Ripple首席技术官打破对特朗普暗杀企图的沉默:“层层失败”

币界网Xuất bản vào 2024-07-19Cập nhật gần nhất vào 2024-07-19

币界网报道:

Ripple首席技术官David Schwartz打破了对唐纳德·特朗普暗杀未遂的沉默,称其为“多层壮观的失败”

这起事件发生在上周六宾夕法尼亚州巴特勒的一次集会上,特朗普在集会上险些丧命。在周四发表在X上的文章中,施瓦茨对围绕这次尝试的无数失败表示惊讶,称这些失败几乎令人难以置信。

他指出,这次尝试之所以失败,只是因为最后有一点运气不好。事实上,特朗普在子弹击中前的正确时刻倾斜头部,避免了致命的伤害。结果,他的右耳受了轻伤。

Ripple首席技术官认为,对这一事件只有两种可能的解释:一种是运气不佳的特殊情况,另一种是系统性故障。

运气不好还是系统性失败?

首先,施瓦茨认为,不幸事件和疏忽的结合可能导致了数据泄露。例如,特勤局可能没有足够的时间彻底调查集会地点。

一个糟糕的决定,比如不阻挡特定的视线,可能会破坏原本稳固的安全计划。

此外,由于警察不在通常有人值守的屋顶上,枪手找到了一座没有覆盖的建筑。反狙击手小组,假设屋顶上会有警察,没有怀疑任何异常情况。

此外,发现枪手的人向警方报案。然而,警方和特勤局之间的沟通出现了中断。最后,让特朗普上台的决定可能是在没有得到所有电台的适当许可的情况下做出的。

与此同时,施瓦茨发现很难接受不幸的事件和疏忽在这个特定的场合只是一致的。

相反,他认为,这些不可原谅的失误和安全漏洞更有可能是经常发生的,但它们从未以允许暗杀企图成功的方式重合。

施瓦茨认为,多层保护可能导致了一种虚假的安全感,导致个人变得自满,忽视了他们的关键责任。

因此,他推测,可能有数百起事件中,被保护者视线清晰的屋顶没有被覆盖,数十起事件前的现场调查不足,尽管事先通知了地点。

有趣的是,施瓦茨表示,特勤局已经收到有关一名州级演员计划暗杀特朗普的情报,但尽管据称安全措施升级,这一事件仍然发生。

卡尔达诺创始人的反应

相反,卡尔达诺创始人查尔斯·霍斯金森认为,暗杀企图是美国政治状况恶化的一个悲剧性但可预测的后果。霍斯金森哀叹,美国已经从尊重分歧的文化转变为批评者被妖魔化的文化。

与此同时,Hoskinson认为,加密货币行业对去中介化和去中心化的关注为当前的政治状况提供了一种解决方案。他认为,包括政治领导人在内的中央集权机构再也不能完全信任了。

相反,不依赖于个人领导者的分散运动提供了一条更有弹性和值得信赖的前进道路。

Nội dung Liên quan

Mô hình lớn của Mỹ đi vào khép kín, nhân danh an ninh

Ngày 27/6, Anthropic thông báo mô hình bảo mật mạng mạnh nhất của họ, Mythos 5, đã được chính phủ Mỹ cho phép triển khai lại cho hơn 100 tổ chức Mỹ, trong khi phiên bản công khai Fable 5 vẫn chưa có thời gian phục hồi. Cùng ngày, OpenAI phát hành GPT-5.6 nhưng chỉ mở API cho các đối tác được chính phủ phê duyệt. Sự kiện này đánh dấu chu kỳ "dừng - đàm phán - cho phép có điều kiện" đầu tiên của chính phủ Mỹ đối với việc kiểm soát mô hình AI tiên tiến, sau lệnh hành pháp về AI của cựu Tổng thống Trump đầu tháng 6. Các công ty như OpenAI và Anthropic tuyên bố mô hình của họ không vượt quá ngưỡng rủi ro theo khung đánh giá an toàn tự ngành, nhưng chính phủ vẫn can thiệp. Động thái này làm dấy lên lo ngại về một kỷ nguyên kiểm duyệt mới, nơi việc phát hành mô hình AI phụ thuộc vào "đèn xanh" không rõ ràng từ chính phủ, với các tiêu chuẩn và quy trình không minh bạch. Chuyên gia cảnh báo điều này có thể làm suy yếu động lực đầu tư và cản trở sự phổ biến công nghệ quan trọng, tương tự "Cuộc chiến Mã hóa" những năm 1990 khi Mỹ cố gắng kiểm soát xuất khẩu công nghệ mã hóa mạnh. Trong khi đó, mô hình lớn Trung Quốc đang phát triển theo hướng mã nguồn mở. Các chuyên gia chỉ ra rằng nếu chỉ một số ít tổ chức được tiếp cận AI tiên tiến, rủi ro về bất bình đẳng quyền lực có thể tăng lên.

链捕手1 giờ trước

Mô hình lớn của Mỹ đi vào khép kín, nhân danh an ninh

链捕手1 giờ trước

Vừa qua, DeepSeek V4 cập nhật DSpark, tốc độ suy luận tăng 80%

Vừa qua, DeepSeek V4 đã được cập nhật với framework giải mã suy đoán mới là **DSpark**, giúp tăng tốc độ suy luận lên tới 80%. Cốt lõi của bản cập nhật này là framework **DSpark**, một kỹ thuật giải mã suy đoán được triển khai trên DeepSeek-V4-Pro hiện có để tăng tốc độ suy luận, chứ không phải là nâng cấp kiến trúc mô hình. DSpark giải quyết các điểm nghẽn về độ trễ và thông lượng trong môi trường sản xuất, đặc biệt ở các tình huống có tải cao. DSpark kết hợp hai cải tiến chính: 1. **Kiến trúc sinh bán tự hồi quy (Semi-Autoregressive Generation)**: Giữ lợi thế về thông lượng cao của mô hình phác thảo song song, đồng thời thêm mô-đun nối tiếp nhẹ để mô hình hóa mối quan hệ phụ thuộc giữa các token, giúp giảm thiểu tỷ lệ chấp nhận suy giảm. 2. **Xác minh theo lịch trình độ tin cậy, nhận biết phần cứng (Confidence-Scheduled Verification)**: Một "đầu độ tin cậy" (Confidence Head) được sử dụng để đánh giá xác suất tồn tại của mỗi token phác thảo. Hệ thống điều phối sẽ xác định độ dài xác minh tối ưu một cách linh hoạt dựa trên đặc điểm tải và phần cứng, chỉ phân bổ tài nguyên tính toán cho những token có khả năng được chấp nhận cao nhất. Trong các thử nghiệm trên nhiều lĩnh vực như suy luận toán học, tạo mã và hội thoại, DSpark vượt trội so với các phương pháp tiên tiến hiện tại như Eagle3 và DFlash. So với cơ sở sinh token đơn trước đó (MTP-1), DSpark đã **tăng tốc độ phản hồi cho người dùng từ 57% đến 85%** (tuỳ thuộc vào việc sử dụng mô hình Flash hay Pro) trong khi vẫn duy trì cùng tổng thông lượng. Cùng với DSpark, DeepSeek cũng công khai mã nguồn **DeepSpec**, một bộ công cụ toàn diện để đào tạo và đánh giá các mô hình phác thảo cho giải mã suy đoán. DeepSpec cung cấp một đường ống công việc tiêu chuẩn bao gồm chuẩn bị dữ liệu, đào tạo và đánh giá, hỗ trợ nhiều thuật toán (DSpark, DFlash, Eagle3) và mô hình mục tiêu (hiện tại là Qwen3 và Gemma).

marsbit8 giờ trước

Vừa qua, DeepSeek V4 cập nhật DSpark, tốc độ suy luận tăng 80%

marsbit8 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片