CARA是由AAEDM开发的一款高精度机器人狗，它采用了一种基于绳索的新型控制系统。与传统的执行器不同，CARA利用绳索和绞车网络来实现高度精确和灵活的动作。这种方法使得机器人设计比使用传统电机更轻便，也可能更经济高效。基于绳索的系统提供了一种独特的顺应性形式，使CARA能够更优雅地适应不平坦的地形和意外冲击。虽然提供的链接中关于其能力的具体信息有限，但CARA展示了一种创新的机器人运动方法，在重量、成本和适应性方面具有潜在优势。该项目突出了对机器人设计中传统执行器系统以外的替代方法的探索。
文章讨论了“The Promised LAN”（TPL）项目，这是一个旨在改善服务不足地区互联网接入的本地局域网（LAN）计划。它利用现有的光纤基础设施，并专注于社区所有制和控制。该项目旨在提供高速、经济实惠的互联网服务，绕过传统互联网服务提供商（ISP）的限制和成本。该倡议强调社区参与，旨在创建一个可持续且具有弹性的互联网解决方案，以满足用户的特定需求。虽然仍处于早期阶段，但TPL展示了一种替代的互联网接入方式，促进了数字公平和平等以及地方自主权。该项目突出了社区主导的倡议在解决数字鸿沟方面的潜力。
一篇最近发表在Serious Eats上的文章驳斥了长期以来关于烹饪肉类后静置的错误观念，即静置的主要目的是保留肉汁。虽然静置确实有助于保留一些水分，但其主要益处实际上在于使肉类更均匀地烹饪。肉类即使从热源中取出后也会继续烹饪，这个过程称为余热烹饪。静置允许这个余热烹饪过程完成，从而使肉类烹饪得更均匀、更嫩。文章引用了科学研究，并解释说肉汁的重新分布是一个次要效应，在流行的烹饪建议中常常被夸大。从本质上讲，静置使肉类内部温度更一致，质地更好，从而使肉类更美味。
文章介绍了 HyperPB，一种解析 Protocol Buffers (protobuf) 消息的新方法。传统方法通常涉及复杂的代码生成或运行时反射，导致性能瓶颈。HyperPB 通过利用编译时代码生成和自定义解析器，提供了一种更快、更高效的替代方案。它声称比现有解决方案有显著的速度提升，尤其对于大型或复杂的 protobuf 消息。作者强调了该项目对性能和易用性的关注，并强调其能够生成针对特定消息定义的高度优化的解析代码。文章提供了基准测试，展示了 HyperPB 的优越性能，并鼓励读者探索项目的源代码。
文章详细描述了尼尔·阿姆斯特朗在阿波罗11号任务返回地球后填写的海关申报单。考虑到背景，这张申报单显得非常普通，它将“月球样本”列为阿姆斯特朗的财产，价值为零美元。这突显了登月这一非凡成就与所涉及的看似普通的官僚程序之间的并置。这张申报单强调了事件的历史意义，同时也幽默地对比了这一空前壮举与所需的简单文书工作。文章重点关注申报单本身的图像及其对事件感知和参与此类历史时刻的人为因素的影响。它提醒人们在讨论具有里程碑意义的历史事件时，常常会忽略幕后方面。
这篇文章介绍了一个名为“TryTender”的幽默项目，这是一个类似Tinder的应用程序，其创建者只使用自己和妻子的照片。该应用程序的设计只允许向右滑动，模仿了恋爱关系中坚定承诺的感觉。创建者将其作为对约会应用程序表面性质以及它们常常促成的肤浅互动的一种戏谑性评论。它突出了约会应用程序上精心设计的在线形象与长期关系现实之间的差异。该项目在网上引起了人们的兴趣，引发了关于人际关系的性质以及技术在捕捉真实联系方面的局限性的讨论。该应用程序的简洁性和具有讽刺意味的概念使其成为一个轻松愉快且发人深省的社会评论作品。
Lumo是由Proton（以其安全邮箱服务而闻名）开发的一款新型注重隐私的AI助手。与许多收集和共享用户数据的AI助手不同，Lumo优先考虑用户隐私，通过在用户的设备上本地处理请求来实现。这意味着不会将任何数据发送到外部服务器，从而确保敏感信息保密。Lumo利用大型语言模型的功能，但将处理过程限制在用户的环境中。虽然仍处于测试阶段，但Lumo提供了AI助手通常具有的多种功能，例如回答问题、文本摘要和创意写作辅助，所有这些都无需牺牲用户隐私。Proton旨在提供比市场上其他AI助手更安全、更负责任的替代方案。
文章“The Big OOPs: 三十五年错误的剖析”批评了面向对象编程（OOP），认为其广泛采用是一个代价高昂的错误。作者认为，OOP的核心原则虽然在理论上是合理的，但在实践中往往导致复杂、脆弱且难以维护的代码库。文章强调的问题包括管理庞大的类层次结构的困难、继承的固有复杂性以及多态性的频繁误用。文章指出，与OOP关于模块化和可重用性的承诺相反，它经常导致紧密耦合和缺乏灵活性，阻碍软件发展。最终，作者建议，对于许多现代软件开发挑战，更简单、更声明式的编程范式可能更合适。
美国国家人工智能倡议的行动计划概述了推进人工智能研究与发展以及应对社会影响的全面战略。该计划强调负责任的人工智能发展，重点关注安全、公平与透明等领域。主要举措包括增加对人工智能研究和劳动力发展的投资，促进公私合作，并制定伦理准则。该计划旨在保持美国在人工智能领域的领导地位，同时确保其惠及所有人并减轻风险。具体目标包括扩大对人工智能资源的获取，促进各个行业的创新，以及加强国际合作以进行人工智能治理。总的来说，它旨在建立一个强大且合乎伦理的人工智能生态系统，造福所有美国人。
本文批评了目前构建AI工具的方法，认为开发者常常优先考虑功能和技术复杂性，而不是用户的需求和实际影响。这种“倒退式”方法导致了技术上令人印象深刻但最终无用或不可用的工具。作者提倡以用户为中心的设计理念，强调彻底的用户研究和基于用户反馈的迭代开发。与其专注于展示先进的AI能力，不如优先解决用户的实际问题。这包括了解用户的工作流程，找出痛点，然后战略性地整合AI功能以有效地解决这些具体需求。最终，文章强调成功的AI工具的定义在于其实际效用和对用户的积极影响，而不仅仅是其技术上的复杂性。