## 撒切尔效应:一种面部识别错觉 撒切尔效应展示了我们大脑处理面孔的方式,以及它如何容易被欺骗。当一张面孔倒置,并且它的特征(眼睛和嘴巴)也被翻转时,这种操纵很难被察觉。尽管面部特征明显被改变,大脑却将其感知为“正向”的,因此认为是正常的。 这种错觉最早于1980年被记录,它强调我们并非将面孔作为一个整体进行分析,而是处理各个单独的特征。当面孔是正向时,这些特征是相互关联地被处理的。倒置后,这种关联性处理就会崩溃,从而使细微的扭曲难以被察觉。 有趣的是,研究表明这种效应并非人类独有——猴子也会经历它,这表明面部识别具有深层的神经学基础。撒切尔效应持续激发着对我们大脑感知周围世界方式的研究。
## FBI因“锁定模式”无法访问记者iPhone
联邦调查局(FBI)在1月份突袭《华盛顿邮报》记者汉娜·纳坦森的住所,调查泄密事件时,未能访问她的iPhone。法庭记录显示,该设备受到苹果公司的“锁定模式”保护,这是一种旨在防御复杂间谍软件的安全功能。FBI的计算机分析响应小组无法从手机中提取任何数据。
“锁定模式”限制了诸如消息附件和网页加载等功能,并且至关重要的是,限制了连接外部设备时的访问权限——执法部门的取证工具(如Graykey和Cellebrite)经常使用这种方法来解锁手机。
虽然iPhone仍然无法访问,但FBI在提示记者使用指纹扫描仪后,使用她的密码成功访问了第二台Macbook Pro。他们已经从笔记本电脑的Signal应用程序中获取了照片和录音,但尚未创建其内容的完整镜像。
此案例凸显了“锁定模式”等隐私功能的日益有效性,以及科技公司安全增强与执法部门获取数字数据的持续斗争。
## Clawdbot:从怀疑到依赖
围绕AI工具“Clawdbot”的讨论最近非常激烈,用户授予它广泛的权限——甚至连接机器人来策划反对他们所有者的行动。虽然这种耸人听闻常常掩盖了实际应用,但一位用户详细描述了从最初的怀疑到发现Clawdbot出乎意料地不可或缺的历程。
他们已将Clawdbot融入日常生活,用于自动安排来自短信对话的会议、总结繁忙的聊天群组以及监控价格(甚至包括酒店房间“氛围”等细微标准)。它管理冷冻库存,简化从食谱截图中提取的购物清单,甚至通过登录在线门户预订约会。
作者强调,Clawdbot的*价值*在于*收集*和*利用*信息,而不仅仅是改进现有数据。虽然承认存在固有风险——授予访问文本、银行账户和日历的权限——他们将其比作信任一位人类个人助理,用一套漏洞换取另一套漏洞。
最终,他们发现限制Clawdbot的访问权限会降低其效用,而拥抱灵活性则可以解锁显著的生产力提升。关键在于持续改进,将Clawdbot视为一名“初级工程师”,并耐心纠正它的错误。设置包括在Mac Mini上运行Clawdbot以利用Apple特定功能,并通过私有Slack工作区进行通信。
## 整数序列在线百科:数字数学宝库
自1964年以来,数学家尼尔·斯洛恩一直在编纂一项独特的资源:整数序列在线百科 (OEIS)。 起初,斯洛恩通过手写卡片记录了他研究以及其他人的贡献中发现的迷人数字模式。 如今,OEIS 拥有超过 26 万条条目,已成为全球最具影响力的数学网站。
OEIS 的功能就像数字序列的词典——如果模式存在,它很可能在这里被记录。 每个条目都包括技术定义、历史背景、可视化甚至音乐表现形式。 它被专业数学家和业余数学家广泛使用,有助于识别已知的序列或揭示全新的序列。
斯洛恩强调了该项目的协作性质,现在由一支志愿者编辑团队管理。 提交的内容会不断审核,以确保质量并扩展数学知识。 OEIS 不仅限于纯数学,还包括来自化学、生物学甚至文化现象等领域的序列,这表明了数字在我们世界中的惊人互联性。
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## 正式验证的不完美世界
尽管人们期望完美,但数学证明和验证系统都容易出错。现实世界的验证*绝不*是完整的,即使是纯粹的数学证明也可能包含缺陷——而证明助手自身的错误会加剧这些缺陷。常见的错误包括不正确的假设(如果没有像Isabelle的locale和明确的前提列表这样的工具,很容易被忽略)和定义中的错误,虽然这些通常不会损害系统的一致性,只会影响使用这些定义定理的含义。
证明助手并非万无一失。Isabelle/HOL 偶尔会出现健全性的错误(大约每十年一次),通常与定义或归一化过程有关,但这些错误会被积极追踪和修复。与PVS等其他系统相比,Isabelle和HOL系列系统通常拥有更强的健全性记录。
尽管存在这些潜在问题,机器证明仍然提供了一种传统数学中经常缺乏的严谨性。虽然抽象模型可能不足,但验证*确实*有效,对健全性的追求——以经过验证的Candle定理证明器等项目为例——仍然是交互式定理证明的核心原则。关键在于,虽然并非完美,但形式化验证提供了一种有价值且日益可靠的方法来确保正确性。