- Gemini Pro 1.5的升级使其能够处理长达一小时的视频输入，提高了视频内容处理的效率。
- Stability AI发布了Stable Diffusion 3，这是一个在多主题提示、图像质量和拼写能力方面有显著提升的文本到图像模型。
- 谷歌因Gemini AI工具在历史图像生成中的不准确性道歉，并表示正在努力改进。
- John Carmack在Twitter上强调AI行为的“防护栏”应该是公开的，以确保技术的应用符合道德和社会价值观。
- 美国AT&T、T-Mobile和Verizon用户经历了蜂窝网络中断，影响了紧急服务的拨打。
- Intuitive Machines的IM-1任务标志着自1972年以来首次美国航天器登月，旨在推动商业月球经济的发展。
- 文章列举了一些意外以人名命名的事物，如PageRank、MySQL等，展示了命名背后的有趣故事。
- Atuin是一个同步、搜索和备份Shell历史的开源工具，提供了端到端加密和高效的搜索功能。
- OpenAI报告了一个影响ChatGPT用户体验的bug，该bug导致模型生成了毫无意义的单词序列。
The killer app of Gemini Pro 1.5 is using video as an input #
https://simonwillison.net/2024/Feb/21/gemini-pro-video/
Gemini Pro 1.5 是谷歌推出的 Gemini 系列 AI 模型的一次重大升级。Gemini Pro 1.5 最引人注目的功能是视频处理。Gemini Pro 1.5 可以处理长达 1 小时的视频输入，将视频拆分成成千上万个帧（不包括音频），然后对这些帧进行处理。Gemini Pro 1.5 每帧大约使用 258 个令牌。
相比之下，GPT-4V 在 1FPS 时大约在 3-4 分钟时出错，而 Gemini Pro 1.5 支持长达一小时的视频输入。Gemini Pro 1.5 的视频处理方式是将视频处理为非连续的图像帧，不包括音频。每个视频占用 1032 个令牌。
Gemini Pro 1.5 的视频处理方式似乎比单独处理帧更高效。Gemini Pro 1.5 还可以处理结构化数据提取，而无需对数百帧运行伪 OCR，然后自行合并结果。Gemini Pro 1.5 的视频处理功能为用户提供了更高效的内容处理方式。
这篇文章还提到了 Gemini Pro 1.5 的一些技术细节，包括与 GPT-4V 的视频输入进行了广泛比较，并指出 Gemini Pro 1.5 支持更长时间的视频输入。Gemini Pro 1.5 的处理方式似乎更加高效，而不是简单地将视频拆分为帧并处理这些帧。Gemini Pro 1.5 的处理方式可能涉及更多的工具和技术，以提高视频内容的处理效率。
HN 评论 470 comments | 作者：simonw | 1 day ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=39458264
这篇评论涉及到了使用 Gemini Pro 1.5 处理视频作为输入的效果和一些技术细节。
其中讨论了视频处理的效率、Gemini 1.5 处理每一帧所需的令牌数量、视频中的音频处理、以及 AI 模型对特定词汇或主题的敏感程度。
此外，还涉及到对 AI 模型在道德和法律规范方面的讨论，以及人们对 AI 保护措施和自由度的看法。
还有关于 AI 模型是否应该在特定场景下限制输出的讨论，以及如何平衡道德、法律和自由之间的关系。
最后还涉及到了个人数据隐私和潜在的 AI 代理对个人生活的影响。
Stable Diffusion 3 #
https://stability.ai/news/stable-diffusion-3
Stability AI 发布了 Stable Diffusion 3
根据 Stability AI 网站上的内容，宣布了 Stable Diffusion 3 的早期预览，这是他们最具能力的文本到图像模型，在多主题提示、图像质量和拼写能力方面有了极大的改进。
安全 AI 实践： 稳定 AI 致力于安全、负责任的 AI 实践。他们采取合理措施防止不良行为者滥用稳定扩散 3，从训练模型开始一直到测试、评估和部署过程中都持续关注安全性。为了这次早期预览，他们引入了许多安全措施，并与研究人员、专家和社区持续合作，以期在接近模型的公开发布时进一步创新。
开放性和普遍可访问性： 稳定 AI 致力于确保生成式 AI 是开放、安全和普遍可访问的。通过稳定扩散 3，他们努力提供灵活的解决方案，让个人、开发人员和企业释放他们的创造力，与其激活人类潜力的使命相一致。
其他信息： 如果您想在稳定扩散 3 发布之前探索使用他们其他的图像模型进行商业用途，请访问他们的 Stability AI Membership 页面进行自助托管，或者访问他们的 Developer Platform 来访问他们的 API。
HN 评论 596 comments | 作者：reqo | 11 hours ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=39466630
根据提供的链接内容，评论中的观点可以归纳为：
对新型扩散变换器的技术改进和性能表示兴趣，期待更多技术细节的披露。
讨论模型参数大小对硬件需求的影响，以及不同规模的模型适用于不同的设备。
讨论模型的商业化和开源策略，以及对不同规模模型的需求。
对 GPU 内存需求、性能和成本进行讨论，以及对未来 GPU 发展的期望。
讨论模型的分区、并行化和数据处理方式，以及对未来计算架构的展望。
以上是对评论观点的归纳总结。
Google to pause Gemini image generation of people after issues #
https://www.theverge.com/2024/2/21/24079371/google-ai-gemini-generative-inaccurate-historical
谷歌为其 Gemini AI 工具中的“一些历史图像生成描绘的不准确性”道歉，称其试图创建“广泛范围”的结果未达到预期。这一声明是对批评的回应，指责 Gemini AI 将特定的白人人物（如美国开国元勋）或纳粹时期的德国士兵等群体描绘成有色人种，可能是对 AI 长期存在的种族偏见问题的过度纠正。社交媒体上的帖子质疑 Gemini AI 在尝试实现种族和性别多样性时是否未能产生历史准确的结果。
争议主要由右翼人士发起，批评谷歌未能承认白人的存在，显示出 AI 生成的人物几乎全是有色人种。Gemini 似乎试图提高多样性，但在某些历史请求中仍存在事实上的错误描绘。谷歌表示正在努力改进这些描绘。
HN 评论 1000 comments | 作者：helsinkiandrew | 14 hours ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=39465250
根据您提供的链接，对帖子中的评论观点进行中文摘要：
有人认为谷歌在技术中过于关注身份认同而非现实结果，可能导致被其他公司超越。
有人对谷歌的 DEI（多样性、平等和包容性）关注过度表示担忧，认为类似于西方文化大革命的情况正在发生。
有人认为大公司只是迎合赚钱的潮流，对 DEI 并不真心支持。
有人认为大公司雇佣了与普通员工脱节的人，导致一些决策出现问题。
有人认为 DEI 在正确情况下是好事，可以帮助企业更好地与不同文化背景的客户沟通。
有人指出谷歌图像搜索存在偏见和审查，搜索结果不准确。
有人对 Gemini 工具拒绝特定背景表示困惑，认为这种做法不功能化。
有人对 Gemini 和谷歌的偏见表示担忧，认为这种偏见会导致失败。
希望这个总结能帮助您理解帖子中的不同观点。
AI behavior guardrails should be public #
https://twitter.com/ID_AA_Carmack/status/1760360183945965853
根据 John Carmack 在 Twitter 上的发帖，他提到了 AI 行为的“防护栏”应该是公开的，创作者应该自豪地支持他们对社会最有益的愿景，并将其结晶化为命令和代码。他怀疑许多人实际上感到羞愧。此外，他还提到了通过人类反馈进行强化学习编码的成千上万的微小推动，当然提供了更多的合理抵赖的可能性。
这条推文强调了 AI 行为的透明度和公开性的重要性，以确保技术的应用符合道德和社会价值观。这也引发了对于 AI 伦理和监管的讨论，以确保人工智能技术的发展不会对社会造成负面影响。
John Carmack 的言论反映了在人工智能领域中对于透明度和责任的日益关注，这对于确保 AI 技术的安全和可持续发展至关重要。
HN 评论 316 comments | 作者：sotasota | 1 day ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=39457974
根据您提供的链接，这篇帖子中的评论观点可以归纳为以下几种观点：
一些人认为安全通过隐晦性是必要的，因为公开规则可能会导致人们绕过限制，这种方法在当前情况下似乎是最佳选择。
另一些人认为大规模审查和审查并不需要，因为与计算机交流不会对任何人造成伤害，没有必要实施大规模审查。
还有人认为公司所谓的“安全担忧”实际上是为了保护他们的利润和品牌形象，而不是真正的安全担忧。
也有人认为 AI 输出似乎与公司本身相关联，这与搜索结果不同，人们通常不会因为通过搜索引擎找到性别歧视观点而对谷歌生气。
还有人提出了对于错误思想的控制问题，以及用户与 AI 之间的责任问题。
有人认为 AI 安全问题需要更多的监督和透明度，以及对 AI 系统对社会的潜在影响的担忧。
还有人认为大型科技公司应该承担更多责任，而不是将用户行为和滥用责任外部化给社会。
也有人提到了安全通过隐晦性的争议，认为这种方法在某些情况下可能有用，但在大规模平台上使用自动化内容审查的政策并不是一个好主意。
以上是对帖子中评论观点的归纳总结。
Cellular outage in U.S. hits AT&T, T-Mobile and Verizon users #
2 月 22 日，美国发生了一起影响 AT&T、T-Mobile 和 Verizon 用户的蜂窝网络中断事件。据 Downdetector 网站显示，大约在美国东部时间中午时分，约有 58000 起中断事件。AT&T 在当天下午 3 点前表示已为所有受影响客户恢复了服务。中断导致用户在设备右上角显示零信号条或 SOS 字样，但仍可通过 Wi-Fi 通话功能拨打电话。中断高峰出现在美国东部时间早上 4 点左右，Downdetector 报告显示在早上 8:30 达到约 74000 起事件。此次 AT&T 中断影响了用户拨打 911 等紧急服务。AT&T、Verizon 和 T-Mobile 用户也报告了数千起中断事件，主要是由于用户尝试连接其他网络。AT&T 表示已恢复所有受影响客户的服务，但尚不清楚中断的具体原因。FCC 表示正在调查此事件，并与 AT&T 和安全机构保持联系。
HN 评论 393 comments | 作者：rooooob | 13 hours ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=39465517
根据您提供的链接，这篇帖子中的评论观点可以归纳为：
讨论了电话网络中的架构缺陷、历史故障案例、中央办公室的规模、现代系统的复杂性、路由的集中化、系统可靠性与复杂性不匹配、对驾驶员的影响、交通拥堵、GPS 的使用、离线地图导航、2FA 验证方式等多个方面。
Private company landing on the moon today #
https://www.intuitivemachines.com/im-1
Intuitive Machines 网站内容摘要
Intuitive Machines 是一家全方位的太空探索公司，提供月球访问、月球数据服务、极端月球移动等服务。他们的 IM-1 任务是一项商业月球着陆任务，也是自 1972 年阿波罗 17 号任务以来首次美国航天器登月。他们的太空船 Nova-C 将领导这项开创性任务，旨在打造商业月球经济，运送商业和 NASA 有效载荷，为可持续的人类月球任务铺平道路。
HN 评论 220 comments | 作者：SigKill9 | 14 hours ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=39465230
这篇评论涵盖了有关私营公司在月球上着陆的各种观点和讨论。
评论中提到了一个名为 EagleCam 的学生建造的 CubeSat，旨在记录着陆的过程，但其技术细节尚未得到披露。
有关 CubeSat 是否能在着陆后自我定位、摄像头镜头是否有广角等问题也进行了讨论。
另外，评论中还提到了对无线通信技术的讨论，指出无线电在空间中的传输效果可能优于地球表面，但受到干扰的因素也需要考虑。
此外，还讨论了对空间探索技术的改进对航天经济的影响，以及随着发射成本的降低，个人或小团队进行太空项目的可行性提高。
总体而言，评论还涉及了对新闻报道关注度不足的讨论，以及有关航天技术和计算技术的进步对太空探索的影响。
Things unexpectedly named after people (2020) #
https://notes.rolandcrosby.com/posts/unexpectedly-eponymous/
这篇文章是关于一些意外以人名命名的事物的列表。作者列举了一些例子，如 PageRank（Larry Page）、MySQL（My Widenius）、Debian（两个人 Deb 和 Ian）、New Relic（Lew Cirne 的字谜）、Price Club（Sol Price）、Taco Bell（Glen Bell）等。文章还提到了一些其他人提出的补充，例如 Snowflake, AZ（两个名叫 Snow 和 Flake 的人）、Lake Mountain（George Lake）、German chocolate cake（Samuel German）等。此外，作者在 2024 年的更新中还添加了一些新的例子，如 Brown noise（Robert Brown）、Southern blot（Edwin Southern）、Smart & Final（Jim Smart，Hildane Final）等。文章最后提到，Rocket Lab 似乎并非以种子投资者/航天企业家 Mark Rocket 命名。
这篇文章展示了一些令人惊讶的事物是如何以人名命名的，有时这些命名可能并不显而易见，但背后都有着有趣的故事和历史。
来源：Notes - Things Unexpectedly Named After People - Roland Crosby
HN 评论 311 comments | 作者：prawn | 21 hours ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=39462516
根据您提供的链接，评论中的观点归纳如下：
垃圾桶的匈牙利通用词“kuka”源自德国工业家 Keller 和 Knappich 的名字，他们的公司制造的垃圾车车厢上印有公司标志“KUKA”，后来成为垃圾桶的俗称。
荷兰的“kliko”是由 Keller 和 Knappich 设计授权给另一家公司 Klinkenberg＆Koster 生产的，现在是荷兰常见的垃圾箱名称。
法国的垃圾桶名称源自 Eugène Poubelle，他是强制巴黎使用垃圾容器的总督。
波兰的“sławojka”是命名自 Felicjan Sławoj Składkowski，他在 20 世纪 20 年代强制在乡村使用这种设施。
意大利的公共男厕所名称与罗马皇帝 Vespasian(o)有关。
挪威的“kuk”是一个词，意为“阴茎”，与 KUKA 机器人同名，还有其他命名案例。
日本的“hotchikisu”（订书机）可能源自 E.F. Hotchkiss 公司的名字。
伦敦的 Savile Row 街以 Dorothy Boyle, Countess of Burlington and Cork（前名 Savile）命名，成为西装的代名词。
日本的 X 射线称为 Rentogen，源自 Wilhelm Röntgen。
德国的 X 射线称为 Röntgen 射线，源自威廉·伦琴。
法语中的 X 射线称为 Rayon X。
加拿大 T＆T 超市以创始人的女儿 Tina 和 Tiffany 命名。
瑞士的 Bostitch 订书机以美国公司命名。
美国的 Dumpster 垃圾箱以 Dempster 家族命名。
巴黎的“Taxe de Bienvenue”（欢迎税）并非以 Jean Bienvenue 命名。
算法和代数以 Al-Khwarizmi 的名字命名。
德国公司如 Aldi，Adidas，Mercedes-Benz 等以创始人的名字命名。
以上是评论中的观点总结，涵盖了垃圾桶、公共设施、科技产品、街道命名等多个领域的命名来源。
Atuin – Magical shell history #
Atuin 是一个工具，可以同步、搜索和备份 Shell 历史。它可以将 Shell 历史同步到所有设备上，进行端对端加密，提供高效的搜索功能，支持从各种格式导入数据，存储额外的命令上下文等。
主要特点：
Shell 历史同步： 可以将 Shell 历史同步到所有设备上。 端对端加密： 所有数据都经过加密，只有您可以阅读。 高效搜索： 可以搜索几十年的 Shell 历史，并立即召回。支持全文或模糊搜索，可按主机、目录等进行过滤。 开源： Atuin 是开源的，采用宽松的许可证，拥有不断增长的社区。 数据导入： 可以带上您的现有历史数据，支持从各种格式导入。 存储额外上下文： Atuin 会存储命令的额外上下文，如工作目录、退出代码等。
使用步骤：
运行安装脚本以设置 Atuin 二进制文件和 Shell 插件。 可选择注册 Atuin Cloud Sync，或自行搭建同步服务器。 享受增强的 ctrl-r 功能，永久保留您的历史记录。
HN 评论 104 comments | 作者：tambourine_man | 1 day ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=39460148
这篇评论主要讨论了 Atuin 这个 CLI 工具在解决用户在终端操作中遇到的历史记录管理问题上的优势。
评论中提到了 Atuin 解决了终端会话之间历史记录互相覆盖导致丢失重要记录的问题，以及在大量历史记录情况下快速搜索困难的问题。
用户分享了如何配置 bash 来追加命令而不是覆盖历史记录以及使用 fzf 或 skim 来替代 ctrl-r 搜索的方法。
其他用户表示使用 Atuin 多年来对比 bash 历史记录更有信心，认为其结构化的存储方式和更好的控制功能是其优势所在。
评论还提到 Atuin 的能够捕获命令元数据、跨主机同步、可根据当前 shell、工作目录等进行过滤搜索的功能，以及用户认为 Atuin 是最佳的 shell 历史管理工具。
最后，有用户分享了使用 Atuin 的个人体验，认为其对于解决历史记录管理问题非常有效。
Unexpected responses from ChatGPT: Incident Report #
https://status.openai.com/incidents/ssg8fh7sfyz3
根据 OpenAI 的状态页面显示，2024 年 2 月 20 日，对用户体验进行的优化引入了一个 bug，影响了模型处理语言的方式。LLMs 通过基于概率随机抽样单词来生成响应，其“语言”由映射到标记的数字组成。在这种情况下，bug 出现在模型选择这些数字的步骤中。类似于在翻译中迷失方向，模型选择了略微错误的数字，导致生成了毫无意义的单词序列。更具体地说，推理内核在某些 GPU 配置中使用时产生了错误结果。在确定了此事件的原因后，我们推出了修复措施，并确认了事件已解决。
发布时间：2024 年 2 月 21 日 - 17:03 PST
HN 评论 249 comments | 作者：swyx | 22 hours ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=39462087
根据提供的链接内容，对评论观点进行中文摘要如下：
评论者认为 OpenAI 的解释过于高层次，缺乏实际信息，希望能分享更多细节以增加信任度。
有人认为神经网络是一种经验主义，不明白为什么出错，将其归因于“神灵的愤怒”。
评论者期望 OpenAI 能提供更好的解释，尤其是作为 AI 领域的领导者，应该有更详细的报告。
有人指出推测 OpenAI 的 PM 过于含糊，希望能提供更清晰的解释。
评论者认为问题根源在于 GPU 配置问题，与神经网络的神奇性质无关。
有人批评 OpenAI 的解释过于模糊，没有深入探讨问题的原因和解决方法。
评论者提到自动化测试可能会帮助发现类似问题，但也可能存在测试未能发现问题的情况。
有人认为 OpenAI 的解释缺乏技术细节，只提到了问题在某些 GPU 配置下出现。
评论者指出 OpenAI 应该提供更详细的技术解释，而不仅仅是简单的说明问题出现在某些 GPU 配置下。
有人认为 OpenAI 的报告过于含糊，缺乏技术细节，希望能提供更清晰的解释。
希望以上总结能帮助您了解评论帖子中的观点。