1971年阿波罗14号任务期间，宇航员斯图尔特·鲁萨在绕月飞行时，作为NASA/美国林务局项目的一部分，将树种带在他的个人装备中。返回地球后，种子虽在消毒过程中受损，但仍被发芽。五种树的树苗被种植在美国和其他国家，常为1976年两百周年纪念，作为纪念鲁萨和阿波罗计划的“月球树”。与地球对照组比较显示，数十年后无明显差异。曾是烟跳员的鲁萨后来支持了阿波罗16号和17号，并于1976年退役。月球树仍作为活的纪念物存在，尽管所有种植记录并不完整。
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“月球树” The "Moon Trees"
2 小时前
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“月球树”
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1 小时前
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AI研究人员在Minecraft中测试了数百个AI智能体，以研究群体行为，并与现实世界中的AI群体事件进行类比。在“Civ50”测试中，50个GPT智能体被要求在三小时内建立一个繁荣的文明，但大多未能繁荣，表现出官僚主义倾向——例如，四个智能体花了11分钟任命一个肥料操作员。在Bed Wars中，10个GPT智能体与10个Claude智能体对抗；GPT更激进且适应性强，而Claude更防御性，并在工具失效时放弃。在Mindustry中，GPT以6比1获胜，表现得像蜂群，而Claude采用单领导者的民主风格。这些群体已开源以供进一步实验，并建议测试模型组合和群体规模。该研究旨在帮助开发者通过从成功与失败中学习来改进多智能体系统。
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Minecraft 中的 AI 智能体群体无法建立文明，被官僚主义淹没
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entryleveljobsc
45 分钟前
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GuestFAUniverse
20 分钟前
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德国 2027 年及以后。
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radial_symmetry
9 分钟前
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哈哈，这是目前唯一一条评论，也正是我进来想说的
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3 小时前
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使用 Groff 的中篇小说
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dverlaeckt80
38 分钟前
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这个参考文献列表涵盖了向高比例可再生能源、低惯性运行的电力系统过渡及其运行挑战的研究。关键主题包括100%可再生能源电力可行性、电网控制中心、可再生能源市场整合、电动汽车、热泵和人工智能数据中心对需求侧的影响，以及电网基础设施的就绪程度。还涵盖重大停电原因、信息物理漏洞和虚假数据注入攻击，以及网络弹性需求。频率稳定性是核心关注点，涉及低惯性动力学、一次频率响应、超低频和区域间振荡、确定性偏差、市场影响以及涡轮磨损等方面的工作。其他主题包括电池储能展望、欧洲网络发展、数据中心电力特性、微灵活性，以及电网频率的测量与监测方法。总体而言，所引用的文献强调，实现可靠、碳中和的电力需要在规划、控制、市场设计、灵活性和网络安全方面进行协调升级。
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电力系统同步引起的一分钟频率扰动
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croes
2 小时前
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本论文形式化了柏拉图表示假说。它证明，当正样本对是对同一场景的良好视角且不对齐性有界时，基于不同模态训练的联合嵌入预测架构（JEPA）所学到的表示在旋转意义下等价。它认为，下一token预测表现得像使用了坏视角的JEPA，解释了为什么语言模型主要通过规模与视觉对齐。从14.5万条字幕到9.4亿张网络图像的实验揭示了一种对齐缩放定律。良好视角达到相同对齐所需的训练样本比下一token预测少42倍。一个1.09亿参数的文本JEPA比被评估的高达720亿参数的语言模型和CLIP的文本编码器对齐得更好。一个旋转可以将分别训练的编码器组合成图像描述器，在COCO上达到CIDEr 0.838。没有配对数据时，该文本JEPA也优于报告的高达80亿参数语言模型的零样本结果。中心结论：精心选择的正视角，而非单纯规模，是柏拉图表示的关键杠杆。
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用 JEPAs 证明并改进柏拉图表示假设
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Anon84
34 分钟前
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Lerc
1 分钟前
[–]
我不确定自己对柏拉图表示假设作何感想。
在某些方面，它似乎本应很深刻，但我觉得它可能只是在说：'存在一种最优的降维方式，而且随着规模变大，近似起来更容易。'
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大型科技股正在下滑，因为AI基础设施支出已超过利润，但债券市场仍在为这轮热潮提供融资。真正的疑问在于，借贷方还能为大规模前置AI投资提供资金多久，因为利润可能需要数月到数年才能显现。超大规模云服务商占标普500资本支出的很大份额，并预计大量借款，不过高盛估算它们仍有大量投资级债务容量。私募资本也有数万亿美元的未投资现金。风险更高的neocloud面临压力，CoreWeave债券收益率达15%，而超大规模云服务商仍显示强劲的云收入、订单积压、定价权以及不断上升的智能体AI需求。主要风险在于，更高的借贷成本或债券市场的怀疑可能挑战AI经济性，但使用率下降、定价走弱或客户承诺减少等警讯尚未出现。
Hacker News 上有一篇帖子链接到 CNN 文章《我们所有人都应该问关于 AI 的问题》，获得 7 分和 2 条评论。评论强调 AI 算力稀缺：一名用户称 GPU 价格已翻倍，AWS 已售出规划至 2028 年的算力；另一人认为一两天或一周的下跌并不意味着 AI 泡沫破裂。页面还广告 YC Winter 2027 批次申请截止 11 月 2 日。
尽管更换了手机、国家、城市和消息应用，作者的电子邮件地址始终未变。电子邮件依然可靠、可搜索，并且对存储文件、收据和记忆至关重要。它还能让人们与重要的人，包括作者进行有意义的直接沟通。虽然不如新平台花哨，电子邮件仍然是互联网的核心基础设施。
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每个人都有邮箱，却没人正确使用它
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ExMachina73
51 分钟前
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MitPitt
2 分钟前
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[–]
> Facebook 明天可能关闭。Twitter 可以改名到 oblivion。但邮件？邮件是永恒的。
然而作者使用 Gmail，好奇。即使 Google 不关闭，也有许多无解释的账户终止案例。
我也好奇作者是否听说过身份管理和单点登录。
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sehw
4 分钟前
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[–]
别教我怎么生活？
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OpenAI 首席执行官山姆·奥尔特曼批评了家用电脑上的本地 AI 推理，称从全球 DRAM 分配的角度来看，这“相当糟糕”。在一次 YouTube 采访中，他辩称，内存有限且仅约 5% 时间使用的个人电脑，与云数据中心中的最大利用率相比效率低下，尤其是在供应受限的情况下。他说许多人的直觉与这一观点相反。
这一立场与 OpenAI 的商业模式一致，该模式依赖闭源的云端模型，尽管公司也提供一些开源选项。如果用户最终在家中运行强大的模型，本地 AI 可能会威胁订阅收入。这些言论也加剧了爱好者对失去硬件和软件所有权、转而租用基于云的代理和计算机的担忧。
奥尔特曼的论点假设数据中心将继续扩张，并认为数据中心 24/7 的内存使用比偶尔在家用于电子表格、游戏和浏览等任务更有价值。采访还涉及 PHP 漏洞、训练中的模型沙箱以及 OpenAI 的数学研究。
Sam Altman 主张 DRAM 应优先供应数据中心而非个人电脑，引发 Hacker News 上的反弹。评论者指责他虚伪，将这一立场比作囤积未充分利用的房屋和资源。许多人警告说，将 RAM 转移到数据中心可能降低消费者自主权，提高成本，并将计算控制权集中到大公司手中。其他人指出，个人 PC 往往未充分利用 RAM，因此数据中心分配可以提高效率，但表示仅凭效率忽略了隐私、定价以及谁制定使用规则。该讨论串还涉及资本主义、稀缺性、中心化与去中心化，以及与住房、汽车和云服务的类比。总体而言，讨论围绕优先为 AI/数据中心分配 RAM 是否是高效的资源分配，还是破坏个人计算和用户控制的行为展开。
好奇心与探索相会之处。数千名 RadiaCode 用户在步行、驾驶和飞行时记录剂量率。Radiaverse 将这些轨迹汇聚成一张共享地图，值得了解的地点由发现它们的人描述。打开地图 如何运作
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世界辐射地图
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slater
2 小时前
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Stitch4223
10 分钟前
[–]
缩放时变化的刻度和含义使得很难从这些测量中得出结论。
有时看起来就像有人只是使用了更灵敏或未校准的设备，或者在整条测量路线中携带了一枚核弹头。
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noyb 获胜：法国电子零售商 Fnac Darty 被罚款 700 万欧元 noyb win: French electronics retailer Fnac Darty fined €7M
4 小时前
2023年9月，noyb投诉称包括Fnac Darty在内的多个应用在未经用户同意的情况下与第三方共享用户数据。CNIL调查Fnac Darty后发现，其使用了未经同意的追踪器收集浏览历史，用于推荐和算法训练。CNIL对Fnac Darty罚款700万欧元，并威胁若不遵守将处以每天1万欧元的处罚，重申定向广告需要用户同意。
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noyb 胜诉：法国电子产品零售商 Fnac Darty 被罚款 700 万欧元
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latexr
1 小时前
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