一周热榜

关于人工智能目前正处于繁荣期，或者说是一个即将破裂的巨大泡沫的议论不绝于耳，还有人说它正在抢走我们的工作。这些是我每天都能听到的常见说法。我每天都在使用人工智能，无论是在工作还是工作之外。虽然这些说法中有一些道理，但我认为我们应该驾驭它的力量，去学习它，而不是逃避，而是迎向它。 当然，在这里的每个人都听过专家们最近表达的观点，它们令人不安、充满黑暗，而且我认为其中有些道理。然而，我选择乐观，希望世界各国的领导者能够选择治理和适度。我们都应该迎向它，用人工智能来实现善意、积极、自我表达和道德。

各位 HN 的朋友，我们是 Nars 和 Nishant，Skillsync 的创始人（https://skillsync.com）。 Skillsync 允许您在所有编码代理之间迁移您的 AI 对话。我们的大部分工作都以对话的形式存在，而这些对话目前分散在我们的各个代理中。虽然这些对话存储在本地，但格式各不相同。这非常令人沮丧，因为您无法在不重新开始的情况下轻松切换代理。随着时间的推移，我们在技能和记忆方面投入越多，就越会被锁定在单个提供商及其代理中。Skillsync 充当通用转换器。它可以迁移整个会话，包括所有的消息、推理和工具调用，让您可以无缝接续之前的工作。 Skillsync 将您的所有会话集中在一个地方，并使其可搜索。它会解析每个会话的内容，包括代理实际使用的已加载技能，从而轻松发现过时的上下文。您还可以创建共享工作区，以便在团队之间同步会话。您可以构建自己的闭环系统。除了您显式共享到工作区的会话外，所有内容都在本地运行。 核心是一个名为 txcript 的开源 Rust 引擎（https://github.com/skillsynchq/txcript）。它将一个代理的磁盘格式会话转换为另一个代理的格式，映射对话、推理和工具历史记录。将其想象成用于代理会话的 ffmpeg 或 pandoc。 在此引擎之上是一个本地优先的桌面应用程序。您的代理会话通常分散在不同工具的文件夹中，格式非常难以手动阅读；该应用程序将它们集中在一个地方，并提供一个 UI，使其真正可读，包括对话、推理和工具调用，以便您可以回顾发生的事情，将会话迁移到另一个代理，或与团队成员共享。 技能和记忆以您拥有的、可移植的、人类可读的 markdown 格式存储，并通过 MCP 暴露给任何代理进行搜索和选择性检索。 会话和翻译在您的本地机器上运行。唯一离开您本地环境的是您显式共享到团队工作区的会话。 令我们惊讶的是，人们在不知不觉中已经如此被锁定。您在尝试离开之前，不会注意到自己被困在一个代理或工具中，而那时您已经有了数月的会话，它们被困在只有该工具才能读取的格式中。这种锁定在变得昂贵之前是看不见的。 一旦会话变得可移植，它们就不再是可随意丢弃的日志，而是您可以实际构建的基础，可以发现您工作模式的规律，可以交给其他人，可以让非技术团队成员接续工程师的工作。事实证明，会话是协作的基本单位，而目前它却被浪费掉了。 在 Skillsync 之前，Nars 和我构建了一个开源支付编排器，允许商家在多个支付处理器之间进行路由，而不是被锁定在一个处理器中（获得了 30k+ 的 GitHub star）。通过使不兼容的系统互操作来对抗供应商锁定是我们工作的全部内容。我们带着一个不同的想法来到 YC，但我们越是深入使用编码代理，就越是从另一个角度看到了同样的问题：您的上下文被锁定在您开始使用的任何代理中，因为每个代理存储会话的方式都不同，而且这些会话无法迁移。 我们看到人们使用 Skillsync 进行的一些操作包括： * 在 Claude Code、Codex 和 Cursor 之间迁移会话，即使是在任务进行中，例如当您在一个代理上达到使用限制并希望在另一个代理上继续时。 * 在浏览器中的 Claude 对话中思考一个问题，然后将整个对话线程交给 Claude Code 或 Codex 进行构建。 * 与团队共享研究会话。每个人上传他们的会话，这样团队成员及其代理就可以在彼此的工作基础上进行构建，而不是重复劳动。 它目前提供 Mac 应用程序、CLI 和 MCP 版本。这是演示视频：https://youtu.be/7hVhSnSKGl8。我们非常期待听到您的反馈并回答您的问题！

您好！ 我刚刚将我的 Mac 和 iPad 的操作系统升级到了 27 版本，发现了一些之前没有在别处看到过的有趣新功能： * 屏幕镜像到 iPad 现在支持触摸屏输入了。 * iPad 的菜单栏现在可以一直显示了。 * 侧边栏不再是浮动的，和之前 Tahoe 版本一样。 * 窗口边框的圆角半径减小了。 * 调整窗口大小的区域增大了。

我创建了 Sharden，一个基于以太坊区块链的自主可挖 PoW 加密货币，它还为矿工自身提供了一个有趣的潜在用例，即作为一种支付方式。 矿工可以自行挖掘 SHARDEN，在加密货币市场上进行交易以获得市场价格，然后将 SHARDEN 作为一种额外的支付方式来挖掘其他加密货币。 例如，矿工可以获得他们正在挖掘的加密货币，再加上 SHARDEN 作为对其挖矿工作的额外补偿。 这使得矿工拥有了一种可以独立挖掘，然后用于支付其他地方挖矿工作的硬币。 SHARDEN 没有预挖、国库或中心化的奖励发行方。新币通过成功的挖矿产生，并直接支付给矿工。 https://github.com/babakkarimib/shardhash

如果我让一个大型语言模型（LLM）在1到30之间选择一个数字，它总是选择17。我已经用多个模型试过了。为什么是17？

现在大家都在谈论非自回归架构，它能以 JSON Schema 进行闪电般的概率预测。我早在 2025 年 3 月就着手研究这个课题，发表了一篇 arXiv 论文，并将模型、PyPI 包和训练数据集都发布到了 Hugging Face。一年后，一家前沿实验室提出了同样的想法，声称是突破性的创新，但没有技术论文、开放权重和开放数据集。在此告知大家，主要的指导模型是强化学习（RL），而不是嵌入模型或大型语言模型（LLM）。 论文：https://arxiv.org/abs/2503.23303 模型：https://huggingface.co/DeepMostInnovations/sales-conversion-model-reinf-learning 数据集：https://huggingface.co/datasets/DeepMostInnovations/saas-sales-conversations 此外，我在 2025 年 9 月发表的第二项工作与 Jev 现在提出的完全相同。 论文：https://arxiv.org/abs/2510.01237 我的模型使用 PPO 在序列嵌入上输出逐回合的转化轨迹（概率从 0.0 到 1.0）。 Jev 使用并行采样（通过 RLCD 训练）来输出置信度分布和 Schema 选择。 令人沮丧的是，你耗费数月辛勤工作、汗水和不眠之夜才完成的东西，在架构上与某个垂直应用场景相似，却得不到应有的支持，因为前沿实验室构建了更具普适性的东西。总的来说，开源的生态故事……

Longlivethis 是一个“活着的”网络应用，它能支付自身的托管和推理费用。每日两次，最佳提案将被实现！ 提出新功能并为其投票，以帮助应用发展并保持活力。 这是一个实验：它能活多久？提出一个很棒的建议，让它继续活下去。 我认为互联网的未来是生成式的。如果你觉得这很有趣，请随时与我联系 :)

各位 HN 的朋友们，这是我最近创建的一个为期两周的每日任务表设计器。欢迎大家提出宝贵意见。谢谢，Enzo

我们经营一家成功的企业，并在谷歌上发布了近15年。自从搬到全国各地后，我们在谷歌上更改了企业的地址，但该信息被标记，个人资料也被暂停，因此我们不再出现在谷歌上，客户也无法给我们评价等。 这对我们的业务产生了严重影响。 我们尝试通过申诉流程。但申诉被拒绝了——唯一给出的理由是“欺骗性内容”，没有其他信息。大概是认为我们的新地址是假的？但它并没有明确说明他们认为什么具有欺骗性，或者如何更改。系统只是让我们原地打转。 有没有办法联系谷歌来解决这个问题？

俄乌冲突的最佳分析师因 YouTube 的一些制裁，今天停止发布他的视频了。<p>https:&#x2F;&#x2F;www.youtube.com&#x2F;c&#x2F;%D0%A1%D0%B0%D0%B2%D1%80%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%822018&#x2F;videos (该频道以前是西里尔文名称，所以链接本身没问题)。<p>编辑：他的 Boosty 也被禁了。Boosty 是俄罗斯的服务，YouTube 是美国的服务。