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网页抖动与复古着色艺术
(
maximeheckel.com
)
18 分
作者
michael-sumner
1 天前
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帮助
ValdikSS
1 天前
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《现代数字半色调，第二版》，作者 Daniel L. Lau、Gonzalo R. Arce，如果有人想找一本完整讲述半色调和抖动的书。
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ionwake
1 天前
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[–]
很棒的博文。顺带一提，我因为在博客上使用 AI 被 HN 狠批，所以很高兴看到，区别在于把它作为一门微妙的艺术来使用才是前进之道。
编辑> 很喜欢这个网站，你的天空着色器下拉菜单在我的 MacBook Air 上不能用，最好检查一下
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Hacker News 的一个讨论串讨论了 Steam 游戏《教我的妹妹如何开车》。评论者指出这款游戏一个有趣的问题：它可能难以承担运营成本，因为每个用户都会产生 AI token 成本。围绕这个设定——哥哥教妹妹开车——是否强化了“女人不会开车”的刻板印象，引发了争论。有些人觉得令人反感；另一些人说，学车的人不会开车很正常，并不属于这种刻板印象。另一位评论者不喜欢“honest update”这个说法，引发了对“ngl”和“claudism”的玩笑。讨论串还谈到兄弟姐妹情谊，一人称赞哥哥与妹妹的关系，另一人说任何兄弟姐妹情谊都很美好。该帖有 19 分和 10 条评论。底部出现一则 YC 2027 冬季批次广告。
要访问此网站，请稍候，我们正在完成安全检查。正在加载... 我不是机器人
土耳其考古学家发现了一座赫梯王室档案库，内有131块楔形文字泥板及残片，可追溯至约3400年前。这些文本记录了发热疫病、军事后勤、宗教活动以及王室日常生活。赫梯人曾是一个重要的古代帝国，但在现代考古发掘之前，人们主要通过《圣经》了解他们。其首都哈图沙在19至20世纪被确认。评论者争论《圣经》中的赫梯人指的是哈图沙，还是后来的新赫梯/卢维-阿拉米诸民族。这一发现可能拓展对赫梯语及其印欧语系联系的理解。讨论还涉及楔形文字的耐久性如何保存了档案，而现代数字与纸质记录可能无法保存同样久。总体而言，这一发现为青铜时代的社会、政治与健康状况提供了罕见洞见。
```Unsiloed提取结构化字段并附带置信度分数（提取和 grounding）及页码引用；随后Jev根据聚焦问题对提取数据进行评估，返回类型化答案，如Noul（"是"的概率）、Choice或Score。两者结合，能捕获各自单独使用时会遗漏的错误。
工作流程：Unsiloed提取字段时不会去修正令人意外的数值。Jev接收这些数值及其上下文，并对每行提出一个Noul问题——例如，某个剂量和给药频率是否合理。当Unsiloed的最低分数低于0.90，或Jev的答案低于0.50时，应用程序代码会将相应行标记为需要人工复核，并保存两个API结果以供审计追溯。
两个例子展示了互补性：一处被咖啡弄脏的西替利嗪剂量读数为"1片"，置信度较低（0.74），但在Jev看来似乎合理（0.94），从而触发读取检查；一个```
Hacker News 上关于“使用 Unsiloed 与 TypeSafe Jev 进行文档审查”（unsiloed.ai）的讨论获得了 46 分和 7 条评论。该帖提议将 Unsiloed 的 OCR/结构化提取与决策模型 Jev 结合，用于审查提取出的数据。评论者喜欢这个概念，但批评了示例：尽管文本正写着“10 片药片”，Jev 仍将“10 片药片”标记为可能的提取错误，产生误报。有人认为 Unsiloed 应捕捉读取错误，而 Jev 捕捉语义问题，如不合理的剂量。其他人说，简单的程序化检查或较低的置信度分数会更便宜。有人指出，Jev 的价值在于标记未指定的异常，而无需手工编写每条规则；另一人看到它在表格、Markdown、OCR 和非结构化流水线中快速验证的潜力。一位评论者将其与自己那篇使用微调 BERT 处理 schema-question 歧义的论文作了比较。总体而言：这种决策模型审查方法很有前景，但演示示例削弱了它。
```
DishwasherBench – 前沿模型能堆叠洗碗机吗？
``` DishwasherBench – Can Frontier Models Stack a Dishwasher?
2 天前
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DishwasherBench是一款物理仿真游戏，玩家需要将带有刚体物理效果的博世洗碗机三维模型进行装载，然后运行模拟的Eco 50洗涤程序。物品的评分取决于其放置方式和摆放方向，即洗出来的干净程度。这款名为Spotless的游戏旨在对语言模型进行基准测试，但也可以在浏览器中供人类游玩。
目前，该仿真能够可靠地对杯子和锅具等物品是否倒扣放置进行评分，但尚未准确模拟堆叠对盘子和餐具的影响。它是参照一次真实洗涤测试进行校准的。该项目包含一个七阶段课程、脚本化玩家，以及通过MCP为自动化代理提供的工具。已有两个模型参与游戏，通过装入更多物品的表现超越了脚本化基准。它运行于macOS系统，对Node和GPU有特定要求。
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在 Hacker News 的这个讨论帖中，评论者围绕 Vi Hart 那篇关于纳维-斯托克斯/AI 主张的文章展开争论。许多人称赞她对 AI 炒作的批驳：LLM 是有用工具，但无法原创人类尚未展示过的东西；它们的“发现”被过度吹捧。其他人反驳说，一个智能体集群解决了一个千禧年大奖难题——一个“第37手”时刻——并且 AI 能够超越训练数据泛化，尤其是在有世界模型和合成数据/强化学习的情况下。讨论还滑向伦理：Hart 把与大型 AI 合作比作拿爱泼斯坦的钱，有人认为这太极端，也有人辩护，援引科技领袖与爱泼斯坦的关系以及 AI 的危害。其他评论还讨论了形式数学、巴别图书馆，以及 AI 生成的证明或写作在没有人类语境时是否有意义。总体而言，这场讨论反映出围绕 AI 的真实能力、道德地位和文化影响的深刻分歧。