Wayne Bell and Dan Gomez Blanco discuss the architectural and cultural shift required to scale observability at Skyscanner. They share how moving to OpenTelemetry decoupled instrumentation from...

Anubis是一款开源软件，采用工作量证明机制防止AI爬虫抓取网站内容。用户需完成计算任务才能访问网站，从而增加爬虫成本，保护网站资源。尽管对正常用户影响较小，但其能源消耗和效果的持久性引发争议。Anubis已被多个知名项目采用，以应对AI爬虫的挑战。

工作量证明系统（PoW）被用于防止爬虫和DDoS攻击，但其有效性受到质疑。访客的计算资源被利用，网站运营商未必能获益。Coinhive尝试通过访客挖矿获利，但因黑客利用而失败。PoW可能导致用户体验下降，尤其是低端设备用户。未来需要更有效的解决方案来平衡网站安全与用户体验。

本文提出了一种名为“梯度优化证明”（PoGO）的区块链共识设计，旨在解决矿工提供可验证的大规模机器学习模型训练证据的问题。通过引入量化梯度，优化了存储和计算需求，降低了验证成本，同时保持了模型损失的实际进展。

本文提出了名为PROOF的模型，旨在解决视觉语言模型在类增量学习中的遗忘问题。通过多模态信息融合，PROOF在九个基准数据集上表现出色。文章还回顾了大型语言模型在持续学习中的应用，探讨了预训练和微调方法，以及未来的研究方向。

Since the release of my preprint with Tim, Ben, and Freddie proving the Polynomial Freiman-Ruzsa (PFR) conjecture over , I (together with Yael Dillies and Bhavik Mehta) have started a...

We offer a detailed proof of the Riemann mapping theorem, which states that every proper simply connected region is conformally equivalent to the open unit disc.