账号: X_zhangxiaolin 没有要求，就是找搭子耍游戏。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
https://hms.harvard.edu/news/researchers-publish-first-complete-connectome-fruit-fly-brain-spinal-cord [!quote]+ 由哈佛大学医学院和普林斯顿大学多个实验室领导的一个大型国际团队首次公布了成年果蝇中枢神经系统神经元之间所有连接的完整线路图。 这项工作发表在6月8日的《自然》杂志上，使研究人员能够开始研究大脑和身体是如何相互作用来完成行走和飞行等复杂行为的。它还有助于深入研究神经系统工作的基本原理。 https://www.nature.com/articles/s41586-026-10735-w [!quote]+ 正如基因组彻底改变了分子遗传学一样，连接组（神经元和突触的图谱）正在变革神经科学。迄今为止，拥有完整连接组的生物只有线虫 1-3 、海鞘 4 和栉水母 5 （10 3 -10 4 个突触）。相比之下，果蝇的连接组更为复杂（10 8 个突触连接），其大脑支持学习和空间记忆 6,7 ，并拥有类似于脊椎动物脊髓的复杂腹神经索 8-12 。本文报道了首个高密度重建的成虫果蝇连接组，该连接组连接了大脑和腹神经索，并利用这一资源研究了神经控制的原理。我们发现，效应神经元（运动神经元、内分泌细胞和靶向内脏的传出神经元）主要受同一身体部位的感觉神经元的影响，从而形成局部反馈回路。这些局部环路通过长程回路连接，这些回路包含上行和下行神经元，并组织成以行为为中心的模块。单个上行和下行神经元通常位于能够影响多个身体部位自主运动的位置，并与支持这些运动的内分泌细胞或内脏器官协同作用。参与学习和导航的大脑区域负责监督这些回路。这些结果揭示了一种分布式、并行化和具身化的架构，类似于工程系统中的分布式控制架构 13,14 。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
之前挖到了洞，提交了ghsa，说是等publish之后才能有编号，该怎么publish 5 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
3dcodebench.com 3DCodeBench Benchmarking Agentic Procedural 3D Modeling Via Code, with a public 3DCodeArena for human-preference Elo rankings. 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
doi是10.1123/ijsc.2025-0064 标题是Online Public Opinion Assessment for Sport Events Using Text Sentiment Analysis: A Case Study of Chinese Weibo Responses to the Summer Olympic Games in Tokyo 找半天找不到 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
Hermes Desktop 公测版（ Public Preview ），本质上是把原来的 Hermes Agent 命令行工具做成了跨平台桌面应用支持： 支持操作系统如下： Windows Linux macOS 连接如下：Available on all platforms at the link below: https://hermes-agent.nousresearch.com/desktop https://fxtwitter.com/NousResearch/status/2061843507417944552
Hermes Desktop 公测版（ Public Preview ），本质上是把原来的 Hermes Agent 命令行工具做成了跨平台桌面应用支持： 支持操作系统如下： Windows Linux macOS 连接如下：Available on all platforms at the link below: https://hermes-agent.nousresearch.com/desktop https://fxtwitter.com/NousResearch/status/2061843507417944552
刚刚上 CodeMirror 的 GitHub 仓库准备搜一下 Issue ，结果发现组织内所有仓库都在上个月 Public Archive 了。吓了我一跳，还以为不维护了，因为我的几个开源项目都依赖了 CodeMirror ，这可如何是好。结果搜索了一番才发现是作者把库都迁移到了自建的服务上，看作者发帖的内容他也是对 GitHub 不满久矣了...
刚刚上 CodeMirror 的 GitHub 仓库准备搜一下 Issue ，结果发现组织内所有仓库都在上个月 Public Archive 了。吓了我一跳，还以为不维护了，因为我的几个开源项目都依赖了 CodeMirror ，这可如何是好。结果搜索了一番才发现是作者把库都迁移到了自建的服务上，看作者发帖的内容他也是对 GitHub 不满久矣了...
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实在懒得一个个点单词学英语了，借助plus东风，想着chrome网页全文翻译很好用，就做了一个类似的，目前支持epub格式，支持上游各种语言，下游可以范围为中文，还有文言文翻译为大白话，支持接入第三方API，自定义模型，实时页面翻译。完全按照我的需求来做的，源码在这： GitHub - lad6mntzezhbll4d-dev/boox-ai-reader · GitHub 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容： 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是 以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出 期刊选好了，选刊是一件非常头疼的事情。 交给大模型，轻则信息不全，重则胡编乱造。 所以我开发了一个 letpub-skills 调用 letpub 获取期刊详情、评论等信息对期刊进行综合评估。 主要功能有 ： 查询期刊详情、分析期刊、推荐投稿期刊 使用示例有 ： 使用letpub-skills综合分析一下 LANGMUIR这个期刊 读取我的摘要 结合我列出的期刊 再给我推荐一些期刊 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
最近在看一套日文轻小说，找不到中文版，试了一圈市面上的方案： 沉浸式翻译逐段翻，角色名字一会儿一变，前后完全不统一 直接把一章丢给 AI ，上下文一长就开始漂移，设定记不住 传统机翻就不说了，纸鹤给你翻成起重机 问题的根源在于：长篇小说的翻译本质上是一个 有状态的任务 ，但大多数工具把它当成一个无状态的文本转换在处理。 所以就自己写了一个： ePubTsuyaku 核心设计 整体是一条四阶段流水线，模拟人类读书→翻译的过程： 0. Reference Phase （可选） 如果有系列前作的精翻版，可以先喂进去。程序会提取惯用译名、人名对照和文风特征，作为后续阶段的软参考。翻系列作品的话这个功能很有用。 1. Summary Phase 按 EPUB spine 顺序串行读取每一章，让 LLM 生成章节摘要和上下文状态（人物关系、当前设定等）。这一步是串行的，目的是建立稳定的全书上下文链。 2. Translation Phase 每章切成多个批次，在 冻结的章节上下文 上并发翻译。关键点是"冻结"——翻译过程中不更新上下文，避免批次间互相污染。 3. Review Phase 对每个批次做结构化校对，LLM 对照原文打分。低于阈值的批次会带着校对反馈自动重翻，最多重试 N 次。 4. Rebuild 把译文回写进原始 EPUB 的 XHTML 结构，保留目录、资源、大部分元数据，生成新书。不是把原书拆了重建，是在原结构上做替换。 工程上的一些细节 断点续跑 ：进度写进 progress.json ，任务中断后直接续，不用从头跑。 Provider 支持 ：兼容任意 OpenAI-compatible 接口。三个阶段（摘要/翻译/校对）可以分别指定不同模型，比如摘要用便宜的小模型，翻译用效果好的大模型。 Web UI ：用 Flask 写了个本地界面，选书、上传、调参、看实时日志、下载结果都在一个页面里。不想敲命令行的话直接用这个。 翻译质量 用《玩乐关系》第三卷做了个横向对比测试，三个译本：本项目（ DeepSeek-v4-flash ）、沉浸式翻译（ Qwen3.6-plus 逐段）、谷歌机翻。 评测用的是配套写的另一个开源工具 translation-quality-evaluator ，跑 LLM judge 对准确性、术语一致性、流畅度等六个维度打分。 结果大概是：本项目综合分 57.4 ，LLM 逐段 35.1 ，机翻 15.2 。术语一致性这项差距最明显，这也是流水线设计的主要目标。 翻译结果对比： LLM judge 的翻译分数： 详细的评测数据和文本对比在这篇文章里： https://www.tritium.work/2026/05/24/ePubTsuyaku：基于 LLM 的长篇 EPUB 电子书翻译工具/ 适合的场景 翻轻小说、网文、长篇小说这类上下文强依赖的 EPUB 系列作品，希望继承前作译名和语气 项目地址 GitHub： https://github.com/Tritium0041/ePubTsuyaku 官网： https://epub.tsuyaku.cyou/ MIT 协议，Python 3.9+，依赖用 uv 或 pip 装都行。欢迎试用，有问题或者想法直接开 Issue 。
https://www.qt.io/blog/qt-bridges-public-beta-for-csharp Qt Bridges：C# Bridge 公测版现已发布！ 发布日期： 2026 年 5 月 20 日 作者： Cristián Maureira-Fredes 评论： Comments Qt Bridges 是我们自 2025 年以来一直在开发的一个项目，旨在将 Qt 的 UI 框架能力带到其他编程语言中，而无需使用完整的一套绑定。其重点是与后端数据对象进行交互，并将这些对象作为 QML 组件无缝集成到 Qt Quick 界面中。 自 QtWS2025 上发布相关消息以来，我们一直在努力将最初的概念验证开发到用户可以试用的阶段。今天，我们很高兴地宣布，我们的第一门语言 C# 已经准备好进入公测阶段，目前状态良好，欢迎大家试用。 本次里程碑包含的功能 将 C# 对象创建为 QML 元素 调用 C# 方法 处理 C# 事件 读取和写入 C# 属性 将 QML 属性绑定到 C# 属性 将 QML 视图绑定到 C# 集合 以 C# 开发者熟悉的方式编写后端代码，尽量少用或不使用 Qt 特定模式，而不是简单地将 Qt/C++ 代码翻译过来 了解如何开始将 Qt 用作你的下一个 C# UI 框架，欢迎试用并向我们反馈意见。 试用 Qt Bridges for C# 查看入门指南 为什么首先选择 C#？ 编程语言趋势会随着时间波动，语言采用情况也取决于每位开发者、他们的项目、社区，甚至朋友圈。不过，有些语言多年来始终保持较高人气，C# 就是一个显著例子。作为参考，我们可以通过以下公开的编程语言采用情况分析看到这一点： Stack Overflow 2025 年调查 在 Stack Overflow 2025 年调查中，C# 在专业开发者群体中排名第 7 。点击图片可放大。 RedMonk 2012—2026 年排名 在 RedMonk 2012—2026 年排名中，C# 过去 14 年的平均排名为第 5 。点击图片可放大。 .NET 的包管理器 NuGet 的下载统计数据也表明，围绕 C# 已形成一个成熟的生态系统，迄今为止包下载量已超过 9000 亿次。 另一个体现该语言重要性的指标，是当前就业市场上有大量公司正在招聘 C# 专业人才。这些公司涵盖多个行业的主要参与者，包括： 云 / 信息技术 金融科技 / 支付 航空航天 / 国防 汽车 游戏 食品 / 农业 医疗科技 此外，一些已经使用 C++ 开发 Qt 应用程序的公司，也表达了在其 C# 项目中使用 Qt 的兴趣。 这些都是促使我们决定支持 C# 与 Qt 互操作，并将其作为 Qt Bridges 首个进入公测阶段语言的重要因素。 下一步是什么？ 请试用并向我们分享反馈。你可以从专门的博客文章开始，了解更多细节以及如何将 Qt 用作新的 C# UI 框架的说明。 试用 Qt Bridges for C# 查看入门指南 C# Bridge 的下一步是达到技术预览（ Technology Preview ，TP ）状态，届时我们将完善并补充当前功能。你们的反馈对于达到这一里程碑非常有价值，因此我们期待收到大家的意见。 请使用 Qt Bridges 论坛进行相关讨论，并在我们的缺陷跟踪平台 JIRA 上报告你在 TP 发布后可能发现的问题。 未来的 Qt Bridges 版本 C# 是该项目第一阶段的一部分；下一个计划进入公测阶段的语言是 Rust ，敬请关注后续更新。 当这些语言的桥接能力达到我们所期望的成熟度后，我们将继续推进第二阶段。
各位佬，大家好。 最近把 Drowsebook （入梦书）上架了。它是一个 iPhone 上的睡前听书 / 本地阅读 App：把自己的 EPUB 、PDF 、TXT 、MOBI 、AZW3 导进去，用 Apple 系统内部的语音读出来，再在下面叠一点雨声、火炉、海浪、森林这类背景音。 做这个东西的起点挺个人的：我有一阵子晚上睡不着，想听点自己的书，但又不想继续刷短视频，也不想再订阅一个内容平台。最开始我也认真考虑过 AI 声音，效果确实更自然，但在手机上长时间跑下来，功耗、发热、延迟和成本都不太像一个“睡前最后半小时”该有的东西。 后来折中下来，我直接用了 Apple 系统自带的语音。高品质语音其实没有想象中差，关键是稳定、省电、不用上传文本，也没有分钟数消耗。这个取舍更符合我自己真实的使用场景：晚上关灯之后，放一点环境音，让手机慢慢把书读完一小段。 核心功能大概是： 支持 EPUB / PDF / TXT / MOBI / AZW3 ，本地导入自己的无 DRM 图书 调用 Apple 系统语音朗读，不走云端 TTS ，没有账号和服务器 睡眠定时器和淡出，适合睡前听一会儿 雨声、火炉、海浪、森林等背景音可以叠在朗读下面 支持 AirPods 前后跳转、书签、章节大纲和自动续读 不收集书名、阅读进度、书签这些数据 坦白说目前也不是完美： PDF 遇到复杂排版、脚注、页眉页脚时还会有边界情况 Apple 系统语音不等于真人播讲，也不等于云端 AI 情感朗读 它更适合“睡前听自己的书”，不是内容平台，也不提供书源 部分特殊编码的老电子书格式还需要继续打磨 这次想先在 V2EX 放 30 个兑换码，换一些真实反馈。尤其想听： Apple 系统语音在睡前听书这个场景里是否够用 背景音和朗读音量混合是否自然 EPUB/PDF 导入有没有遇到具体问题 你们希望它更像阅读器，还是更像睡前音频工具 截图放两张： App Store： https://apps.apple.com/us/app/drowsebook-read-aloud-ebooks/id6768475647?uo=4 兑换方式： iPhone 打开 App Store 点右上角头像 选择「兑换礼品卡或代码」 粘贴下面任意一个兑换码 本次先放 30 个： 01. RF9LKLJYLLKE 02. 4PFFKW7977XW 03. NY3M3P6NFFEJ 04. LXP9ALWKMXFH 05. YPM7M37NXRXW 06. WJ6TX7R4LEPX 07. 67P7AXPJXP7H 08. FRAX6JJ977FA 09. FX9X4XTKJHAM 10. KKRAYPJELNXW 11. YYMMFH66PPAT 12. WFK4M76LEHWL 13. J3PPAEXMHHWT 14. MFYLXNN37MTA 15. YJX9YRY6JPRE 16. ATEKXTH3J9WN 17. YLNEE4XWWL36 18. M6KXFTJALPPY 19. E7TTK3Y6RYHX 20. AJXHPT37RE7R 21. MMNFNXLK364K 22. 3EEKKM6PKEF6 23. EL6WKNAM3KEM 24. K9PTE4LMWLAK 25. AYTKEN6E99MT 26. RLL7H974K79R 27. 9HWHEXMPK3NT 28. LMYKP4RFRR4T 29. AJW7FHTAKYHN 30. WEE6A7H3LTEP 如果兑换成功，麻烦在评论里说一下用了哪个码，方便后面的人不要重复试。 也欢迎直接吐槽。这个东西本来就是自己晚上用出来的，越具体的问题越好改。谢谢各位佬。
各位佬，大家好。 最近把 Drowsebook （入梦书）上架了。它是一个 iPhone 上的睡前听书 / 本地阅读 App：把自己的 EPUB 、PDF 、TXT 、MOBI 、AZW3 导进去，用 Apple 系统内部的语音读出来，再在下面叠一点雨声、火炉、海浪、森林这类背景音。 做这个东西的起点挺个人的：我有一阵子晚上睡不着，想听点自己的书，但又不想继续刷短视频，也不想再订阅一个内容平台。最开始我也认真考虑过 AI 声音，效果确实更自然，但在手机上长时间跑下来，功耗、发热、延迟和成本都不太像一个“睡前最后半小时”该有的东西。 后来折中下来，我直接用了 Apple 系统自带的语音。高品质语音其实没有想象中差，关键是稳定、省电、不用上传文本，也没有分钟数消耗。这个取舍更符合我自己真实的使用场景：晚上关灯之后，放一点环境音，让手机慢慢把书读完一小段。 核心功能大概是： 支持 EPUB / PDF / TXT / MOBI / AZW3 ，本地导入自己的无 DRM 图书 调用 Apple 系统语音朗读，不走云端 TTS ，没有账号和服务器 睡眠定时器和淡出，适合睡前听一会儿 雨声、火炉、海浪、森林等背景音可以叠在朗读下面 支持 AirPods 前后跳转、书签、章节大纲和自动续读 不收集书名、阅读进度、书签这些数据 坦白说目前也不是完美： PDF 遇到复杂排版、脚注、页眉页脚时还会有边界情况 Apple 系统语音不等于真人播讲，也不等于云端 AI 情感朗读 它更适合“睡前听自己的书”，不是内容平台，也不提供书源 部分特殊编码的老电子书格式还需要继续打磨 这次想先在 V2EX 放 30 个兑换码，换一些真实反馈。尤其想听： Apple 系统语音在睡前听书这个场景里是否够用 背景音和朗读音量混合是否自然 EPUB/PDF 导入有没有遇到具体问题 你们希望它更像阅读器，还是更像睡前音频工具 截图放两张： App Store： https://apps.apple.com/us/app/drowsebook-read-aloud-ebooks/id6768475647?uo=4 兑换方式： iPhone 打开 App Store 点右上角头像 选择「兑换礼品卡或代码」 粘贴下面任意一个兑换码 本次先放 30 个： 01. RF9LKLJYLLKE 02. 4PFFKW7977XW 03. NY3M3P6NFFEJ 04. LXP9ALWKMXFH 05. YPM7M37NXRXW 06. WJ6TX7R4LEPX 07. 67P7AXPJXP7H 08. FRAX6JJ977FA 09. FX9X4XTKJHAM 10. KKRAYPJELNXW 11. YYMMFH66PPAT 12. WFK4M76LEHWL 13. J3PPAEXMHHWT 14. MFYLXNN37MTA 15. YJX9YRY6JPRE 16. ATEKXTH3J9WN 17. YLNEE4XWWL36 18. M6KXFTJALPPY 19. E7TTK3Y6RYHX 20. AJXHPT37RE7R 21. MMNFNXLK364K 22. 3EEKKM6PKEF6 23. EL6WKNAM3KEM 24. K9PTE4LMWLAK 25. AYTKEN6E99MT 26. RLL7H974K79R 27. 9HWHEXMPK3NT 28. LMYKP4RFRR4T 29. AJW7FHTAKYHN 30. WEE6A7H3LTEP 如果兑换成功，麻烦在评论里说一下用了哪个码，方便后面的人不要重复试。 也欢迎直接吐槽。这个东西本来就是自己晚上用出来的，越具体的问题越好改。谢谢各位佬。
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