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2025-02-04 | OpenAI 发布了deep research:让 ChatGPT 帮你完成多步骤深度研究

2025/2/3
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Hacker News

AI Deep Dive Transcript
People
A
Alfaro的法律代表
A
Anthropic
O
OpenAI
T
Ted Chang
作者
播客主持人
播客主持人,专注于英语学习和金融话题讨论,组织了英语学习营,并深入探讨了比特币和美元的关系。
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研究
研究人员
网友评论
Topics
作者:我通过调查APP内广告追踪网络,发现超过2000个应用未经用户同意收集地理位置数据,并且通过手机发送的请求泄露了我的位置信息和IP地址,广告追踪网络的运作方式让我震惊。 网友评论:即使选择“不允许应用追踪”,个人信息仍然可能被收集和泄露,这引发了人们对个人隐私保护缺失的担忧。 OpenAI:OpenAI的“深度研究”功能旨在通过提供精确的多样化的信息源帮助用户进行更深入的研究,但存在信息错误的问题,例如夸大个人成就或混淆个人与他人成就,以及高昂的使用费用。 TMapDollar:OpenAI的“深度研究”功能在信息提供过程中可能会出现错误。 Anthropic:Anthropic公司在招聘过程中不希望候选人使用AI助手,目的是评估申请者的真实兴趣和未经AI辅助的沟通能力,这引发了关于AI在现代沟通中角色的讨论。 Waydroid项目:Waydroid项目允许Android应用在Linux系统中运行,尤其在Linux手机上用户体验接近完美,但仍需考量安全和隐私问题。 面试者:在技术面试中允许使用GPT等工具,观察应聘者如何利用这些工具解决问题,但选择使用GPT的应聘者表现通常较差,很多应聘者试图在远程面试中作弊,但很容易被识破。 Ted Chang:即使LLM版本不断升级,它们在理解和感知方面的能力是否真正提升仍有待商榷,LLM在某些方面表现出惊人的能力,但这并不意味着它们能够准确回答问题或具备真正的推理能力。 研究人员:通过对Sandisk高耐久MicroSDXC卡进行逆向工程分析,发现其使用了Sandisk Toshiba的3D NAND技术。大型语言模型LLM在处理组合任务方面存在困难,它们主要依赖模式匹配,在处理多步骤逻辑问题时存在计算边界。 Alfaro的法律代表:Alfaro打算将“Super Mario”特别注册在涵盖为第三方提供基本食品栏产品的供应服务之内的国际分类35下,最终赢得了这场法律之战。 播客主持人:感谢收听今天的黑客新闻中文日报,希望这些关于AI和技术发展的话题能够激发您的想象,带给您新的思考视角。

Deep Dive

Shownotes Transcript

大家好,欢迎来到黑客新闻中文日报在今天的节目中,我们将带给您三个引人入胜的故事首先,我们会深入探讨一名作者如何通过挖掘 APP 内的广告追踪网络揭露了超过 2000 个应用程序在未经用户同意的情况下收集地理位置数据的秘密

紧接着,我们将了解 OpenAI 最近推出的深度研究功能,它的目标是通过提供精确的、多样化的信息源来帮助用户进行更深入的研究,尽管这项服务在实际使用中引发了一些争议。最后,我们会讨论 Anthropic 公司最近的声明,他们明确表示在招聘过程中不希望候选人使用 AI 助手,这一决策引发了关于 AI 技术在现代沟通中角色的深入讨论。跟随我们一探究竟吧!

通过一篇名为《Everyone Knows Your Location – Tracking Myself Down Through In-App Ads》的文章,作者分享了自己潜入无数 App 中的广告追踪网,试图追踪自己的位置信息。研究揭示了超过 2000 个 App,不论是在 App Store 还是 Google Play 中,都在未征得用户同意的情况下,秘密收集地理位置数据,有时候甚至开发者自己都不知情。

尝试后作者发现自己手机发送的几次请求泄露了位置信息及 IP 地址通过逆向 DNS 可以将 IP 转换为地理位置深入了解了实时竞价 RTB 拍卖和 OpenRTB 协议后作者对竞价过程中发送的数据量和类型感到震惊决定放弃从数据经纪人或追踪服务购买自己的位置数据的想法因为他没有足够大的公司去参与试用或者花费 1 万到 5 万美元购买包含数百万人加上自己的数据的庞大数据库

但最终,作者仍然找到了购买自己位置数据的渠道。评论区中的网友们表达了对于个人隐私保护缺失的担忧,许多人提到了尽管采取了预防措施,他们的联系方式等个人信息仍然可能被轻易地买卖和泄露。有评论指出,即便用户选择不追踪,通过其他数据的收集依旧可以对用户进行画像。

而另一些评论则讨论了技术细节例如如何通过非常详细和技术化的手段来区分不同级别的隐私问题和风险以及现有隐私新闻缺乏实质内容和散播怀疑论态度的问题 OpenAI 最近推出了一项名为深度研究的新功能这让用户通过提供精确的多样化的信息源能够进行更深入的研究通过这项功能用户可以要求系统编译关于特定主题的报告比如一个关于自己的报告

然而,就像网友 TMapDollar 分享的那样,这个功能在提供信息时可能会出现错误,例如在报告中将个人在 Stack Overflow 的影响力和专业技能过度夸大,甚至把个人和他人的成就混淆。

这些错误凸显了使用该功能时需要小心翼翼,确保重要信息的准确性。其他网友也表达了相似的观点,指出虚假信息的问题可能会损害这类工具的可靠性。此外,高昂的使用费用也是人们担忧的一个问题,有人怀疑对于普通用户来说,这个价格是否值得为潜在的准确性付费。

总的来说,尽管深度研究提供了一个有趣的工具,但用户在使用时需要保持警惕,以确保不被错误的信息误导。Anthropic 最近明确表示,在申请过程中,不希望候选人使用 AI 助手。他们强调,虽然鼓励人们在工作中利用 AI 系统以提高工作效率和效果,但在申请阶段,他们希望能够直接理解申请人对 Anthropic 的个人兴趣,同时评估申请人未经 AI 辅助的沟通能力。

这一要求引发了网友的热议,有人认为这是一个合理的请求,愿意遵守,认为这能更真实地展示自己的能力。而另一些人则认为,这种做法不现实,甚至排斥使用 AI 作为辅助工具的人群,特别是那些有特殊需求的人,比如自闭症和读写障碍者,他们认为 AI 工具对他们而言是沟通的桥梁,能帮助他们在职场中更好地表达自己的想法。

总的来看,这一政策在网友中引发了对于如何正确使用 AI 以及 AI 在现代沟通中角色的深入讨论。VDroid,一种在 Linux 容器中运行 Android 系统的软件,最近引起了广泛关注。

这个项目利用 Linux 命名空间,如用户 PID 网络等,来运行完整的 Android 系统,并提供一个完整的 Android 用户界面,从而使 Android 应用能够在任何基于 None Linux 的平台上运行,无论是 ARM 还是 x86 架构。VDroid 的一大亮点是它的免费和开源特性,它的代码库当前托管在 GitHub 上。

此外,VDroid 通过与 Linux 的集成,让 Android 应用直接添加到 Linux 应用程序文件夹中,实现了应用的全面整合。它还拓展了 Android 的自由窗口模式,加入了一些新特性,并能在桌面和娱乐系统上以全屏模式运行,以获得接近原生的性能表现。

项目的活跃社区和不断推进的开发,令人兴奋地展望 VDroid 的可能性。用户和开发者对 VDroid 的评价普遍积极,尤其是在 Linux 手机上对 Android 应用进行整合方面的使用体验,获得了赞赏。不过,也有人提出了对安全和隐私的担忧,尤其是当涉及到需要输入密码到来自互联网上的随机 RAM 时。

总而言之,VDroid 为 Linux 用户带来了 Android 应用的全新体验,但对于特定应用的兼容性和安全性仍需做进一步的考量。随着 AI 的日益普及,招聘面试的方式也发生了变化。有人分享了他们的经验,表示在技术面试中允许使用 GPT 等工具,目的是观察应聘者如何利用这些工具解决问题,而不仅仅是接受 AI 提供的答案。

然而结果显示选择使用 GPT 的应聘者表现通常较差他们不知道该问什么怎么问也不会与 AI 合作另外有公司因为远程面试中作弊行为猖獗而决定回归面对面的面试有面试官分享说很多应聘者试图作弊但往往他们提供的答案是错误的很容易被识破

这些观察和经验分享指出,尽管 AI 技术为面试带来了便利和挑战,但良好的面试流程和经验丰富的面试官能够识别出真正的人才。评论区的网友们普遍认为,与其依赖传统的技术面试,不如更加注重应聘者的创造潜力、团队协作能力和问题解决策略,这些才是在 AI 辅助的未来工作环境中更加重要的技能。

在最新的洛杉矶书评上,Julian Crockett 与科幻小说家 Ted Chang 进行了一次深入讨论,主题围绕着寻找完美语言、AI 的现状及科技发展的未来方向。Chang 以其独特的视角,探讨了人工智能日益增长的能力及其潜在的局限性。他通过打印机的比喻生动地说明了即使 LMS 的版本不断升级,他们在理解和感知方面的能力是否真正得到了提升仍有待商榷。

在谈到如何看待科技与人类关系的时候 Chang 表达了对当前人工智能实现方式的怀疑他认为尽管 LMS 在某些方面表现出惊人的能力如以各种文体复述内容但这并不意味着它们能够准确回答问题或具备真正的推理能力此外 Chang 还谈及了他对一个完美语言的追求及其对现代 AI 系统的看法他将大型语言模型比作网络的低分辨率版本强调了寻找可靠信息的传统方法的重要性

评论区的网友们对于呛提出的观点反响热烈,有人赞扬呛作为科幻作家对人文主义的深刻理解,也有人质疑他对于 LLM 能力的看法,这些讨论反映了人们对于人工智能发展及其对人类未来影响的广泛兴趣和不同看法。近期研究显示,大型语言模型 LLM 在处理组合任务方面存在困难。

一项发表在《量子杂志》的研究指出,尽管这类模型在自然语言处理等领域展现出惊人的能力,但它们在执行需要多步骤推理的任务时,例如爱因斯坦之谜,却往往表现不佳。研究人员发现,大多数仅被训练用来预测下一个词的 LLM,在求解这种需多步骤推理的组合性任务时,效果不尽人意。

虽然科学家已经取得了一些突破推动了这些模型的极限但这些成功看起来更像是短期修复而非常久之计这可能意味着这些形式的人工智能存在根本性的计算上限是时候考虑其他方法了

评论区的网友有着不同的看法,有的觉得 LLM 已经取得了长足的进步,挑战了 AI 社区原有的偏见,认为不应轻视这些成就而另一些人则认为,尽管 LLM 取得了进步,但在处理某些特定任务时仍显示出局限,对于如何解决这些根本性问题,社区中还存在着分歧

在最近的一项关于 Sandisk 高耐久 MicroSDXC 卡的逆向工程和分析中,研究人员发现,尽管 Sandisk 并未公开卡内部的具体工作细节,但通过深入探究最终确认这些卡使用了 Sandisk Toshiba 的 3D NAND 技术。

这项研究揭示了高耐久性卡的内部构造和性能,尽管获取这些信息需要比预期更多的工作。在评论区,许多网友围绕着存储设备的可靠性和耐用性展开了讨论,尤其是在 Raspberry Pi 等单板计算机上使用时的问题。有网友分享了使用高耐久卡提供稳定性的个人经验,同时也有评论指出行业中关于存储产品透明度不足的问题,以及如何辨别假冒伪劣产品的建议。

总体来说 虽然市场上存储卡的质量参差不齐 但高耐久卡因其可靠性而受到许多高强度数据写入需求用户的欢迎哥斯达黎加的小型超市在一场针对著名视频游戏巨头 Nintendo 的商标之战中获胜

Jose Mario Alfaro González 是 Super Mario 超市的拥有者该超市位于 Lajuela de San Ramón 他在试图正式注册自己商店的名字时遭遇了一场意料之外的法律对决在哥斯达黎加 Super 通常被用作超市的简称起初只是例行的商标注册程序却演变成了一场巨头之战 Nintendo of America 提出上诉声称对 Super Mario 的名称拥有独家权利

然而,Alfaro 打算将 Super Mario 特别注册在涵盖为第三方提供基本食品栏产品的供应服务之内的国际分类 35 下。

我们知道这些大公司拥有广泛的资源来进行战斗,我们必须仔细考虑,Alfaro 的法律代表 Edgardo Jimenez 说。我们甚至考虑过改变超市的名字,以避免诉讼。但是 Alfaro 和 Jimenez 坚持下来,1 月 21 日,国家注册局最终通知支持 Super Mario da San Ramon 获胜。对于 Nintendo 来说,游戏结束了,这家哥斯达黎加的小型企业赢得了这场法律之战。

我们反驳了 Nintendo 的所有论点,展示了它们的错误和我们合法的主张。Himenez 解释说,尽管 Nintendo 的注册涵盖了 45 个类别,但它并不包括基本食品供应商的特定类别。评论区的网友们纷纷发表看法。有网友戏称 Nintendo of America 的总裁名为 Doug Bowser,此次诉讼对上的是名为 Jose Mario Alfaro Gonzalez 的超市链拥有者,似乎他们在和大家开玩笑。

还有网友表示鉴于许多哥斯达黎加的杂货店几十年前就开始使用 Hyper 西班牙语中的 Hyper 作为前缀他们感到惊讶这家店没选择将自己重新命名为 Hyper Mario 以节省法律费用另有评论调侃 Nintendo 对全球普通人持续展现出的小气和具有争议性的诉讼声誉 Caffeine 是一个高性能缓存库其代码基础分析揭示了其近乎最优的缓存机制和智能的数据驱动策略

这个库提供了一系列强大的功能,比如自动加载条目,基于大小的淘汰,统计信息,基于时间的过期等,并且在许多重要的项目中得到应用,例如 Kafka,Solar,Cassandra,HBase 或 NEO4G.Caffeine 使用一种称为 Window Tiny LFU 的淘汰策略,这种策略结合了条目的访问频率和最近性来决定哪些数据应该保留在缓存中,这样即便是在空间有限的情况下,也能确保高命中率。

此外,Caffeine 通过一系列紧凑的算法和数据结构,如 Cartman Sketch 和分段的 LRU 策略,有效地估计条目的访问频率,同时保持操作的时间复杂度为 O1。评论区的网友们对 Caffeine 的高效性和实用性给予了高度评价,有人分享了在 Apache Cassandra 和 DataStax Aster 中的应用经验,认为 Caffeine 无需多余的配置即可处理大规模的工作负载。

此外,也有讨论对于缓存机制和缓存策略调整的深入见解,显示出社区对 Caffeine 这一技术解决方案的高度认可和兴趣。感谢您收听今天的黑客新闻中文日报。希望这一系列关于 AI 和技术发展的话题能够激发您的想象,带给您新的思考视角。如果您对我们分享的内容感兴趣,请不要忘记订阅我们的播客并与您的朋友们分享。愿技术的力量与您同在。

我们明天再会。