## Bild AI 实习生总结 Bild AI 是一家获得充足资金的早期创业公司，曾被《商业内幕》报道，现招聘人工智能/软件工程实习生（立即 & 2026年夏季），以解决建筑技术领域的挑战性问题。他们正在构建人工智能来理解建筑蓝图，旨在简化成本估算和许可等流程。 该职位侧重于*智能*方面——开发和协调计算机视觉目标检测模型，并利用大型语言模型/人工智能系统。实习生将拥有从研究到生产的项目所有权，重点是快速原型设计和用户反馈。 Bild AI 重视具有成长型思维和良好沟通能力、能够从“0到1”构建的人才。 具备 JavaScript、Python、React、TypeScript、机器学习和计算机视觉经验者优先，但非必需。 热爱让建筑更经济实惠是一大加分项！实习地点位于旧金山，公司承担相关后勤。
认识一些帮助开源可持续发展的慷慨捐助者。 欢迎所有人加入他们！ 米切尔·哈希莫托 HashiCorp 联合创始人 谢伊·巴农 Elastic 创始人兼首席技术官 扬·奥伯豪瑟 n8n 创始人兼首席执行官 康斯坦丁·维诺格拉多夫 Runa Capital 前普通合伙人 查德·惠特克 Sentry 开源主管 马克西姆·科诺瓦洛夫 Nginx 联合创始人 丹尼尔·斯滕贝格 cURL 创始人 凯拉什·纳德 Zerodha 首席技术官 托马斯·多姆克 GitHub 前首席执行官 阿列克谢·米洛维多夫 ClickHouse 联合创始人兼首席技术官 埃文·尤 Vue.js & Vite 创建者 特蕾西·辛兹 开源倡议主席 萨姆·巴格瓦特 Mastra 联合创始人兼首席执行官 克里斯·阿尼兹奇克 Linux 基金会首席技术官 保罗·科普尔斯通 Supabase 联合创始人兼首席执行官
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## Ferret-UI Lite：一款紧凑型GUI智能体 本文介绍Ferret-UI Lite，一种30亿参数的GUI智能体，专为在移动、网页和桌面平台上的高效本地运行而设计。为了应对构建有效GUI交互智能体，同时限制模型大小的挑战，研究人员采用了一系列技术。 这些技术包括精心策划的真实和合成GUI数据集、通过思维链提示和视觉工具使用增强推理能力，以及利用有针对性的奖励进行强化学习。 Ferret-UI Lite在与其他小型智能体相比，表现出具有竞争力的性能，在标准基准测试中取得了强劲的结果：在ScreenSpot-V2（GUI定位）上达到91.6%的准确率，在AndroidWorld和OSWorld（GUI导航）上分别达到28.0%和19.8%的成功率。作者分享了他们的研究方法和见解，以帮助进一步开发适用于本地应用的紧凑型、实用的GUI智能体。
这篇短文告诫人们不要对人工智能（AI）过度炒作，并将它与过去许多被过度承诺的技术相提并论——从3D电视和豆豆熊到元宇宙和Quibi。作者指出了一种模式：那些曾经热情推崇过去失败技术的人，现在又宣称AI是*那个*革命性的未来。 引用约翰·腾普尔顿爵士关于相信“这次不一样”的危险的警告，文章认为AI很可能只是众多技术中的*一种*，而不是一个能够改变世界的单一力量。它使用了特里·普拉切特对安克-莫波克的类比，来说明系统如何适应并吸收甚至具有颠覆性的力量，从而防止被完全接管。 最终，这篇文章提倡一种现实的视角，认为驱动AI投资的“赢者通吃”理念是不可持续的，并且缺乏历史先例的支持。
去年八月，我们的Gemini图像模型Nano Banana迅速走红，重新定义了图像生成和编辑。去年十一月，我们发布了Nano Banana Pro，为用户提供先进的智能和工作室级别的创作控制。今天，我们将两者的优势带给Google上的用户。推出Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image)，我们最新的最先进图像模型。现在，您可以以闪电般的速度获得Nano Banana Pro中您喜爱的先进世界知识、质量和推理能力。
这是一个高度交互的网络应用程序，需要JavaScript。简单的HTML界面是可能的，但这并非如此。Robert Reich (rbreich.bsky.social) 发布：plc:4u3hwe3p7oy3hoy3amlw7rp2 2025年，Meta的实际联邦税率为3.5%——这是其历史最低水平。与此同时，Meta今年正在投入6500万美元用于选举，以支持对人工智能友好的候选人。涓滴经济学不仅是一个骗局，它还会腐蚀民主。大钱是我们功能失调的根源。2026-02-25T23:30:12.954Z
## Z3 SMT 求解器：探索《程序员的逻辑》中的“ chaff ” 本文详细介绍了在编写《程序员的逻辑》时被舍弃的代码示例（“chaff”），重点关注 Z3 SMT（可满足性模理论）求解器。Z3 通过为变量赋值以满足给定的方程来解决问题，处理数学和编程概念。它的使用方式类似于代数求解器——提供约束，Z3 尝试找到一个模型（解）。 作者通过各种脚本探索 Z3 的功能，从简单的数学问题开始，逐步扩展到更复杂的场景，例如寻找满足特定条件的不同的整数集合，优化为实现财务目标进行的年度存款，甚至逆向工程伪随机数生成器（如 LCG）。Z3 还可以通过尝试找到陈述的反例来进行定理证明。 一个突出的关键挑战是 Z3 处理数组的方式，数组更类似于键值映射，而不是传统的索引列表，需要仔细定义约束。虽然功能强大，但 Z3 的优化功能比专用求解器慢。最终，作者选择的书籍示例优先考虑可理解性、实用相关性和展示 Z3 独特优势——传统约束求解器难以解决的问题，例如字符串操作或形式化验证。还提供了资源和进一步探索的链接。