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## QMD:您的本地设备搜索引擎 QMD 是一款强大的本地运行搜索引擎,旨在快速查找笔记、文档和记录中的信息。它索引 Markdown 文件、会议记录和知识库,提供关键词和自然语言搜索功能,非常适合代理工作流程。 QMD 结合了三种搜索方法:**BM25**(快速关键词搜索)、**向量语义搜索**和 **LLM 重排序**——所有这些都由 `node-llama-cpp` 和 GGUF 模型提供支持(自动下载)。 **主要特点:** * **集合:** 将内容组织成可搜索的组(例如,“笔记”、“会议”)。 * **上下文:** 为集合添加描述性元数据,以提高搜索相关性。 * **搜索模式:** 在快速关键词搜索 (`vsearch`)、语义搜索 (`query`) 或混合方法之间进行选择,以获得最佳结果。 * **输出格式:** 将结果导出为 JSON、Markdown 或文件,以便与代理无缝集成。 * **MCP 服务器:** 通过模型上下文协议与 Claude 等工具集成。 **安装:** `bun install -g https://github.com/tobi/qmd` QMD 利用复杂的搜索流程,包括查询扩展、倒数排名融合和位置感知混合,以提供高度相关的结果。它将数据存储在本地 SQLite 数据库中,并利用三个 GGUF 模型进行嵌入、重排序和查询扩展。

## llms.py v3:重大版本更新摘要 llms.py v3 是一个重要的更新,专注于**可扩展性、扩展的模型支持和改进的用户体验**。它现在通过与 [models.dev](https://models.dev/) 的集成,可以访问来自 **24 个提供商的超过 530 个模型**,从而提供了大幅增加的选择。重新设计的**模型选择器**简化了发现过程,具有搜索、过滤和收藏夹功能。 主要新功能包括一个灵活的**插件架构(扩展)**,允许用户添加功能、提供商和自定义用户界面。这实现了强大的功能,例如**Gemini RAG**,用于管理文档上传和检索增强生成,以及**一流的 Python 函数调用(工具)**,用于与您的本地环境交互。**计算机使用**工具允许桌面自动化(鼠标、键盘、截图)。 进一步的增强包括 **KaTeX 数学排版**、**计算器用户界面**、**内置图像和音频生成**(Google、OpenAI、OpenRouter 等)、**SQLite 数据库持久化**和**资源缓存**。一个新的**图库扩展**管理生成的媒体。 核心已被重写以实现可扩展性,重点是服务器端持久化和强大的 CLI。团队鼓励通过新的扩展系统进行社区贡献,旨在构建一个繁荣的功能和集成生态系统。

## OSS ChatGPT WebUI:灵活的LLM界面 llmspy.org推出一个开源的Web UI,支持超过530种模型,包括Gemini RAG和图像/音频生成工具。该项目作为OpenWebUI的替代方案(后者已切换至非OSS许可),优先考虑可扩展性和社区贡献。 主要特性包括一个精简的核心(单个`main.py`文件)和用于UI和服务器功能的模块化扩展,方便轻松地重新品牌化和定制。它集成了Anthropic的“计算机使用”工具,并支持MCP集成,以实现AI助手功能,如图像/音频创建。 讨论重点关注Hacker News上的可见性、不同AI模型订阅的价值(Claude vs. Antigravity/Gemini)以及多用户访问(目前仅限于GitHub OAuth)。开发者也在探索OIDC支持,并解决MCP在频繁任务中可能存在的限制。该项目旨在提供一个通用的平台,用于实验和部署各种LLM。

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## OracleGPT 与人工智能在管理层角色:黑客新闻摘要 最近黑客新闻上出现了一场讨论,围绕一个思想实验——像LLM这样的人工智能,能否有效地运营一个业务部门甚至整个公司? 这篇帖子链接到一篇探讨这个概念的文章,引发了关于人工智能*已经*做出高风险决策的程度的争论。 一些评论员指出,算法交易(人类通常不完全理解交易背后的原因)和航空领域的自动驾驶系统等现有例子。 然而,人们对将科幻场景应用于现实世界的复杂性表示担忧。 关键问题包括对大规模基础设施投资的需求、高度具体的应用,以及数据和实施中潜在的偏见。 讨论还涉及问责制:虽然计算机可以“关闭”,但为人工智能驱动的决策承担责任仍然是一个挑战。 一些人认为,当前的人类管理通常缺乏问责制,这使得人工智能可能是一种改进。 另一些人则对LLM以有意义的方式学习和适应的能力表示怀疑,以及人工智能被用于专制控制而非民主治理的风险。 最终,这场对话凸显了将行政权力委托给人工智能的潜力和重大障碍。

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## AI 与软件工程师:讨论总结 Hacker News 论坛讨论了 AI 是否会取代软件工程师。 结论倾向于*演变*,而非*淘汰*,但存在重要前提。 许多人认为 AI 将提高生产力,可能减少所需的工程师*数量*,但也会创造新的角色,专注于管理和利用 AI 工具——成为“AI 引导者”。 然而,担忧依然存在。 一些人担心 AI 降低了进入门槛,导致市场饱和,而另一些人则担心如果 AI 真的自动化软件开发的各个方面,可能会导致大规模失业。 一个关键点是,与过去的科技变革(如拖拉机)不同,AI 旨在完全取代*认知*劳动,可能影响更广泛的白领工作。 许多评论员强调了适应性和持续学习的重要性。 讨论还涉及从编码到架构和问题解决的潜在转变,以及由于生产成本降低,对软件本身的需求可能增加的可能性。 最终,未来是不确定的,但对于应对这一不断变化的形势的软件工程师来说,积极适应似乎至关重要。

微软正在应对Windows 11在2026年1月补丁星期二更新后出现的大范围问题。除了之前报道的关机、休眠、远程桌面和云应用程序问题(已通过两次紧急更新解决),一个新的严重错误导致电脑无法启动,显示黑屏和“UNMOUNTABLE_BOOT_VOLUME”错误。 此问题主要影响使用24H2和25H2版本的用户。微软承认了这个问题,但尚未确定原因。目前还没有修复方案,用户需要通过Windows恢复环境手动卸载有问题的一月安全补丁来恢复系统。 虽然目前报告数量“有限”,但这次启动失败加剧了此次更新带来的重大错误,引发了对Windows 11整体质量和微软测试流程的担忧。可能需要发布第三次紧急更新来解决最新问题。

三十年来,一场被称为“DWI企业”的广泛腐败阴谋困扰着阿尔伯克基,由辩护律师托马斯·克利尔和律师助理里克·门德斯策划。克利尔经常贿赂警察以撤销酒驾案件,通常是通过确保他们不出庭来实现。 丑闻随着门德斯积极*制造*酒驾逮捕的披露而加深:让个人醉酒,然后提醒腐败的警察,比如最近认罪的贾斯汀·亨特中尉,去拦截他们。 亨特承认他既收受贿赂而撤销合法的案件,也故意逮捕由门德斯设局的个人,甚至从警方报告中省略关键细节。作为他合作的回报,亨特收到了礼物和现金。该阴谋涉及二十多名执法人员——包括来自多个机构的警察,其中一半已经认罪。 这起丑闻凸显了阿尔伯克基警察部门酒驾部门内部的系统性腐败,据称更高层级的官员在晋升时保护这项行动。尽管声称对此不知情,警察局长哈罗德·麦迪纳现在声称他的部门“揭露”了这起丑闻,尽管它在他的领导下持续了几十年。 此案引发了对公共安全的严重担忧,因为它不仅让酒驾者逃脱了法律的制裁,还积极鼓励酒驾以获取利润。

黑客新闻 新的 | 过去的 | 评论 | 提问 | 展示 | 工作 | 提交 登录 [已标记] leephillips 1天前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 no_wizard 1天前 | 下一个 [–] 我不知道哪件事更让我震惊,是这件事持续了三十年才被阻止,还是现在被发现并不得不处理这件事时,政府仍然试图把它说成是一种胜利,而不是承认系统性的失败导致它几十年未被发现并采取行动。 josefritzishere 1天前 | 上一个 [–] 这几乎就像赋予权威人物免责权是坏事一样。 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请YC | 联系 搜索:

This appears to be a snippet of a PDF file's internal data, not human-readable content. It's essentially machine code and doesn't translate into meaningful Chinese (or any other language) directly. It's a series of binary and encoded instructions. Therefore, a translation is not possible. It's not text *to* translate, but data *about* text.

## 博尔赫斯与精确性的荒谬 一篇 Hacker News 的讨论,源于一篇链接到博尔赫斯 1946 年的论文《科学中的精确性》,中心在于作者对分类、语言和人类理解极限的探索。用户们赞扬博尔赫斯的机智以及他突出知识追求荒谬的能力,特别提到了他的《仁慈知识的苍天 Emporium》——一部带有荒谬类别的讽刺百科全书。 对话深入探讨了追求完美精确是否是一个有价值的目标,许多人认为语言固有的不精确性是意义的*本质*。一些人提到了维特根斯坦以及自然语言中逻辑论证的挑战。另一些人讨论了博尔赫斯对知识分子的批判,例如在《梅纳德的唐吉诃德》中,质疑脱离原始语境的分析的价值。 该讨论还涉及大型语言模型实现极端细节的潜力(和局限性),并将之与博尔赫斯虚构的地图相提并论,那些地图变得比它们所代表的领土还要大。最终,这场讨论赞扬了博尔赫斯独特的能力,即使在看似“古怪和愚蠢”的故事中,也能唤起情感并引发思考。

## 一个夜晚的思考 - 摘要 科莱特·贝伦德斯反思了作为加拿大人生活在加利福尼亚,面对美国日益加剧的政治分歧的困境。她对这个国家右倾的趋势深感担忧——特别是最近明尼阿波利斯抗议者被枪击事件和政治人物的虚伪行为所引发——但她不愿离开,因为她已经在这里建立了家庭和社区,历经了15年。 她质疑自己作为非公民,抗议大多数选民支持的政策的角色,感到自己影响变革的能力有限,除了经济捐款,或者最终“用脚投票”。贝伦德斯阐述了她的核心信念——行动自由、以品格而非固有特征评判他人、谨慎拥抱科技、开放心态和珍视生命——并承认需要更积极地参与到她所信仰的事业中。 具体而言,她强烈支持跨性别群体,并以一位正在经历性别转变的姑婆作为个人联系,也支持移民,分享了自己作为加拿大移民到美国的积极经历。最终,她表达了对日益加剧的非人化以及与1930年代相似之处的恐惧,并承诺向相关组织捐款,同时保持乐观的态度。

这个Hacker News讨论围绕着一篇博客文章,作者是一位居住在美国的加拿大人,详细描述了他对美国社会和政治的看法。 许多评论者表达了对美国价值观衰落的担忧,一些人认为美国正朝着法西斯主义方向发展。 争论的关键点在于作者对移民、言论自由和枪支管制等问题的观点,一些人认为这些观点“不爱国”。 反驳意见认为这些观点根植于启蒙原则,并强调了美国理想的历史背景。 另一些人指出,作者虽然是长期居民,但并非美国公民,因此没有同样的利益相关性。 对话还涉及那些从美国体制中受益的人积极抵制负面趋势的责任,建议采取诸如政治参与、支持基层运动以及利用技能进行积极改变等途径。 存在关于仅仅表达担忧是否足够,或者是否需要更积极参与的争论。 最终,这个帖子反映了对美国发展方向和美国身份认同的更广泛的焦虑。

## 谷歌的AI概述与健康信息:令人担忧的趋势 研究显示,谷歌的AI概述,拥有约20亿月活跃用户,令人惊讶地严重依赖YouTube作为健康信息来源——甚至超过了美国疾病控制与预防中心或梅奥诊所等权威医学网站。一项分析了德国超过5万个健康查询的研究发现,YouTube在AI概述中占所有引用来源的4.43%,远超权威医疗机构的引用比例。 这令人担忧,因为YouTube是一个向所有人开放的通用视频平台,包括那些没有医学培训的人,这引发了对所提供信息可靠性的质疑。虽然谷歌表示AI概述优先考虑“高质量”来源,并指出医疗专业人士*确实*在YouTube上创建内容,但研究人员认为可见性和受欢迎程度似乎是关键驱动因素,不一定是医学权威。 这项研究延续了之前关于AI概述中不准确健康建议的发现,凸显了该工具设计中可能存在的结构性问题。即使在像德国这样监管严格的医疗保健环境中,对非权威来源的依赖也表明存在更广泛的问题。谷歌为该工具辩护,表示大多数被引用的YouTube视频来自值得信赖的医学频道,但承认这些视频只占整体引用数量的一小部分。

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