我正在构建一个互动的3D + 2D可视化工具，用于展示GPT-2。它展示了在前向传播过程中从GPT-2 Small（124M）提取的真实激活值和注意力分数。这个工具的目标是通过展示模型内部的运作，帮助人们更容易理解大型语言模型（LLMs）的工作原理。
3D部分是使用Three.js构建的，而2D部分则是使用普通的HTML/CSS/JS制作的。
非常期待听到你的想法或反馈！
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我经营一家建筑设计咨询公司。我厌倦了每月支付40美元给Wix，只为了一个无法回答简单服务问题的宣传册，同时还浪费了几个小时在同样的常见问题上。
于是我决定彻底放弃，花了4个月时间构建一个“对话者”： [https://axoworks.com](https://axoworks.com)
这个技术栈完全是临时拼凑的：Netlify的10秒无服务器超时迫使我将代理分成三个部分：大脑（边缘计算）、双手（浏览器）和声音（边缘计算）。我已经有30年没写代码了。这一过程就像是前进三步、后退两步，主要依靠人工智能的指导。
证明它有效的斗争：两周前，一位持证建筑师对我的机器人发起攻击，试图证明我的商业模式对这个行业有害。AI（DeepSeek-R3）完全驳倒了他的论点，过程非常幽默且尖锐。
日志： [https://logs.axoworks.com/chat-architect-vs-concierge-v147.html](https://logs.axoworks.com/chat-architect-vs-concierge-v147.html)
一些“战斗伤疤”：
* 网络语音API工作得很好，直到有人在没有切换语言模式的情况下说中文。然后它会强行输出英语发音的胡言乱语，依然让人头疼。
* 责任是致命的。如果虚构了一条建筑规范条款？我们就完了。保险公司不会理会我们。
* 我们发布审计日志，以保持诚实并确保系统的安全性。
审计： [https://logs.axoworks.com/audit-2026-02-19-v148.html](https://logs.axoworks.com/audit-2026-02-19-v148.html)
最困难的部分是正确理解意图：让一个大型语言模型在与房主交流时无缝切换到温暖的校长语气，而在受到同行攻击时则变得像一只防御性的斗牛犬。这花了我2.5个月的调试时间。
我们通过一种“急切的RAG”黑客技术（预取猜测）快速消耗令牌，以提高响应速度。我还去掉了“必要的”持久数据库——不到5%的访客会再次访问，那何必呢？如果客户在查询过程中中途退出，他们的会话就会消失。没有服务器端的队列。
重点是：让我能够与一群经验丰富的专业人士合作，并精简流程。
试着去破坏它。我会在评论区等你。
Kitten TTS 是一系列开源的小型且富有表现力的文本转语音模型，专为设备端应用而设计。（我们去年在这里有过相关讨论：<a href="https://news.ycombinator.com/item?id=44807868">https://news.ycombinator.com/item?id=44807868</a>。）今天，我们发布了三个新模型，参数分别为 8000 万、4000 万和 1400 万。
最大的模型具有最高的音质。尽管 14M 版本的大小不足 25MB，但在同类模型中，它在表现力方面达到了新的最优水平。这次发布是对之前版本的重大升级，支持八种声音的英语文本转语音应用：四种男性声音和四种女性声音。大多数模型经过量化处理，采用 int8 + fp16，并使用 ONNX 进行运行时支持。该模型设计为可以在任何地方运行，例如树莓派、低端智能手机、可穿戴设备、浏览器等，无需 GPU！此次发布旨在弥合设备端和云端模型在文本转语音应用中的差距。多语言模型的发布即将到来。
设备端 AI 的瓶颈在于缺乏真正高效的小型模型。我们的目标是开源更多模型，以便能够在设备端完全运行生产就绪的语音代理和应用。期待您的反馈！
人工智能在终端中表现出色，但许多人对使用命令行并不感到舒适，这意味着他们无法访问或利用人工智能的全部潜力。
因此，我们构想了一种不同的体验，并围绕以下问题展开：如果人工智能有一个完整的桌面环境可以使用会怎样？如果人工智能成为体验而不是工具会怎样？如果这种体验是有趣的、令人愉悦的和直观的又会怎样？今天，我们发布了我们所创造的内容的首个预览视频。
PearlOS 是一个基于浏览器的桌面环境，人工智能助手（Pearl）可以与您对话，帮助您打开应用程序、管理窗口、构建角色、进行研究、记笔记、搜索网络以及控制整个用户界面。您只需与她交谈，屏幕上的事情就会发生。
这还处于早期阶段，但核心功能已经运作良好，我们整个（小型）团队都在日常任务中使用它。
演示视频：<a href="https://www.youtube.com/watch?v=aKO52ox0dx0" rel="nofollow">https://www.youtube.com/watch?v=aKO52ox0dx0</a>
GitHub：<a href="https://github.com/NiaExperience/PearlOS/" rel="nofollow">https://github.com/NiaExperience/PearlOS/</a>
我们希望将其发展为“个人珍珠”，让每个人都可以使用，无需任何编码或人工智能经验。
我们正在寻找架构反馈、贡献者和诚实的批评。
打开它时您会得到的内容：
* 一个包含应用程序的桌面环境（笔记、浏览器、YouTube、文件管理器、计算器、音乐播放器）
* 一个可以自然对话的声音。支持打断处理、轮流发言、真实对话。
* 持久记忆。Pearl 会记住您的项目、偏好和跨会话的过去对话。她会从您上次停下的地方继续。
* 子代理群体。Pearl 可以将复杂任务分解为并行代理任务，在您继续对话的同时在后台运行。
技术栈：
* Next.js 前端（桌面在浏览器中运行）
* 多模型路由（快速模型用于聊天，较重模型用于复杂推理，可配置）
* Pipecat 实时语音（Deepgram STT，PocketTTS 用于本地 TTS）
* OpenClaw 用于代理编排
* 自带 API 密钥，可以替换任何大型语言模型（LLM）
它不是：
* 另一个 ChatGPT 的包装
* 只是一个加上人工智能的终端
* 不收集您的数据（在您的硬件上运行，无遥测）
感谢大家！
Stephanie 和 PearlOS 团队
我遇到了一次“醒来后发现MacOS更新”的情况，结果发现我所有的Docker容器都无法通过我使用的dnsmasq访问。令人失望的是，这次更新悄然破坏了自定义DNS解析。希望苹果能关注我提交的错误报告。如果你在使用这个，建议暂时不要更新……
嗨，HN！我是Ezra，MDX Docs的创建者。
我之所以开发这个工具，是因为我想要一个快速、简单的方法来使用Markdown和React结合MDX来记录组件。
我的目标是保持事情的简单明了：页面只是MDX文件，并且它们直接映射到路由。你可以编写文档，并在旁边直接插入React组件，而无需太多设置。
它还包括一个命令行工具：
```
npx create-mdx-docs@latest my-docs
```
我一直在用它快速搭建文档网站，到目前为止，这个工作流程非常顺畅。
我很好奇现在其他人是如何处理组件和内部工具的文档的。如果有任何问题，欢迎提问。
我创建了一个网站，可以将任何单词或短语转换为星座，使用的是HYG目录中的星星数据。<p>我受到Neal Agarwal的星座绘制工具的启发，但我将其视为一个反向拟合问题。给定文本，寻找真实的星星来描绘字母。它使用粗略的网格搜索加上CMA-ES优化来寻找匹配。您可以重新生成结果，切换到地球视图，并手动拖动顶点来调整星座。<p>输入“HI HN”的示例：
<a href="https://starspelled.com/#BAEAAKAVRDAKF3___7uEBFOfsQQjABlKPmuZGhqDQ5JI1QhqRsGLAoq3wqSMA0A" rel="nofollow">https://starspelled.com/#BAEAAKAVRDAKF3___7uEBFOfsQQjABlKPmu...</a><p>来源：
<a href="https://github.com/JoshuaMosier/written-in-the-stars" rel="nofollow">https://github.com/JoshuaMosier/written-in-the-stars</a><p>欢迎反馈！