## VOID：逼真视频物体与交互移除
VOID是一个新的AI系统，能够从视频中移除物体，并逼真地模拟移除后的后果——例如，吉他手被移除时吉他会掉落。VOID基于CogVideoX，利用两次传递的Transformer流程进行高质量的视频修复，并以感知交互的掩码为条件。
**工作原理：** VOID首先生成掩码，识别要移除的物体以及受其存在影响的区域（例如，掉落的物体）。然后，它在两次推理过程中使用这些掩码：Pass 1执行基础修复，而Pass 2使用扭曲噪声来优化时间一致性。
**关键要求：** VOID需要大量的计算资源——需要具有40GB+ VRAM的GPU（例如A100）。它还需要安装SAM2等依赖项，并设置Gemini API密钥以生成掩码。
**数据与训练：** 虽然提供预训练模型，但由于许可问题，VOID的训练数据并未直接发布。相反，提供了使用HUMOTO和Kubic生成训练数据（创建包含和不包含物体的反事实视频）的代码。
**可用性：** 模型和代码可在HuggingFace和GitHub上获得，从而促进社区贡献和进一步开发。 ([https://arxiv.org/abs/2604.02296](https://arxiv.org/abs/2604.02296))
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## VOID：AI驱动的视频编辑 – 摘要
Netflix发布了“VOID”，一个开源的AI工具，可以从视频中移除物体和互动。通过移除壶铃或人物等示例进行演示，VOID引发了对其潜在应用（包括积极的和令人担忧的）的讨论。
用户们趣味性地设想了修改电影情节（例如“黑镜：崩坏”的编辑）或移除现有内容中不需要的元素（例如“加菲猫不见加菲猫”）的情景。然而，讨论迅速转向该工具的潜在滥用。担忧集中在审查、易于制造深度伪造以及操纵现实用于政治或恶意目的的能力上。
虽然一些人认为随着技术的进步，艺术控制将被重新获得（类似于Stable Diffusion），但另一些人则担心一个“反乌托邦的未来”，即镜头可以被轻易地修改以适应各种议程。尽管存在这些担忧，许多人也承认该工具对电影制作人、VFX工作和老内容修复的潜在益处，可能降低制作成本并实现以前不可能实现的镜头。该工具凸显了关于日益强大的AI驱动的视频操纵的伦理影响的日益激烈的争论。
## 将 Go 标准库移植到 C：字节与字符串 该项目旨在用 C 重现 Go 的一部分，重点是性能并消除 Go 运行时。在成功移植 `io` 包之后，重点转移到 Go 的核心 `bytes` 和 `strings` 包。 移植纯函数，例如 `math/bits` 和 `unicode/utf8` 中的函数，相对简单，但 Go 和 C 之间的运算符优先级差异需要仔细注意。更复杂的是像 `Repeat` 这样的函数，它需要引入分配器接口——模仿 Zig 和 Odin 等语言的方法——用于显式内存管理。这允许灵活的分配方法并有助于调试。 基准测试显示出普遍积极的结果，C 实现通常比 Go 对应实现快 1.5-4 倍。然而，`Index` 最初表现不佳，直到利用 `memchr` 进行优化的子字符串搜索。`strings.Builder` 的显著性能提升来自于确保函数内联并优化返回值结构，以避免不必要的内存访问。 该项目强调了显式内存控制的好处，并证明了，通过仔细优化，C 在许多常见操作上可以实现与 Go 相当或更高的性能。移植的包在 Solod 中可用，Solod 是一种允许将 Go 代码翻译成 C 的工具。未来的工作将集中于移植 `time` 包。
一个黑客新闻的讨论围绕着将Go的`strings`包移植到C的尝试，结果性能几乎与原始Go实现相匹配。作者在C版本利用`memchr`后停止了优化，因为它仍然略慢于Go的基于汇编的方法，这可能是由于调用C库的开销造成的。
对话深入探讨了Go的历史，争论其最初的实现是否是C的转译器（它*用*C编写，但独立编译）。 许多评论员讨论了编程语言的谱系，引用Plan 9的Alef和Limbo作为Go有影响力的前身，但对哪个联系更强存在不同意见。
最后，有一个略带幽默的说明，强调了在2026年看到“没有AI编写”的代码的罕见程度。这次讨论展示了技术细节、历史背景和编程社区内略带玩笑的辩论的融合。
一个人，两个月，2万美元启动资金，无风投，氛围感软件。18亿美元的公司。我们将看到更多这样的个人独资十亿美元公司。人工智能正在将组建、推出、扩展团队和融资这5年的时间压缩成一位高能动性首席执行官 + 2个月。下午4:35 · 2026年4月2日 · 3.71万次浏览 71条回复 · 44次转发 · 515个赞。
一篇近期文章详细描述了对一家最初被吹捧为成功的“人工智能公司”，估值18亿美元的担忧。然而，Hacker News上的讨论表明，这种成功很可能基于欺诈行为，而非真正的AI创新。
用户指出，伪造的医生档案、深度伪造的营销材料，以及扩展到销售ED治疗药物等现象是危险信号。该公司似乎充当中间人，将客户与医生联系起来，主要利用AI来扩大欺骗性营销，并规避传统的监管障碍。
许多评论员认为，问题并非*由*AI引起，而是AI*促成了*欺诈，允许一位道德存疑的创始人迅速扩大欺骗性业务。这被描述为一种“谎言即服务”模式，AI放大了现有的不诚实行为，而不是代表着合法的AI突破。最终，对不当行为负责的是创始人，而非技术本身。
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二十年来，作者参与了Google AdSense，最初是为了学习在线广告并从2005年推出的博客中获得少量收入。虽然从未成为重要的收入来源（最高达到每年1000美元，现在约为100美元），但它提供了宝贵的发布者洞察。
然而，收益已减少。作者现在经常违反AdSense内容规则，收到读者关于侵入性广告的投诉，并且不断与不受欢迎的广告格式扩展作斗争，尽管已经配置了设置来限制它们。
最终，微薄的经济收益不再能证明持续的监控、与“商业”标识相关的潜在法律风险，或负面的用户体验是合理的。因此，作者已将他的博客从AdSense计划中移除，结束了长达二十年的合作关系，尽管对此有些犹豫。
## 黑客新闻讨论：关闭 Google Adsense 20 年后
一个黑客新闻帖子讨论了一位用户在运营网站二十年后禁用 Google Adsense 的决定。发帖者和几位评论者分享了通过 Adsense 赚钱的经历，通常在 2000 年代初达到顶峰，之后显著下降。
许多人回忆了与 AdSense 相关的问题，包括欺诈活动（例如垃圾机器人触发高价广告）、账户被封禁且几乎没有补救措施，以及由于 CPM 降低和广告拦截器使用量增加导致的收入整体下降。一些用户强调了围绕在线广告的伦理问题，提到了隐私侵犯和操纵性做法。
一个关键的收获是广告格局的变化。虽然曾经是一种可行的收入来源，但现在许多人认为 Adsense 不可靠且可能有害。一些人建议采用替代的盈利策略，如直接赞助或创建有价值的产品，而另一些人则倡导回归一个不那么依赖广告的互联网。该讨论还涉及内容平台对其展示的广告的责任，尤其是在积极推广或为某些内容提供经济激励时。
美国声誉跌至本世纪最低点，并且“可能无法恢复”。
US reputation hits 'depths not seen this century' – and 'may never recover'
20 天前
根据前奥巴马政府官员理查德·斯滕格尔的说法，美国针对伊朗的行动——从据称杀害伊朗学生开始——代表着一场损害美国的战争，严重影响着美国的全球形象。斯滕格尔曾领导国务院的公共外交工作，认为这场冲突将使美国的支持率降至历史最低点，可能无法恢复。 他认为，特朗普的政策正在瓦解美国的“软实力”——通过文化吸引力进行影响的能力——并结束长期以来在国外推广民主的传统。政府在伊朗、委内瑞拉以及对古巴的行动，正在重现负面的“丑陋的美国人”刻板印象，其特点是傲慢和文化不敏感，但*没有*民主理想的借口。斯滕格尔警告说，这可能会不可挽回地损害美国的声誉，并限制未来的外交效力。
## 美国声誉下降：黑客新闻总结
一篇在黑客新闻上分享的RawStory文章引发了关于美国全球地位可能不可逆转下降的讨论。许多评论员同意美国已经失去了信誉，原因在于其外交政策中的言论与现实脱节，尤其是在冲突和联盟方面。
许多人指出，特朗普政府之后信任度下降，以及对美国政治持续动荡的担忧。这导致盟友分散国防开支和供应链，质疑美国领导层的可靠性。一些人认为美国正在重蹈覆辙，类似于英国苏伊士运河危机后的情况或苏联在阿富汗的经历。
还有人强调了向区域权力动态的转变，正如塞缪尔·亨廷顿的《文明的冲突》所预测的那样，这挑战了二战后的“单极”世界秩序。虽然一些人对美国领导层变化后可能出现的纠正持乐观态度，但许多人担心损害已经造成，美国正在进入一个影响力下降的时期。“软实力”的丧失以及内部不稳定影响国际信任是关键主题。
Anthropic已与谷歌和博通达成一项多千兆瓦的协议，以获得下一代TPU算力，预计于2027年投入使用，为Claude AI模型提供支持。这是Anthropic迄今为止最大的计算基础设施承诺，源于客户需求的快速增长。 该公司年化收入已增长三倍以上，超过300亿美元——高于2025年底的90亿美元——并且有超过1000家企业每年在Claude上花费超过100万美元。大部分新增算力将位于美国，进一步推动Anthropic对美国计算基础设施的500亿美元投资。 Anthropic利用各种硬件，包括AWS Trainium、谷歌TPU和NVIDIA GPU，以实现最佳性能和弹性。尽管如此，亚马逊网络服务仍然是其主要的云服务提供商，并且Claude可以在AWS、谷歌云和微软Azure上独家使用。
## Anthropic 与 Google/Broadcom 合作 - 摘要
Anthropic 正在扩大与 Google 和 Broadcom 的计算合作，引发了关于人工智能开发真实成本的讨论。 讨论的中心在于“token”是否是一个有用的指标，许多人认为**“千瓦”的电力消耗**更能代表实际消耗和定价的资源。
评论员们争论着扩展是否会无限期地持续下去，一些人认为收益与数据质量有关，而不仅仅是计算能力。 担忧集中在巨大的能源需求对**环境的影响**上，以及在取得重大人工智能进展之前是否会达到生态极限。
除了技术方面，讨论还涉及 Anthropic 的收入数字（可能为年化 190-300 亿美元）以及人工智能增长的更广泛影响。 值得注意的是，需要**区域数据主权**，尤其是在欧洲，以释放更广泛的企业采用。 最终，该帖子强调了衡量人工智能进展的转变，不仅仅是性能，还包括其切实的资源需求。
## Anos：一种现代、非POSIX内核 – 摘要
Anos 是一种业余操作系统，目前处于“玩具内核”阶段，设计用于 x86_64 和 RISC-V 架构。它是一个现代、有主见的、非POSIX系统，构建在一个非严格的微内核（“STAGE3”）之上，侧重于基于能力的安全性以及通过“SYSTEM”监管者进行用户模式系统管理。
主要特性包括抢占式多任务处理（在 x86_64 上最多支持 16 个 CPU）、用户空间设备驱动程序以及定制工具链（Binutils、GCC、Newlib）。内核提供诸如调度、内存管理和 IPC 等基本原语。SYSTEM 处理硬件发现（ACPI/Devicetree – 正在进行中）并提供操作系统抽象。
目前，Anos 支持 CPU、定时器、中断和内存管理等基本硬件。它已经在真实的 x86_64 硬件上进行了测试，并且在 QEMU 中为两种架构运行。虽然 RISC-V 支持正在推进，但 SMP 目前仅适用于 x86_64。开发优先考虑快速的 IPC 机制，而不是广泛的系统调用，并分层委托能力以提高安全性。该项目采用 GPLv2 许可。
## Anos：一个手写微内核
一位爱好者正在开发Anos，一个适用于x86-64和RISC-V架构的约100KiB微内核，支持IPC、多任务处理和SMP（x86-64）。开发者利用LLM（主要为Claude Code）进行文档编写和测试，但刻意避免在内核中使用AI生成的代码，以优先保证学习和代码质量。
Anos专注于现代设计，摒弃遗留特性，并依赖手册和数据表进行实现。所有I/O均为内存映射，使用MSI/MSI-X中断。虽然开发仍在进行中，目前的重点是实现一个USB堆栈以提供交互功能。
开发者承认AI编码工具的潜在影响，但认为像Anos这样的项目仍然对个人学习和技术基础至关重要。讨论围绕着该项目的实用性、移植现有软件的可能性（可能通过POSIX层），以及从seL4和QNX等其他内核设计中获得的灵感。该项目名为“Anos”，不幸的是，在西班牙语中翻译成一个可能具有冒犯性的词语。
纽约家庭需要超过12.5万美元的收入才能在任何行政区生活。
NYC Families Need over $125,000 in Income to Live in Any Borough
20 天前
彭博社 需要帮助？请联系我们 我们检测到您的计算机网络存在异常活动 要继续，请点击下面的框来确认您不是机器人。 为什么会发生这种情况？ 请确保您的浏览器支持 JavaScript 和 cookies，并且没有阻止它们加载。 更多信息请查看我们的服务条款 和 Cookie 政策。 需要帮助？ 关于此消息的咨询，请联系 我们的支持团队并提供下面的参考ID。 阻止参考ID：29522e4e-3209-11f1-abcb-c7688381cc97 订阅 Bloomberg.com，随时掌握最重要的全球市场新闻。 立即订阅
## 纽约市可负担性危机：摘要
一份最新报告显示，纽约市家庭每年需要超过125,000美元才能在任何区生活，这引发了Hacker News上关于该市生活成本上涨的讨论。许多人指出，这个数字没有考虑到储蓄、医疗保健或儿童保育，而且收入较低的人通常依赖于他们可能没有资格获得的补贴。
对话强调了“被挤压”的中产阶级——收入高于获得援助的门槛，但难以负担基本生活必需品。一些人认为，问题不仅仅是收入，而是缺乏可负担的住房，尤其是对于从事基本服务工作的人。另一些人指出，像纽约市这样的城市高薪工作的集中，使得人们不得不居住在那里，尽管成本很高。
一些评论员批评了简单地“搬到更便宜的地方”的想法，认为这忽略了就业市场和城市中心的重要性。 还有人对指责社会保障项目的说法提出反驳，许多人强调了获得福利的困难以及推动不平等的系统性问题。 最终，该讨论表明需要政策改变来解决住房可负担性问题，并确保所有居民都能获得可维持的生活工资。
## TTF-DOOM：字体中的Doom
TTF-DOOM是一个完全可运行的Doom风格光线投射引擎，构建在TrueType字体文件*内部*。该项目利用字体内置的、图灵完备的 hinting 程序（一种用于字形网格拟合的虚拟机），仅使用6.5KB的代码渲染3D图形。
一种定制的领域特定语言（DSL）被编译成TrueType字节码，然后操纵字形“A”——特别是它的16条垂直线——以显示16x16瓦片地图的3D透视图。JavaScript处理玩家输入、敌人逻辑和射击，通过字体变化设置将坐标传递给字体。字体执行光线投射和墙壁渲染，而JavaScript则叠加HUD和敌人。
该项目克服了TrueType算术中的一些缺陷和有限的调用栈带来的显著障碍。它利用巧妙的解决方法来模拟循环，规避损坏的乘法/除法和递归函数调用。调试模式（通过按下Tab键激活）可以实时可视化字体变化轴。
与llama.ttf等使用WebAssembly的类似项目不同，TTF-DOOM利用的是1991年原始的TrueType hinting字节码。
## TTF-DOOM：字体中的光线投射引擎
一位开发者 (4RH1T3CT0R) 创建了一个令人惊讶的、功能完善的光线投射引擎——让人联想到《狼enstein 3D》，而非《DOOM》本身——完全在TrueType字体的 hinting字节码中实现。 这利用了字体图灵完备的虚拟机，使用字形轮廓（例如带有16条垂直线的“A”）来渲染粗糙的第一人称视角。
这个6.5KB的程序利用字体变体轴来接收玩家坐标，对存储在字体内的瓦片地图进行光线步进，并调整条形高度来创建墙壁。 JavaScript处理游戏逻辑，如移动和射击，并将数据传递给字体，字体充当独特的“GPU”。
挑战包括不寻常的TrueType乘法（除以64）和缺乏`WHILE`循环，迫使使用受FreeType调用深度限制的递归函数定义。 该演示可在Chrome/Edge中游玩（WASD + 箭头键，空格键射击），网址为[https://4rh1t3ct0r7.github.io/ttf-doom/](https://4rh1t3ct0r7.github.io/ttf-doom/)，但有报告称由于FreeType的自动 hinting，某些浏览器/操作系统组合会出现渲染问题。