在公交车、电车和地铁上，您需要支付全额票价。您需刷 OV-chipkaart 乘车，相关费用会与您的火车行程合并在同一张账单中。65 岁及以上的老年人在乘坐公交车、电车和地铁时可自动享受年龄折扣。您的“荷兰非高峰期免费通行”（Dal Vrij）订阅适用于所有荷兰铁路运营商的列车（欧洲之星、Nightjet、以及前往法兰克福和柏林的 ICE 列车除外）。
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荷兰铁路（NS）推出了一项夏季优惠通票，每月49欧元即可在荷兰境内无限次非高峰时段乘车。尽管该优惠引发了关注，但Hacker News的评论者指出了一些重要注意事项：
* **价格：** 49欧元仅为推广期优惠价，推广期过后价格将上涨至127.95欧元。
* **限制：** 该通票主要针对夏季使用，且仅限于非高峰时段。与德国的“Deutschlandticket”不同，它不涵盖所有公共交通方式（巴士、电车、地铁）或长途旅行。
* **资格：** 该通票通常需要个人OV-chipkaart（交通卡），该卡一般仅限居民申请，限制了普通国际游客的使用。
讨论还提到了与欧洲公共交通模式的广泛对比，包括一些国家在实现“免费”公共交通时面临的宪法挑战，以及对荷兰学生曾经享受的广泛免费旅行福利的怀念。
量化是将高精度数值（如 fp16）映射到低精度整数网格的过程，它能显著提升内存效率、降低能耗并提高计算速度。
该过程依赖于一个包含比例因子和零点的核心公式，将实数映射为离散整数。这会引入“量化误差”，主要源于舍入（将数值映射到最近的网格点）和截断（限制范围）。平衡这两者是量化的核心挑战。
关键的设计选择包括：
* **映射方式：** 对称（以零为中心）与仿射（非对称）量化。
* **粒度：** 采用张量级、通道级或分块级量化。
* **时机：** 静态与动态范围计算，以及训练后量化（PTQ）与量化感知训练（QAT）。
现代硬件通过乘累加（MAC）单元加速这些运算。由于累加过程是在高精度（int32）下进行的，模型需要一个“重量化”步骤——即定点移位——来为下一层准备输出。虽然这些方法适用于许多架构，但 Transformer 提出了独特的分布挑战，这将是本系列下一篇的重点。
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6 分，由 matt_d 发布于 37 分钟前 | 隐藏 | 往日 | 收藏 | 1 条评论
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jvican 15 分钟前 [–]
抱歉，但我感觉整篇文章都像是 AI 生成的。文中到处都是破绽（标题式提问、文章结构、数学公式的呈现方式、过度精简的关键词堆砌、加粗的使用、随处可见的大写字母等）。阅读本文信息时请务必自行查证，如果其中包含幻觉或不实信息，我一点也不会感到惊讶。无论如何，作者声称他从事这个领域的工作。
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在评估初创公司股权时，将总价值除以归属期（vesting period）的常规做法，往往会大幅低估实际薪酬。这是因为初创公司的股权实际上是一种**内嵌看涨期权**。 由于你可以在公司表现不佳时随时离职，你本质上是在用时间分期“购买”股权，并拥有在项目失败时放弃的权利。因此，在高波动的情况下，你的预期薪酬远高于简单计算所得出的数值。 如果一家公司取得巨大成功的概率很小，而失败的概率很高，那么你很可能只会在成功的情景中实现股权价值（此时你会留任），而在失败的情景中迅速退出（此时你会离职）。这压缩了你在公司投入的时间，从而显著提高了股权薪酬的“时薪”。 尽管风险厌恶、现金工资以及被解雇的风险提供了必要的制衡，但从纯数学角度来看，更高的波动性——结合你随时可以离职的能力——会显著增加经时间调整后的股权收益潜力。
抱歉。
很高兴地告诉大家，我即将加入 OpenAI，并期待与那里的优秀团队共事。离开的决定非常艰难。我为 Google 出色的团队以及我们共同创造的一切感到无比自豪。能与各位共事是我的荣幸，也是一段愉快的经历。
Noam Shazeer 是谷歌 Gemini 项目的联合负责人，也是开创性论文《Attention Is All You Need》的作者之一，他已确认加入 OpenAI。就在两年前，据报道谷歌斥资数十亿美元通过收购他的初创公司 Character.AI 将他招致麾下。
这一消息在 Hacker News 上引发了激烈讨论。许多观察人士认为，此次离职对谷歌，尤其是对 Gemini 团队是一次重大打击，也是对其企业文化和官僚主义停滞的隐性批评。评论者推测，Shazeer 可能是在寻求一个更敏捷的创新环境，以摆脱大型上市公司的束缚。
相反，也有人认为这次流失不会严重阻碍谷歌，并指出该公司通过定制芯片（TPU）、庞大的数据访问权限和深厚的基础设施，依然保持着显著优势。关于人工智能模型是否拥有真正的“护城河”，或者它们是否正在成为商品，目前仍存在更广泛的讨论。许多人认为，尽管 Shazeer 的专业知识处于顶尖水平，但竞争格局正迅速转向多方市场，在这种环境下，个人才华虽然具有影响力，但可能不再是决定长期成功的唯一因素。
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我的 LSM 树比 B 树慢。于是我分析了它 (aasheesh.vercel.app)
5 点积分，作者 aasheeshrathour，1 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论 | 帮助
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特朗普政府以国家安全为由，对 Anthropic 的先进人工智能模型 Claude Mythos 和 Fable 5 实施了出口管制。此前有报道称，Anthropic 允许韩国电信巨头 SK 电讯使用其强大的“Mythos”模型，这引发了官员们对该公司与中国存在所谓联系的担忧，尽管 SK 电讯对此予以否认。 当亚马逊研究人员发现 Fable 5 存在安全漏洞，并指出其防护机制可能被绕过以获取模型的网络攻击能力时，这种紧张局势进一步加剧。尽管 Anthropic 辩称这些风险是整个行业普遍存在的，但白宫认为 Anthropic 无法充分保障其技术的安全。 政府下令 Anthropic 将这些模型的访问权限仅限于美国公民。Anthropic 选择直接停用这些模型，而不是实施可能损害用户隐私的、复杂的基于国籍的审查机制。虽然 Anthropic 早前已遵照要求撤销了 SK 电讯的访问权限，但该公司与白宫就恢复这些工具使用权的谈判目前仍处于僵局。
抱歉。
作者解释了自己如何从一名中立的观察者转变为生成式人工智能的坚定反对者，并指出这是由于行业对用户和创作者权益的系统性无视。起初，作者认为早期的 AI 实验只是无害的新鲜事物。然而，科技行业所表现出的“集体精神错乱”以及来自投资者的压力，导致 AI 被激进且强行地整合进那些既不需要也不受欢迎的产品中。 作者之所以对 AI 产生反感，核心在于 AI 公司对待个人数据和创作成果的方式。通过在未经许可的情况下抓取公共内容进行训练，并用“剽窃机器”取代人类劳动，该行业将企业的“错失恐惧症”（FOMO）置于道德之上。作者将行业中那种强制性的、“不适应就会被淘汰”的言论比作家庭暴力手段，并指出许多公司在数据抓取方面根本不提供退出的机制。 最终，作者完全否定了 AI 的现状。他们认为，由于这项技术建立在侵犯权益和掠夺性营销的基础上，它需要彻底“推倒重来”。对作者而言，若要让 AI 变得合理，该行业必须从根本上重组其开发模式，将知情同意、尊重人类选择以及拒绝强制执行置于首位。
这段 Hacker News 上的讨论反映了人们对当前人工智能状况存在的巨大分歧。批评者认为，这场“AI 淘金热”是由不道德的商业行为、系统性地无视用户与创作者意愿，以及一场强行将聊天机器人植入日常工具的侵入性“军备竞赛”所驱动的。对许多人而言，透明度的缺失、低质量“垃圾内容”的涌入，以及对被窃取知识产权的依赖，已从根本上败坏了这项技术的声誉，导致一些人开始抵制集成 AI 的服务。
相反，支持者认为该技术本质上是有用的，且其发展不可避免。他们主张，完全否定 AI 是徒劳的，许多负面反弹源于对历史数据收集方式（如搜索引擎索引）运作机制的误解。虽然一些用户从 AI 中获得了实际的生产力提升，但也有人指出，真正的问题不在于技术本身，而在于企业炒作的“单一文化”，以及部署这些技术的公司所采取的激进且未经许可的商业模式。总而言之，该讨论串突显了“将 AI 视为变革性工具的人”与“认为 AI 违背数字社会契约的人”之间的冲突。
随着 AI 客户端对外部“智能体资源”（如工具、API 和工作流）的依赖日益加深，手动连接和管理这些能力已成为巨大的瓶颈。目前，用户和开发者必须手动识别、验证并连接每一个工具，随着可用资源生态的扩张，这种方式已难以为继。 “智能体资源发现规范”（ARD）通过标准化 AI 客户端查找相关能力的方式，解决了这一问题。客户端无需手动管理集成，而是可以使用 ARD 向发现服务查询符合特定任务的工具。ARD 提供了必要的元数据（工具的功能、提供方及其访问方式），但不强制规定具体的调用方法——调用仍由资源的原生框架（如 MCP 或 API）处理。 作为通用的发现层，ARD 允许资源只需发布一次，即可被不同的客户端发现。这构建了一个可扩展的生态系统，使 AI 智能体能够轻松定位并利用除开发者预配置以外的广泛且多样的工具。
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Agentic Resource Discovery 规范 (agenticresourcediscovery.org)
7 分 | 作者：damick | 1 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论
https://developers.googleblog.com/en/announcing-the-agentic-... 帮助
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这是一篇讽刺短文，是对“古宇航员”理论——即声称外星人建造了埃及金字塔——的一种疲惫反驳。叙述者以一名古代监工的视角，认为将人类历史上最伟大的建筑成就归功于外星人而非人类自身的智慧，这是一种侮辱。 作者指出，人们总是低估了大规模人力组织、数学计算以及工程试错法所蕴含的巨大力量。他强调了“外星人说”的荒谬之处：如果先进的生物真的能够跨越星系旅行，他们很可能会发明比几何石结构更实用的东西，比如空调或人体工学椅。最终，这篇文章嘲讽了现代人倾向于通过科幻神话来美化历史，而不是承认人类毅力背后那种艰苦、枯燥却令人赞叹的现实。文章以一种讥讽的视角总结了历史循环：人类将继续创造宏伟的成就，而未来的后代只会无视其中付出的汗水与劳动，转而青睐那些关于星际来客的荒诞故事。
这篇 Hacker News 讨论聚焦于一篇题为《一名疲惫的埃及人的笔记：我的工作是解释金字塔是人类建造的》的讽刺文章。讨论串强调了反驳“古代外星人”阴谋论时的无奈。
评论者大都拒绝接受古文明没有能力进行宏伟建筑的观点。许多人认为，金字塔形状不过是应对重力的有效建筑方案，且现代工程完全可以轻松复制此类项目。参与者指出，历史证据（如《梅勒日记》）明确记载了建造过程以及相关建筑师的名字。
这场辩论还触及了此类阴谋论的心理吸引力，用户认为这些理论往往源于现代知识优越感，或对当代社会能力持怀疑态度。尽管对话基本立足于历史事实，但最终还是演变成了网络争论中常见的边缘化、推测性言论，一些用户或讽刺或认真地坚持外星人干预的神话。
泰斯勒定律（Tesler’s Law）指出，任何系统都存在着无法消除的复杂性。尽管硅谷过去一直通过将这种负担从消费者转移到自动化系统上来取得成功，但生成式人工智能的兴起催生了一种危险的错觉：人们认为公司现在可以“一键”优化其员工队伍。 创始人日益认为生成式人工智能可以取代设计师和开发人员等人类角色，使他们能够孤立地构建产品。这是一种根本性的范畴错误。首先，软件开发需要一个深思熟虑的过程来发现用户真正的需求——这是一项无法自动化的任务。其次，由于复杂性是守恒的，将产品策略的智力劳动转移给人工智能并不能消除这种负担，它只是将其推入了一个无限的回归之中。 硅谷正试图绕过人类处境进行工程设计，将员工视为昂贵的累赘。然而，商业本质上是社会技术性的。一家公司不可能在取代构建产品所需的人类洞察力的同时，还能指望有效地服务于另一端的人类。通过自动化削减内部员工，领导者冒着失去解决目标市场复杂需求所必需的人文联系的风险。
这篇 Hacker News 讨论批评了一篇名为《科技公司高管正在违法》的文章。该文章认为，科技领袖通过违反“复杂性守恒定律”（特斯勒定律）来无视法规。
评论者普遍认为这篇文章“愚蠢”且“逻辑不通”，指出作者未能将复杂的科学原理与现代企业行为建立有效的联系。讨论转而关注“监管套利”，用户们争论科技公司高管之所以公然无视劳动法或出租车牌照规定，是因为他们认为这些法规已过时或具有反竞争性。
该讨论反映了对晚期资本主义的愤世嫉俗——由于游说能力和经济影响力，科技巨头被认为凌驾于法律之上。最终，参与者认为，当企业惯性绕过监管时，“精明”的商业策略与非法活动之间的界限正变得日益模糊。