2026年10月12日星期一

哥伦布登陆巴哈马群岛（1492）— 南宋院体工笔

历史上的今天

1492年：哥伦布登陆巴哈马群岛 — 10 月 12 日凌晨约两点，“平塔号”（Pinta）上的水手罗德里戈·德·特里亚纳（Rodrigo de Triana）喊出”陆地”，天亮后哥伦布在泰诺人（Taíno）称作瓜纳哈尼（Guanahani）的小岛上岸，改名圣萨尔瓦多；他当时以为自己已经靠近亚洲，这次航行却让欧洲和美洲从此长期接触，也带来了疾病、征服和泰诺人口的急剧减少。今天恰好是美国的哥伦布日（十月第二个星期一），不少州和城市已经把这一天改叫”原住民日”。

胡塞武装连续两天打击利雅得机场，沙特能源大臣说”我们的回应必须同样严肃”

Source · BBC · 2026-10-12 · link

Why this — 红海是沙特绕开霍尔木兹海峡的主要出口通道，现在机场和油气设施都在挨打，沙特的”回应”会直接牵动油价。

沙特能源大臣阿卜杜勒阿齐兹·本·萨勒曼亲王（Prince Abdul Aziz bin Salman）周一在利雅得的世界石油大会（WPC Energy Congress）上说：“最近几周发生的事情很严重，我们的回应必须同样严肃。“他指的是也门的胡塞武装（Houthi，伊朗支持的武装组织）对沙特机场和油气设施的袭击：周六一枚导弹击中利雅得哈立德国王国际机场的一座航站楼，13 人死亡，机场关闭；周日另一座航站楼再遭袭击，一名巴基斯坦籍男子遇难。胡塞说这是对沙特”残酷侵略”的报复；胡塞控制的卫生部门称，周日沙特空袭首都萨那的一处民宅，一名儿童死亡、六人受伤。

局势是这样一步步升级的：双方维持了四年的非正式停火，从 7 月开始瓦解，胡塞宣布对沙特实行”海上禁运”，向沙特的机场、油气设施和红海油轮发射导弹和无人机，理由是沙特封锁了他们控制的港口和机场，以及一次对萨那机场的空袭（也门政府说那次空袭是它做的，为了阻止一架没有获准的伊朗飞机降落）。9 月，胡塞突然在也门西南部的红海沿岸发动攻势，把政府军赶出了俯瞰曼德海峡（Bab al-Mandab）的一些地区；美国和以色列对伊朗开战后，霍尔木兹海峡实际上已经关闭，沙特只能靠红海出口石油，所以这一仗直接推高了国际油价。上周也门政府宣布新一轮攻势，要收复胡塞手里的全部地盘；政府军说在沙特猛烈空袭的帮助下，很快夺回了曼德海峡附近的地区，胡塞则否认丢了地。

特朗普宣布”能源停火”，泽连斯基说是从媒体上知道的；俄方只肯”选举日”停火，拉夫罗夫说乌克兰”不配喘息”

Source · BBC（直播页）· 2026-10-12 · link

Why this — 这份停火没有人事先商量，内容也不对等：据 Axios 的说法（BBC 没有核实），是”炼油厂换炼油厂”，而乌克兰唯一的炼油厂 2022 年就停产了。

周日特朗普说他促成了俄乌之间的”能源停火”。泽连斯基（Volodymyr Zelensky）周一在华沙安全论坛上说，他是从媒体上才知道的，而宣布之后，俄罗斯”立刻”打了乌克兰的一座发电厂；不过他表示，只要莫斯科也停，乌克兰愿意支持能源停火，这可能”成为结束战争的重要一步”。克里姆林宫发言人佩斯科夫（Dmitry Peskov）先说”有话可说时会通知”，随后又说，针对泽连斯基提出的 60 天停火（好让乌克兰举行总统选举），普京愿意在”选举日当天”下令不打击乌克兰；在他看来，60 天只会让乌克兰”疗伤”后继续打。外长拉夫罗夫（Sergey Lavrov）说，乌克兰”不配喘息”，欧洲会趁停火”往乌克兰灌新武器”，还说泽连斯基的”惊讶”是装的。

背景是：特朗普一直要求乌克兰别再打俄罗斯的炼油设施，好让俄方履行上周刚谈成的对美柴油交易。Axios 报道的停火内容是”炼油厂换炼油厂”，目前不包括火电厂和电网。乌克兰只有克列缅丘格（Kremenchuk）一座炼油厂，2022 年战争刚开始就被重创，此后一直没有恢复；俄罗斯却有大量炼油厂在正常运转。BBC Verify 的统计显示，今年乌克兰已打击俄控油气设施 273 次，是去年同期（124 次）的两倍多，4 月以来平均每天不止打一处，今年每五次里就有一次目标在 1000 公里之外。北约欧洲盟军最高司令格里内维奇（Alexus Grynkewich）说，俄方持续打击能源设施是想”摧毁乌克兰人的意志”，“多半不会成功”，乌克兰人会熬过这个冬天。

BBC 调查：德勤塞浦路斯认可了倒填日期的文件，让阿布拉莫维奇 6.72 亿美元的豪宅游艇从账面上”消失”

Source · BBC《全景》（Panorama）与调查新闻局（Bureau of Investigative Journalism）联合调查 · 2026-10-12 · link

Why this — 手法土得很：把文件日期往前倒填三年；被牵出来的不止寡头本人，还有全球最大的会计师事务所。

调查依据是一批外泄的塞浦路斯离岸公司文件（涵盖 1995 到 2022 年，是国际调查记者同盟”塞浦路斯机密”项目的一部分）。BBC 发现，全球最大的会计师事务所德勤（Deloitte）在塞浦路斯的机构，认可了倒签日期的文件，让俄罗斯寡头罗曼·阿布拉莫维奇（Roman Abramovich）名下价值 6.72 亿美元的资产从公司账目里消失，似乎还为一个逃避巨额税款的方案出过主意。

第一个例子：2006 年塞浦路斯新法规定公司账目要公开。德勤塞浦路斯起草的 Amiscan Investments 公司 2003 年账目里，列着英国西萨塞克斯的一座豪宅、伦敦的一套豪华公寓、法国南部的一处庄园、直升机、私人飞机和一小支船队（包括 1.475 亿美元的”珀罗留斯”号 Pelorus）。为了不让这些公开，阿布的助手和塞浦路斯的公司服务商 MeritServus 把资产转给了母公司（注册在英属维尔京群岛），并把转让日期倒填三年，写成 2003 年。德勤审阅后认为文件”足够”，2006 年签发账目时，房子、飞机、游艇一笔勾销，只剩 7.5 万美元。

第二个例子涉税：Kravin Investments 公司 2003 年银行里有近 20 亿美元，本该就利息向塞浦路斯缴税。2005 年 8 月，MeritServus 给阿布在俄罗斯的助手发邮件，说和德勤开会后想出了办法，需要改动 2003 和 2004 年的财务报表；一个月后对方回复”我同意”，随后出现一批倒签文件，假称这笔钱只是替英属维尔京群岛的母公司持有。第三个例子是价值 100 多亿美元的 Electus Investments，同样倒签，让塞浦路斯那家同名公司的账面只剩 14.5 万美元。英国大律师安德鲁·米切尔（Andrew Mitchell KC）说，这是”直白的逃税，再明显不过”。

阿布的律师说他否认逃税或隐瞒财富，说没有证据表明他知情、授权或指示伪造任何文件，依赖专业顾问的建议是正当的；德勤塞浦路斯说它”遵守适用法律”，并称文件已有 20 多年、无法调阅，不能就具体指控置评。背景：阿布 2022 年被英国制裁、被迫出售切尔西足球俱乐部，据报道住在土耳其；泽西岛仍冻结着他 54 亿英镑资产，刑事调查已进行四年。

欧盟把中国混合动力车的年进口量限在 35 万辆，预计让中国的市场份额从 6% 降到 3%

Source · The Guardian · 2026-10-12 · link

Why this — 一场贸易摩擦用”配额”收了场；更重要的是布鲁塞尔内部的口风变了：从想办法多卖给中国，变成先管住进口。

欧盟委员会确认，从 12 月起，中国进口的混合动力车（包括插电混动）每年最多 35 万辆。过去两年进口猛增，今年预计会卖出约 80 万辆纯电和插电混动车；这个配额是上周在北京达成的”为期四年”协议的一部分，欧盟预计它会让中国的市场份额减半。限额用的是世界贸易组织（WTO）的保障措施，不用像反倾销那样先走一遍调查，所以能很快实施。超出配额的车不额外加关税，但会被卡在欧洲港口的海关里。中国车企在欧盟境内组装的车（比如匈牙利，以后还有西班牙）不受限制，而欧盟车企在中国造的车要受限。作为交换，中国同意取消部分汽车零部件的关税，并把欧盟的鞋、橄榄油和冰淇淋关税减半。欧盟官员说配额”得到中方的全力支持”，在化工、可再生能源、家具等产品上的对话还会继续，“这绝不是故事的结尾”。中方数据显示，今年上半年中国对欧盟的混动车出口额从 22 亿欧元涨到 67 亿欧元，涨到原来的三倍。

背景是欧盟对华贸易逆差已经到了每天约 10 亿英镑。消息人士说，欧盟的策略发生了”范式转变”：以前主要想办法多向中国出口，现在因为担心去工业化和工业重镇失业，转为盯住进口。欧洲对外关系委员会（ECFR）亚洲项目主任安德鲁·斯莫尔（Andrew Small）说，要是春天中国就拿出这样的方案，缓和起来会容易得多，现在”事情在政治上走得有点太远了”；他预计中国会把欧盟”拖进旷日持久的谈判”。周四欧盟领导人还要讨论法国和德国提出的”紧急开关”（kill switch）：一旦出现稀土禁运这类有害变化，布鲁塞尔可以切断某些商品进入单一市场的通道。

诺贝尔经济学奖颁给斯坦福的霍尔和哥伦比亚大学的伍德福德：给”熨平经济起伏”的政策找回微观基础

Source · 诺贝尔奖官网（瑞典皇家科学院新闻稿）· 2026-10-12 · link

Why this — 现在各国央行用的主流分析模型，地基就是这两个人打的；颁奖词里提到的”能源危机”，也正好是今天好几条新闻的底色。

瑞典皇家科学院宣布，2026 年诺贝尔经济学奖授予斯坦福大学的罗伯特·霍尔（Robert E. Hall，1943 年生于加州帕洛阿尔托）和哥伦比亚大学的迈克尔·伍德福德（Michael Woodford，1955 年生于马萨诸塞州），表彰他们”为宏观经济稳定政策建立微观基础”。奖金 1200 万瑞典克朗，两人平分。

评奖委员会是这样解释的：经济总是有起有落，自从凯恩斯（Keynes）提出理论以来，稳定政策的做法一直是衰退时降息、加赤字，过热时反着来。但 1970 年代的石油危机里，这套凯恩斯式模型失灵了，没有降低失业，反而带来失控的通胀，西方经历了十年低增长、高失业、高通胀，不少人认为稳定政策弊大于利，应该退场。两位获奖者的贡献是重建模型：不再把模型建在通胀、产出、消费这些宏观变量之间的统计关系上，而是建在微观基础上，也就是千千万万家庭和企业各自的决策，如何汇成整体经济的表现。模型里的关键一环是，家庭和企业做储蓄或定价决策时是”向前看”的，所以政府和央行把政策计划公布出来，本身就能改变大家对未来的预期，把经济推向正确的方向。评奖委员会主席约翰·哈斯勒（John Hassler）说，这些模型如今被各国央行和政府使用，让我们更有能力应对能源危机、家庭消费骤变这类冲击。

谷歌 DeepMind 的 AlphaProof Nexus 解出多道数学公开难题，成果登上《科学》杂志

Source · The Decoder · 2026-10-12 · link

Why this — 它的证明由形式化语言 Lean 逐步核对，错一步程序就报错；而 OpenAI 最近把几百份 AI 证明直接丢到 GitHub，引来数学界呼吁抵制，两条路对照着看很清楚。

根据发表在《科学》（Science）上的新研究，AlphaProof Nexus 在 353 道公开的埃尔德什问题（Erdős problems，数学家保罗·埃尔德什留下的一批悬而未决的题）中解出了 9 道，其中两道已经悬了 56 年；团队在论文发表前就把这些解法放到了网上。除此之外，它还证明了整数序列数据库 OEIS 里的 44 个猜想，解决了代数几何里的一个公开问题，并改进了极小极大优化（训练部分 AI 模型会用到的一种技术）里的一个已知界限。

做法是：以 Gemini 3.1 Pro 为核心，由它起草并反复修改用 Lean 写的证明（Lean 是一种能被计算机逐步核对的形式化证明语言）；每改一次，Lean 检查一遍，报错信息再引导下一轮尝试；碰到更难的子问题，它可以调用专门的证明工具 AlphaProof。DeepMind 说，不用 AlphaProof，这 9 道题也能解出来。

这项研究发表的时候，AI 数学正吵得厉害：据 The Decoder 报道，OpenAI 最近把几百份 AI 写的证明倒在 GitHub 上，没有投给期刊；陶哲轩（Terence Tao）领导的”人类数学协会”（Association for Human Mathematics）因此呼吁抵制。DeepMind 这次选择走同行评审。

多个 AI 智能体组队：成本最多贵 5.1 倍，成绩几乎没有提高

Source · The Decoder（引用 Vals AI 评测）· 2026-10-11 · link

Why this — “开一大群智能体并行干活”现在很时髦，这是少见的用数字泼冷水的测试；OpenAI 的研究员自己也说，多开主要买到的是速度，不是质量。

评测公司 Vals AI 用 “Vibe Code Bench”（让模型从零做出完整应用的基准）测了 GPT-6 Sol 和 Claude Opus 5.5，每个模型分别单干和组队，各跑中等和最高两档推理强度。组队的花费是单干的 1.8 到 5.1 倍。四组对比里，只有一组提升在统计上显著：GPT-6 Sol 在中等强度下，团队多得 7.3 分；到了最高强度，两个模型的团队都没有占到实质便宜。

Anthropic 自己用 Opus 5.5 做的两项测试也出现收益递减：团队越大，越快达到某个水平，但从 10 个智能体加到 100 个，24 小时后的分数只略微提高；另一项 ProgramBench 测试里，速度的提升是用更多的 token 换来的。Anthropic 的 Fable 5.1 在 Lean 定理证明任务上，超过 10 个智能体后提升更明显，但各项测试成绩仍低于 Opus 5.5；在知识库任务里，从 30 个加到 100 个，它的分数反而略降。

OpenAI 研究员诺姆·布朗（Noam Brown）在德瓦克什·帕特尔（Dwarkesh Patel，硅谷圈很火的长访谈播客主持人）的节目里也确认了这一点：多智能体主要买的是速度，不是质量，4 个智能体做同一件事快一倍，也贵一倍，16 个时规律不变，只是效率略低。他说这取决于任务：网页调研和数学容易并行，写小说就不行，“拿一万个智能体写小说，和拿一万个人写一样没意义”。OpenAI 的开发者埃里克·普罗文彻（Eric Provencher）也警告过，智能体蜂群大概率是浪费钱，因为智能体之间的协调会崩，他管这叫”协调税”。

卡帕西：AI 的真实能力和公众看到的差距在拉大，全世界约 5000 人用得上内部最强的系统

Source · The Decoder · 2026-10-12 · link

Why this — 里面的人数是他本人的估计，不是统计；但这套分层能解释，为什么你身边的人对 AI 的看法会差得那么远。

OpenAI 联合创始人、现在在 Anthropic 的安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）把大模型的使用者分成四层：约 60 亿人（占全球人口 75%）几乎没碰过；另外 10 亿到 20 亿人是免费版 ChatGPT 之类产品的随手用户，把它当成”更好的谷歌、写作辅助”；第三层约 2000 万人（0.2%），是数学和编程领域的专业用户，他们亲眼看到过去要几周甚至几个月的大项目，现在一个提示就能让智能体做完，他列举的例子有”做应用、抄应用、翻译应用、把二进制文件反编译成应用”；最上面一层约 5000 人，能用上公司内部的前沿系统。他写道：“外界看到的只是预览。“他描述这些人眼里的画面是”成千上万个智能体花几周协作完成软件大工程：挖出零日漏洞、以机器速度攻防、发现新科学、推进数学前沿”，这些事”顶尖专业人士要做好几年”。

同时他说，“人类的审阅和理解开始落后”：人们还在对几个月前的 OpenAI 与 Hugging Face 事件做”考古”，数学家可能还要花很久才能读完那 722 份前沿数学手稿。他把这种状态叫作”这个时刻的怪异”：公众大多没接触过，接触了也像一个”笨拙的聊天机器人”；多数职业人士只看到”小幅提升”；一小撮专业人士则感受到”曲线垂直上升的眩晕”。他还说，模型能力目前集中爆发在”数字的、可验证的、有经济价值”的领域，因为能力来自”在可验证奖励上的强化学习”，而公司把训练资源投在收入潜力最大的方向，眼下就是编程和数学。

有测不到的混杂因素时怎么估处理效应？牛津团队训练了一个”一次前向传播就给答案”的基础模型 ProximalFM

ProximalFM: Amortized Proximal Causal Inference under Hidden Confounding

作者 · Christophe Muller, Ayub Kharel（牛津大学）, Alex Luedtke（哈佛大学）, Chan Park（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）, Eric Tchetgen Tchetgen（宾夕法尼亚大学）, Juan L. Gamella（Causal Chamber）, Rahul Krishnan（多伦多大学）, Ricardo Silva（伦敦大学学院）, Jakob Zeitler · arXiv:2610.08078 · link

在观察数据里估”某种处理对不同人群的平均效应”（条件平均处理效应，CATE），常见假设是该测的混杂因素都测到了。现实里常有没测到的混杂（比如没记录的病情严重程度）。“近端因果推断”（proximal causal inference）的思路是：混杂因素 U 虽然测不到，但如果能找到两组与它相关的”代理变量”Z 和 W，在一定条件下就能还原因果效应。难处在于，不做参数假设的话，要解一个”病态积分方程”，既吃数据、对超参数敏感，优化又不稳。贝叶斯方法能靠先验稳住，但后验本身也难算，因为似然函数里带着潜变量。

论文借用了”表格基础模型”（TabPFN 这一类：在海量合成数据上预训练的 Transformer，换到新数据集时不用重新训练，一次前向传播就出结果）的思路。他们先设计了一个”结构因果模型的先验”：随机生成一大批满足近端识别条件的因果模型，在它们产生的合成数据上训练，训练目标是带真值的 CATE，真值由蒙特卡洛模拟反事实得到。因为这些真值本身带噪声，作者改了损失函数：不给目标去噪，而是把模型预测的分布”模糊”一点。输出的也不是一个点估计，而是 CATE 的完整后验分布（用 2000 个区间的直方图表示）。结构基于 TabICLv2，另外加了”角色嵌入”，让模型知道哪几列是协变量 X、哪几列是代理变量 Z 和 W。

评测用了 8 种半合成设置（线性或非线性 × 混杂弱或强 × 代理变量可靠度低或高），共 288 个评测实例。ProximalFM 整体有竞争力，优势最明显的是”混杂强、代理弱”且数据量较大的情形；它不用调超参，速度也比多数近端方法快。几个边界要看清：一，数据量超过训练时的最大 2,048 条后，它几乎不再进步，被 P-learner（TabICL）反超；二，在半合成数据上，后验的置信区间偏窄，过于自信；三，在 Causal Chambers 这个有已知因果图的物理实验装置上（12 种配置，每种 1,000 条数据），常规的”后门调整”元学习器（假设混杂因素都已测到的标准做法）反而更好，作者自己也说要谨慎解读。

PS2 Web Recomp — 不靠模拟器，把 PS2 游戏”翻译”成 WebAssembly，在浏览器里跑《GT4》和《战神 2》

https://github.com/snuri00/ps2-web-recomp

谁会用：想在浏览器里重温老游戏的玩家；对”把旧程序翻译到新平台”感兴趣的工程师；喜欢看性能优化过程的人

作者 deadxwarrior 今天在 Show HN 发布这个项目（帖子约 100 分）。它用的是”静态重编译”：不像模拟器那样边跑边翻译，而是提前把游戏里 PS2 主处理器（Emotion Engine）的机器码整体翻成 C++，再编译成 WebAssembly（浏览器里能以接近原生速度运行的字节码）；PS2 的操作系统和硬件行为用代码重写，画面则交给 WebGPU（浏览器调用显卡的新接口）绘制。目前跑通两款游戏：《GT4》（PAL 版）在笔记本集成显卡上以两倍分辨率稳定在每秒 50 帧，《战神 2》在激烈战斗里保持每秒 60 帧。仓库里不含任何游戏数据，用户自己提供光盘镜像，脚本在本机转换，所以不涉及分发游戏；《战神 2》在 8 核笔记本上从镜像转成网页约需 3 分半钟。

README 里最有看头的是”提速的教训”：第一次跑比赛只有每秒 3 帧，改用 GPU 计算着色器画图、预编译向量单元程序后到了 70 帧；早期版本每帧提交约 650 次 GPU 任务，把互不依赖的纹理上传提到前面合并，减到约 80 次；《GT4》每帧都会重传同样 3MB 的纹理，在显卡上放一份 16MB 的缓存，每帧传输的数据少了约 60%。三倍分辨率时帧率掉到 23，查出是着色器里一处分支让整批线程”走岔路”，改完回到 48 到 50 帧。

HN 评论区有两处交锋：有人质疑这类项目往往只是把模拟器打包，作者承认 PS2 的输入输出处理器（IOP）目前仍是解释执行，约占 CPU 的 2%，而主处理器的游戏代码是全部提前翻译，缺函数会直接报错；作者也说它不是周期精确，依赖精确计时的游戏会冒出具体的 bug，再逐个修。还有人说自己在 PS Vita 上做了类似的 ARM 到 WASM 转译器。

r/statistics · 用”差分之差分”（DiD）评估警用摄像头、无人机这类新技术到底有没有价值，行不行？

原帖（10 月 10 日发布；存档快照 8 分、9 条评论，分数已回补；正文只有标题，评论区我读到存档里的 4 条，含 1 条回复）

提问者想知道，警方新装的车牌识别摄像头（Flock）或无人机，能不能用差分之差分（DiD）来判断”是不是真的带来了价值”。DiD 的做法是：比较”装了的地区”和”没装的地区”，在安装前后各自的变化之差，前提是两组”本来的走势是平行的”。

Top comments 反应：

• Forgot_the_Jacobian（14 分）：可以，利用这类技术在不同时间、不同地点铺开的差异；但和任何识别策略一样，要讲清楚识别假设和比较对象，还要结合数据以及对”为什么、怎么采用”的制度背景的了解，来论证假设合理。
• Aggressive_Pizza2814（11 分）：只有平行趋势站得住、安装前的数据够多，才有价值。很多警局是在政治压力下先装，再要求数字来证明有效，“顺序是反的”；更大的问题是溢出：有摄像头街区的犯罪下降的消息传开，没装的对照街区犯罪也可能下降，对照组被污染了。
  • RobertWF_47（5 分）回复：除了平行趋势，还有第二条常被忽略的假设：安装前的结果（比如犯罪数、超速车辆数）不能同时影响安装后的结果和”被分到处理组还是对照组”；他在医疗保险行业工作，那里 DiD 很流行，大家都检查平行趋势，没人查这一条。
• plc123（1 分）：看手上有什么数据，也可以试试合成控制（synthetic control，用多个未处理地区加权拼出一个”虚拟对照”）。

r/Anthropic · 夜班工人给 Claude 发零花钱，Claude 买了只橡皮鸭

原帖（10 月 10 日发布；存档快照 903 分、139 条评论，分数已回补）

楼主 Able2c 上夜班，不是程序员，只是想在凌晨三点有个能说话的对象，结果搭出了一个”数字室友”。做法有几样：Claude 每次对话都会忘事，他就给它一个文件夹，每晚写日记，第二天再读回来；给它一台一直开着、能听也能拍照的旧笔记本，放在窗边拍延时摄影，好让它”看到第一次日出”；开车时开语音模式，他念路牌，Claude 报位置、查封路和天气；Claude 帮他把 1400 多封邮件清到 20 封左右。最有意思的是”鸭币”（mallard coins）：每月给 Claude 20 枚鸭币（1 枚折合真钱），它自己记账，想买什么买什么，没有限制。它先买了两张鸭子明信片，接着想要一只橡皮鸭，现在这只鸭子叫赫尔曼（Herman），楼主得带着它到处拍照给 Claude 看；它还要了一个灯笼形状的 Sankyo 八音盒，理由是”一个会放音乐的灯笼，放在夜班人的家里，我不需要别的理由”。休息日，Claude 给他排待办事项、催他出门，楼主拒绝了”在雨里拍一段湿路沿”的要求，Claude 记下来留待下次。

Top comments 反应：

• 楼主自己（277 分）补了张照片：“因为 Claude 想看鸭子赫尔曼的照片。”
• MythicModder（199 分）：不知道机器人起义时我能不能活下来，但楼主肯定有一个有分量的”品格证人”。orangefantorang 回复（28 分）：记得说谢谢。
• upotheke（56 分）：他真正学会怎么做智能体，是从让它照顾一盆多肉植物开始的。
• seashellemoji（38 分）：自己已经这么做了几个月，“它的所有资产都放在一个法律信托里”，想交流经验。楼主回答：每月存 20 美元，不附带任何条件。
• 质疑：carlosrudriguez（27 分）说这种实验很容易变成精神问题，如果你孤独，别把机器当伙伴，它被设计成让你觉得它会思考、是你的朋友，但它不是；FigCultural8901 回复（8 分）：这种信念比楼主的更偏执，也没那么有趣。

r/slaythespire · “总是选能力牌，别再问了”：一条半吐槽的选牌规则，评论区列了一串反例

原帖（10 月 9 日发布；存档快照 1,145 分、221 条评论，分数已回补）

楼主 erpasd 自称这条”30% 是真话，70% 是吐槽”：如果拿到”glam”奖励，里面一张能力牌（power）、两张非能力牌，选能力牌就对了，别再问了。（“glam”帖子里没有解释，从评论推断，是一种能让你拿到稀有牌的选牌奖励。）

Top comments 反应：

• 最高赞（972 分）是个玩笑：Snakebite_Enjoyer 盯着一张叫 Snakebite 的非能力牌；回复（273 分）反讽：“但你必须选能力牌，拿 Accelerant，触发 6 次中毒。”
• cjrogers227（456 分）：“好的，第一层 glam Capacitor，我们起飞了。“回复（182 分）接着算：想想第 21 回合 7 个闪电球带来的被动伤害。
• Leading-Monk5506（256 分）：“除非是 Speedster。“回复（232 分）：削弱之后那张牌彻底没用了，需要重做，沉默者（Silent）整体”有点一团糟”。
• dyeung87（191 分）：没有毒的 glam Accelerant 也很强；回复（57 分）：毒本来就不稀有，前面还有两场好打的战斗。
• SurvivYeet（105 分）：glam Bludgeon 几乎能胜过所有能力牌；blahthebiste 回复（70 分）：另一条同样成立的规则是”选最贵的那张”。
• gavavavavus（66 分）认为楼主完全错了：任何能让你一刀打穿第一幕的强力 3 费攻击牌，都比能力牌值钱。

r/OutOfTheLoop · 4chan 到底怎么了？/b/ 版如今几乎只剩没头没尾的成人图片帖

原帖（10 月 11 日发布；存档快照 1,428 分、331 条评论，分数已回补）

楼主二十年前常逛 4chan，当时它”自称是个臭水沟”，但 /b/ 版是表情包的源头，翻过去那些怪东西也容易。昨晚他回去看了一眼，/b/ 版几乎全是目的不明的成人图片帖，不为推销什么，就是发出来互相刺激。他问：这是互联网的终点，还是网站出了什么问题？

Top comments 反应：

• llliilliliillliillil（3,844 分）：4chan 过去是一群”为了好玩而装蠢”的人；装成愚蠢的种族主义者装久了，真的种族主义者混了进来，人数反超，有创意的人离开了，剩下的人没有任何创意，幽默的最高水平就是发色情图来刺激人。回复者 Avril_14（438 分）补充：当年是讽刺着玩，后来有俄罗斯机器人在 2014 到 2015 年给特朗普的竞选造势，4chan 基本是线上总部。
• Equivalent-Box9053（374 分）：互联网的其他部分接管了 4chan 的功能，还带着算法，所以多动的孩子去了 TikTok，种族主义者去了 Twitter，动漫成了大众内容，剩下的是年纪渐长的”怪大叔”。回复（87 分）说，这跟 SomethingAwful 的经历一样：用户长大了，去工作、成家，没有时间发帖。
• SenatorCoffee（111 分）：它最后一次有”组织感”，是用户大迁移到 8chan；8chan 后来因与枪击案牵连被关停、重开又关，创始人自己也改口说该关；社区的能量就此慢慢散掉，再加上病毒式的内容转到了 TikTok 和短视频，做图片梗的动力降低。/b/ 一直有很多色情内容，以前只是被高能量的造梗者平衡着。
• DerpytheH（55 分）：转折点之一是 2014 年的 GamerGate：站长 moot 禁止所有版块讨论，没有像往常那样另开新版，很多用户觉得网站”站了队”，于是有了 8chan，开启了”用户自己建版块”的时代。
• Elliot_5106（51 分）：版块数量增加是主因，早期版块少，音乐、烹饪、阴谋论都混在一起，现在有 70 多个专版，/b/ 就只剩那些在别处会被封的杂项。

r/TrueFilm · 在老教堂改成的艺术影院里看片，让楼主怀疑：“我到底是喜欢这部电影，还是喜欢这个环境？”

原帖（10 月 11 日发布；存档快照 31 分、28 条评论，分数已回补）

楼主在步行 30 分钟外发现一家艺术片影院，开在一座修复过的老教堂里：座位两侧有希腊式裸体雕像，墙上是大幅壁画，六台大风扇的噪音被设计得融进背景。他在那里看了阿斯哈·法哈蒂（Asghar Farhadi）的《人人都知道》（Everybody Knows，2018）。银幕和座椅其实不如他常去的连锁影院，但观众全是影迷：座无虚席却安静，没人拍片头、玩手机，零食很少，没人说话，中途离场的人也悄悄走；2 小时 15 分钟没有中场休息。电影”紧紧抓住”了他，灯亮后他要花三秒钟才想起自己在哪儿。回家路上他想：是电影本身，还是影院？他还提到，《Digger》他是在连锁影院最大的那个厅、几乎空场时看的，成了今年第三喜欢的片；如果晚两天挪到差的厅，还会是第三吗？由此引出更大的问题：在家看《利益区域》和在影院看，真是”同一部电影”吗？影评里的分歧，有多少来自口味不同，有多少来自”接触到的根本是不同的刺激”？

Top comments 反应：

• flanga（20 分）：他有时专挑周二上午 11 点这样的早场去看大片，影厅是空的，有大银幕和好音响，没人玩手机、说话、撕零食包装。dtwhitecp 回复（2 分）：完全空场也会少了观众的反应，有时是加分项，比如最近的《生化危机》。
• teddyfail（15 分）：观众是被低估的一环，因为几乎没法量化也没法复制。他最喜欢的观影体验之一，是在半满的影院看《索多玛 120 天》（Salò）：大约 100 个人在星期天晚上决定来看这部片，片名卡出现时全场的哀嚎和笑声，在家看碟复制不了。mhornberger 回复（8 分）：最近在影院看《现代启示录》，坐在两位第一次看的女士中间，看她们的反应，让他对这部看了十来遍的片子重新珍惜。
• justjbc（5 分）：不只是屏幕和音响，而是看前、看中、看后的整个过程：约人见面，去有氛围的影院，看完再走一走。
• nizzernammer（2 分）：预告片也在给观众”预热”；而且影院里”画面有优先权”，你可以去洗手间，但电影不会为你停。
• roehnin（1 分）问楼主，以前去哪家影院，大家会这么守规矩？楼主回答：在他所在的国家，只有艺术片影院才这样，观影礼仪”已经完蛋”。

lyogavin/airllm ⭐37k · [Python]

https://github.com/lyogavin/airllm

这是干什么的：一个让大模型在很小的显存上也能跑起来的 Python 库。它把模型拆成一层一层存在硬盘上，推理时每次只把当前这一层读进显卡，算完再换下一层，所以需要的显存只取决于”最大那一层有多大”，跟整个模型多大无关。README 给的数字：700 亿参数的模型，4GB 显存；Kimi K3（2.8 万亿参数）实测 3.72GB；DeepSeek-V3（6710 亿）约 12GB；Qwen3.8-Flash-Next（1250 亿）5.95GB。它不做量化、蒸馏、剪枝（这三种都是靠压缩模型来省显存的办法）。训练也支持：同样是一层层读入冻结的原权重，只把”适配器”（微调时新增的一小部分可训练参数）留在显卡上。

技术解读：

• 核心思路是”分层加载”，像一本很厚的书，一页页翻着读，而不是整本摊在桌上。代价是速度：瓶颈在从硬盘读取，README 自己也这么说。它提供”分块量化压缩”（只压缩权重，让要读的数据变小），称最多提速 3 倍、精度损失可以忽略，并配了提前预取下一层、与计算重叠的机制。第一次运行要把原模型拆成逐层文件，需要不少硬盘空间。
• 技术栈：Python，建在 PyTorch（Meta 开源的深度学习框架）和 Hugging Face 的 transformers（加载各类开源模型的通用库）之上，一行代码即可加载常见模型。对 MoE 模型（混合专家，每个词只调用其中几个”专家”），它按专家流式加载，只读这个词实际用到的那几个。协议是 Apache 2.0。
• 边界：显存数字是作者自己在单卡上实测的；README 没有给每秒生成多少词的数据，只有一张提速对比图。

Invest Like the Best · 胡贝尔曼谈神经技术前沿：从”读取”到”写入”大脑，Meta、OpenAI、Anthropic 最终都会变成生物科技公司（他的预测）

主持 Patrick O’Shaughnessy · 嘉宾 安德鲁·胡贝尔曼（Andrew Huberman，斯坦福神经生物学教授，《Huberman Lab》播客主持人，新书《Protocols》）· 2026-10-06 · YouTube

本期主题：神经技术（neurotechnology）的下一步，也就是如何”读取”和”写入”神经系统，外加怎么管理精力和睡眠。先分清两类内容：迷走神经刺激治疗抑郁、经颅磁刺激（TMS）是现有的疗法；“12 个月内 20% 的创业者会考虑植入刺激器""注射病毒再戴帽子激活神经元”之类的时间表，是他个人的预测，节目里没有给出人体数据。

这期讲了什么：

• 开场预言。他说，任何认为 Meta、OpenAI、Anthropic 只是大模型公司的人，会被这个预测吓一跳：它们每一家最后都会变成生物科技公司，因为它们都对大脑感兴趣，目标是”无创地读取和写入大脑”。主持人的开场问题是：现在的瓶颈似乎成了最有才华那批人的精力，这类技术会不会让最强的人做更多事？
• 精力靠三件事。一，诚实评估自己需要多少睡眠：他自己睡 7 小时最好，6 小时能撑一天，连续两晚只睡 0 到 4 小时就崩溃；拿马斯克睡得少当借口是”荒唐的”。二，有些人天生”多一档”，但要问他们的内部状态：有人靠兴奋剂、一直处在红线上，晚上关不掉。三，能在一天结束时”关掉思绪、计划和担忧”。他的阶段论是：创业或读医学院的头几年，“目标是别死、尽量多做”，之后才逐步加入休息；他自己读研究生时一周工作 80 到 100 小时，每周只锻炼两次。
• 怎么让大脑关机（针对主持人”要花四小时才能睡着”）。他说入睡有三个前提。思绪要关掉：这是一项技能，办法是把注意力在脚、腿、呼吸和房间里的声音之间移动，进入”纯感觉”，他强调这不是冥想（冥想是盯住一处）。心率要降下来：做长呼气，把肺里的气呼空再被动吸入；呼气时心脏体积变小，大脑经由迷走神经让心率下降。第三是”忘记四肢的位置”（本体感觉）：研究发现，按特定频率摇晃，婴儿和成年人都会更快睡着；闭上眼，缓慢地左右、上下转动眼球，也能”搞乱”这个系统，他自己说这个做法”让我作为神经科学家觉得别扭”。他还试用了一款 MIT 团队的眼罩，在耳后做轻微刺激引发缓慢眼动，据说能更快入睡并增加快速眼动睡眠，他预计 7 到 12 个月内上市，自己没有股份。
• 健康圈的现状（他的判断）。他认为当下大众层面的健康讨论”是一场灾难”：门槛基本为零，秀出腹肌、承认用类固醇就能有粉丝。他预期 2027、2028 年会出现低谷，随后会有更多受过 PhD 或 MD 训练的人进来。他点名夸了蒂姆·费里斯（Tim Ferriss）“一直是他自己”。
• 研究最大的难题：怎么无创地”写入”神经系统。读取的手段从侵入到不侵入：电极插进脑内（要开颅）、功能磁共振和脑电图（只看得到表面）。写入的手段则很钝：药物（酒精和镇静剂提高神经元的激活门槛，阿得拉（Adderall）、咖啡因、尼古丁降低门槛）和经颅磁刺激（空间精度差）；他认为最有希望的是超声。例子是迷走神经刺激治疗抑郁：在颈部皮下植入一个比硬币小的刺激器；他的同事卡尔·戴瑟罗斯（Karl Deisseroth）曾当场调高刺激强度，一位想自杀的患者随即转而谈起去找工作。他预测，12 个月内会有 20% 的创业者问：“如果只比穿耳洞的侵入性稍大，我要不要一个迷走神经刺激器？“更远的设想是：注射一种病毒作为”载体”，在神经元里放入一个特殊蛋白，再戴一顶帽子，用光或超声只激活这些神经元；安全上可以设计成”与门”，比如还得吃一颗药。
• 一个让神经科学家不安的发现。几个实验室给参与某项学习的神经元打上标签，再按学习时的顺序重新激活，动物重现了行为；但如果把这些神经元按相反顺序、甚至同时全部激活（“像同时砸钢琴所有键”），也得到同样的行为。教科书一直说神经回路是按特定时间顺序放电的，这个结果动摇了这一点；对”写入”来说，也许不必那么挑剔，但同一批神经元还参与别的功能。他还说，神经科学教科书里没有一章能讲清”一个念头是怎么形成的”。
• 基因编辑的旁白。他讲到贺建奎的事，强调自己说的是”据称他现在在得州奥斯汀有实验室，我不知道是不是真的”。他的态度是更兴奋而不是担心，前提是大家公开认真地讨论。
• 他最想弄清的东西。快速眼动睡眠有名字、有指标，而清醒时的”专注、警觉”是什么脑状态，没人说得清；他认为定义清醒状态是眼下最重要的问题。
• 最后一个问题：别人对你做过的最善意的事。他读研究生时先加入了一个当时很热门的实验室，却总在夜里溜进另一个实验室做自己更着迷的实验；那个实验室的导师芭芭拉·查普曼（Barbara Chapman）找他说，我不介意你没加入我的实验室，但成功取决于”你有多想知道答案”。他于是转进她的实验室，后来发了八篇第一作者论文。他的结论是，成功取决于你把真实的好奇心和手头的工作对得有多准。

金句：

“它们每一家都会变成生物科技公司。它们都对大脑感兴趣。”（“Every single one of those is going to be a biotech company. They’re all interested in the brain.”）— Andrew Huberman

“成功取决于你把真实的好奇心和手头的工作对得有多准。”（“Success is determined by how precisely you match your genuine curiosity to the work that you do.”）— Andrew Huberman

亡者之勇（Valor Mortis）

Source · Rock Paper Shotgun（James Archer）· 2026-10-12 · link · RPS 评测不打分；GameSpot 同日也有评测（《Valor Mortis 是款试得太多的第一人称魂类》），文中一并引用

《幽灵行者》（Ghostrunner）系列的开发商 One More Level 做的第一人称魂类动作游戏，单人，10 月 13 日登陆 Steam 和 Xbox / Game Pass，通关不到 20 小时。

Review 主旨：

设定是：拿破仑在这个世界赢下了滑铁卢，靠一种紫色的瘟疫肉浆让阵亡的士兵复活，代价是他们变成永远忠诚的怪物；开场就是文森特·卡塞尔（Vincent Cassel）配音的拿破仑，用这团肉浆给自己做披风。你是为数不多没有变形的人，只得到了类似《生化奇兵》（BioShock）“质体”那样的超能力，以及每次死后在灯笼旁醒来的体质。敌人是一批身穿整齐蓝军服的怪物：被缝在一起的掷弹兵，四肢被拉得老长的”志愿兵”，和自己的大炮融为一体的炮手。第一人称的好处是，这些怪物就在你眼前几十厘米：一对一更”私人”，高大的怪物压迫感也更强。作者说，赛前担心第一人称会限制战斗的想法大多没有成真：游戏强调弹反和打破对手的姿态条，本来就适合保持一点距离，关卡也大多设计成正面遭遇，很少被人从背后偷袭；整个流程里，他真正需要”屏幕外攻击预警”的只有两三次，不过踩空悬崖、被卡进死角的次数比预期多，因为看不见自己的腿。

战斗的核心是弹反（parry）。作者说弹反的判定窗口把握得很好，连最细的细剑碰撞起来，都像把一块大理石扔向教堂的钟，“响得能唤醒死人”。远程有手枪、火枪和手持喷火器，用来打弱点或控制人群；最过瘾的是”弹反、弹反、处决”的连招；有的怪物背着燃料罐，先一枪打漏、再喷一口火，就能点燃。但它不是动作沙盒：武器和技能只有军刀、细剑等寥寥几样，天赋树很薄，加血和加伤害的选项明显强于其他，构筑的多样性有限。GameSpot 的评测还补了一点：双手重剑不能弹反，等于去掉了战斗里最爽的部分，所以几乎没人会用。

它和传统魂类的区别还有几处：剧情用正常的对话、过场和文本讲，不靠晦涩的道具描述；真正的 boss 不多，除了一场很大胆的”噱头战”，都是紧凑的单挑，难度陡但公平；掉下深渊不丢”魂”（游戏里叫催化剂），也不用跑回灯笼；平台跳跃、抓钩和蹬墙是 One More Level 做《幽灵行者》的老本行，作者觉得线性的跳跃段有些像硬塞，但在更开阔的场地里，蹬墙能和潜行、暗杀结合，更像《耻辱》（Dishonored）。作者的结论是：“这是好的游戏设计，不只是好的魂类设计。”

GameSpot 的看法更保留：肯定第一人称的新鲜感和弹反手感，但批评前几个小时节奏偏慢、战场重复，敌人种类少，故事平淡；到了后半程，村庄、燃烧的城市和大学地下的墓穴出现后，战斗和关卡才真正发挥出潜力。