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我让Grok Expert汇总了Hacker News上对Feble 5的出口管控讨论，详情见评论区👇🏻
grok.com/share/bGVnYWN5_2457…
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亲控制观点（数不多但存在）：一些人认为此举与Anthropic自己的沉重安全营销和对模型风险（Mythos中的生物、网络能力）的警告一致。 他们认为这是芯片出口管制的合乎逻辑的延伸，以防止对手（尤其是中国）获得前沿能力。 一个评论：“当你花很多时间告诉人们你的产品有多危险时，有能力将危险产品从市场中撤出的人可能会倾听。” 其他人指出，大規模託管的閉源模型（在數百萬硬體上執行）與VPN軟體或程式等容易分發的專案不同，使有針對性的控制在原則上更加可行。
反控制/过度放荡的观点（主导语气）：许多人称该指令小气、报复性或腐败——可能是对人类主义的报复性（例如，Dario Amodei过去对硬件出口管制的支持被视为讽刺/适得其反；关于武器/监管的可接受使用政策的争议）。 批评者将其称为“卡基政治”的行政过度，缺乏透明度或正当程序，对真正的威胁无效。 出现了与专制策略或“经典第一修正案报复”的比较。 有些人认为这有利于某些公司（例如，OpenAI或xAI/Grok据称幸免于难）。
细微差别承担了公认的风险，但质疑狭窄的、已知的越狱（已经可以减轻并可与其他模式相媲美）是否值得全球召回商业系统。
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主要讨论发生在Anthropic官方声明（项目ID 48511072）的大量主题中：~3,051分，~2,212条评论在~24小时内。一个较小的相关主题讨论了Isaacus的一篇博客文章（“我们对美国禁令的回应......”，项目ID 48512915：97分，~20条评论），该文章强调了自我托管/主权替代方案。最初的《寓言5》发布线程（项目ID 48463808）侧重于功能和安全拒绝，但几乎没有直接禁止的讨论。小主题（例如，关于变通办法或其他公司回复）呼应了类似的主题。
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占主导地位的情绪是对具体执行和下游效应的批评，即使在那些对真正危险能力进行某种形式的有针对性控制的人中也是如此。许多人认为这一行动是无效的戏剧，主要损害了美国的利益，树立了危险的先例，并加速了分裂/主权趋势。技术和执法现实被强调，而不是抽象的国家安全原则。讨论很详细，有关于旁路力学、历史类比、中国模型轨迹（开放与关闭）和长期创新激励的子线程
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HN评论非常活跃、两极分化和细微差别，对政府行动的执行和后果进行了强烈批评，同时对基本控制原则给予了一些支持。 用户就技术可行性、先例、地缘政治、经济和创新影响进行了辩论。 关于具体问题没有明确的共识，但人们普遍担心对美国造成的自我伤害。 人工智能领导力和先例。 讨论与20世纪90年代的加密出口战争（PGP、Netscape/SSL）、半导体控制和更广泛的美中技术竞争进行了比较。
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大水冲了龙王庙？Anthropic宣布终止访问Fable 5和Mythos 5模型的导火索，可能是亚马逊的举报。
《华尔街日报》报道，亚马逊研究人员利用Anthropic的Claude Fable 5进行研究时，获取到了可用于网络攻击的信息。随后，美国政府对Fable 5和Mythos 5实施了出口管制禁令。
特朗普前AI专员、现任总统科学技术顾问委员会联合主席大卫·萨克斯（David Sacks）在社交平台X上发帖爆料了美国政府封禁的一些细节，他提到美国政府在发现安全漏洞时要求Anthropic进行修复否则就下架该模型，但Anthropic首席执行官达里奥·阿莫代伊（Dario Amodei）拒绝修复，并在后续官宣中声称该漏洞不严重，其它公司的模型也有。
萨克斯认为，这种淡化风险的表述，与Anthropic标榜自身是AI安全企业的品牌定位自相矛盾。他还透露，美国政府希望Anthropic能尽快解决安全问题以解除出口管制，并重新发布Fable 5模型。
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太疯狂了！
SpaceX两倍杠杆基金将于周一，也就是下个交易日上市！
SPCH 和 SSPC 为活跃交易者提供了高性价比的每日看多及看空杠杆敞口，以参与具有历史意义的 SpaceX IPO。
通过同时推出这两只基金，Leverage Shares by Themes 为市场参与者提供了一套完整的工具包，以应对这一里程碑式上市所带来的波动性和动能。
SPCH 追求的每日投资回报（在扣除费用和开销前）相当于 SpaceX 普通股每日表现的 200%（2倍）。
相反，SSPC 追求的每日投资回报（在扣除费用和开销前）相当于 SpaceX 普通股每日表现的 -200%（-2倍）。
两只基金均为主动管理型基金，并利用掉期，期权和其他衍生品来提供杠杆敞口。
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读孙哥的《这世界既残酷又温柔》，有句话深深的击中了我：
“早一年去美国，比晚一年去哈佛更重要。”
马斯克，21岁转学来美国，身无分文事实上是负债来的，今天成为了万亿美元富豪。
黄仁勋，6岁来美国，苏姿丰，3岁来美国，彼得蒂尔（PLTR创始人），2岁来美国... ...
在这些故事里的共同点是：家庭带着梦想和决心移民美国，小时候面临语言、文化、融入等挑战，通过教育、努力和抓住机会，尤其是科技/创新领域，实现巨大成功。美国吸引全球人才的制度和生态（顶尖大学、风险资本、创业文化）是重要因素。
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狗的证据更丰富。Pongrácz、Molnár、Miklósi 等经典系列研究（2005-2006, Applied Animal Behaviour Science）反复证明：
人类听众能显著高于 chance 地根据录音情境（独自在家、陌生人、玩耍、分离等）分类狗吠，并判断狗的情绪状态。
后续机器学习研究直接验证了可分类性：仅凭声学特征，ML模型分类狗吠情境或个体的准确率远高于随机（例如一个早期研究 context 约43%、个体52%）。2024年密歇根大学团队用人类语音模型处理狗吠数据，区分“玩耍 vs 攻击”准确率约70%，还能额外推断年龄、性别、品种，证明这些差异是真实、可学习的模式。
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这些韵律变化可能反映猫在该情境中的情绪状态和唤醒水平（valence arousal differences）。他们之前2017-2019年的系列研究也支持类似模式：正向/请求情境常短时长、高且上升音调；负向情境常长时长、低且下降音调。
这不是说每声喵叫对应固定“单词”，而是声学特征与内部状态存在可测量的关联。
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核心发现非常清晰：不同情境下，叫声的时长和平均音高有显著差异。语调模式因情境而异：猫包里的叫声：倾向下降语调（falling intonation），整体斜率负向。听起来更像抱怨或求助负面状态。拥抱、门口：相对平直/水平语调。食物、打招呼、亲昵、玩耍等：更常出现上升或升降变化（rising or rise-fall），整体斜率正向。听起来更请求或正面/兴奋。
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以猫为例，最新的扎实证据来自2024年发表在 Applied Animal Behaviour Science 的论文：Schötz, van de Weijer & Eklund。
他们记录了50只成年家猫在真实家庭环境中的969段喵叫，覆盖7种典型情境：拥抱（cuddle）、门口（door，想要进出）、食物（food）、打招呼（greeting）、被抱起（lifting）、玩耍（play）、猫包/运输箱（cat carrier）。
研究重点分析韵律参数：叫声时长、平均基频（mean F0）、语调轮廓（F0 contour）。他们用线性混合效应模型和广义可加模型分析，控制了猫的年龄和性别
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科学已经证明，很多哺乳动物（包括灵长类、犬科、猫科）的发声具有韵律（prosody）特征：时长（duration）、基频/音高（fundamental frequency, F0）、语调轮廓（intonation contour）、谐波性等参数，会随情境和内部状态系统变化
人类和其他动物都能在一定程度上捕捉这些信号。家猫和家犬因为长期与人类共生，它们的“人向叫声”尤其可能发展出更可预测的模式，这为AI分类提供了科学基础，而不是空中楼阁。
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在加州州立大学系统（CSU）深陷财政危机、大量裁员、砍课程、涨学费的同时，他们刚刚把另一笔巨款砸给了OpenAI。👇🏻 （1/n）
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与此同时，公关叙事还在继续：
“成为全美首个AI驱动的公立大学系统。”
圣何塞州立大学（SJSU）校长甚至推出AI数字分身在迎新会上致辞，还把AI素养列为新生必修，Adobe赞助AI职业中心……
这些闪亮项目背后，是真正在承受预算刀子的校区和正在失去工作的人。
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