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亚利桑那州皮纳尔县政府计划斥资50万美元购买Massive Blue公司开发的AI反犯罪软件Overwatch，引发争议。该软件声称利用50个AI机器人协助调查人员打击人口贩卖、毒品贩卖和枪支贩卖，但其有效性遭到质疑。虽然软件提供商声称已协助调查一起纵火案，但尚未取得任何逮捕成果。县议会最终决定推迟投票，要求进一步研究该软件的有效性，体现了政府对纳税人资金使用的谨慎态度。
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谷歌AlphaGo与围棋世界冠军李世石的人机大战以AlphaGo的4:1获胜告终。AlphaGo在第二局中展现出令人惊叹的策略，其第37步更是被评论员誉为“美丽”的非人类之举。然而，李世石在第四局中也展现出人类的智慧，其应对之法同样精彩绝伦。这场比赛不仅展现了人工智能的飞速发展，也证明了人类智慧的韧性与创造力。AlphaGo的胜利标志着人工智能在复杂博弈领域的突破，预示着人工智能技术将在未来改变众多领域，但同时也引发了人们对人工智能未来发展的担忧与思考。
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2009年诺贝尔化学奖得主Venkatraman Ramakrishnan教授在其新书《我们为什么死亡》中，深入探讨了衰老和死亡的机制。他指出，死亡并非基因预设程序，而是进化过程中对基因传递效率的侧重导致的。寿命长短并非简单的细胞磨损累积，而是机体资源分配的平衡结果：在维持机体运转与修复和生长、繁殖、育儿之间权衡。Ramakrishnan教授在米兰长寿峰会上分享了他的研究成果，颠覆了我们对死亡和衰老的传统认知。
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美国社会安全管理局（SSA）宣布将停止使用新闻稿和内部信函与公众和媒体沟通，转而完全依赖X平台（前推特）。此举正值该机构大幅裁员之际，引发了广泛担忧。此举可能影响老年人获取信息，也使员工难以及时了解机构新闻。白宫发言人对此回应称，此举是为了优化服务，并非减少员工，但消息人士透露，地区办事处员工将被裁减约87%。这一转变与埃隆·马斯克领导下对联邦政府裁员的努力相呼应，也突显了X平台在信息传播中的作用和潜在风险。
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Bluesky 等新社交平台的出现，如同当年的AOL和LiveJournal一样，吸引了大量新用户，引发了类似“永恒九月”的现象——老用户对新用户的不熟悉网络礼仪感到沮丧。文章探讨了应对这一挑战的策略，包括仔细阅读帖子再回复，避免重复笑话，以及积极利用屏蔽功能。一些用户认为屏蔽并非恶意，而是为了避免不必要的冲突，创造更积极的交流环境。而另一些人则认为，新用户对网络文化的不了解是可以理解的，不必过度苛责。
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新墨西哥州环境部长James Kenney偶然发现家具保护剂中含有PFAS“永久性化学物质”后，推动了该州立法禁止在消费品中添加PFAS。这项立法使新墨西哥州成为第三个通过立法禁止PFAS的州，反映了全美范围内对PFAS健康和环境问题的日益关注。化学和消费品行业正在对此类法规进行反击，游说州议会并提起诉讼以阻止法律生效。
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互联网的重量是多少？这个问题看似荒谬，却引发了科学家的持续探索。早期的估算认为互联网重量约等于50克草莓，但随着数据爆炸式增长，这一数字已远落后于现实。本文探讨了三种计算方法：基于服务器能耗、基于电子信息传输和基于DNA存储密度。最终，基于能量守恒定律的计算结果显示，互联网的质量极小，仅为53 quadrillionths of a gram。然而，无论其物理重量如何，互联网对人类的影响却无比巨大。
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17世纪，天文学家哈雷提出地球是空心的，内部有三个同心圆，分别居住着生命，并由磁力维持结构。这一理论虽然基于当时有限的科学知识，且与现今的地球结构认知相悖，但它却巧妙地解释了地磁场的变化。哈雷的理论虽然最终被证明是错误的，但他对地磁数据的收集和对地球内部结构的推测，为后来的地球科学研究奠定了基础，体现了科学探索中大胆假设、勇于尝试的精神。
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印第安纳大学（IU）数据隐私教授王晓峰及其妻子因涉嫌未向学校披露从中国获得的研究经费而受到调查。学校早在几个月前就开始审查王教授是否收取了未申报的中国研究经费，随后FBI突击搜查了王教授夫妇的两处住宅。一份据称由王教授的长期合作者撰写的声明显示，IU于去年12月联系王教授，询问其一份列有其本人为研究员的2017-2018年中国拨款。声明称，IU担心王教授未按规定向学校和美国联邦研究拨款申请中披露该项经费。尽管王教授声称已向学校解释了情况，但调查仍在继续。 事件涉及研究不当行为指控，包括未正确披露主要研究者和未完全列出所有合著者。王教授与中国科学院信息工程研究所的研究人员有长期合作关系，但其发表的论文显示其主要资金来源是美国政府和企业。目前尚无证据表明合作安排存在不当之处。
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在强劲的圣安娜风中，作者运行了一个线虫模拟程序。这个程序并非恶意软件，而是OpenWorm项目的一部分，旨在创建一个精确到分子的线虫数字孪生。作者的模拟程序在10小时的计算时间内生成了5秒钟的线虫蠕动行为，这揭示了构建如此复杂的生物模拟的巨大挑战。然而，当洛杉矶发生山火时，作者的线虫模拟程序也意外地“动”了起来，引发了对生命科学与科技之间关系的深思：我们为何要花费如此大的精力去模拟一个微小的线虫？
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Peter Kirstein，这位传奇人物，在1976年让英国女王伊丽莎白二世成为了最早使用电子邮件的国家元首之一。他不仅为女王设置了电子邮件账户（用户名：HME2），更重要的是，他将ARPANET（互联网前身）引入英国，并在其发展过程中扮演了关键角色。他促成了英国与ARPANET的连接，并推动了TCP/IP协议的采用，为互联网的全球化奠定了基础。如今，Kirstein已被互联网名人堂收录，与Vint Cerf、Bob Kahn和Tim Berners-Lee等互联网先驱齐名。
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作者参与了一场名为CTG的生存游戏，游戏中玩家需要通过完成任务和投票来生存。为了生存，作者学习了前人的经验：保持低调，避免成为焦点。游戏中，玩家们展现出不同的角色：领导者、组织者、数据狂人等等。作者通过细致的观察和记录，并积极参与挑战，成功避免了早期淘汰。然而，在第三天，一场高风险的集体弃权策略以失败告终，玩家间的猜忌和指责迅速蔓延。
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一位洛杉矶女子Evelyn在交友软件Hinge上遭遇爱情骗局，被骗取30万美元积蓄。骗子“Bruce”以投资加密货币为名，诱导她不断投入资金，最终卷款潜逃。该事件揭示了AI技术在网络诈骗中的滥用：AI写作工具降低了诈骗门槛，深度伪造技术则提高了骗子的可信度，使得诈骗手段更加隐蔽且难以防范。Evelyn的经历也警示人们，网络交友需谨慎，警惕高回报投资陷阱。
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美国社会安全局（SSA）的核心系统仍然依赖于过时的COBOL代码。一个名为DOGE的组织正计划在数月内将数百万行COBOL代码迁移到现代编程语言，但这一计划引发了严重担忧。迁移过程可能导致系统故障，影响数百万受益人的支付。专家警告说，此举风险极高，可能导致系统崩溃，因为SSA系统复杂且脆弱，类似于用胶带和铁丝拼凑起来的“积木塔”。DOGE计划利用人工智能辅助代码转换，但测试和解决所有可能的异常情况需要数年时间，而非数月。
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特朗普政府官员误将《大西洋月刊》主编拉入Signal群聊，泄露了秘密轰炸也门的计划，引发了“SignalGate”丑闻。这一事件导致Signal的下载量在短短几天内暴增，美国用户的下载量更是达到了历史最高水平，增幅超过以往任何一次增长，甚至超过了2021年WhatsApp隐私政策变更引发的用户迁移潮。Signal方面证实了这一增长，并表示其美国用户下载量比前一周增长了105%，比2024年平均周下载量增长了150%。此次事件凸显了Signal作为安全加密通讯软件的优势，也引发了人们对政府官员信息安全措施的担忧。
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Paul Ginsparg 创建的 arXiv 论文预印本服务器，二十年来经历了从个人项目到大型平台的转变。起初，Ginsparg 亲力亲为，但随着规模扩大，管理问题和代码维护难题凸显，与图书馆员工的矛盾也日益加剧。尽管 Ginsparg 尝试卸任，但最终仍持续参与，直到 Simons 基金会的资助带来转机，arXiv 终于得以重组和现代化。这篇文章讲述了一个天才程序员的执着与无奈，以及一个开源平台的艰难成长史。
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谷歌的Gemini AI应用尽管拥有雄心勃勃的目标，例如实现AGI（人工通用智能），但目前仍面临盈利难题。与OpenAI的ChatGPT相比，Gemini的下载量远低于后者，且生成式AI领域的高额研发成本和能源消耗也构成巨大挑战。谷歌正试图通过在Gemini应用中投放广告来实现盈利，同时面临着反垄断诉讼可能造成的巨额收入损失。内部员工也表达了对工作强度和未来前景的担忧。尽管Gemini的功能不断拓展，但仍存在准确性问题，例如在一次广告中错误估计了全球Gouda奶酪的消费量。谷歌正谨慎地推进Gemini的发展，力图避免重蹈覆辙，继续在AI竞赛中保持领先地位。
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Glyptapanteles属寄生蜂拥有令人惊悚的生命周期：它们将卵注入毛毛虫体内，幼虫在其中取食，最终集体破体而出。更令人难以置信的是，这些幼虫会操纵毛毛虫，使其成为保护自己蛹的保镖，直到毛毛虫最终饿死。阿姆斯特丹大学的生态学家Arne Janssen的研究表明，这种操控行为极大地提高了寄生蜂的存活率。这并非简单的寄生，而是残酷而高效的生存策略，展现了自然界令人叹为观止的黑暗一面。
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马斯克领导的“政府效率部门”（DOGE）在特朗普政府上任后的六周内，以“审计政府，打击欺诈、浪费和滥用”为名，在联邦政府机构间行动，访问敏感数据和支付系统。然而，两位经验丰富的联邦审计员指出，DOGE的行为与真正的审计相去甚远，其发布的“调查结果”多为错误。真正的审计遵循GAGAS标准，包含规划、证据收集、评估、报告和后续五个阶段，而DOGE似乎完全绕过了这些流程。尽管政府确实存在资金被挪用的问题，但DOGE的行为更像是一场闹剧，而非真正的改革。
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特朗普政府的联邦贸易委员会（FTC）删除了四年来发布的所有业务指导博客，其中包括与人工智能和消费者隐私相关的关键信息，这些信息是在前主席莉娜·汗领导下针对亚马逊和微软等公司提出的具有里程碑意义的隐私诉讼的一部分。此举引发了对政府信息透明度和企业合规性的担忧，尤其是在新任主席安德鲁·弗格森致力于放宽对科技公司的监管之际。删除的博客中包含了FTC关于大型科技公司如何避免违反消费者保护法的建议，以及关于AI伦理和儿童数据隐私的宝贵指导。此举被认为对科技公司有利，因为它消除了监管合规的先例。
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一位瑞典游戏开发者因担忧美国日益极端的政治气候，特别是对LGBTQ+群体的打压，而决定抵制GDC等在美国举办的活动。她表示，在美国，身为LGBTQ+人士让她感到害怕和不安全。其他开发者也表达了类似的担忧，认为美国不再是安全的合作场所，呼吁游戏产业将目光投向全球，不再以北美为中心。虽然GDC组织者表示活动一切如常，但这种抵制情绪反映出美国政治环境对国际游戏产业的影响。
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计算机科学家们40年来一直相信姚期智教授1985年提出的关于哈希表查找效率的猜想。然而，Krapivin及其团队却另辟蹊径，设计出一种新型哈希表，其最坏情况下的查询和插入时间复杂度远低于姚氏猜想中的上限，甚至平均查询时间可以达到常数级别，完全不依赖于哈希表填充程度。这项突破性成果不仅推翻了长久以来的假设，更指明了哈希表算法优化的全新方向。
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美国司法部在一项具有里程碑意义的反垄断案中提议，要求谷歌剥离其Chrome浏览器以及其他资产，以打破其在搜索市场的垄断地位。该提案还要求谷歌停止向合作伙伴支付优先使用其搜索引擎的费用，并对未来的AI投资进行事先通知。谷歌则辩称其成功源于技术优势，消费者可以轻松更改默认搜索引擎。此案于2023年开庭审理，法官裁定谷歌拥有非法垄断地位，主要原因是谷歌与设备制造商和浏览器合作伙伴签订的合同，使其成为默认搜索引擎，并分享巨额收入，从而排挤竞争对手。
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美国政府科技部门正经历一场大地震。原先负责政府数字化转型的团队18F已解散，其成员被解雇，留下巨大空缺。特朗普政府改组后的USDS（现DOGE）也遭遇了大规模裁员和辞职潮，员工们抱怨其“焦土政策”赶走了有能力解决政府问题的技术人员。这导致一些重要的政府项目，如疾病监测系统，面临瘫痪风险，甚至危及公共安全。GSA旗下的TTS也受到了影响，员工被重新分配到更面向公众的服务，裁员还在继续，未来前景不明朗。
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亚马逊在德克萨斯州大学城进行的无人机送货测试项目，因其产生的噪音污染而引发了当地居民的强烈不满。最初，无人机的频繁飞行严重扰乱了居民的日常生活，甚至影响了野生动物的栖息。尽管亚马逊声称已采取措施降低噪音并符合法规，但居民们认为公司在选址上存在重大失误，将无人机基地设在住宅区附近。最终，亚马逊暂时停飞无人机进行软件更新，并计划终止租赁，这给饱受噪音困扰的居民带来了希望。此事件引发了人们对科技公司在发展新技术时，如何平衡商业利益与公众利益的思考。
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本文评测了摩托罗拉Edge 2024和Moto G Power 2025两款手机。Edge 2024售价300美元时具有竞争力，但相机存在快门延迟问题，软件更新支持仅两年。Moto G Power 2025拥有IP68防水、更长的电池续航和更长的软件更新支持，但性能略逊于前代，相机表现也较为一般。总而言之，两款手机各有优劣，选择需根据个人需求权衡。
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Alphabet旗下的X部门，曾孵化过充满创意但最终失败的Loon气球互联网项目。然而，Loon团队中的一名工程师另起炉灶，创立了Taara，致力于利用激光束传输高速互联网。Taara目前已推出第二代芯片，体积缩小至指甲盖大小，成本降低，速度提升，有望解决全球数百万人的网络连接问题，并成为未来6G甚至7G网络的关键技术。
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纽约地铁与谷歌合作，利用六部Pixel手机搭载传感器，在A线地铁上进行为期四个月的轨道检测实验。这些手机通过收集声音、振动和位置数据，训练人工智能模型，预测轨道缺陷。实验结果显示，该技术能够识别92%的人工检查员随后发现的缺陷位置。这项名为TrackInspect的技术，有望帮助地铁工作人员更有效率地进行轨道维护，减少延误，提升乘客体验。未来，该技术将进行全面试点，以期实现自动化轨道问题识别和修复系统。
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今年雨果奖的提名作品中，有一个非同寻常的入围者——Archive of Our Own (AO3)，一个拥有近500万件同人作品的档案馆，规模堪比英文维基百科。但AO3的价值不仅在于其海量的内容，更在于其巧妙的网站架构。在互联网努力寻求人性化和可持续发展的今天，AO3为科技行业提供了一个值得借鉴的范例：它如何解决标签泛滥的问题，既避免了完全放任式标签导致的混乱，又避免了僵硬的标签系统难以维护和更新的缺点。AO3的成功之处在于找到了一个平衡点，既允许用户灵活使用标签，又通过巧妙的算法和社区机制来管理和组织这些标签，从而为用户提供更便捷、更精准的搜索体验。
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Anthropic 推出了升级版 Claude 3.7，它与传统的基于大型语言模型（LLM）的 AI 不同，更注重推理能力。Claude 3.7 通过强化学习，学习逐步推理解决问题，尤其擅长解决需要分步思考的编程问题，在一些基准测试中甚至超越了 OpenAI 的模型。这种进步源于 Anthropic 收集的额外训练数据，以及针对商业应用（如代码编写、法律问题解答）的优化。Claude Code 的发布进一步提升了其在 AI 辅助编程领域的实用性，为复杂的代码规划提供更强大的支持。
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