## go-bt: 一个 Go 行为树库 go-bt 是一个轻量级的 Go 行为树 (BT) 库，适用于后台工作者、游戏 AI 和自动化。它采用协作式多任务模型，避免使用 `time.Sleep` 等阻塞操作，而是通过节点让出控制权来实现。 主要特性包括 **无状态节点** – 所有状态都驻留在 `BTContext[T]` 中 – 以及简单的返回码系统 (1=成功, 0=运行中, -1=失败)。`BTContext` 集成了 Go 的 `context.Context` 用于取消和超时。 go-bt 提供核心节点，如 `Selector`、`Sequence`、`Condition`、`Action` 和 `Sleep`，允许灵活的逻辑构建。一个突出的特性是 **时间旅行测试**；引擎允许将自定义时钟注入到上下文中，从而可以立即测试依赖于时间的节点，而无需实际延迟。 该库提供了一个并发、panic 安全的 `Supervisor` 来在后台运行树。用户定义一个自定义的 `Blackboard` 结构体来保存应用程序状态，树节点可以访问和修改它。示例代码演示了构建一个连接和处理任务的工作者树，展示了该库的易用性。
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## Go-Bt：Go语言中的极简行为树 - 摘要
一个名为 **go-bt** 的新Go库，用于创建行为树（BT），最近发布（v0.1.0）并在Hacker News上分享，寻求Go社区的反馈。作者rvitorper的目标是采用极简的方法来实现BT。
讨论很快转向了BT与状态机的优缺点。一些评论者表示更喜欢数据驱动的分层状态机，认为BT难以维护和推理，尤其是在逻辑增长时。有人建议使用位标志将状态机编码为数据，以实现高效的条件评估。
其他讨论点包括探索使用Go通道实现BT（但注意到如果没有goroutine可能会影响效率），以及该库在游戏AI之外的潜在用途，例如在微服务中编排重试。go-bt的一个备受赞扬的特性是通过时钟注入进行“时间旅行”测试，简化了CI测试。
讨论中提出的未来开发想法包括并行复合节点以及实现指数退避，以处理大量树可能带来的高CPU负载。
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对不起。
## HLS 重流代理：摘要 此工具包解决了在 Jellyfin、Emby 和 Plex 等媒体服务器中访问免费 HLS/IPTV 流的问题。许多流需要特定的 HTTP 标头（User-Agent、Referer），而这些服务器不会自动提供，导致播放错误。 `hls-proxy.py` 充当反向代理，注入这些必要的标头并将 m3u8 播放列表重写，以将所有片段请求路由到它。它包括 `refresh-m3u.sh` 等工具，用于抓取和维护稳定的 M3U 播放列表，以及 `detect-headers.sh`，用于自动识别给定流所需的标头。 配置通过 `channels.conf` 进行，定义具有其源 URL 的频道。代理动态更新 m3u8 URL（缓存一小时）并处理令牌刷新，确保持续访问。它使用 Python 3.8+（仅标准库）和 Bash 编写，并支持 systemd 用于用户级服务。Docker 用户需要使用 Docker 网关 IP 配置代理 URL。包含详细的标头检测指南，利用 `curl` 和浏览器开发者工具来确定所需的标头。
对不起。
## PvP-AI：复兴8位游戏并挑战人工智能 PvP-AI是对1990年最初编写的游戏的重现，现在在Commander X16复古电脑上重获新生。虽然模拟器可以达到每秒8.6帧的可玩帧率，但由于VERA模块问题，硬件限制为每秒4帧。该游戏具有独特的机制——动态变化的竞技场、智能导弹和优先考虑淘汰而非纯粹得分的计分系统。 受到LLM与复古游戏集成的启发，作者探索使用ChatGPT (gpt-4o)来玩PvP-AI。为了避免依赖视觉输入，一个“智能感知”系统——基于文本的数据，代表触觉和电磁场检测——被实施，以向LLM提供关键的游戏信息。 为了促进通信，一个新的VIA2-socket功能被添加到x16-模拟器中，允许LLM、PHP接口和游戏之间进行双向交互。初步测试，记录在一系列连续的游戏中，展示了ChatGPT学习和发展获胜策略的能力，并在比赛之间携带持久笔记。未来的研究旨在扩展“智能感知”以包括视觉和听觉，进一步增强人工智能与这个经典8位世界的互动。
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LLM 使用结构化的“智能感知”玩 8 位 Commander X16 游戏 (russell-harper.com)
15 分，来自 russellharper 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
我将 ChatGPT API（模型 gpt-4o）连接到一台 8 位射击游戏 PvP-AI，该游戏在 Commander X16 模拟器上运行。
模型接收结构化文本摘要，而不是像素或音频，我称之为“智能感知”，基于游戏现有的触摸和 EMF 风格输入。
LLM 在回合之间保留笔记，在游戏之间制定策略，甚至发现了内置 AI 行为中的漏洞。
文章、技术细节和三个连续的游戏录像：https://pvp-ai.russell-harper.com/#v3 帮助
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## 哈佛图书馆护照：快速游览
2026年4月，哈佛庞大的图书馆系统——按员工数量排名第11，按藏书量排名第22——将通过“图书馆护照”项目进行探索。虽然没有官方奖励，但一位作家踏上了对23个地点的排名游览，并对每个地点进行了古怪的评估。
亮点包括阿诺德植物园园艺图书馆（需要预约，专注于树木）、贝克图书馆（奢华，可能适合社交）以及令人惊讶的舒适植物图书馆。有人戏称考特威图书馆是体验医疗紧急情况的好地方，而恩斯特·迈尔图书馆则因其氛围和动物艺术而受到赞扬。
哈佛法学院图书馆（免费咖啡！）、独特的哈佛地图收藏以及威德纳图书馆——因其美丽、资源甚至可以玩耍的楼梯滑行而加冕为最佳整体图书馆，也脱颖而出。相反，科学工程综合体图书馆因其无菌环境而获得最低评价。这次游览揭示了各种各样的空间，从轻松的神学院图书馆到地下的肯尼迪学院图书馆，每个空间都提供了一种独特的体验，置身于这所拥有387年历史的“知识圣地”之中。
## 他们由肉制成：梗概
特里·比松的短篇故事探讨了两个外星生物发现人类时令人不安的顿悟。经过广泛调查，他们确认了一个令人震惊的真相：人类完全由“肉”构成。尽管拥有技术并发送无线电信号，但这些信号实际上是由这些基于肉体的生命形式创造的*机器*发出的。
这些外星人难以理解一个完全由有机物构成的有感知物种——“会思考的肉”。他们驳斥了基于碳的智慧或隐藏的等离子大脑的理论，并反复确认人类的完全肉质本质。
最终，他们得知人类渴望接触和探索，通过“肉的声音”——本质上是语言和歌唱——进行交流。面对与这种生物互动的怪异前景，这些外星人决定抹去所有关于他们发现的记录，认为接触不可取。他们以此为理由，认为人类有限的太空旅行能力使得广泛接触不太可能，甚至微妙地改变了人类的记忆，以确保他们对这次遭遇一无所知，仅仅成为“肉的梦境”。故事以回归一种更令人满意的智慧——氢核心团——结束，突出了对外星事物的传统偏好。
## 监控网络的扩张：理解 Flock Safety 及其他 Flock Safety 公司提供人工智能车牌识别器（ALPR）和现在无人机，因隐私问题受到越来越多的关注和城市（如俄勒冈州的本德市）的抵制。虽然该公司将其技术宣传为减少犯罪，但其技术允许追踪车辆，并且越来越多地追踪个人——甚至记录车辆颜色、行李架和车内物品等细节。 一个主要担忧是数据共享。尽管 Flock 不直接与联邦机构（如移民局）合作，但地方执法部门经常与他们共享数据，有时甚至绕过授权。公众的强烈反对阻止了与亚马逊安全品牌 Ring 的合作计划，但问题不仅仅在于一家公司。 Flock 向能够追踪人员的无人机扩张引发了更大的担忧。尽管该公司声称数据保留时间有限（30 天）并进行加密，但权力掌握在技术的*使用者*——执法部门——及其问责制手中。滥用案例正在增加，从追踪前任伴侣到调查潜在的堕胎。 越来越多的立法努力旨在限制 ALPR 的使用，强制删除数据，并限制数据共享。然而，随着摩托罗拉等竞争对手进入市场，这个问题比 Flock Safety 更广泛。提高意识、倡导强有力的立法，以及支持美国公民自由联盟（ACLU）和正义研究所等组织，对于应对不断扩张的监控环境至关重要。
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## MegaTrain：在有限硬件上训练大型LLM
一种新的方法，MegaTrain，允许在*单个*GPU上进行全精度的大型语言模型（LLM）训练，参数超过1000亿。关键是将参数和优化器状态存储在主机（CPU）内存中，将GPU视为瞬态计算引擎，并为每一层流式传输数据进出。
这对于VRAM有限的用户来说尤其令人兴奋，例如RTX 3080（10GB），他们目前由于“内存不足”错误而难以处理超过40-50M参数的模型。用户正在探索互补技术，如LoRA和MoE，以进一步优化性能并利用系统内存。
讨论强调了将能力从模型权重转移到自适应工具的重要性，以及为本地硬件优化工作负载。虽然该技术并非全新，但该论文展示了显著的进展——在3090上实现了每秒341个token，但对于完全预训练来说仍然较慢。 此外，还提到了高内存GPU（如H200）的可用性，但成本仍然是一个障碍。最终，重点转向使LLM训练更易于访问和更高效，即使是在消费级硬件上。
## C# 15 引入联合类型 C# 15，可在 .NET 11 预览版 2 中使用，引入了**联合类型**——一项长期请求的功能，提供了一种强大的方式来表示一个值，该值可以是几种不同类型中的一种。与之前使用 `object` 或继承的方法不同，联合类型在编译时强制执行**封闭的类型集合**，保证了**穷尽的模式匹配**，而无需默认情况。 联合类型使用 `union` 关键字声明，列出其可能的案例类型（例如，`public union Pet(Cat, Dog, Bird);`）。编译器处理案例类型与联合类型之间的转换。至关重要的是，联合类型能够实现传统层次结构无法实现的设计，将不相关的类型（如 `string` 和 `Exception`）组合起来。 除了基本语法之外，联合类型还支持诸如在联合类型主体内添加辅助方法（例如，`OneOrMore<T>` 的 `AsEnumerable()`）以及通过 `[System.Runtime.CompilerServices.Union]` 属性与现有的类似联合类型的库兼容等功能。 此功能与封闭层次结构和枚举的提案一起，旨在为 C# 提供一个全面的穷尽性方案。联合类型目前处于预览阶段，鼓励提供反馈以塑造其最终实现。
## 埃兰迪尔欢迎马里奥·泽克纳和 Pi 埃兰迪尔很高兴宣布，编码代理“Pi”的创建者马里奥·泽克纳将加入团队。这一举措源于对软件和人工智能未来为期一年的深入思考，认识到在开发中，*质量*比单纯的速度更重要。 作者在2025年进行了广泛的实验后，认为重点应该放在构建周到的、人机交互上，而不仅仅是高效的输出。Pi作为一个优先考虑软件质量、设计和持久价值的项目脱颖而出——与行业争相发布形成了鲜明对比。 埃兰迪尔自己的项目Lefos也秉持着这种理念，旨在创造能够促进更谨慎的沟通和愉悦体验的人工智能，而不仅仅是提高吞吐量。马里奥对这些原则的承诺使他成为理想人选。 埃兰迪尔打算妥善管理Pi，确保其作为高质量、开源软件持续存在，并探索其与Lefos的协同作用。他们认为，在软件开发中优先考虑关怀和考虑，对于避免未来日益分散注意力和疏离感至关重要。