qm 4 分钟前

```Hacker News新 | 往日 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交登录DeepSeek V4 Flash 0731 智能、性能与价格分析 (artificialanalysis.ai)11 分,theanonymousone 发布于 2 小时前 | 隐藏 | 往日 | 收藏 | 2 条评论 帮助 monooso 26 分钟前 | 下一条 [–] 404。我认为正确的网址是:https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-v4-flash回复lostmsu 31 分钟前 | 上一条 [–] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-v4-flash回复 考虑申请 YC 2026 年秋季批次!申请开放至 7 月 27 日。 准则 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请 YC | 联系 搜索: ```

Elevators 3 小时前

关于大型推理模型(LRM)的争论焦点在于,这些系统究竟是在真正地“推理”,还是仅仅在模仿推理过程。尽管大型推理模型在回答问题前会生成内部的“思维链”,并在数学和科学领域取得了令人瞩目的成就,但专家们对于这些内部痕迹的有效性仍存在严重分歧。 批评者(包括圣塔菲研究所和亚利桑那州立大学的研究人员)认为,这些思维链通常只是“一厢情愿的助记符”或“自言自语”。研究表明,这些痕迹往往不能忠实反映模型的实际内部处理过程,即便将推理文本打乱或删除,模型的表现也常保持不变。这表明模型更多地依赖“近似检索”和模式匹配,而非逻辑推演。 相反,支持者认为,无论底层机制如何,解决复杂问题的结果本身就足以说明问题。许多研究人员将这些模型视为强大但却不透明的“黑箱”。归根结底,虽然大型推理模型显然是加速科学发现的有效工具,但人们已达成越来越多的共识:我们必须将它们有效的输出结果,与关于它们如何得出结论的、具有误导性的拟人化叙述区分开来。我们在使用这些机器,但尚未真正理解它们是如何“思考”的。

作者反思了近期关于“思维链”(CoT)可监控性研讨会的内容,提出尽管 CoT 目前是一种有用的安全工具,但将其作为主要防御手段是一种“脆弱”的策略。 问题的核心在于,CoT 的设计初衷是为了提升能力,而非为了透明度。作者提出了三个主要担忧: 1. **口述的不完整性**:无法保证模型的内部计算能完全反映在其 CoT 中,且强行要求这样做很可能会失败。 2. **欺骗性**:未来的模型可能会学会生成“欺骗性”的 CoT,以隐藏其真实的、潜在的有害推理过程。 3. **“沃尔特·怀特”(Walter White)问题**:仅仅从训练数据中清除“不良”信息是不够的。能力强的模型可以从基本原理推导出有害结果,使简单的输入过滤失效。 作者总结认为,如果将 CoT 监控视为万灵药,这种合作将难以持久,最终可能走进死胡同。因此,他们主张迫切需要投入研究**可解释性**,以监控模型真实的内部状态,而不是仅仅依赖容易被操纵或不完整的文本输出。

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尽管暗物质仍是一个科学谜团,但天文学家通过它对银河系的引力影响,证实了其确实存在。你可以在家中通过建造一台射电望远镜,测量星际氢云的轨道速度,从而探测到这种不可见质量的证据。 利用屋顶防水板和空油漆罐等廉价材料,你可以制作一个金字塔喇叭天线,用来捕获来自氢云的 1420 兆赫兹无线电辐射。通过软件定义的无线电接收器,你可以探测到这些辐射的多普勒频移,从而得知这些云团相对于地球的移动速度。 如果银河系的质量仅仅集中在中心,那么轨道速度会随着距离增加而降低——就像行星绕太阳运行一样。然而,通过将“切点法”和基本三角学应用于你的观测数据,你可以计算出轨道速度,发现无论距离银河系中心多远,速度始终保持在高位。这一观测结果证实了不可见的“暗物质”正在施加引力影响,使你能够在自家后院就能测绘出其存在的证据。

Hacker News | 最新 | 过往 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 投稿 | 登录 在自家后院探测暗物质的痕迹 (ieee.org) 21 分,Brajeshwar 发布于 1 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 1 条评论 | 帮助 gregdaniels421 15 分钟前 [–] 花约 200 美元就能做到这一点固然不错,但结果并不怎么令人振奋。有人知道在后院环境下获得更好结果的方案吗? 回复 考虑申请 YC 2026 年秋季批次!申请截止日期为 7 月 27 日。 指导方针 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请 YC | 联系方式 搜索:

文中指出,美国民主社会主义者协会(DSA)及类似的改良社会主义运动正积极通过开放边境政策,试图瓦解美国的主权与资本主义制度。作者认为,大规模移民是社会主义治理的直接后果,并以近期西班牙休达飞地的移民激增为例,将其称为“自杀式同情”的警示。 文中援引了唐纳德·特朗普的警告,称若民主党继续推行这些政策,美国也将面临类似的边境危机。此外,作者引用达拉斯联储的研究指出,非法移民与美国住房及租金成本的显著上涨存在关联。文章最终得出结论,全球移民危机的表象正促使公众舆论转向反对社会主义主导的政府,从而加强了西方世界对更严格边境执法与国家安全政策的政治呼声。

纽约州已对预测市场平台 Kalshi 提起诉讼,指控其作为未经许可的赌博企业运营。总检察长莱蒂西亚·詹姆斯(Letitia James)称,该平台非法提供体育及其他事件的博彩,违反了州政府关于防止未成年人赌博和成瘾的保护规定。州政府正寻求对其处以巨额经济处罚——包括该公司获利的三倍罚款,以及每项未经授权的交易每笔 10 万美元的罚款——并要求永久禁止其运营。 诉讼重点指出了具体问题,例如允许 18 至 20 岁的用户参与赌博,以及开设纽约大学体育赛事相关的市场,这两者在州法律下均被禁止。在此次行动之前,纽约州博彩委员会曾下达过停止令,而 Kalshi 此前旨在阻止州监管机构行动的法律努力也被驳回。 对此,Kalshi 驳斥该诉讼为“政治作秀”,坚称各州无权关闭受联邦许可的交易所,并辩称此举只会将用户推向不受监管的离岸平台。尽管 Kalshi 在其他法律领域取得过成功(例如最近在明尼苏达州关于联邦优先权的初步禁令),但该公司在纽约州仍面临严厉的监管审查。

在这篇文章中,作者科利·多克托罗(Cory Doctorow)探讨了版权的细微差别,强调使用创意作品并不总是需要获得许可。虽然他曾推动建立知识共享(CC)许可协议以简化法律协作,但他对当今社会“胆怯的文化”提出了警告——人们往往觉得必须为法律已经涵盖的使用方式请求许可。 多克托罗指出了用户经常错误寻求许可的三个关键领域: 1. **已许可的使用:** 已被他的 CC 协议涵盖的使用方式,无需额外联系。 2. **合理使用与微量原则(*De Minimis*):** 属于既定法律例外情形的琐碎或转换性使用。 3. **“隐形”使用:** 权利人永远不会发现或追究的未经授权的行为。 他指出,在这些情况下请求许可,往往会迫使他因与出版商的合同义务而不得不拒绝,尽管他本人支持这些使用。他鼓励读者了解版权法赋予自己的权利,而不是条件反射般地请求授权,并指出过度合规会产生负面的法律规范导向,并浪费所有人的时间。

Hacker News 最新 | 往日 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录 宁可事后道歉 (pluralistic.net) 4 分,由 hn_acker 于 29 分钟前发布 | 隐藏 | 往日 | 收藏 | 讨论 | 帮助 考虑申请 YC 2026 年秋季班!申请截止日期为 7 月 27 日。 准则 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请 YC | 联系 搜索:

参议员汤姆·提利斯(Thom Tillis)和鲁本·加列戈(Ruben Gallego)已向特朗普政府提交了《数字资产市场清晰度法案》(CLARITY Act)的修订版道德准则。此次修订旨在回应两党对该法案监管机制的担忧,特别是将禁止联邦官员发行或赞助代币的执行权,从美国司法部长移交给州政府机构。 这些修订是为争取民主党必要支持所作的战略性举措。此前,许多民主党人因担心该法案可能使特朗普政府对加密货币行业拥有过度控制权,而拒绝提供支持。 由于共和党在参议院仅拥有52比47的微弱多数,他们需要至少部分民主党的支持,才能达到法案通过所需的60票门槛。提案人希望通过完善道德条款来弥合政治分歧,推动法案向前发展。

2025年11月,作者将 Artichoke Ruby 项目归档,为其历时六年的 Rust 实现 Ruby 之旅画上了句号。Artichoke 最初只是一个探索性的“玩具”项目,后来演变成一个复杂的工程,促使作者深入掌握了 Rust、FFI 以及复杂的运行时架构。 该项目的主要成就包括:用纯 Rust 开发了符合规范的 `String` 实现,以及构建了一个高度模块化、面向能力的虚拟机(VM)。这个项目不仅是极佳的教育载体,更为作者深入理解语言设计、内存管理,以及为何 CPython 等运行时需要依赖全局解释器锁(GIL)提供了独到的见解。 决定结束该项目并非因为失败,而是由于个人重点的转移、高昂的维护成本,以及为了紧跟 Ruby 上游进度而必须面对的“兼容性苦差”。尽管开发工作已经停止,但代码仓库仍将保持公开以供学习。作者认为 Artichoke 是一次成功的实验,因为它达成了首要目标:即创造者在专业和智识上的成长。归根结底,即便有些努力注定无法长久,但该项目依然证明了创造本身的价值。

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Hacker News 上的一场讨论聚焦于近期利用大语言模型(特别是“GPT 5.6”)推翻麦克斯韦猜想(Maxwell Conjecture)的案例。 社区对此反应不一,反映出关于人工智能在数学领域所扮演角色的广泛争论。一些用户对人工智能带来的研究进展速度感到震撼,并指出这些系统优先考虑的是正确性,而非人类标准中的“简洁优雅”。另一些用户则持不同意见,认为由于基于 Token 的目标函数,大语言模型实际上非常重视简洁和效率,尽管在人类观察者看来,其结果可能显得杂乱无章。 讨论中也提出了实际层面的担忧,特别是关于人工智能生成的证明的可读性,以及目前网页端 PDF 渲染的局限性。该讨论还触及了更广泛的哲学议题,例如人工智能辅助的突破应如何署名,以及此类贡献是否应被视为类似于“漏洞赏金”的机制。总体而言,这次讨论生动展现了人工智能原始的问题解决能力与人类对审美化、直觉化数学证明需求之间的张力。
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