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克里斯蒂安·塞格迪认为,数学并非即将走向终结,而是在告别英雄式、单枪匹马探索的年代。纯数学就像绘制一片未知荒野的地图:数学家通过攻克难以攀登的“山峰”(重大猜想)、发明有用的工具,以及偶尔发现具有实用价值的“资源”来赢得尊重。 人工智能系统正成为这片荒野中新兴的“飞机”。它们目前仍很原始、成本高昂且应用狭窄,但进步迅速,已经解决了若干此前无人触及的问题。塞格迪预言,基于当下局限而产生的怀疑只是暂时的。随着人工智能变得更便宜、更强大,它将把常规问题求解商品化,推动更广泛的理论进展,并把数学发展成大规模的商业产业。 这一转变将冲击学术文化和数学家的身份认同。传统的优点——非凡才华、持久耐力,以及独自攻克著名难题——将不再那么重要;更重要的是选择重要的问题、指挥人工智能系统、验证结果并解释 discoveries。许多数学家会感到失落和迷惘,但塞格迪认为这是一种成熟,而非衰退。数学将变得更加普及、实用、平淡,并成为科技进步的重要基础。
12款采用电池供电的 Zigbee 温湿度传感器来自 Aqara、Sonoff、Tuya、Third Reality、Zemismart、Moes 和 eWeLink。本次将这些产品在办公室内并排测试,并短暂放入冰箱中测试。它们均能正常配对 Zigbee2MQTT,信号强度良好,并支持软件校准。
**Sonoff SNZB-02P** 是综合表现最好的型号:测量准确、配置灵活、支持固件校准、外形小巧,并使用一颗额定续航最长可达四年的 CR2477 电池。小巧的 **Moes ZSS-S01-TH** 排名第二,读数准确,上报频率也可配置,但过于频繁的更新可能会缩短电池续航。在使用 AAA 电池的型号中,轻薄的 **Sonoff SNZB-02B** 表现不错,还提供露点和 VPD 数据。
**Tuya TH09Z** 是唯一一款防护等级为 IP65 的型号,因此非常适合潮湿环境,不过其湿度测量准确度稍差。Aqara 的受测型号 WSDCGQ11LM 外形小巧、测量准确且节能,但上报间隔固定;更新一代的 T1 WSDCGQ12LM 更值得选择。
总体而言,校准功能、电池类型、尺寸和上报设置比小幅度的测量误差更重要。冰箱测试仅用于短期压力测试,并不建议长期在冰箱内使用。
(无内容)
文章提出了一种“临时性测试”,这是一种一次性的集成测试形式,用于评估基础软件。开发者不再直接审查某个库或组件,而是让 AI 智能体在其之上构建临时应用、层或功能原型,然后评估这些下游项目能否成功构建出来。 简洁清晰的 API、稳定的不变量,以及有用的错误消息,应当有助于智能体快速且可靠地完成构建。隐藏状态、令人意外的默认值、不完整的文档或不稳定的行为,则往往会引发失败和补丁,从而暴露原组件的弱点。 这一过程可以使用不同的智能体和任务反复进行,在无需提前预测所有需求的情况下,模拟许多未来的使用场景。测试完成后,原型层会被丢弃。通过这种方式,临时性测试不再依靠猜测软件将如何被使用,而是通过在其之上临时构建来收集实际证据。
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