在这项研究中，数据科学家 Dylan Castillo 调查了人工智能实验室是否在进行“鹈鹕最大化”（pelicanmaxxing）——即专门微调模型以在 Simon Willison 推广的“鹈鹕骑自行车”这一热门基准测试中取得优异表现。 Castillo 利用八种动物和六种交通工具的组合，在七个前沿模型中生成了 1,008 张 SVG 图像。随后，他使用大语言模型评估员和自动化特征提取技术对结果进行了定量分析，旨在寻找预示模型针对“鹈鹕骑自行车”这一特定提示词进行过预训练的性能峰值。 结果并未提供针对性优化的证据。鹈鹕和自行车的表现并不比其他动物或交通工具更好，且没有任何模型在“鹈鹕骑自行车”这一组合上表现出统计学上的显著提升。尽管研究指出所有 21 张鹈鹕骑自行车的图像均朝向右侧，但这符合模型生成图像的普遍趋势，即动物和交通工具很少被描绘成面向观察者的视角。 Castillo 总结称，虽然各实验室可能正在提升其整体的 SVG 生成能力，但没有证据表明它们在“钻空子”以应付 Willison 提出的这一著名基准测试。完整的代码和数据已发布在 GitHub 上，供公众进一步审查。

目前，数百亿美元的 AI 基础设施建设依赖于以 GPU 集群作为抵押的债务融资。然而，这种融资模式建立在不稳固的基础上。与飞机或航运等成熟资产类别不同，GPU 集群缺乏成熟的价格发现机制、对冲工具和标准化的维护记录。 这些集群的真实价值取决于其“运行状态”——这是一种由专业团队执行的复杂且无形的技术工艺，负责处理持续的硬件故障和静默数据损坏。如果借款人违约，债权人虽然有权接管这些集群，但他们缺乏保持其正常运转所需的运营专长或系统知识。此外，这些资产在账面上的“票面价值”（通常基于激进的六年折旧）与其实际市场价值之间存在巨大且充满争议的差距；由于芯片创新周期仅为一年，其实际价值面临着极大的波动性。 尽管目前贷款方通过收取高额溢价来抵消这种难以估量的风险，但该系统依然脆弱。在稳健的二级市场和标准化的运营监管机制出现之前，支撑这场 AI 热潮的抵押品，本质上仍是对资产的一种投机性押注，其耐用性可能远低于金融结构所预期的水平。

Gigatoken 是一款专为语言模型设计的高性能分词器，其文本处理速度可达 GB/s 级别，通常比 HuggingFace 的分词器快 1000 倍。它支持现代 x86 和 ARM CPU 架构上的几乎所有常用分词器。 **主要特性：** * **性能：** 通过 SIMD 优化预分词、减少分支预测以及高效的预分词映射缓存，实现了极高的吞吐量。 * **兼容性：** 提供“兼容模式”，可作为 HuggingFace 和 tiktoken 的直接替代品，用户只需极少的代码修改即可集成。 * **可扩展性：** 原生 Gigatoken API 通过直接读取数据绕过了 Python 开销，从而实现最大程度的并行处理。 虽然主要针对 BPE 分词器进行了优化，但它旨在跨各种架构提供一致的高速性能。用户可以使用内置的 `gigatoken bench` 命令行工具验证吞吐量和准确性。目前，该项目优先支持 BPE，并计划进一步降低 Python ABI 开销，同时扩展对 WordPiece 和 SentencePiece 等其他分词器类型的支持。 Gigatoken 支持大规模数据处理，例如在 6.5 小时内完成整个 Common Crawl 的分词，这使其成为研究人员和开发人员处理大规模数据集的关键工具。

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作者批评了美国证券交易委员会（SEC）的一项拟议规则，该规则拟允许上市公司将财务报告从每季度一次调整为每半年一次。尽管SEC收到了超过20万条公众意见，且绝大多数持反对态度，但该委员会似乎仍决心推进此计划。支持者认为，此举有助于鼓励更多企业进行首次公开募股（IPO）。 作者认为，在投机狂热、推广欺诈和会计操作复杂化盛行的时代，这种去监管行为极其鲁莽。通过扩大企业内部人士与普通散户投资者之间的“信息差距”，该政策实际上将允许经营困难或存在欺诈的公司每次隐藏财务恶化情况长达六个月。文章指出，进入公开市场是一种特权，理应要求更高的透明度，而非降低门槛。作者认为，这种转变非但不能培育更健康的金融市场，反而会牺牲普通股东的利益来赋权内部人士，从而营造出一种偏向不透明而非问责制的监管环境。归根结底，作者将该提案视为一种倒退，认为它终将导致本可避免的投资者损失及系统性不稳定。

本分析旨在评估 Nvidia NVLink 对于双卡 RTX 3090 AI 工作负载的必要性。 测试表明，对于使用高端服务器硬件（提供完整的 PCIe Gen4 x16 通道）的用户，NVLink 大多是不必要的。当使用非官方补丁绕过 Nvidia 对点对点（P2P）通信的驱动程序限制时，标准的 PCIe 性能在大多数任务中几乎可以媲美 NVLink。 然而，NVLink 对以下两类用户仍然具有价值： 1. **消费级平台：** 大多数消费级主板会将 PCIe 通道拆分（例如 x8/x8），从而限制性能。NVLink 可以绕过这些物理带宽限制，无论插槽配置如何，都能保持高速运行。 2. **软件限制：** Nvidia 人为限制了消费级显卡的 P2P 功能。如果您无法使用 Linux 或不愿应用第三方驱动程序补丁，NVLink 是实现最大 GPU 间带宽的唯一途径。 **核心结论：** * **工作负载影响：** FSDP 训练从 NVLink 中获益最大，尤其是在受限的 PCIe 通道上。推理（张量并行）则有适度提升。 * **成本效益：** 在花费 200 至 400 美元购买桥接器之前，请将其成本与升级到提供原生全带宽 PCIe 通道的工作站或服务器级平台的成本进行比较。

SWING NYC 0MPH 正在生成曼哈顿体素…… 【鼠标左键】按住进行蛛丝摆荡 · 在弧顶松开 【W A S D】在地面和空中控制方向 【空格】点击跳跃 · 按住并松开进行超级跳 【空中按空格】向所指方向空中冲刺（每次摆荡限一次）· 按住进行蛛丝摆荡 【Shift】俯冲 —— 用高度换取速度 【R】在屋顶重生 🕸 按住进行蛛丝摆荡 · 在弧顶松开 【摇杆】移动 · 拖动屏幕右侧控制视角 【跳跃】点击跳跃 / 空中冲刺 · 按住并松开进行超级跳 【俯冲】按住进行加速俯冲 点击开始摆荡 音乐 — “POWERUP!” BY JEREMY BLAKE ❚❚

第04回合 > 与卫兵交谈 “你好，我刚来米德尔汉姆。你能告诉我关于‘卫队’的事吗？” 这里没有叫这个名字的人。 第05回合 > 与卫兵交谈 “打扰一下，你知道在哪里能找到卫队的警官吗？” 这里没有叫这个名字的人。 第17回合 > 与街头水晶交谈 “你好，你能帮帮我吗？” 这里没有叫这个名字的人。 第36回合 > 与队长阿拉里克爵士交谈 …… [在队长处连续15个回合 · 目标从未完成]

在第二季度财报发布前夕，谷歌发布了三款全新人工智能模型：Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和 3.5 Flash Cyber。值得注意的是，其旗舰产品 Gemini 3.5 Pro 缺席了此次发布，该模型因内部性能表现未达预期，已多次错过发布目标。 此次延期导致谷歌在顶级公开模型领域出现空白，而 OpenAI、Anthropic 和 xAI 等竞争对手则继续在性能排行榜上占据主导地位。行业反馈显示，主要企业客户目前更青睐 Anthropic 和 OpenAI 的产品而非谷歌，这使得谷歌与苹果等合作伙伴的整合进程变得复杂。 谷歌的新动作反映出其向“价值最大化”的战略转变。通过优先考虑效率——特别是通过大幅减少令牌使用量的模型——谷歌正在响应市场从“不计代价追求智能”向“成本效益模型调度”的转型。随着中国开发者提供的廉价、高性能模型日益扰乱市场，整个行业开始更加关注通缩型人工智能。这种“效率优先”的策略能否令投资者满意，将在今天的 Alphabet 财报电话会议上得到检验。届时，市场将评估人工智能需求是否正在趋于成熟，以及谷歌是否正在前沿智能的竞赛中落后。

随着人工智能将编程和写作等技术技能商品化，人类进步的真正瓶颈已从“能力”转向“意图”。随着造成“严重损害”的成本降至接近于零，行动者的个人素质与道德已成为最终的约束条件。 道德并非一种被动的氛围，而是一项严谨且可培养的技能，它涉及道德意识、冲突中的推理、对二阶效应（深远影响）负责，以及在压力下坚持原则。人工智能使这一点变得更加关键，因为它扩大了道德失误的规模，使决策速度超出了制度监督的范畴，并造成了决策者与后果之间的心理隔阂。 当前的社会和政治体系往往奖励那些缺乏这种内在“刹车机制”的人，比起诚信，体制更倾向于鼓励操纵和盲目自信。当这些人手中掌握了能进行工业级规模煽动的工具时，灾难的风险便随之上升。 我们无法将道德判断外包给防护栏或算法。未来十年的真正价值不在于一个人能“做什么”，而在于识别“什么值得做”的能力。现在最重要的工作，在于培养那种即使付出个人代价，依然能够坚守底线的勇气。

阿拉斯加州的阿达克（Adak）曾是一个拥有 5,000 名海军人员的繁荣枢纽，自 1997 年基地关闭以来，这里已大部分沦为被废弃的鬼城。如今，在这个与世隔绝的阿留申群岛社区中，仅剩下不到 100 名居民。 《安克雷奇每日新闻》与 ProPublica 的一项调查显示，联邦“普遍服务基金”（Universal Service Fund）每年支付 34 万美元，为该前基地提供宽带互联网服务。然而，记者发现几乎所有登记在册的地址要么已经倒塌，要么处于废弃状态，而实际居住者则依赖星链（Starlink）卫星上网。尽管该计划旨在服务农村客户，但这项由纳税人资助的服务似乎被提供给了空置且无法使用的建筑。 虽然该基地一直被海军陆战队用于寒冷天气训练，但其未来可能会迎来军队的永久回归。在对俄罗斯侵略行为的担忧日益加剧之际，美国官员正在探讨重新启用阿达克的可能性，以加强国家的北部防御。如果该基地重启，驻扎在这个遥远且风大浪急的岛屿上的军事人员，至少将拥有预先建立的互联网接入——尽管这需要纳税人付出高昂的代价。

DeepSQL 是一款人工智能数据库管理员与数据工程师，旨在优化数据库性能并降低最高 38% 的成本。它充当数据库的智能“大脑”，能够监控工作负载、分析慢查询并生成商业智能（BI）仪表板。 主要功能包括： * **自托管安全：** 完全在您的私有云（VPC）内运行，确保数据和凭据绝不会离开您的基础设施。 * **快速部署：** 只需一条简单的命令，15 分钟即可完成安装。 * **智能上下文：** 与您的数据库架构和业务逻辑（如特定的收入定义）集成，提供高度准确且可操作的洞察。 * **灵活接口：** 用户可以通过 Web UI、命令行界面（CLI）与代理交互，或通过 MCP 连接到 Cursor 或 Claude 等工具。 DeepSQL 自动化了繁重的数据库管理工作，使团队能够通过自然语言诊断性能瓶颈并获取复杂的业务洞察。无论是优化索引还是追踪数据摄入量，DeepSQL 都能让您的数据库实现自动驾驶，在无需额外开销的情况下提供专业级的可观测性与维护能力。

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1985 年，宝丽来工程师比尔·弗里曼（Bill Freeman）构思出一种“三面拉链”，能够将柔性材料转化为坚固的承重结构。尽管该概念最初遭到拒绝并被束之高阁数十年，但如今已被麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究人员实现。 “Y 型拉链”利用 3D 打印技术将三条柔性带连接成一根坚硬的三角形杆。通过直观的自动化设计系统，用户可以定制拉链的形状——无论是直线、拱形、盘绕还是扭曲——从而实现易于复原的“可调刚度”。 这项创新挑战了传统制造业中材料必须在“柔软”或“刚性”之间二选一的固有假设。Y 型拉链使结构在拉合前保持便携与柔韧，拉合后则具备承重能力，在机器人技术、太空探索以及紧急医疗救助等领域展现出巨大的变革潜力。目前该技术仅限于塑料材料，但随着未来扩展到金属应用，有望实现更高的强度。归根结底，Y 型拉链证明了远见卓识的价值——它们或许只是在等待技术的成熟；同时也证明了物体无需拘泥于单一状态即可发挥功能。

为了构建并维持一个成功的 API 平台，企业必须确立“API 支柱”——即那些将技术执行与业务目标保持一致的指导原则。这些支柱能够简化决策过程，确保一致性，并为平台的发展提供战略框架。 这些原则通常分为三大基础类别： * **战略与治理：** 使 API 工作与业务愿景、标准及赋能目标保持一致。 * **API 管理：** 监督 API 生命周期，涵盖从资产组合管理、文档编制到设计、交付及用户接入的全过程。 * **API 运营：** 确保持续的安全性、运行时监控及卓越的运营表现。 通过落实这些原则，企业能够摆脱碎片化、项目式的执行模式，转向具备凝聚力的平台化思维。尽管核心目标保持一致，但具体的支柱应根据组织独特的市场和监管需求进行定制。一套定义明确的支柱基础对于精简运营、促进创新以及确保 API 生态系统的长期成功至关重要。无论是从零开始还是优化现有战略，领导者都可以将这八项既定的支柱作为实现运营成熟度的可靠蓝图。

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流媒体最初承诺提供一种无缝、无广告且经济实惠的内容观看方式。然而，随着各大制片厂为实现利润最大化纷纷推出各自的平台，该行业变得日益碎片化。这种转变导致了一个混乱的局面：消费者不得不管理多个订阅账号，应对各异的用户界面，还要面对不断上涨的费用、反复出现的广告以及受限的许可协议。 讽刺的是，当初旨在取代有线电视的便捷替代方案，如今已开始显现其弊端。内容散落在各个应用程序中，观众花在搜寻电影上的时间远多于实际观看的时间。尽管流媒体在技术上依然是一项创举，但缺乏统一的体验（例如跨平台搜索或整合的观看列表）阻碍了用户体验。随着生态系统变得愈发复杂和昂贵，曾经抑制盗版的便利性正在逐渐消失。最终，虽然流媒体提供了前所未有的质量和灵活性，但整个行业却以牺牲最初的简洁为代价，换取了一种往往将企业壁垒置于观众体验之上的碎片化模式。

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拒绝访问 拒绝访问 您没有权限访问此服务器上的“http://www.gao.gov/products/gao-26-108687”。 参考编号 #18.4cf11602.1784738184.68f99fac https://errors.edgesuite.net/18.4cf11602.1784738184.68f99fac

传统的“剪切和粘贴”存在根本缺陷：它缺乏原子级撤销功能，会导致文档排版错乱，并使剪贴板充斥着非预期的内容。为了解决这些问题，作者提出了一种名为“幽灵剪切”（Ghost Cut）的新机制，并在文本编辑器 Ishmael 中进行了实现。 在使用“幽灵剪切”时，按下“剪切”（Ctrl+X）并不会立即删除文本或将其移入剪贴板。相反，被选中的文本会变为“幽灵态”——即变暗并处于非活动状态，用户可以移动到目标位置，而无需担心文本消失或文档布局发生位移。一旦用户在目标位置执行“粘贴”（Ctrl+V），文本就会通过一次原子操作进行移动，且可以通过一步操作完全撤销。如果用户决定不进行粘贴，按下“Esc”键即可将文本恢复至原始状态。 这种方法在保留剪贴板以供正式复制使用的同时，将移动操作转变为一种安全且可逆的行为。作者主张在各文本编辑器中推广此功能，认为它消除了现有陈旧剪切粘贴标准所带来的认知负担和技术局限，从而提高了工作流效率。

Hologram 是一个全栈 Elixir 框架，让开发者能够仅使用单一语言和代码库构建基于浏览器的应用程序。自项目启动以来，它已日趋成熟，具备了浏览器端的函数式 Elixir 标准库、JavaScript 互操作性以及强大的实时层。随着生产级应用已投入使用，Hologram 正超越传统的 Web 开发范畴不断演进。 该项目下一个最宏伟的里程碑是“本地优先”（local-first）支持，即直接在框架内构建具备离线能力和自动同步功能的数据层。这一架构旨在将 Web、移动端和桌面端开发统一在同一个基于 Elixir 的工具链下，从而消除维护独立前端和后端技术栈的复杂性。 为了维持这种增长并转型为全职、长期的事业，该项目正在寻求企业赞助。包括主要赞助商 Curiosum 和 Erlang 生态系统基金会在内的支持者，已经证明了该模式的可行性。赞助 Hologram 的公司将获得路线图的建议权、显著的项目曝光度，以及参与定义同构且具备离线能力开发未来的机会。无论是通过 Erlang 生态系统基金会还是 GitHub 直接赞助，社区和企业的支持对于保持项目开发的加速至关重要。

作者指出，企业往往强行将大语言模型（LLM）引入并不适用的工作流中，以此标榜“AI 优先”，却忽略了实际问题的解决。尽管 LLM 在推理和处理模糊性方面具有灵活性，但它们牺牲了传统代码所具备的确定性、成本效益和可靠性。 为了避免构建难以调试的“AI 重度”系统（正如作者曾失败的全 LLM 潜在客户挖掘流程），他提出了六个评估问题。这些问题主要关注工作流是否能预先规范、是否需要完全一致的输出，以及输出结果的验证成本是否低廉。如果任务可以通过确定性代码处理，作者建议遵循 KISS 原则，避免使用 LLM。 归根结底，有效的架构并非在 AI 与代码之间二选一，而是将二者有机结合。最优秀的系统会利用确定性代码处理结构化、可重复的任务，而将 LLM 专门用于发挥其优势的“模糊”领域。通过将 LLM 视为工具箱中的一件工具，开发者可以构建出稳健的解决方案，在解决实际问题的同时，避免不必要的非确定性复杂性所带来的负担。

我们获悉，月之暗面（Moonshot AI）在开发其 K3 模型时，通过蒸馏 Anthropic 公司的 Fable 模型来实现。为此，他们开发了一个复杂的内部平台，针对美国模型进行大规模蒸馏，并能够快速切换多种访问方式以规避检测。此外，月之暗面还购置了配备 GB200 的服务器，并已经在泰国接入了 GB200，这很可能是为了训练其人工智能模型。 美国坚定支持人工智能的自由、公平发展，包括构建一个涵盖前沿模型、专业系统、开源框架和开放权重模型的繁荣竞争生态系统。旨在创建更小、更高效模型的合法人工智能蒸馏，在这一开放创新生态系统中发挥着至关重要的作用。然而，以窃取美国专有技术和损害美国研究为目的的大规模隐蔽工业化蒸馏是不可接受的。

NEO Radar 提供高精度的轨道轨迹数据，其严谨程度符合任务规划的标准。该系统通过以下三个核心组件确保准确性： * **开普勒精度：** 引擎不依赖查找表，而是使用牛顿-拉弗森法（Newton-Raphson method）求解开普勒方程。这可在四次迭代内实现 10⁻¹² 的收敛精度，即使对于高偏心率轨道也能保持精确。 * **动态摄动：** 该平台集成了 N 体龙格-库塔（RK4）模拟，考虑了所有八大行星的引力影响。用户可以切换外行星引力选项，以可视化“关键孔”效应和轨迹不确定性。 * **可靠数据：** 所有信息均直接来源于 NASA 的喷气推进实验室（JPL）Horizons 和 SPICE 内核。数据在本地缓存，确保无需面临近似偏差风险即可即时获取经过验证的观测弧段和不确定性参数。 简而言之，NEO Radar 提供了具有可验证精度的专业级任务就绪轨道力学服务。

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在这篇个人随笔中，布莱恩·“比吉”·霍尔（Brian "Beej" Hall）探讨了“亲手制作”与“坐享其成”之间的心理鸿沟。作为一名资深的程序员和教育家，霍尔发现，虽然他能利用人工智能工具来生成代码、艺术作品和文章，但这一过程却无法带给他亲手创作时所获得的深层满足感。 霍尔区分了传统工具（如编译器或锤子）与人工智能之间的区别：他将前者视为个人能动性的延伸，而向人工智能发出指令则更像是将任务委派给下属。尽管他承认高效的提示词撰写和领导能力也需要技巧，但他认为这与亲自动手完成创作劳动有着本质的不同。对霍尔而言，成就感源于创作过程中的手动挣扎。他总结道，即便“使用工具”与“索要结果”之间的界限愈发模糊，这种区别对于他作为创作者的身份认同依然至关重要。最终，他指出，手工艺的满足感不仅来自最终产出，更来自人类劳动的这一行为本身。

1,169 个名人堂链接和 1,994 个候选者。 1164 最高分 586 最高分 387 最高分 241 最高分 738 最高分 936 最高分 1357 最高分 382 最高分 325 最高分 512 最高分 最新入选名单：2026 年 6 月。本届名单中有 5 个链接达成了名人堂规则。 打开此届名单 635 最高分 205 最高分 272 最高分 211 最高分 276 最高分 635 最高分 560 最高分 1031 最高分 962 最高分 205 最高分 205 最高分 163 最高分 883 最高分 名人堂入选机制： 5 次以上提交 · 3 位以上不同提交者 · 3 年以上活跃期 · 来自不同提交者的 2 次符合条件的突破性事件，且间隔至少 720 天。查看具体门槛和限制。

空中客车公司在其“明日之翼”项目下启动了一项新的飞行测试活动，旨在评估用于下一代单通道飞机的长跨度机翼。在接下来的三年里，该公司将在一架 A321neo 客机上安装全尺寸机翼延长段，以测试更长、更细长的机翼几何形状在真实飞行条件下的表现。 该项目旨在最大化气动效率并降低燃油消耗，利用先进的数字建模和风洞测试来敲定设计方案。机翼延长段将在空中客车位于英国的机翼技术开发中心进行组装，并在图卢兹进行飞行测试。该计划获得了英国航空航天技术研究所 2.27 亿英镑的资金支持，以保持英国在航空航天创新领域的领先地位。 通过挑战传统的设计极限，空中客车力求降低风险并释放长跨度机翼在未来机队中的潜力。这项工作与“超高性能机翼”项目（一个专注于机翼变形技术的独立验证项目）并行，以确保空中客车始终处于飞机效率和可持续航空设计的最前沿。

肌酸是一种研究广泛、安全且有效的营养物质——它并非类固醇——由人体自然产生，也存在于肉类中。其主要作用是作为能量储备（磷酸肌酸），帮助循环再生 ATP，使肌肉能够维持高强度的运动表现。 **核心要点：** * **运动表现：** 补充肌酸可使短期力量和爆发力持续提升 5%–15%。但它对耐力活动几乎没有帮助。 * **安全性：** 包括长期研究在内的大量科研证实，肌酸对各个年龄段的人群都是安全的。关于脱发或睾酮水平飙升的传言均缺乏证据支持；事实上，目前的共识是肌酸不会对激素产生负面影响，也不会导致脱发。 * **认知功能：** 虽然肌酸对大脑功能至关重要，但将其视为“聪明药”的证据尚无定论。早期关于其能显著提升认知能力的说法未能得到复现。尽管荟萃分析有时会显示出微小的潜在益处（1–3 个智商点），但这些结果通常不具备统计学意义。 总结来说，肌酸是一种少见且被证实有效的体能增强辅助剂。虽然它可能带来轻微的认知益处，但目前的证据依然薄弱且不一致，因此它更适合作为运动员的可靠工具，而非确定的“大脑增强剂”。

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