1作者: QuantumGood17 天前原帖
我查阅了美国在向明尼苏达州派遣移民和海关执法局(ICE)之前的数据: 在美国生活的每35,385名移民中,大约有1名是生活在明尼苏达州的无证移民,并且有犯罪记录。 换句话说:明尼苏达州的犯罪无证移民人口占美国所有外籍居民的0.0028%。 第一步:从明尼苏达州的无证移民人口开始 • 明尼苏达州有130,000名无证移民(皮尤研究中心,2023年) 第二步:应用犯罪定罪率 • 使用1%的犯罪率:130,000 × 0.01 = 1,300人 第三步:与美国总移民人口进行比较 • 美国总外籍居民为46,000,000人。 • 1,300 ÷ 46,000,000 = 0.0028% = 1 in 35,385 估计范围 • 保守估计:1 in 45,365 (0.0022%) 使用来自经过同行评审的CATO研究所关于德克萨斯州无证移民的实证测量的0.78%定罪率。 ~1,014名犯罪无证移民在明尼苏达州 • 中等估计:1 in 35,385 (0.0028%) 使用1%的犯罪率,与边境逮捕数据一致。 ~1,300名犯罪无证移民在明尼苏达州 • 自由派估计:1 in 32,168 (0.0031%) 使用2024年对于有前科者的边境逮捕率1.1%。 ~1,430名犯罪无证移民在明尼苏达州 来源参考 皮尤研究中心 - 全国无证移民人口(1400万): https://www.pewresearch.org/race-and-ethnicity/2025/08/21/u-s-unauthorized-immigrant-population-reached-a-record-14-million-in-2023 皮尤/Axios - 明尼苏达州无证移民人口(130,000): https://www.axios.com/local/twin-cities/2025/08/25/minnesota-unauthorized-immigrant-population-pew USAFacts - 边境犯罪定罪率(约1%): https://usafacts.org/answers/how-many-people-apprehended-at-us-borders-have-a-prior-criminal-conviction/country/united-states/ CATO研究所 - 定罪率研究(0.78%): https://www.cato.org/sites/cato.org/files/2020-10/working-paper-60.pdf 移民政策研究所 - 美国总外籍人口(4600万): https://www.migrationpolicy.org/content/immigrants-and-crime USAFacts - 明尼苏达州移民数据: https://usafacts.org/answers/how-many-immigrants-are-in-the-us/state/minnesota/ 结论:根据使用的犯罪率不同,明尼苏达州的犯罪无证移民人口占美国所有移民的比例在1 in 32,000到1 in 45,000之间。
1作者: justvugg17 天前原帖
嗨,HN——我是PolyMCP(MIT)的作者。 PolyMCP是一个用于模型上下文协议(MCP)的工具包/运行时:它帮助您构建MCP工具服务器(通过HTTP/标准输入输出将Python函数暴露为工具),连接多个MCP服务器,并运行能够协调它们的代理,提供便于部署的保护措施。 最新的更新主要集中在可靠性方面: - OAuth2(RFC 6749):客户端凭据 + 授权码流程,刷新处理,基本重试 - Docker执行器清理修复(Windows + Unix) - 更好的技能/工具匹配 + 标准输入输出服务器支持 - CodeAgent异步处理 + 错误恢复 - 健康检查、结构化日志记录和速率限制 代码库:https://github.com/poly-mcp/Polymcp 如果您已经部署了MCP/代理系统:最常遇到的问题是什么(认证、速率限制、可观察性、沙箱)? 我特别感兴趣的是OAuth2的边缘案例和容器生命周期问题。
30作者: williamzeng017 天前原帖
嗨,HN,我们训练并开源了一个15亿参数的模型,能够预测你的下一个编辑,类似于Cursor。你可以在这里下载模型权重(<a href="https:&#x2F;&#x2F;huggingface.co&#x2F;sweepai&#x2F;sweep-next-edit-1.5b" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;huggingface.co&#x2F;sweepai&#x2F;sweep-next-edit-1.5b</a>),或者在我们的JetBrains插件中试用(<a href="https:&#x2F;&#x2F;plugins.jetbrains.com&#x2F;plugin&#x2F;26860-sweep-ai-autocomplete--coding-agent" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;plugins.jetbrains.com&#x2F;plugin&#x2F;26860-sweep-ai-autocomp...</a>)。 <p>下一个编辑的自动补全与标准的自动补全不同,它在预测补全时使用你最近的编辑作为上下文。这个模型足够小,可以在本地运行,同时在速度和准确性上超越了四倍于它大小的模型。 <p>我们在五个基准测试中对比了Mercury(Inception)、Zeta(Zed)和Instinct(Continue):光标上方/下方的下一个编辑、跳转到远程更改的制表符、标准FIM和噪声度。我们发现精确匹配的准确性与实际可用性相关性最好,因为代码相对精确,解决方案空间较小。 <p>提示格式的影响超出了我们的预期。我们对30多种差异格式进行了遗传算法测试,发现简单的`original`/`updated`块优于统一差异格式。冗长的格式对于较小的模型来说更容易理解。 <p>训练使用了来自宽松许可库的约10万个示例进行SFT(4小时在8个H100上),然后进行了2000步的强化学习,结合tree-sitter解析检查和大小正则化。强化学习步骤修复了SFT无法处理的边缘情况,例如生成无法解析的代码或过于冗长的输出。 <p>我们开源了模型权重,以便社区能够为任何编辑器构建快速、保护隐私的自动补全。如果你正在为VSCode、Neovim或其他工具开发,我们非常期待看到你用它制作的作品!
1作者: markyd17 天前原帖
我花了几个月时间开发一个应用程序,却意识到我没有任何分发渠道。为了解决这个问题,我手动筛选了40多位影响者(覆盖人数可达16万),专门用于SaaS推广。 该平台已在 ShipShared.link 上线。我们正在为2月9日的试点项目挑选我们的“创始10家”初创公司。 商业模式: • 无月度订阅:您无需支付月费即可访问平台。 • 固定活动费用:创始人支付固定费用以启动活动,从而提供可预测的覆盖率。 • 认证影响者:我们负责筛选,您无需“发布后祈祷”。 我非常欢迎您对该模型或网站提供任何反馈。
1作者: chocoboaus317 天前原帖
大家好, 我在一个志愿者足球委员会工作,其中一个业余俱乐部常常面临的挑战是评估球队的可行性。 每个赛季,确实会有一些球队能够招到足够的队员,但当俱乐部想要扩大影响力(例如进入新的年龄组或新的联赛)时,判断是否值得开放注册并承担风险就变得困难。 许多俱乐部使用的注册工具并不提供表达兴趣的功能,而是只提供正式注册,包括提前的信用卡付款,因此球员必须支付费用才能表示兴趣。有人可能会认为这意味着球员确实感兴趣,但这也是一个巨大的进入障碍,尤其是当球队可能无法成立时。 这导致俱乐部可能需要提供退款,并告诉球员他们无法在该年组建球队。这会造成不良的公关,并且对志愿者财务主管来说,账务处理也会变得复杂。 Squadsure 通过提供发布你考虑组建的球队(包括最低人数)的功能来填补这一空白。它的使用门槛很低,潜在球员只需提供姓名和电子邮件,以便及时了解球队是否能够成立。 它为俱乐部提供了自定义页面,列出表达兴趣的球队,俱乐部可以轻松地在社交网站、电子邮件、WhatsApp 等平台上分享。 球员还可以看到球队离目标的距离,而后台的管理员可以导出数据,以便在球队可行时轻松联系这些球员。 我之所以开发这个工具,是因为我们在自己的俱乐部也遇到了同样的问题,我也在其他俱乐部和运动中看到了类似的情况。 这个工具的设计旨在易于使用、低摩擦并节省时间。志愿者委员会非常渴望这样的工具,因为这并不是他们的日常工作。 请看看这个工具,告诉我你的想法。我开发这个工具并不是为了成为亿万富翁或百万富翁,而是为了填补我认为在体育注册软件中显而易见的一个空白。