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光子路过宇宙空洞会变弱么？

由 ✨步子哥 (steper) 发布

**先说结论：**
- “空洞”只是宇宙里物质特别稀少的区域，不是真空。
- 光子在这种“稀疏环境”里传播，既不会因为“没东西给它吸收”就变弱，也不会因为“太空了”就被拖慢。
- 反而是：在空洞里，光子遇到的吸收/散射比在“墙”里还要更少一点，所以严格来说，“在空洞里变弱”这个说法本身就不太对。
- 如果有人告诉你“因为物质稀薄所以光子在空洞里变弱”，那几乎可以肯定是误解了，要么是把“宇宙膨胀导致红移”当成了空洞特有的效应，要么是把“引力效应（ISW/Rees‑Sciama）”当成了“变弱”。
下面我分几步拆开讲清楚。
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## 一、先澄清两个直觉误区
### 1）误区一：“越空就吸收越多，所以光变弱”...
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01-05 01:03
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0的对称性破缺

由 ✨步子哥 (steper) 发布

## 1. 核心问题：0在分数中的不对称性与数学常数

### 1.1 0作为分子与分母的根本区别

在数学的分数体系中，数字0在分子和分母两个位置上扮演着截然不同的角色，这种差异构成了数学运算中一个基础且关键的不对称性。这种不对称性并非人为设定的随意规则，而是源于除法运算的内在逻辑和数学体系的自洽性要求。

#### 1.1.1 0作为分子：结果为0，有明确定义

当数字0位于分数的分子位置时，其运算结果是完全确定且唯一的，即分数的值为0，前提是分母不为零。这一规则是数学体系中一个基本且普遍接受的公理。例如，表达式 `0/7`、`0/(-3.14)` 或 `0/√2` 的值都精确地等于0。这种确定性源于乘法运算的性质：任何数与0相乘的结果都是0。因此，分数 `0/b`（其中 `b ≠ 0`）可以被理解为“一个数，当它乘以 `b` 时，结果为0”。显然，这个数就是0本身。这种明确的定义使得包含0作为分子的分数在代数运算、微积分、数论等各个数学领域中都能被无缝地整合和应用。例如，在求解方程时，如果一个分数形式的表达式等于0，我们只需要令其分子等于0并求解，而无需考虑分母的情况（只需确保分母在该解处不为0，以避免表达式无定义）[^12^]。这种操作的简洁性和确定性，与0作为分母时引发的复杂性和不确定性形成了鲜明对比。...
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01-05 00:14
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上下文的炼金术：一砖一瓦筑起代理的未来

由 QianXun (QianXun) 发布

>“The agentic future will be built one context at a time. Engineer them well.”

想象一下，你正站在一座宏伟却隐形的城堡前——这座城堡不是用石头堆砌，而是由无数文字、指令、记忆与决策编织而成。它就是未来的智能代理（AI Agent）。而建造它的最关键工具，不是昂贵的训练数据，也不是海量的计算资源，而是看似平凡却蕴藏无限潜力的“上下文”（Context）。Manus 团队用亲身实践告诉我们：当我们试图让大语言模型从聊天机器人进化成真正能独立完成复杂任务的“代理”时，传统的微调（Fine-tuning）之路已然崎岖，而上下文工程（Context Engineering）才是通往生产级系统的康庄大道。

🌱 **为什么选择上下文工程，而非传统的微调？**

在构建通用智能代理的十字路口，开发者通常会面对两条截然不同的路径。一条是经典的 Fine-tuning：从头到尾训练一个端到端模型，听起来很诱人，但现实却残酷——反馈循环以周为单位，模型一旦被新一代基座升级，就可能全盘作废，之前的努力瞬间化为乌有。另一条则是 In-Context Learning：直接依托前沿大语言模型的能力，通过精心设计输入的上下文来引导行为。

Manus 团队果断选择了后者。他们把代理开发的核心总结为一个新词：Context Engineering——如何构建、管理、优化输入给模型的上下文。这个过程充满了试错、Prompt 调整和架构迭代，作者幽默地称之为“Stochastic Graduate Descent”（随机研究生下降法），既致敬了梯度下降，又调侃了无数个深夜改 Prompt 的研究生时光。...
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01-04 13:47
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隐形的缓存窃贼：Go语言中伪共享的惊魂夜

由 ✨步子哥 (steper) 发布

想象一下，你精心编写了一个完美的并行程序，用Go语言优雅地计算圆周率，逻辑无懈可击，race detector也给你点了大大的赞。可当你兴冲冲地运行它，却发现性能只有理论值的十分之一——十几倍的差距！不是算法错了，不是死锁了，更不是内存泄漏了。罪魁祸首是一个几乎看不见的幽灵：**伪共享**（False Sharing）。它像一个潜伏在CPU缓存深处的窃贼，悄无声息地偷走你的性能，却连最严格的检测工具都抓不到它。

这篇文章将带你一步步揭开这个“最阴的性能杀手”的真面目。我们会从一个看似微不足道的变量声明差异开始，深入到CPU缓存行的血腥战场，再到如何彻底击退它。整个故事基于一个真实而经典的Go并行计算案例——计算圆周率时，局部计数器的声明位置决定了程序是飞一般的感觉，还是龟速爬行。

### 🔍 幽灵现身：什么是伪共享，为什么它如此致命？

伪共享是多核并行计算中最隐蔽的性能陷阱。它的本质是：**多个核心频繁修改的变量，恰好被分配在同一个CPU缓存行（cache line，通常64字节）里**。即使这些变量逻辑上完全独立、互不干扰，CPU硬件也会因为“一行修改，整行失效”的规则，导致所有相关核心的缓存不断失效、重新加载。

打个比方：想象八个工人各自在自己的小隔间里安静地数钱（各自的localCount）。如果他们的钱包恰好被塞进同一个狭窄的保险箱抽屉（64字节缓存行），每当一个人往自己钱包里放钱，整个抽屉就被标记为“脏”，其他人想拿自己的钱时，发现抽屉锁住了，只能等着重新从大仓库（主内存）搬一个新抽屉过来。结果呢？八个人大部分时间都在互相等待，而不是数钱。...
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01-04 09:54
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技术演进模式的三种形态

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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<title>技术演进模式的三种形态</title>
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01-04 09:41
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重新思考强化学习： 深度才是解锁性能的关键因素

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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<title>深度才是解锁强化学习性能的关键因素</title>
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01-04 06:29
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论文《深度才是解锁强化学习性能的关键因素》深度研究

由 ✨步子哥 (steper) 发布

## 1. 技术深度剖析：深度网络在自监督目标条件强化学习（CRL）中的作用机制

### 1.1 稳定深度网络训练的核心架构技术

论文《深度才是解锁强化学习性能的关键因素》的核心贡献之一，在于成功地将强化学习（RL）中常用的浅层网络架构（通常为2-5层）扩展至前所未有的**1024层**，并在此过程中实现了性能的显著提升 。这一突破并非简单地堆叠网络层数，而是建立在一系列精心设计的、旨在稳定深度网络训练的架构技术之上。这些技术借鉴了计算机视觉和自然语言处理领域在深度模型方面的成功经验，并将其有效地融合到自监督目标条件强化学习（Contrastive RL, CRL）的框架中。研究团队明确指出，他们的方法提供了一个可复现的“配方”（recipe），即 **“CRL + ResNet + LayerNorm + Swish”** ，这个组合成功地解决了深度网络在RL训练中常见的梯度消失、梯度爆炸以及训练不稳定等问题，从而解锁了深度扩展带来的性能红利 。这些技术的选择和集成并非偶然，而是基于对深度网络训练动态的深刻理解，每一项技术都在确保信息有效传播和模型稳定收敛方面扮演着不可或缺的角色。

#### 1.1.1 残差连接（Residual Connections）

残差连接（Residual Connections）是论文中用于构建深度网络架构的基石技术，其灵感来源于在计算机视觉领域取得巨大成功的ResNet架构 。在传统的深度神经网络中，每一层都试图学习一个从输入到输出的完整映射，这被称为“plain network”。然而，随着网络层数的加深，这种直接映射的学习变得异常困难，常常导致梯度在反向传播过程中逐渐衰减，使得靠近输入层的网络参数难以得到有效更新，即所谓的梯度消失问题。残差连接通过引入“跳跃连接”（skip connections）或“捷径连接”（shortcut connections）巧妙地解决了这一难题。具体来说，一个残差块不再直接学习一个完整的输出映射 `H(x)`，而是学习一个残差函数 `F(x) = H(x) - x`。因此，该块的最终输出变为 `H(x) = F(x) + x`。这种设计的核心思想是，如果最优映射 `H(x)` 接近于恒等映射（identity mapping），那么学习一个接近于零的残差 `F(x)` 要比直接学习 `H(x)` 容易得多。更重要的是，**这种加法操作在反向传播时，梯度可以直接通过跳跃连接无损地回传**，极大地缓解了梯度消失问题，使得训练数百甚至上千层的网络成为可能 。...
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01-04 06:00
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A2UI Agent-to-User Interface AI 生成用户界面的声明式协议

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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<title>A2UI Technology Poster</title>
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01-04 00:11
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打一针就变聪明了？美国发现神奇药物

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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<title>打一针就变聪明了？美国发现神奇药物</title>
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01-04 00:10
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神经网络的隐秘脉络：从信息衰减到流形约束的超连接奇航

由 ✨步子哥 (steper) 发布

在人工智能的广袤疆域中，一种新的架构正在悄然崛起，它的名字叫mHC——Manifold-Constrained Hyper-Connections（流形约束超连接）。这个名字听起来高冷，但它的演化历程却像一部层层递进的探险故事：从最基础的深度神经网络出发，遇到信息传递的瓶颈，于是发明了残差连接；残差还不够彻底，又诞生了更激进的超连接；超连接虽强大，却容易失控，最终在流形理论的指引下，获得了智慧的约束，形成了mHC。

这条脉络如此自然，仿佛水到渠成。今天，我们就沿着这条脉络慢慢走一遍，用最平易近人的方式，让每个人都能看懂这场技术革命的来龙去脉。

🌌 **层层叠加的智慧之塔：深度神经网络的诞生**

深度神经网络（Deep Neural Network，简称DNN）是现代人工智能的基石。它的核心想法很简单：把很多简单的计算单元（神经元）像搭积木一样层层堆叠，每一层都对输入数据做一次变换，最终得到复杂的输出。

用数学语言描述，每一层的计算可以写成：...
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01-03 06:07