去年CrowdStrike更新故障导致850万台Windows机器瘫痪后，微软正与CrowdStrike、Bitdefender等安全厂商合作，对Windows内核安全进行重大改革。他们将把杀毒软件和EDR应用从内核中移除，创建一个新的端点安全平台。此举旨在解决内核级驱动程序错误可能导致系统崩溃的问题，并减少对内核级访问的需求，例如游戏反作弊引擎。微软表示，这将是一个迭代过程，首先关注杀毒和EDR，未来会逐步扩展到其他用例。同时，微软还将推出快速机器恢复功能和重新设计的BSOD界面，以提升用户体验。
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哈佛大学教授L. Mahadevan致力于运用数学和物理学探索日常现象的形态和功能。从莫比乌斯带的平衡形状到生物形态发生和社会性昆虫群落的复杂因素，他都充满了好奇心。本期播客中，他分享了研究灵感，并解释了凝胶、石膏和LED灯如何帮助揭示生物系统中的形态和功能，以及嘈杂的随机过程如何影响我们对几何的直觉。他研究了大脑褶皱，并用凝胶实验模拟了大脑的折叠过程，以及白蚁如何建造巨型蚁丘来调节温度和通风。
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加拿大总理马克·卡尼为避免与美国爆发全面的贸易战，取消了对美国科技公司征收的数字服务税。此前，特朗普总统因该税而暂停了与加拿大的所有贸易谈判，并威胁要对加拿大商品征收新关税。这一事件凸显了加美两国经济高度融合的背景下，维持良好贸易关系的重要性。尽管加拿大政府表示取消税收是为了达成更广泛的贸易协议，但此次事件也反映出两国关系的紧张以及美国在贸易谈判中的强势地位。
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麻省理工学院计算机科学家Ryan Williams取得重大突破，推翻了计算空间与时间之间权衡关系的50年假设。传统理论认为，t步计算需要约t位内存。但Williams证明，任何可在t时间内解决的问题，只需约√t位内存即可解决。这一成果依赖于将问题转化为巧妙复用空间的等效问题，从而实现信息压缩。这项研究表明，计算的瓶颈并非内存容量，而是如何高效利用内存。
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本文探讨了如何用数学方法，特别是丢番图不等式，来解决API速率限制问题。作者以一个每小时允许10次请求，每个任务尝试三次的场景为例，展示了如何将任务调度问题转化为整数可行性问题。通过分析任务的重试模式和时间窗口，作者建立了一个不等式模型，并用Go语言编写了一个程序来判断是否可以安全地调度新的任务，避免超过速率限制。文章最后还提到了优化算法的思路，将时间复杂度从O(n^2)降低到O(n*log(n))。
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本文介绍了如何在Linux上为Windows交叉编译C代码和SBCL Lisp程序，以及如何在Linux上的Emacs中使用Wine运行Windows版本的SBCL，并加载.dll文件到Lisp镜像中，最终生成.exe可执行文件。作者详细介绍了使用mingw-w64-toolchain交叉编译C代码，以及如何配置Raylib库进行交叉编译，生成.dll文件。此外，文章还阐述了在Wine环境下安装和使用SBCL，并利用vend管理依赖项，最终通过sb-ext:save-lisp-and-die函数生成Windows可执行文件。
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Reddit首席执行官史蒂夫·赫夫曼承认，该平台正遭受AI机器人发布的垃圾信息泛滥的困扰，并陷入与之对抗的“军备竞赛”。讽刺的是，Reddit被机器人攻击的原因正是该公司将用户帖子出售给AI训练公司，例如谷歌。为了保护与谷歌的6000万美元交易，Reddit拒绝了其他公司的访问，导致只有谷歌可以索引其网站。现在，为了在聊天机器人结果中提高产品和品牌的曝光率，公司利用AI机器人发布虚假帖子，试图让聊天机器人重复这些内容。赫夫曼表示，Reddit正努力阻止这些机器人，这场战斗永无止境。Reddit用户对帖子被出售用于AI训练本已不满，如今垃圾信息问题加剧，更是火上浇油。
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Mitch Kapor，Lotus软件的创始人，在1979年因创业而放弃了MIT的硕士学位。45年后，他以一篇关于“差距弥合投资”策略的论文完成了学业，并最终获得了学位。Kapor 的投资策略旨在解决种族和收入不平等问题，无意中支持了许多来自弱势群体的企业家。他的故事展现了科技创业的魅力与社会责任的结合，也为在逆境中追求梦想提供了启迪。
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一本新书《伍尔夫未收录信件》出版，收录了此前未公开的1400多封信件，展现了弗吉尼亚·伍尔夫鲜为人知的一面。这些信件不仅揭示了她与其他作家（如艾略特、福斯特）的交往，也展现了她作为一位友善的社交达人、精明的女商人以及热心公益的形象，打破了她长期以来抑郁隐居的刻板印象。书中信件内容丰富，涵盖了文学创作、社会交往、个人情感等多个方面，为研究者提供了宝贵的第一手资料。
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智利的维拉·鲁宾天文台发布了首张图像，令人震惊地发现了2104颗之前未知的小行星，其中7颗为近地小行星。这相当于超过了过去200年人类发现的所有小行星数量的五倍。该天文台配备了世界上最大的数码相机，能够每三天拍摄一次南天的巨幅高分辨率图像，并能将小行星的运动记录成“电影”，这对于行星防御至关重要，有助于更好地研究小行星的运动，并及时发现潜在威胁。
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语言学习应用Duolingo宣布转向“AI优先”策略，计划用AI取代部分外包员工，此举引发了强烈负面反应。年轻用户在社交媒体上表达愤怒，甚至卸载应用以示抗议。此事件反映了公众对AI大规模取代人工的担忧，以及对AI技术潜在负面影响（如版权侵犯、环境破坏等）日益增长的不满情绪。尽管Duolingo声称AI不会完全取代员工，但其举动与其他科技公司类似的裁员趋势相符，加剧了人们对AI威胁就业的恐惧。
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美国国家安全局（NSA）和网络安全与基础设施安全局（CISA）联合发布指南，强烈建议软件开发者采用内存安全的编程语言，例如Rust、Go等。报告指出，内存安全漏洞是造成软件安全问题的最大元凶，C和C++等语言因其内存管理机制的缺陷而成为高危目标。虽然一些项目尝试通过工具提升C/C++的安全性，但从长远来看，转向内存安全的编程语言是降低风险的最佳策略。政府也正在积极推动相关技术发展，例如DARPA的TRACTOR项目，旨在将C代码自动转换为Rust代码。
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自由软件基金会（FSF）正在其GNU出版社商店限时销售40周年纪念商品，包括夏季黄色T恤、畅销书籍《Ada & Zangemann：软件、滑板和覆盆子冰激凌的故事》、GNU棒球帽和网络摄像头保护罩等。购买商品支持FSF的使命，并有助于通过使用自由软件赋能世界。同时，FSF也正在进行夏季会员招募活动，新会员可享受GNU出版社商店20%的折扣。
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一项新的研究发现，地球的能量收支不平衡在过去20年里翻了一番多，这表明气候变化可能正在加速。这种不平衡主要源于人类活动排放的温室气体导致地球吸收的热量远大于释放的热量。海洋吸收了大部分多余的热量，但陆地和大气温度也在上升，导致极端天气事件增多。尽管科学家们通过卫星和海洋浮标监测地球的能量收支，但美国资金的不确定性对这项至关重要的研究构成威胁。这项发现突显了立即减少温室气体排放的紧迫性，以避免更严重的长期气候后果。
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arXivLabs是一个框架，允许协作者直接在arXiv网站上开发和分享新的arXiv功能。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，并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。如果你有想法能够为arXiv社区增值，那就了解更多关于arXivLabs的信息吧！
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Rust 的异常处理一直存在争议。传统的做法是为每个模块或整个 crate 定义一个巨大的错误枚举，导致代码臃肿且难以维护。文章探讨了替代方案：使用结构体表示单个错误，并使用 `error_set` crate 等工具管理错误集。`error_set` 通过宏简化了错误枚举的定义和转换，并支持错误集的组合和子集关系，使错误处理更清晰、高效。虽然对于需要携带额外信息的复杂错误，仍需额外的工作，但 `error_set` 提供了一种更优雅、可维护的 Rust 异常处理方式。
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一项令人震惊的研究发现，非洲多国有大量癌症药物存在活性成分不足的问题。研究人员在埃塞俄比亚、肯尼亚、马拉维和喀麦隆的医院和药房抽检了近200种癌症药物，发现约17%的药物活性成分含量不足，甚至包括一些大型医院使用的药物。这可能导致肿瘤继续生长甚至扩散。研究指出，问题根源在于非洲药品监管体系的薄弱，需要加强监管、提供检测技术和培训来解决这个问题。虽然大部分药物质量合格，但少数不良供应商却造成了严重的健康风险。
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最近，安全专家发现几乎所有勒索软件都存在一个奇怪的漏洞：它们不会安装在已安装虚拟键盘（例如俄语或乌克兰语）的Windows电脑上。这是因为许多来自东欧的恶意软件，为了避免当地执法机构的调查，会在其代码中加入对特定国家（例如俄罗斯、乌克兰等）的检查，如果检测到这些国家的语言或设置，则会停止安装。虽然这并非万无一失的防护方法，但安装一个虚拟键盘，例如俄语键盘，可以作为一种简单易行的额外安全措施，降低感染勒索软件的风险。
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一位博主偶然发现前澳大利亚总理托尼·阿博特在Instagram上分享的登机牌照片中包含了其护照号码等个人信息。通过简单的在线操作，博主成功登录了阿博特的航班预订页面，获取了其护照号码、电话号码以及航空公司内部工作人员的沟通记录。博主随后将此事报告给了澳大利亚政府和航空公司，并最终获得了阿博特的许可，发布了这篇文章，提醒公众注意保护个人信息安全，切勿在社交媒体上公开分享登机牌等敏感信息。
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作者讲述了因福特汽车故障而经历的漫长而痛苦的售后维权过程，这让他深刻体会到现代生活中无处不在的“泥沼”（sludge）：冗长复杂的流程、冷漠的客服、故意设置的障碍等等。这不仅仅是个人的遭遇，而是普遍存在的现象，它耗费人们的时间、精力和耐心，甚至让人产生无力感和绝望。文章探讨了“泥沼”背后的原因，包括公司追求短期利益、客服系统设计缺陷以及消费者行为的改变等，并提出了一些应对策略，例如与朋友一起处理行政事务、积极争取权益等。最终，作者的汽车问题得到解决，但这并不代表问题的消失，反而凸显了制度性问题的严峻性，需要更多人的关注和努力才能改变现状。
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这个Go语言库提供了一个高性能的进程内事件分发器，用于解耦模块并实现异步事件处理。它支持同步和异步处理，速度快、简单易用。基准测试显示其速度比通道快4到10倍，每秒处理数百万个事件。适用于进程内模块解耦、轻量级发布/订阅模式和高吞吐量场景，但不适用于进程间通信、事件持久化或高级路由等复杂场景。
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本文深入探讨了EasyAntiCheat、Battleye、EA-AC、Vanguard和EQU8等主流反作弊系统的更新机制。作者通过逆向工程手段，详细分析了这些反作弊系统的CDN结构、更新包的加密方式以及模块的提取方法，并分享了相应的代码示例。文章揭示了不同反作弊系统在更新策略上的差异，以及其在安全性和便捷性方面的权衡。虽然部分信息可能已为大众所知，但文章仍为研究人员提供了一种系统化的分析方法，并展示了作者在该领域的实践经验。
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许多SaaS平台需要为客户运行代码，这带来了容器构建的挑战。本文介绍如何使用Depot API构建工具，为多租户SaaS平台创建隔离的构建环境。通过Go语言客户端，可以创建项目、管理项目缓存、获取构建指标和日志。Depot API支持Buf.build，提供多种语言的客户端库，方便集成到现有基础设施。文章详细讲解了创建项目、删除项目、重置项目缓存、获取构建指标和详细步骤的方法，最终实现可扩展、安全的客户容器基础设施。
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研究人员开发了一种牙刷形状的超声波探头，可以更轻松、更舒适地检查牙龈疾病。该设备在动物组织上的测试结果与手动探针相似。这款小型设备可以更容易地接触到后牙，并且能够产生高质量的牙龈和牙齿图像，克服了传统超声探头尺寸大和分辨率低的缺点。这为牙龈疾病的早期诊断和治疗提供了一种更舒适、更有效的方案。
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作者分享了高中时期在苹果店与朋友玩的一个游戏：偷偷潜入，触碰后墙再全身而退，躲避员工搭讪。这反映了千禧一代对苹果产品的独特情感，以及苹果门店作为“互动式奢侈品商店”的策略。作者也回忆起自己购买第一台iPod的经历，以及之前廉价MP3播放器带来的更大影响——开启了他对媒体盗版、Linux和编程的探索之路。
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德国铁路公司（DB）和西门子公司近日使用ICE测试列车在埃尔福特-莱比锡/哈雷高速铁路上创造了新的速度纪录——405公里/小时。这一速度不仅验证了现有基础设施的性能，也为高速铁路的维护和未来技术发展提供了宝贵数据。测试列车Velaro Novo还展现了其节能和高效率的特性，为未来高速铁路技术革新奠定了基础。此次测试在既有线路进行，并在线路维护期间完成，维护工作包括升级桥梁支座以确保长期可靠运营。
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曾经，2.5万美元以下的汽车是年轻买家和中产阶级的首选。但如今，这类经济型汽车正变得越来越稀少。文章分析了这种现象背后的原因：汽车制造商发现高价汽车利润更高，而生产成本中许多固定成本（工程、设计、营销、排放标准等）在低端和高端车型之间差别不大。因此，许多美国品牌放弃了经济型小车市场。尽管像福特Maverick这样的车型曾经风靡一时，但其微薄的利润率导致制造商提高价格，甚至停产。如今，即使是那些仍在生产经济型汽车的品牌，也因为供不应求而大幅提高价格。消费者对高配置的需求也加剧了这一趋势。虽然最近经济不确定性导致消费者转向更实惠的车型，但这只是暂时的，‘廉价车’的概念已经改变，几乎每辆新车都成了奢侈品。
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Python 的 dataclasses 提供了一种便捷的方式来创建数据类，但其默认的 `__init__` 方法使用位置参数，可能导致代码难以维护和扩展。本文介绍了 `kw_only=True` 参数，它强制使用关键字参数，从而避免了参数顺序改变带来的问题，并允许子类灵活地添加必填字段。虽然该参数在 Python 3.10 中引入，但文章也提供了兼容旧版本的方案。
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过去，连续血糖监测 (CGM) 技术价格昂贵且仅限处方使用。但现在，一款售价仅50美元、无需处方即可购买的CGM设备在美国上市。这款设备小巧便携，使用简单，可每5分钟测量一次血糖，并将数据传输到手机App。作者亲测体验后发现，它不仅帮助他了解哪些食物会显著影响血糖，也让他更直观地感受到运动对血糖控制的积极作用。虽然App目前尚不支持数据导出，但可以通过Apple Health导出数据。总而言之，这款CGM设备为大众提供了便捷的自我血糖管理工具，其趣味性也提升了用户的使用体验。
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研究人员通过训练名为V-JEPA 2的模型，观看了百万小时的YouTube视频，意外解决了机器人领域长期存在的难题。该模型通过预测视频中的下一个瞬间，而非下一个单词，学习理解物理世界。与以往依赖于语言监督的模型不同，V-JEPA 2能够在从未见过的环境中完成抓取和放置等复杂任务，展现了惊人的零样本泛化能力。虽然模型仍存在一些局限性，例如对摄像机位置敏感以及长时预测精度不足，但这项研究为机器人技术的发展带来了新的方向，预示着未来机器人可能具备与ChatGPT同等水平的理解能力。
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