## 米尔格拉姆实验再审视：并非服从，而是规则的崩坏 对斯坦利·米尔格拉姆著名服从实验原始录音的新分析揭示了一个令人惊讶的真相：参与者并非持续*服从*指令，而是经常*打破*它们。英国开放大学的研究人员发现，传统上被标记为“服从”的人——那些施加最大电击的人——在近一半的行动中违反了研究既定的记忆测试程序。 参与者并非认真遵循每个电击的五步流程，而是经常跳过步骤或以破坏科学研究假象的方式执行它们，常常在学习者抗议时*继续*施加电击。值得注意的是，最终拒绝继续实验的人在他们完成的部分中实际上*更*严格地遵守规则。 这表明实验并非关于对权威的自觉服从，而是实验者沉默所助长的一种非授权暴力。通过未能纠正程序违规行为，权威人物允许科学框架崩溃，创造了一种强制环境，在这种环境中，参与者感到被迫继续，尽管他们已经放弃了研究的假象。这些发现挑战了对实验的长期解释，并强调了在理解人类顺从时，考虑规则的崩坏，而不仅仅是电击的施加，的重要性。
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音频记录显示米尔格拉姆服从实验中存在大规模违规行为。
Audio tapes reveal mass rule-breaking in Milgram's obedience experiments
2 天前
## 米尔格拉姆实验再审视：违规行为揭示了细微之处
对著名米尔格拉姆服从实验录音带的最新分析表明，最初的结论可能存在缺陷。这项研究经常被引用为人们盲目服从权威的证据，但实际上可能表明了另一种情况：参与者并非总是顺从地施加电击，而是在这样做时*违反*实验协议。
具体来说，那些继续到最高电压水平的人经常跳过步骤或匆忙完成程序，例如在“学习者”仍在尖叫时提问。令人惊讶的是，*停止*实验的参与者更有可能正确地遵循规则。
这挑战了参与者受到对权威的顺从驱动的观点。相反，它表明那些继续的人可能不太认真，甚至主动脱离，优先完成任务而不是遵守程序。这些发现对实验的解释提出了质疑，并强调了人类行为在压力下的复杂性，建议关注服从的*表现*，而不是真正的顺从。这项研究重申了在从心理实验中得出广泛结论时需要谨慎。
## 海军力量格局的变化 近期霍尔木兹海峡的紧张局势凸显了海军战争的关键转变：美国海上力量投射的衰落。 历史上，美国海军主导全球水域，能够从航母上向任何海岸线投射力量。 然而，伊朗和中国等国已经发展出先进的岸基反舰导弹系统，有效地创建了“反介入/区域拒止”区。 这意味着航母不再能安全地在防御海岸线附近行动，正如海军目前在霍尔木兹海峡以外的部署所表明的那样。 这些导弹系统的成本远低于美国军舰，并且与无人机和水雷结合使用，构成了巨大的威胁。 乌克兰-俄罗斯战争进一步说明了这一趋势，乌克兰成功地利用廉价导弹和无人机挑战俄罗斯的黑海舰队。 美国造船业的衰落也限制了其迅速更换损失船只的能力。 这种新的现实要求重新评估海军战略和投资，因为用昂贵的航母舰队支配海岸线的时代正在消退。 决定性的军事解决方案不太可能实现，迫使美国改变其在日益装备着廉价有效的反舰技术的世界上处理海军行动的方式。
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## Celery Worker 超时根本原因与解决方案 最近生产环境中出现问题，所有 Celery worker 在访问数据库时超时。根本原因并非数据库负载，而是 Django 启动 (`AppConfig.ready()`)、Celery 的预 fork 并发模型（使用 `fork()`）以及数据库连接池之间微妙的交互。 更改配置标志以启用 Django 信号监听器会在 `fork()` 系统调用*之前*启动期间触发 ORM 查询。`fork()` 采用延迟复制内存（写时复制），但*共享*内核资源，如 TCP 套接字和锁。这意味着子进程继承了一个具有共享、损坏资源的连接池——接收交错数据的套接字、损坏的锁和不存在的线程。 解决方案涉及两个 Celery 钩子：`worker_before_create_process` 在 `fork()` *之前* 在父进程中显式关闭并销毁数据库连接，以及在每个子进程中使用 `worker_process_init` 进行深度防御。这确保了每个 worker 启动时都具有干净、独立的连接池，从而解决了超时问题。 该事件强调了理解像 `fork()` 这样的系统调用如何与应用程序代码和共享资源交互的重要性，即使各个组件单独看起来功能正常。
对不起。
奇点临近 关于 404 页面未找到 :( 请求的页面未找到。 奇点临近 奇点临近[email protected] geohot realgeorgehotz 一个存放我经常重复的、研究不足的想法的地方
对不起。
阿西莫夫出版社将于四月暂时停止运营，但现有文章将继续免费在线提供。该出版社于2023年6月成立，核心团队仅由尼科和赞德·巴尔维特两位编辑组成，订阅用户迅速从7000人增长到42000人，共发表了149篇文章，每月覆盖约50万读者。 该出版社以深入的科学写作而著称，涵盖从历史分析（《青霉素神话》）到未来推测等主题，甚至影响了临床试验和细胞器工程资助方面的政策讨论。阿西莫夫出版社还成功出版了两本选集，其中包括一本以传统油墨*和*DNA印刷的独特书籍。 此次暂停并非由于财务问题——在阿西莫夫、阿斯特拉研究所和Stripe的支持下——而是因为创始团队有了新的承诺。尼科强调了过程的价值——高质量科学写作所需深入的研究和协作——并表示有信心未来的领导层将继续阿西莫夫出版社探索科学历史和未来的承诺。
## 阿西莫夫出版社暂停出版
阿西莫夫出版社，一家以通俗科学写作见长的出版机构，宣布暂停运营。这一消息在Hacker News上引发讨论，许多人质疑它与已故科幻作家艾萨克·阿西莫夫的关系——它在编辑上是独立的，并且是基因工程公司的一部分。
评论者们争论该公告是否充分解释了阿西莫夫出版社*是什么*，一些人认为它对于不熟悉该出版物的读者来说结构不佳。另一些人则为该帖子辩护，认为它是针对现有粉丝的。一个反复出现的主题是使用名人名字为公司命名的伦理问题，以及在某人去世后多久才变得可以接受。
许多评论者分享了与阿西莫夫出版社的积极体验，赞扬其深入但易于理解的科学文章。该出版物依靠资助和其母公司支持，凸显了维持独立科学新闻报道的挑战。讨论还涉及了像《阿西莫夫科幻》和《Analog》这样的科学出版物的更广泛困境。
## 使用 jr-rails 进行 Rails AI 开发 jr-rails 提供工具，引导你的 AI 构建健壮且易于维护的 Rails 应用，模仿 37signals (Basecamp, HEY) 的开发风格。 **jr-rails-classic** 专注于代码质量，教导你的 AI 创建具有丰富模型、精简控制器和标准 Minitest 实践的 Rails 应用——避免使用服务对象等复杂模式，以最大程度地减少错误和维护成本。 **jr-rails-new** 通过开箱即用的生产级技术栈简化新应用设置，包括 Phlex 或 ERB、Pundit 和 Solid Queue 等选项，确保从一开始就具备可扩展性。 **jr-rails-phlex** 专门针对 UI 开发，引导你的 AI 使用 Stimulus 和 Turbo 等技术构建快速、可测试的组件，并建立清晰的层级结构，从而提高一致性并简化更新。 最终，jr-rails 旨在通过为你的 AI 驱动的 Rails 项目建立坚实的基础，来减少自定义代码、降低成本并加速开发。
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julianrubisch 19小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏
ramon156 18小时前 | 下一个 [–]
网站内容由AI生成并不令人惊讶，只是惊讶于楼主没有校对。 在这种情况下，什么被认为是“经过考验的”？ 应用的规则经过考验了吗？ 也许吧。 技能经过考验了吗？ 怀疑。
julianrubisch 18小时前 | 父级 | 下一个 [–]
是的，是共同创作的。 我会测试我发布的一切，包括发布技巧。
如果你对此表示怀疑，那是你的权利。 现在你应该怀疑一切。
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## PostgreSQL 中的 CTE：超越可读性 CTE（Common Table Expressions，公共表表达式）是一种流行的 SQL 功能，通常用于查询组织，但其性能影响已经演变。最初，CTE 充当“优化屏障”，强制对结果进行物化——完全计算和存储，阻止查询计划器跨 CTE 进行优化。这意味着失去了使用索引和谓词下推的机会。 PostgreSQL 12 通过 CTE 内联改变了这一点，现在计划器可以将 CTE 视为子查询，应用正常的优化。但是，当存在多次引用、递归查询、数据修改操作或使用 `VOLATILE` 函数时，仍然会发生物化。PostgreSQL 17 通过统计信息传播改进了物化 CTE，提高了规划准确性。PostgreSQL 18 提供了物化期间内存/磁盘使用情况的可视性。 虽然 CTE 提供了可读性，但请注意其行为。对于单次使用、简单的 CTE，内联是理想的。对于具有小结果的多次引用，物化是可以接受的。大型中间结果受益于具有索引和统计信息的临时表。数据修改和递归需要 CTE，但要了解其局限性。 最终，理解 PostgreSQL *如何* 处理 CTE 对于编写高效查询至关重要，超越“先做这个，再做那个”的命令式风格，让计划器有效地进行优化。
## Hacker News 讨论：好的 CTE，坏的 CTE (boringsql.com)
Hacker News 上一篇帖子引发了关于 SQL 中通用表表达式 (CTE) 的讨论。CTE 使用 `WITH` 子句定义，是用于提高查询可读性和结构的临时命名结果集。最初的帖子没有定义 CTE，促使评论者指出这一点。
对话很快扩展到 CTE 使用的各个方面。用户分享了在不同数据库系统（PostgreSQL、Oracle、SQL Server、DuckDB）中使用 CTE 的经验，并强调了性能方面的考虑。主要收获包括：CTE 主要用于代码组织，不一定用于优化（尽管某些系统会将其内联）；递归 CTE 并非真正的递归；有时将 CTE 分割成临时表可以提高性能，尤其是在分析查询中。
一些评论员赞扬了原文的详尽性，特别是其对递归 CTE 的解释以及 CTE 中聚合的潜在陷阱。其他人讨论了使用 Claude 等 AI 工具重写低效 SQL 查询，从而显著降低计算成本。讨论还涉及理解与 CTE 相关的数据库特定优化和功能的重要性。
RamAIn是一家获得Y Combinator支持的初创公司，正在构建AI智能体来自动化重复的企业工作流程——以比人类快10倍且更可靠的速度运行遗留系统和应用程序。公司由前麦肯锡顾问Shourya Vir Jain和AI研究员Vansh Ramani（曾就职于CMU和Meta）创立，RamAIn将前沿研究与实用、可投入生产的系统相结合。 他们目前正在招聘创始AI/ML研究员，以开发能够进行复杂推理、规划和执行的智能体。该职位侧重于构建多模态模型以理解软件界面，并创建强大的动作选择系统。 这不仅仅是一个纯粹的研究职位；理想的候选人将快速原型设计、实验和部署模型，以自动化企业客户的实际任务。RamAIn寻找在智能体系统、机器学习或相关领域具有丰富实践经验，并对推动AI原生自动化的边界充满热情的人才。
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RamAIn (YC W26) 正在招聘 (ycombinator.com)
17小时前 | 隐藏
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克利夫兰地下，嘉吉威士忌岛盐矿正不知疲倦地工作，以满足东北部和五大湖地区异常高的融雪盐需求，原因是比往年更严酷的冬季。这个巨大的矿井位于地下1800英尺处，由古代干涸的海域形成，每年开采300万至400万吨盐。
矿工们钻孔、爆破，并通过错综复杂的隧道输送着4.4亿年前的盐，每天生产约11,000至14,000吨的融雪剂。嘉吉报告称，自9月以来一直在加班加点，以应对减少的市政供应和频繁的暴风雪。
尽管需求增加，主管乔治·坎贝尔保证，矿井仍有数十年的储备。该矿井通过卡车、铁路和船只向多个州分发盐，优先向需求最大的地区供应，以应对持续的冬季天气。
## 艾利湖盐矿及相关讨论 - 摘要
一篇近期文章指出，世界最大的湖泊之一艾利湖下存在着一个巨大的盐矿。这引发了黑客新闻的讨论，并延伸到盐矿安全、历史灾难和盐矿开采实践等相关话题。
用户回忆了1980年路易斯安那州的佩格纳湖灾难，钻探引发了盐矿地下塌陷。人们也对盐矿附近的土地开发和沉孔问题表示担忧，例如纽约州卡尤加湖下的盐矿，附近房产所有者需要签署免责声明。
对话涉及了盐矿通风的复杂性以及盐矿开采的独特挑战。有趣的是，休伦湖拥有全球*最大*的盐矿。讨论还涵盖了盐的历史重要性（推荐阅读：马克·库兰斯基的《盐》）和当前的开采方法，包括蒸发池。
最后，用户们辩论了在盐矿中度过时间对健康的潜在益处（盐疗法）以及盐矿开采的整体安全性，并指出盐层结构的稳定性。