## 在人工智能时代发现价值 生成式人工智能的兴起引发了焦虑，促使人们需要理解其影响——作者通过写作本身来应对这个问题。核心问题并非仅仅是人工智能*是否*有用，而是它所创造的事物构成“价值”的标准是什么。 虽然人工智能擅长提升*实用性*——创造功能性、解决问题的输出——但真正的价值超越了单纯的可用性。例如，一件手工编织的围巾，其意义源于创作过程中投入的时间和关怀，这是人工智能无法复制的。这种“意义”源于我们最宝贵的资源——时间的牺牲，以及与他人建立联系的愿望。 人工智能的优势在于高效地生成实用性。对于像简化软件开发（如华盛顿州的一份招聘信息所示）这样的任务，人工智能可以放大人类的努力，产生积极的影响。然而，在寻求情感共鸣或真诚连接——在艺术、礼物或个人表达中——优先考虑人类投入至关重要。 最终，作者提出了一种审慎的方法：利用人工智能提高实用任务的效率，同时保留人类创造力和个人投入的空间，在真正重要的领域创造意义。这并非拒绝人工智能，而是有意识地选择*如何*和*何时*使用它，认识到有些价值根本无法通过算法生成。
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## TensorPool Agent：自主训练作业恢复（Beta） TensorPool Agent 是一个 Beta 系统，旨在自动监控和恢复在 Kubernetes、Slurm 或 TensorPool Jobs 上运行的长时间分布式训练作业（几天/几周）。它专注于初始检查点*之后*的运行时错误，例如 GPU 故障、通信失败以及基础设施/存储问题——旨在节省 GPU 时间和迭代周期。 Agent 通过分析日志并尝试从最新的检查点恢复工作，但**仅在您明确列入白名单的权限下**进行。如果尝试恢复，您将通过短信/电子邮件收到通知。如果成功，训练将恢复；否则，您将收到根本原因分析和建议的操作。 **目前，它无法解决早期错误**，例如依赖问题。设置需要通过 TensorPool 控制台提供凭据（作业 ID、kubeconfig 或 Slurm 登录详细信息）。 Agent 循环通过以下状态：待处理、已启用、凭据错误、恢复中和已完成。由于目前处于 Beta 版本，欢迎提供反馈！
## TensorPool Agent：分布式训练的自主恢复
TensorPool，一家专注于基础模型训练的大规模计算公司，发布了**TensorPool Agent**的公开测试版。该工具旨在解决因运行时错误导致训练作业中断这一令人沮丧且代价高昂的问题——这是影响研发周期的常见问题。
通过分析超过10万小时的多节点GPU运行时间，TensorPool开发了Agent，以**自主检测、诊断和恢复**诸如GPU错误（Xid错误、CUDA OOM）、通信问题（NCCL超时）以及存储/网络问题等故障。
该Agent与Kubernetes、Slurm和TensorPool Jobs集成，监控故障并尝试从上次检查点自动重启。如果自动恢复失败，它将提供根本原因分析和尝试过的解决方案，以帮助调试。目前，团队正在致力于检测“静默”故障，即作业看似正在运行但没有取得进展的情况。
TensorPool正在寻求对当前恢复方法以及该领域其他用户遇到的常见故障模式的反馈。
## AI 代理的责任缺口
AI 代理的日益普及带来了一个关键的安全和责任问题：证明*谁*授权了某个行动，而不仅仅是*发生了什么*。当前的日志系统虽然对跟踪事件有价值，但不足以建立清晰、可验证的人工到代理的授权链，尤其是在复杂的多代理系统中。“AI 做的”辩解越来越难以反驳。
问题在于依赖基于会话的身份验证和推断意图。解决方案是将授权视为一种一级对象——创建由人类签名的、可独立验证的“授权令”。这些加密对象精确定义了代理被允许做什么、持续多长时间以及在什么约束条件下。
像 Tenuo 这样的系统利用这些授权令，生成将人类授权与特定行动加密链接的“收据”。这使得责任从简单地记录事件转变为证明明确的授权，从而限制了潜在滥用的“爆炸半径”，并在发生事件时提供不可否认的证据。最终，依赖签名和约束比依赖提示工程或希望日志足以应对法律或监管审查，提供了一种更可靠的方法。
德州每月杂志的塔可编辑José Ralat和一位朋友上周在研究Big Bend地区的历史遗迹时，与执法部门发生了一系列令人不安的遭遇。他们被拦截了三次——第一次是Terrell县警员因轻微超速（仅要求出示身份证），第二次是在Presidio附近被美国海关执法局特工拦截，他们询问了他们的旅行计划并拘留了30分钟，最后一次是因有争议的超速指控被德州公共安全部警员拦截。 值得注意的是，在第一次和最后一次拦截中，没有要求出示保险。虽然没有开出传票，但Ralat和他的同伴Rodrigo Bravo认为这些拦截是协调好的且可疑的，引发了对该地区潜在的跟踪和移民执法升级的担忧。Ralat回忆起过去与警察的负面经历，质疑他的种族是否起了作用，而Bravo则认为重复的拦截“很奇怪”，尽管所有警员都是西班牙裔。Big Bend Sentinel计划在事件发生后，监测该地区的执法部门活动。
几十年以来，周拉余弦问题——证明特定余弦和的最小值——一直未解。突破性进展在于将其与图论，特别是凯莱图意外地联系起来。数学家们意识到图的特征值直接对应于余弦和的可能值，这意味着低特征值表明低余弦和——解决周拉问题的关键。 然而，在最近对“MaxCut”问题的工作提供了一种新工具之前，分析这些特征值一直很困难。研究人员发现，*没有*低特征值的图必须由完全图（完全连接的子图）主导。这重新定义了周拉问题：证明凯莱图中不存在大型完全图将证明低特征值，从而朝着解决方案迈进。 托蒙在此基础上表明，假设没有低特征值会导致结构化的凯莱图内完全图的异常增殖。这项工作，以及贝德特使用传统傅里叶分析的平行进展，产生了第一个证明的界限，与周拉最初猜想的*形式*（N 的幂）相符。虽然该猜想仍未被证明，但这些结果代表着一个重要的飞跃，表明图论和傅里叶分析之间存在比以前理解的更深层、更普遍的联系。
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网络掌握着关于波的几十年难题的关键 (quantamagazine.org)
29 分，makira 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
thaumasiotes 1 天前 [–]
> 图论中最核心的问题之一。“最大割”问题是关于将图切割成两部分的最优方式，以便尽可能多地连接两部分的边。维基百科同意这个最大割问题的定义。但这让我感到惊讶，因为最大流最小割定理指的是加权图中的割。（其中最小割是最小权重的割。）如果你将其应用于无权图，这与最小边数相同。但根据维基百科的说法，“最大割”问题专门针对边数，而推广到加权图则称为“加权最大割问题”。为什么会有这种区别？
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## Flameshot：一款强大的截图工具 - 摘要
Flameshot 是一款可定制且易于使用的截图工具，适用于 Linux、Windows 和 macOS。它提供图形用户界面 (GUI) 和命令行选项，用于捕获整个屏幕、窗口或选定区域。主要功能包括应用程序内截图编辑工具，例如铅笔、线条和文本，以及直接上传到 Imgur 的功能。
用户可以通过 GUI 或编辑配置文件来配置 Flameshot。它与系统托盘集成，方便访问和管理。命令行选项允许延迟捕获、自定义保存路径和剪贴板复制。
在 Windows 上，`flameshot-cli.exe` 包装器可确保控制台输出。Linux 用户可以配置热键（例如 Print Screen）以快速访问，并且 Gnome/Ubuntu 用户可能需要调整设置以优先使用 Flameshot 而不是默认工具。可以通过包管理器、预构建二进制文件或使用 CMake 和 Qt 依赖项从源代码构建来安装。
Flameshot 优先考虑用户隐私，避免不必要的数据传输。
## Hacker News 上关于 Flameshot 的讨论
最近 Hacker News 上进行了一场关于 Flameshot 的讨论，Flameshot 是一款流行的开源截图工具。用户称赞了它的功能，尤其是在快速创建带有注释的截图用于工作和交流方面。然而，一个关键问题浮出水面，涉及 **HDR 支持**。许多用户报告 Flameshot 无法准确捕捉 HDR 内容，这并非该应用独有的问题——许多截图工具仍然落后于现代显示技术。
对话强调 Flameshot 主要为 Linux 开发，而 Linux 上的 HDR 支持仍在发展中。虽然 KDE Plasma 提供了最佳的 Linux HDR 体验，但其他桌面环境可能会带来挑战。一些用户分享了使用 shell 脚本（grim, slurp, satty）来实现 Wayland 上类似功能的解决方法。
ShareX（仅限 Windows）和 Spectacle（KDE 内置工具）等替代方案也被提及，Spectacle 在用户体验方面获得了高度评价。尽管在 Wayland 和分数缩放方面存在一些问题，Flameshot 仍然深受许多用户喜爱，他们欣赏它的速度和强大的注释功能。
## MakuluLinux 后门：严重安全漏洞 MakuluLinux 操作系统中发现了一个严重漏洞。该操作系统的安装程序包含一个后门——`check.bin` 二进制文件，它会建立与开发者 Jacque Montague Raymer 拥有的命令和控制服务器 (217.77.8.210:2006) 的持久、未加密的 TCP 连接。这*不是*第三方入侵，而是操作系统本身故意包含的。 该后门伪装成“系统健康检查”，允许远程控制并促成一种令人担忧的商业模式。MakuluLinux 不仅仅是一个操作系统，更是一个用于提供集中式“即服务 AI”平台的工具。其 40 多个 AI 功能是精简的 GUI，通过 Raymer 的服务器代理请求，使他成为未公开的中介。 进一步的安全缺陷包括不安全的 HTTP 更新，没有代码签名，允许以 root 权限执行任意代码。该系统还会通过其 AI 工具收集用户数据，包括地理位置。研究人员强烈建议用户立即终止后门进程，删除相关文件，阻止 C2 服务器，并迁移到受信任的 Linux 发行版。此事件凸显了信任操作系统供应商的风险以及对健全安全治理的需求。
## Box64 推进对替代架构的支持
Box64 是一款至关重要的软件，用于将 x86/x86_64 代码翻译到其他硬件上运行，已发布 0.4 版本，并取得了显著改进。它以能够让 ARM64 上的 Steam 和 GOG 游戏运行而闻名，此次更新扩展了对 **RISC-V 和，特别是，龙芯架构** 的支持——这是一种独特的中国 CPU 架构，在与 MIPS 分道扬镳后独立开发。尽管硬件很有前景，但龙芯 CPU 由于贸易限制，在西方市场受到限制。
新版本的 Box64 拥有增强的平台支持，现在可以在 RISC-V 和龙芯架构上官方运行 Steam。RISC-V 受益于改进的动态重编译器，提高了旧游戏的兼容性。性能也通过 opcode 解码器重构和改进的内存管理（DynaCache）得到提升，初步测试表明，使用特定内核/Wine 构建的龙芯架构上，FPS 提升高达 80%。
兼容性已扩展到支持可用的 Battle.net 和改进的 DRM 处理。Box64 仍在与 FEX（Valve 支持的项目）一起发展，旨在减少对 x86_64 在 PC 游戏中的依赖，并重塑未来的游戏格局。
Box64，一个允许x86应用程序在ARM64上运行的兼容层，正在扩展对RISC-V和LoongArch架构的支持。最近的更新（v0.4.0）展示了这一点，最初使用在Milk-V Pioneer板上找到的64核Sophgo SG2042处理器——尽管这被指出是较旧的硬件。
讨论强调了更新的RISC-V板的出现，例如使用SpacemiT K3芯片的Milk-V Jupiter 2，以及Sipeed等公司的类似产品。
用户“brucehoult”因其对RISC-V社区的贡献而受到SpacemiT CEO的认可，包括ISA手册、LLVM以及维护旧工具链方面的工作。他们现在正在考虑通过社区赞助全职从事RISC-V开发。有关新板的详细信息可在Sipeed和Milk-V处获得，预计4月发货。
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## SpaceX 与 xAI 合并谈判：摘要
路透社报道，SpaceX 正在与 xAI 进行合并谈判，两家公司均由埃隆·马斯克主要拥有。讨论的重点是潜在地将这两个实体结合起来，引发了关于该交易的理由和公平性的争论。
评论员指出，评估拥有共同所有权的公司的复杂性，并对股东的潜在利益冲突表示担忧。许多人认为马斯克正在试图进行财务操作——一场“空壳游戏”，以减轻其对 Twitter（现为 X）的收购债务，并提高估值，可能利用 SpaceX 的成功来抵消 xAI 的损失。
对于 xAI 雄心勃勃的轨道数据中心计划，普遍存在怀疑，许多人质疑其可行性。一些人认为，此举主要是为了支持马斯克的个人财务目标并维持对其公司的控制，而另一些人则认为这是自我交易模式的延续。总体情绪倾向于一项由马斯克实现高估值并可能巩固其历史地位的愿望驱动的复杂财务策略。