2025-01-13 | Adobe Lightroom 的 AI 功能闹大笑话，飞鸟照片中意外出现比特币
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大家好,欢迎来到黑客新闻中文日报在今日的节目中,我们将带您探索一系列激动人心的科技新闻首先,我们将探讨 Adobe Lightroom 的 AI 删除功能如何意外地在一张照片中添加了一个比特币这不仅引发了对 AI 技术准确性的质疑,还激起了一波网络热议

接下来,我们会深入了解一位用户转向 CommonLisp 并离开 Coldrew 的经历,以及他对于 Coldrew 社区和启动时间的看法。最后,我们将分享 Ingrid Dorbetsch 被授予国家科学奖章的消息,她的小波理论研究不仅让她成为数学和工程领域的传奇,还广泛应用于图像处理技术中。现在,就让我们一起跳入这些令人兴奋的科技探索之旅。

在最近的一篇文章中,作者分享了他尝试新产品或服务时不断被销售团队骚扰的痛苦经历从最初的友好招呼到不断的邮件提醒,再到被迫设置一系列的电话会议,这一切似乎都是为了推动销售进程特别是,当他只对一两个特定功能感兴趣时,他不得不忍受整个掩饰,即使这些功能并不符合他的需求

文章还揭示了一旦成交后,销售人员会消失,客户服务变成了与大语言模型 LLM 对话的苦差事,而且产品的实际功能远远没有宣传的那么好。读了这篇文章,你可能会对商业软件的销售策略和客户支持产生共鸣,尤其是如果你也经历过类似的无尽循环和沟通难题。

在评论区网友们热烈讨论他们自己的经验一些人赞赏作者的直言不讳谈到如何企业软件销售的必要邪恶和购买过程的复杂性尽管这有时会让人感到绝望另外一些评论呼吁更透明的信息提供弱点的坦诚共享以及避免不必要的 AI 干预这样或许能提升整个行业的健康发展

这种坦率的交流不仅揭示了营销策略背后的挑战,也提供了改善和优化企业销售和客户服务流程的思路。Aaron Swartz 和 Sam Altman 的故事再次引起了人们的广泛关注。Aaron Swartz 作为一位互联网自由的倡导者,他的行为和理念至今仍然激励着许多人深入探索他的博客,也有关于他的纪录片《互联网之子》值得一看。

相反,Sam Altman 作为 OpenAI 的领头人物,尽管有人认为他的成功有赖于个人关系,但他在技术和商业领域的贡献也是无法忽视的。Aaron 由于试图公开学术数据库 JASTER 的学术文章而面临过分严厉的起诉,这一点至今仍让很多人感到不公。相对于 Aaron 的直接行动,Sam 在搭建公司时采用了更加合法的方式来处理版权问题。

虽然时隔多年,他们的故事依然引发着关于互联网自由、数据共享与个人责任的讨论。在评论区里,有人敬佩 Aaron 的勇气与智慧,也有人认识到 Siam 的创新和对人类的贡献,表明尽管他们的方法和遭遇不同,但都以他们的方式推进了互联网文化的发展。

在 MADMAD 网站上,一篇名为《博士生活指南图解》的文章详细描绘了获取博士学位的整个过程,通过一系列的图表向读者展示了人类知识的边界如何一点点被推移。文章生动形象地讲述了从小学到高中,再到本科和硕士阶段学生对知识的掌握程度,最终通过博士研究将人类知识的边界向前推进了一小步。

这篇引人入胜的指南不仅为想要追求博士学位的学生提供了灵感,也为公众提供了一个了解科研过程的窗口。网友们在评论区热烈讨论,许多人分享了自己的研究经验和科研道路上的挑战,指出在某些领域,研究已经变成了一场游戏,关注点往往偏离了对卓越、严谨和影响力的追求。

也有评论指出,不是所有人追求博士学位都会陷入知识的狭窄领域,选择合适的导师和项目可以让人走得更远,实现更多可能。KennyNL 是一个提供免费游戏资源的网站,通过这个平台,游戏开发者可以找到各种公共领域 CC0 许可的游戏资产。这个站点部单位初学者提供了开发游戏的起点,还有一系列的入门套件覆盖了不同的游戏类型,帮助开发者迅速开启他们的游戏项目。

更有趣的是 肯尼不仅支持游戏开发的新手 也提供了工具让没有复杂软件或框架知识的人可以轻松创造 3D 模型以及非常合理的价格 获取及时成果 这些成果可以在大多数游戏引擎中使用评论区也有不少网友分享了自己的体验 比如有的赞扬肯尼多年来的坚持和贡献 鼓励如果使用了他的资源就应该支持他还有的提到除了肯尼 也推荐 Kaleisberg 的作品 他们的商业模式和资源的有用性都得到了用户的认可

此外 还有人讨论了如何将这些资源通过 Stable Diffusion 等模型进行二次创作以及询问是否有利用 LLAMS 生成资产的网站体现了社区成员之间活跃的交流和对游戏开发资源持续的探索兴趣在一篇有关西语言如何改进的文章中提出了几个西语言现阶段未能解决的问题比如编译时计算常量表达式 编译时单元测试 声明的前 相引用 以及声明的导入功能

尤其值得一提的是,通过江南社区开发的 C 编译器,即 Import C 集成近地编程语言编译器,展示了利用现代编译技术解决这些问题的可能性。例如,Import C 能够在编译时执行函数,使得函数能够在编译时就进行单元测试,这一点在普通的 C 编译环境下是做不到的。文章还提到了在 C 语言中,前向引用的限制和导入声明的繁琐性,指出这些做法已经过时,现代语言早已解决了这样的问题。

评论区的讨论多集中在如何在 C 代码中实现和优化单元测试,以及编译时计算的复杂性。有评论指出,虽然文章提出了一些有趣的改进方案,但是实际执行这些改进的复杂度可能会影响编译器的性能。

还有读者提到,文章中提出的前向引用和声明导入的观点可能会导致与现有代码库的兼容问题总的来说,评论区的讨论反映了程序员社群对西语言未来发展方向的深刻思考和热烈讨论 Adobe Lightroom 的 AI 删除功能在一张飞鸟照片中意外添加了一个比特币这个发现一经发布,就在网络上引起了广泛讨论

Matthew Riffman 在尝试去除照片中的水面反光时,软件不仅没能正确处理,反而在图片中加入了一枚比特币。这一结果令人困惑,也让我们不禁对当前 AI 技术的准确性和可靠性产生了质疑。评论区有用户指出,除了比特币的诡异添加,照片处理后还出现了一种 AI 图像常有的 AI 光泽,这让人一眼就能识别出这是一张 AI 处理过的图片。

另一些用户表示,这并非孤立事件,他们也分享了类似 AI 处理时发生的奇怪错误。整体来看,评论区的读者对这一技术失误表达了一定的担忧,同时也对如何利用 AI 技术进行创新提出了思考。在编程圈里,选择 Common Lisp 作为主力编程语言确实是个不同寻常的决定。一篇发表在个人博客上的文章详细阐述了作者转向 Common Lisp 的经历,以及他离开 Culture 背后的原因。

作者指出,在使用 CodeDrew 约 7 年后,他对 CodeDrew 的长启动时间感到厌烦,而且似乎社区对此并不太关心。对他来说,能够创建快速启动的独立可执行文件是选择新的 Lisp 方言的主要标准之一。Common Lisp 满足了他所有的要求,包括良好的 Windows、Mac 和 Linux 系统支持,以及强大的多线程处理能力。

这篇文章引发了一系列评论,涵盖了诸如 SBCL 的选择,Vim 工作流的重要性,以及与 CodeJour 相比的优势等话题。评论区的朋友们对于选择 Common Lisp 表现出既惊讶又好奇的态度,一些人提出了关于其他技术站的问题和对比,表明即便在多样化的编程语言环境中,Common Lisp 仍然拥有其独特的魅力和实用价值。

Priv Tracker 推出了一个私人 BitTorrent 追踪器,让大家可以仅与朋友分享种子文件,而不是公开。与公共追踪器不同,它只在使用相同 announce URL 的群体内分享同伴信息。

这真正实现了私人追踪器的功能,而且只需点击一次按钮就可以生成。在评论区里,不少网友提到了,即便使用了私人种子选项,非遵守规则的客户端依然可能通过 DHT 等公共方法泄露内容,而有些人则表示 BitTorrent 分享大文件是最佳选择,尤其是考虑到一些云服务存储的隐私问题。

还有用户询问是否存在可自托管,可以在 Docker 上运行的 BitTorrent 追踪器,以及讨论 PTP 技术的低估价值和如何通过加密内容来提高安全性。Ingrid Dorbets 被授予国家科学奖章,这是对科学家和工程师的最高荣誉。

在信号处理方面的开创性工作为他赢得了这一荣誉 Dorbeckis 小波理论的研究不仅令他成为数学和工程领域的传奇人物而且他的这项技术已广泛应用于今天的图像处理技术中包括图像压缩和去造

凡是去电影院的每一帧影像都采用了 Dolbeckis 基于小波的方法进行压缩评论区的网友们对此表示赞扬认为 Dolbeckis 小波是信号处理旅程中既奇特又美丽的存在它的工作在 2010 年代启发了许多人成功应用小波进行时间序列的降噪

有意见认为,小波在 90 年代是一个有前景的研究方向,但因卷积神经网络,CNN 的出现而逐渐减少了兴趣,然而大部分评论者都认为,Dolbets 的贡献对科学和技术有着深远的影响,他的荣誉实至名归。

在 2006 年的一项研究中,Google 揭示了一个惊人发现,几乎所有的二进制搜索和归并排序算法都存在缺陷。这篇文章详细分析了标准二进制搜索在某些情况下会因为整数溢出而导致数组越界的问题,尤其是当处理的数组长度达到或超过 2 的 30 次方个元素时。值得一提的是,这个问题被忽视了 20 多年,直至有用户报告自己的程序因此崩溃。

这个问题不仅存在于 Java 实现中相同的漏洞也存在于 C 和 C++的实现中文章进一步建议了一些解决方案比如利用 low 加 high 一来避免求终止时的一出虽然有了这些解决方案但文章强调仍然不能保证程序的绝对正确性需要结合各种方法比如严谨的设计测试形式化方法和代码审查来减少错误评论区的读者对这篇文章有不同的看法

有些人指出,利用形式化验证可以轻易发现并修复这类错误,认为标准库中应该更广泛应用形式化验证。还有些人则提出了使用内置函数如 Math, Mean 或 Math, Average 来避免手动编写可能出错的代码。不过,也有评论认为,编写没有缺陷的代码几乎是不可能的,反映了编程中无可避免的挑战以及持续审视和改进的必要性。

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