本仓库是一本名为《Harness Engineering 101》的书，讲述如何从第一性原理构建 AI 智能体。它认为 LLM API 是无状态的：每次调用都把整个对话以 JSON 发送并返回文本，而 harness 负责构建、维护并保护这个数组。所有智能体行为都被描述为对单一循环的修补，每次修补都是因为某件具体的事情坏了。本系列共 16 章，逐步扩展一个小型 Python 玩具智能体，相关模式在开源 One Code 智能体中得到扩展。全书组织为四部分加附录，涵盖线缆层机制、长期运行压力、生态系统，以及信任、领域和数据。渲染版书籍建议在线阅读；源章节、图表和可运行的 harness 阶段均已包含。本地构建使用 mdBook 和 mdbook-mermaid，定量图表在 Python 中重新生成。本项目采用双重许可，© 2026 Isuru Wijesiri。
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Harness 工程 101：LLM 是大脑，harness 是身体
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github.com/isurumaduranga
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13 分
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isuruwijesiri
22 分钟前
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prologic
3 分钟前
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这里有很多不错的资源！
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警察将她的Flock登录信息交给了她的ICE探员丈夫。 Documents: Police officer gave her Flock login to her ICE agent husband
3 小时前
前萨凡纳警察 Amber Harpe 在将其丈夫、ICE 特工 Tyler Harpe 的 Flock 车牌读取器登录账号提供给他后被解雇。他使用该账号在六州进行约 983 次搜索，主要涉及南卡罗来纳州车牌，且多数为西班牙裔车主，称他们是带有逮捕令的 ICE 目标。Harpe 承认共享凭证，并表示她自己很少使用该系统。SPD 结论没有个人使用证据，但认为她因提供未授权访问而违反政策，造成审计和安全问题，并引发对部门数据被未授权移民执法使用关切。主管最初对纪律处分意见不一，但解雇决定在上诉中得到维持。Harpe 后来撤回了其公务员委员会上诉。她的案件是 SPD 对所谓 Flock 滥用进行更广泛调查的一部分。
一篇 Hacker News 帖子讨论了一份报告，称一名警官与她身为 ICE 特工的丈夫共享了她的 Flock 登录账号。评论者质疑他为什么没有自己的账号，争论凭据共享是否违法或是否可与共享消费类账号相提并论，指出购买的监控数据可能不需要搜查令，将其与共享工作用 AI 账号作比较，并对更广泛的滥用和法律后果表示担忧。提供了一个归档链接，因为原文文章受到地区屏蔽。
威尔逊十四点设想了一个拥有安全出海口的新独立波兰。在两次世界大战之间，波兰的海洋雄心受到德国控制的领土和但泽的限制。为克服这一限制，波兰将格丁尼亚从一个渔村建设成现代化港口和城市，并于1926年授予其城市权。格丁尼亚成为波兰现代化、海军力量、建筑和全球抱负的象征，同时也为移民和海洋与殖民联盟提供服务。然而，尽管作为波罗的海门户取得成功，它仍无法在德国扩张主义背景下完全提供波兰人寻求的安全。因此，格丁尼亚既体现了波兰在战间的希望，也体现了其未解决的脆弱性。
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格丁尼亚与海洋波兰之梦
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由
lermontov
1 小时前
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kadw
9 分钟前
[–]
值得一说的是，最近格丁尼亚庆祝了100周年生日。
除此之外，市中心拥有联合国教科文组织遗产地位
https://www.reuters.com/world/gdynia-polands-interwar-modern...
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Let’s Encrypt 正在为域名验证新增两个远程视角，使总验证请求数从五个增加到七个（一个主节点加六个远程节点）。此变更加强了对 BGP 攻击的防护，并符合自 2026 年 12 月 15 日起生效的基线要求，该要求至少需要在至少两个不同的区域互联网注册管理机构服务区域中部署至少五个远程视角。仅当主服务器和法定数量的远程视角收到正确的质询响应时，验证才会成功。用户影响预计很小。测试环境将于 2026 年 10 月 27 日开始，生产环境计划于 2026 年 11 月 10 日推出。
Let's Encrypt 正在为域名验证增加两个额外的远程视角。一位评论者提到了八月的一次 BGP 劫持：攻击者宣告了一个 Hetzner IP 地址块，并尽管存在多视角验证，仍获得了 virtualizor.com 的有效证书。该路由虽然 RPKI 无效，但仍被广泛接受。评论者认为，当整个网络都相信目的地已迁移时，多条验证路径无济于事，因为所有路径都会到达同一个虚假位置。他们建议 CAB Forum 应要求 RPKI 验证，而不是仅仅增加更多共享这一单一故障点的验证源。
Timestral 是一个时间序列基础模型家族（5M、28M、123M、209M 参数），用于概率性多变量预测，支持仅过去协变量和已知未来协变量。209M 模型在零样本模型中横扫 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 排行榜，以更少参数超越先前最先进水平，所有规模均位于准确率与模型大小的帕累托前沿。推理无需 GPU——5M 模型在 CPU 上预测仅需 10 毫秒。关键创新包括解耦时域预测、协变量感知注意力、合成数据优先训练，以及基于 21 个分位数的两阶段 pinball 损失训练。Timestral 还支持通过 Mistral Forge 适配，包括微调、自定义协变量以及本地或离线部署，应用场景涵盖工业传感器预测到智能体异常调查。
Mistral 发布了 Timestral，时间序列基础模型。Hacker News 的讨论强调了快速预测部署、通过 Hugging Face 提供开放权重，以及 The Forecasting Company 的竞争性开放权重模型。一些评论者持怀疑态度，认为时间序列模型的现实可用性有限，类似数字命理学；而一位联合创始人表示这类模型在成熟公司生产环境中表现良好。另一人指出微小的指标提升可能被夸大。
本文档是HOL Light定理证明器的分级教程，引导读者从安装到高级主题。它从安装OCaml、HOL Light和编辑器支持开始，然后解释OCaml顶层基础。它介绍HOL的核心：项、类型、定理、原始与派生推理规则，以及命题逻辑。它涵盖方程、函数、量词、转换、重写、策略和用于目标导向证明的策略组合子。它讨论HOL的数系以及算术、非线性推理和量词消去的自动化过程。它解释归纳定义、递归类型、记录和编程语言语义，包括深嵌入与浅嵌入。它给出数论、实分析、模态逻辑、函数式编程和向量代数的例子。它还展示自定义策略、类型定义、Knuth-Bendix完备化以及与Maxima等外部工具的接口。总体而言，本教程通过示例教授实际定理证明，而非详尽的手册式阐述。
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HOL Light 教程
（hol-light.github.io）
6 分
由 stmonty
2 小时前
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一位Winterthur项目的学生反思了一次在英国的英国设计史实地考察之旅，聚焦于历史上被忽视的尿液（"lant"）的作用。陈年尿液是用于鞣革、染色、漂白、啤酒酿造和火药生产的重要化学剂。在都铎英格兰，"gong farmers"清除固体废物，但尿液的分配方式仍不清楚——很可能是一种自由利用的资源。火药工业便是例证：部分源自尿液的硝石在查理一世国王时期成为皇家垄断，"Saltpeter men"有权收集尿液并挖掘被尿液浸透的地板。在这次旅途中，学生们看到了历史上的卫生器皿，包括丹尼斯·塞夫尔家中的一只夜壶、汉普顿宫的皇家厕所、约翰·索恩爵士博物馆的桶式坐便器，以及霍尔伯恩博物馆的迈森瓷博达尔卢。博达尔卢是18世纪女性坐姿如厕时使用的器皿；霍尔伯恩的这件，归于画家约翰·乔治·海因茨，饰有华托《La Surprise》中的场景，并刻有铭文"Aux Plaisirs des Dames"（"For the lady's pleasure"）。
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Lant——被遗忘的资源
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kreyenborgi
1 小时前
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silverFork
1 小时前
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真是一篇有趣的文章。我不知道他们曾经让尿液陈化，并且数百年来把它用作氮源来制造火药！细菌会把尿液转化成亚硝酸盐！
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Linus Torvalds 按计划发布了 Linux 7.3，这是一个创纪录的版本，包含来自 3021 名开发者（其中 807 名为首次贡献者）的 18765 个非合并提交。主要特性包括 binfmt_misc 扩展、大系统组调度、failfs、fchroot()、BPF 全局 per-CPU 数据、完成的 sched_ext、虚拟机工作集跟踪、ntfs3 替代数据流以及 SMB 服务器改进。7.4 合并窗口明天开放，不过 Torvalds 预计由于休假会有不寻常的日程。
Linux 7.3 发布，包含来自 3,021 名开发者的创纪录 18,765 个非合并提交，其中包括 807 名首次贡献者。值得注意的变更包括 SMB 改进：内核态 SMB 服务器 ksmbd（自约 2021 年起存在）现在支持通过逆向工程的 AAPL 协商实现可选的 Apple Time Machine 备份。评论者讨论了 Apple 生态系统的摩擦，并指出 Time Machine 已经可以通过 SMB 工作到 Synology 等 NAS 设备。该版本还引发了关于 AI 辅助开发的争论，有人称其为“凭感觉编码”版本，而其他人则拒绝这一标签。另一个亮点是 failfs，一个所有路径查找都会失败的伪文件系统，适用于沙箱化或 chroot 那些只能使用预先打开的文件描述符的进程。
人工智能的进展一直由扩展驱动——更多数据、模型与算力——但机器人缺乏文本模型所拥有的海量现成训练数据集。训练机器人需要任务记录，可通过多种方式收集：遥操作（人类控制机器人）、强化学习（自主尝试并按成功评分）、仿真（更便宜但受限于仿真到现实的差距），以及人类收集的数据，如第一视角视频或通用操作接口。每种方法都在成本、准确性和可扩展性之间权衡。当前的机器人数据集比大语言模型训练数据小几个数量级——大约少 1000 倍——因此估算弥合这一差距可能需要 100–1000 亿美元。然而，真正需要多少数据仍不确定：定向任务需要更少，通用人工智能模型可能只需适度微调就能控制机器人，而且可能还会出现更高效的样本架构。现实世界中的操控可能也从根本上比文本生成更难，因为微小的物理误差就会导致失败。机器人领域现在正在检验扩展法则是否能像在人工智能总体上一样带来类似的能力提升。
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crescit_eundo
1 小时前
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serpicourge
4 分钟前
[–]
这是 nvidia 关于该主题的好视频，演示很有趣：
https://www.youtube.com/watch?v=3Y8aq_ofEVs&pp=ygUKbnZpZGlhI...
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Tmux 与 Claude Code：会话、Send-Keys 与上限 Tmux and Claude Code: Sessions, Send-Keys, and the Ceiling
7 小时前
tmux 适合运行 AI 编码代理，因为会话在断开连接后仍可保留，可在单个窗口复用多个代理，并支持外部脚本控制。Claude Code 为单代理场景提供了内置的 `--worktree --tmux` 标志，但它不处理多代理、窗格布局、脚本控制或远程设置。 手动编排时：每个仓库使用一个以项目命名的会话；每个代理使用自己的窗口；使用窗格并列查看，布局可选 `tiled` 或 `main-vertical`。关键配置调整包括较高的 history-limit、`allow-rename off`、`escape-time 10` 和 `monitor-activity`。使用 `send-keys` 驱动代理（使用 `-l` 发送字面文本；注意分号和时序）。使用 `capture-pane` 读取输出（使用 `-J` 连接折行）。状态行脚本可从窗格抓取状态，`monitor-silence` 可近似判断完成。 tmux 在远程代理场景优于 SSH，能承受连接断开。但它没有原生代理感知能力——抓取输出很脆弱，没有“完成”事件，会话间没有共享状态，重启后也不保留任何内容。 对于需要结构化输出、审批卡片、持久历史记录和 git worktree 隔离的重度多代理工作流，crystl 等专用工具可接替 tmux。tmux 仍然最适合远程服务器和不稳定的 SSH 链路。
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Tmux 与 Claude Code：会话、Send-Keys 与天花板
(crystl.dev)
6 分，由 ankitg12 发布于 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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