这篇文章是一位英航Airbus A350副驾驶的飞行经历分享。自2023年以来，他一直在伦敦希思罗机场驾驶A350，此前自2016年起驾驶A320系列。他通过英航学员计划加入公司，完成了在西班牙FTEJerez的ATPL课程，而飞行生涯始于加拿大，获得滑翔机驾照和私人飞行驾照。他使用LogTen Pro记录航班，并通过SQL查询和3D地球可视化展示飞行日志。文章还介绍了不同国家的飞行次数、年度飞行小时数以及飞行时间与距离的关系，特别提到受盛行风影响的航班时间差异。他强调在英航，副驾驶可在机长监督下作为指挥飞行员运行航班，并且每个进近都由机长监控。
The article discusses Kars4Kids, a well-known charity notorious for its catchy jingle, revealing that it primarily serves a specific religious and regional community in New Jersey rather than broadly aiding children in need. Despite its widespread fundraising, most of the money raised by Kars4Kids is funneled to another organization, Oorah, which supports the Orthodox Jewish community in Lakewood, New Jersey. Oorah provides services like day camps and other programs mainly for Orthodox families, who tend to have more children and distrust public institutions. The article highlights that Kars4Kids does little for wider or non-Jewish communities, despite its national reach, and questions the charity's transparency and allocation of funds. It also notes the legal scrutiny such practices might invite.
本文介绍了一种名为TarFlow的生成模型架构，基于Normalizing Flows（NFs）方法，并展示了其在图像生成和密度估计任务中的强大能力。TarFlow利用Transformer自回归块堆叠，能够高效地进行端到端训练，并直接生成像素。通过引入高斯噪声增强、去噪过程和有效的指导方法，TarFlow在图像似然估计上达到了新的最佳结果，并且在样本质量和多样性上可与扩散模型媲美。此外，文章还提到TarFlow在生成高分辨率图像方面的潜力，为NFs的应用开辟了新方向。
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**c4wa** 是一个将 C 语言的简化子集编译为 Web Assembly (WASM) 的编译器。它生成的 WASM 输出精简且高效，没有额外的嵌入库或不必要的开销，并且与任何 WASM 运行时完全兼容，不依赖 JavaScript 或 node。该编译器充分利用 WASM 的线性内存模型，支持动态内存分配，并且可以输出文本格式的 WAT，便于理解和手动编辑。 **c4wa** 支持 C 语言的基本特性如循环、条件、指针、结构体、数组和动态内存分配等，适用于日常编程任务。与其它编译器相比，它避免了生成臃肿的 WASM 代码，提供了一种介于高级语言和手写 WAT 之间的中间方案。 该工具需要 Java 11 或更高版本，使用预处理器时需要外部 C 编译器如 gcc。生成的 WASM 文件跨平台，可以在任何支持 WASM 的运行时中执行，包括浏览器。
伦敦考古博物馆（MOLA）的团队在一次开发项目中发现了公元2世纪前的罗马壁画碎片，这是伦敦出土的最大古罗马壁画。经过三个月努力，专家韩莉与团队将这些碎片重组，宛如拼接世界上最复杂的拼图。壁画曾属于一座高档罗马建筑， demolition后被丢弃。壁画包含罕见的黄色和仿大理石装饰，以及刻有希腊字母和“FECIT”（意为“制作”）的装饰板，但艺术家名字已无法辨认。该遗址还发现涂鸦，包括一名哭泣的女性形象。这项发现为研究古罗马艺术提供了宝贵资料。
天文学家使用詹姆斯·韦伯空间望远镜（JWST）在距离地球约111光年的年轻恒星TWA 7周围发现了一个微弱红外光源，可能是一颗系外行星，名为TWA 7 b。这是JWST首次通过直接成像可能发现的系外行星。研究团队利用JWST的日冕仪阻挡恒星强光，从而识别出这颗潜在行星。TWA 7 b质量与土星相近，温度约120华氏度，位于恒星 debris 盘的间隙中，距离恒星约为地球到太阳距离的50倍。尽管存在该光源可能是背景星系的微小可能性，但模拟和观测结果强烈支持其为系外行星。这一发现有助于理解行星系统的多样性及形成过程。
本文简要介绍了强化学习（reinforcement learning）及其在人工智能（AI）发展中的作用。2023年，诸如BabyAGI和AutoGPT等项目尝试利用GPT-4完成多步骤任务，但效果不佳。GPT-4难以保持专注，经常在早期出错且无法纠正。然而，到2024年中期，新一代AI模型显著提升了多步骤任务的完成能力，如Bolt.new、Claude Code等工具的成功展示了这一点。这些进展得益于强化学习等技术的应用，使得AI能够在预训练后通过后续训练不断提升能力。文章还提到，2024年后，AI公司越来越多地将计算资源投入到后期训练中，以进一步优化模型表现。
**SymbolicAI** 是一个神经符号框架，结合了传统的Python编程和大型语言模型（LLMs）的可微分、可编程特性。它具有模块化设计，易于扩展和定制，支持自定义引擎、本地部署以及与网络搜索或图像生成等工具的交互。 其核心概念包括**primitives（基元）**和**contracts（契约）**： 1. **Primitives（基元）**: - 核心对象是`Symbol`，有两种类型： - **Syntactic（语法）**: 默认模式，类似于Python原生值，操作快速且安全。 - **Semantic（语义）**: 连接到神经符号引擎，理解意义和上下文。 - 可通过`.sem`切换到语义模式，`.syn`切换回语法模式。 - 支持多种操作，如`.map()`、`.choice()`、`.foreach()`等，用于不同的语义和语法处理。 2. **Contracts（契约）**: - 引入“按契约设计”原则，通过装饰器将正确性嵌入设计中，确保数据模型和验证约束的正确性，避免LLMs的幻觉问题。 SymbolicAI旨在不阻碍用户雄心的基础上，提供灵活且强大的工具集。
作者Joan Westenberg讲述了自己删除积累了七年、包含上万条笔记的“第二大脑”的经历。这个“第二大脑”本是为了捕捉和存储所有想法，以期实现思维的清晰和控制，但最终却变成了一个静态的、不再激发好奇心的“墓地”。她意识到，过度依赖这种个人知识管理系统（PKM）导致她失去了对想法的深入反思和真实体验，思维变得机械化。她指出，人类记忆是关联性、情境性的，而非档案式的，工具虽然有用，但过度使用会变成一种束缚。最终，删除笔记带来了解脱和宁静，让她重新审视自己的思维方式。