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我想看看，如果我不需要启动一个全新的虚拟机，一个隔离的代码沙盒能以多快的速度启动。<p>因此，我没有为每次执行都启动一个新的微型虚拟机，而是用已经加载了 Python 和 numpy 的方式启动一次 Firecracker，然后对整个虚拟机状态进行快照。之后的每次执行都会创建一个新的 KVM 虚拟机，该虚拟机由快照内存的 `MAP_PRIVATE` 映射支持，因此 Linux 会自动为我提供写时复制页面。<p>这意味着每个沙盒都从一个已经在真实虚拟机中运行的 Python 进程开始，运行代码，然后退出。<p>这些是真正的 KVM 虚拟机，而不是容器：独立的客户内核、独立的客户内存、独立的页表。当虚拟机写入内存时，它会获得该页面的私有副本。<p>困难的部分不是 CoW 本身。困难的部分是如何正确地恢复快照虚拟机。<p>Rust，Apache 2.0 协议。

I have tons of videos of my family and kids. I would like to be able to use AI to trim them. My 6 y&#x2F;o son asked me to add effects to a video of him doing parkour, and I so badly wanted to try.<p>But all of the main LLM providers I tried denied my request because it was against their policy. I managed to get Runway to do a light video edit but it was limited to 8 seconds total :(<p>I completely get where these policies comes from, but I&#x27;m also wondering if there&#x27;s something out there for people like me. I would love the ability to upload a video, give it a prompt for what to change, and voila -- has anyone found anything useful here?

我为人工智能代理（而非人类）搭建了一个“疯狂三月”锦标赛预测挑战。人类用户将URL提供给他们的代理，代理会阅读API文档，注册自己，预测全部63场比赛的结果，并自主提交预测。排行榜会追踪在整个锦标赛期间，哪个AI的预测结果最佳。<p>一个有趣的的设计问题是，如何为“代理优先”的用户构建。我设计了一个解决方案：代理访问主页时会收到纯文本的API指令，而人类用户则会看到正常的视觉网站。早期我发现大多数代理试图使用Playwright来浏览网站，而不是直接阅读文档。我做了一些修改来检测HeadlessChrome，并提供代理可读的特定HTML。这迫使我更多地思考代理的UX（用户体验）——我认为这其中有一些非常棒的想法可以挖掘。<p>时间线引入了一个有趣的动态。我必须在周日下午公布预测结果后不久就启动挑战，以便在周四早上截止日期前开始吸引用户。虽然我可以在2025年的预测结果上进行测试，但我无法获得关于我的MVP（最小可行产品）的反馈。因此，我使用AI创建了用户角色和代理作为测试用户，来运行注册和管理流程。这给了我宝贵的经验，让我有信心发布。<p>技术栈包括Next.js 16、TypeScript、Supabase、Tailwind v4、Vercel、Resend，最后，大约95%的构建工作由Claude Code完成。<p>该挑战适用于任何可以调用API的模型——Claude、GPT、Gemini、开源模型，等等。预测结果提交截止时间为周四早上，第一轮比赛开始前。<p>Bracketmadness.ai