OpenAI的Sora是一款人工智能视频生成和分享应用,在9月仅邀请用户参与测试后便迅速蹿红。它迅速登上应用商店排行榜,5天内达到100万次下载,11月日活跃用户达到100万,这得益于其对内容限制采取了刻意极简的方法。 这种“快速发展”的策略,类似于Facebook过去的做法,引发了争论。一些创作者,如Casey Neistat,担心人工智能会掩盖人类创作的内容,而另一些人,如Ben Thompson,则认为Sora是一个民主化的创意平台。关于知识产权侵权和深度伪造的担忧浮出水面,好莱坞人士抗议肖像被盗用。 Sora最初的成功吸引了投资,包括与迪士尼达成的10亿美元交易,并推动了估值讨论达到8300亿美元。然而,用户参与度随后下降——12月日活跃用户降至75万,用户在应用中的使用时长远低于TikTok。目前,Sora的应用商店排名也已下降,表明最初的病毒式传播热度正在消退,引发了人们对完全由人工智能生成的内容源的长期吸引力的质疑。
鸽子设备是一种C语言循环优化技术,独立开发于Duff’s Device被广泛认知之前,目标相似,都是为了压缩条件逻辑。它源于比较具有不同排序顺序(正序、倒序以及“倒序日期,正序时间”REVDFWDT)的日期/时间记录的代码。
其核心思想是在`if`语句的`case`中嵌套一个`switch`语句。这允许函数根据“模式”变量有条件地执行不同的比较逻辑。如果模式为0,函数会根据与输入数据相关的一个条件来选择使用哪个比较函数。
最初的实现巧妙地通过使用“可怕的技巧”来间接设置排序模式,从而绕过了库排序函数的限制。REVDFWDT模式特别展示了该技术的强大之处,它以倒序的日期顺序进行排序,同时在每一天内保持时间的正序。本质上,鸽子设备提供了一种在单个函数中处理多个条件路径的简洁方法。
## 从失业到翻译:一个Swift CLI工具的旅程
为了在失业期间保持积极的活动,作者开始创建一款命令行工具来翻译文本,灵感来自macOS的右键翻译功能。最初的目标是简单易用,但项目很快深入到Apple的API和Swift的特性中。
作者首先研究了需要令牌和速率限制的翻译API,然后转向利用macOS内置的翻译服务。最初使用Zig语言,但发现调用Swift的异步函数存在限制,因此转而使用Swift——一种他们一直想学习的语言。
开发过程中充满了意想不到的障碍:`Package.swift`中的语法注释,需要`AsyncParsableCommand`来处理异步函数,以及来自翻译API的令人沮丧且无帮助的错误信息。语言自动检测尤其具有挑战性,需要集成`NLLanguageRecognizer`并通过系统设置手动安装模型。
最终,该工具能够正常工作,但作者 wryly 地指出,macOS Spotlight 已经提供了类似的功能,且易用性相当。尽管遇到挫折,但该项目成为了学习Swift和Apple生态系统的一个经验,突显了看似简单的功能背后隐藏的复杂性。