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macOS Tahoe 拥有全新的设计，帮助您更流畅地工作和沟通。您可以从 Mac 上拨打电话，使用 Spotlight 搜索并在无需打开应用程序的情况下采取行动，在通话和消息中获得自动翻译，以及更多功能。了解 macOS Tahoe 中的新功能。
最近的 Hacker News 讨论强调了一个鲜为人知的功能：Apple TV 遥控器可以与 MacBook 配对，用于演示和媒体播放。虽然对一些人来说这似乎是新功能，但用户指出 Apple 对遥控器的支持可以追溯到 2005 年，最初是与 Cinema 等应用程序一起，后来是 Front Row——一种类似于 Apple TV 的全屏媒体体验。
较老的 iMac 甚至配备了磁性区域来存放遥控器！许多人怀念地回忆起使用这些遥控器与 MacBook 和 Mini 配合控制 DVD、流媒体和演示文稿。虽然较新的 MacBook 缺少红外传感器（旧遥控器使用），但蓝牙配对允许继续使用。
用户还提到了“Remote Buddy”应用程序，该应用程序允许自定义按钮映射以增强控制。这次对话引发了人们对物理媒体和 Front Row 等专用软件的更简单时代的怀旧之情，一些人遗憾 Apple 移除了这些软件。
## “劣质内容”的兴起与对软件工艺的呼唤 人工智能内容（“劣质内容”）在音频、视频和文本领域的快速传播，凸显了一个令人担忧的趋势：效率优先，而牺牲了真正的质量。这与雅克·埃吕尔的“技术”概念相符，在“技术”中，一切都针对可衡量的结果（如参与度和收入）进行优化，从而侵蚀了工艺、美感和人类意图。 这种“技术”在Spotify等平台中显而易见，这些平台优先考虑算法流行度而非艺术价值，与Bandcamp对精选独立音乐的支持形成对比。人工智能在这种以指标为导向的环境中蓬勃发展，大规模生产“足够好”的内容。然而，这会对重视真正技能的领域（如软件工程）构成威胁。 虽然人工智能可以加速低质量代码的生成——类似于在大科技公司中常见的“管道”，但它无法解决核心问题：熟练工程师和深思熟虑的设计减少。作者倡导复兴软件工艺，并将之与艺术与手工艺运动对工业化的回应相提并论。通过探索被遗忘的方法，并优先考虑人类规模的实验性项目，我们可以重拾质量和创造力，甚至可能使真正的工艺随着主流软件的退化而*更*具价值。
这个仓库提供了伊利亚·苏茨克维尔推荐的30篇深度学习基础论文的NumPy实现——他认为这批论文涵盖了90%的核心深度学习知识。每个实现都优先考虑教育清晰度，避免使用深度学习框架，使用合成数据，并提供广泛的可视化和解释。
这些论文被分为基础概念（RNN、LSTM、剪枝）、架构与机制（Transformers、ResNets、GNN）、高级主题（VAEs、神经图灵机）以及理论与元学习（MDL原理、柯尔莫哥洛夫复杂度）。
主要亮点包括字符级RNN、LSTM、AlexNet、ResNet、Transformers以及像检索增强生成（RAG）这样的最新进展的实现。该项目还深入研究了像柯尔莫哥洛夫复杂度和不可逆性这样的理论概念，并以“咖啡自动机”论文为例。
代码设计用于通过Jupyter笔记本进行交互式学习，并提供适合初学者的学习路径来引导用户了解核心概念。对于任何寻求更深入地理解深度学习基础知识而无需大型框架复杂性的人来说，这是一个宝贵的资源。现在已经完成了全部30篇论文！
我已离开X（前身为Twitter），原因是其环境日益恶化，并且我会忽略或要求以其他方式分享发送给我的任何链接。这不是为了影响X的财务状况而发起的抵制——它的资源过于庞大——而是我个人决定脱离一个积极损害公共讨论的平台。
X的算法优先考虑愤怒和虚假信息，并通过其所有者推广极端观点和干预民主进程（如英国选举）而得到放大。该平台甚至助长了令人不安的滥用行为，包括AI生成的非自愿图像。
仅仅避免参与是不够的；即使*浏览*内容也会使该平台合法化。我选择转向Mastodon和Bluesky等替代平台，希望其他人也能加入我，不是为了“击败”X，而是为了在其他地方培养真正的对话。该平台已经从根本上受到损害，类似于一个有害意识形态不仅被容忍，而且被积极推广的空间，使得有意义的对话变得不可能。我哀悼最初的Twitter的逝去，但认识到当前的迭代已经无法修复。
## Twitter 迁徙与平台替代方案 (Hacker News 讨论)
一场 Hacker News 讨论围绕着用户在埃隆·马斯克收购后离开 Twitter (现在是 X)。许多人报告已经离开，理由是担心平台的发展方向——包括被认为支持右翼意识形态、错误信息和审查。
用户正在探索 Mastodon、Bluesky，甚至重返较旧的论坛形式等替代方案。一些人强调找到符合自己价值观的平台的重要性，而另一些人则承认迁移网络和维持关键用户群体的难度。
一个反复出现的争论集中在离开 Twitter 是否构成对其现状的支持。一些人认为，获取信息*需要*留在平台上，而另一些人则认为互动等同于认可。讨论还涉及像 ActivityPub 和 AT 协议这样的去中心化平台的挑战，以及精选体验与开放、潜在混乱环境的价值。 许多评论员强调了针对特定兴趣的 Hugging Face 的 Daily Papers 等专注平台的优势。
最后，一个子线程讨论了 HN 的踩帖系统，一些人认为它扼杀了讨论，而另一些人则认为它是维护质量的机制。
## Windows 衰落的现状
时隔三年，对Windows的深入观察揭示了一个令人担忧的趋势：质量下降和优先级转变。虽然微软大力投资人工智能，特别是Copilot，但核心Windows体验却受到bug、臃肿软件和30多年积累的技术债务的困扰。
最近的更新，例如2026年1月发布版，引入了严重问题——电脑无法关机、Outlook在使用PST文件时崩溃，需要紧急补丁修复。除此之外，持续出现问题，例如任务管理器无响应、RDP连接失败和DRM视频问题。
Windows本身变得越来越臃肿，即使是像资源管理器这样基本组件，也因新功能和特别是与每个补丁捆绑的人工智能模型更新而不堪重负。微软将Copilot集成到各处——Edge、Notepad、设置，甚至Paint——进一步加剧了这一问题，常常以牺牲稳定、离线体验和用户选择（本地帐户选项正在减少）为代价。
虽然人工智能具有潜力，但微软的重点似乎方向错误。Windows Recall灾难性的发布，一项涉及隐私的“摄影记忆”功能，就是一个例子。最终，Windows感觉像一个建立在不稳定的基础之上、雄心勃勃的人工智能平台，优先考虑创新而非可靠性和用户体验。
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## Ourguide：适用于任何任务的屏幕指导
Ourguide 是一款 macOS 应用程序，旨在**在您的屏幕上提供逐步、实时的指导**，无需在应用程序之间不断切换或暂停教程。只需输入您需要帮助的内容，Ourguide 就会突出显示在*任何*应用程序中需要点击的位置。
一个关键功能是**提问模式**，它允许用户提问并获得即时、上下文相关的答案，无需截图或复制粘贴——它“看到”您正在处理的内容。
Ourguide 受到各行各业专业人士（设计、营销、教育）的信赖，可以简化工作流程，**缩短培训时间**，并提高生产力。用户报告在使用新软件和完成复杂任务方面有了显著改进。
目前适用于 macOS，Ourguide 旨在成为您整个桌面的通用助手，提供更直观、更高效的学习和工作方式。
## Ourguide：屏幕任务指导
Eshaangulati正在开发Ourguide，这是一款OS级别的应用程序，旨在通过分步视觉指导帮助用户完成计算机任务。由于对参考聊天机器人和截图寻求帮助的过程感到繁琐，Ourguide提供两种模式：“引导”模式突出显示点击位置，“提问”模式是一种视觉集成聊天，允许用户无需冗长的解释即可询问屏幕上下文相关的问题。
最初使用复杂的计算机视觉和VLM管道（现在计划开源），当前版本优先考虑速度，延迟低于一秒。开发者承认当前计算机使用代理的局限性，专注于*视觉定位*——展示*点击哪里*——而将实际点击操作留给用户，以避免错误。
Ourguide已被证明对诸如AWS控制台导航等复杂任务，甚至像设置调整等简单任务都有用。它目前适用于MacOS，开发者正在积极寻求反馈，特别是关于老年用户和教育科技领域的潜在用例。隐私是关键问题，截图经过PII过滤并通过安全硬件飞地处理，且不存储。
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## 低代码平台面临的迫在眉睫的威胁
尽管预计到2028年市场规模将达到500亿美元，但人工智能驱动的编码工具的兴起对低代码平台构成了重大的生存威胁。这些平台之所以流行，是因为它们能够让非技术用户构建软件，从而减少开发人员的工作量并加速交付。然而，随着人工智能极大地降低了*直接*代码开发的成本和复杂性，其核心价值主张正在转变。
过去，低代码通过简化开发和赋能公民开发者来证明其成本的合理性。现在，人工智能允许开发人员更快地构建解决方案，通常*无需*外部平台的额外复杂性和厂商锁定。像Cloud Capital这样的公司已经开始迁移离开低代码，发现人工智能驱动的开发效率更高、更易于维护，并且与现有工作流程集成。
虽然低代码供应商正在通过人工智能集成进行调整，但他们是否能够与使用人工智能工具直接构建的速度和灵活性竞争还有待观察。现在，根本问题归结为简单的“构建 vs. 购买”——对于许多人来说，利用人工智能重新掌控他们的工具，证明是更有价值的途径，在速度、成本节约和开发人员体验方面都带来了收益。
## 低代码的终结？(2014-2025) - Hacker News 总结
最近一篇帖子引发了 Hacker News 上关于低代码平台未来的讨论，作者指出客户正在转向由人工智能驱动的应用构建。核心论点是，随着人工智能编码工具的改进，传统低代码的价值主张会降低——特别是对于开发者而言。
许多评论者表示赞同，认为人工智能能够实现更快、更灵活的开发，绕过专有低代码环境的限制。然而，也有人指出低代码对于需要安全保障和可视化清晰度的非技术用户仍然有价值，并且在企业环境中维护稳定性和可扩展性方面也发挥作用。
对话强调了一种潜在的转变：低代码平台可能会通过与人工智能集成来生存，成为提示和管理人工智能生成代码的界面，而不是独立的解决方案。另一些人认为，提供坚实基础和敏捷性的“代码优先”低代码方法将会蓬勃发展。最终，讨论的中心在于人工智能驱动的代码生成所带来的好处是否超过了成熟的低代码工具所提供的运营优势。
## ChatGPT 代码解释器获得重大升级
ChatGPT 的“高级数据分析”功能（前身为代码解释器）获得了一次重要的、未公开的升级，极大地扩展了其编码和数据处理能力。现在，除了 Python 之外，ChatGPT 还可以直接执行 **Bash、Node.js (JavaScript) 甚至 Ruby、Perl 和 Java** 等语言的代码。
一个关键的补充是 **`container.download` 工具**，它允许 ChatGPT 从公开可访问的 URL 获取文件并在其沙盒环境中保存。虽然容器仍然缺乏直接的互联网访问权限，但现在可以通过自定义代理使用 **`pip` 和 `npm`** 安装软件包。
这次升级是通过实验发现的，揭示了启用软件包安装的代理系统 (`applied-caas-gateway1.internal.api.openai.org`) 的细节。安全测试表明，`container.download` 工具目前可以防止提示注入攻击，要求 URL 要么由用户直接输入，要么来自安全搜索结果。
这些增强功能使 ChatGPT 能够分析来自网络的数据，利用更广泛的编程语言，并利用外部软件包——使其成为一个更加通用的编码和数据分析工具。然而，作者敦促 OpenAI 为这些新功能提供官方文档，目前这些功能被称为“ChatGPT 容器”。