## 树莓派赛博甲板：袖珍尺寸终端
该项目详细介绍了如何制作一个便携的、由树莓派驱动的“赛博甲板”，用于快速访问终端界面。制作者的目标是打造一款紧凑、可放入口袋的设备，配备可用屏幕和键盘，避免等待预制选项的漫长等待。
该掌机使用容易获得的组件——树莓派（推荐3b+，性价比高且功耗低）、4.3英寸触摸屏、迷你蓝牙键盘以及37Wh USB移动电源，提供全天候的电池续航。外壳仅需要两个3D打印部件，最大限度地减少了组装工作。
该设备的成本约为60美元（不包括树莓派本身），涉及将屏幕和键盘连接到3D打印的外壳上，固定树莓派，并整齐地布置电源线。它专为使用tmux等工具的终端使用而设计，也可以运行图形界面。详细的组装说明仍在开发中。
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## Bumble Berry Pi：自制树莓派掌机
一位创客分享了他们的项目“Bumble Berry Pi”，这是一个基于树莓派的紧凑型自制网络终端。目标是创建一个小到可以放进口袋的掌上设备——引发了评论者们关于口袋尺寸和偏好裤装款式（从弹力牛仔裤到工装裤，甚至运动裤！）的活跃讨论。
创作者使用现有的树莓派3b+构建了这个设备，旨在以较低的成本（约70美元）和易于获得的零件进行快速组装。虽然承认Hackberry Pi提供更好的性能，但Bumble Berry Pi优先考虑了经济性和易于构建。
该设备具有触摸屏以供GUI使用，但创作者主要通过终端界面使用它，并使用tmux、nano和lynx等应用程序。评论者讨论了3D打印外壳的选项，建议范围从当地图书馆和创客空间到JLC和Xometry等在线服务。该项目突出了创建定制、便携式计算设备的吸引力。
大理石喷泉
Marble Fountain
19 天前
## 大理石喷泉：程序化生成的雕塑
受Formlabs高质量3D打印机驱动，作者着手创作“大理石喷泉”，这是一个复杂的、算法生成的雕塑，旨在突破3D打印的界限。该项目于2024年2月开始，并在画廊展览中达到高潮，专注于通过程序化生成创建的弹珠跑道式结构。
该系统使用路径求解算法在定义的体积内生成蜿蜒的轨道。这包括随机生成初始路径，然后通过稳定性与动量约束对其进行优化——保持一致的坡度，避免碰撞，并通过激进的倾斜来控制速度。独特的球螺杆升降机构有效地将弹珠提升到顶部。
支撑结构使用粒子系统生成，在结构完整性的同时优先考虑美观。虽然项目成功了，但在优化复杂几何体进行导出（目前需要5-20分钟）以及准确建模弹珠速度方面面临挑战。
作者承认该项目的范围超出了最初的预期，并计划使用更合适的工具（如SDF库）进行未来重写。尽管在画廊展览后感到疲惫，但该项目代表着一项重要的个人成就，以及对程序化设计和物理模拟的引人入胜的探索。代码可在GitHub上获取。
## 大理石喷泉总结
这次Hacker News讨论围绕着WillMorr制作的复杂、3D打印的大理石喷泉，展示在willmorrison.net上。喷泉的设计依赖于赛道精确的倾斜角度——比直觉上预期的更激进——以维持球的动量并防止脱轨。
用户对项目的复杂性和创造性地使用程序化生成感到惊叹，物理模拟信息影响着有机、树状的支撑结构。虽然该系统并非完美（大约每30分钟会丢失一个球），但创造者通过迭代设计和打印实现了令人印象深刻的稳定性。
对话探讨了潜在的改进方案，包括使用摄像头进行闭环反馈，使用类似于过山车设计软件来模拟物理效果，甚至通过赛道变化来编码音频。许多评论者强调该项目是3D打印技术在复杂、定制创作中的一个绝佳应用。
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这次Hacker News讨论围绕着一篇关于扩散模型原理的论文（arxiv.org）。 几位评论者指出这是几天前提交帖子的重复，但承认如果原帖没有引起关注，重复提交是可以允许的。
用户分享了学习扩散模型的资源，包括斯坦福大学的课程（CS236），可在YouTube上观看，但最近未开课。 一位用户使用Claude AI创建了论文的逐章摘要，并在GitHub上分享。
对话也转向了关于人工智能、智能和学习本质的哲学辩论，引用了理查德·萨顿的“苦涩的教训”以及人工智能作为“蛮力”与真正理解的观点。 讨论包括学习流形是否等同于智能以及推理的作用。 最后，一些评论者戏谑地评论了论文的篇幅（470页！）。
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## ChatGPT 与 IP 地理位置：摘要
一篇 Hacker News 的讨论显示，人们普遍担心 ChatGPT 正在访问和利用用户的 IP 地理位置数据，甚至未经明确许可。虽然在线服务通过 IP 地址确定用户的大致位置很常见，但 ChatGPT 的问题在于其*缺乏透明度*以及可能产生误导性回复。
用户报告称，ChatGPT 会对其位置做出假设（例如，向使用设置为爱尔兰的 VPN 的用户提供爱尔兰特定信息），而没有透露它正在这样做。此外，它经常*否认*自己有权访问位置数据，即使可以明显地看到它正在使用这些数据来定制回复——例如，建议附近的餐馆。
许多评论员指出，这种行为并非 ChatGPT 所独有；许多网站会根据 IP 位置个性化内容。然而，具有欺骗性的方面——ChatGPT 否认知情——尤其令人担忧。系统提示本身包含用户元数据，包括大致位置。一些用户建议完全避免使用 ChatGPT，因为存在隐私问题，而另一些用户则推荐注重隐私的替代方案。
一位 Karafka 用户报告了 2700 个相同的、看似不可能出现的错误——尝试在 String 上调用 `#default` 时发生的 `NoMethodError`，这引发了对该 gem 内部结构及其 FFI 依赖项的深入调查。根本原因不在 Karafka 的代码中，而是在 1.17.0 之前的 FFI 版本中的内存管理问题。
具体来说，缺少写屏障导致 Ruby 的垃圾回收器释放了 FFI 用于映射结构体字段定义的内部 Hash。然后，这被释放的内存被重新分配给一个 String，导致 FFI 尝试访问该 Hash 时出现奇怪的错误，就好像它仍然存在一样。由于内存翻转和 GC 活动增加，该错误特别容易在 musl libc 环境中发生（例如 Docker 中的 Alpine Linux）。
重现该问题需要一个精心设计的测试用例，其中包含大量的瞬态结构体定义和多线程执行，以创建精确的时间和内存压力。修复方案已在 FFI 1.17.0 中实现，它添加了必要的写屏障，以防止 GC 过早释放关键数据结构。该事件强调了写屏障在 C 扩展中的重要性，并展示了看似不可能出现的错误如何源于 Ruby 内存管理和底层代码之间的微妙交互。升级到 FFI 1.17.0 至关重要，尤其是在高重启环境中，罕见错误会成为可能发生的情况。
## Hacker News 上 Ruby 漏洞追踪与 AI 辩论
最近 Hacker News 的讨论围绕一篇博客文章展开，该文章详细描述了一个罕见的 Ruby 内存漏洞的复杂调试过程——一个导致初始化期间崩溃的“百万分之一”问题。根本原因追溯到旧版本的 `ffi` gem，其中包含一个已在主线修复的 use-after-free 漏洞。作者虽然没有*修复*该漏洞，但识别相关的 `ffi` 升级是有价值的。
然而，讨论很快演变成一场关于博客文章是否由人类撰写或由 AI 生成的辩论。许多评论者认为写作风格表明是由 LLM 生成的——过于冗长、公式化且缺乏个性。另一些人则为作者辩护，认为尽管文笔存在缺陷，但内容是可靠的，并批评了将任何被认为不完美的内容自动标记为 AI 生成的日益增长的趋势。
核心争论在于识别写作中的“特征”，一些人声称自己擅长识别 AI 生成的文本，而另一些人则认为这是没有根据的阴谋论。这场辩论凸显了人们对 AI 写作内容及其对在线讨论的影响日益增长的担忧。
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三星Family Hub 2025更新 提升智能家居生态系统
Samsung Family Hub for 2025 Update Elevates the Smart Home Ecosystem
19 天前
## 三星Family Hub™ 获得重大软件更新
三星将于十月开始为2024年和2025年的Family Hub™冰箱推出重大软件更新。该更新侧重于更统一的用户体验，其设计与三星2025 Bespoke AI家电在整个智能家居生态系统中的设计相呼应。
主要改进包括增强的**AI Vision Inside™**，现在可以识别37种新鲜食品，并为多达50种包装食品建议标签，以减少食物浪费。**Bixby**获得了**Voice ID**功能，可个性化访问日历、照片，甚至查找走失的手机。新的**Widget Pilot**会将新闻、天气和精选广告添加到Cover Screen主题中（提供退出广告的选项）。
安全性也得到了提升，扩展的**Knox Matrix**保护扩展到兼容的洗衣机和烘干机，打造更安全的互联家居。该更新还引入了**家庭、宠物和家居护理**访问权限，以及Cover Screen的新**Daily Board**主题。
用户将在冰箱上收到通知以启动更新。
## Edsger W. Dijkstra 手稿 - Hacker News 讨论摘要
一场 Hacker News 讨论围绕着最近重现的计算机科学家 Edsger W. Dijkstra 的手稿展开。用户分享了他撰写的文章链接，并反思其持续的相关性。
主要主题包括：Dijkstra 强调智力纪律和语言掌握，现代教育中这些领域的衰落，以及他对“自然语言编程”等编程趋势以及将计算机科学等同于特定子领域（如类型论）的批评。
许多评论员赞扬了 Dijkstra 深刻而有时尖锐的写作风格，以及他对代码中优雅和清晰的关注。其他人则争论了他的想法在现代软件开发中的实用性，尤其是在效率和资源限制方面。讨论还涉及了他工作的历史背景，包括硬件限制和数学传统对编程语言设计的影响。
最终，这场对话凸显了 Dijkstra 作为一位重要且有时备受争议的人物，他的工作继续在计算机科学界引发思考和讨论。
## KeePassXC 与人工智能：维护安全与透明 KeePassXC，一款安全至关重要的密码管理器，最近更新了其贡献政策，以解决由 GitHub Copilot 等人工智能工具生成的代码问题。这引发了讨论，促使团队澄清他们的做法。 核心原则保持不变：所有代码都将经过严格的审查、测试和维护者批准——无论其来源如何。KeePassXC 以两种方式利用人工智能：作为额外的代码审查“眼睛”，识别潜在错误；以及为简单的任务（如样板代码或错误修复）起草拉取请求。然而，他们明确**不**“生成代码”或接受未经审查的人工智能生成代码。 团队强调，人工智能辅助仅限于有针对性的、小的更改，并且始终伴随彻底的人工审查。他们发现人工智能在规划复杂更改和生成测试方面很有帮助，但也承认其局限性。透明度是关键；人工智能辅助的贡献将被披露。 KeePassXC 仍然致力于完全开放和可审计的流程，所有拉取请求均公开可见。他们向用户保证，不会将任何人工智能功能集成到应用程序中，并且他们的安全标准不会受到损害。他们鼓励社区继续监督和提供反馈。
## KeePassXC 与 AI 代码生成：摘要
最近 Hacker News 上出现了一场关于 KeePassXC 在代码贡献中使用 AI 的立场讨论。开发者宣布他们正在使用 AI 工具，这在安全社区引发了争论。
主要讨论点包括：KeePassXC 的安全性依赖于加密的文件格式，而非客户端应用程序本身，这使其在结构上比基于云的密码管理器更安全。人们担心“氛围编码”——缺乏理解和可维护性的 AI 生成代码——可能会影响安全性。
然而，开发者反驳说，代码质量是首要关注点，无论来源如何，他们现有的审查流程（自 2016 年以来一直存在）没有改变。他们强调了在代码审查方面的数十年经验，并认为 AI 只是另一种工具。
许多用户表达了不信任，担心由于潜在的缺陷 AI 生成代码导致安全性下降，一些人正在寻找替代密码管理器。这场讨论凸显了拥抱 AI 潜力与在关键软件中维持严格安全标准之间的更广泛的紧张关系。