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Valve 要求開發者在 Steam 商店頁面上披露核心層級的反作弊機制，增加玩家的透明度。這項要求對用戶來說至關重要，特別是對於使用 Steam Deck/Linux 的玩家，因為核心層級的反作弊可能會阻止遊戲在 Proton 上運行。最近的 Steam 更新也解決了如發行商橫幅垃圾訊息等問題，並增強了對 Linux 遊戲的支援。
Steam 現在要求遊戲在其商店頁面上披露使用核心層級反作弊技術，以解決隱私和系統穩定性問題。
核心層級的反作弊系統可能會干擾不相關的軟體並帶來安全風險，這在玩家中引發了關於系統存取和信任的討論。
遊戲社群在平衡有效的反作弊措施與維護用戶信任和系統完整性方面存在分歧。
「OpenZFS 2.3.0 引入了“快速重複資料刪除”，這是一種對傳統重複資料刪除的增強功能，解決了高記憶體使用量和效能問題。」
儘管有所改進，由於開銷和重複區塊不常見，重複資料刪除不建議用於一般用途的工作負載；OpenZFS 2.2 的區塊複製是一個更簡單的替代方案。
Fast Dedup 透過優化重複資 料刪除表並新增重複資料刪除日誌來提升記憶體使用效率，但最適合用於具有高資料重複性的特定工作負載。
OpenZFS 的重複資料刪除技術雖然有所改進，但由於其對記憶體和處理能力的高需求，對大多數使用者來說仍然不太適合。重複資料刪除主要在特定情境下具有優勢，例如虛擬機器儲存，因為這些情境中數據冗餘現象普遍存在。壓縮或基於檔案的區塊複製等替代方案通常更為高效，使用者應在選擇重複資料刪除之前評估其需求和權衡利弊。
「這篇論文探討了連鎖思維(CoT)提示，通常對大型語言模型有利，但在特定任務中實際上可能降低性能。- 它識別出隱含統計學習和視覺識別等任務，其中類似於CoT的語言思維對人類和模型的表現都有負面影響。- 這項研究將認知心理學與CoT評估聯繫起來，提供了何時應避免使用CoT而選擇零樣本方法的見解，這些方 法不依賴於先前的例子或推理步驟。」
「連鎖思維(CoT)推理可能會對那些受益於潛意識處理的任務產生負面影響，例如隱性統計學習和視覺識別。在人類和人工智慧中，過度思考可能會干擾心理捷徑並減緩過程，這並不總是有利的。這種現象在人工智慧開發和人類活動中都有觀察到，例如運動和創造力，直覺處理通常會帶來更好的結果。」
ChatGPT 搜尋是 OpenAI 推出的一項新功能，將傳統搜尋引擎與大型語言模型(LLM)結合，以提升線上資訊檢索能力。此功能旨在透過優先考量使用者所需內容，來對抗目前搜尋引擎中以 SEO 優化為主的內容。最初僅提供給 ChatGPT Plus 和團隊用戶使用，未來計畫擴大使用範圍，但也存在對潛在廣告和過濾 SEO 垃圾內容的擔憂。
Zed 透過啟用 SSH 遠端專案存取來解決大型程式碼庫中的效能問題，允許使用者介面在本地運行，同時利用雲端硬體來執行語言伺服器和任務。
Zed 的「遠端專案」使用者介面簡化了連線設定，並且該平台支援透過 SSH 進行協作，確保在不同系統間的無縫同步。
「Zed 可在 macOS 和 Linux 上使用，團隊正在積極尋求回饋並招募新成員，這顯示出持續的開發和社群互動。」
Zed 結合了 SSH 遠端操作和 Orbstack，提供了一個快速的 Linux 開發環境在 macOS 上，帶來類似於 Windows Subsystem for Linux (WSL) 和 Visual Studio Code (VSCode) 的精簡體驗。
使用者欣賞 Zed 的速度和原生整合，但有些人想念除錯等功能，並指出文字渲染和某些整合的缺乏等問題。
Zed 的開源特性和協作潛力具有吸引力，儘管對其長期可持續性和盈利模式的擔憂仍然存在，使其成為傳統編輯器的一個有前景但不確定的替代方案。
獨立網站在 Google 搜尋結果中的能見度顯著下降，儘管遵循了指導方針，Shepherd.com 報告顯示其流量在 16 個月內下降了 86%。
「這一趨勢正在影響眾多網站，導致流量大幅下降和財務困難，而其他搜尋引擎如 Bing 和 DuckDuckGo 則對獨立內容給予更高的排名。」
「呼籲 Google 改善其搜尋引擎演算法並加強與網站擁有者的溝通，以保護獨立網路。」
「獨立網路社群對於 Google 的搜尋結果感到沮喪，因為這些結果往往優先顯示聯盟行銷連結聚合器，而非真實內容。」
批評者聲稱，Google 的演算法偏向大型品牌和廣告收入，邊緣化獨立網站。
有人呼籲考慮使用像 Kagi 或 DuckDuckGo 這樣的替代搜尋引擎，並更廣泛地轉向遠離 Google 的主導地位，強調對搜尋品質及其對小型出版商影響的擔憂。
「一項新的實驗性提案指出，偵測引力子(即理論上負責引力的粒子)可能比先前認為的更容易實現。」
該方法利用了重力波理解和量子技術的進步，可能在幾年內實現於小型實驗室環境中的檢測。
雖然該實驗可能無法明確證明重力子的存在，但它在量子重力研究中代表了一個重要的進展，類似於光被證明量子化為光子。
關於探測重力子(gravitons)的辯論集中在重力是否是量子化的，這是物理學中的一個基本問題。
探測重力子將為量子化重力提供證據，但證明其存在是一項重大挑戰，需要先進的技術。
討論中也簡要提到了語言中的文化差異，例如美式英語中「戰爭」的隱喻用法。
「一個 TikTok 影響者資料庫已經開發完成，包含 40 萬名影響者、他們的影片和音頻字幕，允許使用大型語言模型(LLM)進行詳細的推廣產品分析。該資料庫使用戶能夠查詢並識別討論特定產品的影響者，包括競爭對手的產品，並將其分類為超過 3,000 個子類別以進行目標行銷。創建者正在尋求測試者提供反饋和改進建議。」
「一個名為 topyappers.com 的 TikTok 影響者資料庫已經開發完成，該資料庫包含 40 萬名影響者，並分析影片音訊以識別推廣的產品。這個資料庫讓用戶可以搜尋討論特定產品的影響者，並將他們組織成超過 3,000 個子類別。創建者正在尋找測試者以獲得反饋，並計劃將資料庫擴展至其他平台，如 Instagram、YouTube、Twitter 和 LinkedIn。」
參加 Google 活動的與會者對其網站被不公平降級表示擔憂，儘管 Google 否認有任何暗中封鎖的行為。
這篇文章缺乏有關 Google 如何識別網站擁有者的具體細節，導致外界批評其缺乏證據和透明度。
討論強調了對 Google 商業行為的懷疑以及維持公平搜尋排名的挑戰。
生成式 AI 腳本使使用者能夠使用 JavaScript 為大型語言模型(LLMs)創建提示，旨在滿足非程式設計師和網頁開發人員的需求。
有些使用者認為文件過於複雜，可能是因為由大型語言模型維護，並建議簡化以更清楚地說明其目的和功能。
該工具將大型語言模型(LLM)整合到腳本中，使用簡化的 JavaScript 語法，但其必要性受到質疑，因為類似的任務可以用現有工具完成；它不會收集數據，查詢會發送到已配置的提供者。
Modest Proposals，一個激進主義團體，透過創建一個諷刺的假公司 Repaer，使用模仿來批評液化天然氣(LNG)產業對環境和人類的影響。這個模仿網站包含了真實 LNG 公司的標誌，因而面臨來自道達爾能源(TotalEnergies)和挪威國家石油公司(Equinor)的法律威脅，導致其暫時下架。電子前線基金會(EFF)為該網站辯護，稱其 為非商業性的激進主義，最終使該網站轉移到新的主機上，而這些公司在反擊後保持沉默。
諷刺和模仿是受保護的表達形式，即使它們讓公司感到不安，也不構成版權侵權。
電子前哨基金會(EFF)不得不與 Netlify 進行複雜的 DMCA 反通知程序，儘管該問題並非真正的 DMCA 申訴，這說明了此類程序的繁瑣性。
這種情況突顯了關於言論自由、主機提供商的責任，以及在行動主義中使用真實公司名稱和標誌時，可能需要免責聲明以防止混淆的持續辯論。
「DeepSeek-V2.5 是一個新模型，結合了一般和編碼能力，提供增強的 API 和網頁功能，具有 128K 上下文長度的 API。其價格具有競爭力，每百萬個 token 價格為 $0.14-$0.28，在數學、編碼和推理方面表現出色，超越了如 GPT-4 等模型在 AlignBench 和 MT-Bench 等基準測試中的表現。擁有 2360 億個參數，DeepSeek-V2.5 支援開源開發，提供具成本效益的 API 存取，與 OpenAI API 相容，為用戶提供無縫的使用體驗。」
DeepSeek v2.5 是一個開源語言模型，提供了一個比 GPT-4 更具成本效益的替代方案，便宜 95%。
雖然它在某些基準測試中表現良好，但在處理圖像和複雜任務方面不如 GPT-4o，並且推理過程需要大量硬體資源。
儘管其政治中立性，對於資料隱私和潛在的中國政府影響的擔憂仍然存在，並且在某些敏感話題上面臨困難。
機率生成函數(PGFs)將機率序列編碼成單一多項式，有助於理解如抽牌或擲硬幣等機率分佈。
概率生成函數(PGFs)允許通過導數計算期望值和變異數，並且可以通過相乘來找到獨立隨機變數和的分佈。
文章還提到特徵函數，這與概率生成函數(PGFs)相關，涉及複數，並在概率論中有應用，儘管它們需要進階分析才能深入理解。
機率生成函數在機率論中是必不可少的，並且與傅立葉變換密切相關，有助於分析機率分佈。特徵函數作為一種傅立葉變換，簡化了如卷積等運算，使其成為機率論中的強大工具。這些函數的應用超越了機率，包括組合數學和物理學，在這些領域中它們與費曼圖等概念相關聯，增強了對各種科學領域的理解。
Wonder Dynamics，一家屬於Autodesk的公司，推出了Wonder Animation的測試版，這是一款專為動畫電影設計的AI工具。該工具利用Video to 3D Scene技術，將影片序列轉換為3D動畫場景，同時允許藝術家保留創作控制權。Wonder Animation支援與Maya、Blender和Unreal等軟體的整合，旨在讓創作者更容易使用視覺效果(VFX)技術。
Autodesk 的 Wonder Animation 是一款將影片轉換為 3D 動畫的工具，需使用預先綁定的 3D 模型。
使用者讚賞其使用者友好的介面和速度，但指出在相機功能和構圖方面的限制。
雖然它可以自動化像是攝影機追蹤的任務，但在複雜情境中尚未足以取代手動追蹤，這使得它對獨立電影製作人來說有用但尚未完全可靠。
對平均值和 p 值的依賴，特別是 0.05 的閾值，可能會誤導並助長心理學等科學領域的重複性危機。- 像 JASP 這樣的工具提供了傳統統計方法的替代方案，鼓勵在研究中更周全的考量和背景理解。- 機構壓力和研究人員缺乏統計理解可能導致偏見和科學方法的錯誤應用，影響科學進步。