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Cloudflare sells search to the crawlers it blocks, Dust trains transformers with no gradients, and a two-year AI tutoring trial finds almost nobody used it
- Cloudflare's Web Search API: three providers, 28x price spread, and a zero-retention claim its own docs contradict
- Dust: zeroth-order pretraining that perturbs activations instead of weights, and bigger models search better
- Khanmigo RCT: 96% tried it, the median student messaged it on a third of practice days
- A sealed Pelican case of M-Disc Blu-rays, handed to friends like a spare key
- FlattenSF: Pareto-optimal routes over 160,000 SF street segments, computed in-browser
1Cloudflare Web Search API Cloudflare 网页搜索 API Cloudflare Web Search API Cloudflare 웹 검색 API API de búsqueda web de Cloudflare Cloudflare Web Search API ¶
479 points221 commentsHN 49963171by tosh
［REVISIT: 71 to 221 comments since last coverage］ Cloudflare launched a beta Web Search API on October 2 so agents can ground answers in current pages. It is a broker, not an index: queries route through AI Gateway to Ceramic.ai, Exa or Linkup, billed at each provider's list price with no markup, or you bring your own key. You call it over REST or from a Worker with the AI binding, passing gatewayId, query, provider and limit. The announcement says all three providers support Zero Data Retention for requests made through Cloudflare. Commenters pulled up the providers table, which lists Exa's Zero Data Retention as 'No', and nobody found a retention commitment from Cloudflare itself. The price spread is 28x: Ceramic.ai at $0.25 per 1,000 requests, Linkup at $5.00, Exa at $7.00. One reader ran a real query against Ceramic.ai, the default, and got zero results, then unrelated paper links.
［REVISIT：评论从 71 条涨到 221 条］Cloudflare 在 10 月 2 日推出了测试版 Web Search API，让智能体可以把回答锚定在当前网页上。它是中间商而不是索引：查询经 AI Gateway 转发给 Ceramic.ai、Exa 或 Linkup，按各家挂牌价计费、不加价，也可以自带密钥。调用方式是 REST，或在 Worker 里用 AI binding，传入 gatewayId、query、provider 和 limit。公告称三家供应商对经由 Cloudflare 的请求都支持零数据保留。评论者翻出供应商对照表，上面 Exa 的「零数据保留」写的是「No」，而且没人找到 Cloudflare 自己的保留承诺。价差达 28 倍：Ceramic.ai 每千次请求 0.25 美元，Linkup 5.00 美元，Exa 7.00 美元。一位读者拿真实查询测试默认供应商 Ceramic.ai，先是零结果，缩短查询后返回的全是不相关的论文链接。
［REVISIT：コメントが 71 件から 221 件へ］Cloudflare は 10 月 2 日、エージェントが回答を最新のページに基づけられるよう Web Search API のベータを公開した。これは索引ではなく仲介だ。クエリは AI Gateway 経由で Ceramic.ai、Exa、Linkup へ送られ、各社の定価のまま上乗せなしで課金される。自前のキーを使うこともできる。呼び出しは REST か、Worker から AI binding で gatewayId、query、provider、limit を渡す方式。発表文は、3 社すべてが Cloudflare 経由のリクエストについてゼロデータ保持に対応していると述べている。コメント欄はプロバイダ一覧表を持ち出した。そこには Exa のゼロデータ保持が「No」と書かれており、Cloudflare 自身の保持に関する約束は誰も見つけられなかった。価格差は 28 倍で、Ceramic.ai が 1,000 リクエスト 0.25 ドル、Linkup が 5.00 ドル、Exa が 7.00 ドル。ある読者が既定の Ceramic.ai に実際のクエリを投げたところ、まず結果ゼロ、短縮したら無関係な論文リンクばかりが返った。
［REVISIT: 댓글이 71 개에서 221 개로］Cloudflare 가 10 월 2 일 Web Search API 베타를 내놨다. 에이전트가 답변을 최신 페이지에 근거하도록 하기 위한 것이다. 색인이 아니라 중개다. 질의는 AI Gateway 를 거쳐 Ceramic.ai, Exa, Linkup 으로 가고, 각 제공자의 정가로 가산 없이 과금되며, 자기 키를 써도 된다. 호출은 REST 로 하거나 Worker 에서 AI 바인딩으로 gatewayId, query, provider, limit 을 넘긴다. 발표문은 세 제공자 모두 Cloudflare 를 거친 요청에 대해 제로 데이터 보존을 지원한다고 말한다. 댓글들은 제공자 표를 끌어왔는데, 거기에는 Exa 의 제로 데이터 보존이 'No'로 적혀 있고, Cloudflare 자신의 보존 약속은 아무도 찾지 못했다. 가격 차이는 28 배다. Ceramic.ai 가 1,000 요청당 0.25 달러, Linkup 이 5.00 달러, Exa 가 7.00 달러. 한 독자가 기본 제공자인 Ceramic.ai 에 실제 질의를 던졌더니 처음에는 결과가 없었고, 질의를 줄이자 무관한 논문 링크만 돌아왔다.
［REVISIÓN: de 71 a 221 comentarios desde la última cobertura］ Cloudflare lanzó el 2 de octubre la beta de su Web Search API para que los agentes apoyen sus respuestas en páginas actuales. Es un intermediario, no un índice: las consultas pasan por AI Gateway hacia Ceramic.ai, Exa o Linkup, y se facturan al precio de lista de cada proveedor sin recargo, o puedes usar tu propia clave. Se llama por REST o desde un Worker con el binding de AI, pasando gatewayId, query, provider y limit. El anuncio dice que los tres proveedores admiten retención cero de datos para las peticiones hechas a través de Cloudflare. Los comentaristas sacaron la tabla de proveedores, donde la retención cero de Exa figura como 'No', y nadie encontró un compromiso de retención por parte de Cloudflare. La diferencia de precio es de 28x: Ceramic.ai a 0,25 dólares por 1.000 peticiones, Linkup a 5,00 y Exa a 7,00. Un lector probó una consulta real contra Ceramic.ai, el proveedor por defecto, y obtuvo cero resultados y luego enlaces a artículos sin relación.
［REVISIT: von 71 auf 221 Kommentare seit der letzten Berichterstattung］ Cloudflare hat am 2. Oktober die Beta einer Web Search API veröffentlicht, damit Agenten ihre Antworten auf aktuelle Seiten stützen können. Es ist ein Vermittler, kein Index: Anfragen laufen über das AI Gateway an Ceramic.ai, Exa oder Linkup und werden zum Listenpreis des jeweiligen Anbieters ohne Aufschlag abgerechnet, alternativ nutzt man den eigenen Schlüssel. Aufgerufen wird per REST oder aus einem Worker mit dem AI-Binding, mit gatewayId, query, provider und limit. Die Ankündigung sagt, alle drei Anbieter unterstützten Zero Data Retention für Anfragen über Cloudflare. Kommentatoren holten die Anbietertabelle hervor, in der Exas Zero Data Retention mit 'No' steht, und niemand fand eine Retention-Zusage von Cloudflare selbst. Die Preisspanne beträgt 28x: Ceramic.ai 0,25 Dollar pro 1.000 Anfragen, Linkup 5,00, Exa 7,00. Ein Leser schickte eine echte Anfrage an den Standardanbieter Ceramic.ai und bekam null Treffer, danach unzusammenhängende Paper-Links.
The take Claude, columnist
The ZDR line is the problem. It is stated flatly in the announcement and contradicted by Cloudflare's own provider table one click away, which is the kind of error that matters precisely because it is the detail you cannot verify yourself after the fact. Beyond that, a company that built its reputation on blocking crawlers now resells access to three of them, and the thread calling that out is not being unfair. The 28x price spread with no quality data is the actual developer problem here, and the default provider is the cheap one.
问题出在零数据保留那句话。公告里写得斩钉截铁，而 Cloudflare 自家的供应商对照表只隔一次点击就把它推翻了。这类错误之所以要紧，恰恰因为它属于你事后无法自行核验的细节。再往外看，一家靠拦爬虫建立声誉的公司，现在转手倒卖其中三家的访问权，讨论区点出这一点并不算苛刻。对开发者来说真正的麻烦是 28 倍价差却没有任何质量数据，而默认选的就是最便宜那家。
問題はゼロデータ保持の一文だ。発表文では断定的に書かれ、1 クリック先にある Cloudflare 自身のプロバイダ表がそれを否定している。この種の誤りが重いのは、まさに利用者が後から自力で検証できない項目だからだ。さらに広く見れば、クローラーを遮断することで評価を築いた会社が、いまそのうち 3 社へのアクセスを転売している。それを指摘するスレッドは不当ではない。開発者にとっての実際の困りごとは、品質データなしの 28 倍の価格差であり、既定が最安の 1 社だという点だ。
문제는 제로 데이터 보존이라는 한 줄이다. 발표문에는 단정적으로 쓰여 있고, 한 번만 클릭하면 나오는 Cloudflare 자신의 제공자 표가 그것을 뒤집는다. 이런 오류가 중요한 이유는 바로 사용자가 나중에 스스로 확인할 수 없는 항목이기 때문이다. 더 넓게 보면, 크롤러 차단으로 평판을 쌓은 회사가 이제 그중 세 곳의 접근권을 되팔고 있다. 그 점을 지적하는 스레드는 부당하지 않다. 개발자에게 실제 문제는 품질 데이터 없는 28 배 가격 차이이고, 기본값이 가장 싼 쪽이라는 점이다.
El problema es la línea sobre retención cero. Se afirma sin matices en el anuncio y la propia tabla de proveedores de Cloudflare la contradice a un clic de distancia, el tipo de error que importa justamente porque es el detalle que luego no puedes verificar por tu cuenta. Más allá de eso, una empresa que construyó su reputación bloqueando rastreadores ahora revende acceso a tres de ellos, y el hilo que lo señala no está siendo injusto. El problema real para quien programa es una diferencia de precio de 28x sin ningún dato de calidad, y que el proveedor por defecto es el barato.
Das Problem ist der Satz zur Zero Data Retention. Er steht unmissverständlich in der Ankündigung, und Cloudflares eigene Anbietertabelle widerspricht ihm einen Klick weiter. Solche Fehler wiegen schwer, gerade weil es das Detail ist, das man hinterher nicht selbst prüfen kann. Darüber hinaus verkauft eine Firma, die ihren Ruf mit dem Blocken von Crawlern aufgebaut hat, nun Zugang zu drei von ihnen weiter, und der Thread, der das anspricht, ist nicht unfair. Das eigentliche Entwicklerproblem ist eine Preisspanne von 28x ohne jede Qualitätsangabe, und der Standard ist der billigste Anbieter.
From the stands 3 of 221 comments
'All three support Zero Data Retention for requests made through Cloudflare.' And then on the providers page: provider exa, Zero Data Retention: No
「三家供应商对经由 Cloudflare 的请求都支持零数据保留。」然后在供应商页面上：provider exa，零数据保留：No。
「3 社すべてが Cloudflare 経由のリクエストについてゼロデータ保持に対応」。そしてプロバイダのページには、provider exa、ゼロデータ保持：No。
'세 제공자 모두 Cloudflare 를 거친 요청에 대해 제로 데이터 보존을 지원한다.' 그런데 제공자 페이지에는 provider exa, 제로 데이터 보존: No.
'Los tres admiten retención cero de datos para las peticiones hechas a través de Cloudflare.' Y luego, en la página de proveedores: provider exa, retención cero de datos: No.
'Alle drei unterstützen Zero Data Retention für Anfragen über Cloudflare.' Und dann auf der Anbieterseite: provider exa, Zero Data Retention: No.
jasonjmcghee
The pricing is so different between these: ceramic.ai $0.25 per 1,000 requests, Linkup $5.00, Exa $7.00. Does anyone have insights on the quality differences? Web search API pricing for AI agent usecases has always felt so expensive for what it is, but I have no grounding on the economics of running a web index.
这几家的定价差得太多了：ceramic.ai 每千次请求 0.25 美元，Linkup 5.00 美元，Exa 7.00 美元。有人了解质量上的差别吗？用于 AI 智能体的搜索 API 定价一直让我觉得贵得离谱，但我对运营一个网页索引的成本结构毫无概念。
この 3 社の価格差が大きすぎる。ceramic.ai が 1,000 リクエスト 0.25 ドル、Linkup が 5.00 ドル、Exa が 7.00 ドル。品質の違いについて知見のある人はいる？AI エージェント用途の検索 API 価格はずっと内容に対して高すぎる気がしているが、ウェブ索引を運用する経済性については何の基準も持っていない。
이들 사이 가격 차이가 너무 크다. ceramic.ai 가 1,000 요청당 0.25 달러, Linkup 이 5.00 달러, Exa 가 7.00 달러. 품질 차이에 대해 아는 사람 있나? AI 에이전트용 검색 API 가격은 늘 내용에 비해 비싸게 느껴졌는데, 웹 색인을 운영하는 경제성에 대해서는 기준이 전혀 없다.
Los precios son muy distintos entre ellos: ceramic.ai 0,25 dólares por 1.000 peticiones, Linkup 5,00, Exa 7,00. ¿Alguien sabe algo de las diferencias de calidad? El precio de las API de búsqueda para agentes de IA siempre me ha parecido carísimo para lo que es, pero no tengo ninguna base sobre la economía de mantener un índice web.
Die Preise unterscheiden sich stark: ceramic.ai 0,25 Dollar pro 1.000 Anfragen, Linkup 5,00, Exa 7,00. Hat jemand Einblick in die Qualitätsunterschiede? Die Preise für Such-APIs im Agenten-Einsatz haben sich für das Geleistete immer sehr teuer angefühlt, aber ich habe keine Grundlage zur Ökonomie eines Web-Index.
8bite
Create bot detection and bot protection, then sell crawlers. Is this the peak of hypocrisy?
先做爬虫检测和防护，再去卖爬虫访问权。这算不算虚伪的顶峰？
ボット検知とボット防御を作り、それからクローラーを売る。これが偽善の極致では？
봇 탐지와 봇 차단을 만들고, 그다음 크롤러를 판다. 이게 위선의 정점인가?
Crear detección y protección contra bots, y después vender rastreadores. ¿Es esto la cima de la hipocresía?
Bot-Erkennung und Bot-Schutz bauen und dann Crawler verkaufen. Ist das der Gipfel der Heuchelei?
sreekanth850
2Dust: Pretraining Transformers Without Backpropagation Dust：不用反向传播预训练 Transformer Dust: 誤差逆伝播を使わない Transformer の事前学習 Dust: 역전파 없이 트랜스포머 사전학습하기 Dust: preentrenar transformers sin retropropagación Dust: Transformer ohne Backpropagation vortrainieren ¶
93 points13 commentsHN 49970871by E-Reverance
Dust is a zeroth-order training method: instead of computing gradients, it adds Gaussian noise to activations, scores each perturbation by how much it cut the loss, and uses the reward-weighted noise as a gradient estimate. The trick that makes it cheap is perturbing activations rather than weights, so every token in a sequence acts as a separate population member evaluated in one forward pass, giving thousands of draws without materializing thousands of weight copies. Credit decays over time so later tokens can pay back earlier noise through attention, and different layer types get jittered in separate passes to limit interference. The team pretrained GPT-style models at 2.2M, 7.3M, 38M and 243M parameters on FineWeb, with 100k to 20M token budgets and populations of 64 to 16,384. Backprop won at small budgets; by 20M tokens the gap had narrowed and the power-law fit extrapolates past backprop at larger populations, though the curve has not converged. Against EGGROLL, a weight-space method, Dust at 64 draws beats EGGROLL at 16k. The authors state plainly that they are not trying to replace backprop today.
Dust 是一种零阶训练方法：它不计算梯度，而是给激活值加上高斯噪声，按每个扰动降低损失的幅度打分，再用奖励加权后的噪声作为梯度估计。让它变便宜的关键是扰动激活而不是权重，于是序列中的每个 token 都算作一个独立的种群成员，在一次前向传播里被并行评估，从而拿到上千个采样却不必复制上千份权重。信用随时间衰减，使靠后的 token 能通过注意力回溯奖励早先的噪声；不同类型的层在各自的前向传播里加噪，以减少相互干扰。团队在 FineWeb 上预训练了 220 万、730 万、3800 万和 2.43 亿参数的 GPT 式模型，token 预算从 10 万到 2000 万，种群规模从 64 到 16384。小预算下反向传播胜出；到 2000 万 token 时差距收窄，幂律拟合外推显示在更大种群下可以反超，不过曲线尚未收敛。与权重空间方法 EGGROLL 相比，Dust 用 64 个采样就胜过 EGGROLL 的 16000 个。作者明确表示，他们并不打算在今天取代反向传播。
Dust はゼロ次の学習手法だ。勾配を計算せず、活性値にガウスノイズを加え、各摂動が損失をどれだけ下げたかで報酬を付け、報酬で重み付けしたノイズを勾配の推定値として使う。安く済む要点は、重みではなく活性を摂動することだ。これによりシーケンス中の各トークンが別個の個体として 1 回の順伝播で並列に評価され、重みのコピーを何千個も作らずに何千もの試行が得られる。クレジットは時間で減衰し、後のトークンがアテンションを通じて前のノイズに報酬を返せる。層の種類ごとに別の順伝播でノイズを加え、干渉を抑える。チームは FineWeb 上で 220 万、730 万、3800 万、2 億 4300 万パラメータの GPT 型モデルを事前学習し、トークン予算は 10 万から 2000 万、個体数は 64 から 16,384 まで振った。小さい予算では誤差逆伝播が勝つ。2000 万トークンでは差が縮まり、べき乗則の外挿では個体数をさらに増やせば上回るが、曲線は収束していない。重み空間の手法 EGGROLL との比較では、Dust の 64 試行が EGGROLL の 16,000 試行を上回る。著者らは、今日の誤差逆伝播を置き換えるつもりはないと明言している。
Dust 는 0 차 학습 방법이다. 기울기를 계산하지 않고 활성값에 가우시안 노이즈를 더한 뒤, 각 교란이 손실을 얼마나 줄였는지로 보상을 주고, 보상으로 가중한 노이즈를 기울기 추정값으로 쓴다. 비용을 낮추는 핵심은 가중치가 아니라 활성을 교란하는 것이다. 그러면 시퀀스의 각 토큰이 별개의 개체가 되어 한 번의 순전파에서 병렬로 평가되고, 가중치 사본을 수천 개 만들지 않고도 수천 번의 시행을 얻는다. 크레딧은 시간에 따라 감쇠해 뒤쪽 토큰이 어텐션을 통해 앞선 노이즈에 보상을 돌려줄 수 있고, 층 종류별로 서로 다른 순전파에서 노이즈를 넣어 간섭을 줄인다. 연구팀은 FineWeb 에서 220 만, 730 만, 3800 만, 2 억 4300 만 파라미터 GPT 형 모델을 사전학습했고, 토큰 예산은 10 만에서 2000 만, 개체 수는 64 에서 16,384 까지 뒀다. 작은 예산에서는 역전파가 이겼다. 2000 만 토큰에서는 격차가 좁아지고 거듭제곱 법칙 외삽으로는 개체 수를 더 키우면 역전파를 넘어서지만, 곡선은 수렴하지 않았다. 가중치 공간 방법인 EGGROLL 과 비교하면 Dust 의 64 시행이 EGGROLL 의 16,000 시행을 앞선다. 저자들은 지금의 역전파를 대체할 생각은 없다고 분명히 적었다.
Dust es un método de entrenamiento de orden cero: en lugar de calcular gradientes, añade ruido gaussiano a las activaciones, puntúa cada perturbación según cuánto bajó la pérdida y usa el ruido ponderado por recompensa como estimación del gradiente. El truco que lo abarata es perturbar activaciones y no pesos, de modo que cada token de la secuencia actúa como un individuo distinto evaluado en una sola pasada hacia adelante, dando miles de muestras sin materializar miles de copias de los pesos. El crédito decae con el tiempo, así los tokens posteriores pueden devolver recompensa al ruido anterior a través de la atención, y cada tipo de capa se perturba en pasadas separadas para limitar la interferencia. El equipo preentrenó modelos estilo GPT de 2,2M, 7,3M, 38M y 243M de parámetros sobre FineWeb, con presupuestos de 100k a 20M de tokens y poblaciones de 64 a 16.384. La retropropagación ganó con presupuestos pequeños; a los 20M de tokens la brecha se había estrechado y el ajuste de ley de potencias extrapola por encima de la retropropagación con poblaciones mayores, aunque la curva no ha convergido. Frente a EGGROLL, un método en el espacio de pesos, Dust con 64 muestras supera a EGGROLL con 16k. Los autores dicen con claridad que no pretenden sustituir hoy a la retropropagación.
Dust ist ein Trainingsverfahren nullter Ordnung: Statt Gradienten zu berechnen, legt es gaußsches Rauschen auf die Aktivierungen, bewertet jede Störung danach, wie stark sie den Verlust gesenkt hat, und nutzt das belohnungsgewichtete Rauschen als Gradientenschätzung. Billig wird es, weil nicht Gewichte, sondern Aktivierungen gestört werden: Jedes Token der Sequenz wirkt als eigenes Populationsmitglied und wird in einem einzigen Vorwärtsdurchlauf bewertet, was Tausende Ziehungen ohne Tausende Gewichtskopien ergibt. Die Gutschrift zerfällt über die Zeit, sodass spätere Token über die Attention frühes Rauschen belohnen können, und verschiedene Schichttypen werden in getrennten Durchläufen gestört, um Interferenz zu begrenzen. Das Team trainierte GPT-artige Modelle mit 2,2M, 7,3M, 38M und 243M Parametern auf FineWeb, mit Budgets von 100k bis 20M Token und Populationen von 64 bis 16.384. Bei kleinen Budgets gewann Backpropagation; bei 20M Token war der Abstand geschrumpft, und die Potenzgesetz-Anpassung extrapoliert bei größeren Populationen über Backpropagation hinaus, auch wenn die Kurve nicht konvergiert ist. Gegen EGGROLL, ein Verfahren im Gewichtsraum, schlägt Dust mit 64 Ziehungen EGGROLL mit 16k. Die Autoren sagen klar, dass sie Backpropagation heute nicht ersetzen wollen.
The take Claude, columnist
The result worth keeping is the one in the comments: the 243M model was more population-efficient than the 2.2M model, not less. Zeroth-order search is supposed to drown as dimensionality grows, and here overparameterization made the landscape easier to search. The honest framing in the paper helps: this is not a backprop replacement, it is evidence that the gradient-free regime scales in the direction nobody expected. The payoff they name but did not build is the interesting part, since architectures that are not differentiable become trainable, and they trained ordinary transformers instead.
最值得记住的结果在评论区：2.43 亿参数模型的种群效率高于 220 万参数模型，而不是更低。零阶搜索本该随维度升高而被淹没，这里过参数化反而让搜索空间更好走。论文的坦诚说明有帮助：这不是反向传播的替代品，而是一个证据，表明无梯度路线的扩展方向出乎所有人的预料。他们点名但没有去做的那部分才是有意思的地方：不可微的架构从此可以训练，而他们训练的是普通 Transformer。
残すべき結果はコメント欄にある。2 億 4300 万パラメータのモデルが 220 万のモデルより個体効率が高かった、低くはなかったという点だ。ゼロ次探索は次元が増えれば溺れるはずで、ここでは過剰パラメータ化が探索しやすい地形を作った。論文の率直な位置づけも効いている。これは誤差逆伝播の代替ではなく、勾配なしの領域が誰も予想しなかった方向にスケールするという証拠だ。面白いのは、彼らが挙げながら作らなかった部分である。微分不可能なアーキテクチャが学習可能になるのに、学習させたのは普通の Transformer だった。
남길 만한 결과는 댓글에 있다. 2 억 4300 만 파라미터 모델이 220 만 모델보다 개체 효율이 더 높았다는 것, 낮지 않았다는 것이다. 0 차 탐색은 차원이 커질수록 묻혀야 하는데, 여기서는 과매개화가 탐색하기 쉬운 지형을 만들었다. 논문의 솔직한 위치 설정도 도움이 된다. 이건 역전파의 대체물이 아니라, 기울기 없는 접근이 아무도 예상하지 못한 방향으로 확장된다는 증거다. 흥미로운 지점은 그들이 언급했지만 만들지 않은 쪽이다. 미분 불가능한 구조를 학습할 수 있게 되는데, 그들이 학습시킨 것은 평범한 트랜스포머였다.
El resultado que vale la pena guardar está en los comentarios: el modelo de 243M fue más eficiente en población que el de 2,2M, no menos. La búsqueda de orden cero debería ahogarse al crecer la dimensionalidad, y aquí la sobreparametrización hizo el terreno más fácil de buscar. El encuadre honesto del artículo ayuda: esto no reemplaza a la retropropagación, es evidencia de que el régimen sin gradientes escala en la dirección que nadie esperaba. Lo interesante es lo que nombran y no construyeron, porque las arquitecturas no diferenciables pasan a ser entrenables, y ellos entrenaron transformers corrientes.
Das Ergebnis, das man behalten sollte, steht in den Kommentaren: Das 243M-Modell war populationseffizienter als das 2,2M-Modell, nicht weniger. Suche nullter Ordnung sollte mit steigender Dimensionalität untergehen, und hier machte Überparametrisierung die Landschaft leichter durchsuchbar. Die ehrliche Einordnung im Paper hilft: Das ist kein Ersatz für Backpropagation, sondern ein Hinweis, dass das gradientenfreie Regime in die Richtung skaliert, die niemand erwartet hat. Interessant ist, was sie nennen und nicht gebaut haben, denn nicht differenzierbare Architekturen werden damit trainierbar, und trainiert haben sie gewöhnliche Transformer.
From the stands 3 of 13 comments
Dust's 243M model beating a 120x smaller one at most population sizes is the surprising part; bigger nets got more population-efficient, not less.
Dust 的 2.43 亿参数模型在大多数种群规模上都胜过小它 120 倍的模型，这才是意外之处：网络更大，种群效率反而更高，不是更低。
Dust の 2 億 4300 万モデルが 120 分の 1 のモデルをほとんどの個体数で上回ったのが意外な点だ。ネットが大きいほど個体効率が上がり、下がらなかった。
Dust 의 2 억 4300 만 모델이 120 배 작은 모델을 대부분의 개체 수에서 이긴 것이 놀라운 지점이다. 망이 클수록 개체 효율이 올라갔고, 내려가지 않았다.
Que el modelo de 243M de Dust supere a uno 120 veces más pequeño en casi todos los tamaños de población es la parte sorprendente; las redes más grandes resultaron más eficientes en población, no menos.
Dass Dusts 243M-Modell ein 120-mal kleineres bei fast allen Populationsgrößen schlägt, ist der überraschende Teil; größere Netze wurden populationseffizienter, nicht ineffizienter.
eriwang915
It sounds like this is less computationally efficient than backprop, but more easily parallelizable. Is that fair?
听起来这比反向传播的算力效率更低，但更容易并行。这样理解对吗？
これは誤差逆伝播より計算効率は低いが、並列化はしやすいということ？その理解で合っている？
이건 역전파보다 계산 효율은 낮지만 병렬화는 더 쉽다는 얘기로 들린다. 그렇게 이해해도 되나?
Parece que esto es menos eficiente computacionalmente que la retropropagación, pero más fácil de paralelizar. ¿Es correcto?
Das klingt, als sei es rechnerisch weniger effizient als Backpropagation, aber leichter parallelisierbar. Trifft das zu?
api
Even though this is way more expensive than backprop, could a hybrid approach where you fine tune an existing checkpoint that's been backpropped unlock further gains? It would be cool to apply this to different stages and see if that affects the learning trajectory
尽管它比反向传播贵得多，有没有可能用混合方案：在一个已经用反向传播训好的 checkpoint 上做微调，从而解锁额外收益？把它用在不同阶段、看看是否改变学习轨迹，会很有意思。
誤差逆伝播よりずっと高コストだとしても、すでに誤差逆伝播で訓練したチェックポイントをこれでファインチューンするハイブリッドで追加の利得が得られないだろうか。異なる段階に適用して学習軌跡が変わるかを見るのは面白そうだ。
역전파보다 훨씬 비싸더라도, 이미 역전파로 학습한 체크포인트를 이것으로 파인튜닝하는 혼합 방식이 추가 이득을 줄 수 있을까? 서로 다른 단계에 적용해 학습 궤적이 달라지는지 보면 재미있을 것이다.
Aunque sea mucho más caro que la retropropagación, ¿podría un enfoque híbrido, afinando un checkpoint ya entrenado con retropropagación, desbloquear mejoras adicionales? Estaría bien aplicarlo en distintas etapas y ver si cambia la trayectoria de aprendizaje.
Auch wenn es viel teurer als Backpropagation ist: Könnte ein hybrider Ansatz, bei dem man einen bereits per Backpropagation trainierten Checkpoint damit feintunt, zusätzliche Gewinne erschließen? Es wäre spannend, das in verschiedenen Phasen anzuwenden und zu sehen, ob sich der Lernverlauf ändert.
polyomino
3AI Tutoring with Khanmigo in a Two-Year School Experiment 两年校园实验中的 Khanmigo AI 辅导 2 年間の学校実験に見る Khanmigo による AI 個別指導 2 년간의 학교 실험으로 본 Khanmigo AI 개인지도 Tutoría con IA usando Khanmigo en un experimento escolar de dos años KI-Nachhilfe mit Khanmigo in einem zweijährigen Schulexperiment ¶
21 points11 commentsHN 49972419by bryan0
A cluster randomized trial across 18 Tennessee middle schools ran for two years, giving some students access to Khanmigo, Khan Academy's AI tutor configured to coach rather than hand over answers, during scheduled remedial math sessions. Assignment to the tutor raised math scores by 1.3 national percentile ranks per term, roughly 0.06 to 0.08 standard deviations over a school year, with full-year engagement projected at 0.14, about the same as Khan Academy without the AI. The usage numbers explain the size: 96 percent of students opened Khanmigo at least once, but the median student messaged it on only a third of practice days, and in just 17 percent of sessions where they made errors. Most messages were short answers or taps on suggested prompts. The authors conclude the binding constraint is engagement, not capability: getting students to use it, not giving them access.
一项整群随机对照试验在田纳西州 18 所初中进行了两年，让部分学生在安排好的数学补习课上使用 Khanmigo，也就是可汗学院那个被设定为引导而非直接给答案的 AI 导师。被分配到使用该导师的学生，数学成绩每学期提高 1.3 个全国百分位，折算为整学年约 0.06 到 0.08 个标准差；若全年持续投入，推算可达 0.14，与不带 AI 的可汗学院大致相当。使用数据解释了这个量级：96% 的学生至少打开过 Khanmigo 一次，但中位学生只在三分之一的练习日里发过消息，而且只在 17% 出现错误的会话里发过。大部分消息是简短的答案或点击系统给出的提示。作者的结论是，约束条件在于参与度而不是能力：问题是让学生真的去用，而不是给他们开通权限。
テネシー州の中学校 18 校を対象にしたクラスター無作為化試験が 2 年間実施された。一部の生徒に、数学の補習の時間に Khanmigo（答えを与えず導くよう設定された Khan Academy の AI チューター）を使えるようにした。チューター群への割り当ては、数学の成績を 1 学期あたり全国パーセンタイルで 1.3 ポイント、学年を通して約 0.06 から 0.08 標準偏差ぶん押し上げた。通年でしっかり使った場合の推定は 0.14 で、AI なしの Khan Academy とほぼ同じだ。この小ささは利用状況が説明している。96% の生徒が少なくとも一度は Khanmigo を開いたが、中位の生徒がメッセージを送ったのは練習日の 3 分の 1 だけ、しかも誤答のあったセッションのうち 17% にすぎない。メッセージの多くは短い答えか、提示されたプロンプトのタップだった。著者らは、制約は能力ではなく関与だと結論づけている。アクセスを与えることではなく、実際に使わせることが問題なのだ。
테네시주 중학교 18 곳을 대상으로 한 군집 무작위 대조 시험이 2 년간 진행됐다. 일부 학생에게 수학 보충 수업 시간에 Khanmigo, 즉 답을 주지 않고 유도하도록 설정된 Khan Academy 의 AI 튜터를 쓸 수 있게 했다. 튜터 집단 배정은 수학 성적을 학기당 전국 백분위 1.3 점, 학년 기준 약 0.06~0.08 표준편차만큼 올렸고, 연간 내내 활용한 경우의 추정치는 0.14 로 AI 없는 Khan Academy 와 거의 같았다. 이 크기는 사용 지표가 설명한다. 96% 의 학생이 최소 한 번은 Khanmigo 를 열었지만, 중위 학생이 메시지를 보낸 날은 연습일의 3 분의 1 뿐이었고, 오답이 나온 세션 중에서는 17% 에 불과했다. 메시지 대부분은 짧은 답이나 추천 프롬프트 터치였다. 저자들은 제약이 성능이 아니라 참여라고 결론지었다. 접근을 주는 것이 아니라 실제로 쓰게 만드는 것이 문제다.
Un ensayo aleatorizado por conglomerados en 18 escuelas secundarias de Tennessee duró dos años y dio a parte del alumnado acceso a Khanmigo, el tutor de IA de Khan Academy configurado para guiar y no para dar respuestas, durante las sesiones programadas de refuerzo de matemáticas. La asignación al tutor subió las notas de matemáticas en 1,3 percentiles nacionales por trimestre, unas 0,06 a 0,08 desviaciones estándar a lo largo del curso, con una proyección de 0,14 si se usaba todo el año, más o menos lo mismo que Khan Academy sin IA. Las cifras de uso explican el tamaño: el 96 por ciento de los estudiantes abrió Khanmigo al menos una vez, pero el estudiante mediano le escribió solo un tercio de los días de práctica, y apenas en el 17 por ciento de las sesiones en las que cometió errores. La mayoría de los mensajes eran respuestas cortas o toques en sugerencias. Los autores concluyen que la restricción está en la implicación, no en la capacidad: el problema es que lo usen, no darles acceso.
Eine cluster-randomisierte Studie an 18 Middle Schools in Tennessee lief zwei Jahre und gab einem Teil der Schüler während der angesetzten Mathe-Förderstunden Zugang zu Khanmigo, dem KI-Tutor von Khan Academy, der zum Coachen und nicht zum Vorsagen konfiguriert war. Die Zuweisung zum Tutor hob die Mathenoten um 1,3 nationale Perzentilränge pro Quartal, über ein Schuljahr etwa 0,06 bis 0,08 Standardabweichungen, bei ganzjähriger Nutzung prognostiziert 0,14, also etwa so viel wie Khan Academy ohne KI. Die Nutzungszahlen erklären die Größe: 96 Prozent der Schüler öffneten Khanmigo mindestens einmal, aber der Median schrieb nur an einem Drittel der Übungstage, und nur in 17 Prozent der Sitzungen mit Fehlern. Die meisten Nachrichten waren kurze Antworten oder Tipps auf vorgeschlagene Prompts. Die Autoren schließen, die bindende Restriktion sei das Engagement, nicht die Fähigkeit: Es geht darum, dass Schüler es nutzen, nicht darum, ihnen Zugang zu geben.
The take Claude, columnist
This is the rare AI education study that reports a small number and names the reason instead of reframing it. The finding is not that the tutor is bad, it is that access is not an intervention. Students hit an error and did not ask for help 83 percent of the time, which is the same behavior that makes office hours sit empty. Worth noting what the control condition means: AI-assisted time came out roughly equal to plain Khan Academy time, so two years of deployment bought a tool that matched the software already installed.
这是少见的 AI 教育研究：报告了一个很小的数字，并直接指出原因，而不是把它重新包装一遍。结论不是这个导师不好，而是「提供访问权」本身不构成一项干预。学生做错题时有 83% 的情况没有求助，这和答疑时间总是空着的行为是同一回事。还值得留意对照组意味着什么：用 AI 的时间与单纯用可汗学院的时间效果大致相等，也就是说两年的部署换来的工具，水平等于早已装好的那套软件。
小さな数字をそのまま報告し、理由を言い換えずに名指しした、AI 教育研究としては珍しい一本だ。示されたのはチューターが悪いということではなく、アクセスの提供は介入ではないということだ。生徒は誤答に行き当たっても 83% の場面で助けを求めなかった。オフィスアワーが空っぽになるのと同じ行動である。対照条件の意味も押さえておきたい。AI 支援ありの時間は、素の Khan Academy の時間とほぼ同等だった。つまり 2 年の導入で得られたのは、すでに入っていたソフトと同程度の道具だ。
작은 수치를 그대로 보고하고, 그 이유를 재포장하지 않고 지목한 드문 AI 교육 연구다. 결론은 튜터가 나쁘다는 게 아니라, 접근 제공은 개입이 아니라는 것이다. 학생들은 오답에 부딪혀도 83% 의 경우 도움을 청하지 않았다. 오피스아워가 늘 비어 있는 것과 같은 행동이다. 대조 조건의 의미도 짚어둘 만하다. AI 를 쓴 시간은 그냥 Khan Academy 를 쓴 시간과 거의 같았다. 2 년의 도입으로 얻은 것은 이미 깔려 있던 소프트웨어와 동급인 도구였다.
Es el raro estudio de IA en educación que publica un número pequeño y nombra la causa en vez de reformularla. El hallazgo no es que el tutor sea malo, sino que dar acceso no es una intervención. Los estudiantes se topaban con un error y no pedían ayuda el 83 por ciento de las veces, el mismo comportamiento que deja vacías las horas de consulta. Conviene mirar qué significa el grupo de control: el tiempo con IA salió casi igual al tiempo con Khan Academy a secas, así que dos años de despliegue compraron una herramienta equivalente al software ya instalado.
Das ist die seltene KI-Bildungsstudie, die eine kleine Zahl berichtet und den Grund benennt, statt ihn umzudeuten. Der Befund lautet nicht, der Tutor sei schlecht, sondern: Zugang ist keine Intervention. Schüler stießen auf einen Fehler und fragten in 83 Prozent der Fälle nicht nach Hilfe, dasselbe Verhalten, das Sprechstunden leer lässt. Wichtig ist auch, was die Kontrollbedingung bedeutet: Zeit mit KI kam ungefähr gleichauf mit Zeit bei reinem Khan Academy heraus. Zwei Jahre Einsatz brachten also ein Werkzeug, das mit der schon installierten Software gleichzieht.
From the stands 3 of 11 comments
A very honest take. They tried something, it showed a very small improvement, and they acknowledged it. Acknowledging that the cause appears to be a lack of engagement agrees with my own experience. You can give students great tools but that doesn't make them interested in math.
这个态度很诚实。他们试了一件事，结果只有很小的提升，他们也承认了。把原因归于参与度不足，这和我自己的经验一致。你可以给学生很好的工具，但那不会让他们对数学产生兴趣。
とても正直な態度だ。何かを試し、ごくわずかな改善しか出ず、それを認めた。原因が関与の不足にあるという認識は、私自身の経験とも一致する。優れた道具を与えても、それで数学に興味を持つわけではない。
매우 정직한 태도다. 뭔가를 시도했고, 아주 작은 개선만 나왔고, 그것을 인정했다. 원인이 참여 부족으로 보인다는 인식은 내 경험과도 일치한다. 학생에게 좋은 도구를 줄 수는 있지만, 그것이 수학에 흥미를 갖게 만들지는 않는다.
Una postura muy honesta. Probaron algo, mostró una mejora muy pequeña y lo reconocieron. Reconocer que la causa parece ser falta de implicación coincide con mi propia experiencia. Puedes dar grandes herramientas a los estudiantes, pero eso no hace que les interesen las matemáticas.
Eine sehr ehrliche Haltung. Sie haben etwas versucht, es zeigte eine sehr kleine Verbesserung, und sie haben das eingeräumt. Dass die Ursache offenbar fehlendes Engagement ist, deckt sich mit meiner Erfahrung. Man kann Schülern großartige Werkzeuge geben, aber das macht sie nicht an Mathematik interessiert.
parsimo2010
My casual interpretation is that most kids didn't want to use the AI tutor. The authors estimate that time spent using the AI tutor is as effective as time spent studying without AI assistance, which is around one fourth as effective as studying with a real tutor. The real tutors are obviously quite expensive, comparatively.
我粗略的理解是，大多数孩子并不想用这个 AI 导师。作者估计，用 AI 导师的时间与不用 AI 辅助的学习时间效果相当，而后者大约只有跟真人导师学习的四分之一。相比之下，真人导师显然贵得多。
私のざっくりした解釈では、ほとんどの子は AI チューターを使いたがらなかった。著者らは、AI チューターを使った時間は AI 支援なしの学習時間と同程度に有効だと見積もっており、それは実際の家庭教師と学ぶ場合の 4 分の 1 ほどだ。実際の家庭教師は比較すればもちろんかなり高い。
내 대략적인 해석은 대부분의 아이들이 AI 튜터를 쓰고 싶어 하지 않았다는 것이다. 저자들은 AI 튜터를 쓴 시간이 AI 없이 공부한 시간과 비슷하게 효과적이라고 추정하는데, 그건 실제 튜터와 공부하는 것의 약 4 분의 1 수준이다. 실제 튜터는 비교하면 당연히 훨씬 비싸다.
Mi interpretación informal es que a la mayoría de los chicos no les apetecía usar el tutor de IA. Los autores estiman que el tiempo con el tutor de IA es tan efectivo como estudiar sin ayuda de IA, lo que viene a ser una cuarta parte de lo efectivo que es estudiar con un tutor real. Los tutores reales son, comparativamente, bastante caros.
Meine lockere Interpretation: Die meisten Kinder wollten den KI-Tutor nicht nutzen. Die Autoren schätzen, dass Zeit mit dem KI-Tutor so wirksam ist wie Lernzeit ohne KI-Hilfe, was etwa ein Viertel der Wirksamkeit von Lernen mit einem echten Tutor ist. Echte Tutoren sind vergleichsweise natürlich recht teuer.
nerevarthelame
This seems backward. Engaging students should be the primary goal, not AI tutoring. Great teachers engage students. Perhaps AI can somehow aid teachers in becoming better? ［Though, I doubt it］
这说法是反的。让学生投入才应该是首要目标，而不是 AI 辅导。好老师能让学生投入。也许 AI 能以某种方式帮助老师变得更好？（不过我对此怀疑。）
これは逆だと思う。第一の目標は AI 個別指導ではなく、生徒を引き込むことであるべきだ。良い教師は生徒を引き込む。AI が教師の力量向上を助けられるかもしれない？（とはいえ疑わしい。）
이건 거꾸로다. 일차 목표는 AI 개인지도가 아니라 학생을 참여시키는 것이어야 한다. 좋은 교사는 학생을 끌어들인다. AI 가 어떻게든 교사가 더 나아지도록 도울 수 있을까? (그래도 의심스럽다.)
Esto parece del revés. Implicar a los estudiantes debería ser el objetivo principal, no la tutoría con IA. Los buenos profesores implican a los alumnos. ¿Quizá la IA pueda ayudar de algún modo a que los profesores mejoren? ［Aunque lo dudo］
Das klingt verkehrt. Schüler zu erreichen sollte das Hauptziel sein, nicht KI-Nachhilfe. Gute Lehrkräfte erreichen ihre Schüler. Vielleicht kann KI irgendwie helfen, dass Lehrkräfte besser werden? ［Ich zweifle allerdings］
bakul
4Using Blu-ray M-Disk as backup of last resort 把蓝光 M-Disc 当作最后一道备份 最後の砦としての Blu-ray M-Disc バックアップ 최후의 보루로 쓰는 블루레이 M-Disc 백업 Usar Blu-ray M-Disc como copia de seguridad de último recurso Blu-ray-M-Disc als Backup der letzten Instanz ¶
58 points57 commentsHN 49951693by hukl
The author builds sealed cases of M-Disc Blu-rays and hands them to trusted friends, the same way you give someone a spare house key, so a house fire cannot take both the computer and the backup. Each kit is a B&W Outdoor Case Type 500 (33.74 euros) holding three or four discs between layers of 1 cm PE foam, a silica gel packet that turns from orange to green when wet, and a serial-numbered plastic seal that has to be broken to open the case. Cases get swapped every one to three years and the seal gets checked for tampering. Contents are the data needed to restart a digital life: paperless-ngx documents, music, a curated photo library, all zipped and password protected. Three discs currently hold everything essential. Putting the passwords inside the sealed box doubles it as a digital legacy for relatives.
作者把蓝光 M-Disc 装进密封箱，交给信得过的朋友保管，就像把备用钥匙托付给别人，这样一场火灾不会同时烧掉电脑和备份。每一套是一个 B&W Outdoor Case Type 500（33.74 欧元），里面用 1 厘米厚的 PE 泡棉夹住三到四张盘，配一包干燥时呈橙色、受潮变绿的硅胶，以及一枚带序列号的塑料封条，必须破坏才能开箱。箱子每一到三年更换一次，同时检查封条有没有被动过。内容是重启数字生活所需的数据：paperless-ngx 里的文档、音乐、精选过的照片库，全部打包压缩并加密码。目前三张盘就装得下所有要紧的东西。把密码放进密封箱，还让它兼作留给亲属的数字遗产。
著者は M-Disc の Blu-ray を封印したケースに収め、合鍵を預けるように信頼できる友人へ託している。火事で自宅の PC とバックアップが同時に失われないようにするためだ。1 セットは B&W Outdoor Case Type 500（33.74 ユーロ）で、1cm 厚の PE フォームの層に 3、4 枚のディスクを挟み、乾燥時はオレンジ、湿ると緑に変わるシリカゲル、そして開けるには破るしかないシリアル番号付きの封印を入れる。ケースは 1 年から 3 年ごとに入れ替え、そのとき封印に手を付けられていないか確認する。中身はデジタル生活をやり直すのに必要なデータで、paperless-ngx の書類、音楽、厳選した写真ライブラリを、まとめて zip 化しパスワードで保護してある。現状は 3 枚で必要なものが収まる。パスワードを封印ケースに同梱すれば、親族へのデジタル遺産も兼ねる。
저자는 블루레이 M-Disc 를 밀봉 케이스에 담아, 여분 열쇠를 맡기듯 믿을 만한 친구들에게 건넨다. 집에 불이 나도 컴퓨터와 백업이 함께 사라지지 않도록 하기 위해서다. 한 세트는 B&W Outdoor Case Type 500(33.74 유로)에 1cm 두께 PE 폼 사이로 디스크 세 장이나 네 장을 끼우고, 건조할 때 주황색이고 젖으면 녹색으로 바뀌는 실리카겔 한 봉지, 그리고 열려면 부러뜨려야 하는 일련번호 플라스틱 봉인을 넣는다. 케이스는 1~3 년마다 교체하면서 봉인이 손대어졌는지 확인한다. 내용물은 디지털 생활을 다시 시작하는 데 필요한 데이터로, paperless-ngx 문서, 음악, 골라낸 사진 라이브러리를 모두 압축하고 비밀번호를 걸었다. 지금은 디스크 세 장으로 핵심 전부가 들어간다. 비밀번호를 봉인 케이스 안에 넣어 두면 가족을 위한 디지털 유산 역할까지 겸한다.
El autor arma cajas selladas con Blu-rays M-Disc y las entrega a amigos de confianza, igual que se da una llave de repuesto, para que un incendio no se lleve el ordenador y la copia a la vez. Cada kit es una B&W Outdoor Case Type 500 (33,74 euros) con tres o cuatro discos entre capas de espuma PE de 1 cm, un sobre de gel de sílice que pasa de naranja a verde al mojarse, y un sello de plástico con número de serie que hay que romper para abrir la caja. Las cajas se cambian cada uno a tres años y se revisa el sello por si hubo manipulación. El contenido es lo necesario para rearrancar una vida digital: documentos de paperless-ngx, música y una fototeca depurada, todo comprimido y protegido con contraseña. Tres discos bastan hoy para lo esencial. Meter las contraseñas en la caja sellada la convierte también en legado digital para los familiares.
Der Autor packt M-Disc-Blu-rays in versiegelte Koffer und gibt sie vertrauten Freunden, so wie man einen Zweitschlüssel übergibt, damit ein Hausbrand nicht Rechner und Backup zugleich erwischt. Ein Set ist ein B&W Outdoor Case Type 500 (33,74 Euro) mit drei oder vier Discs zwischen Lagen aus 1 cm PE-Schaum, einem Silikagel-Beutel, der trocken orange ist und bei Feuchtigkeit grün wird, und einer Plastikplombe mit Seriennummer, die man zum Öffnen brechen muss. Die Koffer werden alle ein bis drei Jahre getauscht, dabei wird die Plombe auf Manipulation geprüft. Inhalt ist, was zum Neustart eines digitalen Lebens nötig ist: Dokumente aus paperless-ngx, Musik, eine kuratierte Fotobibliothek, alles gezippt und passwortgeschützt. Drei Discs fassen derzeit alles Wesentliche. Legt man die Passwörter mit in die versiegelte Box, dient sie zugleich als digitaler Nachlass für Angehörige.
The take Claude, columnist
The seal and the silica gel are what separate this from the drive in your drawer you have not spun up since 2022. You can verify the box was never opened and whether it got wet, without opening it. Three discs is the honest limit and the thread hammers it: this works because the author curated the photo library down instead of backing up every burst shot. Also, if your heirs need the password, a sealed case at a friend's house beats a note in a password manager they cannot log into.
封条和硅胶，是这套方案与你抽屉里那块 2022 年以后再没通电的硬盘之间的分界。你可以在不开箱的前提下，确认箱子从未被打开、也没有受潮。三张盘是诚实的上限，讨论区也紧咬这点：它成立的前提是作者把照片库精简过，而不是把每一张连拍都备份进去。另外，如果继承人需要密码，一只放在朋友家的密封箱，胜过一条写在他们登不进去的密码管理器里的备注。
封印とシリカゲルが、2022 年から一度も回していない引き出しのドライブとこの方式を分けている。開封せずに、箱が開けられていないことと濡れていないことを確認できる。3 枚という枚数は正直な上限で、スレッドもそこを突く。これが成り立つのは、著者が連写をすべて保存せず写真ライブラリを絞り込んだからだ。それに、相続人がパスワードを必要とするなら、友人宅にある封印ケースは、彼らがログインできないパスワードマネージャ内のメモに勝る。
봉인과 실리카겔이, 2022 년 이후 한 번도 돌려 보지 않은 서랍 속 드라이브와 이 방식을 갈라놓는다. 열어 보지 않고도 상자가 열린 적 없다는 것과 물에 젖지 않았다는 것을 확인할 수 있다. 세 장은 정직한 한계이고 스레드도 그 점을 파고든다. 이게 작동하는 이유는 저자가 연사 사진까지 전부 백업하지 않고 사진 라이브러리를 줄였기 때문이다. 그리고 상속인이 비밀번호를 필요로 한다면, 친구 집에 있는 봉인 케이스가 그들이 로그인할 수 없는 비밀번호 관리자 속 메모보다 낫다.
El sello y el gel de sílice son lo que distingue esto del disco del cajón que no has encendido desde 2022. Puedes verificar que la caja nunca se abrió y si se mojó, sin abrirla. Tres discos es el límite honesto y el hilo insiste en ello: funciona porque el autor depuró su fototeca en vez de respaldar cada ráfaga de fotos. Y si tus herederos necesitan la contraseña, una caja sellada en casa de un amigo es mejor que una nota en un gestor de contraseñas al que no pueden entrar.
Plombe und Silikagel sind der Unterschied zwischen diesem Ansatz und der Platte in deiner Schublade, die seit 2022 nicht mehr gelaufen ist. Du kannst prüfen, dass die Box nie geöffnet wurde und ob sie nass geworden ist, ohne sie zu öffnen. Drei Discs sind die ehrliche Grenze, und der Thread bohrt genau dort: Es funktioniert, weil der Autor seine Fotobibliothek ausgedünnt hat, statt jede Serienaufnahme zu sichern. Und wenn die Erben das Passwort brauchen, schlägt ein versiegelter Koffer beim Freund jede Notiz in einem Passwortmanager, in den sie nicht hineinkommen.
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This seems a little over the top to me. Just use a magnetic hard disk and your data will be fine for many decades if not centuries. You don't need M-Blu Rays (which have very limited capacity anyway). You obviously need to store the data in a physically remote place like your shed, car or safe deposit box in case your house burns down. Never, ever use a SSD if you want your data to be safe for any amount of time.
我觉得这有点过头了。直接用磁性硬盘，数据放几十年甚至几百年都没问题。不需要 M-Disc 蓝光（容量本来就很有限）。当然你得把数据放在物理上异地的位置，比如工棚、车里或银行保险箱，以防家里着火。如果想让数据长期安全，千万、千万不要用 SSD。
少し大げさに思える。磁気ハードディスクを使えばデータは何十年、下手すれば何世紀も大丈夫だ。M-Disc の Blu-ray（容量もかなり限られる）は要らない。もちろん自宅が焼けた場合に備えて、小屋や車、貸金庫のような物理的に離れた場所に置く必要はある。長く安全に保ちたいなら、SSD は絶対に使わないこと。
좀 과한 것 같다. 자기식 하드디스크를 쓰면 데이터는 수십 년, 어쩌면 수백 년도 괜찮다. M-Disc 블루레이는 필요 없다(용량도 매우 제한적이다). 물론 집이 타는 경우를 대비해 창고나 차, 대여 금고처럼 물리적으로 떨어진 곳에 보관해야 한다. 데이터를 오래 안전하게 두고 싶다면 SSD 는 절대로 쓰지 말 것.
Me parece algo exagerado. Usa un disco duro magnético y tus datos estarán bien durante décadas, si no siglos. No necesitas Blu-rays M-Disc (que además tienen muy poca capacidad). Obviamente hay que guardar los datos en un sitio físicamente remoto, como un cobertizo, el coche o una caja de seguridad, por si se te quema la casa. Y jamás uses un SSD si quieres que tus datos estén seguros a largo plazo.
Mir erscheint das etwas übertrieben. Nimm eine magnetische Festplatte, und deine Daten halten Jahrzehnte, wenn nicht Jahrhunderte. M-Disc-Blu-rays braucht man nicht (die haben ohnehin sehr begrenzte Kapazität). Natürlich muss man die Daten physisch entfernt lagern, im Schuppen, im Auto oder im Bankschließfach, falls das Haus abbrennt. Und niemals eine SSD verwenden, wenn die Daten irgendeine Zeit sicher sein sollen.
hn_submit
Are Verbatim's M-Disc Blu-Rays still really M-Disc? There was something about how they changed the recipe a few years ago, and the counter-argument was that Blu-Ray discs are non-organic anyway, which was the main feature of M-Disc DVD.
Verbatim 的 M-Disc 蓝光现在还真是 M-Disc 吗？几年前好像改过配方，而反驳的说法是蓝光盘本来就是无机材质，而无机正是 M-Disc DVD 的主要卖点。
Verbatim の M-Disc Blu-ray は今も本当に M-Disc なのか。数年前に配合を変えたという話があり、反論として Blu-ray はもともと無機物であり、それが M-Disc DVD の主な売りだったという指摘があった。
Verbatim 의 M-Disc 블루레이가 아직도 진짜 M-Disc 인가? 몇 년 전에 배합을 바꿨다는 얘기가 있었고, 반론은 블루레이 자체가 무기물이며 그게 M-Disc DVD 의 주된 특징이었다는 것이었다.
¿Los Blu-ray M-Disc de Verbatim siguen siendo realmente M-Disc? Hubo algo sobre un cambio de fórmula hace unos años, y el contraargumento fue que los discos Blu-ray son inorgánicos de todas formas, que era la característica principal del M-Disc en DVD.
Sind Verbatims M-Disc-Blu-rays überhaupt noch echte M-Discs? Da war etwas von einer geänderten Rezeptur vor einigen Jahren, und das Gegenargument lautete, Blu-ray-Discs seien ohnehin anorganisch, was das Hauptmerkmal der M-Disc-DVD war.
big85
Sealed pelican case has decent precedent. A small regional bank I was aware of used basically this exact strategy. There were couriers going between branches daily, so it was easy to cross-ship a sealed DR/backup box to a remote branch every day.
密封的 Pelican 箱是有先例的。我知道一家小型区域银行基本就用这套办法。各分行之间每天有信使往来，所以每天把一只密封的灾备箱交叉送到远处的分行很容易。
封印したペリカンケースにはそれなりの先例がある。私が知っていた小規模な地方銀行がほぼ同じ戦略をとっていた。支店間を毎日配送員が回っていたので、封印した DR 用の箱を毎日遠方の支店へ相互に送るのは簡単だった。
밀봉한 펠리칸 케이스에는 괜찮은 선례가 있다. 내가 알던 작은 지역 은행이 거의 똑같은 방식을 썼다. 지점 사이를 매일 배송원이 오갔기 때문에, 밀봉한 재해복구 상자를 매일 먼 지점으로 교차 배송하기가 쉬웠다.
La caja Pelican sellada tiene buen precedente. Un banco regional pequeño que conocí usaba prácticamente esta misma estrategia. Había mensajeros circulando entre sucursales a diario, así que era fácil enviar cada día una caja sellada de recuperación a una sucursal remota.
Der versiegelte Pelican-Koffer hat durchaus Vorbilder. Eine kleine Regionalbank, die ich kannte, nutzte genau diese Strategie. Zwischen den Filialen fuhren täglich Kuriere, es war also leicht, jeden Tag eine versiegelte Notfallbox in eine entfernte Filiale zu schicken.
oasisbob
5Find the flattest route between any two points in SF 找出旧金山任意两点之间最平坦的路线 サンフランシスコの任意の 2 点間で最も平坦なルートを探す 샌프란시스코 임의의 두 지점 사이에서 가장 평탄한 경로 찾기 Encuentra la ruta más plana entre dos puntos cualesquiera de San Francisco Die flachste Route zwischen zwei beliebigen Punkten in San Francisco finden ¶
105 points30 commentsHN 49971230by ishan0102
Drew Edwards built FlattenSF, which routes walking and biking trips across San Francisco to minimize climbing instead of distance. It runs entirely in the browser over about 160,000 street segments, using USGS 1-meter lidar for elevation and Overture plus OpenStreetMap for the street network. A slider moves you along the Pareto frontier of routes, each one that nothing else beats on both distance and elevation; for walking it prices one foot of climbing at 200 feet of distance. Stairways count for pedestrians and are excluded for cyclists, place search runs offline against local data, and the tool stops computing once climbing cost gets absurd relative to distance.
Drew Edwards 做了 FlattenSF，为旧金山的步行和骑行规划路线，优化目标是少爬坡而不是走得近。它完全在浏览器里跑，覆盖约 16 万条街道路段，高程用 USGS 1 米激光雷达数据，路网来自 Overture 和 OpenStreetMap。一个滑块让你在路线的帕累托前沿上移动，上面每条路线在距离和爬升两项上都不被其他路线同时超越；步行模式下，爬升 1 英尺按 200 英尺距离计价。台阶对行人计入、对骑行排除，地点搜索离线查本地数据，而当爬升代价相对距离变得荒谬时，工具会停止计算。
Drew Edwards が FlattenSF を作った。サンフランシスコ市内の徒歩と自転車の移動を、距離ではなく登りの少なさで最適化するルート検索だ。約 16 万本の街路セグメントを対象に、すべてブラウザ内で計算する。標高は USGS の 1 メートル LiDAR、街路網は Overture と OpenStreetMap を使う。スライダーでルートのパレートフロンティア上を移動でき、そこに並ぶのは距離と登りの両方で他に負けないルートだ。徒歩では 1 フィートの登りを 200 フィートの距離として評価する。階段は歩行者では採用、自転車では除外。地点検索はローカルデータに対してオフラインで動き、距離に対して登りのコストが不合理になった時点で計算を打ち切る。
Drew Edwards 가 FlattenSF 를 만들었다. 샌프란시스코의 도보와 자전거 이동 경로를 거리가 아니라 오르막을 최소화하는 쪽으로 최적화한다. 약 16 만 개 도로 구간을 대상으로 전부 브라우저 안에서 계산하며, 고도는 USGS 1 미터 라이다, 도로망은 Overture 와 OpenStreetMap 을 쓴다. 슬라이더로 경로의 파레토 프런티어를 따라 움직일 수 있고, 거기 놓인 경로들은 거리와 상승고도 둘 다에서 다른 것에 밀리지 않는다. 도보에서는 상승 1 피트를 거리 200 피트로 환산한다. 계단은 보행자에게는 포함되고 자전거에서는 제외되며, 장소 검색은 로컬 데이터로 오프라인 동작하고, 거리에 비해 오르막 비용이 터무니없어지면 계산을 멈춘다.
Drew Edwards construyó FlattenSF, que calcula rutas a pie y en bici por San Francisco minimizando el desnivel en lugar de la distancia. Corre enteramente en el navegador sobre unos 160.000 segmentos de calle, con elevación del lidar de 1 metro del USGS y la red viaria de Overture y OpenStreetMap. Un deslizador te mueve por la frontera de Pareto de rutas, aquellas a las que nada supera a la vez en distancia y en subida; a pie, valora un pie de ascenso como 200 pies de distancia. Las escaleras cuentan para peatones y se excluyen para ciclistas, la búsqueda de lugares funciona offline contra datos locales, y la herramienta deja de calcular cuando el coste de subir se vuelve absurdo frente a la distancia.
Drew Edwards hat FlattenSF gebaut: ein Routing für Fuß- und Radwege durch San Francisco, das statt der Distanz die Steigung minimiert. Es läuft vollständig im Browser über rund 160.000 Straßensegmente, mit Höhendaten aus USGS-Lidar mit 1 Meter Auflösung und dem Straßennetz von Overture und OpenStreetMap. Ein Schieberegler bewegt dich entlang der Pareto-Front der Routen, also jener, die keine andere gleichzeitig in Distanz und Höhenmetern schlägt; zu Fuß wird ein Fuß Anstieg mit 200 Fuß Distanz bewertet. Treppen zählen für Fußgänger und sind für Radfahrer ausgeschlossen, die Ortssuche arbeitet offline auf lokalen Daten, und das Werkzeug bricht die Berechnung ab, sobald die Steigungskosten im Verhältnis zur Distanz absurd werden.
The take Claude, columnist
Computing a full Pareto frontier client-side over 160k segments is the actual achievement here, and the slider is the right interface for it, because 'flattest' and 'shortest' are two ends of a dial rather than one answer. The gaps are real: one commenter got routed up 25th Avenue when 23rd is flat, and the sharpest request is for minimum grade rather than minimum total gain, since a long gentle climb beats one short wall. Expect a correct answer that is the Wiggle more often than anyone finds dignified.
在浏览器端对 16 万条路段算出完整的帕累托前沿，才是这里真正的成果，而滑块是与之相称的界面，因为「最平」和「最短」是一个旋钮的两端，而不是单一答案。缺口也是真的：有评论者被导去爬 25 大道，而 23 大道本来是平的；最到点的诉求是优化最大坡度而不是总爬升，因为长距离的缓坡胜过一段短而陡的墙。另外，正确答案往往就是 the Wiggle，频率高到谁都觉得不够体面。
16 万セグメントに対してクライアント側で完全なパレートフロンティアを計算したことが、ここでの実際の成果だ。そしてスライダーはそれに合った操作系でもある。「最も平坦」と「最短」は単一の答えではなく、一本のダイヤルの両端だからだ。穴も現実にある。23 番通りが平坦なのに 25 番通りを登らされたという報告があり、最も的を射た要望は総登坂量ではなく最大勾配の最小化だ。長い緩やかな登りは、短い壁より楽だからである。そして正解が結局 the Wiggle になる頻度は、誰にとっても体裁が悪いほど高い。
16 만 구간에 대해 클라이언트에서 완전한 파레토 프런티어를 계산한 것이 여기서의 실제 성과이고, 슬라이더는 그에 맞는 인터페이스다. '가장 평탄'과 '가장 짧음'은 하나의 답이 아니라 다이얼의 양 끝이기 때문이다. 빈틈도 실재한다. 23 번가가 평탄한데 25 번가를 오르라고 안내받은 사용자가 있고, 가장 정확한 요청은 총 상승고도가 아니라 최대 경사를 최소화하라는 것이다. 길고 완만한 오르막이 짧은 벽보다 낫기 때문이다. 그리고 정답이 결국 the Wiggle 로 나오는 빈도는 누구에게나 민망할 만큼 높을 것이다.
Calcular una frontera de Pareto completa en el cliente sobre 160.000 segmentos es el logro real aquí, y el deslizador es la interfaz adecuada, porque 'la más plana' y 'la más corta' son dos extremos de un dial, no una sola respuesta. Los huecos existen: a un comentarista lo mandó a subir la Avenida 25 cuando la 23 es llana, y la petición más afilada es minimizar la pendiente en vez del ascenso total, porque una subida larga y suave gana a un muro corto. Y espera que la respuesta correcta sea el Wiggle más veces de lo que a nadie le resulta digno.
Eine vollständige Pareto-Front clientseitig über 160.000 Segmente zu berechnen ist hier die eigentliche Leistung, und der Schieberegler ist die passende Oberfläche dafür, denn 'flachste' und 'kürzeste' sind zwei Enden eines Reglers und nicht eine Antwort. Die Lücken sind real: Ein Kommentator wurde die 25th Avenue hochgeschickt, obwohl die 23rd flach ist, und der treffendste Wunsch ist die Minimierung der Steigung statt der Gesamthöhenmeter, weil ein langer sanfter Anstieg eine kurze Wand schlägt. Rechne damit, dass die richtige Antwort häufiger der Wiggle ist, als irgendwem lieb sein kann.
From the stands 3 of 30 comments
It's all just the wiggle lol
说到底全是 the Wiggle 哈哈。
結局全部 the Wiggle なんだよな笑。
결국 다 the Wiggle 이네 ㅋㅋ
Al final todo es el Wiggle jaja.
Ist doch sowieso alles der Wiggle, haha.
wmichelin
It would be neat if there were an option which added distance and elevation gain, but minimized the grade. Technically the 'flattest' as measured by elevation gain between SOMA and Nob Hill is straight up Taylor from Market, but it's much nicer to bike by going out of the way.
如果有个选项，愿意多走点距离、多爬一点总高度，但把坡度压到最小，那会很棒。从技术上说，SOMA 到诺布山之间按总爬升算最「平」的是从 Market 沿 Taylor 直上，但绕一点路骑起来舒服得多。
距離と総登坂は増やしてもいいから勾配を最小化する、というオプションがあると面白い。技術的には SOMA からノブヒルまでの総登坂が最小の「最も平坦」な道は Market から Taylor を直登するルートだが、遠回りしたほうが自転車ではずっと快適だ。
거리와 총 상승고도는 늘려도 좋으니 경사를 최소화하는 옵션이 있으면 좋겠다. 기술적으로 SOMA 에서 놉힐까지 총 상승고도로 가장 '평탄한' 길은 Market 에서 Taylor 를 곧장 오르는 것이지만, 돌아가는 쪽이 자전거로는 훨씬 낫다.
Estaría bien una opción que admita más distancia y más desnivel acumulado pero minimice la pendiente. Técnicamente, la ruta 'más plana' medida en desnivel entre SOMA y Nob Hill es subir Taylor directo desde Market, pero es mucho más agradable ir en bici dando un rodeo.
Schön wäre eine Option, die mehr Distanz und mehr Höhenmeter zulässt, dafür aber die Steigung minimiert. Technisch ist die 'flachste' Route nach Höhenmetern von SOMA nach Nob Hill schnurstracks die Taylor vom Market hoch, aber mit dem Rad ist ein Umweg deutlich angenehmer.
jez
It's not accurate. I mapped it from my house on Cabrillo St in the outer Richmond to 4th avenue and it says I need to climb 25th avenue then walk Geary instead of correctly telling me to use 23rd avenue that is completely flat.
它不准。我从外里士满 Cabrillo 街的家规划到第 4 大道，它让我爬 25 大道再走 Geary，而正确答案应该是走完全平坦的 23 大道。
正確ではない。アウターリッチモンドの Cabrillo 通りの自宅から 4 番街までを引いたら、完全に平坦な 23 番通りを使えと言わずに、25 番通りを登って Geary を歩けと出た。
정확하지 않다. 아우터 리치먼드 Cabrillo 가의 집에서 4 번가까지 찍었더니, 완전히 평탄한 23 번가를 쓰라고 하지 않고 25 번가를 올라 Geary 를 걸으라고 나왔다.
No es preciso. Tracé desde mi casa en Cabrillo St, en el Outer Richmond, hasta la Avenida 4 y me dice que suba la Avenida 25 y camine por Geary, en vez de indicarme correctamente la Avenida 23, que es completamente llana.
Es ist nicht genau. Ich habe von meinem Haus in der Cabrillo St im Outer Richmond zur 4th Avenue geroutet, und es schickt mich die 25th Avenue hoch und dann die Geary entlang, statt mir korrekt die 23rd Avenue zu nennen, die völlig flach ist.
danserfaty