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## Livedocs：AI驱动的数据分析
Livedocs 是一款AI智能体，旨在快速分析数据并提供洞察，将问题转化为结果，仅需几秒钟。它通过直观的界面赋予团队“数据超能力”——只需上传数据或连接数据源，即可开始提问或使用指令。
Livedocs 提供广泛的预置分析，包括销售趋势分析、客户细分、收入预测和客户流失预测。它还支持更技术性的任务，如 SQL 查询构建、数据清洗和时间序列分析。
除了特定分析，Livedocs 还支持构建交互式仪表盘、合并数据集、检测异常以及优化营销投资回报率和库存等领域。它是一款适用于销售、营销、产品和财务等专业人士的多功能工具。
Livedocs 免费开始使用，无需信用卡，旨在使数据分析更易于访问和高效。
## LiveDocs：原生AI数据分析工作区
LiveDocs (livedocs.com) 是一款为复杂分析而重建的数据工作区，超越了传统仪表盘。与静态笔记本不同，LiveDocs 作为一个“活系统”运行，拥有响应式笔记本环境，其中单元格相互连接——更改会自动重新计算受影响的区域。它支持 SQL、Python、图表和文本的混合使用，可在本地运行 DuckDB/Polars，或连接到 Snowflake、BigQuery 和 Postgres 等数据仓库。
其关键特性是集成的AI代理，它可以*规划和执行*多步骤分析，编写/调试代码，甚至构建自定义UI（超越图表），用于交互式应用程序——类似于 Retool。所有操作都是实时协作的。
创始人正在寻求反馈，特别是来自熟悉分析系统和“与数据对话”工具的用户，以便完善平台。定价从每月15美元起，提供免费版本，需要注册才能配置沙箱以访问数据。评论中提出的担忧包括使用 Snowflake 等数据仓库的潜在成本，以及与 Hex 等现有工具的比较。
## ClioAI/kw-sdk：用于AI知识工作的Python SDK ClioAI SDK是一个Python工具，旨在构建能够处理复杂“知识工作”的AI代理——例如研究、分析、写作和战略决策。与编程不同，知识工作缺乏明确的“通过/失败”测试，并且具有庞大且未定义的解决方案空间。该SDK通过引入**评分标准**来解决这个问题：预定义的评估“良好”工作的标准，从而实现自我验证和迭代改进。 该SDK在一个自我验证的循环中运行：任务创建、评分标准生成、任务执行（利用网络搜索和代码执行等工具）以及根据评分标准进行验证。如果验证失败，代理会迭代；如果通过，则提交结果。 主要功能包括多种模式（“标准”、“计划”、“探索”、“迭代”）以适应不同类型的任务，以及可扩展性以支持自定义模式和提供程序。它支持流行的LLM（Gemini、OpenAI、Anthropic），并提供文件访问和用户澄清等工具。 该项目已开源，以促进知识工作AI的发展，因为当前工具主要集中在代码上。创建者希望通过社区贡献来改进验证能力，并可能训练专门用于基于评分标准的评估的模型。该SDK旨在节省开发人员的时间，并解锁AI驱动的研究、推荐和文档生成的新可能性。 您可以在这里找到该项目和安装说明：[https://github.com/ClioAI/kw-sdk](https://github.com/ClioAI/kw-sdk)
## ClioAI 知识工作 SDK 摘要
ClioAI 发布了一个开源 SDK ([https://github.com/ClioAI/kw-sdk](https://github.com/ClioAI/kw-sdk))，旨在解决将 AI 代理应用于“知识工作”的挑战——例如研究、策略和设计等任务，这些任务与编码有很大不同。
该 SDK 将知识工作构建为一个工程问题，采用 **任务 → 简报 → 评分标准 → 工作 → 验证** 的循环。 关键在于，“评分标准”（评估标准）在执行过程中对代理是隐藏的，迫使其真正满足目标，而不是钻空子。 这个循环提供了一个结构化的奖励信号，既可用于代理执行，也可用于强化学习训练。
主要功能包括一个生成多种解决方案及其权衡的 **“探索”模式**，以及用于恢复或分叉代理工作流程的 **检查点**。 该 SDK 支持灵活的执行环境（包括浏览器）以及通过上下文或文档进行工具调用。 核心思想是使知识工作 *可验证*，超越主观评估，实现客观的质量衡量。 该项目采用 MIT 许可，并寻求社区反馈。
## 社会奇点已至
尽管广泛讨论， “奇点” 并非关于机器超越人类智能，而是关于*人类如何应对*人工智能加速的进步。 对五个关键人工智能指标——MMLU分数、智能成本、发布间隔、涌现的研究论文和代码共享——的分析揭示了一个令人惊讶的真相：只有一项显示出双曲线增长，表明真正的奇点——即*人类发现和撰写关于新的AI行为的速度*。
虽然人工智能的能力本身正在线性提升，但人类对它们的关注和焦虑却在加速上升。 这种“社会奇点”，预计将在**2034年1月**左右达到顶峰，并非关于机器变得超级智能，而是关于我们集体处理和应对快速变化的能力不足。
这已经体现在劳动力市场 disruption、机构失灵（如监管滞后）、资本集中、对人工智能信任的侵蚀以及政治重新调整中。 作者认为，这些 disruption 并非在等待先进的人工智能，而是*因为*人们对未来发展轨迹的认知而正在发生。 关键要点：奇点不是一个技术事件，而是人类应对加速变化的能力崩溃，并且它已经开始。
Paperboat.website 是一个简单、无广告的平台，用于创建个人网站和博客——一个友好的空间，用于在线分享想法、项目和故事。 灵感来自充满个人“纸船”的溪流意象，该网站优先考虑简洁、无干扰的体验。 用户可以轻松地使用富文本或 Markdown 构建网站，关注其他博客，并受益于键盘导航和 RSS 订阅等辅助功能。 虽然免费使用，但可选的支持（€5）可以解锁诸如创建多个网站、邀请朋友、上传媒体、自定义域名和主题等功能。 Paperboat.website 由来自德国莱比锡的 Marv 开发和维护，旨在成为一个热情友好且可定制的平台，并积极寻求用户反馈以持续改进。 它专为任何想要以简单的方式分享在线形象而无需复杂性的人而设计。
## Paperboat.website：一个新的个人网站平台
Marv，[paperboat.website](https://paperboat.website) 的创建者，发布了一个新的平台，专注于简单、个人化的网站和博客，旨在提供更友好的在线体验。受到 Bearblog 等项目的启发，Paperboat 的不同之处在于其基于区块的编辑器和一个信息流，展示了关注博客的最新文章，即使是不熟悉 Markdown 的用户也能轻松访问。
创建者强调社区和更平静的在线体验，有意避免了点赞或详尽的分析等功能。未来的计划包括一个“webring”系统，用于有机地发现网站，允许用户通过“下一篇”和“上一篇”按钮在博客之间导航。
该项目源于在 Re-Volt 游戏社区内的积极体验，旨在创造连接和分享的空间。尽管承认长期运营平台的挑战，创建者计划即使没有广泛采用，也会为了自己和朋友而维护 Paperboat，可选的用户会员制度可能会支持其未来的开发。
## 为了流量而制造仇恨：TikTok 供述
伦敦Centric的调查发现，一个在伦敦家中拍摄并发布捏造的反移民视频的TikTok账号暴露了一种令人不安的趋势：在线仇恨的商业化。这位创作者，前房地产中介看房代理人，承认他故意散布虚假信息——声称房产被给予“非法移民”——仅仅是为了获取浏览量并通过TikTok创作者计划赚钱。他最初赚了1000英镑，并计划重现成功。
该账号虚假地使用了改革英国党的品牌，利用现有的在线偏见，以煽动性内容吸引了数百万次观看。这位创作者承认他不相信他所表达的观点，仅仅将其视为一项商业行为。他的方法是在看房时拍摄房产，并添加AI生成的配音。
涉事房地产中介最初谎报了创作者的身份，声称他是一位潜在的租户，随后承认他是一名合同雇员。伦敦市长萨迪克·汗谴责这种行为是“危险且分裂”趋势的一部分，强调算法如何奖励耸人听闻的负面内容。TikTok表示，它会主动删除仇恨言论，但此案揭示了一个漏洞，即捏造的内容可以在未被检测到之前蓬勃发展。这起事件凸显了在线错误信息对现实世界的影响以及仇恨被商业化的容易程度。
## TikTok“假新闻”创作者坦白：流量高于真相
一位来自伦敦的TikTok用户透露，他通过捏造和发布煽动性内容获得了大量关注并赚取了超过1000英镑的收入，承认他将观看量和收入置于准确性和道德之上。这位创作者最初转发他人的视频，然后转变为创作虚假的“仇恨”内容，似乎并不关心由此造成的危害。他为自己的行为辩解称，TikTok的算法，而不是他自己的判断，应该决定可接受的内容。
这一事件引发了关于驱动在线虚假信息的动机的讨论，评论者指出平台的算法、对利润的追求以及一些内容创作者缺乏道德指南针。许多人强调了一个更广泛的社会问题：对参与度和经济利益的优先考虑，超过了对真相和负责任行为的重视。
一些评论者推荐了相关的阅读材料，包括安德鲁·马兰茨的《反社会》和迈克尔·桑德尔的《金钱买不到的东西》，以进一步探讨其中的动态。对话还涉及社交媒体公司扮演的角色、操纵的可能性以及媒体素养的必要性。
数学家们对复数的本质结构存在分歧。
Mathematicians disagree on the essential structure of the complex numbers (2024)
2 天前
## 复数的本质结构 复数虽然从根本上来说是一个域，但其“本质结构”却存在令人惊讶的不同解读。它们仅仅是实数的代数扩展（*解析*视角）吗？还是说它们的拓扑性质定义了它们——一个光滑域（*光滑*视角）？又或者，坐标平面表示才是关键（*刚性*视角），或者我们应该坚持纯粹的代数定义（*代数*视角）？ 这些不仅仅是语义上的争论。每种视角都蕴含着不同的对称性，并且至关重要的是，不同的自同构群——影响着我们对数字固有属性的理解。解析和光滑视角在结构上是等价的，依赖于一个特殊的实子域。然而，刚性视角，通过固定 *i* 和 *-i* 之间的选择，与代数视角“野生”的自同构可能性形成了鲜明对比。 有趣的是，数学家们对此并没有达成共识。一项调查显示，人们的观点各异，有些人热烈地捍卫特定的概念。这场争论触及了结构主义哲学，质疑数学对象*是否*就是它们的结构角色。复数凸显了一个挑战：构建该域通常需要暂时打破 *i* 和 *-i* 之间的对称性，引发了关于纯粹结构化定义是否总是可行的疑问。最终，认识到多种视角的有效性——以及刚性在构建即使是看似非刚性结构中的基础作用——能够提供对这些基本数字更丰富的理解。
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美国正经历着人工智能基础设施前所未有的投资热潮，年超过1万亿美元——约占美国GDP的3.5%。 这一浪潮由Meta、亚马逊和Alphabet等科技巨头推动，远远超过了之前在宽带或州际公路系统等领域的投资。 数据中心建设（自2022年末以来增长了300%）、计算机硬件（同比增长50%）以及尤其是软件开发方面的支出激增。 然而，这其中很大一部分投资依赖于进口组件——特别是来自台湾、墨西哥和马来西亚，这形成了一种显著的贸易动态。 虽然这正在提升美国的经济产出，但大部分最初的GDP收益归于这些外国制造商。 尽管尚未转化为科技公司的大幅收入增长，但人工智能热潮正在重塑美国经济。 它推动了创纪录的半导体产量、电力需求增加（尤其是在德克萨斯州和中大西洋地区），甚至由于全球制造能力紧张，导致计算机组件价格*上涨*。 对人工智能未来成功的巨大赌注代表了一种独特的美国现象，其投资额显著超过了加拿大、欧盟、英国甚至中国。