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你是否好奇过，为什么技术领域里的每一个表格、教程或演示账户都叫“约翰·多伊”？ 这要追溯到中世纪的英格兰。 在14世纪，英国的法院有一个奇怪的法律技巧。当律师需要测试一个案件或提起涉及身份不明的人的诉讼时，他们会使用虚构的名字。最常见的名字是约翰·多伊和理查德·罗伊。 他们从来都不是真实的人，只是“某人”的占位符。 几百年后，法律系统继续使用它们，尤其是在某人身份不明的情况下。医院用它来指代身份不明的病人，警方报告用它来指代身份不明的嫌疑人。 然后，科技借用了这个想法。 当开发人员需要在表格、文档和测试账户的示例中使用一个安全、中立的名称时，他们采用了法律界沿用了数百年的相同占位符。 这就是为什么在几乎每一个注册表格中你都会看到： 姓名：约翰·多伊 一个存在于现代软件中的、有着700年历史的法律传统。 有趣的是，最古老的传统最终却出现在最新的软件中。

许多人认为，如果大型语言模型（LLM）不具备所谓的“持续学习”能力，我们就无法实现通用人工智能（AGI），甚至超级人工智能（ASI）。 简单来说，持续学习就是指人工智能在工作中学习、实时更新其神经网络权重，并且在变得更聪明的同时不会忘记所有其他知识（灾难性遗忘）的能力。 这就是我们每天都在做的事情，而且毫不费力。 现在有趣的是，如果你看看顶尖实验室正在做什么，他们已经停止尝试解决实时权重更新的底层数学问题。 相反，他们只是在蛮力解决。 这正是过去大约三个月左右的时间里，模型性能出现阶跃式提升的原因。 长话短说，其要点是，如果你结合以下几点： * 非常长的上下文窗口 * 可靠的摘要能力 * 结构化的外部文档 你就可以近似实现许多人所说的持续学习。 其工作原理是，模型执行一项任务并吸收大量的情境细节。 然后，在它“移交”给下一个实例之前，它会写下两件事：简短的“记忆”（始终在提示/上下文中携带）和长篇文档（存储在外部，仅在需要时检索）。 下一次运行从这些笔记开始，因此它不需要从头开始。 通过这种巧妙的强化学习（RL）循环，他们直接训练这种行为，而无需任何新奇的理论。 他们将记忆编写视为一个RL目标：在一次运行之后，让模型编写记忆/文档，然后在相同、相似和不同的任务上启动新的实例，同时将这些记忆反馈回去。 实现这一点的方法是，对整个序列的性能进行评分，并对记忆长度施加明确的惩罚，这样你就不会得到无限的“笔记”，最终撑爆上下文窗口。 经过多次迭代，你奖励那些（a）编写高信号记忆，（b）在正确的时间检索正确的文档，以及（c）编辑/压缩过时的笔记，而不是盲目地积累它们。 这非常疯狂。 因为当你结合前沿实验室当前的版本发布节奏时，每个新模型在经过主要的训练后/扩展改进后都会被训练和发布，即使你部署的实例从未实时更新其权重，它仍然可以在下一个版本发布时“变得更聪明”，并且它可以继承其前身积累的所有记忆/文档。 这是一个新的力量倍增器，另一种扩展范式，很可能就是顶级实验室目前正在做的事情（来源：待定）。 忽略任何黑天鹅事件（未知的未知），你将得到一个可信的2026年发展轨迹： 我们将看到越来越多的改进，而且时间表会加速。 顶级实验室实际上正在使用持续学习（对其进行了非常好的近似），并且他们正在直接训练这种近似，因此它会迅速变得越来越好。 不相信我？ 看看OpenAi（https://openai.com/index/introducing-openai-frontier/）和Anthropic（https://resources.anthropic.com/2026-agentic-coding-trends-report）都提到了他们关注的核心内容。 这正是政府和企业看好这一领域的原因； 没有障碍....

另请参阅： Grammarly 未经许可使用我们的身份，<a href="https:&#x2F;&#x2F;www.theverge.com&#x2F;ai-artificial-intelligence&#x2F;890921&#x2F;grammarly-ai-expert-reviews" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;www.theverge.com&#x2F;ai-artificial-intelligence&#x2F;890921&#x2F;g...</a>, <a href="https:&#x2F;&#x2F;archive.ph&#x2F;1w1oO" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;archive.ph&#x2F;1w1oO</a>

这次重大更新。安装程序镜像中现在包含了离线文档 + 一些修复。 我构建这个项目是因为我厌倦了操作系统变成服务器控制的客户端。我们正在失去理解，更不用说重建我们每天使用的工具的能力了。 项目：OneManBSD 是一个为 i386 平台定制的 OpenBSD 7.8 安装镜像。 “主权”特性： 镜像中的源代码：安装程序包含 sys.tgz、src.tgz、xenocara.tgz 和 ports.tgz。您可以离线并从本地驱动器重建整个内核和基础系统。 无臃肿：我避免了 Gtk3 和 Qt。桌面使用 JWM、XFE 和 Nedit。 硬件级控制：我绕过了繁重的音频守护程序，使用 awk 进行通知提示音，并使用原始的 mixerctl 进行硬件取消静音。 离线文档：镜像中包含完整的文档，以实现真正的独立性。 观看 90 秒演示（启动速度和 JWM 设置）：https://www.youtube.com/watch?v=2wHaoQhXOYY 我的目标不是启动一个“发行版”，而是鼓励其他人构建他们自己的“OneMan”系统。我们拥有的版本和多样化越多，我们保持的自由就越多。 我很想听听您对在旧硬件上维护仅源代码工作流程的看法。

… 至少我试过了。<p>作为一个开发者，我一直想探索/设计一种全新的邮件体验。电子邮件是我们每天都会使用的工具之一，但其底层的体验却并没有太大改变。我用Gmail，可能你们大多数读这篇文章的人也一样。<p>Arc为网页浏览带来了品味。Cursor通过方便的右侧面板中的智能助手，创造了一种全新的用户体验。<p>所以，我尝试将它们结合在一起。<p>目前这只是一个演示[0]，使用模拟数据（有点卡顿），并且只有前端。我很希望你能试一试，并告诉我你的想法。<p>&#x2F;&#x2F;<p>在体验完这个演示后，如果你觉得它足够有趣，请在这里申请[1]。创建这个抢先体验页面是为了展示设计、品味和工艺是软件的未来。<p>[0] <a href="https:&#x2F;&#x2F;demo.define.app" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;demo.define.app</a> [1] <a href="https:&#x2F;&#x2F;define.app&#x2F;early" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;define.app&#x2F;early</a>

我构建这个工具是因为之前使用 ccusage 时结果不一致，而且感觉它比我需要的更臃肿。<p>goccc 直接读取你的 Claude Code JSONL 日志，并在本地计算费用——无需 API 调用，只需在 settings.json 中添加一行配置即可完成设置。<p>我之前没见过的一个功能是：它会在状态栏中显示哪些 MCP 处于活动状态，这样你就可以一目了然地看到连接了什么。<p>goccc -d 7 -all # 过去一周的费用<p>goccc -monthly # 月度明细<p>goccc -project webapp # 按分支细分<p>它还可以作为 Claude Code 内部的实时状态栏，显示会话费用、每日总费用、上下文使用情况、活动的 MCP 和当前模型。<p>使用 Go 语言构建。通过 Homebrew 安装或从源代码构建。

大家好，我是 HN 用户！我开发了 Evoke，一款完全本地运行的语音听写应用。<p>它支持 Parakeet 和 Whisper 模型，包括 Apple Silicon 上的 Parakeet MLX，并且可以在 Linux、macOS 和 Windows（x86 和 ARM）上运行。<p>用户似乎很喜欢的一个功能是唤醒词激活。 你只需说出一个短语即可触发录音，例如：<p>“邓布利多”<p>“安德森先生”<p>“嘿，贾维斯”<p>然后开始说话，你的话语就会被立即转录。<p>在底层，该应用是用纯 Go 语言和 CGO 编写的，Whisper 和 Parakeet 推理代码是自定义实现并针对 CPU 性能进行了优化，因此即使没有 GPU 也能快速运行。<p>这个项目倾注了我的心血，也是对语音推理和系统编程的深入研究。