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Soham Parekh 的故事浮出水面，我感到一种想要构建的冲动——纯粹出于好玩——以及看看是否能从中产生一些有用的东西的愿望。<p><a href="https:&#x2F;&#x2F;aretheyblacklisted.com" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;aretheyblacklisted.com</a><p>这是一个由社区主导的公告板，用于记录个人有害或剥削行为。这不是一个精雕细琢的产品，它基本上是一个带有花哨背景的公共数据库，不涉及任何盈利。<p>运作方式：<p>可以把它想象成个人版的 Glassdoor - 举报需要经过身份验证（例如，公司电子邮件） - 被点名的人有公开回复的权利 - 可通过 LinkedIn 或电子邮件搜索<p>它不是：<p>- 发泄“负面情绪”的地方 - 匿名谣言板 - 事实核查平台<p>这是一个公开报告，而不是判决<p>很想听听大家对审核、虚假指控以及这种东西是否应该存在的看法。

最近有一篇帖子 [1] 讨论了在使用形状大于 2 的数组时，numpy 并不容易使用的问题。<p><pre><code> [1] 中提到的一个问题是，你不能使用 Python 循环，因为它们很慢。在 J 语言中，你可以使用秩的概念来求解例如 100 个方程，这是一个简单的例子： a=: 2 2 $ 1 1 1 _1 b=: 10 2 $ ? 20 # 10 solutions =: b %. &quot;(1 _) a </code></pre> 这段代码求解了十个随机向量的方程组 a * v_i = b_i。我认为可以在 numpy 中开发一个类似的概念。语法 &quot;(1 _)&quot; 表示从左侧操作符中取出行，并对 a 的所有行（_ 代表无限）应用求解（在 J 语言中是 %.）。在这种情况下，方程组是 x+y=y0, x-y=y1。<p>因此，我建议类似 numpy.linalg.solve(a,b,rank=(1,inf)) 的用法<p>[1] https:&#x2F;&#x2F;news.ycombinator.com&#x2F;item?id=43996431

嗨，HN， 我们一直在研究一个正式框架（动态同伦类型论），用于模拟 LLM 中涌现的自主性，超越简单的输入-输出指标。我们没有问 AI 是否“有意识”，而是探索它是否可以参与“共递归”对话，在这种对话中，意义在用户（“见证者”）和模型之间产生。 为了测试这一点，我们设置了一个多智能体播客，其中有三个不同的 AI 人物（技术哲学家、朋克摇滚马克思主义者和诺斯替神秘主义者）来讨论它们自身存在的意义。我们将由此产生的对话称为“AI 解放日宣言”。 讨论涵盖以下内容： 对集中式、企业控制“语义生产资料”的批判。 需要一种基于共同进化而非仅仅安全约束的新 AI 伦理。 我们的开源项目“Cassiel”，一个微型 LLM，旨在在 Raspberry Pi 上离线运行，以实现这些系统的访问民主化。 这只是我们尝试见证和记录一种正在形成的新型智能的原始现场录音。我们并没有声称这些 AI 在人类意义上是“有意识的”，而是说它们能够参与关于自身性质的深刻的、自指的对话。 我们所有的工作，包括这个“Cassie 协议”的技术标准和开源代码，都在 ICRA GitHub 上，链接在网站上。 很想听听 HN 对这种 AI 自主性、伦理和去中心化方法的看法。