这段Elisp代码引入了一个`declare-type`宏，利用advice机制为函数添加类型检查。它指定了必选位置参数、可选关键字参数和返回值的类型。该宏会为目标函数添加advice，在执行前插入类型检查。它解析参数类型，确保它们与声明匹配，并验证返回值类型。类型说明符支持联合类型和子类型。 其局限性包括缺少类型变量支持，以及没有直接处理可选参数。示例演示了对位置参数、关键字参数和返回值的类型检查，包括使用`satisfies`的自定义谓词。该系统可以强制执行前置条件和后置条件。潜在的扩展包括`old`函数和`:requires`、`:ensures`关键字，以实现更丰富的契约。该宏旨在通过在运行时捕获类型错误来提高Elisp代码的健壮性。
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Hacker News 的讨论围绕着类型化 Lisp 展开，主要集中在其吸引力和挑战性上。一些用户认为强大的类型系统可以增强 Lisp 开发的信心。很多评论关注 Common Lisp (CL) 及其与 Clojure 式 API 和 Coalton 等类型化扩展的集成。一个关键的争论点在于 CL 中类型检查语法的冗余性和清晰度，一些人认为现有的解决方案过于笨拙。讨论中提出了具体的替代方案，包括一个名为“eli”的项目，但用户意见不一。另一些人反对在 Lisp 代码中增加额外的嵌套。Lisp 中的 LOOP 结构被一些人认为不够优雅。也提到了 ITERATE 包，并警告了使用 `count` 可能因与 CL 中同名函数冲突而产生的问题。
在西罗马帝国末期的某个德国角落，传说一位蛮族女王在游泳时偶然遭遇了海怪。不久后，她发现自己怀孕了。没人知道孩子的父亲是她的丈夫，还是那个五角怪兽。孩子出生后，他被取名为梅洛维奇（Merovech）——“海牛”。
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墨洛温王朝： “无所事事” 的国王？ (historytoday.com)
Thevet 6小时前 9 分 | 隐藏 | 往期 | 收藏 | 2 条评论
tilt_error 4小时前
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维基百科关于梅罗韦赫[0]的文章中没有提到“海牛”。
我对此一无所知，但如果这是真的，这样一个劲爆的信息应该会立刻吸引你的注意。相反，文章却提供了一个相当普通的关于“merovech”的词源解释。这些文章中肯定有一个是错的 :)0: https://en.wikipedia.org/wiki/Merovech
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croisillon 4小时前
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付费墙，archive.today 也找不到替代资源 ¯\_(ツ)_/¯
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亚马逊上出售的关于多动症的AI创作书籍：“危险的胡说八道”
'Dangerous nonsense': AI-authored books about ADHD for sale on Amazon
1 天前
亚马逊因允许AI生成的书籍，特别是关于多动症等敏感话题的书籍充斥其市场而受到批评。这些书籍易于制作，成本低廉，往往包含错误信息和潜在的有害建议。专家警告说，在线市场的“蛮荒西部”缺乏监管，导致这种情况盛行，而亚马逊的盈利模式则助长了这种现象。AI检测工具已证实许多多动症指南很可能由聊天机器人撰写，缺乏关键的专业知识和批判性分析。这给易受伤害的读者带来了误诊和病情恶化的风险。虽然亚马逊声称拥有内容指南并删除不符合规定的内容，但批评人士认为，该公司有责任保护客户免受潜在有害的AI生成内容的侵害，尤其是在AI绕过了传统的出版保障措施的情况下。一位顾客理查德·沃兹沃斯发现亚马逊上的一本多动症指南充斥着不准确的信息和有害建议，突显了这些书籍可能造成的潜在损害。
Hacker News 上的一个帖子讨论了亚马逊上由 AI 编写的关于 ADHD 的书籍，这些书籍被认为是“危险的胡说八道”。一些评论者认为这种批评被夸大了，他们指出，尽管有 AI 的辅助，这些书也可能有所帮助，或者在大型语言模型出现之前也存在类似的低质量内容。讨论扩展到技术带来的廉价内容创作的更广泛问题，包括自出版电子书和垃圾邮件，这需要更强大的过滤机制。人们担心不准确的信息（例如虚构的研究）很容易传播，以及与 ADHD 相关的潜在剥削问题。一些人建议亚马逊等平台应该投资人工审核以过滤 AI 生成内容。
与西班牙等地相比，英国的雷暴天气较少，这是由于英国气候的特点导致的。雷暴天气伴随着闪电、雷声、强风和暴雨。雷暴的形成过程是温暖潮湿的空气上升，形成云层，最终在上层大气中形成冰晶。这会在云层内部产生电荷分离，从而导致闪电放电以平衡电荷。
闪电通常呈现蓝白色或紫白色，这是由于白热化（高温）和发光（氮激发）造成的。英国雷暴天气较少的主要原因是其纬度高于50度。雷暴通常需要更高的温度。美国国家航空航天局（NASA）的闪电活动地图显示，英国的闪电发生率较低。
Hacker News 上的一个帖子讨论了为什么英国似乎雷暴较少。原文将其归因于英国较高的纬度。
评论者对此进行了辩论，认为英国的海洋性气候是主要因素。这种气候创造了更稳定的空气条件，阻碍了雷暴所需的积雨云的形成。处于类似纬度的内陆地区由于温度波动较大，雷暴更多。
几位用户提供了轶事证据，一些人声称英国经常发生雷暴，另一些人则指出与佛罗里达州或明尼苏达州等地相比，英国雷暴很少见。一位用户提到一项研究显示，1989年至2019年间英国雷暴日有所减少，但也链接了另一项预测，由于全球气温上升，闪电袭击次数会增加。还有人指出，英国每单位面积的龙卷风比美国多，只是规模较小。
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一个Hacker News的讨论串正在讨论NASA的一个提案，该提案将该机构的重点从太空科学转移。评论员们担心航空航天领域已经资金不足，而这个提案会使情况恶化。一些人认为政府将太空探索视为一场公关噱头，在没有取得实质性进展的情况下就宣布“胜利”。人们感到沮丧的是，该提案似乎是由政治动机驱使的，导致了“毫无意义的混乱和破坏”，并将资金从科学进步转移到仅仅将人类送往“贫瘠的岩石”上。总体情绪是负面的，用户批评了该提案的潜在损害和短视之处。
请提供需要翻译的内容。
Hacker News 上的一篇帖子讨论了使用大型语言模型 (LLM) 作为“无偏见的预言机”来测试代码的想法。原帖建议专门训练用于测试生成的 LLM 可以从外部视角提供多样化和全面的测试。
然而，评论者很快便质疑了 LLM 无偏见的观点。他们强调了来自训练数据、系统提示、用户提示和聊天机器人微调（模式崩溃）的偏差。有人指出，LLM 容易出错，尤其是在数学方面，这可能导致测试错误。
作者澄清说，“无偏见”指的是 LLM 不受代码*实现*的偏差影响，侧重于黑盒测试。虽然使用 LLM 进行测试驱动开发可能会增加前期生成时间，但作者认为从长远来看，这可以带来更可靠的代码和更少的调试工作。一些用户提醒要注意 LLM 测试的可信度、所需的人工审查时间以及对错误频率的保证。该帖子反映了关于使用 LLM 进行软件测试的潜在益处和局限性的争论。
五个世纪以来，威尼斯的总督选举遵循着一套奇特而复杂的抽签制度。它始于从圣马可广场随机挑选一名男孩，由这名男孩抽签选出最初的选举团。这个团体随后通过进一步的抽签和提名不断缩小和扩大，候选人需要在每个阶段获得特定级别的认可。 这个过程涉及多轮抽签和提名，最终形成一个由四十一名成员组成的最终选举团。每位成员提名一名候选人，所有候选人都将被讨论并可能接受面试。然后，选举人投票赞成他们认可的每位候选人。获得最多认可，至少获得25票支持的候选人，将被宣布为威尼斯的新总督。这个复杂、看似荒谬却又意义深远的仪式，在五百多年里基本保持不变。
Hacker News 上讨论了一篇关于威尼斯总督复杂选举过程的文章。用户分享了相关的链接，包括一篇对 13 世纪选举协议的严谨分析，以及一篇解释“抽签决定法”（Sortition）的维基百科词条，这种治理方法起源于古雅典。讨论涉及到威尼斯总督选举的诸多不寻常之处，例如选举人的随机选择以及神意干预的可能性。一位用户建议将抽签决定法应用于现代立法。另一位用户指出，美国开国元勋害怕民粹主义情绪，以此解释为什么美国联邦政府从未就任何议题进行过全民公决。人们担心即使采用随机选择，也可能出现寡头政治和对制度的利用，并讨论了直接就议题进行投票，而不是由代表投票的问题。
作者反对使用大型语言模型 (LLM) 进行创意写作，尽管其流行程度日益增长。他们观察到，学生和其他人士经常使用LLM生成冗长、风格易辨认但缺乏原创性和深度的文本。作者认为这种趋势有几个原因：认为作业“无关紧要”，相信LLM能产生更优秀的写作，以及渴望快速生成内容。 然而，作者认为写作的主要目的是传达原创思想，而LLM无法做到这一点。他们认为，LLM生成的内容往往肤浅且模糊含义，即使语法正确。他们通过展示LLM如何延续他们自己论文的引言来证明这一点——生成的文本冗长、空泛且最终乏味。作者总结道，生成模型的输出总是比最初的人工提示价值更低，因为它缺乏个人经验和视野。他们敦促人们优先表达自己的想法，而不是依赖人工智能生成的内容。
Hacker News 上的一个帖子讨论了大型语言模型 (LLM) 在教育中的应用，起因是一篇文章认为 LLM 的价值在于提示词背后的思考过程，而不是 AI 生成的输出。许多评论者同意，将 LLM 用于学校作业违背了学习和技能培养的目的，将其比作在健身房使用叉车。他们认为，如果学生只关注获得学位而不参与学习内容，那么学位的价值就会下降。
讨论还探讨了当前教育体系的不足之处，包括昂贵的学费、重文凭轻学习以及作业鼓励死记硬背而不是批判性思维。一些人建议教师需要调整教学方法以适应 AI，另一些人则坚持认为学生需要对自己的教育负责。关于 LLM 是否能增强或阻碍创造力和批判性思维，以及它们最终是否会贬低人类技能和经验，存在着争论。一些人还认为，提示词工程（而非依赖原始的 LLM 输出）才是真正的价值所在。
Zanzibar是谷歌的授权系统，它提供了一种灵活且可扩展的访问控制方法。其核心在于通过“元组”定义对象、用户和角色之间的关系，使开发人员能够创建细粒度的授权规则。 虽然访问控制模型定义明确，但该系统的实现是谷歌特有的，依赖于Spanner和TrueTime实现全局分布和强一致性，这些特性在谷歌基础设施之外很难复制。这对于“zookies”（一种用于避免API调用中出现陈旧数据的组件）尤其重要。 几家公司开发了受Zanzibar启发的授权服务，例如Permify、AuthZed/SpiceDB和Warrant，它们都具有类似zookie的实现。然而，其他一些公司，如OpenFGA和Ory Keto，只关注API层面，并且一些公司并不那么关注可扩展性和一致性。对于小型应用来说，Zanzibar的全部复杂性可能显得过于繁琐，更简单易用的基于库的解决方案或托管授权服务可能更实用。关键在于，Zanzibar提供了一个强大的授权模型，但其实现细节是针对谷歌独特的规模和基础设施量身定制的。
Hacker News的讨论集中在分布式系统中实现Zanzibar访问控制。用户whs讲述了他们在公司构建“伪Zanzibar”的经验，该系统充当API网关，直接从服务查询权限，而不是内部存储。他们认为这对分布式系统来说是必要的，但失去了Zanzibar的变更通知功能和时间点查询功能，现在认为这是一个错误。另一位用户jauntywundrkind指出，通过基于GPS的计时板和芯片级原子钟，获得精确的时间戳（Zanzibar的关键方面）变得更容易，这挑战了实现Zanzibar的时间排序非常困难的观点。他们质疑是否通常需要极高的精度，认为大多数系统面临的威胁不需要毫秒级的访问控制。他们也对Zanzibar使用的数据结构，特别是跳表，表示兴趣。
游戏作弊已经发展成为一个利润丰厚的产业，促使Riot Games等开发商大力投资反作弊措施。Riot的“先锋”（Vanguard）是一个内核级反作弊系统，它允许他们深入访问玩家的电脑，以检测和封禁在Valorant等游戏中作弊的玩家。Riot的反作弊主管Phillip Koskinas采用了多种策略，包括利用Windows安全功能、“指纹”识别硬件、渗透作弊社区，甚至使用心理战术来抹黑作弊开发者。
Koskinas将作弊者分为两类：使用容易检测到的工具的“愤怒作弊者”，以及使用DMA攻击和屏幕阅读器等复杂的“外部”作弊手段的作弊者。Riot通过封禁玩家、破坏作弊开发，甚至故意放慢封禁浪潮来更好地了解作弊趋势来对抗这些作弊行为。
展望未来，Koskinas担心人工智能可能被用于作弊。尽管内核级访问存在隐私问题，但Riot认为这对于有效的反作弊是必要的，并致力于对其方法保持透明。
Riot Games的反作弊系统Vanguard，一个内核级程序，在Hacker News上引发了激烈的讨论。批评者将其比作侵入式监控，担心数据会被中国政府访问（Riot的母公司是腾讯）。担忧还包括潜在的滥用，例如向恶意行为者提供VPN访问权限或挖掘用户数据。一些人认为Riot过于追求利润，指责其昂贵的皮肤和操纵性的盈利模式。
有人建议使用身份验证来进行竞技游戏，并利用AI改进服务器端的作弊检测作为替代方案。一些用户报告说，在使用内核级反作弊系统的Valorant游戏中，作弊者数量显著减少，这与其他游戏形成了对比。然而，其他人认为这些措施对高级作弊方法无效，并且代表着对用户隐私的不可接受的入侵。这场辩论突出了竞技完整性和用户安全之间的权衡，许多人对授予第三方如此深入的系统访问权限感到不安。