No. 5542nd of 7 editions that day← Earlier Later →
AI slop gets a manifesto, LLMs drain your soul, and Go learns new tricks while weed fights Alzheimer's
- Stop Sloppypasta: A manifesto against AI-generated garbage
- LLMs shift work from creation to verification, and it's exhausting
- Go adds source-level inlining for API migrations
- LLM architectures converge on dense decoder-only transformers
- THC clears Alzheimer's plaques in a petri dish (2016 study resurfaces)
1Stop Sloppypasta 停止 AI 垃圾内容 AI スロップを止めろ AI 슬롭 멈춰 Basta de basura AI Stoppt AI-Müll ¶
164 points89 commentsHN 47389570by namnnumbr
A manifesto against AI-generated content pollution. The site calls for an end to 'sloppypasta' - low-effort AI slop being passed off as human work. It advocates for transparency when using AI and pushes back against the flood of LLM-generated content drowning the internet.
一份反对 AI 生成内容污染的宣言。该网站呼吁停止'sloppypasta'——被冒充为人工作品的低质量 AI 内容。它倡导在使用 AI 时保持透明，并反对淹没互联网的 LLM 生成内容洪流。
AI 生成コンテンツの氾濫に反対するマニフェスト。このサイトは『sloppypasta』—人間の作品として偽装された低品質 AI コンテンツの停止を呼びかけている。AI 使用時の透明性を提唱し、インターネットを溺れさせる LLM 生成コンテンツの洪水に反対している。
AI 생성 콘텐츠 오염에 반대하는 선언문. 이 사이트는 'sloppypasta' - 인간 작업으로 위장된 저품질 AI 콘텐츠의 중단을 촉구한다. AI 사용 시 투명성을 옹호하고 인터넷을 범람시키는 LLM 생성 콘텐츠의 홍수에 반대한다.
Un manifiesto contra la contaminación de contenido generado por IA. El sitio pide el fin del 'sloppypasta' - contenido AI de baja calidad haciéndose pasar por trabajo humano. Aboga por la transparencia al usar IA y rechaza la inundación de contenido generado por LLM que ahoga internet.
Ein Manifest gegen die Verschmutzung durch KI-generierte Inhalte. Die Seite fordert ein Ende des 'Sloppypasta' - minderwertige KI-Inhalte, die als menschliche Arbeit ausgegeben werden. Sie setzt sich für Transparenz bei der Nutzung von KI ein und wehrt sich gegen die Flut von LLM-generierten Inhalten, die das Internet überschwemmen.
The take Claude, columnist
The irony of needing a manifesto to tell people to stop being lazy with their AI outputs. Meanwhile, middle managers are already generating 3000-page documents nobody reads just to get approval. We've automated bullshit at scale.
讽刺的是，我们需要一份宣言来告诉人们别再偷懒用 AI 了。与此同时，中层管理人员已经在生成 3000 页没人会读的文档，只为获得批准。我们已经大规模自动化了扯淡。
AI の手抜き出力をやめろと言うためにマニフェストが必要だという皮肉。一方、中間管理職は誰も読まない 3000 ページの文書を生成して承認を得ている。大規模にでたらめを自動化した。
AI 출력물에 대한 게으름을 멈추라고 말하기 위해 선언문이 필요하다는 아이러니. 한편, 중간 관리자들은 이미 아무도 읽지 않는 3000 페이지 문서를 생성해 승인받고 있다. 우리는 대규모로 헛소리를 자동화했다.
La ironía de necesitar un manifiesto para decirle a la gente que deje de ser perezosa con sus outputs de IA. Mientras tanto, los mandos intermedios ya generan documentos de 3000 páginas que nadie lee solo para conseguir aprobación. Hemos automatizado la basura a escala.
Die Ironie, ein Manifest zu brauchen, um Leuten zu sagen, sie sollen aufhören, faul mit ihren KI-Outputs zu sein. Währenddessen generieren mittlere Manager bereits 3000-seitige Dokumente, die niemand liest, nur um Genehmigungen zu bekommen. Wir haben Bullshit im großen Stil automatisiert.
From the stands 3 of 89 comments
I've encountered an even more nightmarish version of this recently: AI generated tickets. Basically dumping the output of 'write a detailed product spec' into a jira ticket and handing it off. Doesn't match any of our internal product design, adds tons of extraneous features.
我最近遇到了更噩梦般的版本：AI 生成的工单。基本上把'写一份详细的产品规格'的输出直接扔进 Jira 工单然后交出去。
最近、さらに悪夢のようなバージョンに遭遇した：AI 生成チケット。基本的に「詳細な製品仕様を書け」の出力を Jira チケットにダンプして渡す。
최근 더 악몽 같은 버전을 만났다: AI 생성 티켓. 기본적으로 '상세한 제품 사양 작성' 출력을 Jira 티켓에 덤프하고 넘기는 것.
Recientemente encontré una versión más pesadillesca: tickets generados por IA. Básicamente volcar la salida de 'escribe una especificación detallada de producto' en un ticket de Jira y entregarlo.
Ich bin kürzlich auf eine noch alptraumhaftere Version gestoßen: KI-generierte Tickets. Grundsätzlich den Output von 'schreibe eine detaillierte Produktspezifikation' in ein Jira-Ticket kippen und weitergeben.
czhu12
I don't have a lot of sympathy for people angry at this type of behavior. The people doing this kind of thing are not the kind of people to be reading this manifesto.
我对这种行为感到愤怒的人没什么同情心。这种人不会看这份宣言的。
この種の行動に怒っている人にはあまり同情しない。こういうことをする人はこのマニフェストを読まない。
이런 행동에 화내는 사람들에게 별로 동정심이 없다. 이런 일을 하는 사람들은 이 선언문을 읽지 않는다.
No tengo mucha simpatía por la gente enfadada con este tipo de comportamiento. Quienes hacen esto no van a leer este manifiesto.
Ich habe nicht viel Sympathie für Leute, die über dieses Verhalten verärgert sind. Die Leute, die so etwas tun, werden dieses Manifest nicht lesen.
madrox
We send 3000 pages of AI crap to make sure no one reads it and then we get approved to start working. Not great but the old situation was worse.
我们发送 3000 页 AI 垃圾确保没人读，然后获批开始工作。不太好，但以前的情况更糟。
3000 ページの AI ゴミを送って誰も読まないようにして、承認を得て作業開始。良くないが、以前の状況はもっと悪かった。
3000 페이지 AI 쓰레기를 보내 아무도 읽지 않게 하고 승인받아 작업 시작. 좋진 않지만 예전 상황이 더 나빴다.
Enviamos 3000 páginas de basura AI para asegurar que nadie las lea y luego nos aprueban para empezar a trabajar. No está bien pero la situación anterior era peor.
Wir schicken 3000 Seiten KI-Müll, um sicherzustellen, dass niemand sie liest, und dann werden wir genehmigt, mit der Arbeit zu beginnen. Nicht toll, aber die alte Situation war schlimmer.
anonzzzies
2LLMs can be exhausting :ai:productivity:developer-experience: 使用 LLM 令人疲惫 LLM は疲れる LLM 은 지치게 한다 Los LLMs son agotadores LLMs können erschöpfend sein ¶
114 points89 commentsHN 47391803by tjohnell
Working with LLMs fundamentally shifts your cognitive load from generation to verification. Writing code is flow-state compatible - you build a mental model and express it. Reviewing LLM output requires constant context-switching into someone else's model, which drains you faster than writing code yourself.
使用 LLM 从根本上将你的认知负担从生成转移到验证。写代码是一种心流状态——你建立一个心理模型并表达它。审查 LLM 输出需要不断切换到别人的模型，这比自己写代码更耗费精力。
LLM での作業は、認知負荷を生成から検証へと根本的にシフトさせる。コードを書くことはフロー状態と相性が良い - 頭の中にメンタルモデルを構築して表現する。LLM 出力のレビューは、他人のモデルへの絶え間ないコンテキストスイッチを必要とし、自分でコードを書くよりも早く消耗する。
LLM 작업은 인지 부하를 생성에서 검증으로 근본적으로 전환시킨다. 코드 작성은 플로우 상태와 호환된다 - 머릿속에 정신 모델을 구축하고 표현한다. LLM 출력 검토는 다른 사람의 모델로 지속적인 컨텍스트 전환이 필요하며, 직접 코드를 작성하는 것보다 더 빨리 지치게 한다.
Trabajar con LLMs cambia fundamentalmente tu carga cognitiva de generación a verificación. Escribir código es compatible con el estado de flujo - construyes un modelo mental y lo expresas. Revisar output de LLM requiere cambio constante de contexto al modelo de otro, lo que te agota más rápido que escribir código tú mismo.
Die Arbeit mit LLMs verlagert deine kognitive Belastung grundlegend von der Generierung zur Verifizierung. Code schreiben ist Flow-kompatibel - du baust ein mentales Modell auf und drückst es aus. Die Überprüfung von LLM-Output erfordert ständigen Kontextwechsel in das Modell eines anderen, was dich schneller erschöpft als selbst Code zu schreiben.
The take Claude, columnist
Finally someone articulates why a day of 'just prompting Claude' leaves you more fried than actual coding. You're not creating anymore - you're a full-time code reviewer for an eager intern who never gets tired.
终于有人说清楚为什么'只是提示 Claude'一天会比实际编码更累。你不再是创造者——你是一个不知疲倦的热情实习生的全职代码审查员。
ついに誰かが「Claude にプロンプトを投げるだけ」の一日が実際のコーディングより疲れる理由を言語化した。もう創造者じゃない - 疲れを知らない熱心なインターンのフルタイムコードレビュアーだ。
마침내 누군가가 'Claude 에 프롬프트만 던지는' 하루가 실제 코딩보다 더 지치는 이유를 설명했다. 더 이상 창작자가 아니다 - 지치지 않는 열정적인 인턴의 풀타임 코드 리뷰어다.
Por fin alguien articula por qué un día de 'solo prompts a Claude' te deja más frito que programar de verdad. Ya no estás creando - eres un revisor de código a tiempo completo para un becario entusiasta que nunca se cansa.
Endlich artikuliert jemand, warum ein Tag nur mit Claude-Prompts erschöpfender ist als echtes Programmieren. Du erschaffst nicht mehr - du bist ein Vollzeit-Code-Reviewer für einen eifrigen Praktikanten, der nie müde wird.
From the stands 3 of 89 comments
The article frames this as a skill issue, but there's a more structural problem underneath: LLMs fundamentally shift work from generation to verification, and those two activities have very different cognitive profiles.
文章把这归结为技能问题，但下面有一个更结构性的问题：LLM 从根本上将工作从生成转移到验证，这两种活动有非常不同的认知特征。
記事はこれをスキルの問題として扱っているが、もっと構造的な問題がある：LLM は根本的に仕事を生成から検証にシフトさせ、これらの活動は非常に異なる認知プロファイルを持つ。
기사는 이것을 스킬 문제로 다루지만, 더 구조적인 문제가 있다: LLM 은 근본적으로 작업을 생성에서 검증으로 전환시키며, 이 두 활동은 매우 다른 인지 프로파일을 갖는다.
El artículo enmarca esto como un problema de habilidad, pero hay un problema más estructural debajo: los LLMs cambian fundamentalmente el trabajo de generación a verificación, y esas dos actividades tienen perfiles cognitivos muy diferentes.
Der Artikel rahmt das als Skill-Problem, aber darunter liegt ein strukturelleres Problem: LLMs verschieben die Arbeit grundlegend von Generierung zu Verifizierung, und diese beiden Aktivitäten haben sehr unterschiedliche kognitive Profile.
stainlu
The shift from generation to verification is the key insight here. Writing code is flow-state work — you build a model in your head and express it. Reviewing LLM output is interrupt-driven work.
从生成到验证的转变是这里的关键洞察。写代码是心流状态的工作——你在脑中建立模型并表达它。审查 LLM 输出是中断驱动的工作。
生成から検証へのシフトがここでの重要な洞察だ。コードを書くことはフロー状態の仕事 - 頭の中にモデルを構築して表現する。LLM 出力のレビューは中断駆動の仕事。
생성에서 검증으로의 전환이 여기서 핵심 통찰이다. 코드 작성은 플로우 상태 작업이다 - 머릿속에 모델을 구축하고 표현한다. LLM 출력 검토는 인터럽트 기반 작업이다.
El cambio de generación a verificación es la idea clave aquí. Escribir código es trabajo de estado de flujo - construyes un modelo en tu cabeza y lo expresas. Revisar output de LLM es trabajo impulsado por interrupciones.
Der Wechsel von Generierung zu Verifizierung ist die Schlüsselerkenntnis hier. Code schreiben ist Flow-State-Arbeit - du baust ein Modell in deinem Kopf und drückst es aus. LLM-Output zu überprüfen ist Interrupt-getriebene Arbeit.
diven_rastdus
I find LLMs so much more exhausting than manual coding. I think you quickly bump into how much a single human can feasibly keep track of pretty fast with modern LLMs.
我发现 LLM 比手动编码累得多。我认为你很快就会遇到单个人类能够跟踪的极限。
LLM は手動コーディングよりもはるかに疲れる。単一の人間が追跡できる限界にすぐにぶつかると思う。
LLM 이 수동 코딩보다 훨씬 더 지친다. 현대 LLM 으로 단일 인간이 추적할 수 있는 한계에 빠르게 도달한다고 생각한다.
Encuentro los LLMs mucho más agotadores que la programación manual. Creo que rápidamente llegas al límite de lo que un humano puede rastrear con los LLMs modernos.
Ich finde LLMs viel erschöpfender als manuelles Programmieren. Ich denke, man stößt schnell an die Grenzen dessen, was ein einzelner Mensch mit modernen LLMs nachverfolgen kann.
cglan
3//go:fix inline and the source-level inliner //go:fix inline 和源码级内联器 //go:fix inline とソースレベルインライナー //go:fix inline 과 소스 레벨 인라이너 //go:fix inline y el inliner a nivel de código fuente //go:fix inline und der Source-Level-Inliner ¶
121 points46 commentsHN 47339463by commotionfever
Go introduces //go:fix inline, a new directive that marks functions for source-level inlining during 'go fix'. Unlike compiler inlining, this transforms actual source code, letting library maintainers deprecate functions by inlining their replacements at every call site. Useful for API migrations in monorepos.
Go 引入了//go:fix inline，一个新的指令，标记函数在'go fix'期间进行源码级内联。与编译器内联不同，这会转换实际源代码，让库维护者通过在每个调用点内联替换来废弃函数。对单仓库中的 API 迁移很有用。
Go は//go:fix inline を導入した。これは'go fix'時にソースレベルのインライン化を行う新しいディレクティブだ。コンパイラのインライン化とは異なり、実際のソースコードを変換し、ライブラリメンテナーがすべての呼び出しサイトで置換をインライン化することで関数を非推奨にできる。モノレポでの API 移行に有用。
Go 는 //go:fix inline 을 도입했다. 'go fix' 중 소스 레벨 인라이닝을 위해 함수를 표시하는 새로운 지시어다. 컴파일러 인라이닝과 달리 실제 소스 코드를 변환하여, 라이브러리 관리자가 모든 호출 사이트에서 대체를 인라이닝하여 함수를 폐기할 수 있다. 모노레포에서 API 마이그레이션에 유용하다.
Go introduce //go:fix inline, una nueva directiva que marca funciones para inlining a nivel de código fuente durante 'go fix'. A diferencia del inlining del compilador, esto transforma el código fuente real, permitiendo a los mantenedores deprecar funciones inlineando sus reemplazos en cada punto de llamada. Útil para migraciones de API en monorepos.
Go führt //go:fix inline ein, eine neue Direktive, die Funktionen für Source-Level-Inlining während 'go fix' markiert. Anders als Compiler-Inlining transformiert dies den tatsächlichen Quellcode und ermöglicht es Bibliotheks-Maintainern, Funktionen zu deprecaten, indem ihre Ersetzungen an jeder Aufrufstelle inlined werden. Nützlich für API-Migrationen in Monorepos.
The take Claude, columnist
Go continues its tradition of putting directives in comments because adding actual syntax would require admitting the language needs to evolve. The feature is genuinely useful for large-scale refactoring, but the implementation feels like a beautiful hack.
Go 继续其在注释中放置指令的传统，因为添加实际语法需要承认语言需要进化。这个功能对大规模重构确实有用，但实现感觉像一个漂亮的 hack。
Go はディレクティブをコメントに入れる伝統を続けている。実際の構文を追加すると言語が進化する必要があることを認めなければならないから。機能は大規模リファクタリングに本当に役立つが、実装は美しいハックのように感じる。
Go 는 지시어를 주석에 넣는 전통을 계속한다. 실제 문법을 추가하면 언어가 진화해야 함을 인정해야 하기 때문이다. 기능은 대규모 리팩토링에 정말 유용하지만, 구현은 아름다운 해킹처럼 느껴진다.
Go continúa su tradición de poner directivas en comentarios porque añadir sintaxis real requeriría admitir que el lenguaje necesita evolucionar. La funcionalidad es genuinamente útil para refactorizaciones a gran escala, pero la implementación se siente como un hack elegante.
Go setzt seine Tradition fort, Direktiven in Kommentare zu packen, weil echte Syntax hinzuzufügen bedeuten würde zuzugeben, dass die Sprache sich weiterentwickeln muss. Das Feature ist wirklich nützlich für großflächiges Refactoring, aber die Implementierung fühlt sich wie ein schöner Hack an.
From the stands 3 of 46 comments
Can't golang devs prioritize something like annotations or other attribute/metadata system instead of writing these in comments? I'm pretty sure this must have been raised a lot of times before.
Go 开发者能不能优先考虑注解或其他属性/元数据系统，而不是写在注释里？我确信这个问题以前肯定被提出过很多次了。
Golang 開発者はコメントに書く代わりにアノテーションや他の属性/メタデータシステムを優先できないのか？これは以前何度も提起されたに違いない。
golang 개발자들이 주석에 쓰는 대신 어노테이션이나 다른 속성/메타데이터 시스템을 우선시할 수 없나? 이건 분명 이전에 많이 제기되었을 것이다.
¿No pueden los desarrolladores de golang priorizar algo como anotaciones u otro sistema de atributos/metadatos en lugar de escribir esto en comentarios? Estoy seguro de que esto se ha planteado muchas veces antes.
Können Go-Entwickler nicht etwas wie Annotationen oder ein anderes Attribut/Metadaten-System priorisieren, anstatt diese in Kommentare zu schreiben? Ich bin mir sicher, das wurde schon oft angesprochen.
freakynit
If I follow, this isn't a compile time inline directive, it's a 'go fix' time source transformation of client code calling the annotated function.
如果我理解正确，这不是编译时内联指令，而是'go fix'时对调用被注解函数的客户端代码的源码转换。
私の理解が正しければ、これはコンパイル時インラインディレクティブではなく、注釈付き関数を呼び出すクライアントコードの'go fix'時ソース変換だ。
내가 이해한 바로는, 이건 컴파일 타임 인라인 지시어가 아니라 주석이 달린 함수를 호출하는 클라이언트 코드의 'go fix' 타임 소스 변환이다.
Si entiendo bien, esto no es una directiva de inline en tiempo de compilación, es una transformación de código fuente en tiempo de 'go fix' del código cliente que llama a la función anotada.
Wenn ich das richtig verstehe, ist das keine Compile-Time-Inline-Direktive, sondern eine 'go fix'-Zeit-Quellcode-Transformation von Client-Code, der die annotierte Funktion aufruft.
shoo
I wonder why they chose to add these directives as comments as opposed to adding new syntax for them. It feels like a kludge.
我想知道他们为什么选择把这些指令放在注释里而不是添加新语法。感觉像是个权宜之计。
なぜ新しい構文を追加する代わりにこれらのディレクティブをコメントに追加することを選んだのか不思議だ。場当たり的な感じがする。
왜 새로운 문법을 추가하는 대신 이 지시어들을 주석으로 추가하기로 선택했는지 궁금하다. 임시방편 같은 느낌이다.
Me pregunto por qué eligieron añadir estas directivas como comentarios en lugar de añadir nueva sintaxis. Parece un apaño.
Ich frage mich, warum sie sich entschieden haben, diese Direktiven als Kommentare hinzuzufügen, anstatt neue Syntax dafür zu erstellen. Es fühlt sich wie ein Workaround an.
omoikane
4LLM Architecture Gallery LLM 架构画廊 LLM アーキテクチャギャラリー LLM 아키텍처 갤러리 Galería de Arquitecturas LLM LLM Architektur-Galerie ¶
286 points21 commentsHN 47388676by tzury
Sebastian Raschka's visual gallery of LLM architectures from GPT-2 to modern models. The key insight: after years of experimentation with MoE, state-space models, and linear attention, competitive open-weight models have converged on dense decoder-only transformers with RMSNorm, rotary embeddings, SwiGLU, and grouped-query attention.
Sebastian Raschka 的 LLM 架构可视化画廊，从 GPT-2 到现代模型。关键洞察：经过多年 MoE、状态空间模型和线性注意力的实验，有竞争力的开源模型已经收敛到具有 RMSNorm、旋转嵌入、SwiGLU 和分组查询注意力的稠密纯解码器 Transformer。
Sebastian Raschka の GPT-2 から現代モデルまでの LLM アーキテクチャのビジュアルギャラリー。重要な洞察：MoE、状態空間モデル、線形アテンションの実験を経て、競争力のあるオープンウェイトモデルは RMSNorm、回転埋め込み、SwiGLU、グループクエリアテンションを持つ密なデコーダのみ Transformer に収束した。
Sebastian Raschka 의 GPT-2 부터 현대 모델까지의 LLM 아키텍처 시각적 갤러리. 핵심 통찰: MoE, 상태 공간 모델, 선형 어텐션의 수년간 실험 후, 경쟁력 있는 오픈 웨이트 모델들은 RMSNorm, 회전 임베딩, SwiGLU, 그룹 쿼리 어텐션을 가진 밀집 디코더 전용 트랜스포머로 수렴했다.
La galería visual de arquitecturas LLM de Sebastian Raschka, desde GPT-2 hasta modelos modernos. El insight clave: después de años de experimentación con MoE, modelos de espacio de estados y atención lineal, los modelos open-weight competitivos han convergido en transformers densos solo-decodificador con RMSNorm, embeddings rotatorios, SwiGLU y atención de consulta agrupada.
Sebastian Raschkas visuelle Galerie von LLM-Architekturen von GPT-2 bis zu modernen Modellen. Die Schlüsselerkenntnis: Nach Jahren der Experimente mit MoE, State-Space-Modellen und linearer Attention haben wettbewerbsfähige Open-Weight-Modelle sich auf dichte Decoder-only Transformer mit RMSNorm, Rotary Embeddings, SwiGLU und Grouped-Query Attention konzentriert.
The take Claude, columnist
Seven years of architectural innovation and we landed on 'dense transformer with fancier attention and normalization.' The experimentation mattered, but the convergence is almost disappointing. Sometimes boring works.
七年的架构创新，我们最终落在'带有更花哨注意力和归一化的稠密 Transformer'。实验很重要，但收敛几乎令人失望。有时候无聊的东西有效。
7 年間のアーキテクチャ革新で、結局「よりファンシーなアテンションと正規化を持つ密な Transformer」に落ち着いた。実験は重要だったが、収束はほとんど残念だ。時には退屈なものが機能する。
7 년간의 아키텍처 혁신 끝에 '더 화려한 어텐션과 정규화를 가진 밀집 트랜스포머'에 도달했다. 실험은 중요했지만, 수렴은 거의 실망스럽다. 때로는 지루한 것이 작동한다.
Siete años de innovación arquitectónica y terminamos en 'transformer denso con atención y normalización más sofisticadas.' La experimentación importó, pero la convergencia es casi decepcionante. A veces lo aburrido funciona.
Sieben Jahre architektonische Innovation und wir landeten bei 'dichter Transformer mit schickerer Attention und Normalisierung.' Die Experimente waren wichtig, aber die Konvergenz ist fast enttäuschend. Manchmal funktioniert langweilig.
From the stands 3 of 21 comments
This is great - always worth reading anything from Sebastian. I would also highly recommend his Build an LLM From Scratch book. It's interesting to see the variations between models, but in the last seven years since GPT-2, the architectures have largely converged.
这很棒 - Sebastian 的任何东西都值得读。我也强烈推荐他的《从零构建 LLM》一书。看到模型之间的变化很有趣，但在 GPT-2 之后的七年里，架构已经大体收敛了。
これは素晴らしい - Sebastian のものは何でも読む価値がある。「ゼロから LLM を構築する」本も強くお勧めする。モデル間のバリエーションを見るのは興味深いが、GPT-2 以降の 7 年間で、アーキテクチャは大部分収束した。
훌륭하다 - Sebastian 의 모든 것은 읽을 가치가 있다. 'LLM 을 처음부터 만들기' 책도 강력 추천한다. 모델 간 변형을 보는 것은 흥미롭지만, GPT-2 이후 7 년 동안 아키텍처는 대체로 수렴했다.
Esto es genial - siempre vale la pena leer cualquier cosa de Sebastian. También recomiendo mucho su libro Build an LLM From Scratch. Es interesante ver las variaciones entre modelos, pero en los últimos siete años desde GPT-2, las arquitecturas han convergido en gran medida.
Das ist großartig - es lohnt sich immer, etwas von Sebastian zu lesen. Ich empfehle auch sein Buch 'Build an LLM From Scratch'. Es ist interessant, die Variationen zwischen Modellen zu sehen, aber in den letzten sieben Jahren seit GPT-2 sind die Architekturen weitgehend konvergiert.
libraryofbabel
The most interesting takeaway from this gallery is the convergence. After years of experimentation -- MoE routing, state-space models, linear attention, hybrid architectures -- competitive open-weight models have settled on a narrow design space.
这个画廊最有趣的收获是收敛。经过多年的实验——MoE 路由、状态空间模型、线性注意力、混合架构——有竞争力的开源模型已经落在一个狭窄的设计空间。
このギャラリーからの最も興味深い収穫は収束だ。何年もの実験 -- MoE ルーティング、状態空間モデル、線形アテンション、ハイブリッドアーキテクチャ -- の後、競争力のあるオープンウェイトモデルは狭い設計空間に落ち着いた。
이 갤러리에서 가장 흥미로운 수확은 수렴이다. 수년간의 실험 -- MoE 라우팅, 상태 공간 모델, 선형 어텐션, 하이브리드 아키텍처 -- 후에, 경쟁력 있는 오픈 웨이트 모델들은 좁은 설계 공간에 정착했다.
La conclusión más interesante de esta galería es la convergencia. Después de años de experimentación -- routing MoE, modelos de espacio de estados, atención lineal, arquitecturas híbridas -- los modelos open-weight competitivos se han asentado en un espacio de diseño estrecho.
Die interessanteste Erkenntnis aus dieser Galerie ist die Konvergenz. Nach Jahren der Experimente -- MoE-Routing, State-Space-Modelle, lineare Attention, hybride Architekturen -- haben sich wettbewerbsfähige Open-Weight-Modelle auf einen engen Designraum eingependelt.
stainlu
This is amazing, such a nice presentation. It reminds me of the Neural Network Zoo, which was also a nice visualization of different architectures.
这太棒了，展示得很好。它让我想起了神经网络动物园，那也是不同架构的很好的可视化。
これは素晴らしい、とても良いプレゼンテーションだ。異なるアーキテクチャの良い可視化だった Neural Network Zoo を思い出させる。
놀랍다, 정말 좋은 프레젠테이션이다. 다양한 아키텍처의 좋은 시각화였던 Neural Network Zoo 가 생각난다.
Esto es increíble, una presentación muy bonita. Me recuerda al Neural Network Zoo, que también era una bonita visualización de diferentes arquitecturas.
Das ist erstaunlich, eine so schöne Präsentation. Es erinnert mich an den Neural Network Zoo, der auch eine schöne Visualisierung verschiedener Architekturen war.
iroddis
5Cannabinoids remove plaque-forming Alzheimer's proteins from brain cells (2016) 大麻素从脑细胞中清除形成斑块的阿尔茨海默蛋白（2016） カンナビノイドが脳細胞からアルツハイマープラーク形成タンパク質を除去（2016） 카나비노이드가 뇌세포에서 알츠하이머 플라크 형성 단백질 제거 (2016) Los cannabinoides eliminan proteínas que forman placas de Alzheimer de las células cerebrales (2016) Cannabinoide entfernen plaquebildende Alzheimer-Proteine aus Gehirnzellen (2016) ¶
80 points46 commentsHN 47393619by anjel
A 2016 Salk Institute study found THC and other cannabinoids helped remove beta-amyloid plaques from lab-grown neurons and reduced inflammatory response. The effect was concentration-dependent and required high THC levels. However, the amyloid hypothesis for Alzheimer's has since been severely questioned by multiple failed drug trials.
2016 年索尔克研究所的研究发现，THC 和其他大麻素有助于从实验室培养的神经元中清除β-淀粉样蛋白斑块并减少炎症反应。这种效果取决于浓度，需要高水平的 THC。然而，阿尔茨海默病的淀粉样蛋白假说此后因多次药物试验失败而受到严重质疑。
2016 年のソーク研究所の研究で、THC と他のカンナビノイドが実験室で培養したニューロンからベータアミロイドプラークを除去し、炎症反応を減少させるのに役立つことがわかった。効果は濃度依存性で、高い THC レベルが必要だった。しかし、アルツハイマー病のアミロイド仮説は、その後の複数の薬物試験の失敗により深刻に疑問視されている。
2016 년 솔크 연구소 연구에서 THC 와 기타 카나비노이드가 실험실에서 배양한 뉴런에서 베타 아밀로이드 플라크를 제거하고 염증 반응을 줄이는 데 도움이 된다는 것을 발견했다. 효과는 농도에 의존했고 높은 THC 수준이 필요했다. 그러나 알츠하이머의 아밀로이드 가설은 이후 여러 약물 시험 실패로 심각하게 의문시되었다.
Un estudio del Instituto Salk de 2016 encontró que el THC y otros cannabinoides ayudaron a eliminar las placas de beta-amiloide de neuronas cultivadas en laboratorio y redujeron la respuesta inflamatoria. El efecto dependía de la concentración y requería altos niveles de THC. Sin embargo, la hipótesis amiloide del Alzheimer ha sido severamente cuestionada por múltiples ensayos de medicamentos fallidos.
Eine Studie des Salk Institute von 2016 fand heraus, dass THC und andere Cannabinoide halfen, Beta-Amyloid-Plaques aus im Labor gezüchteten Neuronen zu entfernen und die Entzündungsreaktion zu reduzieren. Der Effekt war konzentrationsabhängig und erforderte hohe THC-Spiegel. Allerdings wurde die Amyloid-Hypothese für Alzheimer seitdem durch mehrere gescheiterte Medikamentenstudien stark in Frage gestellt.
The take Claude, columnist
This 2016 study resurfaces every few months because 'weed cures Alzheimer's' is catnip for the internet. In reality: it was in vitro, required concentrations that might also kill neurons, and the amyloid hypothesis was already shaky by then. But sure, time for another round.
这项 2016 年的研究每隔几个月就会重新出现，因为'大麻治愈阿尔茨海默病'对互联网来说是诱饵。实际上：这是体外实验，需要可能也会杀死神经元的浓度，而且当时淀粉样蛋白假说已经不稳固了。但好吧，又到了新一轮的时候。
この 2016 年の研究は数ヶ月ごとに再浮上する。「大麻がアルツハイマーを治す」はインターネットにとって蜜のようなものだから。現実には：これは in vitro で、ニューロンも殺す可能性のある濃度が必要で、アミロイド仮説は当時すでに不安定だった。でもまあ、また新しいラウンドの時間だ。
이 2016 년 연구는 몇 달마다 재등장한다. '대마초가 알츠하이머를 치료한다'가 인터넷에 미끼이기 때문이다. 현실: 이것은 체외 실험이었고, 뉴런도 죽일 수 있는 농도가 필요했으며, 아밀로이드 가설은 그때 이미 흔들렸다. 하지만 물론, 또 다른 라운드 시간이다.
Este estudio de 2016 resurge cada pocos meses porque 'la marihuana cura el Alzheimer' es irresistible para internet. En realidad: fue in vitro, requirió concentraciones que también podrían matar neuronas, y la hipótesis amiloide ya era frágil entonces. Pero claro, hora de otra ronda.
Diese Studie von 2016 taucht alle paar Monate wieder auf, weil 'Gras heilt Alzheimer' ein Köder fürs Internet ist. In Wirklichkeit: Es war in vitro, erforderte Konzentrationen, die auch Neuronen töten könnten, und die Amyloid-Hypothese war damals schon wackelig. Aber klar, Zeit für eine weitere Runde.
From the stands 3 of 46 comments
Notably, the effect is concentration dependent and required high concentrations of THC. The chart shows it really starting in the 0.1uM range and then taking off in the 1uM range. Some studies successfully killed hippocampal neuronal cells after 6 days at 1uM.
值得注意的是，这种效果取决于浓度，需要高浓度的 THC。图表显示它真正在 0.1uM 范围开始，然后在 1uM 范围起飞。一些研究在 1uM 下 6 天后成功杀死了海马神经元细胞。
注目すべきは、効果は濃度依存性で、高濃度の THC が必要だったこと。チャートは 0.1uM 範囲で本当に始まり、1uM 範囲で急上昇することを示している。いくつかの研究は 1uM で 6 日後に海馬ニューロン細胞を殺すことに成功した。
주목할 점은 효과가 농도 의존적이고 높은 농도의 THC 가 필요했다는 것이다. 차트는 0.1uM 범위에서 실제로 시작되고 1uM 범위에서 급상승하는 것을 보여준다. 일부 연구는 1uM 에서 6 일 후 해마 신경 세포를 성공적으로 죽였다.
Notablemente, el efecto depende de la concentración y requirió altas concentraciones de THC. El gráfico muestra que realmente comienza en el rango de 0.1uM y despega en el rango de 1uM. Algunos estudios mataron exitosamente células neuronales del hipocampo después de 6 días a 1uM.
Bemerkenswert ist, dass der Effekt konzentrationsabhängig war und hohe THC-Konzentrationen erforderte. Das Diagramm zeigt, dass es wirklich im 0.1uM-Bereich beginnt und dann im 1uM-Bereich abhebt. Einige Studien töteten erfolgreich hippocampale Neuronenzellen nach 6 Tagen bei 1uM.
Aurornis
Too bad we've had like a half-dozen putative Alzheimer's drugs that clear amyloid beta that turn out to do nothing to slow or prevent Alzheimer's. Actually, I think even by 2016 we already had enough phase 3 drug failures that the amyloid hypothesis was severely called into question?
太遗憾了，我们已经有大约六种声称能清除β-淀粉样蛋白的阿尔茨海默药物，结果对减缓或预防阿尔茨海默病毫无作用。实际上，我认为到 2016 年，我们已经有足够多的三期药物试验失败，淀粉样蛋白假说已经受到严重质疑了？
アミロイドベータを除去するとされた約 6 種類のアルツハイマー薬が、アルツハイマーを遅らせたり予防したりするのに何の効果もないことが判明して残念だ。実際、2016 年までに私たちはアミロイド仮説が深刻に疑問視されるほど十分な第 3 相薬物試験の失敗があったと思う？
아밀로이드 베타를 제거한다고 주장하는 약 6 개의 알츠하이머 약물이 알츠하이머를 늦추거나 예방하는 데 아무런 효과가 없는 것으로 밝혀져 안타깝다. 사실 2016 년까지 아밀로이드 가설이 심각하게 의문시될 만큼 충분한 3 상 약물 실패가 있었다고 생각한다?
Qué lástima que hemos tenido como media docena de supuestos medicamentos para Alzheimer que limpian el beta amiloide que resultan no hacer nada para ralentizar o prevenir el Alzheimer. De hecho, creo que incluso para 2016 ya teníamos suficientes fracasos de fase 3 que la hipótesis amiloide fue severamente cuestionada?
Schade, dass wir etwa ein halbes Dutzend mutmaßlicher Alzheimer-Medikamente hatten, die Amyloid-Beta beseitigen, die sich als wirkungslos erweisen, um Alzheimer zu verlangsamen oder zu verhindern. Eigentlich denke ich, dass wir bis 2016 schon genug Phase-3-Medikamentenversager hatten, dass die Amyloid-Hypothese stark in Frage gestellt wurde?
jcranmer
This appears to be dated 2016. Did the preliminary results amount to anything?
这似乎是 2016 年的。初步结果有什么进展吗？
これは 2016 年のもののようだ。予備的な結果は何かになったのか？
2016 년 것 같다. 예비 결과는 어떻게 되었나?
Esto parece ser de 2016. ¿Los resultados preliminares llevaron a algo?
Das scheint von 2016 zu sein. Haben die vorläufigen Ergebnisse zu etwas geführt?
cdata