## CATL 推动全电动海运
电池巨头 CATL 正在积极拓展海洋电气化领域，目标是在未来三年内实现完全电动化的远洋船舶。除了电池生产，CATL 于 2017 年成立的海运事业部提供了一个完整的生态系统，包括电池更换、充电解决方案和基于云端的管理系统。
他们已经为超过 900 艘船只供应用于电池，包括全球第一艘电动远洋客船和电动拖船，并正在与马士基等主要企业合作。
电池价格的下降，特别是预计将出现更低成本的钠离子电池 (SIB) 技术，是实现长距离电动航运的关键。研究表明，在当前电池技术条件下，射程可达 5000 公里的可行性电动船舶是可以实现的。CATL 设想了一种“全谱增长”战略，将电气化扩展到海运之外的航空领域，SIB 可能会消除广泛采用的最后障碍。
## 旅行社区：通过共同体验加深友谊 德文·祖格尔分享了她成功建立更牢固友谊和体验社区生活的秘诀：组织“旅行社区”。这个概念很简单——选择一个有趣地点内可步行的区域，向朋友们公布日期，并鼓励他们在5分钟路程内预订住宿。 这些旅行的人数从8到40不等，提供“自主冒险”式的体验。参与者可以远程工作或探索，同时共享餐食和可选活动。关键在于低承诺——人们可以灵活到达和离开，营造出一种转瞬即逝的、类似社区的氛围。 德文强调，集中的共同时间对于加速友谊有益，并提供了成功组织旅行的技巧：使用聊天群组（首选Telegram，因为它具有历史记录功能），筛选参与者以确保兼容性，并保持轻松的结构，提供可选活动，如晚餐组织和快闪演讲。她强调*不要*充当导游，并允许体验自我导向。 最终，这些旅行提供了一种在日益分散的地理生活中与朋友联系的独特方式，培养更深厚的关系和社区意识。德文希望激励其他人组织类似的旅行，创建一个可以加入的“旅行社区”网络。
## Zebra-Llama：高效混合语言模型 本文介绍Zebra-Llama，一种通过*结合*现有预训练模型来构建高效大型语言模型（LLM）的新方法，而非昂贵的完全重新训练。Zebra-Llama使用状态空间模型（SSM）和多头潜在注意力（MLA）层创建1B、3B和8B参数的混合模型，有效地从更大的Transformer模型中迁移知识，仅需最少量的训练——仅7-110亿个token，而预训练则需要数万亿个token。 主要优势在于训练成本和内存使用的显著降低。Zebra-Llama大幅缩小KV缓存大小（降至原始大小的2-3.9%），同时保持高精度，通常在性能上*超越*现有的高效模型，如MambaInLLaMA和Minitron。具体而言，8B版本在少量样本准确率方面比Minitron-8B高7%，同时训练数据和内存占用却大大减少，并且拥有2.6-3.8倍更高的吞吐量。 代码和模型检查点将在论文被接受后发布。
## 泽连斯基访问与爱尔兰的脆弱性 乌克兰总统泽连斯基最近对爱尔兰的国事访问，被一起令人担忧的安全漏洞所笼罩：四架军用级无人机未经挑战地进入爱尔兰领空，可能针对他的飞机。虽然肇事者官方尚未确定（但普遍怀疑是俄罗斯），但这起事件凸显了爱尔兰的重大脆弱性。 作者认为，爱尔兰长期坚持的中立政策使其对现代“混合战争”战术准备不足。尽管爱尔兰是跨大西洋数据电缆的重要枢纽——承载着北半球绝大部分互联网流量——并且吸引了大量科技投资，但它缺乏强大的防御力量。这使其成为一个战略弱点，依赖英国、美国和北约提供保护。 这种情况被比作一栋富裕但无防卫的房屋，优先考虑道德立场而非实际安全。文章承认对中立的渴望，但强调真正的中立需要有威慑侵略的能力，而爱尔兰目前缺乏这种能力。这起事件是一个警钟，敦促爱尔兰超越象征性姿态，投资于真正的防御能力，以保护其关键基础设施和主权。
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## 程序优化的抽象解释 本文详细介绍了针对“玩具IR”（一个小指令集和优化器）的简单抽象解释器的实现，作为更高级编译器优化的基础。抽象解释通过使用抽象值而不是具体值“运行”程序，有效地计算对*所有*可能执行都有效的程序属性，从而提供行为的超近似。 示例侧重于一个基本抽象域：跟踪一个数字是正数、负数还是未知数（“顶”）。将其应用于示例程序表明，抽象解释可以推断出诸如值的正性之类的属性，从而可能实现诸如删除不必要的检查之类的优化。 文章随后介绍了一种奇偶性分析，用于跟踪数字是偶数还是奇数。这用于优化`bitand(X, 1)`操作；如果X的奇偶性已知，则该操作可以替换为常量0或1。这说明了抽象解释的一个实际应用——基于静态确定的属性简化代码。 虽然所呈现的域很简单，但它们展示了核心原理。更复杂的域，如范围分析和已知位分析，被用于实际编译器（如PyPy）中，以实现强大的优化。代码可在玩具仓库中获得，提供动手学习体验。
费费的博客 谁有漂亮的阴谋论链接发给我：felix-bloginput (at) fefe.de！ 问题？答案！ 参见：没有替代方案 2025年12月6日 [l] Twxh兄弟的复仇：Netflix收购华纳兄弟。在亚马逊收购米高梅之后，这必然会发生。 整个月 自豪地不用人工智能、区块链、PHP、Java、Perl、MySQL和Postgres制作 法律声明，隐私政策
佐治亚理工学院在线计算机科学硕士（OMSCS）项目很荣幸通过Ed Lessons公开发布其许多课程的课程内容。请在下方选择一门课程以查看该课程的公开内容。请注意，已注册OMSCS的学生应通过Canvas访问其课程内容，因为这些课程的学分版本可能包含通过OMSCS开放课程无法获得的评分组成部分或最新内容更新。课程内容通常包括讲座视频和练习；不包括作业、项目测验、考试或其他评分作业。
长期以来，人们认为宇航员吉恩·塞尔南在阿波罗17号任务中将他的哈苏相机遗留在月球车上，这可能是一种误传，源于对*哪台*相机被遗留的混淆。塞尔南多次表示他留下了一台相机来研究辐射损伤，但证据表明该任务的三台相机实际上都返回了地球。 阿波罗17号携带了三台哈苏相机：两台标准相机分别分配给指挥官和登月舱驾驶员（任务期间经常互换），以及第三台配备了强大的500毫米镜头的相机。塞尔南很可能将500毫米镜头相机遗留在月球车上，因为他广泛使用了它。 NASA任务后的存放清单最初标明三台相机都留在了月球上，这与宇航员们显然带着它们返回地球的事实不符。这表明有未记录的物品被带上了飞船，而且塞尔南的记忆，像任何人的记忆一样，在回忆涉及多种类似设备的复杂任务细节时，可能会出现偏差。
这篇帖子详细介绍了一种解决方案，用于识别媒体库中与旧款iPhone不兼容的AV1编码视频。作者需要一种主动查找这些文件以便转换的方法，而不是在单独发现播放问题后才进行处理。 文章介绍了两种检测AV1编码的方法。第一种是使用`ffprobe`（FFmpeg工具）通过Python的`subprocess`模块。第二种，也是更推荐的方法，是利用`pymediainfo`库，它是MediaInfo工具的Python封装。`pymediainfo`方法大约快3.5倍，因为它避免了重复生成新进程。 创建了一个`pytest`测试，名为`test_no_av1_videos.py`，用于使用`glob`扫描目录（和子目录）中的`.mp4`文件，并识别使用AV1编码的文件。该测试断言没有AV1视频存在，提供了一种快速定位和转换不兼容文件的方式。目前，该测试在包含350个视频的库上运行大约需要8秒，一旦所有设备都支持AV1解码，它将被移除。