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这次黑客新闻的讨论围绕赫尔曼·梅尔维尔的《白鲸记》。一篇名为“亚哈的算术：白鲸记的数学”的文章链接引发了关于不同版本和阅读体验的对话。
用户分享了版本推荐，包括基于Arion文本的加州大学出版社版本，以及由玛格丽特·诺瓦克编辑的、适合儿童的章节版本（Applesauce Press）。 几位评论者指出，由于这部小说文风古老，注释版很有帮助。 一位用户提到之前读过节译本，并感到有必要阅读原著。
关于拉普拉斯的一本书的书名，有人提出了一些小小的更正。 该帖子还包含一个标准的Y Combinator申请公告。
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点击图片，将使用CloudTk启动Tcl/Tk应用程序的交互式演示。 此wiki列出了超过100个Tcl/Tk应用程序，可在其中演示。 要查看Tcl/Tk Widget演示，请从上面的菜单中转到“Playground”，然后在“Tcl-Playground” - Console菜单中选择“Demos”。 缩略图库。
## Tcl-Lang 展示：怀旧与实用的语言
最近的 Hacker News 讨论强调了 Tcl (工具命令语言) 的持久相关性。用户分享了跨越数十年的经验，从 90 年代的早期 Web 开发和股票行情显示，到现代 PXE 配置和结构工程应用。
许多人赞扬了 Tcl 与 Tk 的快速 GUI 开发，将其与 VB 和 Qt 等替代方案进行了有利比较，尤其是在快速原型设计方面。 几位贡献者指出它独特的编程方法——由于缺乏现成的在线解决方案，迫使开发者理解基础知识，从而培养更深厚的工程技能。
尽管有些人认为 Tcl “不够优雅”，但它的灵活性、元编程能力和经过实战检验的稳定性仍然吸引着忠实的追随者。 提到的著名项目包括 AOLserver、Micropolis (一个开源的 SimCity 移植版) 以及它在 OpenSees 结构工程框架中的应用。 讨论还涉及了该语言的怪癖，例如它的字符串操作和 upvars，以及使用 WebAssembly 进行现代实现的可能性。
## 人工智能研究：一点来自（编码）朋友的帮助 这个实验探索了在有限资源下，人工智能研究能达到什么程度——具体来说，就是在笔记本电脑上五分钟训练一个模型。作者最初尝试独立完成，获得了一个能够生成简单故事的180万参数Transformer。然而，真正的突破来自于利用OpenAI的GPT-5-codex，本质上是使用人工智能来*做*人工智能研究。 Codex自主生成想法，运行实验，并迭代训练脚本，显著优于作者的个人努力。这个过程涉及一个反馈循环：Codex会修改脚本，运行测试，并提出改进建议，作者选择下一步。 最初使用n-gram模型的尝试速度很快，但缺乏连贯性。Transformer显示出潜力，但仅为困惑度优化会导致重复、无意义的输出。最成功的方法是“提炼”——预训练一个Transformer来模仿快速训练的n-gram模型的语法，然后在TinyStories数据集上对其进行改进。这产生了令人惊讶的连贯且引人入胜的故事。 作者将这种协作方法称为“氛围研究”，承认它并不等同于专业的人工智能研究，但提供了一种令人惊讶的易于访问和有效的方式来探索该领域。
## AI 与研究领域的变迁
一篇最近的博文在 Hacker News 上引发了关于 GPT-5-Codex 能力以及它是否可能超越人类“AI 研究人员”的争论。作者，一位 GitHub 工程师，详细描述了使用 AI 成功复制一个研究项目，从而得出了这个引人注目的标题。
然而，许多评论者淡化了其重要性，认为作者的工作水平仅限于本科生，结果也并非突破性。人们对依赖昂贵的 OpenAI 订阅以及缺乏原创性表示担忧，一些人将其比作仅仅下载一个现有的代码库。
一个关键的主题是 AI 能够“提高下限”，使业余爱好者能够进入该领域，但其是否有能力突破界限仍然是一个问题。 许多用户强调了 LLM 生成的研究存在的问题——不准确、依赖可疑来源以及缺乏真正的理解。 另一些人则对 AI 自动化以前需要专业知识的任务所带来的技能贬值表示担忧。
最终，这场讨论表明 AI 正在改变 *研究的方式*，但它是否真的会取代研究人员仍然存在争议。
## BEAM JIT 在 ARM32 上的首次里程碑
在 Erlang 生态系统基金会的支持下，BEAM JIT 编译器移植到 ARM32 架构的项目已取得重要里程碑：成功通过 JIT 编译的 ARM32 机器码执行 Erlang 函数。团队使用 QEMU 模拟 ARM32 环境，并运行了一个修改后的 BEAM VM，其中包含一个简单的 `hello.erl` 模块，设计为以退出代码 42 停止。
最初的成功包括初始化 JIT 编译器（利用 AsmJit），发出共享代码片段，以及编译 `erts_beamasm` 模块——这对于进程执行至关重要。团队专注于到达 `halt` 内置函数所需的最小代码路径，并承认许多指令尚未实现（在汇编中标记为“NYI”）。
重要的是，程序以预期的退出代码 42 终止，确认 JIT 编译器已成功生成并执行了 Erlang 代码的 ARM32 指令。团队发现值 42 在 ARM32 寄存器中表示为一个带标签的整数，这展示了 BEAM 的内部数据表示。下一步是扩展 JIT 实现以支持更广泛的 Erlang 指令，从而实现增量开发和测试。所有代码都可在 [GitHub](https://github.com/stritzinger/otp/tree/arm32-jit) 上获取。
## Erlang ARM32 即时编译 (JIT) 开发
一个针对ARM32架构的Erlang即时编译 (JIT) 编译器已经创建，引发了Hacker News上的讨论。虽然有些人质疑其相关性，考虑到向64位ARM和更快速语言的转变，但另一些人强调了32位ARM在嵌入式系统和物联网设备中的持续重要性。
开发者的动机源于利用现有的aarch32硬件。Erlang的适用性得益于像Nerves这样的项目，它促进了构建精简的嵌入式Erlang固件，以及Erlang在电信领域可靠分布式计算方面的历史渊源。
评论者指出，ARM32并未停产——它仍然在许多ARM实现中得到支持，包括预计将在嵌入式应用中由于内存限制而使用数十年的Cortex-M芯片。虽然为ESP32（现在也包括RISC-V）开发JIT编译器意义重大，但该项目专门关注在现有ARM32硬件上启用Erlang。
## 磁盘性能调查 该项目旨在识别macOS上Apple的APFS文件系统潜在的性能问题，同时也作为系统工具（如安全软件，EDR，病毒扫描器）的强大压力测试。核心方法是测量`git clean`和`pnpm install`操作在不同硬件和软件配置下所花费的时间。 鼓励参与者在他们的macOS（和其他操作系统）上运行这些测试，并记录CPU、RAM、操作系统版本、文件系统类型、磁盘详情，以及最终的“Clean”和“Install”时间（以秒为单位）。然后通过Pull Request将结果提交到此仓库，以便进行比较和分析。 收集的数据显示出显著的性能差异，尤其是在Apple Silicon上的APFS，并强调了加密、安全软件和Spotlight索引等因素的影响。该项目旨在收集广泛的数据集，以确定潜在的瓶颈，并了解不同的配置如何影响文件系统性能。 **要求：** Node.js >= 22.11 和 pnpm >= 10.2。
高通收购Arduino——加速开发者对领先计算和人工智能的访问。
## 高通收购 Arduino：摘要
高通宣布收购 Arduino，并同时发布了双方合作的首款产品：Uno Q SBC，该板卡集成了高通 Dragonwing SoC 和 STM32 微控制器。据报道，Arduino 将保留其品牌和现有产品线，但对其独立性持续多久存在担忧。
该消息在 Hacker News 上引发了不同的反应。一些人表达了对 Arduino 在向许多人介绍微控制器方面作用的怀旧之情，而另一些人则对高通的未来表示怀疑，并提到了其在人工智能方面错失的机会以及日益激烈的竞争。讨论的重点是此次收购是否预示着 Arduino 将放弃 Atmel/Microchip 组件，以及由于许可问题可能对 Arduino 板的商业用途施加限制。
一个关键主题是高通可能专注于“边缘人工智能”和“物联网”，一些评论员认为这被过度炒作。另一些人则强调了设备端处理对隐私的好处以及在无法持续连接的情况下所带来的优势。
这似乎是PDF文件的一部分，包含的是二进制数据流，而不是可读的文本内容。因此，无法翻译成有意义的中文。
## Lua: 持续演进与浏览器潜力 (Hacker News 讨论总结)
一篇关于 Lua 演进的论文引发了 Hacker News 的讨论，核心问题是：如果浏览器脚本语言是 Lua 而不是 JavaScript，会怎样？
许多评论者强调了 Lua 的优势——它的极简主义、易于嵌入（尤其是在 C 中）、可预测的行为以及尾调用优化等特性。一些人将其与 JavaScript 的怪癖、历史包袱和复杂的生态系统进行了对比。然而，也有人提出了对 Lua 在浏览器环境中缺乏内置安全沙箱机制以及它使用 1 开始的索引的担忧。
对话还涉及 LuaJIT、即时编译 (JIT) 编译器带来的性能优势以及维护 Lua 版本兼容性的挑战。 许多用户指出 Lua 在游戏开发（Roblox、Love2D）中的成功，以及由于其可读性而在配置方面的应用。
最终，这场讨论展现了人们对 Lua 优雅和高效的喜爱，同时也承认 JavaScript 的主导地位很大程度上归功于历史时机和生态系统的成熟。Lua 在浏览器中的潜力仍然是一个引人入胜的“如果”情景。
## AI 来救场：恢复丢失的代码
RevenueCat 的一位工程师在重构代码后意外地降低了他们的 LTV 预测模型，而最初的代码显示了 5% 的改进。尽管他们努力了几天，仍然无法重现最初的积极结果——“秘诀”似乎丢失了。
然而，一个令人惊讶的解决方案出现了。这位工程师意识到他们一直在借助 Gemini 2.5 Pro 的帮助开发这个模型，利用其巨大的 100 万 token 上下文窗口。出于一时兴起，他们要求 LLM 检索原始脚本，LLM 成功地提供了丢失的代码！
这次经历凸显了长上下文 LLM 的一个意想不到的好处：作为一种出乎意料的、非常规的代码备份。虽然不提倡放弃版本控制，但这个故事展示了 AI 在从开发人员失误中恢复并保存有价值的工作方面的潜力。
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