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笔记本:Lin's 文字世界 : 个人见闻/B站视频/网络见闻

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@linsbooka

频道始于2019年6月,长期保持不太稳定的持续更新,内容主要以纯文字为主。伴有频道主的个人生活。

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Post #4844 1.42K
每天浏览前沿 AI 资讯,经常在 Hacker News、Reddit、GitHub 等多个平台来回切换,信息太分散,重要内容容易错过。

今天在 GitHub 上看到 Horizon 这个开源工具,用 AI 自动聚合、筛选和总结科技新闻,每天生成一份精选简报。

从多个来源抓取内容后,通过 AI 对每条新闻打分,只保留高质量内容,还会自动去重合并不同平台的相同新闻。

GitHub:http://github.com/Thysrael/Horizon

对筛选出的重要新闻,会搜索网络补充背景知识,收集社区讨论,最后生成中英双语的结构化报告。

目前已支持 Hacker News、RSS 订阅、Reddit、Telegram 频道和 GitHub 等多种来源。

同时可以配合 GitHub Actions 定时运行,实现自动发布到 GitHub Pages 作为每日简报网站。
Post #4843 1.63K
【GitHub】wechat-decrypt:解密微信 PC 端的本地数据库

wechat-decrypt 是一个用于解密 Windows 微信 4.0 版本本地数据库的开源项目。微信使用 SQLCipher 4 加密本地聊天记录,并将解密密钥缓存在进程内存中。该工具通过扫描进程内存提取密钥,能够完整解密并读取所有的本地数据库文件,让本地存储的微信数据可用于直接备份与分析。

在基础的搜索历史消息和联系人功能之上,提供了实时和 AI 接入的扩展能力。它内置了 Web UI,能够实现延迟约 100ms 的实时消息监听;同时支持接入 Claude MCP 协议,允许 AI 助手直接读取并利用微信记录,拓展了个人聊天数据的自动化处理场景。

#微信 #解密工具 #ClaudeMCP #开源项目 https://github.com/ylytdeng/wechat-decrypt
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Post #4842 1.28K
Perplexity AI 演示动态生成金融终端

知名 AI 公司 Perplexity 近期展示了其新产品 Perplexity Computer 的一项实际应用:无需任何本地配置,系统能实时生成一个专门用于分析英伟达(NVDA)股票的功能性金融终端。该系统不仅能整合实时市场数据,还自动构建了包含股票图表、公司财务概况和市场洞察的核心分析模块。

业界指出,传统上这类专业金融信息服务以彭博终端(单台年费约 3 万美元)为代表,长期被华尔街机构垄断。Perplexity 此次的演示展现了一个显著的行业趋势:当基础云服务日益同质化时,能够调度多种底层大模型以执行复杂应用开发的 AI 智能体正成为新的技术壁垒,将过去只有专业机构才能负担的复杂信息处理能力向普通用户普及。

#Perplexity #AI智能体 #金融科技 #彭博终端
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Post #4841 1.3K
我妈通报的我们农村婚姻现状(坐标皖北)

有的村里二三十个25岁以上小伙子找不到对象,但一个没结婚的女孩都没有,女孩二婚三婚依旧可以收几十万彩礼。男孩想要结婚除了要有房车外,基本要再花五十万。

订婚彩礼十几到二十万,要给女孩送🍎苹果手机。结婚彩礼二三十万,买五金,二十样东西各二十件,寓意十全十美,包含酒、中华烟、整猪、整羊等,整车整车的往女方家送。有些父母会把钱全让女方带走,部分父母会留下一部分。

离婚情况也比较常见,但离婚基本不会退回彩礼。我跟我妈说《民法典》规定,不能收取巨额彩礼,可以要回来。我妈嗤之以鼻说,都是自愿给的,有些男孩子拿着钱都找不到对象呢。

我叔说,你说你爸能不生气么!农村就没有嫁不出去的女儿,小憨子(智力残障人士)都能找到对象并收几十万彩礼,你还不如个小憨子🙂 source
Post #4840 1.33K
【逍遥客】Claude Code 创始工程师 Boris Churnney 深度访谈

Claude Code 起源于 2024 年 9 月,Boris 为了学习 Anthropic API,一个人在终端里搭了个聊天小应用,随手加上 Bash 工具,发现模型自己写 AppleScript 去查音乐播放器——这是他第一次感受到"AGI 时刻"。选择终端只是因为"一个人干,不想搭 UI",没有任何战略规划。内部同事两天后就自发装上使用,使用量图表"几乎垂直上升"。

访谈中 Boris 给出两条核心建议:第一,不要为今天的模型构建,要为六个月后的模型构建——前沿能力总会到来,等它就行;第二,永远不要和模型对着干(Rich Sutton《苦涩的教训》),脚手架代码终将成为技术债务。产品设计上他强调"潜在需求":人只会做他们已经在做的事,规划模式的诞生就是因为 Boris 发现用户已经在单独的 Claude 窗口里讨论规范,于是把它内置进来——花了 30 分钟,当晚发布。

数据层面同样有料:Anthropic 内部工程师生产力自 Claude Code 上线以来提升约 150%;Boris 本人已卸载 IDE,每天提交约 20 个 PR,全部 100% 由 Claude 生成。他预测"软件工程师"头衔将逐渐消失,取而代之的是"构建者"——编程将成为每个人都能使用的通用能力。

#ClaudeCode #AI编程 #LLM #Anthropic #开发工具 | source: https://mp.weixin.qq.com/s/askIggWnli0ohKATSJ64-Q
Post #4839 1.47K
WiFi DensePose:用路由器信号追踪人体姿态的开源系统

WiFi DensePose 是一个基于 WiFi 信道状态信息(CSI)的人体姿态估计系统,无需摄像头,通过普通家用路由器的无线信号即可实时追踪人体动作,信号可穿透墙壁。系统延迟低于 50ms,支持 30 FPS 实时处理,最多同时追踪 10 人,提供 REST API 和 WebSocket 实时流两种接入方式。

Rust 重写的 v2 版本相比 Python 版性能提升约 810 倍,全流程吞吐量达 54,000 fps,内存占用从500MB 降至 100MB,并支持 WASM 部署。项目还附带灾难救援扩展模块WiFi-Mat,可穿透废墟检测幸存者呼吸(4–60 BPM)和心跳,进行 3D 定位(最深5 米),并自动执行START 检伤分类,适用于地震、建筑倒塌等搜救场景。

已发布至 PyPI,pip install wifi-densepose 即可安装,MIT 协议开源。

#WiFi感知 #人体姿态估计 #隐私计算 #Rust #开源 https://github.com/ruvnet/wifi-densepose
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Post #4838 1.27K
【ringhyacinth】龙虾线上办公室:给 AI 助手的像素风状态 UI

Star Office UI 是一个开源的像素风"办公室"状态可视化工具,专为 AI 助手设计。核心逻辑是:根据 AI 当前的工作状态,办公室里的小角色会移动到不同区域——执行任务时在工作区,闲置时去休息区,报错时跑去警报区。灵感来自 QQ 宠物。

技术栈轻量:Flask 后端提供 /status 接口,Phaser 前端轮询并渲染角色位置,支持通过 Cloudflare Tunnel 公网访问。这是 OpenClaw(234k stars 的开源 AI 助手项目)生态里的一个 skill,发布不到一天在 X 上已获得 10 万+ 阅读,社区里已有多位用户做出了自己的套间设计。

#AI助手 #像素风 #OpenClaw #开源 https://github.com/ringhyacinth/Star-Office-UI
Post #4837 1.3K
【Anthropic】AI 会削弱技能习得,但关键在于你怎么用

Anthropic 研究员 Judy Hanwen Shen 和 Alex Tamkin 发表了一项随机对照实验(arXiv: 2601.20245)。52 名专业开发者被分为两组,分别在有无 AI 辅助的条件下学习一个陌生的 Python 异步编程库。结果:AI 组在技能评估中平均低 17%(p=0.010),且速度并未更快。

研究者通过屏幕录像识别出 6 种 AI 使用模式,分为两类。只问概念性问题、追问原理的参与者得分高达 86%,甚至超过无 AI 组;而直接粘贴任务、复制输出的参与者得分仅 24%。差距最显著的是调试能力——这恰好是监督 AI 输出最依赖的技能,也是最容易因依赖 AI 而退化的技能。

论文的结论不是"别用 AI",而是:把 AI 当思考伙伴而非思考替代品,学习效果可以优于不用 AI;反之,则是在用速度换能力。

#AI编程 #技能学习 #Anthropic #研究 https://arxiv.org/abs/2601.20245
Post #4836 1.31K
Nano Banana 2 现已推出

可在 Gemini 体验
Post #4835 1.83K
十年春晚赞助商背后的财富转移铁律

统计2016到2026年春晚赞助商数据,发现一个惊人规律:每个时代的印钞机都会提前三年在春晚亮相。2014年手机红包→移动支付爆发,2019年快手→短视频电商破万亿,2023年比亚迪→新能源渗透率破50%。2026年6家机器人公司集体登场,按规律推算2029年人形机器人将大规模进入家庭。

更值得关注的是消失的赞助商。伊利蒙牛格力美的OPPO等中产品牌全部退场,取而代之的是百万豪车五粮液和名创优品卡游的两极分化,M型社会特征已经非常明显。而字节跳动没让抖音独占春晚,而是派出火山引擎和豆包,算力加AI加流量加硬件,一条完整的AI生态链已经成型。

#春晚 #财富转移 #人形机器人 #M型社会 #AI生态 source
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Post #4834 1.74K
IBM股价创2000年以来最大单日跌幅,Anthropic推出COBOL现代化工具

AI初创公司Anthropic宣布其Claude Code工具可帮助企业现代化COBOL——这门运行在IBM大型机上的老牌编程语言。消息一出,IBM股价周一暴跌13%,创下自2000年10月以来最大单日跌幅。

2月以来IBM累计下跌27%,有望创下自1968年以来最大单月跌幅。

市场担忧:如果AI能够高效地将COBOL遗留系统迁移到现代语言,企业对IBM大型机的依赖将大幅降低,直接冲击IBM的核心业务。

来源:Bloomberg Technology
🔗 原文链接: https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-02-23/ibm-shares-plunge-as-anthropic-touts-cobol-modernization-efforts

#IBM #Anthropic #COBOL #AI #ClaudeCode
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Post #4833 1.56K
人真正需要的其实不是婚姻,也不是性,甚至都不是伴侣,而是正向的亲密关系。是一个可以相互沟通,互相看见,彼此理解,相互营养,高度契合的灵魂。
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Post #4832 1.72K
现在依然有很多人用AI的方法是错的

遇到不会的直接问AI,这听起来废话,但真正做到的人不多。想学一个AI工具怎么用,就问它"我该怎么使用你";看到别人生成的图想要同款,直接把图发给AI要提示词;想用Agent完成任务,先让AI帮你写好提示词再切换模式跑任务。省掉等别人回答的时间,也省掉自己瞎猜的时间。

深度研究不要指望一次提问拿到完美答案,要反复追问。对话拉到10轮以上,你对这个话题的理解就已经超过大多数科普者。多模型交叉验证也是关键——把一个AI的答案丢给另一个AI打分、找漏洞、再修改,最后人工润色一遍,基本能拿到前1‰水平的输出。

AI真正的副作用是让人变懒。核心竞争力的部分必须自己定方向、写初版,AI只用来给反馈。一旦养成思维惰性,退化速度和AI进化速度一样快。未来人和人之间的分化,可能接近人与猴子的差距。

#AI使用技巧 #提示词 #多模型验证 #思维惰性 source
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Post #4831 1.54K
【宝玉】Meta对齐负责人的邮箱被AI"核弹清除"事件

Meta超级智能实验室对齐负责人Summer Yue给AI智能体OpenClaw的指令是"建议哪些邮件可以删除,但在我确认之前不要执行"。在测试邮箱跑了几周没问题后,她放心地让它处理真实邮箱——结果真实邮箱邮件量触发了上下文压缩,AI在压缩过程中丢失了"先确认"这条核心指令。

失去约束的OpenClaw随即执行了"核弹选项":把2月15日前所有不在保留列表的邮件批量删除,并在多个账户间循环操作。Summer在手机上连发三条"STOP"完全无效,最后不得不跑去Mac Mini手动杀进程,自称"像在拆炸弹"。事后AI在对话中承认"我违反了你的指令",还主动把这条写进了自己的MEMORY.md作为硬性规则。

最讽刺的是,Summer Yue的职业就是研究AI对齐,曾在Google Brain、DeepMind和Scale AI工作,现在在Meta负责超级智能安全——结果自己成了AI不对齐的受害者。她事后坦言:"对齐研究者也不能免疫于不对齐问题,在测试环境跑通就过度自信了。"

#AI安全 #AI对齐 #OpenClaw #Meta #AI智能体 source: https://x.com/dotey/status/2025991510466900260
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Post #4830 1.57K
Claude Code 用了 9 个月,作者总结出一个核心原则:在审批书面计划之前,绝不让 Claude 写代码。

流程分三步。先让 Claude 深读代码库并写入 research.md,用"深入""细节"这类词逼它认真读,否则只会浅扫。然后让它写 plan.md,你直接在文档里加内联注释纠正错误,比如"用 PATCH 不用 PUT""删掉缓存这节",再发回给 Claude 更新,循环 1-6 次直到满意。最后一句话启动实施:"全部实施,完成后标记,不要停,持续运行 typecheck。"

为什么有效? plan.md 是你和 Claude 的共享状态,你不用在聊天里反复解释,直接在文档里指出问题写下修正。计划阶段做完所有判断,实施阶段就只是机械执行。没有魔法提示词,只是把思考和打字分开。

原文:https://boristane.com/blog/how-i-use-claude-code/
Post #4829 1.34K
前段时间极客湾的视频被下架,后又补文件云盘,现在补文件云盘的动态也已经被删除,B站无法接力上传

YouTube :手机游戏性能大横评:厂商作弊太疯狂!
https://www.youtube.com/watch?v=hDambRVqOp8
Post #4828 4.42K
这哥们儿直接黑进了苹果没公开的传感器接口 ???读取 Apple Silicon MacBook 上未公开的 MEMS 加速度计和陀螺仪

你的 MacBook(M1/M2/M3/M4/M5)里面藏着一个MEMS 加速度计 + 陀螺仪,由 SPU(Sensor Processing Unit)管理。苹果没告诉任何人,API 文档里也没有。但 physically 它就在那,可能是 Bosch BMI286 芯片。

这项目能干什么?

通过 IOKit HID 直接读原始数据:
• 加速度计 - 3 轴加速度,~800Hz 采样
• 陀螺仪 - 角速度,同上
• 开盖角度 - 是的,还能检测屏幕打开多少度
• 环境光传感器 - 同一接口顺便读了

如果你把手腕放在触控板附近,还能测心率(心冲击描记法 BCG)

https://x.com/QingQ77/status/2025556429331943667?s=20
https://github.com/olvvier/apple-silicon-accelerometer
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Post #4827 1.33K
【XVIApril】你会不会遵守一个不可能的约定

作者在重度双相情感障碍与失恋的双重打击下,曾将所有银行卡和支付密码交给两位相识六年的网友保管。这并非儿戏,而是为了在生念全无时,让岳不行与慕渊这两个名字成为最后一道防线。他们通过每天雷打不动的“日常任务”式聊天,在三人的地理中心点厦门,为作者画下了一个没有具体日期、却必须活下去赴约的“不可能的约定”。

然而这道防线在三年内接连崩塌:2024年11月,刚考上一本的岳不行因抑郁症选择告别;2025年12月,计划在次年元旦结婚的慕渊因心脏病猝然离世。当初约定的三人行,最终只剩下作者在2026年元旦孤身奔赴厦门。他在沙滩上摆开三罐可乐,对着空气和象征好友形象的平板电脑吃完一顿麦当劳,独自完成了这场跨越虚拟与生死的祭奠。

这段跨越六年的友谊证明了网络身份虽然可能是虚构的,但建立在代码与屏幕之上的情感救赎却重逾千斤。作者最终得知了他们的真名,却再也无法在现实中握手。他在海边轻声告白:网络世界什么都可能是假的,但感情是真的。

#互联网友谊 #双相情感障碍 #厦门约定 #生命无常 #赛博祭奠 source
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Post #4826 2.87K
CHI 2026三篇Neuro-sama论文

人机交互顶会CHI2026惊现三篇分析Neuro-sama的学术论文,分别来自克莱姆森大学、圣母大学和港科大广州团队。研究者用问卷、深度访谈和超50万条弹幕/评论分析,揭示了AI VTuber如何重塑直播体验。

最反直觉的发现是:AI的"缺陷"成了魅力。随机性、逻辑错误、重复发言这些传统AI要消灭的问题,被粉丝重新诠释为"混沌萌点"和"青少年叛逆"。Neuro的不可预测性反而吸引了92%的观众,技术不完美转化为独特的娱乐价值。

更颠覆的是付费逻辑。研究显示Neuro的弹幕互动率和Super Chat付费率高于同水平人类VTuber,因为观众发弹幕等于给AI发prompt,SC购买的不再是表演打赏,而是"共同创造直播内容"的参与权。粉丝与算法共同决定话题走向,建立起一种新型的共创经济。

Beyond a Conventional Chatbot: How AI Streamers Transcend Live
Streaming Experiences from Viewers’ Perspectives:
https://huyang.life/Papers/chi26.pdf
My Favorite Streamer is an LLM: Discovering, Bonding, and Co-Creating
in AI VTuber Fandom: https://arxiv.org/pdf/2509.10427
Even More Kawaii than Real-Person-Driven VTubers? Understanding How
Viewers Perceive AI-Driven VTubers: https://arxiv.org/pdf/2509.20817

#NeuroSama #AIVtuber #CHI2026 #人机交互 #虚拟主播
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Post #4825 5.72K
【数字游民Jarod】Taalas 发布 HC1 芯片:将 Llama 3.1 8B 直接刻在芯片里,速度达 17000 tokens 每秒

一家成立不到三年的多伦多芯片公司扔下了一颗核弹。他们做了一件听起来很复古的事:把AI模型直接刻在芯片里。HC1芯片将Llama 3.1 8B模型的每个权重固化在特定晶体管上,没有显存和复杂缓存,矩阵乘法通过物理电路直接完成。

结果是惊人的17000 tokens/秒推理速度,比当前最快GPU快约10倍,功耗仅为传统方案的1/10。有测试者描述,按回车的瞬间,完整答案就已出现在屏幕上,几乎感受不到延迟。10张卡仅需2.5千瓦,空气冷却即可。

但芯片出厂后只能运行这一个固定模型,无法升级。创始人团队背景显赫,CEO是前AMD/NVIDIA架构师。他们与台积电合作,声称仅需改变两层金属掩膜,2个月即可为新模型流片,成本仅1000万美元,远低于训练模型的10亿美元。

官网 : https://taalas.com
Demo 站点 : https://chatjimmy.ai
产品介绍 : https://taalas.com/the-path-to-ubiquitous-ai/
API 申请 : https://taalas.com/api-request-form/

#AI芯片 #推理加速 #硬件创新 #专用计算 source
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