，并支持多种时区。
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研究人员开发了一种新方法，利用近场校正技术来定位射频干扰（RFI）源，特别是来自飞机等近场目标的干扰。该方法结合了远场定相、近场校正和波束形成技术，通过最大化接收到的曲面近场信号的相干性来精确定位RFI发射器的三维位置。这比传统的标记法更有效，可以保留更多可用数据，从而提高对早期再电离时代21厘米信号探测的可能性。研究结果表明，该方法能够有效地估计RFI发射器的高度，并能区分不同观测条件下的性能差异，为未来更精确地去除RFI干扰奠定了基础。
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LoFi hip hop，这种在2010年代中期通过网络爆红的音乐风格，如今正面临着来自AI生成音乐和廉价版权音乐的冲击。起初，LoFi为卧室音乐人和独立音乐人提供了前所未有的机会，但随着其商业化，Spotify等流媒体平台开始用AI生成音乐和免版税音乐取代真正的艺术家，稀释了版税池。然而，洛杉矶音乐人Wish on the Beat以其独特的创作方式，将之前的LoFi作品改编成氛围音乐，成功地开辟了新的道路，证明了真实音乐人的价值。这提醒我们，支持独立音乐人，抵制AI生成的低质量音乐，才能维护音乐生态的多样性。
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Kahuna 是一款 Firefox 和 Chromium 系浏览器扩展程序，用于管理 IndexedDB 数据库。它可以创建数据库、修改数据库结构，以及查看、查询、编辑、导入和导出数据库中的数据。Kahuna 提供了友好的用户界面，支持数据过滤、页面分页、JavaScript 代码执行等功能，并支持多种数据格式的导入导出。虽然文档还在建设中，但这款工具对于开发者处理 IndexedDB 数据库将非常方便。
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文章探讨了土壤退化及其对粮食安全和气候变化的影响。传统农业实践导致严重的土壤侵蚀和退化。作者介绍了一种名为生物炭的土壤改良剂，它可以改善土壤肥力、提高作物产量并增加碳封存。然而，生物炭成本高昂。文章重点介绍了一种更经济的替代方案：利用热解煤制成的煤炭炭。初步研究表明，煤炭炭与生物炭具有相似的土壤改良效果，且成本仅为生物炭的十分之一。这为大规模土壤修复提供了新的可能性，但同时也需要进一步研究以评估其长期影响和环境风险。
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微软正式发售其面向企业的迷你云电脑Windows 365 Link，售价349.99美元。这款设备直接连接微软的Windows 365云服务，方便IT部门管理，降低维护成本。它类似于传统的瘦客户机，但通过互联网运行，支持在家或任何地方办公，并能在数秒内启动。微软表示，该设备已在100多个组织的预览计划中进行了测试，并对软件体验进行了改进。目前，Windows 365 Link在美国、加拿大、澳大利亚、英国、德国、日本和新西兰等国家/地区上市，面向企业客户销售，需通过微软账户团队或授权经销商购买。
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数学家们发现，模块化形式这种特殊的函数，拥有无限的对称性，这些对称性来源于它在复平面上的特殊变换性质。这些变换将基本区域复制到整个上半平面，并通过特定的规则关联起来。虽然看似简单的几何操作，却蕴含着巨大的力量。Hecke的理论揭示了模块化形式存在于特定空间中，这使得我们可以利用其无限对称性来解决诸如“如何将整数表示为四个平方数之和”等问题。通过将数列转换成生成函数，如果该函数是模块化形式，则可以精确计算其系数，解锁无限的可能性。这为数学和物理学中许多问题的解决提供了强大的工具。
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作者因受不了楼上邻居的巨响和公园的噪音，耗时两年尝试各种奇葩降噪方法：从工业级耳罩加硅胶耳塞，到研究耳垢基因和声音物理学，甚至自制隔音室，结果均以失败告终。最终，他发现最简单有效的办法就是购买一款普通的降噪耳机。这篇文章反思了过度依赖理论分析、忽视简单方案以及对“聪明”的执念如何导致时间的浪费和痛苦的经历。
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科学家首次利用格点量子色动力学（LQCD）研究中子星内部，获得了中子星内部声速的新上限，并更好地理解了中子星内部的压力、温度及其他属性之间的关系。这项研究克服了传统方法难以解决强相互作用下量子色动力学方程的难题，通过引入同位旋简化计算，最终得出中子星声速可能超过c/√3的结论，为进一步研究中子星性质打开了新的大门。
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近年来，许多机器学习目标函数都实现了可扩展性，例如预测下一个词元、去噪扩散和对比学习等。然而，强化学习（RL），特别是基于Q学习的离策略RL，在扩展到复杂的长视野问题上却面临挑战。文章指出，现有Q学习算法由于目标预测存在偏差累积，难以应对需要超过100个语义决策步骤的长视野问题。作者通过实验证明，即使在数据充足且控制变量的条件下，标准离策略RL算法也难以解决复杂任务。然而，缩短视野能够显著提升算法的可扩展性，这表明需要开发能直接解决视野问题的更优算法，而非单纯依赖于扩大数据和算力。
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RepoRoulette是一个强大的GitHub仓库随机采样工具，提供三种不同的采样方法：基于ID采样、基于时间采样和基于BigQuery采样。基于ID采样直接从GitHub的ID空间随机抽取，速度快但命中率低；基于时间采样选择特定时间段内更新的仓库，允许根据star数和编程语言等属性过滤；基于BigQuery采样利用Google BigQuery的公共GitHub数据集，功能强大但需要GCP账号和付费。RepoRoulette适用于学术研究、学习资源获取、数据科学、趋势分析和安全研究等多种场景。
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厌倦了封闭软件的广告和隐私担忧？试试开源Android应用！公开的源代码保证了透明度和安全性，你可以自行检查代码，确保没有恶意元素。开源应用通常更注重用户隐私，收集的数据更少，使用方式也更透明。更重要的是，你可以根据自身需求定制应用，强大的社区支持也保证了应用的持续改进。
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本文回顾了美国前总统吉米·卡特在环境保护方面的杰出贡献。卡特早在1979年就预见到气候危机的严重性，并积极推动可再生能源发展，尽管当时他的支持率极低。文章列举了卡特在任期间签署的众多环境立法，以及他为保护美国野生地区做出的努力。虽然卡特的一些能源政策也存在争议，但他对气候变化的认识和应对，使其成为美国历史上最伟大的环保总统之一。
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沉没250年的库克船长“努力号”（HMS Endeavour）残骸在美国海岸附近被发现。这艘船在1768年至1771年间成为首艘抵达澳大利亚东部的欧洲船只，后被改名为“圣维奇勋爵号”，于1778年在独立战争期间沉没。经过25年的考古研究和水下调查，澳大利亚国家海事博物馆（ANMM）确认了位于罗德岛纽波特港的RI 2394沉船残骸正是“努力号”。尽管船上可能没有留下有价值的文物，但木材、船体结构等特征与历史记录完全吻合，证实了这一发现。这一发现曾引发争议，但ANMM表示不排除其他候选沉船地点。
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这项实验测试了OpenAI和Anthropic的几种大型语言模型（LLM）的随机性。通过让模型抛硬币和预测0到10之间的随机数，研究人员发现，这些模型并非完全随机，存在明显的偏见。例如，在抛硬币实验中，所有模型都倾向于预测“正面”，其中GPT-o1的偏差最为严重，达到49%。在预测奇偶数的实验中，大多数模型偏向于预测奇数，Claude 3.7 Sonnet的偏差最为显著，达到47%。研究结果表明，即使是先进的LLM，其输出也可能受到训练数据分布的影响，产生非预期的模式。
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博主发布了关于零知识证明的视频，该视频深入浅出地解释了零知识证明的概念和应用，但同时也指出仅仅通过20分钟的视频难以完全理解这一复杂的算法。视频中涵盖了零知识证明的诸多方面，并推荐了更深入的学习资源。文章还详细解释了如何将可满足性问题转化为三色着色问题，并探讨了零知识证明在去中心化系统中的应用，例如无需信任权威的投票和货币交易系统。最后，文章介绍了非交互式证明的概念和实现方法，并指出通过使用密码学哈希函数可以模拟随机信标，从而实现非交互式证明。
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本文讲述了利用布尔代数解决《迷宫》电影中经典的骑士与小人逻辑谜题。作者通过建立布尔代数模型，用A表示答案，Q表示问题的正确答案，G表示说话者是否说谎，推导出A = G⊕Q。通过巧妙地设计问题，将另一个小人的说谎属性引入模型，最终简化方程，解出谜题。作者认为，形式化的方法能够清晰地展现解题步骤，并强调了形式系统作为推理工具的效用。
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