本项目探索了如何将 Raspberry Pi Pico (RP2350) 与 Z80 CPU 接口，以监测并交互其地址总线和数据总线。作者利用一块定制的转接 PCB，将 RP2350 的 GPIO 引脚连接至 Z80 的 16 位地址总线、8 位数据总线，以及关键的控制线路（如 /RD、/WR、/IORQ 等）。
核心重点在于理解 Z80 的总线时序，特别是确保同步所需的时钟要求。作者利用 RP2350 的高速 GPIO 能力对 Z80 总线进行轮询，通过仿真离散 TTL 逻辑芯片来实现数据捕获。通过 RC2014 计算机执行 I/O 写入的演示，验证了该方案的可行性——RP2350 能够检测到写入操作并更新本地 LED 显示。
虽然目前仅在单核心上使用了简单的非同步轮询，但作者计划将其升级为更稳健的接口。未来的目标包括实现双向 I/O、内存映射设备仿真，以及利用 RP2350 的 PIO（可编程 I/O）模块进行自主总线管理，这可能使 RP2350 能够控制 Z80 时钟，从而实现精确的指令级单步调试。
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在这篇文章中，作者尝试撰写一篇简明扼要的短文，以改掉以往产出过于冗长内容的习惯。文章重点介绍了如何在 R 语言中实现“线性余弦调色板”（linear cosine palettes），这是一种用于生成连续色板的简便程序化方法。 该技术最初由 Inigo Quilez 提出，并由 Mike Cheng 引入 R 语言。它利用余弦函数 $f(t) = \mathbf{a} + \mathbf{b} \ \cos(2 \pi(\mathbf{c} t + \mathbf{d}))$，通过随机选择的基向量来创建平滑且美观的色彩过渡。作者提供了一个紧凑的 R 函数来实现该方法，并展示了这些调色板以条带形式呈现的效果。 为了测试这些调色板的实际应用，作者将其应用于两种生成艺术系统：矩形细分法和利萨茹曲线生成器。尽管几乎没有进行优化，但这些调色板仍产生了高质量的效果。作者最后总结称，该方法非常高效，且最重要的是，成功完成了撰写一篇简明、专注的博文这一练习。
**isUpMap** 是一个实时状态仪表板，用于监控超过 80 种热门互联网服务的运行状况。该平台通过基于 JavaScript 的实时热力图，让用户能够直观地了解关键工具是处于正常运行、性能下降还是当前宕机状态。 该服务覆盖了广泛的关键基础设施，包括： * **人工智能：** OpenAI、Anthropic、xAI、Groq 等。 * **开发与云服务：** GitHub、AWS、Vercel、Cloudflare 和 Docker。 * **商业与生产力：** Slack、Discord、Stripe、Notion、Figma 和 Shopify。 除了当前的运行状态检查外，isUpMap 还追踪故障历史记录及各服务的在线率统计数据。用户可以浏览完整目录来核实特定工具的状态，或开启桌面通知，以便在服务发生中断时立即收到提醒。对于依赖持续在线以进行日常工作的开发者和专业人士来说，这是一款必不可少的工具。
抱歉。
作者探讨了“本地优先”人工智能的可行性，通过微调开源大语言模型（Llama 3.1 8B 和 Qwen 2.5 7B），使其能够模仿 20 世纪 90 年代微软技术文档的写作风格。
作者使用了来自“Bitsavers”档案库中超过 3700 万字的语料，在清洗数据后，通过云端 GPU 运用 QLoRA（量化低秩适应）技术创建了专用适配器。这一过程使模型能够掌握独特的、符合时代特征的技术语调，从而将 90 年代的文档结构成功应用于现代或虚构的概念中。
实验表明，微调是一种有效且经济的方式，能够赋予模型特定的文体“声音”或内部写作标准。然而，作者强调这并非万能方案：它需要高质量的数据整理、对训练参数（如秩和轮次）的严谨管理，以及在模型表达力和事实可靠性之间取得平衡。最终，作者总结认为，尽管这些经过微调的模型在模仿方面表现出色，并能有效辅助作家的工作流程，但它们仍缺乏取代技术写作者所需的人类判断力。
《拦截》（The Intercept）的一项调查显示，美国军方正在利用名为“La Tilde”的新型人工智能内容工厂在拉美地区散布宣传信息。该网站作为美国南方特种作战司令部（SOCSOUTH）的消息发布平台，以现代新闻品牌的名义进行伪装，其内容既包含个人理财建议，也充斥着大力鼓吹美国军事行动的文章。 该网站高度依赖人工智能生成的文本和图像，这些内容往往质量低劣且存在视觉错误。它将其政府背景隐藏在“关于我们”页面中一段不易被察觉的声明之后，这种策略与五角大楼资助的其他宣传网络如出一辙。尽管该网站声称雇佣了数十名记者，但实际上并无专业的编辑团队，而是通过数字营销分包商来推动有利于美国地缘政治利益的叙事，例如联合军事演习和备受争议的地区干预行动。专家指出，虽然这些内容显得“敷衍”且人工智能的运用粗制滥造，但此类平台使军方能够快速调整并扩大影响力行动的规模，这引发了人们对透明度以及利用自动化宣传来塑造外国舆论的严重担忧。
抱歉。
一部记录 C++ 四十年发展历程的全新纪录片已在 YouTube 上首映。Herb Sutter 在回顾影片发布时，赞颂了 C++ 从贝尔实验室的卑微起点，发展成为如今增长最快的主流编程语言的历程——其用户数量在过去三年半中增长了 90%。 该纪录片全面回顾了这门语言的演变，并收录了 Bjarne Stroustrup、Alexander Stepanov、Brian Kernighan 和 John Romero 等关键人物的见解。片中涵盖了多个关键里程碑，如标准模板库（STL）的发明、ISO 标准委员会的成立、21 世纪初的“C++ 寒冬”，以及从 C++11 开始的现代 C++ 复兴。 通过详述该语言对游戏开发、高频交易及欧洲核子研究中心（CERN）粒子物理学等各行各业的影响，这部影片成为了计算领域最成功故事之一的精华综述。Sutter 建议任何对软件开发的过去与未来感兴趣的人都应“必看”这部纪录片。
最近关于纪录片《C++: The Documentary》的 Hacker News 讨论，凸显了这门语言备受争议的特质。
批评者认为，C++ 已经沦为一个功能杂乱的“垃圾堆”。许多人指出，C++ 的成功并非必然，而是得益于它与 C 语言的渊源，以及早期 Zortech C++ 在 MS-DOS 市场的统治地位。资深开发者常抱怨该语言过于复杂、因“未定义行为”而对开发者不友好，以及标准模板库（STL）过度臃肿，往往为了追求华而不实的泛型抽象，而牺牲了编译速度和可预测性。
相反，支持者则认为，C++ 的“兼容并蓄”哲学既允许底层硬件控制，又能实现高层抽象，使其成为高性能系统不可或缺的工具。有人认为 C++ 通过承担复杂功能的实现，反而“拯救”了 C 语言；也有人指出，由于人工智能的兴起，开发者能够借此克服 C++ 陡峭的学习曲线和繁琐的工具链，这使得该语言依然保持着强劲的增长势头。
归根结底，这种共识反映了一种“爱恨交织”的关系：尽管许多人对该语言不断演进和功能堆叠感到疲惫，但它依然是一种主流且高性能的工具，许多开发者出于必要，仍需不断钻研。
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科林·基德（Colin Kidd）的《绅士们的黄昏》（*The Twilight of the Dons*）审视了20世纪中叶牛津和剑桥的“黄金时代”，彼时学者们享有极高的公众声望与影响力。基德认为，这一以博学论述和国家责任感为特征的时代在撒切尔执政时期走向了终结，大学也从公共“旗舰”转变为与世隔绝的“豪华邮轮”。 该文将基德的著作置于“退潮”文学的传统中，即一种对失落的学术精英阶层的怀旧哀悼。尽管评论肯定了基德的学术造诣，但也对其衰落论述提出了质疑。文章指出，所谓的“黄金时代”或许并不像描述的那样卓越，因为即便是20世纪中叶的牛津剑桥，也充斥着思想停滞、行为古怪且重仪式轻学问的人物。此外，评论认为，尽管当代学者的形态有所不同，但他们仍深度参与公共领域，牛津疫苗的研发及学者对政治的介入便是明证。归根结底，文章提出，基德眼中的“黄昏”可能仅仅是一种演变；大学对社会变迁的响应能力一如既往，而当代专业化的学术图景，或许在后代眼中也会成为他们心中的“黄金时代”。
对不起。
**Magenta RealTime 2 (MRT2)** 是一套流式音频生成系统。它将前代系统的分块处理方式升级为帧级自回归，从而将系统响应延迟从两秒缩短至约 40 毫秒，实现了近乎即时的音乐控制。 在架构上，MRT2 采用了解码器（decoder-only）模型，结合滑动窗口注意力机制与可学习的注意力汇聚点（attention sink）。这消除了双向编码器的顺序瓶颈，确保了系统随时间推移的性能稳定性。为实现灵活且灵敏的交互，该模型支持多信号条件控制，包括音频/文本风格提示、基于 MIDI 的音符控制以及鼓点切换。 主要技术特点包括： * **精确控制：** 通过流式交叉注意力机制，在每一帧中集成条件控制信号。 * **动态引导：** 采用多信号无分类器引导（CFG）框架，允许用户平衡不同输入的影响力。 * **推理时掩码：** 训练阶段的随机掩码使模型在推理时能够动态切换受限（精确）模式与创意（生成）模式。 * **位置灵活性：** 通过以因果掩码和滑动窗口注意力取代标准位置编码，模型能有效泛化至不同长度的序列，且不会出现性能下降。 总而言之，MRT2 为实时生成式音乐表演提供了一个响应迅速且高度可控的框架。
抱歉。
Meta 在其智能眼镜中静默添加了手机端人脸识别功能 Meta Silently Added Face-Recognition for Its Smart Glasses to Phones
2 天前
《连线》杂志的一项分析显示，Meta 已悄悄将内部代号为“NameTag”的人脸识别代码集成到安装在数百万部手机上的 Meta AI 应用中。尽管 Meta 公开声称只是在“慎重考虑”此类技术的伦理问题，但该公司早在今年 1 月就开始分发相关组件。 如果启用，NameTag 将允许 Meta 智能眼镜的用户实时识别他人，通过将人脸转换为生物识别“面部指纹”，并与数据库进行比对。这一进展标志着 Meta 的重大政策倒退，该公司此前曾因重大的隐私争议和巨额法律和解，于 2021 年关闭了其照片自动标记系统。 独立安全研究人员证实，该应用内包含三个能够检测、裁剪和编码人脸的 AI 模型，表明该功能已接近部署状态。隐私倡导者警告称，这项技术可能会将 Meta 的用户变成一部“分布式监控机器”，从而助长跟踪者或当局滥用该技术的可能性。Meta 在公开淡化其技术准备程度的同时嵌入此功能，加剧了人们对其用户隐私及公司对负责任 AI 开发承诺的担忧。