Java 25 的全新 CPU 时间分析器(1) -- Java 25's new CPU-Time Profiler (1)
Java 25引入了全新的CPU时间分析器,作为OpenJDK 25的一部分,旨在帮助开发者更有效地发现代码性能问题。该分析器相较于现有方法采样器具有显著优势,本周文章将探讨其必要性和提供的信息,下周将深入技术细节。
搜索即生成商品的商店 -- A store that generates products from anything you type in search
Anycrap是一家提供无限产品概念的在线商店,专注于独特和创新的商品。用户可以通过搜索找到来自平行维度的产品,甚至可以为不存在的东西命名,商店会为其创造概念。所有产品均为定制,并即时交付,提供一种以想象力驱动的全新购物体验。
“过劳低薪”人类如何训练谷歌AI显得聪明 -- How 'overworked, underpaid' humans train Google's AI to seem smart
2024年春季,得克萨斯州技术作家Rachael Sawyer加入谷歌担任“写作分析师”,原以为从事内容创作,实际工作却是审核和评估人工智能生成的内容,包括极端暴力与色情材料。她对此感到震惊,因入职时未获警告或签署同意书,且工作描述未提及内容审核。每天需在10分钟内完成数十项任务,导致她陷入焦虑和恐慌,且未获得雇主的心理健康支持。Sawyer是数千名从事类似工作的AI合同工之一。
喵:Emacs 上的另一种模态编辑 -- Meow: Yet another modal editing on Emacs
GitHub上的meow项目是一个为Emacs编辑器设计的模态编辑插件,旨在提供另一种高效的文本编辑方式,称为“猫态编辑”。该项目通过GitHub平台进行管理和分享,用户可以通过该平台获取代码、提交问题或参与讨论。
在QEMU/UTM中安装Windows 98的技巧 -- Tips for installing Windows 98 in QEMU/UTM
文章介绍了如何在QEMU/UTM中安装Windows 98,并提供了相关设置建议。虽然Windows 98在QEMU中运行良好,但安装时需注意PCI设备可能出现的“即插即用BIOS”问题。文章特别针对Apple平台的UTM用户,但也适用于其他基于QEMU的环境,同时这些建议对其他操作系统在UTM/QEMU中的安装也有帮助。
AI编程 -- AI Coding
作者认为当前的人工智能编程工具本质上类似于编译器,输入提示后生成代码,但效果有限。尽管新手和管理者对使用英语作为输入语言感到兴奋,但英语在精确性上存在不足。作者批评了人们追求表面利益而忽视真相的现象,并以自动驾驶公司为例说明市场对虚假真相的追捧。
VaultGemma:最具能力的差分隐私大语言模型 -- VaultGemma: The most capable differentially private LLM
随着AI的深入应用,隐私保护成为关键挑战。差分隐私通过添加噪声防止数据记忆,但应用于大语言模型时会影响训练稳定性和计算成本。谷歌与DeepMind合作研究,建立了计算、隐私和效用之间的权衡模型,并推出了VaultGemma,这是首个从头开始训练、具备差分隐私的10亿参数开源模型,相关权重已在Hugging Face发布。
社交媒体承诺连接,却带来了疲惫 -- Social media promised connection, but it has delivered exhaustion
社交媒体的最后日子正在到来,原本建立在真实性基础上的平台如今被算法优化和人工智能生成的内容淹没。用户界面看似熟悉,但充斥着重复的广告、虚假账号和AI制作的视频,真实的人类内容逐渐被边缘化,互动减少。社交媒体正逐渐失去其原有的魅力,进入一个由点击率和算法主导的新时代。
SkiftOS:使用C/C++为ARM、x86和RISC-V从头构建的业余操作系统 -- SkiftOS: A hobby OS built from scratch using C/C++ for ARM, x86, and RISC-V
skiftOS是一个基于现代C++开发的个人操作系统项目,旨在探索操作系统内部原理并提升系统编程技能。它具备图形化界面、核心应用程序和微内核基础,虽然仍处于早期开发阶段,但已展现出一致的设计风格和响应式UI框架。项目提供了文件管理、文本编辑、媒体播放等基础应用,适合新贡献者学习和参与。
可索引10亿向量于4800万中的向量数据库 -- Vector database that can index 1B vectors in 48M
Vectroid是一款无服务器向量搜索解决方案,旨在以低成本提供高准确性和低延迟。现有向量数据库在速度、准确性和成本之间往往需要做出妥协,而Vectroid通过重新设计底层机制,成功实现了高效、准确且经济的搜索性能,适用于各种场景。