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## AI 辅助的后量子签名算法调试
最近，作者成功地用 Go 语言实现了 ML-DSA，一种新的后量子签名算法。然而，初步测试显示，尽管使用了正确的签名，仍然存在持续的验证失败。在令人沮丧的调试过程之后，作者一时兴起转向了 AI 工具 Claude Code。
令他们惊讶的是，Claude 迅速识别出实现中的一个微妙的底层错误——重复的高位计算——从而节省了大量的调试时间。进一步的实验证实了 Claude 的有效性：它比作者更快地指出了签名过程中不正确的常量值和数据分配错误。
这些成功案例凸显了 AI 作为调试工具的潜力，即使对于复杂的密码学代码也是如此。作者强调，即使在不完全信任 AI 提出的修复方案的情况下，AI 的作用也是有价值的，仅仅通过快速识别错误的位置。他们提倡改进工具，将 LLM 集成到开发工作流程中，建议触发测试失败的自动化漏洞查找代理。
## Helix 编辑器：快速入门 本教程介绍 Helix 文本编辑器的基本用法。首先使用 `hx file.txt` 打开文件。你将进入**普通模式** (NOR)，在此模式下，按键是命令，而不是文本输入。按 `i` 进入**插入模式** (INS) 进行输入，按 `Esc` 返回普通模式。 **移动：** 避免使用箭头键！在普通模式下使用 `h`、`j`、`k` 和 `l` 分别向左、下、上和右移动。基于单词的移动可以通过 `e` (单词结尾) 和 `b` (单词开头) 实现。 **编辑：** `x` 选择一行，`y` 剪切（复制），`p` 粘贴。`d` 删除选区。`c` 通过删除选区并进入插入模式来更改选区。`u` 撤销，`U` 重做。 **关键概念：** Helix 操作基于选区。高亮文本可以直观地显示你的操作会影响的内容。寄存器就像多个剪贴板；使用 `"+p` (或 `Space + p`) 从系统剪贴板粘贴。`gw` 跳转到下一个单词出现的位置。 **导航与搜索：** 使用 `gg` 跳转到文件开头，`/` 进行搜索，`n` 查找下一个匹配项，`N` 查找上一个匹配项。`t` 和 `T` 移动到特定字符，而 `f` 和 `F` 查找字符。可以将计数添加到移动指令中（例如，`2f;` 移动到第二个分号）。`Ctrl+d` 和 `Ctrl+u` 滚动页面。 最后，`:w` 保存，`:q` 退出，`:wq` 保存并退出。
## Helix 编辑器文档与社区讨论 - 摘要
一 Hacker News 讨论围绕着 Helix 文本编辑器（helix-editor.vercel.app）的非官方、适合初学者的文档展开。虽然该文档的努力受到赞扬，但之前曾被提议取代官方文档，最终被 Helix 维护者拒绝。
讨论的核心在于为这个开源项目贡献的挑战。许多评论者指出，大型贡献往往反馈缓慢并最终被拒绝，这表明维护者可能没有有效地利用贡献者的时间。人们对维护者处理开源协作的方式以及在核心功能添加方面表现出的固执态度表示担忧。
用户们争论 Helix 是否能作为 VS Code 和 Neovim 等成熟编辑器的可行替代品，尤其是在 C++ 开发等复杂工作流程中。虽然 Helix 提供了速度和独特的方法，但目前在调试、LLM 集成和构建支持方面不如其竞争对手。一些用户由于这些限制而改回使用 Neovim。尽管存在这些问题，许多人仍然觉得 Helix 令人愉快且高效，尤其是在快速编辑和简化体验方面。
## 代码格式化出乎意料的难题 为Dart编写自动代码格式化程序，最终成为一项持续一年的、极其复杂的任务，结果是一个由最初的24,539行代码构建的3,835行程序。尽管其任务看似简单——调整代码中的空白字符——但挑战在于处理边缘情况，并在保持性能的同时实现美观的结果。 核心困难在于平衡行长度限制与嵌套函数和链式操作等复杂代码结构。该格式化程序不仅解析和美化打印代码，还遍历潜在换行的指数级解空间。它使用图搜索算法来实现这一点，优先选择最大程度地减少溢出和成本（分割）的解决方案。 该系统利用代码“块”、“控制分割的规则”和“跨度”来避免不必要的换行。早期退出和修剪冗余分支等优化对于性能至关重要。虽然看似简单，但该项目需要不断改进和对算法复杂度的深刻理解，才能交付一个能够快速有效地处理数百万行代码的格式化程序。最终目标是创建一个消除格式化争论并促进一致、可读代码的工具。
## 黑客新闻讨论摘要：代码格式化的痛点
最近一则黑客新闻帖子引发了关于代码格式化这一出乎意料的困难任务的讨论，源于一篇关于作者与一个小程序斗争一年的文章。许多评论者感同身受，强调了处理即使是看似简单的格式化规则的复杂性，尤其是在需要精确输出的格式（如PDF）中。
几位用户分享了在企业软件中令人沮丧的格式化问题的经历，以及由此需要进行的无休止的错误修复。方法从为了性能和控制而采用的低级矢量操作实现（PDFKit、PDFBox），到承认自动格式化工具可能会引入新的问题——例如破坏`git blame`或因过于热情的重构而阻碍代码可读性。
对话还涉及了关于代码风格的哲学辩论：统一性是否比个人表达更有价值，以及自动化工具是否会扼杀创造力。一些人为格式化工具在团队内部强制执行一致性辩护，而另一些人则认为允许开发者通过代码的视觉设计来表达自己很重要。最终，该帖子展示了让代码看起来*恰到好处*所固有的、令人惊讶的深刻且常常令人沮丧的挑战。
本文档概述了 GitHub 平台上的功能和资源，该平台用于软件开发和版本控制。GitHub 提供从基础代码托管和协作（包括代码审查、问题跟踪和讨论）到高级功能（如使用 Actions 实现自动化、使用 Codespaces 实现即时开发环境以及使用 Advanced Security 进行漏洞扫描）的工具。 最近添加的功能包括 GitHub Copilot（人工智能驱动的编码辅助）、GitHub Spark（用于构建智能应用程序）和 GitHub Models（用于提示管理）。GitHub 迎合所有级别的开发者，为各种规模的公司、各个行业提供解决方案，并支持开源和企业项目。资源包括文档、学习路径、活动以及集成市场。该页面还包括标准的网站导航、账户管理选项和反馈机制。
## Nim 新中间表示 (NJVL) - 摘要
一种新的中间表示 (IR)，NJVL，正在为 Nim 编程语言开发。其目标是改进对 C/C++/JS 的后端支持，并简化本机汇编代码的生成。与传统的 IR 不同，NJVL 使用版本化变量代替词法作用域进行分析，可能简化编译器实现。
Hacker News 上的讨论显示，Nim 的开发由 Andreas Rumpf 领导，并拥有一支不断壮大的付费和开源贡献者团队，使其成为一个具有支持合同的商业项目。尽管经常被认为是“个人项目”，但贡献者认为 Nim 是务实的，并且在 20 多年来证明了其稳定性，可与 Zig 或 Elixir 等语言相媲美。
有人担心 NJVL 的树状语法可能缺乏跨后端的保证的求值顺序。尽管如此，许多人认为 Nim 关注度不足，受其欧洲起源以及专注于成为一种具有元编程能力的系统语言的影响。新的 Nimony 编译器框架计划改进语言服务器协议 (LSP)。
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HuggingFaceTB
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小规模训练手册
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## Smol 训练手册：摘要
Hugging Face 发布了一份新资源“Smol 训练手册”，在 Hacker News 上引发讨论，被认为是一份有价值且实用的构建大型语言模型 (LLM) 指南。作者之一 Lewis Tunstall 正在解答关于该手册的问题。
用户称赞该手册的质量和实用性，并指出它侧重于基础概念，这些概念可能随着该领域的演变而保持相关性。它与其他学习资源进行了比较，包括“The Cranky Man’s Guide to LoRA and QLoRA”以及 PyTorch、PEFT 和 TIMM 的文档。
“Smol”这个名字源自特定数据集中的一个网络迷因。
关于实验过程中每次只修改一个变量的建议，存在一些争论。一些人认为，考虑到 GPU 时间的成本，这种方法已经过时且效率低下，提倡使用贝叶斯优化或析因实验等方法。另一些人则认为这对个人贡献者来说仍然是合理的建议。尽管如此，该资源被广泛认为是 AI 学习社区的重要贡献。
布拉格机场警方被迫关闭面部识别摄像头。
Czech police forced to turn off facial recognition cameras at the Prague airport
28 天前
2018年至2025年，捷克警方在布拉格瓦茨拉夫·哈维尔机场运行人脸识别系统，引发批评并最终被裁定为非法。该系统将旅客的“生物指标”与通缉/失踪人员数据库进行比对，在没有捷克法律要求的明确法律依据以及欧盟人工智能法案后来规定的司法批准的情况下运行。 数字权利组织IuRe于2021年向捷克数据保护局（DPA）提出投诉，该局在近四年后确认了对数据保护立法的违规行为。尽管有警告和媒体关注，该系统在欧盟人工智能法案的生物识别监控条款全面生效之前仍继续运行。 DPA还指出了警方“数字个人图像信息系统”存在的问题，该数据库包含2000万张照片，用于追溯身份识别，引发了人们对潜在滥用用于监控抗议者的担忧。IuRe倡导更明确的法律指导方针和对生物识别数据处理的公众监督，强调系统性地无视法律保障，并敦促新任内政部长审查现行立法。
## 布拉格机场人脸识别系统关闭
由于隐私问题，捷克警方被迫关闭了布拉格机场的人脸识别摄像头。Hacker News上的讨论显示，公众对这项技术存在分歧。
一些人认为，在出入境点自动识别潜在罪犯的系统很有价值，尤其是在考虑到政府历史上过度干预的情况下，并建议互惠互利，例如更高效的安全检查。另一些人则表达了对政府监控和潜在滥用的深刻不信任，强调了隐私权的重要性。担忧还延伸到技术本身，包括误识别的风险以及控制这些系统和数据的私营公司所扮演的角色。
许多评论员指出，通过手机、信用卡和机场安检程序已经存在普遍的追踪，这已经侵犯了隐私，质疑增加人脸识别的意义。另一些人强调需要严格的监督和问责制以防止滥用，而有些人则认为专注于真正的威胁，例如加强驾驶舱门的安全，比“安全秀”更有效。
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## COP30 与气候问题：摘要
美国将不会派官员参加COP30气候谈判，引发了关于此类会议效力的讨论。许多评论员对加速的气候变化表示深切担忧，引用大气中二氧化碳显著增加（超过每年3.5ppm）以及科学社团关于到2050年可能达到3°C升温的警告。一些人担心气候“临界点”的激活，例如珊瑚礁死亡，从而引发不可逆转的变暖。
普遍存在对COP活动价值的怀疑，许多人认为它们是失败的——要么由于缺乏有意义的协议而无效，要么甚至适得其反，通过助长“气候剧场”并加强与高排放实体的关系。一些人建议放弃当前形式，并要求采取更实质性的行动。
讨论还涉及中国和俄罗斯等主要参与者的作用，质疑他们的承诺，以及应对危机需要减少和移除排放。一个反复出现的主题是对缺乏行动的沮丧，以及一种感觉，即技术解决方案往往优先于立即采取的、剧烈的措施。
美联储主席杰罗姆·鲍威尔最近承认，人工智能投资对美国经济增长产生了显著影响，这与过去如互联网泡沫等泡沫不同。他强调，这次繁荣是由企业盈利和长期生产力评估推动的，而非低利率。 数千亿美元的大规模数据中心和半导体投资已经在实体经济中显现，推动了工业用电需求，并估计对GDP增长贡献了0.2个百分点。高盛估计，人工智能最终可能为美国经济增加8至19万亿美元。 然而，鲍威尔警告不要过早地宣布一场永久性的生产力革命。他强调了人工智能投资的集中性以及自动化可能导致的工作岗位流失，并指出最近与人工智能实施相关的裁员事件。虽然持乐观态度，但他强调长期结果仍不确定，并且在剔除统计异常后，目前的就业增长接近于零。
## AI 支出：泡沫还是不是泡沫？
美联储主席杰罗姆·鲍威尔最近的一份声明引发了 Hacker News 上关于当前人工智能支出是否构成泡沫的争论。鲍威尔认为，人工智能投资与互联网泡沫不同，主要通过企业现金流而非投机性债务来 финансироваться。
最初的反应支持这一观点，强调主要公司正在利用储备和风险投资资金。然而，讨论迅速转向了债务融资增加的证据，并附带了有关 Meta 等公司为资助人工智能数据中心建设而大量借款的报告链接。
许多评论员表达了怀疑，指出估值膨胀以及如果银行更多地参与其中，可能会出现“破裂”的风险。人们对投资集中在少数公司以及人工智能投资未能带来足够回报的更广泛经济影响表示担忧。一些人将情况与过去的泡沫进行了比较，指出即使在互联网时代，一些公司也有合法的盈利。
最终，讨论强调了明确地将当前情况定义为泡沫的困难，观点从谨慎乐观到完全否定，并承认鲍威尔作为美联储主席的受限立场。