本文探讨了用户从X（原Twitter）迁移到Bluesky的现象。虽然Bluesky提供了更友好的社区氛围，但也面临着形成“自由派回音室”的风险，这与X的保守派氛围形成对比。文章分析了这种迁移背后的原因，既包括对X上观点和互动方式的不满，也包括人们对更文明讨论环境的追求。作者认为，理想的公共领域或许难以实现，但通过改进平台设计和用户责任感，可以创造更有利于理解和对话的数字空间。
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认知科学家Gary Marcus对生成式AI的潜力表示怀疑，认为当前的技术路径存在技术和道德缺陷。他指出大型语言模型（LLMs）擅长函数逼近，但在学习函数方面存在不足，容易出现“分布偏移”问题，无法理解抽象概念和可靠地遵循指令。Marcus认为，LLMs缺乏对现实世界的理解，容易产生逻辑错误和偏见，并建议将神经网络与经典AI方法相结合，以弥补其不足。他提出了一种新的评估标准——“理解挑战”，即AI系统应该能够理解电影情节并回答相关问题，以此衡量AI的真正理解能力。
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本文深入探讨了非密码学哈希函数的设计和评估。作者通过分析FNV-1a、FNV-1、Murmur2和DJBX33A等常用函数在不同数据集（包含姓名、单词、IP地址和特意设计的偏置数据集）上的表现，揭示了哈希函数的均匀性、碰撞率和雪崩效应等关键特性。实验结果显示，Murmur2在雪崩效应方面表现出色，但其在均匀性方面并非总是最佳。文章强调了选择合适的哈希函数需考虑数据集特性，并对现有评估标准提出了质疑，认为单一的标准（如雪崩效应）不足以全面评估非密码学哈希函数的性能。
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这篇论文集汇集了Meta在构建和运营超大规模数据中心方面的诸多研究成果，涵盖了从网络协议（BGP）到分布式存储（TAO）、实时数据处理、集群管理（Twine）、全球容量管理（Flux）以及电源管理（Dynamo）等诸多关键技术。这些研究揭示了Meta如何应对海量数据、全球用户流量以及高并发访问等挑战，为构建高可靠、高性能和高效率的数据中心提供了宝贵的经验。Meta的这些技术创新，例如用于机器学习训练的MAST系统，以及用于持续优化资源分配的RAS系统，都值得深入研究和借鉴。
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数十年来，软件可信计算基（TCB）中普遍存在的内存安全漏洞导致恶意软件传播和针对关键基础设施、国家安全目标、公司和个人的破坏性攻击。本文探讨了内存安全标准化的重要性，这对于在政府和行业中推广普遍的强内存安全至关重要。近年来，一系列强大的内存安全技术（包括内存安全语言、硬件和软件保护、形式化方法和软件分隔）已经足够成熟，可以用于安全关键型用例。然而，目前缺乏通用的、与技术无关的术语或框架来规范内存安全要求。标准化将改善行业最佳实践，并有助于解决市场失灵问题，从而促进这些技术的采用。
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本文探讨了现代 C++（C++20 及更高版本）在性能、类型安全和灵活性方面的关键概念，例如资源管理、生命周期管理、错误处理、模块化和泛型编程。作者指出，许多开发者仍然使用过时的 C++ 技术，导致代码难以表达、性能低下、可靠性差且难以维护。文章介绍了现代 C++ 机制，并提出了确保代码现代化的指导方针和配置文件，旨在帮助开发者编写更简洁、高效、安全的 C++ 代码。
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在快节奏的敏捷项目中，保持利益相关者的参与至关重要。本文探讨了如何在敏捷环境中有效地参与利益相关者，包括利用利益相关者地图、数字化工具以及在远程或受限环境中保持参与度的方法。文章强调了项目经理和业务分析师在促进沟通、协调目标和管理期望方面的关键作用，并介绍了诸如MoSCoW和Kano等优先级框架以及Jira和Trello等工具的实践应用。通过有效的利益相关者参与，企业可以确保项目交付满足期望，并最终实现敏捷方法的价值。
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ACM通讯发表了David Patterson 50年计算机生涯的经验总结。他分享了16条人生和职业经验，包括优先家庭幸福、追求快乐、重视人际关系、勇于接受反馈、大胆尝试等。他强调团队合作的重要性，并指出文化对工作环境的影响。他还分享了九个神奇的词语来维系良好的人际关系，展现了他积极乐观的人生态度。这篇文章属于科技领域，为计算机从业者提供了宝贵的经验和指导。
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英国邮政系统使用的富士通Horizon软件因存在严重的软件漏洞，导致近1000名邮局分理处经理被错误定罪为盗窃。这些漏洞源于几十年前的糟糕编码和测试，以及不断增加的功能需求。软件错误导致账户出现差异，使无辜的经理们入狱或破产，甚至导致四人自杀。2024年，英国政府撤销了所有相关定罪，并启动赔偿计划。此事件凸显了软件质量对社会的影响，以及在软件开发中严格遵守规范的重要性。
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莱斯大学教授Moshe Y. Vardi反思了他此前对科技伦理危机的观点。他最初认为法律法规足以应对计算带来的负面影响，但如今他认为，鉴于科技公司日益强大的权力以及其商业模式的伦理问题，我们确实面临着伦理危机。他质疑在大科技公司工作的伦理性，并呼吁科技工作者思考如何平衡个人利益和公共利益，并参考ACM的伦理准则，以支持公共利益为导向。文章还讨论了Uber等公司的案例，说明即使在不知情的情况下，员工也可能参与到不道德的行为中。最终，Vardi认为，科技行业需要深刻反思，解决其存在的伦理困境。
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近年来，大型语言模型（LLM）在代码生成方面展现出令人印象深刻的能力，引发了“编程终将过时”的讨论。然而，本文作者认为这种观点过于乐观。文章从程序合成（Program Synthesis）的计算复杂性入手，指出生成正确程序代码是一个难题，其复杂度属于PSPACE-complete级别，这意味着即使对于中等规模的输入，算法也可能需要指数级的运行时间。虽然LLM可以作为辅助工具，提高编程效率，但其局限性决定了它不可能完全取代程序员。编程的本质仍然是解决问题和设计系统，而这需要人类的智慧和创造力。
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人工智能模型训练需要巨大的能量，这已成为一个日益受到关注的问题。例如，训练Chat GPT-3大型语言模型消耗的能量与130个美国家庭一年的用电量相当。自2012年以来，训练AI模型所需的能量每3.4个月翻一番。文章探讨了GPU在AI训练中的主导地位及其高能耗问题，并介绍了正在开发的低能耗替代方案，例如神经形态计算机和光学计算机。神经形态计算机模仿人脑的工作方式，能效更高；而光学计算机利用光波传输信息，速度更快且损耗更低。此外，文章还提到了通过使用更小、更精细的模型来提高能源效率的方法。
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本文讨论了为大规模AI系统设计合适的网络拓扑结构。AI工作负载需要兼顾数据并行、流水线并行和算子并行，对网络带宽提出了特殊要求。传统高性能计算网络通常全局带宽过剩，而局部带宽不足。文章介绍了HammingMesh，一种结合了环面拓扑和交换拓扑优点的新型网络拓扑，它通过用交换机连接一组二维网格来形成不同大小的虚拟环面拓扑，既能提供高带宽，又能降低成本，并能灵活应对故障和不同的任务分配。文章还探讨了AI领域向稀疏模型发展的趋势，以及HammingMesh在未来AI系统中的潜力。
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本文介绍了微架构怪异机器 (µWM)，这是一种利用CPU微架构组件的副作用和冲突进行计算的代码构造。µWM的计算结果通过指令执行时间的变化来观察，这些指令与这些副作用相互作用。µWM可以用作强大的混淆引擎，使计算操作对传统的反混淆工具不可见。文章演示了如何使用µWM混淆恶意软件代码，使其被动操作对观察者不可见，直到代码收到触发器才解密并执行其有效负载。此外，文章还展示了µWM的通用性，通过实现SHA-1哈希函数来执行非平凡计算。
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普林斯顿大学和华盛顿大学的研究人员开发了一种“元光学”相机，其大小与一粒盐相当。这款超紧凑相机系统采用了被称为“超表面”的技术，该技术布满了160万个圆柱形立柱，其生产方式与计算机芯片类似。这款相机是同类产品中首个能够生成与传统相机质量相当的全彩图像的设备，而传统相机的体积要大50万倍。研究人员利用纳米结构的“超表面”和新颖的硬件设计方法，并结合AI图像后处理技术，突破了以往元光学成像设备的局限，实现了高质量成像。这项技术为医疗成像、消费电子产品、无人机和望远镜等领域带来了新的可能性。
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本文回顾了人工智能发展的历史，特别是其如何从20世纪80年代的专家系统热潮转向概率方法和神经网络。文章指出，在经历了一段时间的“AI寒冬”后，人工智能研究变得更加多元化，出现了诸如具身智能、遗传算法和人工生命等新方法。然而，真正改变AI格局的是概率方法的兴起，特别是Judea Pearl的贝叶斯网络，它为AI建立了新的统计推理基础。与此同时，以IBM语音识别研究为代表的“大数据，小程式”方法也开始崭露头角。最终，神经网络在经历了Minsky和Papert的批评后，随着反向传播算法的出现和算力的提升，再次复兴，并引领了深度学习的浪潮。
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本文报道了数学家们在加拿大举行研讨会，讨论由两位研究人员在 2023 年对 Erdős 猜想取得的突破所启发的新思路。两位研究人员将新方法应用于一个四十年来进展甚微的问题，取得了成功，这在研究随机系统中如何形成秩序的数学领域具有更广泛的意义，并对理论和实践计算机科学都有影响。文章探讨了拉姆齐理论，该理论研究在随机模式中，有序结构在什么阈值下会不可避免地出现。文章重点介绍了 Mattheus 和 Verstraete 如何突破“非对角线”拉姆齐数的上限问题，他们结合了伪随机起始结构和基于有限几何的随机技术，证明了如何随着 t 的增加，r(4,t) 的上限会如何增长。本次研讨会汇集了来自不同数学领域的研究人员，促进了思想交流，有望推动拉姆齐理论及其他相关领域的研究进展。
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这篇文章讨论了理论计算机科学的定义和范畴。作者认为，将理论计算机科学视为数学的一个分支是有害的，因为它忽略了计算机科学作为一门技术的本质。作者主张，理论计算机科学应该以解释和预测现实世界的计算现象为目标，就像理论物理学一样。
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本文探讨了科技行业普遍存在的“技术至上”理念，即认为所有问题都有技术解决方案。作者Robin K. Hill 通过分析科技领袖的言论和行为，试图揭示这一理念背后的假设和动机，并指出这种理念可能带来的潜在问题。作者认为，科技领袖对技术的过度乐观和推广，缺乏对技术局限性和潜在负面影响的充分考虑。
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这篇文章深入探讨了区块链互操作性：它为何必要，已取得的进展，目前的部署和使用方式，以及未来的发展方向。文章指出，互操作性是区块链实现可扩展性的关键，它允许多个区块链系统之间共享数据和传递资产，并催生了跨链桥、预言机等解决方案。文章还分析了当前互操作性面临的挑战，如安全风险、隐私问题和缺乏统一标准等，并展望了未来的发展趋势，包括模块化设计、安全模型选择和通用消息传递协议的整合等。
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2024年7月19日，网络安全公司CrowdStrike的一次软件更新错误导致全球数百万台Windows电脑瘫痪，医院、机场、股票交易所等关键基础设施受到严重影响。CrowdStrike承认更新代码存在缺陷，导致系统崩溃。专家指出，此次事件凸显了系统弹性和安全软件开发流程的重要性，呼吁企业采取更安全的软件发布策略，并为应对未来类似事件做好准备。
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本文讨论了人工智能（AI）对计算机科学教育的影响。随着人工智能在各个行业中的应用，计算机科学教育需要做出改变，更加注重基础概念的教学，例如统计学和系统工作原理。新的专业领域将会出现，例如数据科学、机器学习和人工智能伦理。人工智能工具，如聊天机器人，可以作为编程学习的辅助工具，但学生仍然需要学习编程的基本原理。人工智能的普及也将创造新的工作岗位，例如提示工程师、机器学习工程师和人工智能测试员。
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本文回顾了自由和开源软件（FOSS）运动的历史，将其起源追溯到20世纪80年代和90年代商业计算市场的失灵。作者认为，FOSS的兴起是对当时 Unix 供应商无法满足客户对价格合理、高质量的 Unix 系统的需求的回应。文章重点介绍了 SSLUG（世界上最大的 Linux 用户组）的兴衰，并将其作为 FOSS 运动如何失去动力的一个例子。作者认为，尽管 FOSS 取得了胜利，但它不再像过去那样是一场革命性的力量。
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