作者对ChatGPT Altas的logo不满，正在与设计师合作改进。尽管设计过程反复，作者强调稳定输出比加班更重要。最近在闲鱼购买了磁带，体验音质后计划提升录音设备。

本文研究了声场分类中不匹配的录音设备情况，并提出了一种通过频率方面的规范化进行输入和卷积神经网络中隐藏层激活的处理的方法，以减少记录设备之间的差异。实验证明，该方法在未经训练的录音设备上提高了ASC性能18.2个百分点。

英国大学研究人员训练了一种深度学习模型，可以通过分析键盘击键声音窃取设备数据，准确率高达95%。攻击变得更简单，因为现有场景中有很多高质量录音设备。攻击的第一步是记录目标键盘上一定次数的击键声音，然后使用生成的频谱图训练图像分类器。实验结果显示，直接调用iPhone麦克风录音准确率达95%，Zoom录音准确率为93%。研究人员建议改变打字风格、使用随机密码、使用软件重现击键声音或使用基于软件的击键音频过滤器来预防此类攻击。