最新

我正在考虑在不同约束条件下，对不同模型在玩 Nethack 时的表现进行基准测试，并从中学习。

各位 HN 的朋友们， 今年我一直很想开始做播客，需要一种快速编辑视频的方法。我太穷了，付不起 Descript 的费用（而且作为一个喜欢自己动手造轮子的开发者，而不是专注于实际任务），所以我自己构建了一个本地版的 Descript，我称之为 Poddie。 Poddie 可以免费完成端到端的流程：它使用本地的 Whisper 模型生成文字记录，让你通过阅读文字记录并删除词语来进行编辑，自动修剪静音部分，并提供视频/音频/字幕导出功能，还可以选择性地将字幕烧录进去。如果你需要更精确的剪辑，还可以进行波形编辑。 我将它开源，以便其他创作者可以尝试并将其用于自己的工作流程。 非常欢迎任何反馈！

仅供参考——如果您从 ChatGPT 导出数据，请务必验证导出数据。我几天前请求从 ChatGPT 导出数据，今天早上收到了 zip 文件，但 zip 文件中缺少消息。 我之所以知道这一点，是因为在请求导出之前，我手动下载了几次对话，手动下载的内容包含消息，但导出的内容却没有。我实际上让 ChatGPT 进行了第二次验证，它也确认了消息丢失。 我让 ChatGPT 生成了一份报告，显示了导出完整性问题的具体证据，而不仅仅是标题或格式上的差异。然后，我尝试通过 help.openai.com 上的聊天提交报告，但聊天完全停止响应。 作为背景信息，丢失的线程内容完全是良性的（关于拉比犹太教历史发展的讨论），因此这似乎是一个技术性数据完整性错误，而不是审核或过滤的选择。其他人是否注意到最近 OpenAI 导出数据中存在丢失的情况？

这是一个我在学习 Jax 时进行的副项目。我注意到很多神经网络的数学运算在 Lisp 语法中会很奏效，因为大部分数据以“函数式”的方式流经各个层。数据一次只通过一个层，每个层都与前一个层组合。 Jixp 是我为了学习 Jax 而设计的学习工具，可以用来尝试不同形状/风格的模型。我用它在我的 Obsidian 库上训练了一个拥有 400 万参数的模型，看看是否能用于信息检索，结果部分奏效。 ```lisp (let-dim (d 256) (heads 8)<p>(define transformer-block (chain (residual (layernorm d) (attention d heads #:causal)) (residual (layernorm d) (mlp d [4d] d #:bias)))) ``` Jixp 编译器读取（Racket 风格的）DSL 并输出 Python 代码，然后通过你正常的 Python 训练栈进行消费。这样做的好处是，你可以用一个非常简单的接口来描述你的模型，而实现细节则大部分隐藏在生成的 Python 代码中。 我绝对不建议将此用于学习以外的任何用途。 总有一天，我可以看到模型以这种 DSL 的形式进行指定，这将允许不同的推理/训练实现加载相同的模型。你可以编写一个模型定义，然后 vLLM、PyTorch 和你的自定义推理栈都可以使用相同的定义。有点像模型的 `.safetensor` 文件。

我最近买了一台新的 1440p 显示器，并将其连接到我的 Mac 上，但在原生分辨率下，用户界面感觉非常小而且陌生。我对 Mac 整体来说还比较新，所以我检查了缩放选项，但很快了解到（据我所知）外部显示器没有这个功能。我在 BetterDisplay 和 Lunar 中找到了一些选项，但觉得为一个应该包含的功能付费很愚蠢。FreeDisplay 似乎是完美的选项，但当我尝试在我的 Mac 上使用它时，对我来说不起作用。开发似乎停滞不前，所以我没有提交 PR，而是分叉了它并进行了修复。之后，我想做一些更改并添加一些功能，结果却进行了一次完整的重写。 它涵盖了我最初想要的功能，即 HiDPI，但我还希望它看起来像原生一样，所以我添加了一些原生元素。我保留了显示器排列器，并修复了许多问题，例如自动和组合亮度、显示器配置文件、预设等。 可以使用 brew 安装（brew install --cask didriksg/tap/crisp）或使用仓库中 releases 中的 dmg 文件。不过它没有签名，所以你可能会收到一些警告。 我使用它已经一周了，所以我想与任何需要它的人分享。开源且欢迎 PR。