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本仓库使用 Lean 4 定理证明器提供了费马大定理(Fermat's Last Theorem)的完整机器校验证明。该证明基于 Frey、Serre、Ribet、Wiles 和 Taylor-Wiles 的策略,经由 Lean 4.33.1 内核验证,并严格依赖三个标准公理:`propext`、`Classical.choice` 和 `Quot.sound`。 为确保完整性,该证明经过了严格的外部验证: * **比较器(Comparator):** 通过 `leanprover/comparator` 检查,确认了定理陈述符合 Mathlib 的要求,并验证了整个推导过程。 * **Nanoda:** 一个独立的基于 Rust 的 Lean 内核验证了整个证明导出过程,确认了超过 100 万个声明的逻辑有效性。 本项目结构为研究产物,完整的证明层次结构记录在 `PROOF-PATH.md` 中,并附带可供离线浏览的 HTML 导航界面。虽然 Lean 源代码是为优先考虑可校验性而进行机器生成的,但它整合了伦敦帝国理工学院 FLT 项目和 Mathlib 的基础工作。构建过程资源密集,需要较大的磁盘空间和内存。本项目在 Apache License 2.0 协议下发布。
本指南介绍了如何在 Linux (Ubuntu) 系统上配置 Tor 出口节点。尽管出口节点对于 Tor 网络至关重要,但由于您是外部流量的最终连接点,运行此类节点存在风险。运营商可能会面临来自 ISP 的骚扰或潜在的法律审查,因此强烈建议通过专用服务商托管,而非使用家庭网络。
**步骤摘要:**
1. **安装:** 添加 Tor 项目软件源,安装 `tor`、`tor-arm`、`nginx` 和 `socat`。
2. **配置:** 配置 `torrc` 文件以定义带宽限制、设置 `ContactInfo`(电子邮箱)并建立 `ExitPolicy`(出口策略)。
3. **流量重定向:** 由于 Tor 无法直接绑定到低位端口,请使用 `socat` 将 443 端口流量重定向至 Tor 服务。
4. **信息页面:** 设置 `nginx` 以提供“关于此节点”的页面,并包含用于透明化的 `vnstat` 带宽图表。
5. **端口转发:** 在路由器或防火墙上开放 80、443 和 9030 端口以允许公共访问。
6. **管理:** 使用 `arm` 监控您的节点,并注册反向 DNS 记录,以便在他人调查您的 IP 时提高透明度。
“扑克脸”摄影(Deadpan photography)是一种模仿科学调查、建筑类型学和系统性记录之客观语言的风格化表现。通过运用平淡的光线、对称的构图以及冷静、抽离的视角,像安德烈亚斯·古尔斯基(Andreas Gursky)和贝歇夫妇(the Bechers)这样的摄影师创造出了一种仿佛脱离了编辑或主观偏见的图像。
然而,这种中立性是一种精心营造的幻觉。“扑克脸”美学的力量在于其表演性:摄影师选择隐藏自己的主观抉择,而观众则默契地参与到这种假象之中。当这种手法邀请观众去分析系统——例如工业建筑或消费网络——并有效地将解读工作移交给受众时,其效果最为显著。
当题材涉及社会不公或人类苦难等高风险议题时,这种风格的局限性便显现出来。在这些语境下,拒绝表态从一种有趣的智力游戏转变成了一种令人不安、甚至带有共谋意味的行为。归根结底,“扑克脸”摄影并没有解决客观性的问题;相反,它让摄影这种“谎言”的机制变得清晰可见。它迫使我们承认每一张图像都是一种建构,从而将评判的重担从艺术家身上转移到了观众手中。
检查某个域名是否包含在 Quad9 拦截的数百万个恶意域名中。输入主机名或域名以检查其是否被 Quad9 拦截。搜索已列出该域名的受限威胁情报提供商。
尽管人工智能模型与电子设计工具的交互能力日益增强,但衡量其输出的真实质量仍是一项挑战。由于 AI 难以驾驭传统的图形界面(GUI)CAD 工具,**EEBench** 的开发者利用了 *atopile*——一种将电路表示为声明式代码的语言。这使得模型能够直接构建、模拟并优化设计。 EEBench 不仅测试模型的理论知识,还测试其在现实工程权衡中的表现,例如元件公差、成本和物理限制等。通过运行(基于 SPICE 的)模拟来检查“最坏情况”下的故障,该基准测试为模型的工程能力提供了一种客观且确定性的评估。 目前的结果显示,Claude Opus 和 Grok 等模型表现优异,已从生成“貌似合理”的原理图转向实现功能性工程设计。随着 AI 实验室将电子领域的专业训练纳入其中,这些模型在处理复杂硬件设计方面的能力正显著提升。虽然我们尚不能将起搏器等关键系统的设计完全交给 AI,但 EEBench 证实,对于日益增多的电路任务而言,AI 已经证明了自己能够胜任工程助手的工作。
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虽然大语言模型(LLM)从技术上讲是通过自回归方式输出词元(token)的“下一个词元预测器”,但这种定义是不完整的。它准确描述了其“机制”(即循环的形式),却未能涵盖模型实际在“做什么”。 在预训练阶段,模型通过模仿训练数据中已有的序列来进行学习。然而,现代的后训练技术——特别是带有可验证奖励的强化学习(RLVR)——从根本上改变了这种动态。模型不再仅仅是预测数据集中接下来会出现什么文本,而是开始探索新的序列,并强化那些能带来成功结果的序列。 作者用国际象棋做类比来阐明这一点:一个预测大师走法的系统只是“下一步棋预测器”,但一个通过评估棋局位置以最大化胜率的引擎则是一个“战略求解器”。同样地,现代大语言模型利用“下一个词元”循环作为载体,其所编码的内容远超简单的模仿;它们模拟出乐于助人的助手,并运用通过主动探索所获得的知识。归根结底,将先进的大语言模型仅仅描述为“下一个词元预测器”,是将工具的形式误认为是其功能,忽略了蕴含在过程中的推理及目标导向行为。
Mullvad 即将停止其公共加密 DNS (DoH) 服务,转而支持 Quad9 基金会。Mullvad 指出,由于其 VPN 已在内部处理 DNS 请求,因此其自有的公共服务器对于 VPN 用户而言已是多余。 对于在 VPN 之外使用 Mullvad DNS 的用户,转换方式如下: * **Mullvad 浏览器:** 使用默认设置的用户将自动迁移至 Quad9。自定义了 DNS 设置的用户必须在 2026 年 11 月 2 日前手动切换至 Quad9。 * **手动配置:** 手动配置了 Mullvad DoH 的用户必须在 2026 年 11 月 2 日前切换至 Quad9。 * **iOS/macOS 描述文件:** 现有的 Mullvad DoH 描述文件将停止工作;用户必须将其替换为 Quad9 的官方描述文件。 Mullvad 正将资源转向资助 Quad9,并称赞该基金会在以隐私为重点的 DNS 领域拥有行业领先的专业能力。建议用户参考 Quad9 的官方文档以完成迁移。
Hayes 指令集(或称 AT 指令集)由 Dale Heatherington 和 Dennis Hayes 于 1981 年开发,彻底改变了调制解调器的控制方式。在此之前,调制解调器需要手动拨号或配备单独的硬件外设来实现连接自动化。Hayes Smartmodem 引入了一种基于软件的解决方案,允许计算机通过现有的数据引脚发送指令字符串。
该系统通过转义序列(通常为“+++”)在“数据模式”(传输信息)和“命令模式”(将输入解释为指令)之间切换。以“AT”为前缀的命令可实现拨号、挂断以及配置内部内存寄存器等功能。
尽管该指令集最初是为 300 波特率的调制解调器设计的,但它后来成为了行业标准。随着技术的发展,各厂商又增加了扩展指令(以“&”为前缀)和私有指令。尽管不同制造商之间的指令存在差异,偶尔会导致兼容性问题,但 Hayes 标准在整个调制解调器时代始终占据主导地位。它最终被 ITU-T 正式确立为 V.250 标准。如今,AT 指令集的遗产依然存在,许多现代移动设备和 3G/4G/5G 调制解调器在配置和网络管理中仍在使用类似的指令结构。