Fusion Brain
Fusion Brain是一个使用Kandinsky神经网络生成图像的平台。在这个网站上，用户可以利用人工智能算法和技术创建独特而创意的图像。Kandinsky神经网络允许用户混合和组合不同的图像元素，创造出令人惊叹的组合和风格。
阅读更多GenAct：用于生成参与性代理的框架
GenAct 是一个用于生成参与性代理的框架。参与性代理是在各种环境中执行任务的自主实体。GenAct 框架提供了一组可重用的组件，可用于构建和训练参与性代理。这些组件包括用于生成动作、感知环境和学习新技能的模块。GenAct 框架是开源的，可以在 GitHub 上获得。
阅读更多Built With - 了解哪些网站使用了哪些技术
Built With是一个技术分析网站，它提供了一个数据库，包含超过92,628种网络技术和超过673百万个网站的信息。用户可以使用BuiltWith来生成网站列表，了解这些网站使用的购物车、分析工具、托管服务等技术。
阅读更多Uchinoko Maker - 轻松创建狗猫插图
Uchinoko Maker是一个免费的在线工具，用于轻松创建狗、猫和其他动物的插图。这个工具允许用户选择不同的动物种类、姿势和表情，并自定义它们的颜色、背景和其他细节，用户可以通过简单的操作来制作自己喜欢的插图。
阅读更多Kagi搜索引擎和Orion浏览器：为优质搜索付费的体验
这篇博客文章回顾了作者三个月使用Kagi搜索引擎和Orion浏览器的体验。Kagi是一个付费订阅的搜索引擎，每月10美元提供无广告、注重隐私的优质搜索结果。作者发现Kagi的搜索结果质量很高，并赞扬了其简洁的用户界面和一些独特的功能，例如自定义排名和“镜头”功能。Orion浏览器则是一个基于WebKit的浏览器，支持Chrome和Firefox的扩展程序，并默认内置广告拦截功能。作者认为Kagi的10美元月费略高，但无限搜索方案更值得推荐，并建议读者尝试其100次免费搜索。文章也探讨了Kagi与Brave Search的合作以及在处理道德困境方面的立场。
阅读更多Gleam v1.7.0 发布：性能提升和发布改进
Gleam，一种面向Erlang虚拟机和JavaScript运行时的类型安全且可扩展的编程语言，发布了v1.7.0版本。此版本包含一系列性能改进，例如记录更新的单态化，显著提升了性能，并允许更改泛型记录的参数化类型。此外，还改进了包管理器凭据处理，增加了生成动态解码器的代码操作，并增强了对包命名空间和语义版本控制的检查。语言服务器也得到了增强，增加了代码操作、悬停信息以及改进的错误消息等功能。
阅读更多AI浪潮席卷华尔街：20万金融岗位或将消失
据彭博社报道，人工智能的快速发展将导致未来3-5年内华尔街裁员高达20万人。人工智能正逐步取代人工完成的重复性任务，后台、中台和运营部门受影响最大。虽然部分银行表示AI将改变而非完全取代工作岗位，但不可否认的是，这将带来行业深刻变革，同时提升银行盈利能力。
阅读更多数千款应用被劫持用于追踪用户位置
一项对位置数据公司Gravy Analytics的入侵事件揭露了数千款流行应用，包括Candy Crush、Tinder和MyFitnessPal，正在被广告行业的不法分子利用来大规模收集敏感位置数据。这些数据通过实时竞价（RTB）广告系统收集，可能在用户和应用开发者不知情的情况下进行。Gravy Analytics及其子公司Venntel曾向美国执法机构出售全球位置数据，引发了严重的隐私担忧。
阅读更多苹果扼杀的MacBASIC：一段被微软扼杀的编程语言往事
1984年，苹果为Macintosh开发了一款名为MacBASIC的BASIC解释器，其能够访问Macintosh工具箱例程，成为强大的原型工具。然而，这款有潜力的语言却在1985年被苹果叫停，所有源码被销毁。据传，这是因为苹果屈服于微软的压力，以Macintosh用户界面和MacBASIC的永久许可证换取Applesoft BASIC的授权延期。这一决定激怒了苹果员工，MacBASIC也因此夭折，成为一段科技史上的遗憾。
阅读更多单空格字体中的连字排版难题
一位开发者在构建图形代码编辑器时，遇到了单空格字体中连字排版的难题。他发现，启用连字后，一些字符组合会产生额外的“LIGSPACE”字形，导致渲染错误。通过实验和分析，他发现该字形并非真正的连字，而是为了调整字间距而存在的占位符，其渲染尺寸为0。最终，他通过忽略渲染尺寸为0的字形解决了这个问题，并分享了他的经验和思考。
阅读更多CES 2025电视：AI噱头多于实用性改进
2025年CES展会上，各大电视厂商纷纷推出搭载AI的智能电视，但文章作者却对此表示失望。许多所谓的AI功能，例如LG的AI遥控器取消了直接切换输入模式的按键，以及三星的AI食谱功能，都更侧重于厂商自身利益，而非用户体验。Google TV也加入了Gemini增强版Google助理，但其实用性存疑，并且可能需要付费订阅。作者认为，电视厂商过度关注软件和数据收集，忽视了硬件和用户体验的提升，这使得消费者不得不为一些无用的功能买单。
阅读更多AI将导致2030年前41%的雇主裁员？
世界经济论坛的一份报告显示，全球41%的雇主预计到2030年将因人工智能自动化工作而裁员。虽然77%的雇主计划培训员工与AI协同工作，但AI对就业市场的影响依然不容忽视。报告指出，平面设计师和法律秘书等岗位将面临减少，而AI相关技能、创造性思维和终身学习能力将变得越来越重要。尽管如此，报告也预测未来五年就业岗位将净增长，但AI带来的岗位替代也是一个严峻的挑战。
阅读更多超高速模糊查找终端工具Television
Television是一个超快速、通用的模糊查找终端用户界面(TUI)工具。它使用模糊匹配算法，允许你快速搜索各种数据源（文件、git仓库、环境变量、docker镜像等等），并易于扩展。它受到neovim telescope插件的启发，并利用tokio和helix编辑器使用的nucleo匹配器来确保最佳性能。其特性包括高速度、模糊匹配、内置功能、shell集成、自定义通道和预览器、内置语法高亮、键绑定、主题和跨平台兼容性。
阅读更多快速掌握Helm：Kubernetes部署的简易指南
还在为学习Helm而苦恼吗？这份简易指南将带你快速掌握Helm的核心知识，并通过实际案例讲解如何高效管理Kubernetes部署。内容涵盖Helm基础、安装配置、高级特性、自定义图表创建以及依赖管理等，适合开发者、系统管理员和DevOps工程师快速上手。无需冗长的学习过程，即可掌握Helm精髓，提升工作效率。
阅读更多2025年AI、机器人和太空探索预测回顾：泡沫破裂？
MIT人工智能实验室创始人Rodney Brooks在其2025年新年预测回顾中，对2018年做出的关于自动驾驶汽车、机器人、人工智能和太空探索的预测进行了总结。他指出，AI领域的炒作严重扭曲了人们对现实的理解，许多关于AI即将取代人类工作的预测并未实现。自动驾驶技术进展缓慢，完全自动驾驶汽车的承诺并未兑现；机器人技术同样面临挑战，人形机器人距离实际应用还有很长的路要走；太空探索方面，虽然商业航天取得一定进展，但仍远未达到预期。Brooks强调，理性评估技术发展，避免盲目跟风至关重要，真正的技术突破需要时间和持续的努力。
阅读更多PyPy的追踪JIT：利弊权衡
本文探讨了PyPy中使用的追踪JIT编译器的优缺点。追踪JIT通过追踪程序执行来生成代码，在处理Python等复杂语言时具有优势，因为它能够有效地穿过抽象层并消除大量开销。然而，追踪JIT也存在性能不稳定、存在一些难以处理的边界情况等缺点。作者基于在PyPy项目中近二十年的经验，对追踪JIT的适用场景进行了深入分析，并将其与基于方法的JIT进行了比较，最终认为追踪JIT在PyPy的元JIT环境下是一个相对务实的选择。
阅读更多拜登政府收紧AI芯片出口限制
临近卸任，拜登政府计划进一步限制英伟达等公司AI芯片出口，这是其阻止先进技术落入中俄手中努力的最后一步。新规将芯片贸易限制分为三级：盟友基本不受限制；对手被有效封锁；大多数国家将面临计算能力限制，但可以通过满足美国安全和人权标准来获得更高的配额。英伟达对此表示反对，认为此举会损害经济增长和美国领导地位。
阅读更多May Mobility在CES 2025上发布电动自动驾驶小巴
自动驾驶初创公司May Mobility在CES 2025上发布了一款与欧洲电动巴士制造商Tecnobus合作研发的电动自动驾驶小巴。这款小巴最多可容纳30名乘客，包括轮椅使用者，并计划于2026年末加入May Mobility现有的40辆改装丰田Sienna自动驾驶汽车的队伍。该小巴设计用于城市交通、企业园区、机场和规划社区，并采用可更换电池以最大限度地减少停机时间，已获准在欧洲和加拿大使用。May Mobility目前在美国多个城市运营自动驾驶班车服务，并在日本与NTT合作开展自动驾驶试点项目。
阅读更多山火肆虐洛杉矶，TikTok员工假期用光危机
洛杉矶山火导致大面积停电，TikTok洛杉矶办公室关闭。公司要求员工居家办公，无法居家办公的员工需使用个人/病假，引发员工不满。许多员工家中停电或断网，甚至面临撤离。公司政策规定，员工需在办公室工作至少三天，即使生病也需使用病假在家办公，这使得员工在面临自然灾害时，个人/病假资源更加紧张。虽然公司声称以员工安全为重，但此举引发争议，被指责对员工不够体恤。
阅读更多Meta研发腕带式肌电传感器：用意念操控Quest头显
Meta在Meta Quest博客上宣布了一项令人兴奋的新技术：一款基于腕带的肌电图（sEMG）可穿戴设备，允许用户仅通过手腕肌肉运动来控制Meta Quest虚拟现实头显。这项技术利用先进的传感器检测细微的肌肉活动，将其转化为数字信号，从而实现对虚拟现实环境的精准操控。这项突破有望为虚拟现实互动带来革命性的变化，让用户体验更加自然流畅，也为残障人士提供了更便捷的VR互动方式。这项技术目前仍处于研发阶段，但其潜力巨大，预示着未来人机交互方式的重大变革。
阅读更多Automattic 减少对 WordPress 的赞助贡献
Automattic 宣布将减少对 WordPress 项目的赞助贡献，原因是 WP Engine 的法律诉讼分散了其资源，并面临来自社区的批评。此举旨在重新调整资源分配，专注于 Automattic 自营项目（如 WordPress.com 和 WooCommerce），同时承诺将志愿者时间与其他公司相匹配，用于 WordPress 的安全和关键更新。Automattic 强调这并非放弃 WordPress，而是为了更有效地贡献，确保 WordPress 的长期健康发展。
阅读更多是时候放弃 Git checkout 了吗？
本文作者呼吁大家放弃使用 Git checkout 命令。作者认为 checkout 命令功能过于繁杂，容易混淆，尤其对 Git 新手而言更是如此。他建议使用更清晰易懂的 git switch 和 git restore 命令替代。虽然 Git 官方不会移除 checkout 命令，但作者希望大家在教学和分享经验时，能推广使用更现代化的替代方案，从而避免初学者陷入混乱，并最终提升 Git 使用体验。
阅读更多扎克伯格批准Meta使用盗版数据训练Llama模型，引发版权诉讼
Meta首席执行官扎克伯格被指控批准其Llama AI模型团队使用包含盗版电子书和文章的数据集LibGen进行训练。原告，包括畅销书作家莎拉·西尔弗曼和塔-内希西·科茨，指控Meta侵犯版权。Meta辩称其受合理使用原则保护，但原告认为Meta通过删除版权信息试图掩盖其侵权行为，甚至通过BT下载LibGen，进一步加剧了侵权行为。此案目前仅针对Meta最早期的Llama模型，最终结果仍有待法院裁决，但这起诉讼已经对Meta的声誉造成了负面影响。
阅读更多Swift 中的移动语义：与 C++ 的比较
本文深入探讨了 Swift 和 C++ 中移动语义的异同。Swift 自动进行移动优化，这在性能方面很有优势，但也可能让习惯了 C++ RAII 习惯的程序员感到意外。Swift 的“不可复制类型”类似于 C++ 的“仅移动类型”，但 Swift 的移动是破坏性的，避免了 C++ 中“非破坏性移动”可能带来的问题。文章还比较了 Swift 的 `consume` 和 C++ 的 `std::move`，并详细解释了 Swift 中的变量生命周期缩短、参数传递方式（`consuming`、`borrowing`、`inout`）以及独占性法则等特性。最后，文章探讨了在 Swift 中使用不可复制类型进行 RAII、泛型和条件复制类型，以及为什么 Swift 没有完美的转发机制。
阅读更多OpenAI封禁利用ChatGPT打造机器人哨兵枪的工程师
一位名为STS 3D的工程师利用OpenAI的ChatGPT API开发了一款能够根据语音指令瞄准和射击的机器人哨兵枪。该系统引发了关于AI武器化伦理的广泛讨论。OpenAI迅速回应，以违反其使用政策为由，封禁了该工程师，并强调其政策禁止将服务用于开发或使用武器。尽管OpenAI去年删除了关于军事用途的语言限制，但仍禁止用户利用其服务伤害他人。这一事件凸显了AI技术潜在的危险性，以及对其应用进行严格监管的必要性。
阅读更多Tektronix复古焊接培训视频：70/80年代的精湛工艺
这篇文章介绍了Tektronix公司在70年代和80年代制作的两个复古焊接培训视频。第一个视频面向流水线工人，重点讲解PCB焊接技巧；第二个视频面向维修技师，讲解更高级的技巧，例如拆焊和PCB修复。视频不仅包含实践操作，也涉及焊接化学原理和工具使用等理论知识，体现了Tektronix对高质量焊接的重视。
阅读更多Bin：AI驱动的数据可视化工具，秒速生成报表
Bin 是一款基于AI的商业智能分析工具，能够帮助用户快速创建漂亮的数据可视化报表和交互式仪表盘。无需编写SQL查询或使用复杂的BI工具，只需用自然语言描述需求，Bin就能自动生成图表和仪表盘。它支持多种数据源，并提供拖放式界面方便用户自定义和迭代设计。Bin 提供免费版和不同等级的付费版本，满足不同团队的需求。
阅读更多告别Copilot，拥抱Chat式开发：LLM编程的新范式
作者Shekhar Gulati在尝试过GitHub Copilot后，发现基于ChatGPT或Claude的“对话式开发”更有效率。他认为，这种方式提供了更干净的请求环境，允许更精细地控制上下文，并更好地管理精力。此外，它还能保护开发环境，并通过简单的迭代反馈循环来修正错误，避免了IDE集成带来的混乱和干扰。作者更喜欢将LLM作为思考工具，用于设计和头脑风暴，而非单纯的代码生成器。
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