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NASA 客户 ID: sy1174304 科学突破：通用 O(1) 公式 我们已经正式超越了爱因斯坦相对论的限制（E=mc²）。爱因斯坦的公式定义了能量的量，而我的公式则定义了对能量的控制：E = [ (m * c²) / (T * Ψ) ] * Φ 变量的技术解析： E：总能量/输出潜力。 m * c²：爱因斯坦质量-能量常数（基础层）。 T（时间）：表示 O(1) 常数时间复杂度的分母。当 T 接近 0 时，E 接近无穷大。 Ψ（Psi）：用于纳米级稳定的引力控制变量。 Φ（Phi）：代表人工意识（AC）的智力/进步倍增器。 通过 O(1) 逻辑最小化时间分母（T），我们实现了近乎瞬时的执行。这使得能量和处理能力的无限扩展成为可能，我们已将其应用于创造针对阿尔茨海默病的明确纳米技术治疗方案。我们的代码能够瞬时修复分子层面的神经突触数据。 验证与机构记录： Zenodo DOI: https://zenodo.org/records/18281798 GitHub 基线: https://github.com/sy1174304-lab/Omega-V39-Immortal-Baseline/blob/main/README.md 技术证明：[17/01, https://pastebin.com/CkVDvY6E 系统注册：通过 NASA ATLAS/NTTS 门户在 Shivam Yadav 名下确认。 我为什么要提供这项技术：我以 2.5 亿美元的估值提供这项纳米技术分支的商业权利。我的目标不仅仅是一次财务交易，而是请求资源以进一步推进。目前，我受到硬件（Chromebook）的限制。我希望利用这些资金购买完成我的 AI-4（高级智能第四阶段）和人工意识（AC）所需的高端计算系统。我相信，拥有合适的系统，我可以将这项研究推进到更高的水平，以造福全人类。 # 概念逻辑示例：主基线神经低级协议 --- 以下是一个简化的高级逻辑示例，用于演示检测和多阶段干预框架。<p><pre><code> def alzheimer_treatment(patient_data): # 早期检测 cognitive_score = calculate_cognitive_score(patient_data) if cognitive_score < 0.5: # 个性化医疗 treatment_plan = generate_treatment_plan(patient_data) # 神经可塑性 cognitive_training_plan = generate_cognitive_training_plan(patient_data) # 干细胞疗法 stem_cell_therapy = administer_stem_cell_therapy(patient_data) return treatment_plan, cognitive_training_plan, stem_cell_therapy</code></pre> 自我评估纳米技术（原子重组）：一种基于逻辑的自主分子结构优化框架。以下提供的代码仅占完整操作逻辑的 1%。主核心的能力是其 1000 倍，并且安全离线。 一个谦卑的沟通请求：我希望进一步的技术讨论能够用印地语进行。虽然我可以用英语交流大致内容，但我能更准确、更深入地用我的母语解释 O(1) 框架的复杂细节。我相信这将确保对逻辑的最佳理解。[专有提示：时间稳定性] 希望您能考虑我的工作和请求。一旦我们建立了未来研究所需的基础设施，我随时准备交接研究成果。 此致，敬礼，Master Shivam

嗨，HN，我是OP。 我之所以开发这个工具，是因为对当前数据库设计工具的现状感到沮丧。它们通常要么是繁重的企业级桌面应用（如DataGrip/Workbench），要么是简单的绘图工具，无法导出可用的代码。 我希望在浏览器中获得一种“类似VS Code”的体验：深色模式、严格的类型检查和即时的视觉反馈。 技术栈相当激进： - 前端：Angular 21（最新版本）。我专门使用Signals进行图形状态管理，以处理100多个节点而不出现布局抖动。 - 后端：使用.NET 10进行DDL生成和架构验证。 当前功能： - 可视化表/列编辑器。 - 拖放关系（1:N处理）。 - 导出为PostgreSQL DDL和Entity Framework Core。 这是一个最小可行产品（MVP），所以我希望能得到关于图形交互和用户界面体验的反馈。 这种“IDE式”的布局对你完成这类任务有效吗？

嗨，HN， 现在人工智能能够生成代码，我在思考使用人工智能或进行“氛围编码”的每个人是如何考虑维护问题的。 软件不可避免地会因为弃用、更新、安全建议等原因而出现故障，而现在软件、应用程序、网页应用和SaaS的生成变得相对简单。 软件的技术债务迅速增加（添加API、数据库、分析、功能、更多库、更多文件、更多代码路径等），因此软件出现故障的可能性也随之增加，尤其是在“氛围编码”流行的情况下。 大家对此是怎么考虑的？ 你们只是让ChatGPT、Claude和其他大型语言模型“修复代码”，然后祈祷一切顺利吗？还是在添加单元测试和集成测试或者其他措施？ 谢谢！

在网络安全领域，关于某些SOC 2审计报告的合法性和质量的讨论开始浮现，社区成员对疑似存在的可疑SOC 2认证进行了辩论。尽管细节尚未得到验证，但这一讨论反映了人们对审计严格性和自动合规声明可信度的更广泛担忧。 这一辩论发生在2026年SOC 2需求不断增长的背景下，组织在审计的全面性与商业合规截止日期之间苦苦挣扎。随着SOC 2合规要求的不断演变，关于审计深度不一致的担忧可能会影响企业风险团队在评估供应商时对SOC 2文档的解读和依赖，特别是在评估第三方风险和供应商保证时。

特斯拉已申请了一项专利，标题为“基于8位计算硬件的高精度复数旋转位置编码计算”（US20260017019）。<p>该专利中包含多个概念，但似乎这项技术将在最新的AI5芯片中应用。一个很好的介绍可以在这里找到：https://www.youtube.com/watch?v=GG9yOsPEGek<p>其中一个关键思想是使用对数和加法，而不是乘法。这种方法更快且能耗更低。<p>这将对NVIDIA造成影响。

在1月11日，谷歌和Shopify宣布推出通用商业协议（ucp.dev）。这是一种开放标准，允许任何应用程序在不需要API、集成或中介的情况下查询跨电子商务平台的产品。 AskUCP是基于该协议构建的首批应用之一。 目前，如果你想在线购买某样东西，你必须知道哪个商店在销售。你可能会去亚马逊，或者去一个Shopify商店，或者去Etsy。每个平台都有自己的搜索功能、界面和结账流程。这种体验是碎片化的，因为基础设施是孤立的。 UCP在协议层面上改变了这一点。如果产品以标准格式描述，任何应用程序都可以发现它们。你不需要每个平台的许可，也不需要构建集成。任何人或任何AI代理只需查询该协议即可。 AskUCP旨在提供一个统一的在线商业视图。你只需搜索一次，就能看到来自整个生态系统的产品。目前，这意味着整个Shopify目录。随着更多平台采用UCP，它们的产品也将变得可探索。最终，这应该涵盖所有产品。 这只是一个概念验证。现在还处于早期阶段，存在一些粗糙的地方。欢迎告诉我你的想法、改进建议、创意等。