这篇文章是关于红帽 Shenandoah 垃圾收集器的介绍，涵盖了其基本功能、用例、垃圾收集 (GC) 日志记录和基本故障排除。Shenandoah 是一个高性能、低停顿时间的垃圾收集器，采用并发、基于位置的 GC 算法，不基于分代。它以 3 个或 2 个并发阶段运行，目标是将停顿时间控制在 10 毫秒以内。文章还讨论了 Shenandoah 与 G1GC 的比较、何时使用 Shenandoah 以及何时不使用 Shenandoah。
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webview 是一个轻量级的跨平台 webview 库，使用 C/C++ 构建，用于构建现代跨平台 GUI。该项目旨在为使用最广泛的平台创建通用的 HTML5 UI 抽象层。它支持双向 JavaScript 绑定（从 C/C++ 调用 JavaScript 以及从 JavaScript 调用 C/C++）。
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澳大利亚西澳北部金矿地区的原住民社区开发了一款名为“Mamutjitji Story”的应用程序，旨在利用当地民间故事和西方科学知识，以寓教于乐的方式教授儿童关于动物生命周期、侵蚀和地壳运动等知识。该应用程序以英语和濒临灭绝的恩加利亚语两种语言版本呈现，旨在保护和传承原住民语言和文化，并帮助孩子们更好地理解和适应两种不同的文化。
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这篇博文总结了作者在构建大型语言模型（LLM）应用程序方面积累的经验教训。文章重点介绍了提示工程、检索增强生成、评估和监控等主题。作者主张采用结构化方法进行提示，利用检索增强生成来增强LLM的能力，并强调全面评估和监控的重要性。
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SignWave是一款易于使用的程序，可以将文本或音频文件转录成美式手语动画。它使用OpenAI的Whisper API将语音转换为文本，并使用MediaPipe Hand Landmarker跟踪手部关节运动，创建手语动画。该程序旨在为聋哑社区提供更便捷的沟通方式，并可用作学习手语的教育工具。
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本文介绍了如何在 Apache NuttX 操作系统中添加对 I2C 设备的支持，以 Raspberry Pi Pico 上的 BMP280 传感器为例，详细讲解了如何修改代码、配置系统以及编译运行程序，并提供了连接传感器的电路图，最后还介绍了如何提交代码到 NuttX 主线。
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华盛顿大学的研究团队开发了一款人工智能耳机，名为“目标语音聆听”（TSH）。该耳机允许用户通过注视说话者三到五秒来“锁定”目标对象，然后系统会消除环境中的所有其他声音，实时播放目标说话者的声音，即使在嘈杂的环境中移动或不再面向说话者。研究人员表示，该系统可以显著提高目标说话者声音的清晰度。
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文章探讨了曼德拉草在医学、神秘主义和神话中的文化历史。曼德拉草因其人形外观而受到关注，被认为具有药用和魔法功效，常被描绘成留着胡须的小人或长着浓密头发的妇女。文章还介绍了人们认为曼德拉草在被挖出时会发出致命尖叫，以及为安全收获曼德拉草而采取的各种方法，例如使用狗。
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ChatTTS 是一款专为对话场景设计的文本转语音模型，支持英语和中文。该模型经过超过 100,000 小时的中英文组合训练，能够生成自然且富有表现力的语音，并支持多说话者和精细的韵律控制。
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微软和北航的研究人员联合发布了一种名为MoRA的新技术，用于高效地微调大型语言模型 (LLM)。MoRA是一种参数高效的微调(PEFT)技术，解决了其他流行技术（如低秩适应(LoRA)）的一些局限性，特别适用于需要模型获取新知识的任务。与LoRA使用低秩矩阵不同，MoRA使用方形矩阵来更新参数，从而提高了模型学习和记忆新知识的能力。实验证明，MoRA在知识记忆、指令调整和数学推理等任务上均优于LoRA，为企业LLM应用提供了一种高效的微调方案。
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本文分析了拼多多跨境电商平台Temu的现状、发展趋势以及面临的挑战。文章指出，Temu通过低价策略和积极的市场营销吸引了大量用户，但同时也面临着客户留存率低、物流成本高、政策不确定性等问题。文章还详细介绍了Temu的半托管模式，该模式下商家承担部分运营责任，Temu则提供平台和物流支持，这种模式旨在平衡平台利润和商家利益，但其长期效果还有待观察。
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Savvy CLI 是一款使用 AI 或用户提供的命令，在终端创建、共享和运行运行手册的工具。它可以根据自然语言提示生成完整的运行手册或单个命令，并允许用户使用 savvy record 或 savvy record history 从 shell 历史记录创建运行手册。此外，Savvy CLI 还支持运行手册的共享、运行和解释，并提供了一些有用的功能，例如自动填充命令和解释错误消息。
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一篇据称是谷歌内部文件的泄露事件，揭示了谷歌搜索排名算法的一些关键要素，包括链接、点击、内容、实体、Chrome数据等因素的影响。文件显示，谷歌会记录网页的每次更改，并使用网站和页面的向量化来确定主题相关性。此外，品牌知名度、链接多样性和内容质量对于提升排名至关重要。
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特斯拉公司已就2016年一起Model S乘客死亡的火灾事故达成和解，这标志着这家电动汽车制造商在两个月内第二次避免了在加州因致命车祸而接受陪审团审判。原告声称，司机凯西·斯佩克曼在汽车突然自行加速时失去了对这辆2015年款Model S的控制，撞到一棵树上并起火。特斯拉坚称汽车没有任何问题，并表示数据事件记录器显示，斯佩克曼在撞车前一直踩着加速踏板，从未试图刹车。
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谷歌正在为 ChromeOS 带来 Gemini 和一系列 AI 功能，今年将推出大约七款新的 Chromebook。 Chromebook Plus 将配备 Gemini 高级人工智能聊天机器人，并免费使用 Google One AI Premium 计划 12 个月。其他新功能包括 AI 支持的“帮助我写”功能、“神奇编辑器”以及通过扫描二维码设置 Chromebook 的功能。
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澳大利亚养老基金 UniSuper 的谷歌云账户因配置错误被意外删除，导致 60 多万用户无法访问账户长达一周。尽管 UniSuper 采用了地理冗余备份，但由于配置错误，两个地区的数据都被删除。此次事件凸显了备份和灾难恢复规划的重要性，即使是像谷歌云这样的 IaaS 提供商也不能完全避免数据丢失的风险。
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该提案建议在JDK 23中改变默认的注解处理策略，要求开发者明确配置或请求运行注解处理器，不再默认在类路径中搜索处理器。此举旨在增强构建输出的稳健性，避免因意外引入的处理器导致问题。为确保兼容性，JDK 21和22会提示开发者进行必要的配置更新，同时Maven等构建工具也已提供支持。
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这篇文章讨论了系统可用性问题中的帕累托法则（80/20法则）的局限性。作者认为，将事故归因于单一“根本原因”的RCA模型存在缺陷，因为事故往往是多个因素相互作用的结果。作者指出，系统可用性更像是由各种组件和防御机制共同作用产生的，而事故则是这些机制无法完全阻止的“误差项”。因此，简单地将事故归因于少数几个主要原因并不能有效解决问题，我们需要关注系统中各个组件之间的交互和潜在冲突。
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文章讨论了是否应该辍学创业的问题。作者以自身经历为例，认为上大学并非总是好的或坏的，最重要的是要不断学习。虽然作者最终选择了辍学创业并取得了成功，但他认为这并非适用于所有人，并强调了持续学习的重要性。
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Facebook及其母公司Meta宣布将使用用户的帖子和照片来训练其人工智能产品和服务，此举引发了数据保护方面的担忧。虽然用户可以选择拒绝，但操作过程复杂，需要填写表格并提供确认码。专家指出，Meta的做法可能违反GDPR法规，尤其是涉及用户敏感个人数据时。
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Nvidia被多位作家起诉，原因是Nvidia用于训练AI平台NeMo的Books3数据集包含来自盗版电子书网站的数据。Nvidia否认这些网站是“影子图书馆”，并声称其AI训练方法属于合理使用。然而，作家们认为Nvidia未经授权使用其作品，并将其与这些网站联系起来，称其为“盗贼巢穴”。这场官司的核心在于AI模型使用受版权保护的作品进行训练是否构成侵权。
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前 OpenAI 董事会成员海伦·托纳披露了导致首席执行官萨姆·奥特曼在 11 月份被短暂解雇的新细节。托纳声称奥特曼曾多次向董事会撒谎，例如，OpenAI 董事会是从推特上得知 ChatGPT 发布的消息。托纳还声称，奥特曼对公司内部正在发生的事情“隐瞒信息”和“歪曲事实”已有多年。
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人工智能安全研究领先者Jan Leike加入了OpenAI的竞争对手Anthropic，领导一个新的“超级对齐”团队，专注于人工智能安全和保障的各个方面，特别是“可扩展的监督”、“弱到强的泛化”和自动化对齐研究。Leike此前曾在OpenAI共同领导超级对齐团队，但因OpenAI领导层对人工智能安全的重视程度不足而辞职。Anthropic的首席执行官Dario Amodei也曾是OpenAI的研究副总裁，他因OpenAI日益增长的商业化重心而与该公司分道扬镳。
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本文探讨了何时以及如何在 Parquet 中使用布隆过滤器、它们对写入的 Parquet 文件的影响，并测量了它们在处理大量高基数数据时的效率。研究发现，中等布隆过滤器参数（FPP 为 0.01，NDV 为 1,000）在处理大量高基数数据时，以每个行组每列 2 KB 到 8 KB 的存储空间成本实现了最佳的剪枝效率。在这种情况下，使用布隆过滤器可以将查询时间缩短到 1/30。选择似乎与数据的基数相匹配的布隆过滤器参数会带来很大的存储损失，但这在实验中并不是必需的。
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非营利性研究图书馆互联网档案馆及其旗下的网页历史存档项目“回溯机”遭受了持续三天的间歇性DDoS网络攻击。 攻击导致服务不稳定，但馆藏安全。攻击来源不明。互联网档案馆创始人兼数字图书馆员Brewster Kahle表示，他们正在努力加强防御，提供更可靠的访问。最近，针对图书馆和其他知识机构的网络攻击越来越频繁。
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该项目介绍了如何在低成本的 CH32V003 微控制器上实现简单的语音转文本功能，识别精度约为 90%。文章详细介绍了项目的硬件连接、编译方法、音频处理流程以及与传统语音识别系统的比较。该项目使用 MFCC 特征提取和预先录制的语音数字进行匹配，克服了存储空间和计算能力的限制，为低功耗、低成本的语音识别应用提供了新思路。
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本文介绍了Llama 3-V，第一个建立在Llama3之上的多模态模型，该模型仅用500美元的训练成本就实现了与GPT4-V相当的性能。文章详细介绍了Llama 3-V的模型架构，包括使用SigLIP模型进行图像嵌入、使用投影块对齐文本和视觉标记以及将视觉标记添加到文本标记之前。此外，文章还介绍了训练框架、系统优化、预训练和监督微调等方面的内容，并总结了Llama 3-V的优势。
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