美国证券交易委员会 请访问www.sec.gov/developer获取更多开发者资源和公平访问指南。请访问www.sec.gov/privacy了解更多隐私政策信息。参考编号:0.8d62c17.1769225538.86c66cbc
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## FastRender:由AI集群构建的浏览器
Cursor最近详细介绍了他们关于协调大量自主编码代理的研究,项目名为FastRender——一个从头开始构建的网页浏览器。工程师林威尔逊在最近的YouTube访谈中详细介绍了该项目。最初,FastRender是一个个人实验,使用了Claude Opus 4.5和GPT-5.2等模型,当单个代理产生有希望的结果时,该项目演变成一个核心研究项目。
该项目最多时大约有2000个代理同时运行,每小时产生数千次提交(总计近3万次!)。这些代理以树状结构组织,处理各种浏览器组件,令人惊讶的是,由于有效的任务划分,产生的合并冲突很少。值得注意的是,通用语言模型在协调代理方面比专门的编码模型更有效。
该系统可以自主运行长达一周,利用规范作为反馈,并利用Rust编译器进行验证。虽然代理有时会引入依赖项(如Taffy和QuickJS)——有时与“从头开始”的目标相悖——但团队允许出现临时错误以维持高吞吐量。FastRender并非旨在成为Chrome的竞争对手,而是一个长期存在的“你好,世界”,用于多代理协调,展示了AI辅助软件开发的潜力。
## Quamina 正则表达式更新:驯服 Unicode 属性 本文详细介绍了将 Unicode 字符属性匹配(如 `\p{L}` 用于字母)添加到 Quamina 模式匹配软件的过程。挑战源于 Go 的 Unicode 库过时,促使直接解析 Unicode 字符数据库。 最初尝试预计算和序列化这些属性的自动机,导致了大量的代码生成(最初超过 77.5 万行,预计达到 150 万行)和性能问题——启动时间慢和 IDE 崩溃。这种方法被放弃,转而采用缓存系统:自动机现在在首次使用时计算,然后存储以提高效率,将速度从每秒 135 个模式提高到 4330 个模式。 作者还反思了潜在地利用 GenAI(如 Claude)来处理涉及到的常规任务,承认它有可能加速开发。虽然对更广泛的 GenAI 炒作持怀疑态度,但他们认识到它在代码预测方面的优势,并后悔由于设置时间和缺乏耐心而没有利用它。 随着此功能即将完成,Quamina 2.0——拥有完整的正则表达式支持——即将到来。然而,作者对社区贡献减少表示担忧,并希望在未来的开发中重振协作。
## Voyage-Multimodal-3.5:增强的多模态嵌入
Voyage AI 发布了 voyage-multimodal-3.5,这是一款用于嵌入和检索文本、图像*和*视频信息的下一代模型。 在 voyage-multimodal-3 成功的基础上,该新模型增加了原生视频支持,同时保持了在文本和图像数据上的强大性能。
与一些多模态模型不同,voyage-multimodal-3.5 使用统一的 Transformer 编码器,将所有输入类型一起处理,以避免“模态差距”——即文本和图像被视为不同的实体。 它还引入了 Matryoshka 嵌入,允许灵活的维度和量化选项,以优化成本和性能。
评估表明,voyage-multimodal-3.5 在视觉文档检索方面优于 Cohere Embed v4 4.56%,在视频检索方面优于 Google Multimodal Embedding 001 4.65%,同时与最先进的文本嵌入模型相匹配。
该模型现已推出,采用基于 token 的定价,并提供免费套餐(200 亿 tokens/1500 亿像素)供您入门。 资源和代码示例可在 Voyage AI 文档中找到。
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## 包管理中的工作区概念兴起 如今,几乎所有现代包管理器——Yarn、npm、pnpm、Cargo、Go 的 `go.work` 等——都提供了“工作区”或类似的功能。这种广泛采用表明开发者管理代码的方式正在发生根本性转变。 工作区解决的核心问题是简化具有相互依赖关系的包的开发。如果没有它们,依赖项的更改需要发布新版本,或者进行繁琐的手动符号链接。工作区在开发期间自动链接本地包,从而可以立即获得更改的反馈。 虽然工作区通常与*单仓库*(所有代码放在一个地方)相关联,但即使对于较小的项目——例如带有插件的库,或带有内部工具的应用程序——它们也很有用。它们解决了“一起开发”的情况,而单仓库则解决了“所有代码都放在一个地方”的情况。 不同的包管理器以不同的方式实现工作区。pnpm 提供更严格的隔离,防止了 npm 和 Yarn 中常见的“幽灵依赖”问题。Cargo 和 Go 提供了更集成的发布支持。 然而,工作区并非万能药。挑战包括工具配置、潜在的 CI 分歧,以及对单独构建编排的需求(Turborepo 等工具可以帮助解决这个问题)。最终,工作区简化了*开发*,但发布和版本协调通常需要额外的工具,例如 Changesets 或 Lerna。这一趋势表明,生态系统最初优先考虑了易于创建包,然后需要工作区来管理由此产生的协调复杂性。
## Noora Health:人工智能/机器学习岗位概要 Noora Health是一家致力于通过赋能家庭护理人员来改善印度、孟加拉国、印度尼西亚和尼泊尔医疗保健成果的社会影响力组织。自2014年成立以来,他们已通过“关怀伴侣计划”(CCP)培训了超过4300万名护理人员,显著降低了参与患者的手术后和产后并发症——甚至新生儿死亡率。 Noora Health正在寻找一位经验丰富的人工智能/机器学习工程师,负责端到端地构建和部署人工智能系统,以增强其现有项目和用户体验。理想的候选人应具有4年以上经验,精通Python技能,并拥有成功交付深度学习项目的良好记录。他们将专注于数据整理、模型构建以及与云平台的集成,同时与多元化团队合作,以确定有影响力的AI应用。 Noora Health优先考虑多元化、公平和包容性,欢迎来自所有背景的申请者。
OpenAI 正在探索一种潜在的革命性商业模式:分享由其人工智能工具产生的收益。该计划目前正在内部讨论中,目标是像制药和材料科学等高研发投入的行业。OpenAI 不仅仅是收取人工智能使用费(API 调用费),而是会从通过其模型(如 GPT)加速的商业成功成果——新药物、材料或产品——中抽取一定比例的收入。 这使 OpenAI 从工具提供商转变为创新合作伙伴,激励其进一步投资于基础人工智能研究。然而,这一想法引发了对知识产权纠纷和用户财务复杂性增加的担忧。 虽然云计算中存在类似模式,但将这种“成果分享”方法应用于人工智能是新颖的。如果实施,它可能会重新定义人工智能竞争,不仅关注技术,还关注控制生态系统并从创新中获益。OpenAI 在将这一雄心勃勃的计划变为现实方面面临重大的法律、伦理和商业挑战,但这表明它正在向解锁更高价值的 B2B 市场迈进。
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明尼苏达州活动家内基玛·列维·阿姆斯特朗在一次反ICE抗议活动中被捕,随后获释。此事引起全国关注,因为白宫在X(前身为Twitter)上发布了一张经过篡改的她被捕时哭泣的图像,错误地将她贴上“煽动者”的标签,并指责她制造了“教堂骚乱”。国土安全部长克里斯蒂·诺姆也分享了这张修改过的图像。
列维·阿姆斯特朗发布了她丈夫拍摄的逮捕视频,这与白宫的说法相矛盾。七分钟的视频显示她平静地要求尊重对待,并质疑拍摄她的特工,特工向她保证不会将视频发布到网上——这一说法与白宫的行为相悖。
列维·阿姆斯特朗指控特朗普政府使用人工智能篡改图像,称这是因为她公开反对ICE而遭受的政治迫害。国土安全部尚未发表评论。另一名抗议者和校董会成员乔恩蒂尔·艾伦也被捕并获释。