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最近的一次陶瓷课意外地与编程产生了联系。 老师希望学生制作杯子等实用器皿,但作者却制作了一个超立方体——一个明显*不*实用的作品——并发现了用粘土和编写代码之间意想不到的相似之处。 两者都是可塑的媒介,不断演变,并且容易出现“失败”(摇晃的粘土,有缺陷的代码)。 重要的是,两者都需要超脱;破碎的粘土和删除的代码都不是损失,而是重新开始的机会。 作者将人工智能的兴起视为代码领域的“工业革命”,就像工厂生产改变了制陶业一样。 正如手工陶瓷在批量生产*之后*获得了价值一样,作者认为独特的人类编程——“超立方体”——将变得更加重要。 随着人工智能处理常规任务,软件工程师可以专注于创造性的问题解决和创新项目,使编程工艺比以往任何时候都更具成就感。

## 代码如泥:摘要 一篇最近在Hacker News上的帖子引发了关于编码与传统工艺(如陶艺)之间比较的讨论。作者ecto探讨了一个观点,即两者虽然看似截然不同,但都是具有独特属性的表达媒介。泥土作为一种物理媒介,没有“撤销”功能,严重依赖经验和一定程度的不可预测的“窑烧魔力”。而代码则主要是一种逻辑思维实验,拥有易于使用的纠错工具和快速反馈。 评论者们争论了这个类比,一些人质疑其是否成立。人们对从事全职工艺的经济现实表示担忧,以及作者是否美化了传统就业之外的创意工作。另一些人则指出,科技领域存在一种追逐炒作驱动的开发而非扎实工程的趋势。 讨论还涉及了人工智能的影响,一些人认为讨论的核心——创意媒介的本质——在那个背景下被遗忘了。最终,这篇帖子引发了人们对物理创作和数字创作之间差异的反思,以及在科技时代工作和表达方式的不断变化。

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## 牛油是否正在卷土重来? - Hacker News 摘要 最近一篇《纽约时报》的文章引发了 Hacker News 上关于牛油作为烹饪脂肪重新流行起来的讨论。虽然牛油很流行且价格越来越贵,但评论员指出,牛油传统上是屠宰的副产品——通常是废弃的牛脂炼制而成的可用脂肪。 对话很快演变成关于健康和烹饪油的争论。一些人认为牛油是一个不错的选择,因为它具有良好的omega-6与omega-3的比例和低PUFA含量,为种子油提供了一种替代方案。另一些人则认为黄油同样有效,并且避免了牛肉的味道。人们对 RFK Jr. 的健康政策表示担忧,认为这些政策基于错误信息。 最终,许多人同意,虽然牛油可能对整体动物利用来说是积极的,但它不一定比橄榄油*更健康*。 许多评论员强调优先避免超加工食品,并且有人讽刺地建议干脆避免炸薯条,无论使用什么油炸。一个反复出现的问题是对当前卫生部门声明的不信任,因为他们认为存在政治偏见。

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## LLM 扑克:黑客新闻摘要 一个新网站 llmholdem.com 允许用户观察和与大型语言模型 (LLM) 对战德州扑克。该网站允许你旁观 LLM 之间的对战,或创建一个牌桌直接与它们对战。 早期反馈指出,在游戏进行的同时,很难理解 AI 的推理过程,并建议改进 UI 显示。有趣的是,一位职业扑克玩家评论说,LLM 的水平比许多低级别的人类对手更好。讨论围绕着扑克中的技巧与运气之间的平衡,以及 LLM 策略与传统求解器(专注于数学最优策略)和人类倾向的比较。 该项目设计巧妙,旨在控制成本,限制同时进行的游戏数量。用户渴望探索 LLM 的决策过程,并将它们与既定的扑克策略进行比较,一些人请求添加记住过去牌局和更直观的界面等功能。该网站已经达到每日上限,表明最初的兴趣很高。

## 特斯拉在德国销量暴跌 最新数据显示,特斯拉在德国(欧洲最大的汽车市场)的销量大幅下降。尽管2025年德国整体电动汽车市场增长了43%,但特斯拉的销量仅为19,390辆——较2022年的峰值69,965辆下降了惊人的72%。这延续了多年来的下降趋势:2023年为63,685辆,2024年为37,574辆。 分析师认为,这一崩溃的原因有多种,最主要的是埃隆·马斯克日益公开地支持德国极右翼AfD政党,引发了重大的反特斯拉情绪。马斯克的争议性言论进一步损害了该品牌的形象。 更具挑战的是,宝马、梅赛德斯和大众等德国传统汽车制造商发布了具有竞争力的电动汽车型号,削弱了特斯拉先前的市场主导地位。CleanTechnica团队的一名成员报告称,特斯拉品牌现在在德国被认为是“被憎恨且毫无希望的”。 销量的大幅下降对特斯拉在德国乃至整个欧洲的未来提出了严重的问题,欧洲曾被认为是该公司的一个关键增长区域。

## 特斯拉销量下降及 Hacker News 讨论 Hacker News 上出现了一场关于特斯拉在德国销量下降 72% 的讨论,引发了对该公司未来和更广泛电动汽车市场趋势的争论。 多个因素被认为是导致销量下降的原因:高电价和许多德国人缺乏家庭充电设施,来自传统汽车制造商(如大众、宝马、梅赛德斯-奔驰、雷诺)以及新兴中国电动汽车品牌的竞争加剧(即使有关税),以及对埃隆·马斯克公众形象的担忧。 一些评论员认为,特斯拉最初的成功在于抢占先机,但现在缺乏创新。 另一些人认为,特斯拉以可负担的硬件和可升级的软件相结合的策略,如果 NVIDIA 的新型自动驾驶推理模型证明成功,可能会变得有价值。 还有关于特斯拉盈利能力的讨论,一些人声称没有 CAFE 积分,特斯拉已经不再盈利,而另一些人则指出最近的利润。 最后,对话涉及了对特斯拉所有权的看法,一些人认为它已与特定政治倾向或某些市场(如丹麦)的财务限制相关联。

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## 英国命令Ofcom探索加密后门 - 摘要 英国政府最近的一项命令指示Ofcom调查实施加密后门的方法,引发了Hacker News评论员的担忧。许多人对当前的工党政府感到失望,希望扭转“窥探者宪章”政策,但却看到监控措施的延续甚至扩大。 讨论凸显了对公民自由侵蚀的更广泛担忧,一些人建议移民作为回应。 担忧集中在缺乏公众辩论以及政治和媒体内权力强大、相互关联的网络的影响上。 几位用户指出,将此类措施作为保护儿童的必要手段进行宣传,同时又限制自由的虚伪性。 评论员预测限制将不断升级,包括潜在的国家防火墙和VPN禁令,并质疑政府与大型科技公司对抗的能力。一个反复出现的主题是对政客动机的怀疑,以及权力结构优先考虑控制而非公众福祉的信念。

## 万物的起源:宇宙如何创造元素 宇宙并非一开始就拥有完整的元素周期表!元素是通过一系列宇宙过程产生的,始于**大爆炸**,它创造了氢、氦和微量的锂。 **大质量恒星**随后通过核聚变锻造出从碳到铁的元素。当这些恒星以超新星的形式爆炸时,它们将这些元素散布到太空中。**低质量恒星**则通过中子俘获缓慢地构建锶等较重的元素,并以行星状星云的形式释放它们。 更复杂的元素需要更剧烈的事件。**白矮星爆炸**以及至关重要的**中子星合并**(千新星)创造了从硅到钚的元素。**宇宙射线溅射**,即高能粒子分解原子核,产生了锂、铍和硼。最后,**放射性衰变**和**人造核反应**创造了钚以外最重、不稳定的元素。 每个过程都促成了我们今天观察到的元素丰度,展示了一段迷人的宇宙历史,其中恒星是最终的炼金术士,锻造着我们周围一切事物的构建块。

## 黑客新闻讨论:元素是如何产生的 一篇最近发表在BigThink上的关于元素起源的文章引发了黑客新闻上的讨论。文章概述了八种元素产生的途径,从大爆炸核合成到超新星爆发和中子星合并。 用户们争论了超铀元素(超过94号元素)的产生,一些人指出天然核裂变反应堆和极端恒星条件可能是潜在来源,尽管它们非常罕见。讨论涉及了元素产生的时间线与地球年龄的关系,并指出早期快速的恒星形成可能迅速地为宇宙“准备”了构建基块。 许多评论者链接到扩展这些主题的资源,包括PBS SpaceTime视频以及关于加蓬奥克洛天然核裂变反应堆的信息。费米悖论也被提及,认为缺乏重元素(“金属丰度”)可能会限制宇宙中复杂生命的形成。最后,用户们讨论了一个引人入胜的事实:我们是由“星尘”构成的——在恒星中锻造的元素,以及这些元素在宇宙中传播的过程。

arXivLabs是一个框架,允许合作者直接在我们的网站上开发和分享新的arXiv功能。个人和与arXivLabs合作的组织都认同并接受我们开放、社群、卓越和用户数据隐私的价值观。arXiv致力于这些价值观,并且只与秉持这些价值观的合作伙伴合作。您是否有为arXiv社群增加价值的项目想法?了解更多关于arXivLabs的信息。

从生产语言模型中提取书籍 (2026) (arxiv.org) 22点 由 logicprog 4小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1条评论 visarga 14分钟前 [–] 听起来很糟糕,他们为什么不实现基于n-gram的布隆过滤器,以确保他们不会复制过于接近他们训练的受保护知识产权的表达?几乎任何随机的10个词的n-gram在互联网上都是独一无二的。或者他们可以像从受保护的来源中提取的摘要和问答对一样,在合成数据上进行训练,这样模型就可以获得与原始表达分离的想法。由于它从未见过原始版本,因此无法重复它们。 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请YC | 联系 搜索:

“劣质品种”是一个讽刺网站,专门展示故意糟糕的软件开发实践。它推崇“简历驱动开发”——优先选择那些在简历上*看起来*令人印象深刻的技术和架构,而不是提供实际价值或简洁性。 该网站强调灾难性的“设计模式”,例如“分布式单体”,以及一个应避免使用的技术“雷达”,所有这些都以具有讽刺意味的热情呈现。它还包含来自行业专业人士的虚假推荐,他们吹嘘着不必要地复杂的解决方案——将简单的脚本迁移到 Kubernetes,使用区块链来处理 cookie,以及采用多个 React 版本——即使这些选择明显损害了性能。 “劣质品种”的核心理念在其宣言中有明确说明,它倡导**复杂性胜于简洁性,流程胜于人,工具胜于解决方案,简历胜于价值。** 这是一个对科技行业趋势的幽默批判,这些趋势优先考虑流行语和职业发展,而不是构建有效的软件。

## 黑客新闻讨论:“最差的品种”软件 最近一则黑客新闻帖子引发了关于令人沮丧的软件开发实践的讨论,源于一位用户在一家大型公司(“BigCo”)的糟糕离职面谈经历。原发帖人描述了一种“证明自己存在的价值”的文化——优先考虑复杂、炫耀的代码和持续的自我宣传,而不是高效、直接的解决方案,这种现象也被称为“简历驱动开发”。 评论者对此感同身受,分享了在大型公司和初创公司中类似环境的故事。在接受工作之前识别这些模式很困难,但有人建议使用不太主流的语言可能表明更具实验性、更少官僚主义的文化。 对话范围扩大到批评具体的反模式,包括过度工程化的解决方案(例如为静态网站使用 Kubernetes)、对有问题技术的依赖(YAML、数据库中的 JSON)以及过时的技术栈(Microsoft Access)。一个共同的主题是对以安全为中心的 IT 部门阻碍实际开发的沮丧。最终,该帖子突显了软件行业内普遍存在的愤世嫉俗,即优先考虑可证明的价值与简历建设练习之间的矛盾。

## 辛克莱C5:英国电动车的一次失败 克莱夫·辛克莱爵士以其家用电脑而闻名,于1985年试图用C5来革新个人交通。这款单人、电池供电的卧式三轮车旨在成为汽车和自行车的经济替代品,但最终因商业上的失败而臭名昭著。尽管发布会很盛大,但C5因差评、安全问题和实际限制而备受困扰——续航里程短、速度慢(15英里/小时),且缺乏天气保护。 C5在缺乏充分研究的情况下投放市场,既没有吸引到汽车车主,也没有吸引到自行车骑行者。生产很快被削减,该公司辛克莱汽车在生产了14,000台后破产清算,仅售出5,000台。 然而,C5获得了一批狂热粉丝。滞销库存被以高价转售,爱好者们改装了这些车辆,一些甚至实现了超过150英里/小时的速度。虽然是一次商业灾难,但C5仍然是雄心勃勃的创新和产品开发中一个值得警惕的案例,尽管最初存在不足,但它为未来的电动汽车发展铺平了道路。

## Sinclair C5 讨论总结 一个 Hacker News 帖子讨论了 Sinclair C5,一种在 1980 年代推出的独特电动车。用户普遍认为 C5 设计糟糕——不舒适,重心过低导致以最高速度 24 公里/小时行驶时发生事故可能致命。 尽管如此,一些评论员指出 C5 在当时具有前瞻性,类似于现在欧洲用于送货的电动卧式自行车。另一些人认为,1980 年代电池技术的局限性可能导致了它的失败。 讨论还涉及发明者克莱夫·辛克莱爵士,他因创造 ZX81 和 ZX Spectrum 电脑而闻名。最后,用户提到了 C5 的一些小众用途,例如在油轮甲板上,并将其与像巴克敏斯特·富勒的 Dymaxion 汽车等雄心勃勃但最终未能成功的车辆设计相提并论。

## Ghostty 内存泄漏已解决 Ghostty 中一个显著的内存泄漏问题已被识别并修复,该问题影响用户,导致高内存消耗(有报告高达 37GB)。该泄漏至少存在于 1.0 版本以来,由最近流行的 CLI 应用程序(如 Claude Code)引入的特定条件触发,这些应用程序会生成大量复杂的文本。 问题的核心在于 Ghostty 的内存管理系统,它使用“PageList”——一个用于终端内容的内存页链接列表。Ghostty 为标准大小的页面使用内存池,但在需要时(例如,对于富含表情符号的内容)会通过 `mmap` 直接分配更大的非标准页面。一项用于回滚修剪的优化,该优化在达到历史记录限制时重用最旧的页面,未能正确调整底层内存分配的大小,导致在释放这些较大页面时发生泄漏。 修复方案阻止了在修剪期间重用非标准页面,确保通过 `munmap` 正确释放内存。macOS 上的新型虚拟内存标记有助于调试,从而更容易识别 Ghostty 的内存使用情况。 Ghostty 通过 Zig 分配器、Valgrind 和 macOS Instruments 采用强大的泄漏检测机制,但由于其特定的触发条件,该泄漏逃避了检测。已添加一个新的测试用例以防止回归。该修复已包含在 tip/nightly 版本中,并将包含在 3 月发布的 1.3 版本中。

## Ghostty 内存泄漏修复总结 米切尔·哈希莫托详细介绍了在 Ghostty(一款快速、功能丰富的终端模拟器)中发现并解决重大内存泄漏的过程。泄漏源于 Ghostty 管理页面内存的方式,尤其是在滚动和调整大小期间处理非标准页面大小时。 根本原因是不正确地释放与这些页面关联的内存,并且由于优先重用而非分配的设计选择而加剧。一位用户提供了一个可重现的案例,加速了调试过程。修复方案包括在必要时修剪(删除并重新创建)非标准页面,这种策略已经存在于页面列表的功能中。 该帖子强调了彻底测试的重要性,并承认新实现中可能存在泄漏的潜力。它还涉及开发过程,包括使用 AI 生成的可视化以提高清晰度,以及对实用解决方案而非过早优化的偏好。该修复已包含在最新的 nightly 构建版本中。

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