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## 微软的AI困境与战略转变
在萨蒂亚·纳德拉的领导下,微软正面临缺乏客户关注以及追逐技术趋势却缺乏明确优先级的批评。近期报告显示,内部AI项目表现不佳,Azure AI产品的销售目标未能达成,而谷歌的Gemini正在获得市场份额。FirstPageSage的数据显示,Gemini正在迅速缩小与微软Copilot的差距,与此同时,微软的合作伙伴OpenAI面临的挑战是ChatGPT的能力落后于Gemini。
核心问题似乎是“先发布,后修复”的方法,导致AI功能不完善,在可用性和功能性方面落后于谷歌等竞争对手,甚至在基本任务上也是如此。虽然微软最初受益于其对OpenAI的投资,但其对昂贵NVIDIA技术的依赖以及缺乏内部创新正引发担忧。
尽管Github Copilot取得了一些成功,并且正在探索自己的AI芯片,但微软面临着沦为NVIDIA服务器的主要经销商的风险,这与它作为技术创新者的历史大相径庭。将重点放在股东情绪而非产品质量上,最终可能会阻碍微软在不断发展的AI格局中的地位。
## 朝鲜内部网络:初步地图
本分析探讨了朝鲜(朝鲜民主主义人民共和国)内部网络的物理布局,主要基于从有限可用数据中得出的推断。 起源于朝鲜向国际民航组织(ICAO)展示的一份报告,揭示了该国遍布光纤电缆的网络。
证据表明,一条关键的光纤线路沿着东海岸延伸,将平壤与图们岗通过温山、咸兴和罗津等城市连接起来,与现有的铁路和公路相对应。 该线路可能源自通过中朝友谊桥与俄罗斯建立的光纤连接,并似乎以地下埋设的方式进入该国。 历史报告显示,早在1990年代,平壤与咸兴和新义州等主要城市之间就已建立光纤连接。
朝鲜的大部分公民都可以访问的“光明”内联网,通过这个光纤主干网络完全连接到各省。 traceroute分析表明,通过俄罗斯进入的流量比来自中国的流量具有明显更低的延迟,这可能表明更近的网络交接点——甚至可能在平壤——或靠近边境的服务器位置。
尽管仍有许多不确定之处,但这项研究描绘了一幅严重依赖沿东海岸运行的光纤电缆的网络图景,其中心核心可能位于平壤。 需要进一步的调查和数据来证实这些推断。
周一深夜,日本东北部青森县东部海域发生7.6级地震。该地区 ощущались强烈的震动,日本震度达到上6,八户市有人员受伤报告。 当局立即对日本北部部分地区——岩手县、北海道和青森县——发布海啸预警,预计海浪高达三米,并对宫城县和福岛县发布海啸注意。一些沿海市镇发布了疏散命令。 交通严重中断;东北新干线列车服务暂停,东北本线和高速公路交通也中断。北海道新千岁机场也启动了跑道检查。 日本政府成立了一个由高市早苗首相领导的特别小组,优先进行信息传播、疏散工作和损失评估。由警察、消防部门和自卫队协调的救援和救济行动正在进行中。专家警告可能发生进一步的海啸,并强调沿海疏散和准备的重要性。
## ActivityPub 模糊测试工具:简化 Fediverse 开发 ActivityPub 模糊测试工具是一个新工具,旨在简化 Fediverse(一个由 Mastodon、Threads 和 Pixelfed 等平台组成的去中心化网络)中的社交媒体软件开发。Fediverse 基于 ActivityPub 协议构建,允许不同服务之间的互操作性,但也因此带来了复杂性。不同的软件存在 ActivityPub 的“方言”,这意味着开发者需要确保与各种平台众多版本(目前超过 660 种组合!)的兼容性。 该模糊测试工具通过本地模拟这些方言来解决这个问题,使用来自 Fediverse Schema Observatory 的数据。开发者无需连接到实时服务器进行测试,可以直接在开发环境中模拟来自特定软件版本(例如 Mastodon 4.2.0 或 WordPress 6.7.1)的消息。 这简化了测试,可以快速识别兼容性问题(例如 Hometown/NodeBB 渲染修复),并避免了启动连接性有限的新服务时出现的“空房间”问题。该工具有意设计为本地运行,以防止被滥用于垃圾邮件或 DDoS 攻击。ActivityPub 模糊测试工具现已开源并可供使用,在线提供安装说明。
大卫·泰勒模型水池(DTMB)位于马里兰州卡德罗克,是美国海军科研与发展至关重要但常常不为人知的设施——真正是“舰队的起点”。尽管计算技术不断进步,物理模型测试仍然对于确保船舶速度和适航性至关重要。 DTMB拥有三个巨大的拖曳水池:一个深水盆地用于模拟开阔海况,一个浅水盆地用于机动性测试,以及一个高速盆地用于快速船只。这些水池经过精细校准,并配备先进的测量工具,允许工程师测试长达32英尺、重达5吨的模型。 除了拖曳水池,DTMB还拥有独特的操纵与海况水池(MASK),能够通过独立的波浪发生器复制任何海况。它还设有计算机建模、声学研究、螺旋桨设计、材料科学,甚至水下爆炸测试的设施——包括美国最大的水下爆炸试验池。 从手工制作的模型到像1953年安装的UNIVAC I计算机这样的尖端技术,DTMB不断发展以支持海军及其盟友。
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经过两年后,作者可能不会续订每年500美元的O’Reilly订阅,尽管它拥有大量的技术书籍目录(包括Manning等)和学习资源。虽然内容优秀,但作者难以阅读足够多的内容来证明其价值。 移动应用程序存在显著的可用性问题——特别是不可靠的同步和频繁重置到起始屏幕,这阻碍了在平板电脑和手机上阅读。该应用程序的主题也比Apple Books或Kindle提供的要逊色。 作者认为,比起继续订阅昂贵的O’Reilly,单独从Kobo等零售商处购买所需书籍(提供无DRM选项)并利用之前Manning订阅的剩余额度,可能更具成本效益。
## Kindle 越狱与 Tailscale:深度定制解析
Kindle 越狱——移除制造商限制——是技术爱好者中流行的“入门仪式”,解锁了超越标准电子阅读的定制化和功能。这允许用户安装 KOReader 等应用以获得更丰富的阅读体验,个性化界面,并更轻松地访问无 DRM 保护的电子书。
最近,将 Tailscale(一种网络工具)添加到越狱的 Kindle 中已成为备受追捧的升级。Tailscale 提供持久的 IP 地址,并通过 SSH 和 Taildrop 简化文件传输,无需 USB 连接。这使得能够访问自托管 Calibre-Web 库并直接在设备上管理文件成为可能。
该过程涉及检查 Kindle 固件兼容性(目前 AdBreak 适用于大多数,但更新可能会阻止越狱),安装 KUAL 和 MRPI 等必要工具,然后使用身份验证密钥配置 Tailscale。虽然存在风险(可能导致设备“变砖”并使保修失效),但对于那些寻求最大化 Kindle 潜力的人来说,其优势——自由、定制化和增强的连接性——都非常有吸引力。社区通过 Reddit 和 Discord 等平台分享资源和支持,鼓励其他人探索这种高级别的设备所有权。
本文详细介绍了作者创建GPU调试器的过程,其动机在于缺乏与CPU调试器相媲美的工具,而GPU的固有复杂、并发执行模型使其调试困难。该项目最初专注于AMD的ROCm环境,但扩展到更通用的方法。 核心在于通过Direct Rendering Manager (DRM)接口直接与GPU的内核模式驱动程序 (KMD) 交互。这需要打开`/dev/dri/cardX`,分配GPU内存缓冲区(用于代码和命令),并将命令提交到GPU的命令处理器 (CP)。一个关键挑战是管理非缓存内存访问。 作者利用现有的工具,如RADV(一个Vulkan实现)及其ACO编译器来编译着色器。一个关键步骤是启用陷阱处理程序——一种暂停执行的机制——通过操作debugfs中的特权GPU寄存器来实现。这涉及找到正确的虚拟机ID (VMID) 并写入TBA和TMA等寄存器。 最终目标是启用断点、步进和变量检查。作者概述了实现这些功能的计划,包括利用硬件对观察点(watchpoints)的支持,并与RADV集成以获得更丰富的调试信息,例如源代码映射。本文最后提供了用于遍历页表以将虚拟地址转换为物理地址的初步代码,这是内存检查的基本步骤。