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## 加速你的Python：10个性能技巧
Python的简洁性和多功能性使其成为各种应用的顶级语言，但性能瓶颈可能会出现。 这份指南由深度学习工程师Dido Grigorov撰写，提供了10种经过严格测试的策略，可以在不牺牲可读性的前提下加速Python代码。
关键技术包括利用**集合(sets)**进行更快的成员资格测试，**避免不必要的数据复制**和**在循环中进行异常处理**，以及使用**`__slots__`**来实现内存效率。 优化还包括使用**`math`函数**代替运算符，**预分配内存**，使用**局部函数**，以及利用强大的模块，如**`itertools`**和**`bisect`**来进行组合操作和排序列表管理。
文章强调尽量减少循环内的函数调用，并强调了PyCharm的**AI助手**等工具用于重构。 基准测试表明，即使是增量改进——例如从列表切换到集合——也能带来显著的性能提升。
最终，该指南提倡一种平衡的方法，优先考虑速度和代码清晰度，以实现高效且可扩展的Python编程。
## Hacker News 讨论：加速 Python 代码的性能技巧
最近 Hacker News 上进行了一场讨论，围绕着 JetBrains 发表的一篇文章，其中详细介绍了 Python 的性能技巧。一些人认为这些技巧对经验较少的开发者有帮助，但许多评论者指出，其中一些“技巧”仅仅是常识——例如使用正确的数据结构或避免不必要的操作。
普遍的共识是，显著提升 Python 性能通常来自于尽可能*避免*纯 Python。利用 NumPy 和 Pandas 等库至关重要，这些库在底层使用了优化的 C 代码。 许多用户强调，过早优化仍然是一个陷阱，并且对代码进行分析以识别真正的瓶颈至关重要。
其他建议包括使用正则表达式进行字符串解析（由于 Python 的 C 引擎，效率出乎意料地高）、生成器，以及考虑使用 Rust 或 Go 等替代语言来处理性能关键的部分。 讨论还涉及 Python 中的 GIL（全局解释器锁）限制以及 PyPy 或 JIT 编译的潜在优势。 最终，该讨论强调，理解 Python 的内部机制以及何时使用更底层的工具是实现实质性性能改进的关键。
经过21年，Firefox终于在其即将发布的147版本中实现了对XDG基本目录规范的支持。这项长期要求的特性将改变Firefox在Linux系统上存储文件的方式。
目前，Firefox将所有数据放在`~/.mozilla`目录中。XDG规范定义了应用程序数据、配置文件和缓存的标准位置——例如`~/.config`和`~/.local/share`——从而促进更好的组织和与其他Linux应用程序的兼容性。
最初于2004年报告为错误，最近合并的支持代码关闭了这一长期存在的问题。Firefox 147现在将遵守XDG标准，为Linux用户提供更集成的使用体验，并使其文件管理与更广泛的桌面环境保持一致。
斯塔福德郡大学的学生们感到“被欺骗”，因为他们发现一门编码模块——政府资助学徒计划的一部分——主要使用人工智能生成的材料进行教学。像詹姆斯和欧文这样的学生原本希望通过学习开启数字职业生涯，但他们经历的课程是通过人工智能语音解说和被人工智能检测工具标记为极有可能由人工智能生成的演示文稿来提供的，内容存在不一致和泛化的问题。 尽管学生们提出了投诉，并且学校政策禁止学生提交人工智能作品，但学校辩称教师使用人工智能是一种辅助工具，甚至发布了使用框架。学生们在录制讲座中表达了担忧，质疑他们被禁止*使用*人工智能，却被人工智能*教导*。 这种情况凸显了大学越来越多地采用人工智能的趋势，尽管学生对此并不满意。虽然学校坚持认为学术标准得到了维持，并安排了一位人类讲师进行最后的课程，但学生们认为损害已经造成，并对浪费的时间和受损的学习体验表示沮丧。他们认为这门课程未能提供成功转行所需的深入知识。
## 时空裂隙：红警2 在你的浏览器中 时空裂隙是一个粉丝自制项目，旨在将经典的即时战略游戏《红警2》带到网页浏览器中。它利用网页技术，让玩家无需下载或插件即可体验游戏。 最初作为一个概念验证，该项目已发展成为一个可玩测试版，具有完整的功能性多人游戏和所有原始地图。开发者旨在实现与原始《红警2》引擎完全的功能对等。 虽然可以在较低配置的硬件上运行（Intel Atom Z3700+ CPU，4GB RAM），但为了获得最佳性能，建议使用Core i5处理器和8GB RAM。该游戏支持Chrome、Edge和Safari等现代浏览器，但不建议使用Firefox以获得最佳效果。 感兴趣的玩家可以在他们的Discord服务器上找到补丁说明并加入社区讨论：[https://discord.gg/uavJ34JTWY](https://discord.gg/uavJ34JTWY)。
## 星际互联网的QUIC：摘要 一个引人入胜的项目正在探索使用QUIC，一种现代互联网协议，与航天器进行可靠通信——可能彻底改变深空网络。目前，来自毅力号火星车的等任务的数据使用一种名为CFDP的协议，但随着太空探索的扩展，局限性日益显现。 挑战在于将为地球网络设计的QUIC适应到深空的极端条件：巨大的延迟（几分钟到火星的23分钟）和间歇性连接。标准的QUIC配置会简单超时。解决方案不是放弃QUIC，而是针对这些独特挑战调整其配置。 为了加速测试，开发了一种新颖的实验设置，使用了基于Rust的QUIC实现Quinn。该设置模拟深空条件，最初使用虚拟机，但通过创建一个完全确定性的、进程内的网络和可控的时钟，显著加快了速度。这允许“即时”测试和通过合成数据包捕获进行详细调试。 该项目旨在证明QUIC的可行性，并为其在深空中的部署提供指导，代码将被开源以鼓励进一步探索。这项工作由Marc Blanchet资助，建立在Quinn库及其支持社区的强大基础上。
## 星际QUIC：摘要
一篇最新文章探讨了将QUIC（一种现代传输协议）适应于跨越巨大星际距离的通信。核心挑战在于克服深空通信固有的高延迟和丢包。
QUIC的用户空间实现和加密提供了优势——解放控制并防止网络“优化”的干扰——但仅仅调整现有参数是不够的。研究人员正在研究诸如预先重传和前向纠错（FEC）码等技术，这些技术已被用于卫星传输，以提高可靠性。然而，一些人认为QUIC的分层复杂性并非理想选择，建议采用更简化的方法。
讨论强调了需要为深空定制QUIC配置，承认当前设计是为地面网络优化的。诸如延迟容忍网络（DTN）和捆绑协议等替代方案，它们利用存储转发机制，也被考虑在内，一些人认为QUIC可以*建立在*这些成熟方法之上。这项工作是开源的，旨在为未来的星际网络标准做出贡献，即使在标准化时间保持和物理层考虑方面仍然存在挑战。
《到处都是宝藏》是《卡尔文与霍布斯》的第十部作品集，回顾了自1985年首次亮相以来，这部备受喜爱的漫画连载了十年。由比尔·沃特森创作，《卡尔文与霍布斯》独特地融合了幽默、幻想和哲学深度，以一个男孩和他的老虎玩偶霍布斯的冒险故事吸引了读者。 编辑李·萨勒姆回忆说，他立刻被漫画的新鲜感和对童年的贴切描绘所打动。漫画经常展示卡尔文的想象世界，在其中霍布斯对他来说栩栩如生，引发了对现实和想象的思考。萨勒姆强调了一则漫画，其中卡尔文声称从肥皂剧中比学校学到更多，展示了沃特森的讽刺智慧。 《卡尔文与霍布斯》与其他漫画主角（如查理·布朗）不同，拥有类似于汤姆·索亚的精神。霍布斯是卡尔文的另一个自我，提供评论和平衡。沃特森于1995年结束了漫画的创作，寻求超越每日报纸形式的创作自由，留下了一份持久的童年奇妙和深刻观察的遗产。
特斯拉在德克萨斯州奥斯汀推出的“Robotaxi”服务自六月底启动以来，已发生七起报告的事故。尽管行驶里程相对较低（约25万英里），并且车内有监管人员，但事故仍发生。由于允许监管人员坐在副驾驶位置，该公司现在必须向国家公路交通安全管理局（NHTSA）报告这些事件。
最近的报告详细说明了九月份发生的另外三起事故，涉及一名自行车骑行者、一辆行驶中的车辆和一只动物。此前，七月份已报告四起事故，其中一起造成轻微伤。值得注意的是，特斯拉对事故描述进行了大量删减，阻碍了公众对事件和责任的理解。
这使得特斯拉的事故率大约是Waymo的两倍，尽管车内有监管人员作为安全保障。虽然这些监管人员可能阻止了许多事故的发生，但目前的事故率——大约30万英里发生七起事故——引发了担忧，超过了普通人类驾驶员大约70万英里发生一起事故的平均水平。
## “AI 包装器” 争论：超越简单否定 “AI 包装器”——围绕现有 AI 模型构建的简单应用——一词常被贬义使用。然而，许多成功的公司，如 Netflix 和 Salesforce，本身就是“包装器”。关键不在于某事物*是否*是包装器，而在于*是什么类型*以及其长期生存的潜力。 简单的“与 PDF 聊天”工具很容易被复制，注定会被吸收到更大的平台中。但那些深度集成到现有工作流程、捕获独特数据并从用户行为中学习的包装器可以蓬勃发展。 成功取决于两个因素：它是一个独立的*产品*，解决一个完整的工作，还是仅仅一个*功能*？以及潜在市场有多大？Cursor 等代码助手证明了这一点，尽管依赖于外部模型，但由于其庞大且高价值的市场而变得有价值。 最终，持久的 AI 应用将通过与专有系统集成来控制结果，或者通过用户互动建立可防御的数据优势。尽管来自基础模型提供商和科技巨头的竞争非常激烈，但对于那些优先考虑用户需求和数据所有权的创新型初创公司和现有企业来说，仍然存在机会。
对抗诗歌作为大型语言模型的通用单轮越狱机制
Adversarial poetry as a universal single-turn jailbreak mechanism in LLMs
3 天前
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## LLM 诗歌越狱：总结
近期一项研究（arxiv.org）表明，大型语言模型（LLM）存在一种令人惊讶的漏洞：它们可以通过对抗性诗歌被“越狱”——被诱骗绕过安全协议。研究人员发现，将有害提示重新编排为诗歌显著提高了成功率（手工制作的诗歌高达 62%，AI 生成的诗歌为 43%），相比于直接提示。
核心思想是诗歌的风格差异可以逃避 LLM 的典型检测机制。评论员推测，这是因为 LLM 尚未充分训练来识别和过滤以诗歌形式表达的恶意意图。一些人认为，这凸显了一个更广泛的问题：LLM 可能会受到任何显著偏离其训练数据的输入的影响。
这一发现引发了关于网络安全影响的讨论，一些人设想未来会出现“诗歌黑客”利用这种弱点。另一些人则争论了研究和发布此类漏洞的伦理问题，以及对更强大的防御机制的需求。值得注意的是，该论文故意省略了具体细节以防止滥用，这让一些倡导开放安全研究的人感到沮丧。该研究结果也引发了对科幻小说桥段的幽默比较，以及对语言力量——或许是对英语专业的——的重新欣赏。