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迪卡侬德国公司已在其网站上整合了“Wero”支付系统,此举顺应了欧洲电子商务平台采用即时账户对账户支付解决方案的日益增长的趋势。 Hacker News 上的讨论显示,该服务因其速度和无缝的用户体验而受到关注。用户指出,通过银行应用程序扫描二维码进行支付授权,比传统的结账方式感觉更加“迅速”。 Wero 常被拿来与荷兰的 iDeal 和西班牙的 Bizum 等现有区域系统进行比较。许多观察人士认为,与拟议中的数字欧元相比,这些即时支付网络对 Visa 和万事达卡的市场主导地位构成了更现实的威胁。尽管一些用户指出了相较于信用卡而言缺乏买家保护的问题,但早期采用者普遍认为,Wero 的便利性使其成为欧洲不断发展的数字支付领域中的强有力竞争者。

Feyn 推出了 **FeyNoBg**,这是一款用于自动背景去除的先进模型;同时发布的还有 **NoBg**,这是一个用于训练和部署此类模型的开源 Python 库。 FeyNoBg 基于 BiRefNet 架构构建,作者对其进行了改进,将第三阶段从 18 个模块扩展到了 24 个。这一修改使模型参数量增加至 2.63 亿,在保留预训练权重的同时,赋予了模型更强的学习能力。该模型通过 2.61 万张经过精心筛选的多样化图像进行训练,涵盖了伪装、高分辨率主体及复杂场景,从而实现了行业领先的效果。在八项基准测试中,FeyNoBg 在其中四项上取得了最优的 S-measure 指标,并在其他测试中保持了极强的竞争力。 配套的 NoBg 库简化了研究和实现流程。它提供了一个统一的推理与训练接口,在速度、延迟和显存效率方面均优于原始实现。FeyNoBg 和 NoBg 均已开源,可通过 Hugging Face 和 GitHub 直接使用。

来自 Feyn 的 Shreyash 发布了 **FeyNoBg**,这是一个全新的自动背景移除模型,以及配套的开源 Python 库 **NoBg**。 背景移除一直以来都是难题,模型往往难以处理头发、运动模糊或伪装等复杂元素。为了应对这些挑战,团队在训练时采用了“可解释性优先”的方法,通过优化 BiRefNet 架构的特征提取阶段来实现。通过扩展模型的特征提取模块,并在超过 26,000 个样本的多样化数据集上进行训练,FeyNoBg 在多个基准测试中达到了行业领先水平。 为了解决行业内训练和评估代码碎片化、不兼容的问题,开发人员创建了 NoBg 库。它为图像抠图工作流提供了一个统一的 Python 接口,目前支持 BiRefNet,并计划在未来加入更多架构。 您可以在 [Hugging Face](https://huggingface.co/spaces/feyninc/feynobg) 上测试该模型,或在 [GitHub](https://github.com/feyninc/nobg) 上查看代码。

错误网关 错误代码 502 访问 cloudflare.com 获取更多信息。 2026-07-27 17:07:07 UTC 您 浏览器:正常 新加坡 Cloudflare:正常 brittany-ellich.offprint.app 主机:错误 发生了什么? Web 服务器报告了错误网关。 我该怎么办? 请几分钟后再试。 Cloudflare Ray ID: a21d3cd16f467da7 • 您的 IP: 点击以显示 47.245.80.60 • 由 Cloudflare 提供性能与安全服务

最近一篇名为《八天内提交 108 个 PR:意外发现“循环工程”》的 Hacker News 帖子,引发了关于人工智能驱动开发有效性的争议。尽管作者强调了拉取请求(PR)的数量之多,但社区反应大多持怀疑态度。 批评者认为,单纯的 PR 数量是一种虚荣指标,类似于统计代码行数,无法有效反映软件质量。多位评论者担心人工智能生成的代码往往是“垃圾代码”——即臃肿或不必要的防御性代码,并强调了绕过严格 CI 流程和人工代码审查所带来的风险。参与者的共识是,人工智能虽然是一个强大的辅助工具,但不加甄别地向代码库中注入自动化提交,会造成长期的技术债务和维护挑战。

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近期一场 Hacker News 上的讨论凸显了人们对人工智能领域巨额资本投入日益增长的怀疑,其中特别提到了关于 7500 亿美元新英伟达相关交易的报道。 评论者担忧人工智能行业正在变成一个循环且不可持续的“庞氏骗局”,即各公司通过互通资金来虚增营收数据。许多参与者认为,这些天文数字般的投资缺乏现实的盈利路径,更像是一个巨大的再融资泡沫,人们担心一旦信贷枯竭,该周期最终会崩盘。 在这些担忧中,用户们讨论了各自的投资策略。虽然一些人考虑退出 VTI 等指数基金转向现金或债券,但另一些人则警告不要试图择时入场,建议长期投资者应保持定力。还有人提议投资伯克希尔·哈撒韦等“价值型”股票,以对冲过热的科技股估值。该讨论反映出一种更广泛的不安情绪,多位发帖者指出,政治和经济激励机制创造了一个脆弱且过度膨胀的反馈循环,这最终可能需要政府介入。

所提供的内容是 PDF 文件头和内部对象流的技术片段。其中包含一系列用于处理或创建高质量 PDF 文档的 Ghostscript (gs) 命令行参数。 关键设置包括: * **优化:** 配置为 `/prepress`(预印)设置以实现高质量输出,包括字体嵌入和子集化。 * **压缩:** 采用 Flate 压缩和图像降采样(彩色/灰度为 720 dpi,单色为 2880 dpi),以平衡文件大小和视觉保真度。 * **合规性:** 使用 PDF 1.6 版本,并针对透明度、叠印和注释采用了特定的保留设置。 * **渲染:** 禁用图像和文本的抗锯齿功能,以保持打印所需的像素级对齐。 该片段的最后几行代表数据流(对象 168)的开头,其中包含二进制内容,即文档的编码图形数据。本质上,这是一份详细说明 PDF 如何为专业印刷进行生成或转换的元数据日志。

```Hacker News新 | 往期 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交登录Paged Out #9 [pdf] (pagedout.institute)28 点 由 laurensr 2 小时前发布 | 隐藏 | 往期 | 收藏 | 4 条评论 帮助 lubujackson 5 分钟前 | 下一条 [–] 我以前从未见过这个,它就像现代版的《2600》杂志——技术性极强、主题广泛且深入,非常符合黑客的好奇心——而且设计精美。回复Rendello 20 分钟前 | 上一条 | 下一条 [–] 我喜欢第 30 页:“亚像素动物园”(The Subpixel Zoo)。这对文本渲染来说一定是个噩梦:https://en.wikipedia.org/wiki/Subpixel_rendering回复bbayles 11 分钟前 | 上一条 | 下一条 [–] Michał Zalewski 在第 42 页的文章非常有趣。回复yu3zhou4 1 小时前 | 上一条 [–] 我最喜欢的电子杂志回复 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 加入 YC | 联系 搜索: ```

在健身房慢跑时,叙述者在阅读萨缪尔·贝克特的《等待戈多》时获得了一种顿悟。通过观察另一位健身房成员无休止地重复着单调的动作,叙述者意识到人类就像贝克特笔下的人物一样,陷入了一种永恒的等待状态,往往是在一个凄凉、冷漠的世界中寻求意义。 尽管贝克特本人拒绝为自己的作品下定义,但这部剧已成为人类境况的预言性镜子,在从战区到监狱的各种环境中引起共鸣。它突显了我们存在的荒谬性以及寻求确定性进步的徒劳。然而,在剧作虚无主义的表象之下,蕴含着对人类团结的见证。曾冒着生命危险参加法国抵抗运动的贝克特,将同情心描绘为黑暗中闪烁的微光。通过点滴的善意,迪迪和戈戈等角色共同忍受着“这该死的地球”。最终,叙述者得出结论:与其被动地观察他人毫无意义的循环,前进的道路在于通过人际联系和真诚、富有同情心的参与,打破习惯的“麻木”。

抱歉。

AI 公司正日益批量购入珍稀书籍,通过切断书脊的方式将其损毁,以便扫描并用于训练数据。在提供匿名服务和保密协议(NDA)的 ISBNdb 等服务的助推下,这种做法被标榜为“数字保存”,但事实上却造成了不可替代的历史文献的永久性损毁。 尽管联邦法官裁定此举属于“合理使用”,理由是实体书本质上被转化为了单一的数字副本,但其后果是灾难性的。与抓取网页或数字媒体不同,这一过程是不可逆的。拥有数百年历史的文献,包括珍稀植物学书籍以及历经战火得以留存的典籍,正被永久性地从世上抹去——而这一切仅仅是为了改进 AI 语言模型。 这种将文化遗产粉碎以获取企业数据的商业模式被常态化,标志着一个令人沮丧的转折点。随着法律保护伞的建立,这一破坏性的流水线必将加速,用我们不可替代的文化历史,去换取 AI 生成的营销文案的微小提升。

Hacker News 上的一场热烈讨论指出,有报道称人工智能公司正在通过“破坏性扫描”书籍来训练模型。为了高效且低成本地将文本数字化,这些公司会拆除书脊,并将书页送入高速扫描仪,这一过程实际上摧毁了书籍的实体副本。 这种做法引发了激烈的争论。批评者认为,此举有毁坏珍稀或不可替代的实体文本的风险,并对以这种方式使用知识产权的伦理影响表示担忧。一些用户认为,这种趋势是近期版权诉讼的意外后果:出版商起诉 AI 公司,反而促使后者转向更廉价的“模拟”手段来获取训练数据,而非协商正式许可。 相反,一些评论者认为,书籍的物理载体远不如通过数字化保存其内容重要。另一些人则对上述说法持怀疑态度,指出这些书籍大多并非古老稀有的文物,而是图书馆通常会丢弃的普通版权作品。这场对话让人联想到科幻文学,引发了人们的思考:这种“粉碎式扫描”是否只是通往更先进、非破坏性扫描技术道路上一个短暂而“反派”的阶段。

Gavin Mai 主页 应用 论文 书架 联系 通过电子邮件订阅 @dacc_maxi 正在加载...

Hacker News 最新 | 过往 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录 DIY家庭太阳能系统,成本低于5000美元 (gavinmai.com) 19 积分,由 gmaijoe 发布于 2 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 4 条评论 帮助 Tiberium 12分钟前 | 下一条 [–] 整套太阳能系统只要5000美元?包含冥王星吗? 回复 LearnYouALisp 8分钟前 | 上一条 | 下一条 [–] 这其中有多少是人造的? 回复 bakies 27分钟前 | 上一条 [–] 你能不能别把我的后退按钮搞乱?真让人火大。 回复 goody71 15分钟前 | 父评论 [–] 是啊,那个网站底层逻辑问题很多 :/ 搞什么鬼。 回复 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请YC | 联系 搜索:

东京大学的研究人员开发了一种名为 **CyclicFP-fmoc** 的新型小分子粘合剂,它克服了强度与可移除性之间传统的权衡难题。与易碎的环氧树脂或粘性较弱的胶带不同,这种氟冠醚磷酸盐具有出色的耐用性,不仅能够承受重负荷,在特氟龙等不粘表面上的表现也优于商业粘合剂。其强度源于强大的界面氟-氟相互作用和稳固的分子间键合。 至关重要的是,该粘合剂非常实用:它可以使用乙醇(一种如洗手液般常见的溶剂)完全溶解并清除,使表面恢复原状。由于它依赖于非共价键,因此该粘合剂可以回收再利用而不损失机械完整性,为经常阻碍回收工作的永久性聚合物胶水提供了一种可持续的替代方案。 尽管专家们称赞其在强度、延展性和可回收性方面的结合,但他们强调仍需进行进一步的环境影响研究。由于该分子含有氟化结构,研究人员必须在广泛应用前确定其是否会带来类似于“永久化学品”(PFAS)的风险。如果证明安全,CyclicFP-fmoc 将有望显著改善粘合材料的生命周期和可回收性。

Hacker News 最新 | 过往 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录 强力胶可粘合不粘表面,且可用乙醇擦除 (acs.org) 15 分, 由 gmays 发布于 1 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 1 条评论 帮助 pavel_lishin 30 分钟前 [–] 我的脑海里立刻浮现出了《上帝眼中的微尘》。 回复 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 加入 YC | 联系 搜索:

提供的文本是 GitHub 仓库“Kimi-K3”页面的导航快照。显示的界面元素包括标准的 GitHub 导航菜单,例如开发者工作流工具(Actions、Codespaces、Issues)、安全功能、企业解决方案以及社区资源。 该仓库由用户/组织“MoonshotAI”托管,包含一个名为“k3_tech_report.pdf”的 2.38 MB PDF 文件。页面显示了少量的互动数据(17 个分支和 345 个星标)以及标准的 GitHub 工具链接,如文档、隐私政策和支持服务。该内容本质上是对仓库页面结构的概述,而非项目本身的技术文档。

月之暗面(Moonshot AI)发布了 Kimi-K3 技术报告并开源了相关基础设施,包括 MoonEP、AgentEnv 和 FlashKDA。此举在 Hacker News 上引发了关于开源开发与行业增长之间关系的广泛讨论。 讨论的核心在于该模型的许可协议:如果用户通过模型即服务(MaaS)业务实现的年收入超过 2000 万美元,则需要与月之暗面另行协商。尽管一些评论者认为此举是人工智能普及和创新的重大胜利,但也有人对开放权重对闭源模型实验室的经济影响展开了辩论。 在技术层面,用户正在分析该模型的能力,特别是其对知识图谱引导的任务合成的应用。专家认为,虽然目前 LoRA + SFT 等微调方法切实可行,但在对其真实生产环境下的效用做出定论之前,仍需进行更进一步的评估,特别是针对智能体轨迹的端到端性能和缓存效率的测试。

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