Selector Forge 是一款由人工智能驱动的浏览器扩展程序（支持 Chrome/Firefox），旨在为网页自动化、测试和抓取生成稳健可靠的 CSS 和 XPath 选择器。 与标准工具不同，它采用迭代循环机制：你在实时页面上选择元素，AI 会提出候选选择器，扩展程序随后立即根据实际 DOM 进行验证。如果选择器无法正确解析，它将被舍弃，从而确保由浏览器——而非 AI——充当“事实来源”。 **主要功能包括：** * **选择模式：** 可选择单个元素，或通过选取两个示例来识别重复列表。 * **验证机制：** 仅向用户呈现经过重新验证且功能完备的选择器。 * **优化调整：** 包含深度查找模式，以调整 DOM 上下文和精确度。 * **开发者友好：** 基于 WXT 和 React 构建，项目包含全面的测试套件（Vitest/Playwright），并支持通过 Ladle 进行组件预览。 虽然目前该项目集成了 Intuned 的后端，但计划提供可自托管的开源替代方案。它旨在与 Intuned CLI 和自动化生态系统集成，是防止端到端测试和自动化项目中出现脆弱选择器问题的强大工具。
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请启用 Cookie。 错误 1005 Ray ID：a0fd2c9289f33fa5 • 2026-06-22 18:04:12 UTC 拒绝访问 发生了什么？ 该网站的所有者 (gizmodo.com) 已禁止您 IP 地址所属的自治系统编号 (ASN) (45102) 访问此网站。 请参阅 https://developers.cloudflare.com/support/troubleshooting/http-status-codes/cloudflare-1xxx-errors/error-1005/ 了解更多详情。 此页面有帮助吗？ 是 否 感谢您的反馈！ Cloudflare Ray ID：a0fd2c9289f33fa5 • 您的 IP： 点击显示 47.245.80.60 • 由 Cloudflare 提供性能与安全服务
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为了确定他的灵缇犬最喜欢的零食，亚当·韦斯皮瑟（Adam Wespiser）使用**布拉德利-特里模型（Bradley-Terry model）**进行了一项对照实验。这是一种基于两两比较建立全球排名的统计方法，其逻辑类似于国际象棋等级分（Elo ratings）和聊天机器人竞技场（Chatbot Arena）。
每晚，韦斯皮瑟都会给比波普（Bebop）提供两种不同的零食，让它选择其中一个。数据揭示了轻微的选择偏好（可能是由于厨房布局造成的），分析中已对此进行了修正。在进行了多次试验并使用自助重采样（bootstrap resampling）确保准确性后，韦斯皮瑟确定了一个清晰的等级序列。
**Pur Luv Chicken** 最终脱颖而出，成为目前的冠军，表现优于 Greenies 和 Pork Chomps 等其他选项。虽然零食 E 是明显的领先者，但另一个表现强劲的竞争者（零食 A）与它的差距非常小，导致最终排名尚未完全定论。因此，韦斯皮瑟计划继续进行实验，重点针对前两名进行一对一测试，以最终确定排名。
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塔塔电子（Tata Electronics）已证实发生了一起“网络安全事件”。此前有报道称，勒索软件组织 World Leaks 在暗网上发布了超过 20 万份内部文件，总计 630GB。据称，被窃取的数据包括属于苹果和特斯拉等主要客户的敏感组件设计、制造规格和商业机密，以及员工护照复印件和内部通信记录。 尽管该组织声称入侵发生在数周前，但塔塔电子坚称其业务运营未受影响，且已立即启动了应对方案。该公司拒绝就有关勒索要求的报道发表评论。苹果公司目前正在调查其专有数据可能泄露的情况，而特斯拉尚未回应置评请求。 对于作为苹果在印度扩张关键制造合作伙伴的塔塔而言，此次事件构成了一项重大安全挑战。随着研究人员确认了机密文件的存在（范围涵盖从电路板检测标准到特斯拉的内部项目代码），此次泄露事件凸显了全球供应链在面对复杂网络攻击时日益脆弱的现状。
塔塔电子目前正面临网络泄露的指控，据称其客户（如苹果和特斯拉）的敏感商业机密可能已经外泄。这一事件引发了对该公司安全实践的批评，特别是关于将关键业务外包给第三方供应商所带来的风险。
在 Hacker News 上，评论者对该公司的公关回应表示怀疑，认为官方声明是在掩盖运营上的无能。一些用户将其与塔塔旗下企业（如捷豹路虎）之前发生的安全事件进行了对比。讨论还衍生出关于暗网研究的道德和技术风险的辩论，凸显了社区对数据处理、供应商问责制以及大型企业集团内部安全失效反复发生问题的广泛关注。
蒸汽机 Steam Machine
18 小时前
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本文认为，提示词注入及更广泛的大型语言模型（LLM）漏洞，其根源在于“角色混淆”。虽然 LLM 使用标签（如 `user`、`assistant`、`tool`）来构建输入结构，但这仅仅是连续文本流上的标记。在内部，模型并不会严格执行这些边界；相反，它们通过写作风格或措辞等“不安全”特征来推断角色。
作者证明，当注入的文本模仿高权限角色（如“推理” `think` 或合法的 `user` 指令）的风格时，无论官方标签如何，模型的内部表征都会发生转变以反映该角色。这就解释了为何静态安全基准测试往往失效：它们测试的是已知的攻击字符串，而人类攻击者可以自适应地改写提示词，从而触发这种底层的角色感知缺陷。
研究人员引入了“角色探测”（role probes）来衡量这种混淆，结果表明模型可能被诱导将恶意数据视为其自身的私密想法（思维链伪造）或权威指令。他们总结道，由于角色是管理 LLM 内部竞争目标的主要机制，因此该缺陷具有系统性。他们呼吁转向“真正的角色感知”，并深入科学地研究角色作为现代人工智能关键认知基础设施的作用。
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这份摘要涉及 *Sokolskyfilm, Inc. v. Lauren Messiah Inc.* 一案，诉讼内容为一名博主在 2009 年的博文中使用了 1962 年的“帕克火车照片”（Parker Train Photo）。尽管该照片在其网站上已存在十余年，摄影师仍于 2025 年提起诉讼。
法院作出支持被告的简易判决，理由是采用了“有利于被告”的合理使用原则。尽管被告使用了照片的 100% 内容，且博文具有商业背景，但法院认为该使用方式具有转化性，因为它伴随着时尚建议；此外，法院还认定该使用未造成市场损害，因为原告的目标市场是艺术品市场。法院同时驳回了根据第 1202 条提出的索赔，认为没有证据表明被告有隐瞒作者身份的意图。
本报告作者强调，在联邦法院对如此低风险、陈旧的博文进行诉讼是荒谬的。此案体现了在线版权法中诉讼时效的“死亡”，即每一次浏览都可能导致时效重置。归根结底，该判决反映了司法界希望处理琐碎、陈旧侵权索赔的愿望，尽管这与认定全文使用照片即构成侵权的其他裁决存在不一致之处。
近期的一项法院裁决驳回了一起针对某博主的版权诉讼。该博主未经许可使用了摄影师的作品，但法官援引“合理使用”原则，认定其使用行为具有转换性、属于文章内容的附带部分，且未对摄影师造成可衡量的市场损害。
这一裁定在 Hacker News 上引发了激烈争论。批评者认为，该裁决造成了“双重标准”，即商业实体的附带使用行为可能威胁到创作者的经济生计。许多人认为，现行的版权制度鼓励针对微小的非商业性侵权行为提起旨在获取法定赔偿的“敲诈式”诉讼；而另一方则认为，版权设立的初衷是保护经济权利，不应被用于压制具有转换性的表达或附带分享。
讨论还涉及了该裁决对人工智能的广泛影响，指出版权法中现有的合理使用先例（如人工智能训练的转换性）目前仍在高等法院审理中。最终，评论者们依然意见分歧：一方认为摄影师应积极捍卫其作品，抵制一切未经授权的使用；另一方则主张版权体系应仅专注于保护商业竞争。