“学天则”（意为“学习自然法则”）由生物学家西村真琴于1920年代末创造，是东亚制造的首个机器人。受卡雷尔·恰佩克戏剧《R.U.R.》中“机器人作为奴隶”叙事的反思启发，西村真琴构想了一种能成为人类朋友与灵感来源的“人造人”。
该机器人在助手的协助下于大阪制造，利用气压装置驱动头部、双手及面部表情。它配备有一支书写笔、“灵感灯”，以及一个名为“告天子”的鸟形伴侣机器人，后者能触发机器人的沉思表情。
“学天则”曾在日本、中国和韩国各地巡回展出，后于1930年代在德国神秘失踪。尽管如此，它的遗产依然留存；一颗小行星以其命名，大阪科学博物馆亦于2008年制作了一台功能性复制品，至今仍在展出。
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学天则 Gakutensoku
73 天前
这篇 Hacker News 的讨论围绕着 20 世纪 20 年代的日本自动机器人“学天则”（Gakutensoku）展开。虽然一些评论者指出，日本拥有更为悠久的机器人历史，可以追溯到江户时代的“机关人偶”（karakuri）送茶玩偶，但该讨论串强调了“学天则”是 20 世纪初一项重要的成就。
这个机器人高逾七英尺，以能书写书法而闻名，其历史充满神秘色彩。据称，它在德国巡展时失踪，至今下落不明。讨论中还提到了大阪市立科学馆于 2008 年对其进行的复原工作，复原后的金色机器人版本达到了 10 英尺高。
此外，用户还澄清了关于该机器人名称（學天則）的一个语言学小知识：解释了历史照片中的文字与现代写法之间的差异，源于日语传统的竖排书写习惯（从右至左），这种排版在横向展示于标识时，偶尔会引发混淆。
GIMP 的开发正朝着即将发布的 3.3.2 版本快速推进。一个重要的里程碑是开发了一种全新的“压缩 XML”项目文件格式，旨在支持更大的项目、更快的保存速度以及自动保存等未来功能，同时保持与现有 XCF 文件的向后兼容性。
主要功能更新包括：
* **MyPaint 画笔引擎：** 增加了“光谱混合”功能以实现逼真的颜料混合，并改进了高分辨率画笔预览。
* **非破坏性编辑 (NDE)：** NDE 功能现已扩展至图层蒙版、渐变工具以及文本和组等非栅格图层。
* **PSD 改进：** 增强的兼容性可以更好地保留元数据，并支持导入可编辑文本、调整图层和矢量形状等现代功能。
* **UX/UI 优化：** GIMP 正逐步转向原生平台文件选择器，将图标更新为适合高分辨率显示器的可缩放 SVG 格式，并提高了整体 UI 的一致性。
* **性能与修复：** 对画布旋转、搜索操作 UI 以及 macOS 和 Windows 上的各种平台特定错误进行了重大优化。
虽然 GIMP 3.3.2 仍在开发中，但用户可以通过每日构建版测试这些功能。与此同时，专注于错误修复的稳定版 GIMP 3.2.6 更新预计很快发布。
最近 Hacker News 上关于 GIMP 最新开发进展的讨论，凸显了用户对于该软件界面及设计理念存在的巨大分歧。
支持者称赞 GIMP 是一款可靠的、非商业化的“主力”工具，具备非破坏性编辑以及用于提升性能的新型“压缩 XML”项目格式等核心功能；但许多用户认为其界面仍是主要障碍。批评者形容该软件“对用户不友好”且“杂乱无章”，并指出其逻辑不通的工作流程和非标准化的界面（例如将“保存”与“导出”拆分）经常让习惯了 Photoshop 等行业标准的新用户望而却步。
此次讨论还涉及了开源领域的更广泛话题：
* **UI/UX 的挫败感：** 许多贡献者认为该项目抵制主流的改进，并将其与 Blender 成功的界面重构进行了对比，认为 GIMP 在这方面表现不佳。
* **“名称”之争：** 项目名称仍是一个争论焦点，一些用户认为它不专业甚至带有冒犯性，而另一些人则捍卫它所代表的“黑客”文化。
* **替代方案：** 讨论中简要重提了失败的“Glimpse”分支项目，并重点介绍了像 Photopea 这样对寻求更熟悉操作体验的用户更友好的替代品。
归根结底，目前的共识是，GIMP 的开发仍由其核心社区推动，而非遵循行业标准的 UX 预期。
陡峭的斜坡 悬垂部分在打印时下垂或剥落 比喷嘴直径更薄的薄壁部分 因细节过于细小而导致的打印模糊 悬空起印 下方没有支撑材料的起始点 重心过高的形状 在完成前就倾倒的高大部件 因自重而下垂或在使用中折断的伸出部分 松散的零件 本应完整却意外分裂成两半的部件 尺寸错误 对于你实际拥有的机器来说太大了
抱歉。
谢尔顿·阿克斯勒（Sheldon Axler）所著的《线性代数应该这样学》（*Linear Algebra Done Right*）是一本备受推崇的教科书，专为数学专业的本科生和研究生设计。该书目前已出至第四版，通过知识共享许可协议（Creative Commons）提供免费的开放获取资源，并已被翻译成多种语言。
本书以其创新的“无行列式”方法而著称，侧重于理解有限维向量空间上线性算子的结构。通过将行列式的内容置于书末，阿克斯勒提供了更直观、更优雅的证明，强调清晰度与概念动机。更新后的第四版增加了250多道新习题、70个新示例以及多项内容的扩展。
该书已被数百所大学广泛采用，评论家称赞其为“教学杰作”，因其精确性和独特的视角而广受好评。书中涵盖了从向量空间、线性映射到特征值、特征向量及奇异值分解等核心主题。无论用于课程学习还是自主钻研，这本书对于掌握线性代数基础的学生来说，依然是一本性价比极高的畅销教材。
关于谢尔顿·阿克斯勒（Sheldon Axler）所著《线性代数应该这样学》（LADR）的 Hacker News 讨论，反映了关于如何教授线性代数这一问题的广泛争议。用户大多认为，“正确”的参考资料很大程度上取决于读者的目标——无论是为了追求计算能力、几何直觉，还是抽象数学的严谨性。
* **《线性代数应该这样学》（Axler）：** 因其清晰、侧重证明且抽象的风格而备受赞誉，但许多人指出它更适合作为数学专业学生的“第二门课程”。批评者经常指出他剔除行列式的做法颇具争议，一些人认为这会分散注意力或动机不足。
* **《线性代数导论》（Strang）：** 对初学者而言强烈推荐，尤其是搭配他著名的麻省理工学院公开课（MIT OCW）使用时。用户看重他直观且侧重应用的风格，尽管一些人认为这本教科书本身对于自学来说不够条理清晰。
* **其他值得提及的作品：** 《线性代数及其应用》（Lay）被誉为兼顾清晰度与实际应用的典范。其他人则推荐《线性代数》（Friedberg, Insel, and Spence）以实现理论与计算的平衡，或为偏好简洁、手把手教学的读者推荐《线性代数无废话指南》（The No Bullshit Guide to Linear Algebra）。
归根结底，参与者们强调，线性代数是一门困难且结构松散的学科，能否学好取决于是否选择了符合个人学习风格的教材。
PJM 因建模错误浪费了 120 亿美元的美国纳税人资金。 $12B of US ratepayers' money wasted on a modeling mistake in PJM
73 天前
这份由 SemiAnalysis 发布的报告指出，美国最大的电力市场 PJM 在其容量拍卖设计和系统建模方面存在结构性缺陷。通过对 PJM 的“储备需求研究”进行逆向分析，作者认为过时的建模方式导致 2025 年至 2027 年间纳税人承担了约 120 亿美元的不必要成本。 主要结论包括： * **建模错误：** PJM 未能考虑寒冷天气下涡轮机效率的提高，以及电厂在防寒投资后的抗灾能力提升。这些疏忽导致 PJM 人为夸大了供需缺口，从而造成过度采购。 * **市场设计缺陷：** 与全球其他市场不同，PJM 的“一刀切”式拍卖将现有电厂和新建电厂视为同类产品，导致价格飙升。这为现有发电商带来了暴利，却未能有效激励新增容量。 * **紧急拍卖风险：** PJM 即将进行的紧急拍卖存在风险，可能让纳税人被迫签订长达 15 年的合同，以应对未经证实的需求增长，且缺乏明确的交易对手方或足够的保障措施。 作者建议立即采用季节性建模，将新建容量与现有容量的拍卖分开，并对纳税人支出过高的问题进行调查，以防止进一步的财务“失血”，同时支持电网必要的扩张。
抱歉。
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超新星的强引力透镜和微引力透镜效应 (2024) (epfl.ch)
15 分，andsoitis 发布于 1 天前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 1 条评论 帮助
dleeftink 20 小时前 [–]
除了成像之外，我偶然发现的一篇相关论文深入探讨了如何识别星际节点/星座，以构建一个实际的网络网格：
> [摘要] 星际通信网络如果利用放置在恒星引力透镜中的中继节点，将会大有裨益。在最佳对齐状态下，信号增益可达 10^9 数量级，从而使得在秒差距距离上，使用米级探测器即可实现千瓦功率级别的千兆位（Gbit）连接。如果这样的网络存在，我们的太阳系内可能就有一个节点：它在哪里？
> 出处：Hippke, M. (2021). 星际通信网络 (III)。定位深空节点。arXiv 预印本 arXiv:2104.09564[0]。
[0]: https://arxiv.org/pdf/2104.09564 回复
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这款工具专为播客创作者、剪辑师和内容创作者设计，旨在简化从长录音中提取关键片段的过程。通过利用本地 AI 转录技术，用户无需将文件上传至云端即可快速识别并剪辑音频，从而确保敏感或受保密协议保护的内容具备完全的隐私性。 **主要功能包括：** * **自定义命名：** 自动应用您偏好的文件命名规范和模板。 * **无损质量：** 导出片段时保持原始源文件的规格（采样率、位深和声道数）不变。 * **灵活编辑：** 可随时重新调整任何片段的边界，且不会丢失转录数据。 * **多语言 AI：** 通过 Whisper 模型支持多种语言。 * **硬件高效：** 利用 GPU 加速（通过 WebGPU），在现有硬件（包括 Apple Silicon）上实现快速运行。 由于所有处理均完全在您的设备上完成，因此无需创建账户，也不会有数据泄露的风险。这是一个专业级音频工作流程管理的稳健且高效的解决方案。
抱歉。
据彭博社最新报道，Stripe 已达成收购 OpenRouter 的协议。OpenRouter 旨在帮助客户根据特定需求和预算，选择不同的 AI 模型来执行各项任务。该公司曾在今年 5 月宣布完成 1.13 亿美元的 B 轮融资，据称当时估值为 13 亿美元（投资者包括红杉资本、Andreessen Horowitz、Menlo Ventures 和 Alphabet 旗下的 Capital G）。彼时，OpenRouter 首席执行官 Alex Atallah 将该公司形容为“AI 领域的 Stripe”，因为它为客户提供了访问不同系统的统一入口，并避免了供应商锁定。该初创公司还声称拥有 800 万全球用户，并提供了超过 400 种模型的访问权限。《华尔街日报》上月曾报道 Stripe 与 OpenRouter 正在进行收购谈判。目前，彭博社称双方谈判已达成协议，收购价格超过 70 亿美元。Stripe 发言人向 TechCrunch 表示，公司不对传闻或猜测发表评论。
Stripe 以超过 70 亿美元收购 OpenRouter 的消息在 Hacker News 上引发了关于其战略逻辑和人工智能经济本质的广泛讨论。
**看涨观点：**
支持者认为，作为金融基础设施的领导者，Stripe 完全有能力“抽象化大语言模型（LLM）的底层通道”。通过收购 OpenRouter，Stripe 获得了一个统一的代币计费网关，解决了人工智能公司在面对可变使用成本时所遇到的货币化难题。从战略上讲，这使得 Stripe 能够将自己定位为“人工智能经济”的主要中介，随着 LLM 使用的普及，从而获取交易手续费。有人认为，这类似于亚马逊从销售图书转型为提供 AWS 的“代际”扩张。
**看跌观点：**
批评者认为，支付业务与 LLM 基础设施在本质上是不同的业务。许多人认为，基于代理的 API 网关相对容易复制，称 70 亿美元的估值是人工智能炒作的体现，而非技术壁垒。此外，人们对数据隐私存在严重担忧，特别是企业是否会信任第三方中介来处理敏感提示词；同时也担心未来可能出现的“平台腐坏”（enshittification）或强制性的 KYC/AML 合规整合。
归根结底，此次收购凸显了 Stripe 希望转型为更广泛的经济交易层，并押注“代币即货币”。
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各州主张，这些功能的设计初衷也是为了让包括青少年和儿童在内的用户尽可能频繁且长时间地停留在平台上。他们声称，Meta 甚至通过频繁发送旨在吸引年轻人重返应用的消息通知等手段，增加了年轻人减少平台使用时间的难度。
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