欧盟备受争议的“聊天控制”提案——要求扫描加密消息——再次被撤回，标志着隐私倡导者与寻求更大在线安全保障者之间持续斗争的最新一轮。自2022年以来，该计划反复出现，但一直面临来自专家和电子前沿基金会等民间社会组织的持续反对，他们认为该计划根本误解了加密的工作原理。 核心问题在于试图创建用于扫描的“后门”，这本质上会削弱加密并向恶意行为者敞开漏洞——这一风险已通过苹果iCloud扫描计划等类似失败的提案得到证实。支持者声称存在保障措施，但安全专家认为“安全”扫描在技术上是不可能的。 此次撤回是数字权利的胜利，得益于公众压力和技术专家的突出危险。然而，解决在线危害的根本政治动力依然存在，这意味着“聊天控制”或类似提案可能会卷土重来。长远解决方案在于教育政策制定者了解加密的现实，并投资于不损害隐私的替代安全措施，例如改进执法工具和平台级别的滥用预防。警惕和持续倡导至关重要，以防止这一“僵尸提案”再次复活。
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本项目展示了使用VHDL构建并在Radiona ULX3S FPGA上部署的Neorv32软核CPU，它是一个学习Ada系统编程的优秀平台。它强调了一个完全开源的工具链——从门电路（FPGA设计）到固件，提供完全的控制和探索能力。 作者演示了使用Ada构建一个基本的输入/输出系统（BIOS），将其定位为开源开发中C语言的一个强大且易于上手的替代方案。关键组件包括RISC-V指令集架构，以其开放性和可扩展性而闻名，以及一个健壮、文档完善的Neorv32内核，避免了其他开源项目中的常见陷阱。 该过程涉及使用GHDL、Yosys和Nextpnr等开源工具为FPGA创建比特流，并利用Alire（Ada包管理器）生成用于内存映射外设的Ada代码。作者成功地用Ada实现了UART中断处理，证明了Ada在嵌入式系统中的可行性和优势。所有源代码和构建说明均公开可用。
一个黑客新闻的讨论围绕 Ada 编程语言展开，起因是关于开源 Ada 硬件项目的文章链接。核心问题是 Ada 本身是否是开源的。
共识是 Ada 的*规范*是公开的，但并非传统意义上的“开源”——类似于 C 和 C++。然而，存在多个 Ada 的开源*编译器*，特别是 GNAT，它是 GNU 编译器集合的一部分。
讨论还涉及 SPARK，一个 Ada 的形式验证框架，最初被认为是有专有权的，但后来澄清也拥有开源工具（如 `gnatprove`）。用户指出 C++ 标准以机器可读的 `.tex` 文件形式在 GitHub 上提供，而 C 标准仅以 PDF 形式提供。诸如 `alire`（Ada 的包工具）之类的资源，以及 Ada 标准和编译器的链接也被分享。
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## Substrate：围绕芯片制造初创公司的怀疑
最近对Substrate公司的一项调查，该公司旨在与ASML在芯片制造技术领域竞争，引发了显著的怀疑。 担忧集中在创始人的过去失败经历上，包括一个失败的闹钟Kickstarter众筹活动，以及在核聚变方面取得进展的说法——引发了潜在欺诈的质疑。
讨论强调了一种雄心勃勃但未兑现承诺的模式。评论员指出创始人的过往记录，并质疑Substrate方法的可行性，尤其考虑到光刻技术的复杂性。 一些人建议该公司可能更适合专注于其粒子加速器技术，而不是试图直接与ASML竞争。
像Kyrsten Sinema这样与政治人物有关联的人物，以及知名投资者Peter Thiel的参与，也受到了谨慎对待，并与Theranos丑闻相提并论。 尽管Thiel过去的成功并不能保证未来的胜利，但许多人质疑他在半导体领域的专业知识。 分析表明Substrate取得了一些初步进展，但扩展到工业规模仍然是一个巨大的障碍。 最终，对话倾向于对Substrate的主张及其投资者尽职调查（或缺乏）进行批判性评估。
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## 空气污染与痴呆：摘要
最近的研究越来越多地将暴露于空气污染物，特别是PM2.5（直径2.5微米的颗粒物）与痴呆症和阿尔茨海默病的风险增加联系起来。虽然PM2.5本身并非固有毒性，但其微小尺寸使其能够到达大脑等敏感区域，引发炎症和潜在的神经损伤。PM2.5的成分很重要——来自野火、工业甚至烹饪的污染物可能产生不同的影响。
讨论的重点在于*所有* PM2.5是否都有害，一些人认为尺寸本身允许进入身体，无论物质如何，而另一些人则强调颗粒成分的重要性。人们对研究中PM2.5的广泛分类以及将影响归因于特定来源的困难表示担忧。
对话还涉及更广泛的社会因素，例如以汽车为中心的 инфраструктура 和限制紧凑、宜居社区的限制性分区法，这些因素导致污染并可能影响健康。讨论的解决方案包括空气净化器以及倡导优先发展公共交通和可持续城市规划的政策。
## GHC 现在可以在浏览器中运行
GHC WASM 后端的重大进展使得 GHC 本身能够完全在 Web 浏览器客户端运行，这通过一个新的 Haskell 游乐场得到了演示。虽然细节将在后续公布，但这展示了 Haskell 移植到 WebAssembly 的进展。
用户正在探索各种可能性，例如加载包（可能的解决方案包括使用 `wasm32-wasi-cabal` 预编译）以及在浏览器中运行 Agda（Agda WASM 发行版已经存在）。
初步测试发现并迅速修复了一个关于 GHC 选项持久化的错误。目前，基于浏览器的 GHC 使用字节码解释器，缺乏调用 C 编译器或直接生成 WASM 代码的能力。启动速度可能较慢，因为需要下载约 50MB 的根文件系统。在最近的 WebKit 错误修复之后，正在调查 Safari 的兼容性。
GHC 的核心库与 WASM 编译配合良好，但动态加载和执行仍然是持续开发的关键领域，这得益于最近的 GHC 补丁。默认安装包括 GHC 库及其依赖项。
## GHC 现在可以在浏览器中运行：摘要
Haskell 编译器 GHC 得益于 WebAssembly (WASM) 后端的进步，现在可以直接在 Web 浏览器中运行。这一成就展示了 GHC 的 WASM 支持的成熟度，展示了它在浏览器环境中编译和运行像自身这样复杂系统的能力。
虽然实际应用仍在涌现，但潜在用途包括教育工具、Haskell 的简化演示，以及探索该语言的更低风险环境。这一消息引发了关于 Haskell 自举挑战（从源代码编译编译器）及其对更广泛部署中的信任和安全性的影响的讨论。
该公告还强调了正在进行的工作，以提高 Haskell 的稳定性和可用性，并提到了语言版本和 Pandoc 等工具作为其持续相关性的例子。最终，在浏览器中运行 GHC 是一项技术壮举，它扩展了对 Haskell 的访问并展示了 WASM 的强大功能。
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我认为 Substrate 是一个 10 亿美元的欺诈 (substack.com)
88 分，JumpCrisscross 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
dang 1 天前 [–]
评论已移动至 https://news.ycombinator.com/item?id=45767013，该帖子发布得更早。(抱歉 JumpCrisscross！感谢您的诸多贡献。)回复
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## 埃里克·海瑟瑞尔谈《灭灯》与编剧 埃里克·海瑟瑞尔虽然参与过《死神预兆》等恐怖电影的编剧工作，但他认为自己是一位创作范围更广的编剧——他的56部剧本中只有8部属于恐怖类型。他最新的作品《灭灯》改编自大卫·F·桑德伯格的短片，讲述了一个家庭被黑暗中显现的生物所困扰的故事。 海瑟瑞尔的编剧之路始于一次意外；桌面游戏概念被拒绝，促使他尝试电影制作。他强调学习结构和视觉叙事的重要性，并指出大约写了四部剧本后才感到自信。他甚至认为《女巫布莱尔》的成功为他的第一次剧本出售提供了资金。 《灭灯》之所以脱颖而出，是因为桑德伯格已经有了强大的人物和主题构思，特别是将怪物作为临床抑郁的隐喻。海瑟瑞尔的创作过程首先关注人物戏剧，*之后*再添加惊吓元素，优先考虑“恐惧感”而非单纯的 Jump Scare。他还强调电影制作的协作性质，甚至担任制片人来保护剧本的愿景。 海瑟瑞尔强调为超自然元素建立明确规则的重要性，并享受创造性地利用光线作为武器和紧张感的来源。最终，《灭灯》颠覆了恐怖片的套路，专注于人物关系而非高死亡率。
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编剧埃里克·海瑟勒谈《招魂》和恐怖片的规则 (filmmakermagazine.com)
23点 由 suioir 1天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1条评论
gostsamo 1天前 [–]
2016回复
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## 技术裁员与“AI 资金”叙事 - 摘要
一 Hacker News 讨论围绕最近的技术裁员以及公司裁员是为了资助人工智能计划的说法展开。许多评论员反驳了这种说法，认为大多数“AI”支出仅仅是现有工具（如 Salesforce 或 Jira）的订阅费用，并不代表大量的内部人工智能开发。
核心论点是，公司正在利用人工智能作为已经由疫情期间过度招聘和经济不确定性驱动的裁员的理由。虽然人工智能*可以*提高生产力，但重点似乎在于降低成本而不是扩大产出。大量的投资正在流向 Nvidia，推动其市值上涨。
一些评论员强调了中间管理层浪费支出和产品论证不足的模式，这种模式由于高层管理人员缺乏监督而加剧。人们对当前人工智能投资周期的长期可行性表示怀疑，担心可能出现泡沫以及依赖未经证实技术的风险。最终，这场讨论指向了一种由经济压力、虚高估值和追求创新的愿望驱动的复杂局面。
## 构建伦敦公共交通路由器 该项目详细介绍了为伦敦构建公共交通路由系统，涵盖巴士、地铁和火车，重点在于*实时*到达信息。虽然像谷歌地图这样的现有路由器已经存在，但目标是理解其底层复杂性并构建一个功能原型。 核心挑战在于高效地导航庞大的网络。最初考虑的 Dijkstra 算法因规模和缺乏换乘优化而被证明不切实际。相反，实现了 **RAPTOR** 算法，该算法优先考虑最小化旅行时间和换乘次数，搜索具有递增换乘限制的路线。 收集实时数据证明很复杂。铁路数据可通过铁路数据市场轻松获得。来自 TfL 的巴士和地铁数据呈现出更大的数据集，需要高效的解析。至关重要的是，使用 OSRM 路由引擎和 OpenStreetMap 数据集成了**步行时间**，从而实现附近站点之间的连接并优化路线。 开发了一个可用的原型，允许路线搜索并显示结果。然而，为了保持数据的准确性，所需的大量 API 请求阻止了公开部署。该项目的代码已在 Git 上公开，展示了一个成功但资源密集型的实时公共交通路由系统实现。
一位Hacker News用户最近构建了自己的Citymapper版本([asherfalcon.com](https://asherfalcon.com))并分享了它，引发了关于现有开源和成熟的交通规划项目的讨论。
几位评论者强调了**OpenTripPlanner**，这是一个基于Java的应用，使用RAPTOR算法，在挪威和其他全球城市广泛使用。 还有人提到了**OptiTravel**，这是一个大学项目，利用自定义A*路由算法和基于Rust的GTFS服务器，以及**OneBusAway**，一个长期运行的项目，通过强大的GitHub仓库和活跃的社区为全球多个城市提供交通信息。
对话还涉及了诸如**Mobility Database**（美国交通数据）和**Rail Data Marketplace**（英国铁路信息）等数据源。 开发者们讨论了实时数据准确性的挑战，并指出计划和实际公交车到达时间之间存在不一致。 创建者表示有兴趣重新审视该项目，以分析长期的到达模式。 最后，有人呼吁为OneBusAway贡献力量，并提供了他们的Slack和联系邮箱链接。