一周热榜

好奇大家都在忙些什么！接续我之前的帖子（https://news.ycombinator.com/item?id=48760048）： <p><pre><code> 1. 你为什么要辞职？ 2. 你接下来会做什么？（即使什么都不做！）</code></pre>

我们是 Rui 和 Michael，我们正在构建 EdotEnv（<a href="https://edotenv.com" rel="nofollow">https://edotenv.com</a>）：来自量化交易工作流的自学习强化学习环境。 在进行了大量的基准测试之后，评估结果趋于饱和，对于模型比较变得毫无意义。有用的基准应该随着模型的进步而增加难度。回到我们的量化工作岗位时，Michael 和我发现市场恰恰具备这一特性：随着人们从交易低效率中获利，市场变得越来越有效，新的盈利策略越来越难找到，旧的策略也会随着时间而衰退。 这使得市场成为 LLM 训练的理想的、不断演进的基准。难点在于将专业的量化工作流转化为可靠的训练环境，因为这需要非常专业的知识。 在我们的环境中，我们为 LLM 提供量化交易工作流，并在样本外数据上评估它们的表现：构建预测性特征/模型、设计投资组合、回测策略、持续适应市场状态。每一步都是一个带有不同自建工具的任务。例如，一个预测性特征构建任务会给代理商提供时间段 [0,T] 的清理后的市场数据来研究想法，一个回测工具用于在时间 t 上测试 [0, t] 的已创建特征，一个执行工具用于在 [t+1, T] 上使用新特征交易策略，以及最终的评估。我们的奖励机制隔离了代理商的特征构建能力，同时又能从市场特性中获益。 通过在我们的环境中运行最先进的模型，我们发现 i) 它们似乎难以深入迭代研究想法，倾向于进行广泛而浅层的搜索；ii) 更高的推理能力似乎并未提高性能；iii) 代理商不理解交易，例如在亏损时它们会停止交易，而不是更聪明地交易。请查看我们的博客了解更多详情！<a href="https://edotenv.com/?tab=blog" rel="nofollow">https://edotenv.com/?tab=blog</a> 量化工作流本质上是应用机器学习研究、长期规划和持续学习。通过我们的环境，我们教授这些可转移的研究技能，而不是特定任务的答案。我们的环境更接近于真实的研究工作流：我们使用真实世界的数据而不是合成数据；我们的环境自然包含噪声和真实的权衡；我们的奖励是可验证且即时的，无需额外的 LLM 裁判或人类专家。 我们开源了一个示例任务存储库：<a href="https://github.com/MMcollab-dotcom/feature-engineering" rel="nofollow">https://github.com/MMcollab-dotcom/feature-engineering</a>。我们计划向对机器学习建模能力、持续学习、长期规划或量化研究感兴趣的 AI 实验室/研究人员/企业销售持续改进的环境，用于训练他们自己的代理商。 我们非常欢迎任何在我们的环境中尝试自己代理商的人提供反馈，无论是用于评估还是训练后。当然，我们也乐于讨论 LLM 在交易中的未来（而且，不，不应该让 LLM 读取茶叶渣并告诉你明天要买哪只股票）。期待您的评论！

我十多年前从 Belkin 买了一个 Wi-Fi 开关，但它的应用程序已经停用了。 我想用这个开关来自动化我的驱蚊器。不幸的是，它仍然运行着我从圣诞节设置的计时器，这意味着它过早地关闭了。这毁了我昨晚的睡眠。 一早醒来，我打开应用程序，想更改计时器。 应用程序离线了，我在网上查到它已经停产了。这个开关现在基本上成了垃圾。 我一开始很生气，但随后我给我的 AI 代理下了这样的指令： “在我的本地网络中找到这个 Wi-Fi 开关。应用程序已经停止支持。尝试连接它并将其计时器设置为晚上 10 点开启，直到早上 8 点。” 几分钟后，它告诉我它完成了。 我让它解释了它是如何做到的。 它在网络上找到了设备，并发现了一个开放协议，因此可以快速地开关它。 它深入挖掘，找到了 pywemo，一个开源库，让它能够读取设备上保存的计时器。 它自己备份了现有的计时器。 然后它使用该库将新的计时器推送到设备。这意味着，即使没有 Wi-Fi 或我的电脑，开关也能自主工作。 我是一名程序员，我也可以做到这一点，但我认为我至少需要一天的时间才能把这一切弄好。它在几分钟内就完成了。 我很高兴 Belkin 停用了他们糟糕的应用程序。反正用户体验也很差。 我现在可以通过我的 Hermes 代理在 Discord 上与我的开关聊天。

每一页几乎都是侧边栏，每次加载页面都必须点击“隐藏”它们（它不会保存侧边栏的状态！！），才能显示被挤压在里面的文章内容。 对于默认的“侧边栏全开”模式，需要 8K 屏幕或 30% 的缩放比例才能看到文章内容。

我尝试过很多次写日记，但都没有坚持下来。所以我决定为自己开发一款应用，包含以下功能： * 语音优先 * 隐私优先 * AI 聊天 * 自动标签、含义提取和语义检索（使用本地存储的嵌入） * 导出到 LLM AI 方面对我来说尤其有趣。它允许我提出这样的问题： * “提醒我过去三个月里的精彩瞬间和疯狂的夜晚” * “我在西班牙旅行期间感觉如何？我的分手有多严重？” * “在我告诉他我的问题后，你如何评价我与马克的所有互动？” 整个过程是“即时即忘”的。我每天只需要说一分钟，或者在有值得记录的事情时说一下。 所有内容都存储在设备上。AI 推理通过零数据保留端点进行。不保留电子邮件或其他任何信息，您完全匿名，我不知道人们如何使用它。 否则写日记就没有意义了。当我意识到有人拥有主密钥或可能遭受安全漏洞时，我无法说出我的秘密想法。 希望您喜欢这款产品，就像我一样。

正如在我之前的“谁在辞职？”帖子中的评论（https://news.ycombinator.com/item?id=48765213）中所建议的那样，我想尝试发布一个“谁在裁员？”的帖子 :)

我最近被裁员了，18年的职业生涯就此结束。我给自己设定了100天的时间，要在公众视野下构建一些有用的东西。CheapFoodMap 是一个众包地图，收录了10美元以下的餐食，不包括连锁店，只关注本地优质美食。 这个项目受到了“거지맵”（乞丐地图）的启发，这是一个韩国的众包地图，学生们用它来寻找便宜的食物。 目前德州的覆盖范围最广，因为我住在达拉斯，但项目已涵盖美国15个城市的1200份餐食。种子数据来源于谷歌评论，评分4.2星或更高，且至少有500条评论，并经过验证，菜单项价格低于10美元。 我非常希望得到以下方面的反馈：价格-新鲜度模型是否合理，以及什么能让你信任像这样的网站上的价格。如何鼓励人们更新价格，因为通货膨胀导致食品价格变动非常频繁。 https://cheapfoodmap.com 任何建议都将非常有帮助。谢谢！