**brow6el** 是一款基于 Chromium (CEF) 的终端网页浏览器，旨在直接在终端内渲染完整的 HTML5/CSS3/JavaScript 内容。现已托管于 [https://tangled.org/janantos.tngl.sh/brow6el]。
**主要功能：**
* **图形：** 支持 Sixel 和 Kitty 协议，并可自动检测。推荐使用 Sixel 以获得更好的响应速度和平铺渲染效果，从而减少闪烁。
* **界面：** 采用类 Vim 的模态导航系统（包括标准、插入、可视和鼠标模式），并包含用于快速导航的高精度“网格跳转”模式。
* **浏览器功能：** 包含元素检查、JavaScript 控制台、书签管理、用户脚本注入（类似于 Greasemonkey）以及灵活的代理/DoH 配置。
* **会话管理：** 提供临时（隐私）和持久化浏览配置，支持同时运行多个实例。
* **智能缩放：** 提供自适应、固定或针对特定站点的缩放级别，确保在不同终端配置下的可读性。
**重要说明：**
* **开发状态：** 这是一个概念验证项目。
* **兼容性：** 针对本地使用进行了优化。由于每帧数据传输量巨大，不建议通过 SSH 远程运行。
* **需求：** 需要支持 Sixel 或 Kitty 的终端（如 foot、wezterm、kitty）以及提供的构建脚本。
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抱歉。
不用了，我不想看那些初始样板代码。这种安排非常合理，以后随时可以回过头来看基础步骤。你可能想查看每页开头和结尾的“最终代码”（Resulting code）链接，例如：
你想用轻量级包装器来方便阅读吗？
* **可以**：请点击“With webgpu.hpp”标签页，我更喜欢 C++ 风格的代码。
* **不可以**：请点击“Vanilla webgpu.h”标签页，展示原始的 C WebGPU API。
注意：Vanilla WebGPU 的最终代码更新可能稍滞后，但该标签页会切换指南中的所有代码块，那些代码块是保持更新的。
要构建此基础代码，请参考项目设置章节中的“构建”（Building）部分。你可以在 `cmake -B build` 命令中添加 `-DWEBGPU_BACKEND=WGPU`（默认）或 `-DWEBGPU_BACKEND=DAWN`，以分别选择 wgpu-native 或 Dawn 作为后端。
你希望基础代码包含到什么程度？
* **带有基础交互的 3D 模型查看器**：建议从“光照控制”（Lighting control）章节的末尾开始。
抱歉。
美国空军与美国国防高等研究计划署（DARPA）已成功启动“毒蛇实验与下一代作战模型”（VENOM）计划，对改装为自主测试平台的F-16战斗机进行空中测试。通过安装专门的“自主套件”，工程师们已能够让这些战机实现自主飞行，同时保留了飞行员通过驾驶舱开关随时接管控制权的能力。
在X-62A VISTA项目成功的基础上，VENOM计划提供了一条可扩展且高效的渠道，用于在真实空战场景中开发和测试人工智能代理。该举措为DARPA的“人工智能增强”（AIR）计划奠定了基础，旨在推进“人在回路”（human-on-the-loop）的实验研究。
其最终目标是超越模拟仿真，在天空中测试复杂的编队作战行动。通过将这些人工智能代理集成到现役战机中，军方旨在提高在高压、超视距作战环境下的决策能力。这一里程碑标志着向开发可靠的AI驱动自主能力迈出了重要一步，这对未来“协同作战飞机”（CCA）的发展以及在日益复杂的现代战争中保持优势至关重要。
DARPA 和美国空军正在测试一架由人工智能控制的 F-16 战斗机。该项目允许进行“人在回路”的实验，飞行员可以在手动飞行和自动驾驶之间进行切换。
Hacker News 上的讨论强调了几个关键观点：
* **技术可行性：** 参与者指出，现代战斗机已经实现了“电传操纵”，这意味着计算机对其稳定性至关重要。将 F-16 自动化被视为一种经济有效的方法，既能利用即将退役的现有机身，又能为未来的“协同作战飞机”开发战术。
* **战术辩论：** 虽然有些人认为与远程导弹作战相比，空战格斗已基本过时，但另一些人认为，人工智能驱动的无人机即便不如专门设计的自主机体那样专业，也能在续航能力和高过载机动方面提供显著优势。
* **战略与伦理担忧：** 评论者对自主武器的伦理表示忧虑，将其发展与科幻作品（如《天网》）进行类比。其他人则指出了各国将防空任务外包给人工智能带来的地缘政治影响，这可能导致危险的依赖或产生无法问责的系统。
* **实用性：** 许多贡献者认为，飞行比驾驶汽车更容易实现自动化，因为飞行环境相对简单。这使得这些测试成为军事演变中合乎逻辑但又充满争议的下一步。
普惠加拿大公司已在魁北克省朗格伊启动了 RTX 混合动力电动飞行演示机的飞行标准推进系统和螺旋桨的地面测试。这一里程碑标志着该系统已为集成到德哈维兰 Dash 8-100 实验飞机上做好准备，目标是在 2027 年进行首飞。 该混合动力电动架构将一台热力发动机与来自柯林斯宇航公司的 1 兆瓦电动机以及 H55 S.A. 公司的电池系统集成在一起。通过在起飞和爬升等高需求阶段利用电力，该系统旨在将区域涡桨飞行任务的燃油效率提高多达 30%。 该计划是涉及多个航空航天合作伙伴和研究机构的协作项目，并得到了加拿大联邦政府和魁北克省政府的支持。该项目是加拿大可持续航空技术倡议 (INSAT) 的核心组成部分，彰显了通过创新型高性能推进技术推动可持续航空发展的承诺。
Hacker News 上近期的一场讨论澄清了 RTX 公司旨在将支线涡桨飞机的燃油效率提高 30% 的项目。评论者指出标题具有误导性，因为目标是提升 30% 的效率，而非达到某种特定的效率等级。
该技术采用了“并联混合动力”系统，即优化小型燃气轮机以实现平稳、高效的巡航飞行。电动机在起飞和爬升等高能耗阶段提供补充动力，并在巡航期间充电。通过缩小热机规模使其保持在峰值效率区间，并利用电力辅助应对峰值负载，该系统降低了燃油消耗。
讨论区的辩论集中于该设计的可行性，包括携带电池的重量权衡、航空领域相比汽车在再生制动方面的局限性，以及复飞所需能量的物理逻辑。总体而言，参与者认为这是混合动力技术在短途商业航班中的一种实用应用，并指出尽管航空业面临的限制与地面车辆不同，但通过电力混合动力实现发动机状态解耦，为显著节省燃油提供了一条可行路径。
NerdLens 是一个开源的实验性项目，它能将你的 iPhone 和 Google Cardboard 头显转化为有线 VR 桌面显示器。该项目专为黑客和极客设计，通过 USB 通道将经过 JPEG 压缩的桌面画面直接传输至手机进行立体渲染，从而绕过云流媒体传输。
**主要功能：**
* **有线性能：** 使用 `iproxy` 通过 USB 连接，实现低延迟传输。
* **可定制 VR：** 可将桌面显示器或特定窗口以 10–60 FPS 的帧率进行流式传输，并支持调整屏幕距离。
* **简化设置：** 基于 Tauri/Rust 桌面主机程序和 Unity iOS 客户端开发。
**要求：**
* 一部 iPhone（iOS 13+）、一个兼容 Cardboard 的头显以及一根 USB 数据线。
* 开发工具：Unity 6、Xcode、Bun 和 Rust。
**状态：**
NerdLens 目前处于早期概念验证阶段，并非成熟的消费级应用。它非常适合有兴趣进行实验、黑客开发或探索定制 VR 解决方案的用户。该项目开源（GPLv3），欢迎通过 GitHub 贡献代码。请注意，用户需要手动构建源码并进行技术配置。
对不起。
作者对当前人工智能（大语言模型）的热潮提出了怀疑性的批判，警告称我们所感知到的生产力提升很可能只是一种自欺欺人。作者援引多项研究指出，人工智能实际上可能会降低效率，并认为基于主观“感觉编程”（vibe-coding）的轶事无法达到科学严谨的标准。 此外，该文对人工智能的经济可行性提出了质疑，指出目前的服务获得了大量补贴。作者认为，一旦这些成本转嫁给消费者，其感知价值将会崩塌。除经济层面外，作者还强调了重大的伦理关切，包括极高的能源消耗、社区流离失所、版权侵权以及互联网质量的恶化。 最终，作者基于道德和现实考量否定了人工智能，认为该行业是一个由“AI洗白”、管理不善和不可持续的资源枯竭所驱动的泡沫。作者总结道，这些工具带来的长期外部影响和实际财务成本远超其未经证实的收益，并敦促读者不要盲目追随这种炒作。
这篇 Hacker News 的讨论围绕着一篇题为《我认为你可能在自欺欺人地看待 AI》的文章展开。作者认为 AI 的生产力收益被夸大了，并引用了一项 2025 年末的研究，称开发人员在使用 AI 后工作速度反而变慢了，进而指出整个行业是一个烧钱且不可持续的泡沫。
评论者大多对此表示反驳，认为作者的观点“在智力上很懒惰”，且依赖于有偏见和过时的数据。许多开发人员报告称生产力有显著提升，甚至有人声称提升超过 200%，并指出现在的模型相较 2025 年已有巨大进步。批评者认为，作者忽视了经济现实，例如技术的自然成熟、推理成本的下降，以及互联网或蒸汽机等过往技术创新带来的先例。
虽然有少数用户承认，如果使用不当，AI 可能会导致“更懒惰”的习惯、匠人精神的丧失或产生不可靠的“垃圾内容”，但共识是 AI 是一场永久性的范式转移。大多数参与者认为，该行业不会消失，而是可能会经历一场“互联网泡沫式”的修正，最终胜出者将是那些利用 AI 作为增强工具、而非替代人类判断力和技能的人。
**Pullrun** 是一款统一的高性能容器与微虚拟机（microVM）运行时，旨在简化现代基础设施中碎片化的技术栈。通过为轻量级容器和采用内核隔离的 Firecracker 或 Apple Virtualization 微虚拟机提供统一的 OCI 镜像格式，Pullrun 消除了构建多套独立虚拟机的需求。 ### 核心架构 * **基于内容寻址的 DAG 存储：** 不同于传统的基于 overlayfs 的运行时，Pullrun 将层级存储在经过哈希校验且去重的有向无环图（DAG）中。它利用 `mmap` 实现零拷贝读取，显著降低了磁盘 I/O 和内存开销。 * **P2P 分发：** 节点间以局域网速度进行镜像块的 P2P 同步，整个集群仅需拉取一次即可。 * **高效率：** 整个技术栈非常轻量，CLI 仅约 14 MB，守护进程（daemon）仅约 6 MB；容器和虚拟机的启动时间均在 500 毫秒以内。 ### 关键能力 * **通用工具链：** 原生支持 Docker Compose 和 Kubernetes CRI shim，并内置 MCP 服务器，可与 AI 智能体（如 Cursor、Claude Code）集成。 * **安全至上：** 支持无根（rootless）运行、AES-256-GCM 加密密钥，以及用于 Cosign、SBOM 和 seccomp 验证的声明式策略引擎。 * **运维简洁：** 提供统一的命令行集用于生命周期管理、网络配置和可观测性，基础操作无需中央守护进程。
对不起。
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抱歉。
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2 天前
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下表概述了全球 OpenStreetMap (OSM) 行政边界标注方案（`admin_level`）。
在 OSM 中，`admin_level=2` 全球统一用于国家边界。更高的数值（3–11）代表了颗粒度逐渐细化的行政区划，这些数值会根据各国的政治和地理结构而有显著差异。
要点如下：
* **层级映射：** 该方案遵循“自上而下”的方法。`admin_level=4` 通常表示一级行政区（如州、省或大区），而 `admin_level=6` 到 `8` 通常对应地区和市镇。
* **区域差异：** 全球行政体系并不统一。例如，英国使用不同级别来划分议会区和民政教区，而德国则使用不同级别来划分联邦州（Bundesländer）和县（Landkreise）。一些国家还包含用于统计区域（如 NUTS）或特殊实体（如原住民领地）的专用级别。
* **局部颗粒度：** 级别 9–11 通常预留给地方实体，如城市分区、选区、社区或村庄。
* **数据质量：** 大部分数据被标记为“提议中”或“使用中”，这表明社区正在持续努力，旨在为导航和地理空间分析实现国际边界映射的标准化。
抱歉。