Q Labs认为，AI与人类在样本效率上的差距可以通过在有限数据上训练更大的模型来缩小。他们的数据受限缩放定律从数据集大小、模型大小、轮次和集成规模预测损失，在Chinchilla式定律基础上加入了过拟合项和集成增益。在固定数据集上，计算最优模型大小随计算量持续增长，因此模型应更大并训练更多轮次，权重衰减也应相应缩放。他们还使用通过循环学习率进行的快照集成和深度集成；集成可减少过拟合，并在大预算下成为计算最优。外推到5T tokens时，规定参数量约为1e29 FLOPs下Chinchilla的7,000倍，达到千万亿规模网络。整体方案：先用快照集成扩展模型大小和轮次，再添加深度集成成员，在先前方案损失恶化的场景改善损失。他们总结道，这在有限数据上将网络规模提升四个数量级，但进一步进展仍需要新算法和硬件。
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Hacker News 上一篇题为“Quadrillion-parameter transformers and how to train them”（来自 qlabs.sh）的帖子获得了 17 点和 3 条评论。一位评论者（joefourier）质疑将人脑（约 100T 突触参数、约 200M tokens、1:500,000 的比例）与 AI 模型作比较，认为人类具有来自进化而非随机初始化的强归纳偏置——将进化表述为“预训练”，人类学习表述为“微调”。另一位评论者（spwa4）质疑进化的“tokens”会存储在哪里，指出 DNA 缺乏容量。原帖作者（frozenseven）链接到 arxiv.org/abs/2610.37842 的论文。
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一篇在 Hacker News 讨论帖中引用的《大西洋》文章称，即将于 2026 年出版的儿童书籍严重偏向女性主角；一些家长表示，缺乏男性主角让男孩更难投入阅读。评论者对此有分歧：一些人认为男孩需要更多动作导向或超级英雄故事；另一些人则反对男孩只喜欢男性英雄或动作故事的说法，指出许多以女性为主角的冒险书已存在。还有人将问题归结为出版激励、学校市场销售和代表性争论，部分人认为媒体选择反映的是议程而非受众需求。几位评论者则不以为然，认为孩子可以读更旧的书，父母应鼓励更广泛的阅读。
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将 Android 16 移植到我盲人母亲的按键手机
(
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z1xus
2 小时前
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haunter
24 分钟前
[–]
有趣的是，早在 2007 年，谷歌就在类似 BlackBerry 的按键手机上演示了 Android
https://www.youtube.com/watch?v=1FJHYqE0RDg
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Hacker News 上一篇关于拒绝在编程中使用 LLM 的帖子引发了尖锐的分歧反应。一些评论者表示，AI 工具让他们能够更快地交付更高质量的产品，即使不手动审查代码，认为模型现在已经“足够好”，竞争压力使得采用成为必要。其他人则坚持审查每一行代码，质疑不审查代码就声称质量的说法，并批评 LLM 输出冗长或具有误导性。
一些评论者将问题框定在身份和工艺上，认为手动编程带来满足感，过度依赖可能会削弱技能或长期生产力。其他人描述了职场采用 AI 的压力，而一些人认为重度使用 AI 只会制造“伪生产力”，熟练的工程师可以超越它。
类比将 LLM 比作电机、计算器或兴奋剂。总体而言，讨论反映了在追求速度的实用主义采用与对代码质量、学习、职业身份和软件工程未来的担忧之间的分歧。
llama-modchip 是一款用于本地运行大型混合专家（MoE）LLM 的 CPU 优化推理工具包。它将 DeepSeek-V4-Flash 从约 76.9 GiB 压缩至约 56.6 GiB，使 284B 模型能在 64 GB 内存与 256K 上下文下运行，预填充约 43 tok/s、解码 9–14.7 tok/s。它还能在 16 核 CPU 上以 25–60+ tok/s 运行 30B Nemotron 模型，支持可选的 Vulkan/ARM 加速。关键技术包括自定义 Fractal-64 量化、分析式 SwiGLU-H2 压缩、L2 MoE 剪枝、缓存感知分块以及 ~96% 接受率的 Stockfish-PVS 投机解码器。它通过快速的 /dev/shm KV 热恢复支持 Claude Code，并支持 Linux、macOS、Windows 与 Apple Silicon。用户可通过一条命令或预编译二进制运行，但其自定义 GGUF 类型需要打补丁的工具链。目标是面向 CPU 的离线、低成本本地 AI。
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Llama-modchip：64GB RAM、无 GPU 运行 284B DeepSeek
(github.com/synchopate)
6 分
由 joshcsimmons
1 小时前
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akie
5 分钟前
[–]
这是哪种量化？那是我唯一想知道的。
编辑：我觉得是 2 位？如果是，我想看看输出质量。我觉得不怎么样。
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Raph Levien 描述了一种用于 vic-2350 的快速位图文本渲染系统，vic-2350 是基于 RP2350 的一台 80 年代风格计算机。为适应 RP2350 的限制，它采用追光束渲染，按扫描行填充视频，而非使用完整帧缓冲。文本使用带字距调整的可变宽位图字体。显示对象在显示列表中双缓冲；活动对象按扫描行渲染。文本对象存储紧凑字符串与字体数据；其 start 方法分配暂存空间并运行一个 JIT，将每个字符串展开为优化的 ARM 代码，渲染一个 1bpp 中间缓冲区，随后转换为 16 位 RGB。字体紧致打包，字形元数据存放于 32 位字中。JIT 代码生成使用指令重排序以减少周期；渲染每字形约 23 周期加上位图生成，演示中总计约占用一个核心的 2.6%。字距调整使用字形侧边位向量的点积，紧凑存储并在显示列表构建时求值。该方法也可用于帧缓冲。
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用于微控制器的 JIT 位图文本渲染 (linebender.org)
7 分 由 dmit 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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考古学家在西伯利亚尤克河谷一座2800年前的斯基泰精英墓中，发现了最早的致幻大麻使用证据。研究人员回收了1400多粒大麻种子和保存的人类头发；放射性碳定年显示这些种子约有2800年历史。头发检测出THC和大麻酚阳性，为某位约3000年前死亡的人曾食用大麻提供了直接的分子证据。墓中还有高地位者、被献祭的马和可能的人祭；大麻使用可能发生在仪式或丧葬环境中，可能具有萨满性质，但其确切作用仍不确定。这一发现将已知的致幻大麻使用历史延伸至至少3000年前的欧亚大陆，并可能影响关于合法化和医疗用途的讨论。研究人员目前正在测序古代大麻DNA，可能修正植物驯化史。
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在古代西伯利亚墓葬中发现大麻使用的最早证据
（cnn.com）
8 分 由 mooreds 2小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论
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5 小时前
作者最近开始看《疑犯追踪》，停不下来。他们觉得这部剧如今比15年前播出时更切题，并唤起对2010年代初的怀旧——那时他们刚进入科技与网络社区。论坛、SOPA/PIPA、Megaupload以及那个时代的互联网记忆重新浮现。他们还指出，剧中的“Machine”感觉越来越不像科幻，而更像近未来现实，这既令人着迷也令人悲哀。总体而言，他们称赞该系列经久弥新。
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关注对象 (krthr.co)
6 分，由 krthr，6 分钟前
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彼得原理假设被提拔至无能之人只是停滞不前，但职业压力使这种状态不稳定：面临失业时，此类人可能承担危险、道德可疑的“脏活”以证明自身价值，或破坏上级以制造空缺——从而成为他人的威胁。呼应格雷伯的“狗屁工作”，许多管理岗位的存在是为了让老板好看，有时通过处理不道德任务而让领导者保持双手干净。因此，被提拔至无能的领导者变成了真正的冒名顶替者，将无能隐藏在模糊与忙碌之后。与此同时，“冒名顶替综合症”将一种可观察的社会现象重新定义为个人障碍，将责任从压迫性系统转移到个人——并可能分散对权力中真正冒名顶替者的关注。教训是向外看，而不仅是向内看。
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Petered（彼得原理之后会发生什么）
(
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9 分
由
adrianhoward
32 分钟前
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JSR_FDED
2 分钟前
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在他们被提拔到无能水平之后，他们就会非常依赖人际关系来生存。允许这种行为的组织工作起来很痛苦，他们的影响确保任何与能力相关的事情都不会再发生。这正是著名表达“优秀的人招优秀的人，平庸的人招更差的人”的来源。
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aetherspawn
5 分钟前
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上一个
[–]
“非法”这个词被用得很多，但现实中，人们在工作中做非法事情有多普遍？肯定不怎么普遍。
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我独自用100%安全的Rust重写IBM SPSS Statistics I'm Rewriting IBM SPSS Statistics in 100% Safe Rust, Alone
6 小时前
糟糕，出错了！ 我们自动跟踪这些错误，但如果问题持续存在，请随时联系我们。 同时，请尝试刷新页面。 联系支持 — GitHub 状态 — @githubstatus
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我正在独自用 100% 安全的 Rust 重写 IBM SPSS Statistics
(
github.com/kobaltgit
)
6 分
作者
kobaltGIT
1 小时前
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