革新原型设计:本地生成式人工智能 3D 模型生成器发布!product#generative ai📝 Blog|分析: 2026年3月3日 18:01•发布: 2026年3月3日 16:46•1分で読める•r/LocalLLaMA分析这项激动人心的公告介绍了一个新的桌面应用程序,该应用程序承诺直接从图像或文本提示生成 3D 模型,为游戏开发人员和其他创作者提供了巨大的优势。该工具的本地性质避免了使用限制和信用系统,为每个人提供了可访问性。这有可能使个人能够快速且经济高效地创建 3D 资产。关键要点•该应用程序从图像或文本提示生成 3D 模型。•旨在解决昂贵且受限的 3D 资产生成问题。•开发者正在寻求游戏开发者的反馈。引用 / 来源查看原文"作为游戏开发者,您会对这样的东西感兴趣吗?"Rr/LocalLLaMA* 根据版权法第32条进行合法引用。永久链接r/LocalLLaMA
人工智能驱动的3D模型:革新电子商务产品配置器product#3d👥 Community|分析: 2026年2月26日 06:02•发布: 2026年2月25日 21:05•1分で読める•Hacker News分析将生成式人工智能应用于 3D 模型创建是一个令人兴奋的前沿领域,有望重塑我们在线可视化和与产品交互的方式。这种创新方法有可能极大地加速设计过程,并增强电子商务中的客户体验。关键要点引用 / 来源查看原文未找到可引用的内容。在 Hacker News 阅读全文 →HHacker News* 根据版权法第32条进行合法引用。永久链接Hacker News
FreeCAD宏生成,在AI老师的帮助下更上一层楼!product#agent📝 Blog|分析: 2026年2月24日 03:15•发布: 2026年2月24日 03:09•1分で読める•Qiita ChatGPT分析这篇文章展示了大型语言模型 (LLM) 在协助创建 FreeCAD 宏方面的一个令人兴奋的应用。使用 AI 智能体生成 3D 建模任务的代码是向前迈出的伟大一步,可能会简化设计过程并使其更容易访问。关键要点•利用AI智能体协助在FreeCAD内生成3D建模代码。•该过程涉及为长方体创建实体、表面和面号。•本文演示了如何使用LLM来改进CAD工作流程。引用 / 来源查看原文"这篇文章使用LLM为FreeCAD宏生成代码,为长方体创建一个实体、表面和面号。"QQiita ChatGPT* 根据版权法第32条进行合法引用。永久链接Qiita ChatGPT
用人工智能革新3D场景创作research#computer vision📝 Blog|分析: 2026年2月23日 16:03•发布: 2026年2月23日 15:45•1分で読める•r/deeplearning分析这个概念为生成式人工智能提出了一个引人入胜的新方向,旨在直接构建3D场景,绕过传统的2D投影。 使用高斯溅射作为体素的潜在替代方案是一种巧妙的方法,表明了通往逼真3D场景生成的更有效途径。 这可能会对计算机视觉和3D建模领域产生重大影响。关键要点•核心思想是使用生成式人工智能直接创建3D场景。•高斯溅射被提议作为体素的更有效替代方案。•人工智能会将素材“重新着色”为材质属性。引用 / 来源查看原文"能够摄取素材,并将其“重新着色”为纯粹的材质属性。"Rr/deeplearning* 根据版权法第32条进行合法引用。永久链接r/deeplearning
OpenBlender: 生成式人工智能进军3D建模!product#generative ai📝 Blog|分析: 2026年2月21日 01:17•发布: 2026年2月21日 00:38•1分で読める•r/StableDiffusion分析这款令人兴奋的新Blender插件OpenBlender,将生成式人工智能无缝集成到3D环境中。 这种创新工具承诺让3D建模对每个人来说都更容易上手,更有乐趣。关键要点•OpenBlender是一个Blender插件。•它将生成式人工智能功能带入3D建模。•创建者发现它“真的很好玩”。引用 / 来源查看原文"在过去的一周里,我一直在开发这个将生成式人工智能带入3D环境的Blender插件,真的很好玩"Rr/StableDiffusion* 根据版权法第32条进行合法引用。永久链接r/StableDiffusion
3D建模与AI相遇:角色动画的新纪元product#agent📝 Blog|分析: 2026年2月20日 22:15•发布: 2026年2月20日 22:00•1分で読める•ASCII分析这篇文章重点介绍了3D建模与AI力量的有趣交集。作者对3D模型进行装配的过程揭示了当前AI工具的惊人能力,暗示了角色动画变得更加容易和可访问的未来。这是AI如何革新创意工作流程的证明。关键要点•文章描述了在Blender中为3D模型着色和装配的过程。•作者最初计划应用纹理,但改为使用材料进行着色。•暗示使用AI可以显著改进和简化角色动画工作流程。引用 / 来源查看原文"作者在装配他们的3D模型后意识到“AI太优秀了”。"AASCII* 根据版权法第32条进行合法引用。永久链接ASCII
AI 辅助 FreeCAD 宏演示research#agent📝 Blog|分析: 2026年2月17日 10:30•发布: 2026年2月17日 10:24•1分で読める•Qiita ChatGPT分析这篇文章重点介绍了使用 AI 优化 FreeCAD 宏的历程,FreeCAD 是一个强大的开源 CAD 软件。作者分享了使用 AI 尝试从 3D 模型中提取可见线的经验,展示了将 AI 与现有软件集成的复杂性。 这是一个展示 AI 如何在特定应用中进行测试的绝佳例子。关键要点•这篇文章记录了让 AI 与 FreeCAD 协同工作的挑战。•问题在于 FreeCAD API 的局限性。•作者尝试使用 生成式人工智能 (Generative AI) 修改 FreeCAD 源代码。引用 / 来源查看原文"作者分享了使用 AI 尝试从 3D 模型中提取可见线的经验,展示了将 AI 与现有软件集成的复杂性。"QQiita ChatGPT* 根据版权法第32条进行合法引用。永久链接Qiita ChatGPT
群核科技AI飞跃:用空间智能变革家居设计business#agent📝 Blog|分析: 2026年2月16日 12:16•发布: 2026年2月16日 11:55•1分で読める•钛媒体分析群核科技(前身为Qunhe Technology)正通过利用其广泛的3D空间数据来构建空间智能,引起轰动。他们专注于物理世界,超越了文本和图像,使他们站在新兴空间AI领域的最前沿。这种创新方法使他们有望成为“杭州六小龙”中第一个成功IPO的企业。关键要点•Manycore Tech是一家基于3D空间设计的公司,正在利用其大量数据开发空间智能。•他们正在与具身智能领域的其他公司合作,暗示了更广泛的应用。•他们使用3D结构数据进行AI训练的方法提供了超越传统2D模型的新视角。引用 / 来源查看原文"这些不断清洗、标注,过去十余年里积累的数据,让群核能够直接在3D结构层面进行建模与推理,为AI提供符合真实物理规律的训练场景。"钛钛媒体* 根据版权法第32条进行合法引用。永久链接钛媒体
Gemini 3 Deep Think: 一张草图直接获得3D模型!research#llm📝 Blog|分析: 2026年2月13日 04:45•发布: 2026年2月13日 04:43•1分で読める•cnBeta分析谷歌的Gemini 3 Deep Think凭借其先进的推理能力掀起波澜!这款升级后的模型在复杂的解决问题方面展现出卓越的性能,并在严格的基准测试和实际的科学应用中取得了令人印象深刻的成果,展示了重塑科学研究的潜力。关键要点•Gemini 3 Deep Think 在 ARC-AGI-2 测试中取得了令人印象深刻的 84.6%。•该模型已成功应用于实际问题,例如审查数学结构和优化晶体生长方法。•Google 正在通过 API 访问向选定的研究人员和企业扩展 Deep Think 的可用性。引用 / 来源查看原文"Gemini 3 Deep Think 不仅强化了科学知识库,更着重于解决那些缺乏明确边界、数据混乱或不完整的复杂问题。"CcnBeta* 根据版权法第32条进行合法引用。永久链接cnBeta
谷歌Deep Think:增强AI推理,助力多模态未来research#inference📝 Blog|分析: 2026年2月13日 01:30•发布: 2026年2月13日 01:19•1分で読める•ITmedia AI+分析谷歌正在显著增强其Deep Think平台,重点关注AI推理能力。 此次升级将允许从手绘草图中创建3D模型,为计算机视觉和内容创作领域带来激动人心的可能性。这些进步有望加速各个领域的创新。关键要点•Deep Think正在为增强推理能力进行优化。•它将实现从草图生成3D模型。•这项进展与谷歌在Gemini和更广泛的AI战略中的努力相一致。引用 / 来源查看原文"谷歌对“Deep Think”平台的增强旨在提高推理的性能,从而能够从手绘草图中创建3D模型。"IITmedia AI+* 根据版权法第32条进行合法引用。永久链接ITmedia AI+
AI驱动的FreeCAD宏,生成线框盒子product#llm📝 Blog|分析: 2026年2月11日 08:45•发布: 2026年2月11日 08:43•1分で読める•Qiita ChatGPT分析这篇文章展示了大型语言模型 (LLM) 在 FreeCAD 中生成特定任务代码的实际应用。使用生成式人工智能智能体编写用于创建线框盒子的宏,展示了人工智能在协助工程和设计工作流程中的潜力。 这是一个令人兴奋的例子,展示了在 CAD 环境中人与人工智能合作的未来。关键要点•使用了LLM生成了一个FreeCAD宏。•该宏创建矩形盒子的线框表示。•提示着重于为任务创建用户定义的函数。引用 / 来源查看原文"我向人工智能询问了一个FreeCAD宏:'如何编写线框盒子?'"QQiita ChatGPT* 根据版权法第32条进行合法引用。永久链接Qiita ChatGPT
ShapeR:用 AI 彻底改变 3D 对象重建!product#computer vision📝 Blog|分析: 2026年2月10日 22:32•发布: 2026年2月10日 22:21•1分で読める•Forbes Innovation分析ShapeR 的创新方法弥合了实验室环境中完美成像与捕捉现实世界对象的复杂性之间的差距。这款新的基于人工智能的图形工具将显著改善我们创建和交互日常物品的 3D 模型的方式。关键要点•人工智能驱动的图形工具。•专注于从现实世界重建 3D 对象。•改进了当前的对象成像方法。引用 / 来源查看原文"这款新的基于人工智能的图形工具弥合了实验室环境中完美成像与捕捉现实世界对象的复杂性之间的差距。"FForbes Innovation* 根据版权法第32条进行合法引用。永久链接Forbes Innovation
Roblox 发布革命性 4D 生成:文本生成生命!product#generative ai📝 Blog|分析: 2026年2月5日 07:00•发布: 2026年2月5日 06:45•1分で読める•ASCII分析Roblox 全新的 4D 生成是一个改变游戏规则的技术,它允许用户仅用文本提示就能创建功能齐全的 3D 对象。这种创新方法超越了单纯的 3D 建模,实现了可以行驶的汽车和可以飞翔的龙,为游戏内的创造力开启了令人兴奋的可能性。关键要点•4D 生成不仅创建 3D 模型,还创建它们的行为和功能。•用户可以使用文本提示生成汽车和龙等对象。•早期访问期间,使用 4D 生成创建了 160,000 多个对象,玩家平均游戏时间增加了 64%。引用 / 来源查看原文"Roblox 宣布了一项新技术“4D 生成”,该技术使用该公司的生成式人工智能基础“Cube Foundation Model”。"AASCII* 根据版权法第32条进行合法引用。永久链接ASCII
革新医疗影像:AI辅助肺部网格生成research#computer vision📝 Blog|分析: 2026年1月30日 03:18•发布: 2026年1月30日 03:17•1分で読める•r/deeplearning分析这个项目展示了利用生成式人工智能增强医学影像分析的激动人心的潜力。 使用人工智能生成的代码从医学扫描中创建和完善 3D 肺网格,这预示着诊断和可视化方面的重大进步。关键要点•人工智能生成的代码 (GPT 和 Claude) 正被用于创建肺部网格。•挑战在于将肺部网格与周围的解剖结构隔离。•这项工作有可能改善医学影像分析。引用 / 来源查看原文"我能够生成肺部网格,但在肺部周围也存在躯干/皮肤,我无法移除它。"Rr/deeplearning* 根据版权法第32条进行合法引用。永久链接r/deeplearning
人工智能肺部网格创建:医学影像学的新前沿research#llm📝 Blog|分析: 2026年1月29日 11:48•发布: 2026年1月29日 11:37•1分で読める•r/deeplearning分析这项发展展示了利用生成式人工智能进行高级医学影像任务的激动人心的潜力。使用大语言模型(LLM)生成网格创建代码尤其值得关注,有望简化工作流程并带来处理复杂医学数据分析的新方法。关键要点•人工智能生成的代码被用于从医学影像数据创建3D网格。•挑战在于将特定解剖结构(如肺)与周围组织隔离开来。•该项目利用了生成式人工智能工具,可能包括大型语言模型(LLM)。引用 / 来源查看原文"所以我正在尝试从肺部的nifti文件创建网格。我能够准确地创建肺部网格,但问题是除了肺部之外,肺部周围还有类似躯干的皮肤,我不想这样。"Rr/deeplearning* 根据版权法第32条进行合法引用。永久链接r/deeplearning
Blender 和 Tripo 3D:人工智能与创造力的融合!product#3d modeling📝 Blog|分析: 2026年1月20日 06:45•发布: 2026年1月20日 06:36•1分で読める•Qiita AI分析这对3D艺术家来说是个令人兴奋的消息! Tripo 3D 插件与 Blender 4.5LTS 的集成开启了生成令人惊叹的 3D 模型的绝佳可能性。 用户可以直接在其熟悉的 Blender 环境中使用 AI,从而加速其创作流程。关键要点•Blender 4.5LTS 是此集成的先决条件。•Tripo 3D 插件通过 AI 增强了 Blender 的 3D 建模功能。•用户需要在 Tripo 3D 平台上创建一个帐户。引用 / 来源查看原文"Access the Tripo 3D site and create an account."QQiita AI* 根据版权法第32条进行合法引用。永久链接Qiita AI
3D模型生成AI飞速发展:图像到3D角色再到视频,变为现实!product#3d📝 Blog|分析: 2026年2月14日 03:48•发布: 2026年1月18日 22:00•1分で読める•ASCII分析用于创建3D模型的生成式人工智能领域正在迅速发展!自去年下半年以来,令人兴奋的进展引发了激烈的竞争,带来了更快的创新和更复杂的结果。这意味着我们比以往任何时候都更接近于真正动态的3D内容创作。关键要点•用于3D建模的生成式人工智能正在经历快速发展。•该领域的竞争正在加剧。•期待在图像到3D到视频的功能方面取得更快的进展。引用 / 来源查看原文"基于人工智能的3D模型生成技术自去年下半年以来竞争激增。"AASCII* 根据版权法第32条进行合法引用。永久链接ASCII
UltraShape 1.0: 通过可扩展几何细化的高质量3D形状生成Research#3D shape🔬 Research|分析: 2026年1月10日 07:38•发布: 2025年12月24日 14:08•1分で読める•ArXiv分析本文介绍了UltraShape 1.0,这是一种生成3D形状的新方法。 核心创新在于可扩展的几何细化方法,这可能导致更高保真度的3D模型。关键要点•UltraShape 1.0 使用可扩展的几何细化进行 3D 形状生成。•该方法旨在实现高保真度的 3D 模型。•该研究可能旨在改进 3D 建模的准确性和细节。引用 / 来源查看原文"UltraShape 1.0 focuses on generating 3D shapes."AArXiv* 根据版权法第32条进行合法引用。永久链接ArXiv
BabyFlow: 基于AI的3D建模,打造逼真婴儿面部Research#3D Modeling🔬 Research|分析: 2026年1月10日 08:30•发布: 2025年12月22日 16:42•1分で読める•ArXiv分析这项研究介绍了一种新方法,用于生成逼真的婴儿面部3D模型,这可能对各种应用有益。其潜在影响是巨大的,特别是在需要准确和富有表现力的婴儿描绘的领域。关键要点•BabyFlow 使用 AI 生成婴儿面部 3D 模型。•这些模型旨在既逼真又富有表现力。•这项技术可能应用于动画、医学影像和虚拟现实。引用 / 来源查看原文"The article focuses on creating realistic and expressive 3D models of infant faces."AArXiv* 根据版权法第32条进行合法引用。永久链接ArXiv
MatSpray: 将2D材料知识融入3D几何Research#3D Geometry🔬 Research|分析: 2026年1月10日 09:13•发布: 2025年12月20日 10:58•1分で読める•ArXiv分析这篇 ArXiv 文章很可能介绍了一种将 2D 材料属性与 3D 对象表示相结合的新方法。这项研究的成功取决于其能否有效地将知识从 2D 材料领域转移,以增强或指导 3D 几何处理。关键要点•该研究提出了一种将 2D 材料信息与 3D 对象表示连接的方法。•这种方法可能旨在通过整合材料属性来改进对 3D 对象的理解或操作。•这篇文章是一篇初步出版物,表明这可能是一项早期阶段的研究成果。引用 / 来源查看原文"The article's core focus is on fusing 2D material world knowledge onto 3D geometry."AArXiv* 根据版权法第32条进行合法引用。永久链接ArXiv
LiteGE:用于形状对应的高效测地线计算Research#Shape Correspondence🔬 Research|分析: 2026年1月10日 09:27•发布: 2025年12月19日 16:50•1分で読める•ArXiv分析这项研究侧重于轻量级测地嵌入,旨在提高形状对应分析的效率。 这对计算机图形学和 3D 建模等需要进行形状比较的应用具有重要意义。关键要点•侧重于提高测地线计算的效率。•解决非等距形状对应问题。•可能对 3D 建模和计算机图形学中的应用有所裨益。引用 / 来源查看原文"The research is sourced from ArXiv, indicating it is likely a peer-reviewed or pre-print academic paper."AArXiv* 根据版权法第32条进行合法引用。永久链接ArXiv
BrepLLM:利用大型语言模型实现原生边界表示理解Research#LLM🔬 Research|分析: 2026年1月10日 10:05•发布: 2025年12月18日 11:09•1分で読める•ArXiv分析这项研究探索了大型语言模型(LLM)在新应用领域中的应用,以增强对3D建模中边界表示(Brep)的理解。 这有可能简化设计工作流程,并为CAD领域内的生成设计开辟新的途径。关键要点•BrepLLM 利用 LLM 实现对 3D 模型的新颖理解方法。•这项研究可能会对 CAD 工作流程和设计自动化产生重大影响。•LLM 在 Brep 数据上的应用为该领域带来了创新方向。引用 / 来源查看原文"BrepLLM utilizes LLMs for native boundary representation understanding."AArXiv* 根据版权法第32条进行合法引用。永久链接ArXiv
高斯散点技术用于构建高保真面部几何与纹理Research#3D Modeling🔬 Research|分析: 2026年1月10日 10:05•发布: 2025年12月18日 10:53•1分で読める•ArXiv分析这篇研究论文探讨了使用高斯散点技术创建详细的面部几何形状和纹理,这是在逼真的3D面部建模方面的一项重大进步。 论文发布于ArXiv,表明这属于初步研究,需要进一步的验证和实际应用评估。关键要点•将高斯散点技术应用于面部重建。•专注于高保真结果,暗示逼真的3D面部模型。•发表于ArXiv,表明是早期研究。引用 / 来源查看原文"The paper leverages Gaussian Splatting for facial geometry and texture creation."AArXiv* 根据版权法第32条进行合法引用。永久链接ArXiv
基于信息几何的增强型3D形状分析Research#3D shapes🔬 Research|分析: 2026年1月10日 10:09•发布: 2025年12月18日 06:01•1分で読める•ArXiv分析这篇 ArXiv 文章可能介绍了一种分析 3D 形状的新方法,有望提高准确性和效率。在这种情况下应用的信息几何学,暗示了一种用于捕获和比较形状数据的复杂数学框架。关键要点•应用信息几何学来改进 3D 形状分析。•可能提高形状理解的准确性和效率。•这项研究可能针对物体识别或 3D 建模等领域。引用 / 来源查看原文"The article's context provides the fundamental premise of employing Information Geometry for enhanced 3D shape analysis."AArXiv* 根据版权法第32条进行合法引用。永久链接ArXiv
ViewMask-1-to-3:基于多模态扩散模型的多视图一致性图像生成Research#Image Generation🔬 Research|分析: 2026年1月10日 10:52•发布: 2025年12月16日 05:15•1分で読める•ArXiv分析这篇研究论文介绍了ViewMask-1-to-3,专注于使用多模态扩散模型进行一致性多视图图像生成。该论文的贡献在于改进了在不同视角下生成图像的一致性,这对于3D建模和增强现实等应用至关重要。关键要点•ViewMask-1-to-3利用多模态扩散模型。•主要目标是提高跨多个图像视图的一致性。•这项研究在3D建模和AR/VR方面具有潜在应用。引用 / 来源查看原文"The research focuses on multi-view consistent image generation via multimodal diffusion models."AArXiv* 根据版权法第32条进行合法引用。永久链接ArXiv
VoroLight:从通用输入中学习高质量体积 Voronoi 网格Research#Meshing🔬 Research|分析: 2026年1月10日 11:17•发布: 2025年12月15日 05:01•1分で読める•ArXiv分析这篇 ArXiv 文章介绍了 VoroLight,这是一种从通用输入中直接学习高质量体积 Voronoi 网格的新方法,可能会提高 3D 建模和重建的保真度和效率。 这篇论文的贡献在于生成此类网格的方法,改进了几何表示和相关应用。关键要点•VoroLight 引入了一种生成体积 Voronoi 网格的新方法。•该方法利用从通用输入中学习来提高网格质量。•这项研究对 3D 建模及相关领域具有潜在影响。引用 / 来源查看原文"VoroLight aims to learn quality volumetric Voronoi meshes from general inputs."AArXiv* 根据版权法第32条进行合法引用。永久链接ArXiv
UniPart:通过统一的 Geom-Seg 潜在空间进行部件级 3D 生成Research#3D Generation🔬 Research|分析: 2026年1月10日 12:23•发布: 2025年12月10日 09:04•1分で読める•ArXiv分析这项研究探索了一种新的 3D 生成方法,可能会提高在部件级别创建 3D 模型的保真度和效率。 使用统一的geom-seg潜在空间表明了 3D 对象的更精简和连贯的表示,这可能会在机器人技术和增强现实等领域带来进步。关键要点•通过关注部件级表示,提出了一种新的 3D 对象生成方法。•利用统一的 geom-seg 潜在空间来创建更有效和一致的 3D 模型表示。•这可能会提高 3D 模型创建的质量和速度。引用 / 来源查看原文"The paper focuses on part-level 3D generation using unified 3D geom-seg latents."AArXiv* 根据版权法第32条进行合法引用。永久链接ArXiv
SuperFrusta:利用残差基本体拟合提升3D形状建模Research#3D Shapes🔬 Research|分析: 2026年1月10日 12:27•发布: 2025年12月9日 23:58•1分で読める•ArXiv分析这项在ArXiv上发表的研究介绍了一种使用SuperFrusta进行3D形状建模的新方法,这可能在准确性和效率方面有所改进。 需更深入地研究SuperFrusta的方法,以评估其对该领域的具体贡献。关键要点•这项研究提出了一种新的3D形状建模方法。•该方法基于使用SuperFrusta的残差基本体拟合。•该论文发表在ArXiv预印本服务器上,表明它还处于早期阶段。引用 / 来源查看原文"The paper is available on ArXiv."AArXiv* 根据版权法第32条进行合法引用。永久链接ArXiv
Refaçade:基于参考纹理的AI对象编辑Research#Object Editing🔬 Research|分析: 2026年1月10日 13:14•发布: 2025年12月4日 07:30•1分で読める•ArXiv分析这篇 ArXiv 文章很可能介绍了一种使用参考纹理的对象编辑新方法。该论文的潜力在于它能够基于提供的视觉指导,对对象进行精确且可控的修改。关键要点•核心功能围绕基于参考纹理修改对象。•这项研究可能探索了视觉数据和人工智能在对象操作中的整合。•这可能对3D建模、图像编辑和内容创作产生影响。引用 / 来源查看原文"The research focuses on editing objects using a given reference texture."AArXiv* 根据版权法第32条进行合法引用。永久链接ArXiv
TensorFlow Graphics:计算机图形学与深度学习的结合Research#Graphics👥 Community|分析: 2026年1月10日 16:50•发布: 2019年5月9日 20:38•1分で読める•Hacker News分析这篇文章强调了计算机图形学和深度学习的融合,特别是通过TensorFlow Graphics库。它强调了在3D建模和动画等领域中新应用和进步的潜力。关键要点•TensorFlow Graphics连接了深度学习和计算机图形学。•它可能提供了用于3D建模、渲染和动画等任务的工具。•这种整合可以加速视觉内容创作的创新。引用 / 来源查看原文"TensorFlow Graphics is a library."HHacker News* 根据版权法第32条进行合法引用。永久链接Hacker News