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我一直在开发一个名为Deconvolution的全面Rust图像去卷积和恢复库。Deconvolution实现了28种不同的图像去卷积/恢复方法，涵盖了从实用的模糊去除技术到研究级科学成像算法。
功能特点：
- 顶层函数使用image::DynamicImage并返回图像
- 逆滤波器、维纳滤波、理查森-卢西、约束、近端、克里洛夫、最大似然估计恢复
- 盲理查森-卢西、盲最大似然、参数化点扩散函数（PSF）估计
- 2D卷积核、3D卷积核、2D传递函数、3D传递函数、2D/3D模糊
- 高斯、运动、失焦、显微镜模型，支持工具，PSF/OTF转换
- 边缘渐变、窗函数、范围归一化、噪声信噪比（NSR）估计
- 确定性模糊、噪声、合成夹具生成
- 支持2D图像数组和3D体积的ndarray
当然，这个项目仍在进行中 :)
简而言之，自由开源软件（FOSS）是对最大的新经济领域的最大威胁，因此该经济领域所做的一切都应从试图消灭它的角度来看待。
我偶尔会看到一些文章和观点，认为Anthropic在“制造恐慌以提升其AI/ML工具的文化影响力；这是一种暗中宣传的手法”。
如果你的工作是在线上为Anthropic辩护，这确实是一个不错的切入点。这是一个没有实际结果的病毒式话题；这种事情可以在几天内对你的反对者进行认知上的“分布式拒绝服务攻击”。
就我个人而言，我认为Anthropic是在制造恐慌，以便消灭他们最大的竞争对手——自由和开源的机器学习（ML）。包括Nvidia、OpenAI、微软和苹果在内的这些公司，已经在自己的小型机器学习生态系统中投入了数十亿，作为一种亏损引流的策略，目的是让人们和组织在情感上依赖于这项新技术，最终他们会希望对此获得投资回报。而最可能的障碍就是自由和开源模型。免费的开源训练数据和架构使得之前投入市场的数万亿资金变得过时。在过去几十年里，我看到的所有新技术中，机器学习作为自由软件生态系统的一部分，成功的机会最大。这些新出现的万亿富翁们怎么可能允许这种情况发生呢？
这些旧方式太繁琐了。完全自我浏览并不需要埃隆·马斯克的视觉处理能力。<p>它只需要一种“代理语言”——代理的母语，LLM（大语言模型）的通用语——简单的纯文本。<p>还有诚实。关于它能做什么（网络上的一切，除了只有你能做的事情），以及它不能做的事情，但你能做的：多因素认证（MFA）、验证码、登录。<p>一个具备智能护栏的代理技能和一个设计良好的Unix哲学命令行工具足以完成网络上的任何任务。<p>你也可以试试。以下是我给它提出的一些任务，它都完成了：<p>- <i>找到至少100条相关的推文，并撰写适当的回复，向那些面临痛点的人推广WebCLI</i> Grok Build with Composer 2.5 快速<p>- <i>比较从旧金山（SFO）到华盛顿特区（DC）下午的航班，使用谷歌航班、Kayak等多个供应商，找到最便宜的直达航班。填写我的信息并预订，但在付款时停止。</i> Codex 5.5 高<p>- <i>在亚马逊、沃尔玛、阿里巴巴和lego.com上找到一些有趣的乐高产品，寻找最酷的套装或大数量的积木，以最佳价格找到，并一路到结账，填写详细信息。</i> Claude Sonnet 4.6<p>还有更多。代理总是能找到解决方案。没有截图，没有选择器，只有原始文本和带有编号的操作参考，诚实地进行验证，并提供一系列有用的表面信息。<p>核心循环是一个简单的OODA循环：<p><pre><code> web inspect # 代理观察和定位
web do <ref> <opts> # 代理决定并行动
</code></pre>
重复。永远。这能完成所有任务。这个工具足够小，足够透明，代理足够聪明，足够坚持，总能找到解决方案。<p>这是一个智能驱动的网络任务新纪元。再也没有剧作家和木偶，也没有机械的“自动化”哔哔声。WebCLI是由代理智能驱动的网络即兴创作。<p>我想继续为代理能力构建技术。想象一下，如果你试用这个工具，它能为你节省时间和繁琐的工作。试试看，然后因为它的价值付费。每个电子邮件域名可以免费获得一个功能齐全的五天试用，只需提供电子邮件。Https://webcli.sh<p>如果你有想法希望大规模使用它，请联系我。
TopoGlyph 是一个语言系统。请求 Claude 或任何语言模型扩展 TopoGlyph 并将其应用于建模或解决某个问题，往往会产生更智能的思维过程。尝试使用 Claude Code 插件解决您擅长的领域或问题，自己判断一下。
如果您阅读核心模块，可能会觉得某些地方看起来很疯狂，这也是正常的，因为其中包含了一些“幻觉”概念和结论（并不是在为它们辩护）。尽管如此，看到它们发明新符号来帮助您理解所处理问题的结构，仍然非常有趣。事情就是这样，它无论如何都能运作，我觉得这很有意思。
如果您熟悉 APL 编程语言，您可能会明白这意味着什么 - [链接](https://computerhistory.org/blog/the-apl-programming-language-source-code/)。
您可以在 GitHub 上找到 Claude Code 插件 - [链接](https://github.com/xyzcoordinate/TopoGlyph)。（会添加更多示例，目前还没有时间整理）
最近，Anthropic 的 Fable 模型被禁止（我不知道正确的术语）。如果类似的事情发生在这个项目上，那将会很烦人。我已经将整个文本写入以太坊区块链并锁定了。
- [链接](https://github.com/xyzcoordinate/TopoGlyph/blob/main/topoglyph-onchain-reader.html)
- 使用 Foundry 阅读：`cast call 0xe1888706EC9C071E149060aeF70B539eBeb61092 "profileOf(uint256)(string)" 2 --rpc-url https://ethereum-rpc.publicnode.com`
- [链接](https://etherscan.io/address/0xe1888706EC9C071E149060aeF70B539eBeb61092)
就这些。如果您感兴趣，可以看看，真的很棒。
随着人工智能的进步以我之前认为无法持续的速度不断推进，我发现科技行业的人们大致分为两类：
- 热衷者，极其高兴地看到“推理”成为一种商品，认为他们终于能够克服自己的自卑感；
- 反对者，试图通过强调人工智能的局限性来应对当前的局面。
当然，还有许多子类别，但这是我注意到的主要两类。
我无法理解的是，为什么讨论没有更深入。我们并不需要人工智能达到极高的水平，它就能对我们的社会和日常生活造成冲击。根据我的经验，我的直觉告诉我，我们已经在“Fable”这一技术上越过了临界点。实际上，即使是“Opus”如果使用得当，也足以应对需求，而“Fable”则使得将模糊的需求/想法转化为可交付的成果变得更加简单。
现在，我知道要让像“Fable”这样的技术在整个经济中得到部署并解决所有低效问题，确保大多数知识工作者有工作和薪水，面临着许多障碍，但潘多拉的盒子已经打开，而且已经打开了一段时间。
随着采用新技术的公司与滞后公司的差距越来越大，经济力量将会非常残酷。
相信自己优势在于优化人工智能工作流程的工程师们将会受到严峻的警醒，因为工具的改进使得一切对用户变得透明，看看像“Claude Code”这样的工具，以及我们在短短12个月内的体验变化。
总结：我惊讶于网上关于我们即将到来的未来的讨论如此之少，以及人们如今热衷的优势将在几年内迅速消失。一些职业可能会比其他职业更安全，但我们是否准备好迎接即将到来的转变？
我主要担心的是社会层面。当然，社会可能不会崩溃，但我们是否在盲目走向一个我们都没有准备好的转变？我很想听听其他对此有所思考的人的看法。