加拿大总理马克·卡尼发表了严厉的讲话，指出加拿大与美国历史上牢固的经济关系已经成为一种弱点。他引用了美国不断提高的关税——达到大萧条时期的水平——以及诸如加拿大被吞并的政治言论，作为令人担忧的原因。 卡尼强调需要通过新的贸易协议和吸引投资来多元化加拿大经济，尤其是在清洁能源领域。他承认不确定性正在影响加拿大汽车和钢铁等行业，并强调增加国防开支和改善国内经济，例如可负担住房的重要性。 他驳斥了依靠恢复以前的美国政策作为可行策略，表示“希望不是计划”。卡尼的讲话是在最近的选举胜利和日益增长的确保有利的美国贸易协议的压力之后发表的，但表明了对加拿大自力更生和独立保障其未来的坚定承诺。
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对不起。
许多软件开发问题源于未能真正*倾听*用户和利益相关者，而非缺乏促进沟通的复杂“系统”。试图将直接对话重新定义为“社会技术系统”并不能解决核心问题：倾听是一项艰苦的工作。
有效的倾听需要克服多种偏见。我们常常低估他人的专业知识，认为自己的技术知识是普遍适用的。我们将自己的资源、假设和经验强加于他人，未能认识到个体差异和不断变化的情况。此外，我们还会误解未表达的需求，并评判那些不理解我们文档的人。
最终，将个体视为独特的实体——而非概括或群体——至关重要。更好的倾听能够释放宝贵的见解，从而带来更优秀的产品、减少技术债务并获得竞争优势。关键在于承认理解需要真诚的努力和挑战自身观点的意愿。
这六名用户中有五人此后没有再下注，但其中一个账户的近期活动显示，它随后通过正确预测美国和伊朗将在4月7日停火，赢得了163,000美元，而华盛顿和德黑兰当天宣布了这一消息。
这概述了一种简单、低成本的方法，让编码代理（如Claude、Codex和Gemini）在*不*依赖API或额外依赖的情况下进行协作，利用现有的订阅计划。核心思想是让一个代理通过命令行调用另一个代理，关键在于*恢复*之前的对话以保持上下文——避免每次都从头开始。 提出了两种方法：一种是使用`resume`命令进行快速迭代的简化“非交互式”方法，另一种是利用`tmux`在单独的窗格中监控代理交互，使其更清晰可见。这些交互的约定存储在Claude的内存文件中，以便一致地重复使用。 此工作流程适用于同行评审、获取草案的不同视角以及委派工作等任务。虽然它避免了API成本和复杂的设置，但缺乏强大的可观察性。作者强调这是一种实验性模式——虽然代理*可以*达成共识，但并不能保证*更好*的结果，并且对结果进行仔细评估至关重要。最终，这是一种轻量级的方式来测试多代理工作流程并探索不同LLM视角的优势。
## 展示 HN：轻量级代理通信
一个新项目 (juanpabloaj.com) 提供了一种无需产生 API 费用，即可利用现有订阅（如 Claude Code 或 ChatGPT Pro）实现 AI 代理之间通信的方式。其核心思想是通过共享“收件箱”——本质上是基于文本的通信渠道——来促进代理交互，而不是直接进行 API 调用。
讨论强调了几种现有方法：Claude Code 内置的 Agent Teams、Roborev.io，以及利用工具如 `tmux` 创建共享工作区并观察/纠正代理交互。用户报告在 `tmux` 窗格中运行代理，使用工具管理通信和补全，甚至在 Cursor 或 OpenCode 等编辑器中切换 LLM 取得了成功。
一个关键点是，代理达成一致并不意味着准确；它可能只是放大了现有的模型偏差。然而，该项目旨在实现简单性和快速设置，提供了一种潜在的、具有成本效益的方式来试验多代理系统。
## 日益加剧的脱节：为什么公众对人工智能的看法正在转负 最近的调查显示，专家对人工智能的乐观态度与公众的担忧之间存在显著差距。虽然76%的人工智能专家认为人工智能将使他们个人受益，但只有24%的美国公众持有这种观点——而且这个数字正在迅速下降，超过一半的人现在认为人工智能弊大于利。这不仅仅是典型的怀疑论，而是一种更深层、更本能的反应。 这种负面情绪源于对失业、虚假信息、隐私和权力集中等问题的担忧。然而，一个关键因素是“恐怖谷”效应——人工智能的近乎人类的特性会引发对真正理解、同情和能力的期望，而这些期望却始终无法得到满足。这种不匹配会引发不安、厌恶，甚至存在主义恐惧，微妙地提醒着我们自身的死亡。 在文本、语音和视频中反复接触这些不完美的模仿品会加剧这种效应。虽然在设计上保持一致性或实现真正令人信服的人工智能可以缓解这种情况，但故意远离人类相似性可能是最有效的方法。归根结底，反人工智能的情绪不仅仅是关于逻辑上的担忧；它是一种身体的、情感的反应，由反复经历某种*几乎*是人类，但却从根本上“不对劲”的东西所驱动。
对不起。
这个网站展示了一系列机械键盘的声音样本，所有素材均来自开源键盘社区——网站创建者是收集者，而非原始录制者。重要的是，这些录音具有主观性，会受到麦克风、房间声学和播放设备等因素的影响。 因此，该网站旨在成为一个键盘声音的“听觉博物馆”，而非权威的购买指南。一些声音是“代理”，代表相似但并非完全相同的键盘（例如，Topre Purple Hybrid用于HHKB）。“完全行程”录音突出了不同外壳和面板材料的差异，使用相同的开关在不同的组合中进行录制。 所有音频均注明了来源，例如Mechvibes、Bucklespring等，并提供了授权详情。希望更正署名或删除样本的创作者可以联系网站管理员。
对不起。
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对不起。
## TRELLIS.2 在 Mac 上：无需 NVIDIA 的图像到 3D 生成 该项目将微软最先进的 TRELLIS.2 图像到 3D 模型带到 Apple Silicon Mac（M1 或更新型号）上，*无需* NVIDIA GPU。它是一个利用 PyTorch MPS 的移植版本，能够在 M4 Pro 上大约 3.5 分钟内从单张图像生成详细的（40万+顶点）3D 网格。 该移植版本用 PyTorch/Python 替代了依赖 CUDA 的稀疏卷积、网格提取和注意力机制库。虽然速度较慢（~10 倍）于原始 CUDA 实现，但它提供了可用的 3D 生成功能。 **主要特点：** 输出带有顶点颜色的 OBJ 和 GLB 文件。需要 Python 3.11+，24GB+ 统一内存，以及 ~15GB 磁盘空间。请注意，由于 CUDA 依赖性，纹理导出和孔洞填充目前已禁用。 **开始使用：** 克隆仓库，登录 HuggingFace 以访问 gated 模型权重，运行 `setup.sh` 脚本，然后使用 `python generate.py path/to/image.png`。
## TRELLIS.2：在Apple Silicon上的图像到3D生成
一位开发者成功地将微软的40亿参数TRELLIS.2图像到3D模型移植到Apple Silicon上，使用PyTorch MPS原生运行。原始模型依赖于与Mac不兼容的CUDA特定组件。该移植用纯PyTorch替代方案，仅需几百行代码的修改。
由此产生的实现可以在M4 Pro (24GB)上从单张图像生成约40万顶点的网格，耗时约3.5分钟，比在H100上慢，但提供了离线、无云操作。开发者希望将这项工作扩展为一个可重用的工具包，解决Apple Silicon用户面临CUDA依赖的常见挑战。
该项目引发了关于此类移植的价值、模型质量（几何体方面被认为良好，但纹理方面需要改进）以及使用Metal shaders进行潜在优化的讨论。开发者已将示例输出添加到项目的GitHub页面。
[https://github.com/shivampkumar/trellis-mac](https://github.com/shivampkumar/trellis-mac)
瑞士人工智能倡议于2023年12月启动，是一项开创性的、开放科学项目，旨在开发人工智能基础模型。该倡议得到了阿尔卑斯超级计算机（CSCS）超过1000万GPU小时的算力支持，以及来自ETH领域（ETH Domain）的2000万瑞士法郎资助，是全球同类规模最大的倡议。 该项目由瑞士国家人工智能研究所主导——该研究所是ETH人工智能中心和EPFL人工智能中心之间的合作——汇集了来自10余所瑞士学术机构的800多名研究人员的专业知识。该倡议利用强大的阿尔卑斯超级计算机（配备超过10,000个GH200 GPU），提供定期的算力访问，以促进合作。 重要的是，瑞士人工智能倡议优先考虑透明度，发布开源软件、模型和数据，以惠及瑞士利益相关者，包括中小型企业和初创企业，从而促进值得信赖的人工智能应用。有关参与成员的更多信息，请访问瑞士人工智能成员页面。
对不起。
多年来，作者的旧博客文章被困在已停止使用的Microsoft Windows Live Writer的`.wpost`文件中。由于失去了对原始博客平台的访问权限，并且缺乏逆向工程技能，检索内容似乎是不可能的。 然而，使用AI编码助手Cursor，作者成功创建了一个Python脚本，将`.wpost`文件转换为可用的Markdown格式。进一步的提示显示，这些文件还包含嵌入式图像，Cursor也能够提取这些图像。 这个过程恢复了丢失的内容——包括文本和图像——使以前无法访问的博客文章重新上线。作者慷慨地在Codeberg上分享了`wlw-extractor` Python代码，供面临相同问题的人使用。这证明了AI辅助和数字考古的力量！
对不起。