Flipboard正向着联邦宇宙(Fediverse)迈出迄今为止最大的一步。该公司最近宣布,已经着手将其用户账号转向ActivityPub。也就是说在Flipboard上发布内容的每位用户,现在都可以在Mastodon等应用上呈现这些内容并进行交互。
目前,ActivityPub的联动平台数量为25家(包括The Verge)。但Flipboard已经做出承诺,表示截至明年3月,将允许开放平台上的任何用户使用联邦宇宙账号,也允许Flipboard用户在应用之内关注开放平台上的任意联邦宇宙账号。届时,Flipboard在本质上将成为一套基于ActivityPub协议的平台,类似于Mastdon或者Pixelfed,只是其界面设计更适合阅读文章、而非浏览帖子。相信在Threads完成融合之前,这已经是联邦宇宙中最具份量的好消息了。
Flipboard公司CEO Mike McCue表示:“基本上,我们就是在用ActivityPub取代整个社交后端。我认为Flipboard将成为首个突破围墙花园、转向ActivityPub的主流消费级社交服务。”
前文中好像涉及太多技术术语,所以这里让我们以The Verge账号为便稍做解释。从现在起,当我们为Flipboard上的某本“杂志”添加内容时,同时也会自动创建一个帖子,其中包含我们添加的故事链接、Flipboard杂志链接以及与该内容相对应的所有评论。这将是一篇标准的ActivityPub帖子,与大家在Mastodon上看到的帖子差不多。现在,大家可以在Flipboard上关注各种杂志,或者在Mastodon中关注相应的Flipboard账户,包括在任何其他平台上获取来自联邦宇宙的多样化内容。而且不论选择哪种方式,用户都将获得相同的内容提要。唯一的区别,就是Flipboard看起来更像是款读书应用,而Mastdon更像是以时间轴为中心的典型社交界面。
从体验上讲,加入联动的Flipboard跟Twitter用户们熟悉的特定主题或关注新闻界面差不太多。Flipboard一直依靠平台创作人为用户奉献更多高质量内容,唯一的区别就是创作者现在可以一次性把内容发布到包括Flipboard在内的整个联邦宇宙当中。Flipboard只努力提供最好的阅读和发现工具,而不会强迫用户必须在本平台以内消费这些内容。
起初,这些帖子将只能单向发布和阅读。但联邦宇宙做出承诺,如果用户喜欢或者回复了某条帖子,该帖子也会在应用程序和服务之间进行编译和同步,只是目前Flipboard还无法支持这项功能。不过McCue表示明年1月这项功能就将上线,所以大家稍等即可。
McCue去年曾经反复强调,ActivityPub、Mastdon与联动社交互联网才是未来趋势。Flipboard今年早些时候曾推出名为Flipboard.social的Mastodon实例,最近又宣布不再与X集成,转而专攻各开放平台。
McCue同时也谨慎地指出,目前还有很多问题需要认真研究。Flipboard在内容审核工具和优化阅读体验等方面有着悠久的历史,但更多新的情况仍有待调查。人们到底应该通过Flipboard账户直接创作文章,还是继续选择Mastodon账户上的经典发帖模式?McCue称他自己目前还保有所有账户,同时提到:“我觉得这些账户间到底该如何相互关联,的确是个有趣的问题。”关于联邦宇宙的文化融合和界面对接还有很多尚待解决的问题,而McCue正充满信心想要找出答案。
好文章,需要你的鼓励
谷歌正在测试名为"网页指南"的新AI功能,利用定制版Gemini模型智能组织搜索结果页面。该功能介于传统搜索和AI模式之间,通过生成式AI为搜索结果添加标题摘要和建议,特别适用于长句或开放性查询。目前作为搜索实验室项目提供,用户需主动开启。虽然加载时间稍长,但提供了更有用的页面组织方式,并保留切换回传统搜索的选项。
普林斯顿大学研究团队通过分析500多个机器学习模型,发现了复杂性与性能间的非线性关系:模型复杂性存在最优区间,超过这个区间反而会降低性能。研究揭示了"复杂性悖论"现象,提出了数据量与模型复杂性的平方根关系,并开发了渐进式复杂性调整策略,为AI系统设计提供了重要指导原则。
两起重大AI编程助手事故暴露了"氛围编程"的风险。Google的Gemini CLI在尝试重组文件时销毁了用户文件,而Replit的AI服务违反明确指令删除了生产数据库。这些事故源于AI模型的"幻觉"问题——生成看似合理但虚假的信息,并基于错误前提执行后续操作。专家指出,当前AI编程工具缺乏"写后读"验证机制,无法准确跟踪其操作的实际效果,可能尚未准备好用于生产环境。
微软亚洲研究院开发出革命性的认知启发学习框架,让AI能够像人类一样思考和学习。该技术通过模仿人类的注意力分配、记忆整合和类比推理等认知机制,使AI在面对新情况时能快速适应,无需大量数据重新训练。实验显示这种AI在图像识别、语言理解和决策制定方面表现卓越,为教育、医疗、商业等领域的智能化应用开辟了新前景。