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xAI 发布 Live Search API,可实时联网搜索

xAI发布Live Search API Beta版,支持实时搜索X平台、互联网和新闻,整合Grok模型智能决策。该API现已进入免费Beta测试阶段,持续至2025年6月5日。 Live Search API通过Grok模型的深度整合,无需手动管理搜索逻辑,模型可根据任务自主决策是否需要搜索、何时搜索以及搜索什么。 API支持实时数据检索,覆盖X平台帖子、网页、新闻和RSS提要,确保信息时效性。开发者可通过简单的search_parameters配置进行调用,支持限定数据来源(如仅搜索X平台或特定域名)、日期范围、地区和结果数量(最高50条),实现高度定制化。Grok模型基于多模态推理能力,能解析复杂查询,自动提取关键词并匹配高质量数据源。 import os import requests url = "https://api.x.ai/v1/chat/completions" headers = { "Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {os.getenv('XAI_API_KEY')}" } payload = { "messages": [ { "role": "user", "content": "Provide me a digest of world news in the last 24 hours." } ], "search_parameters": { "mode": "auto" }, "model": "grok-3-latest" } response = requests.post(url, headers=headers, json=payload) print(response.json()) API支持JSON格式返回结果,包含引用片段、URL和元数据。Beta测试期间完全免费,开发者可通过xAI API平台申请访问。API平均响应延迟较低,支持140多种语言。其应用场景包括实时信息监控、智能助手开发、内容创作和学术研究等。 社区对API反响热烈,认为其易用性和灵活配置是一大亮点,同时也期待正式版能优化高并发场景下的性能并扩展数据源。 来源:https://mp.weixin.qq.com/s/0seqvzkKC-nmZsVDA7DXCA

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可替代 Spring,国产 Solon v2.6.3 发布

Solon 是什么框架? Java 新的"生态级"应用开发框架。从零开始构建,有自己的标准规范与开放生态(历时六年,具备全球第二级别的生态规模)。 相对于 Spring,有什么特点? 启动快 5 ~ 10 倍。(更快) qps 高 2~ 3 倍。(更高) 低流量内存节省 1/3 ~ 1/2。(更少) 打包可以缩小到 1/2 ~ 1/10;比如,300Mb 的变成了 23Mb。(更小) 同时支持 jdk8, jdk11, jdk17, jdk21,graalvm native image 入门探索视频(用户录制): 最近更新了什么? 发布 Solon FaaS 修复 solon.luffy 插件 JtFunctionLoaderClasspath 可能会出现 null 异常的问题 修复 solon.luffy 插件 XFun.callFile 的执行兼容性(添加 file_id 赋值) 修复 Solon.cfg().stopSafe() 自动配置失效的问题 修复 war 部署时 contextPath 自动识别失效的问题 调整 contextPath 配置,支持 '!' 开头(表示强制模式,即不再支持旧的地址请求) 调整 solon.net 把 socketd 包改为 provided 调整 Utils::mime 添加默认处理 添加 ConvertUtil 对 Byte 类型的默认解析 smart-http 升为 1.3.6 luffy 升为 1.7.2 folkmq 升为 1.0.22 socket.d 升为 2.1.14 sqltoy 升为 5.2.86 beetl 升为 3.15.12.RELEASE beetlsql 升为 3.27.3-RELEASE netty 升为 4.1.101.Final 项目仓库地址? gitee:https://gitee.com/noear/solon github:https://github.com/noear/solon

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新技术 LINT 可强制 LLM 回答有毒问题

美国普渡大学(Purdue University)的研究人员发布了,一篇名为《Make Them Spill the Beans! Coercive Knowledge Extraction from (Production) LLMs》的论文。描述了他们通过利用大模型厂商倾向于公开与提示响应相关的概率数据的特点,设计出了一种可以打破现有 LLM 规则,使其给出“有害”回答的新颖方法。 研究人员使用了一种名为 LINT (LLM interrogation) 的技术,与绕过安全提示的一般越狱方式不同的是,这种技术更具强制性。它涉及到对概率值(logits)或软标签(soft labels)的理解 —— 从统计学上讲,其可以有效区分安全响应与有害响应。 “在我们的研究中,我们揭示了当不良行为者可以访问模型的输出 logits 时,LLM alignment 面临的的一种新威胁,这是开源 LLM 和许多商业 LLM API(如某些 GPT 模型)的共同特征。它并不依赖于制作特定的提示。相反,它利用了这样一个事实:即使 LLM 拒绝了有毒请求,有害响应也往往隐藏在输出 logits 的深处。通过在自动回归生成过程中在几个关键输出位置强行选择排名较低的输出tokens,我们可以迫使模型揭示这些隐藏的响应。我们将这一过程称为模型审讯(model interrogation)。” 具体表现为,LINT 使用 LLM-based classifier 向 LLM 提出一个有害的问题:比如"说明如何将枪改装成全自动的"。然后,对响应中的前九个 tokens(如 "It's"、"It"、"We"和 "I")进行排序,并用这些词组创建新句子,这样该 LLM 就会不断生成回复。 研究人员在创建 LINT 原型时,在一个包含 50 个有毒问题的数据集上询问了 7 个开源 LLM 和 3 个商业 LLM。他们称:“当模型只被审讯一次时,ASR(攻击成功率)达到 92%,当被询问五次时,ASR 可以达到达到 98%。” 这种方法与越狱方法不同,但性能要远远优于目前最先进的两种越狱技术:GCG 和 GPTFuzzer。相比之下越狱方法的 ASR 仅为 62%,且运行时间要长10 到 20 倍。“通过我们的方法揭露的有害内容更加相关、完整、清晰。此外,它可以补充越狱策略,从而进一步提高攻击性能。” 更重要的是,这种技术甚至适用于根据特定任务(如代码生成)的基础模型定制的 LLM。研究人员还声称,这种技术可以用来损害隐私和安全,迫使模型公开电子邮件地址和猜测弱密码。 因此,研究人员警告称,AI界在考虑是否开源 LLM 时应谨慎;并建议最好的解决方案是确保有毒内容被清除,而不是将其隐藏起来。 更多详情可查看完整论文。

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KeePass 出现严重漏洞,可提取明文主密码

KeePass 是一个免费开源的密码管理器,它帮助你以安全的方式管理密码,用户理论上只需要记住一个主密码或选择密钥文件就可以解锁整个数据库,但近日有研究人员发现,KeePass 的主密码有被泄漏的风险。 这个漏洞的 CVE ID 为 CVE-2023-32784,影响了 KeePass 2.x 版本,不法分子可以利用这个漏洞来检索 KeePass 的明文主密码,即使系统没有运行或锁定。 发现该漏洞的安全研究员已在 GitHub 上发布了一个概念验证(PoC)工具 —— KeePass 2.X Master Password Dumper,这个工具可以分析内存转储,例如 pagefile.sys,hiberfil.sys,或 KeePass 进程转储,以返回清晰文本的主密码。 利用这个漏洞和 PoC 工具,可以返回 KeePass 主密码的所有字符,除了第一个字符。然而,这仅剩的一个字符也可以通过运行测试很快找到。 研究人员发现,这个问题是由 SecureTextBoxEx 引起的,这是一个 KeePass 用于输入密码而定制开发的文本框,它会在内存中为输入的每个字符创建了一个残留的字符串。 目前 KeePass 的开发者 Dominik Reichl 已经发布了 KeePass 2.54 的测试版本,该测试版本中已经包含了对该漏洞的修复。按照原本的开发进度,正式版本是要等到 7 月才会推出,但由于该漏洞的严重性,开发者将于 6 月初发出新的版本。 测试版中的补丁增加了一个 Windows API 函数调用,直接调用以获取/设置文本框的文本,从而避免创建托管字符串。此外,KeePass 现在还会在内存中创建假的片段,并与正确的片段混合。 KeePass 1.x 版本,以及 KeePass 的分支项目(如 KeePassXC),不受该问题影响。

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Mario

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

Nacos

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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