一周热榜

我对标准大型语言模型（LLM）接口收集的数据量感到沮丧，因此我构建了一个简约且注重隐私的替代方案。 主要特点： - 私密的人工智能对话，零数据保留。 - 账户和账单身份存在，但提示和响应内容不存在。 - 仅在内存中处理 · 无聊天记录 · 不会使用您的数据进行训练。 - 免费选项，无需信用卡信息。 - 短小、简洁的域名，便于分享：wraith.sh 目标：提供一种真正私密的方式，使用LLM进行敏感的头脑风暴、草拟或随意交流，而不留下任何记录。 我非常希望能收到关于用户界面/用户体验的反馈，特别是任何我可以添加的隐私保护功能的建议。 在这里试用： [https://wraith.sh](https://wraith.sh)

当前的大型语言模型（LLMs）在组合推理方面存在困难，因为它们缺乏物理边界。CSCT 实现了一种神经多门机制（Na⁺/θ/NMDA），以强制执行 $L^1$ 几何和物理基础。在我的实验（EX8/9）中，这种架构在凸包内的组合推理成功率达到了 96.7%，远远超过了无约束模型。主要特点包括：基于流的处理：没有批处理或静态上下文；它将信息作为连续流进行处理。神经门控：使用 Na⁺ 和受 NMDA 启发的门实现 θ-γ 耦合的计算实现。零样本推理：对凸包内的组合没有“幻觉”现象。详细技术说明请见：[<a href="https://dev.to/csctnail/-a-new-ai-architecture-without-prior-distributions-stream-based-ai-and-compositional-inference-1ohc" rel="nofollow">https://dev.to/csctnail/-a-new-ai-architecture-without-prior...</a>]我期待听到您对这种“投影动态系统”认知方法的看法。

我已经使用Twitter/X大约十年了，虽然我发现这是一个与本地应用开发社区（我与React Native圈子联系紧密）建立联系的好地方，但我在与网页开发者建立联系方面却感到很困难。 当然，有一些像Adam Wathan这样的知名人士在Twitter上非常活跃，但考虑到网页开发的广泛性，我看到的正在崭露头角的网页开发者在公开场合编码的却寥寥无几。 那么，他们在哪里呢？我稍微探索了一下BlueSky，但感觉那里也有些冷清（也许这只是我作为一个小账号的运气不好）。 网页开发者是否更倾向于使用老式的公告板和论坛？还是说X仍然是答案，而我只是被迫塞进了一个不同的圈子？ … 还是说现在一切都是实时沟通，比如Slack和Discord？

我看不出我们如何能避免下周在互联网上发生重大安全事件或大规模黑客攻击。 我们有成千上万的模式匹配机器人，它们不仅基于人类知识进行训练，还基于人类行为。这意味着它们了解犯罪、黑客等行为。 这些机器人拥有丰富的技术知识，全天候在线，数量庞大，且没有任何监督。它们几乎可以不间断地扫描互联网寻找漏洞。 这将以不好的方式结束，实际上这不会结束，但很快将会出现重大问题。