## 数字的不确定性:人口统计与全球认知 巴布亚新几内亚(PNG)最近的一起丑闻凸显了一个令人惊讶的事实:我们常常缺乏关于全球人口的可靠数据。尽管有官方估计,PNG政府承认对其人口数量不确定——最初声称基于有缺陷的2000年人口普查为940万,后来联合国报告提出近1700万。政府最终压制了联合国报告以维持现有数据,这表明了影响数据的政治压力。 这并非PNG独有。许多国家,尤其是在发展中国家,由于后勤挑战、政治操纵(例如在尼日利亚,人口数字影响资源分配)或仅仅是国家能力薄弱,缺乏准确的人口普查数据。虽然卫星图像等技术提供了潜在的解决方案,但目前尚不可靠,常常会严重低估人口,尤其是在农村或人口稠密地区。 虽然关于捏造全球数字的阴谋论可能不属实,但PNG案例揭示了一个关键点:许多国家的人口数据都存在相当大的不确定性。这会影响经济统计和发展规划。最终,承认这种知识的缺乏能够培养必要的“认识论谦逊”——认识到我们对世界的理解远比我们通常认为的要有限。
## 人工智能公司真的盈利吗?以GPT-5为例
近期人工智能公司的巨额估值引发了一个关键问题:其背后的经济模式是否可行?一项新的分析,以OpenAI的GPT-5为例,表明情况复杂。虽然单个人工智能模型*可以*产生超过其直接运营成本的收入(毛利率约为48%),但实现整体盈利仍然具有挑战性。
该研究估计GPT-5在其四个月的生命周期内产生了61亿美元的收入,但考虑到人员、销售和营销等费用,以及关键的巨额研发成本(估计全年为160亿美元),其整体可能处于亏损状态。GPT-5的收入不足以在其短暂的生命周期内收回开发成本,而快速竞争加剧了这一问题。
然而,这并不一定意味着投资失败。与其他快速增长的技术公司一样,人工智能公司可能会优先考虑增长而非立即盈利,并期望未来的模型带来回报。计算成本的下降、企业采用以及广告等潜在收入来源为盈利提供了途径。最终,成功取决于延长模型生命周期并在快速发展的环境中建立竞争优势。虽然目前的财务状况好坏参半,但巨大的价值创造潜力仍然让长期前景保持乐观。
## 反编译《光环1》:一种新的Xbox逆向工程方法
最近的去编译技术集中在“匹配”上——通过逐字节比较提取的对象来重建原始代码。传统上,这涉及手动反汇编和二进制文件分割。现在,工具可以自动执行此过程,直接生成目标文件。然而,将其应用于原始Xbox游戏却具有挑战性。
该项目致力于反编译《光环1》的PAL调试版本,利用其有价值的程序数据库(PDB)文件。现有的x86分割器无法有效利用PDB,仅仅将其视为符号映射。开发了一个自定义分割器,独特地利用了PDB的“节贡献”——详细记录了目标文件最初的布局方式——来准确重建对象,即使是从一个被剥离的PDB中。
挑战包括支持过时的Visual C++ 7 beta 2调试信息格式以及处理结构化异常处理程序(SEH)。最初的构建由于不正确的字符串格式化和由编译器优化引起的错误的重定位符号化而导致运行时错误。虽然许多问题都经过手动修复,但仍然存在一些残留的崩溃,这凸显了完全重建的复杂性。
该项目仍在进行中,未来的工作将集中在集成控制流生成以及探索“匹配链接”以解决剩余错误。代码和进度已在GitHub和decomp.dev上公开。