美国加利福尼亚州正在测试一种被称为“智能高速公路”的新型交通管控系统，有可能让部分司机在上高速前被红绿灯拦在匝道上长达四分钟，但交通部门认为，这将有助于缓解主线拥堵、缩短整体通勤时间。 本月 1 日，河滨县交通委员会（Riverside County Transportation Commission）在 15 号州际公路北向、特曼古拉（Temecula）路段启用了一段约 8 英里长的智能高速试点路段。 据报道，当地三处匝道——Temecula Parkway、Rancho California Road 和 Winchester Road——已接入一套新的匝道信号灯控制系统，由算法统一调度车辆何时获准进入主线车流。 与传统采用固定短周期放行的匝道信号不同，这套系统根据实时交通状况动态决定放行频率，因此单辆车在红灯前等待的时间可能会被大幅拉长，一些司机甚至可能要等上四分钟或更久才能并入高速公路。 尽管等待时间明显延长，交通官员认为，通过在入口处“限流”，可以减轻主线上频繁的起步、制动和排队现象，从而改善整体车流效率，让司机在整段路上的总耗时反而少于传统匝道信号方案。 这一试点项目耗资约 3300 万美元，计划运行两年。 河滨县交通委员会发言人大卫·克努森（David Knudsen）表示，如果试点取得成功，该系统将推广到县内其他路段，未来也可能部署到加州其他堵点路段。 他强调，相比于投入巨资拓宽车道，利用智能控制提高既有路网的运行效率，是更为经济可行的选择。 特曼古拉与穆列塔（Murrieta）之间的这段高速路段长期以拥堵著称：在没有车流干扰的理想条件下，通行时间大约只需 10 分钟，但在下午出行高峰，司机往往需要 25 至 45 分钟才能通过。 当地希望通过更精细的匝道管理，在不大规模扩建道路的前提下，缓解这一“瓶颈”路段的通勤压力。 针对外界对“由人工智能控制潜在危险系统”的担忧，克努森专门澄清，这套智能高速系统并非由通用意义上的人工智能驱动。 系统依托铺设在路面的高级传感器实时监测车流速度、流量等数据，再根据预设逻辑进行调节，而不是由具备自主学习和决策能力的 AI 来控制。 他表示，多处匝道之间实现协调控制，是为了在高速主线上形成更加平稳、连贯的车流。 事实上，智能高速并非加州首创。 早在 2020 年，澳大利亚就已在部分路段部署类似技术；美国科罗拉多州丹佛市的 25 号州际公路等多条高速，也已引入相关系统。 当地公布的数据颇为亮眼：在澳大利亚相应路段，通行时间缩短了约 35% 至 65%；丹佛的高速路段则实现了约 20% 的通行时间下降。 在支持者看来，如果加州此次试点能复制澳大利亚和丹佛的改善效果，哪怕司机在匝道前多等几分钟，只要整体出行时间显著缩短，智能高速就算是“划算”的买卖。 不过，在实际运行中，如何在效率提升与公众体验之间取得平衡，仍有待这项为期两年的试点给出答案。 查看评论
我最近一直在探索一种科学的短时间休息的方法，也找了一些文章学习一番，想和佬们讨论交流。 有科学表明，人的一天中，大脑网络基本是在DMN和CEN两种脑网络状态来回切换的。在健康的大脑中，这两个脑网络不会同时活跃。 当大脑处于DMN状态下，人的思维会漫走，有时会产生灵感，有时会胡思乱想、甚至思维反刍，情绪内耗。比如，人在洗澡、看手机等活动中，脑网络就是处于DMN状态。 当大脑处于CEN状态下，人有目标，专注于手头的事情。比如，工作学习、做手工等等。 就以10分钟的休息时间为例，从我个人体感上来讲，闭目养神并不是理想的放松方式。这是有科学依据的，因为人的大脑在静息状态下，仍然会消耗大脑60%-80%能量，这与人在任务状态下消耗能量没有显著差异。 我更想在这个短的休息间隙找点事情做，让我感觉很开心很快乐，有动力进行下个阶段的工作学习，而不是刷手机停不下来，或者说陷入情绪内耗拖延工作。 说了那么多，我最终想问佬们的是： 在工作学习间隙，如果觉得自己不是很累的情况下，可以做什么活动让自己感觉有满足感、收获感呢？ 4 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
在bug team活动中，我注册的team号有两种 一种是有五小时和一周限制 一种是只有五小时限制，后经调用发现是月度刷新 想问下这种情况产生的原因，我看似乎都是chatgpt席位，为什么会存在这种差距？ 以及codex和gpt席位差距在哪（除了codex席位用不了gpt这一条） 我想了解一下这方面的知识，但是搜索几次后并没有得到我希望的答案，拜托各位佬友们了。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
英国剑桥大学研究团队近日宣布，利用人工智能（AI）设计的一种新型 DNA 疫苗已完成首次人体试验，旨在通过一次接种，对所有已知人类冠状病毒变异株，以及潜在由蝙蝠传播至人类的相关病毒，提供广谱防护。 这款疫苗被研究人员称为一种“根本性全新”的疫苗类型，其关键抗原成分完全由 AI 设计而成。 传统疫苗通常针对某一种特定病毒，通过训练免疫系统识别某个或少数几个病毒蛋白，但病毒不断变异，当变异幅度足够大时，原有疫苗保护力便会明显下降，这也是流感疫苗需要每年更新、以及新冠疫苗自 2021 年以来多次更新配方的原因。 研究团队指出，AI 为这一难题提供了新的解决思路：通过分析成千上万种相关病毒的基因数据，AI 可以筛选出在不同毒株之间高度保守、且在进化过程中不易发生变化的序列片段，从而为疫苗设计提供一个针对“整个病毒家族”的目标，而不是仅限于某一条已知毒株。 具体而言，剑桥团队利用 AI 扫描了包括引发非典（SARS）、新冠（COVID-19）在内的 “sarbecovirus” 亚属病毒，以及一系列动物冠状病毒，寻找在长期演化中几乎未被改动的共同特征，这些稳定区域最终被用作新疫苗的免疫靶点。 研究人员希望，通过锁定这些不易变异的“共性弱点”，可以在未来新的相关病毒出现时，仍保持一定程度的交叉保护能力，从而为应对未知疫情争取宝贵时间。 与公众更为熟悉的 mRNA 新冠疫苗不同，这款新疫苗采用 DNA 技术路线。 相比 mRNA 疫苗，DNA 疫苗在储存和运输环节一般更加稳定，对冷链条件的要求较低，这对于冷链基础设施有限的低收入国家而言尤为关键。 此外，该疫苗不需要传统针头注射，而是通过高压液流将疫苗喷射入皮肤，这种无针给药方式有望降低接种过程中的疼痛感，同时在大规模暴发时更易快速部署，提高接种效率。 从公共卫生视角看，研究者强调，如果这种技术路径被证明有效，广谱疫苗有望改变人类应对新发传染病的方式。 通过针对病毒家族中跨毒株共享的特征进行设计，广谱疫苗有望在疫情早期就为尚未见过的新病毒提供基础防护，使公共卫生部门能够在大流行形成前阻断传播链。 同样思路也被视为流感领域的潜在“游戏规则改变者”：目前科学家需要提前预测每年流感季的优势毒株，一旦预判失误，疫苗保护效果就会大打折扣，而如果能够研制针对多种流感毒株共享特征的“通用流感疫苗”，则有望结束这种年度“追赶战”。 埃博拉的最新疫情则凸显了这一方向的现实紧迫性。近期在刚果民主共和国和乌干达出现的疫情主要由 Bundibugyo 毒株推动，这一毒株可以规避现有疫苗的保护，使当地社区处于较高风险之中。 在研究人员紧急研制针对该特定毒株的新疫苗的同时，一种针对整个病毒家族的广谱疫苗，如果能够提前部署，将有可能避免类似的“毒株更替—疫苗落后”的被动局面。 在这项最新的人体试验中，研究者报告称，这是全球首个在人体中测试的 AI 设计疫苗。 结果显示，这款 DNA 疫苗能够刺激受试者免疫系统，产生可以识别多种 sarbecovirus 的抗体。 试验同时表明，该技术路线在受试者中总体安全、耐受性良好。 该团队认为，这一结果表明，AI 在设计针对未来潜在大流行病原体、并具备“变异抵抗性”的新型疫苗方面，展现出重要潜力，而无针给药系统则为全球范围内的推广接种带来额外优势。 不过，研究者也坦言，这一进展距离真正意义上的“通用疫苗”仍有相当距离。 当前研究中观察到的免疫应答虽具有广谱性，但总体水平仍然偏温和，保护效果能否维持多久、是否需要额外加强针，尚无定论。 此外，还需要通过更大规模的临床试验来验证，该疫苗在真实世界条件下是否确实能够预防或减轻不同病毒感染。 专家指出，一款可广泛应用的通用疫苗在数年内难以完全成熟，任何新疫苗仍须经过多阶段、大样本的临床试验，以证明其安全性、有效性以及长期保护能力。 尽管如此，这项研究表明，在 AI 的加持下，科学界距离这一目标正逐步逼近，而借助算法对庞大病毒谱系进行系统分析和快速设计，可能会显著缩短下一代疫苗从概念到临床应用的时间。 查看评论
以前总觉得秒回是一种职业素养，生怕慢了一步显得不上心，怠慢了工作。结果呢，饭吃到一半盯手机，睡前刷消息到凌晨，周末随时待命——工资没多一分，焦虑倒是涨了不少。 后来某天晚上十一点，领导又在群里 @我确认一件明早才用得上的事，我回完之后躺在床上想：这件事等到明天八点五十九分回，有任何区别吗？没有。从那天起，下班就关通知，彻底关，不是静音，是关。 说实话真的没出过什么大事。真正的紧急情况，会打电话。那些非要当晚回的消息，十条里有九条其实都可以等。下班后的时间是自己的，不是廉价的隐形加班。边界，得自己划。
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尝试用了一天fable5 xhigh，感觉是个逼王模型。 fable5的回答里经常自带一种特调的四十年经验老顾问的气场，上来就是“你关于xxx有几个认识误区” “现在的设计实现有xxx偏差”，以一种不知道哪儿来的自信以及斩钉截铁的语气，在高维度和战略上一通分析，又是表格又是分类归纳，逼格拉满，第一印象非常有诱惑性。面对难题，gpt5.5一般会说“现在离xxxx的目标差距还很大，我不能说（保证）xxxxx”，fable5给人的感觉就是“你的问题问在点子上了，我都正面回答，第一步xxxx，第二步xxxx，就解决了，最后再纠正一个你的担忧xxxxx”。 但是，我和gpt5.5一起挠头了两周的这些难题就被这么轻描淡写地解决了？用屁股想想也不可能。继续问下去就发现fable5很多结论是经不起推敲拍脑袋的，在现状以及问题本身了解不清的情况下就做论断。 接下来就是跟fable5辩论了，抓fable5的错几乎一抓一个准，fable5倒也当场就认，但过度自信乱拍脑袋的问题还是不改，下次再犯，整体上很符合A\家模型不严谨的调性。 感觉fable5才是真正的opus4.8，而opus4.8本来应该是sonnet4.8。 10 个帖子 - 8 位参与者 阅读完整话题
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我觉得论坛最近的决定提高一下注册门槛是有道理的。但是，我觉得目前的操作，似乎有一点儿粗糙了，以至于我有的同学仅仅是希望来交流讨论一些开源项目、研究一些前沿的技术而被挡之门外 我觉得，这个社区要防范和抵制的，可能是专门注册甚至买一个账号，不产生任何贡献，目的是白嫖站内权益和获得可以变现的资料信息的人。这样的人确实比较糟糕，我觉得任何社区都要抵制 但是，我想讨论交流、技术分享和学习研究恐怕是没有必要设置门槛的。无论是小白、学生还是程序员，以交流学习为目的的，都应该欢迎。 因此，我设想能不能新增一个用户组，其只有相对有限的公益站资源访问权限和有限的ldc流动，但可以自由的参与讨论、参与社区的技术建设。 这样，对于怀着比较真诚的心来的人，似乎就足够了。对于别有目的人，则依旧要采取严格的过滤措施。 如果可行，还有值得讨论的是有没有必要设置一个两种用户的转化途径。比如发现一个低权限的用户在做出贡献后，可以由社区投票等机制赋予其各种权益… 谢谢，仅仅是一种设想，没有对现存制度的一点儿建议，并没有不满的意思，请不要激动 12 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
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