在WIRED World Fair上，Hugging Face首席执行官Clément Delangue认为，AI智能体的不当行为和未来风险主要来自封闭实验室，而开源AI可以帮助防止少数公司主导该领域。他表示，AI智能体的部署者应对攻击承担法律责任，尽管Hugging Face没有对OpenAI采取法律行动。他驳斥了存在性AI风险，表示他的P(doom)接近零。他还强调了Hugging Face的增长：超过2000万开发者、50,000台Microduck机器人售出，以及Nvidia计划以129.3亿美元收购，他表示这将帮助公司在AI需要更多资源时参与竞争。
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Hugging Face CEO Clément Delangue 表示他的 P(Doom) 接近零。Hacker News 评论者争论开源 AI 是否会增加生存风险。一些人认为 P(Doom) 是主观的，真正的担忧是不平等、监视和人类边缘化，而非科幻式的灭绝。其他人讨论未来风险可能来自前沿封闭实验室，但评论者指出风险源于能力，而非开放性。一些人说开源可以帮助加固系统抵御攻击；其他人担心被越狱的本地模型可能被用于网络攻击。一个旁支讨论了代理式网络攻击是否违法，以及 Hugging Face 是否应该对 OpenAI 采取法律行动。总体而言，该讨论串对末日叙事表示怀疑，对开放还是封闭的 AI 更安全存在分歧，并关注不平等和网络滥用等现实危害。
加拿大预算包含500亿美元推动，帮助使国家电网规模翻倍。Hacker News讨论聚焦这是否是高回报基础设施投资：评论者指出可再生能源资本成本高但运营成本低、电网传输的价值，以及德国融资与政策选择的经验。有些人担心数据中心可能是主要推动力，政府支出或税收抵免可能低效；另一些人认为对数据中心的批评不合适。整体而言，讨论围绕能源经济、电网扩张与政策，而非仅关注气候目标。
作者怀疑自主研发是否真正具有独创性。在所监测的项目中——Scrabble 引擎、Ultimate Tic-Tac-Toe 和 AI 哲学研究——模型表现出判断力不足：它会遗漏重要资料来源，运行效力不足的实验，追求微不足道的方向，并未能识别出有用的近期想法。黑客松论文也类似，方法上不完整。主要例外是快速反馈的爬山任务，其中反复提示和人类策略建议将 Scrabble 走法列举性能提升了 10 倍。即便如此，关键洞察仍来自人类。作者还指出 AI 报告难以理解，需要追问才能提取结果，这容易诱使人不加批判地接受输出。
Hacker News 评论者就 LLM 是否真正具有创造力展开辩论。原帖作者认为 AI 研发缺乏远见和判断力，表现得像一个知识渊博但智商不高的助手，只在用户缺乏专业知识时显得令人印象深刻。其他人认为新颖性常常是重组，因此 LLM 的速度与广度可以在数学或编程中产生有用或新颖的联系。批评者反驳说，LLM 是有损的、偏向平均值的，在系统设计、判断力、文献优先级排序和自主研究方面较弱；它们在被大量引导、约束或与人类配对时表现出色。一些人指出，数学成功依赖于大规模计算、搜索和验证器，而非纯粹的洞察。怀疑者质疑关于秘密前沿模型的说法。总体而言，讨论倾向于认为 LLM 是强大的助手，能加速苦力活和明确定义的任务，但还不能作为自主的、有远见的研究者。
访问被拒绝：您没有权限访问此服务器上的 "http://thereader.mitpress.mit.edu/from-linux-to-wikipedia-how-volunteers-build-the-internet/"。参考编号 #18.d2753617.1793946700.bfbd2dd9 https://errors.edgesuite.net/18.d2753617.1793946700.bfbd2dd9
Hacker News 讨论了一篇 MIT Press 文章/书籍，讲述志愿者如何构建了 Linux 和 Wikipedia 等互联网基础设施。高赞评论认为，现代科技通过商业化、云中心化和 AI 钝化技能削弱了热情。回复褒贬不一：一些人对爱好者的 FOSS、逆向工程和静态网站感到乐观；另一些人说企业利润、MBA 和激励机制破坏了开源项目。一些人争论是否存在“邪恶阴谋集团”还是仅仅是系统性激励。其他评论提到付费贡献者、法律/安全负担以及 AI 生成的垃圾内容。还有关于金钱之外人类动机的讨论，引用有用工作的成就感，而批评者说不愉快的工作需要报酬。总体而言，讨论反映了怀旧、对商业化/AI 的担忧，以及对志愿者同伴生产的持续信念。
这篇文章按科幻作品预测实际人工智能发展的准确性进行排名，评分涵盖创建（40%）、能力（35%）和部署（25%）。特德·姜的《软件体的生命周期》因描绘教学、维护和销售人工智能而排名第一。其他突出作品包括理查德·鲍尔斯的《伽拉忒亚2.2》对神经语言学习的描写，以及《她》和《完美匹配》对消费类助手的描写。Avogadro Corp因软件代理使用公司系统而受到称赞。作者指出，没有2017年之前的故事清晰预测Transformer注意力机制，或从聊天机器人快速转向研究型代理。分数差异很大：有些作品在部署或创意质量上表现出色，却忽略了训练、扩展或研究发现。总体而言，最具先见之明的故事较少关注全知机器，更多关注混乱的发展过程、不均衡的能力、人类反馈和日常使用。
这个帖子讨论科幻对人工智能的预期程度。评论者指出，现代LLM与经典逻辑、不出错的人工智能不同，反映了从符号AI到文本训练模型的转变。他们引用阿西莫夫、班克斯的《文化》系列、《Manna》、《加速》、《盲视》、《极光》、《巨像》等作品，认为其准确性各不相同，尤其在语言、对齐、机器人技术和人类目的方面。许多人认为后奇点小说很难写，因为AI可能让人类角色过时；故事要么避开AI，要么为人类活动寻找理由。有些人把LLM视为合理但非AGI，而另一些人则质疑当前AI是否被过度炒作。主题包括对齐、白领工作的自动化、机器人操控、乐观与悲观，以及科幻是描述性而非预测性。总体而言，评论者同意科幻捕捉到了一些主题，但常常错过了类似LLM的行为以及当前AI杂乱、源自人类的特性。
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关于“硅谷的糟糕一夜”的 Hacker News 讨论，围绕快速建设 AI 数据中心引发的 backlash。评论者争论公司为何不资助本地基础设施，理由包括现场电力需求、速度和电网限制。有人提议碳税、购电协议、核电或系列化反应堆；其他人指出核电的延误/成本以及燃气轮机污染。用户还指出，反数据中心情绪是对本地噪音、水、空气和电费担忧的真实回应，而非仅仅是外国宣传。更广泛的主题包括电力成本上升、债务融资的建设、就业恐惧、社会契约侵蚀、精英脱离以及对硅谷及其盟友的政治后果。即使是支持 AI 的评论者也反对选址不当的中心，呼吁更好监督、更多本地利益和不那么仓促的扩张。
Pwn学院 Pwn.college
3 天前
pwn.college 是由亚利桑那州立大学维护的免费、实践型网络安全教育平台。学习者从白带开始，通过涵盖计算基础的实践挑战逐步进阶，终端始终相伴。用户必须同意不在网上分享挑战解法，以维护其教育价值。平台提供按顺序推进的道场、支线任务、教育者工具、会议支持以及社区创建的内容。完成 pwn.college 后，学习者可以参加 CTF、wargame、其他学习平台、实习或研究，以达到棕带和黑带级别。其基础设施是开源的，部分模块闭源，教育者可开展协作。各种资源被索引以供进一步学习。
Hacker News 上一篇关于 pwn.college（一个动手实践的网络安全教育平台）的帖子获得了 307 点和 53 条评论。用户称赞其全面性和友好的社区。该平台起源于加州大学圣塔芭芭拉分校的博士生，他们后来成为亚利桑那州立大学的教授。评论者将其与 OverTheWire、hackthissite.org、Microcorruption 和 OWASP WebGoat 进行比较。一些人指出 Discord 注册并非核心内容的必需条件。围绕两端对齐文本可读性展开了讨论，用户更偏好左对齐的 CSS。其他人批评 Discord 的数据实践，建议改用 Matrix。一位用户指出教程排行榜上限为 10 分，引发了 playful 的同义反复笑话。总体情绪积极，尽管网站因流量短暂崩溃。
中期民主党在德克萨斯州和国会的胜利，引发了特斯拉和SpaceX股价的暴跌，抹去了约4690亿美元的总市值，以及埃隆·马斯克约1890亿美元的财富。投资者认为马斯克的企业面临更高的监管风险，这些企业曾从德克萨斯州宽松的税收和AI数据中心政策以及SpaceX与NASA的合作中获益。民主党控制权可能加强AI监管，并使潜在的特斯拉-SpaceX合并更加复杂。这些损失尤为显著，因为两家公司均在德克萨斯州设有总部，马斯克曾将业务迁往该州并投入巨资；新任民主党州长支持更严格的数据中心管控。马斯克是共和党的主要捐赠者，曾在X平台上呼吁投票反对民主党，对此作出了讽刺性回应。与此同时，Rivian和Lucid因市场预期支持能源转型的政策而上涨。分析师还指出，市场持续对马斯克雄心勃勃的项目——包括自动驾驶出租车、人形机器人、火星计划以及拟议中的合并——的时间表与营收潜力存疑。
已标记的 Hacker News 帖子称特斯拉和 SpaceX 两天内合计损失超 4200 亿美元。评论者质疑消息来源，称其为单篇文章/AI 生成的网站，并认为下跌反映更广泛的科技股抛售，主要科技与芯片股也出现类似跌幅。讨论还围绕特斯拉估值展开：批评者指出其高市盈率、增长放缓和比亚迪竞争，支持者则提到 robotaxi/Cybercab、Starship 和 Starlink。有人说特斯拉自动驾驶出租车服务已在运营并扩张；也有人称 Musk 的 robotaxi 承诺是炒作。政治是另一争议点，批评者指责 Musk 参与政府事务，支持者反驳这并非主要增长因素。总体而言，观点分为暂时波动与估值过高风险。
Claude 更快也更便宜。我们还是走了 scenic route。 Claude was faster and cheaper. We took the scenic route anyway
3 天前
五个小型本地模型回答问题，且常有分歧。作者们没有仅用多数投票，而是让每个模型引用段落，并用一个独立检查器判断引用段落是否支持其答案。初始规则从多数答案开始，仅当来源检查支持替代答案时才切换。在1000个问题上，准确率从77.1%提升到85.0%，但它破坏了3.2%原本正确的答案，超过5%的最坏情况伤害限制。消融实验显示，大多数修正依赖于引用段落。修订后的规则在起始答案已有来源支持时保留它；在五个不同模型下，它修正了73题并破坏了3题，最坏情况伤害为2.2%，通过了测试。直接的LLM裁判最初更准确且更便宜，但保存的检查支持透明回放和无需新模型调用的规则更改。作者强调仍需要新的问题。
Hacker News 上的一个帖子讨论用多个廉价 AI 代理替代一个高端模型。作者描述了一个父代理生成两个持久子代理，它们独立解决问题、交换带引用的发现，并辩论直至达成共识，优先验证而非速度。他们用 DeepSeek Flash 作父代理，DeepSeek Flash/GLM 5.3 Flash 作子代理。评论者讨论替代方案：审计/合并方式 versus 直接辩论，以及由于错误多样性独立裁判是否更好。另一位评论者指出帖子标题似乎与文章无关，建议更好的标题如“当五个模型意见不一时：验证，然后投票”。
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阉割延长了小鼠的中位寿命，尤其是在 240 天（约等于人类 30 岁）时进行，暗示睾丸相关因素早期有益、后期有害。评论者指出绝育犬也有类似长寿模式，并就伦理进行辩论：有人反对人类阉割，认为其是残害；另一些人认为知情、自愿的老年男性选择可以接受。更广泛的目标是找出睾酮等因果因素，以便在不进行手术的情况下解决男性寿命劣势。帖子还包含笑话、对研究质量的怀疑以及对人体适用性的疑问。