研究表明,禁用智能手机后,学生平均每晚多睡一小时,入睡速度提升20分钟,抑郁和焦虑感分别降低17%和18%。尽管认知能力提升不显著,但长期禁令对睡眠和情绪的正面影响显著。
BLT 通过动态大小的切片代替固定词汇表,提升了推理效率和鲁棒性。它在推理成本固定的情况下,实现了比传统标记模型更好的扩展性,尤其在处理复杂数据时表现更佳。
熵最初用于描述宇宙的衰败,但现代理解将其视为观察者对系统了解程度的度量。这种转变不仅改变了物理学的认知,还推动了微观领域的新工业革命。
AI 可以通过分析照片中的场景、人物特征等细节,揭示大量私人信息。用户可以通过去除 Exif 数据或混淆图像来保护隐私。
Figma 组件库提供了丰富的预建组件,用户可以轻松定制,节省时间并激发创造力。它支持实时预览和代码导出,简化了开发流程。
研究发现,小鼠和人类对药物和疾病的反应存在显著差异,尤其是在毒理学研究中表现不佳。研究者呼吁更广泛地研究不同小鼠品系,以找到更可靠的模型。
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Uv 通过 Rust 编写,大幅缩短了项目的发布时间,例如 Home Assistant 的发布时间从一个半小时减少到15分钟。它还支持多种 Python 版本和多平台操作系统的兼容安装。
最近一项由约克大学进行的研究显示,学校实施智能手机禁令可以显著改善学生的睡眠质量和情绪。在这项实验中,8年级学生完全放弃使用智能手机21天,结果显示,这些学生能够更快入睡,并报告称每晚多出约一小时的休息时间。此外,情绪方面也有明显改善,表现为抑郁和焦虑感的降低。研究人员指出,尽管认知能力并未有明显提升,但这项长期手机禁令表明其对儿童睡眠和情绪的正面影响值得认真考虑。
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在最新的研究中,Meta 引入了 Byte Latent Transformer(BLT),这是一种新的字节级深度学习模型架构。与传统的基于标记的模型相比,BLT 在推理效率和鲁棒性方面都有显著的提升。BLT 使用动态大小的切片来代替标记,通过对字节的动态分段来适应数据的复杂性。这项研究不仅展示了在不使用固定词汇表的情况下,字节级模型的可扩展性,还提升了模型的推理效率和预测准确性。更为重要的是,在固定的推理成本下,BLT 理论上实现了比传统标记模型更好的扩展性。
原文链接:Byte Latent Transformer: Patches Scale Better Than Tokens)
熵是一个理解宇宙如何走向无序的关键概念,它不仅揭示了热力学的原理,还反映了我们对世界认知的局限性。这篇文章探讨了各个物理领域中熵的定义,强调了熵不仅是系统的内在性质,也与观察者的视角息息相关。这一现代视角正推动着微观领域的新工业革命。
原文链接:What is entropy? A measure of just how little we know)
在日常生活中,我们的照片比我们意识到的透露了更多的私人信息。Hacker News 上的一篇讨论揭示了一些网友关于照片曝光隐私问题的看法。有用户详细探讨了如何通过图像处理去除元数据并混淆图像,以避免被 AI 分析。此外,也有用户指出,通过访问链接,他们看到的可能仅仅是一个广告,缺乏实质性功能。同样有技术偏好者提出,通过手动的方式打印照片虽然虽繁琐,但能更好地保护隐私。
了解更多详情,请访问原文链接:They see your photos)
Figma 组件库的推出,为设计师和开发者提供了一个便捷的工具集,极大地加速了网页应用的原型设计过程。由 Veryfront 的联合创始人 Koji 打造,这个免费库包含了丰富的预建组件,用户可以轻松定制,节省时间并激发创造力。无须 devops 团队的支持,用户可以在浏览器中直接构建并实时预览其应用。这一灵活的技术栈不仅简化了开发流程,还提供了代码形式的导出选项。
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在生物医学研究中,使用小鼠作为疾病模型已是常态,然而此方法的准确性近年来受到广泛质疑。研究者发现,小鼠和人类对许多药物和疾病反应的差异性使得小鼠不再是理想的疾病模型。评论指出,虽然在某些情况下使用小鼠确实可以节省时间和成本,但其在毒理学研究中的表现并不理想。许多研究者呼吁更广泛地研究不同的小鼠品系,以找到更为可靠的疾病模型。
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原文链接:IRATA.ONLINE: A Community for Retro-Computing Enthusiasts)
Uv 是一个极其快速的 Python 包和项目管理工具,由 Rust 编写,其特别之处在于它能够大幅缩短项目的发布时间。例如,对于 Home Assistant 项目,从耗时一个半小时的发布过程减少到仅15分钟。此外,Uv 支持多种 Python 版本以及多平台操作系统的兼容安装,让开发者能够畅享 Python 开发的新体验。