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每周都有一个新的“人工智能初创公司”。 同样的公式：一个提示，一个包装，一个着陆页。 没错——YAAS：又一个人工智能的玩意儿。 --- 1. 猴子和枪 人工智能让构建变得简单——也许太简单了。 现在每个人都是“创始人”。 对变压器一无所知，但嘿，它能运行。 互联网就像一个动物园：拿着机枪的猴子。喧闹。炫目。危险。 --- 2. 新一代猴子 一半的人分不清LLM和AI。 他们说“训练了我们的模型”，但其实只是一个API调用。 把包装当作“创新”，把演示当作“智能”。 并不是邪恶——只是无知。 魔术把戏却不懂得其中的技巧。 --- 3. 创造的幻觉 使用≠创造。 真正的构建者关心约束条件。 YAAS依赖于无限的计算能力，零思考。 当成本降到零时，品味也随之消亡。 创造力并没有被民主化——噪音才是。 --- 4. 信任、恐惧与安全的崩溃 • 自动生成的垃圾泄露了密钥。 而最糟糕的是？知识恐慌。 人们购买课程以寻求安全感。 大师们以智慧的名义出售恐惧。 --- 5. 什么又稀缺了 理解。品味。 也许唯一剩下的创新 就是知道何时闭嘴，停止输入“/generate”。 --- 猜猜看——这篇文章也可能是YAAS。 所以去天网吧——同一团队，只是在清理垃圾。

我正在构建一个可嵌入的人工智能代理，它能够将任何网站转变为一个互动的、具有上下文感知的体验。 与典型的常见问题解答机器人或通用聊天助手不同，这个代理不仅能读取您的PDF文件或文档，还能根据访客与您网站的互动方式进行学习，并相应地调整其回答、推荐或优惠。 从技术上讲： - 完全在客户端运行（无需外部API调用或后端依赖） - 使用RAG管道引用您自己的PDF、文档或内容库 - 采用本地嵌入技术，根据每位访客的会话个性化上下文和回答 - 支持自定义样式，可以嵌入到页面的任何位置 早期结果（来自SaaS测试者）： - 试用注册量增加25-30% - 支持工单减少约20% - 自助设置时间少于2分钟 我非常希望能获得技术反馈，特别是在它如何处理嵌入、本地个性化逻辑或用户体验流程方面。乐意分享实施细节或讨论架构权衡。

嘿，HN， 我是SemanticsAV的创始人。这个项目酝酿已久，我非常激动（同时也有些紧张）终于可以和大家分享它。 几年前，我在一家安全公司设计基于机器学习的恶意软件检测器，在主要的杀毒软件测试中取得了优异的成绩。之后我离开了这个行业，转而从事计算机视觉和自然语言处理，目睹了人工智能的飞速发展。 回想起来，我震惊于恶意软件检测依然停留在过去，根本上依赖于1990年代的特征数据库模型。每个厂商都声称“基于人工智能”，但对大多数人来说，这只是旧有特征游戏上薄薄的一层。 这不仅仅是技术问题——这还是一个经济门槛。特征模型意味着只有那些拥有庞大数据收集预算的公司才能竞争，导致价格居高不下。结果是，整个Linux生态系统，作为互联网的支柱，数十年来只能依赖ClamAV，一个值得尊敬但逐渐老化的项目，作为唯一真正的通用开源选项。 我认为这是一个结构性失败，因此我决定从基本原则出发构建一个解决方案。 我的目标是证明一种真正的端到端人工智能方法可以完全取代特征，降低维护成本，并在不收集用户数据的情况下提供顶级性能。 这就是SemanticsAV： - 原生人工智能，无需特征：我们用一个单一的端到端人工智能替代了缓慢、昂贵且易出错的人类特征创建工作。它直接从原始二进制架构中学习，发现自己极为有效的模式，达到了人类引导系统无法匹敌的速度、准确性和经济效率。 - 永远免费用于Linux：该扫描器在Linux上对所有商业用途永久免费，仅需注明出处。为了保持对新兴威胁的顶级性能，我们定期发布超轻量级的人工智能模型（通常每种文件类型小于5MB）。这些更新通过开源命令行界面按需下载，确保核心引擎在扫描期间保持100%离线。 - 通过可验证的架构建立信任：核心引擎（SDK）是一个闭源二进制文件，但在架构上无法进行网络连接。这不是你需要信任的声明；这是一个你可以验证的事实。将其放在防火墙后面或与任何网络监控工具一起运行，你将看到SDK没有任何外发连接。所有合法的网络活动都由MIT许可的开源命令行界面独占处理，你可以逐行审核。 - 设计即隐私（优先离线，在线可选）：免费的扫描器在设计上是100%离线的。为了更深入的威胁归因，你可以选择启用我们的付费云智能服务。即便如此，我们也不想要你的文件。SDK提取一个小的（约15KB）加密“架构指纹”，然后开源命令行界面将其传输进行分析。这个指纹是单向转换；原始文件不会被发送，也无法从中重建。这个服务旨在通过向你展示判决背后的证据来解决人工智能的黑箱问题。 当前状态与请求： 该平台目前支持PE和ELF文件，未来将支持更多格式。我的目标是让SemanticsAV成为整个Linux生态系统的标准基础恶意软件扫描器，并与其他优秀的开源安全工具集成。 但这里有一个诚实的事实：我是一名引擎开发者，而不是开源维护者。我花了多年时间专注于核心技术，但在建立社区方面还是个新手。我确信集成体验存在一些粗糙之处，命令行界面可以更好，文档也有漏洞。 这就是我需要你们帮助的地方。我希望得到你们的直言不讳的反馈。告诉我哪里有问题，哪里让人困惑，哪里缺失。我在这里学习。 感谢你的时间。 网站: [https://www.semanticsav.ai/](https://www.semanticsav.ai/) GitHub: [https://github.com/metaforensics-ai/semantics-av-cli](https://github.com/metaforensics-ai/semantics-av-cli)

长时间潜水/阅读，第一次发帖 :D 我最近背包旅行穿越欧洲，决定在地图上标记我在每个城市前24小时内访问的地方以及我在这些地方拍摄的照片。 马德里: https://ron.nyc/blog/24hours-in-madrid 巴塞罗那: https://ron.nyc/blog/24hours-in-barcelona 柏林: https://ron.nyc/blog/24hours-in-berlin 巴黎: https://ron.nyc/blog/24hours-in-paris 附言：我仍在对页面进行性能改进，因此移动端使用体验还有些不够流畅。

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我创建了LogSieve作为一个小实验：我能否构建一个完全在客户端运行的小应用程序，用于解析和可视化日志。<p>结果证明答案是肯定的。<p>只需将一个.log或.txt文件拖放到页面中，它就会在您的浏览器中进行解析、过滤和可视化——无需服务器、无需上传、无需依赖。它支持文本和正则表达式过滤、命名组字段提取、排序、汇总统计以及JSON/CSV导出。<p>您可以直接在GitHub Pages上打开它，或者克隆仓库后双击打开。 来源：<a href="https://github.com/notesofcliff/logsieve" rel="nofollow">https://github.com/notesofcliff/logsieve</a><p>作为一个“单一问题”的周末项目构建——它基本上“只是”900行HTML、CSS和JS。

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