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Lily 是一种静态类型编程语言,具有解释器,并兼具性能和安全性。它采用引用计数进行内存管理,并辅以垃圾回收。主要特性包括内置模板元编程、无缝的 C 嵌入/扩展、单继承类、异常以及强大的代数数据类型——特别是 `Option` 和 `Result`,用于健壮的错误处理。 提供的示例通过一个逆波兰表示法 (RPN) 计算器展示了 Lily 的能力。这个函数 `rpn` 解析字符串输入,使用栈,并执行在字典 (`math_ops`) 中定义的算术运算。它利用 `Result` 来处理潜在的错误,例如栈下溢、无效操作和除以零,并提供信息丰富的失败消息。这段代码展示了 Lily 简洁的语法和类型推断,突出了它优雅地管理错误和有效地执行计算的能力。
OpenAI 回应了 Anthropic 的超级碗广告,批评其具有讽刺意味的虚伪,因为它描绘了一种 OpenAI *绝不会* 运行的情景。他们的反驳核心在于不同的理念:OpenAI 倡导 AI 的广泛、免费访问,这体现在 ChatGPT 更广泛的用户群中,而 Anthropic 则迎合付费、更富有的客户,并寻求对 AI 使用的更大控制——甚至阻止竞争对手的访问。 OpenAI 认为这种控制是“一条黑暗的道路”,他们相信安全且有益的 AI 开发需要全球合作,而不是由一家公司说了算。他们将其与自身专注于通过 Codex 等工具赋能“构建者”形成对比,自推出以来已下载 50 万次。 最终,OpenAI 将自己定位为开放访问和民主发展的倡导者,他们认为 AI 的未来属于那些与之共同构建的人,而不是那些寻求控制它的人。
## 苹果错失了AI Agent的机会 Mac Mini出乎意料地热销,并非用于常规用途,而是作为运行AI Agent的专用服务器——一种直接在用户电脑内自动化任务的软件。OpenClaw,一个实现这一功能的开源框架,已成为苹果硬件令人惊讶的“杀手级应用”。 这凸显了苹果错失的一个机会。与其发布有限的“Apple Intelligence”,不如利用其硬件、生态系统和值得信赖的声誉,打造一个强大的、具有代理能力的AI,真正实现税务或电子邮件等工作流程的自动化。这将带来高额溢价,并可能主导AI领域。 作者认为,苹果可能因责任问题以及与LinkedIn和Facebook等依赖于用户在其*自身*生态系统内参与的平台之间的潜在冲突而犹豫不决。通过仅仅作为“硬件提供商”,苹果避免了对其代理行为的直接责任。 然而,这种做法目光短浅。拥有“代理层”将创建一个强大的、自我增强的平台——类似于App Store——苹果控制访问权限,并从AI的学习和在所有苹果设备上的集成中受益。目前的情况是,苹果从硬件销售中获利,而将更有利可图的平台收入让给了他人。
适用于Bun的高性能任务队列。无外部依赖。 ``` import { Queue, Worker } from 'bunqueue/client'; const queue = new Queue('emails', { embedded: true }); const worker = new Worker('emails', async (job) => { console.log('Processing:', job.data); return { sent: true }; }, { embedded: true }); await queue.add('welcome', { to: '[email protected]' }); ```
Debian 正在面临志愿者“流失”的问题——开发者在不沟通的情况下悄然放弃项目职责。虽然志愿者并没有*离开* Debian,但缺乏沟通会导致软件包无人维护和安全角色无人照看等问题。 项目负责人 Andreas Tille 强调,这源于一种善意的避免直接询问某人是否继续投入的犹豫,导致职责悬而未决,缺乏明确的所有权。这不是奉献精神的问题,而是缺乏在长期志愿者项目中管理可用性变更的既定流程。 为了解决这个问题,Debian 正在探索诸如自动化“失联” (MIA) 团队流程之类的解决方案。这将涉及在六个月后向潜在的非活跃贡献者发送自动电子邮件,并每月跟进以确定其状态。目标是创建一个低压力的可见性系统,确保项目能够适应并保持健康,并有效地支持其志愿者。
sqldef.github.io sqldef 是一个用于比较两个 SQL 模式差异的 CLI 工具。你可以使用它来管理 RDBMS 的迁移,使用常规 SQL DDL。支持的数据库:MySQL, MariaDB, TiDB, PostgreSQL, SQL Server 和 SQLite3。 在线演示: MySQL PostgreSQL SQLite3 SQL Server 启用 DROP Up (当前 → 期望) Down (期望 → 当前) 工作原理: 在线演示使用 sqldef 的 WebAssembly 构建来比较两个 SQL 模式并生成 DDL。 https://github.com/sqldef/sqldef
## 自动化思考与研究的兴起 人工智能的最新进展,特别是像Claude这样的编码代理,正在从根本上改变我们与计算机交互和进行研究的方式。作者详细描述了一种从手动编码到利用人工智能自动化复杂任务的转变——以重新实现AlphaGo为例。这不仅仅是代码生成;这些代理可以形成假设,设计实验,分析结果,甚至建议未来的研究方向,有效地充当“自动化科学家”。 一项关键创新是创建标准化的“实验”命令,允许人工智能独立运行和报告研究,从而大大提高生产力。这超越了传统的自动化调优系统,因为这些代理可以调整代码并推理结果。 作者预测计算机科学将迎来“黄金时代”,以前难以解决的问题将随着现有资源的普及而变得可解。这将推动对推理计算的巨大需求,其影响可与空调对全球生产力的影响相媲美。最终,这项技术有望实现创新民主化,从而能够在各个领域实现快速开发和问题解决——从软件工程到科学发现,甚至可能包括数学证明。