Step 5 Preview 是目前智能化程度领先的模型之一,在同等价位模型中极具性价比。它的速度高于平均水平,但输出非常冗长。该模型支持文本和图像输入,输出文本,并拥有 100 万 token 的上下文窗口。 Step 5 Preview 在 Artificial Analysis 智能指数上得分为 44 分,远高于同类模型的平均水平(中位数为 25)。在进行智能指数评估时,它生成了 1.6 亿个 token,相较于 9000 万的中位数,显得非常冗长。 Step 5 Preview 的定价为每 100 万输入 token 1.00 美元(极具竞争力,中位数为 1.88 美元),每 100 万输出 token 2.70 美元(极具竞争力,中位数为 10.00 美元)。在智能指数评估中,对 Step 5 Preview 的总测试成本为 918.34 美元。 凭借每秒 100 个 token 的处理速度,Step 5 Preview 的运行速度高于平均水平(65)。
Scienceblogs.de 维护着一份著名的“50个未解历史密码”清单,其中包括一批用 ADFGVX 系统加密的一战时期德国无线电报。其中,1918年11月27日发出的一条特定电文长期以来一直困扰着密码学家。
近日,人工智能模型 GPT-6 Astra 通过应用密钥“TRUPPENVERSCHIEBUNG”成功破译了这条消息。解密过程涉及重建特定的 ADFGVX 替换表,并根据密钥的字母顺序重新排列列序。最终得出的译文——“一艘英国巡洋舰于24日抵达塞瓦斯托波尔,一支盟军中队将于26日跟进”——与记录“坎特伯雷号”(HMS Canterbury)抵达情况的历史海军日志完全吻合。
这一成功尤为引人注目,因为该密钥的正式启用日期为1918年12月,将其应用于11月的传输属于历史上的异常情况。这一突破有力地展示了人工智能在解决长期存在的密码学难题方面的潜力。
作者正在开发一个基于对象存储的开源 Git 服务器,旨在解决在云端存储 Git 仓库时面临的性能挑战。
Git 原生的打包文件(packfile)格式针对本地文件系统和内存映射进行了优化,但难以应对网络对象存储固有的延迟。标准的 Git 打包文件若不处理索引,就无法直接获取单个对象的压缩大小,这导致难以高效执行 HTTP Range 请求。
为了解决这个问题,作者受 CD “提示表(cue sheets)”的启发,创建了一种原生适配对象存储的自定义打包文件格式。该设计将数据分为 `.bin` 文件(包含对象数据)和 `.cue` 文件(包含固定宽度元数据的列式索引)。这使得系统能够计算精确的偏移量,并通过 HTTP Range 请求直接从存储桶中“捞取”单个对象,而无需下载整个仓库。为最大限度降低延迟,系统采用了“竞态执行(race the beam)”方案:在后台流式传输打包文件的同时,通过范围请求实时获取所需对象。这种方法无需更改客户端 Git,即可实现生产级的性能,成功将 Git 的“对象海洋”映射到现代分布式对象存储上。