文章主张初创公司优先考虑那些最初无法规模化但影响巨大的行动，尤其是在建立强大的客户关系和产品市场匹配方面。这些“无法规模化的事情”，例如个性化的电子邮件回复或产品送货上门，在早期阶段对于培养真诚的联系和收集宝贵的反馈至关重要。然而，关键的结论是随着公司发展，最终需要*停止*这些无法规模化的行为。继续进行这些行为会阻碍效率和增长。文章强调了从个性化、低容量的互动到可扩展系统的战略转变的重要性，随着业务的扩展，需要自动化流程和任务委派。这种有意的转变可以防止公司被其早期成功的策略所束缚。
Dyna 是一种用于机器学习的新型逻辑编程语言。它旨在弥合声明式编程和大型机器学习任务所需效率之间的差距。与依赖于命令式代码和可能不透明过程的传统机器学习方法不同，Dyna 允许开发者使用逻辑以更直观易懂的方式表达学习算法。这种声明式风格有助于更容易地调试、修改和推理学习模型。该项目强调使用约束和自动推理技术，使系统能够处理复杂的关系并自动推断知识。其网站展示了在各种机器学习应用中展示其潜力的示例。其核心目标是提供一种更透明、更易于管理的开发复杂学习系统的方法。
开发者指南针（Dev Compass）是一个在线互动问答，旨在探索程序员的哲学和偏好的工作方式。它向用户呈现一系列场景和选择，最终将他们归类为几种开发者原型之一。这些原型虽然并非严格的规定，但突出了解决问题、团队合作和项目管理的不同方法。该问答旨在帮助进行自我反思和理解同事，促进开发团队内部更好的沟通和协作。它并不判断哪种风格更好，而是帮助个人了解自身的优势和劣势，以及它们如何与常见的开发者个性相符。该问答轻松有趣，采用轻松的格式来探索软件开发方法的更深层次内容。
Raft共识算法，发表于2015年的一篇论文中，并在网上广泛讨论，它为实现分布式共识提供了一种比Paxos更易理解和更容易实现的替代方案。Raft将共识问题分解成几个不同的角色（领导者、跟随者、候选人）和阶段，简化了逻辑，使其更易于开发人员理解。该算法确保一次只有一个领导者被选举出来，负责接收和应用客户端请求。跟随者复制领导者的日志，而候选者则通过投票过程试图成为领导者。Raft强调安全性和活性特性，这意味着它即使在出现潜在故障的情况下也能保证数据一致性，同时保持系统功能。其改进的可读性和相对简单的特性促使其在分布式系统中得到广泛应用。
本文讨论了在HP-UX和其他类Unix系统上运行Microsoft Office的挑战和注意事项。文章强调了Microsoft Office缺乏原生支持，因此需要其他解决方案，例如虚拟化（例如使用Wine或虚拟机）或依赖于LibreOffice或OpenOffice等开源办公套件。文章承认，虽然虚拟化可以实现Office功能，但由于性能限制和额外复杂性，它可能并非对所有用户都是理想的。最终，文章建议选择原生支持Unix环境的兼容办公套件通常更有效率和实用，因为它能提供更好的性能和集成。
The Pudding 的文章探讨了切洋葱的最佳方法，通过数学建模和用户测试分析了各种切割技巧。 研究发现，虽然经典的“十字交叉”方法被广泛使用，但它并不是最快或最有效的方法。 相反，研究人员发现，一种先进行同心圆切割，然后进行径向切割的方法可以产生更小、更均匀的块状物，而且费力更少。这种“同心径向”方法大大减少了切割时间并提高了一致性，尽管首选方法仍然取决于洋葱的大小和所需的切块大小。文章使用交互式可视化和数据分析来说明研究结果，展示了数学优化在日常厨房任务中的实际应用。
1928年，德国发现了一只名为“Pfeilstorch”（箭鹳）的年轻白鹳，其背部插着一支箭。这支箭来自阿富汗，为这只鸟的迁徙路线提供了强有力的证据。它的旅程突显了鸟类非凡的导航能力，以及看似遥远地理位置之间的相互联系。“箭鹳”的故事成为一个广为流传的轶事，阐述了鸟类迁徙所覆盖的漫长距离。时至今日，人们仍在研究“箭鹳”的旅程，以此证明科学观察的力量和动物迁徙的神秘之处。这支箭本身也成为了重要的文物，展示了人类活动对野生动物的影响以及利用意想不到的工具追踪动物移动的可能性。
OpenAI的进展报告详细阐述了其在各个领域的进步，展示了人工智能能力的显著提升。报告重点介绍了模型安全和对齐方面的改进，强调了减轻强大AI系统相关风险的努力。报告还指出在减少模型偏差和增强其对抗对抗性攻击的鲁棒性方面取得了重大进展。此外，报告展示了强化学习、语言建模和多模态能力等研究领域的进展。虽然承认仍面临挑战，但报告显示OpenAI致力于负责任的AI开发和部署，强调透明度和合作努力以应对潜在的社会影响。总的基调表明取得了实质性进展，但也强调了持续研究和伦理考量的必要性。
Troy Hunt的文章揭穿了广为流传的160亿密码泄露的说法。他调查了该事件的来源，追溯到一个被称为“数据巨魔”的个人，此人收集并重新打包了现有的数据泄露事件。Hunt强调，160亿这个数字具有误导性，它代表了来自不同来源的重复和重叠数据。实际的唯一密码数量要少得多。虽然数据整合凸显了密码重复使用和数据泄露持续存在的问题，但夸大的数字却加剧了恐慌，并掩盖了更重要的解决根本漏洞问题。Hunt鼓励人们关注改进安全措施，而不是对夸大的数字感到恐慌。他强调了密码管理器和多因素身份验证的重要性。
这篇文章探讨了艾丽丝·默多克的道德哲学，认为其核心是爱，而非遵守规则或义务。默多克认为，道德失败源于缺乏关注和未能真正看到他人，导致感知扭曲和自我欺骗。她将此与“忘我”相对比，“忘我”是一个扩展视野以包含他人观点和需求的过程。这种由爱驱动的“忘我”才能促成真正的道德行为。文章认为，默多克的哲学为基于规则的伦理学提供了一种强有力的替代方案，强调了同理心、理解以及不断努力准确和富有同情心地看待世界的重要性。它突出了爱在塑造道德行为中的变革力量，敦促读者超越对既定道德规范的僵化遵守。