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EdgeLLM 是一个 Swift Package，将 Qwen-0.6 B、Gemma-2 B 和 Phi-3.5-Mini 嵌入到一个 300 MB 的 XCFramework 中。 只需在 Package.swift 中添加一行代码，无需运行时下载，即可在飞行模式下运行。 性能测试：在 iPhone 15 Pro 上，速度分别为 32/18/15 tokens/秒。 采用 Apache-2.0 协议，支持自带模型（BYOM）。 路线图包括 10 MB 运行时 + Android 支持。 欢迎提问！

大家好！ 一个月前，我宣布正在开发一个“小盒子”，用于运行 EndBASIC，类似于我们在 20 世纪 80 年代玩过的机器。这个盒子曾在 <a href="https:&#x2F;&#x2F;news.ycombinator.com&#x2F;item?id=44253065">https:&#x2F;&#x2F;news.ycombinator.com&#x2F;item?id=44253065</a> 上简要讨论过，当时我还没有准备好正式推出它。 今天，我仍然没有准备好像之前想的那样自己组装和发货这个盒子（而且我不确定是否会尝试踏上这条路！），但我已经完成了 DIY 指导，教你如何构建自己的小机器。 而且，作为其中的一部分，我已经发布了针对 Raspberry Pi 的定制操作系统磁盘镜像，以便在启动时直接运行 BASIC 系统。如果你感兴趣，这个操作系统本质上是一个最小化的 NetBSD 系统，它定制了 EndBASIC 解释器的构建，该解释器直接利用 NetBSD API，绕过了对 X11 的需求，从而在启动之初就为你提供控制台。 下载链接在说明页面上！ 希望你喜欢。

大家好，我是研究人员，正在努力了解大家停止或限制使用 AI 工具的原因。<p>知识工作正在发展，我试图理解大家实际的工作体验。市面上有很多关于 AI 在“X”领域的应用、工具使用等内容，但我很好奇，如果你们曾经在某个工作领域采用了 AI，但现在却选择停止使用，是什么情况？背景是什么？哪些因素起作用或不起作用？

大家好，我是 Alex，一个铁人三项运动员、父亲和软件工程师。<p>我一直在开发 Transition，这是一款专为铁人三项运动员设计的应用程序，它会根据您的目标、日程安排和训练数据（Garmin、Strava 等）创建自适应训练计划。<p>大多数训练计划都是静态的，这对我来说，作为一个家长和日程不确定的人，根本行不通。Transition 会根据您实际的训练情况和进展每周进行调整，因此当您错过一次训练、创造新的个人最佳成绩，或者需要调整优先事项时，计划也会随之改变。<p>我开发这款应用是因为没有其他应用能灵活适应我的生活，我很好奇其他人是否也面临同样的问题。<p>目前它还处于 Beta 测试阶段，可以免费试用。我非常希望得到来自 HN 社区的反馈——特别是关于训练逻辑、新手引导，或者如何让它对真正的运动员更有用。<p>网站：<a href="https:&#x2F;&#x2F;www.transition.fun&#x2F;" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;www.transition.fun&#x2F;</a>