銀の意志

[銀の意志 @flank13]

@natunotukiyono インフォメーション・コクーン

[銀の意志 @flank13]

@williamlong 原文 https://t.co/UqELi18ZVS 没有这一条，虽然有可能实际执行是这样执行，但就小红书那么多claude讨论贴来说，似乎执行得也很宽松

[銀の意志 @flank13]

@YinsenW_ 请问cherry可以接入opencode go的端点吗？试过了自定义模型好像不太行

[Skade @skadels]

ケルシーケルシー

[三目YYB @sanmuyyb]

💚

[外汇交易员 @fxtrader]

#观察 X早已是黑暗森林，先是文字，现在是图片，接下来会是视频。选择相对可靠的信源和保持怀疑的态度，对判断非常关键。

[沉浸式翻译 @immersivetran]

在学术研究的过程中，最常遇到的障碍莫过于“付费墙”（Paywall）。当你通过搜索引擎找到一篇精准匹配研究课题的论文时，往往会发现下载全文需要支付几十美元的费用。积少成多也是不小的负担。

今天推荐的 Unpaywall，就是为了合法、高效地解决这一痛点而设计的工具。

Unpaywall 是由非营利组织 OurResearch 开发的一款浏览器扩展程序（支持 Chrome 和 Firefox）。它的核心功能非常单一且明确：当你浏览某个学术出版商的付费论文页面时，它会自动在后台检索该论文是否存在合法的免费版本。

如果系统找到了该论文的免费版本，网页侧边会出现一个带有“白色锁头”的绿色按钮，点击即可直接跳转至 PDF 全文。如果显示为灰色，则说明目前尚未找到合法的公开版本。

Unpaywall 的运作模式是完全合法且符合学术版权规范的。它并不存储这些论文，也不会通过侵权手段获取文档。它的数据来源包括：

1. 开放获取（Open Access）期刊：直接链接到出版商提供的 OA 版本。

2. 机构存储库（Institutional Repositories）：许多大学会将教授的研究成果上传到学校的公开服务器。

3. 作者自存档（Preprints）：研究者在论文正式发表前或发表后，根据协议在合规平台分享的预印本或手稿。

目前，Unpaywall 的索引库涵盖了超过 3,000 万篇免费、合法的学术文献。由于其数据质量极高，它不仅被普通研究者使用，也被集成到了 Web of Science 和 Scopus 等主流引文数据库中。

为什么它是研究者的必备工具？

1️⃣ 极简的交互体验：你不需要复制 DOI 到第三方网站搜索。只要插件开启，它就会静默运行，只有在找到免费资源时才提醒你。

2️⃣ 打破资源壁垒：对于没有购买大型商业数据库权限的独立研究者、中小学教师或企业研发人员来说，这是获取全球前沿科研成果最直接的通道。

3️⃣ 配合“沉浸式翻译”使用：这是目前很多科研人推荐的黄金组合。Unpaywall 帮你找到并下载 PDF 全文，再配合浏览器或 PDF 阅读器的翻译插件，可以极大地提升阅读外文学术文献的效率，实现从“搜得到”到“读得懂”的无缝衔接。

4️⃣ 纯粹的公益性质：作为一个非营利项目，它不收任何费用，也没有广告干扰，其背后的组织 OurResearch 长期致力于推动开放科学（Open Science）的发展。

🔗：https://t.co/bqNdz8Oyut 点击“Add to Chrome”，安装过程仅需几秒钟。

[宝玉 @dotey]

文档平台 Mintlify 发了一篇工程博客，讲了一件挺有意思的事：他们给自家 AI 文档助手造了一套假的文件系统，叫 ChromaFs，让 AI 以为自己在用 grep、cat、ls 这些命令浏览文件，实际上每个命令都被拦截、翻译成了数据库查询。

效果很直接：会话启动时间从原来沙箱方案的 46 秒降到 100 毫秒，每次对话的边际计算成本几乎为零。

Mintlify 之前的方案是标准的 RAG 流程：把文档切块、向量化、存进 Chroma 数据库，用户提问时检索最相关的片段喂给大模型。问题是，如果答案分散在好几个页面里，或者用户要的是某段精确的代码语法，向量检索经常找不对。

他们想让 AI 像开发者翻代码一样翻文档，而不是靠语义相似度碰运气。

核心思路是：AI 不需要真的操作系统，只需要一个足够逼真的幻觉。

ChromaFs 基于 Vercel Labs 的开源项目 just-bash（一个用 TypeScript 重写的 bash 子集）构建。just-bash 提供了可插拔的文件系统接口，负责解析命令和管道逻辑，ChromaFs 则把所有底层文件操作翻译成 Chroma 数据库查询。每个文档页面变成一个"文件"，每个章节变成一个"目录"，AI 就可以用 grep 搜精确字符串、用 cat 读整页内容、用 find 遍历结构。

之前用真沙箱的方案（给每个用户起一个微型虚拟机），按 Mintlify 月均 85 万次对话的量算，一年光计算成本就要 7 万美元以上。ChromaFs 复用了已有的数据库基础设施，这笔钱省了。

grep 是最难虚拟化的命令。如果真让它逐文件扫描，走网络 IO 会很慢。ChromaFs 的做法是先把 grep 的参数解析出来，用 Chroma 的元数据查询做粗筛，找出可能命中的文件批量预取到缓存里，再让 just-bash 在内存中做精确匹配。

权限控制也很优雅：初始化时根据用户身份裁剪文件树，没权限的路径直接从树里删掉，AI 连路径都看不到，不存在越权风险。

所有写操作一律返回"只读文件系统"错误，AI 能随便看但改不了任何东西，整个系统无状态，不用担心清理和数据污染。

这篇文章在 Hacker News 上引发了一个有意思的讨论。好几位开发者指出，大家不知不觉中把 RAG（检索增强生成）等同于了向量搜索，但 RAG 里的 R 是 Retrieval（检索），本来可以是任何方式：全文搜索、SQL 查询、甚至翻电话簿。把 RAG 绑死在向量数据库上，是早期技术路径的惯性。

有人解释了这种惯性的由来：RAG 概念流行的时候，大模型还不太会用工具，多轮搜索和纠错能力也差，向量检索是当时最省事的方案。现在模型的工具调用和推理能力上来了，让 AI 自己决定用什么方式找信息，反而比预设一条检索管道更灵活。

也有人提出了务实的质疑：Mintlify 的场景是结构化的技术文档，天然适合文件系统隐喻，但如果是组织内部那种乱七八糟、没有层级结构的知识库，这套方案未必好使。

这个方向和 Claude Code 的做法有相通之处：与其把所有信息预检索好喂给模型，不如给模型一套探索工具，让它自己决定看什么、怎么找。对于正在搭建 AI 文档助手或内部知识库的开发者来说，Mintlify 的这套方案提供了一个向量检索之外的选项，尤其适合文档结构清晰、对精确匹配要求高的场景。

[Protect Kamala Harris ✊ @DisavowTrump20]

Retired 4-Star Navy Admiral and former Navy SEAL William McRaven on Donald Trump: "Through your actions, you have embarrassed us in the eyes of our children, humiliated us on the world stage and, worst of all, divided us as a nation."

RETWEET if you stand with Admiral McRaven!

[ABC News @abcnews]

#BREAKING: The Australian Defence Force says there has been another "unsafe interaction" with the Chinese military after a People's Liberation Army-Navy helicopter intercepted an Australian chopper in the Yellow Sea.
https://t.co/QAdDe7OkMo

[Aelen @aelen_altria]

Now here's some real Doctors: a group of Chinese researchers published an article in "Science", where they named a protein "AMA-10". Their thanks section also has multiple AK references, and Chinese users argue the protein itself resembles Mon3tr.
Awesome stuff, honestly.

[銀の意志 @flank13]

@xiaojingcanxue 找中国电信签合同就行，2600人民币一个月。还“向什么部门申请”…什么年代的思维了 ，陈旧得要死

[銀の意志 @flank13]

@woAiLashi8 日本梯子也顯示hk

[Arknights_EN @ArknightsEN]

During the investigation, an adorable creature closely connected to Lucian drew unexpected attention, soon regarded as the key to understanding him.
Her image was later captured and archived in Lucian’s case file.

"Photos ×4 archived; Classification: Special Record."
—■■■

Artist info: いが (@morini_ochiteru)
https://t.co/eNFCJyjl4X

#Arknights #Yostar #TheCaseOfLucian #SpecialRecordofMissChristine

[狂zip @kyo_zip]

特別編「命ある者の旅」で描きました
新約エクシアとエクシアです
#アークナイツ #OPERATORS #オペレーターズ

[銀の意志 @flank13]

@python_xxt 少用点llm

[May'n @mayn_tw]

20th BEST ALBUM「TWENTY//NEXT」マスタリングおわり！ついに完成🥳
全21曲。そのうち14曲をリアレンジでRecするというハードだけど楽しい制作✨どれも原曲への愛をそのままに、更に先へ！な、まさしくTWENTY//NEXTです👑

全体Pでお世話になった加藤裕介さんと🥹🫖
https://t.co/5eJ9pzt9Fj #Mayn20th

[KRoshan @Kroshan4k]

John Barnett, a former Boeing quality control manager, raised concerns about the 787 #Dreamliner’s production at the North Charleston, South Carolina plant before his death in March 2024. Barnett, who worked on the #787 until his retirement in 2017, alleged issues with emergency oxygen systems and faulty parts being used in production. His death, ruled as an apparent self-inflicted gunshot wound, occurred during a deposition related to a lawsuit against Boeing, adding a layer of controversy. However, his claims are less directly tied to the current 787 safety debate compared to Salehpour’s ongoing efforts.

[kira 👾 @kirawontmiss]

Dear Apple,

WHO TF ASKED FOR THIS????

[ニトリ @NitoriOfficial]

おりこうねこちゃん（@motto__homete）の
新生活ととのいBINGO✏️

新生活、お部屋と気分をスッキリととのえて暮らしを楽しく快適に🌱

BINGO内に登場するアイテムはニトリでも取扱中🛒
お部屋にプラスワンしてもっといい毎日過ごしましょう☺
▶️https://t.co/0pR6Wz71t8
#ニトリ