我们当务之急是寻找办公地点,并在接下来的几周内组建一支优秀的创始团队。我们希望打造一个卓越的环境,营造一种追求技术卓越、团队协作、相互尊重和充满抱负的优秀文化。同时,我们将开始构建我们的……(显示更多)
我们当务之急是寻找办公地点,并在接下来的几周内组建一支优秀的创始团队。我们希望打造一个卓越的环境,营造一种追求技术卓越、团队协作、相互尊重和充满抱负的优秀文化。同时,我们将开始构建我们的……(显示更多)
本文介绍了分布式密钥生成(DKG)作为多方计算(MPC)的一项实际应用。DKG 允许一组参与方共同生成加密密钥(如加密货币钱包或 SSH 密钥),且没有任何单个参与者会持有完整的私钥。 该协议依赖于秘密共享的线性特征: 1. 每个参与方生成一个本地随机值 ($r_i$) 并将其份额分发给组内成员。 2. 每个参与者将收到的份额相加,从而得出总秘密的份额 ($[r]$)。 3. 由于加法具有线性,除了初始的份额分发外,此过程不需要额外的参与方间通信。 4. 一旦共享完成,参与者即可在本地计算出公钥 ($[r]G$)。 虽然这种简单的方案展示了核心概念,但它假设了同步网络和半诚实行为。在网络不可预测且参与者可能存在恶意行为的现实环境中,需要更稳健的异步 DKG 解决方案。作者强调,他们先进的 MPC 解决方案旨在处理这些复杂的现实条件。
Google 正在重组其领导团队,以加速在人工智能(AI)和通用人工智能(AGI)领域的进展。首席执行官桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)宣布,德米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)将转任 Google DeepMind 主席及 Alphabet 首席科学家,专注于塑造 AGI 的未来和推动科学进步。 原首席技术官科雷·卡武克奥卢(Koray Kavukcuoglu)将升任 Google DeepMind 高级副总裁,负责监管 Gemini 模型开发、前沿研究及 Gemini 应用。此外,传奇工程师杰夫·迪恩(Jeff Dean)和桑杰·格玛瓦特(Sanjay Ghemawat)将离开 Google,创立一家专注于机器学习和科学的独立公益公司。Google 将作为创始投资人和合作伙伴支持他们的新企业。 这些变动旨在保持 Google 在 AI 领域的增长势头,继 Gemini 模型成功应用及搜索、YouTube 和云服务持续增长之后,皮查伊强调,这些战略调整将使公司在追求科学与 AGI 领域长期突破的同时,继续专注于 AI 前沿发展。
作者批评了“残障小玩意”(Disability Dongles)——即那些为了病毒式营销和吸引投资者,而专门设计用来“修复”残障人士身体的花哨且昂贵的科技原型。这类设备(如爬楼轮椅)往往既不实用也不可靠,它们更多是迎合健全人视角的“表演性工程”,而非残障用户真正适用的功能性工具。 作者认为,核心问题在于对残疾本质的根本性误解。残疾并非需要硬件修补的生物学“漏洞”,而是基础设施的缺失。社会不应沉迷于制造那些具有破坏性且依赖电池的外骨骼,而应专注于坡道、更宽的门洞以及语义化 HTML 和规范的替代文本(Alt-Text)等“无聊”但普适的解决方案。 硅谷对高科技修复方案的执着,忽略了一个事实:简单的可靠工具(如普通的盲杖)远比复杂的电子产品更有效。归根结底,作者呼吁终结那种试图“升级”身体的“技术残疾主义”幻想。开发者和工程师不应再试图改变残障人士来适应这个充满敌意的世界,而应优先修复那些导致残障人士被排斥在社会之外的无障碍环境与残缺的代码。
快照捕获了 Webhook 触发瞬间的实时请求。网关发送了 PENDING 状态,但代码中没有处理该状态的逻辑。幂等性检查在确认状态前就将付款标记为已处理。付款记录从未写入数据库,且未触发任何异常。 实时快照 · webhooks.ts:78 · 捕获时间 02:50:14 UTC status = "PENDING" ← 支付网关发送此状态,但代码中不存在处理逻辑 duplicate = null ← 首次出现,通过检查 db.insert → 未调用 redis.set → 仍被调用,导致付款被永久锁定 支付网关开始发送 PENDING 状态,但你的代码未处理该状态。幂等键在状态校验前就被写入。付款被标记为已处理,但从未被记录。
我们共同开创了大规模计算,并主导构建了全球所依赖的关键基础设施、产品以及基础人工智能技术,包括多代谷歌搜索、谷歌广告、谷歌新闻、谷歌翻译、谷歌文件系统、MapReduce、BigTable、Spanner、TensorFlow、Pathways、TPU、AlphaChip、AlphaStar、AlphaCode、AlphaFold、Gemini、模型蒸馏、混合专家模型架构、word2vec、序列到序列模型、思维链推理、神经架构搜索以及多代大语言模型(LLM)等。我们的相对优势不仅在于技术能力,更在于我们此前构建的系统所具备的前所未有的规模。我们拥有涵盖芯片、硬件基础设施、软件基础设施、机器学习模型及产品的真正全栈深度。
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