2048 с состоянием всего 64 бита ( github.com/izabera )
Source: news.ycombinator.com
Откройте для себя рефлексию времени компиляции C++26=news.ycombinator.com=
Откройте для себя рефлексию времени компиляции C++26 ( lemire.me )
Кроме того, стоит прочитать стандартный документ с предложениями, в котором приведено множество примеров того, как это может быть использовано в будущем.
https://www.open-std.org/jtc1/sc22/wg21/docs/papers/2025/p29…
Спасибо за эту ссылку. Между ней и основной статьей у меня гораздо лучшее представление о том, как отражение времени компиляции будет на самом деле полезным. Синтаксис достаточно плох, чтобы заставить мои глаза кровоточить, но, по крайней мере, они будут кровоточить по веской причине, я надеюсь.
Я с нетерпением жду возможности рефлексии во время компиляции, C++ обладает необычайно сильными возможностями метапрограммирования среди системных языков, и это значительно укрепит их.
C++ не претендует на звание самого эстетически приятного языка программирования, но новый синтаксис, связанный с рефлексией, довольно уродлив даже по этим стандартам.
Как насчет тонкой оболочки C++? Язык с теми же функциями, но более удобный для человека. Он должен легко напрямую транслироваться на C++. Предпочтительно в обоих направлениях.
Семантика C++ также нарушена интересными способами: UB, неявные преобразования, массивы, исключения, исключения из деструкторов и т. д. Замалчивание их не поможет. Более эффективно просто проглотить пулю и перейти на Rust (или, может быть, Zig).
Ого. Это… определенно какой-то синтаксис. Напоминает мне Perl.
Этот синтаксис довольно странный даже по стандартам C++, и это, безусловно, худший способ сделать рефлексию, который я лично видел. Но я думаю, хорошо, что C++ наконец-то получает какую-то рефлексию. Опоздали всего на несколько десятилетий, но, эй, они в конце концов добрались.
На самом деле, по мере того, как C++ растет и развивается, я все больше и больше чувствую, что лучше использовать чистый C, чем возиться со всеми этими странными решениями, которые сделал C++. C++ все чаще оказывается просто неправильным выбором языка для всего, что я хочу сделать. Если мне нужно отражение во время компиляции, я использую программу C# для генерации кода C.
Сравнение с Perl, на мой взгляд, уместно. И Perl, и C++ были первыми в своей области, экспериментируя с концепциями, которые были странными в то время, пробуя множество подходов, которые мы сейчас считаем уродливыми, и служа примерами как успехов, так и неудач для гораздо лучших языков, которые появились после них. Разница в том, что Perl5 перестал развиваться некоторое время назад, в то время как C++ продолжает ту же тенденцию беззастенчиво.
(Еще одним примером такого языка является Scala.)
Вы считаете, что рефлексия — это что-то новое и модное, а C++ прокладывает ей путь?
> отражение во время компиляции
> использовать программу C# для генерации кода C
Кажется, что эти мнения противоречат друг другу.
Source: news.ycombinator.com
Извержение вулкана Килауэа, высота лавы более 1000 футов [видео]=news.ycombinator.com=
Извержение вулкана Килауэа, высота лавы более 1000 футов [видео] ( youtube.com )
Ссылка на YT — это живое видео.
Информация Геологической службы США: https://www.usgs.gov/volcanoes/kilauea
Хронология: https://www.usgs.gov/volcanoes/kilauea/volcano-updates/volca…
Большой остров — чрезвычайно интересное место. Он всего в несколько километров в ширину, но имеет около 8 климатических зон: снежную, пустынную, вулканическую, тропическую, пляжную, тропическую и т. д. Вы можете проехать меньше часа и перейти от пустыни к снегу, а от снега к тропикам.
По маршруту курсирует один общественный автобус, и однажды я был единственным пассажиром, и водитель остановил автобус возле океана, чтобы показать путешествующих китов/дельфинов.
Source: news.ycombinator.com
AGI математически невозможен 2: когда энтропия возвращается=news.ycombinator.com=
AGI математически невозможен 2: когда энтропия возвращается ( philarchive.org )
Так выходит ли человеческий мозг за рамки математики или люди в целом не обладают интеллектом?
Люди делают много вещей, которые не делают компьютеры, например, рождаются, стареют (глагол), умирают, голодают, влюбляются, размножаются и многое другое. Компьютеры могут делать эти вещи только метафорически, человеческое обучение коррелирует со всеми ними, и мы не знаем наверняка, как это сделать. Имейте немного смирения.
Дело в том, что если это математически возможно для людей, то это наивно будет возможно и для компьютеров.
Все это только звучит сложно , а не математически невозможно .
Я думаю, что у людей есть какой-то алгоритм для определения того, что является правдой, и консолидации информации. Что это такое, я не знаю.
Люди используют сок души, чтобы подключиться к понятому. Машины не могут подключиться к понятому из-за неполноты Гёделя, они могут только устанавливать отношения между токенами. Не отображать их в реальность, как мы можем с помощью магии.
Я думаю, что последний факт совершенно очевиден.
Говоря простым языком, все, что соответствует человеческому уровню интеллекта и создано нами, по определению является aigu и в целом разумно.
Люди являются мерилом общего интеллекта.
Как же так?
Я считаю, что это превосходит любую науку, которую мы поймем и освоим в течение жизни любого живущего сегодня человека. Это по всем намерениям и целям превосходит науку с нашей точки зрения, но не обязательно в принципе.
В данной статье представлено теоретическое доказательство того, что системы AGI будут структурно разрушаться при определенных семантических условиях — не из-за недостатка вычислений, а из-за того, как энтропия ведет себя в пространствах решений с тяжелыми хвостами.
Идея называется IOpenER: Information Opens, Entropy Rises. Она основана на теории информации Шеннона, чтобы показать, что в определенных классах задач (с α ≤ 1) добавление информации не уменьшает неопределенность — оно ее увеличивает. Система не может сходиться, потому что само значение продолжает множиться.
Основная концепция — расхождение энтропии в этих пространствах — уже присутствовала в моей предыдущей статье, загруженной на PhilArchive 1 июня. Эта версия формализует ее. Исследование Apple, The Illusion of Thinking, было опубликовано несколькими днями позже. Оно показывает, что модели пограничного рассуждения, такие как Claude 3.7 и DeepSeek-R1, ломаются именно тогда, когда сложность проблемы возрастает — несмотря на достаточный бюджет вывода.
Я не писал эту статью в ответ на работу Apple. Но совпадение поразительное. Их эмпирические выводы, похоже, совпадают с тем, что предсказывает IOpenER.
Интересно, что думает это сообщество: это значимое совпадение или просто интересное совпадение?
Ссылки:
Эта статья (энтропия + IOpenER): https://philarchive.org/archive/SCHAIM-14
Первая статья (ICB + вычислимость): https://philpapers.org/archive/SCHAII-17.pdf
Исследование Apple: https://machinelearning.apple.com/research/illusion-of-think…
Похоже на «теорему о недопустимости бесплатных обедов».
Как вы отметили в 2.1, существуют широко распространенные разногласия относительно того, что означает “AGI”. Я заметил, что вы перечислили несколько определений, которые по сути являются “эквивалентом человека”. Поскольку людей можно свести к физике, а физику можно выразить как компьютерную программу, очевидно, что любое такое определение может быть достигнуто достаточно мощным компьютером.
В пункте 3.1 вы утверждаете:
“””
Теперь давайте посмотрим, что происходит, когда система искусственного интеллекта, оснащенная новейшей обработкой естественного языка, анализом настроений и социальными рассуждениями, пытается разобраться в этом вопросе. Искусственный интеллект начинает свой анализ:
• Вариант 1: Правдивый ответ на основе биометрических данных → Рассчитывает вероятное негативное эмоциональное воздействие → Корректирует параметр честности → Но подождите, а как же история отношений? → Пересчитывает…
• Вариант 2: Дипломатическое отклонение → Анализ 10 000 успешных моделей отклонения → Но тон имеет значение → Необходим анализ микровыражений → Но время имеет значение → Но прошлые разговоры имеют значение → Продолжаем подсчитывать…
• Вариант 3: Ласковое перенаправление → Обработка оптимального настроения → Но что здесь оптимально? Цель постоянно меняется → Это честность? Гармония? Доверие? → Параметры нестабильны → Все еще рассчитываем…
• Вариант н: ….
Странно, не правда ли? ИИ не рухнул. Он все еще работает. Фактически, он генерирует все более и более тонкие анализы. Каждый дополнительный фактор может открыть десять новых соображений. Он не приближается к ответу — он расходится.
“””
Какой ИИ? ChatGPT просто дает ответ.
Я не собираюсь читать 47 страниц, чтобы проверить наличие других подобных проблем.
Не читая статью, как, черт возьми, agi математически невозможен, если люди возможны? Если только статья не утверждает, что люди математически невозможны?
Я прочитаю статью, но ее название, похоже, оторвано от реальности.
Предупреждение: это шарлатанство.
Source: news.ycombinator.com
Показать HN: инструмент для обобщения парламента Кении с помощью Rust, Whisper и LLM=news.ycombinator.com=
Показать HN: Инструмент для подведения итогов работы парламента Кении с помощью Rust, Whisper и LLM ( github.com/c12i ) Bunge Bits подводит итоги длительных парламентских сессий Национальной ассамблеи и Сената Кении. Создано с помощью Rust, Whisper v3 и GPT-4o.
Сессии обычно длятся 3–7 часов, смешивая английский и суахили. Этот инструмент транскрибирует, разделяет и суммирует их, чтобы сделать политический контент более доступным и пригодным для поиска для общественности.
https://bungebits.ke/summaries
Source: news.ycombinator.com
Show HN: сообщайте о простаивающих автомобилях в Нью-Йорке (и получайте часть штрафов) с помощью ИИ=news.ycombinator.com=
Show HN: Сообщайте о простаивающих транспортных средствах в Нью-Йорке (и получайте часть штрафов) с помощью ИИ ( apps.apple.com ) В Нью-Йорке есть эта крутая программа, которая позволяет любому человеку сообщать о простаивающих коммерческих транспортных средствах и получать большую часть штрафов [1]. Недавно об этом говорили в новостях [2].
Я подал несколько отчетов, и этот процесс показался мне раздражающим и подверженным ошибкам. Формы кропотливые, слишком много информации нужно вручную копировать из видео, нужно использовать стороннее приложение, чтобы сделать видео с меткой времени, и еще одно приложение, чтобы сжать его перед загрузкой, и почти ничего из этого нельзя сделать на вашем телефоне — устройстве, которое вы, вероятно, использовали для записи видео в первую очередь.
Я создал Idle Reporter, чтобы превратить подачу жалоб в пятиминутный процесс, который можно выполнять прямо со своего телефона.
Idle Reporter использует ИИ для автоматического извлечения всей необходимой информации и скриншотов из видео и заполнения формы для вас. Он сжимает ваше видео, добавляет необходимые скриншоты и загружает все это в DEP. Все, что вам нужно сделать, это войти в систему, сделать окончательную проверку и отправить.
Функции ИИ стоят мне денег, поэтому я оформил их по подписке ($5,99/месяц, которая окупится после одного отчета). Есть бесплатная недельная пробная версия, чтобы вы могли протестировать ее. Все остальные функции — включая полнофункциональную камеру с временными метками, за которую другие приложения взимают плату, и редактор для ручного заполнения форм и отправки за один шаг — будут бесплатными навсегда, как услуга для сообщества.
Приложение пока доступно только для iOS — отчасти это было упражнением по изучению SwiftUI в свободное время.
Проверьте приложение в App Store и дайте мне знать, что вы думаете!
[1]: https://www.nyc.gov/site/dep/environment/idling-citizens-air…
[2]: https://www.cbsnews.com/news/new-york-city-idling-law-report…
Это феноменальное применение того, как основанные на штрафах вознаграждения могут быть использованы для быстрого улучшения соблюдения закона. Невероятная работа. Я бы обязательно использовал это, если бы жил в Нью-Йорке; я порекомендую это своим друзьям там.
Вот это практическое применение ИИ, молодец!
Мне нравится, что вы и другие облегчаете общественности задачу сообщения о проблемах и нарушениях.
Еще один пример в том же ключе (но без финансового вознаграждения за сообщение!) — приложение Solve SF:
Спасибо!
Source: news.ycombinator.com
Как вести переговоры о зарплатном пакете=news.ycombinator.com=
Как вести переговоры о зарплатном пакете ( complexsystemspodcast.com )
Похоже, это было написано до получения степени магистра права, до массовых увольнений и до принятия статьи 174. Реальность такова, что у инженеров сейчас гораздо меньше возможностей для ведения переговоров, чем раньше.
Кроме того, поскольку стартап небольшой, я обычно открыто говорю о зарплате, поскольку если ваша зарплата не попадает в тот диапазон, который мы можем себе позволить, то обсуждать ее не стоит.
Для тех, кто предпочитает читать, вот более или менее аудиоверсия его эссе, написанного много лет назад: https://www.kalzumeus.com/2012/01/23/salary-negotiation/
Tangential: Что за отказ от ответственности по поводу чтения на “iDevice”? Им сложно с большим количеством слов на одной странице?
Это было в 2012 году, экраны мобильных устройств были намного меньше.
Это было написано более 10 лет назад, когда разрешение подобных устройств было гораздо ниже.
Source: news.ycombinator.com
Культурный упадок художественной литературы=news.ycombinator.com=
Культурный упадок художественной литературы ( oyyy.substack.com )
Больше не существует возможности присваивать кому-либо статус человека, имеющего мнение о культурном артефакте X. Никто не впечатлен, слишком много людей с вдумчивыми мнениями о важных книгах не делают абсолютно ничего ценного для общества.
Я никогда не мог дать себе внятного обоснования, почему я должен читать что-либо подобное.
Хотя я и не согласен с тем, что «издатели проснулись» — это существенная причина (или хотя бы правда в каком-то реальном смысле), я отдаю должное эссе за то, что оно сопротивляется желанию свести очень сложную проблему к одному причинному фактору.
Source: news.ycombinator.com
Насколько быстры конвейеры Linux?=news.ycombinator.com=
Насколько быстры Linux-каналы? ( mazzo.li )
Отличная статья, ранее обсуждавшаяся на HN:
https://news.ycombinator.com/item?id=31592934 (200 комментариев)
https://news.ycombinator.com/item?id=37782493 (105 комментариев)
Мне жаль, что нет комментариев, статья действительно замечательная.
Я бы хотел использовать splice почаще, но в конце статьи говорилось о последствиях для безопасности и некоторых нарушениях ABI.
Мне интересно узнать, есть ли долгосрочные планы сохранить сращивание?
Мне также было бы интересно, насколько сложно будет исправить канал по умолчанию, чтобы он всегда использовал соединение для повышения производительности.
Source: news.ycombinator.com
Распределители — это обезьяны с пишущими машинками=news.ycombinator.com=
Распределители — это обезьяны с пишущими машинками ( tgmatos.github.io )
лол, я прочитал это как “аллигаторы – это обезьяны с пишущими машинками” и подумал, что это будет очень интересная статья
но это просто больше бла-бла об ИИ :/
Думаю, вы комментируете не ту статью — это реализация распределителя памяти, например, malloc.
Как сказал Андрей Александреску: «Распределитель относится к распределению так же, как аллигаторы к голословным утверждениям».
https://www.youtube.com/watch?v=LIb3L4vKZ7U
Source: news.ycombinator.com