我对当前大型语言模型（LLMs）中“推理”的定义和测量之难感到沮丧。<p>这篇文章认为，问题在于结构而非认知：LLMs并不处于一个陈述能够持续存在、约束未来行为或产生后果的世界中。<p>我展示了一个最小的、可重复的演示，任何人都可以在商业LLM会话中运行。相同的模型，相同的问题——唯一的区别是在开始时添加了一个“世界”声明。<p>在这个最小的约束下，观察到的行为立即发生变化：
- 位置漂移减少
- 自动反转减少
- 判断更加保守
- 拒绝退出定义的世界<p>这并不意味着LLMs会思考、推理或接近通用人工智能（AGI）。它仅仅表明，在没有一个世界的情况下，推理类属性甚至无法被测量。<p>完整的文章（包含公开会话记录）：
https://medium.com/@kimounbo38/llms-dont-lack-reasoning-they-lack-a-world-0daf06fcdaeb?postPublishedType=initial
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嗨，HN，我是Safoan，Narrativee的创始人。
我们创建Narrativee是因为我们意识到，从原始电子表格文件中获取清晰的信息是多么困难。我发现自己花了几个小时盯着行和列，试图提取上下文，并手动将这些数据转化为可以与团队分享的文档。
问题在于，电子表格非常适合计算，但在沟通方面却很糟糕。要了解数据背后的“故事”，通常需要截图图表或写长邮件来解释这些数字的含义。
这就是我们构建Narrativee的原因，旨在在几分钟内消除这种摩擦。
> 您上传您的电子表格（CSV/XLS），
> 获取一份解释您数据背后“是什么”和“为什么”的叙述文档
> 编辑并分享一份可读的报告，而不是原始数字
我们提供免费计划，欢迎试用，并告诉我们可以改进的地方！
大家好！在为中小企业的数据丰富化而苦苦挣扎之后，我推出了一个 Google Sheets 插件，能够让你直接访问一个由人工智能驱动的网页抓取工具。
Vurge 让你可以直接在 Google 表格中从任何网站获取结构化信息，无需学习新工具或增加数据丰富化的依赖。
欢迎告诉我你的想法！
嗨，HN，我们是Luke和Phillip，我们正在构建Spice.ai OSS——一个轻量级、可移植的数据和AI引擎，基于Apache DataFusion和Ballista，支持SQL查询、混合搜索和在企业如Barracuda Networks和Twilio使用的分散存储中的LLM推理。
我们在2021年首次在HN上介绍了Spice，并在2024年重新推出了从头开始用Rust重建的版本。
Spice包含数据加速器的概念，这是一种从不同来源（如其他数据库）在嵌入式数据库（如SQLite和DuckDB）中物化数据的方法。
今天，我们很高兴地宣布一个新的受Ducklake启发的数据加速器，基于Vortex构建，Vortex是一种高性能、可扩展的列式数据格式，声称随机访问速度比Apache Parquet快100倍，扫描速度快10-20倍，写入速度快5倍，同时具有相似的压缩比。
在我们的Spice测试中，Vortex的性能比DuckDB更快，内存使用量仅为其三分之一，并且具有更好的可扩展性（支持多文件）。在实际部署中，我们发现DuckDB数据加速器通常在1TB左右达到上限，而Spice Cayenne可以支持PB级别的规模。
您可以在<a href="https://spice.ai/blog" rel="nofollow">https://spice.ai/blog</a>和Spice OSS发布说明中阅读更多信息。
这只是第一个版本，我们非常希望听到您的反馈！
GitHub: <a href="https://github.com/spiceai/spiceai" rel="nofollow">https://github.com/spiceai/spiceai</a>
[1] <a href="https://news.ycombinator.com/item?id=28448887">https://news.ycombinator.com/item?id=28448887</a>
[2] <a href="https://news.ycombinator.com/item?id=39854584">https://news.ycombinator.com/item?id=39854584</a>
[3] <a href="https://github.com/vortex-data/vortex" rel="nofollow">https://github.com/vortex-data/vortex</a>
[4] <a href="https://spiceai.org/blog/releases/v1.9.0" rel="nofollow">https://spiceai.org/blog/releases/v1.9.0</a>
我需要在一个 Node.js 应用中生成发票。jsPDF 的体积为 229KB，而我只需要文本、矩形、线条和 JPEG 图像。
所以我写了 tinypdf：少于 400 行的 TypeScript，零依赖，压缩后仅 3.3KB。
它的功能：
- 文本（Helvetica 字体、颜色、对齐方式）
- 矩形和线条
- JPEG 图像
- 多页，自定义尺寸
它不支持的功能：
- 自定义字体、PNG/SVG、表单、加密、HTML 转 PDF
就这些。这涵盖了发票、收据、报告、票据和标签的 95% 使用场景。
GitHub: https://github.com/Lulzx/tinypdf
npm: npm install tinypdf
许多人参加会议是为了展示自己的工作、与志同道合的人建立联系，并可能寻找新的机会。<p>从一些会议组织者的随意评论中可以看出，他们的工作存在一定的风险，并且可能得不到应有的回报。他们可能面临以下不愉快的情况：
* 一位演讲者因其发布或言论而被取消。
* 不良人士违反行为准则。
* 会议组织者因拒绝某位演讲者的提案而遭受口头辱骂和死亡威胁。
* 与金钱相关的任何问题。<p>会议组织者还面临哪些其他困难呢？
大多数创业建议乍一看似乎都很合理。“找到一个问题。” “解决自己的痛点。” “构建人们想要的东西。”
我遵循了这些建议，但仍然看到聪明的创始人，包括我自己，花了几个月时间构建的东西悄无声息地失败了。
这种矛盾让我感到困扰，因此我开始深入研究。我阅读了失败的事后分析、无果的产品发布、被遗弃的GitHub仓库，以及长长的Hacker News讨论串，里面的人们解释了为什么放弃某个想法。
经过一段时间，我发现了一个模式。问题不在于人们缺乏想法，而在于我们用讲故事的逻辑来评估想法，而不是用生存的逻辑。
我们选择那些听起来有趣、感觉雄心勃勃或在推介中看起来不错的想法，但一旦遇到现实世界的行为就会崩溃。
大多数想法失败的原因不是竞争或执行，而是它们并没有替代任何紧迫的需求。
它们无法与现有的习惯、重复的成本或某人已经在使用的痛苦的变通方法相匹配。
当你问一些简单的问题，比如谁在付费、他们在采用这个想法时停止做什么，以及为什么是现在，大多数想法很快就会崩溃。
为了避免重复这个错误，我开始将想法写成假设，而不是灵感。
每个想法都必须经受几个不舒服的问题：这个想法替代了什么现有行为、在前30天内会导致它失败的因素是什么，以及什么是可以证明或反驳需求的最小实验。
大多数想法立即失败。少数想法的存活时间超过了预期。
随着时间的推移，这变成了一个私人数据库，我用它来避免在弱想法上浪费数月时间。这不是一个“伟大想法”的集合。
它是经过严格筛选后存活下来的想法的记录，还有许多没有存活的想法。最终，我将其整理成一个其他人可以浏览的东西，现在称为startupideasdb.com（可以搜索一下），主要是因为我一直希望早些时候就有这样的东西。
如果你在选择构建什么时感到困惑，或者厌倦了那些悄然死去的聪明想法，这可能会为你节省一些时间。
如果你不同意这个框架，我真心希望了解它的缺陷，Hacker News通常能比其他地方更快发现问题。