在超过一小时的采访中，古典学家玛丽·比尔德分享了她的知识和经验，讲述了我们脑海中关于罗马的印象——这种印象源于《角斗士》等好莱坞电影——是不完整的（并且在某些情况下是错误的），以及从罗马文献中获得的真实情况。我们通过电影、遗址和浅显的故事继承了古罗马的历史。古典学家玛丽·比尔德说，真相远比这复杂。银幕上很少捕捉到的罗马生活隐秘的一面是混乱的；拥挤的街道上挤满了罗马人，他们的日常生活受到社会等级和家庭义务的影响。玛丽·比尔德阐释了考古学、文学，甚至鞋子告诉我们关于罗马人日常生活的哪些信息。从奴隶在为精英着装中的作用到赛马比赛上喧闹的人群，她展示了我们如何低估了他们的复杂性。（通过开放文化）
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玛丽·比尔德：好莱坞对古罗马的描述是谎言。这是真相。
Mary Beard: Hollywood Lied to You About Ancient Rome. Here's the Truth
38 分钟前
一场 Hacker News 的讨论围绕玛丽·比尔德（Mary Beard）的观点，即好莱坞经常错误地描绘古罗马。用户普遍认为，电影将娱乐置于历史准确性之上，一位评论员指出好莱坞的首要目标是收入，而非教育。
然而，HBO 剧集《罗马》因其相对准确地描绘平民和精英的生活而受到赞扬，尽管其中包含虚构元素。 几位用户惋惜该剧仅播出两季就被取消了。
对话还涉及更广泛的叙事作用——虚构或事实——在塑造我们对世界和历史的理解方面，并承认完全客观性可能是不可能的。 原始玛丽·比尔德访谈的链接也已提供。
## Debian APT 将要求 Rust：一项备受争议的转变 一项为 Debian 的核心包管理器 APT 添加 Rust 依赖的提议，在项目内部引发了争论。Julian Klode 于 2026 年 5 月宣布了这一计划，理由是 Rust 在内存安全性和对关键 APT 功能（如解析包格式）的测试方面具有优势。这将要求非官方的 Debian 端口（那些未积极维护的端口）在六个月内采用 Rust 工具链，或者停止对最新 APT 的支持。 虽然一些开发者欢迎这种现代化，但也有人对 Klode 单方面的做法和缺乏讨论表示担忧。批评者指出这会对旧架构产生影响，以及 Debian 在 Rust 包管理方面面临的现有挑战——包括静态链接问题和跟踪安全漏洞。 这一举动凸显了 Debian 对广泛硬件支持的承诺与拥抱现代技术之间的紧张关系。虽然普遍认为改进 Rust 支持是积极的，但开发者质疑在没有更广泛共识的情况下强制依赖是否符合 Debian 协作、社区驱动的理念。这种情况强调了需要增加开发者参与，以改进 Debian 的 Rust 基础设施，而不是自上而下的指令。
关于在APT（Debian的软件包管理器）构建过程中强制使用Rust的提议正在引发争论。最初关于现代化工具链的讨论，由于维护者与Canonical（Ubuntu）的关联以及对更广泛Debian社区的 perceived 强加，而变得具有争议。
一些评论员认为Canonical正在优先考虑Ubuntu的需求，而非更广泛的生态系统，并批评对老旧系统（“复古计算设备”）的轻视态度。 还有人指出，抵制完全拥抱Rust，并建议将Rust代码 *转换回* C，是适得其反的。
核心问题似乎在于对改变的必要性存在不同意见——它究竟是真正的改进，还是仅仅追逐“新事物”，以及对现代化努力的抵制所带来的挫败感。这场争论凸显了利用新技术与维护大型遗留项目兼容性之间的紧张关系。
一项综合研究分析了近4000名从婴儿到90岁的人的大脑扫描结果，确定了人类大脑发展的五个不同时期，并以9岁、32岁、66岁和83岁左右的四个关键转折点为标志。 第一阶段，从出生到九岁，侧重于“网络整合”，简化神经连接。青春期（至32岁）大脑连接效率提高，沟通网络更加完善，从而提升认知功能。大约在32岁时发生重大转变，导致大脑结构长期稳定。最后，66岁和83岁标志着“早期”和“晚期”衰老阶段的开始，其特征是连接性降低。 研究人员使用诸如连接效率和分隔化等指标来量化大脑组织。这些发现表明，大脑发展并非稳定进展，而是一系列明确的阶段，为理解易受干扰的情况提供见解，并可能为精神健康研究以及人生事件（如为人父母）的影响提供信息。
一篇最近的文章讨论了大脑直到30岁出头才完全成熟进入“成人模式”的想法。这个Hacker News的讨论引发了关于什么构成成年以及像婚姻和生育这样的传统里程碑是否对成熟必要性的争论。
一位用户分享了一个关于同龄人在30多岁时仍然表现出不成熟行为，缺乏稳定的职业和财务状况的轶事。 另一位反驳说这只是个人观察，而不是更广泛的趋势，并指出收入会随着年龄增长而增加。
进一步的评论指出，拥有孩子并不一定等同于成熟，而且推迟重大的生活决定实际上可能会*阻碍*发展，因为它去除了一个冒险和学习的时期。 最终，这场对话质疑了不断变化的社会规范——例如推迟结婚和生育——是否会改变人们达到完全成熟的时间线。
## Shimmer：保护隐私的近距离设备发现 Shimmer是一种新的发现附近设备的方法，*无需*暴露精确位置或直接通信。它通过密码学方式比较观察到的环境——例如WiFi网络、蓝牙信标，甚至共同兴趣——使用局部敏感哈希（LSH）。设备不会广播所见的网络，而是创建指示共享环境的“指纹”。 该过程包括从观察到的数据创建MinHash签名，然后使用LSH将相似的签名分组到“桶”中。匹配的桶表明设备彼此靠近。数据在向“汇聚”服务器广播之前进行加密，确保服务器无法学习特定的网络细节，而只知道哪些设备共享环境。 虽然Shimmer提供了一种注重隐私的地理位置替代方案，但它也存在挑战。汇聚服务器*可以*学习IP地址的近似位置，并且如果被观察和复制，环境可能会被伪造。潜在的解决方案包括轮换标识符（例如Google的Eddystone-EID）和去中心化汇聚选项。它使用libp2p实现，并提供私有集合交集和可配置过期草图等功能。潜在的应用场景包括基于位置的游戏、会议社交和物联网配置。
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无需GPS即可使用环境指纹进行附近对等发现 (svendewaerhert.com)
waerhert 发表于 2小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
figmert 发表于 2分钟前 [–]
我注意到许多城市的地铁系统似乎都能接收到GPS和蜂窝网络，这让我印象深刻。另一方面，伦敦最近才开始接收蜂窝网络信号，而且推广速度很慢。GPS根本无法工作。我一直认为，利用安装在地下铁中的WiFi接入点，可以为像Citymapper这样的应用增加一个功能，即使没有GPS也能确定你的位置。回复
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作为《Crash Bandicoot》的联合创造者之一，我一直在（缓慢地）撰写一系列关于这款大家喜爱的橙色有袋动物的制作过程的文章。你可以在下面找到所有文章，请享用。如果你在手机上无法看到文章网格，请点击这里。
制作《古惑狼》（2011）（all-things-andy-gavin.com）
12 分，davikr 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
chollida1 2 分钟前 [–]
天啊，这篇博客大概已经被发过100次了，但仍然很棒。我想今天又会有1万个人了解《古惑狼》是如何制作的。https://xkcd.com/1053/
当时我正在从事游戏开发，由于大多数游戏从2D切换到3D，这非常令人兴奋，这使得程序员需要掌握的数学知识复杂程度大大提高。我无法想象在上面再添加一个lisp对话框来编程游戏，因为我们正在做令人难以置信的事情来节省毫秒。将高级解释型语言放在上面似乎适得其反，但这些天才们做到了！！
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## Meta Segment Anything Model 3 (SAM 3) 摘要
Meta 发布了 Segment Anything Model 3 (SAM 3)，这是图像和视频理解方面的一项重大进展。这个统一的模型擅长使用文本、示例或视觉提示来检测、分割和跟踪对象，提供了前所未有的灵活性。除了 SAM 3，他们还推出了 **SAM 3D**，用于从单张图像重建 3D 对象和人体，以及 **Segment Anything Playground**，一个用户友好的平台，用于试验这些 AI 功能。
主要功能包括改进了文本和图像提示的性能，以及一个新的基准数据集 **SA-Co**，用于评估概念分割。SAM 3 已经为 Meta 产品中的功能提供支持，例如 **Facebook Marketplace 的“在房间中查看”**，并将很快增强 **Instagram 的 Edits、Vibes 和 meta.ai** 中的创作工具。
此外，SAM 3 正在通过与 **Conservation X Labs 和 Osa Conservation** 的合作，帮助科学研究，提供用于野生动物监测的数据集。Meta 强调开放科学，发布模型权重、代码，并鼓励社区贡献以进一步完善和扩展这些强大的 AI 工具。
最近的 Hacker News 讨论强调了 Meta 的 Segment Anything Model (SAM) 的潜力。一位用户用一张五条腿的狗的图片测试了多模态大型语言模型 (LLMs)，发现它们总是将腿的数量数错为四条。然而，SAM 在被提示后*能够*准确地分割出所有五条腿。
这表明 Meta 正在采用一种独特的图像处理方法，超越了典型的 LLM 能力，尤其是在视觉数据理解方面——这是许多 LLM 目前的弱点。 另一位用户指出，像 YOLO 这样的分割工具可能也能实现类似的结果，但该测试表明 SAM 的底层技术可能是朝着更具视觉能力和更强大的未来 LLM 的重要一步。 原始讨论链接到 Hacker News 上之前关于同一主题的帖子。
将此建议添加到可以作为一个提交应用的一批建议中。此建议无效，因为未对代码进行任何更改。在拉取请求关闭时无法应用建议。在查看部分更改时无法应用建议。每行只能应用一个建议到一批中。将此建议添加到可以作为一个提交应用的一批建议中。不支持对已删除行应用建议。您必须更改此行中的现有代码才能创建有效的建议。此建议已被应用或标记为已解决。无法从待处理的评审中应用建议。无法对多行注释应用建议。无法在拉取请求排队合并时应用建议。现在无法应用建议。请稍后重试。您现在无法执行此操作。
## AI 生成代码在 OCaml 项目中引发争论
最近提交给 OCaml 编译器的补丁在 Hacker News 上引发了关于在开源项目中使用 AI 生成代码的激烈讨论。作者提交了一个借助 LLM 实现的大型功能，承认他们并不完全理解代码，也未质疑 AI 指定的作者身份。
回应大多是批评性的。担忧集中在责任归属（当作者无法解释代码时，谁来修复错误？）、技术债务增加、潜在的版权问题以及维护者审查潜在缺陷 AI 输出的负担上。一些人认为，接受此类贡献会破坏开源协作的精神。
然而，也有人承认 AI 辅助的潜在好处，尤其是在维护者有限的项目中。这场争论凸显了制定关于 AI 生成贡献的新指南和政策的必要性，重点关注代码质量、测试和可维护性，而不是代码的*创建方式*。最终，这场讨论强调了利用 AI 能力与维护开源开发的完整性和可持续性之间的紧张关系。
## 西兰花人 重制版：AI 创作
受启发于 2010 年在谷歌内部流传的一段广受欢迎的视频，“西兰花人”最近由一位开发者使用前沿 AI 工具——Veo 3.1 和 Nano Banana——在一天之内重制。该项目的目标是捕捉原视频的精神，它以幽默的方式展现了谷歌软件开发的 frustrations。
该过程包括编写剧本、使用 AI 生成视觉效果，以及使用 CapCut 进行大量的后期制作编辑。Nano Banana 用于创建原始角色和背景的逼真版本，而 Veo 生成了视频片段。尽管存在时长限制、角色一致性以及实现所需情感表达（“EMOTE！”）等挑战，但 AI 工具证明了其令人惊讶的能力，尤其是在保持视觉一致性方面。
创作者强调了该过程的迭代性，需要多次拍摄和提示调整。虽然承认结果并非“电影”，但该项目展示了 AI 增强创造力的力量，并使传统电影制作方法难以实现的个人项目成为可能。最终，这次重制成功地唤起了怀旧之情，并将“西兰花人”介绍给了一代新的谷歌员工。
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西兰花人，重制版 (mbleigh.dev)
4 点 由 mbleigh 2 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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使用针状数组创建实心针织形状 (acm.org)
9 分，PaulHoule 发表于 2 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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愚蠢的死亡方式：印刷品 (ilovetypography.com)
3 分，由 jjgreen 2小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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