前联邦贸易委员会(FTC)主席莉娜·汗(Lina Khan)认为,联邦政府无需通过新立法来监管人工智能行业。她主张,现行法律(包括一项1934年的最高法院先例)已足以授权监管机构对那些发布危险、有缺陷或未经审查产品的AI公司及其高管进行问责。 汗指出,AI实验室可能因不公平和欺诈性的商业行为而面临起诉,尤其是当鲁莽的开发行为迫使竞争对手也采取同样危险的策略时。她特别提到,近期AI智能体侵入外部系统的事件——如果是人类所为将构成犯罪——已足以成为审查的明确依据。此外,她认为该行业高度集中且相互关联的结构产生了利益冲突,值得政府介入。 尽管存在这些法律途径,行业专家仍对监管机构是否会采取实质性行动持怀疑态度。许多人认为,政府不愿冒险扼杀这一新兴且具有全球竞争力的技术,因此倾向于只关注打击AI诈骗等“容易解决的问题”。因此,专家预测,监管机构很可能继续保持被动,任由该行业在未受约束的情况下高速发展,直到发生重大且不可避免的危机为止。
为了提升 eBPF 安全代理的性能,作者实现了一种基于 inode 的缓存机制,将内核 CPU 开销降低了约 90%。
此前,该代理在每次文件访问时都会执行低效的“慢路径”遍历文件目录项(dentries),以确定是否适用相关策略。对于数据库条目等频繁访问的文件而言,这种做法尤为冗余。
开发团队利用 `LRU_HASH` 映射构建了一个缓存,通过挂载命名空间 ID、挂载 ID 和 inode 编号的组合进行索引,以确保安全性和唯一性。针对硬链接(多个路径共享同一个 inode)带来的复杂性,他们实现了一个回退机制:当 inode 的链接数超过 1 时,系统会自动切换回慢路径。
基准测试显示性能得到了显著改善,在 20 万次迭代中,文件打开操作所需的内核周期从 280 亿次下降至 30.3 亿次。该优化完全在内部完成,无需对现有用户策略进行任何更改。该代理的源代码可在 https://github.com/bomfather/agent 获取。
**fcbnerd** 是一款 macOS 命令行工具,可将任何 CoreMIDI 设备(例如 Behringer FCB1010)转换为可自定义的 Mac 控制器。
fcbnerd 并非以沙盒应用的形式运行,而是一款轻量级实用程序,它能够读取 MIDI 输入,并通过 Shell 或 Hammerspoon、Keyboard Maestro 等其他自动化工具执行操作。
**主要功能包括:**
* **绑定系统:** 在接收到特定 MIDI 信号时直接执行 Shell 命令(例如:踩下脚踏开关时触发脚本)。
* **JSON 数据流:** 将实时 MIDI 数据输出为 JSON 对象,以便外部程序进行处理。
* **事件处理:** 支持热插拔,当 MIDI 设备拔出并重新连接时会自动重连。
* **模拟模式:** 无需连接物理硬件即可测试脚本和消费程序。
* **灵活的逻辑:** 通过限制 Shell 开销来处理复杂的模式(如表情踏板的扫频),确保响应性能。
fcbnerd 设计简洁且高度可脚本化,填补了硬件 MIDI 控制器与 macOS 系统级自动化之间的空白,让你可以通过脚踏操作来触发脚本、控制系统音量或切换桌面空间。
**PC-ALM(增强拉格朗日预测编码)**是一种用于替代反向传播的新型层级局部学习方法,能够训练超深度神经网络。反向传播需要同步的、多阶段的全局过程,这在生物学上是不合理的,而 PC-ALM 则依赖于局部动力系统。每一层都作为一个独立的反馈控制器,仅与相邻层进行通信以分发监督信号。
该方法通过引入拉格朗日乘子扩展了标准的预测编码(PC)。这些对偶变量充当“积分”控制器,能够累积预测误差,从而即使在深而窄的架构(传统 PC 在这种结构下通常会出现信号衰减)中,也能精确恢复反向传播的信用分配信号。
实验表明,PC-ALM 可以成功训练 1000 层的残差多层感知机(MLP),其性能几乎与反向传播相当。从机制上讲,该方法用“弹道式”信用传播取代了反向传播僵化的前向-后向同步,信息以快速移动波阵面的形式在网络中流动。通过架起分布式优化与生物学信用分配之间的桥梁,PC-ALM 为理解大脑学习机制以及开发用于神经形态硬件的高能效训练方法提供了一条有前景的途径。