关于按住版权联系我们创作者广告开发者条款隐私政策和安全性YouTube的工作原理测试新功能© 2026 Google LLC
关于按住版权联系我们创作者广告开发者条款隐私政策和安全性YouTube的工作原理测试新功能© 2026 Google LLC
## XPER:回顾 Commodore 64 上的早期专家系统
在 1984-85 年,*Computer Chronicles* 探索了新兴的“专家系统”领域,最初充满乐观,随后转为怀疑。像 XPER 这样的程序,专为 Commodore 64 设计,旨在捕捉和普及专家知识,允许任何人构建知识库并进行查询。XPER 的运作方式是将知识结构化为对象、特征和属性,本质上创建复杂的决策树。
然而,现实与炒作不符。虽然 XPER 可以存储和查询数据,但它缺乏诸如加权概率、学习能力和处理时间数据的关键功能——限制了其预测能力。构建有用的知识库证明是一项艰巨的任务,需要细致的数据输入和对关系的仔细定义。
这段经历凸显了早期人工智能的挑战:“垃圾进,垃圾出”的原则,将人类直觉转化为规则的困难,以及硬件的限制。尽管 XPER 无法实现真正人工智能的承诺,但它展示了基于知识系统的潜力,并反映了 1980 年代的更广泛的“第五代”计算倡议,最终因软件复杂性和传统 CPU 的快速发展而受阻。尽管存在局限性,但使用 XPER 证明了数据组织方面的一次有价值的练习,并提醒我们学习本身往往是最有益的结果。
## Ruby 数组 Pack 漏洞总结 Ruby MRI (4.0.0 版本及更早版本,可能回溯到 1.6.7) 的 `Array#pack` 方法中发现了一个内存泄露漏洞。该方法根据模板字符串将数组元素转换为二进制字符串。漏洞源于模板中重复计数处理不当。 具体来说,由于处理过程中无符号和有符号整数类型不匹配,可能会生成负的重复计数。利用 'X' 指令(旨在在字符串中向后移动指针),当提供负的重复计数时,可以实现受控的字符串扩展。 虽然内置的保护条件限制了任意内存泄露,但通过仔细控制初始字符串长度(使其对齐到 2 的幂),可以绕过此保护,从而泄露潜在的敏感数据。修复已在 PR #15763 中跟踪。 尽管 `pack` 方法不常用,但此漏洞凸显了 Ruby 核心整数处理中潜在的风险。
糟糕!访问被拒绝:错误代码bf584155dcd667f7。
由Anubis From Techaro保护。
🇨🇦制造,充满爱❤️。
吉祥物设计由CELPHASE完成。
本网站运行Anubis版本v1.24.0-1-g2532478。
## 太空半导体制造进展
Space Forge,一家英国航空航天初创公司,在太空制造半导体方面取得了重大里程碑:成功地在商业卫星上产生等离子体——且无需任何人员参与。 这建立在其之前在国际空间站所做的工作之上,但至关重要的是,它证明了*无人*制造的可行性,从而大大降低了成本。
太空的微重力环境为半导体生产提供了优越的条件,更容易实现材料粘附。 Space Forge 的 ForgeStar-1 卫星达到了 1,832°F(约 1000°C)的温度,证明了可以在商业上实现必要的环境。
其他公司,如 Varda Space Industries,也在积极探索太空制造,已经在轨道上生长了抗病毒药物的晶体。 虽然这项技术仍处于早期阶段,但它有望开辟新的制造业前沿,有可能为地球使用提供经济上可行的太空制造产品。 专家认为,这些进展对科学和工业的未来至关重要。
## 现代互联网的疲惫
作者反思了对社交媒体日益增长的幻灭感,许多同龄人也有同感。 回忆起早期的互联网——ICQ、论坛和专注的在线社区时代——他们将其与如今由Facebook、TikTok和Twitter等商业化平台主导的景象形成对比。
这种转变导致了一种脱节感,这种感觉源于算法推送、无情的广告、虚假信息以及日益分裂的内容。 互联网曾经是一个探索和连接的空间,现在感觉像一个为消费和愤怒而设计的市场。
尝试转向Mastodon和Bluesky等去中心化平台最初带来了一些希望,但最终暴露了一个更深层的问题:对在线社交的广泛疲惫。 作者得出结论,许多人,包括他们自己,只是厌倦了社交媒体的表演性质和缺乏真诚的互动,更愿意将在线互动限制在特定兴趣上,而不是寻求广泛的联系。 这反映了数字世界和现实世界中普遍存在的社会疲惫感。
## 表示层次数据结构
本文讨论了两种常见的表示层次数据的方法,例如 HTML 元素或文件系统,其中节点可以有多个子节点。
第一种,即“显而易见的方法”,在每个节点中使用一个容器(如 `std::vector`)来存储指向其子节点的指针。这允许通过索引快速访问子节点,但会引入动态内存分配开销、潜在的缓存缺失以及管理复杂性。
或者,一种“无分配的方法”利用每个节点中指向 `first_child` 和 `next_sibling` 的指针。这消除了动态分配和额外的间接寻址,简化了内存管理,并且非常适合侵入式数据结构。然而,通过索引访问子节点需要线性遍历兄弟指针。
作者更倾向于无分配方法,当算法主要*遍历*层次结构,而不是需要按索引访问特定子节点时,例如在 3D 变换层次结构中常见的场景。最佳选择取决于应用程序的具体访问模式。
该库提供了一种高性能、GPU加速的Cuckoo过滤器实现,这是一种空间高效的概率数据结构。它作为毕业论文的一部分开发,利用CUDA技术,与基于CPU和其他过滤器实现(TCF、GQF、Bloom)相比,显著提高了批量插入、查找和删除操作的速度。
主要特性包括可配置的指纹大小、桶大小和驱逐策略(DFS/BFS),以及排序插入以优化内存访问。它通过gossip和进程间通信(IPC)支持多GPU设置,用于过滤器共享。
在NVIDIA GH200上的基准测试表明,与CPU Cuckoo过滤器相比,查找速度提高了高达973倍,插入速度提高了583倍,并且相对于其他替代方案也获得了显著的提升。该库是header-only的,兼容C++20,并使用Meson进行构建。它提供了单GPU和多GPU过滤器实现,并包含示例应用程序、基准测试和测试。
这似乎是一个严重损坏的数字文件,很可能是一个GIF图像,由于处理错误被渲染为文本。初始行显示了GIF89a头部和颜色映射数据的残余,由“à”、“ÿ”和各种符号等字符指示。 大部分文本是无法阅读的垃圾——由于损坏而导致字符混乱的混合体。然而,在噪音中穿插着一些片段,表明原始文件*可能*包含一些文本或元数据。偶尔会出现可识别的字符和短序列,但在这个状态下它们缺乏连贯的意义。 基本上,在没有专业的数据恢复工具和对原始文件结构的了解的情况下,无法有意义地恢复该文件。它是一个读取或传输失败的数字产物。
## Qwen3-30B 优化:速度与质量至上
本次发布专注于最大化 Qwen3-30B-A3B-Instruct 模型在*特定硬件*上的性能——每秒令牌数 (TPS) 和输出质量,优先考虑舒适的内存适配。团队使用“Shapelearn”,优化了权重数据类型,发现简单地减小模型尺寸并非目标;改进必须提升速度/质量的权衡。
至关重要的是,更低的比特长度并不自动意味着更快的速度,因为不同的内核开销各不相同。ByteShape 模型在 CPU(包括树莓派 5 达到 8.03 TPS,BF16 质量为 94.18%)和 GPU 上始终优于替代方案(Unsloth、MagicQuant)。
在 GPU 上,出现了一个大约 4 比特的“最佳点”,但超过这个值,性能提升很大程度上取决于内核效率。关键要点是首先优先考虑将模型放入内存,然后优化以实现最佳的 TPS/质量平衡。ByteShape 在相同的比特预算内始终提供更高的吞吐量或质量,从而做出明智的数据类型选择以获得最佳性能。