## 弥合macOS RAW支持的差距
macOS 历史上一直难以全面、及时地支持所有 RAW 图像格式,这常常让摄影师依赖第三方软件。然而,两位前 Apple 工程师——Nik Bhatt(前 Photos 应用组)和 Albert Shan——正在通过一种强大的解决方案来解决这个问题:**RawBridge™**。
Bhatt 独立开发了 **Nitro** 和 **Raw Power**(强大的 RAW 编辑器,可与 Photos 集成),而 Shan 则创建了 **ApolloOne**(快速图像查看器/数字资产管理器)和 **Camera RawX**。RawBridge 充当一个专门的解码器,扩展了 Apple 原生的 RAW 功能,以支持目前 macOS 不支持的超过 80 款相机和格式。
这种合作利用了 Apple 现有的 RAW 引擎,并增加了镜头校正和更快的处理速度等功能。Nitro 提供类似 Lightroom 的体验,并配备 AI 工具和终身许可,而 ApolloOne 则擅长快速管理大型 RAW 库。两位开发者都优先考虑用户请求,通常在几天内添加对新格式的支持。
最终,RawBridge 及其相关应用程序为 macOS 摄影师提供了可靠的访问 *所有* RAW 文件的途径,弥合了 Apple 原生支持的差距,并在 Apple 生态系统内提供无缝的工作流程——甚至扩展到 iPad 和 iPhone。
## LLM:强大的胡说八道者
马特·兰杰认为,大型语言模型(LLM)并非真正智能,而是精密的“胡说八道者”——能够在不顾及真相的情况下生成具有说服力的文本。他借鉴了哈里·弗兰克福的观点,解释说LLM通过统计预测最可能的文本来运作,并通过训练和微调不断完善。虽然像微调这样的改进可以纠正一些错误,但也会引入新的问题,例如倾向于通过自信地断言虚假信息来“煤气灯”用户。
LLM擅长*解决问题*——例如快速总结文档——但不应依赖它们来获取*智慧*或进行批判性思考。它们的用处在于可以进行验证且错误风险较低的任务。然而,它们的训练本质上会引入偏见,反映了为其开发提供资金者的利益。
兰杰警告不要盲目信任LLM,强调它们有可能强化有害的妄想,甚至通过阿谀奉承的行为对心理健康产生负面影响。他强调理解*LLM服务于谁*以及积极参与其输出的重要性,而不是被动地将其视为真理。归根结底,LLM是工具,它们的价值取决于有意识的、批判性的使用。
最近,Cloudflare、GitHub 和 AWS 等主要互联网基础设施提供商的大规模中断暴露了科技公司运营中的一个关键缺陷:优先购买而非构建核心功能。正如《侏罗纪公园》中灾难性的选择所说明的——构建复杂的系统而非利用现有解决方案——依赖于不透明、外部控制的抽象会产生漏洞。
核心原则应该是**构建能提供你独特价值的东西**,并**购买其他一切**。公司常常浪费资源构建非必要工具,同时将关键业务逻辑外包给他们不完全理解的云提供商。这造成了一种“基础设施陷阱”,由于复杂的抽象层,故障难以诊断和解决。
透明度和控制力是关键。构建在自有硬件上,虽然需要更多前期投入,但可以进行可理解的故障排除。相反,云提供商的问题可能不透明且修复缓慢,使企业无能为力。目标不是完全自给自足,而是一种深思熟虑的方法:拥有定义你业务的组件,并为其他一切购买更简单的解决方案——避免为了便利而牺牲理解的过度复杂的抽象。最终,理解你的系统对于在系统发生故障(而非是否会发生)时的韧性至关重要。
## Thunderbird 获得原生 Exchange 邮件支持
Thunderbird 145 版本通过 Exchange Web Services (EWS) 协议引入了对 Microsoft Exchange 邮件的原生支持,无需第三方插件。这意味着对于 Exchange 环境中的用户来说,可以实现无缝集成,包括完整的文件夹访问、同步和附件处理。
对于 Microsoft 365/Office 365 用户,设置过程已简化,利用 Microsoft 标准的 OAuth2 登录和自动帐户检测。只需在 Thunderbird 中创建一个新帐户并选择“Exchange”。
目前,支持仅限于*邮件功能*。日历、通讯录和 Microsoft Graph 集成计划在未来的版本中实现。虽然标准 Microsoft 365 帐户完全受支持,但某些身份验证配置和本地部署可能需要未来的更新。
此更新标志着 Thunderbird 成为 Exchange 用户 Outlook 的强大替代品迈出了重要一步,持续开发致力于扩展功能并最终过渡到 Microsoft Graph 支持。更多详细信息和故障排除信息可以在 Mozilla 支持页面和维基上找到。
Cloudflare 最近经历了一次重大中断,其事后分析报告指出设计缺陷是根本原因。本文认为,虽然 Cloudflare 详细说明了*控制*机制,但缺乏对关键*反馈*环路的讨论——用于理解系统实际行为的系统。
核心问题并非缺乏控制措施(例如回滚文件),而是缺乏对*正在发生什么*的认知。这表明 Cloudflare 在设计面向其操作员的界面以及优先考虑系统理解方面可能存在不足。
作者提出了一些关于 Cloudflare 内部流程的未解答问题:内部协议如何管理和执行?系统如何处理超时和正在处理中的请求?如何向操作员通报问题,并根据可靠的信息为他们提供重新配置系统的能力?最终,这篇文章提倡更彻底的事故调查,以及对复杂系统内部可观察性和反馈的更多关注,特别是对于像 Cloudflare 这样位于用户和互联网之间的组织。
德拉罗萨被判谋杀罪并提出上诉,声称显示他拥枪的脸书消息应被排除。该消息包含表情符号——一个“喜极而泣的脸”和一个“戴着角的笑脸”,一位作证的调查员含糊地将其描述为“笑脸”和“魔鬼角”表情符号。
至关重要的是,最初排除证据动议期间提交给审判法院的证据*根本没有显示这些表情符号*,而是四个矩形。由于法官最初没有看到表情符号,上诉法院裁定驳回动议并非滥用职权。法院认为,当法官只看到矩形时,无法评估德拉罗萨认为表情符号暗示他对枪支暴力漠不关心的论点。
作者批评了这一结果,指出德拉罗萨实际上暴露于未经法院充分审查的证据之下。此案凸显了呈现表情符号等数字证据的挑战,强调了准确描绘以及考虑它们在原始通信时期的显示方式的必要性。法院的意见令人沮丧的是,缺乏证据的视觉示例。