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将 Wolfram 技术作为 LLM 系统的基础工具提供
Making Wolfram tech available as a foundation tool for LLM systems
2 天前
大型语言模型（LLM）令人印象深刻，但缺乏精确计算和深度知识。为了克服这一点，需要一个“基础工具”——例如Wolfram语言——来补充LLM，赋予它们这些能力。Wolfram语言经过40多年的构建，旨在通过算法、方法和数据使世界可计算，从而推动各领域的发现。
现在，LLM可以利用这种力量。LLM与Wolfram语言的融合得益于“计算增强生成”（CAG），它将实时计算能力注入LLM的输出中——这是对传统检索增强生成（RAG）的重大扩展。
Wolfram发布了三种新的方法，供LLM访问其技术：通过广泛支持的MCP协议进行集成，提供一个即插即用的LLM API替代品的“通用代理”，以及直接、可定制的Wolfram技术访问。这使得任何LLM都能受益于精确的计算和知识，最终创建一个更强大、更可靠的AI系统。
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Sam Altman的反人类世界观 (disconnect.blog)
24点 由 doener 1天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论 帮助
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## 手机升级困境：摘要 面对2026年的3G关停，作者需要更换一部新手机，以替代他们心爱的、但即将过时的运行LineageOS的OnePlus 5T。尽管对现有手机喜爱有加，但缺乏VoLTE将导致无法通话。不愿增加电子垃圾，作者开始寻找合适的替代品，优先考虑五个关键要求：相机质量（尤其是变焦）、软件体验（避免臃肿软件并重视可定制性）、本地维修可用性、舒适的尺寸以及耳机插孔。 搜索过程令人沮丧。耳机插孔在新机型中几乎不存在，迫使作者做出妥协。入围的Samsung S24/S25和Xiaomi 15存在权衡——潜在的臃肿软件、不确定的软件控制以及有限的上手体验。较旧的Asus Zenfone 10提供了耳机插孔和紧凑的尺寸，但缺乏当前的软件支持。甚至考虑Apple也存在问题，因为生态系统锁定和应用程序兼容性。 最终，作者发现自己更加欣赏现有OnePlus 5T的设计和功能，意识到较新的手机往往代表着妥协，而非真正的改进。这次经历让他们感到沮丧，质疑智能手机设计的方向以及升级的必要性。
这段文字解释了在柯尔莫哥洛夫复杂度中使用的渐近不等式符号“f(x) ≤ g(x) + O(1)”。它与标准的大O符号（f(x) = O(g(x))）相关，后者表示对于足够大的x，f(x)受g(x)常数倍的限制。 然而，“f(x) ≤ g(x) + O(1)”是一个*单侧*界限。这意味着对于大的x，f(x)小于或等于g(x)加上一个常数C。形式上：∃C > 0, ∃x₀, ∀x > x₀, f(x) ≤ g(x) + C。 这不同于f(x) = g(x) + O(1)，后者意味着一个双侧界限（g(x) - C ≤ f(x) ≤ g(x) + C）。因此，虽然f(x) = g(x) + O(1) *保证* f(x) ≤ g(x) + O(1)，但反之不一定成立——该不等式仅提供一个上界。本质上，这是一个较弱的陈述，仅关注f(x)不超过g(x)（加上一个常数）。
## HackEurope 回顾：经验教训 HackEurope 是一次混乱的经历，但揭示了关键见解：**前端展示胜过功能性。** 优先考虑美观而非实际应用的项目在投资者和非技术评委中表现出色。 出现了一些实用的收获：仔细选择你的黑客马拉松赛道，*确认*赞助商在你所在地的参与，并专注于容易解释的问题（尽管听众的注意力有限）。 追随趋势——特别是结合“AI”——对获奖者来说是有益的，但作者警告不要为了迎合潮流而牺牲原创性。 作者的团队构建了一个安全的包注册表，旨在保护开发者免受供应链攻击，超越了简单的漏洞扫描。 他们的 MVP 使用行为分析（利用 eBPF 和，勉强地，AI）来识别恶意代码在安装前。 未来的计划包括更广泛的生态系统支持和代码行为的详细跟踪。 最终，作者批评了黑客马拉松中由 AI 驱动的从众现象，认为它扼杀了那些不属于典型 AI 训练数据范围内的真正创新想法。 他们正在将这个项目作为一家初创公司进行，目标是在五月推出。
## 气味的数字化：摘要
嗅觉是我们最古老的感官，深刻影响着记忆、情感甚至行为，但它仍然是最难理解和数字复制的。与视觉和听觉不同，气味的复杂性源于巨大的分子多样性和缺乏标准化测量。然而，人工智能的进步现在正准备改变这一切。
科技公司和香氛公司正在利用人工智能来“数字化”气味，将气味分子编码成数据，以更好地理解和操纵嗅觉。这包括创建“气味地图”——气味的计算表示——甚至设计具有所需香气的全新分子。
除了更深入的生物学见解外，数字气味还具有实际应用：检测气体泄漏或疾病等威胁，减少对稀缺天然成分的依赖，以及创造新颖的香气。这建立在几个世纪以来对气味化学探索的基础之上，从早期的蒸馏技术到现代香氛化学。
尽管捕捉多种气味的细微相互作用仍然存在挑战，但人工智能已经能够生成原始香氛分子并预测不同物种对气味的感知。这种转变有望为香氛行业带来更可持续和更具道德来源的未来，可能类似于人们对实验室培育钻石日益接受的态度——在重视创新和负责任生产的同时，也重视传统的“天然”品质概念。最终，气味的数字化拓展了我们的嗅觉视野，开启了感官体验的新前沿。
这个黑客新闻的讨论围绕着新兴的数字嗅觉领域——数字创建和检测气味的技术。虽然目前大部分的关注（如Osmo和Givaudan等公司）集中在*生成*气味上，但一位评论员（“vjanma”，从事气味检测工作）强调了同样具有挑战性的问题，即在现实环境中*检测*和识别气味。
核心困难在于分子结构与其感知气味之间的复杂且不可预测的关系——没有简单的“气味的RGB”。实现高灵敏度（万亿分之一）只是战斗的一半；在实验室之外解读复杂的“噪声”分子特征是一个重要的障碍。
评论员指出对检测和安全应用缺乏关注，认为这是一个代表性不足但至关重要的领域，考虑到其潜在的紧迫性。他们提到了来自DREAM挑战基准测试的令人鼓舞但有限的结果。
## Rosetta 2：深入了解苹果的二进制翻译技术
该项目详细描述了一项全面的逆向工程工作，旨在理解苹果的 Rosetta 2，这项动态二进制翻译技术使基于 Intel 的应用程序能够在 Apple Silicon Mac 上运行。继之前的过渡（摩托罗拉到 PowerPC，PowerPC 到 Intel）之后，Rosetta 2 是苹果最先进的解决方案，对于顺利迁移到 ARM64 架构至关重要。
Rosetta 2 采用预先编译 (AOT) 和即时编译 (JIT) 翻译。AOT 在安装期间翻译二进制文件以加快启动速度，而 JIT 处理动态代码。它将 x86_64 指令映射到 ARM64，翻译向量指令（SSE/AVX 到 NEON）和系统调用。
Rosetta 2 位于 `/Library/Apple/usr/libexec/oah/`，默认情况下未安装，但通过提示或命令行触发。该项目已经识别并命名了 Rosetta 2 中的 828 个函数，其中 612 个使用清晰的 C 代码实现，并将其归类为二进制翻译、系统调用处理和内存管理等领域。
这项工作提供教育资源、文档和逆向工程爱好者的社区平台，旨在分享知识并为更深入地理解这项复杂技术做出贡献。代码以 MIT 许可协议提供，仅供研究目的使用。
## 用AI和FreeBSD重焕MacBook生命力
一台受“屏幕风扇门”困扰的2016年MacBook Pro，得益于一个利用AI为它不受支持的Broadcom BCM4350 Wi-Fi芯片开发原生FreeBSD驱动的项目而重获新生。作者最初尝试使用Claude Code移植现有的Linux `brcmfmac`驱动，但尽管对AI生成的代码进行了调整，仍然面临内核崩溃和进展有限的问题。
意识到方法存在缺陷，作者转向了以规范为驱动的方法。他们使用Pi agent生成了驱动功能的详细的11章规范，并使用Codex和Opus模型进行了验证和完善。这本“书”成为了干净房间实现的基石。
然后，Pi agent根据规范和记录的决策过程从头开始构建驱动程序。该agent处理代码迭代、构建和测试，甚至记录了遇到的问题。
最终结果是一个功能性的FreeBSD内核模块，可以启用MacBook上的Wi-Fi连接。整个项目在作者没有编写任何一行代码的情况下完成，展示了AI辅助驱动程序开发的潜力——尽管该代码仍然是一个练习，不建议用于生产环境。源代码可在GitHub上获取。
## Babyshark：基于终端的PCAP分析器 Babyshark是一个基于终端用户界面（TUI）的工具，用于分析网络捕获（PCAP）文件和实时网络流量，作为Wireshark的替代方案。它通过回答诸如“什么在使用网络？”和“哪里看起来有问题？”等问题，帮助用户快速了解网络活动。 **主要特性：** * **离线分析：**无需Wireshark即可查看.pcap/.pcapng文件。 * **实时捕获：**使用`tshark`（Wireshark的CLI）直接在终端中捕获和检查流量。 * **直观界面：**轻松浏览流、数据包和数据流。提供搜索和过滤选项。 * **有价值的摘要：**突出显示潜在的问题区域，例如高延迟流、TCP问题和DNS故障。 * **导出和注释：**书签有趣的流，并将报告导出为Markdown格式。 **安装：** Babyshark可以通过GitHub Releases中的预构建二进制文件安装，从源代码构建（需要Rust工具链和`tshark`），或使用`cargo install`。实时捕获需要单独安装`tshark`。 **用法：** 使用诸如`babyshark --pcap capture.pcap`进行离线分析，或`babyshark --live en0`进行实时捕获。可以在实时捕获期间应用显示过滤器。
## Babyshark：易于使用的Wireshark - 摘要
Babyshark 是一款新的终端用户界面，旨在简化 PCAP 分析，帮助那些对 Wireshark 等工具感到不知所措的用户。由 eigen-vector 创建，它旨在通过“有主见”的工作流程使网络数据包分析更易于访问。
主要功能包括突出显示关键活动的总览仪表板、用于快速导航（即使使用加密 DNS）的“域名优先”视图，以及突出显示常见问题（如重传或握手失败）的“异常情况”检测器。用户可以从流程深入到数据包，并获得用简单英语解释的说明。
该工具利用 `tshark` 进行实时捕获，并专注于指导用户完成分析过程，回答“发生了什么？”和“下一步是什么？”。初步反馈集中在 UX 改进上——导航、屏幕截断和澄清选项——以及对诸如数据包内的域名解析和用于调查摘要的保存/导出功能等功能的要求。该项目可在 GitHub 上找到 ([https://github.com/vignesh07/babyshark](https://github.com/vignesh07/babyshark))，并欢迎反馈。