这篇博文详细介绍了如何使用WebGL着色器创建流畅的渐变效果。它从JavaScript中的基本线性渐变开始，逐步过渡到GLSL以进行GPU加速。作者解释了插值、颜色映射以及使用单纯形噪声生成自然波浪等核心概念。该效果的关键在于使用二维噪声生成动画的一维波浪，并将这些波浪叠加，并使用不同的比例和速度来增加复杂性。然后，他们应用动画的二维噪声来实现纹理和动态模糊。作者使用渐变纹理，并使用smoothstep函数操作alpha值。不同的背景噪声与波浪的alpha值混合，最终得到映射到渐变的亮度值。这被应用于多个波浪，最终产生流畅且充满活力的效果，可以轻松集成到网页设计中。
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一个流动的 WebGL 渐变效果，解构分析 (alexharri.com)
16 分，来自 alexharri，1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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“Somehash” 项目是一个受 Blurhash 启发的占位符图片探索项目，旨在提升网站加载过程中的用户体验。整个过程包含三个关键步骤：处理、占位和加载。
该项目使用 Python 中的 KMeans 聚类算法提取图像的主色调，将其编码成字符串，并与图像的纵横比一起存储这个“哈希值”。这些数据随后传递给一个 React 组件。
React 组件解码哈希值并渲染动画——在本例中，使用提取的颜色渲染垂直线条。这在加载全分辨率图像时充当视觉占位符。该项目使用了 Pillow、NumPy 和 scikit-learn 等 Python 库进行图像处理，并使用 React 进行渲染。
未来的改进包括简化编码/解码过程，将动画与图像的 `onload` 事件连接起来以实现更平滑的过渡，以及关注生产就绪性。作者鼓励读者思考在网站加载时间内自己创造性的占位符图像解决方案。
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Somehash：一次受 Blurhash 启发的探索 (travisbumgarner.dev)
3 分，来自 theogravity，1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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据报道，OpenAI正在开发自己的社交网络，可能与ChatGPT集成，并由图像生成和社交信息流驱动。CEO山姆·阿尔特曼正在寻求外部对该项目的反馈。此举加剧了OpenAI与埃隆·马斯克（X）的竞争，并将他们置于与Meta的竞争之中，Meta也计划在其AI助手应用程序中添加社交信息流。 OpenAI的一个关键动机是获得像X和Meta那样拥有的独特实时数据来训练其AI模型。这款社交应用程序可以让AI帮助用户创作更高质量的内容，灵感来自Grok/X的整合。该项目仍处于早期阶段，可能不会推出，但这体现了OpenAI在高期望和日益激烈的竞争中对增长的雄心。
Hacker News 的讨论围绕着 OpenAI 创建社交网络的想法展开。一些人认为这是 OpenAI 收集 AI 训练数据的一种方式，尤其是在其他平台越来越保护其数据的情况下。另一些人推测这是 Sam Altman 和 Elon Musk 之间持续竞争的一部分，或许是受到 Grok 在 X（前身为 Twitter）成功的影响。
许多评论者对另一个社交网络的价值表示怀疑，尤其如果它只是简单地复制了现有问题，例如垃圾邮件、机器人和低质量内容。一些人建议专注于 AI 驱动的过滤，以创造更以人为本的体验。另一些人则建议采用新颖的方法，例如由大型语言模型 (LLM) 驱动的群聊，或类似 DeviantArt/Tumblr 的平台，创作者通过高质量内容训练 AI 来获得补偿。讨论还涉及到构建社交网络是否值得 OpenAI 使用其资源，考虑到他们的核心使命。
我最近买了一款经济实惠的Amazfit Band 7，用来追踪心率和睡眠模式。它令人印象深刻的18天电池续航和基于Javascript的表盘功能激发了我创建自定义表盘的兴趣。
由于导出每个数字和符号的单个图像的过程非常繁琐，我开发了一个基于网络的工具，网址是gingerbeardman.com/amazfit/。该工具允许用户自定义字体、大小、颜色和对齐方式，然后只需单击一下即可下载所有图像，这些图像已针对表盘开发进行了优化。
我的第一个作品名为DIN，它使用了Datto和Charles Nix提供的免费字体D-DIN Condensed Bold。我生成了不同尺寸的数字和符号图像，并使用了两种颜色。虽然文本在某些显示器上可能看起来较暗，但在Amazfit Band 7的OLED屏幕上清晰可见。该工具并非特定于Amazfit，可以用于任何图像生成需求。您可以通过iOS或Android上的AmazFaces应用程序安装以此方式创建的表盘。
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Amazfit 活动追踪器和表盘素材生成 (gingerbeardman.com)
9 分 msephton 1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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Cursor，一款AI驱动的IDE，因后端会话错误导致用户多台机器同时被锁，引发了一场公关灾难。问题被AI客服机器人火上浇油，该机器人错误地声称这是一项新的登录策略。用户误以为机器人的回应是官方说法，纷纷反抗并取消订阅，理由是多设备工作流程受限。
最初讨论此问题的Reddit帖子已被锁定并删除，这更增加了用户的困惑和挫败感。Cursor的一位开发者后来澄清说，根本不存在这样的策略，并将错误信息归咎于AI客服机器人，并承认一项与安全相关的更改可能导致了会话失效。
尽管做出了澄清，但此次事件凸显了依赖未经检查的AI进行客户支持的风险，以及AI“幻觉”造成的潜在损害。此事强调了在客户服务角色中部署AI时，人工监督和清晰沟通的重要性。一些人仍然持怀疑态度，怀疑AI的“幻觉”是否只是为一项预定策略变更找的方便的替罪羊。
据报道，2025年4月中旬，4chan遭到Soyjak.Party社区成员的入侵。攻击行为包括恢复已删除的/QA/板块以及据称泄露4chan管理员的邮箱地址。攻击者声称利用了4chan后端的漏洞，包括过时的PHP代码和“yotsuba.php”脚本（负责发帖和版务管理）中已弃用的MySQL函数。 泄露的信息据称包括对/j/板块（管理员的私人论坛）的访问权限、“yotsuba.php”的完整代码以及管理员邮箱地址列表，其中一些邮箱地址属于.edu域名。虽然有人声称还泄露了.gov邮箱地址，但这尚未得到证实。包括X和KiwiFarms在内的社交媒体用户传播了泄露的源代码、管理截图以及对被利用漏洞的分析，突显了4chan使用的过时技术。关于首席管理员账户被入侵的说法也在流传。
Hacker News讨论了4chan遭受的黑客攻击事件，黑客重新开启了/QA/板块并泄露了管理员邮箱，引发了个人信息泄露的担忧。评论者们就4chan在互联网文化中的作用展开了辩论，一些人惋惜它作为“旧互联网”一部分的潜在消亡，另一些人则批评其负面影响，尤其是在右翼极端主义兴起中的作用。人们担心泄露的数据可能对4chan团队及其家人造成伤害。也有人认为，鉴于该网站充斥有害内容且缺乏言论自由，4chan的管理员和版主咎由自取。人们还讨论了识别QAnon起源的可能性，尽管认为这种可能性不大。此次黑客攻击重新引发了人们对4chan对互联网文化的影响、其内容审核措施及其现实世界后果的讨论。
Liquid：语言模型是可扩展的和统一的多模态生成器
Liquid: Language models are scalable and unified multi-modal generators
4 天前
本查询请求收集各种各样的图像，范围从自然景观到奇幻人物肖像。其中几项请求专注于自然摄影，包括一颗心形树在仙境般的森林中，一株在贫瘠土壤中发芽的植物，以及在星空下的瓶中装着枫树精华。 人物描绘是中心内容，包括一位尊贵的亚洲女神，一位饱经风霜的海盗，一位波斯公主，一位种植大麻的哥特式女子，一位在派对上的知识女性和一条龙。还有请求绘制一位有着粉紫色头发和超写实面容的亚洲女性肖像，威廉·达福饰演的耶稣基督，以及一只穿着梅森服装的猪。 提示说明了各种摄影风格，包括超写实主义、照片写实主义、编辑摄影和美术绘画。提到了具体的设备和艺术家，例如尼康D6、加伦·罗威尔、彼得·利克、马克·亚当斯、大卫·蒙奇和比尔·格卡斯，以及诸如FE GM 35mm f1.4、70mm和50mm f1.8之类的镜头。还请求了光线追踪、Octane渲染、旋转液体和合成波浪美学等视觉效果。
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Liquid：语言模型是可扩展和统一的多模态生成器 (foundationvision.github.io)
pr337h4m 提交于 48 分钟前 6 分 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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Show HN：不确定性计算器——纸巾背面概率计算器
Show HN: Unsure Calculator – back-of-a-napkin probabilistic calculator
4 天前
Filip介绍了一款名为“不确定性计算器”的工具，用于处理包含不确定数值的计算。用户输入的不是精确值，而是表示95%置信区间的范围（例如，4~6）。这简化了统计推理过程，无需高级统计知识。
该计算器使用蒙特卡洛方法进行计算，通过多次计算来估计给定范围内的结果。它支持基本的算术运算、幂运算、平方根和三角函数。虽然简单，但这款工具旨在用于快速、便捷的“草稿纸”式计算，而不是复杂的统计分析。
示例强调了它在诸如评估业务可行性、未来收入或疫情影响等场景中的实用性。尽管存在解析器脆弱、计算缓慢以及正态分布假设等局限性，“不确定性计算器”仍然能够帮助用户考虑不确定性并做出更明智的决策，从而更好地理解潜在结果。
Hacker News上正在讨论Filiph的“不确定计算器”，这是一个概率计算器。用户们称赞了它的创意和精致的UI，但有人指出除法运算偶尔会出现范围结果错误。另一位用户提到了网页版的延迟问题，并分享了一个使用NumPy的更快Python实现。讨论涉及到该计算器可能使用了蒙特卡洛方法。一些用户还链接了相关的工具，例如Guesstimate（一个概率电子表格）和之前关于这个计算器的Hacker News帖子。用户们建议了一些改进，例如允许用户指定不同的概率分布和用于指定范围的符号。
演示者发现视频中对敏感信息进行像素化或模糊处理很容易被还原。他向观众挑战，让他们还原他视频中文件夹的像素，三天内有三人成功做到，每人获得50美元奖励。 GitHub用户KoKuToru分享了他们的过程，使用了两种方法：一种是使用TensorFlow对窗口中的像素数据进行暴力破解和聚合；另一种是使用GIMP和ffmpeg进行更精确的窗口选择，并获得更好的结果。这两种方法之所以有效，是因为像素化就像百叶窗一样，随着窗口的移动，会显示底层图像的不同部分。 演示者指出，人工智能和更快的计算机使得像素化还原越来越容易实现。视频运动提供了更多用于反向工程的数据点。他现在建议使用纯色遮罩代替模糊或像素化来对敏感信息进行审查。
一个Hacker News帖子讨论了Jeff Geerling一篇关于视频去审查的文章。一位评论者提供了一种低技术含量的使用MS-Paint涂黑截图的方法，声称纯黑色遮盖能够抵抗AI去审查。另一位评论者批评了Lockpicking Lawyer在视频中模糊信息而不是完全遮挡的做法，认为模糊的数据通常可以恢复。一位评论者回忆起一位同事用移动的狭缝创建图像。最后，另一位评论者说他们喜欢Jeff Geerling。另一位用户详细解释说，模糊可以通过反卷积恢复，而像素化则主动删除了数据。
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M1：迈向可扩展测试时计算的Mamba推理模型 (arxiv.org)
dpstart01 2小时前 11 分 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 评论
ed 21分钟前
[–]
研究方向很有趣，但这不是你今天想使用的模型。这篇论文研究了一个基于llama3.2-3b并针对mamba修改的30亿参数模型，并将它与一个15亿参数的r1蒸馏版本进行了比较。
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