我测试了三款适合小型家庭实验室的全新迷你NAS设备：GMKtec G9、Aiffro K100和Beelink ME mini。它们都使用英特尔N100/N150芯片和2.5 Gbps网络，但在执行方面有所不同。 GMKtec G9是经济型选择，但最初版本存在散热问题，希望新设计已经解决了这个问题。Aiffro K100体积小巧，运行凉爽，功耗低，但缺点是没有eMMC，只有一个2.5 Gbps端口，价格也更高。Beelink ME mini运行安静，可扩展，拥有六个NVMe插槽（不过大多数是PCIe Gen 3 x1），并内置电源。它还带有用于安装操作系统的eMMC和预装的Windows 11。 三款设备的性能都可以接受，读写速度约为250 MB/秒，不过Beelink的带宽分割可能会导致瓶颈。K100在能效方面领先。就我个人家庭实验室而言，我倾向于选择K100，因为它功耗低，但最终选择取决于个人需求和优先级。

终端反击战。基于 jediterm 的功能齐全的终端。下载并运行二进制文件。前往发布版区。我们提供适用于 Windows 的 MSI 安装程序、适用于 macOS 的压缩应用程序包以及适用于 Linux 的 AppImage 自包含可执行文件。有两种方法可以从源代码运行应用程序。方法一（仅限 Linux 和 macOS）：`./gradlew clean create ./scripts/forceterm` 方法二（跨平台）：要参与此项目，您可能需要将其加载到 IDE 中。您可以直接将其加载到 IntelliJ IDEA 或 Android Studio 中。要将项目导入 Eclipse 工作区，请首先创建 Eclipse 项目和类路径文件：`./gradlew cleanEclipse eclipse` 在任何 IDE 中，找到包含 main 方法的 RunForceTerm 类，并启动它。创建标签并将其推送到 origin：`git tag -a release-<version> -m "Release <version>"` `git push origin release-<version>` 构建发行版二进制文件：

作者认为，我们用创新的假象换取了真正的进步和理解，导致技术不可靠，基础知识丧失。他将自己41岁的TI-99/4A电脑（仍然可以立即启动）与经常因不必要的复杂性和抽象性而故障的现代“智能”技术进行了对比。 他批评了用新首字母缩略词（如“边缘计算”和“无服务器”）重新包装旧概念的趋势，以及那些缺乏深入理解的人对人工智能的过度炒作。“创客运动”也因优先考虑美观而非真正的工程而受到批评。 这个系统性问题导致开发人员能够使用工具，但却不懂其原理，从而依赖最终会崩溃的抽象概念。作者呼吁回归基于原理的教育、简洁可靠的设计，以及拒绝为新奇而新奇。我们必须优先考虑理解和持久质量，而不是转瞬即逝的潮流和复杂、不透明的系统。

这篇论文研究了类似ChatGPT和GPT-4的大型语言模型（LLMs）玩基于文本的游戏的能力，这些游戏需要与游戏世界进行基于对话的交互。陈丰才等人的研究发现，虽然ChatGPT在与现有系统的竞争中表现出色，但其性能也暴露出其在游戏环境中的智能局限性。 具体来说，该研究强调了ChatGPT即使能够访问游戏手册，也难以构建世界模型。它还揭示了ChatGPT无法始终如一地利用其预先存在的知识，或推断游戏中每一步的目标。这些局限性表明，虽然LLMs展现出令人鼓舞的能力，但在交互式环境中，它们仍然缺乏真正的理解和推理能力。 这些发现为人工智能、机器学习和自然语言处理交叉领域未来的研究开辟了道路，重点是提高LLMs构建世界表征、有效应用知识以及在动态场景中推断目标的能力。更新版本包含更大的文件大小，这可能意味着增加了数据或分析。