Beeper Mini to zewnętrzny klient iMessage dla Androida, który umożliwia użytkownikom Androida wysyłanie i odbieranie zaszyfrowanych wiadomości end-to-end bezpośrednio do serwerów Apple bez konieczności korzystania z serwera Mac.
Użytkownicy mogą dołączać do czatów grupowych iMessage, uzyskiwać dostęp do wszystkich funkcji czatu i rejestrować swój numer telefonu Android w iMessage za pomocą Beeper Mini.
Deweloperzy planują w przyszłości dodać obsługę innych sieci czatu, takich jak SMS/RCS, WhatsApp i Signal, i zauważają, że klienci iMessage innych firm istnieli już wcześniej w aplikacjach do czatu z wieloma protokołami, takich jak iChat.
Dyskusje dotyczą kompatybilności aplikacji do przesyłania wiadomości z różnymi platformami oraz legalności inżynierii wstecznej protokołów Apple.
Omówiono również interoperacyjność między platformami komunikacyjnymi i jej wpływ na spam i phishing.
Omówiono również ograniczenia iMessage firmy Apple i chęć standaryzacji między urządzeniami, rzucając światło na wyzwania stojące przed programistami w zakresie osiągnięcia kompatybilności i bezpieczeństwa.
Przeglądarka Mozilla Firefox może doświadczyć spadku wsparcia ze strony amerykańskich stron rządowych ze względu na jej niski udział w rynku.
U.S. Web Design System obsługuje tylko przeglądarki z ponad 2% użyciem, a obecnie Firefox ma 2,2% udziału.
Wzrost popularności przeglądarek Chrome i Safari na urządzeniach mobilnych przyczynia się do spadku popularności Firefoksa.
Jeśli Firefox spadnie poniżej progu 2%, może przestać być wspierany przez rządowe strony internetowe, potencjalnie prowadząc do efektu domina, w którym korporacje również zaprzestaną wsparcia.
Autor wyraża obawy co do przyszłego znaczenia Firefoksa, jeśli jego spadek będzie kontynuowany.
Ten wpis na blogu zawiera kompleksowe wyjaśnienie wewnętrznego działania iMessage, ze szczególnym uwzględnieniem dwóch kluczowych komponentów: usługi powiadomień Apple Push (APN) i usług tożsamości (IDS).
Usługa Apple Push Notification Service (APNs) jest odpowiedzialna za ułatwianie wysyłania i odbierania powiadomień push w iMessage.
IDentity Services (IDS) działają jako serwer kluczy w szyfrowanych konwersacjach, umożliwiając wymianę kluczy publicznych.
Streszczenia obejmują różne tematy związane z iMessage firmy Apple: bezpieczeństwo, preferencje aplikacji do przesyłania wiadomości, trwałość urządzeń, standardy szyfrowania, inżynierię wsteczną i interoperacyjność.
Wspólne tematy obejmują obawy dotyczące luk w zabezpieczeniach iMessage i porównania z innymi aplikacjami do przesyłania wiadomości, takimi jak Signal.
Dyskusje obejmują również debaty na temat trwałości i długowieczności komputerów Mac w porównaniu z komputerami PC, a także znaczenia eksperymentowania i prototypowania w tworzeniu oprogramowania.
Dyskusja dotyczy różnych aspektów Shazam, takich jak technologia, ograniczenia, konkurencja i doświadczenia użytkowników.
Tematy obejmują wykorzystanie skrót ów do identyfikacji utworów, potencjalne wykorzystanie sieci neuronowych oraz wyzwania związane z identyfikacją unikalnych artystów.
Użytkownicy omawiają również historię Shazam, technologię rozpoznawania, alternatywne techniki pobierania odcisków palców, wpływ programów takich jak "America's Got Talent" na Shazam oraz brak alternatywnych opcji.
Sztuczna inteligencja (AI) rewolucjonizuje nadzór i szpiegostwo, umożliwiając śledzenie działań i rozumienie rozmów na niespotykaną dotąd skalę.
Systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą teraz podsumowywać spotkania i organizować miliony rozmów, umożliwiając masowe szpiegowanie, w którym wszystkie dane są zapisywane, przeszukiwalne i zrozumiałe w dużych ilościach.
Masowe szpiegowanie może ujawniać skomplikowane szczegóły dotyczące osób, w tym ich relacji, sojuszy i rozmów, i jest napędzane przez wszechobecne mikrofony, takie jak Siri i Alexa.
Rządy, korporacje i monopole technologiczne już angażują się w masową inwigilację, a masowe szpiegowanie pogorszy spersonalizowaną reklamę i osłabi prywatność.
Ograniczenie masowego szpiegowania wymagałoby solidnych przepisów dotyczących prywatności danych, chociaż do tej pory niewiele zrobiono, aby zająć się masową inwigilacją.
Artykuł i dyskusja koncentrują się wokół politycznych implikacji masowej inwigilacji, potencjalnych negatywnych konsekwencji sztucznej inteligencji oraz obaw związanych z prywatnością i gromadzeniem danych.
Poruszane tematy obejmują nadzór rządowy, społeczny wpływ technologii, uprzedzenia w systemach sztucznej inteligencji oraz znaczenie zabezpieczeń w stosowaniu sztucznej inteligencji i nadzoru.
W rozmowie podkreślono złożoność tych kwestii oraz konieczność ich przemyślenia i uregulowania.
Autor analizuje koncepcję dostrajania w modelach językowych, koncentrując się na szkicach Magic the Gathering.
Dane z 17lands są wykorzystywane do szkolenia i oceny wydajności modelu.
Okazuje się, że dostrajanie na nowych danych jest bardziej korzystne i opłacalne w porównaniu do stosowania większych wstępnie wytrenowanych modeli, o czym świadczy udana wydajność projektu AI w Magic the Gathering.
Artykuł i wątek komentarzy analizują wyzwania i potencjalne zastosowania dostrajania modeli językowych w grach takich jak Magic: The Gathering.
Kluczowe tematy obejmują ocenę i wybór zawodników, poprawę wydajności modelu oraz zdolność sztucznej inteligencji do dokonywania skutecznych wyborów w drafcie.
Rozmowa obejmuje również wykorzystanie Mistral jako punktu wyjścia do szkolenia sztucznej inteligencji, skuteczność modeli językowych w przewidywaniu wyborów w drafcie oraz możliwości dostrajania modeli językowych do różnych celów.
SQLite wprowadził nową funkcję o nazwie JSONB, która jest przepisaniem funkcji SQLite JSON.
JSONB może być znacznie szybszy niż oryginalne funkcje JSON, w zależności od wzorców użytkowania.
JSONB zmienia wewnętrzną binarną reprezentację JSON w ciągłą tablicę bajtów, dzięki czemu jest ona mniejsza i potencjalnie zmniejsza rozmiar bazy danych.
SQLite wprowadził nowy typ danych o nazwie JSONB, który pozwala na wydajne operacje na danych JSON przechowywanych w formacie binarnym.
Wybór między JSON i JSONB zależy od konkretnych wymagań i przypadków użycia, a dyskusja obejmuje kolejność kluczy w obiektach JSON oraz różnice między JSON i JSONB w bazach danych, takich jak Postgres i SQLite.
Autor wyraża niechęć do baz danych opartych na dokumentach i omawia wyzwania związane z migracją danych, wspominając jednocześnie o zaletach i wadach korzystania z wbudowanych baz danych SQLite jako rekordów.
Następnie skupiono się na przyjęciu binarnego formatu JSON w SQLite i podkreślono znaczenie przenośności i kompatybilności wstecznej. Pojawiają się pochwały za stabilność i czytelność JSONB w SQLite oraz obawy dotyczące długoterminowej stabilności projektu.
W dyskusji krótko poruszono kwestię zmiany przywództwa w projekcie oprogramowania SQLite i wyrażono obawy dotyczące luk w zabezpieczeniach JSON i wstrzyknięcia SQL.
Dyskusja obejmuje różne tematy związane z badaniami naukowymi, odtwarzalnością, wartością dokumentów, szybką inżynierią, złożonymi systemami oraz ograniczeniami modeli biologii i sztucznej inteligencji.
Uczestnicy mają różne opinie i angażują się w debaty na temat naukowej ważności, przydatności i jakości tematów i praktyk badawczych.
Krytykuje się system publikacji akademickich i apeluje o większą przejrzystość i otwartość badań, podkreślając złożoność i stale zmieniający się charakter badań naukowych w dziedzinie sztucznej inteligencji i dziedzinach pokrewnych.
W badaniu przeanalizowano wpływ toksycznych komentarzy na zaangażowanie i aktywność wolontariuszy na Wikipedii.
Stwierdzono, że toksyczne komentarze zmniejszają aktywność i zwiększają prawdopodobieństwo opuszczenia projektu przez redaktorów.
W badaniu oszacowano liczbę utraconych aktywnych dni spowodowanych toksycznymi komentarzami i podkreślono potrzebę zajęcia się toksycznymi wypowiedziami na platformach współpracy.
Podsumowanie dotyczy obaw związanych z toksycznym zachowaniem, malejącą aktywnością wolontariuszy i moderowaniem treści na platformach takich jak Wikipedia i Stack Overflow.
Podkreśla wyzwania związane z tendencyjnością i wiarygodnością informacji na tych platformach.
Potencjalne omawiane rozwiązania obejmują procesy rozwiązywania konfliktów, poprawę zaufania i dobrej wiary oraz zwiększenie odpowiedzialności i przejrzystości.
Android Virtualization Framework (AVF) zostanie wprowadzony w urządzeniach z systemem Android 14, oferując nowe możliwości dla twórców platform.
AVF umożliwia wirtualizację w systemie Android, pozwalając na izolację obciążeń i systemów operacyjnych.
Deweloperzy mogą zdecydować się na jednokierunkową izolację, w której Android kontroluje maszynę wirtualną, lub dwukierunkową izolację, z pełną izolacją między Androidem a maszyną wirtualną.
Google wprowadza technologię maszyn wirtualnych w Androidzie, aby poprawić bezpieczeństwo i izolację aplikacji.
W dyskusji omówiono potencjalne zastosowania, słabe punkty i korzyści wirtualizacji w systemie Android.
Analizuje również alternatywne opcje wirtualizacji i możliwość uruchamiania maszyn wirtualnych innych niż Android na urządzeniach z Androidem.
Podkreślono zaufanie i izolację w obliczu wycieków informacji lub złośliwego zachowania systemu operacyjnego.
Rozmowa rozciąga się na wykorzystanie zaufanych technologii obliczeniowych w uczeniu maszynowym, obawy dotyczące prywatności danych oraz skuteczność cyfrowych kart identyfikacyjnych i zdalnego poświadczania.
Zrootowane telefony i odizolowane implementacje są preferowane do celów wrażliwego uwierzytelniania.
Kwestionowana jest potrzeba wykonywania połączeń bankowych w celu weryfikacji transakcji.
Dyskusja dotyczy również uzależnienia od smartfonów, poufnego przetwarzania danych w maszynach wirtualnych oraz wysiłków UE na rzecz zapewnienia osobom fizycznym większej kontroli nad ich urządzeniami.
Autor uważa, że posiadanie kontroli nad własnym urządzeniem i wybór dostawcy może zwiększyć użyteczność narzędzia technologicznego.