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2025-02-15 Hacker News Top Stories #
- Kagi搜索引擎引入Privacy Pass功能，允许用户匿名搜索以保护隐私。
- DOGE.gov网站因数据库开放，任何人均可编辑内容，引发数据安全担忧。
- Phind 2升级版AI搜索引擎支持视觉答案和多步骤推理，提升用户体验。
- Zed编辑器新功能Zeta可能收费，但具体价格尚未确定。
- 人工智能可能因训练数据滞后，影响新技术的采用和传播。
- SQL Noir通过解决犯罪谜题帮助用户学习SQL技能。
- OCR4all是一个免费开源的OCR平台，提供高质量文本识别服务。
- 计算机模拟研究探讨了眼睛在不同环境下的进化过程。
- OBS Studio要求Fedora移除或明确标记非官方Flatpak包，否则将采取法律行动。
- MapTCHA开源CAPTCHA系统通过用户验证改进OpenStreetMap的质量。
Privacy Pass Authentication for Kagi Search #
https://blog.kagi.com/kagi-privacy-pass
Kagi 搜索引擎推出了一个新的隐私功能，称为 Privacy Pass 身份验证。这个功能允许用户以匿名的方式进行搜索，确保搜索记录不会被关联到个人账户。Privacy Pass 使用加密技术来实现这一点，用户可以通过生成和存储令牌来进行身份验证。
Privacy Pass 有两个阶段：令牌生成和令牌兑换。在令牌生成阶段，用户与服务器交互以生成一些身份验证令牌。这些令牌无法被追踪到特定的用户或设备。在令牌兑换阶段，用户可以使用这些令牌来访问服务器提供的服务，证明他们有权访问这些服务。
Kagi 的实现遵循了原始的 “Shared Origin, Attester, Issuer” 架构，Kagi 扮演了所有服务器角色，用户通过浏览器扩展或 Orion 浏览器以客户端的身份参与。用户可以轻松地切换 giữa 标准身份验证和 Privacy Pass 模式，后者提供了更高的隐私保护。
使用 Privacy Pass 非常简单，只需点击一个切换按钮即可。Orion 浏览器和 Kagi 应用程序都支持 Privacy Pass 模式，用户可以通过扩展或应用程序设置来启用或禁用它。目前，Safari 浏览器不支持 Privacy Pass。
Privacy Pass 提供了多种安全属性，包括匿名性、不可追踪性和不可关联性。用户可以信任他们的搜索记录不会被关联到他们的账户，Kagi 也无法追踪用户的搜索历史。总之，Privacy Pass 是一个强大的工具，可以帮助用户保护他们的隐私和安全。
HN 热度 884 points | 评论 320 comments | 作者：b3n | 1 day ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=43040521
- Kagi 使用 Privacy Pass 是一个好事，但他们应该给予原作者适当的署名和认可
- MIT 协议虽然允许免费使用，但并不意味着可以不给予原作者任何认可
- 使用开源代码应该遵循常规的礼仪和道德标准，即使协议允许不给予认可
- Kagi 的行为可能是无意的，但他们应该修改代码和文档以正确署名原作者
- 原作者使用 MIT 协议发布代码可能带来了不必要的麻烦，其他开发者应该考虑使用更严格的协议
- 即使协议允许免费使用，给予原作者适当的认可也是基本的礼仪和尊重
- Kagi 应该在代码和文档中明确指出使用了原作者的代码和贡献
- 开源社区应该遵循共同的道德标准和礼仪，即使协议允许不给予认可
Anyone can push updates to the doge.gov website #
https://www.404media.co/anyone-can-push-updates-to-the-doge-gov-website-2/
该网页是一篇文章，主要内容是关于 DOGE.gov 网站的安全性问题。文章指出，DOGE.gov 网站是由埃隆·马斯克的团队创建的，用于跟踪联邦政府的削减计划。然而，两个独立的网络开发专家发现，该网站的数据库是开放的，任何人都可以编辑和添加内容。
文章中提到，专家们发现 DOGE.gov 网站是使用 Cloudflare Pages 搭建的，并且没有托管在政府服务器上。他们还发现，网站的数据库可以被第三方写入和编辑，甚至可以在直播网站上显示。专家们表示，他们已经在网站上添加了几条测试数据，包括"This is a joke of a .gov site"和"THESE ‘EXPERTS’ LEFT THEIR DATABASE OPEN -roro"。
文章还提到，DOGE.gov 网站是在埃隆·马斯克宣布其团队将尽可能透明地发布行动计划后迅速搭建的。该网站现在显示了 @DOGE X 账户的帖子，以及美国联邦政府工作人员的各种统计数据。然而，网站的安全性问题引发了人们对数据安全和政府透明度的担忧。
此外，文章中还提到，404 Media 是一家独立的媒体公司，致力于揭露隐藏的在线和离线世界。他们提供了关于 DOGE.gov 网站安全性问题的详细报道，并呼吁读者关注此事。文章还包括了一些相关链接和其他文章的推荐，供读者进一步了解。
HN 热度 830 points | 评论 684 comments | 作者：mahkeiro | 17 hours ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=43045835
- 美国政府的开支存在浪费和腐败，需要进行审计和削减。
- 有人认为政府的资金应该优先用于解决国内问题，而不是用于国外的项目。
- 部分人士对政府资金用于性别转换手术和 LGBT 活动持反对态度。
- 有人认为政府的开支应该更加透明，相关信息应该公开发布。
- 部分人士对特斯拉和马斯克的言论持怀疑态度，认为他们可能存在不诚实的行为。
- 有人认为政府的资金应该优先用于解决紧急问题，如自然灾害的救援和重建。
- 部分人士认为政府的开支削减可能会导致美国在全球影响力方面的损失。
- 有人认为政府的资金应该更加合理地分配，避免浪费和腐败。
Phind 2: AI search with visual answers and multi-step reasoning #
https://www.phind.com/blog/phind-2
Phind 2 是一个重大更新，经过 6 个月的重新开发，基于前 130 多万次搜索的经验。这个更新带来了两个主要变化：丰富的视觉答案和多步骤推理能力。Phind 的答案不再仅限于文本，包括了图片、图表、交互式小部件、卡片等丰富的视觉输出，使得答案更加互动、美观、信息丰富和有趣。
Phind 2 还具有主动寻找信息的能力。当 Phind 需要更多信息时，它可以进行多轮额外的网络搜索，以提供最全面的实时答案。同时，Phind 可以通过在答案中执行 Jupyter 笔记本中的代码来验证计算结果。
开发团队对新版 Phind 的前端和模型进行了详细的介绍，包括如何使前端快速、美观和易于使用，以及如何构建能够处理复杂查询、集成多个数据源、显示丰富交互输出的模型。
此外，Phind 正在招聘多个职位，包括机器学习工程师、全栈工程师、前端工程师和移动工程师。感兴趣的候选人可以查看职位发布并申请。
HN 热度 503 points | 评论 180 comments | 作者：rushingcreek | 1 day ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=43039308
- Phind 2 的新功能可以提供更准确、更及时的答案，且具有多步骤推理能力和视觉化呈现。
- 该模型在回答金融类问题时可能存在一定的局限性和风险，需要用户自行验证和判断。
- 部分用户对 Phind 2 的性能和准确性表示赞赏和肯定，认为其在某些方面优于其他同类产品。
- 有些用户指出，Phind 2 在回答特定问题时可能会给出错误或不完整的信息，需要用户进一步核实和完善。
- 该模型的训练数据和算法可能存在一些问题，导致其在某些情况下给出不正确或不相关的答案。
- Phind 2 的开发团队表示愿意听取用户的反馈和建议，进一步改进和完善产品。
- 部分用户对 Phind 2 的隐私设置和数据保护措施表示担忧，认为默认的公开设置可能会导致用户数据泄露。
- 该模型在回答数学和科学类问题时可能会给出创造性的和有趣的答案，但也需要用户自行判断和验证。
Zed now predicts your next edit with Zeta, our new open model #
https://zed.dev/blog/edit-prediction
Zed 编辑器推出了一个新的功能——编辑预测，利用 Zeta 模型来预测用户的下一步编辑操作。这个功能可以帮助用户节省时间和按键次数，只需按下 Tab 键即可应用预测的编辑操作。Zeta 模型是基于 Qwen2.5-Coder-7B 开发的，完全开源，包括数据集。
Zeta 模型的训练过程中，开发团队遇到了几个挑战。首先，传统的语言模型训练方法不太适合编辑预测任务，因为它们通常是基于“填充中间”任务的。为了解决这个问题，开发团队使用了“编辑重写”方法，即让模型重写代码片段以包含预测的编辑操作。
在评估 Zeta 模型的性能时，开发团队使用了一种不同的方法。由于语言模型的输出可能每次运行都不同，即使输入相同，他们使用了一个更大的语言模型来评估 Zeta 的输出。这种方法可以帮助确保 Zeta 的输出是合理的，即使它与预期的输出不同。
为了进一步改进 Zeta 模型，开发团队使用了监督微调和直接偏好优化等技术。监督微调可以帮助模型学习预测编辑操作的模式，而直接偏好优化可以帮助模型避免不良的编辑操作。通过这些技术，Zeta 模型的性能得到了显著改进。
Zeta 模型的开发过程中，开发团队还遇到了延迟问题。为了解决这个问题，他们使用了推测解码和服务模型等技术。这些技术可以帮助减少 Zeta 模型的延迟，使其能够更快地响应用户的输入。
总的来说，Zed 编辑器的编辑预测功能是一个非常有用的工具，可以帮助用户节省时间和提高编辑效率。Zeta 模型的开发过程中，开发团队使用了多种技术来改进模型的性能和减少延迟。这个功能目前处于公测阶段，用户可以通过下载 Zed 编辑器和登录 GitHub 账号来使用它。
HN 热度 459 points | 评论 259 comments | 作者：ahamez | 17 hours ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=43045606
- Zed 编辑器的新功能 Zeta 可能会收费，目前还不知道具体价格
- 编辑器不支持同时运行多个 LSP 服务器，但实际上可以运行多个 LSP 服务器
- Zed 编辑器的免费版本将只提供基本功能，高级功能需要订阅
- 公司可能会通过提供免费试用来让用户依赖于该功能，然后收费
- 公司可能还没有决定该功能的价格，或者认为该功能还不够成熟，不能收费
- 尝试新工具是正常的，公司收费是正常的商业行为
- 公司可能会根据用户的使用情况来决定该功能的价格
AI is stifling new tech adoption? #
https://vale.rocks/posts/ai-is-stifling-tech-adoption
本文讨论了人工智能（AI）对技术采用率的影响。作者认为，AI 模型的集成使开发者在选择技术时更加倾向于那些 AI 工具可以支持的技术，而不是新兴的、可能更好的技术。这种现象是由于 AI 模型的训练数据通常滞后于最新的技术发展，导致 AI 模型无法提供对新技术的支持和指导。
作者指出，AI 模型的训练数据通常需要大量时间和数据来构建和更新，这导致了 AI 知识的滞后。这种滞后使得开发者在采用新技术时面临困难，因为 AI 工具无法提供对新技术的支持和指导。同时，AI 模型的偏好也会影响开发者的技术选择，例如，某些 AI 模型可能偏好 React 和 Tailwind 等特定技术。
作者还提到，AI 模型的系统提示也会影响其输出结果。例如，某些 AI 模型可能会在系统提示中指定使用 React 和 Tailwind 等特定技术，这会导致 AI 模型在生成代码时偏向这些技术。作者通过实验验证了这一点，发现某些 AI 模型在生成代码时确实会偏向 React 和 Tailwind 等特定技术。
总之，作者认为 AI 模型的集成和偏好会对技术采用率产生影响，开发者在选择技术时应该考虑 AI 模型的局限性和偏好，避免过度依赖 AI 工具。同时，AI 模型的开发者也应该注意到这些问题，努力改进 AI 模型的性能和公正性。
HN 热度 408 points | 评论 370 comments | 作者：kiyanwang | 11 hours ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=43047792
- AI 并不会阻碍新技术的采用，任何新技术或版本升级都需要时间让人们熟悉。
- AI 可能会阻碍新技术的采用，因为 LLM 的训练数据可能过时，导致新技术的信息不准确或不完整。
- 早期采用者会继续采用新技术，而不是依赖 LLM 来告诉他们什么是最新的技术。
- LLM 的训练成本和速度会影响新技术的采用曲线，未来训练成本降低和速度加快可能会改善这一问题。
- 新技术的采用曲线取决于早期采用者的数量和速度，如果早期采用者不够多，新技术可能会失败。
- 读者应该通过阅读文档和教程来学习新技术，而不是仅仅依赖 LLM。
- LLM 可能会提供不准确或过时的信息，读者应该通过其他渠道来验证信息的准确性。
- 提供最新的参考资料和文档对于 LLM 来说是必要的，以确保新技术的信息是准确和最新的。
Show HN: SQL Noir – Learn SQL by solving crimes #
本网页介绍了一款名为 SQL Noir 的工具，用于通过 SQL 解决谜题。该工具的口号是“Start Investigation”，意味着用户可以开始一场 SQL 探索之旅。SQL Noir 提供了一个平台，让用户可以通过编写 SQL 查询来解决各种谜题和挑战。该工具可能面向数据库开发人员、数据分析师和其他对 SQL 感兴趣的人。通过使用 SQL Noir，用户可以提高 SQL 技能，学习新技术，并在解决问题的过程中享受乐趣。该工具可能包括多个级别的挑战，从简单到复杂，用户可以根据自己的技能水平选择合适的挑战。总的来说，SQL Noir 是一个有趣且具有教育意义的工具，帮助用户提高 SQL 技能和解决问题的能力。
HN 热度 402 points | 评论 80 comments | 作者：chrisBHappy | 1 day ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=43041827
- 游戏的提交框不清楚需要输入嫌疑人名称还是 ID
- 添加“复制到笔记”按钮可以提高用户体验
- 提供 SQL 函数文档和所使用的 SQL 方言可以帮助用户更好地理解游戏
- 游戏的 UI 设计不够吸引人，需要改进
- 添加自动补全功能可以提高用户体验，但也可能影响游戏的沉浸感
- 游戏中无法直接复制表名和列名，需要改进
- 游戏中无法保存之前的 SQL 查询和结果，需要改进
- 游戏的编辑器有 bug，需要修复
- 添加单一工作空间和侧边栏可以提高用户体验
- 游戏的风格独特，具有很大的学习和实践价值
- 游戏可以作为学习 SQL 的工具，但需要更多的指导和示例查询
- 游戏的设计理念很好，但需要更多的功能和改进来吸引用户
- 游戏可以作为一个很好的学习 SQL 的资源，尤其是对于初学者
- 游戏的开发者对用户反馈很积极，已经实现了一些用户建议的功能
- 游戏的编辑器有时会表现奇怪，需要修复
- 游戏可以作为一个很好的实践 SQL 的工具，帮助用户提高 SQL 技能
- 游戏的设计可以作为一个很好的学习 SQL 的范例，值得其他开发者学习
- 游戏的开发者需要继续改进和完善游戏，以吸引更多的用户
- 游戏可以作为一个很好的教育资源，帮助学生学习 SQL 和解决问题的能力
OCR4all #
OCR4all 是一个免费开源的光学字符识别（OCR）平台，旨在为所有人提供高质量的 OCR 服务。该平台提供了一个用户友好的界面，允许用户轻松地创建复杂的 OCR 工作流程，而无需编写代码或使用命令行接口。
OCR4all 的主要特点包括其高质量的文本识别能力，能够处理挑战性的手稿和大量的印刷文本。同时，平台还提供了一个强大的布局和文本注释工具，称为 LAREX 编辑器，允许用户手动注释、纠正或比较布局和文本元素。
OCR4all 也是 OCR-D 生态系统的兼容平台，这意味着所有未来版本的 OCR4all 都将与 OCR-D 标准完全兼容。该平台使用 MIT 许可证发布，确保其完全免费和开源，且无需订阅、付费功能或私有代码。
在部署方面，OCR4all 提供了简单的跨平台部署解决方案，只需使用 Docker 和一个命令即可在任何操作系统上运行。该平台的设计注重易用性，提供了一个直观的用户界面，允许用户轻松地创建和管理 OCR 工作流程。
总的来说，OCR4all 是一个功能强大、易于使用的 OCR 平台，能够为所有人提供高质量的文本识别服务。其免费开源的特性、强大的布局和文本注释工具，以及简单的跨平台部署解决方案，使其成为一个理想的选择，用于各种 OCR 应用场景。
HN 热度 386 points | 评论 105 comments | 作者：LorenDB | 23 hours ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=43043671
- 文字识别需要进行端到端的文本识别，而不是字符识别，需要考虑上下文来提高准确率。
- 现代 OCR 已经非常成熟，添加 LLM 作为后处理步骤可能会引入更多错误。
- 使用 LLM 进行 OCR 可能会出现“幻觉”问题，产生不正确的文本。
- 可以使用小型、快速的统计模型来识别文本中的统计异常，改善 OCR 的准确率。
- 手写体识别需要考虑整个文档的上下文，而不是仅仅依靠单个字符或单词。
- 传统的 OCR 系统已经过时，新型的神经网络模型可以更好地解决 OCR 问题。
What if Eye…? #
这个网页主要介绍了一项关于计算机模拟视觉进化的研究项目，名为"What if Eye…?"。该项目通过创建一个虚拟的培养皿，模拟数百万年来眼睛的进化过程。研究人员从一个单独的光敏细胞开始，让数字生物体面临各种挑战，如导航、食物和毒物的区分、捕食者的追踪等。
在这个模拟环境中，数字生物体会根据其生存需要进化出不同的眼睛类型，如复合眼和相机眼。研究人员发现，数字生物体会独立地发现自然界中已经存在的解决方案，如使用透镜来聚焦光线，以平衡其生存压力和环境的物理约束。
该项目的研究人员还创建了一个模拟器，允许用户定义和进化自己的数字生物体。用户可以定义自己的任务或使用现有的任务，并进化生物体的眼睛或大脑。研究人员的目标是通过计算机模拟视觉进化来研究那些在自然界中没有发生的假设情景，并理解生物视觉进化背后的原理。
除了模拟器外，该项目还包括了一篇论文和一场 TEDx 演讲，详细介绍了研究人员的发现和方法。研究人员还计划在 MIT 博物馆举办一个展览，展示他们的研究成果，并允许参观者在虚拟现实环境中体验数字生物体的进化过程。
总的来说，这个网页介绍了一个关于计算机模拟视觉进化的研究项目，展示了研究人员如何使用数字生物体来研究视觉进化的原理和过程，并探索了该研究的潜在应用和影响。
HN 热度 379 points | 评论 87 comments | 作者：smusamashah | 1 day ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=43043063
- 眼睛的进化是一个复杂的过程，需要考虑到许多因素，包括光敏细胞、神经系统、信号处理等。
- 单细胞生物可以对光线做出反应，例如通过移动或改变方向。
- 眼睛的进化可能是从简单的光敏细胞开始，逐渐发展成更加复杂的结构。
- 眼睛的功能不仅仅是看到东西，还包括对光线的感知和处理。
- 眼睛的进化是一个渐进的过程，而不是一次性的突变。
- 眼睛的结构和功能可以通过比较不同生物体的眼睛来研究和理解。
- 眼睛的进化与其他生物过程，例如神经系统的发展，密切相关。
- 研究眼睛的进化可以帮助我们更好地理解生物体的复杂性和多样性。
The OBS Project is threatening Fedora Linux with legal action #
https://gitlab.com/fedora/sigs/flatpak/fedora-flatpaks/-/issues/39#note_2344970813
这个网页似乎是一个关于 Fedora Flatpaks 的议题讨论页面。讨论的主要内容是关于 OBS Studio Flatpak 包的问题。OBS Studio 的开发者 Joel Bethke 表示，Fedora Flatpaks 中的 OBS Studio 包是由第三方打包的，且存在一些问题，导致用户以为这是官方包。开发者要求 Fedora 将这个包移除或明确标记为第三方包。
Joel Bethke 还提到，OBS Studio 的官方 Flatpak 包已经发布在 Flathub 上，Fedora 的包会覆盖官方包，导致用户无法使用官方包。开发者认为，这不是一个好的做法，尤其是当 Fedora 的包存在问题时。他们还表示，如果 Fedora 不移除这个包，可能会采取进一步的行动，包括法律诉讼。
其他用户也参与了讨论，一些人同意 Fedora 应该移除这个包或提供选择使用 Flathub 包的选项。有人提到，Fedora 的包优先级较高，会覆盖 Flathub 包，这导致了一些问题。还有人建议 Fedora 应该在安装过程中提供选择使用 Flathub 包的选项。
此外，讨论中还提到，Fedora 的包维护者已经提出移除这个包的请求，OBS Studio 的开发者认为这是一个积极的步骤。然而，Fedora 的包维护者也表示，Fedora Flatpaks 的存在是为了提供易于安装的应用程序，尤其是对于 Silverblue 或其衍生版本的用户。他们认为，Fedora 的包应该作为一个备选方案，而不是主要的安装方式。
总的来说，这个讨论页面反映了 Fedora Flatpaks 和 OBS Studio 开发者之间的沟通和协调问题。双方都有自己的观点和需求，讨论的结果可能会影响到 Fedora 用户对 OBS Studio 的使用体验。
HN 热度 287 points | 评论 204 comments | 作者：TheFreim | 1 day ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=43042985
- OBS 项目的行为是合理的，他们要求 Fedora 停止分发破坏版的 OBS 并且明确标记为非官方版本，但 Fedora 没有回应。
- OBS 项目的行为被误解为“法律威胁”，但实际上是为了引起 Fedora 的注意。
- Fedora 的包维护者可能不是出于恶意，而是由于忙碌或其他原因导致了延迟回应。
- OBS 项目的行为与 xscreensaver 事件类似，都是关于开发者和维护者之间的沟通问题。
- 运行旧软件可能会带来安全风险和其他问题，但也有人认为这是个人选择，应该被尊重。
- OBS 项目的行为可能是为了保护自己的商标和版权。
- Fedora 的包维护者可能需要更加积极地回应上游的反馈和问题。
MapTCHA, the open-source CAPTCHA that improves OpenStreetMap [video] #
FOSDEM 2025 网页介绍了一个名为 MapTCHA 的开源 CAPTCHA 系统，该系统利用计算机视觉解释图像的不确定性，提供人机验证以改进 OpenStreetMap（OSM）的质量。传统的 CAPTCHA 有助于阻止机器人，但通常涉及改进专有地图和软件，同时将用户信息暴露给第三方 CAPTCHA 提供商。MapTCHA 则通过让用户识别图像中正确解释的对象（如建筑轮廓）来验证人类身份。
MapTCHA 的工作原理是将已知的正例（AI 预测和 OSM 中都存在对象）、未知例（仅在 AI 预测中存在对象）和已知的负例（对象既不在 OSM 中也不在 AI 预测中）混合在一起，呈现给用户。用户通过确认已知的正例和负例来验证自己的身份，系统通过投票聚合用户的响应来确定未知图像的真实性。当投票结果表明对象存在的置信度较高时，系统会建议将该位置添加到 OSM 中。
该系统的原型使用高分辨率的航空影像来识别建筑物，图像识别由 Humanitarian OpenStreetMap Team（HOT）开发的开源 AI 辅助映射系统 fAIr 提供。未来计划包括扩展到更多对象和图像类型、改进 AI 模型、集成 MapTCHA 到各种登录系统以及增强用户界面。
在此次会议中，演讲者 Anna Zanchetta 将讨论如何构建 MapTCHA、如何利用它来改进 OSM 中的映射工作以支持实际项目，以及使用 AI 衍生数据的挑战。该会议的视频录制和字幕文件可供下载，会议也提供了聊天室和反馈提交功能。
HN 热度 278 points | 评论 42 comments | 作者：raybb | 1 day ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=43040382
- MapTCHA 的 demo 中，红色边框的识别度不高，难以判断是否正确勾选了建筑物
- 部分图片中没有红色边框，导致无法确定是否正确
- 点击和滑动操作有延迟，用户体验不佳
- 旋转效果不直观，难以理解为什么会有这种效果
- 部分图片中，红色边框覆盖了多个建筑物或小型结构，难以判断是否正确
- 缺乏放大或缩小功能，导致图片太小，难以识别
- 使用虚线或其他模式来表示边框可能会更好
- 颜色选择不佳，红色可能会对部分色盲用户造成困扰
- 项目理念好，但执行上有待改进
- 有人认为可以使用机器学习模型来绕过 CAPTCHA，但这可能并非易事
- 即使被机器学习模型绕过，项目仍然有益于 OpenStreetMap 数据的改进
- 有人建议将项目与其他开源地图项目（如 OpenMetroMaps）结合，共同改进地图数据