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我们现在正经历着一种奇怪的不对称现象：公司使用人工智能与我们对话，而我们却仍然需要手动拨打电话。最近，各行各业的公司都在采用 AI 语音助手。大型零售商、家庭牙科诊所、当地药房都在使用。今年，我接听过几个电话，对方是听起来非常自然的 AI，这让我觉得很酷。但随后我就开始思考——既然他们用机器人接听电话，为什么我们消费者还要自己拨打电话呢？ 所以我开发了 Piper：基本上，它是一个可以帮你拨打电话的 AI。你告诉它你的需求（预约、查询订单、对账单提出异议等等），它就会处理整个对话，而你就可以去做真正的工作了。目前它是一个 Web 应用程序，Chrome 扩展程序正在等待批准，但很快你就可以在任何地方点击电话号码，然后让 Piper 来处理了。 技术方面，比预想的更难： * 延迟——在对话中，每一毫秒都很重要，不得不围绕 kv 缓存进行优化，最终将通过 PSTN 进行电话通信的第一个字的延迟降低到大约 1000 毫秒，感觉相当自然。 * 让语音助手保持在正确的轨道上——构建了自定义的上下文工程逻辑，不断更新助手对情况的感知，这样它就知道什么时候被转移，什么时候被保持等等。 到目前为止，已经与早期测试人员进行了大约 50 次成功的通话。主要失败的情况是需要复杂的验证或文件。另外，我们还不得不暂时关闭了 IVR 导航 :/，发现了一些导致不必要转移的边缘情况，但我们正在努力修复这个问题。 我真的认为我们正在走向一个 AI 之间相互对话来处理大多数日常事务的世界，而电话可能会成为大规模实现这一目标的首个真正例子！ 你可以在我们的网站上查看语音演示。 [https://pipervoice.com](https://pipervoice.com)

我们刚刚开源了 reDB：一个分布式、基于策略的数据网格，可在包括关系型、NoSQL、图数据库、向量数据库等在内的多种数据库之间提供实时访问、复制和迁移功能。<p>它专为在复杂、多数据库环境中工作的 AI 系统、开发人员和运维团队而设计。<p>亮点： - 跨数据库类型的统一模式模型 - 内置模式版本控制 - 零停机迁移和复制 - 量子安全加密和数据混淆 - 通过模型上下文协议 (MCP) 集成 AI 代理<p>GitHub: <a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;redbco&#x2F;redb-open">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;redbco&#x2F;redb-open</a>

也就是说，你最初对人工智能持乐观态度，但现在变得悲观了，还是曾经悲观，现在却乐观了？你最初认为它对你的工作有巨大帮助，但现在却觉得它是个阻碍，还是你曾经对它不屑一顾，但现在却发现它不可或缺？ 我只是好奇谁改变了他们的想法/看法，以及是什么促成了这种改变。

我做了一个免费的本地私有看板，并公开了源代码。 我还制作了一个视频，详细介绍了使用方法、灵感来源、它为什么存在、如何使用等等。<p><a href="https:&#x2F;&#x2F;www.youtube.com&#x2F;watch?v=6qJYg3OuOx4" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;www.youtube.com&#x2F;watch?v=6qJYg3OuOx4</a><p>我制作这个看板是为了支持我进行另一个项目，并且我做了这样一件事：我对每月支付 20 美元使用 SaaS 看板这件事感到非常恼火，但实际上，正如我预测的那样，我在 2 天内就完成了它，因为我有一个很棒的组件库。 这个看板的几个与众不同之处： - 使用了一种流行的日本移动端 -&gt; 桌面端渐进增强模式，这种模式在美国并不常见 - 使用 gfm-md，因此你可以直接导入 ChatGPT&#x2F;Claude&#x2F;Gemini 等生成的任务卡 - 使用 sqlite 进行本地存储 - 你可以使用 `bun dev --host` 命令，因为它基于 Solid，并且可以在你闲逛办公室时通过手机使用 - 它有预先构建好的钩子（数据库模式 + 路由），用于添加身份验证，因此你可以轻松地将其连接起来进行部署，并在任何地方使用它（12 美元的 akamai 服务器 &lt; 20 美元的 SaaS 订阅）<p>请使用 bun 作为此看板的运行时。 祝你一年节省 96 - 240 美元 :3

嗨，Hacker News - 我做了一个网站，输入英国邮编后，会抓取当地议员的信息，并生成一个 AI 制作的他们的身份 ID 的模拟图。<p>这只是一个小小的、无聊的抗议，针对刚刚生效的《在线安全法》的愚蠢。这些 ID 实际上是可用的（在 Reddit、Discord 等平台上），这突显了这项法案的实施有多么糟糕。

我正在寻找一家能够处理以下请求的 LLM 提供商： * 删除请求 * 主体访问请求 * 数据更正请求 需要明确的是，我正在寻找一家能够遵守这些法律义务并真正全面处理这些请求的提供商。 据我目前了解，大型提供商（谷歌、Anthropic、OpenAI 等）实际上都不合规。

基于 asyncmcp，一个用于 Model Context Protocol (MCP) 自定义传输层的库，我添加了一个自定义传输层以支持 Webhook，这使得 MCP 服务器工具可以通过 Webhook 异步响应。当调用标记为异步的工具时，结果将被发送到已注册的端点，而不是阻塞连接。<p>这仍处于实验阶段，但提供了一种为 MCP 添加 Webhook 支持的方法。你可以克隆该仓库并尝试 streamable_http_webhook 示例。