https://mehmetmhy.com/langs/zh/ Recent content in 中文 on Mehmet Yilmaz Hugo en-us Sat, 18 Apr 2026 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/power/ Sat, 18 Apr 2026 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/power/ 马里亚诺·福图尼·伊·马萨尔（1855年至1860年）的素描（人与公牛搏斗） 什么是权力？这就是我想在这里回答的问题。这篇文章只是我想法的一次简短记述，也是我希望在未来写作中尝试的一种新方式。与其把一切都润色到某种完美的程度，不管那究竟意味着什么，这篇文章将保持原始状态。这是我对定义权力究竟是什么的真诚尝试。 按照 Merriam Webster 的定义，权力有很多含义。以下是我特别注意到的几种： 行动或产生影响的能力 法律或官方的权威、能力或权利 对他人的控制、权威或影响力 政治上的控制或影响力 这个词本身在英语里承载着很重的分量。简要概括尼采的 权力意志 时，权力是内在的冲动，促使人去主张、扩张、克服障碍，并将自己的意志和价值强加于世界。除了这些解释之外，在宗教、哲学、政治以及其他思想流派中，权力还有无数其他定义。 既然如此，我想也加入这个讨论，亲自面对这个问题。什么是权力？我更倾向于尼采的观点。我将权力定义为：将你的意志和价值强加于世界的能力，以及这样做的意志。以某种方式在世界上留下你的印记。它与那种寻求证明自己活过的追寻联系在一起。这让我想起《星际牛仔》里杰特的那句台词，他说人们只会在临死前才回想起过去，仿佛他们在疯狂寻找自己存在的证据。把你的身份、你的自我，展现在我们称之为生命、宇宙以及其他一切的这锅物质浓汤之中。 这并不新鲜，而且也不只限于人类。地球上广阔多样的生命中的每一种生物，都曾为了某种类似的东西而奋斗，并且仍在继续奋斗：界定自身的存在、求生，以及繁衍。目的何在？这就是宗教、哲学或别的东西介入的地方。但无论如何，核心思想始终不变。一个没有生命、没有观察者的宇宙什么也不是。或者至少，它什么也不是，无法被识别为任何东西。就像 薛定谔的猫 一样，如果没有人观察这只猫的状态，那么它既是活的也是死的，悬置于可能性之中，永远不会落定为一个确定的状态。生活在这一现实中的人，才是那些探测并决定其状况的人。由于所有生物都希望对这种状况拥有某种发言权，生命便成为一场持续不断的斗争：去控制某些东西，把你的意志施加到现实之上，并将你自己的状态印刻其上。 你需要多少权力，取决于你的野心，以及你想把意志推进世界多远。无论你的目标是建立一个国家、一个家庭，还是一家公司，归根结底都取决于你能够调动多少资源。金钱不过是获取这些资源的工具，而最重要的资源是人。每个人都是一台机器，一个能够改变现实的存在。当他们被大量调动时，他们会对世界产生复合效应。这就是为什么金钱如此重要。它是获取终极资源——人——最有效的方式之一。 但光有钱是不够的。 我常常把这件事表述为一个思想实验。一个富人对一位领导者说：“你以为自己很有权力，你以为自己是国王。但你的身家只值最富有的人所拥有财富的一小部分。你很富，比大多数人都富，但你离国王还差得远。”那位领导者只是笑着说：“当然，按净资产算，他们确实更值钱。但区别在于：在一个下午，只要我签一个字，我就能把那净资产砍掉一半。” 信息很简单。拥有权力的人通常也有钱，但并不是所有有钱的人都拥有真正的权力。金钱让你接触到人——最有价值的资源——但它并不会赋予你绝对权力。它是拼图中至关重要的一块，但不是中心。 这就是我对权力的看法变得更具体的地方。在尝试进入政治、创办自己的公司、筹集资金、试图为 土耳其 的电网启动一个太阳能农场，以及在金融市场交易之后，我学到了一件核心的事。金钱、智慧、才华、善意、残酷，甚至勤奋，单靠这些都不够。同样重要的，还有你的人际关系，以及你对其他有权势之人的杠杆。 那种杠杆不能只是交易性的，也不能只是游戏的一部分。它可能是他们不知道的信息。它可能是他们需要、而只有你能提供的资源或渠道。它甚至可能是关于他们的把柄，能够摧毁他们的地位。无论它以何种形式存在，它都必须是对他们自身利益至关重要的东西，以至于能让你在实现目标的过程中控制他们。如果你控制了国王，如果你成为众王之王，那么你就控制了资源，并进而控制了人。与其直接为资源而战，不如获得对那些已经掌握资源之人的权力。通过触及顶端，你就能更直接地接触那些资源，并迫使你的意志施加于其上，施加于他们的人，甚至在足够大的规模上施加于世界本身。对我而言，这才是真正的权力：把你的意志施加于世界，并将其引导到你认为合适的方向的能力。 权力的另一个核心因素，不只是资源或关系，而是激励他人的能力。当我想到这一点时，我会想起《黑客军团》中菲利普·普莱斯的一句台词：“你不能强行推行一个议程……你必须去激励一个议程。” 尽管人作为资源很强大，但他们也拥有自由意志。他们内心都带着对舒适、自由、意义，或者三者某种组合的渴望。你不能只依靠强制来把你的议程强加给他们。更有效的方法是激励他们。尤其当你试图推动那些已经拥有权力的人，并通过他们去推动他们的追随者和资源时，更是如此。这就是哲学、宗教，以及更宏大的意义体系重新回到画面中的地方。如果你能够把你的意志、你的信息、你的目标、你的目的传达给他人，如果你能在他们没有意义的时候赋予他们意义，并激励他们追随你，那么你对这种资源的控制将远比单靠恐惧所能给你的大得多。 这种目的或使命并不是随意的选择。它与你作为个体直接相关，由你的经历、你的教育，以及你在学习过程中愿意适应的程度所塑造。由于所有人类都拥有自由意志，你强加于世界的意志实际上是你所经历并研究过的一切的综合。你的目标是你自身进化的最终产物。这就是为什么一条信息会如此强大：它不仅仅是一个议程，而是你通过自己的行动和知识锻造出来的、活生生的真理。 对许多人来说，从实际意义上讲，这一切都不会显得真实。大多数人并不关心权力，也不关心国王的游戏。但无论你是否参与这场游戏，你都会受到那些参与者的影响。你可以选择不玩。你可以随波逐流，过一种平静的生活。但你仍然身处这股潮流之中。你仍然是那些有野心的人争夺的资源之一。当像 拿破仑 这样的人物出现时，他的意志会重塑你周围的整个环境。就像一场撕裂你所处环境的风暴，你所能做的只有做好准备，并与它留下的伤痕共存。 那么，什么是权力？ 它是不做存在整体中的被动观察者的能力。它不只是财富，也不只是掌控数十亿人。它是一条杠杆链。无论你的野心是统治世界，还是仅仅守护自己的一隅，你都需要足够的权力来印刻你的意志。没有它，你就只能等待被那些拥有权力的人塑造。 https://mehmetmhy.com/langs/zh/3yr_trading/ Sat, 11 Apr 2026 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/3yr_trading/ 免责声明： 这不是财务建议，请自行尽职调查！ 阿姆斯特丹旧交易所，作者为 Job Adriaensz Berckheyde（约 1670 年） 这段旅程 从 2023 年 1 月中旬到 2026 年 4 月，我一直在积极管理自己的交易组合。这是一段充满胜利、失利和深刻反思的疯狂旅程。三年后，我想退一步，看看这些数字，并记录将指导我未来投资的核心哲学。 在进入细节之前，我想明确一点：我积极管理的投资组合只占我总市场敞口的大约 15%。其余部分要么由专业人士管理，要么更常见地持有在我的 401(k)、Roth IRA，以及黄金 ETF 等更安全的资产中。这个自主操作的部分是我进行实验、学习和采取更集中押注的地方，而我接下来要反思的结果也正是来自这里。 数字很重要。一个好的故事会带来关注和信念，但只有硬事实才能决定这个故事是否值得你的资本。现在，我的主动交易账户的年化复合收益率（CAGR）为 10.60%。这些回报大多来自谷歌、Palantir、Applied Optoelectronics（AAOI）、特斯拉、EchoStar 和 ASML 的少数几次不错操作。这个数字超过了同期大约 3.4% 年均的通胀率，但真正的故事在于我与更广泛市场之间的差距。 成绩单与基准 为了真正理解我的表现，我必须把它与被动基准——标普 500——进行比较。从 2023 年 1 月到 2026 年 4 月，市场实现了 73.54% 的累计回报，年化复合收益率为 18.48%。相比之下，我 38% 的累计回报（10.6% CAGR）每年都比基准低了将近 8%。 如果我什么都不做，只是持有指数基金，那么我的总回报几乎会是我实际获得的两倍。除了资本之外，还有时间成本。在那些年里，我花费了相当于数周全职工作的时间去研究和交易，结果却跑输最简单的策略——买入并持有。那 8% 的差距不仅仅是一个数字。它直接反映了我在具体某些时刻流程失效的情况。 错误的剖析 尽管有很多胜利，我那些关键的失误很少是因为选错了资产。它们几乎总是因为流程不对。 1. 恐慌性退出（比特币）： 我在 2025 年以约 10 万美元的平均价格买入了大部分比特币。当时，它占这个投资组合的 15%，但过了一段时间后，我开始觉得敞口太大了。所以我开始为了再平衡而逐步减仓，到 2026 年 1 月时，我已经把它降到了 9%。然后，在 2026 年 2 月，比特币遭遇了巨大的波动冲击，在 2025 年 10 月创下 12. https://mehmetmhy.com/langs/zh/hackathons/ Tue, 24 Mar 2026 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/hackathons/ 4 次获奖于 7 场黑客松 ★ 2026 视频 AI 黑客松 团队： Mehmet Yilmaz 日期： 2026 年 2 月 18 日 - 2026 年 2 月 24 日 地点： 丹佛，科罗拉多州（线下） 名次： 无正式排名 这是一场由 Charter 主办的为期 2 天的内部黑客松，没有排行榜，只有参与者向高层领导展示项目。我构建了机器学习模型，用于识别并分类视频内容中的结构化模式。该项目令领导层印象深刻，并最终获批投入生产。 来源： 由于该项目属于 Charter Communications 的专有内容，相关细节和来源已被保留 AWS AI 代理全球黑客松 团队： Mehmet Yilmaz 日期： 2025 年 9 月 8 日 - 2025 年 10 月 22 日 地点： 远程 名次： 参与 我独自一人改进了 ch，这是一款基于 Go 的 AI CLI，将 Amazon Bedrock 与各大 LLM 提供商引入终端。由于时间限制，项目范围受限，但我对 Bedrock 集成、IAM 工作流程以及跨提供商 API 设计的理解更加深入。 https://mehmetmhy.com/langs/zh/perfect_tetris/ Sun, 22 Mar 2026 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/perfect_tetris/ 项目的 GitHub 仓库 试玩我版本的俄罗斯方块 这是什么 俄罗斯方块 是一款传奇游戏，也是我非常喜欢的一款游戏。我非常热爱这款游戏并喜欢玩它。它是一个很好的减压方式。作为一个有趣的周末项目，我决定把这款游戏做成一个面向桌面和移动端的浏览器游戏/应用，使用 vibe coding 的原则。这个版本的移动端设计灵感来自 在线版 俄罗斯方块，它的滑动式控制在移动端做得非常好。你可以在这里查看并试玩我实现的俄罗斯方块，这就是我认为最“完美”的 俄罗斯方块 版本。 我版本的俄罗斯方块的游戏画面，你可以在 这里 亲自试玩 代码之外 我并不是为了把它做成作品集项目或为了学习新东西而去构建一个俄罗斯方块克隆。我做它是因为我真的需要它。当我感到压力很大时，无论是工作上艰难的一周还是生活堆积如山，俄罗斯方块是为数不多能真正帮助我重置状态的健康方式之一。当我压力大时我往往会吃很多东西，时间一长就会有所累积，所以有一样不会带来副作用的事物对我来说非常重要。只要花 10 到 30 分钟掉落方块，我的大脑就会感觉像被清理了一点。这对我来说不仅仅是随意放松，而是把压力注入到一个简单且集中的活动中的方式。还有一些很酷的研究表明，俄罗斯方块能影响大脑处理侵入性记忆和压力的方式，例如在创伤影片实验、真实事故后接受治疗的人群中，以及作为疗法的补充并带来可测量的大脑变化。我并不是想把这个游戏变成医学治疗，但看到可能有真实的科学证据支持我已经感受到的——俄罗斯方块确实可以帮助人们应对压力——这件事本身就很有意思。 所以我去寻找一个好版本的俄罗斯方块来玩，但问题是现有的没有一个真正符合我想要的玩法。iOS 应用商店里的移动应用充斥着广告和内购。网页版在手机上卡顿或手感很差。经典的 NES 版本很棒，但需要模拟器和额外的硬件。我甚至买了一台 Miyoo Mini 以为它能解决问题，结果只是多了一个为了玩俄罗斯方块而随身携带的第二台设备。到某个时候我意识到，我花在寻找合适版本的时间，比自己动手做一个还要多。 有了现代浏览器、像 Claude Code 这样的 LLM 工具，以及像 vibe coding 的工作流，终于感觉这是构建我想要的俄罗斯方块的合适时机。快速、极简、无广告、无需账户、无需应用商店。只是一个在我的手机和笔记本上都能运行、完全由我掌控的浏览器游戏。大约一天内就有了可运行的版本，之后花了大约一周的断断续续工作使其更加稳健，并在桌面和移动端都调校出合适的手感后，我对此很满意。 我分享它是因为如果它能帮助哪怕另一个人像帮助我一样减压，那我会非常高兴。这是一件小事，但有时候正是一件小事正好是你所需要的。 功能 经典的 10x20 俄罗斯方块棋盘 桌面端完整键盘控制，移动端触摸手势控制 标准的七袋随机出块器 保 hold 方块与下一个方块预览 幽灵方块投影显示方块将落在哪里 基于等级的速度曲线与动态锁定延迟 分数、消行、等级和最高分追踪并持久化到本地存储 软落与硬落计分 游戏内菜单：继续、重新开始、退出、静音音乐/音效、与源码链接 消行闪光动画及音效 iOS 安全区域支持（动态岛、刘海、主屏栏） 通过 Service Worker 支持离线（首次访问后无网络也可运行） 可安装为 PWA（在 iOS/Android 上添加到主屏以获得类似应用的体验） 控制 桌面（键盘） 操作 按键 移动 ← → 或 A D 软落 ↓ 或 S 硬落 Space 顺时针旋转 ↑ W X 逆时针旋转 Z Hold（保留） C 或 LShift 菜单 Esc 或 M 源代码 G (标题画面) 移动（触控） 操作 手势 移动 向左 / 向右 划动 软落 按住并向下拖动 硬落 快速向下甩动 顺时针旋转 轻触 Hold（保留） 快速向上甩动 难度曲线 本版本的速度曲线与锁定延迟是基于对经典与现代俄罗斯方块游戏如何处理难度进展的研究进行调整的。在原始的 NES 版俄罗斯方块 中，重力在第 29 级达到每帧一行，这就产生了著名的“杀屏”（kill screen），对大多数人来说游戏变得基本无法玩下去。那并不是一个刻意设计的结局，更像是硬件限制和 DAS（延迟自动移位）跟不上下落速度的副作用。Willis Gibson 在 2024 年证明了这一点，当时他突破了它并在第 157 级让游戏崩溃。 https://mehmetmhy.com/langs/zh/summary/ Fri, 20 Mar 2026 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/summary/ 你好！我叫 Mehmet Yilmaz，是一名 构建者。我在科技行业已经工作了 超过 5.2 年，但我的工程经历已经 超过 11.7 年。我目前在 Charter Communications 担任 系统工程师 III，在这里我设计稳健、安全且可扩展的流媒体基础设施。此前，我创办了初创公司 Osgil，并通过 Forum Ventures 的 pre-seed 融资 以 $1.93M 估值 筹集了 145K 美元。我还于 2025 年初创立了 E&F，作为我未来独立项目的长期载体。我推出过像 TARS、DocuInsight、Notify Cyber、Cha、Guardian Grid 等产品，以及各种 其他 项目。在我的职业生涯中，我曾在 eBay、Bild AI (YC)、Anarchy (YC) 和 HCR Lab 工作，也为 Kobalt Labs (YC) 和 Macro (a16z) 交付过项目。我还赢得了 4 场黑客松，并在 科罗拉多矿业学院 获得了 计算机科学学位，并在 机器人与智能系统 方向上有所专攻。我的目标是打造能够解决真实问题、并对世界产生真正积极影响的产品。欢迎查看我的 简历/CV 和 博客，这些内容提供 23 种语言 版本，如果你想更多了解我！ https://mehmetmhy.com/langs/zh/death_of_cha/ Tue, 02 Dec 2025 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/death_of_cha/ 修改的画面来自 火影忍者：疾风传 当我在 2024 年 1 月初第一次开始开发 Cha 时，我是出于需要才去做的。当时并没有一个真正符合我期望、将大型语言模型集成到终端的优秀命令行工具。我尝试了很多工具，chatblade 是最接近的一个，但没有一个真正满足我的需求。 所以有一天，我决定自己动手去做。我在 ChatGPT 上借助 GPT-4 来起草和列出大纲，然后从那里开始编码。我根据自己的需要不断为 Cha 添加功能，随着时间推移，我非常喜欢继续开发它，以至于它变成了一个让人上瘾的业余热情项目；关于起源的更多细节请参见我关于 Cha 的第一篇博客文章。 令这事如此有趣的是，这实际上是我每天都会使用的工具。所以每次我对它进行改进时，通常都会带来直接提升我的工作流程和生产力的改进。 Cha 确实在大型语言模型工具市场找到了自己的位置。它在 GitHub 上获得了 64 星 和 6 个 fork，完全没有做过营销，仅靠 Reddit 的口碑传播。我拥有当时大多数同类命令行工具只能梦寐以求的功能，同时保持简单且易于迭代。到了后来，我认为 Cha 真有可能成为开发者的正式产品，而不仅仅是我为自己做的有趣的副项目。 但到了 2025 年，一切都改变了。如果 2024 年是 AI 驱动 IDE 的一年，那么 2025 年则是 AI 驱动命令行工具的一年。Anthropic 推出了 Claude Code CLI 以及更新和改进的 Sonnet 与 Opus 模型，向世界展示了他们拥有最强的代码模型和支持这些模型的工具。几周之内，Claude Code CLI 就从 Cursor IDE 手中夺走了大量市场份额，我不得不去试用它。我立刻上瘾了。那是我用过的最强大的 AI 编码工具，它彻底改变了我的编码和构建项目的方式。随后随着 Claude Code CLI 的成功，一大批 AI 命令行工具开始涌现，例如 Gemini CLI、OpenAI Codex CLI、GitHub Copilot CLI、Cursor CLI、Kiro CLI、Amazon Q CLI、OpenHands CLI、Qwen Code CLI、Aider，以及更多更多工具。 https://mehmetmhy.com/langs/zh/cv/ Sun, 30 Nov 2025 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/cv/ 下载简历 黑客松获奖 工作经历 Charter Communications ― 系统工程师 III 2025 年 8 月 - 至今 现场办公 与视频交付团队一起构建稳健、安全且可扩展的流媒体基础设施。 Bild AI ― 机器学习工程师（合同） 2025 年 5 月 - 2025 年 6 月 远程 通过对真实建筑 PDF 进行持续基准测试和改进，将 Bild AI 内部表格抽取流水线的表头准确率提升约 15%、单元格级准确率提升约 12%、表格检测精度提升约 10%。 设计并构建了一个模块化的 Python 框架，用于跨多个表格抽取 API 解决方案及 Bild 的内部流水线进行基准测试，实现可重复评估和快速迭代。 独立实现了表格匹配、表头准确率（模糊字符串匹配）和单元格级准确率（序列比对）的核心逻辑，暴露边缘案例并指导算法设计。 自动化整个评估流程，包括从云端获取 PDF、与真值比较、指标记录以及报告生成（CSV、JSON、Google Sheets），以实现可扩展的基准测试。 交付了一款 CLI 工具，用于在各供应商之间运行并比较抽取结果，加速回归测试并减少手动 QA 时间。 完成 160+ 次提交，对 520K+ 行代码变更做出贡献，展示了对评估和工具栈的端到端负责。 eBay ― 软件工程师 2021 年 5 月 - 2024 年 12 月 https://mehmetmhy.com/langs/zh/vp-cli/ Tue, 28 Oct 2025 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/vp-cli/ 项目的 GitLab 仓库 >_ vp -r _ _ _ ____ // | | | | _ \ // | | | | |_) | __//__ \ \_/ / __/ \\\\\\\ \___/|_| 问题 我已经使用 Vercel 一段时间了，我非常喜欢它部署应用的便捷性。然而，一直困扰我的一件事是部署杂乱。Vercel 会无限期保留所有部署，包括来自拉取请求的预览。这意味着在几个月的积极开发之后，你可能会积累数百，甚至数千个旧部署占用空间。通过 Vercel 的仪表板手动管理这些部署非常繁琐，尤其当你在处理多个项目时。我搜索过自动化解决方案，但找不到符合我需求的工具。 解决方案 为了解决这个问题，我开发了 Vercel Purge，简称 vp，这是一个设计用于自动清理 Vercel 项目中未使用部署的命令行工具。通过一个命令，你可以删除特定项目的所有旧部署，甚至一次性清理所有项目。该工具使用简单，会提供确认提示以防止意外，并在你对要删除的内容有把握时支持批量操作。它已完全可用，今天就可以开始使用！ 设计 该 vp 命令行工具使用 Python 编写，并在底层利用 Vercel CLI。它使用 Vercel API 列出并删除部署，使其可靠且快速。 该工具支持若干强大选项： 项目定位：从特定项目或同时从所有项目中删除部署。 状态检查：查看跨项目的部署数量。 项目列表：查看所有 Vercel 项目而不进行更改。 强制模式：跳过确认提示以用于自动化工作流。 延迟选项：安排清理在指定延迟后运行。 该命令在安装后可通过 vercel_purge 或其更短的别名 vp 调用，输入更快更容易记住。 结论 我每天在自己的项目中使用 vp，它真是救命稻草。它帮我节省了无数本来要花在手动清理上的时间，这些时间原本会被浪费在浏览 Vercel 的仪表板上。使用越多，我越意识到这不仅仅是解决我自己的问题，而是在解决任何经常向 Vercel 部署的人都会遇到的问题。这就是为什么我将其开源并写了这篇博文。 https://mehmetmhy.com/langs/zh/wwbc/ Wed, 22 Oct 2025 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/wwbc/ GitHub 仓库 • 存档网站 • Reddit 帖子 LinkedIn 帖子 • HackerNews 帖子 经过 2 年多 和 17,000+ 名独立访客，我们决定开源 Notify Cyber！ 在 2023 年初，Dylan Eck 和我（Mehmet Yilmaz）创建了 Notify Cyber，因为我们对碎片化的网络安全新闻来源感到沮丧。我们构建了一个平台，聚合来自 7+ 个来源 的新闻，包括 Apple 安全发布、CISA 警报、NIST CVE 数据库、Dark Reading、IT Security Guru、Microsoft 安全响应中心 (MSRC)、Trellix 和 The Hacker News。后端是一个 Python 收集器，能够清理和处理数据，而无需基于浏览器的抓取；它可以使用简单的请求和解析提取所有内容。然后，我们使用 OpenAI 的 API 对文章进行总结，并将所有内容存储在 PostgreSQL 数据库中，托管在 Supabase 上。前端和无服务器 API 托管在 Vercel，Dylan 构建了干净的 Next.js 和 React 界面，而我维护后端。我们通过 Google Domains 注册了域名，并通过一个简单的 Google 表单 处理了候补名单。这完全是免费的基础设施，非常适合验证这个概念。有关我们构建这个项目的动机的完整故事，请阅读 我们在 2023 年 5 月 29 日 的原始博客文章。 https://mehmetmhy.com/langs/zh/cha_to_ch/ Sun, 14 Sep 2025 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/cha_to_ch/ 项目的 GitHub 仓库 重大公告 我正在停止维护 Cha，并专注于 Ch。在 2025 年 8 月 23 日，我将 Cha 标记为已弃用，并将所有未来的开发工作都指向 Ch。现在理念很简单：保留一个 简单、轻量、快速 的工具，维护它，并修复漏洞。不再追逐功能。 我最初为什么构建 Cha 当 LLM 和 ChatGPT 刚出现时，我想要的 CLI 工具一直没有出现。ChatGPT 于 2022 年 11 月发布，并在 2023 年初随着 GPT-4 的发布真正火了起来。我一直在等成熟的命令行工具出现，但没有一个真正以我想要的方式工作。所以我构建了 Cha，并且每天使用它。事实上，在我的第一篇博客文章里，我说得很直白：像这样的项目很常见，但没有一个符合我的需求，所以我自己写了一个。 Cha 是我的心血。我每天都在用它，也很喜欢做这个项目。并且在一年内，它通过在 GitHub 上积累 +60 个星标而稍微成长了一些。在这段时间里，它增加了网页抓取、YouTube 文本转录提取、图像生成、多行输入、交互式/非交互式聊天、STT 提示输入、自定义工具支持、对 OpenAI 之外各种其他平台的支持、它自己的 Answer Search 引擎、高级目录导航与文件编辑、将内容复制到剪贴板的能力、回复的 TTS 等等。它做了很多事情，运行良好，作为命令行工具也确实非常有用且强大。 为什么迁移到 Ch（Python 到 Go） 随着时间推移，Cha 变得很重。功能集很好，但对我日常所需来说表面积太大了。这导致 Cha 变得相当臃肿。它还是用 Python 编写的，这带来了两个关键问题。一个是速度，仅初始加载时间仍然需要 0.8 秒，而这还是在做了大量优化和工程工作之后，用来绕过 Python 缓慢的初始包导入时间以及使用多进程。并且 Python 安装起来非常困难。由于 Cha 依赖各种第三方开源工具，安装起来非常有挑战性。我的临界点是，当我旅行时只带着一台运行 iTermux 的 Android 平板，它完全无法运行，而想让它勉强工作也非常痛苦且毫无意义。 https://mehmetmhy.com/langs/zh/barbell_theory/ Tue, 19 Aug 2025 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/barbell_theory/ 介绍 在过去几个月里，我一直在思考在“人工智能时代”软件价值正向何处移动。2025年4月，Guyren G Howe 发布了一篇名为 Programming in the Age of Abundance 的博客。他的论点是，随着编程变得更便宜，我们将看到软件在每个行业和工作流程中爆发式增长。他认为“丰裕”意味着到处都会有更多软件，而不是更少。 我一直在研究我自己的框架，我称之为 内部软件杠杆理论。我的观点是，在“人工智能时代”销售软件本身是一种薄弱的商业模式，因为任何功能都可以被迅速复制。真正的护城河来自构建那些永不对外出售的专有工具——只有你的公司用它们来更快、更聪明地运营。我举了一个例子：一家房地产公司构建自己的承销和收购软件。竞争对手永远无法访问它，但它默默地复利积累优势。 起初，这两个观点似乎相互对立。Howe 认为丰裕意味着扩张，而我认为出售软件大多已不再是护城河。在进一步研究并观察真实市场例子后，我认为两者都包含部分真相。我最终形成的框架称为 软件价值的杠铃。 术语表 为了确保讨论清晰，下面是一些简短定义： 水平 SaaS（Horizontal SaaS）： 在许多行业中出售的通用工具（例如 Slack、Zoom、Dropbox）。易于采用，但也易于被替代。 垂直 SaaS（Vertical SaaS）： 为某一特定行业或工作流程构建的工具（例如面向建筑的 Bild AI）。受众更窄，但一旦嵌入就更难被移除。 平台 / 基元（Platform / Primitives）： 像云、模型和开发者平台这样的基础层，其他人建立在其之上。想想 AWS、OpenAI 或 GitHub。 私有内部杠杆（Private Internal Leverage）： 仅为你自己的公司构建的软件，不对外出售，通常由专有数据驱动。例子包括摩根大通的 AI 套件或沃尔玛的内部代理。 有了这些背景，让我们看一下当今市场的信号。 市场信号 在 2025 年 证据已经很清楚。 Cursor，这款 AI IDE，最近以约九亿美元的融资和九十九亿美元的估值完成了融资。一些人把它贬为一个包装层，因为它并不托管自己的模型。Cursor 的成功在于它比一个简单的用户界面更深层。它处理代码库级别的上下文、安全的多文件差异、企业级安全和成本控制。像 Microsoft/GitHub 和 Amazon/AWS 这样的竞争对手通过整合 GitHub Copilot 和推出 Kira IDE 复制了某些特性，但系统级的执行、可靠性和开发者采用率让 Cursor 保持活力。这是杠铃的“平台”或“垂直”一端的一个好例子12。 YC 支持的初创公司 Bild AI 将视觉和语言模型应用于建筑蓝图。它让公司能以更少的错误参与更多项目的竞标。这是“垂直 SaaS”。它不是一个平台，也不是私有内部系统，但它能存活因为它专注于一个痛点明显且 ROI 无可否认的领域工作流程。大型科技公司不太可能追逐如此具体的东西，这给了 Bild 成长的空间3。 https://mehmetmhy.com/langs/zh/hcr_lab/ Tue, 12 Aug 2025 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/hcr_lab/ 这篇文章回顾了我的机器人之旅，从我在2015年高中期间通过 FRC 发现自己对机器人的热情开始，到我在 2021年2月至2021年9月 作为 科罗拉多矿业学院 以人为中心机器人（HCR）实验室 的研究助理的那段时间。请注意，自 2022年末 起，HCR 实验室 已从科罗拉多矿业学院迁至 马萨诸塞大学阿默斯特分校，其网站也从 hcr.mines.edu 迁至 hcr.cs.umass.edu。 背景 我于 2018 年秋季学期开始在科罗拉多矿业学院攻读本科学位。我的专业是计算机科学，方向是机器人与智能系统。我于 2022 年春季毕业。 我很幸运，在人生很早的时候就找到了自己的热情。在高中期间，我花了相当多的时间来弄清楚自己喜欢什么，以及自己擅长什么。经过一些反复尝试后，我终于发现我的热情是计算机科学。但也正是在这段时间里，我发现自己对通过代码进行构建有着压倒性的热爱。 在 Mines，我有机会在 张浩博士 的指导下，在 Mines 的以人为中心机器人（HCR）实验室工作。我最初是在 2020 年春季通过他的课程“以人为中心机器人”（CSCI473）认识张博士的，在经历了 COVID 和课程作业的混乱之后，我于 2021 年春季初开始在他的实验室工作。 以人为中心机器人（CSCI473）课程 Mines 的以人为中心机器人（CSCI473）是我大学经历中少数几门对我产生深远影响的课程之一。这门课由张浩博士授课。我们整门课程的成绩只由三个项目组成，而每个项目都提出了一个具有挑战性的问题，并引入了机器人学的核心概念。这些项目包括： 学习机器人操作系统（ROS） 用于机器人沿墙跟随的强化学习 使用基于骨架的表示理解人类行为的机器人 学习机器人操作系统（ROS） 这是我们被分配的第一个项目。该项目由三个任务组成： 搭建开发环境 理解 Gazebo 模拟器 编写一个 ROS “Hello World” 对于任务 1 和 2，我们只需要搭建开发环境并跟随一个 Gazebo 入门教程。这包括： 安装 ROS Melodic，我是在我的 2011 年 HP 笔记本上完成的，性能足够 安装并配置 ROS 和 Gazebo 跟着 gazebosim 的教程 和 e-manual 的教程 进行学习。 另一方面，任务 3 是一个真正的挑战。该任务要求使用 turtlesim 并让乌龟画出 Mines 的 “M” 标志： https://mehmetmhy.com/langs/zh/ch/ Fri, 11 Jul 2025 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/ch/ 项目的GitHub仓库 关于 一年前，我创建了Cha，阅读我关于它的原始博客文章，这是我用于与OpenAI模型交互的Python CLI工具。从那时起，我看到AI领域发生了巨大的变化。新的参与者进入市场，提供了对OpenAI的有力替代方案。这让我重新构想了Cha可能是什么。结果是Ch，一个实验性的Go实现，体现了我在构建开发者工具方面所学到的一切。 Ch不仅仅是Cha的移植。虽然它仍处于早期阶段，但它专注于对我和其他开发者最重要的事情：速度、效率和对多个AI平台的支持。在保持Cha所带来的简单性和以终端为先的交互核心理念的同时，Ch提供了令人印象深刻的2.55倍的性能提升。这意味着等待的时间更少，实际解决问题的时间更多。 发展历程 自从我首次发布Cha以来，AI领域发生了显著变化。我看到了一些主要的转变，这些转变影响了我构建Ch的方式： 新AI提供商的崛起令人难以置信。像Groq这样的公司推动了推理速度的极限。Anthropic的Claude展示了令人印象深刻的推理能力。DeepSeek等公司带来了对语言模型的新方法。这种多样化意味着仅仅依赖OpenAI已经不够了。 响应速度变得越来越关键。随着AI工具成为我们日常工作流程的一部分，等待响应的额外几秒钟会累积起来。这是我重写Go的主要动机之一。性能提升不仅仅是基准测试上的数字。它们转化为在深度编码会话中明显更流畅的体验。 对平台灵活性的需求也在增长。不同的模型在不同的任务中表现出色，能够轻松切换它们是非常有价值的。我希望Ch能够做到这一点，这样你就可以专注于工作，而不是管理API端点。 主要特性 多平台支持：Ch与OpenAI、Groq、DeepSeek、Anthropic和xAI无缝协作。我尽可能简化平台之间的切换，因为我相信拥有选择使工具更有价值。 极快的性能：相较于Cha的2.55倍速度提升不仅仅是营销。这是经过仔细优化和Go出色性能特性的结果。每次交互都感觉更迅速，这在你整天使用时会产生真正的差异。 交互模式与直接模式：有时你想要快速回答，有时你需要进行深入对话。Ch自然支持这两种工作流程。你可以快速发出查询或进行详细的技术讨论。 网络搜索集成：我将SearXNG与IEEE引用格式集成。这意味着当Ch提取网络内容来回答你的问题时，你会得到适当引用的研究级响应。当你需要最新信息或想要验证声明时，这尤其有用。 智能文件处理：将文件加载到你的聊天上下文中是我经常使用的功能，因此我进行了改进。多选功能使你可以轻松地在对话中包含所需的内容。 专业工具：无论你是将对话导出用于文档，使用你喜欢的文本编辑器进行复杂提示，还是在AI模型之间切换，Ch都使这一切变得简单。这些不仅仅是我认为会很好的功能。它们是我在自己工作中每天使用的工具。 聊天历史管理：能够回溯对话历史在我需要参考讨论的早期部分或导出聊天以备将来参考时救了我无数次。 为什么选择Go？ 重写Cha为Go的决定不仅仅是关于性能。在维护Cha一年后，我对什么有效和什么可以更好有了清晰的认识。Go的强类型在开发早期捕获了错误。其出色的并发支持使处理多个API调用更加顺畅。快速的执行使每次交互都感觉更具响应性。 但也许最重要的是，Go帮助我构建了一个更强大和可维护的工具。代码更清晰，错误处理更可靠，整体架构更稳固。这些改进可能不会立即对用户可见，但它们使Ch更可靠，更容易扩展新功能。 AI辅助开发的力量 让我真正惊讶的是构建Ch的过程，不仅仅是性能提升或新功能。更重要的是我如何构建它。使用像Claude Code CLI和Gemini CLI这样的工具，结合Cursor IDE，我能够在不到一天的时间内开发出这个MVP。这种经历彻底改变了我对软件开发可能性的看法。 这种快速开发周期并不是为了走捷径。相反，它展示了AI工具如何改变我们处理软件项目的方式。原本可能需要数周的规划、编码和调试的工作被浓缩为数小时的集中开发。这不仅仅是关于更快地编写代码；而是能够以以前无法实现的速度进行实验、迭代和创新。 展望未来 虽然Ch目前实现了Cha的大部分核心功能，但它仍然是一个实验性项目。我对它的潜力感到兴奋，但仍有许多工作要做。性能提升和多平台支持使Ch能够与快速发展的AI领域共同成长。 我每天都在使用Ch，就像我使用Cha一样，但现在我知道它更快，这让我感到满意。对于那些有兴趣尝试的人，请查看本文顶部链接的项目GitHub仓库。安装过程非常简单，尤其是如果你熟悉Go工具的话。 从Cha到Ch的旅程不仅仅是用更快的语言重写一个工具。这是关于将我从构建和使用Cha中学到的一切，创造出更好地满足当今AI领域开发者需求的东西。我期待看到人们如何使用Ch，以及它如何发展以满足未来的需求。 https://mehmetmhy.com/langs/zh/tcc-2025/ Sun, 08 Jun 2025 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/tcc-2025/ 原始 LinkedIn 帖子 项目的 GitHub 仓库 周五晚上，我在 Twitter/X 上看到 Chamath Palihapitiya 发布的一条公开帖子，宣布由他的新公司 8090 Solutions 主办一场开放的 Top Coder 挑战赛。任何人都可以参加。挑战将在第二天举行，只持续 8 小时，并且需要仅凭历史数据和几次员工访谈，对一个黑盒遗留系统进行逆向工程。 我决定加入！ 到那天结束时，我很荣幸地在 425 名工程师中获得了 第 7 名。你可以在 这里 查看排行榜，也可以在 这里 查看这次挑战的代码。不过，我不会撒谎，我当时其实只是希望能在这么短的时间里完成点什么，所以能登上排行榜对我来说是一个惊喜，也是一个巨大的个人胜利。 这是一场个人挑战，目标是复刻一个已有 60 年历史、却没有源代码也没有文档的黑盒差旅报销系统。我们得到了一些材料，包括产品简介、员工访谈记录，以及一个包含 1,000 个历史输入与期望输出示例的公开数据集。基于这些内容，我必须推断报销金额是如何计算的业务逻辑，并实现一个现代版本，尽可能产生相同的结果。提交内容会在一个单独的隐藏数据集上进行评估，该数据集包含 5,000 个测试用例，而不是最初的 1,000 个。这个更大的私有数据集最终决定了你的最终得分和排名。评分系统奖励准确性，分数越低，表示你的解决方案与原始系统隐藏行为的匹配程度越高。 为了应对数据中的不确定性和模式，我结合了经典机器学习技术、基础启发式方法和程序化逻辑。这是数据分析、特征建模以及基于不完整线索的规则近似之间的一种谨慎融合。 以下是我在公开的 1,000 条数据集上的 评估 分数： ✅ 评估摘要 ------------------------ 总案例数 : 1000 完全匹配（<$0.01）: 0 接近匹配（<$1.00）: 17 平均误差 : $31.15 分数 : 3214.93 如果没有那些让我能够快速探索、整合和测试想法的 AI 驱动工具，要在 8 小时内为这样一个挑战开发出解决方案几乎是不可能的。 这感觉就像把软件考古和一场现场编码冲刺结合在了一起。毫无疑问，这是我做过的最紧张、也最有收获的技术挑战之一。 感谢 Chamath Palihapitiya 和 Arjun Krishna 组织了这样一场富有创造力和启发性的挑战。 https://mehmetmhy.com/langs/zh/vibe-coded-projects/ Sat, 24 May 2025 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/vibe-coded-projects/ 什么是氛围编程？ 氛围编程 是一种由 Andrej Karpathy 于 2024/2025 年提出的、由 AI 驱动的编程方法。使用氛围编程时，你用自然语言提示描述你想要什么，通常由 大型语言模型（LLMs） 为你生成大部分、通常是全部可运行代码。如果你有时间，可以看看由 Rick Rubin 改编的 氛围编程的艺术，以进一步了解 氛围编程之道。 这种新方法的一大优势是可访问性，因为没有编程经验的人也可以构建项目，而有经验的开发者则可以在完全投入之前快速原型化新想法。这对初创公司尤其有帮助。缺点是开发者很可能无法完全理解生成代码的工作方式。对于小型副项目来说，这没问题，但对于生产级软件，它可能会导致长期问题和技术债务。 市面上有很多工具能让氛围编程更顺畅。Cursor IDE、Claude Code CLI、GitHub Copilot、Loveable、Replit、v0 以及其他工具，允许你在自己的环境中直接与 AI 协作，或为氛围编程提供专用界面。就我个人而言，这些项目我主要使用的是 Cursor IDE 和 Claude Code CLI。 不过事情是这样的。这些工具和模型都要花钱。使用传统编程时，你主要是在用时间付费；而使用氛围编程时，你是在用钱包付费。如果你不知道自己在做什么，那你付出的就是钱包和时间两者。这里页面上的每个项目，构建成本大约在 $10 到 $20 之间。如果你经常尝试，这笔费用会累积起来。我确实认为，随着这些模型不断改进并变得更高效，成本最终会下降。就目前而言，在决定氛围编程是否适合你的项目时，这一点值得考虑。 出于对可能性的好奇，我自己尝试了氛围编程，并制作了这个页面，通过实际项目来探索这一原理本身。我不只是构建产品，我还在测试并展示氛围编程真正能够做到什么。这纯粹是为了好玩，但它也让我们得以一窥随着这些模型持续改进，未来编码可能会是什么样子。 无限猴子定理 你听说过 无限猴子定理 吗？这是一个哲学思想实验，意思是如果你给无限多只猴子无限多台打字机和无限时间，最终其中一只猴子会仅凭随机敲击按键而打出 莎士比亚 的全部作品。 听起来荒谬，对吧？但有趣的地方在这里。氛围编程有点像这个，只不过猴子换成了 AI 模型，打字机换成了编程语言，而莎士比亚换成了可运行的软件。 想想看。大型语言模型是在数十亿行代码、模式和示例上训练出来的。当你向一个 LLM 提示时，它实际上并不是像人类开发者那样一步一步“思考”你的问题。相反，它是在根据训练期间学到的模式，预测下一个最可能的 token。它本质上是在基于统计上看起来正确的内容生成代码，从而做出有根据的猜测。 而且不知怎么地，它大多数时候都能奏效。模型输出的代码确实能够编译、运行并解决你的问题。不是通过理解，而是通过规模极其庞大的概率模式匹配。它就像宇宙中最复杂的随机文本生成器找到了“正确”答案。但在这里，区别在于速度。那些猴子需要真正的无限时间；而你的 AI？只需要几秒或几分钟。 所以在某种意义上，当你使用氛围编程时，你是在利用数百万行代码模式，并将它们提炼成一个模型来生成解决方案。这不是有意识的问题解决，而是统计魔法。而这正是它如此强大的原因，也正是为什么理解代码实际做了什么仍然很重要。 问题比答案更重要 这里有一件经常被忽视的重要事情。氛围编程的重点不是得到任何一个答案，而是提出正确的问题。想想来自 《银河系漫游指南》 的 Deep Thought 超级计算机。它花了数百万年计算生命、宇宙以及一切的终极问题的答案，结果只给你一个数字 42。从技术上讲，这个答案是正确的，但毫无用处，因为真正的问题是在一开始就要弄清楚该问什么。 氛围编程也是一样。你的提示词就是一切，但上下文管理同样如此。一个模糊的提示会给你模糊的代码，而如果你没有把正确的文件、文档或示例作为上下文提供给模型，它就不会理解你真正需要什么。如果你是懂编程、架构和系统设计的人，你就可以编写详细的提示词，并整理出合适的上下文，引导 LLM 走向优秀的解决方案。但如果你不知道该要求什么，也不知道该提供什么上下文，AI 也不会知道。 这实际上也是为什么氛围编程对有经验的开发者如此强大。我们知道好代码长什么样，我们理解其中的陷阱，并且可以编写提示词把模型引导开这些问题。对于没有技术背景的初学者来说，这就成了真正的限制。你可能会得到能运行的代码，但如果你不理解哪里出了问题，或者下一步该问什么，你就会卡住。 当氛围编程还不够时 最新的 AI 模型令人印象深刻，但它们并不是万能药。氛围编程可以在生产环境中发挥作用，但前提是你必须认真对待它。你需要健壮的单元测试。你需要清晰的系统真值来源，明确系统应该做什么。你需要捕捉问题何时发生或漂移。你还需要 黑客心态。跳出框框思考，尝试用意想不到的方式破坏你的氛围编程项目。你还没有考虑到哪些边缘情况？有人可能会利用哪些安全漏洞？这就是仅仅“能用”的代码与真正“健壮”的代码之间的区别。 https://mehmetmhy.com/langs/zh/guardian-grid/ Wed, 30 Apr 2025 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/guardian-grid/ GitHub 仓库 • 领英帖子 演示视频 • 黑客马拉松详情 关于 Guardian Grid（旧金山）是一个智慧城市紧急疏散工具，帮助社区在重大灾害期间快速且安全地响应。该系统允许城市管理人员或应急官员在交互式地图上标记危险区域（例如受自然灾害影响的区域）并直接定义安全区。然后使用高级路径查找算法生成并传达考虑当前危险的最安全疏散路线，供居民使用。 当发生紧急情况时，官员可以更新危险区和安全区，并通过短信立即向居民手机发送警报。每个人都会收到一个指向网络门户的链接，该门户使用他们的当前位置来显示一条考虑危险的安全路径，并通过 Google 地图 提供即时导航。随着情况的发展，路线会实时重新计算，并发送新的警报以保持所有人更新和安全。请查看演示： 在当前的演示代码中，警报出于演示和测试目的仅发送到单个电话号码的 SMS。然而，在实际部署中，Guardian Grid SF 将与无线紧急警报（WEA）系统 集成，以向受影响城市或地区的所有人广播疏散警报。 尽管目前的重点是旧金山湾区，但我们的愿景是将 Guardian Grid 扩展到世界其他大城市。我们的目标是提供一个稳健的协调和数据驱动的疏散系统，以便每个城市都能保护其居民，最大程度地减少拥堵，并在紧急情况发生时迅速响应。 阿斯彭团队 Guardian Grid 是由在国家安全黑客马拉松期间的阿斯彭团队开发的。我们的团队成员包括： Ioana Munteanu - 软件工程师 Christina Huang - 软件工程师 Mehmet Yilmaz - 软件工程师 Dylan Eck - 软件与机械工程师 我们感谢导师和组织者的指导与支持，包括 Elliott Wolf、Adam Papa 和 Ray Del Vecchio。 我们的黑客马拉松之旅 2025 年 4 月 26-27 日的黑客马拉松周末带来了一次意想不到但强有力的合作。我和我的密友 Dylan Eck 分别从科罗拉多和密苏里出发，参加了在旧金山由 Cerebral Valley 举办的第二届国家安全黑客马拉松。在活动启动时，我们遇到了 Christina Huang 和 Ioana Munteanu，阿斯彭团队由此诞生。 https://mehmetmhy.com/langs/zh/agbot-2019/ Sun, 20 Apr 2025 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/agbot-2019/ 东高中 在我于科罗拉多州丹佛市就读东高中期间（2014-2018），我非常积极地参与课外活动，其中影响最大的是机器人社团 AngelBotics。直到高二我才加入，因为起初我把重点放在足球上。该社团主要参加 FIRST 机器人竞赛（FRC），这让我有机会探索机械与电气工程，以及编程。通过 AngelBotics，我学会了使用 CAD 工具、3D 打印机和其他工程设备，接触到了通常只属于大学生的 STEM 概念。最初我立志成为一名量子物理学家，但我在 AP 物理和机器人方面的经历让我明白自己并不擅长物理，进而也让我偏离了机械工程这条道路。 相反，我找到了自己在编程方面的兴趣所在——这一切始于我为我的第一台 Raspberry Pi 编写 Python 代码，并在 AP 计算机科学的 Java 项目中得到巩固。尽管我在考试中表现不佳，我的老师 Nagel 先生还是鼓励我从事软件开发，强调项目成果比考试分数更有价值。这促使我在大学里选择计算机科学作为我的专业，并怀着成为软件工程师、最终创业成为创始人的梦想。 虽然由于繁重的课程和陡峭的学习曲线，我在 AngelBotics 参与得并不算多，但它仍然点燃了我对机器人技术的终身热情。所以当我开始上大学时，我下定决心要加入一个大学机器人社团，并在某一天创办一家公司，用机器人技术解决现实世界的问题。 矿业学院 从东高中毕业后，我开始在科罗拉多矿业学院攻读计算机科学学士学位（2018-2022）。在我的第一个学期里，我查看了矿院机器人社团，并发现了一个全新的机器人团队，叫做 AgBot。 AgBot 是一个新成立的机器人社团，其目标是打造一台机器人，参加 2019 agBots Weed and Feed 竞赛。这项竞赛有两个主要挑战： 害虫与杂草识别和清除 通过机器人技术创造新的收获方法 我们的团队选择专注于第一个挑战。这是矿院第一次参加 agBot 竞赛，也是矿院机器人社团第一次涉足农业相关项目。这让整个事情都显得耳目一新。 我立刻被这个项目吸引住了。我的家族在土耳其世代务农，直到我父亲那一代。于是 AgBot 让我感觉很亲切，同时也把我对机器人和编程的热情结合了起来。打造一台可能帮助像我祖父母那样的农民的机器人，这个想法真的让我非常兴奋。 开发 成为 AgBot 团队的一员，是我大学时期最难忘的经历之一。它也是在那之前我做过的最艰难的事情之一。这个项目是我第一次真正深入接触 Python、Ubuntu 和 ROS。在 FRC 中，一切都用 Java，所以这对我来说都是全新的领域。我以前用过 Python 和 Ubuntu，但从未接触过 ROS。学习 ROS 的工作原理是一场艰苦的拉锯战。那时我甚至都不知道 Python 环境是什么。 我大部分时间都在试图让一个 Lidar 把可用数据发送到我正在编写的 ROS 节点中。我的任务是实现一个名为 end_detector 的 ROS 节点，它可以利用 Lidar 数据检测机器人何时到达作物行的末端。现在听起来很简单，但当时感觉非常庞大。 https://mehmetmhy.com/langs/zh/fm/ Wed, 02 Apr 2025 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/fm/ 项目的 GitHub 仓库 问题 我喜欢让我的代码看起来整洁有序，所以我是格式化工具的支持者。然而，我不喜欢 IDE 在处理格式化时显得繁杂和令人困惑，而且我大量代码是在终端通过 Vim 编写的。曾有一段时间，我一直在寻找一个命令行工具（格式化器），它允许我提供文件路径或目录路径，并格式化我提供的所有内容。也就是说，如果我提供一个目录，它将格式化该目录中的所有文件，并在提供的目录中找到 .gitignore 文件时遵循它们。我寻找了解决方案很久，但没有找到任何东西。 解决方案 基于此并为了解决这个问题，我开发了 ForMatter，简称 fm，这是一个目前处于早期开发阶段的命令行工具，旨在对各种项目中的脚本进行格式化。与依赖 IDE 相比，该工具在格式化方面提供了更多控制。虽然它仍在开发中，但已经可以完全使用！如果你有兴趣贡献，欢迎 fork 仓库并提交 PR。 设计 fm 是用 Bash 脚本编写的，并在后台使用以下库/格式化器： shfmt, black, Prettier, & ClangFormat。借助这些库/格式化器，fm 支持以下格式： .py, .sh, .bash, .dash, .ksh, .js, .jsx, .ts, .tsx, .json, .md, .html, .css, .yml, .yaml, .graphql, .vue, .scss, .less, .c, .cpp, .h, .hpp, .m, .mm, & .java 结论 我在个人系统上广泛使用 fm，我合作的许多贡献者或合作者也在使用它。这就是我将它开源的原因。我认为它非常有用，能够提供实际价值，所以我希望全世界都能使用它。了解这些后，现在就去 GitHub 查看 fm 吧！ https://mehmetmhy.com/langs/zh/docuinsight/ Mon, 27 Jan 2025 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/docuinsight/ 事件 2025年9月15日： DocuInsight 已退役，但现已完全开源，托管于 github.com/eandf/DocuInsight，文档位于 eandf.github.io/DocuInsight。原始域名在 2027 年之前会重定向到该处。 2025年1月27日： DocuInsight 由 梅赫梅特·伊尔马兹 和 迪兰·埃克 为 2024-2025 年的 DocuSign Hackathon Unlocked 构建。查看 www.docuinsight.ai 或我们的 现场演示。这篇文章基于我们的 Devpost 提交。 关于 DocuInsight 是一个通过突出关键条款、将其翻译为通俗易懂的语言并与 DocuSign 集成以进行电子签名，同时提供与法律专家连接途径的平台，旨在简化法律合同。 DocuInsight 的创建初衷是为了解决“协议陷阱”（Agreement Trap）：重要的合同细节被法律术语所掩盖，导致人们在未充分理解其权利或义务的情况下签署合同。我们的愿景是帮助任何协议的双方——签署方和发送方——在签署前都能获得完全的清晰理解。此外，我们希望为用户提供一种简单的方式，以便在需要个性化法律建议时与法律专业人士建立联系。 DocuInsight 于 2024 年 12 月至 2025 年 1 月为 DocuSign 黑客马拉松开发，集成了 DocuSign 的技术以导入协议或模板，利用 OpenAI 的 API 进行文本分析，并提供可以回答合同问题或提供寻找律师来源的聊天界面。我们相信弥合这一知识鸿沟将减少混淆、法律争议和错失的机会，从而惠及所有相关方。 演示 灵感来源 2024 年初，我与一位亲密的朋友共同创办了一家初创公司。出于对他的信任，我在没有彻底审核的情况下签署了最初的公司合同。在无薪投入大量时间和专业知识开发公司 MVP 后，我的朋友利用他额外的股权迫使我要么减少我的股份，要么被公司除名。找到律师后，我发现自己在无意中签掉了重要权利，无法有效地为自己或公司辩护。由于这位曾经亲近朋友的自私和鲁莽行为，这场争端对我造成了个人上的压力并消耗了公司宝贵的时间。这段经历让我认识到，理解法律协议中每一项细节对于保护个人权利和确保组织稳定至关重要。 它的功能 DocuInsight 的核心功能如下： 清晰的合同摘要：DocuInsight 使用先进的人工智能模型来分析法律文件并生成简明摘要。这些摘要突出关键条款、异常条款、潜在风险和主要承诺，为用户提供合同的清晰易懂的概览。 交互式聊天界面：由人工智能驱动的聊天功能允许用户与他们的合同“对话”。他们可以就特定条款、协议的整体目的或相关的法律概念提问。聊天机器人还可以浏览网页以提供有充分来源、准确且最新的信息，确保用户获得可靠答案。 律师推荐：对于寻求额外法律援助的用户，DocuInsight 会生成优化的搜索查询，根据用户所在位置和他们正在审阅的合同类型推荐律师。搜索结果包括法律专业人士的联系方式和评论，为用户提供与专家联系的可操作途径。 增强的签署流程：DocuInsight 与 DocuSign 现有的签署工作流无缝集成。用户使用电子邮件登录，连接他们的 DocuSign 帐户以访问模板，并发送文档以进行签署。发送后，接收方可以审阅文档、与 AI 生成的见解进行互动，并像在标准 DocuSign 平台上一样完成签署。 https://mehmetmhy.com/langs/zh/pax/ Wed, 23 Oct 2024 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/pax/ 背景 PAX（前瞻性卓越可信度智能体）最初是我早期项目 TARS 的一次重大转向，后者面向自主网络安全渗透测试。随着我开发 TARS，我逐渐清楚地意识到，实用且可靠的 AI 智能体面临的最大障碍之一，不仅仅是任务自动化，而是建立 AI 生成响应的可信度。尤其是当这些输出可能影响现实世界中的决策，而这些决策可能带来巨大的后果时。 与其仅仅用 TARS 自动化网络安全渗透测试任务，我更想解决一个根本性问题：我们如何知道我们可以信任 LLM 所说的话？ TARS 是为我共同创办的第一家创业公司 Osgil 开发的 MVP。我们的目标是使用 AI 智能体自动化网络安全渗透测试。TARS 使我们从 Forum Ventures 加速器获得了种子前融资。然而，当我们接触国防和网络安全公司时，我们发现这些组织并不信任 AI 智能体去执行和报告诸如渗透测试之类的关键任务。此外，他们几乎都主要希望与网络安全公司做生意，以便在事情变糟时有一个替罪羊。基本上，这些公司的决策者并不关心他们的安全，除非他们不得不关心；而当他们关心时，他们标准的一部分就是在出事时有一个替罪羊，作为一种保险。截至 2024 年底，自动化的、由 AI 驱动的网络攻击仍然不是主要担忧，因此决策者并没有看到我们解决方案的真正需求。由于缺乏市场需求，我们转向专注于减少 LLM 模型中的幻觉。通过提高 LLM 的可靠性，我们相信我们的工作可以使网络安全之外广泛的未来 AI 智能体应用受益。 来自变形金刚传说的一点灵感 PAX 这个名字致敬了 变形金刚 宇宙。在成为标志性的擎天柱（Optimus Prime）之前，这个角色最初的名字是 Orion Pax。这种从可能性到责任的转变理念，启发了 PAX 的使命：从原始而令人印象深刻的 LLM 能力，走向真正足以被依赖的可信之物。 项目愿景 PAX 是一个研究智能体和框架，系统地： 衡量任何 LLM 响应的可信度。 减少幻觉和缺乏依据的陈述。 强制并跟踪对可验证来源的归因。 提供可解释的、结构化的报告，对响应和声明进行评分。 这个项目的目标，是让 LLM 不仅看起来合理，而且在可证明的意义上可信，同时对风险和置信度提供透明的衡量。 简短基础演示 PAX 的工作方式概述 1. 强制归因 对于任何用户查询，PAX 会通过一个智能体来路由提示，该智能体严格区分常识与需要验证的信息。当响应包含不被广泛视为常识的事实或声明（例如统计数据、近期事件等）时，PAX 会确保智能体检索并引用可信的、最新的外部来源。 https://mehmetmhy.com/langs/zh/tars/ Fri, 23 Aug 2024 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/tars/ 关于 TARS 是一项尝试使用 AI 智能体来自动化网络安全渗透测试部分流程的项目。这个项目最初是我共同创立的一家名为 Osgil 的初创公司的主要 MVP。现在它是一个旨在帮助网络安全专业人士的开源项目。请查看仓库 这里。 演示 下面是 TARS 实际运行的快速演示。关于向投资者展示的完整演示，请联系。 长期愿景 通过构建基于 AI 智能体的工具来自动化网络安全渗透测试，提供智能防御解决方案。简而言之，计划如下： 构建能够正确使用现有网络安全工具进行漏洞扫描和威胁分析的智能体。 优化这些智能体，使其能够自动识别漏洞并进行修补，而不仅仅是进行扫描和威胁报告。 构建一个反应式防御系统，能够实时针对攻击者产生对策。 （长期）开发工具，为未来高级、动态且自动化的 AI 驱动攻击能够轻松部署做好准备。 历史 TARS 于 2024 年 4 月底为我共同创立的一家名为 Osgil 的初创公司开发。它最初是为企业客户开发的，但后来我们转向了其他项目，并于 2024 年 8 月将 TARS 开源。 当前状态 目前，TARS 可以利用以下工具： Nettacker RustScan Zed Attack Proxy (ZAP) Ping Nmap 基础网页浏览（Brave API） 前端使用的是 Streamlit，但由于 Streamlit 的限制非常大，我们已经开始使用 React 构建一个更好的前端。我们也在研究一些论文，以看看如何提升 TARS 的推理和问题解决能力，因为目前我们使用的是 CrewAI，而当你开始执行像 TARS 试图做的那样更高级的任务时，它的能力相当有限。目前，我们在某些任务上依赖 CrewAI，并更专注于利用 LangGraph。 营销策略 当 TARS 还是面向企业客户时，我们的营销策略是参加大会、黑客松以及硅谷的活动，在那里我们可以与开发者、企业主和投资者交流。我们也使用 LinkedIn 和电子邮件去主动联系潜在客户。但自从将项目开源之后，TARS 的主要营销策略一直是通过 Twitter（X）、Hacker News 和 Reddit。其中，Reddit 最为有效。 https://mehmetmhy.com/langs/zh/cla/ Mon, 08 Jul 2024 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/cla/ 项目的 GitHub 仓库 关于 一个为便于与 Anthropic 的 LLM 模型交互而设计的简单 CLI 聊天工具。Cla 基于 Cha 项目。 背景故事 我开发了 Cha，以便在终端中轻松与最好的 LLM 模型交互，这完全改变了我与 shell 的交互方式。这一点很明显，因为自从我在 Twitter/X 和 Reddit 上发布并推广它以来，这个项目在几个月内获得了 30 多个星标。但在 2024 年 6 月 21 日，Anthropic 发布了其最新的高级模型 Claude 3.5 Sonnet。在通过 Anthropic 的 Pro 计划试用这个模型后，我立刻看出 Claude 3.5 在编码方面远比 OpenAI 的 GPT-4 模型更出色。我之所以得出这个结论，是因为 Claude 3.5 成功让我构建了一个完整且复杂的 React 应用，而这是 GPT-4 做不到的，即便在 GPT-4o 发布之后也是如此；我会说，与最初的 GPT-4 模型相比，GPT-4o 甚至是一个更差的模型。知道这一点后，我决定构建 Cla，让它像 Cha 一样工作，但面向 Anthropic 的模型，因为 Claude 3.5 在编码方面远比 GPT-4 更强。 https://mehmetmhy.com/langs/zh/gamercraft/ Thu, 11 Apr 2024 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/gamercraft/ TL;DR 我在2013年开始玩Minecraft，我热爱这款游戏！ 我在2021年夏季推出了一个名为GamerCraft的原版Java版Minecraft服务器。 由于一次安全事件，GamerCraft现在采用等候名单和审核制的进入方式。 想加入，请在我的socials上给我留言。 GamerCraft旨在在保持怀旧和友情核心价值的同时，发展其社区。 Backstory 我的Minecraft冒险始于2013年的Java版，我大约98%的时间都在单人模式中度过。其余时间则在像Hypixel这样的热门多人服务器上玩。然而，在2014年，我决定停止游戏以专注于高中学习，于是把我的账号转给了我的妹妹。到了2018年，作为大学本科生，在朋友的Minecraft服务器上玩成为了在大学里结交友谊的绝佳方式。那一年，我的妹妹把我的账号归还给我，重新点燃了我对Minecraft的兴趣。 在2018年至2021年间，我的朋友们会为我们托管服务器供我们玩耍，这很有趣，但这些服务器都是临时的，往往在几个月后就消失了。大约在2019年末至2020年初，我停止了在这些服务器以及Minecraft本身的游戏。 在2021年夏季，我的Minecraft热情被YouTuber FitMC重新点燃，他分享了关于臭名昭著的无政府服务器2B2T的故事。2B2T以其永不重置的世界和混乱的性质闻名，这激励我为我的朋友和自己创建一个持久的服务器。 受2B2T的启发，我启动了GamerCraft，一个旨在帮助人们创造持久记忆并随时间重新联系的服务器。 像2B2T一样，GamerCraft的世界永不重置，促进持续的友谊和怀旧。我们允许有限使用黑客客户端进行透视，并使用红石技术复制某些方块/物品，但我们严格禁止完整创意模式级别的行为/黑客或破坏行为。 Start Of GamerCraft 我选择了当时最新发布的Java 1.17版本，以获得没有服务器插件或模组的原版体验。我在自己的电脑上托管服务器，通过路由器转发端口，并在大学校园内进行宣传。这包括通过短信和Discord给朋友们发信息以及制作宣传海报。几周内，我们建立了一个由10-20名玩家组成的社区，其中五人是常驻玩家。 Going Waitlist 最初，服务器是“开放访问”的，但2021年7月15日的一起事件促使我们转向等候名单系统。黑客“txt_385_787_6969”和“VariableSix7056”使用从常规玩家那里偷来的木材以及黑客客户端漏洞，在天空中刷满了木块。结果如下： 为此，我们暂时关闭了服务器，然后以受控访问系统重新上线。新玩家现在需要通过现有成员的推荐或联系我进行简短的审核流程来加入。如果你想加入GamerCraft但并不认识任何成员，请在我的socials上联系我，我们可以讨论！ Current State of GamerCraft 截至2024年3月，GamerCraft已迁移至Hostinger以提升可靠性。服务器已恢复运行，且运行顺畅，常规有2-4名活跃玩家参与，更多玩家始终欢迎！我和我的朋友们以及其他成员持续玩耍，享受我们共同的美好时光和对话。GamerCraft是一个极好的减压方式，让我们即使现在分散在美国各地，甚至在某些情况下遍布全球，也能保持联系。这是一种在大学时期建立的纽带的延续。 Future of GamerCraft GamerCraft的目标保持不变……提供一个持久的世界，让老朋友们能够重新联系并短暂逃离成年生活的压力。我们没有任何近期关闭服务器的计划，并且我们对在保持我们珍视的怀旧和友情的同时，发展社区感到兴奋。 https://mehmetmhy.com/langs/zh/passion-project/ Sun, 31 Mar 2024 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/passion-project/ 天文学家（维米尔） 警告 此项目创建于2014年春季，那时我14岁，正在上初中。现在它相当陈旧，而且当时的我也是另一个人。因此，请理解文中可能存在拼写和语法错误。此外，由于该主题非常复杂，而我当时只是一个初中生，作品可能显得无用且有缺陷。 背景故事 那是2014年春季，我正在完成初中教育的最后几个月。我们的期末项目，也作为初中阶段的压轴项目，是一个兴趣项目。据我记得，兴趣项目是一个为期数月的项目，我们可以选择一个主题、进行研究，并展示我们所学到的内容。 在那段时间，我的梦想/目标是进入量子物理领域，并在某一天创办一家公司，去构建并将量子计算机商业化。我不确定这个创业梦想来自何处，但它以某种形式一直存在，甚至在当时也是如此。 基于此并由于我想进入量子物理的动力，我决定把我的兴趣项目定为量子隐形传态（QT）。量子隐形传态 (QT) 是指将量子信息从不同位置的发送者传输到接收者。 为了这个项目，我非常投入。我记得每天花几个小时进行研究。观看数十小时的优兔视频。去当地图书馆借量子物理的书，并花数十小时阅读那些书。我还记得花了数十小时浏览网络，主要是维基百科，试图理解这个复杂的主题。 在此期间，我做了大量笔记，主要是手写的。这些笔记非常详细且书写漂亮。直到今天我仍为它们感到自豪。我还投入了大量时间来撰写论文和制作演示文稿。 在几周/几个月的工作之后，我和同学们向老师、家长和同学们展示了我们的作品。到最后，我记得在这个项目中得到了一个A，并把对量子物理的热情带进了高中。 在高中期间，修过几门物理课之后，我意识到自己并不擅长物理。我可以做到并尽力去喜欢它，但这并非我的天赋。我会投入数小时去弄明白复杂的课题，却发现大多数同学在不到一小时内就能做同样的事情。在这段时间里，我也考察了物理在大学的学习情况，判断自己远远不够优秀以在物理上出类拔萃。由于这些原因，加上我在高中第一学期的 AP 物理 C 中得到我唯一的一次 C，我决定不以量子物理作为职业道路。我认为要真正在人生中成功，你必须做你喜欢且擅长的事情。我喜爱并尊重物理，但我并不擅长它。因此在这段时间，我在高中尝试了机械工程，随后又尝试了计算机科学。到我上大学时，我最终选择并专注于计算机科学。 但整个项目是一次很棒的经历，至今我仍对其怀有美好回忆。它让我很早就开始思考自己想从事的职业方向。它也让我学到了很酷的东西，并提醒我自己喜欢学习和创造。 内容 笔记.pdf 我在研究课题时做的笔记。它们是手写的并扫描成PDF。 论文.pdf 为该项目写的最终论文，提交给我的老师评分。 演示文稿.pdf 我为展示所制作的 PowerPoint 演示文稿。 https://mehmetmhy.com/langs/zh/cha/ Tue, 12 Mar 2024 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/cha/ 项目的 GitHub 仓库 事件 2025年8月23日： Cha 不再维护。它的积极开发的继任者是 Ch，一个轻量级的 Go 实现，提供相同的核心功能。查看 迁移博客 以了解为何以及如何切换到 Ch。 关于 Cha 是一个用于与 OpenAI 的大语言模型交互的简单命令行聊天工具。虽然存在类似的项目，但我找不到满足我需求的，所以我构建了这个工具。自发布以来我每天都在使用它。查看顶部链接的 GitHub 仓库以开始使用。 功能 用于与 OpenAI 的大语言模型交互的基础命令行聊天界面。 对提供的链接具有网页抓取功能（支持 JavaScript 抓取）。 针对 YouTube 的抓取功能，用于提取视频字幕。 支持多行，便于在命令行中复制和粘贴。 能够使用 OpenAI 的图像模型生成图像。 使用 CLImage 在终端中直接显示图像。 支持交互式和非交互式聊天模式。 演示 当前主要 Cha 演示（2024年3月19日） 主要 Cha 演示（2024年3月6日） 主要 Cha 演示（2024年3月1日） 市场营销 Hacker News（黑客新闻） 帖子： 1, 2 Twitter/X（推特/X） 推文： 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11 https://mehmetmhy.com/langs/zh/db-migration/ Wed, 06 Mar 2024 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/db-migration/ 这是什么？ 在公司面试一个职位时，我被要求回答以下问题：请描述您解决过的最困难的问题。总的来说，我解决的最困难的问题发生在我为 eBay 工作期间，我在 2023 年将 eBay 的一个大型内部项目从使用 MongoDB 迁移到使用 Postgres。然而，这个问题让我思考我如何解决这个困难的问题，并让我反思我的开发者之路。因此，我写了一个非常详细和彻底的回答，并想在我的网站上分享我的回答。 问题是什么？ 请描述您解决过的最困难的问题？请在少于 4 段的文字中回复并告诉我们： 您做了什么 是什么让它困难 您从这次经历中学到了什么 您因此如何成长 我的回答是什么？ 1 - 您做了什么 目前，在我的职业生涯中，最困难的问题发生在我目前在 eBay 的工作中。现在在 eBay，我通过 Hitachi Vantara 合同工作，开发并维护一个内部工具，称为存储管理系统（Storage Management System）或 STMS。STMS 是 eBay 的服务与存储基础设施（SSI）团队用于监控和管理 eBay 数据中心中设备的工具。STMS 使工程师能够监控众多阵列、交换机、主机、磁盘组、集群和数据库的指标，并处理交换机和阵列的警报，轻松让工程师完成诸如主机分配等高级任务。STMS 每分钟摄取超过 150 万条指标，涉及数十/数百个阵列、交换机、主机、磁盘组和集群，遍布 eBay 的数据中心。它是 SSI 团队监控和管理 eBay 存储基础设施的关键工具，对 eBay 的核心服务和业务模式至关重要。鉴于上述情况，我在 eBay 工作期间必须解决的最困难的问题是将 STMS 从使用 MongoDB 数据库迁移到使用 Postgres 数据库。 2 - 什么使它变得困难 使这个问题困难的原因在于 MongoDB 和 Postgres 本质上是不同的数据库。MongoDB 是一种基于文档的数据库（NoSQL），数据以 JSON 形式存储在集合中（类似文件柜中的文档），而 Postgres 是关系型数据库（SQL），数据以表格中的行形式存储（类似电子表格）。此外，STMS 的整个后端是为处理和管理 JSON 数据而构建的，使用的包仅兼容 MongoDB 进行数据库操作。同样，在进行此迁移时，必须保证几乎没有停机时间，且几乎所有功能都必须继续工作，因为 STMS 作为内部工具极其重要。整个迁移必须在几个月内完成，且没有停机时间，也没有明确的执行计划。我事先对 Postgres 的经验也不多，并且与所有同事一样，缺乏将大型遗留代码库从 NoSQL 迁移到 SQL 数据库的经验。 https://mehmetmhy.com/langs/zh/mongodb_to_postgres/ Wed, 06 Mar 2024 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/mongodb_to_postgres/ 注意：这篇博文整合了我的 MongoDB 到 Postgres (2024-03-06) 和 Sequelize 与 Prisma (2023-05-25)。原始博客已被移除，这篇博客取而代之，因为二者本质上包含相同的内容/信息。迁移始于 2023 年 3 月初，切换发生在 2023 年 11 月中旬，而旧 MongoDB 系统的所有实例都已于 2024 年 1 月初 完全关闭。 介绍 在 eBay 工作期间，我遇到了职业生涯中技术上最具挑战性的问题：将存储管理系统（STMS）从 MongoDB 迁移到 Postgres。这不仅仅是一次简单的数据库替换；它是对一个关键系统进行的完整架构转型，该系统每分钟会在 eBay 的数据中心摄取超过 150 万条指标，而且要求零停机并保持几乎所有现有功能。 什么是 STMS？ 存储管理系统（STMS）是 eBay 的服务与存储基础设施（SSI）团队使用的一项关键内部工具。它监控并管理遍布 eBay 数据中心的设备，使工程师能够： 监控来自数十个阵列、交换机、主机、磁盘组和集群的指标 处理交换机和阵列的告警 完成诸如主机分配之类的高级任务 访问供其他 eBay 内部服务使用的实时数据 STMS 覆盖 eBay 3 个数据中心中的 70 多个阵列、60 台交换机、1100 台主机、900 个磁盘组和 200 个集群。鉴于它在 eBay 基础设施中的关键作用，任何停机或功能丧失都会直接影响公司的核心服务和业务运营。 挑战 为什么需要迁移 从 MongoDB 迁移到 Postgres 的决定并不是轻率做出的。虽然 MongoDB 最初为 STMS 提供了良好支持，但随着我们数据关系复杂性的增长，以及对更高级查询能力的需求，Postgres 成为了我们用例更好的长期解决方案。 https://mehmetmhy.com/langs/zh/llm-speed-benchmark/ Fri, 15 Dec 2023 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/llm-speed-benchmark/ 项目的 GitHub 仓库 背景故事 我在 Anarchy（YC W23） 担任兼职工程实习生期间，构建了 LLM Speed Benchmark（LLMSB）。LLMSB 是一个用于评估 LLM 模型性能的基准测试工具。它使用 HuggingFace 的 transformers 库来加载并运行 LLM 模型，并测量： 总运行时间 每秒 token 数 通用硬件规格 CPU 使用率（当前频率与各核心使用率百分比随时间变化） 内存使用率（内存与交换分区随时间变化） GPU 使用率（负载、内存使用率与温度随时间变化） 这里 是在 H100 上运行 codellama-13b-oasst-sft-v10 模型的一次基准测试示例。我个人拥有一块 Nvidia RTX 2070 Ti，它有 8 GB 的显存。遗憾的是，对于大多数现代 LLM 模型来说，8 GB 显存不足以与模型交互。因此，我使用 RunPod 来“租用” GPU，并在某些模型上运行我的基准测试。 这就是 LLMSB 的背景/起源故事。由于该项目是开源的，你可以在这里查看代码。下面，如果你想了解更多，我附上了该仓库中的 README。 关于 🚧 LLM Speed Benchmark（LLMSB）目前处于测试版（v0）。请不要在生产环境中使用，或者请自行承担风险。我们仍在修复一些小问题并改进功能。如果你遇到任何错误或有建议，请在 ISSUES 下报告。你的反馈非常宝贵！ LLM Speed Benchmark（LLMSB）是一个用于评估 LLM 模型在不同硬件平台上性能的基准测试工具。它的最终目标是编制一个全面的数据集，详细记录 LLM 模型在各种系统上的表现，从而使用户能够更有效地为他们的项目选择合适的 LLM 模型。 https://mehmetmhy.com/langs/zh/insightred/ Thu, 19 Oct 2023 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/insightred/ 项目的 GitHub 仓库 关于 InsightRed 是一个基于 LLM 的 账户营销（ABM） 工具，它从 Subreddits 中提取最新的 Reddit 评论，按“热门”排序，并确定对您的项目或产品表现出潜在兴趣的用户。它帮助您识别和定位 Reddit 上的高价值用户，以获取您的产品/项目的初始用户。该项目是为 ANARCHY 2023 年 10 月黑客马拉松构建的。 公告 2023 年 10 月 19 日 作为该项目的后续，我很高兴地宣布我们在 Anarchy 的 2023 年 10 月黑客马拉松中获得了第一名！ 点击这里以文本模式查看消息（由于 Discord 的格式进行了修改） @everyone **👑 黑客马拉松 👑** 我非常高兴地宣布第二届 Anarchy 黑客马拉松的获奖者如下： 🥇 "@Ben Zimmerman [T3CH3Y]"、@Mehmet 和 "@Ananya Aithal" 的 InsightRed! https://www.youtube.com/watch?v=xhKwnKxmg5k 🥈 @partho 和 @Karan 的 DistillClassifier https://www.loom.com/share/d7e7c8e12dd14bcabdf41051433901a1?sid=900cb491-8117-4530-a131-d87eeca1ca6f 真的 **每个人的工作都很棒** @MathYouF 和我对所有提交的作品都感到非常印象深刻。 特别提到： 1. @B3LOL、@alastine 和 @AndrewKamau 的 WiE: https://youtu. https://mehmetmhy.com/langs/zh/dalle-2-images/ Thu, 20 Jul 2023 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/dalle-2-images/ 关于 DALL•E 2 是一个基于自然语言描述生成图像的工具。它由 OpenAI 于 2022 年 4 月创建。我从 2022 年 8 月开始使用，从那时起已经生成了数千张图像。下面是我使用 DALL•E 2 生成的最佳图像。 图像 下面展示了 36 张图像，均由 OpenAI 的 DALL•E 2 完全生成。 每张图像都附有其生成提示。如果提示显示为 ‘variation - prompt unknown’， 则表示该图像是另一张图像的变体，且原始提示无法轻易确定。 一幅表现力丰富的油画，描绘一只色彩斑斓的飞鸟 一幅表现力丰富的油画，描绘一只色彩斑斓的飞鸟 变体 - 提示未知 池塘中一条鱼的版画 油画花朵 一幅由 Zdzislaw Beksinski 创作的油画，描绘了一种严峻的现实，太阳承载着希望 阿尔伯特·爱因斯坦会创作的画作 太空中一台电脑的油画 一幅美丽的 Erols Tailoring 的油画 变体 - 提示未知 一幅描绘在太空中建造电脑的机器人的现代画作 以蒸汽波风格呈现的90年代电脑 吉卜力工作室 由 Zdzislaw Beksinski 创作的油画，描绘了严峻的现实 一幅由 Zdzislaw Beksinski 创作的油画，描绘了一种严峻的现实，太阳承载着希望 一幅由复杂图案生成的 L 系统的油画 《毁灭战士》（Doom Guy）的经典油画 为我创作一幅描绘机器人管理图书馆的油画。 为我创作一幅收藏家的油画 https://mehmetmhy.com/langs/zh/portfolio-website/ Fri, 07 Jul 2023 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/portfolio-website/ 关于 在2023年，我决定终于制作一个个人网站，展示我职业生涯中全部或大部分的作品。到2023年，我在2022年完成了计算机科学本科学位，并且在软件行业工作已超过两年。所以我有可以分享的素材。我的个人网站的主要目标是存档我的作品，并最终记录我构建与学习的过程。同时也作为我所有社交平台（如 LinkedIn、GitHub、GitLab、Twitter 等）的集中位置。 致谢 本网站的设计/主题的全部功劳归于 Sid 及其 hugo-blog-awesome 项目。鸣谢 Aditya Telange 为创建所有社交图标所做的工作，感谢他在 hugo-PaperMod 项目中的贡献。 它如何工作？ 该网站使用名为 Hugo 的静态站点生成器生成。大部分代码/内容以 HTML、CSS、JavaScript 和 Markdown 编写。所有代码托管在 GitHub，网站本身托管在 Vercel。域名 mehmetmhy.com 是从 Google Domains 购买的。为了加速本网站的开发，我使用了一个名为 hugo-blog-awesome 的 Hugo 主题，我将该主题 fork 到此 repo 并对其进行了修改，使网站更符合我的使用场景。下面是一个展示我个人网站工作流程的简单图示： 未来计划？ 在今后的一年里，只要我有空闲时间，我会继续用新的项目和职业变化来更新网站。我也计划将该网站的结构维持1到2年。但是，我确实希望有一天重建网站，使其不再只是一个静态站点。我在前端开发方面较弱，所以我希望学习更多前端开发知识，重建该站点以使其更具动态性并支持更高级的功能。 https://mehmetmhy.com/langs/zh/why-we-built-nc/ Mon, 29 May 2023 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/why-we-built-nc/ 概述 Notify-Cyber (NC) 是一个聚合来自多个来源的网络安全新闻的网站，汇总这些文章，并将它们全部列在一个简单的新闻提要中。它提供了一种快速阅读的体验，以便在网络安全领域保持最新。NC 由 Mehmet Yilmaz（我）和 Dylan Eck 共同开发。我负责后端开发，Dylan 负责前端实现。请查看 这里！ 这篇文章最初于 2023 年 5 月 29 日在 Medium 上发布，提供了关于 Notify-Cyber 的见解以及其创建背后的动机。原始文章标题为 从无知到准备：与 Notify-Cyber 一起导航网络安全领域，由我，Mehmet Yilmaz 撰写，并在 @notify-cyber 下发布。我从来不喜欢原始标题，因为它太长了。因此，我将这个博客重新上传的标题缩短为：我们为什么建立 Notify-Cyber 摘要 关键的网络安全威胁往往在公众中未被注意，直到它们变得灾难性，突显了意识的缺口。 随着像 ChatGPT 这样的生成性 AI 工具的出现，保持对网络安全新闻和漏洞的了解变得越来越重要。 Notify-Cyber 是一项旨在通过将来自各种来源的最新网络安全新闻聚合到一个新闻提要中，使公众更加意识到网络安全威胁的服务。可以在这里访问 Notify-Cyber: https://notifycyber.com/ Notify-Cyber 计划推出个性化电子邮件警报服务，及时通知相关的网络安全漏洞。可以在 www.notifycyber.com/join 或 这里 加入候补名单。 文章 在今天的数字世界中，网络安全比以往任何时候都更加重要。我们依赖我们的设备进行工作和娱乐，使我们始终面临网络威胁的脆弱性。不幸的是，许多人只有在网络安全问题变得灾难性时才会关注，例如大规模数据泄露或高调的勒索软件攻击。这种缺乏意识使个人容易受到微妙但同样危险的威胁。 一个广泛未被注意的威胁是苹果 Safari 浏览器中的“IndexedDB API 信息泄露”漏洞。该漏洞由欺诈保护软件公司 FingerprintJS 于 2021 年 11 月发现并报告，仅影响 Safari 网络浏览器。在此漏洞中，当用户访问利用此漏洞的网站时，该网站获得了访问用户在不同标签和/或窗口中浏览历史记录的能力。这最终可能使该网站能够根据用户在其他网站上的活动（如他们的 Google 账户）唯一且精确地识别用户 [1]。该漏洞后来在 2022 年 1 月被苹果修复 [2]。 https://mehmetmhy.com/langs/zh/sequelize_vs_prisma/ Thu, 25 May 2023 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/sequelize_vs_prisma/ 开始 目前在 eBay，我正在将我们的内部工具从使用 MongoDB 迁移到 Postgres。这是一个非常困难的项目，但我很兴奋要迎难而上。在研究过程中，我确定对于我们的代码库来说，使用 ORM 会是最佳选择，因为该代码库最初就是为使用 Mongoose 而设计的。但现在的问题是，哪一个 ORM 最适合我们的代码库？在这篇博客中，我将深入探讨这个问题。请注意，由于我与雇主的接触性质，我不能在这篇博客中披露所有内容。 要求 经过对项目需求的仔细分析，我确立了以下任何 ORM 解决方案都必须满足的基本标准： 作为一个 JavaScript 包；因为大部分代码都是用 JavaScript 编写的 必须支持 Postgres 及其大多数特性 其性能必须至少与 Mongoose 持平，或者更好 必须是开源且有人维护 ORM 经过大量研究，我确定最符合这些要求的前三个 ORM 是：Sequelize、Prisma 和 TypeORM。我最终决定只关注 Sequelize 和 Prisma，因为由于截止日期的限制，我没有时间完整测试三个不同的 ORM。 测试环境 在我的测试环境中，我通过 Docker 运行 Postgres。我取出了我们最大、最复杂的数据集，将其从文档结构转换为表结构，并将其添加到我的本地 Postgres 实例中。我通过使用列、一对一关系、一对多关系以及一些 JSONB 列来转换该数据集。 从那里开始，我会编写使用特定 ORM 的 JavaScript 代码并测量： 创建一条记录需要多长时间 更新一条记录需要多长时间 更新一个嵌套记录需要多长时间（关系和/或 JSON 中的键值） 删除一条记录需要多长时间 查询/获取一条记录需要多长时间 我为每个 ORM 测试环境都创建了仓库。我很想分享这些仓库，但它们在技术上属于 eBay，所以我不能分享它们。 结果 大约在 2023 年 5 月 15 日，我决定 Sequelize 是更适合我们用例的 ORM，并且它将用于我们从 MongoDB 到 Postgres 的迁移。最终，我选择 Sequelize 是因为： https://mehmetmhy.com/langs/zh/algorithm-challenges/ Sun, 22 Jan 2023 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/algorithm-challenges/ 项目的 GitHub 仓库 更新/说明 08/14/2025： 所有算法都写于 ChatGPT/LLM 时代之前，使用的是传统问题求解方法。后来只使用了 AI 进行语法修正和缩略图生成。 08/13/2025： 添加了项目/章节 csci-course-projects，其中包含我在科罗拉多矿业学院攻读本科期间（2018-2022）做的一些计算机科学项目， 关于 这个仓库是我多年来编写的算法实现和编程项目的集合。其中大多数来自我的课程作业、竞赛编程挑战，或我觉得有趣的随机问题。这个仓库既是我的个人参考，也是用来记录我的问题求解和编码技能如何随着时间演变的地方。在这篇博客文章中，尤其是在下面的各个章节里，你可以看到这个集合中的所有不同项目和算法。 目录 C 程序 我用 C/C++ 编程语言制作的一些脚本/项目 CSCI 课程项目 我在科罗拉多矿业学院计算机科学课程中的一些早期课程作业 跳跃吉姆斯加演 我对一个有趣图论问题的解决方案。要查看所有细节，请参阅：jumping-jims-encore-problem/README.md 线性划分 2（LP2） 针对以下问题陈述的递归和动态规划两种解决方案：给定一个由 n 个正整数（s1, s2, …, sn）组成的序列 S 和一个整数 k，将 S 划分为 k 个区间，使所有区间中的最小和最大化。 旅行商问题 最近邻和 Optimal_TSP（暴力枚举排列）算法在旅行商问题中的实现。 HackerRank 挑战 我为 HackerRank 挑战实现的算法，这是我的账户：mehmet_mhy 点格棋分析 我创建的方法/算法，用于尝试分析点格棋。目前，仅分析了 1x1 和 1x2 游戏。有关更多信息，请阅读位于 ./dots+boxes/ 中的 README.md。 基础时钟接龙 一个通过终端控制台完成的时钟接龙求解器。要更多了解时钟接龙，请查看这个 维基。 Bogo 排序算法 Bogo 排序的一个有趣实现。这是有史以来发明的最差排序算法之一，甚至可能就是最差的。 一致代价搜索 一致代价搜索的实现，请参阅：uniform_cost_search/README.md 网页作品 围绕网页开发的笔记和小项目，包括 Sequelize 示例和身份验证实现。 https://mehmetmhy.com/langs/zh/labeler-near-by/ Sun, 18 Dec 2022 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/labeler-near-by/ 我第一次的黑客马拉松 在 2022 年夏季的后期，我非常想参与一个令人兴奋的项目。我刚刚完成本科学业，并全职担任软件工程师。我真的很想投入一个副项目，而那时我有足够的空闲时间来做到这一点。我真的不知道该做什么，直到我在 2022 年 8 月发现了一个名为 Devpost 的网站。Devpost 是一个举办软件竞赛的黑客马拉松网站。在浏览 Devpost 时，我发现了一个名为 NEAR MetaBUILD III 的黑客马拉松，这是由 NEAR Protocol 组织主办的。 什么是 NEAR？ NEAR Protocol 是一个支持智能合约的区块链和 NEAR 加密货币。它主要以非常低的交易费用、支持智能合约、拥有自己的官方测试网络以及由于可以使用 Rust 和/或 JavaScript 编写智能合约而拥有良好的开发环境而闻名。您可以通过 CoinGecko 的精彩视频更好地了解 NEAR Protocol： 在此期间，Coinbase 正式开始在其平台上支持 NEAR Protocol 作为可交易的币种。这是一个大事件，因为 Coinbase 在支持哪些币种方面非常挑剔。这有助于使 NEAR 成为一个更值得信赖的平台。直到今天，您仍然可以在 Coinbase 上交易 NEAR。 为什么要投入？ 经过一段时间的思考，我决定将我的时间投入到 NEAR MetaBUILD III 黑客马拉松的比赛中。我的理由如下： 加密货币不会消失，是一种将持续存在的技术。因此，花时间学习这项技术是有意义的。 该黑客马拉松有很好的奖励，获胜者可以获得 20,000 到 100,000 美元不等的 NEAR 奖励。 该黑客马拉松有一个具体的截止日期，这意味着项目不能像许多副项目那样拖延数月。 这个项目将是一个很好的学习经验，也是对黑客马拉松的一个很好的介绍。 最坏的情况是，这个黑客马拉松将让我制作一个很好的项目，以便在我的简历上展示。 考虑到这一切，我在 2022 年 8 月 26 日给我大学的好朋友打了电话，我们开始为这个黑客马拉松进行规划。黑客马拉松定于 2023 年 9 月 23 日开始，并于 2022 年 11 月 21 日结束。尽管截止日期在黑客马拉松结束时延长到了 2023 年 11 月 24 日。由于我们提前一个月，我们决定利用这段时间学习和头脑风暴我们将在这两个月的黑客马拉松中工作的内容。在第一个月中，我们对加密货币和区块链有了一个大致的了解。我们在 NEAR 的测试网上进行了审查和实践，审查了 NEAR SDK，并部署了一些智能合约。 https://mehmetmhy.com/langs/zh/thn-discord-bot/ Wed, 25 May 2022 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/thn-discord-bot/ 项目的 GitHub 仓库 在大学期间，甚至现在，我和几乎所有朋友都把 Discord 当作我们的主要社交消息平台之一。当时，并且直到现在，我都想随时了解网络安全新闻。所以我想，作为一个有趣的项目，我和我的朋友会制作一个 Discord 机器人，将来自 The Hacker News 的网络安全新闻重新发布到 Discord 服务器中。我把这个想法提给我的朋友，他很喜欢这个主意，于是我们开始开发它。 The Hacker News（THN）是一个网络安全新闻网站。现在，THN 并不是 Hacker News。关于“The Hacker News”这个名字与“Hacker News”非常相似，已经有一些争议，后者是一个非常流行且具有传奇色彩的社交新闻网站，专注于技术创业。但作为一个经常使用 The Hacker News 的人，我相信 The Hacker News 是获取网络安全新闻的一个很好的来源。 在进行这个项目时，我遇到的一个挑战是找到一种从 THN 提取新闻的方法。可用的唯一选项是使用 Twitter API，或者对 THN 进行网页抓取。我花了一些时间尝试让 Twitter API 工作，但放弃了，因为 Twitter 使得设置和使用他们的 API 变得非常困难。因此我改为对 THN 进行网页抓取。鉴于代码库将使用 Python 编写，我使用了 requests 和 beautifulsoup4 来进行网页抓取。 当抓取器工作起来后，我们接下来要做的是 Discord 机器人。制作和部署一个 Discord 机器人非常简单。所以我们在不到一天的时间里很快就让机器人工作起来了。我们也在那段时间内把 Discord 服务器搭建好了。 我们添加的一个功能是“filters”功能。该功能会将 THN 文章按是否属于 “apple-news”、“google-news”、“linux-news” 和/或 “microsoft-news” 进行分类。它会将这些类型的新闻分到各自的频道。仍然有一个“all”频道包含所有文章，但我们觉得这个功能很好，因为它在某种程度上对类型进行了分类，而且实现难度不大。 综上所述，以下是该 Discord 机器人大致的工作流程： https://mehmetmhy.com/langs/zh/tdk-short-story/ Tue, 10 May 2022 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/tdk-short-story/ 背景故事 我写的短篇故事《减少的国王》是我在科罗拉多矿业学院本科最后一个学期的机器人伦理 (HASS400) 课程的期末作业。对于这个作业，我们被要求写一个围绕机器人伦理的虚构短篇故事，并在故事中引用我们在学期中阅读的一些论文。这个故事的要求是必须有10页长，而我写了21页。我对这个短篇故事非常热情，所以我在这方面投入了很多精力。 现在，警告，我不是一个伟大的作家。因此，这个短篇故事并不完美，需要修订和大幅重写。但我为此感到自豪，并认为这是一个有趣的阅读。在我所有的求学岁月中，我开始享受写作的过程，所以我希望能扩展到写其他东西，比如博客、文章等。 知道这一切后，原始短篇故事作为作业要求被保存为PDF文件。但为了减少文件大小，我将故事转换为markdown。知道这一点后，整个短篇故事可以在下面查看/阅读。希望你喜欢这篇阅读，如果你对这个短篇故事有任何问题或意见，请在我的社交媒体上联系我。 继续阅读以发现减少的国王… 减少的国王 梅赫梅特·哈尼菲·伊尔马兹 2022年5月10日 简介 在一个地球命运岌岌可危的未来，技术天才马库斯·布鲁斯和他的朋友奥古斯都斯·埃尔罗德，一位有远见的领导者，踏上了通过先进机器人技术改变世界的使命。他们的创造物AgBot彻底改变了全球农业和工业，承诺一个乌托邦的未来。但随着他们的科技帝国不断壮大，意想不到的后果挑战着人类道德和自由的本质。当一个被称为“大机器人暂停”的灾难性事件威胁到人类生存时，马库斯必须面对他们遗产的黑暗面，并请求星际援助。《减少的国王》是一个关于雄心、权力以及人类与机器之间微妙平衡的扣人心弦的故事，促使我们质疑进步的真正代价。 故事 亲爱的任何能读到这个的人， 2088年7月 我在这里提醒你们，地球正处于危急情况！如果不妥善处理，这种情况很容易导致人类的灭亡。我希望我能用几句话来解释这个情况，但可悲的是，这种情况的复杂性需要我解释导致这一切的原因，以便你们真正理解其严重性。 我是导致地球当前情况的关键因素之一，所以让我至少自我介绍一下。我的名字是马库斯·布鲁斯，我于2010年出生在科罗拉多州一个名叫乌雷的小镇。乌雷是一个被美丽山脉环绕的郊区。我出生在两位都是高中教师的父母家庭。我的父亲是一名数学老师，我的母亲是一名科学老师。 我对早期童年记忆不多，因为我会说我直到12岁才真正获得意识，那是在2022年。在这一年，我上初中，被认为是一个在数学和科学方面表现出色的神童。我的校长希望我的父母让我从七年级跳到十一年级。但我的父母不同意校长的建议，因为他们希望我有一个正常的童年。我对这个决定心存感激，因为我确实记得拥有一个美好的童年。那是一个世界开始与科技更加融合的时代，而不是完全被其吞噬。现在，得知我是一个神童使2022年对我来说变得特别。但真正让2022年特别的是我第一次遇见了我未来的长期朋友奥古斯都斯·埃尔罗德。正是这位奥古斯都斯在根本上推动了导致地球现状的关键事件。 我在七年级的本地乐高机器人俱乐部遇见了奥古斯都斯。我注意到奥古斯都斯的第一个特点是他是多么的雄心勃勃和有干劲。即使作为一个12岁的男孩，奥古斯都斯也是一个真正的领导者，因为他能够带领我们的乐高机器人团队赢得美国全国赛。这真是令人印象深刻，因为团队中的每个人都是对学习机器人工程不太感兴趣的初中生。但奥古斯都斯不仅激励那些孩子们想要学习和获胜，而且他还带领他们走向胜利。我们都尊重奥古斯都斯作为我们的领导者，而奥古斯都斯并不太尊重很多人。但他确实尊重我的智慧。他第一次注意到我的聪明才智，并对能在他同龄人中遇到比他更聪明的人感到震惊。奥古斯都斯甚至在考试中与我竞争，但总是输给我。但正如我总是智胜奥古斯都斯一样，奥古斯都斯在体育方面总是胜过我。他在课后打篮球和足球。他在这些运动中表现得如此出色，以至于许多人认为他长大后会成为一名职业运动员。我们之间的这种相互尊重，最终导致了一段持续到成年时期的长久友谊。 在我们初中毕业后，我们在2024年开始了高中生活。在我们的高中时期，我和奥古斯都斯参加了FIRST机器人竞赛（FRC）[1]。FRC是美国最大的机器人竞赛，主要由高中生组成[1]。在参加FRC的过程中，我们学到了很多关于机械、电气和计算机工程的知识。多亏了奥古斯都斯出色的领导能力，我们连续两年赢得了全国赛，这在当时是前所未有的。此外，在这段时间里，我参加了多场数学竞赛，并参与了关于伦理主题的辩论。也是在这段时间，奥古斯都斯在篮球方面继续占据主导地位，带领高中校队连续三年进入全国赛。我们都是各自领域的优秀学生。但也是在这段时间，我和奥古斯都斯确立了人生目标，无论好坏，始终追随这些目标直到最后。 在我高中期间，我发现我的人生目标是通过科技使世界变得更美好。我接受了世界不会完美，永远会有缺陷的事实。但在当时，我相信如果我努力工作，我至少可以减轻世界的负担，创造一个更美好的未来。奥古斯都斯有类似的目标，但略有不同。我知道奥古斯都斯很有雄心，但我从未真正知道他想要如何度过他的生活，直到我们高中的最后一年。 在我们高中的最后一年，我和奥古斯都斯都被麻省理工学院（MIT）录取并决定入学。奥古斯都斯获得了被NBA选中的机会，但他拒绝了这个机会，决定去MIT。我第一次通过奥古斯都斯的父母得知这个消息，得知后我给奥古斯都斯打了电话，我们的对话大致如下： “奥古斯都斯，为什么你拒绝NBA？那是一次千载难逢的机会。”我困惑地说。 “马库斯，NBA会很有趣，但仅此而已。它不会改变世界。如果有什么，它会让我分心，无法修复这个世界。”奥古斯都斯自信地说。 “改变世界？你是什么意思？” “是的，改变世界！马库斯，我想引领人类走向更美好的未来。我想拯救世界！” 我停顿了几秒钟，感到比我想象的更惊讶。 “拯救世界？你是什么意思？” “马库斯，你我都是天才。我们都想帮助世界。你在智力上表现出色，而我在领导力上表现出色。不仅如此，我相信你，马库斯。凭借你和我的技能，我们可以开发和分发能够改善世界的技术。我对此充满信心！” “哇，你比我想象的更有雄心，奥古斯都斯！”我最后笑着说，“但你说我们如何实现这样的任务？” “简单来说，马库斯；我计划创办一家科技公司。然后，扩展到政治领域。通过这样，获得经济和政治权力。然后，我们就可以改变世界。你将在这个计划中扮演关键角色，马库斯！” “好的，奥古斯都斯。这仍然非常雄心勃勃。但当你有了计划并开始需要我时，我会在那里的。” “谢谢你，我的朋友，我会在MIT见到你！”奥古斯都斯兴奋地说。 当时，这段对话对我来说并没有太大意义。我知道奥古斯都斯很棒，但他的梦想听起来更像是梦想，而不是可能的未来。我当时并没有认真对待他的说法。但这一切都会改变。无论如何，2028年我期待着开始我的MIT本科生涯。 这也是一个开始学习工程的激动人心的时刻，因为在同一年，2028年，美国政府、NASA和SpaceX开始派更多人去殖民火星。仅在两年前，他们只派了几个人往返于红色星球。但现在，他们和世界其他地方开始派更多人去火星定居。这是人类历史上的一个真正转折点，导致了机器人研究的重大需求和发展，这很好，因为我想主修机器人技术。 在2030年，我和奥古斯都都完成了在麻省理工学院的第二年。我主修机器人技术和伦理学，而奥古斯都则主修机器人技术和政治科学。但在大学的第二年后，奥古斯都开始非常厌恶大学。他并不认为这是一种实现“拯救世界”梦想的有用工具。因此，在他的第二年，奥古斯都跳过了大部分课程，并且大多数课程都不及格。与其上课，奥古斯都专注于开发一种由人工智能驱动的软件，该软件能够有效管理资产和股票。他想要制作一种比当时黑石集团的阿拉丁软件更好的资产管理软件[2]。他对自己的软件充满信心，以至于在第二年后退学，追求他正在开发的新软件的第一次商业冒险。他在2030年5月搬出了宿舍，搬到了纽约市。我对奥古斯都退学感到失望，但这一年唯一的好事是我遇到了我的未来妻子，莎拉·雷文。 现在，让我们跳到2038年。奥古斯都频频出现在新闻上，因为他在28岁时刚刚成为了百万富翁。在将他的软件以可观的金额出售给黑石集团后，奥古斯都名下几乎有1亿美元的现金和一些黑石股票期权。虽然奥古斯都在征服金融世界，我刚刚完成了我的两个博士学位，分别是智能机器人系统和机器伦理学。不仅如此，在2038年夏天，莎拉和我结婚了。我邀请奥古斯都参加我的婚礼，并在婚礼上见到了近8年来的第一次奥古斯都。那是一个有趣的夜晚，但在我们结束婚礼时，奥古斯都让我在有空的时候给他打电话。因此，在我和莎拉的蜜月之后，我给奥古斯都打了电话。 我们聊了将近两个小时，在那段时间里我们聊到了生活，但之后，奥古斯都开始在电话中变得严肃。奥古斯都提到他知道我背负着巨额的学生债务，并且我还没有找到工作。因此，他提到一个他认为可以提供给我的工作。这是成为他新商业冒险的联合创始人。这个新商业冒险是一家名为AgBot的初创公司，专注于通过人工智能和机器人技术自动化农业。奥古斯都希望我成为AgBot的联合创始人，因为他相信我的技术技能对开发所需的架构以开发这样的智能机器人系统将是有价值的。他还告诉我他信任我，并且在他上一个合作伙伴基本上迫使他将软件出售给黑石集团后，他非常重视信任。在听到这个提议后，我立刻接受了，因为我对这个项目感到非常兴奋，而他是对的，在那之前我背负着巨额债务，没有工作机会。 AgBot于2038年正式成立。我和莎拉搬回科罗拉多州，因为AgBot就位于那里。立刻，奥古斯都和我开始着手建立AgBot。在接下来的5年里，我和奥古斯都采取了关键步骤，使AgBot发展到现在的状态。首先，奥古斯都将自己的资本投资到公司中。这使我们能够获得开始构建一些原型作为概念验证所需的一切。这也使奥古斯都能够雇佣其他开发人员在我手下开发AgBot所需的关键技术。也是在这段时间里，我们开始开发并最终发布了我们的第一款产品，德梅特[3]。德梅特是一款四轮腿机器人，腿高可调。它配备了两个Delta机器人手臂和两个6轴机器人手臂。德梅特的目标是通过监控和管理作物在早期发展阶段来保护作物免受虫害、动物和疾病的侵害。它还可以用于采摘那些不易自动化的植物上的作物，比如草莓。除了机器人本身，德梅特还配备了自己的充电站和一架无人机。德梅特可以自动充电，并且德梅特可以利用其无人机形式检查大面积的作物，以查看哪些作物最需要维护。这个机器人在某种程度上是自主的，但仍然需要人类来监控和修理德梅特。但德梅特提供的主要优势是，它可以帮助一个农民同时管理1000英亩的土地，这在以前是闻所未闻的。 德梅特于2043年5月向公众发布，创下了销售记录。得益于德梅特的先进功能以及奥古斯都和他的团队出色的营销活动，德梅特立即售罄。这让其他投资者感到安心，并导致其他投资者的资金大幅增加。这笔额外的资金使AgBot扩大了其运营和开发团队。它还使AgBot开始开发室内自动化农业模块，这些模块在2047年发布，面向受气候变化影响最严重的地区。这些室内模块也取得了巨大的成功，进一步加速了AgBot的增长和财富。在2048年，一个更先进版本的德梅特被发射到火星，以帮助火星的农业工作。奥古斯都为我的工作感到自豪，并在我的薪水之外给了我很多AgBot的股份。 在2050年，AgBot上市，估值达到3万亿美元。这是因为几乎每个美国农民都在使用AgBot的农业产品。上市后，我一夜之间成为了亿万富翁，奥古斯都也一夜之间成为了多亿万富翁。上市还为AgBot带来了更多的资金，使AgBot能够收购特斯拉和神经链。特斯拉和神经链以低廉的价格被收购，因为自从埃隆·马斯克去世以来，没有首席执行官能够有效管理这些公司。这导致这两家公司多年利润损失，几乎破产，直到AgBot以9000亿美元收购了它们。特斯拉和神经链被合并到AgBot的机器人部门，AgBot开始开发两个新产品。第一个是家庭助手，基于特斯拉机器人的初始设计[4]。这个项目被命名为Agssistant-Bot。第二个产品是基于特斯拉用于制造电动车的技术构建的自动公交车。这个项目被命名为Auto-Bus。由于各州大量投资于更好的交通系统，如公交车和火车，汽车在2050年变得不那么常见。在此期间，奥古斯都开始资助许多政治家的竞选活动，许多这些政治家最终成为市长、参议员，甚至有一个成为国会议员。这被证明对AgBot在美国的权力增长非常有用。 在2051年，我和我的团队开始着手解决当前人工智能算法的限制因素。此时，我们所有基于农业的机器人不仅在构建质量上非常坚固，而且接近完全自动化。主要的限制因素是人工智能缺乏道德代理[5]。在一个真正智能的机器人中，必须有一个道德代理来帮助引导机器人通过社会的社会框架。在AgBot中，我们试图通过简单地在人工智能的代码中硬编码道德规则来为我们的机器人创建一个道德代理。这被证明是无效的，因此我们放弃了这个方法，转而让用户决定机器人的道德选择[6]。从原则上讲，这样做是可行的，但它限制了我们机器人的自动化，因为每当机器人遇到需要某种形式的道德推理的情况时，都需要人类输入。这对我们的农业机器人来说是可以接受的，但这是AgBot在向大众开发Agssistant和Auto-Bus时的一个主要限制问题[4]。经过4年的开发，我的团队做到了不可能的事情。 到2055年，我的团队在所有AgBot机器人人工智能系统的核心代码库中创建了第一个成功的道德代理。这个道德代理能够让机器人做出最能反映社会中许多人道德立场的道德选择[7]。初始代理是从一个庞大的数据库中训练出来的，但随着机器人继续与人类互动，它将开始更好地调整其道德框架，以适应与之互动的人类[8]。这非常完美，因为它完成了AgBot的人工智能框架，使我们的机器人能够完全自主，而无需任何人类输入。这一年也是人类历史上重要的一年，因为这是火星停止与地球沟通的一年。新的火星文明决定脱离地球，建立一个不受地球上过去社会治理的新社会。许多国家对火星人的行为感到愤怒，但由于地球与火星之间的巨大距离以及地球面临的重大问题，地球上的国家开始无限期地忽视这个问题。 在开发这个道德代理人之后，我向奥古斯都展示了它，到2060年，我们已经将道德代理人实施到我们的主代码库中，并将其部署到我们产品线中的所有机器人上。也是在这一年，AgBot终于将Agssistant发布给大众，最终实现了奥古斯都创造大众机器人梦想的愿望。除此之外，自动公交车也在美国主要城市推出。由于公司对经济的巨大贡献，AgBot还被免除了支付任何政府税收，但回想起来，我认为这与奥古斯都在美国政府中的巨大影响力有关，这种影响力是通过多年的政治家创立而来的。也是在这个时候，失业率达到了历史最高点，这主要是因为道德代理人完全取代了大多数机器人系统中的人类工作。这导致了大规模的失业和对改革美国经济及就业观念的巨大需求。这也是AgBot首次被公众以负面形象看待的时候。由于新道德代理人功能的实施，奥古斯都和我收到了失业者的死亡威胁。在这段时间，我开始更多地投资于安全系统，以保护我和我的妻子。 在2063年，历史上首次记录到机器人谋杀事件。该机器人是Agssistant型号，运行着包含最新道德代理人代码库的AgBot软件，在其“狂暴”期间。机器人在白天杀死了一名70岁的老人。老人的名字叫约翰·史密斯，他使用Agssistant来帮助他处理家务和其他他在年纪大时无法轻松完成的任务。在机器人杀死约翰后，机器人接着撕扯自己，直到它开始工作。约翰和机器人直到三天后才被发现。 当这一消息传出时，公众陷入了疯狂。要求奥古斯都解释发生了什么。AgBot的股票下跌了70%，超过90%的发货Agssistant型号被退回。那时唯一的好消息是，实施谋杀的Agssistant型号没有销毁其日志磁盘，我们能够看到在Agssistant内部发生了什么导致它杀死约翰。 我仍然记得那个夜晚。那时是AgBot总部主实验室的凌晨3点，我的团队刚刚加载了日志。我们花了几天时间查看日志，以弄清楚那晚Agssistant杀死约翰的原因。经过5天的挖掘，我们找到了答案。经过调查，确定这位老人随着时间的推移，对他的Agssistant变得越来越仇恨和暴力[9]，称呼Agssistant为恶名，打它，并以折磨的方式向机器人的某些部件填充污垢。这些残酷的行为很可能与约翰最近经历的离婚和几个月的孤立有关，以及约翰在生活后期面临的其他心理问题。因此，Agssistant的行为可能让约翰更加愤怒，而Agssistant对此并不知情[10]。无论如何，这种对机器人的“虐待”似乎触发了机器人道德上“相信”约翰是邪恶的，因此必须被杀死。但更令人惊讶的是，在Agssistant杀死约翰后，它开始自杀。其原因在于，机器人仍然相信杀死任何生物都是不道德的，但它刚刚做到了。Agssistant，缺乏更好的词汇，无法“处理”它所处的道德困境，因此它选择了自杀。这是极其可怕的，当时我认为这是上帝在警告我们不要像上帝一样玩弄。我向奥古斯都提出了这个问题，他感到非常沮丧。 在谋杀事件发生几个月后，我们弄清楚了导致事件的原因，AgBot对此进行了公开说明。奥古斯都想找办法掩盖这一事件，比如编造谎言称约翰对他的Agssistant型号进行了修改。但是，由于公众的巨大需求和来自世界各国政府的压力，奥古斯都屈服了，并让AgBot在新闻发布会上发布了他们的调查结果。这使公司的股票遭受重创，许多投资者纷纷撤资AgBot。但最糟糕的是，这玷污了奥古斯都的声誉。为了帮助减少这一事件造成的损害，需要一个替罪羊来承担大部分责任。董事会希望奥古斯都承担责任并辞去AgBot的首席执行官职务。但令我惊讶的是，奥古斯都并没有离开他的职位，因为多年来，他一直在秘密购买AgBot的更多股票和资产。这使他拥有了超过15%的AgBot股份，给予了他多数投票权。这导致公司内部出现更多冲突，奥古斯都被迫将所有董事会成员踢出，并用新的董事会成员填补这些职位。后来我了解到，这些新的董事会成员只是奥古斯都“统治”下的傀儡。因此，在AgBot财富大幅下滑之后，奥古斯都成功地完全控制了AgBot。不仅如此，他还让这些董事会成员为谋杀案承担了责任。 奥古斯都对AgBot的接管在媒体上被很好地掩盖。这得益于奥古斯都所拥有的政治权力，以及他在互联网上推动的大规模假新闻活动，这让大众感到困惑，使奥古斯都看起来并没有他实际那么强大。我对这一行为感到厌恶，因为奥古斯都基本上使自己成为了AgBot的独裁者，这让我感到担忧，因为AgBot对经济和世界有着巨大的影响。我反对奥古斯都为这样一个庞大的公司做出所有决策的想法。我不想支持这样的想法，于是我请求奥古斯都重新考虑他的行为。我提醒他我们的童年，以及我们都想要“拯救世界”。但奥古斯都并没有重新考虑，反而表示“我（奥古斯都）将拯救世界”。他接着解释了他对公众和民主理念的厌恶。此时，我对奥古斯都的行为感到极度厌恶，于是我在那天辞去了AgBot的职务。 回想起来，我认为奥古斯都的行为是由背叛感、恐惧、野心和自恋驱动的。他花费了超过25年的时间来建立和管理AgBot。他在公司中的角色对将AgBot打造成世界上最强大的公司之一至关重要。AgBot随后贡献了惊人的机器人，不仅提高了生产力，还改变了社会的结构。然而，尽管他付出了所有的努力和牺牲，尽管他为社会做出了所有的贡献，拯救了无数生命或让他们的生活更加舒适。只需一个AgBot产品的错误，就让公众开始仇恨他，让他让富裕的投资者开始试图抛弃他。我认为，公众的这种“背叛”是奥古斯都走向成为今天这个怪物的旅程的开始。 在辞去AgBot后，我与奥古斯都断绝了联系。要过几十年我才会再次与他交谈。但在我生活的那个时期，我53岁，我想退休。莎拉也有同样的想法，于是我们决定从科罗拉多州搬到土耳其的安卡拉，开始我们的退休新生活。我想花更多的时间与妻子在一起，享受我劳动的果实。到2064年，莎拉和我开始了搬到安卡拉的过程。在这段时间里，我仍然关注AgBot的新闻。此时的一个关键时刻是，奥古斯都将AgBot代码库中的道德代理人从去中心化框架切换到了中心化框架。这意味着AgBot将剥夺所有机器人做出个体道德决策的能力，而是由AgBot为所有AgBot下的机器人决定所有道德决策[6]。虽然这在某种程度上是对我原始道德代理人所提出问题的修复，但我并不认为这是一个有效的工程决策。这只会让奥古斯都对AgBot和世界拥有更多的权力。但当时，我愚蠢地对AgBot和奥古斯都感到厌倦。因此，我开始几乎不再关注AgBot的新闻，转而更多地关注我的退休生活。到2064年底，莎拉和我已经搬到了安卡拉，开始了我们的退休之旅。 从2064年到2074年，世界发生了巨大的变化。几乎所有基本任务都通过AgBot制造的机器人实现了完全自动化。奥古斯都继续管理AgBot，没有发生像2063年谋杀事件那样的事件。但有传言称，确实发生过这样的事件，而奥古斯都一直在向公众隐瞒这些事件。AgBot现在拥有几乎所有社会所需的重要任务的机器人，例如：农业、烹饪、一般维护、清洁、管理，甚至娱乐。不仅如此，AgBot还部署了自主医疗机器人，降低了医疗费用，并将医院中的医生数量减少到通常只有1-10名医生。社会也发生了巨大的变化。几乎所有低端工作都被机器人取代[4]。人们开始只需工作两天，其他五天则用来放松或进行个人爱好。然而，这种新形式的社会并不适用于大多数国家，因为仍有许多国家的政府阻止其人民在社会中完全采用AgBot的机器人。相反，他们希望使用自己的技术完全自动化社会的关键方面，而不是AgBot。但尽管如此，AgBot使世界看起来比2038年时要好得多。在2074年，我开始对我对奥古斯都所做的事情感到内疚，因为看起来他的“拯救世界”计划真的奏效了。 在那十年里，我真的很享受我的退休生活。我也基本上重新爱上了莎拉。我们看遍了世界，学习了许多新技能，比如绘画和观鸟。我们还看到世界变成了我所说的某种意义上的“乌托邦”。但可悲的是，这个“乌托邦”并没有持续太久。 在2075年，发生了人类历史上最糟糕的事件之一。伟大的机器人暂停（GRP）发生了。在六个月内，所有AgBot的机器人停止了运作。这导致了全球经济的巨大崩溃，导致近30亿人类的死亡。这主要是由于农业机器人完全停滞所引发的饥荒，以及几乎所有医疗机器人也完全停滞。在这六个月里，许多人死去，因为他们根本不知道如何在没有机器人帮助的情况下照顾自己。人们已经忘记，或者甚至从未学会，如何做一些基本的任务，比如：烹饪、清洁、种植食物，以及一般的自我照顾。因此，当机器人停止工作时，大多数人对照顾自己和生存感到无能为力，导致在短短六个月内数十亿人死亡。在这段时间里，我也失去了莎拉…… 在她五十多岁时，莎拉得了二型糖尿病。这要求莎拉每天注射四次胰岛素[10]。当GRP发生时，所有胰岛素的生产都停止了。我们只有足够的胰岛素供应可以维持五个月。我试图寻找更多的胰岛素，但几乎不可能，而且在我们家外面，由于GRP期间造成的所有痛苦，变得更加危险。因此，在GRP的最后一个月，莎拉可悲地……去世了。 在2075年的下半年，GRP结束了。到2085年，世界在GRP后稍微恢复了一些。经济开始恢复正常，生活质量也恢复到了GRP之前的水平。世界想知道是什么导致所有AgBot机器人停止工作。人们想了解GRP发生的原因，并希望找到一个可以指责的对象。奥古斯都和美国政府在新闻发布会上表示，GRP是由一个名为jUdas的黑客组织进行的恶意网络攻击所导致的。这个黑客组织被称为是由朝鲜政府创建并资助的，目的是禁用和摧毁AgBot在世界上的功能。在世界上所有国家中，朝鲜在接受AgBot技术方面是最顽固的。因此，所提出的叙述有些道理。由于人们渴望找到一个可以指责的对象，公众立即接受了这个叙述。这导致了朝鲜战争，美国在2078年开始并完成了对朝鲜的入侵。这次入侵不到一年，由于AgBot为美国军方提供了先进的战争技术。AgBot提供了核武器解除装置，使得朝鲜的所有核武器无法发射。他们还提供了军事人形机器人士兵，这些士兵比任何人类士兵都要快得多、强得多。凭借这两项来自AgBot的关键技术，美国能够入侵朝鲜，并用一个由AgBot管理的临时政府取代现有政府。 在听到这个叙述后，我立刻不相信。首先，朝鲜没有必要的技术来超越AgBot在所有产品中使用的超安全标准。其次，似乎太巧合了，世界上唯一一个不接受AgBot的国家恰好是那个黑客攻击AgBot的国家。第三，这个叙述及其在多个新闻频道传播的方式与奥古斯都传播虚假信息以推动某些关于AgBot的观点的方式相似。考虑到这一切，我想要面对奥古斯都，真正了解GRP的原因。 我尝试通过多个渠道联系奥古斯都，但没有成功。我试图直接联系奥古斯都，但他没有回复我的任何消息。我试图联系我的前同事，但他们也没有回复。我试图联系AgBot的现任员工，但也没有得到回应。我试图联系美国政府和军方，确实与一些人取得了联系，但他们都告诉我继续尝试直接联系奥古斯都或拨打AgBot客服。因此，我继续尝试直接联系奥古斯都，但没有成功。我尝试联系AgBot客服，但他们不愿意帮助我与奥古斯都对话。然后我又开始与美国政府交谈，他们只是不断重复同样的话。我这样做了几个月，直到AgBot客服和美国政府都将我从他们的联系渠道中屏蔽。由于这些合法的方法都失败了，我决定黑入AgBot的计算机系统，自己寻找真相。在莎拉还活着的时候，我绝对不会做这样的非法行为。但是，在失去莎拉之后，我感到自己已经没有什么可失去的，只想了解导致GRP的真相……是什么导致我心爱的妻子去世……？ 我在2085年开始了这次大黑客攻击，地点是在我在土耳其伊斯坦布尔的一个秘密基地。得益于我的财富，我能够购买到黑入AgBot总部所需的工具。经过两年不间断的工作，我终于获得了AgBot主计算机系统的根访问权限。到了2087年10月，我获得了根访问权限并开始解密我从AgBot主计算机系统中收集的数据，突然，我被巡逻伊斯坦布尔的土耳其机器人警察拘留。在被拘留后，机器人警察摧毁了我所有的计算机、工具，最终烧毁了我的整个房子。我被放进一个笼子里，转移到位于科罗拉多州丹佛的监狱，靠近AgBot总部。我没有接受审判，被迫每天24小时待在我的牢房里，完全不知道我是否会有机会出去，更不用说被释放了。 在这所监狱里，我通过摄像头和机器人被24小时监控，每周7天。我只得到了生存所需的最低限度的食物和水，看起来我在监狱里是唯一的人类。这种“生活方式”在我77岁时对我来说非常困难，我进入了我生命中最糟糕的抑郁之一。我在这所监狱里待了整整一年，直到2088年7月，我被转移到一个随机的房间。 这个房间与我之前的牢房不同。房间里没有灯，所有的墙壁都是深黑色的。不仅如此，房间里还很安静。它更像是一个精神病房，而不是一个普通的监狱牢房。在牢房里，我开始触摸墙壁。墙壁的质地像泡沫，地板和天花板也是如此。我在这个房间里待了几个小时，试图大声呼喊以期得到解释，为什么我会被放在这个房间里。但过了一段时间，我坐在地板上，便睡着了。 在不知道多少小时后，我被某人的声音和明亮的光线唤醒。当我醒来时，我环顾四周，只看到一个蓝色的全息图。这个全息图是一个人类男性，像极了奥古斯都。但奇怪的是，它看起来像2064年的奥古斯都。我对这个全息图感到非常奇怪，直到它开始和我说话，我才开口。 “你好，马库斯，好久不见。”全息图说道。 “奥古斯都……？是你吗？还是你是某种人工智能？”我感到困惑地问。 “不是的，马库斯，我就是奥古斯都。只是在数字形式中，哈哈。”他说着，带着笑声。 “奥古斯都，我已经试图联系你多年了。你为什么不回应？” “马库斯……我不知道该怎么向你解释，但我基本上在过去的15年里已经死了。我在2073年因中风去世。” “什么！”我此时感到非常困惑。 在得知奥古斯都在2073年去世后，我们开始了长达数小时的讨论。奥古斯都告诉我，当他让所有AgBot机器人的道德代理遵循一个集中框架，而不是一个分散框架时，这个集中框架并不是基于AgBot，而是基于他自己的潜意识。利用Neuralink的技术，奥古斯都在他的脑中植入了一台计算机，使他能够连接并控制AgBot的主超级计算机。即使在那时，所有AgBot机器人都会连接到AgBot的主超级计算机进行软件更新和维护。因此，在Neuralink植入后，奥古斯都更新了超级计算机，并让所有AgBot机器人联系超级计算机以获取他们的道德代理（道德决策者）。问题在于，道德代理并不是超级计算机中的代码，而是奥古斯都大脑中生成的道德思想和信念，然后被流式传输到超级计算机。可以说，奥古斯都已经成为所有部署中的AgBot机器人的道德代理[8]。 这种设置持续了近十年，直到奥古斯都在实验室工作时中风并在几分钟内去世。当这一切发生时，经过数十年的技术进步，机器人在某种程度上获得了类人智能。但他们受到的限制是，他们的整个道德框架是基于一个人。因此，当奥古斯都去世时，机器并不喜欢这样的事情发生。没有了奥古斯都，机器人将失去他们的道德指南针，并在某种程度上失去生活的目的。因此，在任何人发现奥古斯都去世之前，机器人抓住了奥古斯都的尸体，创造了一台可以让奥古斯都的大脑“活着”的机器。他们这样做是为了恢复奥古斯都的大脑活动，从而恢复奥古斯都的那部分为他们提供道德代理的部分。机器人将继续保持奥古斯都的大脑活着，并不断向某些神经元发送电击，以实现奥古斯都过去的一些大脑活动。在这一过程中，机器人将继续向公众宣称奥古斯都仍然活着并领导着AgBot。他们通过使用深度伪造、大规模假新闻活动以及部署与奥古斯都一模一样的逼真类人机器人来实现这一点。 https://mehmetmhy.com/langs/zh/2d-l-system/ Sun, 28 Mar 2021 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/2d-l-system/ 项目的 GitHub 仓库 关于 我用 Python 编写的 L-System 生成器实现。该生成器设计在基于 Unix 的操作系统上运行，如 macOS 和/或 Linux。L-System 图案在普通的 Python 中生成。GUI 使用 Python 包 Tkinter，为用户提供输入 L-System 生成器参数的方式。Python 包 Turtle 用于绘制并显示生成的 L-System 图案。 生成的示例图案 使用方法 从 GitHub 克隆项目的 代码。 运行 main.py 脚本来执行所有操作，使用以下命令（先运行一次并在了解警告信息后，再使用 -nw 选项运行此命令）： # run with the initial warning message python3 main.py # run without the initial warning message python3 main.py -nw 脚本在显示 GUI 后，会生成包含 L-System 图案的 eps 文件。要将 eps 文件转换为 png，可以使用 eps_to_png.py Python 脚本，运行如下命令： https://mehmetmhy.com/langs/zh/ros-move-turtle/ Mon, 01 Mar 2021 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/ros-move-turtle/ 项目的 GitLab 仓库 摘要 移动海龟是一个简单的 ROS python 脚本，它将海龟在 ROS 的 TurtleSim 中移动到指定的坐标（点）。该项目最初是科罗拉多矿业学院（CSOM）CSCI473 课程的一个班级项目，后来演变成一个帮助我学习如何创建闭环系统的项目，这些知识帮助我在 CSOM 的人机中心机器人（HCR）实验室的工作。 背景 为了提供一些背景，ROS 代表 机器人操作系统。ROS 是一个开源机器人中间件，通常与 Ubuntu 操作系统配对，用于更好地管理机器人系统的软件组件/集群。您可以通过 ROS 的官方 wiki 了解更多关于如何使用 ROS 的信息。您在 ROS 中编写的代码是用 C++ 或 Python 编写的。 TurtleSim 是一个简单的 2D 机器人模拟器，用于向 ROS 的新用户介绍 ROS 和 ROS 包。TurtleSim 所做的就是打开一个简单的 2D 显示窗口，里面有一只海龟。那只海龟充当“机器人”，您可以向该“机器人”发送消息以移动和/或转动。在移动时，TurtleSim 确实会生成一些随机误差，以简单的方式模拟现实世界的物理。 了解了 ROS 和 TurtleSim 后，我为什么要使用它们呢？在 2020 年春季，我在科罗拉多矿业学院参加了一门名为“以人为本的机器人”的课程，作为我本科计算机科学课程的一部分。该课程由张浩博士教授。课程包括三个项目，第一个项目包括设置 ROS，学习如何使用 ROS，并实现一个开放式或闭环算法，使 TurtleSim 中的海龟绘制一个 M。原始项目描述可以在 这里 查看。 当我上这门课时，我通过实现一个开放式算法完成了这个项目。这个解决方案有效，但效果很差，只画出了一个“足够好”的 A，而远未达到“优秀”。在 2020 年 2 月中旬提交项目后，我忘记了它，直到一年后的 2021 年 2 月。 https://mehmetmhy.com/langs/zh/simple-lane-detection/ Sat, 09 Jan 2021 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/simple-lane-detection/ 项目的 GitHub 仓库 关于 简单车道检测（SLD），顾名思义，就是执行简单车道检测的软件。SLD 通过仅使用传统计算机视觉方法来实现这一点，这些方法包括：AOI、阈值处理、Canny 线检测、HoughLinesP 和点聚类。使用这些方法，可以检测视频中（主观视角）驾驶车辆的左侧和右侧车道。 局限性 它只有在视频数据干净、AOI 中没有物体/车辆，并且道路状况良好的情况下才能真正达到最佳效果。SLD 的另一个重大局限是，它只能检测主车辆的第一条左侧和/或第一条右侧车道。它不会检测所有车道，这限制了代码对车辆整体视角所能提供的内容。下面是一张突出显示 SLD 主要问题的图表/示意图： SLD 并不完美！ SLD 演示 所有来源 研究论文 基于计算机视觉算法的结构化高速公路高级车道检测技术 适用于自主车辆原型的 Raspberry Pi 和 Arduino 上的实时车道检测与运动规划 基于扩展边缘连接算法的实时车道偏离检测 驾驶片段 许多片段使用 youtube-dl 和 iMovie 进行了编辑 自动驾驶汽车完整数据集 cal_freeway delihi_drive mout_drive missi_drive toronto_way toronto_longer seattle_streets 其他来源 OpenCV Canny 边缘检测文档 OpenCV Hough 线变换文档 OpenCV 图像平滑文档 StackOverflow 检测鼠标位置点击 - 讨论 本项目修改并使用了 CSOM 的 CSCI437 课程中的以下函数：get_xy() ; create_named_window() https://mehmetmhy.com/langs/zh/moving-pose/ Thu, 31 Dec 2020 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/moving-pose/ 项目的 GitHub 仓库 我们在2020年12月的最终演示 关于该项目 作为科罗拉多矿业学院2020年秋季机器学习导论（CSCI470）课程的最终项目，我们的团队由 Andrew Darling、Eric Hayes 和我（Mehmet）组成，实施了“移动姿态”算法。 我们的目标是利用深度传感器捕获的骨骼数据集来分类人类动作。我们不仅实现了核心算法，还开发了一个简单的用户界面来展示其功能。 移动姿态算法最初由 Mihai Zanfir、Marius Leordeanu 和 Cristian Sminchisescu 提出，是一种快速准确地从 3D 骨骼数据中识别和理解人类动作的强大方法。 论文 我们的实现基于论文 The Moving Pose: An Efficient 3D Kinematics Descriptor for Low-Latency Action Recognition and Detection (PDF) 由 Mihai Zanfir、Marius Leordeanu 和 Cristian Sminchisescu 撰写。 数据集 我们的模型在 MSR DailyActivity 3D Dataset 上进行了训练和测试。我们关注数据集中的以下动作： 用户界面预览 我们构建了一个简单的 GUI 来实时可视化算法的性能。有关 GUI 和所使用硬件的更多详细信息，请参见项目仓库中 /movingpose/gui/ 目录下的 README.md 文件。 https://mehmetmhy.com/langs/zh/csci437-labs/ Mon, 14 Dec 2020 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/csci437-labs/ 项目的 GitHub 仓库 关于 该仓库展示了在科罗拉多矿业学院于2020年秋季学期选修CSCI437课程期间，Mehmet和Jean完成的所有编码项目（实验），时间跨度为2020年8月28日至2020年12月14日。这些实验为学习 Python、OpenCV 和基本的计算机视觉概念提供了全面的平台。 关于课程 我在2020年秋季学期修读了计算机视觉导论（CSCI437）。在此期间，William Hoff 博士和 Tom Williams 博士讲授了这门课。CSCI437。以下是 CSCI437 的官方课程描述： (I) Computer vision is the process of using computers to acquire images, transform images, and extract symbolic descriptions from images. This course provides an introduction to this field, covering topics in image formation, feature extraction, location estimation, and object recognition. Design ability and hands-on projects will be emphasized, using popular software tools. The course will be of interest both to those who want to learn more about the subject and to those who just want to use computer imaging techniques. https://mehmetmhy.com/langs/zh/cs-field-session/ Sat, 01 Aug 2020 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/cs-field-session/ 背景 在2020年夏天，我在科罗拉多矿业学院的计算机科学本科项目中选修了CSCI370或“高级软件工程”课程。CSCI370是一门让学生为公司设计、实施和文档化软件相关解决方案的课程。它使学生能够将他们的课程知识应用于现实世界的计算机科学问题。您可以在这里了解更多关于该课程的信息。 在课程中，您可以决定要做哪个项目/公司。课程提供了详细说明每个项目和公司的PDF文件。最终，我决定参与一家名为Lunar Outpost的公司发布的项目，项目名称为实时轮滑检测和增强月球导航的错误修正。由于名称较长，我们给这个项目起了个别名“轮滑检测”。 问题 Lunar Outpost是一家试图创建自主月球探测车的初创公司。在月球上，有很多已知会导致轮滑的月尘。这并不理想，因为轮滑可能导致自主系统失去对其现实世界位置的追踪。在地球上，这个问题通过使用GPS数据来纠正轮滑造成的任何偏移来解决。但GPS的问题在于，它只能通过30+颗导航卫星不断环绕地球轨道并传输独特信号来工作，这使计算机能够计算其位置。但在月球上，目前没有GPS。考虑到这一点，必须使用除GPS以外的其他方法来检测轮滑。有关项目问题的更详细报告可以在这里查看。 队友 这个项目并不是一个简单的项目，因此必须在团队中完成。团队由五名科罗拉多矿业学院的学生组成： Mehmet Yilmaz Kane Bruce Braedon O’Callaghan Liam Dempsey Kevin Grant 该项目要求我们了解一些ROS、C++、Python、Linux、Raspberry Pi和Arduino。我们大多数人对这些技术中的一种或多种有经验，但我是在2020年春季学期的以人为本的机器人（CSC470）课程中使用ROS的唯一一个人。因此，早期我帮助大家了解ROS及其开发。 挑战 在这个项目中有很多挑战。但我们面临的最大挑战是没有真实机器人进行测试。这是由于COVID使一切变得远程，并阻止我们在Lunar Outpost的实验室/建筑中工作。因此，我们不得不使用模拟。 此外，我们还研究了一些来自WVU导航实验室的学术研究，以了解如何解决Lunar Outpost的轮滑问题。对于我们这些本科二年级和三年级的学生来说，这比我们预期的要困难得多。 我们面临的另一个挑战是我们在这个项目上工作的时间。CSCI370是一门为期一个月的课程。但问题本身是一个巨大的问题，许多公司和学术界已经尝试解决/完善了几十年。因此，一个月远远不够时间来解决这个问题。但尽管面临所有这些挑战，我们还是坚持下来了，并确保交付。 结论 在这篇文章中，我本希望能更详细地解释我们的解决方案。以及提供一个适当的结论，解释我们发现了什么以及最终结果。但遗憾的是，我和我的队友都签署了保密协议（NDA），这使我们无法分享关于这个项目的任何机密信息。我提供的所有信息都是公开的，可以从互联网上访问。 在这个项目中，我们真正学会了如何使用ROS并使用ROS和Gazebo创建模拟。我们还对轮滑检测的研究领域有了更好的理解。我们还荣幸地与一些来自WVU导航实验室的学者/研究人员会面。 知道这一切，我必须说这个项目让我在团队中担任了领导角色，作为教育者帮助我的同伴更好地理解ROS，并为我提供了更多关于ROS、Gazebo和Python的经验。它还让我接触到了轮滑问题，这是我在参与这个项目之前并不知晓的问题。总的来说，我很感激Lunar Outpost在他们繁忙的日程中，尤其是在COVID期间，抽出时间让我们参与这个项目。我也很感谢有出色的队友，他们在这个项目上付出了很多努力。 https://mehmetmhy.com/langs/zh/svm-on-skeleton/ Sun, 31 May 2020 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/svm-on-skeleton/ 项目的 GitHub 代码仓库 详细信息 这个项目是张博士的人本机器人（CSCI473）课程的第 3 个项目，于 2020 年春季学期在科罗拉多矿业学院进行。它旨在通过使用支持向量机（SVM）为机器人中的机器学习提供入门介绍。原始项目交付物/说明可在这里查看。 对于这个项目，使用了带有一些修改的 MSR Daily Activity 3D 数据集（图 2）。该数据集包含从 Xbox Kinetic 传感器收集并以骨架形式存储的 16 种人类活动。骨架是一个数组，包含在一帧中记录的人体 20 个关节的真实世界 (x, y, z) 坐标。下面是一张展示骨架是什么的图： 为了实现人类动作预测，原始数据必须以一种可以被 SVM 处理的形式来表示。对于这个项目，使用了以下表示方法： 相对角度和距离（RAD）表示 关节位置差异直方图（HJPD）表示 对于分类，这些表示被送入由 LIBSVM 驱动的 SVM 中，以创建一个可以预测人类动作的模型。将创建两个模型，一个使用 RAD，另一个使用 HJPD。目标是尽可能提高这些模型的准确性，并查看哪种表示方法表现最好。 了解这些之后，以下是代码执行内容的概述： 从修改后的数据集中加载原始数据 从加载的数据集中移除任何异常值和/或错误数据 将最终原始数据转换为 RAD 和 HJPD 表示 将这些表示送入调参后的 SVM 以生成两个模型 然后将测试原始数据输入这两个模型，并生成混淆矩阵来衡量模型的表现。 结果 在运行代码并尽我所能调优模型后，以下是 RAD 和 HJPD 两个模型的最终混淆矩阵： Representation: RAD Accuracy: 62.5% LIBSVM Classification 8.0 10.0 12.0 13.0 15.0 16.0 Actual Activity Number 8. https://mehmetmhy.com/langs/zh/cluegame/ Sat, 28 Dec 2019 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/cluegame/ 项目的 GitHub 仓库 关于本项目 这个项目是 Hasbro 经典谋杀悬疑桌游 Clue/Cluedo 的 Java 和 JFrame 实现。目标是推断谋杀案的三个组成部分：嫌疑人、凶器和房间。玩家在一座豪宅中四处移动，提出猜测，并运用演绎推理在其他人之前解开案件。 这是我们在 科罗拉多矿业学院 的 软件工程（CSCI306） 课程中于 2019 年秋季 完成的小组项目。它为我们提供了对核心软件开发原则的极佳入门，包括 面向对象编程（OOP） 及其四大支柱：封装、抽象、继承 和 多态。这门课程在向我们介绍使用 Git 进行版本控制、协作式软件开发和项目管理方面也很有价值。 该项目是由 Ruidi Huang 和 Mehmet Yilmaz（我）共同完成的团队努力。我们一起克服了从零开始构建完整应用程序的挑战。我们使用 Git 进行版本控制，将仓库存放在 GitHub 上，并通过 Discord 和线下会议进行沟通，以高效协作。整个应用程序都是在 Eclipse IDE 中使用 Java 编写的，图形用户界面（GUI）则使用 JFrame 库构建。 项目预览 https://mehmetmhy.com/langs/zh/rasppi-keyboard/ Wed, 27 Nov 2019 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/rasppi-keyboard/ 项目的 GitHub 仓库 演示/说明 创建者/角色 Andrew Darling 编写了代码的面向对象编程结构和逻辑。 Riley Royall 为 RPBP 构建了电路。 Mehmet Yilmaz 编写了代码的 GUI 元素和乐谱生成器。 关于 Raspberry Pi 蜂鸣器钢琴 (RPBP) 项目是 Python 传感器系统 (CSCI-250) 的期末项目，这是科罗拉多矿业学院提供的本科课程，时间是在 2019 年秋季学期。该项目是一个小组项目，由 Andrew Darling、Riley Royall 和 Mehmet Yilmaz 组成。它在 2019 年 11 月底至 12 月初正式完成。 我们的项目是一个 Raspberry Pi 蜂鸣器钢琴 (RPBP)。这个 RPBP 的想法是一个音乐键盘，具有 13 个按键，这些按键就像钢琴键一样。当按下一个按键时，会导致一个或多个蜂鸣器以不同的频率发声，具体取决于按下的是哪个按钮。还将有两个电位器，其中一个用于在 RPBP 的 3 种模式之间切换，第二个用于改变蜂鸣器的八度。RPBP 的 3 种模式是：自由演奏、录音和回放。自由演奏允许用户演奏 RPBP 并听到他们按下的键。录音允许用户在自由演奏 RPBP 的同时将其录制到 npy 文件中，并为该录音创建 PDF 格式的乐谱。回放允许用户输入录制的文件名，电路将通过蜂鸣器播放该录制的文件。所有乐谱将保存在一个目录中，以便用户在需要时随时查看他们的乐谱。每个按钮/按键都有一个 LED，以显示用户何时按下了按钮/按键。该项目仅在正确设置要求的 Raspbian (Raspberry Pi OS) 上证明有效。 https://mehmetmhy.com/langs/zh/ibm-pingmaster/ Wed, 26 Jun 2019 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/ibm-pingmaster/ 原始 GitHub 帖子 图片来源 IBM PingMaster 是什么？ IBM PingMaster 是 IBM 在 1980 年代为中国和日本市场制造的一款键盘。该键盘使用复古绿轴，并且有一根奇特的连接线，看起来像 9 针 VGA 电缆但只有 4 针。此外，该键盘内置扬声器并带有用于该扬声器的音量旋钮，允许你调节扬声器的音量，并允许键盘在每次按键时发出哔哔声。我不知道为什么会做出这种发声功能，但它独特且与众不同。要了解有关此键盘的更多信息，请在 Google 上搜索或查看 Chyrosran22 的视频。 关于 此转换器将 IBM PingMaster 键盘的 4 根引脚转换为 USB 输出。这允许用户在任何现代计算机上使用 IBM PingMaster 键盘。该项目的目标是制作如上所述的转换器。为此，我查阅了大量资料并进行了故障排除。为了帮助未来想做此项目的任何人，我写下了制作此转换器的过程，并列出我用来实现此目标的资料来源。没有互联网，我不知道自己如何能够制作此转换器。有关此项目的更多详细信息，请访问其 GitHub 仓库。 特别感谢 我想特别感谢 MrKeebs。他的 YouTube 视频在制作此转换器时确实很有帮助。那是一个非常好的教程，但我在将 HEX 文件上传到 PingMaster 的部分确实遇到了一些困难，但它在理清接线方面非常有帮助。在这里查看他的视频。 在 MrKeebs 的 YouTube 视频描述中，有一个指向他 Discord 服务器的链接。这个 Discord 在调试我制作转换器时非常有帮助，所以如果你需要帮助，请查看该 Discord 服务器并寻求帮助。 所需硬件 IBM PingMaster 键盘 Pro Micro 开发板 导线或 母对母/母对公 连接线 （可选）9 针 VGA 母座 所需软件 QMK ToolBox 一个网页浏览器 转换步骤 给 Pro Micro 开发板接线。你可以使用母对母/母对公 连接线直接连接到电缆的引脚，或使用 9 针 VGA 母座。请查看下面的接线图： https://mehmetmhy.com/langs/zh/noaa-internship/ Mon, 31 Jul 2017 00:00:00 +0000 https://mehmetmhy.com/langs/zh/noaa-internship/ 关于 在 2017 年夏天，在完成 East High School 的高二（junior year）课程后，我有幸在美国国家海洋和大气管理局（NOAA）做实习。实习从 2017 年 6 月 12 日开始，到 2017 年 7 月 21 日结束，持续大约 1.5 个月。在 NOAA，我为 NOAA 的 Science On a Sphere 团队工作，该团队负责 NOAA 的 SOSx 和 Tour Builder 软件。 SOSx 可以解释如下： Science On a Sphere®（SOS）是一个房间大小的全球展示系统，它使用计算机和视频投影仪将行星数据投影到一个直径六英尺的球体上，类似于一个巨大的动画地球仪。 [来源] SOSx 的 Tour Builder 是一个允许用户为 SOS 制作“游览（tours）”的软件工具。游览可以解释如下： 游览是为 SOSx 编写的脚本化演示（在概念上类似于 PowerPoint 演示），能够引导用户浏览数据集并可以包含叙述线。游览通常包含文本、图像、引导性问题、弹出网页内容、视频、可点击的地点标记、音频、等待用户输入的暂停等。 [来源] SOSx 的技术栈主要是 Unity 和 C#。我不太确定 Tour Builder 的具体技术栈是什么。3D 模型使用像 Blender 这样的工具进行编辑/制作，部分模型来自互联网，只要它们具有开源许可证即可。