Beeper Mini es un cliente iMessage de terceros para Android que permite a los usuarios de Android enviar y recibir mensajes cifrados de extremo a extremo directamente a los servidores de Apple sin necesidad de un servidor Mac de retransmisión.
Los usuarios pueden unirse a chats de grupo de iMessage, acceder a todas las funciones de chat y registrar su número de teléfono Android en iMessage mediante Beeper Mini.
Los desarrolladores planean añadir soporte para otras redes de chat como SMS/RCS, WhatsApp y Signal en el futuro, y señalan que ya han existido clientes de iMessage de terceros con aplicaciones de chat multiprotocolo como iChat.
Los debates giran en torno a la compatibilidad de las aplicaciones de mensajería con distintas plataformas y la legalidad de la ingeniería inversa de los protocolos de Apple.
También se analiza la interoperabilidad entre plataformas de mensajería y su impacto en el spam y el phishing.
También se debaten las limitaciones del iMessage de Apple y el deseo de estandarización entre dispositivos, arrojando luz sobre los retos a los que se enfrentan los desarrolladores para lograr compatibilidad y seguridad.
El navegador Mozilla Firefox podría enfrentarse a una disminución del apoyo de los sitios web del gobierno de EE.UU. debido a su baja cuota de mercado.
El Sistema de Diseño Web de EE.UU. sólo admite navegadores con más de un 2% de uso, y actualmente Firefox tiene una cuota del 2,2%.
El auge de Chrome y Safari en los dispositivos móviles está contribuyendo al descenso del uso de Firefox.
Si Firefox cae por debajo del umbral del 2%, es posible que deje de ser compatible con los sitios web gubernamentales, lo que podría provocar un efecto dominó con la interrupción de su compatibilidad también por parte de las empresas.
El autor expresa su preocupación por la relevancia futura de Firefox si continúa su declive.
Preocupa el posible declive de Firefox y su impacto en Mozilla.
Las cifras de uso y la necesidad de apoyar Firefox en la tecnología gubernamental son temas de debate.
El debate incluye consideraciones sobre la privacidad de los usuarios, la financiación gubernamental, los estándares web, las cadenas de agentes de usuario y el rendimiento y compatibilidad de Firefox.
Esta entrada de blog ofrece una explicación exhaustiva del funcionamiento interno de iMessage, con especial atención a dos componentes clave: el Servicio de Notificaciones Push de Apple (APN) y los Servicios de Identidad (IDS).
El Servicio de Notificaciones Push de Apple (APNs) es el responsable de facilitar el envío y recepción de notificaciones push en iMessage.
Los Servicios de Identidad (IDS) funcionan como servidor de claves en las conversaciones cifradas, permitiendo el intercambio de claves públicas.
Los resúmenes tratan diversos temas relacionados con iMessage de Apple: seguridad, preferencias de las aplicaciones de mensajería, durabilidad de los dispositivos, normas de cifrado, ingeniería inversa e interoperabilidad.
Los temas comunes incluyen preocupaciones sobre las vulnerabilidades de seguridad de iMessage y comparaciones con otras aplicaciones de mensajería como Signal.
También se debate sobre la durabilidad y longevidad de los Mac en comparación con los PC, así como sobre la importancia de la experimentación y la creación de prototipos en el desarrollo de software.
El debate explora diferentes aspectos de Shazam, como su tecnología, sus limitaciones, la competencia y las experiencias de los usuarios.
Los temas incluyen el uso de hashes para la identificación de canciones, el uso potencial de redes neuronales y los retos de la identificación de artistas únicos.
Los usuarios también debaten sobre la historia de Shazam, la tecnología de reconocimiento, técnicas alternativas de toma de huellas dactilares, el impacto de programas como "America's Got Talent" en Shazam y la falta de opciones alternativas.
La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la vigilancia y el espionaje, permitiendo el seguimiento de actividades y la comprensión de conversaciones a una escala sin precedentes.
Los sistemas impulsados por IA pueden ahora resumir reuniones y organizar millones de conversaciones, lo que permite un espionaje masivo en el que todos los datos se guardan, se pueden buscar y son comprensibles en grandes cantidades.
El espionaje masivo puede revelar detalles intrincados sobre las personas, incluidas sus relaciones, alianzas y conversaciones, y está alimentado por micrófonos omnipresentes como Siri y Alexa.
Los gobiernos, las empresas y los monopolios tecnológicos ya se dedican a la vigilancia masiva, y el espionaje masivo empeorará la publicidad personalizada y erosionará la privacidad.
Limitar el espionaje masivo exigiría una sólida normativa sobre privacidad de datos, aunque hasta ahora se ha hecho poco para abordar la vigilancia masiva.
El artículo y el debate giran en torno a las implicaciones políticas de la vigilancia masiva, las posibles consecuencias negativas de la IA y la preocupación por la privacidad y la recopilación de datos.
Entre los temas tratados figuran la vigilancia gubernamental, el impacto social de la tecnología, los sesgos en los sistemas de IA y la importancia de las salvaguardias en el uso de la IA y la vigilancia.
La conversación subraya la complejidad de estas cuestiones y la necesidad de una deliberación y regulación meditadas.
El autor examina el concepto de ajuste fino en los modelos lingüísticos, centrándose en los borradores de Magic the Gathering.
Los datos de 17lands se utilizan para entrenar y evaluar el rendimiento del modelo.
El perfeccionamiento con datos nuevos resulta más ventajoso y rentable que el empleo de modelos más grandes preentrenados, como demuestra el éxito de la IA de borrador en Magic the Gathering.
El artículo y el hilo de comentarios exploran los retos y usos potenciales de afinar los modelos lingüísticos en juegos como el borrador de Magic: The Gathering.
Los temas clave incluyen la evaluación y selección de jugadores, la mejora del rendimiento del modelo y la capacidad de la IA para realizar elecciones eficaces en el draft.
La conversación también aborda el uso de Mistral como punto de partida para entrenar una IA, la eficacia de los modelos lingüísticos para predecir las elecciones del draft y las posibilidades de afinar los modelos lingüísticos para diversos fines.
SQLite ha introducido una nueva característica llamada JSONB, que es una reescritura de las funciones JSON de SQLite.
JSONB puede ser significativamente más rápido que las funciones JSON originales, dependiendo de los patrones de uso.
JSONB cambia la representación binaria interna de JSON a una matriz de bytes contigua, lo que la hace más pequeña y reduce potencialmente el tamaño de la base de datos.
SQLite ha introducido un nuevo tipo de datos denominado JSONB, que permite realizar operaciones eficientes con datos JSON almacenados en formato binario.
La elección entre JSON y JSONB depende de los requisitos específicos y los casos de uso, y el debate abarca el orden de las claves en los objetos JSON y las diferencias entre JSON y JSONB en bases de datos como Postgres y SQLite.
El autor expresa su aversión por las bases de datos basadas en documentos y analiza los retos que plantea la migración de datos, al tiempo que menciona las ventajas e inconvenientes de utilizar bases de datos SQLite incrustadas como registros.
A continuación, la atención se centra en la adopción de un formato binario JSON en SQLite y se hace hincapié en la importancia de la portabilidad y la compatibilidad con versiones anteriores. Se alaba la estabilidad y legibilidad de JSONB en SQLite y se expresa preocupación por la sostenibilidad del proyecto a largo plazo.
El debate aborda brevemente la transición de liderazgo en el proyecto de software SQLite y expresa su preocupación por las vulnerabilidades de seguridad en JSON y la inyección SQL.
El debate abarca diversos temas relacionados con la investigación científica, la reproducibilidad, el valor de los artículos, la ingeniería rápida, los sistemas complejos y las limitaciones de los modelos biológicos y de IA.
Los participantes tienen opiniones diversas y entablan debates sobre la validez científica, la utilidad y la calidad de los temas y prácticas de investigación.
Se critica el sistema de publicaciones académicas y se aboga por una mayor transparencia y una investigación abierta, subrayando la complejidad y la naturaleza siempre cambiante de la investigación científica en IA y campos afines.
Un estudio examinó los efectos de los comentarios tóxicos en el compromiso y la actividad de los voluntarios en Wikipedia.
Los comentarios tóxicos disminuyen la actividad y aumentan la probabilidad de que los editores abandonen el proyecto.
El estudio calcula el número de días activos perdidos a causa de comentarios tóxicos y subraya la necesidad de abordar el discurso tóxico en las plataformas colaborativas.
El resumen aborda las preocupaciones en torno al comportamiento tóxico, la disminución de la actividad voluntaria y la moderación de contenidos en plataformas como Wikipedia y Stack Overflow.
Destaca los retos que plantean la parcialidad y la fiabilidad de la información en estas plataformas.
Entre las posibles soluciones debatidas figuran los procesos de resolución de conflictos, la mejora de la confianza y la buena fe, y el aumento de la responsabilidad y la transparencia.
El marco de virtualización de Android (AVF) se introducirá en los dispositivos Android 14, ofreciendo nuevas capacidades a los desarrolladores de la plataforma.
AVF habilita la virtualización en Android, lo que permite aislar las cargas de trabajo y los sistemas operativos.
Los desarrolladores pueden optar por un aislamiento unidireccional, en el que Android controla la máquina virtual, o bidireccional, con aislamiento completo entre Android y la máquina virtual.
Google introduce la tecnología de máquina virtual en Android para mejorar la seguridad y el aislamiento de las aplicaciones.
El debate explora los posibles usos, vulnerabilidades y ventajas de la virtualización en Android.
También examina opciones de virtualización alternativas y la posibilidad de ejecutar máquinas virtuales no Android en dispositivos Android.
Destacan la confianza y el aislamiento frente a fugas de información o comportamientos malintencionados del sistema operativo.
La conversación se extiende al uso de tecnologías informáticas de confianza en el aprendizaje automático, la preocupación por la privacidad de los datos y la eficacia de los documentos de identidad digitales y la certificación a distancia.
Se prefieren los teléfonos arraigados y las implementaciones aisladas para fines de autenticación sensibles.
Se cuestiona la necesidad de llamadas bancarias para verificar las transacciones.
El debate también aborda la dependencia de los teléfonos inteligentes, la informática confidencial en máquinas virtuales y los esfuerzos de la UE por dar a los particulares más control sobre sus dispositivos.
El autor cree que tener control sobre el propio dispositivo y la elección del proveedor puede aumentar la utilidad de una herramienta tecnológica.