Deep Dive
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大家好 欢迎收听黑客新闻中文日报我是你的主持人今天我们带来了几则不能错过的科技热点你有没有想过那个经典的回形针助手 KP 如今和本地大语言模型融合带来 AI 驱动的复古对话体验此外 OpenAI 刚刚创下历史收购新高拿下了一家专注 AI 编码工具和开发基础设施的明星初创公司这背后隐藏着全球 AI 基础设施争霸的新趋势
还有,Google 发布的最新 Gemini 2.5 Pro 模型在前端和视频理解领域大幅跃进,开发者用它生成前端新功能变得前所未有的高效。精彩资讯即将揭晓,马上进入今天的内容。Clipy 这个新项目让许多用户直呼怀念,开发者把 90 年带风格的界面和本地大语言模型结合了起来,现在你可以在自己的电脑上离线运行各种 LLM 并用那个经典的回形针角色和你对话。
Kleepy 的安装非常简单,开箱即用,不需要复杂配置,只要打开应用,夹在你喜欢的大语言模型,就能体验当年 Windows 办公助手的复古风格,又能享受现代 AI 带来的高效对话。这个项目完全独立于微软,主要目的是让大家在怀旧的同时,也能体验最新的人工智能技术。
评论区有人回忆了当年 KP 原本就支持开发者接入自定义助手甚至网页嵌入大家还调侃说现在的 Chat Agent 就像下一代的 KP 只是个性更加直白也有不少人觉得这种把老界面与新技术结合是一次很有意思的尝试
Google 发布了 Gemini 2.5 Pro Preview,主要提升了编程相关的能力,尤其是在前端和 UI 开发方面,根据 WebDev Arena 榜单,Gemini 2.5 Pro 目前排名第一,这个榜单评测的是模型在构建美观且实用的网页应用方面的人类偏好表现。除了前端开发,Gemini 2.5 Pro 还优化了基础的编辑和改写代码的任务,并能更好的支持开发者创建复杂的 Agentic Workflow。
在新版里,Gemini 2.5 Pro 具备更强的视频理解能力比如它在 VideoMME 基准测试中取得了 84.8%的分数可以实现视频到代码的自动化流程例如根据一条 YouTube 视频开发交互式学习工具体验也比早期实现更加完整实际使用时,开发者能让它直接生成前端新功能比如快速添加风格统一的视频播放器或是辅助设计和编码动画效果,响应式布局等细节开发效率大幅提升
官方表示这次更新会自动覆盖此前的 03-25 版本用户无需手动切换也不会产生额外费用
评论区里,有网友认为 Gemini 的网页端用户体验还不够好,相比较下 Cloud 的界面更友好也有人指出新版模型对编程的帮助明显,幻觉减少,日常用来替代搜索和 Stack Overflow 效果不错但目前生成的代码注释太多,有点影响阅读还有讨论提到现在前端评测体系更偏向 React 和 Tillwind,对其他框架场景的覆盖还不够全面
OpenAI 达成协议,将以约 30 亿美元收购 AI 编码工具初创公司 WindServe,这也是 OpenAI 迄今为止最大的一笔收购。WindServe 最初名为 Codeim,由麻省理工毕业生在 2021 年创立,最早专注于 GPU 优化,后来转型做了 AI 辅助开发工具,先是推出了 Codeim,之后升级为 WindServe。
据悉,WindServe 在 2024 年年初 B 轮时估值还只有 5 亿美元,9 月完成 C 轮后估值达到 13 亿美元,这次被 OpenAI 以 30 亿美元收购。WindServe 的核心竞争力是数据基础设施和分布式训练系统,业内分析认为,与 OpenAI 的大模型能力结合后,有望进一步强化 OpenAI 的性能和产品可定制性,这不仅是一次资本收购,也是全球 AI 基础设施竞争形式的一个新信号。
不少网友认为,Windsurf 和 Cursor 这些基于 VS Code 的编辑器增强插件虽然创新,但微软可能很快会在官方产品中复刻同类功能,未来竞争会更加激烈。也有评论提到,这样的收购很可能是 OpenAI 看中 Windsurf 所积累的大规模开发者、数据与场景资源,而不仅仅是产品本身。
还有人质疑高达 30 亿美元的估值,认为在依赖第三方 API 的前提下,这样的 VS Code 衍生产品很难拥有长期壁垒。著名开发者 Matt Gatbult 通过演示 C++的一些实际问题,让很多人理解了 REST 的优势。比如在股票交易的下单接口中,C++编译器会默认接受数量和价格传错类型的情况,还会默默允许复数作为数量传入,这些问题在静态检查下都可能漏掉。
即使用上更复杂的类型,西加加也很难从根本上强制类型安全,开发者还需要用模板、静态断言等技巧配合,才能让编译器在某些情况下报错。而 RUST 设计上就规避了类似隐世类型转换的问题,比如参数类型对不上直接不允许编译通过,复数和无符号类型也无法混用,字符串转数字时,如果失败必须显示处理错误,不会忽略任何边界情况。
这样一来,Rust 能帮程序员在开发阶段提前发现很多常见暴,避免上线后出现大额损失。评论区有网友认为 Rust 简化了错误处理,使得日常开发变得更统一,更有保障。也有老西家家程序员觉得一些安全隐患虽然存在,但做好代码审查和测试其实够用,不过 Rust 的编译器体验确实更棒。
另外有人提到,虽然 Rust 的学习曲线陡峭,特别是初学者面对 Border Checker 时会吃点苦,但长期来看能省下不少排查低级错误的经历。Curl 项目负责人 Daniel Stenberg 表示,目前还没有收到任何一份由 AI 辅助提交的有效安全报告,为了防止 AI 垃圾内容的泛滥,现在他们会要求每位报告人明确说明是否使用了 AI,且一旦判定为 AI 垃圾报告会立即封禁,甚至考虑收费来遏制这一现象。
DN 有直言,团队已经到了无法忍受的地步,几乎被大量无效的 AI 生成安全报告 Didas 浪费了维护者大量的时间精力。有开发者指出,现在提交的很多 AI 伪造报告中会出现与项目完全无关的函数名或崩溃信息,有网友开玩笑说,如果让这些人交上一笔保证金,只有真正有效的报告才能拿回押金,也许能减少无意义的 spam。
有人评论担忧,这种低质量的 AI 报告如果继续泛滥,可能会导致真正的安全漏洞被埋没。也有技术人员补充,其实 AI 只是工具,安全报告还得靠专业的人类判断和验证,完全依赖 AI 很难有可行的结果。
电影 Sneakers 的 4K 蓝光修复版即将在明年 4 月由 Kino Lorber 推出,这次修复是基于原始摄影底片完成的。画质实现了本片上映 30 多年来的最佳表现,支持 Dolby Vision 和 HD20,细节、色彩还原和动态范围都有大幅提升。音频部分则包括 DT's HD Master Audio 5.1 和 2.0 两种格式,带来清晰的对白和不错的空间感。
影片讲述由罗伯特·雷德福领衔的一组高手黑客团队被卷入窃取一台可以破解全球加密系统的黑盒子的冒险故事中不仅展现了社会工程学、密码学等元素还邀请了 RSA 加密算法的发明人之一 Leonard Edelman 参与顾问以确保技术细节的专业度除了标配的音轨还包含导演菲尔·阿尔登·鲁宾逊级摄像编剧的访谈评论音轨制作花絮以及预告片等内容
许多影迷评价,这部电影即使在今天看仍然充满乐趣,尤其是对密码学技术的描写相当专业。有网友表示正是这部电影让他对密码学产生浓厚兴趣,还有不少观众对片中很多台词和角色印象深刻,比如经典的《我的声音就是我的通行证,请验证我》,不少人因此怀念起 90 年代的网络和电影氛围。
AndaCarrie 是一款基于物理建模的音频插件,为了能在 Apple 的 Mac 电脑上稳定运行,开发者专门写了一篇长文,呼吁 Apple Metal 团队关注 GPU 性能调度问题。虽然 AndaCarrie 在大多数 Apple Silicon 设备上表现良好,尤其是在基础款 AME 上,开发者却发现 MacOS 的 GPU 性能调节机制无法匹配这类实时音频的 GPU 工作复杂。
为此,它不得不用一种浪费型提速策略,就是通过在 GPU 上运行额外的负载,骗系统提升主任务的 GPU 频率,从而满足实时音频处理的极低延迟需求。这一非常规方案虽然在部分硬件上有效,但在新款 Pro 或 Max 机型上存在兼容性和性能不一致的问题。文章呼吁 Apple 能针对 Audio Workgroup 或 Metal API 提供更明确的实时性能提示接口,帮助此类创新应用获得理想的硬件支持。
评论区不少开发者共鸣这种没办法只能 hack 的体验,也有网友提出可以通过 WWDC 视频或邮件直接联系 Metal 团队的建议还有人讨论这种调节接口不开放的原因,担心开发者会滥用高性能状态影响能源和硬件寿命 Excel 近日正式上线,这家公司希望把整个互联网变成一个可以像数据库一样进行高级搜索和筛选的平台
用户只需输入查询内容,比如筛选特定公司,查找某类型的数据提供商,Excel 就会自动抓取、整理网页信息,并用类似 Airtable 的界面把结果以表格方式展示。作为 Y-Commonite 21 届项目,Excel 在打造的过程中,针对大语言模型经常出现的幻觉和结果不准确等难题,选择用真实网页数据来为智能问答做支撑,比如 API 可以让用户直接把最新网页内容嵌入 LLM 工作流。
评论区里有网友赞赏这种创新的思路,觉得它有望解决大模型目前在事实准确性上的短板,但也有人反馈搜索速度较慢,用户体验等待时间长,甚至在某些场景下没有返回任何数据。还有用户建议平台提前告知需要登录注册,优化界面显示集,结果可分享性,认为这些都会直接影响产品的实用性和推广。
在大型科技公司里,把事情做完并不像解一道数学题那样有明确的终点,更多时候就像在自家后院种下一棵树,表面看着完成了,实际上后续还要持续维护、修剪、处理各种新出现的问题。文章指出,许多优秀但缺少主动性的工程师,常常陷入不停优化小系统,不断修补细节的工作节奏,自认为产出很高,但在管理层眼里,这些持续性的微小改进很难被认定为真正完成了一项任务。
实际上,实现业务目标,让决策者满意,把事情做到对公司来说合适的完成状态,才算是有效地做完了工作。也就是说,工程师需要主动把工作成果呈现给包括自己主管以及更高层的管理者,而不是陷于无止境的优化之中,否则很容易让自己的努力变得难以被认可。
在评论区,很多网友讨论了管理层和一线员工之间的信息差问题,有人认为要理解公司的盈利及目标,工作才更有价值,也有人感叹项目一旦做完团队就可能被解散,维护工作长期被忽视,导致技术债月积越多,还有声音指出,如果只追求让管理者满意,可能会带来短视的决策,对整体质量不利。
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