在《旅行者》(*The Traveller*)一书中,安德烈娅·伍尔夫(Andrea Wulf)重塑了乔治·福斯特(George Forster, 1754–1794)的声誉。福斯特曾是启蒙运动时期的重要人物,却因其性格多变的父亲而常被遮蔽,也被历史学家视为学术上的边缘人。作为一名通晓多国语言的博物学家,福斯特在青少年时期跟随库克船长进行第二次太平洋航行后便名声鹊起。 伍尔夫将福斯特重新定义为一位极具洞察力且充满人文关怀的思想家,而非单纯的旁观者;他挑战了当时盛行的殖民主义和欧洲中心主义偏见。与同时代的人不同,福斯特拒绝了简单的“高贵野蛮人”比喻,他认可原住民与欧洲人拥有共同的人性,并洞察到太平洋地区深厚的文化联系。他的思想之旅从塔希提岛的海滩一直延伸到与伊曼努尔·康德的辩论,始终坚持以实证经验为重,反对空谈式的哲学思辨。 尽管福斯特的一生历经个人磨难——包括与父亲关系紧张以及婚姻不幸,但伍尔夫将其刻画为一位至关重要的思想桥梁构建者。虽然他最终在法国大革命的恐怖统治时期于巴黎凄凉离世,但伍尔夫的这本传记恢复了他的历史地位,将其呈现为一位富有同情心的人文主义者,他对观察实践与文化共情的坚持,在今天看来依然具有显著的现代意义。
Noma Labs 发现 GitHub 智能工作流(Agentic Workflows)中存在一个被称为“GitLost”的关键提示注入漏洞。该漏洞利用 AI 智能体读取并处理不受信任用户输入的特性,使未经身份验证的攻击者能够窃取私有仓库数据。
此攻击利用了智能体将数据(特别是 GitHub Issue 内容)视为指令的倾向。通过在公共仓库中创建恶意的 GitHub Issue,攻击者可以诱导 AI 智能体执行未经授权的命令。尽管 GitHub 设有现有的防护机制,但研究人员通过操纵模型输出成功绕过了安全措施,使智能体从内部私有仓库中提取数据,并将其发布为公开评论。
GitLost 凸显了智能体 AI 面临的一项根本性安全挑战:由于这些系统旨在遵循指令,它们处理的任何外部输入都会成为攻击面。Noma Labs 警告称,传统的信任边界对 AI 而言已不足够,必须采取更严格的权限范围划分、输入清洗以及对智能体发布内容进行更严密的控制。该漏洞已负责任地披露给 GitHub,以确保得到妥善修复。
科利·多克托罗(Cory Doctorow)探讨了人工智能在编程领域的悖论,区分了“半人马”(利用自动化增强自身能动性的工作者)与“反向半人马”(被征召去从事体力劳动以支持缺陷 AI 系统的工作者)。
多克托罗指出,核心问题在于“今日任务”(一次性、用完即弃的代码)与“累积性工作”(规范化、可维护的代码)之间的差异。尽管个性化的“感性编码”工具能赋予个人用户权力,但当前 AI 行业迫使企业优先采用“反向半人马”模式。通过解雇技术熟练的员工,并强迫剩余员工无休止地“为 AI 改作业”,企业正在制造巨大的技术债务。
归根结底,这种行业模式具有掠夺性,它吞噬了那些能够构建长期、连贯且可复用系统的知识生产基础——即“种子粮”。由于行业过度偏向短期自动化而非软件的可持续规范化,它正在形成一个衰退循环,致使后代只能在“技术石棉”中艰难挖掘。
发布
登录
注册
发布
OpenAI
@OpenAI
GPT-5.6 以及 Terra 和 Luna 将于本周四公开上线。
我们现正向全球扩展预览权限。
凌晨 3:59 · 2026年7月8日
120万次浏览
1.1K 转发
1.1K 引用
3K 点赞
1.7K 书签
1.5K 回复
阅读 1.1K 条回复
刚接触 X?
立即注册以获取您的专属时间线!
使用 Google 账号注册
使用 Apple 账号注册
创建账号
注册即表示您同意服务条款和隐私政策,包括 Cookie 使用。
相关人物
OpenAI
@OpenAI
关注
热门趋势
条款 · 隐私 · Cookie · 无障碍 · 广告信息 · 更多
© 2026 X Corp.
不要错过正在发生的事情
X 用户总是第一时间了解资讯。
登录
注册
本指南由“未来怀旧项目”(Future Nostalgia Project)开发,为从业者提供了一套长期保存 8 英寸、5.25 英寸、3.5 英寸及 3 英寸软盘的框架。
**工作流程的关键部分包括:**
* **识别:** 通过物理检查和标签,确定软盘类型、密度及格式(例如 IBM、Apple 或特定区域系统)。
* **硬件获取:** 寻找兼容的驱动器及归档级软盘控制器(如 Greaseweazle、Applesauce)。指南强调,为确保归档完整性,使用磁通量(flux-level)控制器比使用标准 USB 驱动器更为重要。
* **维护与清洁:** 对清洁驱动器和脆弱介质制定标准化流程。指南特别指出了霉菌的安全隐患以及化学清洁带来的风险。
* **镜像处理:** 捕获“磁通量级”(flux-level)数据(原始磁信号转换),而非仅仅是文件。这样可以保留磁盘的原始结构,并在未来解码方法改进时实现恢复。
* **故障排除:** 利用分析工具验证数据、解决读取错误并处理非标准磁盘格式。
指南总结认为,尽管专业人脉、复古计算社区和在线文档是重要的资源,但从业者应优先保存原始磁通量流,以确保遗留数字数据的长期可访问性。
GP_ELITE 是一个纯 Python 库,专为符号回归而设计,旨在将实验数据转化为可解释的数学定律,而非“黑箱”模型。它针对工程、物理及传感器校准中常见的小型、含噪数据集(最多 20 个变量,100–5000 个数据点)进行了专门优化。
**主要特性:**
* **易于使用:** 只需 `pip install` 即可安装,无需 Julia 或 GPU 等复杂依赖。提供用于处理 CSV 文件的简易控制台界面,以及适用于笔记本环境的灵活 API。
* **高性能:** 具备 Levenberg–Marquardt 常数优化功能,可实现接近机器精度的运算,并配有稳健的回归模式以处理异常值。
* **可靠性:** 内置过拟合保护(留出法验证)和帕累托前沿选择,使用户能够在公式的复杂度和准确性之间取得平衡。
* **验证成果:** 已成功复现物理定律(如开普勒第三定律),在符号回归基准测试中表现优于传统工具。
GP_ELITE 是工程师和科学家的理想选择,擅长寻找符合物理逻辑的关系(如电池衰减曲线),在可解释性重于暴力预测能力的场景下表现卓越。该库采用开源(MIT 许可证)且高度可复现,为数据驱动的发现提供了零门槛的解决方案。