TLDR 2025-02-05
Apple 邀请👋、OpenAI 的品牌重塑🧑🎨、Beej 的 git 指南👨💻
TLDR 中的广告不会中断流程。它们感觉就像时事通讯的一部分,与读者已经信任的故事的基调相匹配。品牌通过成为对话的一部分而成功地接触到技术决策者。读者依靠 TLDR 获取见解,使其成为广告商值得信赖的空间。 了解有关 TLDR 广告的更多信息。
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大型科技公司和初创公司
Apple 推出 Invites,一款用于创建自定义邀请的新应用(阅读 3 分钟)
Apple 的新 Invites 应用程序允许用户创建、共享和回复活动。它还允许用户为共享专辑做出贡献并创建活动配乐。该应用程序需要 iCloud+ 订阅,但任何人都可以回复活动,无论他们是否拥有 Apple 帐户或设备。 Invites 现已在 App Store 上免费提供,适用于运行 iOS 18 或更高版本的所有 iPhone,并且可以通过网络访问。
OpenAI 的 Sora 电影制作工具在好莱坞遇到阻力(阅读 6 分钟)
OpenAI 几个月来一直在与电影行业最大的制片厂进行谈判,但这些谈判尚未达成任何交易。工作室不愿意与人工智能公司开展业务,因为这可能会激怒他们合作的工会。编剧和演员一直在敦促电影公司对科技公司进行监管,确保他们的作品不被非法使用。去年年初,OpenAI 发布了 Sora AI 视频生成器,在一些电影制作人中找到了乐于接受的受众,但与工作室的对话却更加复杂。虽然工作室认识到人工智能已经改变了人们的工作方式,但他们不愿意在没有获得巨额回报的情况下将最有价值的资产交给大型科技公司。
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科学与未来技术
借助生成式 AI,麻省理工学院的化学家可以快速计算 3D 基因组结构(7 分钟阅读)
麻省理工学院的化学家找到了一种利用生成人工智能确定 3D 基因组结构的新方法。该技术可以在几分钟内预测数千个结构。它可用于轻松研究基因组的 3D 组织如何影响单个细胞的基因表达模式和功能。它还可以用来探索 DNA 序列突变如何导致疾病。该模型和所有数据均可在 GitHub 上获取。
在人类大脑中检测到的微塑料浓度远高于其他器官。大部分塑料似乎比之前想象的要小,有些碎片只有病毒大小的两到三倍。被诊断患有痴呆症的人大脑中的塑料含量是其他人的 10 倍,但没有足够的证据可以明确得出因果关系。目前尚不清楚微塑料对人类健康有何影响,但最微小的碎片可以穿过血脑屏障。
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编程、设计和数据科学
Git 是一个版本控制系统,它将源代码的快照保存在目录树中。它允许用户进行更改,然后在功能准备就绪后将这些更改提交到源代码存储库。 Git 保留所有提交的历史记录,因此用户可以在需要时查看以前的提交。本页面包含 Git 指南,涵盖基础知识以及如何使用它。它假设读者具有基本的 POSIX shell 使用技能,并且他们在类 Unix 环境中工作。
这篇文章讨论了一位直接在 Copilot 工作的 GitHub 工程师如何使用大型语言模型。大型语言模型有助于智能自动完成、简短的战术链、编写一次性使用的研究代码、提出问题以了解新主题、最后的错误修复和校对。该技术仍然不太适合撰写 PR、ADR 或其他技术通信。它也不适合大型代码库的研究。
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各种各样的
对于开发工具来说,聊天是一种糟糕的 UI 模式(阅读 3 分钟)
编码迫使人类像机器一样思考。尽管几十年来编程变得更加友好,但我们仍然只是将人类的思想转化为计算机指令。人工智能本应让简单的英语成为一种编程语言,但它不适合构建严肃的软件。当前的工具假装编写软件就像进行对话,但如果不精确了解需求,就无法构建真正的软件。公司需要为真正的软件而不是玩具构建工具。
OpenAI 进行了首次品牌重塑,为 ChatGPT 交互注入了新的活力(阅读 14 分钟)
OpenAI 为其品牌和产品推出了全新的外观。到目前为止,该公司呈现出的字体、标记和颜色杂乱无章,缺乏凝聚力。新的身份更加有机和人性化,同时仍然呈现出权威感、技术先进性和以研究为中心的基础。它通过公司所有产品的界面和演示呈现。本文详细介绍了该设计。
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快速链接
Ambsheets 引入了一个功能,其中单个单元格可以同时保存多个值,从而允许创建考虑多种可能情况的电子表格。
通用汽车削减机器人出租车运营资金后,Cruise 将裁员近 50%(阅读 5 分钟)
裁员范围还包括首席执行官和其他几位高管。
模型扩展增加了用于训练或推理的芯片数量,这通常会减少计算时间,但代价是增加芯片之间的通信。
收到 800 万个请求后,我们让 SolarWinds 供应链攻击看起来很业余(阅读 72 分钟)
本文探讨了废弃基础设施可能产生的潜在影响。
该图放弃了 OpenAI,转而采用内部模型(阅读 3 分钟)
Figure AI 的首席执行官承诺,在公司内部人工智能取得重大突破后,将在未来 30 天内推出人形机器人中前所未见的产品。
语义缓存可以对类似查询进行更快、更具成本效益的响应,改变我们优化依赖大型语言模型的系统的方式。