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4 分 由 akkartik 3 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论
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超级智能 Super Intelligence
3 小时前
为什么这很重要：无论谁构建最大的 SI 生态系统，都将设定全球标准并获得经济与安全回报。在特朗普总统领导下，国家旨在为美国人民开启创新、人类繁荣与技术成就的新黄金时代。
Hacker News 用户讨论美国政府的"超级智能"网站（si.gov），许多人批评政府将 AI 品牌化为"超级智能"。评论者表达政治愤怒，对这一术语作为营销手段的怀疑，以及 AI 威胁就业和知识的担忧。其他人指出其与制造业外包的相似之处，争论"AI"还是"SI"更合适，并提出对齐和安全方面的担忧。有些人不喜欢政府的品牌化做法，而少数人称赞网站设计或表示它在他们的设备上运行正常。总体而言，该讨论串反映了混合的反应：对政府的批评、对术语的争论，以及对 AI 社会影响的更广泛担忧。
光的轨道角动量（OAM）是光角动量中依赖于空间分布的部分，区别于依赖于偏振的自旋角动量。它具有内部形式（螺旋波前、光学涡旋）和外部形式（光束位置相关）。螺旋模由整数拓扑荷 m 标记，相位为 e^{imφ}，每个光子的 OAM 为 L_z=mℏ。光束可通过螺旋相位板、空间光调制器、全息图、q-板、超表面和集成光子学生成。OAM 可通过干涉条纹、全息滤波器及其他技术测量。由于 OAM 态相互正交且无上界，它们有望用于高容量光/射频复用和量子信息应用，如纠缠与 qudit。OAM 还被探索用于雷达-通信联合感知。光子的自旋-轨道分解定义仍存在理论争议。
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光的轨道角动量
(
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5 分
由
peter_d_sherman
2 小时前
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1 条评论
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u1hcw9nx
28 分钟前
[–]
另见：
光的自旋角动量（SAM）。
https://en.wikipedia.org/wiki/Spin_angular_momentum_of_light
光的角动量（附精彩视频）
https://en.wikipedia.org/wiki/Angular_momentum_of_light
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人工智能已经到来，但它不会取代所有旧工具。纸张和键盘等技术之所以持续存在，是因为每种技术都有其固有的特质，影响其所产出的工作，因此我们应根据想要制作的内容来选择工具。对话式人工智能在处理特定领域任务时往往效率低下；更好的结果来自具备工具调用和框架的人工智能，或来自增强的人工智能现有软件。正如计算从基础系统演变为文字处理器等专用产品，人工智能也需要能够良好利用它、深思熟虑的产品。新技术应开启新的可能性，而旧工具则保留其角色。我们有能力根据自身需求塑造技术。人工智能将赋能并取代许多事物，但不会取代纸张。
Hacker News 链接了一篇来自 humanpro.co、题为 “We Still Use Paper” 的文章，该文有 11 个点数和 4 条评论。评论区讨论了纸张与数字工具以及 AI 的作用：一位评论者警告 AI 风险，如失业、财富集中和灭绝；另一位表示数字工具对他们的思考更优；还有一位质疑是谁声称纸张将被 AI 取代；还有一条回复认为人们有时在有更简单方案时过度使用 AI。页面还注明 YC Winter 2027 申请开放。
siltop 是一款轻量级、无需 sudo 的 Apple Silicon Mac 终端系统监控器。它报告真实的 CPU/GPU/ANE/DRAM 瓦特数、每簇时钟频率、温度和风扇转速，以及按进程的能耗和 GPU 使用情况，内置完整的进程管理器和机器可读输出。它声称开销低（1 秒采样约占用一个核心的 1.3%），仅在数据变化时重绘，并可完全暂停采样。界面包括盲文图表、主题、预设、禅模式、鼠标支持、按键配置、设置和进程控制。它还支持 JSON/NDJSON/Prometheus/CSV、告警、时间线、录制/回放、基准测试、机群视图和状态行输出。读数来自 macOS API，如 SMC、IOReport、Mach 和 sysctl；不可用的值显示为缺失而非零。它需要运行于 Apple Silicon 的 macOS，可通过 Homebrew、curl 或 cargo 安装。无遥测、无内置 HTTP 栈，网络仅用于可选的更新检查。用 Rust 编写，作为小巧的原生二进制文件发布。
Hacker News 的 “Show HN” 帖子宣布了 siltop，这是一个基于 Rust 的 macOS 系统监视器，专注于 btop 所缺乏的 Apple Silicon 指标，例如功耗、GPU 和每核时钟。它无需 sudo 即可从 SMC 和 IOReport 读取数据，占用约一个核心的 1.3%，并提供高 CPU 或风扇使用率等通俗诊断。它采用 MIT/Apache 许可，无遥测，可通过 Homebrew 演示命令试用。评论质疑作者为何没有贡献给 btop；回复简短且有些不屑。页面还包含 Y Combinator 申请推广。
这个 mutation `seedOpenRewriteArtifacts` 将 OpenRewrite 的核心模块和 recipe 模块的最新版本安装到通用 recipe 仓库中。它对两个组中的每个 Maven artifact 调用 `installRecipesUniversal`：`org.openrewrite`（核心模块，如 rewrite-core、rewrite-java、rewrite-maven、rewrite-gradle、rewrite-kotlin、rewrite-xml、rewrite-yaml、rewrite-docker、rewrite-groovy、rewrite-hcl、rewrite-json、rewrite-properties、rewrite-protobuf 和 rewrite-toml）和 `org.openrewrite.recipe`（recipe 包，如 rewrite-all、rewrite-jackson、rewrite-java-dependencies、rewrite-liberty、rewrite-micronaut、rewrite-netty、rewrite-openapi、rewrite-quarkus 和 rewrite-third-party）。每个条目指定 Maven 坐标，版本为 "LATEST"，并且仅请求 `id` 字段。总体而言，它为环境填充了自动化代码重构和迁移 recipe 所需的全套 OpenRewrite artifacts。
一篇 Hacker News 帖子称，OpenRewrite recipes 正从 Maven Central 迁移至 Code Genome Project。一名评论者批评 Maven Central 的新商业化，提到商业支持发布者的付费方案、缺少自助注册、基于热度的定价以及远高于自托管的成本。另一名评论者表示，该项目现在将把制品发布到要求用户注册并获取访问令牌的私有仓库中。该页面还包含 Y Combinator 申请广告。
MCP 正在成为智能、去中心化搜索的共同基础吗？ Is MCP becoming the common foundation of smart, decentralised search?
6 小时前
文章探讨模型上下文协议（MCP）是否正在成为智能去中心化搜索的基础。MCP 让 AI 助手查询发布者自己的服务器以获取工具和数据，而不是依赖冻结的训练记忆或中心索引。它由 Anthropic 于 2024 年推出，现由 Linux 基金会托管，可跨 Claude、ChatGPT、Cursor 等助手使用。每位发布者将数据保留在本地并通过自己的服务器暴露；答案可包含来源、许可、作者和更新日期。优势包括答案更新、可验证、权利清晰且减少幻觉。仍存在缺口：引用、信任（内容是数据而非指令）以及隐私友好的测量。Contexte Tech 的开放 MCP 服务器体现了这一点，提供多语言搜索、强制来源引用且无需账号。结论是：MCP 不取代网页，而是给助手提供结构化入口；更多可信服务器意味着 AI 搜索可提供有来源的答案。
Hacker News帖子询问MCP是否正成为智能去中心化搜索的共同基础。评论者大多回答不是：HTTP已经处理数据获取，MCP主要负责交互而非搜索，引用/信任问题主要由客户端负责。测量可能在服务器外部处理。一名评论者开玩笑说，这个是/否标题的答案是否定的。页面还包含Y Combinator申请通知。
“温顺的”野猪和鹿正在本能地适应荷兰的狼 "Tame" boar and deer are instinctively adapting to the wolf in the Netherlands
6 小时前
在Veluwe，野猪和鹿已因狼的存在而调整了行为，森林管理员和野生动物管理人员表示。Natuurmonumenten的独特野生动物摄像机影像证明了这一点；这些动物比以前更警惕。
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荷兰的“温顺”野猪和鹿正在本能地适应狼
（nos.nl）
8 分 by felipevb 22 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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DeepSeek-V3.1 Terminus 是 DeepSeek V3.1 的更新版本，在保持模型原有能力的同时，解决了用户报告的问题，包括语言一致性与代理能力，并进一步优化了模型在编码与搜索代理方面的性能。它是一个大型混合推理模型（6710亿参数，370亿激活），支持思考与非思考两种模式。它在 DeepSeek-V3 基础上通过两阶段长上下文训练过程扩展，最多支持 128K tokens，并使用 FP8 微缩放实现高效推理。用户可通过 reasoning enabled 布尔值控制推理行为。了解更多请参阅我们的文档。该模型提升了工具使用、代码生成与推理效率，在困难基准测试上达到与 DeepSeek-R1 相当的性能，同时响应更迅速。它支持结构化工具调用、代码代理与搜索代理，适用于研究、编码与智能体工作流。
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DeepSeek：DeepSeek v4.1 Flash 1017
（openrouter.ai）
61 分，由 theanonymousone，50 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 3 条评论
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randomblock1，9 分钟前 | 下一个 [–]
其他讨论：https://news.ycombinator.com/item?id=50129045
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LinusU，11 分钟前 | 上一个 | 下一个 [–]
Hugging Face 链接：
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017
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Onavo，12 分钟前 | 上一个 [–]
性能图表和基准测试在这里：
https://www.reddit.com/r/DeepSeek/comments/1x84wke/deepseek-...
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DeepSeek-V4.1-Flash-1017 是 DeepSeek-V4.1-Flash 的一次小幅更新，可提升推理、编程、智能体和视觉性能，同时降低执行时间与输出长度，降低成本并推进智能体框架上的性能–成本帕累托前沿。基准测试显示在 Terminal-Bench 4.0、DeepSWE、ProgramBench 以及视觉基准上有所提升。发布内容包括 Python 提示词编码参考实现和 deepseek-recipe Rust/Python 工具包，可将 API 请求转换为 DeepSeek 提示词或 token ID，并解析包括思考、工具调用、图像和设置在内的输出；推理与传输由调用方负责。提供了本地推理说明。推荐采样使用 temperature 1.0、top_p 1.0、1M token 上下文窗口，以及 max_tokens ≥256K。仓库与权重采用 MIT 许可证。
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 在 Hacker News 上被发布为 DeepSeek-V4.1-Flash 的小更新，但评论指出它在推理、编程、智能体和视觉基准测试上有显著提升。用户讨论其强劲表现，认为它优于 GLM 5.3、接近 Opus 5，同时仍落后于 Sol 6.1 和 Opus 5.5。一些评论者称赞开源 AI 和中国的作用，质疑基准测试的真实性，并推测前沿实验室可能限制顶级模型。其他人提到本地运行成本高昂，并询问 OpenCode 支持。总体而言，该帖子将这次更新视为一次值得注意、能力突出的模型更新，引发关于 AI 竞争与访问的辩论。