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本期 ROM 问题聚焦三个人工制作的粉丝翻译。《The Legend of Xanadu》是由 SamIAm 和 Elmer 主导的长期 PC Engine RPG 项目,经过多年的破解、翻译和过场动画字幕制作后终于发布;《Xanadu II》即将跟进。《The Curse of Ogaeritō》是一款受 Lovecraft 启发的 PS1 JRPG,获得了完整英文补丁,其本地化经过精心打造,体现 Lovecraft 风格。《Time Twist》是一款有争议的任天堂 Famicom Disk System 冒险游戏,在 AI 尝试受系统限制困扰后,获得了人工翻译补丁。本期还提到 Eden 中的早期 Switch 2 模拟工作、Azahar 拒绝支持 Anbernic 的 RG DDS、Xemu 图形修复、PCSX2 UI 调整、Jotego 注重质量的 FPGA 工作、Console Mode 更新、MAME Cruis’n 改进,以及 Kunio-kun 躲避球游戏的重新翻译。
编码工具各自以不兼容的格式存储智能体"记忆"(AGENTS.md、.cursor/rules、/memories、Copilot facts、MCP servers),因此在一个工具中学到的经验无法被另一个工具读取。解决方法不是另一个工具,而是社区标准,就像OpenTelemetry在2019年统一了可观测性一样。智能体记忆需要四个约定的层:数据模型(包含地址、键、id、生命周期、写入者、内容、属性的记录),语义约定(共享的地址层级与属性命名空间),协议(MCP操作),以及一致性测试。现有提案主要处理厂商之间的导出;一个共享规范还必须支持实时寻址,以便多个工具同时读写同一个仓库。该规范应记录每条记忆的写入者(个人、智能体或服务),以便读者判断信任程度,并允许签名与代码引用以缓解过时与提示注入。存储、排序与UI保持竞争。作者邀请记忆工具的构建者协作;LoreKit的MIT许可schema是其输入之一。格式还足够年轻,现在就可以改变。
cljrs 是一个实验性的 Clojure 方言,目标是 Rust 生态系统。它旨在成为一个功能完备的 Lisp 运行时,具备持久化数据结构、宿主宏系统和原生互操作——支持编译或解释执行,适合用作智能体编码运行时。可在 crates.io 获取。处于早期阶段;预计存在粗糙边缘。
Dark Star是一艘40多年船龄的Leisure 27,环英单人航行前进行了全面改装(发动机、索具、帆等)。安全装备包括DSC/GPS无线电、信号弹、救生筏、小艇/舷外机、安全带;救生衣有助于识别。锚泊依靠Danforth锚和10毫米链;无锚机使回收困难。小主帆和大型卷帆适于单人驾驶;主帆在5级风中放下。新Beta 16马力柴油机运行可靠,但SD60 saildrive密封泄漏,乳化机油。水储存在两个50升Plastimo水囊和10升罐中,并配备过滤器和净水片。岸电时用油汀电暖器提供干热;离网时用Alke催化加热器。电力来自交流发电机充电电池、30瓦太阳能板,以及用于更偏远区域的120瓦柔性太阳能板/电池。携带两台Simrad自动驾驶仪(防雨包裹)和一台风向舵;Simrad在大浪中表现吃力。燃油焦虑导致配备30升塑料油箱和40升轮换油罐。防浪罩对逆风舒适性和舱口防护至关重要。总体准备充分,尽管存在saildrive问题。
iSponsorBlockTV 是一个自托管应用,可连接到 YouTube TV 应用,利用 SponsorBlock API 自动跳过赞助片段、片头和广告,包括自动静音和点击"跳过广告"。它支持多种设备(Apple TV、三星/LG 电视、Android TV、Chromecast、Roku、Fire TV、Xbox、PlayStation 等)。注意:YouTube 更改了屏幕 ID 代码格式,因此设备必须重新配对。广告静音在 AirPlay 音频下无效,YouTube Shorts 仅部分支持。可在任何有网络访问的计算机上运行;自动发现需要在设置期间处于同一网络,或可通过 YouTube TV 代码手动添加设备。它是开源的,附带贡献指南。
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2025年,作者的女儿问“什么是怪物?”后,作者探索怪物研究并参加加州大学圣克鲁兹分校的怪物节。该领域可追溯到普林尼和奥古斯丁,直至杰弗里·杰罗姆·科恩1996年的《怪物理论》,后者将怪物视为暴露恐惧、范畴与差异的文化之镜。在会议上,学者们讨论怪物作为边缘化人群、集体行动和个人转变的隐喻;部分与会者认同“怪物”身份。主题演讲呈现不同观点:戴维·利文斯顿·史密斯探讨非人化及怪物如何被想象为怪异的混种;金伯利·劳警告,过度同情怪物可能削弱描述真实邪恶的语言,并指出男性网络文化等“造怪者”。科恩主张怪物应扩展可能性,而不是被简化为描述可预测法西斯的标签。活动最后是化装的“怪物舞会”,表明怪物研究将严肃探究与对模糊与转变的庆祝结合在一起。
MAPLE 通过剪除每层 80 个休眠的 MoE 专家,将 Gemma 4 26B-A4B 从 9.92 GB 压缩至 4.75 GB(1.48 bits/param),保留 48 个面向 Python/STEM 推理的专家。生成的 GGUF 可在 6 GB 笔记本 GPU 的 VRAM 中完全运行,速度为 45.4 tokens/sec,而原始 128 专家模型为 6.9 tokens/sec。MAPLE 通过 llama-imatrix 对真实前向传播的专家激活进行分析,按频率-能量指标评分专家,并组装领域特定容器。它捕获 79.88% 的激活质量,并在编码、数据结构、物理和逻辑任务上达到 93.8% 的语义保真度。该流程与领域无关,包含分析、选择和构建脚本。预构建模型可在 Hugging Face 获取,用于 llama.cpp 执行。该工作还记录了代理嵌入路由错误、归一化抑制和 DRY 采样器干扰的修复。
基里安摄影是一种高压接触印相摄影,可捕捉物体周围的电晕放电。它以1939年开发了该技术的谢苗和瓦连京娜·基里安命名,其领域可追溯到18世纪的静电研究和特斯拉的电晕放电照片。制作图像时,胶片放在金属放电板上,物体放在胶片上,施加高压,记录产生的电晕放电。活体对象必须不接地以避免电击,而无生命对象接地以获得更强的放电。尽管它因超自然主张而流行,例如预测疾病或“幻影叶”实验,但作者将观察到的效果归因于皮肤电阻、湿度和压力等物理因素,而非生物等离子体。文本还详细介绍了用高压线圈制作手动电池供电装置,以及用标准相机制作透明放电板。胶片选择(黑白正色或彩色)和曝光技术也包括在内,强调安全和试错以获得正确结果。