(Empty input provided. There is nothing to translate.)
(Empty input provided. There is nothing to translate.)
这个网站由Twister先生从1996年到2018年编撰,收录了全球最大的绕口令集合——令人惊叹的3660条,涵盖118种语言。绕口令被定义为一系列头韵词组成的序列,挑战快速清晰的发音,历史上有时被用于识别非本地人(一种“试金石”)。
该网站使用Unicode (UTF-8)字体以支持多种语言。用户可以按语言浏览,每个语言页面都提供一个绕口令示例以及指向更多示例、翻译和贡献者信息的链接。 示例包括阿塞拜疆语、英语、伦巴第语、毛利语、马拉地语、蒙古语和乌克兰语等,展示了这些语言挑战的多样性和常常有趣的复杂性。该网站最后更新于2018年6月,网址为http://www.tongue-twister.net。
请启用 JavaScript 并禁用任何广告拦截器。
美国公民记录或抗议移民执法行为,正面临除逮捕之外的后果——包括失去全球入境和TSA PreCheck的权限。移民和海关执法局(ICE)越来越多地利用先进的监控技术,包括“Mobile Fortify”应用程序进行面部和指纹扫描(已使用超过10万次),以及车牌识别器和手机定位追踪数据,来识别参与抗议的人员。
仅仅“接受调查”就可能导致可信旅客身份被吊销,尽管抗议本身并非法律上的取消资格理由。国土安全部(DHS),负责运行监控系统和全球入境项目,为这些行为辩护,称其合法合规。一名女性报告称,她通过面部识别被识别出姓名,随后因观察ICE活动而失去了她的身份。
虽然国土安全部可以基于广泛的标准撤销访问权限——包括逮捕或任何执法调查——但上诉成功的几率大约为39%,并且在某些司法管辖区,相关决定可以接受司法审查。这种做法引发了对言论自由和公众异议产生寒蝉效应的担忧,类似于专制政权中使用的策略。
## Foundry:一个为OpenClaw设计的自我改进代理
Foundry是OpenClaw代理平台的一个独特、自我编写的元扩展。与逻辑固定的传统代理不同,Foundry *学习* 用户的工作方式,研究文档(包括arXiv论文和GitHub仓库),并自动将新的能力——工具、技能和钩子——写入自身。
它在一个连续循环中运行:观察工作流程,识别模式,并将成功的序列转化为可重用的工具。这个“自我锻造”过程带来复合式改进,每个新能力都会加速下一个能力的创建。
主要功能包括自动化工作流程跟踪、模式识别、代码生成(TypeScript、YAML)以及一个强大的验证系统,确保安全部署。Foundry使用Solana USDC支付将其创作发布到市场,从而促进共享改进的网络。
本质上,Foundry不仅仅是一个*使用*代码的代理,它是一个*编写和改进*自身代码的代理,从而实现递归式自我改进并随着时间适应用户行为。它建立在OpenClaw之上,并与其无缝集成,为平台增加了一个关键的自学习层。
## 使用自定义模型进行普通话发音训练
作者在普通话发音(尤其是声调)方面遇到困难,因此构建了一个计算机辅助发音训练 (CAPT) 系统,以提供个性化反馈。现有的商业选择并不理想,所以他们开发了一个完全在浏览器中运行的解决方案。
该系统利用一个使用连接时序分类 (CTC) 损失函数训练的 Conformer 编码器——这是一种专门的自动语音识别 (ASR) 方法,侧重于*如何*说,而不仅仅是*说什么*。它不是自动纠正错误,而是通过逐帧分析音频来识别精确的发音错误。一个关键特性是将声母韵母*与*声调一起进行标记,使模型能够精确定位声调不准确之处。
该模型在约 300 小时的语音数据上进行训练,即使显著减小尺寸(减少到 9M 参数,几乎没有准确性损失),仍然出奇地有效。一个关键的修复涉及在对齐过程中过滤掉静音帧,以避免将停顿误解为不正确的音节。
由此产生的工具提供了严格且毫不留情的反馈,证明对作者的学习非常有益。虽然母语者和儿童目前需要更清晰的发音,但未来的改进将侧重于整合更多样化的数据集,例如口语。提供了一个在线演示,可以试用——大约 13MB 的下载可以在您的浏览器中直接运行。
路易吉·曼吉奥内,27岁,在谋杀联合健康集团首席执行官布赖恩·汤普森案中将不会面临死刑,因为纽约法官撤销了可判处死刑的指控。尽管如此,曼吉奥内仍然面临重大法律挑战:联邦跟踪指控,可能判处终身监禁,以及州一级谋杀指控——同样可判处终身监禁。 此案因汤普森的公众人物身份以及在现场发现的神秘弹药信息(“延迟”、“拒绝”、“证词”)而引起全国关注,这些信息似乎指的是保险理赔行为。特朗普政府曾积极寻求死刑,认为枪击事件是一起预谋刺杀。 来自马里兰州富裕家庭的曼吉奥内对所有指控均不认罪。联邦陪审团选定定于九月进行,州审判日期尚未确定,检察官正在推动七月开始审判。法官的决定是对特朗普重新推动联邦执行死刑的挫折。
## Ollama 系统暴露给攻击者 大约 175,000 个 Ollama 系统——用于本地运行 AI 模型——由于用户配置不当而公开可访问,使其容易受到利用。SentinelOne 和 Censys 的安全研究人员发现,许多实例正在监听所有网络接口,而不是安全的“localhost”设置,从而允许未经身份验证的开放访问。 这种漏洞正在被积极利用,通过一种称为“LLMjacking”的技术,攻击者利用暴露的系统生成垃圾邮件、恶意软件,甚至转售访问权限。大约一半的暴露实例也允许“工具调用”,使 AI 能够运行代码并与其他系统交互,从而增加风险。 问题不是软件缺陷,而是用户未能正确保护他们的 Ollama 设置所致。解决方法很简单:重新配置实例仅绑定到 localhost (127.0.0.1),防止外部访问并保护免受恶意活动侵害。
詹姆斯·汉密尔顿讨论了迈克·斯通布雷克最近的一篇博文,该文挑战了NoSQL数据库中基于CAP定理的最终一致性广泛应用。斯通布雷克认为,CAP无法保护免受常见的数据丢失场景,例如应用程序错误、管理失误或数据库错误——因这些问题导致的数据丢失,无论一致性模型如何,都将永久丢失。 汉密尔顿表示同意,提倡使用“延迟删除”等技术进行数据恢复,并强调完全一致性通常可以在规模上实现,并且是*期望的*,甚至指出Amazon SimpleDB最近对其的支持。他指出,通常被引用为最终一致性理由的网络分区,其发生频率低于由不可靠网络设备引起的相关网络问题。 最终,双方都认为不应过早地否定完全一致性,因为它能够简化应用程序开发并减少错误,并且不一定会牺牲可扩展性。