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## 2025年诺贝尔物理学奖:量子效应于人类尺度 约翰·克拉克、米歇尔·德沃雷和约翰·马蒂尼斯因证明量子力学——传统上在亚原子层面观察到——可以在宏观系统中观察到而荣获2025年诺贝尔物理学奖。他们于1980年代进行的实验利用超导电路展示了两种关键的量子现象:**量子隧穿**和**能量量子化**。 他们构建了一个电路,电流在绝缘屏障中无电阻流动。令人惊讶的是,整个系统表现得像一个单一的量子粒子, “隧穿”穿过屏障——尽管经典物理学认为它缺乏足够的能量,却出现在另一侧。 此外,他们证明该系统仅以特定的离散量吸收或释放能量,从而证实了能量量子化。 这一突破扩展了我们对量子力学的理解,超越了单个粒子,展示了这些效应在一个包含数十亿库珀对的系统中。 他们的工作对开发新的量子技术(包括量子计算机)具有影响,并为量子物理学的奇特世界与我们的日常经验之间提供了一个切实的联系。 它本质上创造了一个可扩展的“人工原子”以供进一步实验。

## 2025年诺贝尔物理学奖摘要 2025年诺贝尔物理学奖授予了在宏观系统中展示量子效应的成果——具体而言,是在相对较大的电路中观察到量子隧穿现象。这项成就扩展了可以直接观察到量子力学的范围,而量子力学传统上是在原子层面观察到的。 这项工作建立在数十年的研究基础上,其根源在于研究人员在加州大学伯克利分校、NIST和巴黎-萨克雷大学等机构的任职经历。虽然没有揭示全新的“物理学”,但该奖项认可了一项重要的实验壮举,并验证了在先前未经测试的领域中的理论预测。 评论员的讨论强调了所涉及的工程挑战、对量子计算的潜在影响,以及关于量子世界和经典世界之间界限的持续争论。一些人还注意到两位获奖者在谷歌共事期间的过去专业关系,暗示了在研究方向上可能存在内部冲突。该奖项强调了理论进步*和*创新实验设计在推动物理学边界方面的重要性。

## 消费 Microformats 2 数据:摘要 Microformats 2 (MF2) 正在个人网站上用于标记数据,从而实现更丰富的网络应用程序。要利用这些数据,您需要一个解析器——适用于 Python、JavaScript 和 Ruby 等语言——将 MF2 标记转换为标准化的 JSON 格式。如果您的语言没有解析器,可以选择使用命令行工具或在线解析器,甚至编写自己的解析器。 解析时,请记住处理重定向以查找“有效 URL”并正确解析相对 URL。将原始 HTML 与派生数据一起存储,以便将来利用解析器改进进行更新。 MF2 结构涉及嵌套的“mf 结构”,通过它们的 `type`(例如,h-card、h-entry)来识别。 属性中的数据可以是纯文本、嵌入式 HTML、图像,甚至是嵌套结构。 始终考虑这些变化,并使用函数可靠地提取纯文本或 HTML 值。 除了解析之外,请了解用于诸如作者归属之类的任务的常见“算法”,并注意词汇的细微差别。至关重要的是,**清理和验证**所有传入数据以防止安全漏洞。 最后,由于 MF2 的灵活性,使用实际示例进行彻底测试至关重要。 Indieweb 社区提供资源和支持,用于构建 MF2 感知应用程序。

## 微格式:来自网页过去的浪潮 这个Hacker News讨论重温了微格式,这是2000年代初尝试使用HTML类为网页添加语义含义的一种尝试。微格式最初在“Web 2.0/语义网”时代很受欢迎,旨在为W3C标准(如XML和RDF)提供更简单的替代方案,侧重于实用性和浏览器兼容性。 支持者重视语义HTML的概念以及潜在的好处,例如改进搜索引擎理解(甚至身份链接),但大规模采用从未实现。当前的讨论指出,Schema.org(使用microdata、RDFa或JSON-LD)现在更常用于丰富的搜索结果,并借助LLM来验证数据。 对话还涉及语义网技术的演变,一些人认为RDF仍然有其用武之地,尤其是在为LLM训练生成合成数据方面。然而,许多人认为微格式最初的承诺已经消失,被更新的方法所取代,或者由于在开放网络上维护不可见标记的挑战而被彻底放弃。

请启用Cookie。 错误 1005 Ray ID:98ac8e8edba98983 • 2025-10-07 10:01:23 UTC 拒绝访问 发生了什么? 该网站(gizmodo.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:98ac8e8edba98983 • 您的IP: 点击显示 47.245.80.60 • 由Cloudflare提供性能和安全保障。

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此列表详细介绍了一系列多样化的命令行工具和软件,涵盖系统实用程序、开发框架和数据管理解决方案。许多条目是经典 Unix 工具的现代替代品或增强版本——例如,`exa` & `eza` 用于 `ls`,`fd` 用于 `find`,`ripgrep` 用于传统的 grep。 该系列工具重点关注开发者工具,包括 `Ansible`、`Bloop`、`Cake`、`Deno`、`Elixir`、`GraalVM`、`Poetry`、`pytest` 以及 `Clang`、`OCaml` 和 `Zig` 等编译器。软件包管理也得到了很好的体现,工具包括 `Nix`、`Homebrew`、`npm`、`zypper` 和 `Pacstall`。 除了核心实用程序外,该列表还包括用于数据处理(`DataLad`、`Meltano`)、安全(`gocryptfs`、`KBSecret`)等领域的专用工具,甚至包括一些利基应用,例如 Minecraft 服务器包装器 (`Hajime`) 和终端 YouTube 客户端 (`yewtube`)。版本和日期表明这些项目都在积极开发中,时间范围从 2017 年到 2025 年。

## NO_COLOR:禁用 ANSI 颜色输出的标准 一则 Hacker News 讨论围绕 `NO_COLOR` 环境变量展开,旨在标准化在终端应用程序中禁用 ANSI 颜色输出(详情请见 [no-color.org](https://no-color.org))。虽然许多程序尝试检测终端类型 (`isatty`) 以避免在输出重定向时使用颜色,但用户指出这并不总是可靠或理想的。 核心问题是为颜色提供一个简单的“关闭”开关,特别是对于视力障碍或显示质量差的用户,颜色可能会降低可读性。一些人提倡通过诸如 `--color=always|auto|never` 之类的选项进行更精细的控制,但 `NO_COLOR` 提供了一个直接的二进制解决方案。 对话还涉及需要一种相应的方法来*强制*在无头环境中(如 CI 系统)输出颜色,以及操作系统级别的设置来管理终端外观的可能性。最终,讨论强调了颜色处理的碎片化以及对应用程序之间更大一致性的渴望。

德勤将部分退还澳大利亚政府 44 万美元,原因是其一份有缺陷的报告审查了福利系统的合规框架。这份报告由就业和劳工关系部 (DEWR) 委托,指出了该系统对“惩罚性假设”的依赖问题,并且缺乏规则与立法之间的明确联系。 报告发表后,发现了错误,包括捏造的参考文献和引用——被描述为人工智能的“幻觉”。德勤随后承认在报告撰写过程中使用了生成式人工智能(Azure OpenAI GPT-4o),但坚持认为核心发现和建议仍然有效。更新后的报告包括对参考文献的更正,并在附录中承认了人工智能的使用。 这起事件引发了批评,一位参议员指责德勤存在“人类智能问题”,并质疑昂贵的咨询工作与现成的 AI 工具的价值。虽然报告的结论与现有证据一致,但这些错误引发了对质量控制以及在政府咨询中负责任地使用人工智能的担忧。

为了庆祝泰勒·斯威夫特的新专辑《Showgirl的生活》,Grafana Labs团队使用他们的人工智能工具Grafana Assistant创建了一个详细且互动的仪表盘。该仪表盘可视化了泰勒的整个职业生涯,从专辑分析到巡演统计,展示了Assistant对经验丰富和新手用户的影响力。 该仪表盘包含四个标签:职业生涯概述,包含里程碑和发行倒计时;音乐分析,使用Spotify数据比较歌曲的舞动性和能量等特征;Eras巡演部分,展示巡演站点和惊喜歌曲;以及专门用于《Showgirl的生活》的页面,包含曲目详情。 值得注意的是,该团队利用Grafana Assistant的自然语言处理功能快速构建和完善仪表盘,展示了其易用性。他们甚至包含了一个有趣的“彩蛋”——一个隐藏的动画,通过在Assistant聊天中输入特定的歌曲名称来触发。该项目突出了Grafana Cloud及其人工智能工具如何用于可视化超越传统监控的数据,提供了一种有趣且引人入胜的方式来探索泰勒·斯威夫特的世界。

围绕泰勒·斯威夫特数据的 Grafana Labs 仪表盘在 Hacker News 上引发了争论。该仪表盘的介绍将“彩蛋”定义为泰勒·斯威夫特有意放置在作品中的隐藏线索——这一定义引起了一些用户的质疑,他们认为斯威夫特并非创造了这个术语。 讨论的核心在于,在特定的“斯威夫特宇宙”语境中定义该术语是否具有误导性,因为它似乎暗示了“彩蛋”概念的全新起源。另一些人则认为,该定义澄清了它在斯威夫特粉丝群体中的*特定*含义,类似于术语在软件等技术领域具有细微差别的定义。 尽管存在语义上的争论,许多人赞扬 Grafana Labs 展示了其产品灵活性的创造性和吸引力,并指出这比典型的广告更具趣味性。还有人开玩笑地建议添加有关泰勒·斯威夫特私人飞机排放的数据。

## 全视通传感器:重塑激光雷达及未来科技 对现有激光雷达技术(对自动驾驶汽车至关重要)的不可靠性感到沮丧,埃里克·阿吉拉创立了全视通传感器,旨在创造更可靠的解决方案。在特斯拉和谷歌X多年的经验表明,激光雷达精密的扫描系统经常因振动和温度变化而失效。 全视通的突破在于一种新型微机电系统(MEMS)芯片,其单位面积的力达到前所未有的水平。这使得即使在恶劣条件下,也能通过利用硅悬臂和大幅提高微制造沟槽的长宽比(达到行业标准的100:1)来精确控制激光雷达的激光束。 目前,全视通正在与汽车合作伙伴进行测试(意向书金额超过8亿美元),并正在调整该技术以提高人工智能数据中心的能源效率。他们的镜子有可能将网络交换机的数据路由容量提高四倍,并以此为基础构建谷歌现有的节能“阿波罗”系统。 除了汽车和数据中心之外,全视通还吸引了国防、航天和环境监测领域的关注,展示了他们“有史以来最强大的微型机器”的广泛潜力。

黑客新闻 新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录 Omnitron 的 MEMS 技术提升激光雷达可靠性 (ieee.org) 8 分,来自 rbanffy 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论 考虑申请 YC 2026 冬季批次!申请截止日期为 11 月 10 日 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请 YC | 联系 搜索:

萨拉·斯坦利博士,加州大学伯克利分校的结核病研究员,于7月11日收到美国国立卫生研究院(NIH)的停止令,她的十年研究因被认定为“危险的获得功能”研究而被叫停。这一决定源于最近的一项旨在限制高风险研究的行政命令,但斯坦利博士认为她的工作对于对抗日益耐药的结核病至关重要——这种疾病仍然是全球杀手,最近在堪萨斯城爆发了重大疫情。 她的研究使用了标准的、安全的技术——禁用基因以了解结核病的弱点,并使用卡那霉素耐药性作为修饰菌株的标记——这些方法是常规使用的,并且此前被认为是安全的。这些方法*降低*了毒力,这与旨在*增加*病原体危害性的危险获得功能研究的定义相矛盾。 斯坦利博士担心对“危险”的过于宽泛的解释——以及像“高风险研究审查法案”这样的潜在立法——威胁着结核病新疗法的重要进展,并可能阻碍更广泛的、有益于公共健康的科学进步。她倡导透明、以科学为依据的监督,以区分真正的风险和必要的、安全的研究。

## NIH 研究暂停与 COVID-19 起源争论 - 摘要 一名研究人员报告称,被 NIH 命令停止被认为“危险”的增益功能 (GoF) 研究——具体来说,用卡那霉素抗性标记细菌菌株和创建缺失突变体。 这引发了争论,一些人认为这种分类过于宽泛,实际上会阻止所有微生物学研究。 讨论迅速扩大到 COVID-19 的起源,分享了链接到证词和资源,暗示了潜在的实验室泄漏。 虽然动物源性起源仍然是主导理论,但实验室泄漏假说的支持者指出了一些情况证据和所谓的掩盖行为。 核心分歧在于确定起源的价值。 一些人认为这浪费时间,因为缓解策略无论如何都是相同的。 另一些人则认为,了解来源对于预防未来大流行病和为研究安全协议提供信息至关重要,包括潜在地限制或重新安置 GoF 研究。 这场争论凸显了科学探究、公共安全和政治考量之间的紧张关系,人们对政治化以及基于恐惧而非证据的过度监管表示担忧。 最终,这场对话强调了对潜在风险研究进行透明的科学调查和知情的政策决策的必要性。

新生儿在处理语言时表现出惊人的大脑可塑性,即使在出生后的几个小时内也是如此。一项研究表明,当婴儿听到法语时,他们会激活左半球的语言区域——镜像成人大脑活动。有趣的是,他们对在子宫内听到的外语表现出*相似*的反应,这表明产前接触会留下可测量的影响。 然而,完全陌生的外语会引发明显较少的大脑活动,且没有半球偏好。这表明婴儿处理产前听到的语言与完全陌生的语言的方式不同。研究人员惊讶地发现,即使是怀孕期间短暂的每日接触也可能改变大脑网络组织。 虽然长期影响尚不清楚,但该研究强调了正在发育的语言网络的*可塑性*和*脆弱性*,强调了早期积极环境的重要性。 持续的研究将追踪这些儿童,以确定这些最初的大脑反应是否会随着时间的推移而持续。

## 产前语言接触:黑客新闻讨论 一篇近期文章(umontreal.ca)在黑客新闻上引发了关于研究的争论,该研究表明婴儿在出生*之前*就对语言表现出大脑反应。该研究重点关注怀孕期间接触一种“外语”——即家中不常使用的语言——是否会影响出生时的脑活动。 虽然标题因具有误导性而受到批评(因为所有语言在出生前都是“外语”),但讨论澄清了该研究比较了接触母语(在本例中为法语)与有限接触另一种语言(如希伯来语或德语)。 评论者争论这是否构成真正的“学习”,或者仅仅是对声音的反应。一些人指出,该研究建立在现有知识的基础上,即新生儿可以区分他们接触过的语言。另一些人则分享了关于语言习得的个人经历,以及后来生活中区分微妙语音差异的挑战。 一个反复出现的主题是对耸人听闻的标题和潜在误解的怀疑,一些人表达了对未来神经科学进步的伦理影响的担忧。

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