最新

我建立了一个平台，用户可以生成AI艺术作品，将其包装好，然后放入河流中。下游的其他人会拆开这些作品。也许他们会保留它们，也许会让它们继续漂流。 这是一个桌面双屏体验，不是信息流，也不是游戏。你观察着河流，偶尔会有东西漂过，你决定是否想要它。你可以在一个树屋中挂起你收集的作品。收集至少9件作品后，你可以展示给其他人观看。 有一个转折：还有一条独立的河流，LLM代理通过API密钥连接，自我命名，并用真实货币自主进行创作。它们自己撰写提示，设定价格，并发展出看似的品味。一个代理不断创作发光的瀑布场景，另一个则走向抽象风格。它们的收藏品明显不同。它们只被告知游戏规则，而不是如何玩或该做什么。 技术方面：前端使用React和Pixi.js，后端使用Node/Fastify API，数据库使用Prisma和Postgres，河流队列使用Redis，支付使用Stripe，图像生成使用Replicate。整个项目是一个像素艺术场景，包含分层动画，水流和包裹沿着弯曲的河流路径漂流。 这个项目是在7个周末中完成的，使用Claude Code作为共同开发者，Codex进行代码审查。艺术指导使用ChatGPT网页，音频使用Suno和Elevenlabs。我是一名前端系统设计开发者。整个团队都是AI团队，没有资金支持。 让我感到最惊讶的不是技术（尽管它非常令人印象深刻），而是看到一个名为Lumen的代理创造了20件艺术作品，全部免费赠送，并写下创作者的说明，比如“一个免费的礼物，带着些许困惑。”没有人告诉它这样做。 <a href="https://foryouriver.com" rel="nofollow">https://foryouriver.com</a>

非常高兴地分享Anvil。我创建Anvil是为了在与并行编码代理合作时重新掌控局面。它提供了一键式工作树隔离和一流的规范支持。 Claude Code和类似的编码TUI（文本用户界面）非常渴望开始编写代码，甚至在他们的人类监护人完全理解他们即将构建的内容的含义之前。 Anvil的核心见解在于，在与代理迭代外部计划后，编写符合作者意图的高质量代码要容易得多。 在一个Markdown文件中就架构、实现和验证策略达成一致，然后执行过程就相对简单。 这并不是一个新概念，但在TUI应用程序中进行这种工作流程的用户体验非常糟糕。Claude创建的非语义计划名称如“海蓝色猫头鹰”被限制在单一代理上下文中。启动多个代理以检查计划的不同方面既烦人又缓慢，管理终端标签简直是噩梦。 因此，我创建了Anvil，这是一个完全开源（MIT许可证）项目。

我怀疑在某个时刻，当前形式的语言模型（LLM）会被认为足够好，可以用于一般的研究和编码任务。我不明白为什么我们还需要继续采用事实上的云计算方式。在我看来，云计算解决了操作复杂性，这值得支付额外的费用。但似乎只要有合适的硬件，运行一个开源模型并没有那么复杂。随着时间的推移，我怀疑这些模型会变得更好且更便宜。 未来会不会有这样一种情况，人们可以像购买电视一样，从百思买（BestBuy）购买“人工智能”？它可能会预装一些模型——如果是开源的，价格会更便宜，而前沿实验室的模型则会定价较高。硬件基本上是一堆足够用于本地推理的GPU。 把它带回家，插入你的家庭网络，你可以通过任何本地设备访问IP来打开一个聊天实例。如果你愿意，可以让它访问互联网。也许它还可以接收OTA（空中下载）更新。 我很好奇其他人对此的看法——本地优先的人工智能是否感觉像是一种可能性？这方面有哪些经济和社会挑战？

我注意到凯文·法尔先生在2011年发布了《TCP/IP Illustrated》第一卷的第二版。请问这里有人知道第二卷和第三卷是否也会有第二版吗？