一周热榜

我看到Ollama被用于通过容器化的本地部署来进行生产应用。为什么Ollama会是一个好的解决方案，而不是直接使用llama.cpp或更工业级的解决方案，如vLLM？我认为Ollama的使用场景主要是个人在笔记本电脑或家庭环境中运行应用。

这不是一本指南。这是我写下的文字，以防自己崩溃。<p>我在一个职位上待了7年。没有奇迹般的结局。 只有死寂、自我怀疑、执念，以及我认为自己掌控的一切缓慢崩溃。<p>最终留下的不是一个投资组合。 而是一个系统——由损伤、失败和过多的沉默缝合而成。<p>完整日志在这里。免费。 无需注册，无需引导，无需额外销售。 只是我希望有人能早点给我的东西。<p>https://gofile.io/d/MyBKs1 （完整PDF）

嘿，HN！我是伊凡。我一直在开发一个解决方案，用于可视化调试我自己的 <a href="https://pptr.dev/" rel="nofollow">https://pptr.dev/</a> 崩溃问题，这周我将其开放给公众：<a href="https://buglesstack.com/" rel="nofollow">https://buglesstack.com/</a>。 如果你有任何问题或建议来改进它，请随时通过 ivan@buglesstack.com 联系我。 感谢阅读！<3

我看到几篇帖子提到Claude通过MCP连接到Blender，并制作出这些令人印象深刻的模型。<p>这里有一个仓库：https://github.com/ahujasid/blender-mcp<p>我在想，或者更确切地说，是希望这个大型语言模型实际上是通过基本图形指令来制作3D模型的。但深入研究代码后，似乎它们只是调用了文本到3D模型的LLM。<p>有没有人看到过LLM通过MCP使用基本图形制作出真正令人印象深刻的作品的例子？

你在睡觉时错过了一个奇迹。<p>在午夜到早餐之间，每一分钟就有五百小时的视频被上传。<p>这意味着一天内有七十二万小时的新视频，如果你现在按下播放键，足够让你一直看下去到2107年。<p>而这仅仅是YouTube的数据。IDC预测到2025年，人类每天将产生约463艾字节的新数据。<p>如果把这些数据堆积在硬盘上，堆成的柱子可以到达月球并且再返回一半的距离。<p>这听起来疯狂吧？情况还会更糟。<p>麦肯锡发现，知识工作者每周已经花费整整一个工作日来寻找他们自己创造或支付过的信息。<p>现在引入人工智能。欧洲刑警组织的分析师警告说，到2026年，在线上你所阅读的内容中，可能有多达90%是机器生成的。<p>这些模型会写作，然后引用自己，再基于这些引用进行训练。这是一种自我放大的噪音。<p>你为什么要关心？因为下次当你需要一个事实，无论是为了建造、投票还是治疗发烧时，你都必须在不断上升的指数信息浪潮中挖掘出来。<p>昨天，一个可靠的页面可能会为幸运找到它的人倾斜机会，而今天同样的页面却被十亿条噪音淹没，或者被假数据和社会证明所掩盖。<p>如果我们无法区分信号和杂音，我们就会停止信任任何东西。研究停滞，民主动摇，每个决策都变得更加漫长。曾经知识像权力一样令人向往，现在却像沙子一样无味。<p>我想要做的是，我正在构建Cerebro。把它想象成一个图书管理员，而不是一个工厂。<p>它会吸收你关心的PDF、视频和论文。<p>在信息到达你眼前之前，它会验证陈述与原始资料的一致性。<p>它会映射概念，让你只看到那些能影响你眼前决策的内容。<p>没有虚幻的总结，没有额外的内容来堵塞信息流。只有一个将事实与填充内容分开的屏障。版本0.1已经上线供内部测试，所有的更新都是公开进行的。<p>为什么要告诉你这些？<p>因为如果这些内容引起了你的共鸣，那么你正是那个能够打破它、改善它，或者告诉我这是错误方向的人。<p>给HN的问题：<p>哪个指标告诉你你已经从好奇心转变为信息过载？<p>现有的策展人在哪些方面让你失望？<p>如果今天可以自动化你阅读工作流程中的一个环节，你会选择哪个？<p>我会在评论区待一整天。