2026 年 5 月，精神航空（Spirit Airlines）宣布永久清算。随后，谷歌以 1000 万美元的价格成功竞拍并获得了该航空公司海量的去标识化运营及客户数据。 此次收购涵盖了超过 1 亿封电子邮件、5 亿条 Microsoft Teams 记录、3000 万条客户服务通话录音，以及涉及 SharePoint、Oracle 和 ServiceNow 的大量记录。此外，谷歌还获取了详细的运营数据，包括飞行日志、燃油单据和零部件采购记录。 谷歌计划利用这些数据增强其人工智能服务，这也凸显了当前行业内利用专业数据集训练小型领域专用模型的新趋势。尽管法院文件强调这些数据均已去标识化，且谷歌承诺将清除任何残留的个人身份信息（PII），但此次收购的规模仍引发了人们对潜在隐私泄露的担忧。随着这家搜索巨头将这些信息整合进其模型，批评人士对其匿名化处理的效果持怀疑态度，并警告称未来的 AI 提示词仍有可能挖掘出敏感的个人隐私细节。
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本摘要概述了 Linux 在管理 GPU 显存（VRAM）超额使用方面的最新突破，显著提升了显存超出限制时的游戏稳定性和性能。
过去，由于通过 PCIe 总线进行数据传输的延迟较高，超出显存容量通常会导致程序崩溃或性能严重下降。开发人员发现了两个主要问题：
1. **内核死锁：** 在高内存压力下，提交进程会发生死锁并导致失败。通过引入 `drm_exec` 辅助工具，内核现在可以成功重试操作，而非直接崩溃。
2. **驱逐机制低效：** 简易的内存驱逐会导致“乒乓效应”（数据在内存与显存间频繁往返），且未考虑到显示输出对物理连续内存的需求。
解决方案包括：引入**启发式算法**以在高压状态下限制内存移动，并采用应用程序提供的**优先级提示**（通过 `VK_EXT_pageable_device_local_memory`）。驱动程序根据这些优先级对内存驱逐进行排序，确保关键数据保留在显存中，而非重要数据则被移至系统内存。
这些改进目前已应用于 SteamOS，相关补丁正逐步合并至 Linux 内核与 Mesa 主线，使得显存超额使用成为可控的性能问题，而非会导致系统崩溃的致命错误。
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关于“Acadia”（一种新型数据库编程框架）的 Hacker News 讨论，反映了追求更高层抽象的开发者与原始 SQL 支持者之间的深刻分歧。
批评者认为，SQL 是一门稳健且在数学上严谨的语言，已经经受住了时间的考验。他们主张，ORM（对象关系映射）和查询构建器不可避免地会发生“泄露”，最终仍要求开发者编写原始 SQL，同时还会产生增加复杂性的层级，从而阻碍性能优化并限制对数据库原生功能（如高级分区或压缩）的使用。怀疑者还对 Acadia 的闭源订阅模式表示担忧，担心会导致“供应商锁定”以及项目长期稳定性问题。
相反，支持者认为 SQL 对于现代应用程序开发而言是一种过时且设计拙劣的接口。他们强调了端到端类型安全、可组合性，以及在熟悉的函数式编程范式中表达数据库逻辑的必要性。支持者指出，现有工具往往迫使开发者通过“拼接字符串”来编写代码，这会导致运行时错误和代码难以阅读。
最终，共识表明：尽管当前的数据库编程模型远非完美，但业界对于以牺牲数据库级功能来换取应用级易用性的解决方案仍然持谨慎态度，尤其是在这些方案背离了开放的标准接口时。
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运动强度调节器官间的通讯并与……相关 Exercise intensity modulates interorgan communication and is associated with
1 天前
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OpenClimbing 将信息视为共享的公共资源而非私有孤岛，正在重新定义数字攀岩指南。与那些将数据锁定在专有数据库中的传统应用不同，OpenClimbing 以 OpenStreetMap 和维基共享资源（Wikimedia Commons）为基础。这确保了即使应用程序本身不再存在，路线数据、地形照片和区域详情依然可以被访问和重复使用。 2.0 版本基于这种“共享数据”架构，为攀岩者量身打造了具有鲜明领域特色的界面。主要功能包括： * **专业工具：** 用户可以直接编辑路线、上传图像，并在照片上绘制攀岩线路。 * **专业分析：** 该平台提供诸如自定义地形阴影（用于预测日照/阴影）、攀岩专用过滤器以及实验性挂片检测器等高级功能。 * **实用的离线访问：** 考虑到岩场往往缺乏网络连接，该应用可生成高质量的 PDF 指南供离线使用。 * **社区实用性：** 虽然该应用包含登顶记录等个人功能，但其核心理念是保持地理和路线信息的开放。 通过将“视图”（应用界面）与“语料库”（共享数据）分离，OpenClimbing 使社区能够在维护准确、中立信息的同时，为攀岩者提供更优质、更专业的体验。
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专家证人对 ChatGPT 说：“论证 3M 公司为何零过错。” Expert Witness to ChatGPT: "Show how 3M is 0 percent at fault"
2 天前
3M公司聘请的一位专家证人在承认使用ChatGPT起草其关于2020年休斯顿致命爆炸案的大部分证词后，受到了外界的严密审查。这场灾难导致约200栋房屋被毁、3人死亡，目前正处于高风险诉讼之中，3M公司面临疏忽指控。
公开的提示词显示，该证人指示人工智能“撰写一份出色的专家证人报告”，专门用于使3M公司免除任何责任。此案凸显了人工智能在法律程序中应用的增长趋势，从案情摘要到专家证词皆有涉及。这也为法律专业人士敲响了警钟：用于生成此类报告的提示词在法庭上是可披露的，这可能会使专家面临职业尴尬，并损害其证词的可信度。随着诉讼的继续，这一事件突显了在复杂的、高法律责任的法律事务中依赖生成式人工智能所带来的伦理和证据风险。
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