LAION-BVD 现已发布，旨在通过提供大规模的开放获取视频数据集，使多模态研究平民化。从历史上看，此类资源仅限于专有技术公司使用，这阻碍了独立的科学探索和可复现性。该数据集旨在促进视频、音频和图像模型在开发与评估过程中的透明度。 LAION-BVD 仅供非商业性学术研究使用。鼓励研究人员优先考虑伦理使用，尊重内容创作者的权利，并遵守所有适用法律。用户还必须考虑到该数据集固有的局限性，包括潜在的偏见、刻板印象以及全球代表性不均衡等问题。由于基于此数据训练的模型可能会继承这些缺陷，研究人员有责任在报告研究结果的同时，对这些问题进行严谨的评估与说明。
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Laion 大型视频数据集 (laion.ai)
5 分 | ks2048 发布于 43 分钟前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论 | 帮助
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本摘要概述了 **Linum v3** 数据流水线的演进过程，重点介绍了从脆弱的手动启发式方法向高性能、模型驱动的筛选机制的转变。
作者强调，模型的质量从根本上取决于其训练数据；高质量数据能让模型高效学习，而低质量数据只会浪费算力。其方法经历了三个阶段：
1. **2024 年（启发式方法）：** 依赖基于 CPU 的计算机视觉（如 PySceneDetect、Haar 级联分类器）和 H.264 运动矢量。这种方法成本低廉，但过于脆弱、难以解释，且缺乏处理复杂视频概念所需的精度。
2. **2025 年初（微调大模型）：** 摒弃人工规则，转而使用经过监督微调（SFT）的视觉语言模型（如 Qwen-2-VL）。通过利用数千个 GPU，他们高效处理了数十亿帧数据，取得了显著更好的效果。
3. **2025 年末（RLVR）：** 采用带有可验证奖励的强化学习（RLVR）来训练美学评分器。与标准 SFT 相比，这种“手术式”的方法能够更精细地控制数据质量。
最终，Linum 流水线将数十亿个样本精炼为高质量数据集。其核心经验是：**数据筛选是提升模型性能最关键的杠杆。** 应避免使用“廉价”的启发式方法，并投入资源进行高质量、迭代式的模型驱动筛选，以确保模型有效学习。
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让视频模型学习得更好、更快 (linum.ai)
5 分，由 schopra909 发布于 40 分钟前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论 | 帮助
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**Open Executive** 是一款由 SenteLabs 开发的 AI 虚拟管理团队，旨在担任您企业的资深顾问。它通过八个专业的 AI 代理（包括首席财务官、首席运营官、首席营销官和首席战略官等）提供统一的执行决策支持。
**核心功能：**
* **情境感知建议：** 该系统整合了您的特定公司文档与内置的 MBA 级别知识库，以提供量身定制且连贯的回复。
* **情景记忆与日程安排：** 超越简单的问答功能，它能够跨会话记忆过往决策，并通过内置的调度程序主动提出后续跟进建议。
* **多平台访问：** 可通过网页界面、Slack、Discord、Telegram、电子邮件或命令行（CLI）进行交互。
* **架构设计：** 采用基于 RAG（检索增强生成）的管道，由 Anthropic 的 Claude 模型驱动，并结合本地向量存储（ChromaDB）和持久化内存（SQLite）。
该系统专为安全和隐私设计，支持部署在您自己的基础设施上（例如 Fly.io）。它支持混合配置，允许您使用托管模型或 Ollama 等本地替代方案。Open Executive 采用 Apache 2.0 协议开源，为企业领导者提供了一个可扩展且“隐私至上”的执行管理平台。
一家公司解雇了软件开发团队并以人工智能取而代之，被裁掉的工程师们随即通过创建一个开源的“AI首席执行官”进行了反击。该项目由 Sente Labs 托管在 GitHub 上，旨在实现高管职能的自动化，如设定愿景、资源分配和团队协调。
这一消息在 Hacker News 上引发了热烈讨论，用户们质疑在人工智能驱动的环境下，管理职位的必要性。一些参与者指出，用软件取代高管具有讽刺意味，并认为如果人工智能可以实现编程自动化，那么从逻辑上讲，它也应该能够处理设定目标和组织工作流程等“管理者工厂”式的任务。尽管怀疑论者强调，人工智能目前缺乏高管往往能为公司带来的重要人脉网络和社会资本，但该项目是一次具有挑衅性的“反击”，旨在挑战那些将员工视为可轻易替代资产的公司。这款 AI 首席执行官具备高度可配置性，允许用户调整其决策参数，并引发了关于人工智能驱动的自动化在企业层级中应推进到何种程度的广泛推测。
用于验证 TESS 候选行星的超高分辨率成像 High-Resolution Imaging for Statistical Validation of TESS Planet Candidates
11 小时前
arXivLabs 是一个允许合作者直接在我们的网站上开发并分享 arXiv 新功能的框架。与 arXivLabs 合作的个人和组织都认同并秉持我们关于开放、社区、卓越和用户数据隐私的价值观。arXiv 致力于坚守这些价值观，并仅与遵循这些价值观的合作伙伴进行合作。对能够为 arXiv 社区增值的项目有想法吗？了解更多关于 arXivLabs 的信息。
一位非天文学家成功领导了迄今为止规模最大的系外行星验证研究之一，其研究成果近期已被《天文学杂志》（The Astronomical Journal）录用。
该作者利用人工智能构建了一条自动化数据处理流水线，简化了对数百 GB 美国国家航空航天局（NASA）TESS 卫星数据的分析工作，而这些工作传统上需要大量的人工投入。这一技术创新使其能够从统计学上验证 64 颗新的系外行星。在独立完成项目开发后，作者与专业天体物理学家进行了合作，以完善研究并顺利通过严格的同行评审流程。该项目有力地证明了自动化工作流如何加速复杂的科学发现。
据报道，英伟达（Nvidia）正就收购知名开源人工智能平台 Hugging Face 进行洽谈，这笔交易对该公司的估值可能超过 130 亿美元。虽然目前尚未达成最终协议，谈判仍有可能破裂，但此举凸显了英伟达的激进战略，即利用其庞大的现金储备来深化在人工智能领域的影响力。 Hugging Face 是数百万人工智能模型和数据集的中心枢纽，收购该公司将使英伟达能够直接接触到庞大的开发者社区，从而可能带动对其高性能芯片的更多需求。然而，此举可能会危及 Hugging Face 的中立性。该平台目前支持广泛的硬件和模型，包括来自英伟达竞争对手（如 AMD 和英特尔）的产品。 英伟达已经是 Hugging Face 的战略投资者，曾参与了后者 2023 年的融资轮次。据报道，Hugging Face 此前曾拒绝过该芯片制造商较小规模的投资要约，以避免过度依赖单一的主导合作伙伴。目前两家公司均未对上述报道发表评论。
据报道，英伟达已达成协议，将以 130 亿美元收购开源人工智能存储库 Hugging Face。这一消息在 Hacker News 的科技社区中引发了截然不同的反应。
支持者认为，作为人工智能行业的主要硬件提供商，英伟达是该平台的理想管理者。他们指出，此次收购可能会带来更多的开发者额度，并有可能采取类似微软收购 GitHub 那样的“放权”管理模式。
然而，许多用户表示了严重的怀疑。批评者指出，英伟达在开源生态系统中的合作记录一直不佳，并列举了其与开发者之间过往的摩擦，以及倾向于优先考虑自身硬件利益的做法。此外，人们还普遍担心企业审查、市场垄断，以及英伟达可能为了自身软件栈的利益而牺牲行业广泛兼容性的风险。一些评论者对这一估值持怀疑态度，质疑一个模型存储库是否值如此高价；而另一些人则认为，如果该平台在新东家的管理下实用性下降，社区完全可以轻松建立替代方案。
最新的 Asahi Linux 进展报告详细介绍了在支持 Apple Silicon 方面取得的重大进展，特别是针对 M3 和 M4/M5 系列硬件。 **关键技术发展包括：** * **电源管理：** 为克服缺失 EL3 的问题，团队正在实施基于 UEFI 的 PSCI 管道来处理 CPU 空闲状态，这对电池续航至关重要。 * **安全与 M4 支持：** 团队成功逆向工程了 Apple 的安全页表监视器（SPTM）和受保护执行框架（GXF），从而在较新的芯片上实现了虚拟机管理程序支持。此外，M4/M5 的初步移植工作正在进行中，NVMe 和 PCIe 支持已可运行。 * **硬件兼容性：** M3 设备现已具备完整的摄像头、麦克风以及（通过 ACE3 实现的）USB/Thunderbolt 支持。 * **视频加速：** Apple 视频解码器（AVD）现已功能完备，通过转换层允许桌面应用程序利用 VA-API。使用 Apple Interchange 格式进行的“直接扫描（direct scanout）”进一步开发，将为大幅降低视频播放期间的功耗铺平道路。 尽管许多功能已接近成熟，团队仍在不断完善上游内核补丁，并与 Kwin 等桌面合成器协作以启用高级显示功能。在持续的社区支持下，团队正不断克服日益复杂的硬件挑战，推动项目进展。
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Progress Linux 7.2 – Asahi Linux (asahilinux.org)
23 点，由 pizzaiolo 发布于 1 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 2 条评论 帮助
MBCook 32 分钟前 | 下一条 [-]
一如既往的惊人进展。在过去的几年里，尽管是在有时不稳定的基础上工作，看着这几个人能取得如此多的成就，真是一件有趣的事。
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megous 11 分钟前 | 上一条 [-]
是的，你会发现 va-api 与 v4l2-requests 并不匹配。它并没有直接将解码后的比特流传递给驱动程序，而是预先为某些编解码器计算了一些内容，而 v4l2-requests 主要期望的是从比特流中解析出的原始信息。
https://xff.cz/git/libva-v4l2_request/
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如果你住在纽约市并且使用社交媒体，你很可能看过 Zohran 的视频。他的视频经常发布新的项目、倡议或活动。如果公告内容是你能够积极参与的，视频结尾总是会附上一个简短的顶级链接：nyc.gov/{initiative}。我非常喜欢这一点。我认为它： 让政府工作变得易于参与。这是一个人类可读的网址，我可以轻松地跟进。它还将社交媒体的流量汇集到由纽约市政府拥有和运营的同一个平台上。建立了一种互动模式。nyc.gov 是我在线与市政府互动的主要渠道。通过实际体验来落实公告内容。
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Zohran 与短链接 (iamwillwang.com)
wxw 发布于 39 分钟前 | 20 分 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 3 条评论
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gravypod 0 分钟前 | 下一条 [-]
人们正从第一性原理出发重新发现 go 链接。
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ewwe 1 分钟前 | 上一条 | 下一条 [-]
Mamdani 和他的团队在公关方面真是天才。
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micromacrofoot 10 分钟前 | 上一条 [-]
这才是政府应该与民众沟通的方式——通过所有社交媒体渠道发布，但始终链接回每个人都能访问的内容！希望这些内容也能通过电子邮件推送？否则没有足够的开放协议来接收推送。
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Amazon Mechanical Turk 将于 2026 年 9 月 30 日关闭。我们定期评估我们的项目、工具和服务，并根据评估结果进行调整。经过评估，我们决定关闭 Amazon Mechanical Turk，自 2026 年 9 月 30 日起生效。Amazon Mechanical Turk 将于 2026 年 9 月 30 日永久关闭。对于目前正在使用该服务的工人和需求方，请访问我们的常见问题解答页面，了解如何为此次关闭做好准备。
亚马逊将于 9 月 30 日关闭 Mechanical Turk (MTurk)。Hacker News 上的讨论指出，这个曾用于处理人类智能任务的平台多年来一直处于被忽视的状态；一位资深用户提到，该项目的主管早在多年前就已转投亚马逊的其他 AI 项目（Bedrock 和 SageMaker），导致该服务此后没有专门的团队进行维护。
尽管一些评论者认为 MTurk 在现代 AI 和智能体工作流方面仍有巨大的未开发潜力，但另一些人则认为该平台的衰落是不可避免的，并指出它在今年夏天早些时候就已经停止接受新客户。此次公告标志着一个曾为数据标注和“人在回路”任务发挥奠基作用的长期市场正式终结。
自动化初创企业法律文书处理的领先平台 Clerky 宣布加入 Stripe。Clerky 成立于十多年前，旨在简化日常法律事务。目前，它已成为高增长初创企业的必备工具，累计促成了超过 1400 亿美元的风险投资，并为硅谷 23% 的种子轮和预种子轮融资提供了支持。 此次收购源于两家公司简化初创企业生态系统基础设施的共同使命。加入 Stripe 后，Clerky 原有团队将继续专注于其核心工作：为律师和创始人提供安全、高效且可靠的法律产品。通过加入 Stripe，Clerky 将获得更丰富的资源，以加快开发进度、完善现有服务并构建新功能。对于现有用户而言，一切业务照常进行，且在 Stripe 平台的支持下，将获得更强的稳定性和长期保障。
Clerky 是一家广受初创企业欢迎的公司注册与法律文书服务商，目前已被 Stripe 收购。这一消息在 Hacker News 上引发了褒贬不一的讨论。
许多用户称赞 Clerky 的实用性与专业性，并向其团队表示祝贺。然而，此次收购也引发了关于 Stripe 日益增长的影响力的争论。一些评论者担心，通过同时拥有 Clerky 和 Stripe Atlas，Stripe 实际上正在垄断初创企业的“早期注册基础设施”。
相反，另一些用户则反驳称，市场上仍有替代方案，创业者并非必须依赖 Stripe 的服务。此外，还有参与者质疑这些工具的战略重点，认为并非每家小型企业都适合 Stripe 所推崇的 C-Corp（标准股份有限公司）架构。总的来说，尽管技术社区对 Clerky 的产品表示认可，但此次收购也凸显了人们对于将核心商业基础设施集中在单一企业旗下的持续担忧。
作者通过“智能体编码”（agentic coding）的视角阐述了软件开发的演变，指出当代开发者通过掌握“控制框架”（harness）——即人类意图与大语言模型能力之间的结构化接口，个人即可达到团队级别的开发成果。
通过在多种模型（如 Cursor、Claude 和 Deepseek）之间利用统一的工作流，作者将 AI 实现了商品化，摆脱了对单一供应商的依赖。这种方法的核心是一个“智能体控制框架”，它是一个包含显式规划（有向无环图）、独立工作角色（规划者、执行者、评估者、推广者）以及共享配置文件的结构化环境。该装置使作者能够自动化处理复杂任务，通过在前沿模型与轻量级模型间切换来优化 Token 使用，并保持对项目的创造性控制。
作者总结道，通过构建一个自包含、可审计且模块化的系统，他们重新获得了对工作流的主导权。尽管行业变化迅速且模型可用性不断演变，这种以框架为中心的方法显著提升了他们的产出与创造节奏，证明了开发者可以通过编排 AI 工具而非仅仅依赖它们“写代码”，来保持生产力和纪律性。
这篇 Hacker News 的讨论围绕《The Harness Is the Thing》一文展开，探讨了开发人员如何利用多智能体系统和“工具框架”（harness，指可插拔的迭代循环）来管理大语言模型（LLM）的工作流。
讨论中的关键点包括：
* **工作流理念：** 用户讨论了复杂的智能体“工具框架”（如基于有向无环图的任务列表）是否真能提高生产力，还是仅仅是“过度设计”的繁琐工作。批评者认为，简单的迭代指令循环依然更为有效。
* **模型策略：** 参与者分为两派：一派依赖最先进的模型（如“Fable”），另一派则倾向于结合使用更便宜、更具针对性的模型（如“Luna”或 Deepseek）。许多人强调，在委派代码生成任务时，保持清晰的思维架构至关重要。
* **工具的未来：** 人们对“模型路由”和编排表现出浓厚兴趣。一些人认为，未来在于本地化、自适应的模型和个性化的工具框架，而不是依赖单一的“围墙花园”式服务提供商。
* **怀疑态度：** 部分评论者认为这些工作流有表演性质，认为人工智能只是开发人员技能的倍增器，而高质量软件工程的基本原则并未改变。