最新

考虑一个由N个组件和M个组件之间的配对连接构成的系统，存在无限的[组件，命令，...]序列用于一系列操作。一个组件显示数据，而命令显然是执行某个指令。 这里有没有人研究过使用代理选择基于用户意图的快乐路径进行测试？对此是否有相关文献？这似乎是一个成本、计算和意图优化的问题。 假设延迟是一个限制条件。 看起来这是一些人工智能研究人员可以参与讨论的内容。我有自己的看法，但想听听社区的想法。

TypeScript 的网络爬虫。运行在 Bun 上，默认使用 Playwright，同时支持 CDP 和 Lightpanda。 我希望获得反馈的部分是命令行界面（CLI）。它是为大型语言模型（LLMs）设计的，而不是为人类使用的。当通过管道输出时为 JSON 格式，feedstock 模式在运行时会抓取每一个参数，使用 --fields url,markdown 选项可以让你只提取所需的信息，从而避免抓取结果占用整个上下文窗口。 其他值得关注的部分： - 首先尝试获取引擎。在启动浏览器之前，先尝试普通的 HTTP 请求，只有在页面需要 JavaScript 时才会升级。 - 深度抓取使用广度优先搜索（BFS）、深度优先搜索（DFS）、UCB1 强盗算法和专注于 Q 学习的爬虫。学习型爬虫似乎在大型文档网站上有帮助，但我还没有仔细测量过。 - 使用可访问性树快照而不是 HTML。体积小 3 到 10 倍，更容易输入到模型中。 - 缓存使用 bun:sqlite，支持 ETag、Last-Modified 和内容哈希。 - 版本 v0.5.0，遵循 Apache 2.0 许可证，包含 325 个测试。刚刚推送，所以星标数量就是目前的状态。 [https://github.com/tylergibbs1/feedstock](https://github.com/tylergibbs1/feedstock)

即使是潘多拉也曾怀有希望。

自从第一种编程语言出现以来，直到今天，我们有了“低级”和“高级”编程语言。人工智能将如何影响我们今天所称的“编程”的进一步发展？

去年，我有超过2000张婚礼照片需要编辑。虽然拍摄效果很好，但每个房间的光线都不同。有些照片太暗，有些则偏黄。在与家人分享之前，我希望所有婚礼照片能有统一的风格。 我尝试使用Lightroom。我会将一张照片的设置复制到下一张，然后进行调整，重复这个过程。这非常耗时。如果我对所有照片进行简单的批量编辑，效果就很糟糕，因为每张照片的光线都不同。经过40分钟，我甚至还没有完成一半。我不得不在低质量的批量编辑和逐张修复2000张照片之间做出选择。 我也不想将我的私人婚礼照片上传到网站上，或者支付月费订阅。 我希望能有一种快速编辑的方式，同时还能对每张照片保持控制。我还希望所有内容都能保留在我的电脑上。 于是我开发了一款名为RapidPhoto的Mac应用程序。 它允许你一次设置好风格，然后将其应用到整个婚礼照片集中。重要的是，你仍然可以快速调整那些看起来稍有不同的单张照片，而无需从头开始。我还添加了一个功能，可以一次性更改多张照片的元数据，这对于组织大型活动非常有帮助。 原本需要我40分钟的工作，现在只需大约90秒。它在你的Mac上本地运行，无需上传，也没有订阅费用。

一款支持模块化功能的本地白板应用。我将其编写为Miro的个人替代品，但当然与Miro相比，它的功能非常基础。我专注于我实际使用的功能（以及一些独特的功能）。