Y HN 游戏故事 最新 | Hacker News | 频道 为您的最爱投上一票 关于那些登上 Hacker News 榜首的游戏的短纪录片—— 讲述它们的故事、创作者以及它们为何重要。点击标题观看;点击 ▲ 进行投票。 由 @JiangGaming1 构建 · 使用 VoxCPM 本地配音 · 一个持续更新的系列。 游戏画面及艺术素材归其创作者所有;在此仅作评论使用。
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衣柜 — 标准收藏 (The Criterion Collection) 衣柜列表视图 衣柜视图 点击并移动鼠标以查看 · 按 F 打开菜单 衣柜 正在整理收藏…… 将准星对准菜单并点击 列表视图 衣柜视图 请我喝杯咖啡
Meta 员工正在抗议一项名为“模型能力计划”(MCI)的项目。该项目旨在收集详细的计算机使用数据(包括按键、鼠标移动和屏幕内容)以训练人工智能模型。 员工们认为,该计划缺乏必要的隐私审查和有效的缓解策略,并指出即便是领导层也为自己提供了选择性退出的权利。员工对知情同意、工作场所信任以及敏感信息(如社会安全号码和受保护的健康数据)不可避免的收集表示严重担忧。他们主张,这种侵入式监控违反了《加州消费者隐私法》(CCPA)和《加州隐私权法案》(CPRA)等法律保护,并与 Meta 所宣称的“负责任地构建人工智能”的承诺直接相悖。 员工们列举了过去的违规记录,如违反《通用数据保护条例》(GDPR)及意外的数据泄露,认为将员工数据挪作人工智能训练用途会带来不可接受的安全和合规风险。他们要求 Meta 正式承诺停止收集人机交互数据,并主张:旨在赋能人类的人工智能,不应建立在对创造这些技术员工的非自愿剥削之上。
作者重新评估了他们之前对“Midjourney风格”消费级超声扫描仪的批评。起初,他们认为大规模筛查是有害的,因为这会导致绝大多数良性病变被进行侵入性且不必要的活检。 然而,他们现在意识到,如果这些设备价格实惠、无害且便捷,它们可能会改变诊断模式。临床医生无需对每一种异常情况都进行高风险手术,而是可以进行频繁的非侵入性随访扫描,以监测病灶生长情况。这种从立即干预转向纵向追踪的转变,可能会抵消过去过度诊断带来的危害。 虽然作者承认医学直觉往往会被经验数据所推翻,但也承认自己之前的立场过于轻率。他们提醒道,尽管该技术前景广阔,但仍需要数年的数据来证明它究竟是真正挽救了生命,还是仅仅将医疗不确定性带来的经济和心理负担转移到了消费者身上。
您可以订阅有关 Opus (4.6, 4.7, 4.8) 和 Sonnet 4.6 错误率升高的事件更新。 订阅后,每当事件有更新,您都会收到电子邮件通知。此外,您还可以选择接收短信提醒,以便在事件创建或解决时获得专门通知。该服务支持广泛的国际区号。若要注册,请提供您的电子邮箱地址;如果您选择接收短信,则还需提供手机号码,并通过一次性密码 (OTP) 进行验证。
37 岁的安德烈·切博塔尔(Andrei Cebotar)患有脊髓性肌萎缩症(SMA),他分享了自己的个性化数字无障碍设置。由于手部活动能力有限,安德烈依靠软硬件结合来实现独立工作和游戏。
他的核心工具包包括:
* **PlayAbility:** 一款免费应用程序,利用基于网络摄像头的面部识别功能,将面部表情映射为控制器或鼠标输入。
* **Handy:** 一款可靠的本地语音转文字应用程序,免去了打字带来的身体负担。
* **Xbox 自适应控制器(Xbox Adaptive Controller):** 一个可定制的中心设备,允许他连接根据自身需求定制的外部低力度开关和操纵杆。
安德烈还测试过 Tobii 眼动追踪器、Talon Voice 和雷蛇(Razer)Tartarus 等其他工具。他指出,虽然这些工具功能强大,但最终因造成眼部疲劳、技术复杂或灵敏度问题而被弃用。
他的策略侧重于将这些工具“分层”使用,以弥补各自的不足。对于行动不便的人士,他建议从 PlayAbility 和 Handy 开始,因为它们免费、无需专用硬件,并能显著降低使用电脑的门槛。他的实践证明,通过合理组合技术,实现无障碍操作是完全可行且高度可定制的。
Andrew Marble 回顾了 Linux 历史上的转变:从当初被视为职业发展中的冒险选择,演变为如今成熟且可行的 Windows 替代方案。他将此与当前的 AI 格局进行了类比,指出闭源模型(如 Claude 和 GPT)目前在性能、易用性和隐私信任度方面占据主导地位。 然而,Marble 认为“开源与闭源”AI 之间的差距正在缩小,这与当年 Linux 的转型如出一辙。尽管闭源模型目前提供更便捷的 API,但新出现的隐私问题——特别是 Anthropic 最近对身份验证的要求——促使他重新考虑是否应将其用于专业工作。 尽管可能会在短期内造成生产力下降,但 Marble 正在转向开源大语言模型。他认为,目前在本地或通过安全云实例运行这些模型的生态系统已足够成熟,离开“两大巨头”所带来的专业“惩罚”已不再是不可逾越的障碍。他总结道,开源模型与闭源模型之间的差距已经小到足以使独立性成为一种可持续的职业选择。
作为政府AI顾问,作者认为标准的基准测试(如“问答机器人”测试)无法衡量AI处理复杂、长期战略决策的能力。为了解决这一问题,作者创建了 **CivBench**,将《文明VI》作为沙盒,用于评估AI智能体在需要不确定性条件下进行多变量推理的环境中的表现。 通过该项目,作者发现了AI的两个关键缺陷: 1. **感官效应(The Sensorium Effect):** 由于智能体只能通过工具调用来感知其明确“请求”查看的内容,它们经常陷入隧道视野,忽略了重大威胁(例如对手即将获胜),因为它们未能主动检查这些情况。 2. **知行脱节(The Knowing–Doing Gap):** 虽然模型能够阐述最优策略,但它们在执行时却往往失败,通常会退回通用行为,而非执行其独特环境下所需的具体行动。 这些失败——从孤注一掷的失败核打击,到拥有胜势经济却最终落败——揭示了当前模型缺乏维持长期目标的能力,也无法根据客观现实核对其内部叙事。CivBench现已开源,为评估AI在被委托处理现实世界治理事务前,是否真正具备“读懂局面”的能力提供了一套强有力的工具。