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## 教育领域人工智能的缓慢变革 根据可汗学院创始人萨尔·汗的说法,尽管最初备受炒作,但教育领域期待已久的人工智能驱动的革命并未实现。他的AI导师Khanmigo的使用率有限——许多学生根本没有使用该工具,这类似于一位辅导员被动地等待学生寻求帮助。 最初的热情,源于与OpenAI的合作以及对GPT-4等先进模型的访问,曾预测人工智能可以个性化学习并显著改善学生的学习成果。然而,教师们报告说,学生们难以向人工智能提出有效的问题,常常寻求答案而不是理解。对人工智能助长的作弊行为的担忧也在增加。 尽管承认人工智能的局限性,汗仍然对其作为*一部分*解决方案的潜力持乐观态度。可汗学院最近的调整将Khanmigo直接整合到练习中,希望提高使用率。研究表明,使用可汗学院的练习工具可以取得适度的学习收益,但对学习困难的学生影响很小。关键在于?人工智能的成功取决于将其有效地与人类教学相结合,而不是取代人类教学,并培养学生学习*如何*学习的能力。
## XOR 交换技巧:深入剖析 本文探讨了 XOR 交换技巧——一种无需使用临时变量来交换两个变量的方法——并最终质疑其实用性。该技巧利用了 XOR(异或)运算的特性:自反性(a ^ a = 0)和恒等性(a ^ 0 = a)。 虽然看似巧妙,但编译器很容易优化掉本地变量的 XOR 交换,生成与传统交换或直接操作相同的代码。即使应用于指针交换,XOR 方法始终会产生比简单临时变量交换更慢、更复杂的汇编代码。一个关键缺点是,XOR 交换指向*相同*内存位置的两个指针会导致数据丢失,而临时变量交换则不会。 XOR 交换的特定用例出现在低级汇编编程中,在寄存器限制非常严格的情况下。然而,即使在那种情况下,也通常存在专门的交换指令(例如 x86 的 XCHG),使得 XOR 变得不必要。尽管 XOR 的实际价值有限,但它具有合法的应用,例如有效地找到列表中唯一元素,而所有其他元素出现两次。最终,XOR 交换技巧更像是一种编程好奇心和面试问题,而不是现代编程中真正有用的技术。
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红太阳漏洞库。通常我会直接放出PoC代码让大家自己研究。但这个不行,太好笑了。当Windows Defender发现一个恶意文件带有云标签时,出于某种愚蠢又可笑的原因,本应保护系统的杀毒软件决定将它找到的文件重新写回原始位置。PoC利用这种行为覆盖系统文件并获取管理员权限。我认为反恶意软件产品应该删除恶意文件,而不是确认它们的存在,但这只是我的想法。
## Darkbloom:基于苹果芯片的去中心化AI推理 Eigen Labs推出Darkbloom,一个利用超过一亿台苹果芯片Mac的闲置算力,提供去中心化且经济高效的AI推理替代方案的网络。目前,AI计算成本高昂,原因是GPU制造商、超大规模云服务提供商和API提供商加价。Darkbloom绕过了这些环节,将用户直接连接到可用的苹果芯片硬件。 其关键创新在于**可验证的隐私**。Darkbloom采用端到端加密、通过苹果安全隔离区进行硬件验证,以及加固的运行时环境,以确保运营商无法访问用户数据。它兼容OpenAI API,支持聊天、图像生成和语音转文本。 初步结果显示,与集中式替代方案相比,**最高可节省70%的成本**,运营商可保留95%的收入。硬件所有者可以通过其闲置算力赚取美元,电力成本估计为每小时0.01-0.03美元。Darkbloom旨在通过将现有硬件转化为有利资产, democratize AI计算的访问权限, 类似于Airbnb和Uber等成功的模式。
## 使用莱文斯坦距离进行高效字典搜索
网络搜索功能需要处理拼写错误,通常使用莱文斯坦距离来查找字典中最匹配的词。本文比较了解决此问题的两种方法。朴素方法计算拼写错误单词与字典中的*每个*单词之间的莱文斯坦距离——每次比较的操作为O(N*M),导致性能缓慢。
改进的方法利用Trie数据结构,这是一种树状的字典组织方式,其中共享前缀被合并。这允许莱文斯坦距离计算以增量方式进行,逐行构建距离表,避免冗余计算。这显著地将运行时降低到O(N),在作者的测试中快了300多倍。
作者在rhymebrain.com上实现了这种优化的搜索,处理了一个包含260万个单词的字典,查询时间在19-50毫秒之间,即使对于长单词也是如此。像哈希表或带有记忆化的递归解决方案这样的替代方案也存在,但基于Trie的方法对于他们的特定需求来说是最有效的,尤其是在需要插入、删除和替换的可定制成本函数时。