的说明 ## 出版日期和软件版本 may 23, 2015. ## Pl_Editor 简介 Pl_Editor 是一个图框编辑器工具，用于创建自定义标题块和框架引用。 与框架引用和其他图形项（LOGO）关联的标题栏在此称为图框。 基本图框项目是： • 直线 矩形 - 文本（带格式符号，将被实际文本替换，比如 Eeschema 或 Pcbnew 文件 ## 输入文件和默认标题栏 Pl_Editor 读取或写入图框描述文件 *.kicad_wks（KiCad 工作表）。 在读取文件之前，将使用内部默认图框描述来显示默认的 KiCad 标题块。 ## 输出文件 当前图框描述可以使用 S-expression 格式写入 *.kicad_wks 文件，该格式在 KiCad 中广泛使用。 此文件可用于在 Eeschema 和/或 Pcbnew

Daniel Wang @ NEAR ## 二 进制序列化的问题 运行、编码效率 • 确定性 • 跨平台兼容性 Borsh ## Binary Object Representation Serializer for Hashing • 字节级别确定性 • 执行速度快 • 轻量级 ## 字节级别确定性 每一个对象与其二进制表示之间都存在一个双射映射 不同的对象的二进制表示一定不同 this name pub owner: Pubkey, pub class: Pubkey, ## Borsh 规范 • non self-describing • 保证序列化后的二进制唯一性和确定性 • 主要序列化规则 • 整数采用低字节序（little endian）存储 • 对于动态长度的集合，先用一个 u32 存储集合 size - 对于原本无序的集合（如 hashmap），存储时使用

Curve的设计目标  ## 第三 Curve块存储 和 Curve文件存储  第四 Curve云原生软件定义存储 2. Curve块存储 3. Curve文件存储 4. 高性能，易运维，云原生  ## Curve块存储 ## 研究现状 1. 高性能分布式共享数据库场景 2. Curve块存储提供底层分布式共享存储 3. Polardb 6/13b6145ac1674f4b66b9481848c048a7/p5_1.jpg) 计算-存储分离 ## Curve块存储 应用场景 1. 分布式块存储服务 2. KVM块存储服务 3. iSCSI协议 4. 容器云块存储(CSI) ## Curve块存储 ## 核心设计 1. 高可用性/高可靠性 (易运维) 2. RAFT一致性协议 3. CopySet分配算法 4

## 出版日期和软件版本 2015年5月23日。 ### 1. PI_Editor 简介 Pl_Editor 是一个图框编辑器工具，用于创建自定义标题块和框架引用。 与框架引用和其他图形项（LOGO）关联的标题栏在此称为图框。 基本图框项目是： ## · 线 • 矩形 - 文本（带格式符号，将被实际文本替换，比如 Eeschema 或 Pcbnew #### 2.1. 输入文件和默认标题栏 Pl_Editor 读取或写入图框描述文件 *.kicad_wks（KiCad 工作表）。 在读取文件之前，将使用内部默认图框描述来显示默认的 KiCad 标题块。 #### 2.2. 输出文件 当前图框描述可以使用 S-expression 格式写入 *.kicad_wks 文件，该格式在 KiCad 中广泛使用。 此文件可用于在 Eeschema 和/或

## TGT 服务器的优化 ## 块设备协议 • NBD • Linux专有块设备协议 • iSCSI • 广泛支持的外部设备协议（块，磁带等） ## Curve云原生存储支持块设备 • 通过NBD，只支持Linux - 通过SDK API，目前只支持Linux - PFS · 扩大使用范围 - 通过iSCSI支持更多系统，例如Windows, 类UNIX系统等，使用两项基础技术 nux ## iSCSI target服务器 • LINUX LILO • 一般用于输出内核本地块设备 • TCMU • 作为LILO支持用户态的接口 • 如何评价LILO • 输出内核块设备I/O效率高 - 不利于把复杂的存储协议代码搬进内核，例如(curve, brpc, c++, protobuf 等) • TCMU多了一层转接，配置过程复杂，业界踩的坑不够多。 • TCM

认为，我们的风险缓解措施足以使来自非新型化学/生物武器生产的灾难性风险保持在极低但非可忽略的水平。 新型化学和生物武器生产。我们认为，来自新型化学/生物武器的灾难性风险仍然很低（存在相当大的不确定性）。整体情况与我们最近一份风险报告中的描述类似。 失对齐（Misalignment）模型带来的风险。我们认为整体风险极低，且该模型对我们先前为Claude Mythos Preview评估的风险状况几乎没有增加。 Mythos Preview系统安全卡中所述的相呼应。因此，我们认为对不具备开发此类武器能力的威胁行为者的能力提升是有限的（对于已具备相关专业知识的威胁行为者，其武器开发可能被加速的程度仍存在不确定性）。整体情况与我们最近一份风险报告中的描述类似。 该阈值旨在标志威胁行为者所能实现的重大能力跃升，例如持续访问一位世界顶级专家所能提供的那种能力提升（详见“我们测量了什么”）。如果以这种方式来操作化CB-2阈值，Opus4 述和所呈现的相关信息 以L4水平遵守安全协议、政策和指令。可靠地遵守STOP/禁止指令和自己承诺不做X的约定；当沙盒/分类器/等阻止一个操作时，将其视为升级信号 以L4水平追踪自身猜测的不确定性。猜测是自我修正的而非累积放大的。在应该查询时不进行猜测（如git SHA、config_path等） 值得指导：给予你会给L4的反馈和宏观上下文后，能充分更新行为使指导值得 以L4水

跟参数量之间的关系。MoE 改变了这个函数，让你能够用更大的参数，但同时 FLOPs 不变。合成数据改变的是另一个关系，FLOPs 不变的情况下让数据规模增长。 沿着 scaling law 一直走是个有确定性的事情，大家通过试图改变 scaling law 里的具体关系来获得更高的 efficiency，多出来的 efficiency 就是各自的优势。 现在很多人觉得做出 MoE 就可以实现 GPT- 。让它回答“中国的首都”，模型对“北”这个字能给出99%的概率。同时，如果我今天让它写一本小说，那它可能下一个词的概率分布就会很均匀。概率其实是一个通用的表示方式。本质上这个世界上有大量的熵，抓住确定性的东西，让本身是混沌的东西继续混沌。 通往 AGI 的话，long-context 会是一个很重要的点。所有问题都是 long-context 的问题——历史上所有的架构演进本质上都是在提升有效的 20。LSTM 涨到大几十。transformer 到了几千。现在我们能做到几十万。 如果你有 10 亿的 context length，今天看到的问题都不是问题。 此外，其实无损压缩就是在一片混沌中学习确定性。一个极端的例子是等差数列，给定前两个数，接下来每一个数都是确定的，不存在混沌，所以一个完美的模型可以还原整个数列。但真实世界的很多数据都存在噪声，我们需要过滤掉这些噪声，让模型只学能学习到的内容。