Keep on to blur preview images; turn off to show them clearly
RT @Yoroomie: Starting a marketplace teaches you the importance of aligning incentives.
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not the worst place to ponder over the future of full synth training.
Reasoning models coming (very) soon. Co-founder @pleiasfr
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TIFF 文件格式可能很多人都不陌生，是一种无损的突破存储格式，已经存在很久了，不过我一直没想到这背后还有故事，直到今天看到 Hacker News 上的一个热帖：《Mr Tiff》 ，原来这是一个为 TIFF 作者“正名”的故事。 （本文由 AI 辅助翻译创作，提示词和原始会话见评论） 作家约翰·巴克（John Buck）有一个执念：他要为那些真正发明了我们习以为常技术的工程师们著书立传，让他们的名字不被公司和时间所吞没。 为了这个目标，他投入了超过一万个小时。他常说，这就像一场跨越时空的侦探游戏，你必须通过几十年前的蛛丝马迹，去拼凑一个“无限接近”的真相。 在撰写《发明未来》一书时，他遇到了一个棘手的案子。 约翰在研究苹果的 AIFF（音频交换文件格式）时，采访了它的创造者史蒂夫·米尔恩和马克·伦茨纳。他们提到，AIFF 的诞生离不开两个更早的“开放标准”基石：IFF 和 TIFF（标签图像文件格式）。 查找 IFF 的发明者很顺利。杰里·莫里森（Jerry Morrison），电子艺界（EA）的工程师，履历清晰。 但 TIFF 却毫无线索。 约翰的每一次搜索，得到的结果都只有一个词：Aldus。 “Aldus 创造了 TIFF。” 所有的资料都这么说。 可 Aldus 是一家公司，不是一个人。这家定义了“桌面出版”概念的公司早已消失在历史长河中，被 Adobe 收购，没有留下任何关于 TIFF 创造者的线索。 约翰不信邪。他开始疯狂地翻阅旧的《MacWeek》杂志，终于，在一个角落里，他找到了一个名字：史蒂夫·卡尔森 (Steve Carlson)。 他兴奋地顺着这个名字查下去，又在计算机历史博物馆的口述史中找到了佐证。但很快，线索又断了。这个“卡尔森”似乎也人间蒸发了。 约翰陷入了困境。为什么他找不到这个人？ 在绝望中，约翰下载了那份古老的 Aldus TIFF 规范文档，希望能找到作者的名字。然而，文档的作者栏一片空白。 他不死心。鬼使神差地，他将那片空白区域的文字复制到了一个纯文本文档中。 就在那一刻，一个隐藏在“白底白字”中的名字显现了出来：史蒂夫·卡尔森 (Steve Carlsen)。 不是 "Carls‘o’n"，而是 "Carls‘e’n"！ 一个字母的差别。 这个拼写错误，就像一道屏障，将这位发明者隐藏了几十年。 约翰立刻用正确的名字 "Carlsen" 搜索。Bingo！专利、地址、一切都对上了。他找到了斯蒂芬·E·卡尔森（Stephen E. Carlsen）的专利，确认他曾在 Aldus 工作。 约翰追踪到一个地址，发现斯蒂芬住在一个退休村里。他没有任何公开的电子邮箱。 约翰使出了他最后的办法：他写了一封信，贴上邮票，寄了出去。 四个月后，约翰的收件箱里出现了一封新邮件。 是斯蒂芬·卡尔森。 斯蒂芬确认了当年的故事。他非常谦逊，称这“没什么大不了的”。他说，当年他们只是为了让 PageMaker 软件能兼容市面上五花八门的扫描仪，与其为每个型号都写一个导入程序，不如定义一个行业标准。 斯蒂芬不仅定义了标准，还亲自去游说那些第三方开发商和扫描仪制造商采用它。 约翰将 TIFF 的故事写进了书里，斯蒂芬看后回复：“看起来不错。” 此后，约翰再也没有收到他的回音。 两年过去了。约翰突然又收到了一封邮件，来自斯蒂芬的前妻佩吉。 佩吉告诉约翰，斯蒂芬在几个月前去世了。 她在整理遗物时，才发现了约翰那封迟到的信。佩吉解释了为什么斯蒂芬后来不再回复：“那段时间，他已经开始挣扎着使用电脑和手机了……他是一个谦逊的人，从不主动寻求认可。” 邮件的最后，佩吉写道： “谢谢您对斯蒂芬工作的认可。直到他生命的最后一刻，我都叫他‘TIFF 先生’。” “TIFF 先生”。 约翰读到这里，感觉那一万多个小时的枯燥研究，在这一刻全都得到了回报。 那天深夜，当家人都已入睡，约翰·巴克打开了电脑。 他登上了维基百科，找到了“TIFF (Tag Image File Format)”词条。 他删掉了那句含糊不清的“由 Aldus 公司创建”。 然后，他一字一句地敲下了新的事实： “……由斯蒂芬·卡尔森 (Stephen Carlsen) 创建，他是 Aldus 的一名工程师。” TIFF 先生，现在，全世界都认识你了。
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I also predict that granularity has a complex scaling law that is dependent on specifics of the architecture and training, and that larger models (Ant stops at 28B total) have higher optimal granularity than we use now
Though thinking again, for my speculative Flash to have like 16/3200 expert pattern, those experts would have to be TINY!!, and I don't think this is optimal on the other hand: this meme paper and the fact that Qwen3-Next already uses experts of that scale (if my math is right)
i truly do not care what koding agent you use, but if you dont have a slackbot that you can just @ and it converts your slack threads into PRs you are living in the caveman era and actively not even giving AI a chance out of spite
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