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城市天气浏览器 (3D 比较) (awjuliani.github.io)
10 分，由 emot 1 小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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## 超越智能代码检查：一种基于系统的AI代码审查方法
当前的AI代码审查工具往往模仿代码检查器，提供大量注释，却无法理解代码的意图或更广泛的背景。为了真正模拟资深工程师，AI审查需要一种系统性的方法——结合专业能力，而不是依赖于单个强大的模型。
Qodo的系统优先考虑**思维一致性**，首先通过PR描述、关联问题和提交历史来理解更改的*原因*。这种背景信息会告知后续分析，由专注于安全、性能或架构等领域的专业“专家”代理并行运行。
一个中央**协调器**激活相关的专家，一个**仲裁者**综合他们的发现，过滤团队特定的优先级并解决冲突。这避免了向开发者提供过多干扰，只提供可操作的见解。
至关重要的是，该系统从过去的PR中学习，构建一个**组织知识层**来理解历史决策和模式。这使得AI能够提供上下文相关的反馈，适应团队独特的代码库和偏好。
最终，Qodo旨在创建一个代码审查平台，它不仅*发现*问题，而且*理解*问题——以知情、专注和个性化的反馈参与代码库的演进。
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AI 代码审查需要专业代理，而非更大的模型 (qodo.ai)
9 分，作者 timbilt，1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
geooff_ 19 分钟前 [–]
这只是一个广告。它甚至没有提供任何有趣的数据，只是一个看似合理的架构。我不得不提醒自己我不在 LinkedIn 上。
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Please provide the content you want me to translate. I need the text to be able to translate it to Chinese. Just paste it here, and I will give you the Chinese translation.
最近一份高盛关于生成式人工智能的报告（“生成式人工智能：过度支出，收益不足”）在Hacker News上被讨论。最初的链接已失效，用户提供了一个更正后的链接。
讨论的中心是报告的准确性和表述方式。一些评论者认为标题过于悲观，指出几位受访专家对生成式人工智能的潜力持乐观态度。另一些人则认为报告越来越准确，指出现有支出与成功部署的项目之间存在脱节。
一些用户对高盛的预测能力表示怀疑，提到了过去不准确的预测（例如2008年金融危机和信用卡市场）。这次对话突显了截至2024年6月，人们对生成式人工智能投资和实施现状及未来前景的不同看法。
## Bob 项目更新：Scheme 到 WebAssembly
开源项目 Bob，一套用 Python 实现的 Scheme 语言工具集，最近庆祝了它的 15 周年。最初创建 Bob 是为了探索字节码虚拟机，现在它包含了 Python 和 C++ 中的解释器、编译器和虚拟机。开发者最近添加了一个新的编译器，能够将 Scheme 直接编译到 WebAssembly (WASM)。
此举旨在解决将具有垃圾回收和闭包等特性的高级语言编译到 WASM 的复杂性，并获得使用 WASM GC 扩展的实践经验。该项目成功地在 WASM 环境中表示 Scheme 对象，如对、布尔值和符号，利用 WASM GC 进行内存管理，并使用线性内存进行字符串表示。
主要挑战包括实现 `write` 函数，以便在 WASM 文本中直接输出 Scheme 值，最终借助了 AI 的帮助。WASM 编译器依赖于两个宿主函数进行基本输出，保持核心逻辑自包含。生成的编译器大约有 1000 行代码（其中很大一部分是生成的 WASM 文本），提供了一个关于实际代码发射到 WASM 的良好示例。
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将 Scheme 编译到 WebAssembly (thegreenplace.net)
12 分，由 chmaynard 1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
nhatcher 47分钟前 [–]
Eli Bendersky 的文章总是富有洞察力且有趣。我真的很想看到一种小型语言，可以编译到 wasm 在浏览器中运行。当然，你可以使用像 Lua 这样的语言，它也有自己的 vm 在 wasm 中。或者 Rhai 及其解释器。但我正在寻找一种编译到 wasm 的语言，wasm 体积小于 1Mb。
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这个Hacker News讨论的核心是合并包含不完美数据的表格的挑战，特别是使用大型语言模型（LLM）。主要问题在于准确地匹配不同表格中的条目——例如，银行对账单与会计记录——尽管描述可能存在差异。
用户指出，仅仅依赖模糊字符串匹配是不够的。误报（不正确的匹配）会迅速降低用户信任度，因此分层方法——自动匹配高置信度条目，人工审核中等置信度条目，以及不匹配低置信度条目——更有效。
最困难的情况涉及在不同系统中描述不同的交易（“PAYPAL *ACME”与“Invoice 1234 - Acme Ltd”）。LLM结合网络访问（ReAct代理）在连接未直接记忆的实体方面表现出色，例如将公司名称与其网站匹配。然而，这种方法成本可能很高，需要仔细优化。模糊匹配最好保留给预期包含大量相同数据的列。
一项对85项研究的新回顾表明，就大脑健康而言，并非所有坐姿都是一样的。研究人员区分了“主动式”坐姿——例如阅读、玩牌或使用电脑——和“被动式”坐姿，例如看电视。
虽然*总*坐姿时间与认知能力下降有关，但“主动式”坐姿却显示出与认知功能有压倒性的*积极*关联，改善了记忆力和执行功能。相反，“被动式”坐姿始终与*负面*结果相关，包括更高的痴呆症风险。
关键区别在于精神参与度；主动式坐姿刺激大脑，而被动式坐姿则不然。研究人员希望这一发现能将健康建议从简单地“少坐”转变为鼓励在*坐着*时进行精神刺激活动，从而提供一种现实的方式来支持长期的脑部健康并可能降低痴呆症风险。锻炼仍然至关重要，但大脑锻炼并不总是意味着站起来活动。
一项最近被Hacker News评论的研究表明，“主动式”坐姿比“被动式”坐姿更有益于大脑健康。这项研究源于昆士兰大学，发现阅读或玩牌等活动（主动式坐姿）与更好的认知功能相关，而看电视（被动式坐姿）则与认知能力下降有关。
然而，评论者对此表示怀疑，指出显而易见的事实：精神参与度，而非*如何*坐姿，才是关键因素。多名用户强调，像游戏这样的活动通常比单纯放松需要更多的身体参与，还有人指出阅读并不需要大量的运动。
有趣的是，有人提出了长时间*站立*的健康风险，认为这会增加患心脏病的风险。一位用户甚至建议开发一款应用程序，以鼓励在专注工作（如编程）期间保持主动式坐姿。 核心观点似乎是，使用大脑是有益的，而某些坐姿可能自然地比其他坐姿更能促进大脑活动。
即使您的设备不在列表中，我们建议您保持设备更新，以确保其免受最新的安全漏洞影响。 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 由于伦理考量和潜在滥用风险，WhisperPair的实现并未公开提供。 请联系我们以获取测试工具，我们可以根据要求私下发布。 这项工作得到了弗拉芒政府通过网络安全研究项目，项目编号为：VOEWICS02的支持。
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易受攻击的 WhisperPair 设备 – 使用快速配对劫持蓝牙配件 (whisperpair.eu)
9 分，作者 gnabgib 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论
miduil 1 分钟前 | 下一个 [–]
关于此漏洞的先前讨论https://news.ycombinator.com/item?id=46453204 > 蓝牙耳机劫持：您手机的钥匙 [视频]
> 551 分
> 223 条评论
> 21 天前
很高兴看到一个更易访问的网站，我想知道是否有人能找到更多受影响的版本，或者是否有工具可以检测更多型号，鉴于有多少供应商依赖这家供应商，我怀疑这几乎是完整的。回复
nmstoker 3 分钟前 | 上一个 [–]
最近被发布了几次：https://news.ycombinator.com/item?id=46631720 回复
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Mintlify 现在支持“技能”——具体来说是 `skill.md` 文件——以提高 AI 代理使用您的文档时的性能。该文件位于 `/.well-known/skills/default/skill.md`，为 Claude Code 和 Cursor 等代理提供关于您的产品、最佳实践、限制和特定配置的简洁、最新的信息。 Mintlify 会在每次文档更新时自动生成此文件，确保代理拥有最新的上下文。用户可以自定义 `skill.md` 以反映他们的偏好并解决常见的代理错误。这种方法取代了先前宣布的 `install.md`，成为传递安装 *和* 使用知识的更有效方式。 主要好处是提高了代码生成质量。虽然代理可以访问完整的文档，但它们难以处理以人为中心的内容结构和长度。`skill.md` 整合了关键信息，使用决策表和明确的边界等格式来有效地指导代理。它为 AI 提供的是“作弊单”，而不是对全面文档的替代。 Mintlify 鼓励用户复制生成的 `skill.md` 并添加个性化注释，以随着时间的推移改进代理的理解。
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Skill.md: 一种用于代理技能的开放标准 (mintlify.com)
9 分，由 skeptrune 发表于 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
petcat 0 分钟前 [–]
感觉每天都有一个新的这样的东西出现。
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在OpenFGA中驯服P99：我们如何构建了一个自调优策略规划器
Taming P99s in OpenFGA: How we built a self-tuning strategy planner
2 小时前
## OpenFGA动态授权规划器：降低尾部延迟
OpenFGA是一个开源授权系统，致力于解决其核心“检查”操作（确定访问权限）中的尾部延迟问题——最慢请求的响应时间。这需要高效的图遍历，但最佳遍历策略因数据分布而异。
最初，OpenFGA使用基于图复杂度的静态策略选择，但这种方法缺乏灵活性。为了解决这个问题，开发了一种动态自调整规划器，使用了**汤普森采样**，一种强化学习技术。该规划器从实时生产延迟中学习，独立对待每个图节点并应用最有效的策略。
汤普森采样通过维护每个策略性能的概率分布，来平衡**探索**（尝试新策略）和**利用**（使用已证明的策略）。重要的是，系统使用精心调整的“先验”进行初始化——编码基于子图结构的预期性能的领域知识，从而实现快速收敛。
部署到Auth0 FGA显示出显著的改进，复杂模型的P99延迟降低高达98%。该规划器甚至识别出原始逻辑仍然是最优的情况，证明了其对各种现实世界数据的适应性。这种方法提供了一个更强大、性能更高的授权系统，使OpenFGA用户和更广泛的社区受益。
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驯服 OpenFGA 中的 P99：我们如何构建自调整策略规划器 (auth0.com)
4 分，作者 elbuo，25 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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Linum v2 (2B, text-to-video)
Linum v2 (2B, text-to-video)
更新于 3 小时前
360p 或 720p, 2-5 秒, Apache 2.0
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Linum-AI/linum-v2-360p
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更新于 2 天前
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Linum-AI/linum-v2-720p
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更新于 3 天前
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## Linum V2：新型文本到视频模型
Sahil和Manu兄弟发布了Linum V2，这是一个从头开始训练的、拥有20亿参数的文本到视频模型，采用Apache 2.0许可。该模型生成2-5秒的360p或720p视频片段，性能可与阿里巴巴的Wan 2.1媲美，但在运动和美观方面有所改进。
受现有模型的局限性和对完全控制的渴望驱动，他们重建了系统，利用T5进行文本编码，并采用DiT变体骨干网络和流匹配。一个关键的重点是构建有效的数据整理流程。
目前，该模型擅长卡通风格、食物和自然场景，但在复杂的物理现象、快速运动和一致的文本方面存在困难。开发者旨在通过后训练、知识蒸馏和添加音频功能来解决这些限制，最终进一步扩展模型规模。
他们强调拥有底层模型对于构建他们设想的具体产品功能至关重要，这超出了现有API（如Veo/Sora）所能提供的范围。模型链接已在Hugging Face上提供。