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我们已经构建了一个拒绝经典信任模型的操作系统层功能原型。<p>每个进程、网络访问和系统操作都明确绑定于一个签名的能力令牌（CapToken）——由加密钱包和特定领域的责任结构支持。<p>关键组件： - CapToken 认证用于所有系统操作<p> - CapAuditDaemon（反馈、事件、签名系统状态）<p> - 反馈取代控制——系统根据效果而非权限进行操作<p> - CapNFT 作为绑定责任的证书<p> - 通过链上验证节点进行 VPN 路由（CapVPNRegistry.sol）<p> - 白皮书及数学形式化已在 Zenodo 发布<p> - 无访问控制列表（ACL），无根权限，无匿名进程。 只有签名的、可追踪的责任。就这样。<p> GitHub: <a href="https://github.com/Xtothepowerofinfinity">https://github.com/Xtothepowerofinfinity</a> 文档/白皮书: <a href="https://zenodo.org/communities/xtothepowerofinfinity" rel="nofollow">https://zenodo.org/communities/xtothepowerofinfinity</a><p> 反馈消灭控制。权力要求责任。

大家好，我是一名计算机科学专业的学生，热爱阅读技术书籍和论文，但我意识到自己阅读得非常被动。我会快速浏览密集的材料，感觉自己理解了，但在几页之后就忘得一干二净。 我在不到一周前完成了《操作系统设计与实现》（OSTEP），但现在已经很难回忆起锁的实现方式。这就是我创建Readspace的原因，想要停止被动阅读，真正让知识留存下来。 Readspace是一个电子书阅读器，内置主动回忆功能，每隔几页就会提示我解释刚刚读过的内容。我可以使用费曼技巧回答问题，或者进行苏格拉底式的提问，AI会对我的回答进行评分，并帮助我逐步完善。我希望有一个使用起来感觉良好的间隔重复学习系统，因此我将其直接融入了阅读流程中。闪卡是根据我认为重要的内容由AI生成的，并使用FSRS进行调度。 老实说，Readspace让我的阅读变得有意义了十倍。我不再为了上课而临时抱佛脚，因为我终于有了一个系统化的学习方式，可以高效地学习。 非常希望能得到一些反馈或建议——这是我发布的第一个严肃项目！

大家好， 我开发了Interview-Guru，这是一款基于人工智能的模拟面试工具，旨在帮助你练习讲述故事、整理思路，并通过实时语音对话获得反馈和示例，从而提升面试表现。 我一直在面试的行为部分感到困难，发现大多数新的人工智能工具要么是按键说话，要么完全基于文本，这给真实的练习带来了太多摩擦。我希望有一种感觉像是在和真实面试官交谈的工具——自然、灵活，并经过压力测试。 Interview-Guru涵盖了不同领域和角色的广泛行为和情境问题。它可以倾听、分析，并提供可操作的建议，帮助你强化回答。 我已经在这个副项目上工作了一段时间，但最近才觉得随着语音识别、语音合成和大型语言模型的发展，这一切变得可能。 你可以在 interview-guru.io/playground 上试用。我们正在开发新功能和修复bug，欢迎在评论中提出任何建议或反馈。 谢谢！