贡献者包括inthehack、camspiers以及其他104位贡献者。
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XKeyscore是美国国家安全局(NSA)运营的一项高度机密的批量监控项目,由爱德华·斯诺登于2013年揭露。它允许分析师实时搜索和分析全球互联网数据,从全球150个地点的700多个服务器组成的庞大网络中收集信息。
虽然NSA声称其使用是合法的,并且仅限于外国情报目标,但斯诺登和其他人认为XKeyscore赋予了几乎无限的监控能力——能够访问电子邮件、网站活动,甚至在极少监管的情况下访问计算机使用情况。数据来自各种来源,包括直接访问电信提供商以及与澳大利亚、加拿大和丹麦等国家的情报机构合作。
该项目引发了争议,有消息称像丹麦这样的盟国曾应NSA的要求,利用XKeyscore监视自己的盟友。尽管声称访问受到限制,但报告表明,即使是低级别分析师也可以使用关键词和元数据进行广泛搜索,引发了重大的隐私问题。该系统持续处理大量数据,短暂存储内容,但将元数据存储长达30天。
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司法部备忘录显示,总检察长帕姆·邦迪指示联邦调查局积极调查并编制一份可能参与国内恐怖主义的个人和团体的名单。这项倡议源于特朗普总统的NSPM-7指令,针对那些表达对执法部门的反对、倡导开放边境、持有“激进性别意识形态”观点或表现出“反美”情绪的人。
该计划包括通过现金奖励系统来增强联邦调查局的举报热线,以获取导致逮捕的信息,并优先为关注国内恐怖主义的州/地方执法部门提供司法部拨款。联邦调查局联合反恐特遣队(JTTF)被指示利用所有调查工具——甚至追溯过去五年——来绘制国内外个人的网络。
批评人士认为,该备忘录实际上将恐怖主义的定义扩展到包括政治反对,可能针对范围广泛的美国公民,并反映了一场“反恐战争”向内聚焦。
## AI现实检验:脱节与疑虑 近期报告显示,炒作的AI进展与可证明的现实之间存在日益增长的脱节。英伟达声称GPU出货量显著,但数据中心容量与这些数字不符。Anthropic预计收入令人印象深刻,可能与OpenAI匹敌,但OpenAI自身的预测现在受到质疑,尤其是在谷歌Gemini 3发布引发“红色代码”响应,并导致OpenAI匆忙开发“Garlic”模型。 核心问题是*为什么*Gemini 3被认为是一次飞跃,而不仅仅是标准的增量改进,以及为什么它会引起如此大的警惕。虽然OpenAI专注于改进ChatGPT的功能和用户体验,但人们对增长放缓以及对基准测试而非实际用户影响的依赖表示担忧。 此外,投资叙事也显得不稳定。所谓的1000亿美元英伟达-OpenAI交易似乎只是一份“意向书”,而英伟达正在积极投资Anthropic。OpenAI和Anthropic都在积极筹集资金,这引发了人们对其财务可持续性的质疑,尽管他们声称效率很高。最终,AI繁荣越来越依赖于“感觉”而非具体结果,使得潜在的市场修正时机和性质变得不确定。关于潜在的系统性冲击和泡沫破裂情景的深入分析即将发布。
在与朋友前往西安旅行时,由于手机没电且简化版龙与地下城游戏需要随机数,他们想出了一个独特的掷骰方法。他们仅利用身体,并受到一个旅游陷阱的启发,运用极坐标来生成伪随机数。
核心思想是两位玩家同时在单位圆上提出角度。角度差经过标准化和调整后,模拟掷骰结果。为了实用性,系统简化为12面的“时钟”,角度差直接对应骰子点数(1-6)。Lua实验证实了接近公平的概率,尽管存在轻微差异。
除了龙与地下城,他们还创造了“口头网球”,一个基于耐力的游戏,掷骰决定成功的回击,为影响结果增加了耐力消耗的策略层面。
虽然这种方法并非完美——需要玩家利益冲突以保证公平性,且仅限于d6——但它为在没有常规工具时生成随机数提供了一种有趣且低科技的解决方案。
问题状态描述: 重现步骤:邀请 nel0x 来这里寻求帮助,继续进行设置、构建和发布。 * 使用旧维护者签名允许吗? * 我们可以玩签名吗? * 恢复 GitHub Actions 工作流 * 联系 F-Droid 以继续发布 一般问题: * Syncthing 分叉的名称可以接受吗,还是应该更改? App 版本:123 App 安装来源:请参阅 wiki 以了解发布渠道 GitHub 或 F-Droid 发布版本 Android 版本:123 ROM 供应商:123 设备制造商:无响应 设备型号:无响应 设备平台信息(可选) Android 日志 (logcat) 👀React with 👀1user334
经过五年后,Scribd 已经退役了其内部数据摄取工具 `kafka-delta-ingest`,尽管它最初成功地将流数据成本降低了 95%。该项目催生了 `delta-rs`,一个流行的 Rust 开源库,用于与 Delta Lake 表交互——此前仅限于 Apache Spark。 虽然 `kafka-delta-ingest` 实现了其目标,但更新的基础设施以及作者的 “oxbow” 套件和中介数据架构进一步将摄取成本降低到总数据平台支出的 10% 以下。随着 Scribd 上其他 Kafka 消费者消失,该工具的价值降低,基于 Kafka 的专用摄取变得不那么划算。 虽然在 Scribd 已经不再需要,但维护者将继续通过 `kafka-delta-ingest` 更新 `delta-rs` 以进行测试。该工具可能对*已经*使用 Kafka 的组织有用,但不建议将其作为采用该平台的唯一理由。
机器学习的最新进展,特别是大型语言模型(LLM),在**持续学习**方面仍然面临挑战——即在不遗忘先前知识的情况下持续学习的能力,而人脑则通过神经可塑性擅长于此。当前的LLM在更新新信息时会面临“**灾难性遗忘**”问题,牺牲过去的学习成果。 研究人员通常通过架构改变或改进训练方法来解决这个问题,但往往将它们视为独立的实体。一种新的方法,**嵌套学习**,在NeurIPS 2025论文中提出,统一了这些概念。它将模型视为相互关联的多层学习问题,并*同时*进行优化,认识到架构和优化是同一过程的不同层次。 这允许更深层的计算深度和更高的学习效率,从而减轻灾难性遗忘。一个概念验证模型“Hope”展示了优于现有模型的语言建模和长上下文记忆能力,验证了嵌套学习构建更具适应性和能力的AI的潜力。
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