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试着破解它或找出任何错误，力求让这个扫描器达到最佳状态。

我创建 Pylon 的目的是为了让从个人项目到完整生产应用的迁移更加容易。 在进行个人项目时，我通常会使用 React 或 Next.js，因为它们设置快速，并且易于部署在 Vercel 上。而对于生产应用，我会将前端和后端分离，然后将后端部署在 AWS 上。但对于简单的应用来说，在 AWS 上设置完整的后端可能会很复杂且成本高昂。 Pylon 是一个全栈、实时的框架，它包含了服务器渲染的 React、TypeScript 函数、实体、策略、实时同步、内置身份验证，以及对后台和计划任务的支持。默认情况下，它使用 SQLite，但您也可以切换到 Postgres 以用于生产环境。其身份验证系统深受 better-auth 的启发。运行时是一个 Rust 服务器，它使用 Bun 来运行 TypeScript 函数和服务器渲染的 React。 Pylon 本身受到 Rails 的启发，并侧重于“约定优于配置”，从而减少了部署前的决策。这种方法适用于现代 React 应用、实时同步、TypeScript 服务器函数、身份验证、任务管理和部署。 Pylon 的主要目标之一是代理兼容性。它允许编码代理在无需任何设置、快速理解、安全默认值和轻松部署的情况下构建和部署应用，而且无需任何第三方服务。Pylon 适用于需要性能、可观测性、所有权和自托管的快速项目和生产应用。 虽然自托管 Pylon 应用非常简单，但 Pylon Cloud 提供了托管服务，其开发者体验类似于 Vercel。您可以从 git 或 CLI 进行部署，获得即时 URL，添加自定义域名，并在几秒钟内上线。每个应用都运行在自己的服务器上，该服务器可以缩减到零，并启用了 TLS 和全局缓存。 如果您有 Next.js、Vercel、Convex、Supabase、Firebase、better-auth 或 Rails 的经验，我非常希望能听到您的反馈。 创建您的第一个应用：npm create @pylonsync/pylon@latest 网站：https://www.pylonsync.com 仓库：https://github.com/pylonsync/pylon 文档：https://docs.pylonsync.com/introduction LLMS：https://docs.pylonsync.com/llms.txt 技能：npx skills add pylonsync/pylon 示例：https://github.com/pylonsync/pylon/tree/main/examples

我经营着一个小型人工智能实验室和游乐场，并对 Anthropic 的论文《可言说的表征在语言模型中形成全局工作空间》（Verbalizable Representations Form a Global Workspace in Language Models）感到非常兴奋（<a href="https:&#x2F;&#x2F;transformer-circuits.pub&#x2F;2026&#x2F;workspace&#x2F;index.html" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;transformer-circuits.pub&#x2F;2026&#x2F;workspace&#x2F;index.html</a>）。 它讨论了他们如何使用一种名为“雅可比矩阵透镜”（Jacobian Lens）的工具，在大型语言模型（LLM）生成词语（token）之前，观察其内部中间层的活动。 我想看看是否能在开源模型上运行这个工具的某个版本，令我惊喜的是，它成功了！我进行了一些实验，并构建了一个面向公众的免费工具，任何人都可以使用自己的提示词进行操作。 让模型描述一个“三条弯曲的水线”的符号，你就可以看到“海洋”、“大海”和“冲浪”等词汇在模型最终确定为“海浪”之前，在中间几层被点亮。 你还可以编辑内部状态。在“海洋”提示词的中间层插入“火”，答案就会转变为与热量相关的内容。 出于趣味/好奇的考虑，我还开发了一种方法，让模型能够读取自身的内部工作空间，然后决定抑制或放大某个概念，并重新运行提示词。 在不同模型上运行的有趣发现是：J-lens 在某些架构上优于普通的 logit lens，而在其他架构上则毫无作用，这与模型大小无关。一个 0.5B 的 Qwen 模型比一个 2.8B 的 Pythia 模型表现更好。我尝试过的每一个 Pythia 模型几乎都没有获得任何提升；而 Llama 和 Qwen 模型则有了很大的进步。（<a href="https:&#x2F;&#x2F;lucid.earthpilot.ai&#x2F;research" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;lucid.earthpilot.ai&#x2F;research</a>） 这是一个基于新兴研究、仅有 48 小时历史的项目，在一个小型模型、一组小型探针以及租用的 GPU 上构建而成——但我发现它确实令人兴奋。代码是开源的。 我还包含了一个名为“Docent”的页面上下文 AI 代理，你可以与它就你看到的内容进行聊天，以帮助理解正在发生的事情。 欢迎大家来探索和测试它。 我设想，允许模型进行自我反思/编辑内部状态的应用，在模型对齐、置信度、偏见检测等方面可能非常有用，而这个工具让你能够体验到这些的早期阶段。

<a href="https:&#x2F;&#x2F;deploymentsafety.openai.com&#x2F;gpt-5-6&#x2F;gpt-5-6.pdf" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;deploymentsafety.openai.com&#x2F;gpt-5-6&#x2F;gpt-5-6.pdf</a><p><a href="https:&#x2F;&#x2F;developers.openai.com&#x2F;api&#x2F;docs&#x2F;guides&#x2F;latest-model" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;developers.openai.com&#x2F;api&#x2F;docs&#x2F;guides&#x2F;latest-model</a>

使用 Cursor 和 Claude AI 制作新视频游戏已进入第 87 天。该游戏可在网上免费畅玩，无需下载，并支持高分记录。技术栈为 HTML5/Canvas/Websockets。我很乐意回答任何问题！难以置信我竟然坚持了近三个月，但我仍然乐在其中！ 今天的游戏是一款名为“Jungle”或“Dou Shou Qi”的中国象棋变体，本质上是动物版的象棋。较大的动物可以吃掉较小的动物，但老鼠（最小的动物）是个例外，它可以游过水域并吃掉大象（最大的动物）。