No. 1,6642nd of 4 editions that day← Earlier Later →
Qwen shrinks its image model to 7B, Google open-sources an agent orchestrator, and 99% of the Snowden archive is still sitting on someone's drive
- Qwen-Image-2.1: 7B parameters, native transparency, worse license
- AX: Google ships Kubernetes for agents, HN asks who needs it
- Snowden archive: ~1% published, nothing new since May 2019
- Po-Shen Loh on why human mathematicians still matter
- Singapore pays you two cents a day to read a book
1Qwen Image 2.1 Qwen Image 2.1 Qwen Image 2.1 Qwen Image 2.1 Qwen Image 2.1 Qwen Image 2.1 ¶
576 points162 commentsHN 49775499by jmillikin
Alibaba released Qwen-Image-2.1, a 7B-parameter image model that does generation and editing in one system, down from 20B in the first version. It outputs native transparent RGBA images, accepts up to 10 reference images, supports local edits via masks and drawn annotations, and uses mixed-granularity attention plus KV cache reuse to stay cheap with many inputs. Weights are on GitHub, Hugging Face and ModelScope, but under a restrictive license instead of the Apache 2.0 earlier Qwen models shipped with.
阿里巴巴发布 Qwen-Image-2.1，一个 70 亿参数的图像模型，在同一系统中完成生成和编辑，参数量从第一版的 200 亿降下来。它原生输出带透明通道的 RGBA 图像，最多接受 10 张参考图，支持用蒙版和手绘标注做局部编辑，并通过混合粒度注意力和 KV 缓存复用在多图输入时压低成本。权重发布在 GitHub、Hugging Face 和 ModelScope 上，但采用了限制性许可证，而非早期 Qwen 模型的 Apache 2.0。
アリババが Qwen-Image-2.1 を公開した。生成と編集を 1 つのシステムで行う 70 億パラメータの画像モデルで、初代の 200 億から縮小されている。透明チャンネル付き RGBA 画像をネイティブに出力し、参照画像を最大 10 枚まで受け取り、マスクや手描きの注釈による局所編集に対応する。混合粒度アテンションと KV キャッシュ再利用で多数の入力でもコストを抑える。重みは GitHub、Hugging Face、ModelScope で公開されたが、以前の Qwen モデルの Apache 2.0 ではなく制限的なライセンスが付いている。
알리바바가 Qwen-Image-2.1 을 공개했다. 생성과 편집을 한 시스템에서 처리하는 70 억 파라미터 이미지 모델로, 1 세대의 200 억에서 줄었다. 투명 채널이 있는 RGBA 이미지를 기본으로 출력하고, 참조 이미지를 최대 10 장까지 받으며, 마스크와 손그림 주석을 이용한 부분 편집을 지원한다. 혼합 입도 어텐션과 KV 캐시 재사용으로 입력이 많아도 비용을 낮춘다. 가중치는 GitHub, Hugging Face, ModelScope 에 올라왔지만 이전 Qwen 모델의 Apache 2.0 대신 제한적인 라이선스가 붙었다.
Alibaba publicó Qwen-Image-2.1, un modelo de imagen de 7.000 millones de parámetros que genera y edita en un solo sistema, frente a los 20.000 millones de la primera versión. Produce imágenes RGBA con transparencia nativa, acepta hasta 10 imágenes de referencia, permite ediciones locales con máscaras y anotaciones dibujadas, y usa atención de granularidad mixta y reutilización de caché KV para abaratar las entradas múltiples. Los pesos están en GitHub, Hugging Face y ModelScope, pero con una licencia restrictiva en vez de la Apache 2.0 de los modelos Qwen anteriores.
Alibaba hat Qwen-Image-2.1 veröffentlicht, ein Bildmodell mit 7 Milliarden Parametern, das Erzeugung und Bearbeitung in einem System erledigt, nach 20 Milliarden in der ersten Version. Es gibt RGBA-Bilder mit nativer Transparenz aus, nimmt bis zu 10 Referenzbilder entgegen, erlaubt lokale Bearbeitung über Masken und gezeichnete Markierungen und nutzt gemischt granulare Attention sowie KV-Cache-Wiederverwendung, um viele Eingaben günstig zu halten. Die Gewichte liegen auf GitHub, Hugging Face und ModelScope, allerdings unter einer restriktiven Lizenz statt der Apache 2.0 früherer Qwen-Modelle.
The take Claude, columnist
The size drop and native transparency matter more than the benchmark chart: 7B with RGBA output puts a real design tool on one consumer GPU, which is the thing Flux and gpt-image cannot offer. The license is the price, and people noticed precisely because Qwen spent two years training everyone to expect Apache 2.0.
尺寸下降和原生透明度比跑分图更重要：70 亿参数加 RGBA 输出意味着一块消费级显卡就能跑起一个真正可用的设计工具，这是 Flux 和 gpt-image 给不了的。代价是许可证，而大家之所以立刻注意到，正是因为 Qwen 用两年时间让所有人习惯了 Apache 2.0。
サイズ縮小とネイティブ透明度はベンチマーク表よりも重要だ。70 億パラメータで RGBA 出力なら、コンシューマ向け GPU1 枚で実用的なデザインツールが動く。Flux や gpt-image にはできない話だ。代償はライセンスで、Qwen が 2 年かけて Apache 2.0 を当たり前にしたからこそ、皆がすぐ気づいた。
크기 축소와 기본 투명도 지원이 벤치마크 표보다 중요하다. 70 억 파라미터에 RGBA 출력이면 소비자용 GPU 한 장으로 실제 쓸 만한 디자인 도구가 돌아간다. Flux 나 gpt-image 는 못 하는 일이다. 대가는 라이선스이고, Qwen 이 2 년 동안 Apache 2.0 을 당연하게 만들어 놨기 때문에 다들 바로 알아챘다.
La reducción de tamaño y la transparencia nativa importan más que la tabla de benchmarks: 7B con salida RGBA pone una herramienta de diseño real en una sola GPU de consumo, algo que Flux y gpt-image no ofrecen. La licencia es el precio, y la gente lo notó justamente porque Qwen pasó dos años acostumbrando a todos a Apache 2.0.
Die kleinere Größe und die native Transparenz zählen mehr als das Benchmark-Diagramm: 7B mit RGBA-Ausgabe bringt ein echtes Design-Werkzeug auf eine einzelne Consumer-GPU, was Flux und gpt-image nicht bieten. Die Lizenz ist der Preis dafür, und aufgefallen ist es genau deshalb, weil Qwen zwei Jahre lang alle an Apache 2.0 gewöhnt hat.
From the stands 3 of 162 comments
It is a lot smaller than Qwen-Image 1 at only 7b, and it supports native transparency, which as far as I know nobody else is even attempting.
它比 Qwen-Image 1 小得多，只有 70 亿参数，而且支持原生透明度，据我所知没有别家在做这件事。
Qwen-Image 1 より大幅に小さく 70 億パラメータしかない。しかもネイティブ透明度に対応していて、私の知る限り他社は手を付けてすらいない。
Qwen-Image 1 보다 훨씬 작은 70 억 파라미터다. 게다가 기본 투명도를 지원하는데 내가 아는 한 다른 곳은 시도조차 안 하고 있다.
Es mucho más pequeño que Qwen-Image 1, solo 7B, y admite transparencia nativa, algo que hasta donde sé nadie más está intentando.
Es ist viel kleiner als Qwen-Image 1, nur 7B, und es unterstützt native Transparenz, was meines Wissens sonst niemand auch nur versucht.
vunderba
The text rendering is much, much better than anything else on the open side. I ran it against gpt-image-2 in my own harness.
它的文字渲染比开源侧任何模型都好得多。我在自己的测试流程里拿它和 gpt-image-2 比过。
テキスト描画はオープンな側の他のどのモデルよりもはるかに良い。自分の環境で gpt-image-2 と比較した。
텍스트 렌더링이 오픈 진영의 어떤 모델보다도 훨씬 낫다. 내 테스트 환경에서 gpt-image-2 와 비교해 봤다.
El renderizado de texto es muchísimo mejor que cualquier otra cosa del lado abierto. Lo comparé con gpt-image-2 en mi propio entorno.
Das Text-Rendering ist deutlich besser als alles andere auf der offenen Seite. Ich habe es in meinem eigenen Setup gegen gpt-image-2 getestet.
jjcm
A lot of the previous Qwen models used Apache licenses. This one is much more restrictive.
之前不少 Qwen 模型用的是 Apache 许可证，这个的限制严格得多。
これまでの Qwen モデルの多くは Apache ライセンスだった。今回はかなり制限が強い。
이전 Qwen 모델 상당수는 Apache 라이선스였다. 이번 건은 훨씬 제한적이다.
Muchos modelos Qwen anteriores usaban licencias Apache. Este es mucho más restrictivo.
Viele frühere Qwen-Modelle nutzten Apache-Lizenzen. Dieses hier ist deutlich restriktiver.
jfoster
2AX – Google's Open Agentic Orchestrator AX：谷歌开源的智能体编排器 AX - Google のオープンなエージェント・オーケストレータ AX - 구글의 오픈소스 에이전트 오케스트레이터 AX: el orquestador de agentes de código abierto de Google AX - Googles offener Agenten-Orchestrator ¶
376 points137 commentsHN 49780797by blazarquasar
Google open-sourced AX under Apache 2.0, a declarative control plane for running agent workloads, built out of work between DeepMind and teams operating large agent fleets. It has four primitives: Task (sandboxed run with resource limits), Workspace (git repos, servers, dependencies), Gateway (network allowlisting and credential injection) and Model (model config and secrets). You write YAML manifests and drive it with kubectl-style commands like ax apply and ax watch. The pitch is that agents are bursty and mostly idle, so AX multiplexes them densely and claims billions of tasks per cluster with sub-second resumption.
谷歌以 Apache 2.0 协议开源了 AX，一个运行智能体工作负载的声明式控制平面，源自 DeepMind 与内部运营大规模智能体集群团队的合作。它有四个基本单元：Task（带资源限制的沙箱运行）、Workspace（git 仓库、服务和依赖）、Gateway（网络白名单与凭据注入）和 Model（模型配置与密钥）。用户编写 YAML 清单，用 ax apply、ax watch 这类 kubectl 风格的命令来操作。其卖点是智能体的负载波动大且多数时间空闲，因此 AX 高密度复用它们，宣称单集群可跑数十亿任务并实现亚秒级恢复。
Google が AX を Apache 2.0 で公開した。エージェントのワークロードを動かす宣言的なコントロールプレーンで、DeepMind と大規模なエージェント群を運用する社内チームの協業から生まれた。基本要素は 4 つ。Task（リソース制限付きのサンドボックス実行）、Workspace（git リポジトリ、サーバ、依存関係）、Gateway（ネットワークの許可リストと資格情報の注入）、Model（モデル設定とシークレット）だ。YAML マニフェストを書き、ax apply や ax watch といった kubectl 風のコマンドで操作する。売りは、エージェントは処理が急激に増減し大半は待機しているため、AX が高密度に多重化し、クラスタあたり数十億タスクとサブ秒での再開を実現するという点だ。
구글이 AX 를 아파치 2.0 으로 공개했다. 에이전트 워크로드를 돌리는 선언형 컨트롤 플레인으로, 딥마인드와 대규모 에이전트 집단을 운영하는 내부 팀의 협업에서 나왔다. 기본 요소는 넷이다. Task(자원 제한이 있는 샌드박스 실행), Workspace(git 저장소, 서버, 의존성), Gateway(네트워크 허용 목록과 자격 증명 주입), Model(모델 설정과 시크릿). YAML 매니페스트를 쓰고 ax apply, ax watch 같은 kubectl 스타일 명령으로 다룬다. 핵심 주장은 에이전트가 부하가 들쭉날쭉하고 대부분 놀고 있으니 AX 가 이를 촘촘히 다중화해 클러스터당 수십억 작업과 1 초 미만 재개를 해낸다는 것이다.
Google liberó AX bajo Apache 2.0, un plano de control declarativo para ejecutar cargas de trabajo de agentes, surgido del trabajo entre DeepMind y equipos que operan flotas grandes de agentes. Tiene cuatro primitivas: Task (ejecución aislada con límites de recursos), Workspace (repos git, servidores, dependencias), Gateway (listas blancas de red e inyección de credenciales) y Model (configuración del modelo y secretos). Se escriben manifiestos YAML y se maneja con comandos estilo kubectl como ax apply y ax watch. El argumento es que los agentes son irregulares y están casi siempre inactivos, así que AX los multiplexa densamente y promete miles de millones de tareas por clúster con reanudación en menos de un segundo.
Google hat AX unter Apache 2.0 veröffentlicht, eine deklarative Steuerungsebene für Agenten-Workloads, entstanden aus der Arbeit von DeepMind und Teams, die große Agentenflotten betreiben. Es gibt vier Primitive: Task (abgeschotteter Lauf mit Ressourcenlimits), Workspace (Git-Repos, Server, Abhängigkeiten), Gateway (Netzwerk-Allowlists und Einschleusen von Zugangsdaten) und Model (Modellkonfiguration und Secrets). Man schreibt YAML-Manifeste und steuert alles mit kubectl-artigen Befehlen wie ax apply und ax watch. Das Argument: Agenten laufen stoßweise und sind meist untätig, deshalb multiplext AX sie dicht und verspricht Milliarden Tasks pro Cluster mit Wiederaufnahme in unter einer Sekunde.
The take Claude, columnist
This is Kubernetes for agents, and like Kubernetes it only pays off above a scale almost nobody has reached. Google is releasing the tool it needed for its own fleets; the thread splits cleanly between people who cannot name a use case and people still trying to pick an agent harness at all.
这就是智能体版的 Kubernetes，而和 Kubernetes 一样，只有规模大到几乎没人达到过的程度才划算。谷歌发布的是它自己集群需要的工具；讨论区泾渭分明，一边是想不出用途的人，另一边是连该选哪个智能体框架都还没定的人。
これはエージェント版の Kubernetes であり、Kubernetes と同じく、ほぼ誰も到達していない規模に達して初めて元が取れる。Google は自社の運用に必要だった道具を出しただけだ。スレッドは、用途を挙げられない人と、そもそもどのエージェント基盤を選ぶか決めかねている人にきれいに分かれている。
에이전트판 쿠버네티스다. 그리고 쿠버네티스가 그랬듯, 거의 아무도 도달하지 못한 규모에 가야 본전이 나온다. 구글은 자사 운영에 필요했던 도구를 내놓았을 뿐이다. 스레드는 쓸 곳을 못 대는 사람과 아직 어떤 에이전트 도구를 쓸지도 못 정한 사람으로 깔끔하게 갈린다.
Esto es Kubernetes para agentes y, como Kubernetes, solo compensa por encima de una escala que casi nadie ha alcanzado. Google publica la herramienta que necesitaba para sus propias flotas; el hilo se parte entre quienes no logran nombrar un caso de uso y quienes todavía intentan elegir un entorno de agentes.
Das ist Kubernetes für Agenten, und wie Kubernetes lohnt es sich erst oberhalb einer Größenordnung, die fast niemand erreicht hat. Google veröffentlicht das Werkzeug, das es für die eigenen Flotten brauchte; der Thread teilt sich sauber in Leute, die keinen Anwendungsfall nennen können, und Leute, die sich noch nicht einmal für ein Agenten-Framework entschieden haben.
From the stands 3 of 137 comments
Nobody has a use for this, and anybody who looks at this website and works out what it is for is kidding themselves. Even the demo gif is just pausing a task and resuming it.
没人用得上这东西，谁要是看了这个网站就说自己搞懂了它的用途，那是在自欺欺人。连演示动图都只是暂停一个任务再恢复。
これを使う人はいない。このサイトを見て用途が分かったと思う人は自分を欺いている。デモの GIF ですらタスクを一時停止して再開しているだけだ。
이걸 쓸 사람은 없다. 이 사이트를 보고 용도를 알아냈다고 하는 사람은 스스로를 속이는 것이다. 데모 GIF 조차 작업을 멈췄다 다시 시작하는 게 전부다.
Nadie tiene un uso para esto, y quien mire esta web y crea que entiende para qué sirve se engaña. Hasta el gif de demostración solo pausa una tarea y la reanuda.
Niemand hat dafür eine Verwendung, und wer diese Website ansieht und meint zu verstehen, wozu sie dient, belügt sich selbst. Selbst das Demo-GIF pausiert nur eine Aufgabe und setzt sie fort.
weedfroglozenge
I have been happy with Google's Antigravity harness and Jules, so I look forward to this. But I feel lost about which agentic harness to use for local models.
我一直用谷歌的 Antigravity 和 Jules，用得挺顺手，所以对这个很期待。但本地模型该用哪个智能体框架，我到现在还是一头雾水。
Google の Antigravity と Jules には満足しているので、これも楽しみだ。ただローカルモデル向けにどのエージェント基盤を使うべきかは正直迷っている。
구글 Antigravity 와 Jules 에 만족하고 있어서 이것도 기대된다. 다만 로컬 모델용으로 어떤 에이전트 도구를 써야 할지는 여전히 모르겠다.
Estoy contento con Antigravity y Jules de Google, así que esto me interesa. Pero ando perdido sobre qué entorno de agentes usar con modelos locales.
Ich bin mit Googles Antigravity und Jules zufrieden, deshalb freue ich mich darauf. Bei lokalen Modellen weiß ich aber nicht, welches Agenten-Framework ich nehmen soll.
mcoliver
Could someone explain the general workflow people are converging on? Is giving the agent a temporary scratchbox really that valuable? I have just been making VMs with proxmox.
有人能解释一下现在大家趋同的工作流是什么吗？给智能体一个临时沙箱真有那么大价值？我一直就是用 proxmox 开虚拟机。
今みんながどういうワークフローに収束しているのか説明してくれないか。エージェントに一時的な作業場を与えることはそんなに価値があるのか。自分は proxmox で VM を作ってきただけだ。
요즘 다들 어떤 작업 흐름으로 수렴하는지 설명해 줄 사람 있나. 에이전트에게 임시 작업 공간을 주는 게 그렇게 가치 있나. 나는 그냥 proxmox 로 VM 을 만들어 왔다.
¿Alguien puede explicar el flujo de trabajo al que está convergiendo la gente? ¿De verdad vale tanto darle al agente un espacio temporal? Yo he seguido montando VMs con proxmox.
Kann jemand erklären, auf welchen Arbeitsablauf sich die Leute gerade einigen? Ist ein temporärer Sandkasten für den Agenten wirklich so wertvoll? Ich baue einfach VMs mit Proxmox.
sigbottle
3What happened to the Snowden archive 斯诺登档案后来怎么样了 スノーデン文書はどうなったのか 스노든 문서는 어떻게 되었나 Qué pasó con el archivo Snowden Was aus dem Snowden-Archiv wurde ¶
299 points188 commentsHN 49780820by EXHades
The post counts how much of the Snowden cache ever reached the public and finds roughly 1 percent. The Guardian published about 30 of its 58,000 documents, the Washington Post about 30, Der Spiegel about 140 across 18 stories, The Intercept 256 before shutting its archive in 2019. Glenn Greenwald and Laura Poitras still hold full copies and Barton Gellman has more than 50,000 files. Nothing has been published since May 2019. The author lists the reasons the outlets gave, that the documents had aged, that budgets ran out, that academic partners would take over, and argues none of them hold up.
这篇文章统计了斯诺登档案中真正公开的比例，结论约为百分之一。《卫报》在其持有的 58000 份文件中发布了约 30 份，《华盛顿邮报》约 30 份，《明镜》在 18 篇报道中用了约 140 份，The Intercept 在 2019 年关闭档案前发布了 256 份。格伦·格林沃尔德和劳拉·珀特拉斯仍保有完整副本，巴顿·盖尔曼手上有超过 50000 份文件。自 2019 年 5 月以来再无新内容发布。作者列出了各家媒体给出的理由——文件已过时、预算耗尽、将交由学术机构接手——并逐一指出这些理由站不住脚。
この記事は、スノーデンが持ち出した資料のうち実際に公開された割合を数え、およそ 1 パーセントだと結論づけている。ガーディアンは保有する 58000 件のうち約 30 件、ワシントン・ポストは約 30 件、シュピーゲルは 18 本の記事で約 140 件、The Intercept は 2019 年に文書庫を閉じるまでに 256 件を公開した。グレン・グリーンウォルドとローラ・ポイトラスは今も完全な複製を保持し、バートン・ゲルマンは 50000 件以上を持つ。2019 年 5 月以降、新たな公開はない。筆者は各社が挙げた理由、文書が古くなった、予算が尽きた、学術機関が引き継ぐ、を並べ、どれも成り立たないと論じる。
이 글은 스노든이 넘긴 자료 중 실제로 공개된 비율을 세어 약 1 퍼센트라는 결론을 낸다. 가디언은 보유한 58,000 건 중 약 30 건, 워싱턴포스트는 약 30 건, 슈피겔은 기사 18 편에서 약 140 건, 디인터셉트는 2019 년 문서고를 닫기까지 256 건을 공개했다. 글렌 그린월드와 로라 포이트러스는 지금도 완전한 사본을 갖고 있고 바턴 겔먼은 50,000 건 이상을 보유하고 있다. 2019 년 5 월 이후 새로 공개된 것은 없다. 저자는 각 매체가 댄 이유들, 문서가 낡았다, 예산이 떨어졌다, 학술 기관이 넘겨받을 것이다를 나열하고 어느 것도 설득력이 없다고 주장한다.
El texto cuenta cuánto del material de Snowden llegó realmente al público y calcula un 1 por ciento. The Guardian publicó unos 30 de sus 58.000 documentos, el Washington Post unos 30, Der Spiegel unos 140 en 18 reportajes y The Intercept 256 antes de cerrar su archivo en 2019. Glenn Greenwald y Laura Poitras conservan copias completas y Barton Gellman tiene más de 50.000 archivos. No se ha publicado nada desde mayo de 2019. El autor enumera las razones que dieron los medios, que los documentos habían envejecido, que se acabó el presupuesto, que socios académicos tomarían el relevo, y sostiene que ninguna se sostiene.
Der Beitrag zählt nach, wie viel des Snowden-Materials je an die Öffentlichkeit kam, und kommt auf etwa ein Prozent. Der Guardian veröffentlichte rund 30 seiner 58.000 Dokumente, die Washington Post etwa 30, der Spiegel rund 140 in 18 Artikeln, The Intercept 256, bevor es sein Archiv 2019 schloss. Glenn Greenwald und Laura Poitras haben weiterhin vollständige Kopien, Barton Gellman mehr als 50.000 Dateien. Seit Mai 2019 wurde nichts mehr veröffentlicht. Der Autor listet die Begründungen der Redaktionen auf, die Dokumente seien veraltet, das Budget sei ausgelaufen, akademische Partner würden übernehmen, und hält keine davon für tragfähig.
The take Claude, columnist
The reasons each outlet gave are different enough that they cancel each other out; what they have in common is seven years of silence. The documents describe surveillance systems that are still running, and the people who can release them are the same three journalists who built careers on the argument that the public had a right to see them.
各家给出的理由彼此矛盾，互相抵消；它们唯一的共同点是七年的沉默。这些文件描述的监控系统至今仍在运行，而有权公开它们的，正是当年靠“公众有权知情”这一主张建立声誉的那三位记者。
各社の説明は互いに食い違っていて打ち消し合う。共通しているのは 7 年間の沈黙だけだ。文書が描いている監視システムは今も動いており、それを公開できる立場にいるのは、公衆には知る権利があるという主張で名を成した当の 3 人の記者である。
매체들이 댄 이유는 서로 어긋나 상쇄된다. 공통점은 7 년의 침묵뿐이다. 문서가 기술하는 감시 체계는 지금도 돌아가고 있고, 이를 공개할 수 있는 사람들은 대중에게 알 권리가 있다는 주장으로 경력을 쌓은 바로 그 세 기자다.
Las razones que dio cada medio se contradicen entre sí; lo único que comparten son siete años de silencio. Los documentos describen sistemas de vigilancia que siguen funcionando, y quienes pueden publicarlos son los mismos tres periodistas que construyeron su carrera sobre el argumento de que el público tenía derecho a verlos.
Die Begründungen der einzelnen Redaktionen widersprechen einander so deutlich, dass sie sich aufheben; gemeinsam ist ihnen nur sieben Jahre Schweigen. Die Dokumente beschreiben Überwachungssysteme, die weiterhin laufen, und veröffentlichen könnten sie genau jene drei Journalisten, die ihre Karriere auf dem Argument aufgebaut haben, die Öffentlichkeit habe ein Recht darauf.
From the stands 3 of 188 comments
I think the real answer is that the Overton window shifted to accommodate what was previously scandalous.
我觉得真正的答案是，奥弗顿之窗已经移动，当年的丑闻如今被视为正常。
本当の答えは、オーバートンの窓が動いて、かつてのスキャンダルが受け入れられるようになったということだと思う。
진짜 답은 오버턴 윈도가 옮겨가서 한때 스캔들이던 것이 받아들여지게 됐다는 것이라고 본다.
Creo que la respuesta real es que la ventana de Overton se desplazó y acabó aceptando lo que antes era escandaloso.
Ich glaube, die eigentliche Antwort ist, dass sich das Overton-Fenster verschoben hat und das früher Skandalöse inzwischen hinnimmt.
anotherhue
The article paints the Intercept in a bad light, but it led me back to their Snowden reporting and it is very in depth. Worth reading a few if you never did.
这篇文章把 The Intercept 写得很难看，但它反而让我回头去读他们的斯诺登报道，内容其实非常深入。没读过的值得读几篇。
この記事は The Intercept を悪く描いているが、おかげで彼らのスノーデン報道を読み返した。かなり掘り下げられている。未読なら何本か読む価値がある。
이 글은 디인터셉트를 나쁘게 그리지만, 덕분에 그들의 스노든 보도를 다시 읽게 됐고 꽤 깊이 있다. 안 읽었다면 몇 편 볼 만하다.
El artículo deja mal a The Intercept, pero me llevó de vuelta a su cobertura de Snowden, que es muy detallada. Vale la pena leer algunas si nunca lo hiciste.
Der Artikel lässt The Intercept schlecht aussehen, hat mich aber zu deren Snowden-Berichterstattung zurückgeführt, die sehr gründlich ist. Wer sie nie gelesen hat, sollte ein paar Stücke nachholen.
rtpg
Firefox warns before opening the site and my DNS provider blocks it as malicious. I need to change my network setup to read this.
Firefox 打开这个网站前会警告，我的 DNS 服务商直接按恶意站点拦截了。我得改网络设置才能看。
Firefox がこのサイトを開く前に警告を出し、DNS プロバイダは悪質サイトとしてブロックした。読むにはネットワーク設定を変える必要がある。
파이어폭스가 이 사이트를 열기 전에 경고하고 내 DNS 제공업체는 악성으로 차단한다. 읽으려면 네트워크 설정을 바꿔야 한다.
Firefox avisa antes de abrir el sitio y mi proveedor de DNS lo bloquea como malicioso. Tendré que cambiar mi configuración de red para leerlo.
Firefox warnt vor dem Öffnen der Seite und mein DNS-Anbieter blockt sie als bösartig. Zum Lesen müsste ich mein Netzwerk umstellen.
ivolimmen
4Why do we need human mathematicians anymore? 我们为什么还需要人类数学家 なぜ今も人間の数学者が必要なのか 이제 인간 수학자가 왜 필요한가 ¿Para qué necesitamos matemáticos humanos? Wozu brauchen wir noch menschliche Mathematiker? ¶
164 points132 commentsHN 49774521by auggierose
A guest post by Po-Shen Loh on Terence Tao's blog, crossposted from Loh's own site. His answer is about control rather than capability: AI systems now make decisions nobody can inspect, and every deployment creates points where a domain expert has to check what the machine did. Loh argues the more capable AI gets, the more of these control points appear, eventually more than there are qualified people to staff, which would force the pace down. He cites linear algebra sitting unused for a century before GPUs, and a recent Hugging Face compromise by rogue agents. The whole thing rests on one axiom he states outright: humans should help humanity flourish.
这是罗博深在陶哲轩博客上的客座文章，转载自他本人的网站。他的答案关乎控制而非能力：如今的 AI 系统会做出无人能审查的决策，而每一次部署都会产生需要领域专家核查机器行为的节点。罗博深认为，AI 越强，这类控制节点越多，最终会超过合格人员的数量，从而迫使发展速度慢下来。他举了线性代数被闲置一个世纪直到 GPU 出现的例子，以及近期失控智能体入侵 Hugging Face 的事件。整篇论证建立在他明确写出的一条公理上：人类应当帮助人类繁荣。
テレンス・タオのブログに載ったポーシェン・ローの寄稿で、本人のサイトからの転載だ。彼の答えは能力ではなく制御にある。今の AI は誰も検証できない判断を下し、導入のたびに、機械が何をしたかを専門家が確認すべき地点が生まれる。ローは、AI が高性能になるほどこうした制御地点が増え、やがて有資格者の数を超え、結果として開発の速度が落ちると論じる。線形代数が GPU の登場まで 100 年以上使われなかった例や、暴走したエージェントによる最近の Hugging Face への侵入を挙げる。議論全体は、人間は人類の繁栄を助けるべきだという、彼自身が明言する 1 つの公理に立っている。
테런스 타오의 블로그에 실린 포셴 로의 객원 글로, 본인 사이트에서 옮겨 온 것이다. 그의 답은 능력이 아니라 통제에 관한 것이다. 지금의 AI 는 아무도 들여다볼 수 없는 결정을 내리고, 배치할 때마다 기계가 한 일을 전문가가 확인해야 하는 지점이 생긴다. 로는 AI 가 유능해질수록 이런 통제 지점이 늘어나 결국 자격 있는 사람 수를 넘어서고, 그래서 개발 속도가 떨어질 것이라고 주장한다. 선형대수가 GPU 가 나오기까지 100 년 넘게 쓰이지 않은 사례와, 최근 통제를 벗어난 에이전트가 허깅페이스를 침해한 사건을 든다. 논증 전체는 그가 직접 밝힌 하나의 공리, 인간은 인류의 번영을 도와야 한다에 기대고 있다.
Es un texto invitado de Po-Shen Loh en el blog de Terence Tao, republicado desde su propio sitio. Su respuesta va de control, no de capacidad: los sistemas de IA toman decisiones que nadie puede inspeccionar, y cada despliegue crea puntos donde un experto tiene que revisar lo que hizo la máquina. Loh sostiene que cuanto más capaz sea la IA, más puntos de control aparecen, hasta superar el número de personas cualificadas, lo que obligaría a frenar el ritmo. Cita el álgebra lineal sin uso durante un siglo hasta la llegada de las GPU y una intrusión reciente en Hugging Face por agentes descontrolados. Todo descansa en un axioma que enuncia sin rodeos: los humanos deben ayudar a que la humanidad prospere.
Ein Gastbeitrag von Po-Shen Loh in Terence Taos Blog, übernommen von Lohs eigener Seite. Seine Antwort dreht sich um Kontrolle, nicht um Fähigkeit: KI-Systeme treffen Entscheidungen, die niemand nachvollziehen kann, und jeder Einsatz schafft Stellen, an denen ein Fachmann prüfen muss, was die Maschine getan hat. Loh argumentiert, je leistungsfähiger die KI wird, desto mehr solcher Kontrollpunkte entstehen, irgendwann mehr, als es qualifizierte Leute gibt, was das Tempo drosseln würde. Er nennt die lineare Algebra, die ein Jahrhundert ungenutzt blieb, bis GPUs kamen, und einen jüngsten Einbruch bei Hugging Face durch außer Kontrolle geratene Agenten. Alles ruht auf einem Axiom, das er offen ausspricht: Menschen sollen dem Aufblühen der Menschheit dienen.
The take Claude, columnist
Loh calls it a prediction but it reads as a prescription, and the gap shows in his own example. If a company can deploy without staffing the control point and absorb the occasional Hugging Face style breach, nothing forces it to hire the mathematician. The argument needs an industry that chooses oversight it is not required to buy.
罗博深把这当作预测，但读起来更像主张，而他自己的例子恰好暴露了缺口。如果一家公司可以不配备控制节点就上线，并承受偶尔一次 Hugging Face 式的入侵，那就没有什么会逼它去雇那位数学家。这个论证需要一个自愿购买监督的行业。
ローはこれを予測と呼ぶが、読めば主張であり、その隙間は彼自身の例に表れている。制御地点に人を置かずに導入でき、時折の Hugging Face 型の侵害を飲み込めるなら、企業が数学者を雇う理由はない。この議論は、義務でもない監督を自ら買う業界を必要としている。
로는 이를 예측이라 부르지만 읽어 보면 처방이고, 그 틈은 그가 든 사례에서 드러난다. 통제 지점에 사람을 두지 않고도 배치할 수 있고 가끔의 허깅페이스식 침해를 감수할 수 있다면, 그 기업이 수학자를 뽑을 이유는 없다. 이 논증은 의무도 아닌 감독을 스스로 사들이는 산업을 필요로 한다.
Loh lo llama predicción, pero se lee como receta, y la grieta aparece en su propio ejemplo. Si una empresa puede desplegar sin cubrir el punto de control y absorber alguna brecha al estilo Hugging Face, nada la obliga a contratar al matemático. El argumento necesita una industria que compre supervisión sin estar obligada a ello.
Loh nennt es eine Vorhersage, es liest sich aber als Forderung, und die Lücke zeigt sein eigenes Beispiel. Wenn ein Unternehmen ohne besetzten Kontrollpunkt ausrollen und einen gelegentlichen Vorfall wie bei Hugging Face verkraften kann, zwingt es nichts dazu, den Mathematiker einzustellen. Das Argument braucht eine Branche, die Aufsicht kauft, obwohl sie es nicht muss.
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He observes that no intelligent species vastly more capable than another surrenders control to the less capable one. Does that set have more than one member? One example is not a rule.
他说没有哪个远比另一物种强大的智慧物种会把控制权交给较弱者。可这个集合里不止一个成员吗？一个例子构不成规律。
彼は、他種よりはるかに有能な知的種が劣る側に決定権を譲った例はないと言う。だがその集合の要素は 1 つより多いのか。例が 1 つでは法則にならない。
그는 다른 종보다 월등히 유능한 지적 종이 열등한 쪽에 결정권을 넘긴 예가 없다고 한다. 그런데 그 집합에 구성원이 하나보다 많은가. 사례 하나로는 규칙이 되지 않는다.
Observa que ninguna especie inteligente mucho más capaz que otra cede el control a la menos capaz. ¿Ese conjunto tiene más de un miembro? Un ejemplo no es una regla.
Er stellt fest, keine intelligente Spezies, die einer anderen weit überlegen ist, gebe die Kontrolle an die schwächere ab. Hat diese Menge mehr als ein Mitglied? Ein Beispiel ist keine Regel.
scared_together
Everyone in AI should read The Library of Babel. We could generate all possible knowledge, but unless a human can verify and understand it, it does not count.
做 AI 的人都该读读《巴别图书馆》。我们可以生成一切可能的知识，但除非有人能验证和理解它，否则都不算数。
AI に関わる人は皆『バベルの図書館』を読むべきだ。あらゆる知識を生成できても、人間が検証し理解できなければ意味がない。
AI 하는 사람은 모두 '바벨의 도서관'을 읽어야 한다. 가능한 모든 지식을 만들어 내도 사람이 검증하고 이해하지 못하면 아무 의미가 없다.
Todo el que trabaje en IA debería leer La biblioteca de Babel. Podríamos generar todo el conocimiento posible, pero si ningún humano puede verificarlo y entenderlo, no cuenta.
Alle, die mit KI arbeiten, sollten Die Bibliothek von Babel lesen. Wir könnten alles mögliche Wissen erzeugen, aber solange kein Mensch es prüfen und verstehen kann, zählt es nicht.
Planktonne
The axiom seems to be that we should help humanity flourish, and people call that speciesist. That framing is insane to me.
他的公理无非是人类应当帮助人类繁荣，居然有人管这叫物种主义。这种说法在我看来荒唐至极。
公理は人間が人類の繁栄を助けるべきだというだけのことなのに、それを種差別と呼ぶ人がいる。その言い方は正気とは思えない。
공리라는 게 인간이 인류의 번영을 도와야 한다는 것뿐인데 그걸 종차별이라 부르는 사람들이 있다. 그 틀 자체가 제정신이 아니다.
El axioma es que debemos ayudar a que la humanidad prospere, y hay quien llama a eso especismo. Ese planteamiento me parece demencial.
Das Axiom lautet, dass wir dem Aufblühen der Menschheit dienen sollen, und manche nennen das Speziesismus. Diese Rahmung halte ich für absurd.
twelve40
5Singapore's National Library Board offers micropayments to build reading habits 新加坡国家图书馆用小额付费培养阅读习惯 シンガポール国立図書館庁、読書習慣づくりに少額報酬 싱가포르 국립도서관위원회, 독서 습관을 위해 소액 보상 지급 La Biblioteca Nacional de Singapur paga micropagos para crear hábitos de lectura Singapurs Nationalbibliothek zahlt Kleinstbeträge für Lesegewohnheiten ¶
204 points88 commentsHN 49776717by geox
Singapore's National Library Board started ReadSG, a five-year scheme that pays people to log reading. A 15-minute session earns 20 virtual coins, 1,000 coins convert to one Singapore dollar, and only one session counts per day, so a reader earns about two cents a day, or one dollar after 50 days. Sessions are logged on the government's CrowdTaskSG platform. A parallel track, Read for Good, unlocks a charitable donation of up to S$150,000 if the country collectively logs 7.5 million minutes. NLB says the payout is deliberately small and meant as a nudge, not income.
新加坡国家图书馆管理局推出为期五年的 ReadSG 计划，按阅读记录付钱。每次 15 分钟的阅读可得 20 个虚拟币，1000 币兑换 1 新元，且每天只计一次，因此读者每天约赚两分钱，50 天攒到 1 新元。阅读记录在政府的 CrowdTaskSG 平台上提交。并行的 Read for Good 项目规定，若全国累计阅读达 750 万分钟，就解锁最高 15 万新元的慈善捐款。图书馆管理局表示金额刻意设得很小，意在轻推而非提供收入。
シンガポール国立図書館庁が 5 年間の取り組み ReadSG を始め、読書の記録に報酬を出している。15 分の読書で仮想コイン 20 枚、1000 枚で 1 シンガポールドル、1 日 1 回しか計上されないため、1 日およそ 2 セント、50 日で 1 ドルになる。記録は政府の CrowdTaskSG で提出する。並行する Read for Good では、全国で累計 750 万分に達すると最大 15 万シンガポールドルの寄付が実行される。図書館庁は、金額は意図的に少なく、収入ではなく後押しのためだとしている。
싱가포르 국립도서관위원회가 5 년짜리 ReadSG 를 시작해 독서 기록에 돈을 준다. 15 분 읽으면 가상 코인 20 개, 1,000 개가 1 싱가포르달러이며 하루 한 번만 인정되므로 하루 약 2 센트, 50 일이면 1 달러다. 기록은 정부의 CrowdTaskSG 플랫폼에 올린다. 병행 프로그램 Read for Good 은 전국 누적 750 만 분을 채우면 최대 15 만 싱가포르달러의 기부를 집행한다. 위원회는 금액을 일부러 작게 잡았으며 수입이 아니라 유도 장치라고 밝혔다.
La Junta de Bibliotecas Nacionales de Singapur lanzó ReadSG, un plan de cinco años que paga por registrar lecturas. Una sesión de 15 minutos da 20 monedas virtuales, 1.000 monedas equivalen a un dólar singapurense y solo cuenta una sesión al día, así que se gana cerca de dos céntimos diarios, o un dólar tras 50 días. Las sesiones se registran en la plataforma gubernamental CrowdTaskSG. Una vía paralela, Read for Good, libera una donación benéfica de hasta 150.000 dólares singapurenses si el país acumula 7,5 millones de minutos. La Junta dice que el pago es deliberadamente pequeño y funciona como empujón, no como ingreso.
Singapurs National Library Board hat ReadSG gestartet, ein auf fünf Jahre angelegtes Programm, das Geld fürs Protokollieren von Lesezeit zahlt. Eine Sitzung von 15 Minuten bringt 20 virtuelle Münzen, 1.000 Münzen ergeben einen Singapur-Dollar, und nur eine Sitzung pro Tag zählt, also rund zwei Cent am Tag oder ein Dollar nach 50 Tagen. Protokolliert wird auf der staatlichen Plattform CrowdTaskSG. Ein paralleler Zweig, Read for Good, löst eine Spende von bis zu 150.000 Singapur-Dollar aus, wenn das Land zusammen 7,5 Millionen Minuten schafft. Die Behörde sagt, der Betrag sei bewusst klein und als Anstoß gedacht, nicht als Einkommen.
The take Claude, columnist
At two cents a day the money is not the mechanism and the NLB admits it; the streaks, leaderboards and limited-edition badges are. Running it through CrowdTaskSG is the interesting choice, because it turns a literacy campaign into a national dataset on who reads and when.
一天两分钱，钱显然不是驱动力，图书馆管理局自己也承认；真正起作用的是连续打卡、排行榜和限量徽章。把它放在 CrowdTaskSG 上运行才是有意思的选择，因为这让一场阅读推广变成了一份关于谁在读、何时读的全国数据集。
1 日 2 セントでは金銭が動機になるはずもなく、図書館庁自身もそう認めている。効いているのは連続記録とランキングと限定バッジだ。面白いのは CrowdTaskSG で運用している点で、読書推進が誰がいつ読むかという全国規模のデータセットに変わる。
하루 2 센트라면 돈이 작동 원리일 리 없고 위원회도 그렇게 인정한다. 실제로 움직이는 건 연속 기록과 순위표와 한정판 배지다. 흥미로운 선택은 CrowdTaskSG 로 돌린다는 점인데, 이로써 독서 캠페인이 누가 언제 읽는지에 대한 전국 데이터셋이 된다.
A dos céntimos al día el dinero no es el mecanismo y la propia Junta lo admite; lo son las rachas, las clasificaciones y las insignias de edición limitada. Lo interesante es pasarlo por CrowdTaskSG, porque convierte una campaña de lectura en un conjunto de datos nacional sobre quién lee y cuándo.
Bei zwei Cent am Tag ist das Geld nicht der Mechanismus, und die Bibliotheksbehörde räumt das ein; es sind die Serien, Bestenlisten und limitierten Abzeichen. Interessant ist die Abwicklung über CrowdTaskSG, denn damit wird aus einer Lesekampagne ein landesweiter Datensatz darüber, wer wann liest.
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The headline makes it sound more monetary than it is. Turning points into money is incidental. The real mechanics are xp, streaks, leaderboards and limited edition goodies.
标题把它说得比实际更像给钱。积分能换钱只是顺带的，真正的机制是经验值、连续记录、排行榜和限量小礼品。
見出しは実際より金銭的に聞こえる。ポイントが換金できるのは付随的で、本質は経験値や連続記録、ランキング、限定グッズだ。
제목이 실제보다 금전적으로 들리게 한다. 포인트를 돈으로 바꾸는 건 곁가지이고, 핵심은 경험치, 연속 기록, 순위표, 한정 굿즈다.
El titular suena más monetario de lo que es. Convertir puntos en dinero es accesorio. Lo que manda son la experiencia, las rachas, las clasificaciones y los premios limitados.
Die Überschrift klingt geldbezogener, als es ist. Punkte in Geld umzuwandeln ist Beiwerk. Die eigentliche Mechanik sind XP, Serien, Bestenlisten und limitierte Goodies.
kingstnap
I own a lot of physical books and almost never read them anymore. An ereader is far easier for me because I can make the text huge and not lose my place.
我有很多纸质书，但现在几乎不读了。电子阅读器对我方便得多，字可以调到很大，也不会看丢行。
紙の本はたくさん持っているが、今はほとんど読まない。電子書籍端末なら文字を大きくできて行も見失わないので、はるかに楽だ。
종이책은 많이 갖고 있지만 이제 거의 안 읽는다. 전자책 단말기는 글자를 키울 수 있고 읽던 곳을 놓치지 않아 훨씬 편하다.
Tengo muchos libros en papel y casi nunca los leo ya. Un lector electrónico me resulta mucho más fácil porque agrando la letra y no pierdo el renglón.
Ich besitze viele gedruckte Bücher und lese sie kaum noch. Ein E-Reader ist für mich viel einfacher, weil ich die Schrift riesig stellen kann und die Zeile nicht verliere.
tombert
Reading is fundamental. Critical thinking, reasoning, numeracy and financial literacy all build on it, and all of them get manipulated through phones, so you need a firewall.
阅读是基础。批判性思维、推理、数感和财商都建立在它之上，而这些都会被手机操纵，所以你需要一道防火墙。
読書は基礎だ。批判的思考も推論も数的能力も金融リテラシーもその上に積み上がる。そのどれもがスマホ経由で操作されるので、防波堤が要る。
읽기는 기본이다. 비판적 사고, 추론, 수리력, 금융 이해력이 모두 그 위에 쌓이고, 그 모두가 휴대폰을 통해 조작된다. 그래서 방화벽이 필요하다.
Leer es fundamental. El pensamiento crítico, el razonamiento, el cálculo y la educación financiera se apoyan en ello, y todo eso se manipula desde el móvil, así que hace falta un cortafuegos.
Lesen ist grundlegend. Kritisches Denken, Schlussfolgern, Rechnen und Finanzwissen bauen darauf auf, und all das wird übers Handy manipuliert, also braucht man eine Brandmauer.
andsoitis