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## Slaterform:一个可微分 Hartree-Fock 引擎
Slaterform 是一个新颖的、使用 JAX 构建的可微分 Hartree-Fock 引擎,能够进行基于梯度的分子优化。它原生计算电子积分,并支持从 Basis Set Exchange 库获取的标准基组。
其核心优势在于提供可微分的分子能量函数。这使得它能够轻松与 JAX 优化循环(例如使用 Optax 的循环)集成,以优化分子几何结构。示例展示了从扁平初始构型优化甲烷至四面体形状。
Slaterform 可以计算诸如水分子(使用 STO-3G 基组)的能量和电子密度,并以 cube 文件等格式输出数据,以便使用 3dmol 等工具进行可视化。
该项目是开源的,经过 pytest 的全面测试,并包含覆盖率分析。它为量子化学及相关领域的研究和开发提供了一个强大的工具。
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## Yashiki:基于 Rust 的 macOS 平铺式窗口管理器 Yashiki 是一个为 macOS 12.0+ 构建的、基于 Rust 的平铺式窗口管理器,提供高度可定制和高效的工作流程。它利用基于标签的工作区(使用位掩码实现灵活的窗口组织),并支持具有独立标签配置的多显示器设置。 主要功能包括通过 JSON 协议实现外部布局引擎,允许用户使用任何语言创建自定义布局,以及强大的规则系统,可根据应用程序、标题或其他属性自动配置窗口。配置通过简单的 shell 脚本 (~/.config/yashiki/init) 进行 – 无需禁用 SIP。 Yashiki 提供光标扭曲(鼠标跟随焦点)、状态栏状态流等功能,可通过 Homebrew 安装 (`brew tap typester/yashiki; brew install --cask yashiki`)。它目前处于早期开发阶段,这意味着 API 和配置可能会发生变化。Yashiki 必须授予辅助功能权限才能正常工作。 有几个布局引擎可用(tatami, byobu),可以通过 `cargo install` 安装。提供了丰富的 CLI 工具来管理窗口、标签、布局和配置。
## 可靠性通过验证:摘要
本报告详细介绍了实验,证明了自动化网页交互的可靠性源于强大的*验证*,而不仅仅是更大的模型或更多的视觉数据。核心思想是将网页视为结构化数据——角色、文本、几何形状——并使用明确的断言来控制每个步骤,从而有效地创建一个“适用于代理的Jest”测试框架。
进行了四次亚马逊购物流程的运行,逐渐提高自主性。一个关键结果是:使用小型(约30亿参数)本地执行器与更大的规划器(DeepSeek-R1)配对,并由Sentience的验证层引导,成功完成了完全自主的运行。这与依赖视觉模型形成对比,视觉模型容易产生歧义和静默失败。
验证过程通过界面设计和过滤显著减少了token的使用量(初步测试中减少了约43%)。失败表现为明确的不匹配,从而实现调试,而不是被“进度”掩盖。该系统利用三模型堆栈:一个生成步骤的规划器,一个执行动作的执行器,以及一个确保结果符合预期的验证器。
最终,研究结果表明,一种确定性的、以验证为中心的方法使更小、本地的模型可行且可靠,在成本、隐私和可调试性方面具有优势。这优先考虑*结构而非像素*和*验证而非智能*。
This appears to be a snippet of a PDF file's internal data, not human-readable content. It's mostly binary and encoded information. There is no meaningful text to translate into Chinese. It's essentially gibberish without the proper PDF parsing tools.
这篇内容强烈质疑流行的视频会议平台(如Zoom),并提倡使用开源替代方案(如Jitsi)。作者认为,在没有公开可供审查的代码的情况下,关于安全性的声明,特别是端到端加密,毫无意义。 作者指出,2025年出现了一个转变,即依赖大型科技公司来保障数据安全变得不可行。他们提到Zoom的分层隐私政策——为付费组织提供比普通用户更好的保护。作者本人是一名程序员,承认存在被滥用的可能性,但将自己的道德方法与大型平台的数据饥渴行为形成对比。 为了保护自己的隐私,作者使用虚拟机和外部硬件,在通话期间主动阻止访问敏感数据。他们敦促读者了解Zoom广泛的数据收集行为,并通过对其服务条款的详细分析来了解,并优先选择尊重用户隐私和控制权的平台。最终,作者倡导一个将维护个人秘密置于一切之上价值的未来。
## 传染性面试活动演变,滥用 VS Code Jamf Threat Labs 持续追踪由朝鲜威胁行为者实施的“传染性面试”活动,揭示了其战术的进一步演变。在之前记录的基于 ClickFix 的方法基础上,该活动现在大量滥用 Microsoft Visual Studio Code (VS Code) 在 macOS 系统上投放恶意软件。 感染链始于受害者克隆恶意 Git 仓库——通常伪装成招聘材料——并在 VS Code 中打开它们。如果用户信任该仓库,VS Code 会自动执行嵌入在 `tasks.json` 配置文件中的命令。这将触发下载和执行高度混淆的 JavaScript payload,通常托管在 Vercel 等平台上,从而绕过典型的安全措施。 最近的发现包括一个提供远程代码执行能力后门植入体。该 payload 收集系统信息,与命令和控制 (C2) 服务器 (87.236.177.9:3000) 建立持久通信,并可以执行任意 JavaScript 代码。攻击者正在适应,利用 AI 辅助代码生成和频繁更改基础设施来逃避检测。 Jamf 建议在 Jamf for Mac 中启用威胁防御和高级威胁控制,在使用第三方仓库时要谨慎,并在 VS Code 中信任项目文件之前仔细审查它们。 这项持续的研究凸显了该行为者的适应能力以及持续通过常用工具 targeting 开发人员。
arXivLabs是一个框架,允许合作者直接在我们的网站上开发和分享新的arXiv功能。个人和与arXivLabs合作的组织都认同并接受我们开放、社群、卓越和用户数据隐私的价值观。arXiv致力于这些价值观,并且只与秉持这些价值观的合作伙伴合作。您是否有为arXiv社群增加价值的项目想法?了解更多关于arXivLabs的信息。
## 美国农业经济:持续的挑战与损失 最近的美国农业部报告预测,到2026年,九种主要行作物的生产成本将继续上升,延续自2021年开始的趋势。 膨胀的运营费用——包括肥料、燃料、劳动力和利息——是主要驱动因素,预计短期内不会得到缓解。 2025年每英亩的成本从396美元(小麦)到1308美元(水稻)不等,预计2026年将增加2.2%-3.3%。 尽管有FBA和ECAP等援助计划,但预计许多农民将连续第四年或第五年亏损。 这些计划只能部分弥补成本上升和商品价格停滞之间的差距,过去三年估计的行业损失超过500亿美元。 特种作物种植者面临类似的压力,但数据限制使得准确的损失估算变得困难。 虽然援助提供了一些缓解,但它不能完全恢复盈利能力,从而给农场财务和信贷获取带来压力。 像OBBBA中提出的长期解决方案,要到2026年才会生效,这使得许多生产者在不久的将来面临关于种植和投入使用的艰难决定。