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## 新定律:从阿特伍德定律到系统语言
杰夫·阿特伍德在2007年的预测——“任何可以用JavaScript编写的应用,最终都会用JavaScript编写”——源于其易用性。JavaScript的普及性胜过了性能。然而,一股新的力量正在出现:经济压力和人工智能的崛起。
作者提出了一条新的“定律”:**所有*可以*用系统语言(如Rust或Go)编写的代码,*最终都会*由LLM用系统语言编写。** 虽然Python和JavaScript等语言不会消失,但它们运行时效率低下带来的成本在无服务器环境中变得难以承受。Rust和Go提供了显著更好的性能和更低的资源消耗。
历史上,陡峭的学习曲线阻碍了采用。但LLM正在改变这一点,由于Rust等语言的严格约束,它们在系统级编程方面表现出色——编译器充当内置的错误检查器,减少了动态语言中常见的幻觉。
这并不意味着重写现有的应用程序,而是对于新项目,平衡已经发生了变化。预计Python仍将在AI驱动的逻辑方面保持强大,而应用程序的关键“肌肉”将越来越多地使用Go和Rust构建。
软件工程师的成功不仅仅在于编码,还在于理解科技公司*如何运作*。无论你的目标是快速晋升、轻松的工作生活平衡,还是推动有影响力的变革,驾驭组织结构都至关重要。 仅仅完成任务(“解决JIRA工单”)很少能带来晋升——专注于*交付*成功的项目并沟通其影响。即使是那些寻求低压力的职位的人,也应避免完全专注于“辅助工作”,并策略性地管理自己的可见度。 对于热衷于超越公司优先事项的价值观(如可访问性)的工程师来说,建立内部声誉是获得杠杆以进行未经授权但有价值的工作的关键。忽视公司动态可能导致沮丧、边缘化或失败的计划。 虽然通过在其他地方工作来选择退出大公司的政治斗争是可行的,但这会放弃实现大规模影响的潜力。最终,理解“汽车”——这些组织的运作方式——对于到达*任何*期望的目的地至关重要。
创业加速器Y Combinator (YC) 已更新其投资条款,**不再将加拿大**列为符合条件的注册地点。希望加入YC的初创公司现在需要总部设在美国、开曼群岛或新加坡,或者在这些地点重新注册。 这一变化影响了历史上参与YC的加拿大公司,近年来数量显著增加,尤其是在疫情期间。虽然许多加拿大创始人已经搬迁到硅谷以寻求资金和发展机会(YC首席执行官Garry Tan指出,留在美国的创业者成功率更高),但新政策将这一期望正式化。 此举引发了争论,一些加拿大科技领袖,如Shopify的Harley Finkelstein,警告不要抱有“非硅谷不成功”的心态,这可能会损害加拿大的科技生态系统。这一变化实际上迫使加拿大初创公司将其法律基地迁出加拿大,才能获得YC的资源和网络。
古埃及的海岸线因其地形单调和隐藏的危险而给航行带来了重大挑战。像狄奥多罗斯·西库鲁斯和荷马这样的历史记载强调,埃及海岸线大部分缺乏安全的港口,法罗斯岛是唯一可靠提及的安全避风港。
法罗斯岛变得传奇,不仅因为它是一个重要的地标,而且因为它充满了神话——是预言者普罗透斯居住的地方。亚历山大大帝原本打算在那里建造他的城市,认识到它的战略优势,但最终在附近建立了亚历山大港。
这座岛屿的声誉在亚历山大灯塔的建造中达到了顶峰,它是古代世界七大奇迹之一。由托勒密王朝建造,后来被装饰着关于建筑师索斯特拉图斯的故事,这座灯塔引导船只航行了几个世纪。尽管经历了地震和最终的毁灭,法罗斯岛仍然是创新和航海安全的象征,影响了后来的建筑,如尖塔,并且今天仍在通过考古发现进行研究。
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## “劣质内容”的兴起与对软件工艺的呼唤 人工智能内容(“劣质内容”)在音频、视频和文本领域的快速传播,凸显了一个令人担忧的趋势:效率优先,而牺牲了真正的质量。这与雅克·埃吕尔的“技术”概念相符,在“技术”中,一切都针对可衡量的结果(如参与度和收入)进行优化,从而侵蚀了工艺、美感和人类意图。 这种“技术”在Spotify等平台中显而易见,这些平台优先考虑算法流行度而非艺术价值,与Bandcamp对精选独立音乐的支持形成对比。人工智能在这种以指标为导向的环境中蓬勃发展,大规模生产“足够好”的内容。然而,这会对重视真正技能的领域(如软件工程)构成威胁。 虽然人工智能可以加速低质量代码的生成——类似于在大科技公司中常见的“管道”,但它无法解决核心问题:熟练工程师和深思熟虑的设计减少。作者倡导复兴软件工艺,并将之与艺术与手工艺运动对工业化的回应相提并论。通过探索被遗忘的方法,并优先考虑人类规模的实验性项目,我们可以重拾质量和创造力,甚至可能使真正的工艺随着主流软件的退化而*更*具价值。
这个仓库提供了伊利亚·苏茨克维尔推荐的30篇深度学习基础论文的NumPy实现——他认为这批论文涵盖了90%的核心深度学习知识。每个实现都优先考虑教育清晰度,避免使用深度学习框架,使用合成数据,并提供广泛的可视化和解释。
这些论文被分为基础概念(RNN、LSTM、剪枝)、架构与机制(Transformers、ResNets、GNN)、高级主题(VAEs、神经图灵机)以及理论与元学习(MDL原理、柯尔莫哥洛夫复杂度)。
主要亮点包括字符级RNN、LSTM、AlexNet、ResNet、Transformers以及像检索增强生成(RAG)这样的最新进展的实现。该项目还深入研究了像柯尔莫哥洛夫复杂度和不可逆性这样的理论概念,并以“咖啡自动机”论文为例。
代码设计用于通过Jupyter笔记本进行交互式学习,并提供适合初学者的学习路径来引导用户了解核心概念。对于任何寻求更深入地理解深度学习基础知识而无需大型框架复杂性的人来说,这是一个宝贵的资源。现在已经完成了全部30篇论文!
我已离开X(前身为Twitter),原因是其环境日益恶化,并且我会忽略或要求以其他方式分享发送给我的任何链接。这不是为了影响X的财务状况而发起的抵制——它的资源过于庞大——而是我个人决定脱离一个积极损害公共讨论的平台。
X的算法优先考虑愤怒和虚假信息,并通过其所有者推广极端观点和干预民主进程(如英国选举)而得到放大。该平台甚至助长了令人不安的滥用行为,包括AI生成的非自愿图像。
仅仅避免参与是不够的;即使*浏览*内容也会使该平台合法化。我选择转向Mastodon和Bluesky等替代平台,希望其他人也能加入我,不是为了“击败”X,而是为了在其他地方培养真正的对话。该平台已经从根本上受到损害,类似于一个有害意识形态不仅被容忍,而且被积极推广的空间,使得有意义的对话变得不可能。我哀悼最初的Twitter的逝去,但认识到当前的迭代已经无法修复。