Abraham Lincoln
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4 天有情绪数据
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美国海军士兵在“林肯”号航母上面临严酷条件
美国“林肯”号航空母舰上的海军士兵因部署时间延长而经历严峻的困境，持续与伊朗的冲突加剧了这一状况。有报道指出存在自杀企图、物资短缺和卫生问题等情况。议员们正就这些条件向五角大楼官员寻求解释，有人认为这些情况被歪曲了。
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福布斯评选美国最成功的历史及在世退伍军人 · 跟踪2个来源
福布斯为纪念美国建国250周年发布了两份榜单，评选出美国最成功的退伍军人。第一份榜单重点介绍了历史上的退伍军人，乔治·华盛顿因其在独立战争中的领导作用以及作为美国第一任总统而位居榜首，亚历山大·汉密尔顿和亚伯拉罕·林肯紧随其后。第二份榜单则关注在世的退伍军人，耐克联合创始人菲尔·奈特因其军旅生涯和创业成功而名列榜首，随后是获得荣誉的陆战队员鲍勃·帕森斯和债券投资人比尔·格罗斯。
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Dwarkesh Patel 采访 Gary Gallagher 和 Lex Fridman 谈论亚伯拉罕·林肯
该集群包含两个 YouTube 视频，Dwarkesh Patel 采访 Gary Gallagher 和 Lex Fridman。讨论的重点是亚伯拉罕·林肯，标题暗示他被认为是美国历史上最伟大的总统。这些视频托管在 YouTube 上，并与 Google LLC 相关。
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Dwarkesh Patel 讨论亚伯拉罕·林肯遇刺理论 · 已追踪 2 个来源
此集群包含 Dwarkesh Patel 主持的两个 YouTube 视频，其中 Gary Gallagher 讨论了亚伯拉罕·林肯遇刺事件。视频深入探讨了围绕该事件的阴谋论，并探讨了各种观点和历史解读。
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作者在认知失调的指控中为人工智能原则辩护
作者回应了关于其人工智能立场的认知失调的指控，声称存在一套更完善的原则而非内部冲突。他们认为，尽管公众看法以及Alphabet、OpenAI和Anthropic等主要人工智能公司的说法如此，但由于围绕数据所有权和版权侵权的持续研究和法律问题，人工智能技术尚未准备好供公众使用。作者强调，公开分享作品并不等同于放弃所有权，这与涉及人工智能公司的法律纠纷和和解有相似之处。
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特朗普命令史密森尼学会博物馆为“不准确”的展品添加免责声明标志
唐纳德·特朗普已发布一项行政命令，要求在国家美国历史博物馆外设置警示标志。这些标志将提醒参观者注意可能不准确的展品，反映了政府在更广泛范围内反对一些共和党人所称的文化机构中的“觉醒意识形态”的努力。此命令是在共和党议员对史密森尼学会馆长提出批评之后发布的，他们对美国历史的描绘方式表示担忧。
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特朗普在北约峰会上误称日本为“日本伊斯兰共和国”
在安卡拉举行的北约峰会期间，美国前总统唐纳德·特朗普在与乌克兰总统弗拉基米尔·泽连斯基会晤时，误将日本称为“日本伊斯兰共和国”。他声称该实体向航空母舰亚伯拉罕·林肯号发射了111枚导弹，但均被拦截。这次口误似乎是将日本与伊朗混淆了，而日本与伊朗保持着友好关系。
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特朗普在7月4日的演讲中将爱国主义与党派政治相结合
在华盛顿的一次7月4日纪念演讲中，唐纳德·特朗普将爱国呼吁与党派政治相结合。他向退伍军人致敬，并引用了美国历史上的重要时刻，但也倡导了备受争议的“拯救美国法案”，该法案甚至面临共和党党内反对。特朗普的演讲还触及了对第二修正案的支持和反共情绪，与他在11月中期选举前的宣传信息一致。
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AI生成美国总统留鲻鱼头病毒式传播图片
一位名叫Cam Harless的佛罗里达州播客主使用AI图像生成工具创作了所有美国总统留着鲻鱼头的肖像。Harless使用Midjourney生成了这些有趣的图片，然后分享到X（前身为Twitter）。这个系列以“留着鲻鱼头的酷盖”为灵感，已经走红，仅乔·拜登的图片就获得了近75,000个赞。
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周末阅读：科幻小说与亚伯拉罕·林肯机器人漫画
本周末的阅读推荐包括两部风格迥异的作品：《天光》（Celestial Lights）是Cecile Pin创作的一部引人深思的小说，通过一位前往木卫二的宇航员的回忆，探讨了爱、失落与人类的雄心。另一部推荐是Image Comics系列漫画《毁灭之歌》（If Destruction Be Our Lot）的创刊号，这是一个关于亚伯拉罕·林肯机器人，在人类灭绝数十年后艰难求生的黑暗幽默又严肃的故事。
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林肯的类比警告：AI 的即时性可能绕过关键的人类规划
一篇评论文章认为，像 Opus 这样的 AI 工具的感知便利性可能导致人们忽视必要的准备和规划，这类似于缺乏远见。作者将此与亚伯拉罕·林肯关于磨斧头的名言进行了类比，认为 AI 快速生成内容的能力会制造一种进步的假象，同时掩盖了缺乏扎实决策的事实。这种在没有适当基础工作的情况下依赖 AI 被比作给没有经验的人提供链锯，存在潜在危险。
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Talkie-1930：基于 1931 年前文本训练的全新 13B 人工智能模型，探索历史知识
一个名为 Talkie 的新项目发布了一个仅使用 1931 年前英文文本训练的 130 亿参数语言模型。这个“复古”模型旨在探索人工智能预测未来和生成超出其训练数据截止日期的新颖想法的能力。虽然基础模型是开源的，但经过微调的聊天版本依赖于 Claude Sonnet 和 Opus 等现代大型语言模型进行辅助，这引发了对潜在时代错乱污染的担忧。