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2 天前
对不起。
新的档案研究显示，罗莎琳德·富兰克林是有意拍摄“照片51”，作为“照片49”的改进后续，而非偶然成像，表明她认识到其重要结构数据。富兰克林在“照片49”中记录了可能的螺旋特征，并制作了更清晰的“照片51”作为展示图像。她的笔记反驳了她未能解读自己结果的说法。她当时正致力于区分DNA的A型和B型结构，并优先研究信息更丰富的A型。在她发表之前，莫里斯·威尔金斯把她的B型结构照片给詹姆斯·沃森看；随后沃森、弗朗西斯·克里克和威尔金斯建立了双螺旋模型，并获得1962年诺贝尔奖。富兰克林于1958年去世，早于该奖，她的贡献后来才更加清晰。文章还指出，她可能认识到的是螺旋结构，而非一定是双螺旋结构。
对不起。
FlashProve 是一个使用 zkSNARKs 的可证明 AI 推理开源原型。它允许提供方承诺模型权重，并证明每个响应来自该模型，而不泄露权重。这解决了诸如调控 AI 发展节奏、篡改检测、文本溯源和确保提供经批准模型等信任问题。对于 Llama 4 Maverick（400B MoE，4-bit），它在单个 H100 上以约 110 tokens/秒生成证明，1,024-token 请求的证明大小约 19 MB，约为 vLLM GPU 时间的 70–95 倍。证明在 CPU 上几秒内完成验证。系统采用事后批处理并隐藏了运行的专家。它包含代码、技术报告、协议规范、C++ 和 Lean 验证器，以及用于完备性、健全性和零知识的 Lean 证明。局限包括快速代码无形式化保证、仅支持整数/贪心解码、不隐藏架构、侧信道和 1,024-token 上下文。基于 Apache 2.0 协议发布。
Anthropic 宣布了大语言模型可证明推理的进展，使用密码学证明，让用户在不知道模型权重的情况下验证响应是否来自所声称的模型。HN 讨论强调了潜在用途：防止路由器中的模型替换、审计模型版本以及供应链信任。评论者指出主要限制：演示仅处理整数权重和约 1k 上下文，证明生成成本为推理计算的 70–100 倍，验证耗时约 17–21 秒。有人认为 TEE 或远程证明可能更实用；也有人质疑用户是否足够关心，或该技术主要服务于提供商和监管利益。此外还有关于开放权重验证、确定性重跑以及先前 VerInf 工作归属问题的争论。总体而言，它被视为有意义的研究进展，但尚未可投入生产。
Replay 的使命是实现可靠、自动地检测和修复所有 Web 缺陷。这需要编码代理、用于查看和根因分析缺陷的可观测性，以及将它们连接起来的运行框架。Replay 的核心技术是一个面向 Chromium 和 Node.js 的时间旅行调试器，它记录非确定性输入并支持确定性重放，将执行过程拆解为可查询的语句、状态和依赖数据库——为代理提供“完美可观测性”，使其无需猜测。
基于此调试器，Replay QA 是一个可直接接入的工具，用于探索和测试应用、从部分数据复现用户会话，并发现多种缺陷（功能损坏、故障、性能、安全）。对于每个缺陷，它会结合录制中的支持证据识别根因。其自有后端也被录制，因此检测到的失败会被调试、修复，并由软件工厂转化为持久测试用例。
在一个对主要应用构建商推广的 40 个应用进行的实验中，Replay QA 发现了 900+ 个缺陷。与仅提供复现步骤（迫使代理猜测根因）的工具不同，Replay QA 提供由证据支持的确切原因——例如缺失的 onClick 处理器或多因素布局偏移——使代理能够直接修复缺陷。Replay QA 已正式可用，可免费试用，并提供集成、定时运行和 API。
Hacker News 上的一个帖子讨论了 Replay.io 关于 AI 时代工具可终结含 bug 的 Web 应用的主张。评论者质疑该帖是否为产品宣传，并质疑更深入的根因分析是否优于给智能体现有跟踪、日志和复现步骤。支持者认为时间旅行调试和可观测性可帮助智能体识别细微 bug，尤其在表层信号失效时。批评者反驳称 AI 生成的代码常很复杂，智能体缺乏对意图的理解，且仅凭可观测性无法避免糟糕设计或失控行为。其他人指出 AI 常能根据描述和日志修复 bug，而许多用户最近报告了更多 bug，尤其在 Web 应用中。讨论还涉及设计缺陷与实现 bug、token 成本激励，以及对更好抽象、人工监督和更简单软件的需求。总体而言，意见不一：调试工具可能有帮助，但质量仍依赖于谨慎开发。
Kimi K3.1 Pro 是 Moonshot 的开源权重、原生多模态智能体模型，也是其迄今最强大的 3T 级模型，基于 Kimi K3 通过大规模联合强化学习进行后训练。它采用 2.8T 参数的 MoE 架构，激活参数 104B，共 93 层，并具备 100 万 token 上下文窗口，以及 KDA/Gated DSA 注意力和 MXFP4/MXFP8 量化。它提升了编程、3D 创作、金融研究、事实准确性以及智能体能力。基准测试显示，它在编程、智能体、多模态、推理和网络安全任务中表现具有竞争力或领先。它支持 reasoning_effort low/high/max（默认 max），在 platform.kimi.ai 提供 OpenAI/Anthropic 兼容 API，并要求在多轮使用中保留完整的助手消息，包括 reasoning_content 和 tool_calls。采用 Kimi K3.1 Pro License 发布；请联系 [email protected]。
Hacker News 讨论了 Kimi K3.1 Pro 权重发布。评论者将其与 DeepSeek V4.1-Flash 比较，一些人表示日常使用感觉更强，而另一些人认为两者相当，或 Flash 在成本和速度上更好。一篇链接的审计指控 K3.1 可能被刷榜或在基准任务上训练，包括点名隐藏评分规则。其他人则捍卫其真实世界质量和 Design Arena 表现。帖子还涉及对收入超过阈值的模型即服务提供商的许可证限制，以及硬件要求：它非常大（约 2.8T 参数 / 1.45TB 下载），可能需要大型服务器，不过 MoE 流式传输可能使有限硬件运行成为可能。用户分享了与 Claude/Anthropic 的成本比较和本地部署经验。总体反应褒贬不一，但承认这是一个令人印象深刻、半开放的模型发布，并指出基准测试、成本和可访问性方面的注意事项。
Y Combinator CEO Garry Tan 说他每年花费约10万到20万美元用于AI token，使用智能体进行编程、研究和日常任务。他的智能体已读取他的邮件、Dropbox、Apple Notes和治疗记录，并共享了23个 Claude Code 技能，称为“gstack”。他把智能体比作有帮助的“吉米尼蟋蟀”，会自主行动并预判需求。YC还使用内部智能体 Stray Light，具有个性和公司上下文。Tan认为如果成本下降，个人AI智能体可能成为主流，同时警告不要使用大型科技公司控制的智能体；他偏好用户控制、可编程的个人AI。
Hacker News 上的讨论回应了 Y Combinator 的 Garry Tan 每年花费高达 20 万美元用于 AI token 的消息。评论者指出，通过评估循环以及同时运行许多昂贵的智能体，很容易达到这样的花费，尽管很多人质疑实际的投资回报率。几位用户报告称用光了多个 Claude 订阅，而另一些人则认为谨慎选择模型以及使用本地模型可以大幅降低成本。批评者追问 Tan 究竟构建了什么，指出其 "Garry's List" 和 gstack 大多是 markdown。讨论将 "tokenmaxxing" 视为炫耀性消费和社会信号，指出 Tan 有利益动机去炒作 AI，因为 YC 大量投资 AI 初创公司。隐私担忧随之而来，因为他的智能体读取邮件、笔记和治疗记录。据报道 YC 还使用名为 "Stray Light" 的内部 AI 智能体。有人警告智能体痴迷会导致 "赛博精神病" 和睡眠不足。总体而言，评论者对巨额 token 花费能否带来相称的生产力表示怀疑，认为更便宜的订阅可能达到类似效果。
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讨论围绕英国高街的衰落展开，这些街道上越来越多地充斥着电子烟店、美甲店、慈善店和低价值店铺。评论者指出高额商业租金、房东租金榨取、不透明的产权所有权、与房产价值挂钩的商业税率，以及来自在线零售商和城外零售园区的竞争。其他人则归咎于更广泛的经济衰退、贫困、犯罪以及可能存在的洗钱门面。提出的解决方案包括将高街视为公共共有空间、支持独立商户、步行化、降低商业税率、打击偷窃与欺诈，以及将部分空间转为住房。有人认为中央规划、分区规定和停车成本使市中心更难进入，而另一些人则说在线购物和以汽车为中心的开发已永久改变零售业，因此高街必须适应而非恢复原状。总体而言，该帖提供了结构、经济和社会层面的多种解释，但没有形成单一的共识方案。
抱歉。
AMD公布第三季度创纪录营收133.77亿美元，同比大幅增长，净利润增长95%至24.3亿美元，摊薄每股收益1.46美元。数据中心营收达到85.5亿美元，增长97%，主要受Epyc处理器和Instinct AI加速器推动，现占总营收的64%。客户端与游戏营收下降8%至37.22亿美元，而嵌入式营收增长29%至11.1亿美元。AMD预计第四季度营收约170亿美元，可能首次超过英特尔预期的150–160亿美元。公司预计数据中心在2027年将占营收80%以上，服务器CPU营收将翻倍，AI加速器/机架营收将超过翻倍。PC出货量预计下降，但AMD目标在企业级和高端细分市场表现优于整体。
AMD预计将在第四季度首次超过Intel的销量。Hacker News的讨论主要将此归因于Intel的困境——执行不力、制造延迟和错失AI机会——而非AMD的决定性胜利。评论者指出AMD凭借EPYC/Ryzen、Instinct GPU和更好的性价比取得进展，同时也批评两家公司在AI traction和软件方面存在不足。有人认为AMD在AI和CUDA生态系统上仍落后于Nvidia，其内部文化和领导层也令人担忧。其他人则强调AMD的数据中心势头和Intel的潜在复苏。总体而言，AMD的里程碑反映了Intel的衰落和AMD在CPU/GPU上的稳步进展，而非明确的统治地位。
Pierre Computer Company 于 2026 年 11 月 4 日在 X 上发布了一则公告。该帖获得 4.06 万次浏览及多次反应。回复显示，该公告可能涉及一次重大人才收购，欢迎包括 @fat 和 @mdo 在内的人士；评论者称其为“可能最密集的人才收购”，并 jokingly joked about teaching OpenAI to make better release videos.