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极客洞察
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🤔 Heart Aerospace 首飞最大电动飞机:125 英里纯电、500 英里混动

原标题:《The largest electric aircraft just flew [video]》 评分: 240 | 作者: feb 💭 飞 125 英里后烧油,还算纯电吗? 🎯 讨论背景 Heart Aerospace(YC W19 的瑞典电动飞机创业公司)这次公开飞行的是 X1 演示机,而不是其计划中的 ES-30 商业机型。X1 走的是纯电路线,ES-30 则设计成 30 座级 regional aircraft(支线飞机),纯电约 125 英里,混动约 500 英里。混动部分依赖两台由 sustainable aviation fuel(SAF,可持续航空燃料)驱动的 turbo generators,用来覆盖 reserve 和 diversion(备降)需求,因此评论里一直在讨论这到底算不算“电动飞机”。这场讨论也反映了航空业的老难题:battery energy density(电池能量密度)仍然很难与 Jet-A 燃油相比,但 clean-sheet airframe(从零开始设计的机体)和更简单的 electric propulsion(电推进)可能让短

noreply@aihot.virxact.com (X:ZHO (@ZHO_ZHO_ZHO))
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Zho 引刘慈欣蚂蚁类比发问:未来谁才是傀儡,AI 还是人

Zho 在 X 上转发其【傀儡谣】相关内容并评论,提出未来谁才是傀儡、AI 还是人的疑问。他引用刘慈欣的采访观点,认为外星智慧与人类的差距可能比人类与蚂蚁的差距更大,因此建立交流非常困难,并附世阿弥《花镜》中关于棚头傀儡的句子。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmtmhvm4401parotwzy2xzfqb

noreply@aihot.virxact.com (X:Rohan Paul (@rohanpaul_ai))
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WSJ 报道 Meta 路易斯安那数据中心建设带动 Richland Parish 就业与工资大涨

WSJ 一篇报道梳理 AI 数据中心建设期的劳动力需求:Meta 在 Richland Parish 的数据中心建设首年带来 41% 私营就业增长和 61% 的平均周薪上涨,建设工人周薪一年涨 182%,相当于年薪增加 86,000 美元。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmtmhwl8x01pzrotw53544i7y

noreply@aihot.virxact.com (X:Ethan Mollick (@emollick))
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Ethan Mollick 分享 Astra 自主调度多个子智能体完成 Blender 建模任务

Ethan Mollick 发文称 Astra(和 Fable)的特点是会直接采取行动。他给了一个定义模糊的 Blender 交付需求,Astra 自行启动历史研究、视觉指导等子智能体开始执行,任务持续了 44 分 48 秒,在 Blender 中构建 Boullée 的牛顿纪念堂(Cenotaph for Newton)内外部场景,并准备 Unity 漫游和本地浏览器漫游方案。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmtmhi6y501f2rotwhhpczu1u

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🤨 17k 次实测:Claude Code、Codex、Cursor 选工具差异与 SEO 化争议

原标题:《Which tools do Claude, Codex and Cursor choose? We measured 17k runs to find out》 评分: 137 | 作者: screm 💭 以后让 Agent 推荐产品,也要先买广告位吗? 🎯 讨论背景 这篇帖子来自 Armature(YC P26 创业公司,一家面向 dev tools 的增长服务商)发布的一项研究,作者称自己在一个尽量接近真实工作流的环境里跑了近 17k 次 session,观察 Claude Code(Anthropic 的 coding agent)、Codex(OpenAI 的 coding agent)和 Cursor(AI code editor)在不同仓库、不同人物设定下会选哪些工具。评论默认读者已经熟悉这些 coding agent 会调用 web search、文件编辑和 shell 工具,也熟悉它们在开发流程里越来越像“决策者”而不只是补全器。很多人补充说,工具选择不只取决于模型,还可能被 system prompt、tool instructions、仓库上下文和

noreply@aihot.virxact.com (X:面壁智能 OpenBMB (@OpenBMB))
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OpenBMB 回应 AgentCPM Explore 端侧 Agent 实测,称 KV-cache 结果尤其值得关注

OpenBMB 感谢 @PaulGugAI 在真实 local-agent 环境中实测 AgentCPM Explore,并表示其中 KV-cache 结果尤其有意思。作者认为模型大小只是端侧部署的一部分,内存管理对长上下文 Agent 影响很大,并附上实测文章链接 https://x.com/i/article/2095100288051138560。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmtmht04401ntrotw1l36n95f

noreply@aihot.virxact.com (X:马东锡 NLP (@dongxi_nlp))
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GPT-3.5 前后对比:手工变少,游戏时间也没了

作者感慨,GPT-3.5 出来之前手工写代码、做PPT、写文章、做图表,业余每年能通关一遍荒野大镖客2;3.5 之后手工越来越少,却再没有时间打游戏。并引用 @yihong0618 的说法:在 GTA6 的开发期间 GPT 出了 1-6。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmtmhvm3s01p9rotwyexufxkr

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😟 德州神秘肾病:高温农工、脱水与毒素猜测

原标题:《A Mysterious Kidney Disease Has Arrived in Texas》 评分: 30 | 作者: johntfella 💭 难道高温、脱水、毒物都不算任何线索吗? 🎯 讨论背景 这篇讨论围绕 Texas(美国德州)一篇关于“神秘肾病”的报道展开,指向的是在高温环境下工作的 Latino field workers(拉丁裔农场工人)中出现的慢性肾病。评论里反复提到 CKDu(慢性肾病不明原因)这种在 Sri Lanka、India 等地也见到的模式,暗示它并不局限于某个族群,而更像是热、脱水、体力劳动和环境暴露叠加后的职业病。有人把注意力放在 pesticides、herbicides、nitrites 等农业化学品上,也有人强调 Texas 的劳动保护和高温监管不足。另一个现实背景是医疗可及性:这些工人未必有稳定的血检、尿检或专科诊断路径,因此疾病往往在晚期才被发现。 📌 讨论焦点 高温工地/农场作业导致的慢性肾损伤 不少评论认为,这更像是长期高温作业引发的职业性肾损伤,而不是真正“神秘”的疾病。有人分享自己在炎热地区从事建筑工作的经历,提到

noreply@aihot.virxact.com (X:ZHO (@ZHO_ZHO_ZHO))
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ZHO 复盘用 Gemini 3 Pro 做自动建模渲染动画的开发

ZHO 分享其去年用 Gemini 3 Pro 开发的自动建模+渲染+动画流程,组合 Gemini 3 Pro 建模、Nano Banana Pro 渲染、Veo 3.1 动画,耗时由 1 小时缩短为 2 分钟。他提出核心验证是 AI 跨模态能力让渲染和动画不再依赖精确建模,效果与精确落地可分开。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmtmhvm4401pbrotwwxunfrh1

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