Beeper Mini est un client iMessage tiers pour Android qui permet aux utilisateurs d'Android d'envoyer et de recevoir des messages cryptés de bout en bout directement vers les serveurs d'Apple, sans passer par un serveur Mac.
Les utilisateurs peuvent rejoindre des groupes de discussion iMessage, accéder à toutes les fonctions de discussion et enregistrer leur numéro de téléphone Android sur iMessage à l'aide de Beeper Mini.
Les développeurs prévoient d'ajouter à l'avenir la prise en charge d'autres réseaux de chat tels que SMS/RCS, WhatsApp et Signal, et notent que des clients iMessage tiers ont déjà existé dans le passé avec des applications de chat multi-protocoles telles qu'iChat.
Les discussions portent sur la compatibilité des applications de messagerie avec les différentes plateformes et sur la légalité de la rétro-ingénierie des protocoles d'Apple.
L'interopérabilité entre les plateformes de messagerie et son impact sur le spam et le phishing sont également abordés.
Les limites de l'iMessage d'Apple et le désir de standardisation entre les appareils sont également débattus, mettant en lumière les défis auxquels sont confrontés les développeurs en matière de compatibilité et de sécurité.
Le navigateur Mozilla Firefox pourrait être confronté à une baisse du soutien des sites web du gouvernement américain en raison de sa faible part de marché.
Le système américain de conception de sites web ne prend en charge que les navigateurs utilisés à plus de 2 %, et actuellement, Firefox a une part de 2,2 %.
La montée en puissance de Chrome et de Safari sur les appareils mobiles contribue au déclin de l'utilisation de Firefox.
Si Firefox passe sous le seuil des 2 %, il pourrait ne plus être pris en charge par les sites web gouvernementaux, ce qui pourrait avoir un effet domino sur les entreprises qui cesseraient également de le prendre en charge.
L'auteur s'inquiète de la pertinence future de Firefox si son déclin se poursuit.
Le déclin potentiel de Firefox et son impact sur Mozilla suscitent des inquiétudes.
Les chiffres d'utilisation et la nécessité de soutenir Firefox dans les technologies gouvernementales font l'objet d'un débat.
La discussion porte notamment sur la protection de la vie privée des utilisateurs, le financement public, les normes du web, les chaînes d'agents utilisateurs, ainsi que les performances et la compatibilité de Firefox.
Ce billet de blog propose une explication complète du fonctionnement interne d'iMessage, en mettant l'accent sur deux éléments clés : le service de notification push d'Apple (APN) et les services d'identité (IDS).
Le service de notification push d'Apple (APN) est chargé de faciliter l'envoi et la réception de notifications push dans iMessage.
Les services d'identité (IDS) fonctionnent comme un serveur de clés dans les conversations cryptées, permettant l'échange de clés publiques.
Les résumés couvrent divers sujets liés à iMessage d'Apple : sécurité, préférences des applications de messagerie, durabilité des appareils, normes de cryptage, rétro-ingénierie et interopérabilité.
Parmi les thèmes communs, citons les inquiétudes concernant les failles de sécurité d'iMessage et les comparaisons avec d'autres applications de messagerie telles que Signal.
Les discussions portent également sur la durabilité et la longévité des Mac par rapport aux PC, ainsi que sur l'importance de l'expérimentation et du prototypage dans le développement de logiciels.
L'article explique comment Shazam identifie les chansons à l'aide de son algorithme.
Il traite du processus de création d'une empreinte digitale de l'échantillon audio et de sa mise en correspondance avec les hachages d'une base de données.
L'article mentionne également l'introduction d'une nouvelle application appelée "abracadabra" et met en évidence les défis posés par la reconnaissance des chansons.
La discussion porte sur différents aspects de Shazam, tels que sa technologie, ses limites, la concurrence et l'expérience des utilisateurs.
Les sujets abordés comprennent l'utilisation de hachages pour l'identification des chansons, l'utilisation potentielle de réseaux neuronaux et les défis liés à l'identification d'artistes uniques.
Les utilisateurs discutent également de l'histoire de Shazam, de la technologie de reconnaissance, des autres techniques de prise d'empreintes digitales, de l'impact d'émissions comme "America's Got Talent" sur Shazam et de l'absence d'autres options.
L'intelligence artificielle (IA) révolutionne la surveillance et l'espionnage, en permettant de suivre les activités et de comprendre les conversations à une échelle sans précédent.
Les systèmes alimentés par l'IA peuvent désormais résumer des r éunions et organiser des millions de conversations, ce qui permet un espionnage de masse où toutes les données sont sauvegardées, consultables et compréhensibles en grandes quantités.
L'espionnage de masse peut révéler des détails complexes sur les individus, notamment leurs relations, leurs alliances et leurs conversations, et il est alimenté par des microphones omniprésents tels que Siri et Alexa.
Les gouvernements, les entreprises et les monopoles technologiques se livrent déjà à une surveillance de masse, et l'espionnage de masse aggravera la publicité personnalisée et érodera la vie privée.
La limitation de l'espionnage de masse nécessiterait une réglementation stricte en matière de confidentialité des données, bien que peu de mesures aient été prises jusqu'à présent pour lutter contre la surveillance de masse.
L'article et la discussion portent sur les implications politiques de la surveillance de masse, les conséquences négatives potentielles de l'IA et les préoccupations relatives à la protection de la vie privée et à la collecte de données.
Les sujets abordés comprennent la surveillance gouvernementale, l'impact sociétal de la technologie, les biais dans les systèmes d'IA et l'importance des garanties dans l'utilisation de l'IA et de la surveillance.
La conversation souligne la complexité de ces questions et la nécessité d'une délibération et d'une réglementation réfléchies.
L'auteur examine le concept de réglage fin dans les modèles de langage, en se concentrant sur les brouillons de Magic the Gathering.
Les données de 17lands sont utilisées pour former et évaluer les performances du modèle.
La mise au point sur de nouvelles données s'avère plus avantageuse et plus rentable que l'utilisation de modèles pré-entraînés plus importants, comme le montre le succès de la version préliminaire de l'IA dans Magic the Gathering.
L'article et le fil de commentaires explorent les défis et les utilisations potentielles de l'affinage des modèles de langage dans des jeux tels que Magic : The Gathering draft.
Les principaux sujets abordés sont l'évaluation et la sélection des joueurs, l'amélioration des performances du modèle et la capacité de l'IA à faire des choix efficaces en matière de sélection.
La conversation porte également sur l'utilisation de Mistral comme point de départ pour l'entraînement d'une IA, sur l'efficacité des modèles linguistiques pour prédire les choix de sélection et sur les possibilités d'affiner les modèles linguistiques à des fins diverses.
SQLite a introduit une nouvelle fonctionnalité appelée JSONB, qui est une réécriture des fonctions JSON de SQLite.
JSONB peut être beaucoup plus rapide que les fonctions JSON d'origine, en fonction des modes d'utilisation.
JSONB transforme la représentation binaire interne de JSON en un tableau d'octets contigus, ce qui la rend plus petite et peut réduire la taille de la base de données.
SQLite a introduit un nouveau type de données appelé JSONB, qui permet d'effectuer des opérations efficaces sur des données JSON stockées dans un format binaire.
Le choix entre JSON et JSONB dépend d'exigences et de cas d'utilisation spécifiques. La discussion porte sur l'ordre des clés dans les objets JSON et sur les différences entre JSON et JSONB dans des bases de données telles que Postgres et SQLite.
L'auteur exprime son aversion pour les bases de données basées sur des documents et discute des défis liés à la migration des données, tout en mentionnant les avantages et les inconvénients de l'utilisation de bases de données SQLite intégrées en tant qu'enregistrements.
L'accent est ensuite mis sur l'adoption d'un format JSON binaire dans SQLite et sur l'importance de la portabilité et de la compatibilité ascendante. La stabilité et la lisibilité de JSONB dans SQLite sont saluées, tandis que la viabilité à long terme du projet suscite des inquiétudes.
La discussion aborde brièvement la transition du leadership dans le projet de logiciel SQLite et exprime des préoccupations concernant les vulnérabilités de sécurité dans JSON et l'injection SQL.
La discussion porte sur divers sujets liés à la recherche scientifique, à la reproductibilité, à la valeur des articles, à l'ingénierie rapide, aux systèmes complexes et aux limites des modèles de biologie et d'intelligence artificielle.
Les participants ont des opinions diverses et s'engagent dans des débats sur la validité scientifique, l'utilité et la qualité des sujets et des pratiques de recherche.
Le système de publication universitaire est critiqué et un appel est lancé en faveur d'une plus grande transparence et d'une recherche ouverte, soulignant la complexité et la nature en constante évolution de la recherche scientifique dans le domaine de l'IA et des domaines connexes.
Une étude a examiné les effets des commentaires toxiques sur l'engagement et l'activité des bénévoles sur Wikipédia.
Il a été constaté que les commentaires toxiques réduisaient l'activité et augmentaient la probabilité que les éditeurs quittent le projet.
L'étude estime le nombre de journées d'activité perdues à cause des commentaires toxiques et souligne la nécessité de s'attaquer aux discours toxiques sur les plateformes collaboratives.
Le résumé aborde les préoccupations relatives aux comportements toxiques, à la baisse de l'activité bénévole et à la modération du contenu sur des plateformes telles que Wikipédia et Stack Overflow.
Il met en évidence les problèmes de partialité et de fiabilité des informations sur ces plateformes.
Les solutions potentielles examinées comprennent les processus de résolution des conflits, l'amélioration de la confiance et de la bonne foi, ainsi que le renforcement de la responsabilité et de la transparence.
Le cadre de virtualisation Android (AVF) sera introduit dans les appareils Android 14, offrant de nouvelles possibilités aux développeurs de plateformes.
AVF permet la virtualisation sur Android, ce qui permet d'isoler les charges de travail et les systèmes d'exploitation.
Les développeurs peuvent opter pour une isolation unidirectionnelle, où Android contrôle la machine virtuelle, ou pour une isolation bidirectionnelle, avec une isolation complète entre Android et la machine virtuelle.
Google introduit la technologie des machines virtuelles dans Android afin d'améliorer la sécurité et l'isolation des applications.
La discussion porte sur les utilisations potentielles, les vulnérabilités et les avantages de la virtualisation dans Android.
Il examine également d'autres options de virtualisation et la possibilité d'exécuter des machines virtuelles non Android sur des appareils Android.
La confiance et l'isolement face aux fuites d'informations ou aux comportements malveillants du système d'exploitation sont mis en évidence.
La conversation s'étend à l'utilisation des technologies informatiques de confiance dans l'apprentissage automatique, aux problèmes de confidentialité des données et à l'efficacité des cartes d'identité numériques et de l'attestation à distance.
Les téléphones rootés et les implémentations isolées sont préférables pour les authentifications sensibles.
La nécessité des appels bancaires pour la vérification des transactions est remise en question.
La discussion porte également sur la dépendance à l'égard des smartphones, l'informatique confidentielle dans les machines virtuelles et les efforts de l'UE pour donner aux individus un plus grand contrôle sur leurs appareils.
L'auteur estime que le fait d'avoir le contrôle sur son appareil et le choix du fournisseur peut renforcer l'utilité d'un outil technologique.