并排腐败数据。选择两个部门，查看贿赂金额、频率和城市模式的对比情况。 交通管理局 (RTO) 对比 警察局 交通管理局 (RTO) 对比 市政公司 (MCD) 警察局 对比 护照办公室 市政公司 (MCD) 对比 电力局 选择部门 A 对比 选择部门 B 开始对比 → 在上方选择两个部门 或从上方一行中快速选择一组
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Show HN: Bribes.fyi – 按部门对比贿赂统计数据 Show HN: Bribes.fyi – Compare bribes statistics department wise
2 小时前
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Show HN: Bribes.fyi – 按部门比较贿赂统计数据 (bribes.fyi)
10 分，由 neverenderr 发布于 4 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 1 条评论 帮助
gryfft 24 分钟前 [–]
在印度*回复
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科罗拉多大学博尔德分校发表在《PRX Life》上的一项新研究，为动物如何利用嗅觉进行导航提供了新的见解。尽管众所周知，狗和蜜蜂等动物可以通过追踪气味来寻找源头，但这一过程——即“嗅觉导航”——在科学上依然复杂。 这项研究是国际“Odor2Action”网络的一部分，揭示了风和空气湍流在这一过程中起着关键作用。当气味传播时，湍流会将气味系统性地转化为复杂的、基于频率的信号。研究人员推测，动物在进化过程中已经能够解读这些特定的频率变化，从而确定气味源的距离和方向。 通过利用先进的流体力学、激光可视化和计算机建模技术，研究团队成功绘制了气味羽流在湍流空气中的行为模式。理解这些动态是连接物理学与神经科学的重要一步。研究的最终目标是超越简单的化学检测；研究人员旨在破译动物如何处理这些转化后的信号，并希望最终开发出能够自主定位危险化学品源头或搜寻失踪人员的人工系统。
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解码气味：研究揭示了气味信号如何在风中变幻（colorado.edu）
5 分 | hhs 3 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论 帮助
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免费隐形模型 **“big-pickle”** 在 Scale AI 的 **SWE Atlas 代码库问答基准测试**中，通过 *mini-swe-agent* 框架取得了 **50.8% 的解决率**（63/124）。 **性能亮点：** * **竞争地位：** 在 *mini-swe-agent* 类别中，big-pickle 的得分超过了所有官方排行榜条目，包括使用 Codex 框架的 GPT 模型。目前仅次于在原生 “Claude Code” 框架下运行的顶级 Claude 模型。 * **各类别表现：** 该模型在代码入门（60.7%）和架构（52.3%）方面表现最强，在 TypeScript、Python 和 Go 语言中展现出了一致的能力。 **方法论与注意事项：** * **协议：** 评估严格遵循 Scale 公布的协议，使用官方基准测试数据，并由 Claude Opus 担任裁判。 * **限制：** 此为单次试验（标准差约为 ±4.5 个百分点），并在受限的沙箱资源（4 CPU/8 GB）下运行。尽管存在这些限制，但未发生命令超时或内存溢出终止的情况。 * **模型身份：** 虽然该模型的具体来源尚未证实，但元数据表明它可能由 DeepSeek 基础设施提供支持。 本评估为自述报告，旨在提供独立的审计追踪。完整的日志和复现脚本可供社区验证。
抱歉。
Rust 与 GPUI — Zed 背后的 GPU 加速框架。启动瞬间完成，滚动浏览多年转录内容依然丝滑，绝非 Electron。 每个智能体，一个时间线 每个智能体均通过其最强大的原生接口（stream-json、JSON-RPC、实时事件）进行连接，并被统一归整为模型中立的格式。 每个提示词都会在隐藏的 git 引用下对你的工作树进行检查点记录。回滚代码时会连同提供商的对话记录一并回滚，而不只是聊天日志。 ⌘N 开启会话，⏎ 在智能体工作时排队后续指令，⌘⏎ 可在运行过程中进行引导，Escape 停止运行。所有操作无需鼠标即可完成。 项目、会话、转录内容和提供商 ID 均存储在你的磁盘上。无需账户，没有遥测，在你与智能体之间没有任何 Waku 云服务中转。 通过 Sparkle 进行签名、公证及二进制增量自动更新。应用无需干扰即可保持最新状态。
Hacker News最新 | 过往 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交登录展示 HN：我用 Rust 和 GPUI 为编程智能体构建了一个原生应用 (waku.sh)7 点，由 0x142857 发布于 1 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 2 条评论帮助
vekntksijdhric 16 分钟前 | 下一条 [–]
我不明白这个工具有什么价值，你能详细说明一下吗？回复deadcatfound 31 分钟前 | 上一条 | 下一条 [–]
如果能在运行多个智能体时保持速度，原生应用就很有吸引力。我最想要的功能是一个能够显示所有工具调用、差异对比和确认操作的时间轴。回复
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arXivLabs 是一个允许合作者直接在我们的网站上开发并分享 arXiv 新功能的框架。与 arXivLabs 合作的个人和组织都认同并接受我们关于开放、社区、卓越和用户数据隐私的价值观。arXiv 始终致力于这些价值，并仅与遵循这些价值的合作伙伴开展合作。您是否有为 arXiv 社区增值的项目构想？了解更多关于 arXivLabs 的信息。
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提问的方式：大语言模型中与性别相关的语言偏见 (arxiv.org)
12 分，sbulaev 发布于 22 分钟前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论
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你需要启用 JavaScript 才能运行此应用。
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Show HN: Mic Drop，一款实时多人卡拉OK游戏 (micdrop.gg)
11 分，由 johnsillings 在 1 小时前提交 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 2 条评论 帮助
mortar 1 小时前 | 下一条 [–]
看起来很有趣！在考虑发给别人之前，我得在手机上打开两个标签页来测试一下。我经常和姐姐玩“从一个词唱一首歌”的游戏，所以能看到一个围绕此功能开发的框架感觉很酷。
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johnsillings 1 小时前 | 父评论 | 下一条 [–]
很高兴你喜欢——希望你玩得开心！（如果不言自明的话，如果有什么我可以做的来提升体验，请告诉我 :))
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将于 2026 年秋季发布的 DuckDB v2.0 将引入针对 Parquet 和 CSV 文件的异步 I/O，这是查询远程数据湖（如 S3）的一项关键升级。
此前，DuckDB 依赖于同步读取，在本地 SSD 上表现良好，但在访问远程存储时会遇到明显的延迟和瓶颈。通过将 I/O 与计算解耦，新架构使用了两个独立的线程池：“REGULAR”线程用于数据处理，“ASYNC”线程用于非阻塞的预测性提取。
主要特性包括：
* **预读策略：** 自动调度未来的数据提取，以保持网络管道饱和并最大限度地减少空闲时间。
* **内存管理：** 一种基于预算的动态系统，通过根据当前资源压力缩放预读深度来防止内存溢出错误。
* **性能：** 基准测试显示性能大幅提升，Parquet 查询速度最高提升 3.7 倍，CSV 处理速度提升近 20 倍。
此次更新有效地隐藏了远程存储延迟，使 DuckDB 能够充分利用高带宽网络连接。未来版本计划将此支持扩展到 JSON 和原生文件格式，并可能整合 Linux 的 `io_uring` 以进一步优化效率。目前已提供预览版本供测试。
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DuckDB 中的异步 I/O：工作、线程、工作 (duckdb.org)
19 点，由 pdet 发布于 1 小时前 | 隐藏 | 往日 | 收藏 | 2 条评论
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myshapeprotocol 22 分钟前 | 下一条 [–]
深入研究此类异步 I/O 架构对于高性能数据处理而言是纯粹的工程金矿。非常精彩的解析。
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mansi1010 10 分钟前 | 上一条 [–]
这是一个期待已久的功能！
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本手册概述了一套经实战检验的方法论，用于构建高排名的 AI 内容引擎。ValueAddVC.com 曾利用该方法在短短三个月内将月度展示量从 60.4 万提升至 462 万。
该系统不仅仅依赖简单的提示词，而是充当内容的“操作系统”，将多模型 AI 智能体编排（Opus、Sonnet、Haiku）与严格的反馈回路相结合。其框架基于四大支柱：
* **GSC 反馈回路：** 通过自动化诊断脚本分析 Google Search Console 数据，识别标题重写机会、关键词缺口及关键词蚕食集群。
* **质量与安全系统：** 设有九道“发布关卡”和自动化黑名单，剔除 AI 生成的“模板化特征”，确保内容保持类人质感与高质量。
* **技术优化：** 包含 CI/CD 自动化、内部链接图管理、Schema 验证，以及通过 WebSub 和索引 API 实现即时索引。
* **增长迭代：** 通过关键词预判、旧页面“刷新滴灌”及内容审计（删除/合并/更新/提升）等策略，使引擎转变为自我改进的循环系统。
本工具包提供 14 个诊断脚本、结构化数据 Schema 以及 GitHub Actions，旨在实现全流程自动化，使用户能够复制一套以数据驱动内容表现的高增长 SEO 策略。
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完整的 AI SEO 实战手册：三个月内从零到 460 万次展示量 (github.com/tracecohentech)
由 t_cohen 发布于 1 小时前 | 5 分 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 3 条评论 | 帮助
oefrha 4 分钟前 | 下一条 [–]
ValueAddVC 恬不知耻地炫耀自己如何用垃圾内容给互联网制造负面价值。经典。（我知道，评论这个就是在为他们的 SEO 努力做贡献。）
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an0malous 9 分钟前 | 上一条 [–]
这就是为什么互联网在五年内将彻底沦为一坨垃圾的原因。当然，发帖的还是个风投（VC）。
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Gualdrapo 3 分钟前 | 父评论 [–]
你指的“将”是什么意思？我们难道还活在 2021 年吗？
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Similarweb 全球网站访问份额（桌面端 + 移动网页端）。截至 8 月 12 日，2026 年 5 月仍是可比的最新堆叠数据（Momentic / Similarweb）。Gemini 的 10 亿应用月活跃用户（MAU）可以与约 28% 的网页份额并存，因为大量的 Gemini 使用场景是在应用内或 Android 系统中。
最近的一场 Hacker News 讨论探讨了相关数据：过去一年中，ChatGPT 的网络流量份额从 76% 下降至 54%，而 Google Gemini 则从 6% 飙升至 28%。
参与者对这些数字的意义展开了辩论。许多人认为，Gemini 整合进 Android 生态系统并被纳入谷歌搜索摘要，使其对于普通非技术用户而言“足够好用”。支持者认为，与 ChatGPT 相比，Gemini 作为快速参考工具在速度和易用性上提供了更优的用户体验，适合处理日常查询。
反之，批评者仍持怀疑态度，指出其在复杂任务和智能体任务中存在幻觉及表现不佳的情况。一些贡献者认为，ChatGPT 在面临巨大竞争的情况下仍保持过半的市场份额，这实际上是韧性的体现，而非失败。讨论突显了用户群体之间的分歧：一方优先考虑便利性和快速摘要，另一方则要求在专业或开发工作流程中具备更高的准确性和推理能力。归根结底，该讨论帖暗示，尽管谷歌正在积极缩小差距，但 AI 聊天机器人市场的长期赢家尚未确定。
确认适用性：为确保最佳性能、安装顺利及最大程度的安全性，请在首次安装前务必仔细核对您自行车的轮胎宽度、轮径及座管尺寸，以确保其完全符合我们的要求。
Hacker News 的用户正在讨论一款名为“Asus Bike Booster”的新型外挂式设备，该设备旨在将普通自行车改装为电动自行车。
支持者赞赏其轻量化的设计（仅增加八磅重量）以及对现有自行车进行改装的能力，认为这是进入电动自行车领域门槛较低的方式。此外，相比集成式系统，它也被认为更易于维护。然而，怀疑论者指出了摩擦驱动技术固有的潜在缺陷，对其实际效率以及在潮湿或结冰路面上的抓地力表示担忧。
此次讨论还提出了关于该设备法律分类的问题——即通过这种方式改装自行车是否构成制造机动车，以及诸如定价和可用性等一些对用户而言尚不明确的实用细节。总体而言，社区认为这是一种购买专用全尺寸电动自行车之外，有趣且便携的替代方案。