每日HackerNews RSS

启用 JavaScript 和 Cookie 以继续。

启用 JavaScript 和 Cookie 以继续。

## 无手机区域兴起及社交科技辩论 越来越多的美国酒吧和餐厅选择禁止使用手机,引发了关于我们与科技和社交互动关系的讨论。虽然有些人欢迎这一想法——尤其是在技术俱乐部等已经限制相机使用的场所——但另一些人质疑其可行性,特别是对于与朋友协调或仅仅想要放松而言。 这场讨论迅速扩大到关于现代沟通习惯与过去规范的辩论,一些人认为我们已经*过度*依赖持续的连接。另一些人则为手机的便利性辩护,同时也承认可能会失去对当下时刻的感知。人们对执行此类政策以及与顾客发生冲突的可能性表示担忧。 讨论还涉及更广泛的主题:对正念体验的渴望、智能手机对社交动态的影响以及监控技术日益普及。一些人甚至将其与禁烟令相提并论,而另一些人则强调了为残疾人(如导盲犬)提供便利的重要性。最终,这一讨论揭示了我们对科技在社交生活中的作用的复杂且不断发展的观点。

Perfmon 是一款快速的跨平台系统监控工具,旨在简化性能分析。它不同于传统的监控工具,将 `top`、`vmstat` 和 `netstat` 等工具的输出整合到一个简洁的选项卡界面中。 主要功能包括 CPU、内存、网络和负载的实时火花图,用于快速健康检查,以及通过 TOML 文件进行高度可定制的配置——允许用户定义自己的命令和刷新间隔。Perfmon 使用 Go 构建,开销最小,并提供浅色和深色主题。 安装方法很简单,可以使用 `go install` 或克隆 GitHub 仓库并使用 `make` 构建。用户可以使用键盘快捷键进行导航,并通过调整 `perfmon.toml` 配置文件来个性化监控。欢迎贡献,并提供详细的贡献指南。它采用 MIT 许可。

对不起。

👍 1人点赞 👎 1人踩 😄 1人笑 🎉 1人欢呼 😕 1人困惑 ❤️ 1人爱心 🚀 1人火箭 👀 1人眼睛。您现在无法执行此操作。

## Nanocode:使用 JAX 在 TPU 上复制 Claude Code 一个名为 Nanocode 的新项目 ([github.com/salmanmohammadi]) 旨在利用 JAX 在 TPU 上复制 Anthropic 的 Claude Code 的能力,成本仅需 200 美元。讨论的重点在于该项目的教育价值——允许对分布式训练和偏好优化进行实验——而不是创建具有竞争力的编码模型。 一个关键的争论点围绕代码生成的准确性。一个请求就地列表修改的示例提示生成了使用列表推导式(创建*新的*列表)的代码,引发了关于提示遵循和 Pythonic 编码实践的讨论。 该项目强调了数据质量的重要性,因为代码示例是合成生成的。它被定位为“后训练”模型以用于工具使用,而不是训练 Claude Code 本身,后者是 LLM 的“利用”。从业者指出,实现 Claude Code 的功能通常需要更多的数据、计算和强化学习。 最终,Nanocode 被呈现为 LLM 领域内学习和实验的宝贵工具。

## Uxn 模拟器的尾调用解释器 本文详细介绍了使用 Rust 的新 “become” 关键字进行尾调用优化的高性能 Uxn CPU 模拟器实现。Uxn 是一个简单的栈式机器,应用于 Hundred Rabbits 生态系统。作者之前探索过 LLM 和基于汇编的模拟,旨在提高速度。 核心思想是模仿线程代码——汇编语言中常见的一种方式,其中 VM 状态驻留在寄存器中,并在每条指令的末尾进行分派。通过将状态存储在函数参数中并利用尾调用来避免栈增长,实现了这一点。 结果 Rust 实现*优于*之前的 Rust 版本,甚至优于手工编写的 ARM64 汇编代码。 然而,x86-64 的性能落后于汇编,这可能是由于次优的代码生成(寄存器溢出)造成的。 WebAssembly 的性能也明显低于原生 VM。 尽管存在这些缺点,尾调用解释器现在是 0.3.0 版本的 ARM64 上的默认后端,也是 x86-64 上的次要选项,作者正在寻求进一步的优化建议。 该项目展示了复杂模拟技术在安全 Rust 中的成功实现,利用了前沿的语言特性。

我们检测到您的浏览器已禁用 JavaScript。请启用 JavaScript 或切换到受支持的浏览器以继续使用 x.com。您可以在我们的帮助中心查看受支持的浏览器列表。帮助中心 服务条款 隐私政策 Cookie 政策 版权信息 广告信息 © 2026 X Corp.

启用 JavaScript 和 Cookie 以继续。

这段文字记录了为Lone Lisp动态语言开发垃圾回收器的过程,从一个非常基础的(“初学者第一个”)实现开始,并逐步演进以应对重大挑战。最初,该回收器是“精确的”,仔细跟踪对象位置并在对象不再使用时回收内存。然而,对象发现了一个漏洞——短暂地脱离堆栈,导致回收器过早地“回收”它们。 为了解决这个问题,回收器被扩展为在“地下世界”——原生堆栈中搜索逃逸对象,使用诸如跟踪堆栈帧和利用平台特定知识(如堆栈指针位置)等技术。这涉及到复杂的、近乎神奇的代码来访问和扫描原生堆栈以查找Lisp对象。 为了解决测试中暴露的持续存在的问题,特别是隐藏在CPU寄存器中的对象,还需要进一步改进。这需要平台特定的汇编代码来保存寄存器内容以便扫描。最终,结果是一个保守的垃圾回收器,虽然不完美,但成功地定位和管理内存,为“Lisp之地”带来了和平。作者将这个过程描述为垃圾回收器自身成长和学习的旅程。

## 婴儿的第二个垃圾回收器 - Hacker News 摘要 Matheusmoreira 发表了一篇文章,详细介绍了为他的 Lisp 实现“lone”构建垃圾回收器的第二次尝试。该回收器主要是*保守的*,通过允许将 Lisp 值直接放置在 C 栈上而简化开发,无需立即关注垃圾回收问题。它现在还包括堆压缩和对保守发现的值进行固定。 讨论集中在保守型 GC 的权衡(简单性与性能)、潜在的优化以及栈扫描的挑战。用户建议使用编译器属性,如 `preserve_none`,以在 GC 调用期间最大限度地减少寄存器保存,并探讨了确定栈边界的方法。 尚未完全进行性能测试,但初步调试显示,保守的栈扫描器检查大约 16 个缓存行,在扫描值中识别出大约 26-31% 的命中率。作者指出,在移除递归求值器后,C 栈深度显著减少,可能改善暂停时间。对话还涉及了相关项目,如 Whippet,以及利用编译器特性支持 GC 的困难。

## Meta的雷朋眼镜:一场隐私危机 Meta的雷朋智能眼镜,预计到2025年销量将超过七百万副,对隐私构成重大威胁。虽然外观像普通太阳镜,但它们会持续录制视频和音频,并将数据发送给位于肯尼亚内罗毕的Sama等分包商,工人们在那里审查深度个人化的影像——包括亲密瞬间——用于人工智能训练。 关键在于,这种数据收集是由一个无法关闭的人工智能功能实现的,且未获得有意义的同意。Meta声称隐私“由您控制”,但调查显示存在持续的数据传输,并且无视GDPR等数据保护法律。这些眼镜实际上将任何在范围之内的人变成了一个数据来源,影响私人空间,并引发了对可识别面孔的担忧,尽管有匿名化声明。 除了Meta之外,其他科技巨头也在开发类似的眼镜,预示着整个行业都在推动将面部数据货币化。这项技术被宣传为辅助工具,但批评人士认为这是一种“特洛伊木马”,用于大规模监控。最近的事件表明存在被滥用的可能性,包括识别个人和访问个人信息。 日益增长的公众和监管压力——包括诉讼以及立法者要求提供答案——凸显了迫切需要制定政策,禁止这些眼镜在私人场所使用,并要求科技公司承担更大的责任。

## 黑客新闻讨论:始终在线的AI眼镜与隐私 一场黑客新闻的讨论围绕一个项目([banray.eu](https://banray.eu))展开,旨在提高人们对始终在线的AI眼镜潜在危险的认识。核心问题是这些设备持续进行面部识别和数据收集的隐私影响,特别是关于Meta等公司潜在滥用的问题。 用户们争论问题在于技术本身还是缺乏对数据收集公司的监管和信任。一些人指出大型科技公司过去的数据泄露和隐私侵犯行为,作为不负责任行为的证据,并呼吁更严格的监管和问责制。另一些人则对过于严格的欧盟法规表示沮丧,建议关注负责任的创新,而不是直接禁止。 一位患有面部失认症(无法识别面孔)的用户提供了一个独特的视角,指出自然的面部识别能力已经存在隐私动态。对话凸显了技术进步、个人权利以及负责任的数据处理之间的紧张关系。最终,讨论强调了考虑新兴技术的伦理和社会影响的重要性。

亚伦·沙博,现任环保署助理署长,正在主导削弱甲烷污染法规的努力,尽管他之前作为石油和天然气游说者工作时,曾撰写过反对更严格法规的关键行业论据。元数据显示,沙博在受雇于其成员之一期间,曾为美国勘探与生产委员会(AXPC)撰写了一封反对甲烷控制的信函,时间为2022年。 自加入特朗普政府以来,沙博一直积极寻求来自像AXPC和美国石油学会等行业团体的意见,甚至包括具体的法规措辞,而这些团体将从放松法规中受益。内部记录显示了多次会议和协作起草环节。行业代表报告称与环保署的互动非常积极,并注意到环保署愿意考虑长期寻求的豁免。 批评者,如谢尔顿·怀特豪斯参议员,指责环保署已被石油和天然气行业“俘获”。政府将这些互动描述为惯例,并声称沙博已履行所有道德义务。然而,修订甲烷法规的努力——拜登气候战略的关键组成部分——引发了人们对优先考虑行业利益而非环境保护的担忧,特别是考虑到甲烷对全球变暖的巨大贡献。

对不起。

更多

联系我们 contact @ memedata.com