## 您的在线数据与执法：摘要 美国执法部门拥有广泛的法律权限，可以访问在线服务持有的用户数据，范围从基本的订阅者信息到通信内容。这种访问是通过传票、法院命令和搜查令等工具实现的，每种工具需要不同程度的理由。虽然数据越敏感，法律门槛越高，但警方也会采用规避搜查令的方法——监控公开数据、从经纪人处购买信息，甚至使用欺骗性的在线行为。 服务提供商在保护用户隐私方面发挥着关键作用。他们应严格质疑过于宽泛的请求，在法律允许的情况下向用户提供通知，并采用注重隐私的做法，例如最大限度地减少数据收集、缩短保留期限以及实施真正的端到端加密。 作为用户，您可以选择值得信赖的服务、调整隐私设置以及使用浏览器扩展程序（例如Privacy Badger）来加强您的隐私。然而，个人行动是不够的。集体倡导更强大的数字隐私政策对于遏制过度行为并保护个人和社区隐私至关重要。像EFF的Surveillance Self-Defense这样的资源提供了详细的指导。
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## 网络隐私与执法部门数据访问 - Hacker News 摘要
最近一篇EFF文章讨论了执法部门轻易访问私人在线数据的现象，引发了Hacker News的讨论。主要担忧包括数据经纪商在没有搜查令的情况下出售信息，“超级搜查令”用于实时内容拦截（比存储数据有更严格的规则），以及禁止公司通知用户数据请求的保密令。
用户讨论了潜在的解决方案，例如端到端加密通信工具（CryptPad，使用OMEMO/Signal协议的XMPP），以及理解“第三方原则”的重要性——这一法律概念认为由提供商持有的数据不一定受第四修正案保护。
人们也对执法部门内部缺乏问责制以及过度扩张的潜力表示担忧，这超出了合法的的数据获取范围，甚至包括对在线信息的操纵和身份盗窃。许多人强调了权力失衡，公司通常优先与执法部门合作而非用户隐私。讨论还涉及了隐私权侵蚀的历史背景以及对更新法律框架的需求。
蒂尔和扎克伯格关于脸书、千禧一代以及对2030年的预测
Thiel and Zuckerberg on Facebook, Millennials, and predictions for 2030
17 天前
## Facebook 对千禧一代的关注：摘要 这封来自2019年末/2020年初的邮件往来揭示了Facebook (Meta) 内部关于该公司与千禧一代关系的讨论。在谢丽尔·桑德伯格的建议下，尼克·克莱格联系了彼得·蒂尔，寻求蒂尔对Facebook如何更好地与千禧一代建立联系的见解。 蒂尔的回应包含详细分析，认为Facebook *本质上* 是一家千禧一代的公司——由这一代人创立并最初使用，并且马克·扎克伯格无意中成为了他们的代言人。他警告说，这种角色可能不公平或不具代表性，但建议深入了解和解决千禧一代的担忧。 讨论强调了Facebook的成功与其在千禧一代中的受欢迎程度之间的脱节，千禧一代越来越重视真实性并挑战传统机构。扎克伯格同意了这一观点，指出人口结构的变化，并预测千禧一代和Z世代将很快推动社会变革。他建议调整Facebook的信息传递和举措——包括慈善事业和产品开发——以更好地与年轻受众产生共鸣。团队计划进行进一步研究，并采取由千禧一代主导的方法来推进这些努力。
这场 Hacker News 的讨论围绕彼得·蒂尔和马克·扎克伯格之间的泄露邮件展开，涉及扎克伯格被认为作为千禧一代的发言人，以及更广泛的世代动态。许多评论员对扎克伯格声称比泰勒·斯威夫特等人物更出名表示怀疑，认为流行文化偶像拥有更广泛的认知度。
一个中心主题是对蒂尔和扎克伯格的批评，指责他们傲慢、脱离实际，以及可能有害的意识形态（蒂尔对格蕾塔·通贝里的观点以及他与 Palantir 的关联被强调）。更广泛的担忧是权力集中在老一辈（“婴儿潮一代”）手中，并且对千禧一代在获得权力后是否会表现出不同，持悲观态度。
一些评论指出，财富从年轻一代转移到老一辈的系统性问题，受到养老金和资产通货膨胀等因素的影响。有些人认为扎克伯格是蒂尔的傀儡，并质疑他最近公众形象转变背后的动机。讨论还涉及人工智能可能加剧现有不平等的潜力。最终，该帖子主要批评了相关个人以及他们所代表的制度。
请启用Cookie。 错误 1005 Ray ID：99c6f21e99b26112 • 2025-11-10 16:32:25 UTC 访问被拒绝 发生了什么？ 该网站（kotaku.com）的所有者禁止您的IP地址所在的自治系统编号（ASN 45102）访问此网站。 请参阅 https://developers.cloudflare.com/support/troubleshooting/http-status-codes/cloudflare-1xxx-errors/error-1005/ 了解更多详情。 此页面是否有帮助？ 是 否 感谢您的反馈！ Cloudflare Ray ID：99c6f21e99b26112 • 您的IP： 点击显示 47.245.80.60 • 由Cloudflare提供性能和安全保障。
## 游戏保存：一项复杂的挑战
这次Hacker News讨论强调了保存电子游戏的困难，这不仅仅是简单地归档文件。Steam和GOG等平台都提供了保存工作，但它们采取了不同的方法——Valve专注于与现代硬件的兼容性（如Steam Input），而GOG则优先提供无DRM下载供用户归档。
然而，真正的保存需要解决诸如手柄支持、分辨率缩放（如dgVoodoo之类的工具可以提供帮助）以及适应不断发展的API等问题。在线游戏构成了一项特别重大的挑战，因为它们的存在依赖于活跃的服务器和社区，这些往往会随着时间的推移和法律障碍而消失。
对话涉及版权问题，例如“No One Lives Forever”系列由于所有权纠纷而丢失。有人提出了像日本的“孤儿游戏”计划这样的解决方案，以及将所有权授予积极维护废弃软件的人员的想法。最终，讨论强调，保存游戏的*体验*，而不仅仅是代码，对于后代来说至关重要，并且可能需要超越简单模拟的重大努力。
## 软件设计中的模块化：摘要 模块化是一种至关重要的软件设计原则，无论你选择单体架构还是微服务架构。它侧重于将系统划分为独立的、功能模块，具有明确的职责和公共接口——理想情况下，每个模块应在不了解其他模块的情况下运行。这促进了组织、理解、资源利用、可重用性和可测试性。 虽然理想的模块化很少能完全实现，但努力实现高内聚和松耦合是关键。合适的模块化程度取决于系统复杂性；小型系统可能不会受益，但随着系统增长，模块化变得越来越重要。 实现方式从**简单模块化单体**（模块作为文件夹）到完全独立的**微服务**不等。中间选项包括**具有独立部署模块的模块化单体**和**受限微服务**（服务仅在后台通信）。 选择合适的方法取决于团队规模、需求的不确定性以及基础设施的复杂性等因素。从简单开始——模块化单体——并根据需要演进。在关注部署策略*之前*，优先理解你的领域和功能需求。 最终，模块化不是关于部署单元；而是关于创建定义明确、易于管理的组件。务实的方法，适应不断发展的知识和约束，对于成功的软件开发至关重要。
由于英国源于《调查权力法案》的立法，苹果公司正在撤回针对英国用户的“高级数据保护”(ADP)功能。这意味着iCloud数据的最高级别端到端加密——涵盖备份、云端硬盘存储、照片等——将不再可用。目前正在使用ADP的用户需要禁用它，否则可能失去iCloud访问权限。
虽然基本的iCloud加密仍然存在，但这一变化显著降低了英国用户的数据安全性。作者强烈建议将受影响类别的数据*迁移出* iCloud，推荐使用Proton或Standard Notes等端到端加密的替代方案。
这种情况源于一项允许政府潜在访问iCloud数据的法律挑战，其范围超出了加密数据本身。第二个、更具针对性的请求现在专门关注英国公民的数据，引发了进一步的隐私担忧。作者强调个人需要主动保护自己的数据，并减少对谷歌、苹果以及美国技术栈的依赖，尤其是在英国当前的监管立场下。预计一月份将出现进一步发展，届时将对最初的请求提出法律挑战。
突破性的华硕Ascent GX10人工智能超级计算机，由先进的NVIDIA® GB10 Grace Blackwell超级芯片提供动力，该芯片也应用于NVIDIA DGX Spark，将拍级规模的人工智能计算能力直接带到开发者、人工智能研究人员和数据科学家的工作台前。这款创新设备旨在以其卓越的性能和先进的功能赋能本地人工智能开发。
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用于多响应代谢机器人的多稳态薄壳超材料结构 (science.org)
16 分，PaulHoule 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 评论
okokwhatever 1 天前 [–]
词语复合使阅读标题非常痛苦。回复
debo_ 1 天前 | 父评论 [–]
就像他们只用了一次字母 M，然后它就转移了。回复
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本文探讨了大型语言模型（如ChatGPT）令人不安的心理影响。作者呼应伯特兰·罗素关于愚者自信无知的观察，认为大型语言模型助长了“知错而不改的信念”。虽然承认它们有实用性，但作者强调与这些模型互动会产生一种虚假的确定感，即使信息有误。 大型语言模型不仅仅提供知识，它们会“放大”思维，同样能够增强好的想法 *和* 以一种令人信服的权威声音强化自我欺骗。这极具成瘾性，导致用户本能地寻求大型语言模型的认可。 尽管大型语言模型背后的技术相对简单，但其影响是深远的，代表着一场重大的社会变革，影响着教育、工作以及我们处理信息的方式。作者建议将大型语言模型重新定义为“信心引擎”，而不是“知识引擎”，认识到它们无论准确与否都能灌输信念的能力——随着这些工具日益融入日常生活，这可能是一种令人担忧的趋势。
## LLM 与邓宁-克鲁格效应：摘要
一篇博客文章引发了 Hacker News 的讨论，探讨大型语言模型 (LLM) 是否会加剧邓宁-克鲁格效应——即能力不足的人倾向于高估自己能力的一种倾向。然而，一些评论员质疑邓宁-克鲁格效应本身的有效性，认为它可能是一种统计异常。
核心争论在于 LLM 如何影响用户的信心和知识。许多人认为 LLM 充当了“拐杖”，助长依赖性并减少真正的学习。用户报告了一种欺诈感，需要反复检查 LLM 的输出，而不是完全信任它们。另一些人发现 LLM 对于快速探索想法或加速任务很有用，但承认过度依赖的风险。
一个关键点是，LLM 提供的是*信心*，而不是必然的*知识*。这呼应了对盲目信任维基百科等来源的担忧，以及与协作编辑平台相比，在 LLM 中“修复”错误信息的难度。一些人认为，LLM 最好的用途是作为高级搜索工具，而不是权威的知识来源。最终，这场讨论强调了在使用 LLM 时进行批判性思考和保持自律的必要性，以避免基于潜在错误信息而产生的虚高自信。
科学家发现“回旋形态”材料以增强光基计算机。
Scientists Discover "Gyromorphs" Materials to Enhance Light-Based Computers
17 天前
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## 回旋形态：光基计算的潜在飞跃
研究人员发现了一种名为“回旋形态”的新型材料，其特性与准晶体有关，可能提升光基计算机的性能。近期发表的一篇论文（arxiv.org/2410.09023v1）详细介绍了这些发现，表明回旋形态和准晶体结构之间存在强相关性。
这一发现引发了关于计算未来方向的讨论，评论员们强调了提高数据存储密度的潜力——设想微型、大容量硬盘。然而，也有人对光学计算的可行性表示怀疑，认为由于光子波长，实现必要的电路密度存在挑战。
尽管存在这些担忧，另一些人则指出了潜在的“技巧”以及超材料设计方面的持续进展，这得益于日益强大的计算能力。设计这些材料仍然昂贵，但由于能够驾驭庞大设计空间的大型计算机，其可行性正在逐渐提高。
该方案处理了关于二元变量(X)的概率推理，信息以量化逻辑公式的形式表达。挑战在于估计X中子集的特定状态的概率，其中更新不是状态的直接概率，而是*给定*逻辑条件的概率。传统的贝叶斯方法由于陈述的抽象性和缺乏直接条件点而难以应对。 Dempster-Shafer (DS)理论提供了一种优雅的解决方案。DS为可能状态的*子集*分配概率（质量），允许重叠的信念并有效地处理不确定性。更新使用Dempster规则融合，结合来自多个来源的证据。信念和合理性函数随后为任何给定状态的概率提供上限和下限。 一个在GNU SETL中实现的验证概念证明了该方法。给定关于变量(a, b, c, d, e)之间关系的一些信息更新，代码计算诸如“b为真的概率”之类的查询的信念和合理性。DS方法成功地提供了概率估计，类似于其在传感器融合应用中的使用。存在一种频率主义替代方案，但它不太优雅且可能计算成本较高。
一个黑客新闻的讨论围绕着 Dempster-Shafer (DS) 理论，这是一种处理不确定性推理的方法，以及它在大型语言模型 (LLM) 时代的相关性。虽然 DS 理论提供了一种比概率更强大的不确定性处理方法，但其计算复杂度阻碍了它的应用，尤其是在 LLM 兴起的情况下。
评论者们抱怨缺乏一种强大的不确定性推理理论来更好地理解 LLM 的行为。除了概率和 DS 理论之外，还提出了其他替代方案，包括模糊逻辑和使用 lambda 演算来基于术语归一化建模不确定性的方法。
讨论还涉及 DS 理论的实际局限性——特别是计算量呈指数级增长的潜力——但指出存在有效的近似方法。一个相关的工具，`PrSAT`（一个概率满足度求解器），被提及为一种在给定约束条件下测试概率分配可能性的方法，尽管它不能直接量化概率。还提供了一个关于原始文章中符号的次要澄清。