每日科技速递 - 2026-05-26

🤖 Generated by tech-news-digest v3.14.0

---

摘要

过去48小时科技圈最值得关注的事件：Figure AI 机器人实现真正24/7无人化分拣作业并直播8天，标志着人形机器人从演示走向实用；GitHub 上出现多起系统提示词泄露事件（包括 Anthropic Opus 4.7、OpenAI ChatGPT 5.5 等），引发 AI 安全社区关注；加密市场方面，远古比特币巨鲸转移约2,650 BTC（超2亿美元）引发市场热议。此外，Simon Willison 发布 datasette-agent 新版本，让 LLM 可以直接在 Datasette 数据库界面中执行查询和分析。

---

🧠 LLM / 大模型

🔥15 | Figure AI 机器人连续8天24/7无人直播分拣包裹，已从演示走向真实作业 — 这不是摆拍 demo，Figure AI 的人形机器人在物流中心真正实现了全天候自主分拣作业，并在 Twitch 上全程直播。[Reddit r/ChatGPT, 1894↑] https://www.reddit.com/r/ChatGPT/comments/1tmzwcr/figure_ai_had_a_livestream_of_their_robots/

🔥14 | PapersWithCode 上线新功能（第一周） — 追踪论文与代码关联的平台推出新特性，帮助研究者更快发现可复现的 SOTA 实现。[Reddit r/MachineLearning, 124↑] https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1tmawv5/paperswithcode_new_features_week_1_p/

🔥13 | ML 从业者如何选择自监督表示学习的超参数与架构？ — Reddit 上的深度技术讨论帖，总结了业界在自监督学习中超参数选择、架构设计的实战经验与教训。[Reddit r/MachineLearning, 67↑] https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1tmprdm/how_do_ml_practitioners_select_hyperparameters/

课程: COMP5270 - Randomness, Probability, and Algorithms
学期: S1 2026
来源: Week 1 Lecture Notes + Tutorial 1 Solutions

---

Part 1: Tutorial 1 详细题解

Tutorial 开头的难度/要求说明

Tutorial 1 开头的要求不是按星号分级，而是按“lecture 前能不能做”来分。核心意思是：先尝试很重要，就算证明暂时不够严谨，也可以在 tutorial 里继续打磨。

题目	Tutorial 原文难度/要求	复习时怎么安排
Problem 1	更适合 lecture 后做，或者至少先看 lecture notes	用来练 indicator random variable 和期望线性性
Problem 2	更适合 lecture 后做，或者至少先看 lecture notes	继续练 run/counting problem 的建模
Problem 3	更适合 lecture 后做，或者至少先看 lecture notes	固定点的期望和方差，注意随机变量之间不独立也能算协方差
Problem 4	更适合 lecture 后做，或者至少先看 lecture notes	理解“期望可以是无穷大”
Problem 5	更适合 lecture 后做，或者至少先看 lecture notes	方差恒等式，属于后面分析随机算法的基础工具
Problem 6	更适合 lecture 后做，或者至少先看 lecture notes	自然数随机变量的 tail-sum expectation 公式
Problem 7	lecture 前也应该可以尝试并解决；第二部分若不直接使用 geometric 期望会比较 technical	必做，von Neumann trick 是很经典的随机化构造
Problem 8	lecture 前也应该可以尝试并解决	适合先自己想，重点是把条件概率关系列清楚
Problem 9	更适合 lecture 后做，或者至少先看 lecture notes	record/prefix maximum 的 indicator 分析
Problem 10	更适合 lecture 后做，或者至少先看 lecture notes	理解 XOR 随机变量和独立性的区别

Problem 1: 同花色连续对的期望数量

Tutorial 难度/要求: 更适合 lecture 后做，或者至少先看 lecture notes。重点是把“相邻两张牌同花色”写成 indicator，再用期望线性性求总期望。

题目: 4n 张牌，4 种花色各 n 张。随机洗牌后，相邻同花色对数的期望是多少？

COMP5313 Week 01 讲课总结，整理 large-scale networks 的课程范围、图模型、路径、连通分量、距离、直径与 BFS 的考点重点。