受 Dick Hyman 的《In the Styles of… The Great Jazz Pianists》启发，这项研究探讨生成模型能否复现 individual jazz pianists 个体化的爵士钢琴演奏风格，而不只是识别演奏者。作者使用十二位 PiJAMA 钢琴家的独奏录音，对钢琴 MIDI Transformer 模型 Aria 进行微调。他们在 Aria 上半部分加入门控交叉注意力层，使模型能够根据所选钢琴家的学习嵌入来控制生成内容。
研究使用钢琴家分类器而非困惑度来评估风格，因为困惑度几乎无法区分条件生成模型与无条件生成模型。在滑动长度为 300 个音符的窗口中，条件生成的续奏有 70% 被归因于目标钢琴家，而无条件模型仅为 37%。一项仅使用生成音乐训练的分类器，能够以 95% 的歌曲级准确率识别真实录音，这表明生成出的风格可以迁移到原始分类器之外。
不同钢琴家的结果差异显著：Hank Jones 和 Dick Hyman 的归因准确率达到 96%，而 Cedar Walton 仅为 29%。交互式示例包括基于共同提示生成的多个版本、按钢琴家分别生成的续奏，以及对典型风格片段的可视化。由于自动转录只能近似还原力度和踏板信息，并且示例是依据分类器筛选的，因此仍需开展人工听辨研究作为下一步。
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作者在 使用 Deno 多年后重新回到 Node.js，发现现代 Node 已支持最新的 ECMAScript、改进后的 API 和 TypeScript，且没有过去常见的兼容问题，也不再需要 `require()`。
在项目管理方面，作者采用 Fast Node Manager（FNM）和 PNPM，并为 `npm`、`npx` 设置别名，以兼容现有教程。PNPM 对软件包发布年龄和可信度的策略，也能进一步防范供应链包被篡改。由于 Node 无法处理 `node_modules` 中的 TypeScript，作者使用 `tsdown` 对依赖包进行打包。
作者将一个基于 Deno 的静态站点迁移到 Node，使用 `node:fs`、`node:path` 和 Hono 的 Node 适配器来替代 `Deno.serve`。迁移后，构建速度提高了约 15%。
总体而言，Node 已经赶上甚至超越了 Deno。作者表示，最终转向 Node，是因为 Deno 的 Zsh 集成存在问题，JSR 存在速率限制且可能删除账号，并发 HTTP 存在漏洞，公司还经历了裁员，项目的方向也趋于弱化。
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克里斯蒂安·塞格迪认为，数学并非即将走向终结，而是在告别英雄式、单枪匹马探索的年代。纯数学就像绘制一片未知荒野的地图：数学家通过攻克难以攀登的“山峰”（重大猜想）、发明有用的工具，以及偶尔发现具有实用价值的“资源”来赢得尊重。 人工智能系统正成为这片荒野中新兴的“飞机”。它们目前仍很原始、成本高昂且应用狭窄，但进步迅速，已经解决了若干此前无人触及的问题。塞格迪预言，基于当下局限而产生的怀疑只是暂时的。随着人工智能变得更便宜、更强大，它将把常规问题求解商品化，推动更广泛的理论进展，并把数学发展成大规模的商业产业。 这一转变将冲击学术文化和数学家的身份认同。传统的优点——非凡才华、持久耐力，以及独自攻克著名难题——将不再那么重要；更重要的是选择重要的问题、指挥人工智能系统、验证结果并解释 discoveries。许多数学家会感到失落和迷惘，但塞格迪认为这是一种成熟，而非衰退。数学将变得更加普及、实用、平淡，并成为科技进步的重要基础。
（无内容）
文章提出了一种“临时性测试”，这是一种一次性的集成测试形式，用于评估基础软件。开发者不再直接审查某个库或组件，而是让 AI 智能体在其之上构建临时应用、层或功能原型，然后评估这些下游项目能否成功构建出来。 简洁清晰的 API、稳定的不变量，以及有用的错误消息，应当有助于智能体快速且可靠地完成构建。隐藏状态、令人意外的默认值、不完整的文档或不稳定的行为，则往往会引发失败和补丁，从而暴露原组件的弱点。 这一过程可以使用不同的智能体和任务反复进行，在无需提前预测所有需求的情况下，模拟许多未来的使用场景。测试完成后，原型层会被丢弃。通过这种方式，临时性测试不再依靠猜测软件将如何被使用，而是通过在其之上临时构建来收集实际证据。
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