Hacker News数据实时更新，本TOP选取北京时间2025-02-07 23:55分左右的数据
中文标题：当路易斯·阿姆斯特朗征服芝加哥 网站: www.honest-broker.com HN评论: 立即访问
中文标题：借用检查器的必然性 网站: yorickpeterse.com HN评论: 立即访问
中文标题：Meta 通过 torrent 协议下载并上传了 81.7 TB 的数据集，其中包含受版权保护的内容。 简介：Meta（前身为Facebook）被指控使用超过81.7TB的盗版书籍来训练其人工智能模型。这些书籍是通过一个名为“Books3”的种子文件下载的，该文件包含了大量受版权保护的书籍。作者和出版商认为，Meta未经许可使用这些书籍来训练AI模型，侵犯了他们的版权。Meta对此尚未公开回应，但这一事件引发了关于AI训练数据来源合法性的广泛讨论。批评者认为，这种做法不仅侵犯了作者的权益，还可能对出版行业造成负面影响。 网站: arstechnica.com HN评论: 立即访问
中文标题：英国要求苹果为全球iCloud加密设置后门
英国政府近日向科技巨头苹果公司发出指令，要求其针对全球范围内的iCloud服务创建加密后门。这一举措旨在为执法机构提供访问加密数据的途径，以便在调查犯罪活动时能够获取必要信息。然而，此举引发了关于隐私保护与国家安全之间平衡的广泛讨论。苹果公司一直强调其对用户隐私的承诺，并反对任何可能削弱其加密技术的措施。目前，苹果尚未公开回应这一要求，业界和公众都在密切关注此事的进一步发展。 网站: www.macrumors.com HN评论: 立即访问
中文标题：唐纳德·克努特2024圣诞讲座：强与弱组件【视频】 网站: www.youtube.com HN评论: 立即访问
中文标题：层状石墨烯的超导性出奇地诡异 网站: www.newscientist.com HN评论: 立即访问
中文标题：展示 HN：在浏览器中体验真实的量子物理 网站: quantum.orgsoft.org HN评论: 立即访问
中文标题：波罗的海国家脱离俄罗斯电网 网站: baltic-grid.sympower.net HN评论: 立即访问
中文标题：程序化水文学：动态湖泊与河流模拟（2020年）
在这项研究中，科学家们开发了一种先进的计算机模型，能够实时模拟湖泊和河流的动态变化。这项技术不仅帮助我们更好地理解水循环过程，还能预测洪水、干旱等自然灾害，为水资源管理提供科学依据。 网站: nickmcd.me HN评论: 立即访问
中文标题：电话铃响之前，人们用什么交流？铅笔与锤子。 网站: www.calling315.com HN评论: 立即访问
中文标题：埃米尔自学成才的人工智能研究之路（2020年） 网站: floydhub.ghost.io HN评论: 立即访问
中文标题：理解推理型大语言模型
在人工智能领域，大语言模型（LLMs）已成为理解和生成人类语言的重要工具。其中，推理型大语言模型（Reasoning LLMs）更是专注于模拟人类的逻辑推理过程，以解决复杂问题和执行高级认知任务。这类模型通过分析大量文本数据，学习语言模式和逻辑关系，从而能够在面对新问题时，运用所学知识进行推理和判断。
推理型大语言模型的核心在于其能够处理抽象概念、进行因果推断以及执行多步逻辑推理。例如，当被问及“如果明天下雨，我应该带伞吗？”时，模型不仅能够理解问题的字面意思，还能基于对天气变化和日常习惯的理解，给出合理的建议。这种能力使得推理型大语言模型在诸如法律咨询、医疗诊断、教育辅导等领域具有广泛的应用前景。
然而，尽管推理型大语言模型在模拟人类推理方面取得了显著进展，它们仍然面临着理解深层语义、处理模糊信息和保持长期记忆等挑战。未来的研究将致力于提升这些模型的推理能力，使其更加接近人类的思维水平，从而更好地服务于社会各个领域。 网站: magazine.sebastianraschka.com HN评论: 立即访问
中文标题：InspectMind AI（YC W24）正在招聘建筑领域的人工智能人才 简介：InspectMind AI正在招聘一名软件工程师，该职位要求候选人具备扎实的编程技能，熟悉现代软件开发流程，并能够快速学习和适应新技术。工作内容包括设计和实现高效的算法、优化系统性能、参与代码审查以及与团队合作解决复杂的技术问题。理想的候选人应具备计算机科学或相关领域的学位，有实际项目经验，并对人工智能和机器学习有浓厚兴趣。公司提供有竞争力的薪酬、灵活的工作环境以及良好的职业发展机会。 网站: www.ycombinator.com HN评论: 立即访问
中文标题：数学中的随机数生成：Math.random() 的奥秘（2015年）
在编程世界里，Math.random() 是一个广为人知的函数，它用于生成一个介于0（包含）和1（不包含）之间的伪随机浮点数。然而，尽管这个函数看似简单，其背后的原理和实现却蕴含着丰富的数学和计算机科学知识。本文将深入探讨Math.random()的工作原理，以及它在不同编程语言中的实现方式。
首先，我们需要理解什么是伪随机数。伪随机数是通过确定性算法生成的，它们看似随机，但实际上是由一个初始值（称为种子）决定的序列。Math.random() 就是这样一个伪随机数生成器。它的种子通常基于当前时间或其他系统变量，以确保每次程序运行时生成的随机数序列都不同。
在JavaScript中，Math.random() 的实现依赖于一个称为线性同余生成器（LCG）的算法。LCG 是一种简单且高效的伪随机数生成方法，它通过以下公式生成随机数序列：
[ X_{n+1} = (aX_n + c) \mod m ]
其中，( X_n ) 是当前的随机数，( a )、( c ) 和 ( m ) 是预定义的常数。通过这个公式，每次调用Math.random() 时，都会生成一个新的随机数。
然而，LCG 并不是唯一的伪随机数生成方法。其他编程语言和库可能使用不同的算法，如梅森旋转算法（Mersenne Twister）或更复杂的加密安全伪随机数生成器（CSPRNG）。这些算法在随机性和性能上各有优劣，适用于不同的应用场景。
尽管Math.random() 在许多情况下足够使用，但在需要高质量随机数的场景中，如加密或科学模拟，开发者可能需要使用更高级的随机数生成方法。此外，Math.random() 生成的随机数序列是可预测的，这意味着如果知道种子，就可以预测整个序列。因此，在安全性要求高的应用中，应避免使用Math.random()。
总之，Math.random() 是一个简单但功能强大的工具，它在编程中扮演着重要角色。通过了解其背后的原理和局限性，开发者可以更有效地利用它，并在需要时选择更合适的随机数生成方法。 网站: v8.dev HN评论: 立即访问
中文标题：孩子们的算术能力在应用数学和学术数学之间并不互通。 网站: www.nature.com HN评论: 立即访问
中文标题：新研究发现，鲸鱼歌声模式遵循人类语言的普遍规律 网站: theconversation.com HN评论: 立即访问
中文标题：个人软件正逐渐成为潮流 网站: xuanwo.io HN评论: 立即访问
中文标题：Shwe Kokko被指控为一座建立在欺诈之上的城市。 网站: www.bbc.co.uk HN评论: 立即访问
中文标题：炼金术士与水银之谜 网站: fantasticanachronism.com HN评论: 立即访问
中文标题：通过自我对弈，强大的自主能力得以涌现。 网站: arxiv.org HN评论: 立即访问