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我是一名构建者，而非研究者。我厌倦了看到庞大的 Transformer 模型在非文本数据上寸步难行，并在处理实时感官流时崩溃，因此我绕过了白皮书周期，构建了 OMNI_GENESIS (v0.7.0)——一个专为高速 AGI 执行和额叶模拟而设计的模块化框架。<p>代码库：<a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;AI-Sovereign&#x2F;Multimodal-AGI-Architecture-Implementation-v1" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;AI-Sovereign&#x2F;Multimodal-AGI-Architecture-...</a><p>该架构处理 132 种异步模态——从生物信号到通过 Scapy 获取的网络熵——并将其扁平化为 1344 维的因果流形。通过在解耦的软件包（参见 /packages 和 /TCS）中使用分层“三脑”管道，该系统在标准模型失效的情况下保持认知稳定性。<p>技术规格： * 模块化架构：将逻辑分布在专门的目录中，将感觉皮层与因果推理引擎分离。 * 分层处理：集成 snnTorch（脉冲神经网络）用于反射性时间触发，以及 torch_geometric（GNN）用于情景记忆保留。 * TCS-25 塑性：实现基于赫布学习规则修改的逻辑，优先考虑“惊奇度”（MSE 增量）而非静态权重，从而实现无需反向传播延迟的在线学习。 * 性能：使用 Polars 进行优化，可在整个 132 模态缓冲区中进行亚毫秒级的熵检查。<p>当前状态： 感觉皮层和 HTSP（分层时间处理）单元已完全运行。该系统以高精度处理 512 到 4096 的潜在空间扩展。这是一个以实现为先的项目；代码库就是证明。<p>我发布此 v0.7.0 代码库，用于架构同行评审和技术验证。我特别希望与任何从事非 Transformer AGI 范式研究的人讨论 HLS 投影数学以及模块化推理引擎的编排。

我总是深陷这些政治讨论和新闻中，就像最近因为美国在委内瑞拉的军事行动一样。说实话，这类新闻是我尽量想避开的。如果Hacker News只讨论技术，不涉及政治，那就太好了（对我来说）。

我对目前评估人工智能进展的方式很感兴趣，并试图建立一个人们实际使用的主要方法列表。 我知道所有这些衡量标准都有局限性，而且许多标准是有争议的，或者在设计上就是不完善的。我并不认为它们是“好的”，或者它们能清晰地映射到现实世界的能力。 我很想听听： * 你认为哪些衡量标准、基准或方法应该在这个列表上 * 你认为它们的主要优势和失效模式是什么 * 你个人如何（或是否）使用它们来解读人工智能的进展 我在这里的目标是探索和理解，而不是为任何特定的框架辩护或攻击。

仅限委内瑞拉人。

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大家好，HN， 我开发了一款 macOS 桌面应用程序，让您可以在本地与您的文档进行聊天。 没有云端，没有 API 密钥，数据不会离开您的机器。一切都在 Apple Silicon 芯片上离线运行，使用 GGUF 模型和 llama.cpp。 它的功能： * 上传 PDF、文本文件和图像 * 图像和扫描版 PDF 的 OCR * 本地嵌入 + 检索 (RAG) * 使用本地 LLM 与文档聊天 * 模型在首次运行时下载并存储在本地 技术栈： * Electron (前端) * Python 后端，打包为原生二进制文件 * llama.cpp + GGUF (目前是 Gemma / Mistral 类模型) * SentenceTransformers 用于嵌入 * FAISS 用于向量搜索 * 完全在设备上运行 (CPU / Metal) 我为什么开发它： 我想要一个注重隐私的替代云端文档聊天工具。将完整的本地 LLM + OCR + RAG 管道打包到单个 macOS 应用程序中，结果比预期的要难得多 (Gatekeeper、PyInstaller、dylib、模型大小等)。 下载： GitHub 发布 (macOS Apple Silicon)： [https://github.com/navid72m/chatbot/releases/tag/v.0.1.2](https://github.com/navid72m/chatbot/releases/tag/v.0.1.2) 关于 macOS 安全性的说明： 由于该应用程序尚未签名，macOS 可能会在首次启动时阻止它。 您可以运行： xattr -rd com.apple.quarantine "/Applications/Document Chat.app" 我很乐意收到关于以下方面的反馈： * 文档聊天的用户体验 * 模型选择 / 性能 * 其他人如何在桌面上进行本地 RAG 很乐意回答技术问题。

这是一个关于代码主题服装的小型个人项目。<p>我做了很长时间的开发，但从未拥有过一件开发者T恤。我一直觉得大多数开发者T恤的设计对于日常穿着来说都过于张扬或过于玩笑化，所以我最终放弃了寻找。<p>最近的自由职业工作比较清闲，我终于花了一些时间来实现一个我脑海里酝酿多年的想法——看看我是否能制作出我真正想穿的衣服。<p>从技术角度来看，这很简单：使用Shopify作为店铺，Printful处理按需打印和订单履行。目前只有我一个人在做这个项目，同时还要兼顾其他事情。<p>我很想听取大家在几个方面的反馈：这个项目是否引起共鸣，大家对目前选择的编程语言有什么看法，是否还有其他你希望看到或喜欢的语言，以及——如果这个概念有意义的话——这里是否有人有Shopify + Printful的经验（好的或坏的）。如果大家感兴趣，我还有一份更长的编程语言列表。<p>链接：<a href="https:&#x2F;&#x2F;slashstar.store" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;slashstar.store</a><p>感谢您的关注。