Mozilla 最近在 Firefox 中默认启用了人工智能功能，引发了用户社区的讨论。 新增功能包括可通过侧边栏访问的人工智能聊天机器人和文本高亮显示，以及人工智能驱动的标签分组和链接预览。 然而，许多用户觉得这些功能分散注意力，而非有帮助，更喜欢使用专门的 ChatGPT 标签页等替代方案。 幸运的是，Mozilla 提供了禁用人工智能功能的方法。 通过在地址栏中访问 `about:config`，用户可以切换主开关 (`browser.ml.enable`) 来禁用所有功能，或选择性地禁用单个组件。 作者目前正在测试“智能标签分组”功能，并为希望自定义 Firefox 人工智能体验的用户提供了可配置设置的完整列表。
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## SierraDB：基于Rust的事件溯源数据库
SierraDB是一个新的、水平可扩展的数据库，使用Rust构建，专门用于事件溯源。 认识到通用数据库和现有事件溯源解决方案（通常构建在垃圾回收语言中）的缺点，SierraDB旨在提供可预测的性能和基本功能，例如仅追加存储、无间隙序列号和内置订阅。
其架构围绕**分区**（用于写入并发的独立单元）和**桶/段**（用于不可变数据存储）展开。 每个分区维护自己的序列号，避免全局瓶颈。 SierraDB利用RESP3进行通信（Redis协议），提供广泛的语言兼容性和易于调试的功能，并使用libp2p进行网络连接。
主要功能包括确定性领导者选举以实现共识、复制以实现冗余以及“水印”系统，确保一致的读取，而无需进行完全法定人数检查。 它还支持通过共享分区键进行跨流事务。
目前在压力测试下稳定，SierraDB旨在开箱即用，并且是开源的，重点是通过诸如基于Web的检查器和现成的Docker镜像等工具来提高易用性。 该项目欢迎贡献，以进一步完善文档、测试和性能。
## SierraDB：一种新的基于Rust的事件存储
SierraDB是一种新的分布式事件存储，使用Rust构建，旨在解决该领域中缺乏现成的开源解决方案的问题。创建者指出，寻找一个“开箱即用”的简单事件存储的难度，并将其与文档中经常描述的复杂、面向企业的模式形成对比。
SierraDB的一个关键区别在于其读一致性模型——读取不需要仲裁，从而可能带来显著的性能提升。相反，副本广播写入确认，允许任何节点提供一致的读取，而无需网络开销。目前，快照功能尚未实现，优先打造一个快速、专注的事件溯源数据库，其灵感源自Unix哲学。
讨论中提到了与现有项目（如KurrentDB，面临许可问题）和XTDB的比较，SierraDB似乎更接近Rama的方法。用户对该项目表示兴奋，特别是其直观的设计和JavaScript投影，同时也注意到其当前通过Docker部署。该项目正在探索与S3和SlateDB等技术的潜在集成，以实现可扩展性和流式传输功能。
心理学家托马斯·查莫罗-普雷穆齐克反对流行的“把完整的自己带到工作中”的建议。虽然这种建议出于良好的意愿——旨在鼓励包容性——但它往往不切实际，甚至可能有害。他认为，工作场所更看重专业行为，而不是完全的真实性，并且通常会奖励符合规范的行为。 分享*一些*个人方面可以提高参与度，但展示与公司文化相冲突的行为可能会损害人际关系和声誉。年轻的专业人士尤其容易误解这种建议，尤其是在求职面试期间。 查莫罗-普雷穆齐克指出，大多数人的“完整自我”都包含一些不专业的倾向。此外，*过度*关注真实性的文化可能会助长不良行为，特别是来自权力拥有者，因为这会降低责任感。他提倡优先考虑尊重行为和自我意识，而不是简单地“做自己”，从而营造更积极和高效的工作环境。
Clojure Zippers (2021)
39 天前
这个Hacker News讨论围绕着**Clojure Zippers**，一种用于导航和修改不可变、递归数据结构的模式。一位用户分享了一个关于这个主题的教程，引发了关于其实际应用的讨论。
本质上，zipper允许你专注于较大结构中的特定元素，*而无需*在进行更改时重新创建整个结构。给出的例子包括表示幻灯片状态（带有“左”、“当前”和“右”幻灯片）或导航深度嵌套的数据，如XML或webapp路由。
虽然在复杂场景中功能强大，但评论员指出zipper的实现可能比循环等更简单的方法更复杂。然而，当处理大型、可预测的数据结构时，zipper在需要重点修改时非常有用。 几位用户表示，链接的教程帮助他们理解了之前不清楚的概念。
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## 为什么Transformer难以处理乘法：总结
一项最新研究探讨了Transformer在语言处理方面取得成功，但在学习基本乘法运算时却遇到困难的原因。核心问题并非计算能力不足——计算机本身在这方面已经非常出色——而是任务与Transformer优势之间的不匹配。Transformer擅长处理顺序化的token，而乘法运算需要不同类型的推理。
研究发现，Transformer在直接从输入-输出示例中学习乘法时表现不佳。然而，当通过“思维链”方法引导，模仿长乘法的步骤时，它们*可以*学习。这表明困难在于发现任务的最佳中间步骤，而非计算本身。
讨论强调，大型语言模型擅长*描述*过程，但在大规模上进行精确、无差错的执行方面却存在困难。一些人提出了解决方案，例如为模型提供符号操作工具或允许它们修改自身的内部状态，而另一些人则质疑期望语言模型掌握算术是否是对技术的误用。最终，争论的中心在于当前的人工智能方法是否足以实现真正的通用智能，或者是否需要根本不同的架构。
一项全国性研究表明，公共蒙台梭利幼儿园项目具有显著益处。研究人员追踪了24个项目中近600名儿童，发现参加蒙台梭利幼儿园的孩子在幼儿园结束时，在阅读、执行功能、记忆力和社交理解方面表现优于同龄人——而且这些益处会随着时间*增加*，这与许多传统幼儿园项目不同。 重要的是，由于高效的课堂结构和潜在的教师保留率提高，这种成功带来的成本明显更低——三年内每名儿童减少约13,000美元。对低收入家庭儿童的积极影响最为显著，这呼应了玛丽亚·蒙台梭利最初为这些社区服务的意图。 这项发表在《美国国家科学院院刊》上的研究，为寻求有效且经济高效的早期教育解决方案的政策制定者提供了强有力的证据，肯定了蒙台梭利百年模型是对儿童未来有价值的投资。
## LightlyStudio：AI 领域开源数据管理工具
LightlyStudio 是一个使用 Rust 构建的开源工具，旨在简化机器学习的数据流程——从整理和标注到管理。它支持流行的格式，如 COCO 和 YOLO，并且可以在标准硬件（如 Macbook Pro）上高效运行。安装简单，使用 `pip install lightly-studio` 即可。
该工具提供了一个 Python 接口，用于索引数据集（包括来自 S3 和 GCS 等云存储），查询和操作样本。用户可以轻松添加数据，访问样本属性（标签、元数据、文件路径），并使用表达式执行复杂的查询，用于过滤、排序和切片。
LightlyStudio 还具有自动数据选择功能，利用典型性和多样性来识别最有价值的标注样本，从而可能降低成本并提高模型质量。
目前处于预览阶段，LightlyStudio 欢迎社区通过 GitHub 上的 issue 页面贡献代码。提供示例数据集和脚本，以便快速开始图像、目标检测、实例分割和图像描述等任务。
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LightlyStudio – 一个开源的多模态数据整理和标注工具 (github.com/lightly-ai)
53 分，由 masakljun 1天前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论
jononor 1天前 | 下一个 [–]
不错。看起来至少可以作为一个不错的图像标注工具。但是不支持音频或时间序列数据吗？:( 也许未来会支持？回复
toddmorey 1天前 | 上一个 [–]
labelstud.io 也很棒，开源 + 高度可配置，并且支持音频和时间序列数据。我一直在用它做一个视频标注项目。回复
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冰岛确认首次发现野生蚊子——三只*Culiseta annulata*标本于十月在雷克雅维克附近被发现。此前，由于其寒冷的气候，冰岛是全球为数不多的没有建立蚊子种群的地方之一，与南极洲类似。 这种蚊子适应寒冷地区，很可能通过船只或集装箱传入。虽然与气候变化之间的联系尚无定论，但专家承认气温升高增加了蚊子建立种群的可能性。冰岛最近经历了破纪录的高温，使得条件更有利。 科学家们正在监测这些蚊子是否能度过冬季并建立种群。这一发现意义重大，因为气候变化正在扩大这些昆虫的活动范围，可能增加疾病传播。需要进一步研究以了解蚊子种群的变化以及对冰岛生态系统的长期影响。
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一种新的理论提出，“宇宙结”——灵感来自开尔文勋爵1867年关于原子是存在于以太中的结的想法——可以解释宇宙中物质-反物质的不平衡。日本物理学家已经证明，这些结可以在一个现实的粒子物理框架内产生，该框架结合了标准模型的两个扩展：一个规范化的B-L对称性（解释中微子质量）和一个佩奇-奎因对称性（解决强CP问题并提出暗物质候选者）。 这些结被理论认为曾在宇宙早期短暂地占据主导地位，以一种有利于物质而非反物质产生的形式坍缩，通过重右手中微子的衰变实现。这个过程也会留下一个独特的信号——向更高频率的转变——在引力波背景中。 未来的天文台，如LISA、Cosmic Explorer和DECIGO，或许能够探测到这种微妙的“音调”并确认是否存在一个由结主导的时代。这项研究为重子生成提供了一种潜在的解决方案，重子生成是物理学最大的谜团之一，并暗示开尔文被抛弃的想法可能蕴含着理解我们宇宙存在之谜的关键。
## 早期宇宙与结：一项新理论
最近发表在《物理评论快报》上的一项研究表明，早期宇宙可能存在一个“结主导时代”，这可能解释物质与反物质之间的不平衡。目前的计算表明，对于每十亿个物质-反物质对，有一个额外的物质粒子得以存活，从而形成了我们今天观察到的宇宙。
研究人员正在重审19世纪关于原子是存在于假想“以太”中的结的观点，探索像结这样的拓扑结构是否可能掌握着理解宇宙起源的关键。虽然确切的机制尚不清楚——并且推断到大爆炸的极端条件具有挑战性——但这种方法避免了为了解释物质-反物质不对称而需要全新的物理学。
该讨论强调了验证关于宇宙早期时刻的理论的困难，并提出了问题，即我们目前对粒子物理学的理解是否适用于如此极端的温度。一些人推测这甚至可能与更广泛的概念相关，例如多元宇宙理论或现实的本质。