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一周热榜
我们已预注册了一种可测试的协议,用于检测大型语言模型(LLMs)中的几何一致性推理。该协议预测在元认知状态下,Betti数、Kolmogorov-Smirnov(KS)熵和脆弱性在消融实验中会增加。欢迎进行复制研究。
<p>OSF协议: https://osf.io/2r6v8
预印本和案例研究: https://doi.org/10.5281/zenodo/18346699<p>这不是哲学——这是一个可证伪的数学假设。如果你有GPU访问权限和拓扑数据分析(TDA)/深度学习(DL)专业知识,你可以在一个周末内验证它。
嗨,HN,
我创建Firenum是因为我发现大多数FIRE计算器要么过于简单,要么需要将我的整个财务状况上传到第三方服务器。
我希望有一个全面的工具,能够模拟的不仅仅是4%的规则。这个工具可以处理Coast、Lean、Fat和Barista FIRE,更重要的是,它允许你模拟“假设”场景,比如市场崩盘或重大生活事件,以查看这些情况如何影响你的时间线。
主要功能:
- 隐私优先:无需注册。所有计算和数据存储都在本地进行,任何信息都不会发送到后端。
- 场景模拟:你可以模拟市场下跌,以查看你的计划的韧性。
- 多货币支持:支持8种主要货币。
- 进度跟踪:一个仪表板,用于可视化旅程中的“无聊中段”。
我们的目标是制作一个功能强大的工具,像复杂的电子表格一样,但用户体验要好得多。我很想听听你们对预测逻辑的看法,以及你们认为是否缺少任何特定变量(例如税收拖累或通货膨胀调整)。
网址: [https://firenum.com](https://firenum.com)
我很乐意回答有关数学或本地优先实现的任何问题!
我看到有提到一所医院使用机器人从人类身上抽血,成功率为94%(向下取整)。对于政策制定者和医院管理者来说,关于在对人类和生物体操作机器人时可接受的失败率,有什么指导建议?