Character.AI 申请破产后,迪士尼同意雇佣其至少 60 名员工
聊天机器人创业公司 Character.AI 本周申请破产后,迪士尼同意向至少 60 名员工发出录用通知,覆盖其大部分员工,年度薪酬总额约 6000 万美元。此前迪士尼已同意以 2000 万美元收购其部分资产,Character.AI 前 CEO Karandeep Anand 近期出任迪士尼首位 CTO。
聊天机器人创业公司 Character.AI 本周申请破产后,迪士尼同意向至少 60 名员工发出录用通知,覆盖其大部分员工,年度薪酬总额约 6000 万美元。此前迪士尼已同意以 2000 万美元收购其部分资产,Character.AI 前 CEO Karandeep Anand 近期出任迪士尼首位 CTO。
The Duck Pond 在 Show HN 展示高品质鸭叫音频合成器,所有鸭叫声均实时合成而非使用录音。项目模拟一小群绿头鸭:三只母鸭、两只公鸭和两窝小鸭,站在岸边可听到来自所在位置的声音。
Pele 是一个开源渲染工具,把 Mermaid 语法直接输出为 SVG,支持 Mermaid 12.1.0 内建的全部图表类型。它用 CSS 变量设定颜色和字体,改配色时不需要重新渲染,官方给出的对比是 gzip 后 230 kB、渲染 0.05–0.3 ms,而 Mermaid.js 为 1.6 MB、6–82 ms,且 Pele 没有直接依赖。
作者在 Show HN 发布有声书转换工具 book2speech,导入无 DRM 的 EPUB、PDF 或文档后可选旁白生成音频,几秒内就能开始听。工具提供 42 种语言、265 位旁白,会保留章节结构、跳过前言部分,播放进度可从浏览器同步到 iPhone 应用继续。适合想把自有电子书转成有声书自己听的人。
APIFlow Studio 是一个在浏览器中运行的 API 客户端,支持在本地生成 mock 响应,并已在 Hacker News 的 Show HN 板块公开。该帖文目前获得 1 分、0 条评论。
Secret Guard 是一个本地 LLM 网关,把发往模型厂商请求中的密钥替换成等长同字符集的 Mock,响应回来时再还原真实值,Agent 工具照常调用真实系统。
Damar 创建了 visualrambling.space,并在 Show HN 展示了距离场可视化项目。该站点用可视化方式探索和讲述新主题,Damar 表示开放合作或委托项目,并欢迎联系。
一个开源仓库从 ChatGPT Plugins 官方目录的 4,338 个条目中精选出 719 个插件,覆盖 28 个类别。该仓库还提供可搜索的完整目录、JSON 和 CSV 导出,以及公开 MCP endpoints 列表。并为插件构建者汇总官方文档、SDK、框架、测试工具、模板和提交清单。
MockForge 在 Show HN 亮相,可在数秒内生成模拟 API 与合成测试数据集,且不依赖任何外部库。它基于 Python 3.8+ 标准库运行,无需 pip install,既可直接执行也可作为模块导入项目。它属于 PyForge Vault 的 33 个零依赖 Python 微工具之一,同套件还包含限流器、认证引擎与数据库性能分析工具,并提供商业 Pro 授权。
一位开发者在《时之笛》重制版发售前 17 天做出了 Zelda 系列时间线可视化,依据任天堂官方 Hyrule Historia 与官方 chronicle 页面。该时间线在《时之笛》结尾按 Link 胜或败分出三条分支,各自独立成线,最终在《旷野之息》重新汇合。作者称制作过程中得到 Claude 大量帮助,这条 Show HN 帖子获得 42 分、9 条评论。
CallSitter 是一个开源来电接听 AI 智能体,号码转接到 Telnyx 后由 OpenAI gpt-live-1 接听,TypeSafe Jev 对通话分类并按 config/call-flow.yaml 的确定性流程处理,诈骗电话被拖着聊,推销电话礼貌拒绝,真实来电记录留言并通过 Telegram 摘要送达。
DeepSeek 开放 Search 与 Fetch 两个 JSON API,Search 由自研搜索引擎按查询返回结构化网页结果,Fetch 抓取单个网页并以 Markdown 返回正文,供 Agent 和 RAG 应用获取实时网页内容。
开源的 Sphinx 是一个 Git hook,在 agent 写的代码推送前读取 diff 并向你提问,答错会解释原因并换一个失败场景继续问,答对才放行推送。
这篇被 EMNLP 2026 主会接收的论文把 21 种基于嵌入向量的数据多样性度量归为四类,并提出 EmbDivBench 基准,从 variety、balance、disparity 三个维度在模拟数据和真实文本上评测它们。
Ankur Naskar 在 arXiv 发表论文,提出一种面向通用效用强化学习(RLGU)的自然 actor-critic 方法,用神经网络 critic 直接把状态-动作对映射成策略梯度的伪奖励,而不必先估计占用测度。
RAFT 是一个面向时序图神经网络(TGNN)训练的冗余感知输入过滤框架,通过追踪训练过程中的节点记忆变化识别冗余输入。它用根事件过滤器在训练前剔除部分预测目标,用支撑事件过滤器在采样时排除部分历史上下文。在三种 TGNN 模型和五个数据集上,RAFT 平均减少 35.23%、最高 97.11% 的训练输入,训练时间最多降低 52.56%,模型精度变化可忽略。
arXiv 论文提出单关系攻击(ORA),先定位证据与结论之间的一个隐含前提,再用一句有来源支撑的话把这个前提改写,就能把 LLM 智能体引向错误结论。在生物医学推理和漏洞检测任务上测试 18 个模型,best-of-10 攻击对闭源模型平均翻转 54.9% 原本正确的答案,对开源权重模型为 80.0%。
arXiv 论文提出 SpriteStage,一个渐进式场景编程框架,用逐场景生成加引擎重编排来制作长篇动画。每场戏从已验收的世界检查点和叙事快照出发,在共享空间舞台上执行,再依据运行时与视觉反馈修订动作或剧情节点,验收结果成为下一场的起始状态。
Lean Rada 提出一种利用 document.currentScript 属性的内联渲染技巧:在脚本中定义 `$=(...n)=>document.currentScript.replaceWith(...n)`,就能得到一个极简模板语言,把当前 script 元素直接替换成传入的内容。Simon Willison 在 Link Blog 中分享了这个做法。
NVIDIA RTX Spark 笔记本正式开售,起售价 2399 美元,由 ASUS、Dell、HP、Lenovo、Microsoft 和 MSI 推出。整机把 Blackwell RTX GPU 与 Grace CPU 集成在一颗 superchip 上,最高 128GB 统一内存和 1 petaflop AI 算力,面向本地 AI、内容创作和游戏。
推荐理由:想在本机跑大模型的开发者可以关注这批 128GB 统一内存的 RTX Spark 笔记本,评估把推理从云端搬到本地。
FlowMaker 提供任务级接口,自动为用户挑选由工作流、模型与部署配置组成的工作流变体。其约束引导、负载感知的剪枝算法支持按需快速决策。相比包括 Murakkab 在内的 SOTA 基线,FlowMaker 将 goodput 最高提升 10.14×,成本最高降低 2.77×。
REP-HO 用 LLM 规划器替代 MFE-NSGA-III 的规则化混合保真度选择,完成异构优化中的评估规划。在成本不平衡、约束难度、代理模型保真度、预算水平和目标冲突五个场景中,每个场景均有变体取得最佳平均排名,REP-HO(Deepseek) 始终位列前二。加入自适应最近邻摘要后结果更好更稳定,并能在预算收紧时优先评估约束。
arXiv 论文提出用梯度协方差白化的统计框架,统一解释 Adam、Shampoo 与 Muon 并据此设计优化器。对角近似得到与 Adam 高度接近的方法,Kronecker 近似得到 Shampoo 变体 MN,把同一框架用于梯度方向再白化则得到预条件版 Muon。
arXiv 论文提出 PatternBench,用于评测编译器优化之后仍残留的 LLM 代码优化空间。该基准覆盖七类变换,在运行时测量之外加入基于 AST 的优化忠实性分析,检查生成程序是否真正实现了目标优化。
研究将循环时序受限玻尔兹曼机(RTRBM)实现为无监督编码器,把运动数据窗口映射为固定长度嵌入,并接入 SIT-FUSE 分割流程。在模拟肌肉骨骼到达任务与两个真实步态数据集上,该嵌入在非线性探针下优于 PCA 和自编码器基线。但移除循环连接在到达任务上未带来可测损失,步态任务中逐通道统计量的行走速度分类效果也不低于嵌入。
RFD 把长程预测拆成三个参数共享的分块预测,各块占据不重叠的未来区间、拼接后加入滚动上下文,模型仅 0.08–0.46M 参数。在冻结长上下文评测中,RFD 对十个基线族于 24 个单元格中的 23 个取得更低测试误差,其使用 512/720 步上下文、基线为 96 步,属跨协议比较。但通道数较高时,其顺序执行比迭代基线更慢、更耗内存。
论文提出 utility-verified abstraction(UVA),训练本地代码 Agent 在向云端强模型咨询时用角色和类型描述私有实体,同时保留专家所需的技术细节。
arXiv 论文用 131k 句、覆盖 11 种 Indic 文字的语料测试发现,TinyLlama-1.1B 分词器每个拉丁词输出 1.34 个 subword token,每个卡纳达语词要 22.60 个,词表中 Odia 码位占比 0%、Telugu 1%、Kannada 2%。
论文提出一套在手机 NPU 上完成一阶 LoRA 训练的系统,把前向、激活重算和输入梯度三处冻结权重乘法都交给 NPU,训练图、适配器与优化器留在 CPU。输入梯度核复用常驻权重分块和前向反量化器,省去转置权重拷贝;精度按梯度敏感度选择,FP16 输出加逐行范围保护,并支持断点续训和温控节流,可当后台任务运行。
推荐理由:做端侧个性化微调的团队可以参考它在 NPU 跑冻结权重、CPU 跑适配器的分工,评估骁龙平台的可行性。
论文提出 Tilted Mondrian,一种在共形预测中缓解更细粒度分层公平性差异的后处理方法。它保留 group-Mondrian 的分组覆盖保证,同时缩小细粒度分层内的覆盖率和预测集大小差异,且不需要额外训练模型。作者还引入倾向标准化来评估群体构成对聚合差异的影响,并给出一个与具体方法无关的界,用来量化细粒度分层覆盖差异最多能缩小多少。
研究提出一套按六类风险语言打分的医疗问答评测框架,由三个 LLM 评判模型集成判定严重程度。在 K-QA 的 200 个真实患者问题上评测 6 个 7-9B 模型后发现,风险语言与事实性幻觉无关(Spearman ρ=-0.065);医学微调不降低总体风险而是改变其分布,继续预训练模型压制高警示用药提及却放大过度自信断言,临床指令微调只压制剂量表述。作者公开了评分标准、评判提示词和评测代码。
一项投稿 IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering 的研究,用 16 名受试者在闭环 Fitts 定律取靶任务中对比了 6 个无校准肌电控制器与 3 个校准控制器。
论文指出扩散语言模型的采样器不只决定写入哪个 token,还决定何时提交,这会改变生成文本中出现的人物。在 LLaDA 和 Dream 上,优先提交最可能 token 的 peeking 采样会放大职业性别刻板印象、让观点分布坍缩,基于置信度的排序把性别均衡的职业推向男性,并行解码更快时更明显。
Francesco Morri 提出 Reciprocal Q-Augmentation(RQA),用隐变量对手模型估计自身动作对其他智能体的影响,并据此增强 Q 函数,使智能体仅凭自己的 Q 函数就能同时学到合作与背叛策略。
IndustrialCAD-1400 是一个面向工业装配的文本到 CAD 基准,共 1400 条请求,覆盖 40 个领域的 400 个设备类别。它由 250 个四例设计族构成,每条族请求中位数指定 17 个具名部件或配置角色和 6 个明确数值目标,受控变体用来检验尺寸变化时共享结构是否保持。
Martingale Posterior Cox 过程(MPCP)将贝叶斯强度估计重新表述为给定观测事件历史后对未观测事件的推断。该方法采用基于 copula 的可扩展、GPU 友好的预测更新,并为预测重采样算法的收敛性提供理论保证。在模拟和真实数据上,MPCP 以远低于竞争贝叶斯方法的计算成本取得优异性能。
arXiv 论文针对一种新的数据投毒攻击给出防御手段,该攻击在提示中出现触发条件时会拉长模型回复,直接抬高按 token 计费的用户成本。作者展示了这类 Trojan 能借助指令微调 LLM 上语义相近的指令被触发。论文提到部分前沿模型厂商对回复 token 的收费是 prompt token 的五倍,另一些厂商对 prompt token 提供预填充折扣,使成本管理成为现实问题。
该论文用受热力学第二定律启发的测度变换不等式,分析 L2 正则化连续时间 Langevin 动力学训练前馈网络的过程。借助初始化时 NTK 最小特征值的更紧下界,作者证明注入噪声能在高概率下保持 NTK 稳定性,又不把权重锁在初始化附近,并给出期望训练损失的非渐近上界以及宽度和噪声温度的显式收敛条件。
Evidence Field 是用于医学影像的可训练空间程序
DialogMem 是一个两阶段基准,让智能体用时间对齐的 RGB-D 观测流与对话构建记忆,再用于实例级物体导航和问答。它包含 27 个真实 3D 场景的 142 个 episode、14,193 条 QA 对和 11,890 条导航指令。