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一周热榜
论点：
- GPU使用并行计算
- 浮点运算不具备结合性
- 舍入误差的累积方式不同
- GPU产生的计算结果具有噪声
- 数据中存在已知的噪声与准确性之间的权衡
- 噪声需要过度参数化或更大的网络才能进行泛化
- 过度参数化会阻碍网络对问题空间的充分泛化
因此，GPU的不确定性似乎对人工智能不利。我哪里出错了？
问题：
- 这是否已经被量化？据我理解，答案会因情况而异，并与网络的深度、宽度、架构、学习率等其他细节相关。归根结底，熵意味着某种噪声与准确性之间的权衡，但我们讨论的是像10%、1%、0.1%这样的数量级吗？
- 由于噪声与准确性之间的权衡，似乎可以认为使用一个经过确定性训练的小网络可以达到与一个经过非确定性训练的更大网络相同的性能。这是真的吗？即使我们只讨论一个神经元的差异？
- 如果像驾驶汽车这样的问题空间过于庞大，无法完全表示为一个数据集（考虑宇宙的原子作为硬盘），我们如何确保一个数据集是问题空间的完美抽样？
- 过度参数化难道不会保证模型学习的是数据集而不是问题空间吗？将其概念化为使用更高次的多项式来表示另一个多项式是否不正确？
- 即使有完美的抽样，当少量噪声能够引发雪崩时，噪声计算似乎也不兼容。如果这种噪声以1%量化，难道不能说数据集在网络中留下的“印象”会比应有的多出1%吗？也许在某种意义上会溢出？评估数据点“非常接近”但未包含在训练数据点中的情况，更可能被错误评估为相同的“邻近”训练数据点。也许我在这里重新发明边缘情况和过拟合，但我认为过拟合不会在训练结束时自发发生。
例如，对于一部90分钟的电影，你可以选择在连续三天内，每天观看30分钟。<p>这样可以避免观影疲劳，并更容易将观看安排融入你的日程中。
现有的文本转语音（TTS）工具通常只支持单一声音，但我需要自然的多角色对话来制作有声书和播客，因此我开发了Voxica。
<p>实时演示：<a href="https://voxica.io" rel="nofollow">https://voxica.io</a>（试试“Maya & Noah”的对话）
<p>Voxica可以生成：
<p>从简单文本输入生成多角色对话
<p>自动切换声音
<p>逼真的背景音效（咖啡馆、雨声、办公室等）
<p>可导出的音频文件
<p>非常适合：
<p>播客/有声书创作者
<p>开发语音应用的开发者
<p>制作互动课程的教育工作者
<p>任何需要快速获取对话音频的人
<p>我是在花了几周时间手动编辑播客音频片段后开发这个工具的——现在只需30秒，而不是3小时。
<p>API文档：<a href="https://voxica.io/docs" rel="nofollow">https://voxica.io/docs</a>
免费试用，之后按使用量计费。
<p>想知道这里还有哪些其他用例或对话场景会对大家有帮助！
在创建我的初创公司时，我不断遇到一个问题：在光标中的 AI 代理创建了不该存在的端点或代码，产生了虚假的字符串，或者根本无法理解代码。
ask-human-mcp 在代理遇到困境时会暂停它，将问题记录到根目录下的 ask_human.md 文件中，答案标记为 PENDING，然后在你填写正确答案后立即恢复。
痛点：
- 你的代理发出一个从未存在的端点
- 它做出自信的假设，而你却花费数小时调试错误的线索
解决方案：
ask-human-mcp 为你的代理提供了一个逃生通道。当它不确定时，会调用 ask_human()，将问题写入 ask_human.md，并等待。你用真实答案替换答案标记为 PENDING，代理将继续执行。
一些功能：
- 零配置：只需执行 `pip install ask-human-mcp` + 在 .cursor/mcp.json 中添加一行 → 就可以使用了
- 跨平台：支持 macOS、Linux 和 Windows，无需额外的服务器或网络钩子
- Markdown 问答：代理调用 `await ask_human()`，问题将记录在 ask_human.md 中，答案标记为 PENDING。你填写答案后，代理将继续执行
- 文件锁定与轮换：防止文件损坏，限制待处理问题，当 ask_human.md 文件大小达到约 50 MB 时自动轮换
快速入门：
```
pip install ask-human-mcp
ask-human-mcp --help
```
将以下内容添加到 .cursor/mcp.json 并重启：
```json
{
"mcpServers": {
"ask-human": { "command": "ask-human-mcp" }
}
}
```
现在任何类似的调用：
```javascript
answer = await ask_human(
"我们使用哪个认证端点？",
"在 auth.js 中构建登录表单"
)
```
将创建：
```
### Q8c4f1e2a
ts: 2025-01-15 14:30
q: 我们使用哪个认证端点？
ctx: 在 auth.js 中构建登录表单
answer: PENDING
```
只需将 `answer: PENDING` 替换为真实的端点（例如，`POST /api/v2/auth/login`），你的代理将继续执行。
链接：
GitHub -> [https://github.com/Masony817/ask-human-mcp](https://github.com/Masony817/ask-human-mcp)
反馈：
我是 Mason，19 岁的 Kallro 独立创始人。欢迎分享你发现的任何错误、功能请求或奇怪的边缘情况 - 请留言或提交问题！
请请我喝杯咖啡 -> coff.ee/masonyarbrough
嘿，HN！
我创建了DBLayer，旨在帮助开发者快速将他们的数据库转换为API。它适合独立开发者、早期团队以及希望快速访问数据而无需搭建后端的数据工作者。
你可以：
- 编写查询并将其暴露为端点
- 添加身份验证并监控使用情况
- 通过用户界面自定义端点
- 跳过样板代码，几分钟内即可开始使用
期待你的反馈以及你发现的任何bug或边缘案例！