合成大规模、可探索且几何精确的3D城市场景是一项具有挑战性但有价值的任务，可为沉浸式和具身应用提供支持。 挑战在于缺乏用于训练泛化生成模型的大规模和高质量的真实世界3D扫描数据。 在本文中，我们采取了一种替代方法，通过协同利用现成的卫星图像（提供逼真的粗略几何形状）和开放域扩散模型（用于创建高质量的近景外观）来创建大规模3D场景。 我们提出了Skyfall-GS，这是第一个无需昂贵3D标注即可实现街区级3D场景创建框架，并具有实时、沉浸式3D探索功能。 我们定制了一种由课程驱动的迭代细化策略，以逐步增强几何完整性和照片级真实纹理。 大量实验表明，与最先进的方法相比，Skyfall-GS提供了改进的跨视图一致性几何形状和更逼真的纹理。
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这个Hacker News讨论围绕着RGB空间中命名颜色的可视化 ([codepen.io](https://codepen.io/))。创建者meodai构建了这个交互式立方体，用于识别GitHub上维护的颜色名称列表中的空白。
用户很快深入探讨了色彩模型与色彩空间的区别，明确RGB是一种模型，而sRGB、Rec2020等是空间。关于最佳色彩相似度表示方法存在争论，趋势转向LAB作为更具感知准确性的标准。
许多评论者赞赏这个可视化效果，但要求改进：停止立方体的旋转（现在可以通过交互实现），标记坐标轴，以及在鼠标悬停时显示颜色名称。讨论还涉及颜色命名的文化差异、X11颜色名称的局限性，以及迷人的色彩科学世界，包括色度抽样和感知均匀性。 几位用户分享了相关项目，例如颜色名称API和识别颜色的应用程序。
这个链接集展示了安圭拉作为一个充满活力的旅游目的地，并一窥岛屿生活。游客可以找到关于**住宿**的信息——从别墅（Villa La Siesta, Villa Dina, MorganHill.ai）和公寓（Swinghigh, Paradise）到旅馆和宾馆，以及**服务**，如汽车租赁（High-Way）、豪华轿车服务和婚礼策划。 该网站重点介绍了**活动**，包括水上运动（Nature Boy Expeditions）、潜水（虽然一家潜水店已关闭，但作品集仍然在线）、探索花园（Palms.ai），甚至还有网球训练营（Tennis.ai）。它还展示了当地的**企业**，如花店（Purple Rose）、餐厅（Oliver's Seaside Grill, Coccoloba）和商店（Fairplay Jewelry）。 除了旅游之外，这个系列还包括个人页面、学校信息（Road Primary, Albena Lake-Hodge）、社区团体（Environmental Club, Tae Kwon Do）和艺术展示（Teresa Harrigan, Kaitlin’s book）。这是一个关于安圭拉的多样化快照，为各种兴趣提供了一些东西。
土耳其能源部长阿尔帕斯兰·巴伊拉克塔表示，土耳其没有计划向美国出售其新发现的稀土元素。位于埃斯基谢希尔省贝利科瓦的这一重要矿藏——全球第二大——将由国有企业埃蒂矿业公司完全开发和运营。 目前正在计划建设一座稀土加工厂，预计明年奠基，并在两年内完成。该过程将包括露天采矿，并生产氟石和钍等副产品，以及放射性废物储存设施。 土耳其目前的提纯度为92-93%，旨在提高这一水平。尽管与中国签署了合作协议，以推进采矿业，尤其是在稀土元素方面，但部长明确表示，稀土元素不会出售给美国。一个试点设施已经投入运营，并将进行扩建。
## 土耳其与稀土元素：摘要
根据Hacker News上的评论，一份声称土耳其不会向美国出售稀土元素的新闻报道被误传了。土耳其部长Bayraktar表示，“绝对没有这种事”，即目前没有销售行为，并澄清说，任何此类协议都将在与美国最近的核协议同时公开宣布。
讨论的中心是土耳其国内政治，自然资源发现经常被用于政治获利。人们对采矿可能造成的环境破坏表示担忧，这与过去外国公司在该国运营时出现的问题类似。
对话的重要部分围绕着“Turkey”和“Türkiye”在英语中的拼写问题，许多人对不一致的使用表示沮丧。除此之外，评论员们还辩论了更广泛的地缘政治影响，包括土耳其与北约的关系、其与俄罗斯和中国的结盟，以及确保独立于中国的稀土加工能力的重要性。最终，情况似乎是缺乏正式的贸易协议，而不是直接拒绝出售。
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## 通往安全的25年之路 俄勒冈州罗德花附近的一段长1.26英里的危险的26号美国公路，事故和死亡事件频发，引发了为期25年的关于一项简单安全改进的斗争：增加左转车道。1998年，居民请愿进行升级，理由是由于众多车道直接连接繁忙的公路，存在超过650个安全隐患。 最初的计划立即面临反对，这源于迈克尔·P·琼斯，他一再声称该地区存在未记录的美国原住民墓地——这一指控被考古学家多次驳斥。尽管多次调查证实没有历史意义，琼斯和不断更换的代表仍然坚持要求根据《国家历史保护法》进行进一步审查，从而使该项目延误了几十年。 俄勒冈州交通部门（ODOT）于2007年完成了环境评估并批准了道路拓宽，但诉讼一直持续到2023年。在延误期间，事故持续发生，导致受伤，甚至至少一人死亡。最终，左转车道建成，但这一事件凸显了冗长的环境和历史保护程序，即使面对压倒性的安全问题，也可能极大地延误重要的基础设施改进——付出巨大的时间、金钱和生命代价。
开源替代Open WebUI – 类似ChatGPT的UI、API和CLI
OSS Alternative to Open WebUI – ChatGPT-Like UI, API and CLI
26 天前
## llms.py：你的私有离线LLM中心
llms.py是一个轻量级、单文件的Python应用程序，提供类似ChatGPT的界面来访问多个大型语言模型（LLM），完全离线并保持你的数据私密，通过浏览器存储实现。它支持超过160种LLM，包括本地模型（通过Ollama）和远程API（OpenRouter, OpenAI, Google, Groq等）。
**主要特性：**
* **多提供商支持：** 无缝集成各种LLM提供商。
* **离线访问：** 本地运行，确保数据隐私。
* **OpenAI兼容性：** 与任何支持OpenAI API的客户端兼容。
* **智能路由：** 根据模型支持和定义的优先级（成本、本地偏好）自动选择最佳可用提供商。
* **多功能输入：** 处理文本、图像和音频。
* **可定制：** 通过`llms.json`配置提供商、模型和聊天模板。
* **CLI & 服务器模式：** 提供命令行界面和OpenAI兼容的HTTP服务器。
* **Docker支持：** 通过Docker和Docker Compose轻松部署。
**开始使用：**
使用`pip install llms-py --upgrade`安装。将API密钥配置为环境变量或在`llms.json`中配置。使用`llms "你的提示词"`运行。对于服务器，使用`llms --serve 8000`。Docker简化了各种架构的部署。
更多详细信息和定制选项可在[GitHub仓库](https://github.com/ServiceStack/llms)中找到。
这个 Rust 项目展示了三种不同的光线追踪实现：基于 CPU 的渲染器、离线 GPU 渲染器和实时交互式 GPU 光线追踪器。
**CPU 光线追踪器** 执行软件渲染，将场景输出到 PPM 图像文件。**GPU 光线追踪器** 利用计算着色器实现显著更快的渲染速度，达到与 CPU 版本相当的质量，同样输出到 PPM。
最后，**实时 GPU 光线追踪器** 提供实时、交互式体验，具有相机控制。用户可以在具有光照/阴影的完整光线追踪和法线可视化调试模式之间切换。
所有版本都支持网格 (.obj) 和球体图元，GPU 版本需要兼容的 GPU（Vulkan、Metal 或 DirectX 12）。该项目使用最新的稳定 Rust 版本构建，并为每种实现提供清晰的构建/运行说明。 还有一个实时、基于 Web 的演示。
## Rust 光线追踪器总结
一位开发者在Hacker News上分享了一个基于Rust的光线追踪器项目，灵感来自Sebastian Lague的图形教程。该项目使用`wgpu`和WebAssembly构建，旨在渲染具有逼真光照效果（包括直接和间接照明）的3D场景，并且可以在本地和Web浏览器中运行。
该项目利用边界体积层次结构（BVH）进行性能优化，并提供免费的Web演示。虽然仍在开发中，但开发者寻求反馈，特别是那些具有`wgpu`或Rust光线追踪经验的人，并计划探索Rust用于机器学习项目。
然而，用户报告在不同浏览器和硬件上运行演示的成功率各不相同，在Firefox、Safari以及一些报告中存在不稳定问题。尽管存在这些兼容性障碍，许多人赞扬了项目的可读性以及调整渲染参数（如弹跳次数）所产生的迷人视觉效果。一些评论员指出，类似的项目已经存在多年，但此实现展示了Rust在图形编程方面的能力。
[GitHub 仓库](https://github.com/tchauffi/rust-rasterizer)
[Web 演示](https://tchauffi.github.io/rust-rasterizer/)
## pgvector：炒作之外
pgvector 提供了一个引人注目的想法——利用现有的 Postgres 基础设施进行向量搜索，但其生产就绪程度往往被高估。许多教程展示了简单的演示，掩盖了重大的扩展挑战。
主要问题包括复杂的索引管理（IVFFlat 与 HNSW，各有优缺点）、内存密集型索引构建可能扰乱生产数据库，以及难以在持续数据摄取的情况下保持实时搜索。更新需要仔细规划，以避免停机或性能下降。
此外，使用过滤器优化查询（对于实际应用至关重要）需要深入的 Postgres 专业知识，因为查询计划器难以处理向量特定的成本。混合搜索（结合向量和文本搜索）需要自定义实现。
虽然 Timescale 的 pgvectorscale 等解决方案解决了一些问题，但它们增加了复杂性。专用向量数据库（Pinecone、Weaviate 等）提供诸如智能查询计划、内置混合搜索和可扩展的实时索引等优势——在考虑工程时间和基础设施开销时，通常具有可比或更低的总体成本。
最终，pgvector 是一个有用的扩展，但团队应仔细权衡其操作复杂性与专用向量数据库的优势。
## PGVector 的质疑：总结
这次 Hacker News 的讨论围绕一篇质疑在生产环境中实际使用 PGVector 进行向量搜索的文章展开。文章承认 PGVector 的便利性，但核心论点是它常常低估了在 PostgreSQL 中扩展向量搜索所涉及的运营复杂性。
主要担忧包括：索引构建期间的高 RAM 消耗、管理并发更新的困难、查询计划的复杂性（预过滤与后过滤）以及对大量 PostgreSQL 专业知识的需求。多位评论员，包括来自 Discourse 和 Halcyon 等公司的具有生产经验的人员，证实了这些挑战，尤其是在大规模（数万亿嵌入）的情况下。
讨论了替代方案，例如专用向量数据库（Vespa、Chroma、Milvus）和 Timescale 的 pgvectorscale 解决方案，它们提供更好的可扩展性和自动化管理。然而，引入额外服务的权衡也得到了承认。
最终，对话强调 PGVector 可以是小型数据集和简单用例的可行解决方案，但团队在依赖它进行大规模、实时向量搜索应用程序之前，应仔细考虑运营开销和潜在的扩展限制。讨论还涉及了更大的 LLM 上下文窗口对专用向量数据库需求的潜在未来影响。
该项目旨在创建一个完全可运行的 Linux 系统，该系统可以在 Web 浏览器中执行，并使用原生 WebAssembly (Wasm)。它通过将 Linux 内核 (6.4.16)、musl libc (1.2.5) 和 BusyBox (1.36.1) 编译为 Wasm 来实现，同时使用修补后的 LLVM 工具链 (18.1.2) 实现 Wasm 链接。 该脚本支持在主机上或在 Docker 容器中构建和运行该系统（提供了基础构建环境和隔离的构建过程）。关键修改包括用于 Wasm 架构支持和 Wasm 控制台的内核补丁，以及允许 musl 和 BusyBox 与 Wasm 工具链编译的修改。 创建了一个最小的 initramfs 来启动系统进入 shell。一个基本的 JavaScript 运行时演示了如何托管 Wasm Linux 环境。请注意，由于 Wasm 的限制，Linux 系统以 NOMMU 配置构建。该项目包含一个 `linux-wasm.sh` 脚本，用于管理下载、构建和使用。
## 浏览器中的 Linux 与 WebAssembly
一个新项目允许使用 WebAssembly (WASM) 直接在网络浏览器中运行完整的 Linux 发行版，实现接近原生速度。这是通过将整个系统编译为 WASM 来实现的，每个进程作为一个 Web Worker 运行。
初步测试表明，与以前的模拟方法相比，性能有了显著提升——一项基准测试实现了 170 倍更快的成果。虽然目前仍存在一些错误，但该项目展示了轻量级 WASM 基础操作系统运行时在云终端和增强型科学计算环境（Jupyter notebooks）等应用中的潜力。
仍然存在挑战，包括 Firefox 中的调试以及潜在的网络限制。然而，这种方法绕过了传统的模拟，提供了一种潜在更快、更有效的方式，可以在网络浏览器中直接运行 Linux 应用程序。 诸如 container2wasm 和 WebCM 之类的相关项目提供了替代方法，而这种新的实现侧重于消除 ISA 转换层以提高速度。