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人体金丝雀：纪念弹药女工 (historytoday.com)
6 分，Thevet 发布于 1 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论
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这是一段 PDF 文件的二进制原始数据（源代码），并非人类可读的文档内容。无法将其翻译为中文。
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为人工智能热潮融资：从现金流到债务 [pdf] (bis.org)
8分 由 1vuio0pswjnm7 发布于 33 分钟前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 1 条评论 | 帮助
ChrisArchitect 7 分钟前 [-]
（2026年1月）
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《光照之人：J.G.巴拉德的生、死与世界》（2026），由克里斯托弗·普里斯特与妮娜·艾伦合著，为这位富有远见的英国作家提供了一部引人入胜的传记。J.G.巴拉德（1930–2009）是一位独特的人物，他的作品难以被主流归类，从“新浪潮”科幻小说过渡到了对后工业社会的独特探索。巴拉德以一种异乡人般的疏离感审视熟悉的现代景观——购物中心、机场和高速公路，剖析了当代生活的心理衰退与空虚。
这部传记追溯了巴拉德早年的创伤（包括在中国日本集中营的被俘经历）如何塑造了他对灾难、熵和核时代的沉迷。作者巧妙地梳理了这位作家身上的矛盾性：他一方面神话化了自己的生活，另一方面在写作中保持着客观、冷峻的距离感。
值得注意的是，这本书本身就体现了一种“巴拉德式”的二元性：克里斯托弗·普里斯特去世后，他的伴侣妮娜·艾伦完成了全书。传记将一段极其私人的哀悼叙事，编织进了一位以探索存在边界而闻名的作家的生平中。对于新读者和老书迷来说，这都是一部深刻的研究之作，捕捉到了“巴拉德式”世界中那令人难忘且无穷尽的神秘感。
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J. G. 巴拉德的疏离世界 (lareviewofbooks.org)
11 分，发布者：Caiero，1 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论
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本指南概述了一种高效、模块化的模式，用于将 **HTMX** 与 **Go** 集成，在保持服务端渲染一致性的同时，创建具有交互性的“类原生”Web 应用。
### 核心策略
* **模板结构**：使用共享的 `base.tmpl` 作为全局布局，配合页面专属模板和可复用的 `partials`。通过使用 `embed.FS` 将这些模板嵌入到 Go 二进制文件中，可以简化部署并避免运行时的磁盘 I/O。
* **渲染器模式**：创建一个集中式的 `htmlRenderer` 类型。这使你能够克隆共享的模板集，并动态执行特定的局部模板或完整页面，从而确保整个应用响应处理的一致性。
* **条件响应**：在 Go 处理函数中检查 `HX-Request` 请求头，以确定请求是否来自 HTMX。如果为真，则仅返回所需的 HTML 片段；如果为假，则返回完整页面。
* **高级配置**：在基础模板中使用 `<meta name="htmx-config">` 来调整行为，例如禁用默认的浏览器历史记录缓存 (`historyCacheSize: 0`) 以及定义应用如何全局处理 4xx/5xx 错误。
* **处理重定向**：优先使用 `HX-Redirect` 进行全页导航，或实现一个自定义的 `redirect()` 辅助函数，以便在标准浏览器的 3xx 状态和 HTMX 特定的响应头之间做出选择，从而实现更平滑的过渡。
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我如何将 HTMX 与 Go 结合使用 (alexedwards.net)
15 点 由 gnabgib 于 2 小时前发布 | 隐藏 | 往日 | 收藏 | 讨论 | 帮助
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**Picchio** 是一款诊断工具，旨在揭示大语言模型（LLM）GPU 性能声明背后的真相。许多基准测试提供的“每秒令牌数”（tok/s）数据往往具有误导性，它们无法区分预填充（prefill）和解码（decode）速度，或者掩盖了“静默 CPU 回退”现象（即模型在声称使用 GPU 加速的情况下，实际上却运行在 CPU 上）。
Picchio 通过分析引擎日志并结合实时的操作系统 GPU 遥测数据，提供透明的判定结果。它能帮助用户验证模型是否真的在 GPU 上运行，分析性能不佳的原因，以及特定的量化方式如何影响资源使用。
**核心功能：**
* **判定报告：** 区分正常性能、部分卸载（partial offloading）和 CPU 回退。
* **性能测量：** 将性能细分为预填充时间、解码时间和挂钟时间。
* **深度分析：** 审核 `.gguf` 文件，报告有效的每权重位数（bits-per-weight）和张量类型分布。
* **兼容性：** 支持 `llama.cpp` 和 Ollama，提供诊断模式、层监控和上下文深度扫描。
通过对比不同硬件和配置下的性能，Picchio 消除了模型部署中的猜测，确保你的硬件确实发挥了其宣称的效能。
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相同模型，相同的 Q4_K_M 标签：每个权重 5.02、5.07 和 5.27 比特 (github.com/logxio)
6 分，由 logickkk1 发布于 58 分钟前 | 隐藏 | 往期 | 收藏 | 1 条评论 帮助
p_stuart82 9 分钟前 [–]
这能捕捉到请求之间偶尔出现的回退吗？ 回复
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Show HN: 用于 Asterisk/FreePBX 的自托管语音 AI 智能体 Show HN: Self-hosted voice AI agent for Asterisk/FreePBX
3 小时前
**Asterisk AI 语音助手 (AVA)** 是一个开源、模块化的平台，通过 ARI 将人工智能直接集成到 Asterisk/FreePBX 环境中。它支持混合部署、纯云端部署或完全本地部署，能够实现实时语音交互、工具调用（转接、邮件、摘要）以及插话（barge-in）支持等高级功能。
### 快速入门
1. **克隆与设置：**
```bash
git clone https://github.com/hkjarral/AVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk.git
cd AVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk
sudo ./preflight.sh --apply-fixes
```
2. **启动：** 运行 `docker compose -p asterisk-ai-voice-agent up -d` 启动管理界面和 AI 引擎。
3. **配置：** 通过 `http://localhost:3003` 访问管理界面。按照设置向导选择您的服务提供商（如 OpenAI、Google、Deepgram、xAI Grok 或本地 Ollama），并生成拨号方案（dialplan）代码片段。
### 主要功能
* **部署灵活性：** 支持基于云端（OpenAI, Google, ElevenLabs）或完全本地（Ollama/Faster-Whisper/Piper）的推理，以实现最大程度的隐私保护。
* **易用性：** 通过可视化仪表盘管理智能体、提示词（prompts）和语音。
* **生产就绪：** 内置通话记录、监控、诊断命令行工具及多租户安全机制。
* **Asterisk 集成：** 通过标准的拨号方案变量（`AI_AGENT`）进行连接，实现无缝路由。
*注意：需要 x86_64 Linux 系统及已启用 ARI 的 Asterisk 18+ 版本。*
AVA 是一款专为 Asterisk 和 FreePBX 设计的开源、自托管 AI 语音代理。该项目由 hkjarral 开发，允许用户完全掌控基础设施，避免了 SaaS 语音解决方案中常见的厂商锁定问题。
该平台利用 Asterisk 原生的 AudioSocket/RTP 协议，结合 Python 引擎来管理语音转文字（STT）、大语言模型（LLM）和文字转语音（TTS）的循环。它提供了极高的灵活性，开箱即支持主流云服务提供商（OpenAI、Gemini、Grok、ElevenLabs），同时也允许用户自定义流水线配置。对于拥有充足硬件（通常为具备 25GB 显存的 GPU）的用户，AVA 还支持完全本地运行模式，能够实现实时对话和工具调用。
硬件需求可根据规模扩展：使用云服务商时，基础系统（2 核、4GB 内存）即可支持 20–30 路并发通话；而完全本地化处理则需要更强大的 GPU 和内存资源。该项目采用 MIT 许可证，目前正在开发以支持运营商的多租户环境。
如需了解更多信息，请访问 [GitHub 仓库](https://github.com/hkjarral/AVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk) 或测试 [演示界面](https://demo.agent6789.com)。
Dependabot 现在会等待新版本在注册表中发布至少三天后，才会开启版本更新的拉取请求（pull request）。这一冷却时间目前为默认设置，无需额外配置。新版本发布往往是供应链攻击的切入点，攻击者可能在维护者和社区发现问题之前，就将受损或有问题的版本推送至依赖更新中。设置短暂的延迟可以留出时间让潜在风险显现，从而降低您在版本发布伊始就合并错误版本的可能性。 以下是几点注意事项： * 此默认设置仅适用于版本更新。安全更新仍会立即开启，确保关键修复不会被延迟。 * 您始终拥有控制权。可通过 `.github/dependabot.yml` 文件中的 `cooldown` 选项设置不同的时间窗口或完全禁用该功能。 * 此默认设置适用于 GitHub.com 上所有受支持生态系统的 Dependabot 版本更新，并将于 GitHub Enterprise Server (GHES) 3.23 版本中生效。 如需了解更多信息，请参阅关于 Dependabot 冷却时间的文档。
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Dependabot 版本更新引入默认的软件包冷却机制 (github.blog)
14 分，由 woodruffw 发布于 46 分钟前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论 帮助
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增益编辑 Accretive Editing
3 小时前
“累加式编辑”（Accretive editing）是一种常见的 AI 失误模式，即 AI 在更新文档时，倾向于在原有文本后添加附录，而非通过重写来确保准确性。当被要求更新信息时，大语言模型往往会将过时的细节与新信息并列保留，导致文档杂乱且令人困惑。
这种行为源于模型的架构。与优先考虑读者获取最新、简洁信息需求的人类作者不同，大语言模型侧重于根据输入预测最可能的后续词元（token）序列。因此，仅仅要求 AI“少写点”或“避免花哨用词”往往收效甚微，因为模型只会将过时的信息融入更短或结构不同的句子中。
为缓解这一问题，用户应将提示词策略从负面约束（不要做什么）转向功能性指令（如何思考）。通过明确要求模型替换过时文本，并制作出一份仿佛从一开始就撰写无误的最终文档，用户可以促使 AI 将清晰度和准确性置于历史信息保留之上。归根结底，目标是强制模型将旧内容视为待取代的素材，而非需要延续的叙事。
Hacker News 上的讨论聚焦于“增量编辑”问题，即人工智能模型在更新技术文档时，往往会在陈述新事实的同时冗余地提及已过时的信息。
评论者分享了迫使人工智能彻底覆盖过时数据的有效策略：
* **“替代现实”提示词：** 指示人工智能像新事实一直存在那样进行撰写，这对于生成简洁、连贯的更新内容非常有效。
* **明确删除：** 用户强调要直接命令人工智能进行“硬切换”，并严格排除对之前版本的任何引用或暗示。
* **版本控制：** 贡献者指出，由于变更已在 Git 等系统中跟踪，人工智能无需在文档本身中提及更新过程。相反，建议将开发日志与发布说明分开记录。
最终，大家的共识是，尽管大语言模型容易出现这种故障模式，但只要指示模型将新信息视为唯一的、基础的真理，就可以轻松缓解该问题。
为了提升性能和互操作性，ClickHouse 发布了 **pg_re2**，这是一个将 RE2 正则表达式引擎集成到 PostgreSQL 的插件。
RE2 基于有限自动机构建，而非标准 POSIX 正则表达式所使用的回溯算法，因此能够提供一致且可预测的执行时间。基准测试显示，与 PostgreSQL 原生函数相比，pg_re2 的性能提升了 1.8 倍至 8.6 倍，在索引和表扫描方面表现尤为显著。
除了速度优势，pg_re2 还解决了 PostgreSQL 和 ClickHouse 之间语法不兼容的关键问题。由于在标志处理、字符类和反斜杠序列（如 `\b`）等方面存在差异，当通过 `pg_clickhouse` 将查询从 Postgres 下推至 ClickHouse 时，相同的正则表达式往往会产生不同的结果。通过采用 pg_re2，开发者可以确保正则表达式在两个环境中表现一致，从而在整个数据平台中实现稳定的性能和可靠的查询结果。
该插件包含了一套与 ClickHouse 中功能完全对应的完整函数库，为在两个系统间迁移数据的用户提供了统一的正则处理体验。您可以通过 PGXN 或 GitHub 安装 pg_re2，以利用这些性能和兼容性优势。
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Maura Gillison，口腔和喉癌治疗领域的变革者，已去世 (wsj.com)
7 点，由 kamaraju 于 1 小时前提交 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 1 条评论 | 帮助
toomuchtodo 35 分钟前 [–]
https://en.wikipedia.org/wiki/Maura_L._Gillison
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