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赫尔曼·外尔——弗兰克·艾代洛特备忘录（1945）
（
ias.edu
）
5 分
由 georgecmu 发布
1 天前
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**Jeeves** 是一款基于 Qwen3.5-9B 的 90 亿参数推理模型，专为决策任务设计，如多选题、是非题（noul）和评分任务。该模型在 Jev 和 Kev-9B 模型的基础上进行了改进，引入了“先思考后决策”的推理步骤，在领域外任务和 JevBench 公共层级测试中表现显著优于前代模型（0.935 对比 0.866）。
主要特性包括：
* **架构**：采用 LoRA、指针头（pointer head）以及 block-4 扩散草稿器（diffusion drafter），以实现加速推理。
* **训练**：通过 SFT（监督微调）和 CISPO（对比搜索/策略优化）进行微调，使模型能够生成增强决策准确性的推理链。
* **性能**：提供兼容 Jev 的灵活 API。在 H100 上，不开启思考模式时的推理延迟约为 0.3 秒，开启完整推理模式时的中位数延迟约为 3.3 秒。延迟可通过链长度截断（`max_think`）和置信度阈值进行优化。
* **使用**：提供即插即用的 Python SDK 以及完整的训练和评估代码。尽管在纯知识型基准测试（如 MMLU）中略逊于 Jev，但在逻辑性、基于规则和结构化的决策任务中表现出色。
Jeeves 是开源模型，权重已在 Hugging Face 上发布，适用于需要高精度、校准化决策模型的场景。
Hacker News 的讨论帖围绕 PostHog 的 Jeeves 展开。它在 Jev 式决策模型中加入显式推理。支持者认为，这样既能提升复杂分类和内容审核的效果，又能保留经过校准的二元概率，以及一个受限、低幻觉的界面。
批评者则指出，p90 延迟达到 17 秒，削弱了 Jev 的主要优势——速度和低成本——并且可能影响其他基准测试的表现。
一项本地测试发现，Jeeves 的准确率尚可，但速度较慢，因此促成了针对 MPS 的优化移植。参与者提出了一些更简单的替代方案：将电子邮件字段分别嵌入，并使用逻辑分类器，在不到 20 毫秒的推理时间内取得了较高的准确率。不过，垃圾邮件检测应使用精确率、召回率或 F1 来评估，而不是使用准确率。
其他人则强调，通用决策模型无需为每项任务专门设计和训练分类器，就能处理内容审核、提示注入防护、路由、游戏状态选择或研究工作流，因此混合系统颇具吸引力。
“noul”原语——针对是/否命题的校准概率——被批评为不必要的术语；而“零幻觉”虽然从技术上讲成立，但可能具有误导性。讨论最后很大程度上变成了对 Ask Jeeves 的怀旧。
在家招待客人的习俗正在急剧衰落。美国人每月在家招待客人的比例已从1975年的42%降至如今的仅12%。曾经作为美国社交生活支柱的晚宴正逐渐消失，这种衰落并非仅仅是转向餐厅就餐的结果，它反映了面对面社交的整体崩溃。 多种因素促成了这场“大谢绝”。双职工家庭面临着时间匮乏以及筹备聚会所带来的繁重后勤压力。如今，父母在子女养育上投入了更多精力，几乎没有余力维持成年人的友谊。与此同时，社交网络的萎缩和亲密友谊数量的减少，使得在家招待客人成了一种奢侈。 归根结底，现代性将顺畅的个人休闲置于复杂的人际互动之上。随着精心策划的数字娱乐兴起，以及人们倾向于将时间视为一种商品，招待客人所付出的“成本”——协调安排、清洁打扫以及社交风险——如今已超过了人们所认为的收益。我们构建了一个让独处变得日益舒适的世界，但代价是牺牲了曾经在客厅里建立起来的社会纽带。
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Hacker News 的一篇帖子重点介绍了四篇 CHI 2026 论文，主题分别涉及 AI 辅助的招聘评估、金融诈骗情境下的情绪与求助行为、个人价值观与日常时间分配之间的联系，以及学生提出的 AI 政策建议。
讨论的核心是，CHI 是否已经变得过于偏向社会学或社会科学。一些评论者指出，其中几篇重点论文更关注社会行为，而非传统意义上的计算机科学。另一些人则 defend CHI 的广泛范围，认为 HCI 随着技术的发展不断拓展，从个人电脑逐步延伸到移动设备、全球网络和算法媒体。他们表示，CHI 仍然是一个涵盖设计、隐私、无障碍、教育、医疗保健、人工智能、触觉技术、虚拟现实和手势追踪等领域的大型综合性学术会议，而更专业、技术性更强的工作通常会发表在 UIST、IMWUT 等更专门 venue。总体而言，CHI 的广泛性既被视为其优势，也被认为是其身份定位问题的根源。
这不是一段可翻译的文本。这是一段 PDF 文件的二进制原始数据（乱码），其中包含了非文本的控制字符和压缩流信息。无法将其转换为可读的中文。
为了优化低端硬件的性能，“Block Game”的开发者实现了一种基于 CPU 的自定义软件遮挡剔除方案。由于集成显卡难以处理复杂的剔除算法，且为了避免 GPU 到 CPU 回读带来的延迟，开发者选择完全在 CPU 上渲染一个简化的 256x128 深度缓冲区。
该系统将方块视为轴对齐立方体，并使用子区块的分层“多级渐进纹理”（mipmap）。近处的遮挡物按单个方块处理，而远处的物体则聚合为更大的子区块。通过一系列迭代优化——包括更低成本的顶点变换、世界空间视锥剔除，以及防止低分辨率下出现误判的“1 像素内缩”技术——开发者将单帧处理时间从最初的 200 毫秒降低到了仅 4 毫秒。
尽管该方法存在局限性（例如在开阔地带或靠近细长结构时效果较差），但在洞穴和室内场景中，帧率通常可提升 50% 到 95%。这表明即使在性能较弱的集成显卡上，简单且经过充分优化的 CPU 技术也能为体素类游戏带来显著的性能提升。
Gergely Orosz @GergelyOrosz 2小时前
你能相信吗：移动端开发人员坐着眼睁睁看着 100% 的应用会话崩溃，却束手无策，明明知道是 Firebase SDK/团队搞砸了，但他们自己竟然还不知道！！这算什么，凭感觉写代码（vibe coding）吗？例如：110K 次崩溃：
近期的一次 Firebase iOS SDK 更新导致了广泛的应用程序崩溃，在开发者社区中引发了强烈的不满。尽管谷歌随后发布了修复程序，但此次事件凸显了人们对 Firebase 平台可靠性及其与 Google Cloud“拼凑式”集成的持续担忧。
Hacker News 上的讨论反映出开发者对 Firebase 日益失望，许多人认为该产品正处于被忽视和衰退的状态。此次宕机事件引发了关于过度依赖第三方 SDK 和专有“一站式”平台所带来的风险的广泛讨论。
讨论中出现了几个关键主题：
* **运维失误：** 批评者质疑该 SDK 缺乏稳健的测试、灰度发布和适当的错误处理机制，导致单次更新便引发了无数应用的崩溃。
* **依赖疲劳：** 开发者感叹行业对外部“黑盒”依赖的过度依赖，并讨论了审计第三方代码的难度。
* **寻找替代方案：** 许多用户现在正在寻求开源、可自托管的替代方案（如 Supabase 或 ntfy），以重新掌握基础设施的控制权，提高数字主权，并避免供应商锁定。
此次事件深刻地提醒人们，将应用程序的正常运行时间交给不透明的中心化依赖项存在巨大风险。