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**M/PC** 是一款专为 Varvara 平台设计的拼接式(concatenative)操作系统,其灵感源自 OpenFirmware。该系统旨在摆脱传统浏览器的束缚来管理文件,并采用后缀表示法(即函数置于操作数之后)。用户通过屏幕顶部的单一提示符进行交互,并支持无键盘导航和 ROM 启动。
主要功能包括:
* **命令复用:** 文件可以存储一系列命令,通过波浪号(~)前缀即可执行。
* **视觉定制:** 系统启动时,会根据屏幕分辨率自动使用 ICN 文件绘制壁纸。
* **多功能控制:** 用户可以使用手柄输入来浏览目录和滚动数据栈,非常适合精简的系统管理。
* **全面的工具集:** M/PC 包含一套强大的原语,用于文件操作(读、写、复制、删除)、算术运算、栈操作和屏幕控制。
M/PC 可作为 BIOS ROM 启动,允许用户通过 F4 键直接返回系统环境,无需完全重启。它为 Varvara 生态系统提供了一个极简且高效的命令行环境。
这款 64 位模拟器采用专为现代 GPU 优化的定制 C++ 渲染引擎,能够高保真地还原 4000 型系统的视觉效果。该应用程序设计简洁且具备便携性,仅由三个文件组成,无需安装。它通过将所有设置存储在应用程序文件夹内来避免系统注册表混乱,从而确保了干净、便捷的用户体验。此外,该模拟器利用美国国家气象局的数字预报网格,提供高分辨率、地理位置准确的气象数据,真实地模拟了原始 4000 型系统的性能与显示功能。
本演示材料是阿波罗全球管理公司(Apollo Global Management, Inc.,“阿波罗”)的机密财产,未经事先同意不得分发。所提供信息仅供参考,不构成投资、法律、会计或税务建议,亦不构成出售任何证券或服务的要约或购买邀请。 阿波罗不对所提供信息的准确性或完整性作出任何保证。观点和预测仅反映截至提供之日的当前判断,如有更改,恕不另行通知;阿波罗不承担更新此内容的义务。 投资者应自行进行独立研究并咨询专业顾问。本演示材料包含受固有风险和不确定性影响的“前瞻性”陈述;实际结果可能与预期存在重大差异。因此,观看者不应过分依赖这些陈述。阿波罗不担任接收方的顾问,也不承担其客户通常享有的保护责任。
本摘要旨在澄清近期公众对全球设备标识符(GDID)的困惑。 与网络流传的误解相反,GDID 并非基于硬件生成的 128 位序列号。它是一个 64 位的“设备 PUID”(通行证唯一 ID),是在 Windows 安装并注册 Microsoft 账户(MSA)身份堆栈的过程中,由微软服务器分配的。 **核心发现:** * **机制:** 连接设备平台(CDP)本身并不生成该 ID;它是从 `wlidsvc`(MSA)服务中获取,并注册到设备目录服务(DDS)中的。 * **持久性:** GDID 专属于特定的 Windows 安装。虽然它在操作系统更新后依然存在,但重新安装 Windows 会触发新的配置流程,从而生成一个新的 GDID。 * **隐私:** 该 ID 以明文形式存储在注册表中(`HKCU\SOFTWARE\Microsoft\IdentityCRL\ExtendedProperties`)。它作为一种持久的设备级标识符,用于跨设备同步和遥测。 * **缓解措施:** 由于该 ID 与 MSA 和身份图谱绑定,仅删除本地文件是无效的。若要降低暴露风险,用户可以禁用“活动历史记录”和“连接设备平台”服务,但这会影响跨设备功能的使用。
arXivLabs 是一个允许合作者直接在我们的网站上开发并分享 arXiv 新功能的框架。与 arXivLabs 合作的个人和组织都认同并接受我们对开放、社区、卓越和用户数据隐私的重视。arXiv 致力于秉持这些价值观,且仅与遵守这些价值观的合作伙伴开展合作。您是否有能为 arXiv 社区增值的项目想法?了解更多关于 arXivLabs 的信息。
Kapa 通过在检索与生成阶段之间引入基于大语言模型(LLM)的“剪枝器”(pruner),优化了其 RAG(检索增强生成)工作流。
传统的 RAG 依赖检索器向大模型提供大量文档片段,并假设生成器会自动过滤噪声。然而,由于生成器的 Token 成本高昂,忽视这些噪声会导致极高的费用。Kapa 的解决方案是使用一个小型、低成本的大模型,在检索到的片段进入昂贵的生成器之前,先评估它们与用户问题的相关性。
通过采用五级相关性评分机制,剪枝器能够有效地识别并剔除无关信息,在保持 96% 召回率的同时减少了约 68% 的上下文内容。在扣除剪枝器本身的运行成本后,这一过程使总查询成本降低了约 34%。尽管此方法增加了不到一秒的延迟,但显著提升了效率,对于上下文管理至关重要的复杂智能体而言尤为有效。目前,该剪枝器已成为 Kapa 产品智能体 SDK(Product Agent SDK)的默认配置,为拥有庞大知识库的 AI 助手提供了一种更精简、更具成本效益的实现方式。
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在人工智能与“氛围编程”(vibe coding)的时代,有人认为学习编程已不再必要。然而,Val Town 的创始人史蒂夫·克劳斯(Steve Krouse)主张,编程仍然是一项至关重要的追求——这不仅是为了职业发展,更是作为一种基础的教育工具。 克劳斯借鉴了西摩·帕普特(Seymour Papert)的“数学王国”(Mathland)愿景,认为编程是通往逻辑思维、调试能力和构建能力的强大门户。除了这些元技能之外,编程还培养了一种独特的能动性,使个人能够通过精确的语言将抽象的想象转化为现实——这就像是在“施展咒语”。 克劳斯将代码与其他博雅教育学科相提并论,并指出,尽管大语言模型(LLM)可以生成语法,但这并没有削弱理解支撑我们世界的形式语言的价值。归根结底,编程是一项具有创造性、令人愉悦且赋予力量的活动。无论是作为理解数学的视角,还是作为构建软件的工具,“真正的计算机革命”——即普及编程素养——依然是一个值得追求的目标,它提供了一种变革性的方式,让我们能够参与并塑造现代世界。
Rotman 透镜由 Walter Rotman 和 R. F. Turner 于 1963 年首次提出,是一种用于射频 (RF) 波束赋形的无源电子元件。它无需复杂的移相器,即可实现多波束天线阵列。
该设备通过利用一组输入“波束”端口和输出“阵列”端口来发挥作用。当信号输入到特定的输入端口时,它会以不同的相移到达输出端口。通过将这些输出连接到天线阵列,只需切换输入端口,即可控制发射波束的方向。为了提高性能,设计中通常会加入“虚拟端口”来吸收多余信号,防止设备边缘产生反射。
Rotman 透镜通常采用微带基板或中空导电波导制成。由于其高效和多功能的特性,它们被广泛应用于现代雷达领域。