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**它是什么** 一个单独的45 MB Windows .exe文件，嵌入了llama.cpp和一个简约的Tk用户界面。将它（以及任何.gguf模型）复制到闪存驱动器上，双击任何Windows PC，你就可以与一个大型语言模型（LLM）聊天——无需管理员权限、云服务或网络连接。 **我为什么要构建它** 现有的“本地LLM”图形用户界面假设用户可以使用pip安装、传递长命令行参数，或下载数GB的额外文件。我希望有一个我的技术能力较弱的同事在客户拜访时只需插入USB驱动器就能运行的工具。 **它是如何工作的** 使用PyInstaller进行单文件构建 → 将Python运行时、llama_cpp_python和用户界面打包成一个单独的PE文件。在首次启动时，它会将.gguf文件进行内存映射；后续的提示在配备i7-10750H处理器和gemma-3-1b-it-Q4_K_M.gguf（0.8 GB）的设备上以约20个token每秒的速度流式传输。基于时钟驱动的渲染循环保持用户界面的响应性，同时llama.cpp进行计算。一个解析器会将每个源自提示的token加粗并下划线；Ctrl+点击会弹出一个“源查看器”，以追踪事实。（有助于快速发现幻觉。）

我只是想问谷歌如何停止过度思考。<p>结果，我得到了搜索引擎优化的诱饵、Pinterest上的励志语录，还有一个在低保真音乐下低声细语的YouTube视频。<p>于是我创建了Nexix：一个情感上不可用的人工智能，它只给你答案——没有网红，没有广告，没有“十大正念仪式”。<p>Nexix不关心互动。它只关注逻辑和氛围。<p>https://nexix.netlify.app<p>在我情绪低落时构建的。不知怎么的，它效果不错。无论是批评还是尝试，我都准备好了。

今天在扔掉一个墨盒时注意到，所使用的染料升华技术在每张照片中留下了每种颜色（蓝色、黄色、品红色、白色）的负片，这些细节足以让人通过自动化手段在Photoshop或GIMP中重建图片，只需花一点时间将每种颜色的反向图层叠加和合并。在谷歌上搜索这个问题似乎没有找到相关的结果，所以我想在这里发帖，以便纠正我的假设，或者至少引起大家对这个问题的关注。佳能在数字设备的隐私方面发布了不少支持文档，但我想老式的数据泄露仍然是一个可能性。 有没有佳能或相关行业的人能提供一些见解？对于这些墨盒，什么是合适且符合隐私的消费者处理选项？

关于人工智能是否会在所有经济上可行的技能上超越人类（根据某种定义称为通用人工智能）存在很多争论。无论这种情况是否会发生，或何时发生，许多人已经因为人工智能模型的出现能力而失去了工作，这些能力包括写作、文档分析、设计、艺术等。 这使得许多人感到恐惧，他们担心自己会成为下一个被裁员的人。许多人认为，物理任务会需要更长的时间，因为构建、验证和测试类人机器人所需的时间比某些虚拟人工智能代理要长。然而，许多人相信，无论如何，未来的趋势已经显而易见，涉及使用双手或身体的领域的工作者，所剩的时间也不过比以前的白领阶层多几年。 那么，您认为哪些技能或技能组合在人工智能继续以过去几年相同的速度发展的情况下，最安全、最有用，以保持就业呢？

大家好， 背景介绍一下： 我的一位同事（UI/UX设计师）提到她使用ChatGPT来帮助她根据一个基础的十六进制颜色生成色调和阴影的调色板。 她随后将ChatGPT提供的建议复制到Figma中，创建了一个适合她正在进行的设计的调色板。 但她遇到了一些问题： - ChatGPT的建议不一致，或者没有产生她想要的结果。 - ChatGPT并不总是显示十六进制颜色，因此她需要结合像Cooler这样的工具使用。 - ChatGPT在浏览颜色时让她失去了设计的直觉。她希望自己做出选择，而不是让AI为她决定。 因此，我开发了一个小工具，旨在简化这个过程： - 输入一个基础颜色（或随机生成一个） - 自动生成色调（5%的步长）和阴影（10%的步长），但你可以调整这个设置 - 两种模式：生成调色板或创建自定义调色板 - 复制输出并粘贴到Figma或任何你想使用的设计工具中 目前没有任何推广或付费计划。这个工具是免费的，你可以在不注册的情况下使用。但如果你想将调色板保存到你的库中，也可以免费注册。 我非常希望能收到你们的诚实反馈： - 工作流程的实用性 - 用户体验/可用性方面的看法 - 你希望添加的任何缺失功能 这是链接供参考（无需注册）：[https://colorpal-sage.vercel.app/](https://colorpal-sage.vercel.app/) 提前感谢你们的时间和反馈！

美国国税局（IRS）最近将其开发多年的税务工具Direct File的大部分代码开源了。不幸的是，由于近期的事件，IRS不再继续开发该工具。我决定接手他们的工作，并努力为下一个税季做好准备。 Direct File背后的工作非常有趣，我也将其中很多内容在线上提供供大家阅读 - [https://docs.openfile.tax/en/latest/](https://docs.openfile.tax/en/latest/)