## AI 的可靠性挑战:从“氛围编码”到验证工程 最近的经验表明,人工智能快速发展面临一个关键挑战:确保*可靠的*工程实践。虽然人工智能擅长快速生成代码和原型——例如 Gemini 等工具所展示的——但其效用取决于我们验证其输出的能力。 一位名为 Eric 的产品经理发现,Gemini 可以创建外观令人印象深刻的网络应用程序,但缺乏构建生产级产品的技术深度。相反,一位名为 Daniel 的高级工程师成功地将人工智能用作“力量倍增器”,通过提示它在现有且充分理解的框架内构建组件,然后快速验证结果。 这种差异说明了一个关键点:人工智能的速度只有在我们能够跟上验证速度时才有价值。验证快速且直观的任务(例如评估人工智能生成的图像)非常适合被颠覆。然而,需要深入专业知识的复杂任务可能会积累“验证债务”——即未经验证的人工智能生成工作的积压。 作者提出“验证工程”是继提示工程和上下文工程之后下一个关键领域。这侧重于通过更好的提示、培训相关人员以及识别易于验证的任务来简化验证流程。最终,最大限度地发挥人工智能的潜力需要优先考虑健全的验证方法,以确保可靠性和可追溯性。
## 微软的AI困境与战略转变
在萨蒂亚·纳德拉的领导下,微软正面临缺乏客户关注以及追逐技术趋势却缺乏明确优先级的批评。近期报告显示,内部AI项目表现不佳,Azure AI产品的销售目标未能达成,而谷歌的Gemini正在获得市场份额。FirstPageSage的数据显示,Gemini正在迅速缩小与微软Copilot的差距,与此同时,微软的合作伙伴OpenAI面临的挑战是ChatGPT的能力落后于Gemini。
核心问题似乎是“先发布,后修复”的方法,导致AI功能不完善,在可用性和功能性方面落后于谷歌等竞争对手,甚至在基本任务上也是如此。虽然微软最初受益于其对OpenAI的投资,但其对昂贵NVIDIA技术的依赖以及缺乏内部创新正引发担忧。
尽管Github Copilot取得了一些成功,并且正在探索自己的AI芯片,但微软面临着沦为NVIDIA服务器的主要经销商的风险,这与它作为技术创新者的历史大相径庭。将重点放在股东情绪而非产品质量上,最终可能会阻碍微软在不断发展的AI格局中的地位。
## 朝鲜内部网络:初步地图
本分析探讨了朝鲜(朝鲜民主主义人民共和国)内部网络的物理布局,主要基于从有限可用数据中得出的推断。 起源于朝鲜向国际民航组织(ICAO)展示的一份报告,揭示了该国遍布光纤电缆的网络。
证据表明,一条关键的光纤线路沿着东海岸延伸,将平壤与图们岗通过温山、咸兴和罗津等城市连接起来,与现有的铁路和公路相对应。 该线路可能源自通过中朝友谊桥与俄罗斯建立的光纤连接,并似乎以地下埋设的方式进入该国。 历史报告显示,早在1990年代,平壤与咸兴和新义州等主要城市之间就已建立光纤连接。
朝鲜的大部分公民都可以访问的“光明”内联网,通过这个光纤主干网络完全连接到各省。 traceroute分析表明,通过俄罗斯进入的流量比来自中国的流量具有明显更低的延迟,这可能表明更近的网络交接点——甚至可能在平壤——或靠近边境的服务器位置。
尽管仍有许多不确定之处,但这项研究描绘了一幅严重依赖沿东海岸运行的光纤电缆的网络图景,其中心核心可能位于平壤。 需要进一步的调查和数据来证实这些推断。
## Kindle 越狱与 Tailscale:深度定制解析
Kindle 越狱——移除制造商限制——是技术爱好者中流行的“入门仪式”,解锁了超越标准电子阅读的定制化和功能。这允许用户安装 KOReader 等应用以获得更丰富的阅读体验,个性化界面,并更轻松地访问无 DRM 保护的电子书。
最近,将 Tailscale(一种网络工具)添加到越狱的 Kindle 中已成为备受追捧的升级。Tailscale 提供持久的 IP 地址,并通过 SSH 和 Taildrop 简化文件传输,无需 USB 连接。这使得能够访问自托管 Calibre-Web 库并直接在设备上管理文件成为可能。
该过程涉及检查 Kindle 固件兼容性(目前 AdBreak 适用于大多数,但更新可能会阻止越狱),安装 KUAL 和 MRPI 等必要工具,然后使用身份验证密钥配置 Tailscale。虽然存在风险(可能导致设备“变砖”并使保修失效),但对于那些寻求最大化 Kindle 潜力的人来说,其优势——自由、定制化和增强的连接性——都非常有吸引力。社区通过 Reddit 和 Discord 等平台分享资源和支持,鼓励其他人探索这种高级别的设备所有权。