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巨石阵寻觅者 Hengefinder
49 分钟前
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Hatari – 在线 Atari ST/STE/TT/Falcon 模拟器 (frama.io)
7 分，gregsadetsky 发布于 27 分钟前 | 隐藏 | 往日 | 收藏 | 讨论
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表格数据是企业级机器学习的基础，然而 XGBoost 和随机森林等传统方法仍然非常耗费人力。这些模型需要大量的手动工作，包括繁琐的超参数调整和特定领域的特征工程，才能获得可靠的性能。 为了解决这些瓶颈，我们推出了 **TabFM**，这是一种专为表格分类和回归设计的新型基础模型。受大型语言模型上下文学习（ICL）能力的启发，TabFM 将表格预测重新构建为零样本任务。这种方法消除了手动模型训练和复杂预处理的需要；用户只需通过单次前向传播，即可对未知数据生成高质量的预测。 TabFM 通过消除结构化数据通常带来的技术壁垒，简化了机器学习的生命周期。目前，该模型已通过 Hugging Face 和 GitHub 对公众开放。
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TabFM：用于表格数据的零样本基础模型 (research.google)
brandonb 发布于 53 分钟前 | 13 点 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 2 条评论 | 帮助
hodgehog11 16 分钟前 | 下一条 [–]
一方面，这令人印象深刻。TabPFN 本身已经是业内顶尖，并且正在彻底改变表格数据的贝叶斯预测（几乎涵盖了所有领域）。
另一方面，也许只是我个人的感觉，我认为这种基准测试报告的形式在该领域是不可接受的。TabArena 实际上有多个指标，因为 ELO 分数并不能恰当地量化改进程度。这里没有展示这些指标，值得深思。此外，GitHub 中的结果部分简直是一团糟。
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kingjimmy 24 分钟前 | 上一条 [–]
在 SAP 收购 Prior Labs 之后看到谷歌发布这个，很有意思。
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Mistral AI 推出了 **Leanstral 1.5**，这是一款专为形式化证明工程设计的专用模型。该模型针对自动定理证明和自动形式化进行了优化，拥有 1190 亿总参数（其中 65 亿为激活参数）以及 256k 的上下文窗口。
作为 Mistral 更广泛生态系统的一部分，Leanstral 1.5 集成了该平台的全套开发者工具，包括聊天补全、函数调用、智能体工作流、结构化输出和 OCR 功能。它支持多种模态和功能，例如文档问答、嵌入、多模态转录及语音服务。此次发布旨在为技术和形式化语境提供精确支持，进一步强化了 Mistral AI 为研究人员和开发者提供专业高性能模型的承诺。
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Leanstral 1.5 (mistral.ai)
由 vetronauta 提交于 2 小时前，37 分 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 1 条评论 | 帮助
__natty__ 25 分钟前 [–]
关于 Leanstral 1 的讨论：https://news.ycombinator.com/item?id=47404796
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布韦岛 (lifeinnorway.net)
6 分，mooreds 发布于 1 小时前 | 隐藏 | 往日 | 收藏 | 2 条评论 | 帮助
junto 23 分钟前 [–]
特里斯坦-达库尼亚群岛更偏远。它距离圣赫勒拿岛 2430 公里。布韦岛最近的邻居是南极洲（1770 公里）。
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oliculipolicula 22 分钟前 | 父评论 [–]
嗯……一定有一种定义偏远程度的方法，可以与汉坦病毒爆发的可能性相关联。也许邻近地区的偏远程度或居住情况很重要？
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Ante 引入了“形状稳定性”（shape-stability）这一概念，确保对具有稳定形状的数据的引用，即使在其他地方发生变动时依然有效。由于 Ante 保证对象在使用过程中不会被销毁或结构性变更，该语言允许同时存在对同一个结构体及其嵌套字段的多个可变引用。 与严格禁止多个可变借用以避免内存安全问题的 Rust 或 Swift 不同，Ante 的编译器能够识别出：如果一个实体的结构是稳定的，那么对其字段的修改并不会导致现有引用失效。这使得开发者可以实现诸如“自愈函数”或同时对父结构体及其子组件（例如，飞船及其引擎）进行可变访问等模式，且不会产生内存损坏的风险。通过优先考虑形状稳定性，Ante 在保持内存安全的同时，简化了所有权和借用规则。
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Ante：一种融合借用检查与引用计数的新方法 (verdagon.dev)
g0xA52A2A 发布于 1 小时前，8 点 | 隐藏 | 往期 | 收藏 | 讨论 | 帮助
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这篇博客文章批评了近期一种试图证明“独立”使用 ML-KEM（一种基于格的后量子算法）优于结合传统 ECC 与后量子密码学的混合方案的观点。 作者认为，支持独立使用 ML-KEM 的理由充满了根本性错误、术语滥用以及对安全风险范围具有误导性的“窄化”。具体而言，作者指出： * **忽视软件风险：** 支持者将软件层面的漏洞（如计时攻击）排除在“密码分析”之外，尽管这些漏洞在现实世界中影响巨大。 * **淡化数学风险：** 这些论点错误地声称“模块结构”和“渐近”归约提供了安全性，却忽视了已知的紧致性差距、针对理想格的量子攻击，以及通用格归约攻击在速度上的持续提升。 * **误导性声明：** 断言 ML-KEM 缺乏与 RSA 或 ECC 同等水平的“最坏情况到平均情况归约”，这一说法在事实上是不准确的，且歪曲了这些归约的作用机制。 最终，作者警告称，此类有缺陷的风险分析正被用作“谈资”，旨在推动 ML-KEM 在 IETF 标准化中通过，从而绕过合理的共识构建，并让用户承担本可通过保留 ECC 作为安全层而轻松规避的不必要安全风险。
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理解格密码的风险：市场宣传与现实之间的巨大差异 (cr.yp.to)
5 个积分，由 ledoge 发布于 1 小时前 | 隐藏 | 往期 | 收藏 | 讨论 | 帮助
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尽管人工智能在生成高质量的局部代码方面表现出色，但在处理全局程序架构时往往显得吃力，容易导致“代码臃肿”以及不必要的防御性检查，从而使状态管理变得复杂。作者认为，由于人工智能在全局视角上可能持续存在局限性，我们需要重新设计编程语言，以便通过局部推理来强制执行全局属性。 作者以 Rust 语言的所有权机制及 `Send` 和 `Sync` 特性为例，说明了这种方法的成功之处。这些特性使开发人员（以及潜在的人工智能）只需检查局部约束，即可保证复杂的全局属性，例如无数据竞争。通过将这些保证嵌入类型系统中，该语言无需程序员（或人工智能）手动追踪每一种可能的程序状态，就能预防整类错误。 展望未来，作者建议未来的编程语言应专注于类似的设计，以便在性能、资源管理和状态隔离方面提供更稳健的保证。如果这一语言设计的发展方向取得成功，将能通过将全局推理的重担从程序员转移到编译器身上，使人类和人工智能都能编写出更可靠的软件。
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局部推理实现全局属性 (tratt.net)
4 分，由 mpweiher 发布于 1 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论 | 帮助
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📊 统计数据 为您的整个收藏提供进化图表，并按蚁群和物种进行细分。 📅 日历 为每个蚁群自动提供喂食和清理提醒。 🌍 多语言 支持西班牙语、英语、法语、德语和意大利语。 无需注册 无需账号即可试用应用。创建一个账号即可永久保存您的数据。
一位 13 岁的开发者近期分享了他构建的网页应用“Formicarium”。该应用旨在追踪蚁群的生长、喂食和湿度等指标。其家长将项目发布在 Hacker News 上后，凭借其出色的完成度获得了积极评价。这位小开发者在开发过程中使用了 AI 工具，并由家长协助完成了服务器部署。
Hacker News 社区对此反响热烈，充满了好奇与赞赏。讨论集中在应用手动输入数据的实用性上（特别是如何追踪数以千计的蚂蚁），以及项目名称的词源——该名称源自黑花园蚁（*Lasius niger*）和甲酸（formic acid）。其他用户则称赞了其简洁的界面，并指出其外观与 Claude Code 等现代 AI 编程代理生成的风格相似。总体而言，社区对这位年轻开发者的行动给予了高度支持。
因违反政策而被亚马逊封号的商人杰克·内哈拉（Jack Nekhala）发现了一个非法黑市，中间人通过贿赂亚马逊员工来获取内部账户数据和恢复账户的服务。在一名声称拥有其受限账户记录“内部访问权限”的人员联系内哈拉后，他试图向亚马逊高管举报这一漏洞，并提供了包括内部截图在内的证据。 尽管亚马逊承诺会进行彻底调查，但并未采取后续行动，也没有说明如何提交这些证据。专家认为，亚马逊向人工智能驱动的客服以及去中心化的全球员工团队转型，让卖家感到被遗弃，从而增加了他们与这些腐败中间人接触的诱惑。虽然亚马逊坚称其在防范欺诈方面投入巨大并与执法部门合作，但批评人士认为，由于涉及法律和声誉风险，亚马逊往往不愿承认内部腐败的严重程度。归根结底，内哈拉的遭遇凸显了亚马逊市场内部持续存在的困境：绝望的卖家与被收买的内部人员都在利用该平台不透明的安全系统牟利。
Hacker News 最近的一场讨论凸显了人们对亚马逊平台的日益不满。起因是一份关于“影子贿赂”现象的报告——这是一种黑市交易，卖家通过向内部人员行贿来操纵排名并恶意打压竞争对手。
用户认为，亚马逊的管理层一味追求商品数量而忽视了质量，导致平台沦为假冒伪劣商品、代发货卖家和垃圾信息的“倾销地”。许多评论者表示，购物体验已严重恶化，以至于一些人开始弃用亚马逊，转而前往实体店或提供高质量精选商品的专业零售商处购物。
人们普遍对亚马逊解决这些问题的意愿持怀疑态度，参与者指出，公司对增长的执着已经盖过了对客户体验的重视。总而言之，该讨论反映出一种广泛的情绪：随着亚马逊网站上寻找正品和优质商品变得越来越困难，其作为可靠平台的声誉正在逐渐衰落。