2025-03-19 | 亚马逊计划裁员 14,000 名管理层，节省 35 亿美元
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大家好 欢迎收听黑客新闻中文日报在今天的节目中 我们将带您了解一些令人兴奋的科技前沿首先 我们将探索 GIMP 3.0 的最新发布这是一个备受期待的更新 它带来了非破坏性编辑等强大功能紧接着 我们来看看一篇关于从美国云服务迁移的真实经历这不仅是一个技术迁移的故事 更是数据安全和政策影响的深刻讨论

最后我们将讨论 TAR 项目,这是一个通过激光束提供高速网络连接的革新尝试,它如何可能改变我们连接互联网的方式。让我们一起探索这些令人振奋的科技新闻。GIMP 3.0 终于发布了,为大家带来了多项长期以来深受期待的更新和功能,经过 7 年的辛勤开发,这个版本使得 GIMP 不仅功能更加强大,而且使用起来更加方便快捷。

这个版本的亮点包括非破坏性编辑,这意味着你现在可以随时调整之前应用过的滤镜效果,而不会影响原始图像。还有更多的文件兼容性,自动扩展图层的绘制工具更易于操作的高质量文本编辑功能,改进的颜色管理,以及更新的图形工具包 GTK3,让 GIMP 在现代桌面环境中的使用更加流畅。

评论区的朋友们表达了他们对这个版本中一些功能的看法,比如非破坏性编辑被认为是 GIMP 的一个重大进步,但也有声音指出,尽管有所改进,GIMP 的用户体验仍有提升空间,特别是对于新用户来说,找到所需的功能可能有些困难。还有用户喜欢新版本中的文本编辑功能,认为这让 GIMP 在处理专业水平文本时更具竞争力。

总的来说,虽然有不同的意见,大家普遍对 GIMP 3.0 的发布表示欢迎,并期待未来 GIMP 的进一步发展和改进。Martin House 近期在他的博客上分享了自己从美国云服务迁移的经历,这篇文章迅速在 HackerNoods 上引起了广泛的关注。

他详细讲述了为何选择离开美国的云服务,主要是由于欧盟和美国之间在数据共享协议上的合法性问题,以及美国政策对数字基础设施的潜在风险。Martin 将自己依赖的服务列了一个清单,包括 Microsoft Office 365,BigWarden,GitHub,Google 搜索等,并一一找到了替代方案。他特别提到了对 Proton 产品的高度评价,强调了其作为 Microsoft Office 365 替代品的可行性和效用。

此外,他提出了迁移过程中遇到的挑战,尤其是 GitHub 和 NPM 的替代问题,但也说明了解决方案。

评论区的网友们对他的迁移经历提出了不同的看法有的人关注于 Proton 的推荐指出不支持开放电子邮件协议可能导致的问题也有人分享自己运行服务器的经历和对数据隐私的担忧总的来说评论者们普遍认为虽然这个过程听起来有些复杂但也反映出迁移是可行的同时也暴露了当前对于替代美国云服务而言依然存在很多挑战和机会

借由解析和修改 Protobuf 格式,成功屏蔽了 Apple TV 上 YouTube 的广告。通过在 Apple TV 与互联网之间设置一个中间人代理 MITM Proxy,我们能够解密 HTTPS 流量。接着读取 Google 用于填充 YouTube 广告的 Protocol Buffer 数据。原本解码 Protobuf 是非常耗费 CPU 的过程,但找到了 Protobuf 格式的一个瑕疵,允许我们通过改变一个字节来消灭广告。

这意味着,即使在没有原始 Proto 文件的情况下,我们也能在不耗费巨大计算资源的情况下,以 ON,时间复杂度扫描并修改巨大的 Protobuf 数据,进而阻断广告。评论区里,有网友表示对这种方法的高效和创造性表示赞赏,虽然也有人关心这可能对内容创作者造成的影响。

还有技术爱好者对这种借助于 protobuf 格式漏洞以达到阻断广告的深入讨论展示出了社区对于新技术运用的热情和批判性思维在最近发布的一篇名为《深度学习并不神秘,也没有那么与众不同》的论文中作者 Andrew Gordon Wilson 对深度学习的普遍看法进行了挑战

他指出深度神经网络的特殊泛化行为,如良性过拟合、双重下降和过参数化的成功并非是神经网络独有或难以理解的事实上,这些现象可以通过长期以来的泛化框架,如 Park-Base 和可属假设界线进行直观理解和严谨描述 Wilson 呈现了软硅钠偏好作为一个关键的统一原则,以解释这些现象

这篇论文还强调了深度学习在其他方面的独特性,如表示学习能力、模式、连接现象和其相对普遍性。关于这篇论文的讨论中,多数评论者分享了他们对机器学习的理解和入门资源,比如 Stanford 的《计算机科学家的概率论》、课程和 Josh Starmer 的《The StatQuest Illustrated Guide to Machine Learning》书籍,他们认为这些资源对初学者来说十分有用。

此外 一些评论也提出了对于深度学习泛化能力的进一步思考例如算法稳定性的概念 为深度学习提供了更加令人信服的解释在最近的一篇博客上 DSHR 讨论了数字数据存储的一个重要话题 即档案存储文章从硬盘 SSD 的易损性和数据自然退化的问题着手探讨了如何在面对数据持续时间需求时保存它们的重要性

此外 探讨了经济因素对存储策略的影响 尤其是在个人和企业规模上评论区里的网友分享了各自对长期数据保存的经验和策略如使用 3-2-1 备份策略 集数据三份拷贝 使用两种不同媒体存储 确保至少有一份是异地备份另外一名用户强调了在使用云存储服务时 开启对象锁定功能的重要性这虽然不如离线存储来得安全 但比读写介质安全得多

从这些讨论中不难看出,尽管技术发展日新月异,对于数据的保存仍然是个复杂而成本相对昂贵的问题,这也反映出当前技术与理想之间的差距。Cloudflare 的里斯本办公室引入了波动币这一新的商源,以此增强互联网的安全。

这项名为波浪运动的项目在公司欧洲总部里斯本办公室展开安装了 50 台持续运动的波动机这些波动机与就金山的熔岩灯奥斯汀的悬挂彩虹和伦敦的双重混沌摆一起为 Califlair 贡献了宝贵的商值这种商值对于维护网络数据的安全至关重要因为在现实世界中混沌运动是真正的随机性

评论区的网友们展开了热烈讨论,有的认为这个项目是一种有趣的公关噱头,科技界需要更多这样的创意,同时也有对比过去案例,比如 SGI 公司使用熔岩灯产商的 Lavarand。

不过,也有观点认为这可能仅仅是一种营销手段,其实用途并不大,甚至质疑其产生的随机性的真实性,认为环境变量可能对其产生影响。不管怎样,这个项目肯定为 Cloudflare 增加了一份吸引力,也让人们对于互联网背后的技术有了更加直观的理解。

亚马逊计划在 2025 年初裁掉 14000 个管理职位以节省每年高达 35 亿美元的费用这一措施将使亚马逊全球管理工作人员的数量减少 13%从 105770 减少到 91966 这是继之前在亚马逊的通讯和可持续发展部门裁员后公司为了简化运营和重组团队而采取的进一步行动

亚马逊 CEO 安迪假期强调通过减少管理层级公司能够简化运营做出更快的决策避免因繁琐的官僚流程而拖延摩根斯丹利的评估预计这一计划将在明年初前减少约 13834 个管理角色为公司节省 21 亿到 36 亿美元的成本据报道作为这一计划的一部分亚马逊还推出了官僚主义投诉热线鼓励员工举报影响工作效率的低效程序

在这次裁员浪潮中 评论区的网友们表达了各种观点 有的人对管理层的斩减表示理解 认为这有助于公司节省不必要的支出 提高效率也有人担忧缺乏足够的管理支持可能会对员工的职业发展和薪资增长产生负面影响还有人对这种大规模的管理岗位裁减感到惊讶 好奇亚马逊是如何发现自己多雇佣了这么多管理人员的

在最新的一篇关注高跟鞋对游戏角色影响的文章中我们得以一窥其背后的复杂性文章探讨了如何在游戏开发中处理不同类型的鞋子尤其是高跟鞋给角色模型带来的挑战比如影响角色的身高进而可能需要对角色的一些动作或交互方式进行专门调整例如在一款游戏中仅仅因为角色换上了高跟鞋开发者可能需要重新设计角色与环境的互动确保动作看起来自然不违和

文章中还提及了一些游戏通过调整腿部长度或改变角色站姿来弥补高跟鞋带来的影响这种处理方式虽然创造性但也揭示了游戏开发中的一大挑战评论区的网友们对此问题表达了极大兴趣有的赞扬文章深入浅出地讲解了这一细节问题而另一些人则通过分享其他游戏中类似问题的处理方式进一步丰富了讨论

整体来看,这篇文章不仅揭示了游戏设计中一个容易被忽视的问题,也激发了关于游戏设计细节讨论的热情。Alphabet 旗下的 Tar 项目正式独立出来,致力于使用激光数为全球提供高速、经济且大量的连接服务。Tar 团队从月球工厂毕业成为一家独立公司后,便开始部署和扩展其创新的无线光通信技术,这项技术通过光线传输,提供长距离的高速、大容量连接。

这一技术启发自于通过两个平流层气球建立连接的尝试,并一直致力于将技术从实验室带到实际应用中,快速与合作伙伴共同测试学习。TAR 通过将数百个连接部署在超过 10 个国家,与浪潮、微星和其他公司商业配合,并探索新的无线光通信部署方案,迈出了连接全球为联网人口的重要一步。

评论区有网友担心这项技术会被军事利用,也有人对其实用性和成本提出了问题,但总体上,人们还是对于 Tara 通过光束连接世界提供快速互联网接入的潜力表示兴奋。在新泽西 Ruggers 大学的一位本科生 Andrew Karpivin 偶然读到一篇论文,引发了他对计算机科学中一个被广泛使用工具级哈希表的重新思考。

通过他的研究,Kirpivan 发明了一种新型哈希表,这种哈希表的搜索速度超出了以往的预期,用更少的时间和步骤就能找到特定元素。这一发现不仅颠覆了长达 40 年的普遍看法,还直接推翻了一项被广泛接受的猜想。这项成果来之不易,Kirpivan 的指导教授最初对他的设计时怀疑态度,但经过进一步验证,他们发现这种新型哈希表确实比传统认知中的要快。

在评论区,网友们普遍表示对这位本科生达破常规的创新精神感到敬佩有人指出,在现代物理等领域,深厚的理论学习往往限制了创新思维的发展 Kripiven 的例子恰恰显示了一位新手对既定理论的挑战是如何开启新知的大门同时也有人好奇这种新型哈希表在实际应用中的性能如何尤其是在数据结构和算法优化上的潜在影响

总的来说,社区对这一发现给予了高度评价,并期待其在计算机科学领域带来更多的探索和进步。感谢您收听今天的黑客新闻中文日报,希望今天的内容能够激发您对科技世界的好奇心和探索欲。记得订阅我们的播客和朋友们分享您今天听到的精彩故事。期待您的再次收听,祝您有一个充满科技梦想的美好一天。