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“安全和隐私”是我们的总体目标。 这是一个技术/概念演示，展示了一种相当独特的方法，使用基于浏览器的、以本地为主的WebRTC技术。 该演示旨在展示客户端管理的加密技术。我们可以避免任何形式的注册。 应用程序： [https://enkrypted.chat](https://enkrypted.chat) 功能： * 点对点（P2P） * 端到端加密 * 文件传输 * 本地优先 * 无需注册 * 无需安装 * 无数据库 如需进一步了解，请随时联系，而不是深入文档/代码。 重要提示：虽然我们的目标是提供安全的体验，但该系统尚未经过审核或评估。仅供测试、反馈和演示之用，请负责任地使用。

嗨，HN！我开发了AgentPace（一个macOS菜单栏应用），因为我发现自己经常需要进行心理计算，以判断是否会过早耗尽编码代理的使用量。这个想法并不是在菜单栏上显示“您还有X%的使用量”，而是展示您的使用趋势，以帮助您规划和管理使用情况。使用图表使这一切变得直观易懂，您可以快速了解自己的消耗速度，而无需离开工作流程。目前，它主要针对订阅Claude Code和Codex的用户，但我计划在未来扩展这一功能。欢迎提问！

去年我有机会和我的配偶花了很多时间在一起，我们利用这段时间学习了几款适合两个人玩的纸牌游戏。其中我特别喜欢的一款叫做德国威士忌（German Whist），而克里比奇（Cribbage）也很有趣。你知道哪些适合两个人玩的纸牌游戏，并且喜欢吗？

我们使用NeuGBI在相同的Revelio Lab数据集上复制了《生成性人工智能作为资历偏见技术变革》（哈佛商学院，2025）的研究，该数据集包含3亿条美国就业记录。<p>论文的发现是：人工智能对初级职位的影响显著高于高级职位（初级职位减少29.4%，高级职位减少5.8%）。NeuGBI自主得出了相同的结论。<p>NeuGBI发现了一点论文中没有提到的：在软件开发领域，受到影响的主要是初级（L2）职位，几乎减半，而不是入门级（L1）职位。<p>NeuGBI使用NeuG（一个支持多跳关系的图数据库）作为查询引擎，采用超图重构进行分析，并打包了探索性技能，供大型语言模型（LLM）调用，以逐步分解问题并深入探讨。<p>NeuGBI的关键能力是端到端的无偏采样——在3亿条记录上，复杂的多跳查询可以在几秒钟内返回，而不是几个小时。<p>博客文章：<a href="https://graphscope.io/blog/tech/2026/06/16/NEUGBI-BLOG.html" rel="nofollow">https://graphscope.io/blog/tech/2026/06/16/NEUGBI-BLOG.html</a> 原始论文：<a href="https://arxiv.org/abs/2603.10625" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2603.10625</a>