Explore Gemma 3 models now offering state-of-the-art AI performance on consumer GPUs with new int4 quantized versions optimized with Quantization Aware Training (QAT).

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Es el disco de Odín. Tiene un solo lado. En la tierra no hay otra cosa que tenga un solo lado.

I guess you have all heard about the growing problem of AI companies trying to aggressively collect whatever data they can get their hands on to train their models. This has caused an explosive surge in web crawlers relentlessly hitting servers big and small. But who runs these crawlers? Turns out — it could be you!

https://theahura.substack.com/p/tech-things-openai-buys-windsurf

如何引导孩子学习数学：基于游戏与好奇心的教育方法

核心原则：不强迫孩子做数学

• 当孩子表示不想做数学时，立即停止，不争论、不贿赂、不施压。
• 将数学视为一种探索世界的方式，而非必须完成的任务。

教育理念：保持并激发孩子天生的好奇心

• 孩子天生是探索者，自然会对数学产生兴趣。
• 父母应通过自身热情感染孩子，例如在早期对话中融入数字、颜色等概念。

具体方法：将数学融入游戏与日常生活

• 使用玩具：利用木制数字游戏进行颜色分类、数量匹配等活动，从短时注意力逐步延长至专注游戏。
• 创造情景：将数学问题编入故事中（如用加法救火），或利用乘车、购物等日常场景进行数学实践（计算预算、比较重量、计数步数）。
• 游戏化学习：通过卡牌游戏（如Rat-a-Tat Cat）自然融入心算练习。
• 重复与坚持：定期与孩子互动，确保有意义的陪伴时间，避免因忙碌而忽略。

家长的角色与挑战

• 分享而非强加：在传递个人对数学、音乐等热爱的过程中，需警惕是否无意间施加了压力。
• 平衡热情与压力：孩子可能不会直接表达不适，家长需自我反思，避免将自身兴趣变成孩子的负担。
• 接受变化：随着孩子成长，兴趣可能转移（如从数学游戏转向绘画），这是正常发展过程。

教育成果与长期目标

• 孩子可能展现出超出平均水平的数学能力，但重点不在于技能本身。
• 最终目标是培养孩子的好奇心、探索欲和对世界的惊叹感，例如孩子会对“无穷大”等概念产生兴趣并主动探讨。
• 数学不应成为强制任务，而应作为激发终身学习热情的途径之一。

New models and new thresholds

摘要内容

本文作者主张，未来的关键技能不是人工智能（AI），而是“专注”（Focus）。作者并不反对大型语言模型（LLMs）的使用，承认它们是强大的工具，能够自动化重复任务、生成代码、辅助调试和头脑风暴，从而释放工程师的时间和精力用于更复杂、创造性的问题解决。然而，作者强调LLMs必须被明智地使用，因为它们存在局限性，如可能产生幻觉、不一致性和偏见，其输出需要仔细审查。

LLMs的训练数据可能包含偏见或矛盾，但通常提供已知问题的解决方案。对于新颖问题，LLMs往往给出不可靠的响应，错误检测的责任落在工程师身上。过度依赖这些现成解决方案的风险在于，工程师可能无意中削弱自身解决问题的技能，阻碍应对新挑战的能力。解决方法在于保持平衡，专注于“为什么”而不仅仅是“什么”，即工程师应理解LLMs生成方案背后的推理，而非盲目接受。盲目接受会使焦点从解决问题转向仅仅获取解决方案，并可能削弱基础技能。

作者对比了LLMs与搜索引擎（如谷歌）：搜索引擎在“探索”（浏览结果列表）和“利用”（点击顶部结果）之间提供选择，而LLMs倾向于鼓励立即利用，减少探索。探索和利用是互补的，缺乏探索会导致利用过程不稳定。计算机科学的起源是人类需要工具来加速问题解决并专注于真正问题，工程师应成为算法的主宰。但在快速交付解决方案的压力下，工程师可能正在失去“专注”这项基本技能，因为专注需要练习。

作者担忧，如果工程师解决复杂问题的能力下降，未来可能依赖自我反思的AI而非人类智慧，这构成一个令人不安的趋势。

Stay informed about research breakthroughs, university announcements, and opportunities to engage with Nagoya University's dynamic global community.

RESOLVED (rebeccak) in CA Program - CA Certificate Compliance. Last updated 2025-07-02.

Stitching together 343 distinct photos, Joshua Rozells illuminates a growing problem of satellites polluting the night sky.

The integral of sec(x) is well known to any beginners calculus student. Yet this integral was once a major outstanding maths problem. It was first introduced...

A field guide to responsible AI-assisted development

Modern science wouldn’t exist without the online research repository known as arXiv. Three decades in, its creator still can’t let it go.

A computer scientist working in open source towards a more hopeful future.

https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adu1052

https://jerf.org/iri/post/2025/go_layered_design/

https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/2987/1/012001

Having spent a couple of decades in the Linux world, I have always had an interest in Linux desktop environments and how they are themed. I would often come across a post on /r/unixporn that inspired me to try to customize the look and feel of my desktop environment. So I would install Xfce, LXQt or Sway and try to recreate components that I like from other users or create my own. I would end up installing different kinds of panels, plugins, docks and launchers as well as random themes, fonts and sounds.

The political theorist Lowry Pressly thinks we’ve abandoned a more creative and humanist definition of the concept.

Extensive new documentation from Anthropic on how to get the best results out of their Claude Code CLI coding agent tool, which includes this fascinating tip: We recommend using the …

It’s election season here in Iceland! The election is on Saturday, 30th of November, so next Saturday from when this is written. Every time elections are upcoming, somebody inevitably asks me how the voting system here works, probably expecting a simple answer. So, here’s a stab at it. Iceland uses a biproportional apportionment system, as do Norway, some cantons of Switzerland, some German regions, and a few other places. Such systems have a few general features:

https://www.plantation-productions.com/Webster/www.artofasm.com/Linux/HTML/AoATOC.html

YouTuber SSD tests reveals problems all round on two-year-old TLC drives.

摘要：《欢迎来到体验时代》

本文论述了人工智能即将进入一个以从经验中学习为核心的新阶段，称为“体验时代”。文章认为，当前依赖大规模人类生成数据进行训练的“人类数据时代”已接近其潜力上限，尤其是在数学、编程和科学等需要超越现有知识的高阶领域，进步正在放缓。要取得重大突破，需要一种能随智能体增强而自我提升的新数据源，即智能体与环境交互所产生的经验数据。

人类数据时代的局限

当前的大型语言模型（LLMs）通过模仿人类数据获得了广泛的能力，但这种方法受限于人类知识的边界，难以自主发现如新定理、新技术或科学突破等超越人类理解的新见解。用于提升强大智能体性能的高质量人类数据源正逐渐枯竭。

体验时代的核心特征

未来的智能体将通过自身的经验学习，并展现出以下四个关键特征：

1. 长期经验流：智能体将存在于持续的、长期的经验流中，能够跨时间适应和学习，以实现未来目标（如健康管理、长期学习、科学发现），而非仅限于短交互片段。
2. 丰富的环境交互：智能体将通过传感器和执行器与真实或数字环境进行自主交互，而不仅仅是通过人类语言对话。它们将使用“人类友好”（如用户界面）和“机器友好”（如代码、API）的交互方式。
3. 基于环境的奖励：奖励信号将来源于环境本身的量化指标（如健康指标、考试成绩、二氧化碳浓度、材料强度），而非预先由人类评判。这需要一种灵活的、由用户引导的奖励函数，该函数能结合环境信号并根据反馈进行调整。
4. 面向经验的规划与推理：智能体的思考和推理方式不必模仿人类思维。它们可以发展出更高效的、非人类的计算方式，并构建世界模型来预测自身行动对环境的因果影响，从而进行基于经验的规划。这能帮助智能体突破继承自人类数据的潜在偏见或错误思维模式。

为何现在发生转变？

尽管从经验中学习（强化学习）并非新概念，且在模拟环境（如棋类游戏、电子游戏）中已取得超越人类的表现，但它未能广泛应用于开放的现实世界问题。而人类数据时代虽实现了任务的广泛性，却牺牲了自主发现知识的能力。如今，能够与复杂现实世界交互的自主智能体原型出现，加之强大的强化学习方法能够解决富推理空间中的开放性问题，使得向体验时代的过渡成为现实。

影响与后果

体验时代将带来深远影响：

• 积极潜力：推动科学发现，创造高度个性化的长期助理（在健康、教育等领域），并在许多领域解锁超越人类的能力。
• 挑战与风险：包括潜在的就业冲击、因长期自主行动带来的安全与信任风险、以及可能降低AI系统的可解释性。
• 安全益处：体验式智能体能感知并适应环境变化和人类反馈；其奖励函数可通过经验逐步修正对齐；物理交互的固有时延可能为AI自我改进提供自然制衡。

结论

体验时代标志着AI发展的关键转折点。智能体将通过与环境交互的终身经验流进行学习，使用基于环境的奖励，并运用非人类推理方式。这将使经验数据在规模和质量上超越人类生成的数据，并在众多领域催生超越人类的新能力。

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