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我一直在致力于 Deconvolution，这是一个全面的 Rust 图像去卷积和复原库。Deconvolution 实现了 28 种不同的图像去卷积/复原方法，涵盖了从实用的模糊去除技术到研究级的科学成像算法。 特性： - 顶层函数使用 `image::DynamicImage` 并返回图像 - 逆滤波、维纳滤波、Richardson-Lucy、约束滤波、近端滤波、Krylov 方法、最大似然估计复原 - 盲 Richardson-Lucy、盲最大似然估计、参数化 PSF 估计 - Kernel2D、Kernel3D、Transfer2D、Transfer3D、Blur2D/Blur3D - 高斯模糊、运动模糊、散焦模糊、显微成像模型、支持工具、PSF/OTF 转换 - 边缘渐缩、归一化、范围归一化、NSR 估计 - 确定性模糊、噪声、合成固定件生成 - 支持 ndarray 用于 2D 图像数组和 3D 体积 当然，这个项目还在进行中 :)

这些旧方法太笨重了。完全自主浏览不需要埃隆·马斯克的视觉处理能力。 它只需要 Agentish——代理的原生语言，LLM 的通用语——也就是该死的纯文本。 以及诚实。关于它能做什么（网络上的一切，除了只有你能做的事情），以及它不能做什么，但你能做的事情：MFA、验证码、登录。 一个带有智能防护栏的代理技能和一个设计精良的 Unix 哲学 CLI 工具足以驱动网络上的任何任务。 你也可以试试。以下是我给它的一些任务，它都完成了： - *找到至少 100 条相关的推文，并撰写恰当的回复，向那些正经历其所解决的痛点的人推广 WebCLI* Grok Build with Composer 2.5 Fast - *比较来自 SFO 到 DC 中午的几个提供商（如 Google Flights 和 Kayak 等）的航班。找到最便宜的直飞航班。填写我的详细信息并预订，但在付款前停止。* Codex 5.5 high - *在亚马逊、沃尔玛、阿里巴巴和 lego.com 上寻找一些有趣的乐高产品，找到最酷的套装或数量最多的积木，价格最优惠，并一直进行到填写详细信息的结账环节。* Claude Sonnet 4.6 还有更多。代理总是能搞定。没有截图，没有选择器，只有原始文本和用于操作的编号引用，以及诚实的验证和一系列有用的表面。 核心循环是一个简单的 OODA 循环： ``` web inspect # 代理观察和定位 web do <ref> <opts> # 代理决定和行动 ``` 重复。永远。这样就能完成所有事情。该工具足够小巧，足够透明，代理足够智能，足够持久，它们总能搞定。 这是智能驱动网络任务的新时代。不再是剧本和傀儡，不再是机器人式的“自动化”哔哔声。WebCLI 是网络即兴创作，由代理的智能驱动。 我想继续构建代理技术。想象一下，如果你尝试了这个工具，它为你节省了时间和繁琐的工作。尝试一下，然后付费，因为它很有价值。每个电子邮件域名都可以获得一个免费的、功能齐全的五天试用期，只需提供电子邮件。https://webcli.sh 如果您有大规模使用该工具的想法，请联系我。

TopoGlyph 是一个语言系统。让 Claude 或任何语言模型来扩展 TopoGlyph 并将其应用于模型或解决某个问题，往往会产生更智能的思维过程。尝试使用 Claude Code 插件来处理你所擅长的某个问题/领域，并自行判断。 如果你阅读了核心模块，在某些地方可能会觉得它很疯狂，它确实应该如此，因为其中包含“幻觉”的概念和结论（我并非为其辩护）。尽管如此，观察它们发明新的符号来帮助你看到你正在处理的任何问题的结构，这还是非常有趣的。它就是它，而且它仍然有效。我觉得这很有意思。 如果你熟悉 APL 编程语言，你可能会明白它的发展方向——[https://computerhistory.org/blog/the-apl-programming-language-source-code/](https://computerhistory.org/blog/the-apl-programming-language-source-code/)。 你可以在 GitHub 上找到 claude code 插件——[https://github.com/xyzcoordinate/TopoGlyph](https://github.com/xyzcoordinate/TopoGlyph)。(我会添加更多示例，只是还没来得及整理东西) 最近 Anthropic 的 Fable 模型被禁用了（我不知道正确的术语）。如果发生类似的事情，那会很令人沮丧。我已经将全部文本写入了以太坊区块链并进行了锁定。 - [https://github.com/xyzcoordinate/TopoGlyph/blob/main/topoglyph-onchain-reader.html](https://github.com/xyzcoordinate/TopoGlyph/blob/main/topoglyph-onchain-reader.html) - 使用 foundry 读取：`cast call 0xe1888706EC9C071E149060aeF70B539eBeb61092 "profileOf(uint256)(string)" 2 --rpc-url https://ethereum-rpc.publicnode.com` - [https://etherscan.io/address/0xe1888706EC9C071E149060aeF70B539eBeb61092](https://etherscan.io/address/0xe1888706EC9C071E149060aeF70B539eBeb61092) 就这些。如果你好奇，不妨看看，它相当棒。

随着人工智能的进步以我曾认为不可持续的速度发展，我看到科技行业的人们分为以下两类： - 狂热者，他们非常高兴看到“推理”成为一种商品，并认为他们终于能够治愈自己的自卑情结。 - 批评者，他们试图通过强调人工智能的局限性来应对当前形势。 当然，还有许多子类别，但这些是我注意到的主要类别。 我不明白的是为什么讨论没有更深入。人工智能不需要那么强大就能颠覆我们的社会和日常生活，根据我的经验，我的直觉告诉我，我们已经过了基于 Fable 的临界点。即使是 Opus，如果使用得当也绰绰有余，Fable 只是让将模糊的需求/想法转化为可交付成果变得更加简单。 现在，我知道像 Fable 这样的技术要部署到整个经济并解决大多数知识工作者得以保住工作和获得薪水的低效率问题，还有很多障碍，但潘多拉的盒子已经打开，而且已经打开了一段时间。 经济力量将是残酷的，因为那些更快采用新技术的公司与那些落后的公司之间的差距将越来越大。 那些认为自己的优势在于优化人工智能工作流程的工程师们将面临严峻的现实，因为随着工具的改进以及一切对用户变得透明，他们的优势将不复存在。看看 Claude Code 等工具，在短短 12 个月内我们的体验发生了多大的变化。 总而言之：我惊讶地发现，关于我们即将到来的未来以及人们如今欣喜若狂的优势将在几年内迅速消失的在线讨论如此之少。有些职业会比其他职业更安全，但我们是否准备好迎接我们即将到来的转变？ 我主要担心的是社会层面。当然，社会可能不会崩溃，但我们是否正盲目地走向一个我们都未准备好的转变？我很想听听其他对此有所思考的人的意见。

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