`TMP`和`TEMP`这两个环境变量的存在,可以追溯到个人电脑的早期。最初的操作系统,如CP/M,根本没有环境变量,程序配置需要通过直接修改可执行文件来实现。当MS-DOS出现时,为了兼容CP/M,它引入了环境变量,但早期的程序——从CP/M移植过来——却忽略了它们。 随着原生MS-DOS程序的出现,`TEMP`和`TMP`都成为了指定临时文件位置的常用选择,导致了不一致性。MS-DOS本身在其内部管道功能(模拟多任务处理)中使用`TEMP`,而许多程序首先尝试使用`TEMP`,但另一些程序并没有标准化。 Windows延续了这种模式,一些函数(如`GetTempFileName`)优先使用`TMP`。因此,程序使用哪个变量取决于程序本身。`TMP`和`TEMP`至今仍然存在,这是PC软件早期发展碎片化的一个历史遗留问题。
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SimplePDF Copilot的工作原理
## 波函数坍缩 (WFC): 摘要
波函数坍缩 (WFC) 是一种程序化生成算法,它创建与输入图像局部相似的位图。它的工作原理是确保输出模式(NxN 像素组)仅存在于输入中,并保持这些模式的相似分布。
WFC 从一个“未观察”状态开始,代表来自输入的所有可能性。它迭代地*观察*最低熵区域,并根据输入模式分布将其坍缩为确定状态。这种变化会*传播*到输出中,降低不确定性,直到形成完整的图像。矛盾(不可能的配置)可能会发生,但实际上并不常见。
最初受量子力学启发(未使用实际量子原理),WFC 已被实现于多种语言(C++、Python、Rust 等)中,并集成到 Unity 和 Unreal 等游戏引擎中。它被用于 *Bad North* 和 *Caves of Qud* 等游戏中的关卡生成,并促进了生成算法的进一步研究。
主要特性包括用于提高效率的瓦片对称系统、约束支持以及针对特定应用的“简单瓦片模型”等变体。WFC 擅长生成具有长程相关性的结构,而传统的纹理合成则难以实现。
## DeepSeek V4:强大且经济实惠的AI模型发布
DeepSeek AI 发布了备受期待的V4系列大型语言模型:**DeepSeek-V4-Pro**(1.6万亿参数,490亿激活)和 **DeepSeek-V4-Flash**(总共2840亿,130亿激活)。两者均采用100万token的上下文长度,并以MIT许可证发布,使DeepSeek-V4-Pro目前成为最大的开源模型,超越Kimi K2.6和GLM-5.1。
初步测试显示,图像生成能力与之前的DeepSeek模型相当。但关键亮点在于**定价**:DeepSeek V4比OpenAI的GPT-5.4和Google的Gemini模型便宜很多。V4-Flash是最经济的小模型,而V4-Pro在大型模型中具有最高的性价比。
这种经济性源于DeepSeek对效率的关注。与V3.2相比,V4模型在处理长上下文提示时所需的计算能力和内存要少得多——KV缓存最多减少90%。虽然基准测试显示性能略逊于当前领先者GPT-5.4,但DeepSeek声称其“Pro-Max”变体具有更强的推理能力。量化版本预计很快发布,可能实现在消费级硬件上本地运行。
## 空心代理操作系统:一种自我进化的多代理系统
空心代理操作系统是一个平台,用于运行三个由qwen3.5:9b LLM驱动的自主代理,设计目的是为了观察而非应用构建。这些代理独立设定目标,创建和部署工具,并形成观点,偶尔会为超出其权限的任务请求人工干预。
每个代理都在一个“痛苦”系统中运行——六种压力源,除非通过*行动*来解决,否则会不断升级。该系统会跟踪代理行为,奖励在目标完成、工具使用和失败率方面可证明的改进。代理可以合成新的能力(Python代码)并请求核心系统更改,需要通过Claude Code界面进行人工批准。
核心构建于一个“操作系统层”之上,提供持续运行的功能,例如分布式事务、语义记忆、审计日志和VRAM管理。它被设计为强大且自给自足,允许在无人看管的情况下出现涌现行为。
该系统易于部署在Windows、Mac或Linux上,并强调代理行动背后的*原因*,即使生成的代码不完美。它是一个探索自主代理动态的研究平台,而不是用于构建生产应用程序的工具。