Step 5 Preview 是目前智能化程度领先的模型之一，在同等价位模型中极具性价比。它的速度高于平均水平，但输出非常冗长。该模型支持文本和图像输入，输出文本，并拥有 100 万 token 的上下文窗口。 Step 5 Preview 在 Artificial Analysis 智能指数上得分为 44 分，远高于同类模型的平均水平（中位数为 25）。在进行智能指数评估时，它生成了 1.6 亿个 token，相较于 9000 万的中位数，显得非常冗长。 Step 5 Preview 的定价为每 100 万输入 token 1.00 美元（极具竞争力，中位数为 1.88 美元），每 100 万输出 token 2.70 美元（极具竞争力，中位数为 10.00 美元）。在智能指数评估中，对 Step 5 Preview 的总测试成本为 918.34 美元。 凭借每秒 100 个 token 的处理速度，Step 5 Preview 的运行速度高于平均水平（65）。
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Stepfun Step 5 预览（大语言模型）：位于 AA 帕累托前沿
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AnodicElegy
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AnodicElegy
1 小时前
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https://artificialanalysis.ai/?models=granite-4-2-3b%2Cclaud...
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Scienceblogs.de 维护着一份著名的“50个未解历史密码”清单，其中包括一批用 ADFGVX 系统加密的一战时期德国无线电报。其中，1918年11月27日发出的一条特定电文长期以来一直困扰着密码学家。
近日，人工智能模型 GPT-6 Astra 通过应用密钥“TRUPPENVERSCHIEBUNG”成功破译了这条消息。解密过程涉及重建特定的 ADFGVX 替换表，并根据密钥的字母顺序重新排列列序。最终得出的译文——“一艘英国巡洋舰于24日抵达塞瓦斯托波尔，一支盟军中队将于26日跟进”——与记录“坎特伯雷号”（HMS Canterbury）抵达情况的历史海军日志完全吻合。
这一成功尤为引人注目，因为该密钥的正式启用日期为1918年12月，将其应用于11月的传输属于历史上的异常情况。这一突破有力地展示了人工智能在解决长期存在的密码学难题方面的潜力。
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GPT-6 Astra 破解一战德国无线电密码
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nsoonhui
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49 分钟前
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iltk
0 分钟前
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能在网上找到这些舰船日志吗？如果可以，模型可能会编造一个假的密钥和相应的消息。我觉得这种情况不太可能，但还是应该考虑一下。
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如果你重新制作打包文件（packfiles），就可以在对象存储上运行 Git。 You can run Git on object storage if you re-make packfiles
6 小时前
作者正在开发一个基于对象存储的开源 Git 服务器，旨在解决在云端存储 Git 仓库时面临的性能挑战。
Git 原生的打包文件（packfile）格式针对本地文件系统和内存映射进行了优化，但难以应对网络对象存储固有的延迟。标准的 Git 打包文件若不处理索引，就无法直接获取单个对象的压缩大小，这导致难以高效执行 HTTP Range 请求。
为了解决这个问题，作者受 CD “提示表（cue sheets）”的启发，创建了一种原生适配对象存储的自定义打包文件格式。该设计将数据分为 `.bin` 文件（包含对象数据）和 `.cue` 文件（包含固定宽度元数据的列式索引）。这使得系统能够计算精确的偏移量，并通过 HTTP Range 请求直接从存储桶中“捞取”单个对象，而无需下载整个仓库。为最大限度降低延迟，系统采用了“竞态执行（race the beam）”方案：在后台流式传输打包文件的同时，通过范围请求实时获取所需对象。这种方法无需更改客户端 Git，即可实现生产级的性能，成功将 Git 的“对象海洋”映射到现代分布式对象存储上。
最近的一场 Hacker News 讨论探讨了通过重新制作 packfiles，直接在对象存储上运行 Git 的可行性。支持者认为这一概念前景广阔，并指出目前的标准 Git 严重依赖本地文件系统，因此为 GitLab 或 Gitea 等平台增加对原生对象存储的支持将是一项受欢迎的改进。
然而，该提议引发了褒贬不一的反应。尽管一些用户赞赏摆脱本地存储依赖的努力，但另一些用户则对该技术实现持怀疑态度。一位评论者特别批评了作者的增量编码（delta encoding）方法，认为这忽视了现有 Git 架构的根本目的。
社区还强调，这是“大规模 Git”项目这一大趋势的一部分，用户分享了多个旨在解决相同问题的现有计划和实验。一些参与者建议，采用更激进的架构变革，例如实现 Merkle Patricia 树或类似 BitTorrent 的分发方式，可能是更有效的长期解决方案。在技术争论之余，部分用户对相关提交的涌入提出了质疑，怀疑这一话题近期的热度背后存在营销活动。
监控技术公司 Flock Safety 近日向其 1,500 名员工推出了一项自愿离职计划，补偿方案约为标准水平的两倍。员工须在 10 月 2 日前提交申请，预计多数申请者将于 10 月下旬获准离职。 此举是在该公司面临严峻挑战的背景下做出的，包括合同续签率下降、因摄像头遭蓄意破坏导致运营成本上升，以及日益高涨的公众抵制。Flock 庞大的车牌识别网络在被曝出执法部门滥用隐私、未经授权共享数据以及设备制造相关争议后，正面临严厉审查。 尽管公司将此次买断方案描述为给予员工“选择”和“自主权”，但知情人士认为，这是为避免因未达营收目标而被迫裁员所采取的先发制人措施。由于承受巨大的舆论压力，公司内部士气低落，部分员工推测此次离职计划可能是未来重组或出售业务的前奏。首席执行官 Garrett Langley 曾公开表达对舆论抵制影响公司文化的担忧，但他坚称公司的使命依然是专注于公共安全。
《连线》杂志近期报道称，Flock Safety 公司在面临客户流失之际正向员工提供买断方案。在 Hacker News 上，讨论将这些买断行为解读为一种战略举措，旨在通过“经济驱动的自我筛选”来排挤潜在的举报者。
评论者对该公司的动机表示怀疑，尤其是其关于优先考虑公共安全的说法。讨论很快扩大为一场关于监视文化的激烈辩论，一些用户将当前美国社会的现状比作监狱般的环境。另一些人则推测，Flock 的困境可能预示着 Palantir 等其他数据密集型公司也将面临类似的不稳定性，而部分参与者则将社会对侵入性技术的广泛接受归咎于被消费主义和加工食品分散了注意力的公众。
栉水母（comb jellies）是一种迷人的虹彩海洋生物，它们可能是解开早期动物进化之谜的关键。这些凝胶状生物出现于约 7 亿年前，已成为科学家研究神经系统和生物发光起源的重要对象。它们多样化的栖息地使研究人员能够调查特定基因是如何进化以应对高压或光敏感性等环境挑战的。 一个多世纪以来，海绵一直被广泛认为是动物最早的分支谱系。然而，近期的科学争论改变了这一观点。在经过多年相互矛盾的数据研究后，一项 2023 年分析染色体组织的里程碑式研究表明，栉水母而非海绵，才是所有其他动物真正的姐妹群。尽管这种进化分类仍是当前研究的热点，但栉水母对于揭示地球生命的基本生物学规律仍然至关重要。
抱歉。
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接受我们关于开放、社区、卓越和用户数据隐私的价值观。arXiv 始终致力于这些价值观，并仅与遵循这些价值观的合作伙伴进行合作。如果您有能为 arXiv 社区创造价值的项目构思，请了解更多关于 arXivLabs 的信息。
抱歉。
如果数学不仅仅是证明，我们就需要更好地赞颂它的其余部分。 If math is more than proof, we need to better celebrate the rest of it
6 小时前
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这篇 Hacker News 的讨论围绕陶哲轩的一篇博文展开，他主张数学的价值不仅仅在于形式证明，更应获得多方赞誉。
评论者们对这种重心转移提出了不同观点：
* **系统性问题：** 有用户指出数学目前正受困于“古德哈特定律”，即对形式化指标的痴迷削弱了学科的真正质量。
* **AI 的影响：** 另一位贡献者警告称，轻视形式证明而推崇“直觉”是一种倒退。他将其比作前科学时代的思维，认为随着机器掌握逻辑，人类正转而退守主观领域，这威胁到了现代文明的基石。
* **未来的不确定性：** 讨论还涉及了“超人讲解者”（即能够解释复杂数学概念的 AI 模型）可能带来的影响，并提出疑问：一旦机器在教学能力上超越人类，该领域将如何适应。
总的来说，这篇讨论反映了在 AI 时代，人们在坚持传统基于证明的严谨性，与向更具概念性、直觉性的理解演变之间所存在的矛盾。
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NASA-IBM 月球基金会开源地理空间人工智能模型
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noobplus
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2 小时前
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WalterGR
28 分钟前
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重复内容：
https://news.ycombinator.com/item?id=49697549
“重返月球简要指南” (ibm.com) - 162 条评论
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403 禁止访问
斯坦福大学医学院的研究人员发现，人类前脑/中脑和后脑起源于两群截然不同且互不相容的胚胎祖细胞，分别由 *Otx2* 和 *Gbx2* 基因的表达所定义。
尽管一些观察者认为这种关于独立祖先谱系的发现令人着迷，并可能暗示神经系统是通过不同的路径进化而来的，但另一些人则认为将大脑描述为“两个独立的器官”有些言过其实。批评者指出，虽然该发现为早期发育提供了新见解，但众所周知，不同的大脑区域本就具有不同的功能，并拥有独特的细胞程序。此外，一些评论者提醒说，该研究目前仍处于预印本阶段，并指出随着进一步研究的出现，科学共识往往会发生变化。
此次讨论还涉及了更广泛的进化生物学领域，将该发现与近期关于栉水母的研究联系起来，后者似乎独立于其他动物进化出了神经系统。总而言之，学术界对此持保留意见，既有人对其生物学意义感到兴奋，也有人对该研究的普及方式表示怀疑。
**TypeSafe Computer Use** 是一个高性能、高性价比的 macOS 自动化框架，支持 AI 通过自然语言指令完成计算机任务。与那些每次操作都需要分析完整屏幕截图、资源消耗巨大的“前沿”模型不同，TypeSafe 利用专门的决策模型，可在毫秒级时间内从动作列表中做出选择。
**主要优势：**
* **成本与速度：** 运行成本约为标准大模型计算机使用方案的 1/150，且速度显著更快。
* **确定性工作流：** 不依赖单一的大型模型，而是通过 OCR 和 macOS 辅助功能树（AX）读取屏幕，使用轻量级分类器选择动作，仅在文本输入时调用“写入”模型。
* **安全性与效率：** 采用“不向模型发送截图”的策略，利用结构化数据进行决策，并通过置信度门控循环防止错误。
* **可观测性：** 记录每一步的操作，并附带标注截图和精确计时，允许用户离线回放、检查及调试故障。
该项目专为 macOS (14+) 和 Python (3.12+) 构建。对于优先考虑速度和预算、而非重度推理能力的自动化任务，它提供了一个强大的替代方案。
这篇 Hacker News 帖子讨论了一个旨在实现“类型安全计算机操作”的项目，该项目控制 Mac 的成本仅为每步 1/50 美分。
讨论涵盖了多个技术及元层面议题：
* **AI 生成内容：** 一些用户对该项目的文档表示怀疑，批评其过度依赖大语言模型（LLM）生成的文本。
* **技术实现：** 参与者探讨了使用视觉语言模型（VLM）和 Jev 式处理以实现更好的决策和时间理解的可能性。其中特别关注“廉价确认-升级”工作流，即由小型模型或正则表达式处理初始任务，仅在必要时才调用大型模型。
* **性能基准：** 用户询问该项目与 OSWorld 等既定基准相比如何，并指出用确定性状态取代复杂 LLM 推理所面临的挑战。
* **可访问性：** 用户分享了关于该项目候补名单的积极体验，并指出可通过 OpenRouter 和 Cloudflare 等平台使用。
总体而言，尽管对 AI 撰写的文档质量感到不满，但社区对结合 LLM 推理与确定性、低成本验证的潜力持乐观态度。