## 定制 Tmux 以提升舒适度和效率
许多新使用 tmux 的用户觉得默认的键绑定不顺手,幸运的是,定制非常简单。Tmux 使用一个 `.tmux.conf` 文件(位于你的家目录中)来存储配置。
常见的调整包括更改前缀键(默认 `C-b`)——许多人更喜欢 `C-a`——以及将窗格分割重新映射到更直观的键,例如 `|` 用于垂直分割和 `-` 用于水平分割。使用 `bind r source-file ~/.tmux.conf` 轻松重新加载你的配置。
进一步的增强包括使用 `Alt + 箭头键` 进行快速窗格切换,启用鼠标支持以方便导航,以及防止自动重命名窗口。你还可以通过调整颜色、边框和状态栏来个性化视觉外观,参考 tmux 手册页获取详细的样式选项。
有大量的灵感来源:探索 GitHub 仓库中的 “tmux.conf” 或 “dotfiles”,查看博客,或浏览 Reddit 上的 /r/dotfiles 和 /r/unixporn。官方 tmux 手册页和 wiki 提供高级定制的全面文档。
启用 JavaScript 和 Cookie 以继续。
Meta 首席执行官马克·扎克伯格可能很快将拥有一个人工智能克隆,用于与员工互动并提供反馈,据《金融时报》报道。消息人士透露,Meta 正在使用扎克伯格的图像、声音以及他的举止、语气和公开声明来训练这个人工智能化身, “以便员工可以通过与它的互动,感受到与创始人的更多联系。” 《金融时报》报道称,扎克伯格参与了人工智能化身的训练,并且已经开始每周花费 5 到 10 小时编写 Meta 的其他人工智能项目代码,并参与技术审查。 3 月份,《华尔街日报》的一份报告显示,扎克伯格正在创建一个自己的人工智能代理来帮助他完成任务,但据报道,该项目与 Meta 创建其首席执行官人工智能化身的努力是分开的。
美国一法院推翻了158年前的联邦家庭酿酒禁令,裁定其违宪。第五巡回上诉法院支持业余酿酒师协会的诉求,认为该法律最初旨在防止重建时期逃税,但实际上通过完全禁止酿酒反而*减少*了潜在的税收。
法院认为,该禁令赋予国会过大的权力,可以使任何可能逃避税收的家庭活动,例如远程工作,成为犯罪行为。法官埃迪斯·霍兰·琼斯强调需要限制联邦权力,避免创造一种普遍的“警察权力”。
这项裁决维持了此前地区法院的决定,允许个人在家酿制烈酒供个人使用,包括追求独特配方的业余爱好者。司法部和财政部尚未发表评论,但业余酿酒师协会称这一决定是个人自由的胜利,也是对联邦权力的明确限制。
Servo 团队已在 crates.io 上发布了 `servo` crate 的 0.1.0 版本,标志着它作为库的首次公开发布。虽然完整的演示浏览器 `servoshell` 不会发布到 crates.io,但此版本标志着 Servo 的嵌入 API 日益成熟。 尽管尚未定义稳定的 1.0 版本,但团队对该 crate 在某些应用中的可用性充满信心。为了适应不同的升级偏好,Servo 也在提供一个长期支持 (LTS) 版本,它将提供每半年一次的安全更新和迁移指南,与包含破坏性更改的常规每月发布分开。 团队将此次发布置于他们通常的月度博客文章之上,并承诺很快发布完整更新。有关 LTS 版本的更多详细信息,请参阅 Servo 书籍。
## 人工智能是终结,而非未来?
近期对“人工智能”的大规模投资,可能并非预示着一场新的技术革命,而是始于 20 世纪 70 年代的那波数字浪潮的最后阶段。尼古拉斯·科林通过“周期后期投资理论”探讨了这个观点,并基于卡洛塔·佩雷斯关于技术浪潮的研究,认为人工智能是在优化现有基础设施,而非启动新的基础设施。
佩雷斯的模型概述了技术发展的 S 型曲线:缓慢的初始基础设施建设,随后是快速的“部署”和增长,最终达到市场极限。科林认为人工智能符合这种模式——这体现在初创公司融资崩溃、人工智能突破源自科技巨头(如微软支持的 OpenAI),以及数字转型在大多数行业的近饱和。
从这个角度来看,人工智能是一种效率突破,类似于精益生产优化大规模生产。它将计算能力扩展到以前难以触及的领域,从而产生了一种*虚幻的*根本性变革。这也解释了对人工智能的抵制——从对数据中心的地方反对,到用户对现有工具中强制集成的沮丧,以及由于自愿采用率低而依赖将人工智能捆绑到现有产品中。
有趣的是,这种观点认为中国的务实、应用导向的人工智能战略比美国的更具雄心、追求“AGI”的方法更适合这个“周期后期”。
## 银河算法:理论上的辉煌,实践上的局限
“银河算法”是指在理论性能上表现出突破性进展——通常是渐近速度——但由于实际限制而未被使用的算法。这个术语由利普顿和雷根提出,反映了它们几乎不可能在地球规模的数据集上运行。这些算法通常只有在极其庞大的输入下才能发挥作用,或者其固有的复杂性超过了任何实际收益。
尽管不实用,银河算法仍然很有价值。它们可以启发实际算法的新技术(例如LDPC码,最初是银河算法但现在被广泛使用),展示计算能力的潜力,或证明/反驳理论界限——甚至可能解决诸如P vs. NP之类的重大问题。
例子包括使用高维傅里叶变换进行更快的整数乘法,AKS素性测试(理论上可靠但比替代方案慢),以及受大型常数阻碍的先进矩阵乘法算法。 同样,在诸如通信信道容量或哈希表之类的领域中,实现最佳性能的算法由于其复杂性而主要停留在理论层面。 即使是看似微小的改进,例如最近在旅行商问题中的进展,在理论上可能也很重要,尽管在实践中无法使用。 这些算法推动了计算机科学的边界,即使它们从未得到广泛应用。