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这似乎是向工程经理提出的一个问题。

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该项目已开发一个月，9台功能齐全的设备将于明天运往以色列-黎巴嫩边境一处未公开的民用地点。我所有的发现都已在线分享给全球任何可能从中受益或想要制造自己设备的人。 我是一名约克大学的工程专业学生，原籍以色列，现居英国学习。 我经常听到关于战争地区平民被小型FPV无人机追击和袭击的悲惨事件，这些无人机装有爆炸物。这种情况在以色列北部、乌克兰和俄罗斯等地尤为普遍。我开发这个项目的初衷很明确：创造一种足够小巧、便携且廉价的设备，供平民使用，通过早期预警来显著改变无人机渗透的后果。 我决定利用一个月的暑假回到大学实验室，将这个项目作为我的个人项目来完成。 这些无人机攻击并非使用普通的无线无人机，而是使用小型FPV无人机，通过一卷长长的光纤线与操作员连接。这意味着目前行业标准的无线电探测方式不适用于此。 我的解决方案是构建一个声学探测器。该设备使用4个MEMS麦克风捕捉无人机螺旋桨切割空气时发出的噪音，通过多个算法处理数据以提高信噪比，减少噪音（定向、可能的干扰），识别其频率图谱中梳状的形状，并通过多种输出（显示屏、蜂鸣器、蜂鸣器、LED）向用户发出警报，同时通过设备内置的LoRa模块向所有附近设备发出警报。 这些设备已经过测试，使用了一个定制的无人机平台，该平台拥有与以色列-黎巴嫩边境使用的无人机完全相同的规格（四台2807电机，7英寸三叶螺旋桨，FPV机身），该平台被放置在距离设备104.2米远的街道上，有路人经过且有轻微风。测试成功，设备能够探测到无人机。 该设备仅用于探测和警报，不具备干扰功能。 关于此项目，我能想到的所有在线资源都已在Github上提供，还有一个精美的网站展示了更多带有解释的媒体，并且还提供了一个可在浏览器中运行的实时探测器模拟器：https://volantitech.com/#simulator

我曾玩弄MacBook内置的运动传感器，并注意到轻敲触控板旁边的铝制外壳时，传感器会非常清晰地捕捉到这些震动。由此催生了MacTap。你可以将不同的敲击模式映射到各种操作，例如复制、粘贴、截屏、AI操作、音乐控制等。它在本地运行，并且是开源的。

我特别想听听那些正在从事实际生产服务、遗留服务等工作的各位的经验。<p>我已经做了不少由大型语言模型辅助的编码工作，但现在正开始（并在我的组织中向他人传授）更结构化的方法，以便能够交付更复杂的、具有比基于提示的编码更强约束的功能。<p>规格驱动/锚定开发是一项新兴实践，但我不太清楚它的实战检验程度如何。您在这方面有什么经验？

今天应该被庆祝，因为“通用人工智能”（AGI）现在真正有了意义。一个人工智能模型解决了纳维-斯托克斯方程问题，这是七个未解决的千禧年大奖难题之一。 请记住，在80亿人口中，只有1位（或不到5位）数学家（格里戈里·佩雷尔曼）解决了七个千禧年大奖难题中的一个，即庞加莱猜想。[0] 仅凭这一点就应该告诉你，一个人工智能解决了一个只有一个人能够解决的问题。这就是通用人工智能，再也没有可以移动的球门了。（抱歉，加里·马库斯） 我理解，与此同时，我们都感受到了10年前李世石（职业围棋选手）在AlphaGo比赛后所感受到的，即继续下去毫无意义，你可能会认为人工智能知道得最好。人工智能仍然有更多尚未发现的问题，需要人类去验证。 所以，不要为这个“90年问题”被解决而感到悲伤，而要为它正是通用人工智能应该有的样子而感到高兴。 [0] https://en.wikipedia.org/wiki/Poincaré_conjecture