2025-02-15 | Zed 推出预测下一步编辑的开源模型 Zeta，引爆用户关注
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大家好 欢迎来到黑客新闻中文日报在今天的播客中 我们将带您一起探索首先 Asahi Linux 项目负责人的辞职引发的深层次讨论一个关于开源社区挑战和支持的案例接下来 我们将看看 Kajai 搜索如何通过引入 Privacy Pass 认证将隐私保护推向新的高度最后 不可错过的对于一个政府网站安全漏洞的揭露一个真实反映当前数字安全挑战的案例

跟我们一起深入了解这些领域的最新动态。Asahi Linux 项目的负责人宣布辞职,这一消息引发了广泛关注和讨论。他提到,自从 Apple 发布 M1 后,他就梦想着能够让 Linux 在这一平台上运行,这既是技术上的巨大挑战,也是一个没有软件盗版用户带来的烦恼的全新舞台。

尽管项目在初期得到了巨大的支持和捐赠,使得 Asahi Linux 项目能够从零开始,逐步发展成为一款在笔记本电脑上提供流畅 Linux 体验的操作系统,但随着时间的推移和代码向 Linux 内核上游提交的困难,以及部分用户不断要求更多功能的压力,它开始感受到了前所未有的挑战和压力。

此外,Rust 对 Linux 的集成问题也是一大难题,Rust 引入对于 Asahi Linux GPU 驱动的成功至关重要,但 Linux 内核的开发模式设计却对下游分支制造了障碍。最终,他决定辞去 Asahi Linux 项目负责人的职务。在评论区中,许多网友表达了对他工作的认可和尊敬,认为这么一个开源项目能够取得如此成果已经非常了不起。

也有人讨论了开源社区中存在的一些问题,如对新成员和新思想的接纳程度,以及维护工作的心理压力。这次辞职不仅是个人选择的体现,也引发了一场关于开源文化和社区支持如何能更加健康发展的讨论。Kajai 搜索引入了 Privacy Pass 认证,这是一项新的隐私功能。

Privacy Pass 是一种认证协议,最近被 IETF 正式标准化,能够让客户,通常是用户,以一种服务端无法识别是哪位合法客户正在连接的方式认证服务,访问权限,这在注重隐私的付费,搜索引擎场景中尤为重要。Cagite 的商业模型基于提供搜索产品而非出售用户数据,引入 Privacy Pass 后,Cagite 能够在技术上确保,我们即使想要也无法追踪用户的搜索历史。

最初,Privacy Pass 将提供给所有无线搜索计划的用户,例如 Professional、Ultimate、Family 和 Team 计划,但由于技术限制,Trial 和 Starter 计划暂时无法使用。评论区里,有不少网友对 Kajai 采用 Privacy Pass 表达了兴奋和支持,同时建议 Kajai 应该给予原协议和实现贡献者更多的认可和信任,表明了开源社区对彼此尊重和认可的重视。

也有用户对 Caggite 通过这项功能解决了他们最担心的隐私问题表示感激认为这是一个吸引更多用户的重要步骤 Dogecove 网站因为一个安全问题而引起了人们的广泛关注这个问题允许任何人推送更新到该网站根据 404 Media 的报道两位匿名的网页开发专家发现 Dogecove 网站似乎是建立在 Cloudflare pages 上而这个页面并不是托管在政府的服务器上

此外,他所使用的数据库可以被第三方写入,并且这些内容会直接显示在网站上。有人已经添加了至少两个可在现场网站看到的数据库条目。这个问题是在伊兰·穆斯克的政府效率部门,声称他们试图做到尽可能透明之后不久被发现的,Doge 最初只是一个几乎为空白的网页。

评论区有人调侃这反映了政府版本的快速行动,打破常规的态度还有人提到这可能与电子政务的开放性和透明性理念相符但同时也暴露了对网络安全的重视不足 LibreOffice 在它诞生 40 周年之际,依然保持活力现在还加入了浏览器技巧和实时协作功能这个开源办公套件一直在持续发展,向更多有趣的方向进化

其中一项新功能,就是允许多个用户通过网络文件服务器,在各自的设备上运行 LibreOffice Writer 时,实现文档的实时同步协作。另外,ElargerPia 的 Torsten Behrens 展示了其他创新,例如 ZetaOffice,这是一个为 WASM 运行时构建的 LibreOffice 版本,可以在浏览器中运行,与操作系统和 CPU 类型无关。

Zeta Office 不仅支持在网页中嵌入任意的 LibreOffice 应用还能通过 JavaScript 进行控制和自动化提供了丰富的文档处理和编辑能力关于评论区的网友反馈有人表示因为 MS Office 持续要求将文件保存到云端和使用连接 AI 体验让他们开始转向使用 LibreOffice 还有用户分享了 LibreOffice 在处理就 Word 文档格式兼容性和编辑 PDF 方面的优秀表现

总体上,网友们对 LibreOffice 的实用性和开源精神给予了高度评价 Findr 推出了一项重大升级,不仅在答案中加入了图片、图表、交互式小部件、卡片等丰富的视觉内容还能在回答过程中进行多轮网页搜索,提供最全面的实时答案这是基于 Findr 过去 130 多万次搜索经验,花了 6 个月时间从零开始重建的产品

Find 成为唯一一个能完全控制视觉内容放置的 AI 搜索工具,使得回答不仅更互动更美观,还更富信息量和趣味性。用户反馈普遍肯定,有用户表示使用 Find 体验远超其他产品,尤其是在及时获取相关信息方面,同时也有人关注到可能涉及隐私或版权的问题,以及新功能的实用性。

多数人对 Find 的更新表示欢迎,认为它在开发人员中可能会拥有一席之地,但也有声音指出其界面和某些功能的使用复杂度。总体来说,Find2 的推出引发了关于 AI 搜索未来和技术进步如何更好的服务于用户需求的讨论。Zed 推出了新的开放模型 Z,现在能够预测你的下一次编辑操作,这一功能基于 Zed 长期追求及时编辑体验的目标而开发。

通过使用 Zeta,当你工作时,ZED 能够预测你的下一步编辑动作,只需轻按 Tab 键就能应用预测结果,通过连续按 Tab 来执行多个后续编辑,旨在节省用户时间和按键操作。这项功能目前处于公开测试阶段,用户可以免费使用,未来则计划收费。

这一消息一出,在社区引发了热烈讨论,许多用户对尝试这一新功能表示兴奋,但同时也有人担忧与隐私相关的问题,比如代码是否会被发送到第三方服务器。此外,编辑预测功能不会永久免费也引发了一些用户的担忧,他们期待了解具体的收费标准后,再决定是否集成到自己的工作流程中。

尽管对这一功能的反馈褒贬不一,但普遍认为 Z 团队推出的这项功能是一个积极的探索,展示了 AI 技术在简化和优化编程工作流程中的潜力。在最近的一项分析中,有人提出了一个观点,称 AI 模型的融入开发者的工作流程实际上抑制了新兴且可能更优秀技术的采用。

由于训练数据的截止和系统提示的影响特定技术在多个流行模型中显得偏背偏好从而影响了人们基于 AI 工具能多好协助其使用或实现来选择技术的趋势然而这并不是说开发者完全根据 AI 的建议来决定使用什么技术某些大语言模型如 Anthropic 的最新模型以及 OpenAI 的最新模型尽管有其时间上的知识限制但仍不断被商业动机驱使进行重训练以保持对新技术的了解

讨论中提到,一些模型比如 GitHub Copilot 的基础,OpenAI Codex,其实早在 2021 年就遇见到了这种问题。评论区中有网友提出,让 LLM 在回应中使用特定技术时应该更灵活,应该避免通过提供方的提示结构让 LLM 产生硬编码的偏好。

同时,有人忧虑 AI 可能会因为与某些技术公司的投资关系而倾向于推荐这些公司的开发工具,这种偏好可能会延伸到技术生态以外,甚至影响内容的真实性。总的来说,评论者们对于 AI 是否抑制新技术采用有着不同的看法,有的人认为这是一个值得关注的问题,而有些人则认为新技术自然会有其克服 AI 偏好的方式。

这个讨论指出了一个更广泛的问题,GAI 在当前和未来技术发展中的角色,以及它如何塑造我们关于技术采用和创新的看法。SQL Noir,通过解决犯罪案件学习 SQL,这个新奇的想法现在已经在网上引起了广泛讨论。在这个网站上,玩家可以通过编写 SQL 查询来解决虚构的犯罪案件,这种方式不仅有趣,而且富有教育意义。

在评论区中,许多用户对这个项目给予了积极的评价,像 RVDV 觉得这个想法非常有趣,尽管他提出了一些设计上的小建议。Lauentang 提到,SQL Noir 为 SQL 学习领域增添了有趣的补充,并以此为灵感,他正在开发名为 SQLab 的 SQL 游戏引擎。Werbo 虽然觉得这是一个超级有趣的项目,但他认为如果是为了教学目的,可能需要更多的引导或势力查询。

整体上,用户的反馈充满了对这个项目的兴奋和对其未来发展的期待。通过这种独特而富有创意的方式,Sequel Noir 为编程爱好者提供了一个既能学习又能娱乐的平台。OCR4 是一个主要面向早期现代印刷品的数字文本恢复和识别软件,这类印刷品由于其复杂的印刷类型和多变的版式设计,给大多数标准文本识别软件带来了挑战。

该软件建立在众多开源解决方案的基础之上,旨在为历史上印刷、OCR 和手写、HTR 材料提供一个全自动的文本识别工作流程。

根据社区反馈,虽然 OCR4O 的复杂分割流水线是过去必须采用的遗产,但它错误率较高,即便在最佳状态下也会剥夺模型宝贵的情境,特别是在处理手写文本时需要这种情境。另外,它为非技术用户明确提出了易理解和直观操作的需求,但是一些用户提出了对于非技术用户如何通过终端使用复杂命令这一点表示质疑。

社区还提到,苹果的 Vision Framework 在文本识别速度和准确性上优于 Tesseract,并且介绍了一些使用 Tesseract 与大语言模型 LLM 结合来改进错误和格式的新尝试。总的来说,社区内关于 OCR4O 的讨论集中于其对历史文档数字化的贡献,以及如何进一步改进其用户友好性和准确度。

在 MIT 的一个实验室里,有个团队创建了一个虚拟的培养皿,在这个培养皿中,数字化的生物可以从头开始进化出眼睛,重演了数百万年的进化历程。以单个光感受细胞为起点,这些数字化生物面临了真实生物在进化过程中遇到的挑战,比如导航、区分食物和毒物、躲避捕食者等。

通过不断的挑战,这些虚拟生物进化出了不同类型的眼睛,比如为了导航而进化出的副眼,为了食物和毒物鉴别而进化出的类似相机的眼睛。这个项目不只是单纯地展示眼睛如何进化,更通过计算来重新创造视觉的进化过程,以探究自然界中未发生的情景和理解生物视觉进化背后的原则。

评论区里的网友们对此展示出极大的兴趣有人回忆起高中计算机老师用类似项目来激发他们的好奇心和洞见力还有人分享了关于眼睛进化的有趣事实例如蜻蜓眼中看到的黑点其实是对光的极端高效捕捉展现了大自然的奇妙设计

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