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2026/5/21 · 5 篇热门帖子 · 全文中文翻译

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来自一位亲AI CEO的“AI与创造力”

📊 936 赞 💬 137 评论 📁 r/ArtificialInteligence 🕐 2026/5/20

📝 正文

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人工智能正在实时退化

📊 136 赞 💬 199 评论 📁 r/ArtificialInteligence 🕐 2026/5/21

📝 正文

原文：**SOURCES & REFERENCES** Shumailov et al. — "AI Models Collapse When Trained on Recursively Generated Data." Nature, July 2024. [https://www.nature.com/articles/s41586-024-07566-y](https://www.nature.com/articles/s41586-024-07566-y) Villalobos et al. (Epoch AI) — "Will We Run Out of Data?...
🇨🇳 中文翻译：
**来源与参考文献** Shumailov 等——《当 AI 模型基于递归生成数据训练时会发生崩溃》。《自然》，2024 年 7 月。[https://www.nature.com/articles/s41586-024-07566-y](https://www.nature.com/articles/s41586-024-07566-y) Villalobos 等（Epoch AI）——《我们会耗尽数据吗？基于人工生成数据的大语言模型扩展极限》。2024 年国际机器学习会议。[https://arxiv.org/abs/2211.04325](https://arxiv.org/abs/2211.04325) OpenAI——o3 和 o4-mini 系统卡（2025 年 4 月）。PersonQA 幻觉基准测试。 Gartner——合成训练数据预测，预计到 2024 年训练语料库中 60% 将为合成数据。 杜克大学图书馆——生成式 AI 学生调查（2025 年 1 月）。 DeepMind——AlphaZero（通过自我对弈学习国际象棋/围棋）；AlphaGeometry（基于合成数据的奥赛级别几何推理）。 Ed Zitron——《关于 AI 泡沫与软件衰退的真相》。Tech Report 访谈。[https://www.wheresyoured.at/](https://www.wheresyoured.at/) G [正文过长，已截断翻译]
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我搭建了一个追踪AI公司支出与收入情况的工具。所有人都在大出血。

📊 36 赞 💬 32 评论 📁 r/ArtificialInteligence 🕐 2026/5/21

📝 正文

原文：I Mainly built this as I got tired of conflicting headlines about AI profitability, and curiosity about the huge amounts of money that was being spent on AI. Overall, it confirmed what I believed with companies massively in the red for AI spending, while Nvidia is the winner. I will update this ever...
🇨🇳 中文翻译：
我创建这个网站主要是因为厌倦了关于AI盈利能力的各种相互矛盾的头条新闻，同时也出于对在AI上投入巨额资金的好奇。总的来说，这证实了我的看法：各大公司在AI支出上亏损严重，而英伟达才是赢家。我会每月更新数据，也许有一天那个大大的"NO"最终会变成一个"YES"。 网站：https://isaiprofitable.com/
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还有谁有完全正常工作的OC？

📊 19 赞 💬 27 评论 📁 r/openclaw 🕐 2026/5/20

📝 正文

原文：I have had openclaw for 4 weeks now, it has helped me In so many ways, all projects are flying, memory is superb, full access to all systems, security hardened (by itself) on all system, doing regular routine work. Yeah sometimes we tackle problems together but usually we solve it better than it was...
🇨🇳 中文翻译：
我用 OpenClaw 已经四周了，它在很多方面帮到了我：所有项目都推进神速，记忆能力出色，可以完整访问所有系统，所有系统的安全性都自动完成了加固，还能处理日常常规工作。是的，有时我们会一起解决问题，但通常我们能比原来解决得更好。所以这个帖子不是给那种"这东西坏了，我试了别的"的人看的，而是给那些真正觉得它有用的用户。哦对了，顺便说一下，我是运行在本地硬件的本地模型上：通义千问 3.6 27B（根据复杂度使用 Q4 或 Q6 量化）。
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[发布] pandas-ta-classic v0.6.20 - 代码现代化、流畅链式调用、基于属性的测试及89%测试覆盖率等。

📊 16 赞 💬 4 评论 📁 r/algotrading 🕐 2026/5/21

📝 正文

原文：Hey r/algotrading, **pandas-ta-classic** is the community-maintained fork of pandas-ta — a comprehensive technical analysis library for pandas DataFrames. This release is the largest update since the fork, spanning 66 commits and 338 changed files. GitHub: [github.com/xgboosted/pandas-ta-classic](...
🇨🇳 中文翻译：
嘿，r/algotrading 的朋友们， **pandas-ta-classic** 是 pandas-ta 的社区维护分支——一个面向 pandas DataFrame 的综合技术分析库。本次发布是自分叉以来最大的更新，涵盖 66 次提交和 338 个文件的更改。 GitHub: [github.com/xgboosted/pandas-ta-classic](https://github.com/xgboosted/pandas-ta-classic) PyPI: `pip install pandas-ta-classic` # 🎯 太长不看版 * **与 TA-Lib 完全一致** —— Wilder 平滑、链式 EMA 回溯和 PSAR 反转检查现在能在 `float64` 精度内与 C 语言库匹配。全部 60 个基准测试在 `tol=1e-7` 容差下通过。 * **流畅的 API 链式调用** —— `df.ta.chain().sma(50).rsi().macd()`。可在单个表达式中链式调用指标，调用 `df.ta.unchain()` 可返回正常模式。 * **基于属性的测试** —— 55 个 Hypothesis 测试验证数学不变量（`SMA(constant) == constant`、RSI ∈ \[0,100\]）在随机输入下的成立。 * **测试覆盖率 78% → 89%** —— 1427 个测试，零失败。每个指标都具备 offset、fill 和 None-guard co [正文过长，已截断翻译]
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