REST3D 是一个创新的框架，旨在从单张 RGB 图像重建物理稳定的 3D 场景，从而实现仿真就绪数字资产的创建。当前方法生成的模型往往看似合理，却存在物体悬浮或穿模等物理不稳定问题，而 REST3D 通过将物理推理与 3D 重建相结合，弥补了这一差距。 该过程始于一种“代理式”物理场景理解技术，它基于重力和支撑关系来映射物体及其关联，从而建立结构先验。在此基础上，该框架初始化 3D 模型，并结合树状引导对齐与物理约束优化。这种方法在严格保持原始图像视觉完整性的同时，解决了物理不一致的问题。 实验结果表明，REST3D 在合成数据集和真实世界数据集上均显著降低了物理误差，并增强了仿真稳定性。通过架起视觉表征与物理现实之间的桥梁，该框架在 VR 人机交互等沉浸式应用中表现出色，能够将静态图像转化为功能性、可交互的 3D 环境。
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REST3D：从单张图像重建物理稳定的 3D 场景 REST3D: Reconstructing Physically Stable 3D Scenes from a Single Image
32 天前
苹果售价 599 美元的入门级 MacBook Neo 取得了巨大成功，首席执行官蒂姆·库克表示市场需求远超公司内部预期。强劲的销量吸引了创纪录数量的首次购买 Mac 的用户，促使苹果将 2026 年的生产目标翻倍至 1000 万台。该设备的受欢迎程度也给戴尔等竞争对手带来了压力，迫使他们推出自己的入门级高端产品作为回应。
除 Mac 产品线外，分析师郭明錤还提供了几项行业动态：
* **OpenAI：** 该公司正在加速开发其首款“AI 智能手机”，目标是在 2026 年初实现量产。
* **芯片制造：** 英特尔已开始小规模测试苹果的低端 iPhone、iPad 和 Mac 芯片，这可能在 2027 年至 2028 年挑战台积电作为苹果独家供应商的长期地位。
* **iPhone 18 Pro：** 预计该机型将配备全新的可变光圈镜头，这是一项高端升级，其生产成本将比目前的摄像头模块高出 50%。
**rscrypto** 是一个为 Rust 设计的综合性、模块化加密库，旨在提供一个连贯的加密原语栈，且不依赖 OpenSSL 等 C 语言库或系统库。它在一个支持 `no_std` 且适配 WASM 的 crate 中，集成了 RSA、Ed25519、X25519、AEAD、哈希以及密码哈希等功能。
主要特性包括：
* **精细控制：** 灵活的特性标志（feature-flag）系统允许用户仅引入必要的原语，从而最大限度地减小二进制文件体积。
* **可移植基础：** 该库优先采用高性能、可移植的 Rust 后端作为核心，仅在必要时使用 SIMD 和汇编指令进行加速。
* **高性能：** 基准测试表明，其性能持续优于其他 Rust 基准实现，在 Linux 和 Apple Silicon 平台上，校验和、哈希及 AEAD 操作均有显著提速。
* **安全准则：** 采用专业的安全实践构建，包括恒定时间操作、敏感数据清零类型、不透明的验证错误提示，以及通过 Miri 和模糊测试进行的严苛 CI 测试。
rscrypto 是一个原语库，而非完整的 TLS 或 PKI 协议栈，它在服务器、嵌入式及裸机环境下提供了一致且“简洁平稳”的 API。该库采用 Apache-2.0 或 MIT 双重许可。
拒绝访问。你没有权限访问此服务器上的“http://www.sanders.senate.gov/$(SERVE_403)/op-eds/the-public-should-own-half-of-the-big-a-i-companies/?”。参考编号 #18.8615d617.1780508031.2741679c https://errors.edgesuite.net/18.8615d617.1780508031.2741679c
伯尼·桑德斯参议员近期提出了一项建议：对大型人工智能公司征收其 50% 的股票作为税收，以此建立一个公共主权财富基金。这一提议在 Hacker News 上引发了激烈辩论。
支持者认为，人工智能公司的估值是建立在人类的“集体智慧”（即未经报酬采集的书籍、代码和艺术作品）之上的。他们将这项税收视为应对即将到来的劳动力流失的必要补偿，并认为这是确保公众能够从基于共享社会基础设施构建的技术中获益的一种方式。支持者常引用阿拉斯加永久基金作为该模式的成功范例。
然而，批评者提出了强烈反对意见。许多人认为该提议等同于政府征收，并警告称此类措施将引发资本外逃，并摧毁美国的竞争优势。另一些人则主张，“基于数据训练”并非盗窃，而是人类学习方式的演变，并认为政府所有权将导致效率低下、政治腐败以及潜在的国家审查。
这场讨论反映了人们对知识产权地位、大规模失业的可能性，以及在人工智能快速演进的过程中，政府究竟应扮演利益相关者还是监管者的角色等问题所产生的深层焦虑。
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Uber 近期宣布其人力资源部门裁员 23%，此举正值公司迎来新任总裁之际。这一进展在 Hacker News 上引发了关于在人工智能日益普及的时代，中层管理与人力资源部门所扮演角色的激烈辩论。
批评者认为，“管理臃肿”是一个现实问题，AI 辅助的工作流程使得扁平化组织结构成为必然。一些评论者认为人力资源部门已变得多余，而另一些人则捍卫了该部门在法律合规、福利管理和员工支持方面的关键作用，并指出部分人所表达的蔑视反映了对该部门职能的狭隘理解。
此次讨论还触及了企业强制要求员工重返办公室的更广泛趋势，许多用户将其解读为一种鼓励员工主动离职的“软裁员”策略。此外，裁员还引发了关于科技行业工会化可行性的讨论。尽管有人认为现在是组织起来的时机，但另一些人则认为，当前的劳动力市场和人工智能自动化的威胁使得集体谈判变得困难。归根结底，这一讨论凸显了在企业效率、劳动力去人性化以及科技行业“非技术”岗位不确定未来等议题上的巨大分歧。
本指南概述了基于 Jos Stam 的论文《游戏中的实时流体动力学》(Real-Time Fluid Dynamics for Games) 的实时三维流体模拟基础。该方法通过将流体建模为不可压缩的网格单元简化了复杂的纳维-斯托克斯方程，其中“密度”代表染料而非流体质量。 **核心模拟步骤：** * **扩散 (Diffuse)：** 将速度和染料扩散到相邻单元格中。 * **投影 (Project)：** 通过保持流入和流出的平衡，确保流体保持不可压缩。 * **平流 (Advect)：** 根据现有的流场移动染料和速度。 * **设置边界 (Set_bnd)：** 通过将立方体的外边缘视为墙壁并镜像速度来包含流体，从而防止“泄漏”。 该实现使用一维数组来表示三维空间，并使用 `FluidCube` 结构来管理速度和密度数据。`lin_solve` 函数通过迭代方式求解扩散和投影所需的线性微分方程。 尽管这涵盖了模拟逻辑，但作者指出，渲染三维体积数据是一个单独且重大的挑战。初学者从可视化二维模拟或三维网格的单个切片入手可能会更容易。
Skyvern 是一家由 YC 支持、开源的 AI 智能体公司，致力于实现浏览器任务自动化。我们正在寻找一位实干型的开发者布道者/内容创作者，让我们的品牌脱颖而出。由于我们的产品具有极强的视觉效果和技术亮点，我们需要一位能够通过高质量内容与开发者社区建立真实连接的人才。 **职位职责：** 你将负责 Skyvern 的社交媒体影响力，从深度技术 YouTube 教程到病毒式社交媒体营销，全权把控内容输出。这是一个早期阶段的岗位，拥有极大的发挥空间——你将定义品牌声音，主导社区互动，并通过快速实验来扩大品牌覆盖面。 **任职要求：** * **内容原生：** 拥有成功的受众增长经验，了解什么内容能引起技术人群的共鸣。 * **擅长叙事：** 能够解释复杂的 AI 智能体功能，且不流于浅显。 * **实干且精通技术：** 能够从容面对镜头，熟练掌握视频剪辑，并能独立运行软件。无需团队协作也能独立产出内容。 * **社区思维：** 重视真实的互动参与，而非传统的广播式营销。 **如何申请：** 请发送你最优秀的作品集——包括视频、社交媒体帖文或营销活动案例。相比粉丝数量，我们更看重质量与影响力。请向我们展示你的实力。
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Google 推出了全新的中型模型 **Gemma 4 12B**，旨在将高性能、代理型及多模态 AI 带入本地笔记本电脑。该模型填补了 E4B 与 26B 模型之间的空白，在保持高级推理能力的同时，大幅降低了内存占用，仅需 16GB 显存。 主要特性包括： * **统一架构**：将视觉和音频输入直接整合至 LLM 主干网络中，无需额外的编码器。 * **原生模态**：首个支持原生音频输入的中型 Gemma 模型。 * **高效性**：配备多令牌预测（MTP）技术，以降低延迟。 * **易用性**：采用 Apache 2.0 许可证发布，确保其保持开放，并与更广泛的开发者生态系统兼容。 Gemma 4 12B 在保持轻量化的同时，实现了与大型模型相当的推理性能，使开发者能够在消费级硬件上直接运行最先进的 AI 智能体及复杂的多步工作流。此次发布是在 Gemma 系列取得 1.5 亿次下载这一里程碑之后推出的，延续了 Google 让强大的 AI 工具广泛普及的承诺。
Google 发布了全新的多模态模型 **Gemma 4 12B**，该模型无需编码器，能够处理文本、音频和图像。其设计目标是“笔记本电脑可用”，可运行在具备 16GB 显存或统一内存的硬件上。
**主要技术要点：**
* **架构：** 该模型以“线性投影”方法（使用简单的矩阵乘法）取代了传统且计算密集型的视觉编码器。这降低了内存开销并简化了输入流程，但一些用户认为其多模态性能（尤其是在图像识别方面）不如大型专用模型或 Gemini 等闭源替代方案稳定。
* **性能：** 社区早期的基准测试结果好坏参半。虽然一些用户认为它是在本地辅助编程和处理结构化数据方面的高效工具，但也有用户反映，与大型模型或 Qwen 系列相比，该模型存在语法错误、推理过程中的“幻觉”以及图像识别困难等问题。
* **社区反馈：** Hacker News 上的讨论主要集中在硬件的可访问性以及大型科技公司模型发布的“闭环”特性上。尽管许多人赞赏其向高效、本地化 AI 发展的趋势，但也有人对内存要求、谷歌安全护栏的“黑箱”本质，以及在编程和数据任务中更倾向于使用 Qwen 3.6 等其他模型表达了不满。
ESP32-S31 ESP32-S31
32 天前
ESP32-S31 是一款高性能、双核 32 位 RISC-V 微控制器（320 MHz），专为多功能的物联网、多媒体和人工智能应用而设计。它具备强大的连接功能，包括 Wi-Fi 6、蓝牙 5.4（LE Audio/Mesh）、Zigbee/Thread 以及 1000 Mbps 以太网。 该 SoC 专为高级人机界面（HMI）开发，内置了用于 JPEG、图像处理和显示支持（RGB/DVP）的专用硬件加速器，并辅以 14 个电容式触摸通道。其音频架构集成了蓝牙和双 I2S 控制器，支持硬件级同步，可实现低延迟性能。 安全性是其核心重点，具备真随机数发生器（TRNG）、基于 RAM 的物理不可克隆函数（PUF）、安全启动、加密和可信执行环境（TEE）支持，以确保硬件级保护。凭借 512 KB SRAM、高速 PSRAM 支持以及 60 个 GPIO，ESP32-S31 提供了极高的设计灵活性。 该平台得到 ESP-IDF、ESP-Matter 和多媒体框架的全面支持。此外，其架构针对与大语言模型（LLM）及 AI 代理的交互进行了优化，使其成为智能设备、语音控制设备和智能显示设备的理想解决方案。
乐鑫（Espressif）发布的 **ESP32-S31** 在 Hacker News 上引发了热烈讨论。爱好者们对该芯片转向 **RISC-V 架构**感到格外兴奋，因为它让开发者能够跳过专有工具链，转而使用标准的开源 Rust 和 C 工作流，从而简化了开发过程。
**主要技术亮点：**
* **性能：** 配备双核 320MHz 处理器、SIMD 指令集以及硬件加密加速器（AES、RSA、ECC）。
* **连接性：** 支持 Wi-Fi、蓝牙 5.4 LE Audio 以及千兆网络（通过外部 PHY）。
* **新外设：** 包含用于卸载位运算的“BitScramblers”（类似于树莓派的 PIO），以及用于电机控制的 CAN-FD 和四个 MCPWM 模块。
**社区观点：**
* **RISC-V 的转变：** 用户称赞其放弃了 Xtensa 架构，认为这使得硬件与现代开源嵌入式生态系统更加契合。
* **命名困惑：** 许多人批评“ESP32-S31”这一命名，认为这在乐鑫本已拥挤的产品系列中造成了混乱。
* **实际应用：** 虽然一些人希望将其用于人工智能或高速路由等高级任务，但另一些人提醒道，SRAM 和内存限制仍然是处理复杂机器学习任务或繁重网络流量的主要瓶颈。
开发板目前已经上市，预示着该产品的推广速度快于以往。