我最近在一个HN讨论串中问了同样的问题，但这个问题神秘地被投了反对票。对我来说，这个问题依然存在：Anthropic和DOW之间有很多关于将大型语言模型（LLM）技术应用于战争的讨论。具体来说，是关于“完全自主武器和大规模国内监控”。有没有人理解这两个目标如何实现？我觉得LLM似乎并不是合适的工具。自主武器需要一种更快、更可靠且更确定性的人工智能。LLM可能更适合用于大规模监控，但我不太确定它们如何处理海量的数据和有限的上下文窗口（除非它们使用数据本身进行训练）。RAGs可能只能缓解这个问题。有没有人有一些想法？
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嘿，HN，我最近与一些人工智能和健康科技的创始人进行了交流，发现一个问题反复出现：专利似乎是为一个不同的世界设计的。当你花费2万美元并等待2到3年时，你的初创公司可能已经转型了两次。
所以我真的很想知道大家在这里实际是怎么做的。你们还是在申请专利吗？把事情作为商业秘密保留？还是采取防御性发布？或者在有资金到位之前根本不考虑知识产权？
我整理了一个非常简短的调查（承诺只需60秒），希望能获得一些真实的数据——没有销售，只是想了解创始人们的实际做法：表单链接：https://forms.gle/8UAytkGNfge4GKrH8
如果你更愿意在下面评论，那也同样有帮助。
在经历了多次因重命名变量或缺失关键字而导致的生产事故后，我构建了这个工具。EnvSentinel 将你的 .env 文件视为一个版本化的合同——你只需在 JSON 模式中定义规则一次，然后在 CI、预提交或本地进行验证。同时，它还会根据合同自动重新生成 .env.example，以确保两者始终一致。该工具完全使用 Python 标准库，无需外部依赖，支持 Python 3.10 及以上版本。
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我运行了很多无特权的容器，里面的应用程序会生成大量临时文件。tmpfs 对此非常合适（在无特权容器中容易挂载）。如果能增加一个压缩功能，那将会有很大帮助。<p>zram 需要 root 权限来管理。mkfs.btrfs 的设置对于基本上是“压缩的 /tmp”来说显得过于繁重。<p>为什么 tmpfs 从未获得过官方的压缩功能？
我们在Moment内部举办了一次招聘挑战，构建了一个蚂蚁群落模拟，并决定将其公开。<p>您需要编写一个程序，使用一种自定义的类汇编语言（我们称之为蚂蚁汇编）指令集来控制200只蚂蚁。每只蚂蚁可以感知附近的单元格（食物、信息素、巢穴、其他蚂蚁），但没有全局视图。唯一的协调机制是信息素踪迹，蚂蚁可以释放和感知这些信息素，仅此而已。您的程序在每只蚂蚁上运行完全相同。<p>目标是在一组地图上收集最高比例的食物。不同的地图布局（集中食物、分散食物、障碍物）会奖励非常不同的策略。排行榜是实时更新的。<p>大奖是Moment支付的两人前往毛伊岛的旅行。挑战将于3月12日结束。<p>我们对人们发现的策略感到好奇。我们在内部看到了一些出人意料的聪明涌现行为。