## Dune2JS:Dune II 的重新实现 Dune2JS 是经典策略游戏《Dune II:王朝的崛起》使用 HTML5 和 JavaScript 重新实现的版本。该项目由 oklemenz 开发,可在 GitHub 上找到,允许玩家在现代网络浏览器中体验这款游戏。 玩家可以在 [dune2js.com](https://dune2js.com) 在线玩游戏,或玩 GitHub 托管的版本 ([oklemenz.github.io/Dune2](https://oklemenz.github.io/Dune2))。 也可以使用 Node.js 和 `npm` 进行本地安装。 游戏具有键盘/鼠标控制(用于浏览器游玩)和触摸控制(用于移动设备,横向模式)。 它包括一个带有可选自动保存功能的个人资料系统,利用 URL 参数存储游戏状态。 该项目目前在 GitHub 上有 48 个星标和 11 个分支,有 3 位开发者贡献。 您可以在 [GitHub 仓库](https://github.com/oklemenz/Dune2JS) 找到更多信息和源代码。
这篇帖子表达了对网络上虚假信息日益增多的沮丧观察,尤其是在大型语言模型(LLM)的助长下。作者是一位冷门游戏知识的收藏家,发现一个网站(“Press Start Gaming”)错误地描述了《Phantasy Star Fukkokuban》——一款实际上是重新包装的Master System游戏的独特Genesis游戏——拥有增强的图形和功能。
这个错误源于LLM根据其训练数据“幻觉”细节,将《Fukkokuban》与其他《Phantasy Star》重制版混淆。这凸显了一个问题:LLM虽然看起来权威,但可以自信地生成看似合理但不准确的信息,尤其是在小众主题上。
作者将此与LLM出现之前的wiki和专业博客等专用资源价值进行对比。他们哀叹SEO驱动的网站优先考虑广告收入而非事实准确性,以及难以辨别AI生成的内容和原创作品。最终,这篇帖子是对网络上可靠信息流失的悲观反思,以及对重视可信来源的呼吁。
Gemini 3 深度思考(通过)谷歌的新产品。他们说它“旨在突破智能前沿,解决科学、研究和工程领域的现代挑战”。它为我画了一张非常好的鹈鹕骑自行车的 SVG 图!我认为这是我目前为止见过的最好的一个 - 这是我之前的收藏。 (并且由于这是常见问题解答,这是我对如果人工智能实验室训练鹈鹕骑自行车的后果的回答。) 由于它在基本的“生成一张鹈鹕骑自行车的 SVG”任务中表现出色,我决定尝试更具挑战性的版本:生成一张加州棕鹈鹕骑自行车的 SVG。自行车必须有辐条和正确形状的车架。鹈鹕必须有其标志性的巨大喉囊,并且应该清楚地显示羽毛。鹈鹕必须清楚地踩着自行车脚踏板。图像应该显示加州棕鹈鹕的完整繁殖羽毛。这是我得到的:
## 代数效应取代了Hardcaml模拟中的Monad
这篇文章详细介绍了Hardcaml_step_testbench库从使用Monad成功移植到更新的OCaml 5特性——代数效应的过程。作者认为,代数效应为管理复杂计算提供了一个更优雅的解决方案,尤其是在FPGA模拟等需要交错并发任务的场景中。
Monad虽然长期在OCaml中使用,但会“感染”代码,产生样板代码并限制灵活性——需要标准库函数的Monad版本,并将开发者限制在特定的计算上下文中。代数效应通过提供一种表示“未来计算”和管理同步点的一级方式,避免了这一点,而无需普遍的Monad语法。
具体而言,作者展示了效果如何简化数字电路的模拟,允许独立的测试基准计算在同步步骤中与电路的状态交互。这是通过定义效应操作(如`Step`以放弃控制)和管理执行流程的处理程序来实现的。关键好处是代码更简洁,能够使用有价值的OCaml特性,如非盒装类型和局部模式,而这些特性在使用Monad时存在问题。
该库目前名为`Oxcaml_effect`(即将更名为`Handled_effect`),展示了代数效应的力量和通用性,即使是在它们最初未为此设计的领域。作者强调了效果的可访问性,指出即使没有深入的类型理论专业知识,也可以有效地使用它们。
## vdb:一个轻量级向量数据库
`vdb` 是一个单头文件 C 库,专为高效存储和搜索高维向量嵌入而设计。它仅包含头文件,没有依赖项(除了可选的 pthreads 用于多线程),并提供了一个简单的 API,用于创建、填充、搜索、保存和加载向量数据库。
主要特性包括对余弦、欧几里得和点积距离度量的支持,以及通过 `#define VDB_MULTITHREADED` 启用的可选线程安全操作。用户还可以使用自定义的 `malloc`/`free`/`realloc` 定义自定义内存分配。
该库提供用于添加、删除和检索向量、执行 k 近邻搜索以及将数据以自定义二进制格式持久化到磁盘的函数。 此外还提供 Python 绑定。一个基本示例演示了数据库创建、向量添加、搜索和清理。它采用 Apache 2.0 许可。