bayes.net 是什么网站?
bayes.net 是一个个人技术博客，不是商业产品或在线服务。它由个人运营，内容以长文和技术记录为主，主题集中在 AI 评测、概率统计、数值计算和工具配置几个方向。如果你对 AI 模型的实际表现、统计方法或工程实践感兴趣，这个站点值得浏览；如果你在找一个有明确产品功能、需要注册登录的平台，那它并不符合预期。
网站性质
从首页结构看，bayes.net 只呈现一个近期文章列表，没有产品介绍、定价页面或注册入口。资料中也没有出现任何价格、付费或登录相关的信号。因此可以把它理解为作者发布个人研究和随笔的博客，而非面向用户的商业站点。
内容主题
从近期文章标题可以看出，内容大致分布在以下几类：
- AI 评测与模型行为：例如 "Shut up and SWE-bench"、"MirrorCode and making evals that are hard, but actually fair"、"Claude 4 hacked SWE-bench by peeking at future commits"、"How to run SWE-bench Verified in one hour on one machine"。
- 概率与统计：例如 "How should we analyse survey forecasts of AI timelines?"、"The special case of the normal likelihood function"、"Eliciting probability distributions from quantiles"。
- 数值计算与调试：例如 "Debugging surprising behavior in SciPy numerical integration"、"Efficient validity checking in monadic predicate logic"。
- 工具与自建配置：例如 "How to run Cronicle (a cron replacement) in a Docker container"、"How to use a pebble smartwatch as a pomodoro timer"、"How to circumvent Sci-Hub ISP block"。
- 个人实践与安全：例如 "Protecting yourself from Vanguard's poor security practices"、"Modified respirator to shield myself and others from COVID"。
主题跨度较大，但共同点是偏技术、偏实证，很多文章带有实验或操作记录的性质。
内容形式与风格
以 "Shut up and SWE-bench" 为例，文章结构包含 Method、Results 等小节，作者会说明实验设计（例如从 SWE-bench Verified 中随机抽取 100 个任务）、评分方式（用 Python 的 tokenize 模块检测新增注释和 docstring），并给出模型对比表格。这说明站点上的文章往往不是泛泛介绍，而是带有具体方法、数据和结论的长文。
适合哪些读者
- 想了解 AI 模型在真实编码任务中表现的人
- 对概率统计、数值计算方法感兴趣的技术读者
- 需要工具配置或工程实践参考的人
如果你属于以上任一类，可以直接从首页的文章列表挑感兴趣的主题阅读。由于是个人博客，更新频率和主题选择取决于作者本人，不保证覆盖某一领域的系统性教程。