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奇绩创坛齐思 新闻

奇绩创坛齐思 新闻

开发
更新于 2026-06-02 05:12 共 100 条
  1. 1 在一次性电子烟上托管网站 ↗
  2. 2 Bill Ackman(@BillAckman)：管理层明显希望房利美和房地美（F2）股票在股票发行前走高。@howardlutnick知道如何炒作股票，这正是他在这里所做的。 那些认为政府将单方面将优先股（SPS）转换为普通股并大规模稀释股东的人已经误入歧途。 成功进行IPO的唯一途径是尊重原始合同，其中SPS获得10%的回报，政府通过行使认股权获得两家公司的79.9%。 如果政府大规模稀释目前的股东，其中包括各种机构股东和数百万散户投资者，谁会愿意购买任何一家公司的股票，更不用说为有史以来最大规模的IPO提供融资了？ 特朗普总统喜欢看到股票在他的政府采取行动帮助我们国家时飙升。他最不愿意做的事情就是抹去他已经为纳税人和数百万小股东和机构（如Capital Group、摩根士丹利等）创造的数百亿美元的股东价值。 F2的机构持股每天都在增加。这并不像往常那样明显，因为F2股票不被视为13F证券，机构也没有披露其持股比例的要求。'而震撼的最后一条消息来自霍华德·卢特尼克在这个9月11日CNBC采访中 - 房利美和房地美可能在今年上市。他们只出售一小部分，但这可能是美国历史上最大的IPO。一定又在谈论数万亿了。完毕。' ↗
  3. 3 你明天会将你每天使用的电脑系统升级到 MacOS 26 吗？ ↗
  4. 4 更新：我们成功报仇，现在已经超越了Deepmind、Microsoft、Zhipu AI和Alibaba。 ↗
  5. 5 PythonBPF - 在纯Python中编写eBPF程序 ↗
  6. 6 Comet浏览器。来自Perplexity的自动人工智能浏览器- 一个改变游戏规则的产品 ↗
  7. 7 Elon Musk(@elonmusk)：虽然有时候关于𝕏的讨论可能变得负面，但至少有讨论在进行。𝕏就像是全球的市政广场。 ↗
  8. 8 Obsidian插件更新 | 17个新插件，4个新主题，67个更新 + Bases支持（9月7日至9月13日） ↗
  9. 9 macOS 26.0 Tahoe (在苹果芯片上) 正式符合Unix 03标准 ↗
  10. 10 触发交叉开关 ↗
  11. 11 特点 - Irrlicht引擎 - 一个免费开源的3D引擎 ↗
  12. 12 研究发现，大麻使用与患2型糖尿病的风险增加了四倍。 ↗
  13. 13 项目：理事会/人工智能政策 - Gentoo维基 ↗
  14. 14 自从GPT-5推出以来，你有没有和我一样的感受？ ↗
  15. 15 葡萄藤能帮助减缓塑料废物问题吗？ ↗
  16. 16 OCSP服务已经到了终结的时候。 ↗
  17. 17 SpaceX(@SpaceX)：猎鹰9号的第一级在LZ-2成功着陆 ↗
  18. 18 SpaceX(@SpaceX)：观看猎鹰9号火箭发射北罗普格鲁曼公司的天鹅座XL号飞船前往国际空间站。 ↗
  19. 19 Elon Musk(@elonmusk)：确实，他们将Parler从苹果商店下架，理由是Parler中的极端言论只占了大约0.1%，而现在BlueSky和Reddit中充斥着更多的极端言论。 ↗
  20. 20 Simon Willison(@simonw)：让LLMs为自己写提示是我一年前并不信任的事情之一，但最新一代的模型（尤其是Claude 4、GPT-5）用它们的推广能力给我留下了深刻印象。 ↗
  21. 21 高海拔生活（8000英尺及以上 - 2450米）— Studio Q摄影 ↗
  22. 22 MacOS能做到什么，GNU+Linux做不到的？ ↗
  23. 23 Gemini快速入门！ ↗
  24. 24 Solene的介绍：GrapheneOS ↗
  25. 25 Elon Musk(@elonmusk)：前方有很多无聊的事情！‘不要对这家公司掉以轻心... 这些无聊的机器很重要’ ↗
  26. 26 探索鸟类物种|鸟类迁徙探险家 ↗
  27. 27 永不幻觉 ↗
  28. 28 那些从7900xtx升级到9070xt的人，你们觉得怎么样？ ↗
  29. 29 谷歌的AI模式（搜索！）比Gemini Flash（网页应用，免费版）更智能。 ↗
  30. 30 裸露 ↗
  31. 31 shawn wang(@swyx)：这段文字讨论了关于检索经济学和新的AWS S3 Vectors的研究，来自一位vectordb的VP Eng。其中提到了一些重要发现：Turbopuffer在S3上的价格是每GB $0.33，但新的S3 Vectors现在是每GB $0.06，相比传统向量数据库，这是超过10倍的降价。AI CTO在向量搜索上的支出是OpenAI API调用的两倍。还有关于RAG工作负载的三个变化：数据量增加1000倍，延迟容忍度增加，计算成本敏感度增加。同时也提到了S3向量的一些限制，如表格最大尺寸为50m，写入速度慢，带有过滤器的召回率不到50％，topk最大为30，没有混合搜索，高级过滤，嵌入可能是4位量化。最后还提出了一个问题：Amazon S3 Vectors会摧毁向量数据库还是拯救它们。 ↗
  32. 32 SillyTavern 1.13.4 ↗
  33. 33 Query Builder v5 - 两年的技术债务，80个已关闭的问题，以及根本性的重新思考 ↗
  34. 34 我取消了Claude code的$100计划，Codex已经达到了每周的限制。$200计划对我来说太贵了。我只是希望有一个适合预算紧张的独立开发者的$100 ChatGPT计划。 ↗
  35. 35 Geedge & MESA泄露事件：分析中国防火墙最大的文件泄露 ↗
  36. 36 为什么人们更倾向于在大多数任务中使用Claude Code而不是Claude Desktop？ ↗
  37. 37 VibeVoice: 社区许可和分支总结，未来展望，以及下载VibeVoice ↗
  38. 38 Paul Graham(@paulg)：如果你看到很多枪伤都集中在胸部和头部区域，那不是无意的伤害，而是有意的瞄准攻击。 ↗
  39. 39 橙色的河流暗示了北极荒野中毒性的变化。 ↗
  40. 40 为什么Rust在Web服务器后端很少被使用？ ↗
  41. 41 Two Slice，一种只有2倍高的字体 ↗
  42. 42 "Imagen 4" 从 "gemini" 平台上被移除了。伙计们，我觉得谷歌随时可能推出 "Imagen 5"。 ↗
  43. 43 AMD在2025年Hot Chips会议上展示的RDNA4 GPU架构 ↗
  44. 44 卡片和测验。这些功能昨天还在我的账户上，但现在它们消失了。我可是Pro账户！ ↗
  45. 45 最新的驱动更新（25.9.1）使得Game Pass游戏现在可以原生支持FSR 4。 ↗
  46. 46 ChatGPT的语音模式现在非常糟糕 ↗
  47. 47 你使用过哪些创造性方法或外部工具制作的最喜爱或最有用的笔记本？ ↗
  48. 48 Obsidian与Git（无需插件） ↗
  49. 49 使用NAS进行Time Machine备份...苹果说不行了。 ↗
  50. 50 Seedream 4和Nano Banana在编辑方面的对比，举例说明。 ↗
  51. 51 美国能源部长告诉BBC，核聚变很快将成为世界的主要能源来源。 ↗
  52. 52 Andrew Côté(@Andercot)：运行 ↗
  53. 53 我制作了我的第一个基础级别脚本，感到自豪。 ↗
  54. 54 30天测试Parakeet v3和Whisper ↗
  55. 55 当客户期望您反驳人工智能生成的建议时，您会如何处理？ ↗
  56. 56 因为朋友在亚马逊工作，我尝试了AWS Party Rock，但实际上它很糟糕。 ↗
  57. 57 Safe C++提案没有继续进行。 ↗
  58. 58 科学家们为什么重新思考SARS-CoV-2病毒的免疫影响。 ↗
  59. 59 首次LinHT测试 - M17项目 ↗
  60. 60 取消pthread_cancel ↗
  61. 61 SpaceX(@SpaceX)：猎鹰9号 ↗
  62. 62 RX 7900 XTX是一个被低估的怪兽！你同意吗？ ↗
  63. 63 Elon Musk(@elonmusk)：真实 https://t.co/xYljyj0RSF ↗
  64. 64 携带长焦镜头的价值 ↗
  65. 65 Java 25的新CPU时间分析器（1）- 大多数情况下不需要太多技术术语 ↗
  66. 66 我对Gleam的第一印象 ↗
  67. 67 LangChain(@LangChainAI)：智能新闻代理系统是一个强大的新闻筛选系统，利用LangGraph的反应性代理将信息过载转化为个性化见解。该系统具有智能去重和多源综合功能，用于自动化新闻处理。在这里探索该系统：🔍https://t.co/y0bhnFkWbT ↗
  68. 68 NVIDIA Blackwell Ultra在MLPerf测试中表现优异。 ↗
  69. 69 拉里·埃里森强调推理在创造收入方面的重要性，突出了从训练模型转向高效地大规模提供服务的关注点。 ↗
  70. 70 Andrew D. Huberman, Ph.D.(@hubermanlab)：“胰岛素抵抗”（IR）并非一成不变：现代科学开始识别许多不同类型的IR，包括肌肉胰岛素抵抗、肝脏IR、脂肪IR等。每种类型都需要不同的方法来解决。在这里讨论：'Huberman实验室的新一集已经发布：通过了解您独特的生物学来改善您的代谢健康和长寿 | 迈克尔·斯奈德博士（@SnyderShot） （0:00）迈克尔·斯奈德 （3:33）健康血糖范围，连续血糖监测器（CGM），糖化血红蛋白 （9:02）个体差异性和食物选择，血糖波动和嗜睡 （12:18）赞助商：AG1的AGZ和Wealthfront （15:16）血糖波动，工具：餐后快步走；腓肠肌“俯卧撑”；运动零食 （21:06）血糖失调，糖尿病和亚表型，工具：更大的早餐 （28:34）运动时间，肌肉胰岛素抵抗 （30:49）糖尿病亚型划分，体重，血糖控制；胰高血糖素 （35:41）GLP-1受体激动剂，糖尿病，工具：肌肉维持和抗阻训练 （38:40）二甲双胍，小檗碱，头痛 （41:01）GLP-1受体激动剂，认知，长寿，工具：习惯支持药物；骑行 （47:41）皮下脂肪与内脏脂肪，器官压力 （49:10）赞助商：大卫和Eight Sleep （51:58）进餐时间和睡眠，工具：晚餐后散步，日常，睡前一致性 （57:16）微生物组，免疫系统和肠道；饮食和个体差异性 （1:02:52）纤维类型，胆固醇和血糖，多酚 （1:09:50）食物作为药物；纤维，微生物组和个体差异性；益生菌 （1:18:48）赞助商：功能 （1:20:35）对健康个体进行剖析，基因组，可穿戴设备 （1:26:31）全身MRI，结节，健康基线，早期诊断 （1:34:07）传感器，CGM，睡眠，心率变异性（HRV），工具：心态影响，增加快速眼动睡眠 （1:39:30）HRV，睡眠，运动，工具：长呼气；次日兴奋和睡眠 （1:42:48）器官衰老，“年龄类型”；生物年龄与年龄的对比 （1:49:41）长寿，健康寿命，遗传学，蓝区 （1:52:19）表观遗传学，病毒感染和疾病 （1:58:54）ALS，遗传性；神经保护，尼古丁 （2:03:47）空气质量，过敏，DEET和杀虫剂，炎症，霉菌；微塑料 （2:15:02）一滴血检测和生物标志物，可穿戴设备，观察性试验 （2:20:3 ↗
  71. 71 François Chollet(@fchollet)：品味 ↗
  72. 72 学校的存在和价值正在受到挑战，它们的时间似乎不多了。 ↗
  73. 73 成千上万的被过度劳累、薪酬低下的人们训练谷歌的人工智能系统，使其看起来更加智能。 ↗
  74. 74 在Rust中调整图像大小，现在支持EXIF方向。 ↗
  75. 75 GPT-OSS:20b和Qwen 4b在拥有24GB VRAM的设备上是天作之合。 ↗
  76. 76 奇怪的CPU架构，只有Move指令的CPU - jaeblog ↗
  77. 77 【传闻】FSR Redstone也可以在没有AI核心的GPU上运行，因为它将机器学习代码转换为标准着色器代码。 ↗
  78. 78 对于那些想知道游戏在RX 9070 XT上表现如何的人。 ↗
  79. 79 为什么如此痴迷于推理模型？ ↗
  80. 80 Brian Roemmele(@BrianRoemmele)：这是本世纪AI领域最重要的转变。 就在此刻，我在车库里通过实际构建而非像论文中那样理论上的方式，发现了《模拟注意力变换器》所忽略的关键点。 更多信息即将公布。'轰隆！AI速度大幅提升！ Hot Rod AI 推断速度提高100倍，功耗降低10万倍！ — 复兴模拟电路：向着内存注意力超高效AI的飞跃 我从小就开始涉足模拟电子领域，一直认为模拟计算机会再次兴起。20世纪60年代的神经网络使用基于电压的电路而非二进制时钟。 模拟比数字更快 大型语言模型的核心是变压器架构，其中自注意机制通过大量数据序列来预测下一个单词或标记。 在传统GPU上，数据在内存缓存和处理单元之间的传输耗费时间和能量，成为整个系统的瓶颈。它们需要一个时钟周期来精确地将位从内存和寄存器中移入移出，这占据了超过90%的时间和能量开销。 但现在，一项开创性的研究提出了一种定制的内存计算设置，可以削减这些低效，潜在地改变我们部署生成式AI的方式。 这一创新的重点在于“增益单元”——新兴的基于电荷的模拟存储器，既可以作为存储器又可以作为计算引擎。 与数字GPU不同，后者在每个生成步骤中从缓存加载标记投影到SRAM，而这种架构将数据保留在数学运算发生的地方：就在芯片上！由于它不像数字二进制那样开关式的，所以时钟速度接近光速。 通过利用并行模拟点积运算，该设计可以本地计算自注意力，避开了困扰GPU硬件的数据移动问题。 为了弥合理想数字模型与模拟电路的嘈杂现实之间的差距，研究人员设计了一个巧妙的初始化算法。 这种方法可以适应预训练的LLMs，如GPT-2，而无需进行完整的重新训练，确保在电压漂移或精度限制等非理想情况下实现无缝性能匹配。 结果令人瞠目结舌！ 模拟显示该系统将注意力延迟削减到推断速度提高100倍，同时将能源使用降低了惊人的五个数量级，比GPU基线节能10万倍。举例来说，这意味着在一张卡牌大小的设备上运行完整的LLM，而无需担心今天数据中心的热量限制或电网负荷。 这种方法专注于注意力块，变压器的能源消耗重点，同时还与其他内存技术进行更广泛的整合，以加速整个模型流程。 模拟技术并非空中楼阁的量子巫术；它根植于古老成熟的电子理论，增益单元已经在实验室中进行了原型设计。 唯一的工程问题，而且这很简单：噪声容忍度、扩展单元阵列以及在微芯片密度下的制造 ↗
  81. 81 树莓派合成器 - 树莓派如何改变合成器 - gearnews.com ↗
  82. 82 我们如何通过使用dm-cache技术和本地SSD缓存来削减AWS带宽成本95%：为网络存储提供快速的本地SSD缓存。 ↗
  83. 83 skiftOS ↗
  84. 84 如何使用Claude Code子代理来并行开发 | Zach Wills ↗
  85. 85 我们正在进入一个机器人初创公司的黄金时代，而这并不仅仅是因为人工智能的发展。 ↗
  86. 86 继续跟进模型质量问题 ↗
  87. 87 我开发了一个本地AI代理程序，可以将我的混乱电脑变成一个私密的、可搜索的记忆库。 ↗
  88. 88 人工智能削弱：Anthropic公司的事件与我们的数据相符。 ↗
  89. 89 在QEMU/UTM中安装Windows 98的技巧 - 刀叉空间 ↗
  90. 90 系列文章：生活、工作、死亡和农民，第四部分c：租金和剥削 ↗
  91. 91 画廊 ↗
  92. 92 在我妈妈的地下室开始开发一个本地AI操作系统，现在已经有5000个用户在使用。 ↗
  93. 93 xAI(@xai)：xAI的专业AI导师正在为我们带来巨大的价值。我们将立即将我们的专业AI导师团队扩大10倍！我们正在跨领域招聘，包括STEM、金融、医学、安全等等。快加入我们，共同建设寻求真相的AGI！ ↗
  94. 94 Qwen3-Next-80B-A3B: gguf有什么新消息吗？ ↗
  95. 95 苹果在MLX方面并非一帆风顺，但最终却取得了成功。 ↗
  96. 96 宣布OpenAI推出Grove计划 ↗
  97. 97 Emacs: 一场范式转变 ↗
  98. 98 美国专利系统的一个尴尬失败：视频游戏知识产权律师表示，任天堂最新关于口袋妖怪机制的专利‘根本不应该发生’ ↗
  99. 99 自由开源软件项目如何处理法律下架请求 | F-Droid - 自由开源Android应用程序存储库 ↗
  100. 100 Dwarkesh Patel(@dwarkesh_sp)：@svlevine被认为是世界领先的机器人研究者之一，他认为完全自主的机器人比人们意识到的要接近得多。当我向他询问预测时，他表示5年内就能实现能够自主管理家务的机器人。他认为，这一重大的变革在于我们终于拥有了具有常识和先验知识的LLMs，我们可以围绕这些知识构建机器人模型。 ↗

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