ProPublica的一项调查显示，FBI局长卡什·帕特尔（Kash Patel）为副局长丹·邦吉诺（Dan Bongino）和其他两名高级人员——马歇尔·耶茨（Marshall Yates）和妮可·鲁克（Nicole Rucker）——免除了访问高度机密信息所需的常规测谎仪测试。前官员称这种做法前所未有，引发了对该局审查程序的担忧。
邦吉诺没有FBI的经验，却被任命为该机构的第二高级职位，尽管他的背景和过去传播阴谋论的行为备受质疑。耶茨和鲁克也缺乏FBI经验，并且有令人担忧的过去联系——耶茨曾试图推翻2020年选举，而鲁克则协助了一位以强硬移民政策而闻名的特朗普政府官员。
FBI声称没有人未能通过测试，并辩称这些个人是“Schedule C”委任，因此不需要进行测谎仪测试——这一说法受到法律专家的质疑。然而，豁免表明可能存在结果不明确的情况，即使如此，仍然不符合FBI的标准。这一消息促使FBI内部提出正式投诉，并引起参议员迪克·德宾（Dick Durbin）的关注，他质疑这些人是如何“通过”审查程序的。这项调查与据称的FBI职业人员清洗以及增加使用测谎仪来评估员工对帕特尔局长的忠诚度的情况同时发生。
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联邦调查局局长为三名高级职员免除了测谎仪安全审查。
FBI Director Waived Polygraph Security Screening for Three Senior Staff
11 天前
## 骆驼科动物衍生的抗蛇毒血清在对抗蛇咬方面显示出希望 最近发表在《自然》杂志上的一项研究详细介绍了一种有前景的新方法，利用骆驼和羊驼的免疫系统来创造广谱抗蛇毒血清。研究人员向这些动物注射了18种致命非洲蛇类的毒液，然后分离并工程化抗体以中和广泛的毒素——超越了当前抗蛇毒血清所针对的毒素。这种在工程细菌中产生的抗体混合物成功地保护了小鼠免受17种蛇类的毒液侵害，甚至优于现有的世卫组织批准的治疗方法。 这一突破解决了“抗蛇毒血清危机”——缺乏有效且易于获得的治疗方法，尤其是在资源有限的地区。目前的抗蛇毒血清通常依赖于马或绵羊抗体，具有物种特异性，并可能引起不良反应。这种新方法利用了独特的骆驼科“纳米抗体”，它们更小、更稳定且更易于制造。 虽然与新兴的AI设计的抗蛇毒血清相辅相成，但这项研究强调了传统抗体开发的持续价值。还需要进一步的研究来扩大这种混合物的有效性，使其适应非洲以外的毒液，以及——至关重要的是——确保为大规模生产和向最需要的人群进行分发提供资金。这项研究强调，科学创新本身是不够的；广泛的获取需要专门的投资和后勤支持。
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一种由骆驼制成的抗蛇毒混合物 (asimov.press)
23点 由 surprisetalk 1天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1条评论
aleken 1天前 [–]
骆驼，不是羊驼。啊哈！回复
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AWS 弃用二十多项服务（其中大部分你可能从未听说过）
AWS deprecates two dozen services (most of which you've never heard of)
11 天前
AWS 近期进行了一次常规清理，停用了多项服务，其中包括 19 项已归档、4 项即将停止服务以及 1 项已完全停止的服务。虽然列表看起来很长，但其中许多是鲜为人知且很少使用的利基服务，例如 Cloud Directory。 主要变更包括逐步淘汰对 **Glacier**（现为 S3 存储类别）的直接 API 访问，以及由于采用率有限而停止 **S3 Object Lambda**。**CodeCatalyst** 是一款开发工具，由于未能获得发展，也将被停止服务。**Snowball Edge** 用于本地 EC2 实例和数据传输，现有用户仍可使用，但不建议用于新架构。 许多其他弃用涉及将功能整合到 **AWS Transform** 中，或用改进的替代方案替换它们，例如从 **IoT Greengrass V1** 更新到 V2。作者认为这些变化是积极的一步，表明 AWS 在推出大量有时冗余的服务后，正在简化其产品线。最终目标是将资源集中在对客户有益的核心服务上。
## AWS 弃用数十项服务
AWS 近期宣布弃用约二十项服务，其中许多服务对大多数用户来说相对不为人知。此举引发了 Hacker News 上的讨论，关于 AWS 产品数量之多以及应对其复杂生态系统的挑战。
许多评论员指出服务之间的重叠，认为 AWS 经常会创建流行的开源项目的托管版本。如此广阔的范围可能会让人感到不知所措，导致一些人更喜欢 Backblaze S3 和 Vultr 等更简单的替代方案来处理个人项目。
对话强调了在没有专门的企业级团队的情况下管理 AWS 基础设施的困难。用户建议专注于特定需求（“我需要一个托管的 Postgres 数据库”），而不是试图广泛地浏览可用选项。虽然 AWS 文档和支持通常受到好评，但 IAM（身份和访问管理）仍然是许多人的痛点。一些人也指出了许多 AWS 服务不直观的命名约定。
这些弃用也引发了对 IoT APIs 等服务现有用户的影响的担忧，尽管 AWS 通常允许现有客户继续使用。总而言之，这场讨论强调了 AWS 持续需要简化其产品并提高易用性的必要性。
在获得文学声誉和诺贝尔奖之前，J.M. Coetzee 在 20 世纪 60 年代初曾是一名计算机程序员，这段经历常常被忽视。兰索姆中心的研究揭示了 Coetzee 早期的“计算机诗歌”实验——利用算法设计生成重复文本行的程序。
在 Atlas 2 超级计算机上工作时，Coetzee 编写代码，有时使用复杂的机器语言，如二进制和十六进制，后来则使用 FORTRAN。虽然这些代码未发表，但其中的片段却出现在他已发表的诗歌中。
这项研究由 Rebecca Roach 领导，旨在探索 Coetzee 的编程经验与他的文学作品之间的联系。它也引发了关于如何研究和保存数字原生档案的关键问题，包括访问和解读计算机代码本身的挑战——确定什么构成程序的“文本”。Roach 的工作强调了理解文学与技术之间相互作用日益重要的意义，因为越来越多的作家正在创建数字档案。
这次黑客新闻的讨论围绕着J.M.科etzee 20世纪60年代早期的程序员生涯，一篇最近的文章详细介绍了他在Atlas 2超级计算机上的工作。用户们对诺贝尔奖获得者拥有多程序设计和操作系统开发背景感到着迷。
对话涉及早期计算机的先锋精神，程序员们用新工具探索创造性和科学应用。科etzee的程序输出被描述为“诗意”，甚至在引人入胜的模糊性方面超越了一些现代LLM生成的文本。
几位评论者分享了相关项目：克里斯托弗·斯特拉奇早期计算机生成的“爱情诗”，一个名为“Waka Waka Bang Splat”的程序产生混乱的输出，以及布赖恩·韦斯特利混淆的C代码诗。其他人贡献了他们自己类似的短语生成程序，并指出LLM已经降低了此类创作的新颖性。人们还思考了作者与维基百科编辑之间可能存在的关联，他们拥有相同的姓氏。讨论链接回了2017年黑客新闻关于同一主题的先前帖子。
## 蠕虫中的跨代学习：持续的争论
动物学习并将其生存技能传递给后代的可能性是一个引人入胜的研究领域。线虫 *Caenorhabditis elegans* 可以学会避免致病细菌 *Pseudomonas aeruginosa* (PA14)，并且这种学习后的回避行为可以被遗传。Murphy 课题组的早期研究表明，这种回避行为可以在没有重新暴露于细菌的情况下持续长达四代。
然而，Hunter 课题组后来挑战了这些发现，报告在第二代 (F2) 中没有观察到回避行为。这种差异引发了争论，中心在于实验方法学。Murphy 团队认为，Hunter 使用温度变化来固定蠕虫——而不是叠氮化钠——允许在测试过程中进行*新的*学习，从而掩盖了遗传性的回避行为。
Vidal-Gadea *等人* 的最新研究证实了 Murphy 最初的发现，证明了 F2 代的回避行为。他们认为，相互矛盾的结果是由于程序上的差异，特别是叠氮化钠的使用，它可以捕捉最初的反应。虽然确切的机制，可能涉及一种名为 P11 的细菌 RNA，仍在研究中，但这项研究加强了学习行为跨代表观遗传继承的证据。这些行为测试的敏感性强调了标准化方案对于获得可靠结果的重要性。
## 跨代表观遗传：摘要
这次Hacker News讨论围绕一项关于跨代表观遗传的研究——即性状可以在不改变底层DNA序列的情况下传递给后代。最初的帖子链接到对蠕虫（秀丽隐杆线虫）的研究，证明学习到的回避行为可以传递多代。
核心概念是环境因素可以通过DNA上的化学标记改变基因*表达*，并且这些改变可以被遗传。这在生物学上并非有争议——细胞会对环境做出反应，这会影响基因调控。然而，将此扩展到包括人类在内的复杂生物的多代遗传，则存在争议。
许多评论者强调需要谨慎，指出研究表观遗传的复杂性、过度宣传结果的可能性以及严格方法的重要性。一些人认为该领域缺乏历史背景，并且倾向于寻找更简单的生物机制可能就足以解释的现象。另一些人强调在考虑世代效应时，单细胞生物和多细胞生物之间的差异。
一个关键点是，研究结果可能被误解，尤其是在代际创伤方面，并且需要避免对负面遗传做出无根据的结论。讨论还涉及对理解进化以及遗传与环境之间相互作用的更广泛影响。
## Boa：一个基于Rust的JavaScript引擎
Boa是一个用Rust构建的实验性JavaScript引擎，旨在实现高度的ECMAScript规范兼容性——目前支持最新规范的90%以上。它提供了一个WASM游乐场以便快速测试，以及一个CLI工具（`boa_cli`）以便更广泛地使用。
该项目被组织为一系列crate，包括用于AST、解析器、引擎核心、垃圾回收和WebAPI功能的crate。入门很简单：在你的Cargo.toml中添加`boa_engine`并运行一个基本的JavaScript示例。
Boa积极跟踪其在ECMAScript Test262套件中的进展，并欢迎贡献。有详细的文档和调试指南，以及关于WebAssembly支持的具体说明。性能会与V8进行基准测试，结果公开可用，并提供本地测试选项。
项目使用Matrix和Discord社区提供支持和讨论。Boa采用Unlicense或MIT许可证。
## Boa：基于 Rust 的 JavaScript 引擎 – 摘要
Boa 是用 Rust 编写的可嵌入 JavaScript 引擎，作为 V8 等大型引擎的轻量级替代方案，正逐渐受到关注。它最初由 jayflux 在 Servo 项目中作为学习练习创建，现在由一个团队维护，已有约 8 年历史。
Boa 不追求完全的浏览器级兼容性（目前兼容度为 94.12%），但在易于嵌入到 Rust 项目中的场景中表现出色——例如 Biome 的插件基础设施。团队正在将重点从纯粹的兼容性转向性能改进，包括潜在的 GC 更新和探索 JIT，但目前暂无计划。
最近的成就包括为更广泛的 JavaScript 生态系统做出贡献，他们的 Temporal 实现已被 V8 和其他引擎采用。开发者对其易用性和可扩展性感到兴奋，潜在应用包括在大型应用程序中的脚本编写以及作为扩展语言。提供与无 JIT 的 V8 和 QuickJS 的基准测试，但一些用户要求与完全 JIT 化的引擎进行比较，以获得更全面的了解。
启用 JavaScript 和 Cookie 以继续。
一位Hacker News用户分享了他们在六个月内实施通过ISO 42001认证的AI治理计划的经验，引发了讨论。对话涉及AI风险管理的复杂性，并提到了IBM的AI风险图谱，该图谱识别了大约100种潜在风险（最初为40种）。
评论者们争论了此类认证的实际价值，一些人表示怀疑，认为它们常常沦为“文书工作”，而不会影响公司的实际做法。另一些人强调了针对特定行业软件的现有法规，例如医疗设备和医疗保健（HIPAA、SOC2），认为监管应该基于用例。
讨论还涵盖了合规性审计流程，强调了认证外部审计员的重要性以及“信任网络”模式，即审计员本身也受到管理机构的审计。一位审计员指出，使用较小的国际认证机构可以节省成本。总的来说，该讨论探讨了正规化AI治理的挑战和潜在益处。
财富
Mag Wealth (2024)
11 天前
## 财富及其影响：“Mag”等级概要 本文提出了一种“Mag”等级来分析财富不平等，认为它比物质差异更具影响力。该等级侧重于*数量级*而非精确的美元金额，以最大限度地减少无益的比较并突出阶级差异。它以20世纪80年代初的美国美元为基准，并根据通货膨胀进行调整（大致将2024年美元除以3）。 该等级范围从**↑-1（赤贫 - 低于3美元）**——无力负担基本生活必需品，到**↑11+（巨型企业 - 3000亿美元以上）**——财富超过整个国家。关键等级包括：**↑0（一贫如洗 - 3-30美元）**，勉强维持日常生存；**↑1（贫困 - 30-300美元）**，住房不稳定和零工；**↑2（下层阶级 - 300-3000美元）**，有稳定的工作但财务不稳定；**↑3（工人阶级 - 3000-30000美元）**，有一些财务喘息空间；**↑4（中产阶级 - 30000-300000美元）**，在社会上站稳脚跟；以及**↑5/6（舒适/富裕 - 300000-3000万美元）**，拥有财务自由。 作者强调，尽管货币发生变化，财富等级在历史上一直保持一致。他们通过与国家财富和美国预算的比较来说明该等级，展示了财富在高等级上是如何剧烈集中的。目标是促进关于结构性阶级差异的有意义的讨论，而不是个人财务状况。
Trellis 是一个由人工智能驱动的平台，旨在简化医疗账单和报销流程，加速患者获得救命药物的机会。该公司源自斯坦福人工智能实验室，并获得知名投资者的支持，致力于成为“医疗账单领域的 Stripe”，通过自动化文件接收、事前授权和申诉等关键流程，处理全美50个州数十亿美元的治疗费用。 他们的人工智能代理可以对医疗数据进行分类，理解患者病历，并应对复杂的保险规则，从而显著缩短治疗时间（超过90%），并提高审批率。Trellis 专注于减少20%因行政成本而损失的医疗支出，并提供结构化数据洞察，以支持更好的临床决策和药物项目绩效。 该公司发展迅速（近期收入增长了10倍），正在寻找工程师来构建和部署生产级别的AI代理，需要精通 Python、Go、ML/NLP 以及云技术。他们提供一个具有重大影响力的职位，可以直接与客户互动，并在世界一流的团队中承担责任。
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Trellis AI (YC W24) 正在招聘：简化获取救命疗法 (ycombinator.com)
1天前 | 隐藏
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