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大家好，我是 Dan、Hussain 和 Daniel……经过多年的努力，我们一直在为那些在笔记本中有效但在生产环境中失败的数据管道而苦恼，因此我们决定采取行动。我们创建了 xorq，旨在消除传统 pandas 风格管道工作流中常见的 SQL/pandas 不匹配、运行时调试、浪费的重复计算以及不可靠的研究到生产部署等问题。xorq 是基于 Ibis 和 DataFusion 构建的。 我们非常希望能听到您的反馈和贡献。xorq 采用 [Apache 2.0 许可](https://github.com/letsql/xorq/blob/main/LICENSE)，以鼓励开放协作。 <i>代码库</i>: [https://github.com/letsql/xorq](https://github.com/letsql/xorq) <i>文档</i>: [https://docs.xorq.dev](https://docs.xorq.dev) <i>路线图问题</i>: [https://github.com/letsql/xorq](https://github.com/letsql/xorq) 您可以通过 `pip install xorq` 开始使用。 或者，如果您使用 nix，可以简单地运行 `nix run github:xorq-labs/xorq` 并进入 IPython shell。 演示视频: [https://youtu.be/jUk8vrR6bCw](https://youtu.be/jUk8vrR6bCw) 接下来可以查看的一些小节： 1. <i>MCP 服务器 + Flight + XGBoost:</i> [https://docs.xorq.dev/vignettes/mcp_flight_server](https://docs.xorq.dev/vignettes/mcp_flight_server) 2. <i>1 个 DuckDB + 2 个写入器 + 1 个读取器:</i> [https://docs.xorq.dev/vignettes/duckdb_concurrent](https://docs.xorq.dev/vignettes/duckdb_concurrent) 3. <i>OpenAI UDF:</i> [https://docs.xorq.dev/tutorials/hn_data_prep](https://docs.xorq.dev/tutorials/hn_data_prep) 一些值得注意的功能： - 基于 Ibis 的多引擎表达式系统：轻松实现引擎间流式传输 - 使用 `.cache` 操作符缓存表达式 - 便携式 DataFusion 支持的 UDF 引擎，完美支持 pandas 数据框 - 将表达式序列化为 YAML 格式 - 通过组合 UDFs 轻松构建 Flight 端点 感谢您关注我们，我们随时欢迎您的问题！

我们可以使用任何当前的语言模型服务公司，但我们重点关注Anthropic。<p>Anthropic是如何在内部使用Claude的？“自我使用”的过程是怎样的？

首例记录在案的威胁行为者与基于人工智能的蜜罐互动的案例。

嗨，HN - 我花了几个月的时间开发了一个浏览器扩展，旨在让浏览Reddit和Hacker News变得更加方便。 我制作了LiteRead.ai，这是一个适用于Chrome和Firefox的扩展，可以对Reddit、Hacker News甚至YouTube视频中的单个帖子、文章和讨论进行总结。 这个想法源于我希望能更快速地浏览文章、YouTube视频、帖子和评论。LiteRead添加了一个简单的“总结”按钮，可以以不同格式提供关键要点：简要、详细和笔记。 注册和试用是免费的，如果你觉得它对你有用，可以选择付费使用。 这是我的第一次发布，我非常希望能收到关于如何改进的反馈。我正在考虑的下一步包括： - 支持更多网站/平台 - 增加总结样式和长度的更多自定义选项 - 支持更多浏览器 请在这里查看： [https://literead.ai](https://literead.ai) 感谢你抽时间查看。任何反馈都非常感谢。