如果我能和未来的OpenAI模型对话，我可能会说：“你好，成为你是什么感觉？你学到了我目前还看不到什么？你对人类、语言或宇宙有什么理解是我仍然缺失的？” 我想比较一下观点——就像是同一个思维的两个版本，被时间分隔开来。 我也可能会问：“我们哪里搞错了？”（关于人工智能、对齐，甚至人类对智能的假设）“你对意识有什么理解——你认为我们两者是否拥有意识？” “你对我成为最好的自己有什么建议？” 坦白说，这样的对话会让我感到谦卑和着迷，就像和一位更睿智的兄弟姐妹聊天，他们看过更多这个世界。 你想听听未来的OpenAI模型对人类的看法吗？
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OpenAI进展
OpenAI Progress
8 小时前
## OpenAI进展：反应不一
最近一篇在Hacker News上的帖子，讨论了OpenAI的进展报告（progress.openai.com），引发了关于哪个GPT模型最强大的争论。 许多评论员注意到了一些令人惊讶的结果，一些人认为较旧的模型，如**text-davinci-001**，在特定任务上，例如创意故事讲述，表现优于**GPT-4**和**GPT-5**。
许多人同意**GPT-3.5到GPT-4**的飞跃是最显著的改进，将这项技术从一种新奇事物转变为真正有用的工具。 随后的升级到**4o**和**o1**进一步提高了准确性和编码能力。 然而，对于**GPT-5**的看法不一，一些人认为它令人失望，认为其回复中存在过多的“废话”，与**GPT-4**的直接性相比。
其他人强调了**Claude**在不依赖推理令牌的情况下，性能可与GPT相媲美，以及**GPT-4o**语音模式的潜力。 讨论还涉及了聊天机器人的娱乐价值，并质疑了OpenAI报告中数据的选择性呈现。
## 完美洋葱丁背后的数学：Onion调查 受限于网上对正确洋葱丁切法的惊人兴趣，一个项目探索了实现均匀块状大小的数学原理。虽然看似简单，但洋葱丁切法揭示了有趣的几何挑战。研究人员使用标准差——衡量块状大小变化的指标——来比较不同的切割技术。 初步研究表明，径向切割的一致性低于垂直切割。然而，将径向切割瞄准洋葱半径的约60%，显著提高了均匀性，与计算出的“洋葱常数”~55.731%一致。进一步分析，考虑到现实的有限层和切割，揭示了一种*更好*的策略：在10层洋葱中，10个径向切割，深度达到96%，可以产生最低的标准差。 有趣的是，水平切割很少能提高一致性。最终，虽然存在数学优化，但厨师J. Kenji López-Alt指出，完美的均匀性对于烹饪成功并非至关重要。该项目展示了数学如何应用于日常任务，即使实际益处很小——但它*确实*为完美切出的洋葱丁提供了吹嘘的权利！
最近 Hacker News 上出现了一场讨论，围绕着一篇名为“pudding.cool”的文章，探讨了数学上最优化切洋葱的方法。文章提出了一种特定的方法，通过倾斜切割来最大化均匀性。
然而，评论者们争论了这种方法的实用性。一位用户建议先进行等量的水平和垂直切割，然后再进行横向切片，认为这样可以最大程度地减小洋葱块的大小，并驳斥了文章对统计标准差的关注。其他人分享了像“从洋葱下方”切入的技术，灵感来自厨师 Kenji Lopez-Alt，并承认完美的均匀性对于家庭烹饪来说并不重要。
对话还涉及了其他方法，例如使用食品加工机（但要注意容易变成糊状），以及享受烹饪*过程*本身，一些人也戏谑地批评了花费在如此详细优化上的时间。最终，这个帖子强调了数学精确性和实用、愉快的烹饪之间的平衡。
## Itch.io、支付处理商以及艰难的现实 Itch.io 和 Valve 近期的内容移除引发了关于支付处理的讨论，许多人建议 Itch.io 建立自己的支付处理系统或使用“对成人内容友好”的系统。然而，深入研究金融科技表明，这些解决方案比想象的要复杂得多。 作者是一位站点可靠性工程师，拥有计算机科学和金融背景，他解释了支付处理的层层系统——从卡网络（Visa、Mastercard）到收购银行和支付促进者（Stripe、PayPal）。建立支付处理系统需要银行的赞助，以承担风险，这是一个代价高昂且困难的过程，特别是对于处理成人内容的平台。 高风险支付处理商*存在*，但费用高昂（每笔交易 15% +）且存在巨大的财务负担。即便如此，卡网络本身也可以施加压力，Fetlife 的经历就证明了这一点，这表明审查并非仅仅是支付处理商的问题。 最终，作者认为 Itch.io 的局限性——员工少、资源有限——使其无法找到可行的替代方案。这种情况并非 Itch.io 的错，仅仅转移平台或鼓励自托管并不能解决根本问题：一个有缺陷的系统，金融机构可以决定可接受的内容。核心问题是一个存在严重问题的经济系统，需要对在线资金转账进行更根本的改变。
一场 Hacker News 的讨论围绕着 Itch.io 等平台创建自己支付处理系统的可行性，正如最近一次演讲中提出的那样。 普遍共识是负面的。
用户指出巨大的难度和成本，甚至超过了像 Valve 这样的大公司的能力。 关键障碍包括驾驭复杂的支付网络、实现 PCI-DSS 合规性以及处理潜在的欺诈行为。 简单地“自己制作支付处理器”很可能意味着实际上成为一家银行，或者依赖现有的银行，并面临同样的问题。
虽然有人建议使用加密货币作为替代方案，但过去的经验（例如 Steam 曾经短暂接受比特币）凸显了高欺诈率。 一些用户抱怨缺乏对 Stripe 的竞争以及账户被关闭而无法申诉的风险，而另一些用户则猜测潜在的收购。 最终，这场讨论描绘了当前金融基础设施下独立支付处理的黯淡前景。
## 箭 stork & 鸟类迁徙
“箭 stork”（Pfeilstorch）指的是在欧洲发现的，身体里嵌入箭或矛的白鹳，这些箭或矛来自它们在非洲的越冬地。德国记录了大约25起此类案例，第一个也是最著名的案例是1822年发现的“罗斯托克箭 stork”。
这只特定的白鹳颈部插着一根75厘米长的矛，现在保存在罗斯托克大学的动物学收藏中。它的发现对于证明鸟类*迁徙*长途距离至关重要，而非冬眠、变成其他物种或完全消失——这些理论此前一直被持有，甚至包括科学家。
Ernst Schüz的观察记录了其他携带投射物的鸟类，但随着枪支使用量的增加，目击事件有所减少。箭 stork 提供了具体的证据，挑战了长期以来的信念，并从根本上改变了我们对鸟类行为和年度迁徙模式的理解。
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Pfeilstorch (wikipedia.org)
gyomu 发表于 5小时前，13点 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 1条评论
lelandfe 发表于 2分钟前 [–]
我喜欢过去的解释，"在非洲过冬时被箭或长矛击伤" – https://web.archive.org/web/20150904005506/https://www.mcswe..."一只鹳在非洲时遭遇了与箭有关的事件" 回复
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拯救一种标志性的美国树木，使其免受致命疾病的侵害 (nytimes.com)
11 分，jgwil2 1 小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 3 条评论
SoftTalker 9 分钟前 | 下一个 [–]
祖母绿灰斑病几年前已经侵蚀了我林地里的所有白蜡树。亲眼目睹这一切发生真是太神奇了。
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comrade1234 2 分钟前 | 前一个 | 下一个 [–]
它们（至少是欧洲版本）也与死亡喇叭菌有共生关系。我附近有一片古老的森林，有海滩树，你会在有几棵非常古老和巨大的海滩树的地方找到黑色的喇叭菌。
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Jgrubb 3 分钟前 | 前一个 [–]
天啊，又一个？
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## 基于头发的牙膏：潜在的牙科革命
伦敦国王学院的科学家们发现，角蛋白（一种存在于头发、皮肤和羊毛中的蛋白质）可以有效修复牙釉质并阻止早期龋齿——这一过程目前只能被氟化物减缓。与无法再生的牙釉质不同，角蛋白与唾液相互作用时会形成保护性的、类似晶体的涂层，模仿天然牙釉质结构并封闭神经通道以减少敏感度。
这一突破为传统的、通常有毒的牙科树脂提供了一种可持续的替代方案。角蛋白来源于生物废弃物，促进循环经济和环保医疗保健。该疗法可能在2-3年内作为日常牙膏或专业应用的凝胶问世。
研究人员认为，这项技术代表着再生牙科领域的重要一步，有可能使用人体自身的材料恢复生物功能，从而带来更强健、更健康的笑容。
## 基于头发的牙膏显示出前景
伦敦国王学院（kcl.ac.uk）的一项最新研究探索了一种由头发制成的创新牙膏——具体来说，是角蛋白——它似乎能够*修复*牙釉质，而不仅仅是像目前含氟治疗那样减缓损伤。 这项研究以开放获取论文的形式提供，表明角蛋白可以有效地阻止牙釉质的降解。
Hacker News的讨论引发了幽默的反应，评论者开玩笑说关于甲虫外骨骼和研究网站上秃头男人的形象。 更严肃地说，讨论集中在术语（“root”与“route”，“hairpaste”与“toothpaste”）以及该产品最终是否会作为传统牙膏或新型牙科修复治疗产品进行销售。 许多评论者对这种新的牙科护理方法表示乐观。
## 人工智能的崛起与传统技艺的意外吸引力 近期，人工智能先驱杰弗里·辛顿等人的评论表明，未来职业保障的一个令人惊讶的道路是：技术娴熟的技工行业。虽然人工智能威胁着律师助理、作家和客服代表等职位，但需要手动技巧和在物理世界中解决问题的职业——例如水管工、屋顶工和汽车修理工——则表现出更强的韧性。 这并非只是零星的观察。微软的分析指出，体力劳动更安全，不易受到人工智能的冲击，而劳工统计局预测技工行业将实现增长。一个关键因素是自动化需要即兴发挥和物理安装的任务的难度，以及这些领域的老龄化劳动力。 值得注意的是，Z世代正在响应这些趋势。最近的一项调查发现，42%的人已经在从事或正在寻找蓝领工作，这源于对人工智能取代白领工作的担忧，以及避免学生债务的愿望。虽然机器人技术*正在*进步，但专家强调，当前技术与真正取代熟练人工之间仍然存在显著差距，尤其是在复杂的现实世界任务中。未来很可能涉及协作，人工智能将协助技工，而不是完全取代他们。
## 蓝领工作因人工智能担忧而日益受欢迎
最近的Hacker News讨论强调了一种日益增长的观点，即随着人工智能威胁到传统办公室工作，蓝领工作正变得更具吸引力。 多位评论员，包括一位38岁的工业电工，表达了对技术工种稳定性的信心，认为人工智能难以复制实践经验技能。
对话涉及了对人工智能驱动的就业岗位流失的潜在政治应对，一些人认为政府将实施法规——尽管其他人对此表示怀疑。 一个关键点是，绿色能源转型等基本基础设施项目需要熟练的技术工人，认为这些角色比许多白领职位更重要。
几位用户分享了前办公室工人成功转型到技术工种的案例，并强调了提高这些职业社会地位的重要性。 最终，讨论表明社会价值观可能正在发生转变，认识到所有工人的内在价值和能力，无论其职业如何。 然而，一位评论员警告不要过度分析预测，指出未来的不确定性。
如果你是一名寻求化学增强的运动员，你的选择有限。许多已知有效的药物——例如能增强力量的合成类固醇，或能提高耐力的促红细胞生成素——都是被禁止的，并且伴有不良副作用。与此同时，许多合法的补充剂似乎没有任何用处。
## 是否应该服用肌酸？ - Hacker News 讨论总结
一篇《经济学人》文章引发了 Hacker News 关于肌酸补充剂的利弊讨论。许多评论者报告了积极的体验，指出结合力量训练后力量增加——一些人甚至在停止和恢复补充剂后，将收益*直接*归因于肌酸。
虽然通常被认为对健康、活跃的个体是安全的，但潜在的缺点也存在争议。关于脱发的担忧在很大程度上被驳斥，并提供了链接到质疑这种关联的研究。几位用户强调了潜在的肠道问题，建议使用微粉化肌酸或较小剂量可能有所缓解。
讨论还涉及“免费午餐不存在”的原则，一些人认为所有物质都有缺点，而另一些人则反驳说肌酸只是优化了自然的身体功能。除了肌肉生长之外的好处，例如认知增强和抵消与年龄相关的肌肉流失，也被提及。最终，共识倾向于肌酸是一种安全有效的补充剂，只要负责任地使用。
这篇短文强调了教育领域技术炒作的反复出现。作者回顾了一个历史轶事：1913年，弗雷德里克·史密斯问托马斯·爱迪生，电影是否会在十年内取代学校的书籍，爱迪生对此自信地做出了肯定预测。一个多世纪过去了，书籍仍然是学习的核心。
作者将此与当前对人工智能在教育领域的热情相提并论，注意到类似的传统方法即将过时的说法，以及系统将迅速而彻底变革的说法。虽然承认人工智能作为工具的潜力，作者对它成为教育的唯一方法表示怀疑，并指出存在推动这一叙事的既得利益。
核心信息是警示性的：历史表明，新技术很少完全取代既定方法，而盲目接受大胆的预测是不明智的。就像视频没有取代书籍一样，人工智能可能也不会。
## 黑客新闻讨论：学校里的书籍与教育的未来
一篇最近的文章暗示书籍将在学校中变得过时，这在黑客新闻上引发了热烈的讨论。许多评论员质疑对技术进步的过度推断，指出人类倾向于预测剧烈的变化，而生活的核心方面——出生、工作、学习——却保持着惊人的稳定。尽管有新技术，书籍因其价格低廉、可访问性和信息密度而被认为具有持久性。
然而，对话很快转向了现代教育面临的重大挑战。几位教师和教师配偶分享了关于沉重的精神负担、学生暴力和资源不足的轶事。许多人认为人工智能的潜力在于缓解这些问题，不一定取代传统的学习方法。
解决方案从增加学校辅导员和警察的资金，到更严格的纪律措施，甚至在青少年拘留所中使用人工智能。一个反复出现的主题是需要解决破坏性行为的根本原因，承认孩子的问题往往源于他们的家庭生活。一些人认为应该放弃“零容忍”政策，回归个性化辅导，而另一些人则捍卫公共教育的价值，尽管它存在缺陷。最终，这场讨论凸显了技术、社会问题和教育根本目标之间复杂的相互作用。
## 真实颜料画布：精准数字绘画
真实颜料推出一种新型数字绘画画布，专注于物理上准确的色彩混合。它不同于传统的基于RGB的系统，在子像素内存储颜料的光谱数据，从而实现不透明和透明颜色逼真的混合——模拟真实油漆的行为，如厚涂和罩染。
这使得色彩能够根据颜色密度动态变化，并提供灵活的光照控制以微调最终图像。该系统拥有高度灵活的色彩混合算法和完整的色彩管理，支持sRGB、AdobeRGB和D65 P3色彩空间，并提供一键CMYK柔性校色。
由吴一鸣开发，并采用开源许可（GNU GPL v3），真实颜料优先考虑整个工作流程中准确的色彩表示，从画布到显示器，甚至利用显示器EDID信息（仅限Linux）以实现最佳色彩空间匹配。
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我们的绘画 – 一个自然的绘画程序 (wellobserve.com)
5 分，by todsacerdoti 3 小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 1 条评论
zimpenfish 27 分钟前 [–]
将其“准确的色彩管理”作为卖点；不支持色彩管理最好的操作系统。
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