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1 天前
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在本期《新生物学》中，Markov Biosciences 创始人亚当·格林（Adam Green）提出，生物学正处于属于它自己的“GPT时刻”。针对该领域过度依赖昂贵且重度干扰的数据集这一现状，格林主张采用“苦涩的教训”（bitter lesson）策略：利用海量的观测数据和恰当的损失函数，构建强大且可扩展的虚拟细胞模型。 格林解释道，由于捕获和测序过程中的技术差异，单细胞 RNA 测序数据天生带有噪声。通过将这些数据视为排序问题而非原始计数，并运用经过改进的“几何 Plackett-Luce”这一百年概念，Markov 的模型展现出了明确的缩放定律（scaling laws），在预测未见过的细胞扰动方面优于当前最先进的模型。 格林拒绝将虚拟细胞视为“模拟器”，而是提议将其视为“样本”——即复杂且具备能动性的世界模型。当通过稀疏自动编码器等技术进行探测时，这些模型能够揭示基础的生物学机制。尽管承认机制探索的价值，但格林认为，过度追求人类可读的模型反而是一种限制。相反，他优先考虑预测性控制，旨在通过数据和计算驱动发现，解决诸如抗体偶联药物临床表现等生物学谜题，从而实现可落地的临床成果。
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如何构建虚拟细胞与生物学缩放定律 (nikomc.com)
18 点，由 ogundipeore 发布于 1 天前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 2 条评论
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smashspectacle 1 天前 | 下一条 [–]
又一套用来忽悠外行人的炒作废话。没错，确实有人开发出一种非常擅长复制我们所开发工具（语言）的工具。但这在逻辑上推导不出生物学领域。用大语言模型背后的数学家、逻辑学家和统计学家能理解的话来说：语言只是生物学的一个子集，因此生物学所包含的复杂性要高出几个数量级。况且，如果不提出具体的机制，你只是在计算机模拟中复现了未解之谜，这在大多数语境下并不令人印象深刻，也谈不上有什么创新或实用价值。
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d_silin 1 天前 | 上一条 [–]
这是我愿意押注（投入金钱与技能）的一个方向。
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本项目探讨了一种巧妙的“黑客”手段，旨在通过 Slack 的 `video`（视频）区块实现端到端加密（E2EE）。开发者发现 Slack 的视频区块本质上是一个不受限制的 iframe，由此创建了一套在浏览器本地执行加密操作的系统。
其工作流程如下：应用负责生成并管理密钥对。当用户需要签名或加密消息时，应用会生成一个存储在数据库中的临时标识符（slug），并由 Slack 视频嵌入模块作为客户端进行加载。这使得用户能够利用 `openpgpjs` 库，完全在客户端执行所有敏感的加密操作，从而确保 Slack 服务器永远不会接触到解密密钥或敏感数据。
尽管这种方法触及了 Slack 的设计局限（例如无法在阅后即焚消息中使用视频区块），但它为安全通信提供了一个可行的概念验证。作者总结认为，随着 Discord 和 Telegram 等平台向“小程序”和活动功能转型，主流服务完全有机会拥抱更灵活、功能更丰富的第三方集成，从而优先保障用户安全并实现本地化处理。本项目已开源，并支持自托管。
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作者通过将 **OpenCode**（一种与供应商无关的 AI 编程环境）与 **GitOps** 工作流程集成，简化了家庭实验室的管理。作者将 OpenCode 部署在专用虚拟机上，从而创建了一个可从任何设备访问的安全且持久的开发环境。
该工作流程利用 AI 处理日常任务，例如查看容器发布说明、执行更新以及添加健康检查。一旦 OpenCode 生成更改，它会将代码推送到功能分支；作者随后审核并合并合并请求（PR），从而通过 Arcane 等工具触发自动部署。这种职责分离确保了 AI 无法直接访问生产服务，在保持“爆炸半径”可控的同时，让作者能够轻松管理复杂的 Docker 堆栈和配置，甚至可以通过移动设备进行操作。
尽管目前的设置由于 Forgejo API 的限制而缺少自动 CI 反馈，但该系统显著减少了手动维护时间。通过将基于 Git 的基础设施与 AI 辅助编程相结合，作者构建了一个便携、安全且高效的家庭服务管理平台。
这篇 Hacker News 讨论聚焦于一个日益增长的趋势：开发者正致力于构建“AI 智能体”家庭实验室（homelab）平台，以实现基础设施管理的自动化。发帖者介绍了一种使用 OpenCode 配合持久化会话的设置，并集成了 Git 和 GitOps，用于部署由 Docker 管理的服务。
社区讨论的主要内容包括：
* **工作流的多样性：** 用户正在试验各种工具，如 Forgejo、Argo Workflows、n8n 以及自定义的 systemd 定时器，以创建能够处理问题标记、PR 生成、测试和合并的“智能体循环”。
* **挑战：** 常见的难题包括管理智能体身份/认证（如 SPIFFE/Vault）、沙箱隔离（gVisor），以及在长时间运行的开发任务中保持上下文的复杂性。
* **模型选择：** 虽然许多人仍依赖前沿模型 API（如 Claude）进行复杂推理，但人们对使用 Qwen 或 Gemma 等模型进行本地推理的兴趣浓厚，以避免依赖付费订阅。
* **基础设施：** 在部署自动化方面，参与者讨论了多种 GitOps 方法，包括使用 Arcane、Komodo 和 Doco CD 等工具来管理 Docker Compose 堆栈。
总的来说，该讨论反映了从手动维护家庭实验室向“灵感编程”（vibe-coding）和智能体辅助自动化转变的趋势，尽管许多人指出，与传统方法相比，这种设置的投入成本依然很高。
由于热膨胀系数（CTE）的不匹配，制造高硼硅玻璃与金属的真空密封件具有挑战性。随着玻璃和金属冷却，不同程度的收缩会产生应力，从而经常导致接头开裂。
常见的方法包括：
* **钨丝：** 钨的热膨胀系数与高硼硅玻璃相对接近。使用细丝（不超过约 0.7 毫米）可以实现成功且耐用的密封。尽管成本较高且难以采购到大直径规格，但它是制造电极引线的最可靠方法。
* **管家密封法/圆盘密封法（Housekeeper/Disk Seals）：** 这些方法使用薄铜箔或铜管。由于金属薄且具有延展性，它可以拉伸以适应膨胀应力，从而防止玻璃开裂。虽然这适用于常见材料，但它需要精密的玻璃吹制技术，且难以在玻璃润湿铜材与金属熔化之间取得平衡。
* **替代方案：** 用硼砂预处理铜可以改善结合力；液态金属密封（如镓合金）是一种理论上的替代方案，但它们存在密封和蒸发方面的难题。胶水密封无效，因为它们具有透气性。最后，可以通过观察真空管暴露于制冷剂气体时辉光放电颜色的变化来进行检漏。
这篇 Hacker News 讨论探讨了为自制真空管制作气密性玻璃-金属封接所面临的技术挑战。
构建此类封接的主要障碍在于**热膨胀系数不匹配**。大多数金属在受热时的膨胀程度远高于玻璃；如果两者不匹配，冷却或运行过程中封接处就会开裂。在工业上，这个问题是通过使用**科瓦合金 (Kovar)**（一种铁镍钴合金）或 **杜美丝 (Dumet)**（包铜的镍铁合金）等合金来解决的，这些材料经过特殊设计，可与各类玻璃的热膨胀率相匹配。
参与者指出，业余爱好者之所以常遇困难，是因为他们使用了标准耐热玻璃 (Pyrex) 或不兼容的金属。尽管有人建议使用 O 型圈或环氧树脂作为替代方案，但专家警告称，这些材料通常不适合维持真正且长期的真空环境，因为橡胶会放气且具有透气性。大家的共识是，可靠的真空管需要专用的、热膨胀匹配的合金以及“吸气剂”——这是一种在管内闪蒸并能吸收残留气体分子的活性材料。
虽然真空管的商业生产现已成为小众领域，但相关工程知识对于 X 射线管、光电倍增管和高端音频设备等专业领域依然至关重要。
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莫纳什大学近期发布的一篇新闻报道声称一种“铜转运药物”能够恢复阿尔茨海默病患者的记忆并清除毒性蛋白，此消息在 Hacker News 上引发了强烈反弹。批评者指出，该研究仅在小鼠身上进行，而大学的标题中却未明确说明这一点。
此次讨论凸显了科学界对“淀粉样蛋白假说”——即淀粉样蛋白斑块导致阿尔茨海默病的理论——存在的严重分歧。尽管该假说推动了数十年的研究和制药投资，但许多专家认为这已成为一个“退化的研究项目”。怀疑论者指出，在临床试验中清除斑块始终未能提供显著的临床益处，这促使一些人提出淀粉样蛋白可能只是疾病的症状而非病因。
评论者对这类新闻稿的“误导性”表示不满，认为它们往往过度炒作临床前研究成果。该讨论贴是对动物研究成功与人类疗法有效之间巨大差距的一次清醒提醒；许多参与者强调，虽然新研究值得欢迎，但考虑到针对淀粉样蛋白的药物屡屡失败的历史，人们对早期的“小鼠模型”突破性进展应当保持理性的怀疑态度。
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报告《我们需要 OpenAI 或 Anthropic 吗？欧洲本土已拥有数十 exaflops 的算力》指出，欧洲无需等待千兆瓦级的新数据中心建成，通过整合现有的公共计算基础设施，完全有能力开发出欧洲自主的前沿级 AI 模型。 目前，欧洲计划中的千兆瓦级数据中心项目面临平均 7.6 年的电网接入延迟。相比之下，现有的欧洲高性能计算（EuroHPC）超级计算机和国家级“AI 工厂”已具备数十 exaflops 的即用型算力。通过利用低通信（DiLoCo 风格）训练技术，欧洲有望在 2028 年前推出前沿级模型，比新建专用硬件的时间表提前了五年。 该项目提供了一个透明且可复现的模型，从训练效率、可用时间及区域可行性三个层面进行了分析。尽管这一论点的关键在于能否通过政治协调将现有的分散资源整合用于单次大规模训练，但分析结论认为，这种联合模式是实现欧洲 AI 主权的切实可行的“权宜之计”。该知识库包含了关于电网交付周期和硬件可用性的完整来源数据集，为评估欧洲的战略性 AI 能力提供了一个数据驱动的框架。
关于欧洲能否训练出前沿人工智能模型的问题，引发了一场两极分化的辩论，目前的共识倾向于在现有条件下答案为**“不能”**。
讨论的核心集中在以下几个关键挑战上：
* **结构与文化障碍：** 批评者认为，欧盟“监管优先”的思维模式、碎片化的市场以及繁琐的官僚机构抑制了创新。与美国那种鼓励冒险的私人资本和风投环境不同，欧洲被认为缺乏投资者热情和企业灵活性，难以承受构建前沿模型所需的巨额亏损。
* **“算力”与经济鸿沟：** 虽然有人建议整合资源，但另一些人指出，欧洲缺乏负担得起的能源、集中的资本以及与美国超大规模云厂商或中国竞争的统一政治意愿。缺乏“硅谷式”的生态系统常被视为致命缺陷。
* **防御与伦理：** 许多人认为，通过将监管和个人权利置于“前沿”开发之上，欧洲面临着沦为从属技术殖民地的风险。相反，也有人坚持认为，人工智能目前的发展轨迹资源密集且具有潜在的剥削性，建议欧洲应专注于专业化、小型化且更具伦理的模型，而不是去追逐一场代价高昂且可能危险的“军备竞赛”。
归根结底，大多数参与者认为，欧洲缺乏挑战全球人工智能领先者所需的凝聚力与财政机制。
艾洛 1.0 Iroh 1.0
2 天前
Iroh 已正式发布 1.0 版本，这标志着其在彻底改变互联网连接方式的使命中迈出了重要的一步。通过将关注点从脆弱的、依赖位置的 IP 地址转移到**加密密钥**，Iroh 使设备无论处于何种网络环境下，都能实现安全寻址。 此次 1.0 稳定版引入了成熟的网络堆栈，能够实现安全、直接且高效的点对点通信。Iroh 基于 QUIC 等开放标准构建，处理了 NAT 穿越、多路径路由和本地优先发现等复杂任务，同时为全球互联网提供了“安全本地主机”般的体验。 该项目已历经实战考验，为超过 2 亿个端点提供支持，应用范围涵盖人工智能模型训练到安全文件传输等多种场景。随着 1.0 版本的发布，Iroh 在原生 Rust 实现的基础上，正式增加了对 Python、Node.js、Swift 和 Kotlin 的支持，进一步扩大了其覆盖范围。 Iroh 1.0 致力于稳定性，确保了线协议的一致性与强大的技术支持，旨在成为开发者手中的基础开源技术。无论您是在构建移动应用还是分布式系统，Iroh 都为未来的互联应用提供了可靠且高性能的基础。
**Iroh 1.0** 是一款模块化的开源网络库，采用 Rust 语言编写，支持在应用程序内部直接建立快速、安全的点对点（P2P）连接。
与传统的网络层 VPN（如 Tailscale）不同，后者需要全设备集成，而 Iroh 的设计初衷是直接嵌入到软件中。它利用 **QUIC 协议**和 **Ed25519 密钥**在端点之间建立端到端加密连接，使设备能够在无需加入中心化管理网络的情况下直接通信，即使位于 NAT 或防火墙之后也不受影响。
**主要技术差异：**
* **基于密钥寻址：** 连接通过加密密钥而非 IP 地址进行标识，确保设备在切换网络时连接依然稳定。
* **嵌入式 P2P：** 由于它是一个库而非后台程序，开发人员可以将 P2P 功能（如文件同步或聊天）直接集成到应用中，无需外部配置。
* **多路径 QUIC：** 支持同时使用多条网络路径，从而实现无缝的连接迁移（例如在 Wi-Fi 和蜂窝数据之间切换），而不会中断会话。
尽管 Iroh 提供付费托管服务（用于可观测性和中继托管），但核心库和中继实现完全开源，允许用户自行托管并保持对基础设施的完全控制。