Linux 之父和 Git 的创始人 Linus Torvalds 在 GitHub平台发布了一个新的开源音频项目 AudioNoise,这是一款数字吉他效果器踏板,这是他首个采用 AI 参与编程的项目。当然,它是开源软件,采用 GPL 2.0 许可协议。

AudioNoise 的定位明确,它更像是一个学习练习,而非专业的音频工具包。根据其 README 文件,其主要设计目标是探索数字信号处理的基本原理,而不是提供功能完善的软件。这些效果器简单易用,摒弃了诸如基于FFT的处理等复杂技术;它们仅以基本的IIR滤波器和延迟环路实现,足以模拟“玩具”踏板效果,核心是“单采样输入-单采样输出”零延迟设计,延续 TAC5112 芯片 ADC→DAC 链路的亚毫秒级延迟优势。换句话说,这并非音频框架库,也不是旨在与成熟的DSP项目竞争的严肃尝试。AudioNoise 是根据 GPL-2.0 发布的,该许可证与 Linux 内核长期使用的许可证相同。它的出现源于 Torvalds 早期的 GuitarPedal 实验,他在实验中记录了自己对模拟电路设计和吉他踏板硬件的探索。该项目之所以受到赞誉,与其说是因为它的音乐作品,不如说是因为它展现了 Torvalds 在内核开发之外的另一面——一种以技术为中心的爱好,涉及电路板和电烙铁,而不是电源管理补丁或合并窗口的戏剧性问题。当然,AudioNoise 和早期的 GuitarPedal 项目都只是轻松的个人作品,之所以引起关注,是因为它们的作者。虽然代码和原理图吸引了社区的兴趣,并在 GitHub 上获得了大量星标(短短几天内就获得了 1300 个星标,并有 46 个 fork),但其根本目的仍然是探索性的,而非商业性的。这个名为AudioNoise的项目于本月初出现在 Torvalds 的 GitHub 仓库中。该程序主要用 C 语言编写,探索数字音频效果和信号处理。它的灵感源于 Torvalds 去年进行的一项名为 GuitarPedal 的硬件实验。GuitarPedal 是一系列自制的吉他效果器踏板,Torvalds 制作这些踏板是为了深入了解模拟电路。此后,Torvalds 将这些设备作为礼物赠送给了内核开发者,甚至还送给了比尔·盖茨。对于 AudioNoise 项目,Torvalds 使用了谷歌的Antigravity AI,这是一款旨在通过自然语言输入生成和优化程序的编码助手。在这个项目中,该工具生成了一个基于 Python 的音频样本可视化工具,与 Torvalds 的 C 语言程序相辅相成。在项目文档中,Torvalds 写道:“Python 可视化工具基本上是用 vibe-coding 编写的”,并补充道:“我省去了中间环节——我自己——直接使用了 Google Antigravity 来制作音频样本可视化工具。”他的评论表明他对结果很满意,认为没有必要手动重写人工智能生成的代码。他还提到,在使用不熟悉的编程语言时,他经常依赖在线资源或代码片段,这几乎是所有程序员都会有的习惯。尽管Vibe编码在网上饱受嘲讽,但随着Copilot、ChatGPT和Claude AI等人工智能工具取代Stack Overflow等传统平台提供快速代码帮助,Vibe编码也逐渐流行起来。长期以来对炒作驱动型技术持怀疑态度的Torvalds竟然会采用Vibe编码,这让开源社区的许多人感到惊讶。这项实验也提醒我们,人工智能正在逐步渗透到Linux生态系统本身。开发者们开始使用人工智能模型来完成调试、补丁分类和代码维护等任务,而这些工作过去完全由人工完成。这些效果器——就像我最初接触的模拟电路一样——只是玩具效果器,不必太当真。它们的主要设计目标是学习数字音频处理的基础知识。就像吉他效果器是为了学习硬件方面的知识一样。Torvalds 一直警告人们不要过度炒作人工智能,他说:“我讨厌人工智能这个话题,不是因为我讨厌人工智能本身,而是因为它被过度炒作了。” 然而,他也强调自己“非常相信人工智能作为一种工具的价值”。Torvalds 将 Antigravity 应用于 AudioNoise,与其说是为了自动化,不如说是为了进行创造性的探索。他将人工智能应用于一个与 Linux 内核相去甚远的项目中,从而将这项技术视为工艺的延伸,而非对其的挑战。对于仍在质疑 AI 辅助代码生成在实际编程中是否有一席之地的开发者来说,Torvalds 的业余爱好方法可能标志着一个微妙的转折点,在这个转折点上,即使是最坚定的传统主义者也愿意让算法自由发挥。AudioNoise 项目:https://github.com/torvalds/AudioNoise

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