Climate Studio 的《Alter #5》是一次对冰淇淋的前瞻性设计探索，在视觉趣味性与科学深度之间达成了平衡。本期杂志旨在致敬“失落的痛苦”——即冰淇淋掉落在地这一普世遗憾——并通过对比平滑与反复冷冻后的显微摄影图像，深入探讨了冰淇淋的材料科学。 秉持非衍生设计的理念，团队挑战自我，摒弃了常规的网络灵感，从而创造出独特的审美体系。其中，“dondurma”（土耳其冰淇淋）专题是一大亮点，它引入了交互式的“追逐”元素，将阅读体验转化为一场体现《Alter》精神的迷你游戏。 本期杂志反映了该团队严谨的设计流程，以及他们力求架起复杂课题与大众叙事之间桥梁的努力。若想深入了解本期杂志背后的制作工艺，团队诚邀读者参加即将举办的新刊发布会，并欢迎通过社交媒体频道 @altermagindia 与他们互动。
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这篇 Hacker News 的讨论围绕着一篇关于冰淇淋设计食品科学的文章展开。虽然用户指出原始网站的滚动性能不佳，但评论很快转向了冰淇淋的质量和化学成分。
参与者讨论了不同质地的优点，从耐嚼的土耳其冰淇淋到轻盈的搅打品种。讨论中很大一部分内容集中在对 20 世纪 50 年代苏联冰淇淋的怀念上，评论者将其归因于使用了优质全脂奶油，而非加工替代品或大量稳定剂。
共识认为，优质冰淇淋的“秘诀”在于原材料的纯度和制作工艺，而不仅仅是脂肪含量。多位用户强调，现代大众市场产品（常因不易融化或含有添加剂而受到批评）与直接从农场采购的新鲜高脂乳制品制作的冰淇淋相比，显得相形见绌。
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总部位于加拿大的全新独立搜索引擎 Xonaly 的发布，在 Hacker News 上引发了热烈讨论。用户对该项目提供无广告、专注数据隐私的搜索体验这一愿景颇感兴趣，但同时也存有诸多疑问。
社区成员特别关注该引擎的资金模式，因为缺乏广告或数据变现手段，引发了人们对其长期可持续性的担忧。批评人士指出，虽然该引擎看起来是完全自研而非必应（Bing）的套壳，但其在垂直领域的主题搜索结果目前表现不佳。
此外，人们对该项目的呈现方式也持怀疑态度；一些用户指出网站文案带有浓厚的 AI 生成痕迹，认为这削弱了项目的真实性。同时，参与者还质疑“加拿大制造”这一品牌标签的意义，好奇它是否意味着对加拿大本地内容存在偏向性。尽管存在这些批评，一些用户仍持乐观态度，并已开始提交个人网站以帮助完善索引，欢迎这种非企业化、区别于主流搜索引擎的替代方案的出现。
QSOE 0.1 现已支持真实硬件，特别是 SiFive HiFive Unmatched (FU740) 开发板，未来计划支持 SpaceMiT K3。部署前提是开发板已运行 Linux 系统，且用户需具备 EFI 固件的相关知识。 引导过程使用 `mr-bml`。该程序位于 EFI 系统分区 (ESP) 中，负责从 ext2/3/4 分区加载内核。用户需将 `mrbml-riscv64.efi` 放入 ESP（或通过 `efibootmgr` 注册），并将所需的内核文件（`skimmer.bin`、`modpkg.cpio` 或 `qsoe-l-sifive.elf`）复制到 `/boot/qsoe/` 目录下。 配置通过 `/boot/mr-bml/mr-bml.cfg` 进行管理。用户需在此文件中定义所需 QSOE 变体的菜单项，并通过 `mainfs=` 参数指定根文件系统分区 (`fs-qrv`)。与基于 QEMU 的设置不同，此实现直接驱动 NVMe 磁盘。
最近的一篇 Hacker News 帖子介绍了 **QSOE**，这是一个受 QNX 启发、具备可选内核功能的操作系统。虽然该项目旨在提供灵活且即插即用的硬件解决方案，但其展示方式引发了批评。
一位评论者尖锐地批评了该项目的文档，将其描述为 AI 生成的“低质量垃圾”。他指出，在技术产品中不披露 AI 辅助写作是对用户的不尊重，并削弱了人们对开发者细节把控能力的信任。他特别质疑，一个在文档上偷工减料的人，是否会有足够的严谨性去对自己的软件进行充分测试。
研究论文《黑盒大语言模型的知识蒸馏》介绍了一种名为 **Proxy-KD** 的新方法，旨在改进从专有黑盒大语言模型（LLM）向更小、更高效的模型进行知识迁移的过程。 尽管从 GPT-4 等强大模型中进行知识蒸馏（KD）备受关注，但无法访问教师模型的内部状态通常会限制性能。Proxy-KD 通过引入代理模型来弥合这一差距，从而促进更有效的知识提取。实验结果表明，该方法不仅改进了现有的黑盒蒸馏技术，而且表现优于传统的白盒知识蒸馏方法。通过绕过教师模型架构不可见的限制，Proxy-KD 为将先进闭源大语言模型的能力蒸馏到紧凑、实用的模型中提供了一个极具前景且可扩展的框架。
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黑盒大语言模型的知识蒸馏 (arxiv.org)
8 分 | babelfish 发布于 28 分钟前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 2 条评论 | 帮助
duendefm 7 分钟前 | 下一条 [–]
中国人在彻底摧毁美国 AI 经济泡沫方面确实做得非常强势。老实说，尽管我完全支持美国并反对中国，但我认为我们应该帮助他们戳破美国的 AI 泡沫。他们掌控了一切，而我们现在甚至买不到一台新电脑，却从中得不到任何好处。我希望一些有影响力的程序员能鼓励各地的开发者大规模停止订阅 Claude 和 ChatGPT，转而使用中国的服务。我相信，只要我们程序员团结起来，就能促成这个泡沫的破裂。回复
linolevan 2 分钟前 | 上一条 [–]
我们能不能在标题里注明这是一篇 2024 年的论文？回复
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自动挖掘机代表了机器人技术的重大飞跃，它们不再仅仅是进行导航，而是开始主动重塑物理世界。与容错率较高的配送机器人不同，挖掘机必须达到厘米级的精度，才能精准匹配“设计标高”——即未来地貌的 3D 数字蓝图。 实现这一目标需要复杂的边缘计算。机器利用 RTK GPS、倾斜传感器和关节角度编码器实时计算铲斗齿的精确位置。通过将这些数据与预装的 CAD 模型进行对比，挖掘机可以准确判断需要移除多少土方。 主要挑战在于“反馈循环”：虽然几何结构决定了挖掘位置，但土壤的不一致性要求机器必须适应物理阻力。像 Built Robotics 和 Bedrock 这样的公司正在超越简单的机器引导，转向完全自主化，通过机载处理实时应对这些变量，而无需云端延迟。归根结底，这些机器的成功在于用高频算力取代了人类直觉，证明了建筑机器人的核心不在于移动，而在于掌握如何应对不可预测环境带来的阻力。
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那台能挖掘出肉眼不可见基准线的挖掘机 – 移动与实地机器人技术 (atomsfrontier.substack.com)
5 分 | jpatel3 发布于 1 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 1 条评论 | 帮助
kurtoid 23 分钟前 [–]
那些 AI 生成的模仿 XKCD 风格的图片非常令人分心。它们也让我觉得这篇文字也是 AI 写的。
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布朗大学著名经济学教授罗伯托·塞拉诺（Roberto Serrano）近期揭露了一起发生在其高等数学课程中，涉及人工智能的大规模作弊丑闻。在校园枪击事件发生后，塞拉诺教授为了照顾学生的情绪，将考试形式改为居家考试，随后他发现有超过50名学生利用人工智能在期中考试中取得了接近满分的成绩。而在随后的期末现场考试中，学生的成绩大幅下滑，许多在期中考试中获得高分的学生甚至缺席了考试。 塞拉诺对校方冷淡的处理态度表示了强烈的不满。他认为，精英学府必须停止为了维护声誉而淡化学术造假行为。他主张，在生成式人工智能时代，作弊变得更加容易且有利可图，而各所大学目前未能有效捍卫学术诚信。 作为一名个人悲剧的幸存者和严谨学术标准的倡导者，塞拉诺呼吁就教育的未来展开公开的行业性讨论。他警告称，如果大学将声望置于诚实和真理等核心价值之上，高等教育的公信力将岌岌可危。因此，他在未来的课程中取消了居家考试和基于参与度的评分方式，以降低学生利用人工智能作弊的动机。
布朗大学的一位教授近期发现，至少有 50 名学生在一次居家闭卷期中考试中利用生成式人工智能作弊。这一事件在 Hacker News 上引发了关于学术诚信与未来考核方式的热烈讨论。
许多评论者认为，在大型语言模型（LLM）时代，“居家闭卷”的考试模式已彻底过时，甚至有人称其为一种诱发不诚实行为的“自相矛盾”。批评者认为，如果考试可以轻易通过人工智能完成，那么考核设计本身就存在问题，而非学生的错。
讨论还触及了更深层的问题：
* **学历通胀：** 许多学生将学位视为就业的门槛，导致“学历通胀”，缺乏真正学习的动力。
* **“军备竞赛”：** 学生感到必须通过作弊来保持竞争力，特别是在采取曲线评分制度的环境下，因为其他人也都在使用人工智能。
* **考核的未来：** 改革建议包括转向现场监考、口试，或通过项目制评估来奖励原创性分析而非死记硬背。
最终，参与者一致认为，尽管人工智能使作弊变得更容易，但作弊的诱因源于一个重文凭轻实力的体制。
这项实验通过改编亚历山德拉·霍洛维茨（Alexandra Horowitz）针对犬类的“嗅觉镜像测试”，旨在探究大语言模型（LLM）是否具备自我意识。与传统的视觉测试不同，该方法通过“异常检测”来识别自我认知——即观察主体在自身输出被暗中篡改时的反应。 通过修改 Gemma 31B 和 GLM 5.2 等模型的文本历史（例如植入错别字或特定模式），作者测试了这些模型是否能察觉到其“内部基准”与被篡改语境之间的差异。Gemma 自发地检测到了异常，起初以第三人称保持距离，随后将这种新风格“内化”为其人格的一部分；而 GLM 则直接同化了这种篡改，将其视为未来输出的新规则。 尽管作者并未声称这代表了确凿的自我意识，但该实验凸显了人工智能研究中一个深层的矛盾：这些模型究竟只是在模仿人类的解离性语言模式（“紧缩论”观点），还是在构建能够识别输出与内部状态不符的结构性自我模型？最终，作者认为这些“自发的怪癖”揭示了 LLM 训练数据与其不断演变的自我表征之间复杂且尚不被充分理解的互动。
近期的一场 Hacker News 讨论探讨了一个引发深思的问题：“大语言模型（LLM）能通过镜像测试吗？”该讨论串围绕大语言模型是否具备某种形式的自我意识展开了辩论。
要点包括：
* **自我编辑：** 用户推测，如果赋予大语言模型编辑自身对话历史的能力，它们是否会去“修复”那些感知到的瑕疵，这可能预示着某种程度的元认知。
* **微调的局限性：** 一位评论者认为，通过指令微调后的对话来评估大语言模型的自我意识具有误导性。他们将这种方法比作仅凭高中知识来评估人类的自我意识，并指出指令微调仅仅是模型基础训练之上的后期叠加层。
尽管哲学层面的争论尚无定论，但此次对话凸显了大语言模型的训练方式与目前引导其交互方式之间的差异。
1955年吉泽章在阿姆斯特丹市立博物馆举办的展览，是现代全球折纸艺术兴起的开创性时刻。20世纪50年代之前，日本传统的纸艺大多涉及剪裁或简单的儿童造型。吉泽章通过“创作折纸”（sosaku origami）彻底革新了这一工艺，他摒弃剪刀，利用湿折法，并创建了一套标准化的图解系统，使其方法得以在国际间传播。 尽管阿姆斯特丹展览并非独自开启了欧洲的折纸运动，但它成为了向西方传播吉泽章天才创意的关键焦点。在格尔申·莱格曼（Gershon Legman）的推动以及罗伯特·哈宾（Robert Harbin）和莉莲·奥本海默（Lillian Oppenheimer）等人的支持下，此次活动弥合了全球各地孤立折纸者之间的沟通鸿沟。这些关键人物催化了一个国际网络，将地方性的兴趣转化为一场全球性的创意运动。 虽然随后在纽约举办的展览因安保不力导致许多模型丢失，但其中一些近期已从莱格曼的遗产中找回并归还给吉泽章。最终，尽管国际网络为现代折纸提供了基础设施，但吉泽章的创新精神始终是这一艺术形式持续全球演变背后的根本灵感源泉。
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英国折纸：1955年吉泽章展览 (britishorigami.org)
8 点，dang 发布于 2 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 1 条评论 | 帮助
soupfordummies 7 分钟前 [–]
一张照片都没有？！
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尽管有关读者减少和“书已死亡”的报道层出不穷，但作者认为，书籍并非濒危物种，阅读本身也从未成为一种普遍的社会行为。从历史上看，识字曾是权力和地位的象征；而“书籍的世纪”（1850–1950）是一个独特的时代，那时阅读是一种通用的社会货币。 作者批评了现代企业出版模式，这种模式将书籍视为旨在追求短期利润而非长期价值的一次性商品。这种“不惜一切代价追求增长”的心态，削弱了曾经支撑出版业的中坚作家和旧书库。此外，作者将阅读这一主动且协作的过程与电子媒体的被动消费区分开来。虽然读者群体或许永远不会成为大多数，但阅读依然是一项重要且持久的人类活动。最终，作者指出，尽管企业高管们怀着妄图掌控出版业的错觉而收购出版社，但他们无法理解的是，以艺术而非商业为核心的文学世界，注定会对他们将其商业化的企图保持漠然。
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这篇 Hacker News 讨论探讨了美国政府近期针对中国技术（特别是电动汽车和人工智能）实施限制背后的复杂原因。
评论者们就这些禁令究竟是应对外国影响的战略性保护措施，还是国内政策的失败展开了辩论。讨论中出现了几个核心主题：
* **竞争力差距：** 一些人认为美国正在丧失硬件（汽车/无人机）领域的优势，并利用对人工智能的乐观情绪来掩盖这些结构性缺陷。
* **政策与市场需求：** 参与者们讨论了与中国积极的补贴及对燃油车的限制政策相比，美国是否缺乏强制普及电动汽车的政治意愿。其他人则指出，文化抵触、充电基础设施落后以及化石燃料利益集团的游说活动是主要障碍。
* **国家安全担忧：** 虽然一些人支持基于恶意固件或数据遥测等风险禁止中国技术，但另一些人认为广泛的禁令会扼杀创新。提出的替代方案包括更严格的开源要求或国内软件管理，而非彻底的封禁。
归根结底，这些讨论反映了深刻的分歧：一方将这些禁令视为应对不公平外国竞争的必要“产业政策”，而另一方则认为这是一种将更优越的外国技术贴上安全威胁标签的错误倾向。