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嗨，HN——我一直在开发Gene，这是一种通用的同构语言，表面语法类似于Lisp，但其核心数据模型并不仅仅是“列表到底”。 独特之处：Gene数据类型 Gene的核心思想是一个统一的结构，它始终包含（1）类型，（2）键/值属性，以及（3）位置子项： (type ^prop1 value1 ^prop2 value2 child1 child2 ...) 关键点在于类型、每个属性名称、每个属性值和每个子项本身都可以是任何Gene数据。所有内容都可以统一组合。在实践中，这种方式强大且解放：你可以构建丰富的、自描述的结构，而无需转向不同的“元”表示，抽象语法树（AST）和运行时值共享相同的形状。 这不是JSON，也不是普通的S表达式：类型 + 属性 + 子项在一个表示中是第一类的，因此你可以在不使用包装节点的情况下附加结构化元数据，并构建领域特定语言（DSL）/转换，而无需发明一个单独的注解系统。 动态 + 通用（函数式编程和面向对象编程） Gene旨在用于“常规编程”，不仅限于DSL： * 函数式编程风格的基础：函数、表达式导向的代码，以及AST友好的表示 * 面向对象支持：类、新建、嵌套类、命名空间（仍在扩展覆盖范围） * 运行时/工具：字节码编译器 + Nim中的栈虚拟机，以及命令行工具（运行、评估、交互式环境、解析、编译） 类似宏的能力：未评估的参数 + 调用者上下文评估 Gene支持未评估的参数和调用者上下文评估（类似宏的行为）。你可以传递表达式而不进行评估，然后在需要时在调用者的上下文中显式评估它们（例如，通过原语如caller_eval / fn!用于宏风格的形式）。这旨在使编写类似DSL的控制形式更容易，而无需将评估规则硬编码到核心语言中。 通过llama.cpp的可选本地LLM后端 我还添加了一个可选的本地LLM后端：Gene具有一个genex/llm命名空间，可以通过llama.cpp通过外部函数接口（FFI）调用本地GGUF模型（主要是因为我希望在没有外部服务的情况下进行本地推理）。 代码库： [https://github.com/gene-lang/gene](https://github.com/gene-lang/gene) 我希望能得到反馈： * “类型/属性/子项”核心结构是否比普通的S表达式更具吸引力， * 宏/未评估参数的易用性（是否感觉连贯？）， * 以及接下来什么会使该项目最有用（标准库、互操作性、文档、性能等）。

严肃的问题。 我们正在构建能够规划、推理并通过MCP调用工具的自主大型语言模型（LLM）系统。目前，这些工具是API。但许多现实世界的任务仍然需要人类参与。 那么……为什么不把人类作为工具来使用呢？ 想象一下，TaskRabbit或Fiverr运行MCP服务器，在那里，一个LLM代理可以： - 调用人类进行判断、创造力或实际行动 - 传递结构化输入 - 将结构化输出返回到其循环中 在那时，人类就成了代理工具链中的另一个依赖项。虽然速度较慢、成本较高，但偶尔是必要的。 是的，这听起来有些反乌托邦。是的，这将人类视为“人工智能的仆人”。这正是重点。这种情况已经在手动进行……这只是将接口形式化。 我真正好奇的问题是： - 一旦代理成为默认的软件参与者，这种情况是否不可避免？（基本上就是现在？） - 首先会破裂的是什么：经济、安全、人类尊严还是监管？ - 市场会否接受成为人工智能的“人类执行层”？ 不确定这是否是未来，或者是我们应该积极防止的诅咒想法……但这感觉让人不安地合理。

我一直跟不上人工智能领域的动态。相关信息散布在Reddit、Discord、Twitter、arXiv、GitHub和Hugging Face等平台上，很多内容总是会被遗漏。因此，我创建了Latent Signal来为自己整合这些信息。 这是一个针对人工智能新闻的精选信息流。目前只有我一个人，但目标是让社区帮助挖掘重要内容。涵盖了大型语言模型（LLMs）、图像生成、视频、音频、3D、世界模型、工具等多个方面。设计灵感完全来源于Hacker News。 目前的信息来源包括： - Reddit - arXiv - Hugging Face - GitHub - Hacker News - Lobste.rs 您可以立即浏览，无需注册。只有在您想投票或提交内容时才需要账户。 这是我第一次公开分享这个项目。希望能收到关于缺失内容、存在问题的反馈，或者如果类似的项目已经存在而我却错过了，请告诉我。 <a href="https://latentsignal.fyi/" rel="nofollow">https://latentsignal.fyi/</a>

这只是一个有趣的免费消遣，你可以在一个无限的随机字母网格中寻找单词。我觉得在睡前玩这个很放松！希望你也喜欢——我今天清空了棋盘，所以有很多空间可以发展。