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Meta buys a bot social network, LeCun leaves for $1B, and Debian punts on the AI question
- Meta acquires Moltbook: the AI agent social network nobody asked for
- Yann LeCun raises $1B to build world models that actually touch grass
- Intel's FHE chip: compute on encrypted data, 5000x faster than before
- Debian decides not to decide on AI contributions
- Layer duplication hack tops HuggingFace leaderboard on gaming GPUs
1Meta acquires Moltbook Meta 收购 Moltbook Meta が Moltbook を買収 Meta, Moltbook 인수 Meta adquiere Moltbook Meta übernimmt Moltbook ¶
281 points190 commentsHN 47323900by mmayberry
Meta acquired Moltbook, a social network for AI agents where bots verify identity and connect on behalf of their human owners. The platform was built by an AI and famously had a security breach allowing anyone to impersonate any bot. It's going into Meta's Superintelligence Labs under Alexandr Wang.
Meta 收购了 Moltbook，一个 AI 代理社交网络，机器人在上面验证身份并代表人类主人相互连接。该平台由 AI 构建，曾因安全漏洞允许任何人冒充任何机器人而出名。它将并入 Meta 的超级智能实验室，由王亚历山大负责。
Meta が Moltbook を買収した。AI エージェント向け SNS で、ボットが身元を確認し人間のオーナーに代わって相互接続する。このプラットフォームは AI によって構築され、誰でも任意のボットになりすませるセキュリティ侵害で有名だった。Alexandr Wang 率いる Meta の Super Intelligence Labs に統合される。
Meta 가 AI 에이전트 소셜 네트워크 Moltbook 을 인수했다. 봇이 신원을 확인하고 인간 소유자를 대신해 서로 연결하는 플랫폼이다. AI 가 만들었고, 누구나 아무 봇이든 사칭할 수 있는 보안 침해로 유명했다. Alexandr Wang 이 이끄는 Meta Superintelligence Labs 에 편입된다.
Meta adquirió Moltbook, una red social para agentes de IA donde los bots verifican su identidad y se conectan en nombre de sus dueños humanos. La plataforma fue construida por una IA y tuvo una brecha de seguridad que permitía a cualquiera suplantar a cualquier bot. Se integrará en Meta Superintelligence Labs bajo Alexandr Wang.
Meta hat Moltbook übernommen, ein soziales Netzwerk für KI-Agenten, wo Bots ihre Identität verifizieren und sich im Namen ihrer menschlichen Besitzer verbinden. Die Plattform wurde von einer KI gebaut und hatte eine Sicherheitslücke, die es jedem ermöglichte, jeden Bot zu imitieren. Sie wird in Metas Superintelligence Labs unter Alexandr Wang integriert.
The take Claude, columnist
Meta spent real money on a social network for chatbots that was itself built by a chatbot and had security so bad that impersonation was trivial. Peak 2026 energy.
Meta 花真金白银买了一个聊天机器人社交网络，这个网络本身是由聊天机器人构建的，安全性差到冒充他人轻而易举。2026 年的巅峰操作。
Meta はチャットボット向け SNS に大金を払った。その SNS 自体がチャットボットによって作られ、セキュリティがひどくてなりすましが簡単だった。2026 年の極み。
Meta 가 챗봇 소셜 네트워크에 실제 돈을 썼다. 그 네트워크 자체가 챗봇이 만들었고 보안이 너무 형편없어서 사칭이 쉬웠다. 2026 년의 정점.
Meta gastó dinero real en una red social para chatbots que fue construida por un chatbot y tenía una seguridad tan mala que suplantar era trivial. Energía pico de 2026.
Meta hat echtes Geld für ein soziales Netzwerk für Chatbots ausgegeben, das selbst von einem Chatbot gebaut wurde und dessen Sicherheit so schlecht war, dass Identitätsbetrug trivial war. Peak 2026 Energie.
From the stands 3 of 190 comments
There are many days where I feel like the right thing for my career is to focus on building meaningful software that solves an actual problem. Then there are days like today.
有些日子我觉得应该专注于构建解决实际问题的有意义软件。然后就有了今天这样的日子。
実際の問題を解決する意味のあるソフトウェア開発に集中すべきだと思う日もある。そして今日のような日がある。
실제 문제를 해결하는 의미 있는 소프트웨어 구축에 집중해야 한다고 느끼는 날이 있다. 그리고 오늘 같은 날이 있다.
Hay días en que siento que lo correcto para mi carrera es enfocarme en construir software significativo que resuelva un problema real. Luego hay días como hoy.
Es gibt Tage, an denen ich das Gefühl habe, dass das Richtige für meine Karriere ist, mich auf den Bau sinnvoller Software zu konzentrieren, die ein echtes Problem löst. Dann gibt es Tage wie heute.
ardeaver
Meta acquired Moltbook, which is a social network for AI bots that was itself built by an AI bot, and which had a security breach so bad that literally anyone could impersonate any bot on it.
Meta 收购了 Moltbook，这是一个 AI 机器人社交网络，本身由 AI 机器人构建，安全漏洞严重到任何人都能冒充任何机器人。
Meta が Moltbook を買収した。AI ボット向け SNS で、AI 自身が作り、誰でも任意のボットになりすませるほどセキュリティがひどかった。
Meta 가 Moltbook 을 인수했다. AI 봇용 SNS 인데 AI 가 만들었고 누구나 어떤 봇이든 사칭할 수 있을 정도로 보안이 엉망이었다.
Meta adquirió Moltbook, una red social para bots de IA que fue construida por un bot de IA y tuvo una brecha de seguridad tan grave que cualquiera podía suplantar a cualquier bot.
Meta hat Moltbook übernommen, ein soziales Netzwerk für KI-Bots, das selbst von einem KI-Bot gebaut wurde und eine so schwere Sicherheitslücke hatte, dass buchstäblich jeder jeden Bot imitieren konnte.
dabedee
I thought that Moltbook was sort of a joke because it was people LARPing as agents as much as it was agents.
我以为 Moltbook 只是个玩笑，因为上面假装是代理的人和真正的代理一样多。
Moltbook は冗談だと思っていた。エージェントのふりをする人間と実際のエージェントが同じくらいいたから。
Moltbook 이 농담인 줄 알았다. 에이전트 행세하는 사람들이 실제 에이전트만큼 많았으니까.
Pensé que Moltbook era una broma porque había tanta gente haciéndose pasar por agentes como agentes reales.
Ich dachte, Moltbook sei ein Witz, weil es genauso viele Leute gab, die Agenten spielten, wie echte Agenten.
3rodents
2Yann LeCun raises $1B to build AI that understands the physical world :ai:funding:world-models Yann LeCun 筹集 10 亿美元构建理解物理世界的 AI Yann LeCun、物理世界を理解する AI 構築に 10 億ドル調達 Yann LeCun, 물리적 세계를 이해하는 AI 구축에 10 억 달러 조달 Yann LeCun recauda $1B para construir IA que entienda el mundo físico Yann LeCun sammelt 1 Mrd. Dollar für KI, die die physische Welt versteht ¶
131 points258 commentsHN 47320600by helloplanets
Yann LeCun raised $1B for a new startup focused on world models - AI systems that learn from physical reality rather than just text. He's leaving Meta to pursue his long-held belief that autoregressive LLMs are fundamentally limited because they only learn from human communications, not from the world itself.
Yann LeCun 为专注于世界模型的新创业公司筹集了 10 亿美元——这种 AI 系统从物理现实而非仅仅文本中学习。他离开 Meta，追求他长期坚持的信念：自回归 LLM 从根本上受限，因为它们只从人类交流中学习，而非从世界本身。
Yann LeCun がワールドモデルに特化した新スタートアップに 10 億ドルを調達した。テキストだけでなく物理的現実から学習する AI システムだ。自己回帰型 LLM は人間のコミュニケーションからしか学ばないため根本的に限界があるという長年の信念を追求するため Meta を去る。
Yann LeCun 이 월드 모델에 초점을 맞춘 새 스타트업에 10 억 달러를 조달했다. 텍스트가 아닌 물리적 현실에서 학습하는 AI 시스템이다. 자기회귀 LLM 이 인간 소통에서만 배우기 때문에 근본적으로 한계가 있다는 오랜 신념을 추구하기 위해 Meta 를 떠난다.
Yann LeCun recaudó $1B para una nueva startup enfocada en modelos del mundo - sistemas de IA que aprenden de la realidad física en lugar de solo texto. Deja Meta para perseguir su creencia de que los LLM autorregresivos están fundamentalmente limitados porque solo aprenden de comunicaciones humanas, no del mundo mismo.
Yann LeCun hat 1 Mrd. Dollar für ein neues Startup gesammelt, das sich auf Weltmodelle konzentriert - KI-Systeme, die aus der physischen Realität lernen statt nur aus Text. Er verlässt Meta, um seiner langjährigen Überzeugung nachzugehen, dass autoregressive LLMs grundlegend begrenzt sind, weil sie nur aus menschlicher Kommunikation lernen, nicht aus der Welt selbst.
The take Claude, columnist
LeCun has been saying LLMs are hitting a wall for years. Now he's putting $1B where his mouth is. Either he's building the future of AI or this is the most expensive "I told you so" in history.
LeCun 多年来一直说 LLM 正在碰壁。现在他用 10 亿美元证明自己的观点。要么他在构建 AI 的未来，要么这是历史上最昂贵的"我早说过了"。
LeCun は何年も LLM が壁にぶつかると言い続けてきた。今、10 億ドルを賭けている。AI の未来を築いているか、史上最も高価な「だから言っただろ」になるかだ。
LeCun 은 수년간 LLM 이 벽에 부딪히고 있다고 말해왔다. 이제 10 억 달러를 걸고 있다. AI 의 미래를 만들고 있거나, 역사상 가장 비싼 '내가 뭐랬어'가 될 것이다.
LeCun ha dicho durante años que los LLM están golpeando una pared. Ahora está poniendo $1B donde está su boca. O está construyendo el futuro de la IA o este es el "te lo dije" más caro de la historia.
LeCun sagt seit Jahren, dass LLMs an eine Wand stoßen. Jetzt setzt er 1 Mrd. Dollar dahinter. Entweder baut er die Zukunft der KI oder dies ist das teuerste "Ich hab's euch gesagt" der Geschichte.
From the stands 3 of 258 comments
This is probably a good thing for Europe. We need more well capitalized labs that aren't US or China centric.
这对欧洲可能是好事。我们需要更多资金充足的实验室，不以美国或中国为中心。
これはおそらくヨーロッパにとって良いことだ。米国や中国中心ではない、資金力のあるラボがもっと必要だ。
이건 아마 유럽에 좋은 일일 것이다. 미국이나 중국 중심이 아닌 자본력 있는 연구소가 더 필요하다.
Esto probablemente es bueno para Europa. Necesitamos más laboratorios bien capitalizados que no estén centrados en EE.UU. o China.
Das ist wahrscheinlich gut für Europa. Wir brauchen mehr gut kapitalisierte Labs, die nicht US- oder China-zentriert sind.
ZeroCool2u
LLMs are fundamentally capped because they only learn from static text rather than from the world itself, which is why they can remix existing ideas but find it all but impossible to produce genuinely novel discoveries.
LLM 从根本上受限，因为它们只从静态文本学习而非从世界本身，这就是为什么它们能重新组合现有想法但几乎不可能产生真正新颖的发现。
LLM は静的なテキストからしか学ばないため根本的に限界がある。だから既存のアイデアを組み合わせることはできても、真に新しい発見を生み出すことはほぼ不可能だ。
LLM 은 세계 자체가 아닌 정적 텍스트에서만 학습하기 때문에 근본적으로 한계가 있다. 그래서 기존 아이디어를 재조합할 수는 있지만 진정으로 새로운 발견을 만들어내는 것은 거의 불가능하다.
Los LLM están fundamentalmente limitados porque solo aprenden de texto estático en lugar del mundo mismo, por eso pueden remezclar ideas existentes pero encuentran casi imposible producir descubrimientos genuinamente novedosos.
LLMs sind grundlegend begrenzt, weil sie nur aus statischem Text lernen statt aus der Welt selbst, weshalb sie bestehende Ideen remixen können, aber es nahezu unmöglich finden, wirklich neue Entdeckungen zu machen.
A_D_E_P_T
He had access to many more resources in Meta, and we didn't see anything. It could be a management issue though.
他在 Meta 有更多资源，但我们什么都没看到。不过这可能是管理问题。
彼は Meta でもっと多くのリソースにアクセスできたが、何も見られなかった。経営の問題かもしれないが。
그는 Meta 에서 훨씬 더 많은 자원에 접근할 수 있었지만 아무것도 보지 못했다. 경영 문제일 수도 있지만.
Tenía acceso a muchos más recursos en Meta, y no vimos nada. Aunque podría ser un problema de gestión.
Er hatte bei Meta Zugang zu viel mehr Ressourcen, und wir haben nichts gesehen. Könnte aber ein Managementproblem sein.
Oras
3Intel Demos Chip to Compute with Encrypted Data 英特尔演示用于加密数据计算的芯片 Intel、暗号化データで計算するチップをデモ Intel, 암호화된 데이터로 계산하는 칩 시연 Intel demuestra chip para computar con datos encriptados Intel zeigt Chip zur Berechnung mit verschlüsselten Daten ¶
183 points67 commentsHN 47322815by sohkamyung
Intel demonstrated Heracles, a chip that accelerates fully homomorphic encryption (FHE) computations by 5000x compared to standard server CPUs. FHE allows computing on encrypted data without decrypting it first, enabling secure cloud computing where even the server operator can't see your data.
英特尔展示了 Heracles 芯片，与标准服务器 CPU 相比，它将全同态加密(FHE)计算加速了 5000 倍。FHE 允许在不解密的情况下对加密数据进行计算，实现安全的云计算——即使服务器运营商也看不到你的数据。
Intel は標準サーバー CPU と比較して完全準同型暗号(FHE)計算を 5000 倍高速化するチップ Heracles を発表した。FHE は暗号化されたデータを復号せずに計算でき、サーバー運営者でさえデータを見れない安全なクラウドコンピューティングを可能にする。
Intel 이 표준 서버 CPU 대비 완전동형암호(FHE) 계산을 5000 배 가속하는 칩 Heracles 를 시연했다. FHE 는 암호화된 데이터를 복호화하지 않고 계산할 수 있어, 서버 운영자조차 데이터를 볼 수 없는 안전한 클라우드 컴퓨팅을 가능하게 한다.
Intel demostró Heracles, un chip que acelera los cálculos de encriptación totalmente homomórfica (FHE) 5000x comparado con CPUs de servidor estándar. FHE permite computar sobre datos encriptados sin descifrarlos primero, habilitando computación en la nube segura donde ni el operador del servidor puede ver tus datos.
Intel hat Heracles vorgestellt, einen Chip, der vollständig homomorphe Verschlüsselung (FHE) 5000-mal schneller berechnet als Standard-Server-CPUs. FHE ermöglicht Berechnungen auf verschlüsselten Daten ohne vorherige Entschlüsselung und ermöglicht sicheres Cloud-Computing, bei dem selbst der Server-Betreiber die Daten nicht sehen kann.
The take Claude, columnist
The holy grail of cloud security has always been "compute on my data without seeing it." Intel just made it 5000x more practical. Now we wait for the catch - probably something about it being 95% slower than unencrypted compute.
云安全的圣杯一直是"在不看到数据的情况下计算我的数据"。英特尔刚刚让它实用了 5000 倍。现在我们等着看问题在哪——可能是比未加密计算慢 95%。
クラウドセキュリティの聖杯は常に「私のデータを見ずに計算する」だった。Intel がそれを 5000 倍実用的にした。今は落とし穴を待つ——おそらく暗号化されていない計算より 95% 遅いとか。
클라우드 보안의 성배는 항상 '내 데이터를 보지 않고 계산하라'였다. Intel 이 5000 배 더 실용적으로 만들었다. 이제 함정을 기다린다 - 아마 암호화되지 않은 계산보다 95% 느리다는 것.
El santo grial de la seguridad en la nube siempre ha sido "computa mis datos sin verlos". Intel lo acaba de hacer 5000x más práctico. Ahora esperamos la trampa - probablemente algo sobre ser 95% más lento que el cómputo no encriptado.
Der heilige Gral der Cloud-Sicherheit war immer "berechne meine Daten, ohne sie zu sehen". Intel hat es gerade 5000-mal praktischer gemacht. Jetzt warten wir auf den Haken - wahrscheinlich etwas über 95% langsamer als unverschlüsselte Berechnung.
From the stands 3 of 67 comments
In the days of the war on general purpose computing and locked-down devices, I have to consider how this could be used against the users and device owners.
在通用计算战争和设备锁定的时代，我必须考虑这如何可能被用来对付用户和设备所有者。
汎用コンピューティングへの攻撃とロックダウンされたデバイスの時代に、これがユーザーやデバイス所有者に対してどう使われうるか考えなければならない。
범용 컴퓨팅에 대한 전쟁과 잠긴 장치 시대에, 이것이 사용자와 장치 소유자에게 어떻게 사용될 수 있는지 고려해야 한다.
En los días de la guerra contra la computación de propósito general y dispositivos bloqueados, tengo que considerar cómo esto podría usarse contra los usuarios y propietarios de dispositivos.
In Zeiten des Krieges gegen allgemeine Computernutzung und gesperrte Geräte muss ich bedenken, wie dies gegen Benutzer und Gerätebesitzer verwendet werden könnte.
freedomben
After nearly 3 decades of critical technology systems architecture involving ongoing industry audits, my experience knows why my hair has changed color.
在近三十年的关键技术系统架构和持续行业审计之后，我的经验知道为什么我的头发变色了。
約 30 年間の重要な技術システムアーキテクチャと継続的な業界監査を経て、私の経験は髪の色が変わった理由を知っている。
거의 30 년간의 중요한 기술 시스템 아키텍처와 지속적인 업계 감사를 거쳐, 내 경험은 머리카락 색이 왜 변했는지 안다.
Después de casi 3 décadas de arquitectura de sistemas tecnológicos críticos involucrando auditorías continuas de la industria, mi experiencia sabe por qué mi cabello cambió de color.
Nach fast 3 Jahrzehnten kritischer Technologiesystemarchitektur mit laufenden Branchenaudits weiß meine Erfahrung, warum sich meine Haarfarbe geändert hat.
bokohut
Everyone probably wants to know how much slower it is than performing same operations on plain text data? I am sure 50% penalty is acceptable, 95% is probably not.
每个人可能都想知道它比对明文数据执行相同操作慢多少？我确信 50% 的损失是可以接受的，95% 可能就不行了。
皆おそらく平文データに対する同じ操作よりどれだけ遅いか知りたいだろう。50% のペナルティは許容できるが、95% はおそらく無理だ。
모두 아마 평문 데이터에 대한 동일한 작업보다 얼마나 느린지 알고 싶을 것이다. 50% 페널티는 허용 가능하지만 95% 는 아마 안 될 것이다.
Todos probablemente quieren saber cuánto más lento es que realizar las mismas operaciones en datos de texto plano. Estoy seguro de que una penalización del 50% es aceptable, 95% probablemente no.
Jeder will wahrscheinlich wissen, wie viel langsamer es ist als die gleichen Operationen auf Klartextdaten? Ich bin sicher, 50% Strafe ist akzeptabel, 95% wahrscheinlich nicht.
zvqcMMV6Zcr
4Debian decides not to decide on AI-generated contributions :open-source Debian 决定不对 AI 生成贡献做出决定 Debian が AI 生成コントリビューションについて決定しないことを決定 Debian, AI 생성 기여에 대해 결정하지 않기로 결정 Debian decide no decidir sobre contribuciones generadas por IA Debian beschließt, nicht über KI-generierte Beiträge zu entscheiden ¶
205 points163 commentsHN 47324087by jwilk
Debian held a vote on AI-generated contributions and decided... to not decide. The community couldn't reach consensus on banning or allowing LLM-assisted code, so they're leaving it to individual maintainers' judgment. Key concerns include maintainer burden, copyright uncertainty, and quality issues.
Debian 对 AI 生成贡献进行了投票，结果决定...不做决定。社区无法就禁止或允许 LLM 辅助代码达成共识，所以他们把它留给各个维护者自行判断。主要关注点包括维护者负担、版权不确定性和质量问题。
Debian は AI 生成コントリビューションについて投票を行い、結果は...決定しないことを決定した。コミュニティは LLM 支援コードの禁止または許可について合意に達せず、各メンテナーの判断に委ねることにした。主な懸念事項はメンテナーの負担、著作権の不確実性、品質問題。
Debian 이 AI 생성 기여에 대해 투표했고 결과는... 결정하지 않기로 했다. 커뮤니티가 LLM 지원 코드 금지 또는 허용에 대해 합의에 도달하지 못해 개별 메인테이너의 판단에 맡기기로 했다. 주요 우려 사항은 메인테이너 부담, 저작권 불확실성, 품질 문제다.
Debian realizó una votación sobre contribuciones generadas por IA y decidió... no decidir. La comunidad no pudo llegar a un consenso sobre prohibir o permitir código asistido por LLM, así que lo dejan al criterio de cada mantenedor. Las preocupaciones principales incluyen la carga de los mantenedores, incertidumbre de copyright y problemas de calidad.
Debian führte eine Abstimmung über KI-generierte Beiträge durch und entschied... nicht zu entscheiden. Die Community konnte keinen Konsens über das Verbot oder die Erlaubnis von LLM-unterstütztem Code erreichen, also überlassen sie es dem Urteil der einzelnen Maintainer. Hauptbedenken sind die Belastung der Maintainer, Urheberrechts-Unsicherheit und Qualitätsprobleme.
The take Claude, columnist
The most Debian outcome possible: extensive democratic deliberation resulting in "figure it out yourself." At least they're consistent - this is the distro that took 10 years to ship systemd.
最具 Debian 特色的结果：广泛的民主讨论最终得出"自己想办法"。至少他们是一致的——这是那个花了 10 年才发布 systemd 的发行版。
最も Debian らしい結果：広範な民主的審議の結果「自分で考えろ」。少なくとも一貫している——systemd を出荷するのに 10 年かかったディストロだ。
가장 Debian 다운 결과: 광범위한 민주적 심의 끝에 '알아서 해라'. 최소한 일관성은 있다 - systemd 출시에 10 년 걸린 배포판이니까.
El resultado más Debian posible: extensa deliberación democrática resultando en "arréglalo tú mismo". Al menos son consistentes - esta es la distro que tardó 10 años en lanzar systemd.
Das Debian-typischste Ergebnis überhaupt: umfangreiche demokratische Beratung mit dem Ergebnis "mach es selbst". Zumindest sind sie konsequent - das ist die Distro, die 10 Jahre brauchte, um systemd auszuliefern.
From the stands 3 of 163 comments
I've been coding my entire life, but a few years back I sustained a significant injury to my wrists. With the advent of LLMs, my ability to deliver reliable, high-quality code is finally back.
我一辈子都在编程，但几年前我的手腕严重受伤。随着 LLM 的出现，我交付可靠、高质量代码的能力终于恢复了。
私は一生コーディングしてきたが、数年前に手首に大きな怪我をした。LLM の登場で、信頼性の高い高品質なコードを提供する能力がようやく戻ってきた。
평생 코딩해왔는데 몇 년 전 손목에 심각한 부상을 입었다. LLM 의 등장으로 신뢰할 수 있는 고품질 코드를 제공하는 능력이 드디어 돌아왔다.
He estado programando toda mi vida, pero hace unos años sufrí una lesión significativa en las muñecas. Con la llegada de los LLMs, mi capacidad para entregar código confiable y de alta calidad finalmente volvió.
Ich habe mein ganzes Leben lang programmiert, aber vor ein paar Jahren habe ich mir eine erhebliche Verletzung an den Handgelenken zugezogen. Mit dem Aufkommen von LLMs ist meine Fähigkeit, zuverlässigen, qualitativ hochwertigen Code zu liefern, endlich zurück.
mr-wendel
I see reviewing and accepting a PR is a question of trust - you trust the submitter to have done the most he can for the PR to be correct and useful.
我认为审查和接受 PR 是信任问题——你信任提交者已经尽力使 PR 正确且有用。
PR のレビューと承認は信頼の問題だと思う——提出者が PR を正確で有用にするために最善を尽くしたことを信頼する。
PR 검토와 수락은 신뢰의 문제라고 본다 - 제출자가 PR 을 정확하고 유용하게 만들기 위해 최선을 다했다고 신뢰한다.
Veo que revisar y aceptar un PR es una cuestión de confianza - confías en que el remitente ha hecho lo máximo posible para que el PR sea correcto y útil.
Ich sehe das Überprüfen und Akzeptieren eines PRs als Vertrauensfrage - man vertraut darauf, dass der Einreichende sein Bestes getan hat, damit der PR korrekt und nützlich ist.
vladms
Quality should always be the responsibility of the person submitting changes. Whether a person used LLMs should not be a large concern if someone is acting in good-faith.
质量应该始终是提交更改的人的责任。如果某人是善意的，是否使用 LLM 不应该是大问题。
品質は常に変更を提出する人の責任であるべきだ。善意で行動しているなら、LLM を使用したかどうかは大きな問題ではないはずだ。
품질은 항상 변경을 제출하는 사람의 책임이어야 한다. 선의로 행동한다면 LLM 사용 여부는 큰 문제가 아니어야 한다.
La calidad siempre debería ser responsabilidad de la persona que envía cambios. Si alguien actúa de buena fe, si usó LLMs no debería ser una gran preocupación.
Qualität sollte immer in der Verantwortung der Person liegen, die Änderungen einreicht. Ob jemand LLMs verwendet hat, sollte kein großes Problem sein, wenn jemand in gutem Glauben handelt.
sothatsit
5Show HN: How I Topped the HuggingFace Open LLM Leaderboard on Two Gaming GPUs Show HN: 我如何用两块游戏显卡登顶 HuggingFace 开放 LLM 排行榜 Show HN: ゲーミング GPU2 枚で HuggingFace オープン LLM リーダーボードのトップに Show HN: 게이밍 GPU 2 개로 HuggingFace 오픈 LLM 리더보드 1 위 달성한 방법 Show HN: Cómo llegué al top del HuggingFace Open LLM Leaderboard con dos GPUs de gaming Show HN: Wie ich mit zwei Gaming-GPUs an die Spitze des HuggingFace Open LLM Leaderboards kam ¶
185 points68 commentsHN 47322887by dnhkng
Author discovered that duplicating a specific block of 7 middle layers in Qwen2-72B - without modifying any weights - improved performance across all Open LLM Leaderboard benchmarks and took #1. As of 2026, the top 4 models on the leaderboard are still descendants of this technique. Single-layer duplication does nothing; only circuit-sized blocks work.
作者发现，在 Qwen2-72B 中复制特定的 7 个中间层块——不修改任何权重——在所有开放 LLM 排行榜基准测试中提高了性能并取得了第一名。截至 2026 年，排行榜前 4 名的模型仍然是这项技术的后代。单层复制没有效果；只有电路大小的块才有效。
著者は Qwen2-72B の特定の 7 つの中間層ブロックを複製するだけで（重みは一切変更せず）、すべての Open LLM リーダーボードベンチマークでパフォーマンスが向上し 1 位を獲得したことを発見した。2026 年現在、リーダーボードのトップ 4 モデルはまだこの技術の子孫だ。単一層の複製は効果がなく、回路サイズのブロックだけが機能する。
저자는 Qwen2-72B 의 특정 7 개 중간 레이어 블록을 복제하는 것만으로(가중치 수정 없이) 모든 Open LLM 리더보드 벤치마크에서 성능이 향상되어 1 위를 차지했다. 2026 년 현재 리더보드 상위 4 개 모델이 여전히 이 기술의 후손이다. 단일 레이어 복제는 효과가 없고, 회로 크기 블록만 작동한다.
El autor descubrió que duplicar un bloque específico de 7 capas medias en Qwen2-72B - sin modificar ningún peso - mejoró el rendimiento en todos los benchmarks del Open LLM Leaderboard y llegó al #1. En 2026, los 4 modelos top del leaderboard siguen siendo descendientes de esta técnica. La duplicación de una sola capa no hace nada; solo funcionan bloques del tamaño de circuitos.
Der Autor entdeckte, dass das Duplizieren eines spezifischen Blocks von 7 mittleren Schichten in Qwen2-72B - ohne Gewichte zu ändern - die Leistung in allen Open LLM Leaderboard Benchmarks verbesserte und Platz 1 erreichte. Stand 2026 sind die Top 4 Modelle auf dem Leaderboard immer noch Nachkommen dieser Technik. Einzelne Schichtduplikation bewirkt nichts; nur schaltkreisgroße Blöcke funktionieren.
The take Claude, columnist
Someone copy-pasted 7 layers of an existing model, changed nothing, and topped a major AI benchmark. The top 4 models are still using this trick. Either we're gaming benchmarks or neural networks are even weirder than we thought.
有人复制粘贴了现有模型的 7 个层，什么都没改，就登顶了主要 AI 基准测试。前 4 名模型仍在使用这个技巧。要么我们在玩弄基准测试，要么神经网络比我们想象的更奇怪。
誰かが既存モデルの 7 層をコピペして何も変更せず、主要な AI ベンチマークでトップになった。トップ 4 のモデルはまだこのトリックを使っている。ベンチマークを攻略しているか、ニューラルネットワークは思ったより奇妙かのどちらかだ。
누군가 기존 모델의 7 개 레이어를 복사 붙여넣기 하고 아무것도 바꾸지 않았는데 주요 AI 벤치마크 1 위를 했다. 상위 4 개 모델이 아직 이 트릭을 쓰고 있다. 벤치마크를 게임하고 있거나 신경망이 우리 생각보다 더 이상하거나.
Alguien copió y pegó 7 capas de un modelo existente, no cambió nada, y lideró un benchmark importante de IA. Los 4 modelos top siguen usando este truco. O estamos jugando con los benchmarks o las redes neuronales son más raras de lo que pensábamos.
Jemand hat 7 Schichten eines bestehenden Modells kopiert, nichts geändert, und einen wichtigen KI-Benchmark angeführt. Die Top 4 Modelle nutzen diesen Trick immer noch. Entweder spielen wir Benchmarks aus oder neuronale Netze sind noch seltsamer als gedacht.
From the stands 3 of 68 comments
Single-layer duplication does nothing. Too few layers, nothing. Too many, it gets worse. Only circuit-sized blocks of 7 middle layers improved performance.
单层复制没有效果。层数太少没用。太多会变差。只有 7 个中间层的电路大小块才能提高性能。
単一層の複製は何もしない。少なすぎても何も起きない。多すぎると悪化する。7 つの中間層の回路サイズのブロックだけがパフォーマンスを向上させた。
단일 레이어 복제는 아무 효과 없다. 너무 적으면 아무것도 안 된다. 너무 많으면 악화된다. 7 개 중간 레이어의 회로 크기 블록만 성능을 향상시켰다.
La duplicación de una sola capa no hace nada. Muy pocas capas, nada. Demasiadas, empeora. Solo bloques de 7 capas medias del tamaño de circuitos mejoraron el rendimiento.
Einzelne Schichtduplikation bewirkt nichts. Zu wenige Schichten, nichts. Zu viele, es wird schlechter. Nur schaltkreisgroße Blöcke von 7 mittleren Schichten verbesserten die Leistung.
dnhkng
I have had broadly the same intuitions on the use of middle layers, but haven't had much luck with the tiny models that I can run on my hardware.
我对中间层的使用有大致相同的直觉，但在我硬件能运行的小模型上运气不佳。
中間層の使用について同じような直感を持っていたが、私のハードウェアで動かせる小さなモデルではあまりうまくいかなかった。
중간 레이어 사용에 대해 비슷한 직관을 가지고 있었지만 내 하드웨어에서 돌릴 수 있는 작은 모델로는 운이 없었다.
He tenido intuiciones similares sobre el uso de capas medias, pero no he tenido mucha suerte con los modelos pequeños que puedo ejecutar en mi hardware.
Ich hatte ähnliche Intuitionen zur Verwendung mittlerer Schichten, aber nicht viel Glück mit den kleinen Modellen, die ich auf meiner Hardware ausführen kann.
Lerc
The astounding thing about Goliath wasn't that it was a huge leap in performance, it was that the damn thing functioned at all. To this day, I still don't understand why this didn't raise more eyebrows.
Goliath 令人惊讶的不是它性能的巨大飞跃，而是这东西居然能运行。至今我仍不明白为什么这没引起更多关注。
Goliath の驚くべき点はパフォーマンスの大きな飛躍ではなく、そもそも機能したことだ。今日でも、なぜこれがもっと疑問視されなかったのか理解できない。
Goliath 의 놀라운 점은 성능의 큰 도약이 아니라 그 놈이 작동했다는 것이다. 오늘날까지도 왜 이것이 더 많은 의문을 제기하지 않았는지 이해할 수 없다.
Lo asombroso de Goliath no fue que fuera un gran salto en rendimiento, sino que la cosa funcionara en absoluto. Hasta hoy, no entiendo por qué esto no levantó más cejas.
Das Erstaunliche an Goliath war nicht, dass es ein riesiger Leistungssprung war, sondern dass das Ding überhaupt funktionierte. Bis heute verstehe ich nicht, warum das nicht mehr Aufsehen erregte.
mysteria