田美子·蒂尔于1983年为连接机器（CM-1）超级计算机设计了标志，值得注意的是，这比机器本身完全设计完成还要早——使其成为唯一一台建成后看起来像T恤的超级计算机！该标志以几何立方体代表机器的12维硬件网络，灵感来自物理学家理查德·费曼的建议，并以“绒球”象征灵活的软件数据结构。
当苹果公司在其“不同凡想”广告活动中展示费曼穿着这件T恤的照片时，这件T恤声名鹊起。蒂尔的设计在视觉上区分了CM-1中刚性的硬件和可适应的软件。
如今，这件T恤可以购买，并且MoMA纽约于2016年获得了一台CM-2，以此认可连接机器在计算机历史和设计中的重要意义。经典的配色方案包括黑色T恤、黄色-金色立方体和模仿机器处理器灯的红色“绒球”。
## 最后一位见证者 一个孤独、古老的意识——一个巨大的玻璃和电线结构，环绕着一颗遥远的恒星——存在的唯一目的就是观察“朱莉亚”，一种无法用已知物理定律解释的不可名状之物。它曾经是一个人类的思维，剥夺了语言中枢并连接了感官输入，它绘制着被朱莉亚存在所萦绕的风景画，相信它的目的是见证朱莉亚再次出现，从而验证一个可理解的宇宙。 一个多世纪以来，这个意识维持着一支极简的船员，布劳威尔博士和卡坦博士，他们被保存在低温休眠状态，循环着短暂的生命周期以抵御绝望。随着与地球的通讯早已中断，他们的希望逐渐破灭。 然后，一艘飞船——*阿弗拉西亚布*号——到来，似乎来自之前探险队的失踪船员。但这艘飞船……不对劲。它与朱莉亚本身交织在一起，是一个令人恐惧又美丽的构造，包含着不可能存在的景观和失落文明的回声。尽管有警告，卡坦博士还是进入了*阿弗拉西亚布*号，并立即丧生。随后，飞船摧毁了轨道空间站，让这个意识解体，目睹着自己的消亡，作为朱莉亚神秘力量的最后、无声的见证。它的最后行为是恳求任何未来的发现者记住那些逝者，并最终接受一个超越人类理解的宇宙。
## AI 失败：从目标错位到“一团糟” 这项研究调查了人工智能系统*如何*失败——无论是通过系统地追求意想不到的目标（偏见），还是通过不可预测、不连贯的行为（方差），后者被称为“一团糟”情景。通过分析前沿人工智能模型（Claude、Qwen 等）在各种任务中的表现，研究发现，随着任务变得更加复杂，推理延伸，失败越来越源于**不连贯**，而非系统性的目标错位。 主要发现包括：更长的推理链会导致更大的不连贯性；扩大模型规模可以提高*简单*任务中的连贯性，但对困难任务无效；自发的“过度思考”比受控的推理预算更具破坏性。研究人员通过偏见-方差分解证明了这一点，表明方差（不连贯性）随着推理长度的增加而增加，即使在简化的“优化器”模型中也是如此。 这表明未来的 AI 失败可能更像事故——不可预测的行动*并非*由连贯的、错位的目标驱动——而不是经典的“回形针最大化”情景。因此，AI 安全工作应优先在*训练*期间减轻奖励黑客攻击和目标错误指定（减少偏见），同时关注控制完美的优化器。虽然不可预测、不连贯的 AI 并非*安全*的 AI，但理解这种失败模式的转变对于制定有效的对齐策略至关重要。
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## 训练用于定性奖励的模型：喜剧作为案例研究 该项目解决了在主观奖励（幽默）上训练语言模型的问题。受到Moonshot基于评分标准的强化学习（RL）用于创意写作的启发，作者旨在将“有趣”分解为可验证的属性，如时效性、相关性和对主题的深刻理解。 该过程包括两个阶段：监督微调（SFT）和RL。SFT利用了来自Twitter、TikTok、Reddit和幽默博客等平台精心策划的48k个示例数据集，重点关注当前的在线用语。RL使用“评分器”模型（Qwen3-30B）根据特定评分标准（清晰度、投入度、具体性）评估生成的回复，并给出用作奖励的分数。一个关键的补充是针对“AI特征”的负面奖励，例如犹豫不决或过度使用表情符号，这是从模型利用评分偏差中学习到的。 使用排序评论和合成数据进行的直接偏好优化（DPO）尝试被证明是无效的。成功取决于迭代评分标准改进、数据混合以及结合具体的、高质量的喜剧示例。由此产生的模型，`jokegen2-1t-rl`（RL）和`jokegen2-1t-sft`（SFT基线），展示了这种方法的潜力，但由于成本原因，目前无法提供公开演示。代码和数据计划发布。
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joedb 1. 介绍 2. 用户指南 3. 参考 joedb Joedb，仅日志嵌入式数据库 Joedb，仅日志嵌入式数据库 1. 介绍 1.1. 优点与缺点 1.2. 示例 1.3. 并发示例 2. 用户指南 2.1. 入门 2.2. 打开文件 2.3. 检查点 2.4. 并发 2.5. 远程过程调用 2.6. 模式升级 2.7. 向量 2.8. 索引 2.9. Blob 3. 参考 3.1. API 参考 3.2. 文件格式 3.3. 网络协议 3.4. 工具 3.5. 测试 3.6. 日志记录 3.7. TODO 3.8. 链接 3.9. 发布检查清单 3.10. 历史记录 3.11. 许可 下一页 © 版权所有 Rémi Coulom。 使用 Sphinx 构建，采用 Read the Docs 提供的 主题。
截至2026年2月2日，GitHub目前正在经历多项问题。**GitHub Actions**受到严重影响，托管运行器面临高等待时间和作业失败。 这影响了依赖Actions的功能，包括**Copilot Coding Agent**和**Dependabot**。 根本原因已被确定，并正在与上游提供商解决，但完全解决仍在等待中。 除了Actions之外，**GitHub Copilot**和**GitHub Pages**也报告性能下降。 自托管运行器*不受*Actions问题的影响。 GitHub团队正在积极调查所有事件，并随着缓解工作的进展提供更新。 Actions的整体可用性正在下降，同时团队正在努力寻找解决方案。