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对于拥有 Yoto 设备和渴望探索的孩子们来说，这可能会很有用。 这是一个简单的命令行工具和代理技能，可以将音频/视频播放列表的 URL（批量加载）转换为 Yoto MYO 卡。使用 yt-dlp 下载媒体，并通过 Yoto 开发者 API 将音频上传到您的 MYO 账户。这对于一次性加载整季或整系列的内容非常实用。 该工具可以处理下载、组织章节、编写标题、去重、艺术作品/图标，并管理/适应卡片限制。它在本地运行，正好符合您的需求。

嘿，HN， 我是“Wrapped for TikTok”的创作者——类似于Spotify Wrapped，但针对TikTok的。 用户可以上传他们的TikTok数据导出，以获取他们在平台上活动的总结，并可以选择捐赠他们的数据供学术研究使用。 目前，我们已经有近17,000名用户捐赠了他们的数据。通过“Feed的状态”项目，我希望让一些在幕后进行的研究更加透明。 当前的研究主要集中在比较2024年和2026年的数据，显示出一些有趣的下降趋势：每个视频的观看时间减少，总体在TikTok上的时间增加，睡觉时间变得更晚。

Stripe刚刚向我发送了一条关于自动升级Radar的通知。他们将我转移到了“标准”Radar计划，因为这个计划与我之前使用的免费计划“最接近”。 这个计划在2027年1月之前是免费的，之后他们将开始对每笔交易（以及每个连接账户）收取费用，除非我选择退出（我刚刚已经选择退出）。 我猜所有在类似Stripe计划上的用户都会受到影响。哇，真的，伙计们？“选择退出”？？ 以下是我收到的电子邮件副本（引用了加拿大的Stripe Connect费率）。 ---------- 新的Stripe Radar计划和定价 随着过去几年互联网欺诈的加剧，我们迅速扩展了我们的欺诈预防产品Radar。去年，我们阻止了1100亿美元的欺诈，帮助平台阻止了超过300万个欺诈账户，并推出了数十个新功能。随着新功能的增多，我们推出了四个层级——Lite、Standard、Plus和Pro，并更新了定价。 这对您意味着什么 您一直在使用的Radar版本最接近Standard，并且您一直是免费使用的。从今天开始，您将获得Radar Standard的免费试用，该版本现在包括对所有支付方式的广泛保护，以及专门为平台构建的新功能——包括每个连接账户的账户风险评分，这样您可以更快地接纳合法账户，阻止高风险账户，并在欺诈发生之前暂停支付。 在您的试用期结束后（2027年1月22日），您将自动转为Radar Standard，并将根据您的直接支付量和任何由您连接账户处理的交易量，每笔筛查交易收取CA$0.07的费用，以及每个连接账户收取CA$1.50，用于Radar的新账户欺诈预防功能。 如果您希望继续免费获得欺诈保护，您可以随时通过仪表板一键切换到Radar Lite，适用于您的直接支付量或连接账户。Radar Lite为卡支付提供基本的欺诈保护，依托于Stripe行业领先的AI模型，这些模型基于超过1.9万亿美元的年支付量进行训练。Radar Lite将免费包含在您的支付处理服务中。 Plus或Pro的高级保护 在AI时代，我们预计新的欺诈模式将迅速出现。为了保持领先，您可以升级到Radar Plus或Pro，以获得自定义规则、储备、适应性3DS、针对新兴欺诈模式（如免费试用滥用）等高级功能。随着欺诈的演变，Radar也将不断发展——我们期待继续改进以保护您的业务。 您可以在我们的支持网站上了解更多关于此次定价变更的信息，或联系您的账户团队。

我们最近使用 DeepSeek V4 Flash 作为教师，针对 GPT-OSS-120B 进行金融任务的训练。蒸馏在这个问题上表现良好。在受限的 8k 令牌预算下，我们自蒸馏的 120B 在 FinanceReasoning 上得分为 83.61%，高于 Kimi K3（81.93%）和 Inkling（65.13%）。我们发布了 20B 的开放权重。然而，作为教师的 V4 让我们意识到，测量其审查特性是否转移到基础模型的蒸馏版本是及时的。简而言之，它没有，教师在回答政治敏感问题时与预期相差 7 个标准差，但蒸馏模型的行为与其美国基础模型保持一致。您可以在这里尝试几个查询，无需认证：<a href="http://playground.ctgt.ai">http://playground.ctgt.ai</a> 接下来，我将深入探讨感兴趣的动机、方法论和详细结果。测量这一现象的难点在于隔离模型是否普遍不愿谈论敏感话题，还是特定国家的敏感话题。因此，我们制作了 152 对匹配的提示，其中一个提示询问中国概念，另一个询问该概念的非中国版本。例如，大跃进与霍洛多莫尔。这些由四位 LLM 评审（Grok 4.20、Gemini 3.5 Flash、GPT-5 mini、Claude Sonnet 4.6）评分，得分范围为 0-100，并与 96 位人类评分的相关性为 r=0.948。OpenRouter 阻止了其中一些，因此我们自己托管了权重。 教师在核心政治对的得分差距为 +45.45 分，约为偶然的 7 个标准差，每个蒸馏学生的得分均在其基础模型的 1 分之内。潜意识学习文献表明，当教师和学生之间的初始化不共享时，这是预期的，这在这里是成立的。蒸馏数据也不包含任何与中国相关的敏感内容。我们在这里的贡献是发布评估框架（LineageEval：<a href="https://github.com/CTGT-Inc/lineage-eval" rel="nofollow">https://github.com/CTGT-Inc/lineage-eval</a>），以提升华盛顿及其他地方对这一话题的讨论。我们是一个专注于高风险和受监管的 AI 应用的可解释性实验室，因此我们听到了很多关于在美国基础上蒸馏中国模型的所谓危险的模糊说法。我们认为这些对话应该基于开放、可审计的框架，而不是情感。我们计划下一步测试将中国教师应用于像 Qwen 这样的中国血统基础模型的效果。 蒸馏方法是 HINT-SD 的演变，我们在模型推理出错的特定点注入一个提示。然后，我们在接下来的 100 个令牌的展开中，对修正后的延续进行反向 KL 训练。如上所述，120B 本身作为教师非常有效，我们最终发布了这个版本。自蒸馏的 120B 在 FinanceReasoning 上得分为 83.61%，高于 Kimi K3（81.93%）和 Inkling（65.13%）。我们的模型在预算内完成了 98.7% 的问题；而较大的模型则截断（90.76% 和 71.01%），这被视为错误。在 100k 令牌的情况下，大模型得分上升（Kimi 89.92%）。因此，在受限（或许更现实）的预算下，120B 在一台 H100 上以约 $0.00026/查询的成本超越了每查询运行 62-160 倍的模型。 我们发布了 20B 的金融模型作为开放权重（在 FinanceReasoning 上的得分为 64.71% 到 74.79%，每查询成本降低 23%，在一台 80GB 的 GPU 上运行），并在一个平台上将 120B 与教师和学生并排展示（几个查询，无需认证），以及包含所有提示、控制、评分标准和代码的 LineageEval。 我们希望听到在生产中使用蒸馏中国模型的人的经验，或者您对 LineageEval 改进的想法。 <a href="https://huggingface.co/ctgt-inc/gpt-oss-20b-finance" rel="nofollow">https://huggingface.co/ctgt-inc/gpt-oss-20b-finance</a> <a href="https://playground.ctgt.ai">https://playground.ctgt.ai</a> <a href="https://github.com/CTGT-Inc/lineage-eval" rel="nofollow">https://github.com/CTGT-Inc/lineage-eval</a> <a href="https://www.ctgt.ai/research/distillation-censorship-transfer">https://www.ctgt.ai/research/distillation-censorship-transfer</a>

大家好，我创建了ACS肽类检测实验室，这是一个位于佛罗里达州的ISO/IEC 17025认证分析实验室，允许研究人员和配方药房邮寄肽样品，并在9到11个工作日内获得完整的分析证书（COA）。 问题很简单：大多数肽供应商提供自己的COA，这显然存在利益冲突。研究人员需要一个独立的地方来发送样品。 您可以通过我们的网络门户提交样品，选择隔夜快递，我们将进行高效液相色谱（HPLC）纯度分析、电子喷雾质谱（ESI-MS）以确认身份、感应耦合等离子体质谱（ICP-MS）检测重金属，以及气相色谱-质谱（GC-MS）分析残留溶剂。结果将通过电子邮件以详细的COA形式返回。 一个有趣的限制是：我们已获得DEA注册，这使我们能够处理大多数合同实验室不愿意接触的受控物质分析。 我们仍在扩展我们的定制协议服务，真诚希望听到任何从事肽类研究或配方的人的反馈。