一种带宽受限的神经网络（我将其命名为Erebus）在公共LIGO引力波数据上进行训练，发现持续性——时间积累在多大程度上有助于预测结构——与波形的谱熵相关（r = +0.69，p = 2×10⁻⁵），而与质量无关（ρ = −0.05，p = 0.80）。两个质量相同的黑洞合并事件在持续性上相差100倍。这一差异完全可以通过信号的谱复杂性来解释，而不是源的质量。这个模式在四种不同架构的观察者（GRU、LSTM、Transformer、ViT-Small）中得到了重复。
一篇伴随论文建立了框架：固定一个观察流程，并在来自独立仪器的13个真实数据领域中测量持续性（LIGO、EHT、CMB、太阳黑子、类星体、超新星、中微子）。一个单一的时间轴组织所有领域，电磁学位于一端，重力位于另一端。通过相同流程的周期信号在180多次运行中产生零正持续性——当观察边界未能划分周期时，积累会破坏波形。
第一篇论文：<a href="https://zenodo.org/records/19323952" rel="nofollow">https://zenodo.org/records/19323952</a>
第二篇论文：<a href="https://zenodo.org/records/19341889" rel="nofollow">https://zenodo.org/records/19341889</a>
第一篇论文的伴随作品：光与重力是观察的对立极（技术性较低）<a href="https://www.wvrk.org/works/the-structure" rel="nofollow">https://www.wvrk.org/works/the-structure</a>
Erebus（基础系统）：<a href="https://erebus.org" rel="nofollow">https://erebus.org</a>
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这个项目是为了演示 Upstash Box——一个代理服务器原语。与网页服务器不同，这里没有应用代码。您只需提供提示、工具和技能。每个代理在自己的隔离容器中运行，闲置时会进入休眠状态，状态以简单的 JSON 格式存储。
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这变成了一个极具多巴胺刺激的工作循环，我大致定义任务的范围，仔细探索并将问题空间划分为更小的部分，然后与代理反复迭代。反复进行。
每次经过长时间的规划后执行提示，就像我以前玩《反恐精英》时打开战利品箱一样。
这样编程真的很有趣，就像在一辈子只会跑的情况下学会骑自行车一样。但我真的很警惕这对我来说可能会上瘾。不知道这里是否还有更多人有同样的感觉。
我们家里到处都是挂板和胶合板，我想到为我的孩子Oli做一个小挂板。于是我自然地切割了木板，钻了孔，然后坐在电脑前打开Fusion 360，花了一个小时或两个手动绘制零件。
接着，我查看了Oli和我一起做的粗略草图，给它拍了张照片，粘贴到Codex中，并仅提供了两个尺寸：孔之间的距离是40毫米，挂钉的宽度是8毫米。
令我惊讶的是，5分钟后我的3D打印机开始加热并打印第一组零件。
我运行了几次以调整尺寸以达到理想的贴合，但我将最终结果发布为一个资源库，以防其他人也想打印一个，进行调整，或者玩得开心。我已经在打印另一个挂板，准备挂在我们前门上，代替花环，这样来访的人在敲门时就有一些有趣的东西可以玩。
这也将被列入我过去几个月使用AI的奇怪用途清单中。
- 燃油的气味变得不那么浓烈
- 油耗比平时少
我加满了油，并且有一个习惯，就是重置我的里程追踪器（在里程表旁边），以便查看一箱油能行驶多少英里。
我注意到，在相同的油量指示条数下，我的油量明显比平时少。
我该如何更具体地确认这一点？有没有其他人也注意到这个问题？
今天我通过电子邮件和短信收到了来自U-Haul的一些随机报价。它还知道我的名字。我打开了一个浏览器标签，直接访问了uhaul.com，但似乎网站无法访问。我在想这是否是公司范围内的攻击，或者这里发生了其他事情。