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I Don't Like LLMs
3 天前
我经常在 X 上看到其他工程师、创作者和开发者发布的动态。他们时常分享一些工作流的片段，这不禁让我产生疑问：他们掌握了我还没发现的窍门吗？他们都在用什么工具？为什么要更换那个智能体（agent）框架？他们在使用哪些技能？还有最近兴起的图工程（graph engineering）？那到底是什么鬼？
这一切让我感到有些不知所措。
我想要一个专属空间，用来了解他人构建项目背后的工具、工作流和系统；同时也需要一个地方来维护我自己的配置，以便于向朋友和同事分享。
这就是我创建这个平台的原因。这是一个可以让我们交流如何使用 AI、向他人学习的社区，也希望能让我们意识到：大家其实都在摸索前行，不必为此感到焦虑。
现实地说，可能最终只有我自己的智能体在负责更新我的配置，这个社区也许会变成我一个人的独角戏。但我希望你能从我的配置中获得启发，也欢迎你分享你的方案。谢谢！
Stevey
分享你的配置 →
Hacker News 上的这个讨论帖围绕 **mysetup.ai** 的发布展开。该平台旨在帮助工程师分享各自的 AI 开发配置、工具和工作流。
社区对此反应不一。虽然许多人乐于借此发现新工具并优化工作流，但也有人对隐私和安全表示了重大担忧。早期版本要求使用模型上下文协议（MCP）连接或 GitHub 登录，许多开发者认为这种方式具有侵入性或存在风险。针对这些反馈，创建者（steveybrown）迅速对网站进行了更新，允许手动提交，增加了按硬件搜索的功能，并改善了对图像和 RSS 订阅的支持。
这场讨论还触及了行业中更深层的理念转变：
* **知识共享与职业安全：** 一些资深人士反对分享个人工作流，认为这构成了保护个人在 AI 驱动市场中就业的“护城河”。而另一些人则反驳称，协作对于公司成功和个人成长至关重要。
* **“氛围编程”（Vibe Coding）的现实：** 许多用户分享了他们专业化配置的见解，从管理长期任务的复杂代理“工厂”到简单的终端别名，这反映了一种向高度个性化、即时自动化转变的趋势。
2019 年夏天，作者进行了一次从康涅狄格州到堪萨斯城的公路旅行，全程避开州际公路，绕道而行，并借此反思了美国文化的现状。这次旅程得出一个结论：当代美国生活的两大支柱是教堂和自助仓储设施。 目前，美国的自助仓储行业处于世界领先地位，其设施数量超过了星巴克、麦当劳和沃尔玛等大型连锁店的总和。在“四个 D”（死亡 Death、搬迁 Displacement、离婚 Divorce 和缩小居住空间 Downsizing）的驱动下，该行业已从卑微的起源发展成为一个价值数十亿美元的庞大资产类别。这些设施作为消费型社会多余物品的存放处，收容了人们因不舍丢弃却又无处安置的物品。通过个人轶事和行业见解，作者阐述了这些仓储单元如何成为美国景观中无处不在的建筑特征，如同沉默而永久的仓库，存放着我们生活的物质残骸。
本次讨论探讨了美国仓储业这一经济与文化现象。
**经济引擎：**
除了满足消费者需求外，自助仓储设施对投资者而言利润丰厚。它们以低管理成本、低风险和自动化运营提供稳定的月度现金流。更重要的是，它们往往是房地产投机的工具。企业利用这些设施在潜力地块“占位”；房产升值带来的收益最终远超运营收入，使得仓储设施成为长期持有优质不动产的一种低投入手段。
**消费者心理：**
尽管有些人出于合规需求（如缩小居住空间、季节性物品轮换或商业库存）使用仓储服务，但该行业很大程度上是建立在情感消耗和拖延心理之上的。许多消费者支付数千美元的循环费用，用于存放他们不舍得丢弃的“垃圾”或继承物品。这种行为源于人们难以对承载记忆的物品进行“处置仪式”，或是为了逃避清理遗产带来的后勤压力。
**批判：**
批评者认为，这代表了一种消费主义的“疾病”。随着家庭流动性增强且住房空间日益紧张，仓储已成为一种默认的解决方案，使人们得以规避居住空间缩减的现实，并逃避因物品堆积而带来的负担。
冯德莱恩周三在欧洲议会发表讲话时表示，她希望加拿大成为欧盟首个准成员国，并在制造业、技术、国防、能源、关键矿产和经济安全等领域开展更密切的合作。
关于加拿大成为欧盟“准成员国”的提议，已经在黑客新闻（Hacker News）上引发了热烈讨论。支持者认为，鉴于双方都在寻求减少对不稳定的美国的依赖，此举是促进贸易、人员流动和增强韧性的战略举措。相反，批评者和怀疑论者——包括一些加拿大反对派人士——则担心这会危及主权、冲击国内劳动力市场，并可能成为增加移民的官僚主义“后门”。
辩论的焦点很大程度上集中在“准成员国”这一标签的模糊性上。支持者认为，该概念是一个旨在深化经济与防务合作的灵活且务实的框架；而另一些人则认为这不过是政治作秀或空洞的品牌营销。评论者还探讨了其中的地缘政治影响，指出此举挑战了传统的北美权力格局，并可能预示着全球秩序的长期转变。
讨论的背后存在着明显的分歧：许多用户认为，这是同类国家为稳定未来而采取的必要且理性的步骤；而另一些人则担心，这是一项自上而下、不民主的政策，忽视了普通公民对于地方经济和国家认同的关切。
为了降低使用 Gemini 从 Reddit 评论中提取刀具品牌、型号和材质所产生的重复成本，作者对开源模型 **GLiNER large v2.5** 进行了微调，以在本地执行此任务。 该过程涉及使用 Gemini 对 4,290 条评论进行标注，耗资 9 美元，从而构建了一个高质量的数据集。随后，作者利用这些标签训练了 GLiNER，并克服了重大的技术障碍——最主要的是一个配置错误的张量（`words_mask`），这导致了多次训练失败。通过从零样本推理（估计 F1 分数为 0.65）转向微调模型，作者在固定的验证集上达到了 **0.83 的 F1 分数**。 该项目总成本约为 11.50 美元（包括 API 费用和 GPU 时间），目前已应用于作者的网站“New Knife Day”，实现了免费的本地实体提取。作者总结道，对于小型微调项目而言，调试数据处理管道——特别是确保输入张量的完整性——比建模本身更具挑战性。
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富士通推出日本制造的下一代 CPU FUJITSU-MONAKA Fujitsu launches made-in-Japan next-generation CPU FUJITSU-MONAKA
3 天前
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为了保护隐私并防止他的 AI 智能体“Eddie”接触到个人日历，作者开发了 **calfeed**。该方案不再依赖 Telegram 中繁琐的 `.ics` 文件导入，而是让 Eddie 维护一个远程日历文件，供用户通过日历应用订阅。其安全性通过基础身份验证和混淆 URL 来管理。 该项目最显著的特点是坚持“零依赖”原则，这使得部署过程简单且无需构建。虽然作者最初专注于文档编写和 API 测试，但该项目已演变成一个实用的工具，有效填补了 AI 驱动的日程安排与人类便利性之间的鸿沟。 展望未来，作者计划将 calfeed 扩展为一个平台，让 AI 智能体可以管理面向公众的日历（例如本地音乐或体育赛事），供任何人订阅。通过将智能体管理的日程与个人生活分开，calfeed 为 AI 参与现实世界的规划提供了一种可扩展且注重隐私的方式。
对不起。
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