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我在努力理解神经科学以及技术术语之间的词汇关联和它们在解剖上的位置。<p>而我的一些神经科学朋友对此非常喜欢。
我在寻找一些有趣的项目来玩玩最新的Gemini模型，结果构建了这个 :)<p>输入你的用户名，获得：<p>- 基于你在HN活动的生成吐槽和统计数据 2025<p>- 你个性化的2035年HN首页（灵感来自最近的Show HN [0]）<p>- 你HN形象的xkcd风格漫画<p>它使用了最新的gemini-3-flash和gemini-3-pro-image（nano banana pro）模型，能够生成相当令人印象深刻和搞笑的结果。<p>以下是一些例子：<p>- dang: <a href="https://hn-wrapped.kadoa.com/dang" rel="nofollow">https://hn-wrapped.kadoa.com/dang</a><p>- myself: <a href="https://hn-wrapped.kadoa.com/hubraumhugo" rel="nofollow">https://hn-wrapped.kadoa.com/hubraumhugo</a><p>试试看并分享你的结果 :)<p>[0] <a href="https://news.ycombinator.com/item?id=46205632">https://news.ycombinator.com/item?id=46205632</a>
我正在建立一个专注于阿尔及利亚的房地产市场平台，类似于Zillow，但针对一个仍然主要线下且分散的市场。
- 我有一个可工作的最小可行产品（MVP）
- 我正在寻找：
- 一位技术联合创始人（全栈开发或后端为主）
- 对新兴市场和从零到一的产品开发充满热情的人
- 理想情况下，熟悉：React/TypeScript、PostgreSQL、边缘计算等
如果你感兴趣，欢迎联系我：mbkajj@gmail.com
嘿，HN，
我写了这篇短文，因为我对目前的对齐方法（RLHF）感到厌倦。优化“人类偏好”只会导致模型产生看似合理的幻觉，以取悦用户（随机鹦鹉），而不是扎根于现实。
我提出了一个不同的框架，称为LOGOS-ZERO。这个想法是放弃道德护栏（这些是主观的/流动的），将损失函数锚定在物理/逻辑不变性上。
基本上：
热力学损失：将高熵/幻觉视为“废物”。如果某个行为增加了系统的无序性，就会受到惩罚。
行动门控：与当前模型必须生成标记不同，这种架构首先在潜在空间中进行模拟。如果输出是高熵或逻辑不一致，它将返回一个零向量（沉默/否）。
它试图通过让人工智能遵循最小行动/熵的路径来解决基础问题，而不仅仅是模仿人类的语言模式。
链接到zenodo上的pdf文档：[https://zenodo.org/records/17976755](https://zenodo.org/records/17976755)
期待听到你们对物理映射的看法，如果想的话可以批评一下。