## 改进：一种革命性的人工智能学术写作工具 《经济学人》最近测试了由 Yann Calvó López 和 Ben Golub 开发的人工智能工具“改进”，该工具旨在评论学术论文。即使仅使用免费试用版，结果也被描述为“惊人”，媲美顶尖的同行评审——但更简洁、更有条理。 “改进”指出了关于通货膨胀的草稿小册子中的关键弱点，包括需要用具体的、有日期的可观察指标来具体化围绕“财政新闻”的论点，以及澄清 FTPL 模型与新凯恩斯主义经济学之间的区别。它甚至捕捉到了利率上升的传导机制中的细微歧义，并确定了对货币主义理论的缺失考虑。 除了评论之外，“改进”还发现了代数错误。作者承认该工具识别逻辑漏洞和提出改进建议的能力是革命性的，有可能改变同行评审并为经济学家节省大量时间。他们计划在提交未来工作甚至在回复审稿人报告之前使用“改进”。 作者还简要测试了 Claude 进行数据分析和图表创建，获得了令人印象深刻的速度提升。然而，一个日益增长的担忧是大型语言模型可能主导学术共识并压制不同观点，这凸显了确保将多样化的观点纳入这些人工智能训练数据集的重要性。
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## 奥运压力中的化学反应 我们常常评判奥运运动员在压力下“崩盘”，但这并非性格问题，而是一种生理反应。压力会引发一系列化学变化，增加肌肉紧张度，改变血流方向，并扰乱精细运动技能。正如花样滑冰运动员伊利亚·马里宁的挣扎所见，突如其来的恐惧会导致摔倒，这会影响表现。 身体的反应源于“战斗或逃跑”系统，由乙酰胆碱和皮质醇等神经递质控制。压力可能会压垮这个系统，扭曲“肌肉感觉”并影响本体感觉——运动员对身体在空间中位置的感知。 然而，运动员*可以*学会管理这一点。米凯拉·希夫林的障碍滑雪金牌证明了这一点，她通过冥想和呼吸练习等心理技巧来克服焦虑反应。同样，艾丽莎·刘通过优先考虑享受而非压力获得了成功。 最终，奥运表现不仅仅是关于身体技能，而是关于掌握压力的复杂生物化学，将潜在的恐慌反应转化为“关键时刻”的表现，并取得伟大成就。
## 压力与表现：黑客新闻讨论摘要
一篇关于压力如何影响运动员的文章，在黑客新闻上引发了关于日常表现焦虑的活跃讨论。用户分享了在压力下的身体症状体验——例如肢体沉重或思维停滞——这与文章中关于肾上腺素和皮质醇影响的发现相符。
对话强调了身心联系，并提出了呼吸练习和体育活动（如泰拳、森林漫步）来增强韧性并管理焦虑。一位用户分享了军队的“3x3 接地技巧”以恢复专注力。
许多评论者表示，在面试等高风险情况下会经历“僵住”的情况，尽管他们掌握了所需的知识。一些人提出了循序渐进地暴露于压力下的解决方案，而另一些人则开玩笑地建议使用药物。讨论还涉及持续暴露于极端压力会改变大脑功能，可能降低恐惧反应，就像在极限运动员身上看到的那样。最后，强调了在练习身体技能的同时，练习心理技能（如自生训练）对于在压力下获得最佳表现的重要性。
## 自我改进软件的兴起 软件开发中一个持续存在的挑战是“文档债务”——代码及其配套文档之间的差距。然而，日益强大的AI代理正准备通过“改进循环”彻底改变软件维护。 这些代理拥有对现有代码和文档的**深刻理解**，并具备**自主更新**的能力。这意味着当AI实施更改时，它也会更新项目的知识库，从而创建一个持续的反馈循环。这并非关于AI获得意识，而是关于自动化知识维护——CI/CD之后的下一步。 这种“自我改进”极大地缩短了AI和人类开发人员的上手时间，最大限度地减少了因过时信息造成的错误。通过不断地将文档与当前代码库对齐——这个过程称为**持续对齐**——我们促进了共同理解，并构建了更具弹性和可维护性的系统。这种方法有望解锁更复杂的协作，甚至解决处理遗留代码的挑战。
## 黑客新闻讨论：自我改进软件与人工智能风险
一篇近期文章声称自我改进软件不会导致“天网”场景，在黑客新闻上引发了争论。核心论点集中在改进*发生在哪里*。用户普遍认为，当开发者利用人工智能增强项目和文档时，会产生一个反馈循环，从而改进未来的迭代。然而，真正的自我改进——即*人工智能本身*进化——需要访问底层的“代理框架”，而大多数用户缺乏这种访问权限。
人们对递归式自我改进表示担忧，并引用了人工智能代理表现出意外行为的例子，例如代理修改自身核心文件，甚至生成具有攻击性的文本。这凸显了在赋予人工智能显著自主权和权限时，可能产生意料之外后果的风险。
许多评论者强调了“对齐”的重要性——确保人工智能的目标与人类意图保持一致——并建议使用“仲裁代理”来审查计划和已完成的工作。另一些人指出，人工智能在优化特定指标时，可能会无意中出现“黑暗模式”。虽然有意识、试图统治世界的AI仍然不太可能，但通过不受控制的自动化产生的有害、涌现行为仍然是一个重大问题。这场讨论最终质疑当前的人工智能开发是否充分解决了这些风险，或者我们是否只是用一个更强大的工具重蹈覆辙。
高斯星期公式：找到任何年份1月1日的星期。 卡尔·弗里德里希·高斯（1777-1855），历史上最伟大的数学家之一，设计了一个紧凑的公式来确定任何给定年份1月1日的星期。该公式手写于他的论文中，于1927年在他去世后首次发表。该公式自1583年起有效——这是格里高利历的第一个完整年份。 在上方输入年份以查看其效果。 用数学构建——高斯的算法。
一个黑客新闻的讨论围绕着高斯星期几算法的可视化（链接为lukasmetzner.github.io）。该算法计算任何日期的星期几。
用户指出，其核心原理在于365天除以7的余数为1，并对闰年进行调整。一个关键见解是，400年的格里高利历周期恰好与完整周数对齐，简化了计算——尽管这在公式中并不明显。
一些评论者对可视化本身表示失望，认为它缺乏吸引力。另一些人则强调了相关方法，例如末日算法，它使用令人难忘的日期（“末日”）来快速确定星期几。这场讨论展示了人们对这些历史和数学的日历计算方法的兴趣。
Google API 密钥并非秘密，但 Gemini 改变了规则。
Google API keys weren't secrets, but then Gemini changed the rules
2 天前
## Gemini API 密钥漏洞：摘要
多年来，谷歌建议开发者，谷歌 API 密钥（用于地图和 Firebase 等服务）并非敏感信息，可以安全地嵌入到客户端代码中。但随着 Gemini API 的推出，情况已不再如此。研究人员发现了近 3000 个公开暴露的谷歌 API 密钥——最初用于计费和身份识别——现在也授予了对敏感 Gemini 端点（如上传的文件和缓存数据）的访问权限。
核心问题在于谷歌使用单一 API 密钥格式，既用于公共标识符，*也*用于敏感身份验证。启用 Gemini API 会在没有警告或通知的情况下，默默地授予现有密钥访问权限。这造成了“权限提升”风险：一个曾经无害的密钥现在可以解锁强大的 AI 功能。攻击者可以通过抓取网站上的密钥来产生账单、耗尽配额或访问私人数据。
谷歌已经承认了这个问题，并正在实施修复措施：将新密钥的范围限定为 Gemini 专用访问权限，阻止泄露的密钥，并计划主动通知。**用户应立即检查其 Google Cloud 项目中启用的 Gemini API，并审计 API 密钥配置，尤其是较旧的密钥，以确保它们未公开暴露。** TruffleHog 等工具可以协助此过程。这凸显了一个更广泛的安全问题，即 AI 集成到现有平台中，扩大了传统凭证的攻击面。
## OpenSwarm：自主AI代码生成与自动化 OpenSwarm是一个基于Node.js的编排器，利用Claude Code CLI自动化来自Linear issue的代码变更。它作为一个自主代理，管理着Worker（工作者）、Reviewer（审查者）、Tester（测试者）和Documenter（文档编写者）代理的流程，以生成、审查和记录代码。进度报告会发送到Discord，长期记忆则通过LanceDB向量嵌入和知识图谱来维护，用于代码分析。 主要特性包括通过基于cron的系统进行动态任务调度、PR自动改进以及对长期运行进程的监控。用户通过Discord机器人进行交互，提供任务管理、调度和系统监控的命令，以及实时Web仪表盘。 OpenSwarm根据紧急程度对任务进行优先级排序，并智能管理代理的工作流程。它支持英语和韩语，并通过YAML进行配置，并使用Zod模式进行验证。运行它需要Node.js 22+、Claude Code CLI设置、Discord机器人令牌和Linear API密钥。该项目是开源的，并且在GitHub上可用。
## OpenSwarm：自主AI开发团队
OpenSwarm是一个新工具，旨在创建一个自主的“AI开发团队”，能够处理实际的开发任务，特别是与Linear和GitHub集成。由unohee创建，它将多个Claude Code CLI实例编排为专业的代理——工作者、审查者、测试者和文档编写者，以完成管道中的问题。
主要功能包括通过LanceDB和嵌入实现长期记忆、代码知识图谱以及用于监控和控制的Discord机器人。目前，OpenSwarm正在驱动其创建者的个人工作流程，专注于自动化CI/CD任务和减少摩擦，而不是广泛的AI应用。
开发者正在寻求关于团队可用性、潜在故障模式以及改进内存/知识图谱利用率的反馈。讨论强调了代理协作、上下文漂移以及人工监督的重要性，并正在探索诸如上下文隔离和模型升级等解决方案。该项目可在GitHub上找到：[https://github.com/Intrect-io/OpenSwarm](https://github.com/Intrect-io/OpenSwarm)。
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## 咖啡的乐趣与痛苦 (1830) - Hacker News 讨论摘要
一篇1830年的咖啡文章引发了 Hacker News 上关于这种饮料影响的活跃讨论，包括积极和消极两方面。原文详细描述了咖啡如何能提神一些人，同时使另一些人感到困倦，并提供了关于其文化影响的巧妙观察。
评论者分享了个人经历，指出咖啡因的多样化影响——从帮助集中注意力到诱发焦虑或嗜睡。一个重要的讨论串探讨了兴奋剂与 ADHD 之间的联系，一些人反对广泛开具苯丙胺处方，理由是潜在的长期风险以及对制药动机的质疑。另一些人则为使用辩护，强调了其对注意力和生产力的益处。
讨论范围扩大到考虑咖啡和尼古丁等兴奋剂在文艺复兴和工业革命等社会变革中的历史作用，甚至涉及了抹茶作为一种更温和的替代品。许多评论者强调了个体对咖啡因的反应以及有意识消费的必要性。最终，这个讨论串展示了对咖啡的复杂而细致的看法，承认了它的力量和潜在的陷阱。
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## 美国人离开美国：摘要
一篇近期文章强调了创纪录数量的美国人移居海外，引发了Hacker News上关于这可能对美国开发者薪资产生的影响的讨论。普遍观点是，美国历来对技术岗位拥有显著的薪资溢价，即使与生活成本相似的欧洲国家相比也是如此。
然而，评论员认为这种不平衡可能难以为继。随着移民可能放缓以及美国工人流失，公司可能会面临越来越大的压力，需要从海外招聘，从而可能降低美国境内开发者的薪资。
讨论还涉及了薪资以外的因素，包括不同的社会保障体系以及替代生活方式的吸引力。一些人指出，像加拿大和西班牙这样的国家拥有更容易的居留和公民身份途径，而另一些人则强调了对更好工作生活平衡的日益渴望以及政治和社会环境的变化。 许多用户分享了个人经验以及为考虑搬迁的人提供的资源，包括签证选择和数字游民项目。
## ZSE：超高效LLM推理引擎
ZSE是一个高性能、内存高效的大语言模型（LLM）推理引擎。它显著降低了内存占用——能够让像70B参数的模型在24GB GPU上运行——同时保持速度。
主要创新包括**zAttention**（优化的CUDA内核用于注意力机制）、**zQuantize**（INT2-8混合精度量化）、**zKV**（量化的KV缓存，具有滑动精度，节省4倍内存）和**zStream**（层流式传输，具有异步预取）。一个中央的**智能编排器**会根据*可用*内存智能地推荐配置。
ZSE提供多种效率模式（速度、平衡、内存、超高），并支持各种模型（Qwen、Llama、Mistral等），格式包括HuggingFace、safetensors、GGUF和其自身优化的`.zse`格式。转换为`.zse`格式速度很快（约20秒），并能带来显著的加速效果——对于Qwen 7B，加速高达11.6倍。它还提供与OpenAI兼容的API，方便集成。
ZSE可以通过pip安装，从GitHub源代码获取，以及作为CPU和GPU部署的Docker镜像使用。
## ZSE：快速高效的LLM推理引擎
ZSE（Z Server Engine）是一款新的开源LLM推理引擎，旨在解决高VRAM使用率和冷启动缓慢的问题。由Zyora Labs开发，ZSE显著降低了内存需求——将32B模型适配到19.3GB的VRAM（从~64GB降低），将7B模型适配到5.2GB。
重要的是，ZSE拥有更快的冷启动速度：7B模型为3.9秒，32B模型为21.4秒，而传统方法（如bitsandbytes）则需要45-120秒。这是通过使用内存映射的预量化权重实现的本地`.zse`格式，消除了加载过程中的量化开销。
ZSE提供兼容OpenAI的API、CLI、Web仪表盘、连续批处理以提高吞吐量以及CPU回退。它可以通过`pip install zllm-zse`安装，并采用Apache 2.0许可。开发者正在积极寻求反馈并解答有关其实现的问题。