这篇文章会从宽泛且实用的角度介绍什么是虚拟内存、它如何工作，以及它如何影响数据密集型系统的性能。读完本文后，你会对以下关键概念形成理解： 🌟虚拟内存为什么存在：进程隔离、内存保护，以及“内存很充裕”的假象。 🌟虚拟地址空间：进程的内存如何被组织成不同区域，包括代码、数据、堆、栈和内存映射区域。 🌟地址转换：虚拟地址如何通过分层页表转换为物理地址，以及为什么页表层级结构可以避免浪费内存。 �

本文以“晨报”为例，展示了进阶使用AI（Codex）的六个层级：从关联应用提取摘要，到设定偏好指令、开启每日循环、细分项目简报、自动起草工作，最终建立持久记忆库，将简单摘要演变为工作的微型操作系统。

不仅支持高质量文生图、文生视频，还能进行图像/视频编辑与多模态理解，性能直逼更大模型。 Hugging Face：huggingface.co/bytedance-research/Lance 主要功能： 3B 活跃参数，原生统一框架，支持图像/视频理解、生成、编辑 文生图、文生视频、图像编辑、视频编辑一键完成 多轮一致性编辑与智能视频生成，效果出色 支持图像/视频问答、详细描

视频剪辑常常需要切换多个软件，既要处理多轨时间线，又要实时预览效果，还得手动导出渲染，流程繁琐。 trykimu/videoeditor 是一款开源的 AI 辅助视频编辑器，旨在提供 CapCut 与 Canva 的友好替代方案。它将高级多轨编辑、实时预览、快速导出以及智能 AI 助手整合在一起。 支持描述式指令让 AI 自动生成剪辑、时序与布局，还具备智能媒体库、跨设备云同步项目等功能。

目前该书在manning上连载更新，现在还可以免费阅读。 CUDA for Deep Learning向你展示了如何在 CUDA 生态系统中工作，从你的第一个 kernel 到实现高级 LLM 功能如 Flash Attention。你将学习使用 Nsight Compute 进行性能分析、识别瓶颈，并理解每项优化的原理。通过在多个抽象层次上解决问题，你将对 CUDA 有深入理解，同时掌握实际的

这是 Jack W. Crenshaw 的经典编译器教程。该教程给读者建立一个非常实用的学习路线：通过亲手写代码，逐步做出一个能工作的编译器。 系列覆盖 parser、compiler construction、语言设计，并最终做出一个 working compiler。它面向的是想真正理解“编译器怎么工作”的普通程序员。

全球生育率正面临断崖式下跌。文章指出，除了住房和经济压力，智能手机与社交媒体的普及是核心推手。沉浸式的数字生活大幅削减了现实社交，导致年轻人恋爱结对率暴跌，孤独感加剧。应对这一危机，除了提供经济补贴，更亟需改变数字时代的社交习惯，重建真实的人际连接。

本文认为科技的使命是创造“丰饶”。当AI解决了各领域的多数问题后，健康与长寿将成为人类最后的终极挑战。AI将极大加速前沿生物科技的突破与降本，吸引大量人才与资本涌入。未来的核心是利用AI攻克医疗难题，让健康长寿惠及大众，实现“健康的丰饶”。

Quarkdown 是一款功能强大的 Markdown 排版系统，它把普通 Markdown 的简洁性与编程语言的灵活性完美融合，让同一份源文件可以直接编译成书籍、学术论文、知识库或交互式演示文稿。 项目基于 CommonMark 与 GFM 扩展，引入了函数、条件语句、循环和变量定义等特性，还提供了丰富的标准库，支持布局构建、数学计算和输入输出操作。用户既能使用内置功能，也可自定义函数与库，轻

记忆树（Memory Tree） 接入你的 Gmail、Notion、GitHub、Slack、Calendar 等工具后，系统每20分钟自动拉取一次新数据，把所有内容压缩成 Markdown 片段，存进本地 SQLite，同时生成一个 Obsidian Wiki 仓库。 桌面吉祥物 它有一张脸，会说话，能感知周围环境，甚至能作为真实参与者「加入」你的 Google Meet 会议，

比较有意思的是支持Hashline来方便模型编辑代码 -- 今天antirez也提了这个思路。可以大幅提升一些编程能力较弱的模型如grok的代码编辑能力。 其他特性： Code execution w/ tool-calling：omp 提供持久化 Python 和 Bun 执行环境，并允许代码运行时调用 agent 自己的 read、search、task 等工具。 LSP wired int

notebooklm-py是谷歌NotebookLM的Python非官方API与代理工具，notebooklm-py 提供了完整的程序化访问能力，让你通过Python、CLI或AI代理（如Claude Code、Codex）操作NotebookLM的全部功能，包括网页界面未暴露的特性。 项目支持批量导入来源、生成播客、视频、幻灯片、测验和思维导图等内容，并能下载多种格式的导出文件。无论是研究自动

开源项目 Remove-AI-Watermarks 提供了一套命令行和 Python 库方案，可同时清除图像中的可见与不可见 AI 水印。工具支持去除 Google Gemini 闪光 Logo、SynthID、C2PA、EXIF 等元数据，并可批量处理目录。 它通过逆向 Alpha 混合去除可见水印，使用扩散模型清除不可见痕迹，还能注入胶片颗粒与色差模拟真实照片效果。支持 Web、Python

硅谷巨头呼吁“全民发钱”并非出于善意，而是因为用AI裁掉打工人后，其服务将无人买单。这本质是场“技术封建主义”的资本闭环：用低保将人类圈养为“终身消费者”。AI财富源于全人类，理应公众共享，而非巨头私产。

来自厦门大学林琛教授 “这是一份简要的说明，仅供我指导的本科生毕业论文写作时参考。本说明是基于我指导本科生毕业论文写作的经历，针对部分同学从未写作过科技文献的痛点，提炼出的最简化、最基础、最可操作的写作指导。本说明绝不是最优的论文写作指导，如果有疑问，请和我当面讨论。对于没有基础的本科生，如无必要，请严格按照指导步骤写作，包括但不限于行文顺序、英文翻译、内容格式等。”

-- 有效评估 AI agents 的最佳实践与常见模式 “这篇 overview 将详细介绍当前 agent 系统是如何被评估的。我们会从建立对 agents 的整体理解开始，覆盖从基础概念到 multi-agent systems 的内容。随后，我们会基于实践中观察到的常见模式，为 agent evaluation process 提供一个清晰的框架。在此基础上，文章最后会通过几个近期 ag

现在大多数软件都是为「人」设计的：图形界面、菜单点击、手动操作。AI Agent 用起来非常别扭——你没法让 Claude Code 直接「点击」Blender 里的按钮。 CLI-Anything 的思路是：给每一款软件自动生成一套 CLI 接口，Agent 直接通过命令行调用，跟操作代码一样流畅。 工作原理 给它指向任意软件（本地程序或 GitHub 仓库），它会自动走完7个阶段：

相比传统grep检索+读取完整文件的代码查找方式，Semble 可节省约 98% 的 Token 消耗。 Semble 把代码搜索功能直接打包给 AI 智能体，只用自然语言提问，就能立刻返回精准代码片段，彻底告别 grep+read 的低效流程。 不仅支持自然语言和代码标识符搜索，还能根据已知代码位置找到相关实现；一次索引全仓库，毫秒级响应，CPU 即可运行，无需 GPU 或 API Key。

定位是“高级本科 / 研究生”课程。它是面向已经掌握神经网络、反向传播、SGD、正则化、分类/回归、验证集等基础的学生。核心目标是：在深度学习理论还不完全统一的情况下，训练学生用直觉、理论建模、实现、实验和科学分析结合的方式理解和使用深度网络。

今天bridgic-browser开源项目发布一个新版本 🚀 Bridgic Browser v0.0.5 发布。 主要改动是：可以使用CDP协议连接你的桌面上已经打开的浏览器了，浏览器自动化时更方便地复用登录状态。适合在个人桌面上运行自动化程序。欢迎大家在自己常用的agent里面使用。 Skill安装方法： npx skills add bitsky-tech/bridgic-browser