近期动态 2026年6月22日 - 我不太常用 Facebook,但不得不说,MM Facebook 群组里的人确实非常多。近期:来自 phoenixmag.com 的《亚利桑那州的达芬奇密码》。许多事物都会终结,但谜题依然存在。我是 Bryan Hance,邮政信箱 14681,波特兰,俄勒冈州 97293。嘿,看这里,有一个 Facebook 群组。另外:该 Facebook 群组现在有了邮政信箱 :) 由 Robert 负责管理,他是 Robert Bannon,地址:2719 Goldspring Ln, Spring, TX 77373。
这项对 Hacker News (HN) 排名算法的分析显示,尽管该平台使用的是基于点赞数、时间(重力参数)和发布时间的公开公式,但其首页排名远非单纯的精英管理模式。通过对热门文章进行为期数天的爬取,作者发现约有 20% 的首页文章受到了隐藏惩罚。
主要发现包括:
* **争议惩罚:** 评论数与点赞数比例过高的文章(特别是评论数超过 40 条且评论数多于点赞数的文章)会受到严重惩罚,往往导致其排名迅速下滑或从首页消失。
* **自动惩罚:** 某些特定域名和关键词(如“NSA”)在历史上曾触发过自动降权。
* **系统机制:** 为保持效率,HN 并不会持续对所有文章进行重新排名,而是采用周期性的随机重排和缓存机制,这可能导致那些没有获得持续投票的文章出现暂时的排名偏差。
最终,该研究得出结论:HN 的排名系统深受一层复杂且大多不可见的审核机制和算法惩罚的影响,它在刻意引导网站的可见度,而非仅仅依赖用户的投票热度。
在“a”与“an”之间做出选择看似简单:虽然人们很容易根据单词的开头字母是否为元音来判断,但真正的规则取决于**元音音素**。诸如“unicorn”(以辅音音素开头)和“hour”(以元音音素开头)这类词汇证明了仅凭字母逻辑进行判断会导致错误。
作者分析了一个包含 32,455 个单词的数据集,以确定这些语音例外情况的出现频率。有趣的是,只有 129 个单词需要遵循常规规则之外的例外处理。作者在回顾构建必要的数据可视化过程时指出,虽然他们是手动解析数据并从零开始编写逻辑的,但使用大语言模型(LLM)本可以显著加快这一任务的进度。
《纽约时报》已在其针对 OpenAI 和微软的版权侵权诉讼中申请简易判决。该媒体提交的一份法律摘要披露了双方内部通讯记录,显示这两家公司都清楚地意识到其人工智能模型正在损害新闻业。
泄露的文件包括微软科学家撰写的内部备忘录,文中将人工智能数据抓取描述为“人类历史上最大的劳动力盗窃”,并警告称这会形成威胁内容创作者经济基础的“厄运循环”。同样,OpenAI 的高层也承认,他们的聊天机器人通过替代原始内容对出版商构成了“生存威胁”,并指出用户很少点击跳转至原始来源。该法律摘要进一步强调,微软的 Copilot 显著降低了《纽约时报》的点击率。
这些披露内容对 OpenAI 和微软的“合理使用”辩护构成了严峻挑战。文件证明,两家公司的高层都认识到其行为带来的负面市场影响,这与其声称抓取行为仅用于变革性研究的说法相矛盾。值得注意的是,甚至微软首席执行官萨提亚·纳德拉在证词中也承认,付费墙后的内容应用于训练时应获得许可。随着法院评估这种大规模的数据采集是否违反版权法,这一立场可能会削弱这两家公司的法律辩护。
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