## 数字图与超验综合:摘要
本文通过“数字图学”的视角,探讨了数学、哲学(特别是康德)和代码的交叉点。它认为数字不仅仅是量化工具,而是理解时间和思想本身的媒介,基于康德的观点,即时间是经验的先决条件。
核心概念是**数字图**,它是由简单的算术运算推导出的图表,揭示了十进制数字中隐藏的关系。该图表分为层级——扭曲层、时间回路和复合层,暗示了潜在的结构。相关的工具,如基于素因数分解的数字系统**Tic Xenotation (TX)**,以及利用36进制的**Alphanumeric Qabbala (AQ)**,进一步证明了数字如何产生“超文本性”——概念之间的联系。
至关重要的是,本文将此与哥德尔不完备定理联系起来,认为算术不是一个封闭系统,而是一个持续的、超验的过程。提供的C代码为了解这些概念提供了便利,提供了素因数分解、进制转换和数字图相关计算的功能。最终,这项工作提出,数字可以“有效地用于”思考和创造意义。
## 内存价格暴涨:迫在眉睫的危机
内存(RAM和存储)价格大幅上涨,正在影响所有人,从电脑组装者到科技制造商,而且情况可能还会恶化。 近几个月价格飙升——64GB DDR5 套装从 209 美元上涨到 650 美元——这主要是由于人工智能数据中心建设的大量需求所致。
主要制造商正在优先生产人工智能产品,减少或取消消费级内存产品线(如 Crucial)。 即使是三星等巨头也难以确保 RAM 供应,而较小的供应商则面临着价格飞涨——单个 4GB 模块现在可能需要 35 美元!树莓派已经提高了价格,其他公司也可能效仿,可能导致产品线停产。
这不仅仅是典型的供需问题。 专门用于人工智能的内存(如 HBM)与消费系统不兼容,这意味着人工智能“泡沫破裂”后不一定会涌入可用的硬件。 公司已经开始囤积库存,加剧了短缺。 这种情况与 2021-2022 年的芯片短缺如出一辙,威胁着电脑组装爱好,并使单板计算机变得昂贵。 目前,翻出旧项目可能是最可行的选择。
## EndeavourOS Ganymede 发布:摘要
EndeavourOS 团队发布了“Ganymede” ISO,解决了更新之间长时间的等待。他们向社区保证,尽管团队成员优先考虑个人生活和学习——包括他们的主要开发人员的编程认证,但该项目仍然活跃。最近的 Arch Linux 基础设施问题也导致了延迟。
Ganymede 专注于改进全新安装、Calamares 安装程序和 Live 环境。仅需要常规更新的现有系统不受影响。主要变化包括**完全自动的 NVIDIA 驱动程序检测和安装**(支持标准和开源驱动程序),以及修订后的**Broadcom WiFi 驱动程序**方法,现在会在检测到时提示用户启用它们。
进一步的增强针对 Plasma、GNOME、LXDE 和 i3-WM 等特定桌面环境,提供软件包更新和替换。使用 Systemd-boot 在单独驱动器上**Windows 11 双启动**仍然存在已知问题,社区教程提供了一个解决方法。
团队感谢他们的测试人员和社区提供的持续支持和贡献。ISO 可以在 EndeavourOS 网站上下载。
## 臀部模型与LLM挑战
2015年,一位Facebook工程师成功构建了一个CNN,用于识别暴露臀部的图像,并根据不同的文化标准调整审查规则。这依赖于外包、三重审核的标签,并实现了高准确率。然而,2023年,一项构建更具“情境感知”的LLM模型以处理细微内容策略(性暗示姿势、艺术意图)的要求,揭示了一个关键缺陷:传统的训练-测试分割方法不适用于复杂的LLM任务。
尽管经过了大量的提示工程,LLM的表现仍然挣扎,甚至不如最初的CNN。分析显示,由政策专家创建的标签存在不一致性,强调了简单的“是/否”标签足以应对基本任务,但细微的策略需要*专家*标签——这是一种稀缺资源。
关键要点是,LLM不需要庞大的训练数据集,它们需要*清晰的规则*和少量示例。准确率的提升来自于与政策专家一起完善规则,而不是超参数调整。由于标签固有的模糊性,盲测是不可能的,因此需要不断审查LLM的输出并澄清政策。
未来在于工程团队和政策团队之间的紧密合作,优先考虑数据质量和持续评估,而不是大规模训练,认识到LLM“执行”规则,而不是像传统意义上那样“从数据中学习”。
## Multivox:体积显示系统概要
Multivox是一个用于驱动定制旋转体积显示系统的系统,包括Rotovox(垂直面板,高分辨率)和Vortex(水平面板,更亮,更快)。它基于树莓派4,并使用HUB75 LED面板,通过单个GPIO引脚与旋转同步。
核心部分包括一个驱动程序,用于管理共享内存中的体素缓冲区,并将数据扫描到面板上,以及生成该缓冲区内容的客户端代码。输入通过蓝牙游戏手柄处理(首选Xbox手柄),音频也通过蓝牙传输。
该软件包含一个模拟器(`virtex`),用于在没有物理硬件的情况下进行测试,以及一套演示程序(“玩具”),例如光循环、烟花和3D对象查看器。一个启动器`multivox`将这些演示程序以复古游戏机风格的界面呈现为“卡带”。
该项目设计为自包含的,但可以通过Python脚本(`pointvision.py`、`vortexstream.py`)从PC流式传输点云数据。安装涉及克隆仓库,通过`cmake`配置硬件,并可选地将驱动程序设置为系统服务以实现自动启动。代码未经大量测试,并假定特定的硬件配置。