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展示 HN：GibRAM，一个用于检索的内存中临时 GraphRAG 运行时。 Show HN: GibRAM an in-memory ephemeral GraphRAG runtime for retrieval 2 天前

## GibRAM：RAG 的内存知识图谱 GibRAM 是一款内存知识图谱服务器，旨在增强检索增强生成 (RAG) 工作流程。它将实体、关系和文档块*以及*它们的向量嵌入直接存储在 RAM 中，从而实现更快速、更具关联性的上下文检索。与传统的向量数据库不同，GibRAM 允许“图感知检索”——通过遍历实体之间的关系来发现仅靠语义相似性难以发现的相关信息。数据是短暂的，具有可配置的生命周期，使其非常适合短期分析和探索。一个 Python SDK 简化了文档索引和查询，提供了一种“GraphRAG”风格的工作流程。用户可以轻松自定义组件，例如分块器、提取器和嵌入器。GibRAM 可以通过脚本、Docker 或 Docker Compose 轻松部署，默认在 6161 端口上运行。它是一个 MIT 许可的项目。

## GibRAM：一个内存中的图RAG运行时 GibRAM是一个实验性的开源项目，旨在简化针对高监管文档的检索增强生成（RAG）。其创建者发现传统的RAG流程难以连接文档中的相关信息，因此开发了这个内存中的图RAG运行时。与通常将图存储和向量索引分离的系统不同，GibRAM将所有内容——实体、关系、文本和嵌入——都保存在单个进程的内存中。这种短暂的设计优先考虑探索性任务（如摘要和查询）的速度，不提供持久性保证，并倾向于重新计算而不是持久化。它并非旨在作为生产数据库，而是一种以内存为主要约束的图RAG的“氛围编码”探索。GibRAM利用向量搜索（HNSW）寻找初始匹配项，然后使用图遍历（BFS）来发现连接的实体，捕捉语义相似性和结构关系。该项目欢迎反馈，特别是来自从事RAG、搜索或基于图的检索工作的人员。 [GitHub: https://github.com/gibram-io/gibram](https://github.com/gibram-io/gibram)

```Iconify：开源图标库``` Iconify: Library of Open Source Icons 2 天前

Iconify 是一个大型图标库，提供超过 **18万个免费图标**，来自 **200多个图标套装**。这些套装涵盖了广泛的类别，包括：编程、徽标、表情符号、国旗、主题设计等等。图标套装采用多种许可协议，主要包括 **Apache 2.0、MIT 和 CC BY 4.0**，以及 Open Font License 和 BSD 等。流行的套装包括 **Material Symbols、Font Awesome、Phosphor 和 Fluent UI System Icons**，但该系列还扩展到许多小众和专业选项，如 **Web3 Icons、Health Icons 甚至 Weather Icons**。 Iconify 提供各种风格（轮廓、实心、双色）和尺寸（16px、24px、32px）的图标。它是设计师和开发者寻求免费、高质量图标用于其项目的综合资源。

## Iconify：流行的开源图标库 Iconify (iconify.design) 是一个广泛使用的库，提供大量的开源图标，可通过API访问，作为SVG使用。用户称赞其丰富的选择和易于集成到项目中的特点，例如D2架构图。讨论强调了几个用例，包括优先考虑隐私的离线编辑器（可能具有P2P同步功能）和通用的Web/App开发。提出了关于图标优化（内联与延迟加载以防止布局偏移）和许可（尤其是像SVGRepo这样的网站）的担忧。许多评论者分享了他们喜欢的图标库，包括Material Symbols、Phosphor Icons、Tabler和经典的famfamfam Silk系列。几位用户提到他们每天都使用Iconify，一位开发者甚至构建了一个网站 (universymbols.com) 来扩展Iconify的集合，使用AI生成的图像。总而言之，Iconify被公认为设计师和开发者寻求通用且易于获取的图标的宝贵资源。

ThinkPad精神 ThinkNext Design 2 天前

## ThinkNext 设计：通过有目的的设计传递价值 ThinkNext 设计认为，有影响力的设计超越了美学，它体现了品牌的身份，并在视觉、物理和体验层面传递价值。他们的方法始于深刻的同理心，不仅理解用户*需求*，还理解用户*渴望*，从而产生在情感上产生共鸣并经久耐用的创新设计。这种理念通过数十年的工作得到了有力证明，最显著的例子是与 IBM ThinkPad 的合作。从 1994 年对 IBM AS/400 的引人注目的重新设计——通过现代美学提升了收入——到 ThinkLight、TrackPoint 顶盖和革命性的 X1 Carbon 等无数创新，ThinkNext 一直在不断重新定义产品类别。他们的设计优先考虑功能性和用户体验，例如 AS/400 安全密钥和 Netfinity 7000 的机架式服务器。即使是看似微小的细节，例如 ThinkPad 的心跳 LED 和 ThinkShutter 摄像头盖，也体现了对周到、以用户为中心设计的承诺。通过持续的创新和对品牌精髓的奉献，ThinkNext 设计帮助销售了超过 2 亿台 ThinkPad，并继续塑造着科技的未来。

启动手工软件基金会 Launching the Handmade Software Foundation 2 天前

## 手工网络更新 - 2026 计划手工网络正在为繁忙的 2026 年做准备，将推出 **手工软件基金会**，这是一个 501(c)(6) 非营利组织，致力于支持独立软件开发。这个新基金会旨在赋能“手工”程序员——那些专注于深入的技术理解和质量的人——通过协助软件创作的商业方面，如支付、许可和营销。受到 File Pilot 等项目的成功启发，File Pilot 是一个由单人开发者构建的极其高效的文件浏览器，该基金会将提供资源和指导，帮助开发者发布有影响力的软件，而不会牺牲自给自足的能力。会员资格将通过月度订阅提供，获得访问私有 Discord 和商业资源的权限。除了基金会之外，该网络还将举办两次编程比赛（主题待定，Wheel Reinvention 将回归），以及 **今年春季在不列颠哥伦比亚省温哥华的线下聚会**——一个专注于演示、演讲和社区建设的“超级聚会”。关于聚会和基金会会员资格的更多细节将很快发布。该网络致力于全年每月更新。

## 手工软件基金会启动 - 摘要手工软件基金会（handmade.network）已启动，在编程社区引发讨论。该基金会源于凯西·穆拉托里（Casey Muratori）的“手工英雄”（Handmade Hero）项目所建立的粉丝群体——这款游戏从头开始开发，专注于深入理解计算机基础知识。然而，一些人质疑基金会的方向，认为它偏离了“手工英雄”的教育和赋能初衷。“手工英雄”旨在通过创造来*教学*，而基金会的目的——支持和推广“手工”软件——仍然有些模糊。核心“手工”理念强调在充分理解底层系统的情况下构建软件，可能避免对高级抽象的依赖。基金会旨在协助开发者处理非编码任务，如发布、许可和营销，填补那些经常阻碍技术精湛但缺乏商业头脑的项目成功的空白。它是一个501(c)(6)组织，有意避免慈善地位，以便直接惠及软件行业。人们担心开发者资质审查以及资金可能被滥用，尤其是在LLM时代，但该基金会打算为选定的项目提供定制化支持。

jQuery 4.0.0 发布 jQuery 4 2 天前

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Profession by Isaac Asimov (1957) 2 天前

科学家如何使用Claude加速研究和发现。 How scientists are using Claude to accelerate research and discovery 2 天前

## Claude 与科学发现的未来 – 摘要 Anthropic 的 Claude 正在迅速成为科学家的强大合作者，加速各个领域的研究。最近的进展，特别是 Opus 4.5，展示了在解读科学图表、处理计算生物学和理解蛋白质方面有了显著改进。通过“AI for Science”等计划，研究人员正在利用 Claude 重塑研究过程——从识别最佳实验和压缩时间线，到发现人类能力范围之外的复杂数据集中的模式。几个实验室展示了这种潜力：**斯坦福大学的 Biomni** 作为一个统一平台，访问数百种工具，从而大大缩短分析时间（例如，全基因组关联研究在 20 分钟内完成，而过去需要数月）。**麻省理工学院的 Cheeseman 实验室** 利用 **MozzareLLM** 自动化 CRISPR 实验的基因功能解读，甚至可以识别专家遗漏的见解。最后，**斯坦福大学的 Lundberg 实验室** 正在利用 Claude 为基因靶向生成新的假设，超越了传统的基于知识的方法。这些系统并非要取代科学家，而是增强他们的能力，提供置信水平并允许专家进行完善。虽然仍在不断发展，但这些工具展示了 Claude 不仅可以加速研究，还可以开辟科学发现的全新途径。

## LLM 在科学研究中：炒作与现实 Anthropic 网站上的一篇文章强调了科学家使用 Claude 加速研究，引发了 Hacker News 上的讨论。一些人认为 LLM 有潜力在大型数据集中识别模式并协助假设生成（引用了遗传学和蛋白质功能预测方面的例子），但许多评论者表示怀疑。一个核心问题是 LLM 提供的“置信度”的可靠性，用户质疑其校准和实际价值。分享的经验表明，这些置信度分数通常毫无用处，并且 LLM 即使在看似简单的任务中也难以保证准确性。讨论强调了 LLM 架构与传统方法（如 CNN）之间的根本区别，使得直接的置信度评估具有挑战性。一些评论员指出一个更广泛的问题：人工智能可能导致低质量研究（“学术垃圾”）数量增加，以及像 Anthropic 这样的公司的宣传材料中固有的利益冲突。一个反复出现的主题是对具体、可验证的结果的需求，以及对缺乏支持证据的革命性突破的主张持怀疑态度。最终，争论的中心在于 LLM 是否真正促进了科学发现，还是仅仅生成听起来合理但最终不可靠的输出。

埃尔德什281问题，使用ChatGPT 5.2 Pro解决。 Erdos 281 solved with ChatGPT 5.2 Pro 2 天前

没有刀，只有厨刀。 No knives, only cook knives 2 天前

## 跳蚤市场刀具：一个变迁的市场从2005到2018年，作者经历了湾区跳蚤市场刀具市场的巨大变化。最初，厨用刀非常多且便宜——与备受追捧的军用或狩猎刀相比，它们被认为是“糟糠”。一次在线销售了一把Sabatier刀，引发了狂潮，推高了价格并模糊了品牌之间的界限。随着理想的古董刀变得稀缺，作者在清晨的“抢购热潮”中，顶着睡眠不足的决心寻找商品，并通过发现来补充收入。他学会了快速评估价值，避免了常见的陷阱，例如厨师品牌的刀具。这个市场也有一种独特的社交动态，有专门的买家和不同程度的礼貌。一个转折点是Forgecraft刀的意外复兴——曾经被认为价值很低，但通过重新打磨和在线趋势而受到欢迎。这促使作者重新评估自己的偏见，质疑转售价值是否蒙蔽了他的判断。虽然Forgecraft的热潮已经消退，但他对人们对古董厨用工具日益增长的兴趣感到乐观，认为这是一种持久的趋势，通过日常物品将人们与历史联系起来。

## 黑客新闻讨论：刀具、跳蚤市场和“黄牛” 一篇关于小众爱好的 Substack 文章引发了黑客新闻的讨论：从跳蚤市场寻找和销售二手厨房刀具。文章强调了一个不断壮大的群体，他们对这些刀具进行精修和转售，引发了关于这是否构成“黄牛”行为以及对普通买家体验的影响的争论。许多评论者分享了关于优质刀具的建议（美国测试厨房的推荐很受欢迎），必备工具如厨房剪刀，以及刀具技巧和维护的重要性。一个反复出现的主题是宜家刀具的价值，出人意料地因其性价比而受到称赞。讨论范围扩大到跳蚤市场的变化，许多人哀叹专业转售商抬高了价格，并破坏了“古朴”的氛围。一些人为这种做法辩护，认为转售商通过精选优质商品并为他人节省时间来提供服务。另一些人指出，寻找有价值的商品本身就存在竞争，并且有权从中获利。几位评论者分享了专注于手工艺和其背后热情的书籍推荐，例如关于 Bernal Cutlery 的 *Sharp*。

Why Object of Arrays beat interleaved arrays: a JavaScript performance issue 2 天前

## JavaScript 性能：数组对象 vs. 交错数组一篇近期文章 (royalbhati.com) 强调了 JavaScript 中将数据结构化为“数组对象”（SoA）与“对象数组”（AoS）之间存在的显著性能差异。基准测试表明，SoA 始终优于 AoS，尤其是在 Chrome 的 V8 引擎中，这归因于其处理内存分配的方式。 V8 为每个双精度数分配独立的堆内存，导致 AoS 产生巨大的开销。Firefox 的 Spidermonkey 引擎使用“NaN-boxing”在同一空间内存储不同数据类型，从而避免了这个问题。然而，这种方法在较新的系统和地址空间需求方面存在局限性。有趣的是，较新的 JavaScript 运行时 Bun 表现出不同的行为，交错数组表现最佳。这表明性能受底层引擎影响很大。核心要点是，看似直观的数组结构可能具有截然不同的性能影响，直接测试对于优化至关重要。SoA 的优势主要在于减少每个元素的对象开销，并能够在 JavaScript 引擎内实现潜在的优化。

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