Timestral 是一个时间序列基础模型家族（5M、28M、123M、209M 参数），用于概率性多变量预测，支持仅过去协变量和已知未来协变量。209M 模型在零样本模型中横扫 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 排行榜，以更少参数超越先前最先进水平，所有规模均位于准确率与模型大小的帕累托前沿。推理无需 GPU——5M 模型在 CPU 上预测仅需 10 毫秒。关键创新包括解耦时域预测、协变量感知注意力、合成数据优先训练，以及基于 21 个分位数的两阶段 pinball 损失训练。Timestral 还支持通过 Mistral Forge 适配，包括微调、自定义协变量以及本地或离线部署，应用场景涵盖工业传感器预测到智能体异常调查。
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Mistral 发布了 Timestral，时间序列基础模型。Hacker News 的讨论强调了快速预测部署、通过 Hugging Face 提供开放权重，以及 The Forecasting Company 的竞争性开放权重模型。一些评论者持怀疑态度，认为时间序列模型的现实可用性有限，类似数字命理学；而一位联合创始人表示这类模型在成熟公司生产环境中表现良好。另一人指出微小的指标提升可能被夸大。
本文档是HOL Light定理证明器的分级教程，引导读者从安装到高级主题。它从安装OCaml、HOL Light和编辑器支持开始，然后解释OCaml顶层基础。它介绍HOL的核心：项、类型、定理、原始与派生推理规则，以及命题逻辑。它涵盖方程、函数、量词、转换、重写、策略和用于目标导向证明的策略组合子。它讨论HOL的数系以及算术、非线性推理和量词消去的自动化过程。它解释归纳定义、递归类型、记录和编程语言语义，包括深嵌入与浅嵌入。它给出数论、实分析、模态逻辑、函数式编程和向量代数的例子。它还展示自定义策略、类型定义、Knuth-Bendix完备化以及与Maxima等外部工具的接口。总体而言，本教程通过示例教授实际定理证明，而非详尽的手册式阐述。
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HOL Light 教程
（hol-light.github.io）
6 分
由 stmonty
2 小时前
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一位Winterthur项目的学生反思了一次在英国的英国设计史实地考察之旅，聚焦于历史上被忽视的尿液（"lant"）的作用。陈年尿液是用于鞣革、染色、漂白、啤酒酿造和火药生产的重要化学剂。在都铎英格兰，"gong farmers"清除固体废物，但尿液的分配方式仍不清楚——很可能是一种自由利用的资源。火药工业便是例证：部分源自尿液的硝石在查理一世国王时期成为皇家垄断，"Saltpeter men"有权收集尿液并挖掘被尿液浸透的地板。在这次旅途中，学生们看到了历史上的卫生器皿，包括丹尼斯·塞夫尔家中的一只夜壶、汉普顿宫的皇家厕所、约翰·索恩爵士博物馆的桶式坐便器，以及霍尔伯恩博物馆的迈森瓷博达尔卢。博达尔卢是18世纪女性坐姿如厕时使用的器皿；霍尔伯恩的这件，归于画家约翰·乔治·海因茨，饰有华托《La Surprise》中的场景，并刻有铭文"Aux Plaisirs des Dames"（"For the lady's pleasure"）。
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Lant——被遗忘的资源
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kreyenborgi
1 小时前
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silverFork
1 小时前
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真是一篇有趣的文章。我不知道他们曾经让尿液陈化，并且数百年来把它用作氮源来制造火药！细菌会把尿液转化成亚硝酸盐！
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Linux 7.3 发布 Linux 7.3
13 小时前
Linus Torvalds 按计划发布了 Linux 7.3，这是一个创纪录的版本，包含来自 3021 名开发者（其中 807 名为首次贡献者）的 18765 个非合并提交。主要特性包括 binfmt_misc 扩展、大系统组调度、failfs、fchroot()、BPF 全局 per-CPU 数据、完成的 sched_ext、虚拟机工作集跟踪、ntfs3 替代数据流以及 SMB 服务器改进。7.4 合并窗口明天开放，不过 Torvalds 预计由于休假会有不寻常的日程。
Linux 7.3 发布，包含来自 3,021 名开发者的创纪录 18,765 个非合并提交，其中包括 807 名首次贡献者。值得注意的变更包括 SMB 改进：内核态 SMB 服务器 ksmbd（自约 2021 年起存在）现在支持通过逆向工程的 AAPL 协商实现可选的 Apple Time Machine 备份。评论者讨论了 Apple 生态系统的摩擦，并指出 Time Machine 已经可以通过 SMB 工作到 Synology 等 NAS 设备。该版本还引发了关于 AI 辅助开发的争论，有人称其为“凭感觉编码”版本，而其他人则拒绝这一标签。另一个亮点是 failfs，一个所有路径查找都会失败的伪文件系统，适用于沙箱化或 chroot 那些只能使用预先打开的文件描述符的进程。
人工智能的进展一直由扩展驱动——更多数据、模型与算力——但机器人缺乏文本模型所拥有的海量现成训练数据集。训练机器人需要任务记录，可通过多种方式收集：遥操作（人类控制机器人）、强化学习（自主尝试并按成功评分）、仿真（更便宜但受限于仿真到现实的差距），以及人类收集的数据，如第一视角视频或通用操作接口。每种方法都在成本、准确性和可扩展性之间权衡。当前的机器人数据集比大语言模型训练数据小几个数量级——大约少 1000 倍——因此估算弥合这一差距可能需要 100–1000 亿美元。然而，真正需要多少数据仍不确定：定向任务需要更少，通用人工智能模型可能只需适度微调就能控制机器人，而且可能还会出现更高效的样本架构。现实世界中的操控可能也从根本上比文本生成更难，因为微小的物理误差就会导致失败。机器人领域现在正在检验扩展法则是否能像在人工智能总体上一样带来类似的能力提升。
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如何训练你的机器人
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crescit_eundo
1 小时前
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serpicourge
4 分钟前
[–]
这是 nvidia 关于该主题的好视频，演示很有趣：
https://www.youtube.com/watch?v=3Y8aq_ofEVs&pp=ygUKbnZpZGlhI...
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Tmux 与 Claude Code：会话、Send-Keys 与上限 Tmux and Claude Code: Sessions, Send-Keys, and the Ceiling
14 小时前
tmux 适合运行 AI 编码代理，因为会话在断开连接后仍可保留，可在单个窗口复用多个代理，并支持外部脚本控制。Claude Code 为单代理场景提供了内置的 `--worktree --tmux` 标志，但它不处理多代理、窗格布局、脚本控制或远程设置。 手动编排时：每个仓库使用一个以项目命名的会话；每个代理使用自己的窗口；使用窗格并列查看，布局可选 `tiled` 或 `main-vertical`。关键配置调整包括较高的 history-limit、`allow-rename off`、`escape-time 10` 和 `monitor-activity`。使用 `send-keys` 驱动代理（使用 `-l` 发送字面文本；注意分号和时序）。使用 `capture-pane` 读取输出（使用 `-J` 连接折行）。状态行脚本可从窗格抓取状态，`monitor-silence` 可近似判断完成。 tmux 在远程代理场景优于 SSH，能承受连接断开。但它没有原生代理感知能力——抓取输出很脆弱，没有“完成”事件，会话间没有共享状态，重启后也不保留任何内容。 对于需要结构化输出、审批卡片、持久历史记录和 git worktree 隔离的重度多代理工作流，crystl 等专用工具可接替 tmux。tmux 仍然最适合远程服务器和不稳定的 SSH 链路。
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Tmux 与 Claude Code：会话、Send-Keys 与天花板
(crystl.dev)
6 分，由 ankitg12 发布于 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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Postgres 的 DELETE 开销大，因为 MVCC 保留旧行版本且 VACUUM 必须清理它们，但通过精心设计可以扩展。在一个基于 Postgres 的持久化工作流系统中，主要开销是通过级联外键删除相关步骤数据，这导致缓存局部性差。移除外键并分批删除每张表——只删除其工作流已消失的数据——恢复了局部性。第二个问题是 20 分钟的索引查找：批次大小查询在 autovacuum 清理前扫描了 created_at 索引前端的许多死元组。保留清理执行前后手动 VACUUM 修复了这个问题。这些改动共同将删除性能提升十倍。分区删除更快，但对长时间运行的工作流或复杂保留策略过于不灵活，因此优化后的 DELETE 仍然有价值。
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Postgres DELETE 实际上如何扩展规模
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4 分
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KraftyOne
1 小时前
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Flatpak 于 2015 年发布，将容器式沙盒技术应用于 Linux 桌面，通过 Portals 和 Freedesktop SDK 提供更一致的平台。虽然 Flatpak 本身是一个沙盒，但若应用程序依赖静态权限或过时的 API，单个应用仍可能不安全；批评者常将应用安全性问题与 Flatpak 的局限混淆。较新的应用可以被更严格地限制，运行时或驱动程序也可以独立更新，从而减少过时依赖的问题。与 Wayland 和 PipeWire 等技术一起，Flatpak 旨在为开发者和用户打造更可行、更安全的 Linux 平台，尽管仍需进一步改进 API 和生态系统。
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Flatpak——一个不安全的噩梦
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oro.gay
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7 分
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jannesan
1 小时前
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智能体技能市场 Agent-Skills.market
15 小时前
代理技能是一个小文件，用来教会你的 AI 把一件事做得非常好——撰写演示文稿、规划发布、格式化电子表格、起草 PRD。一旦添加，当任务匹配时，AI 会自动使用它。本网站收集了由 Anthropic、Stripe、Figma、Notion、Hugging Face 和数十个其他团队制作的技能。我们把每个技能都用通俗的英语重写，只保留非开发者真正会使用的技能。点击任意技能查看其功能，然后将源 URL 复制到你的 AI 工具中。基于开放的代理技能标准。源代码位于 GitHub。
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Agent-Skills.market (agent-skills.market)
10 分，由 agentsmithvl 发布，31 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 4 条评论
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LanceJones 6 分钟前 | 下一条 [–]
技能文件作为最新前沿实验室 LLM 实现目标的有效方式，有什么证据？
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pacifika 0 分钟前 | 父评论 | 下一条 [–]
LLM 工具链尚未放弃该功能
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memjay 6 分钟前 | 上一条 | 下一条 [–]
如果每次在 Hacker News 上看到 agent 技能市场我就拿一美元……
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sejje 17 分钟前 | 上一条 [–]
这是哪个模型设计的？
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Show HN：Yila — 科学研究的 Codex
（yila.ai）
4 分，blacktechnology 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论
help bomewish 20 分钟前 | 下一个 [–]
这类轻量级代理封装的前景看起来很暗淡……？
回复 kraemate 19 分钟前 | 上一个 [–]
它使用什么 LLM 后端？
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