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我相信很多人都对此有所了解，但在找到（或构建）一个在PyTorch中有效的模型与将其部署到应用程序之间，存在着一个棘手的鸿沟，尤其是在面向消费者的应用程序中。 我一直对以良好的开发者体验解决这个问题非常感兴趣。随着时间的推移，我逐渐意识到，最有影响力的事情是找到一种方法，将现有的Python代码转化为一个自包含的本地二进制文件——换句话说，就是一个Python编译器。 我对一个成功的尝试已经相当熟悉：当苹果在iPhone 5s上引入armv8时，他们迅速要求所有应用程序支持64位。Unity——我从11岁开始编程的地方——因此遭遇了麻烦，因为他们使用Mono来运行开发者的C#代码，而Mono不支持64位ARM。最终，Unity构建了IL2CPP，它将C#中间语言转译为C++，然后进行交叉编译。到目前为止，这可能是我认为Unity所取得的最惊人的技术成就。 我开始着手构建类似的东西，但这次是从Python出发。考虑到该语言的动态特性，这个问题相当困难。关键的突破是PyTorch 2.0的发布，他们开创性地使用符号追踪来支持`torch.compile`。简而言之，他们向Python解释器注册了一个回调（使用CPython的帧评估API），用虚假的输入运行一个函数，并记录下函数中发生的所有事情的IR图。 一旦你有了IR图，就可以通过在程序中传播类型信息，将其逐步转化为C++/Rust代码（具体示例请见博客文章）。现在正是拥有这一基础设施的最佳时机，因为大型语言模型（LLMs）可以完成编写和验证所需操作的所有繁重工作。 无论如何，我想分享这个概念验证并收集反馈。使用Function非常简单，只需用`@compile`装饰一个模块级函数，然后使用CLI进行编译：`fxn compile module.py`。 总结：在不需要学习Rust的情况下获得Rust的性能；）

嗨，HN， Postgres Pro 是一个开源的模型上下文协议（MCP）服务器，旨在支持开发过程的每个阶段。 它的功能远不止于生成和运行 SQL——它帮助确保您的应用程序和数据库能够良好运行。 特点： - 工业级的调优算法，类似于 MS SQL Server 中的算法 - “假设如何？”工具，用于评估 LLM 生成的索引建议 - 与 Cursor 等工具协作，修改 ORM 代码 - 通过限制模式确保安全的 SQL 执行 - 包含健康检查，以提前应对生产问题

我一直觉得，当有人能够通过合理的猜测做出可信的估算时，这非常酷。最近我了解到，这种方法有时被称为“费米估算”，以著名物理学家恩里科·费米的名字命名，这也是他著名的费米悖论所使用的技术。 你可以利用几个滑块和固定的量（例如每年的周数）构建一个粗略的逻辑链，目标是尽量接近真实答案的数量级。数学很简单；思考才是关键。 期待反馈。

Prose AI 不仅仅是语法检查工具——它提供更智能的结构、语气和流畅度建议。它不仅是一个工具，更是你写作的得力助手，帮助去除冗余，提升清晰度。

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有很多前期的研究成果（这里有个不错的概述：https://sr.ht/~bptato/chawan/#neighbors），但我正在做一些不同的事情，希望它能存在。 我对反响很感兴趣。可能距离发布还有几周，但这里有个简短的截图：https://youtu.be/_Bs7BoQBoBA（如果你更喜欢 asciinema 的话： https://asciinema.org/a/9w6CMnaI9VxiykI1PgVWm4lsi）。 有什么想法？ 这个项目的背景是，它是为受限环境设计的（超薄客户端，程序可以远程运行或在同一台机器上运行；安全限制？带宽限制？资源限制？内容限制？）。 就我个人而言，这个项目对我来说意义重大，因为我与计算机的第一次互动，甚至是与互联网的第一次接触，都是在拨号上网和 BBS 系统的文本环境中度过的。但在现代社会，我常常感到想要远离那些喧嚣的色彩和图像，它们在争夺我的注意力。我只想要一个安静且有效的网络。但我不喜欢扩展程序知道一切，而内容脚本又很脆弱。对我来说，终端的媒介实际上传达了不同的信息和独特的体验，我觉得这很有价值。我认为互联网也希望以这种方式展现自己。 所以我会继续构建这个项目，无论这里的反响如何。我还认为，也许我可以做一些时尚的东西，因为 OCR 仍然是一个重大问题，如果 AI 能以文本为基础来驱动网络内容，也许它们会喜欢这样。不过这并不是我的主要目标，但我需要考虑资金问题。 我还有一些其他有趣的想法，这些想法真正向过去致敬；一个更文明的时代。

在对现有的DynamoDB图形用户界面客户端感到有些沮丧后，我决定自己构建一个。<p>功能：<p>1. 请求集合：将多个操作（如插入、查询、更新和删除）串联在一起，跨表、账户和会话进行操作。可以将一个操作的输出作为下一个操作的输入。<p>2. 环境变量：只需配置一次变量，即可在不同环境（开发/测试/生产）中运行相同的请求。不再需要手动更换参数。<p>3. 多标签、多账户支持：可以同时处理多个AWS账户中的不同表和单点登录会话。<p>4. 简便的单点登录：无需离开图形用户界面即可开始单点登录。<p>5. Git同步：所有请求配置都以TOML文件的形式保存在本地。您的数据保持私密，并且可以使用Git进行版本控制。<p>欢迎任何反馈。

我有几百张甚至上千张名片。我一直在寻找一种带有自动进纸器的扫描仪，可以一次放入几十张名片并进行扫描。然后能够以某种方式提取和管理这些信息。我见过很多相机和名片应用，但那些都太过手动且劳动密集。想知道在HN上有没有人有解决方案。