Dwa lata temu autor odkrył, że jego ruch HTTP był przechwytywany przez nieznany adres IP, śledzony przez DigitalOcean, co wskazywało na zainfekowany modem.
Po wymianie modemu autor znalazł luki w API Cox Business, umożliwiające nieautoryzowany dostęp do poufnych informacji o klientach i ustawień urządzenia.
Po otrzymaniu powiadomienia firma Cox niezwłocznie usunęła istotną lukę w zabezpieczeniach, podkreślając znaczenie solidnych środków bezpieczeństwa dla dostawców usług internetowych i zwracając uwagę na kwestie zaufania między dostawcami usług internetowych a urządzeniami klientów.
Użytkownik Hacker News, xrayarx, opublikował artykuł o hakowaniu milionów modemów, który wcześniej został opublikowany przez innego użytkownika, albinowax_, który nie otrzymał za to karmy.
Moderator dang przeniósł komentarze do postu albinowax_, aby zapewnić odpowiednie uznanie, wywołując dyskusję na temat czasu publikowania postów i potrzeby lepszego systemu dzielenia się karmą.
Incydent ten podkreśla obawy społeczności dotyczące uczciwego uznania i uznania dla oryginalnych treści.
Autor krytykuje rozmowy kwalifikacyjne w stylu Leetcode, argumentując, że nie odzwierciedlają one dokładnie rzeczywistych obowiązków na stanowisku inżyniera oprogramowania.
Pomimo rad doświadczonych inżynierów, że zapamiętywanie łatwych do wyszukania informacji jest zbędne, te wywiady nadal koncentrują się na takich ciekawostkach.
Autor, doświadczony w AWS, Kubernetes i Ruby on Rails, wzywa do bardziej praktycznych ocen i zaprasza do składania ofert pracy, które nie opierają się na takich quizach.
Dyskusja krytykuje rozmowy kwalifikacyjne w stylu LeetCode za to, że są stresujące, ale skutecznie odfiltrowują niewykwalifikowanych kandydatów, choć ich zdolność do oceny prawdziwego talentu technicznego jest dyskutowana.
Alternatywy, takie jak prostsze wyzwania kodowania, programowanie w parach i praktyczne zadania rozwiązywania problemów, są sugerowane w celu lepszej oceny umiejętności i dopasowania kandydatów.
Pojawiają się obawy co do uczciwości i skuteczności standardowych rozmów kwalifikacyjnych, zwłaszcza w wysoko opłacanych firmach technologicznych, a niektórzy opowiadają się za ocenami bardziej związanymi z pracą.
Dyskusja podkreśla integrację mutacji drzewa składniowego w syntezie programu z nowoczesnymi technikami uczenia maszynowego, rysując podobieństwa do algorytmów genetycznych i generowania podpowiedzi.
Najnowsze osiągnięcia, takie jak FFX (Fast Function Extraction) i PGE (Probabilistic Grammar-based Evolution), są zauważane jako szybsze alternatywy dla tradycyjnych metod, odpowiadając na wyzwania, takie jak mutacja poddrzewa i przedwczesna zbieżność.
Rozmowa dotyczy również zaawansowanych narzędzi optymalizacyjnych wykraczających poza obecne możliwości kompilatora, w tym modeli neuronowych, technik dyfuzji i możliwości trenowania modeli dyfuzji w celu generowania wykonywalnych plików binarnych.
Koheesio to framework Pythona, którego celem jest budowanie wydajnych, modułowych potoków danych, usprawniających współpracę i możliwość ponownego wykorzystania.
Integruje się z różnymi bibliotekami przetwarzania danych, obsługuje bezpieczeństwo typów i ustrukturyzowane konfiguracje przy użyciu Pydantic oraz zawiera komponenty takie jak Steps, Context i Logger.
Koheesio obsługuje PySpark do zadań takich jak ETL (Extract, Transform, Load), walidacja danych i przetwarzanie na dużą skalę i może być instalowany za pomocą pip, Hatch lub Poetry.
Firma Nike opracowała oparty na języku Python framework o nazwie Koheesio do tworzenia zaawansowanych potoków danych, rozwiązując wewnętrzne wyzwania związane z inżynierią danych, takie jak poleganie na tymczasowych wykonawcach, zawiły SQL i słaba dokumentacja.
Opinie na temat Koheesio są mieszane; niektórzy uważają go za korzystny dla mniej doświadczonych programistów, podczas gdy inni krytykują go za brak promowania właściwej nauki, z porównaniami do narzędzi takich jak Apache Beam i Luigi.
Pomimo sceptycyzmu, Koheesio jest doceniany przez niektórych za ustrukturyzowane podejście do obsługi błędów i rejestrowania, podkreślając zmienność jakości oprogramowania w dużych organizacjach w oparciu o indywidualnych współpracowników.
Wpis na blogu "Szyfrowanie w spoczynku: Whose Threat Model Is It Anyway?" odnosi się do powszechnych nieporozumień dotyczących szyfrowania danych w spoczynku w aplikacjach internetowych i chmurowych, podkreślając znaczenie właściwej implementacji.
Opowiada się za szyfrowaniem po stronie klienta i podkreśla rolę systemów zarządzania kluczami (KMS) i konstrukcji AEAD, takich jak AES-GCM i XChaCha20-Poly1305, w celu zwiększenia bezpieczeństwa.
Post podkreśla potrzebę konsultowania się przez deweloperów z ekspertami ds. kryptografii, doskonalenia umiejętności modelowania zagrożeń oraz bycia na bieżąco z lukami w zabezpieczeniach i strategiami ich ograniczania.
Dyskusja podkreśla znaczenie zrozumienia modeli zagrożeń w usługach w chmurze, w szczególności zagrożeń wewnętrznych i zagrożeń stwarzanych przez personel dostawcy usług w chmurze.
Podkreśla rolę usług zarządzania kluczami w chmurze (KMS) w bezpiecznym zarządzaniu kluczami szyfrowania i ograniczeniami szyfrowania w spoczynku, które nie chroni przed atakami online lub zagrożeniami wewnętrznymi.
Rozmowa krytykuje "teatr bezpieczeństwa" i podkreśla potrzebę solidnych metod kryptograficznych, bezpiecznego zarządzania kluczami i warstwowej strategii bezpieczeństwa wykraczającej poza samo szyfrowanie.
Nowe zdjęcia księżyca Jowisza Io o wysokiej rozdzielczości, wykonane przez Large Binocular Telescope (LBT) w Arizonie, ujawniają cechy powierzchni o średnicy zaledwie 50 mil, porównywalne ze zdjęciami ze statku kosmicznego.
Instrument SHARK-VIS i optyka adaptacyjna umożliwiły te szczegółowe obserwacje, pokazując główne wydarzenie odnowienia powierzchni wokół wulkanu Pele, podkreślając intensywną aktywność wulkaniczną Io napędzaną ogrzewaniem pływowym.
Opublikowane w Geophysical Research Letters, odkrycia te zwiększają zrozumienie procesów wulkanicznych na Io i innych ciałach Układu Słonecznego, dzięki bezprecedensowej ostrości zapewnianej przez instrument SHARK-VIS, opracowany przez Włoski Narodowy Instytut Astrofizyki.
Porównanie podkreśla, że choć teleskopy naziemne, takie jak Large Binocular Telescope (LBT), są opłacalne i dostarczają spójnych danych, nie mogą się równać z rozdzielczością instrumentów kosmicznych.
Teleskopy naziemne, wzbogacone o optykę adaptacyjną, nadal mogą osiągać imponujące wyniki, ale zaawansowane techniki obrazowania, takie jak optyka adaptacyjna i obrazowanie szczęśliwe, mają kluczowe znaczenie dla łagodzenia zakłóceń atmosferycznych.
Dyskusja obejmuje również wyższą jakość naukowych czujników CMOS w porównaniu z czujnikami kamer konsumenckich i debatuje nad potencjałem i ograniczeniami sztucznej inteligencji w ulepszaniu obrazów astronomicznych, z obawami dotyczącymi naukowej wiarygodności obrazów generowanych przez sztuczną inteligencję.
MuxSystem Das originale MuxCraft System, v10, to kompleksowy pakiet wtyczek dla serwerów Minecraft, oferujący szeroki zakres funkcji usprawniających rozgrywkę i zarządzanie serwerem.
Kluczowe funkcje obejmują zautomatyzowane sklepy, systemy wydobywcze i handlowe, zarządzanie bazą z anty-griefingiem, środki zapobiegające opóźnieniom, wykrywanie botów, gry kasynowe, automatyzację wydarzeń i rozbudowane narzędzia administracyjne.
System obsługuje konfiguracje wieloserwerowe przy użyciu współdzielonej bazy danych MySQL i zapewnia szczegółowe instrukcje konfiguracji dla IntelliJ IDEA, co czyni go solidnym rozwiązaniem dla administratorów serwerów.
MuxCraft, najstarszy i największy niemiecki serwer Minecraft, został zamknięty i udostępnił swoje zasoby w serwisie GitHub, wywołując dyskusje na temat innych długoletnich serwerów Minecraft.
Zasoby o otwartym kodzie źródłowym obejmują mapy, schematy, wtyczki serwerów i nie tylko, dostępne na GitHub i Archive.org.
Użytkownicy wspominają swoje doświadczenia z Minecraftem, dyskutują o wpływie gry na ich życie i karierę, a także krytykują mechanikę pay-to-win i hazardu na serwerach.
Microsoft zablokował popularne obejście, które umożliwiało użytkownikom systemu Windows 11 tworzenie kont lokalnych bez konta Microsoft, co prowadziło do ciągłej pętli wymagającej ważnego konta Microsoft.
Alternatywna metoda wykorzystująca polecenie "OOBE\BYPASSNRO" podczas konfiguracji nadal istnieje, ale może nie być rozwiązaniem długoterminowym.
Posunięcie to jest zgodne z naciskiem Microsoftu na użytkowników, aby przełączyli się na Windows 11 i korzystali z kont Microsoft, budząc obawy o kontrolę i prywatność użytkowników.
Wymóg Microsoftu dotyczący kont Microsoft podczas konfiguracji systemu Windows 11 sfrustrował użytkowników, którzy preferują konta lokalne w celu zapewnienia prywatności i kontroli.
Ta frustracja skłoniła niektórych użytkowników do rozważenia alternatywnych systemów operacyjnych, takich jak Linux lub macOS, pomimo ich własnych wyzwań związanych z kompatybilnością sprzętową, grami i łatwością obsługi.
Dyskusje podkreślają kompromisy między łatwością użytkowania systemu Windows a korzyściami płynącymi z personalizacji i prywatności Linuksa, a także krytykują strategie Microsoftu nastawione na zysk i obowiązkowe konta online.
Sam Altman, były szef YCombinator, stoi w obliczu kontroli potencjalnego konfliktu interesów z powodu inwestycji w firmy korzystające z sukcesu OpenAI.
Pomimo skromnej pensji i braku bezpośredniej własności w OpenAI, Altman zyskał znaczny majątek dzięki inwestycjom w startupy takie jak Helion i Reddit, które są powiązane z OpenAI.
Pojawiły się obawy o przejrzystość i konflikty etyczne, zwłaszcza po usunięciu i przywróceniu Altmana przez zarząd OpenAI, kwestionując jego zaangażowanie w przedkładanie bezpiecznego rozwoju sztucznej inteligencji nad osobiste korzyści.
Dyskusja koncentruje się na Samie Altmanie, CEO OpenAI, i postrzeganych niespójnościach między jego publicznym wizerunkiem a praktykami biznesowymi.
Krytycy twierdzą, że zaangażowanie Altmana w powiązane startupy i znaczny majątek osobisty zaprzeczają jego twierdzeniom o unikaniu wpływu finansowego na rozwój sztucznej inteligencji, powodując potencjalne konflikty interesów.
Debata porusza szersze kwestie etyczne w branży technologicznej, takie jak przejrzystość, konflikty interesów i etyczne implikacje rozwoju sztucznej inteligencji, podkreślając złożoność oceny wpływowych liderów technologicznych.
Alessandro Coppo i współpracownicy proponują, że czas może być iluzją stworzoną przez splątanie kwantowe, podważając tradycyjny pogląd na czas jako fundamentalny aspekt rzeczywistości fizycznej.
Teoria sugeruje, że czas wydaje się płynąć, ponieważ obiekty są splątane z zegarami, przez co wszechświat wydaje się statyczny dla zewnętrznego obserwatora.
Teoria ta, opublikowana w Physical Review A, wymaga dalszych badań i testów w celu potwierdzenia jej twierdzeń.
W niedawno opublikowanym artykule powrócono do mechanizmu Page'a-Wootersa, sugerując, że czas jest iluzją stworzoną przez splątanie kwantowe, starając się połączyć tę koncepcję z klasycznym rozumieniem i omawiając metafizyczne implikacje, takie jak wolna wola i natura wszechświata.
Studium bada różne perspektywy dotyczące tego, czy czas jest fundamentalny czy emergentny, odwołując się do znanych prac i omawiając entropię, przyczynowość i filozoficzną ideę "wiecznego nawrotu".
Artykuł wprowadza model do zrozumienia czasu w mechanice kwantowej, pokazując, jak czas kwantowy przechodzi w czas klasyczny, gdy system zegarowy staje się makroskopowy, z implikacjami dla kwantowej grawitacji.
Firma AMD ogłosiła procesory EPYC "Turin" oparte na architekturze Zen 5 z maksymalnie 192 rdzeniami, których premiera zaplanowana jest na drugą połowę 2024 r., a także zaprezentowała procesor graficzny Radeon Pro W7900 do wnioskowania o sztucznej inteligencji.
TSMC rozwija swoje układy SoIC 3D, dążąc do uzyskania 3 μm skoku do 2027 r., z masową produkcją 2 nm na 2025 r., a także planuje zwiększyć moce produkcyjne CoWoS o 60% rocznie do 2026 r.
MSI zaprezentowało płytę główną Z790 Project Zero Plus z obsługą pamięci CAMM2, a Lenovo zaprezentowało nowe notebooki z procesorami Qualcomm Snapdragon X Elite.
Nowa architektura Lunar Lake firmy Intel wprowadza przejście od "morza klocków" do "morza komórek" w projektowaniu rdzeni P, mając na celu zwiększenie wydajności i zabezpieczenie sprzętu w celu zapewnienia demokratycznej odporności.
Procesory Lunar Lake będą wykorzystywać proces 3 nm TSMC w celu wcześniejszego uruchomienia, podczas gdy low-endowe procesory Arrow Lake będą wykorzystywać proces 20A Intela, odzwierciedlając zależność Intela od TSMC z powodu wcześniejszych problemów produkcyjnych.
Dyskusja podkreśla kompromisy w projektowaniu chipów, w tym wpływ pamięci w pakiecie na możliwość aktualizacji, debatę na temat HyperThreading oraz znaczenie ekranowania i węzłów procesowych dla wydajności procesora.
Artykuł podkreśla trudności w utrzymaniu procesu "zaślepienia" w badaniach klinicznych nad psychodelikami, takimi jak MDMA, który jest niezbędny do uniknięcia stronniczości w randomizowanych badaniach kontrolowanych (RCT).
Ze względu na zauważalne efekty psychodelików, zaślepienie jest prawie niemożliwe, co budzi obawy co do wiarygodności pozytywnych wyników badań i sugeruje, że badania RCT mogą nie być odpowiednie dla tych badań.
Zbliżająca się decyzja FDA w sprawie terapii wspomaganej MDMA w leczeniu PTSD może stanowić precedens dla przyszłych terapii psychodelicznych, pomimo obaw dotyczących projektu badania i wpływu oczekiwań uczestników na wyniki.
Psychodeliki, wcześniej zakazane, są obecnie badane pod kątem ich potencjału w leczeniu osobistych traum i dostarczaniu wglądu w funkcjonowanie mózgu i zdrowie psychiczne, co stanowi wyzwanie dla tradycyjnego polegania na randomizowanych badaniach kontrolowanych (RCT).
Tekst bada wpływ DMT na mózg, jego interakcję z receptorami serotoninowymi i żywe zniekształcenia wizualne, które wywołuje, debatując nad tym, czy te doświadczenia są generowane przez mózg, czy też wiążą się z bytami zewnętrznymi.
Dyskusja krytykuje nadmierny nacisk na badania RCT dotyczące chorób psychicznych, podkreśla korzyści terapeutyczne i ryzyko związane z psychodelikami oraz podkreśla potrzebę dowodów naukowych i podejścia uwzględniającego kontekst.
Arvind Narayanan i Sayash Kapoor argumentują, że sztuczna inteligencja powinna być wykorzystywana w badaniach naukowych jako narzędzie, a nie nieomylna wyrocznia, krytykując szum informacyjny, który prowadzi do błędnych badań.
Podkreślają takie kwestie jak "wycieki" w uczeniu maszynowym, słaba odtwarzalność oraz brak udostępniania danych i kodu, zaostrzone przez kulturę publikowania lub ginięcia i nadmierny optymizm.
Autorzy wzywają do lepszych praktyk badawczych, udostępniania danych i zmiany kulturowej w kierunku starannej i powtarzalnej nauki, sugerując przesunięcie niektórych funduszy na sztuczną inteligencję w celu poprawy szkoleń i kontroli jakości.
Dyskusja krytykuje nadmierne poleganie na sztucznej inteligencji w dziedzinach naukowych, podkreślając zagrożenia, takie jak wyciek danych i tendencja do ufania sztucznej inteligencji zamiast opiniom ekspertów.
Wzywa do zrównoważonego podejścia, które ceni wiedzę ekspercką i krytyczne myślenie, podkreślając potrzebę prawdziwej wiedzy specjalistycznej w zakresie bezpieczeństwa sztucznej inteligencji.
Podnoszone są obawy dotyczące ograniczeń sztucznej inteligencji w generowaniu wiarygodnych treści i jej potencjalnego niewłaściwego wykorzystania, opowiadając się za ludzkim nadzorem i odpowiednim szkoleniem w celu złagodzenia błędów.