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在16位Windows时代,程序安装包经常包含并重新安装系统组件。理想情况下,安装包应该只*更新*已有的组件到新版本,并尊重Windows的向下兼容性。然而,许多安装包会随意覆盖文件,有时甚至用旧的Windows 3.1版本替换掉较新的Windows 95版本,导致系统不稳定。 Windows 95巧妙地通过创建`C:\Windows\SYSBCKUP`目录来解决这个问题。每次安装后,它会检查是否有系统文件被覆盖。如果替换版本*比*备份版本旧,Windows会恢复原始文件。 早期尝试*阻止*覆盖失败了——安装包要么崩溃,要么提示用户困惑,或者找到方法强制覆盖。最终,允许安装包运行,然后在安装后“清理”被证明是最可靠的解决方案。一些组件甚至强制执行自己的安装程序,以防止由于安装包不可靠而直接替换文件。
数十年以来,密码学中的一个关键挑战在于在应用签名、加密或哈希等操作*之前*,安全地封装数据。现有方法常常容易受到攻击,恶意行为者可以在重用有效密码签名的情况下,微妙地改变数据的含义——这个问题在比特币、以太坊和TLS等系统中都有体现。 核心问题在于缺乏明确的“领域分离”——确保密码学操作理解它正在处理*什么类型*的数据。Snowpack由作者开发,通过将随机、不可变的标识符(“领域分隔符”)直接嵌入到数据定义语言(IDL)中来解决这个问题。 这些分隔符在签名/加密和验证过程中都会被使用,保证系统知道数据的预期类型。Snowpack还提供规范编码,确保无论实现如何,输出保持一致,并通过类似JSON的中间格式支持向前/向后兼容性。 通过将领域分离集成到IDL并利用类型系统,Snowpack为密码学安全历史上一个存在问题的领域提供了一种系统且强大的解决方案。它目前已开源Go和TypeScript版本,并计划扩展到更多语言支持。
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## 乌克兰对作战无人机的依赖日益增加 乌克兰正在越来越多地将无人地面车辆(UGV),例如TW 12.7,整合到前线作战中,这表明现代战争正在发生转变。这种国产、遥控平台成功地控制了一个关键路口超过六周,提供了持续的压制火力并阻止了俄罗斯的推进——传统上由一个步兵小组执行的任务。 UGV的部署凸显了乌克兰机器人技术的日益可靠,配备了稳定武器和先进光学设备。除了防御之外,这些“攻击UGV”现在还支援步兵进攻,加强防线,并进行破坏活动。 乌克兰优先考虑操作员的安全,利用专门的回收模块,甚至*其他* UGV来回收损坏的设备,避免对人员造成不必要的风险。来自前线部队的持续测试和反馈正在推动UGV设计的快速改进,促进制造商和士兵之间的合作,以完善这些在真实作战条件下至关重要的系统。 这种对国产机器人的推动旨在对抗俄罗斯在数量和火力上的优势。
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## 苹果:面向未来的50年
苹果正在庆祝50年的创新,强调持续关注未来的发展,而非仅仅回顾过去。该公司设计旨在丰富人们生活的工具和体验。
苹果广泛的产品线包括Mac、iPad、iPhone、Watch、Vision、AirPods以及各种娱乐和家居产品,以及配件。除了硬件,苹果还提供包括Apple One、Apple TV+、Apple Music和App Store等全面的服务生态系统。
该公司通过Apple Store(包括天才吧和Today at Apple)、在线资源以及专门为企业、教育、医疗保健和政府提供的项目提供强大的支持。苹果还优先考虑可访问性、环境责任和包容性等核心价值观,以及关于公司本身及其领导层详细的信息。
## 人工智能营销 BS 指数 受物理学中“谬误指数”的启发,Bastian Rieck 提出一个“人工智能营销 BS 指数”,用于评估在人工智能产品被过度炒作的时代,营销材料的可信度。该指数旨在识别并评估过于热情或具有误导性的说法。 从 -5 分(给予信任)开始,得分会因以下行为而增加:无正当理由创造术语(+10 分),错误使用科学术语(每次 +10 分),以及使用“这不是 X,而是 Y”之类的修辞手法(+20 分)。 更高分数会授予以下行为:援引“自然”或“宇宙” (+20 分),无根据使用“涌现属性” (+20 分),炫耀常春藤盟校 (+20 分),缺乏可证伪的主张 (+30 分),以及无法验证的研究合作 (+40 分)。 该指数仍在完善中,旨在帮助过滤掉空洞的营销“氛围检测”,并识别真正有价值的人工智能创新。
## git-bayesect: 贝叶斯Git二分查找 `git-bayesect` 是一个用于识别引入事件发生概率变化的提交的工具(例如,不稳定的测试)。与传统的 `git bisect` 不同,它使用贝叶斯推理,只需要一个变化*已经*发生,而不需要精确的失败率。 它通过迭代地缩小可能的提交范围,基于最小化预期熵来选择下一个要测试的提交。该工具巧妙地使用 Beta-Bernoulli 共轭性来处理未知的失败概率。 **关键命令:** * `git bayesect start --old <COMMIT>`:开始二分查找。 * `git bayesect pass --commit <COMMIT>`:记录一次成功的测试。 * `git bayesect prior --commit <COMMIT> --weight <value>`:设置关于某个提交的先验信念。 * `git bayesect run <command>`:使用给定的命令自动化测试。 你还可以基于文件名或提交消息/diff内容设置先验概率,以获得更准确的结果。提供了一个演示仓库和脚本来帮助你入门。
## SwiftLM:快速原生 MLX 推理服务器
SwiftLM 是一款高性能、原生 Swift 推理服务器,专为 Apple Silicon 设计,用于运行 MLX 模型,并提供与 OpenAI 兼容的 API。它消除了 Python 和全局解释器锁 (GIL) 的开销,从而实现闪电般的速度。
主要特性包括直接加载 HuggingFace 模型并使用 Safetensors 解析,以及集成的 TurboQuantization——一种混合量化技术,在显著压缩内存(KV 缓存高达 3.5 倍)的同时,几乎没有精度损失。一项实验性的 SSD 流式传输功能允许通过直接从 NVMe SSD 交换 MoE 层到 GPU 来运行大型模型(122B+ 参数)。
SwiftLM 提供精细的内存控制,并包含用于设备端推理的原生 iOS 应用程序。它在 Apple M 系列芯片上进行了基准测试,并优先考虑稳定性,避免了可能导致系统崩溃的大型模型问题。它提供预构建的二进制文件以供快速设置,并支持标准的 OpenAI API 端点。