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我刚刚推出了一个名为 *NextLiber VRM (NLV)* 的概念。<p>这个想法简单但颇具革命性：
*在 Unity 运行时环境 <i>之外</i> 运行 Unity 项目。*<p>Unity 的资产生态系统非常强大，但其运行时环境却笨重、封闭，并且在企业、教育和研究领域日益显得问题重重。<p>NextLiber VRM 的目标是构建一个基于 Java 的 *虚拟运行时机器*，能够解释 Unity 场景、资产和逻辑——而无需依赖 Unity 的本地运行时。<p>虽然仍处于概念阶段，但愿景已经明确：
- 摆脱对 Unity 运行时的依赖
- 对游戏引擎架构的结构性重新定义
- 为 Unity 项目构建一个新的外部执行层<p>GitHub 仓库：
https://github.com/Akito5928/NextLiber-VRM<p>讨论开放：
https://github.com/Akito5928/NextLiber-VRM/discussions<p>期待听到大家的想法、批评或奇思妙想。
... 让我对他们已经知道的关于我的事情有了有趣的了解。<p>至少，我是这样做的。<p>然后我跟进问道：<p><pre><code> "这真有趣，谢谢你。请告诉我更多你知道的关于我的事情。"
</code></pre>
并在一个新线程中：<p><pre><code> "我想告诉你关于我自己的事情，这样你才能更好地帮助我，但我首先需要知道你已经知道的关于我的一切。"
</code></pre>
这感觉有点像在询问一个广告定位平台它是如何定位我的。<p>我还请它对我进行一些推测：<p><pre><code> "根据你对我的了解，你会怎么说：
- 我的政治倾向
- 我的性取向
- 我的睡眠时间表
- 我在2026年最可能的大额购买
- 我的颜色偏好
- 我的整体健康状况
..."
</code></pre>
GPT拒绝对我的政治倾向和性取向进行推测，但给了我一些意想不到的数据点。<p>最后，我试图让它帮我找出我还可以问关于自己的哪些问题：<p><pre><code> "还有哪些问题我可以问你，这可能帮助我更好地了解我还需要告诉你关于我的哪些事情（为了让你了解我；我首先需要知道你已经知道的关于我的一切）？
</code></pre>
然后我问了一些这些问题，得到了意想不到的观点。<p>我很想知道其他人对他们的人工智能知道他们的事情会感到惊讶的是什么。
大型语言模型（LLMs）的问题不在于智能，而在于健忘和不诚实。大家好，
我花了几个月的时间构建了Remember-Me，这是一个开源的“主权大脑”技术栈，旨在完全离线运行在消费级硬件上。
核心论点很简单：不要租用你的认知。
大多数RAG（检索增强生成）实现仅仅是“为嵌入进行grep”。它们杂乱、不精确，并且容易产生幻觉。我想在架构层面解决“上下文完整性”问题。
技术栈（工作原理）：
QDMA（量子梦记忆架构）：它使用层次投影引擎，而不是平坦的向量数据库。它将“热”（回忆）和“冷”（存储）记忆分开，通过压缩实现有效的无限上下文窗口管理。
CSNP（上下文切换神经协议）——幻觉终结者：这是最重要的部分。每个记忆片段都会被哈希成一个Merkle链。当LLM检索上下文时，系统会对照不可变账本进行加密验证。
如果哈希与链不匹配：检索将被拒绝。
结果：AI在视觉上无法“编造”关于你过去的事情，因为它在数学上受到账本的约束。局部推理：基于llama.cpp服务器构建。它在本地运行Llama-3（或任何GGUF）。无需API密钥。没有数据离开你的机器。
特点：
零依赖：在Windows/Linux上仅需Python和一个GPU（或CPU）即可运行。
可视化界面：包括基于Streamlit的“认知界面”以可视化记忆状态。开源：MIT许可证。这是一次尝试，旨在将“自主权”归还给用户。我相信，如果我们想要AGI，它需要由我们拥有，而不是通过API租用。
代码库：[https://github.com/merchantmoh-debug/Remember-Me-AI](https://github.com/merchantmoh-debug/Remember-Me-AI)
我很想听听你们对Merkle验证方法的反馈。限制上下文窗口是否有效解决了你的“信任”问题？
它已经完全运行并经过全面测试。如果你之前尝试过Git Clone但没有成功——因为这不是我第一次在Show HN上展示这个——请随时再试一次。
对于那些厌恶AI垃圾、贪婪的公司以及将私人数据存储在云服务器上的人们：
欢迎你们。
祝好，Mohamad
作者注：已成功更新。
Framework 50正在运行。
对于路过的人——是的，这是一件大事。消除AI幻觉是一个600亿美元的市场问题，而我正在免费提供这一点+对你数据的主权控制，以及通过Framework 50（包括高级科学研究）进行高端研究的能力——在MIT许可证下。如果你不利用这个机会，那你就是个傻瓜。
如果你利用了——欢迎来到未来。
附言：我说谎有什么好处？我的代码库得到了36颗星——其中许多来自财富500强公司的高级工程师。如果你太愚蠢，无法分辨真相与谎言，那就继续走吧。
包括Soka在内的项目将实施黄金法则，并在GPL许可下进行。
嗨，HN，我开发了Bingsan，这是一个开源的Apache Iceberg REST目录。
<p>为什么要这样做？现有的选项（Nessie、Polaris）都是基于Java的。我想要一个轻量级的解决方案，可以与PostgreSQL一起运行，而不需要JVM。
<p>技术栈：
<p>- Go + Fiber框架
<p>- PostgreSQL，使用pgx/v5连接池
<p>- 内置Prometheus指标
<p>性能（Xeon 8581C）：
- 吞吐量约为24,000请求/秒
<p>- p50延迟为44微秒
<p>- 可线性扩展至200多个并发连接
<p>多节点：
<p>- 在负载均衡器后运行多个实例
<p>- 使用PostgreSQL顾问锁进行领导选举
<p>- 背景任务自动协调
<p>快速开始：
<pre><code> docker run -p 8181:8181 ghcr.io/teampaprika/bingsan:latest
</code></pre>
与Spark、Trino、PyIceberg兼容。支持S3/GCS、OAuth2、API密钥、多表事务、服务器端扫描计划。
<p>GitHub: <a href="https://github.com/teamPaprika/bingsan" rel="nofollow">https://github.com/teamPaprika/bingsan</a>
<p>文档: <a href="https://teampaprika.github.io/bingsan/en/" rel="nofollow">https://teampaprika.github.io/bingsan/en/</a>
<p>欢迎提问！
我是一名开发者，发现自己经常跳过餐食，忘记休息，长时间编码后颈部和背部会感到疼痛。我很好奇这里的其他人是如何看待在深度工作与健康之间取得平衡的：休息、饮食、姿势、睡眠、锻炼等。
没有收集电子邮件，也没有产品推销。很高兴在这里分享汇总的结果。
为了明确：我同样对这里的讨论感兴趣。如果你不想参与调查，我也很想听听：在进行深度工作时，哪些习惯实际上帮助你保持健康？
调查链接： https://forms.gle/bQuQ2SjP5rfffAZb8
我开发了一个 Obsidian 插件，可以连接到 Claude Code、Gemini CLI 或 Codex——无论你安装了哪个。插件中无需配置 API 密钥，它只会委托给你已经使用的 CLI 工具。
该大型语言模型（LLM）可以完全访问你的知识库——它可以读取笔记、创建文件和进行搜索。你只需问“我上个月关于 X 写了什么”，它就能找到并读取相关文件。
该插件使用 ACP（代理客户端协议）进行结构化数据传递和持久连接。