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嗨，HN， 我开发了一款应用程序，旨在解决我一直遇到的问题：我会阅读优秀的文章或观看有启发性的YouTube视频，但几天后，我几乎忘记了大部分所学的内容。详细记笔记感觉像是一项繁重的工作，而且我很少会重新查看这些笔记。 为了解决我自己的问题，我创建了Curio。这是一款专为低投入捕捉和主动回忆设计的iOS应用。 它的工作原理如下： 1. 将任何文章或YouTube链接分享至应用。 2. 它会自动提取关键观点，以要点形式呈现，并将其链接回原始上下文（特定段落或时间戳）。 3. 然后，该应用会根据您保存的要点生成测验，帮助您真正记住这些信息。 核心理念是超越被动的书签收藏，转向主动学习，而无需繁琐的手动记笔记。 我很想听听您的反馈，特别是关于关键观点提取的质量，以及您是否也面临这个问题。 App Store: [https://apps.apple.com/app/curio-save-learn-retain/id6745309852](https://apps.apple.com/app/curio-save-learn-retain/id6745309852) 更多信息: [https://www.curio-app.com](https://www.curio-app.com) （目前该应用仅支持iOS）

嘿，HN 我们是Caudena的核心工程团队（我们的产品被全球的调查和情报机构使用，包括：欧洲刑警组织、国际刑警组织、德国联邦刑事警察局、美国国土安全部、美国国税局刑事调查局、联邦调查局、国家警察局等），我们刚刚发布了Prism的技术细节——这是我们用于区块链分析的实时内存C++数据库。 为了应对区块链数据的巨大规模和复杂性，我们在底层工程上进行了创新： - 我们使用了配备2TB内存和48个核心的裸机服务器。 - 实现了无锁并发数据结构。 - 开发了自定义内存管理系统。 - 利用CPU级别的向量化。 - 从零开始构建了自定义的内存列式/图形数据库。 我们很乐意进行AMA，讨论以下内容： - 我们做出的工程选择 - 取得成功的疯狂优化 - 我们遇到的陷阱 欢迎询问关于扩展、内存权衡、在不可变数据上构建实时分析或加密取证领域的任何问题。 期待与大家的精彩对话！

你是否曾希望能够获得辩论双方最佳的论点？<p>我创建了一个基于人工智能的辩论平台，让语言模型在有争议的话题上相互对抗。每个AI会随机分配一个立场（支持/反对）。你可以在辩论前后投票，看看自己是否被说服。<p>如今大多数内容都呈现出片面的论点。它们为一方提供强有力的论据，而对另一方则显得薄弱。这个项目旨在挖掘双方最强的论点，利用大型语言模型（LLMs）模拟公平的辩论。<p>随着使用量的增加，我希望能用它来对大型语言模型进行基准测试。我的假设是，随机分配辩论立场的情况下，带有内在偏见的模型表现会更差。<p>目前使用的是GPT 4o、Grok 3和Gemini 2.5 Flash。<p>这个项目还处于早期阶段，仍然有些粗糙，我非常希望能得到关于这个概念和方向的反馈。我很想知道HN社区对此的看法，以及它可能如何发展。这个平台是为那些对改变自己立场持开放态度的知识探索者而设计的。<p>我正在考虑的一些下一步措施： - 调整论点的长度和结构 - 改进提示以减少修辞上的冗余 - 提供辩论的可选音频输出<p>试试看，告诉我你的想法！

请使用以下 Hammerspoon Lua 脚本：<p><a href="https://github.com/andrewarrow/cutlass/blob/main/scripts/hammerspoon.lua">https://github.com/andrewarrow/cutlass/blob/main/scripts/hammerspoon.lua</a><p>现在你可以按一个按钮同时开始录制电影和屏幕。<p>在你完成讲解并演示屏幕后，保存文件并运行：<p>./cutlass fcp add-video ~/Documents/test1.mov -o demo.fcpxml<p>./cutlass fcp add-pip-video ~/Desktop/test1.mov --input demo.fcpxml -o demo.fcpxml<p>这将生成一个 Final Cut Pro XML 文件，你可以将其导入到 FCP 中，制作出类似于以下视频：<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=dxQkM0Sszeo" rel="nofollow">https://www.youtube.com/watch?v=dxQkM0Sszeo</a>

受到类似帖子启发，我总结了一些关于如何让Windows用户使用Mac OS的知识。