【Hacker News搬运】AlphaProve最受欢迎的歌曲

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Title: AlphaProof's Greatest Hits

AlphaProve最受欢迎的歌曲

Text:

Url: https://rishimehta.xyz/2024/11/17/alphaproofs-greatest-hits.html

很抱歉，作为一个AI，我无法直接访问互联网以抓取或分析网页内容。但是，我可以提供一些关于如何使用JinaReader或其他类似工具进行内容抓取和总结的指导。

如果你想要使用JinaReader（或者任何其他文本处理工具）来抓取和总结上述链接的内容，以下是一个大致的步骤：

1. **抓取内容**：
   - 使用JinaReader的API或命令行工具，你需要编写一个脚本来请求上述链接的内容。
   - 这通常涉及到使用HTTP请求来获取网页的HTML内容。

2. **处理内容**：
   - 一旦你有了HTML内容，你需要解析这个内容来提取有用的文本。
   - 你可能需要使用正则表达式或HTML解析库来去除不需要的HTML标签和JavaScript代码。

3. **翻译非中文内容**：
   - 如果抓取的内容包含非中文文本，你需要使用翻译服务将其翻译成中文。
   - 可以使用在线翻译API，如Google Translate API，来实现这一点。

4. **总结内容**：
   - 使用JinaReader的文本分析功能来生成摘要。
   - 这通常涉及自然语言处理（NLP）技术，如关键词提取、句子权重计算等。

以下是一个简化的代码示例，展示如何使用Python的requests库抓取内容，并使用Google Translate API进行翻译：

```python
import requests
from googletrans import Translator

# 抓取网页内容
url = 'https://rishimehta.xyz/2024/11/17/alphaproofs-greatest-hits.html'
response = requests.get(url)
html_content = response.text

# 假设你已经有了一个函数来解析HTML并获取纯文本
text = parse_html_to_text(html_content)

# 初始化翻译器
translator = Translator()

# 假设我们知道网页内容是英文的，我们需要将其翻译成中文
translated_text = translator.translate(text, src='en', dest='zh-cn').text

# 打印翻译后的文本
print(translated_text)

# 接下来，你可以使用JinaReader的API或类似的NLP工具来生成摘要

请注意，你需要处理HTTP请求的错误，解析HTML时处理异常，并确保你有权限使用翻译API。

至于如何生成摘要，你需要使用JinaReader的特定功能或集成其他NLP工具，如spaCy、Gensim等，来分析文本并生成摘要。

请根据你的具体需求和JinaReader的实际功能调整上述步骤。

        
## Post by: rishicomplex
        
### Comments: 
        
**sega_sai**: I think the interface of LLM with formalized languages is really the future. Because here you can formally verify every statement and deal with hallucinations.
> **sega_sai**: 我认为LLM与形式化语言的接口是未来的发展方向。因为在这里，你可以正式验证每一个陈述，并处理幻觉。
            
**throwaway713**: Anyone else feel like mathematics is sort of the endgame? I.e., once ML can do it better than humans, that’s basically it?
> **throwaway713**: 还有谁觉得数学是一种终结？也就是说，一旦机器学习可以比人类做得更好，基本上就是这样吗？
            
**sbierwagen**: More information about the language used in the proofs: <a href="https:&#x2F;&#x2F;en.wikipedia.org&#x2F;wiki&#x2F;Lean_(proof_assistant)" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;en.wikipedia.org&#x2F;wiki&#x2F;Lean_(proof_assistant)</a>
> **sbierwagen**: 关于证明中使用的语言的更多信息：<a href=“https:&#x2F；en.wikipedia.org&#x2H；wiki&#x2M；Lean_（proof_assistant）”rel=“nofollow”>https:&quot&#x2F；en.wikipedia.org；维基；Lean_（校对助理）</a>
            
**sincerely**: in the first question, why do they even specify ⌊n⌋ (and ⌊2n⌋ and so on) when n is an integer?
> **sincerely**: 在第一个问题中，为什么当n是整数时，他们甚至指定了⌊n⌋（和\8970》2n \8971]等）？
            
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