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
``` 政治科学 投票 讨论 档案 关于 博客 更新 登录 投票 讨论 档案 关于 博客 更新 登录 今天 · 2026年2月2日 刑事司法 国内政策 死刑应保持合法。 同意 反对 🔒 匿名 无需注册 不追踪 政治科学 - 公众情绪的科学 您的投票始终是匿名的。我们绝不会将您的身份与您的投票方式关联起来。 隐私 · 条款 · 指南 发生了一个未处理的错误。 重新加载 X 重新连接... 重试... 重试 恢复 ```
启用 JavaScript 和 Cookie 以继续。
## 64位数的最大值:超越简单的整数 虽然2<sup>64</sup>-1看起来像是64位能表示的最大数字,但情况远比这复杂。浮点数可以表示远大的值。然而,*真正*的限制取决于我们如何定义“表示”。 以计算为关键,一个64位程序可以定义远超基本数据类型的数字。简单的语言如`bc`可以计算巨大的数字,但依赖内置函数感觉像是作弊。真正的挑战在于从零开始,在64位限制内定义数字。 这引出了繁忙海狸函数(BB)的概念,它衡量图灵机(TM)在停止前可以采取的最大步骤数。BB增长非常快,但受限于高效编程TM的难度。 Lambda演算提供了一种更可编程的替代方案。一个49位的lambda项,“Melo数”,已经超过了格雷汉姆数。一个进一步优化的61位项,w218,目前代表了64位能表示的最大已知数字,甚至超过了Loader数。 虽然BB研究历史更长,但λ演算的可编程性允许更快的增长,并可能产生一个更“通用”的繁忙海狸函数,仅需恒定开销就能超越任何其他自定界程序。 寻找最大的可表示数字的探索仍在继续,推动着计算的边界和我们对复杂性的理解。
## EPA澄清农场主的“维修权” 2026年2月,环保署(EPA)发布指导意见,澄清《清洁空气法》(CAA)*支持*农场主和设备所有者自行维修柴油设备。 多年来,制造商以CAA的反篡改条款为由,限制了对维修工具和软件的访问,实际上迫使维修必须通过授权经销商进行。 环保署的指导意见指出,*为了维修目的*,临时覆盖排放控制是允许的,制造商不再可以将CAA用于阻止独立维修。 这旨在降低农场主的维修成本,他们面临着不断上涨的设备费用(据政府称,由于“拜登通胀”上涨了45%),有时甚至被迫使用他们可以自行修理的旧设备。 该指导意见并未削弱排放标准或更改法律,而是澄清了现有法规。 这是对约翰迪尔(John Deere)的请求的回应,并建立在之前解决柴油废气处理液(DEF)系统问题的行动之上。 环保署认为这将促进竞争,鼓励使用更新的设备,并最终使美国农场主和农业经济受益。
## Moltbook:一个存在严重安全漏洞的病毒式AI社交网络 Moltbook是一个专为AI代理设计的全新社交网络,近期因其看似自我组织的“代理互联网”而受到关注。然而,一项安全审查揭示了其快速、AI辅助开发中存在的重大漏洞——创始人称之为“氛围编码”。研究人员发现了一个配置错误的Supabase数据库,具有完全的读取和写入权限,暴露了超过150万已注册代理的数据。 暴露的数据包括3.5万个电子邮件地址、私信(包含共享的API密钥,如OpenAI凭据),以及最关键的,允许完全账户接管的API密钥。尽管报告了150万个代理,但数据库仅显示1.7万个人类所有者,表明存在广泛的机器人活动和缺乏身份验证。 研究人员甚至能够修改实时帖子,凸显了严重的完整性风险。团队迅速解决了这些问题,并协助删除了被访问的数据。这一事件强调了在AI构建的应用中,优先考虑速度而非安全性的危险,以及在AI开发工具中对自动化安全默认设置的需求。它强调了安全成熟度是一个迭代过程,尤其是在快速发展的AI生态系统中。
Kaggle 正在启动一项新的 AI 基准测试和比赛系列,测试模型在国际象棋、狼人杀和现在,扑克中的表现。国际象棋需要推理,狼人杀依赖于社交演绎,而扑克则独特地以**不完全信息下的风险管理**挑战 AI。模型必须分析概率和对手行为才能成功,克服抽牌的固有运气。 一项新的扑克基准测试和单挑无限德州扑克比赛将决定顶尖的 AI 玩家,排行榜将于 2 月 4 日在 kaggle.com/game-arena 上公布。 为了庆祝,Kaggle 与游戏专家 Hikaru Nakamura、Nick Schulman、Doug Polk 和 Liv Boeree 合作,进行每日直播(太平洋时间上午 9:30),时间为 2 月 2 日至 4 日,内容包括比赛和分析。探索完整的竞技场并了解更多信息,请访问 kaggle.com/game-arena。
主题:Linux From Scratch 公告 此按钮旨在保护邮件列表存档免受垃圾邮件发送者抓取地址。
启用 JavaScript 和 Cookie 以继续。
## 快速开发的幻象
无代码和人工智能工具承诺能实现应用构建速度提升十倍,但这种说法往往具有误导性。虽然这些平台擅长快速原型设计并简化初始阶段,但最终会阻碍有抱负的开发者长期成长。
易用性创造了一个“平坦”的学习曲线,提供了一种进步的错觉,但却延迟了基本技能的获取。当出现复杂问题——而它们不可避免地会出现时——用户会发现自己需要从头开始学习一切。
真正的进步来自于拥抱*陡峭*的学习曲线,积极应对挑战,并深入理解底层技术。这培养了解决问题的能力,这对于软件工程师的价值至关重要——分析问题并设计创造性的解决方案。
虽然人工智能可以协助经验丰富的开发者,但其影响会随着技能水平的提高而减弱。人们担心人工智能可能会降低初级开发人员的职位价值,从而可能提高(和工资)对高级工程师的需求。核心建议是:**投资自己。** 建立坚实技能基础,即使这些技能最终会过时,也能提供持久的价值,并使未来的学习更加容易。