我想參與像這樣的酷編輯

這是不可持續的。 我預測，數據中心將建立自己更便宜、更可靠的發電廠，公用事業將以對數據中心運營商有利的條件購買對它們的接入權。 為什麼？邊際兆瓦時的淨現值對於人工智慧訓練和推理來說，遠遠高於默認的電力消耗模式。 這一觀察似乎有爭議，但顯而易見地是真實的。

當即使只有一位高尚的靈魂以我想要的方式理解我所說的話時，我感到平靜。

彼得是《寶可夢紅版 RL》的原創創作者，他打敗了第一個道館。快去看看他的最新項目！非常酷的 alife

我們在今年的國際數學奧林匹克（IMO）中達到了金牌級別的表現！我們的模型能夠用清晰、簡單的英語思考和撰寫證明 - 不需要正式的代碼。 與過去比賽中使用的狹隘系統不同，我們的模型旨在進行廣泛的推理，遠超過比賽問題。

過去六個月我也遇到了一樣的事情。這是如此明顯。把我的後續問題變成了我知道會讓LLM陷入困境的東西。它確實如此。對此我笑了笑。拒絕了這位候選人。

AGI 的標準是它能為我編寫一個裝置，讓我可以用聲音來寫軟體。

所以基本上，你可以自由地說任何你不被禁止說的話。對吧。

被魔法煙霧阻擋了，順便說一下

我最近深入研究了eVTOL氣動力學的相關問題。最初我對Lift+Cruise (L+C)的雙座設計最感興趣，因為它似乎在機械上更簡單。 但在回顧Aurora、Beta、Wisk和Joby團隊的經驗教訓後，隱藏的複雜性變得非常真實。 核心挑戰是在過渡到前進飛行時的劇烈振動。 振動的螺旋槳負載可以達到穩定平均負載的約3倍。由於我們依賴差異推力，因此變化的螺旋槳轉速來進行控制，轉子經常掃過與結構共振的頻率。這成為應力循環和結構尺寸的巨大驅動因素。 正如一位非常資深的eVTOL工程領導者所說的關於擴大原型的話："氣動力學變得更簡單，但結構變得更難"。 更深層的問題是預測差距。小規模測試經常錯過關鍵問題，例如上述某家公司發現的轟鳴共振。即使模擬標記了這一點，更簡單的預測模型也可能嚴重低估實際負載。一家公司甚至使用粘貼式加速度計來識別測試中的振動路徑和問題。 這使得仔細儀器化的全尺寸（或接近全尺寸）測試變得至關重要，如果你想要真正可靠的數據，這些數據可以與預測進行評估。 因此，"簡單"的L+C路徑要求掌握每次飛行啟動和停止升力螺旋槳的重複應力。傾轉旋翼機具有更多的機械複雜性，但至少在轉子接近垂直於地面時，它們將最艱難的氣動力學限制在較短的時間範圍內。它們也有自己的問題，但在開發周期的後期不太可能帶來驚喜。 混合型獲得了一些機械上的節省（較少的傾斜軸），但仍然面臨邊緣和停放振動問題。看看Archer如何不得不轉向四葉片升力螺旋槳，這雖然有顯著的阻力和範圍懲罰，但相比於兩葉片螺旋槳減少了振動負載。 最終，很明顯AAM的真正護城河不僅僅是建造一個飛行原型——而是對這些動態負載的驗證掌握，以確保長期的安全性和可靠性。對於那些發布數據的團隊，我表示由衷的尊敬。