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回到 FreeBSD – 第二部分 – Jails (hypha.pub)
12 分，由 vermaden 1 小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论 帮助
evanjrowley 1 小时前 [–]
我想探索 FreeBSD 15 中 LXC 和 OCI 支持的互操作性/兼容性限制。同时以 FreeBSD 作为 OCI 容器，以及在 FreeBSD 中运行 Linux OCI 容器。回复
assimpleaspossi 0 分钟前 | 父级 [–]
我想探索 Linux 中 Jails 支持的互操作性/兼容性限制。回复
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## 点系统：用于不断增长的零件收集的简单库存
面对快速增长的电子元件收集，作者需要一个简单的库存系统——一种超越大型分销商使用的复杂数据库的东西。解决方案？透明盒子、标签和彩色点贴纸。
从2017年开始，所有零件都被整理到标准化的透明盒子里，并进行分类和标记日期。该系统的核心是每年在每个盒子上贴*一个*彩色点。这可以追踪随时间的使用情况，揭示哪些元件经常使用，哪些则未被使用。
四年后，“数据”一目了然：必需品不是专业传感器，而是像胶水、胶带、电池和常见的电阻/电容等消耗品。该系统还凸显了令人惊讶的未充分利用的工具，如示波器。
盒子根据点密度分层——常用物品放在附近，不常用的物品放入存储，真正未使用的物品则被捐赠。这可以防止囤积，并确保空间保持易于管理。该系统的成功在于其简单性：几美元的贴纸，最少的努力，以及一个能够告知购买和清理决定的视觉仪表盘。它是一个“动态系统”，可以随着用户的项目而调整和发展。
斯科特·劳森分享了一种使用物理点来追踪物品使用情况的系统，旨在揭示关于物品实际使用方式的宝贵信息。一位评论员jmward01赞扬了该系统的概念，但也在思考替代方案。
他们质疑，即使*没有*最终的使用数据，应用点的*过程*——对环境的 deliberate 考虑——本身是否具有价值。然而，他们不喜欢物理贴纸的形式，建议增强现实（AR）可以在不产生杂乱的情况下提供类似的数据收集体验。
jmward01设想AR标签能够让用户追踪使用情况（例如物品被穿戴或消耗的频率），并收集个人数据，同时承认隐私问题是一个主要障碍，直到本地计算能力变得更实惠。最终，他们认为AR是劳森的“点”系统一个潜在的、更不具侵入性的发展方向。
## 微塑料研究受实验室手套影响
最新研究显示，微塑料污染研究可能存在一个缺陷：科学家们使用的手套。密歇根大学的一个团队发现，常见丁腈和乳胶手套会脱落被称为“硬脂酸盐”的碳氢化合物颗粒——这些是生产中使用的添加剂，标准实验室设备无法将其与微塑料区分开来。
这种污染可能导致数量被显著高估，一些测试显示，每平方毫米的手套接触区域会产生超过2000个“假阳性”颗粒。即使在以前认为不太容易受到污染的干燥样品制备过程中，也会出现这个问题。
解决方案？更换*不*含硬脂酸盐的“洁净室”手套可以大大减少污染。虽然这并不能否定广泛存在的微塑料污染，但它强调了改进方法和更准确的数据收集的必要性。研究人员强调，问题仍然很严重，但了解其真实规模需要仔细注意潜在的实验室引入的污染物。
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普通实验室手套可能扭曲了微塑料数据 (nautil.us)
12 分，WaitWaitWha 1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论 帮助
Kikawala 10分钟前 [–]
之前在此处讨论过：https://news.ycombinator.com/item?id=47561711 回复
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尽管人工智能热潮推动了强劲的销售增长，但超微电脑正面临投资者的担忧和股价下跌。联合创始人廖一山因涉嫌违反美国对华出口限制而被起诉，引发了抛售，尽管该公司声称已全力配合当局。 此前，该公司曾出现财务报告问题——纳斯达克因错过截止日期而在2019年和2020年退市，这导致了股价的大幅波动。虽然预计2026年的收入将超过400亿美元（增长87%），但自2023年7月以来，该股已暴跌63%，目前交易价格低于市场平均水平。 分析师情绪也发生了变化，买入评级减少。尽管面临这些挑战，一些投资者仍抱有希望，因为超微电脑在不断增长的人工智能基础设施市场中占据关键地位。
对不起。
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Hacker News新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 工作 | 提交登录OpenAI 融资 122 亿美元，加速下一阶段的 AI 发展 (openai.com)15 分，alvis 发表于 58 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 3 条评论帮助
tracerbulletx 发表于 0 分钟前 | 下一个 [–]
“为了赶上当前阶段的 AI”。他们的超级应用是 Claude 应用，但来得晚了。catgirlinspace 发表于 15 分钟前 | 上一个 [–]
重复了 https://news.ycombinator.com/item?id=47592755?replyrmast 发表于 0 分钟前 | 父评论 [–]
不同的网站，相同的故事。我想 OpenAI 融资数亿美元是一个足够大的新闻，人们会无论如何都投票赞成，即使它已经在首页顶部了。回复
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4D末日
4D Doom
1 小时前
## HYPERHELL：一场通往混沌的四维降临
HYPERHELL 是一款独特的第一人称射击游戏，灵感源自DOOM，挑战玩家在令人恐惧的四维迷宫中导航和生存。游戏采用创新的WebGPU技术构建（兼容现代Mac和Nvidia GPU/Chrome），有意让习惯了三维世界的玩家感到迷失方向。
玩家将与恶魔和堕落天使战斗，寻求一个由神秘实体“交易者”提供的逃生之路。这种逃生取决于一个艰难的选择：超越你三维的限制，或屈服于命运。
HYPERHELL 起源于一个核心问题——我们能否直观地理解四维世界？游戏利用了一种新颖的“不眨眼”机制，模拟一个四维“眼睛”（带有3D传感器的摄像头），以促进对更高维度的互动学习和理解。这个演示提供了一窥这种突破性的四维游戏设计方法。
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4D Doom (github.com/danieldugas)
14 分，由 chronolitus 1小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论 帮助
superxpro12 19分钟前 | 上一个 [–]
好吧… 他说对了。它烧坏了我的脑子。回复
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## LocalStack 核心服务概览 LocalStack 模拟了广泛的核心 AWS 服务，支持本地开发和测试。主要组件包括**存储**（S3，具有版本控制和加密等功能）、**数据库**（RDS 运行 Postgres/MySQL，DynamoDB，ElastiCache 支持 Redis/Memcached）和**计算**（Lambda，ECS 运行 Docker 容器）。 **消息和集成**由 SQS、SNS、EventBridge 和 Kinesis 覆盖。**管理工具**包括 IAM、Secrets Manager、CloudWatch Logs/Metrics、SSM Parameter Store 和 Step Functions。 **网络**通过 EC2、VPC、Route53 和负载均衡（ALB/ELBv2 - *Pro 功能*）进行模拟。 此外，还提供 Glue、Athena（使用 DuckDB）、Firehose、Cognito、EMR、EBS 和 EFS 等其他服务，其中一些功能（*标示为 Pro*）需要付费的 LocalStack 订阅。 本质上，LocalStack 提供了一个功能齐全的本地 AWS 环境，用于构建和测试云应用程序，而无需产生 AWS 费用。
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Ministack (LocalStack 的替代品) (ministack.org)
16 分，由 kerblang 发表于 41 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论 帮助
giobox 3 分钟前 | 下一个 [–]
唉，我没听说 LocalStack 的变动。我之前的工作中，使用 LocalStack 在本地开发以及 CI/CD 和 GH actions 测试 AWS 服务时，都取得了很好的效果。我一直暗自希望亚马逊能收购 LocalStack，并将其设为 AWS 工作的官方免费本地开发环境，但我想这可能会减少 AWS 基于开发和测试环境的收入。回复
kay_o 3 分钟前 | 上一个 [–]
> 版权所有 (c) 2024 MiniStack 贡献者
已经撒谎还是未经审查的 AI 垃圾？回复
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OpenAI 获得了创纪录的 1220 亿美元融资，公司估值 8520 亿美元。此次融资由软银领投，Andreessen Horowitz 和 Nvidia 等投资者参与（承诺高达 300 亿美元），这笔投资将助力人工智能领域的领导者，紧随 ChatGPT 爆炸性成功之后，ChatGPT 每周用户超过 9 亿，订阅用户 5000 万。 尽管每月收入 20 亿美元，年收入 131 亿美元，OpenAI 仍未实现盈利，目前正专注于成本控制，并缩减一些项目，例如 Sora。这笔巨额资金旨在支持持续的人工智能开发和基础设施建设，首席执行官 Sam Altman 面临着证明高估值的压力，因为首次公开募股 (IPO) 迫在眉睫。 值得注意的是，本轮融资包括 30 亿美元来自个人投资者，以及长期合作伙伴微软的持续支持（迄今为止已投资超过 130 亿美元）。OpenAI 相信这笔资金将推动经济效益，并扩大人工智能在各个领域的影响力。
## OpenAI 再获数十亿美元融资
OpenAI 近期宣布了又一轮巨额融资，引发了 Hacker News 上的讨论。该公司正在筹集大量资金——据报道为 60 亿美元——估值远超传统“独角兽”公司的标准。
评论员们质疑这是否只是之前融资努力的延续，并对人工智能领域无休止的资本追求表示怀疑，将其比作“现实扭曲力场”。人们对人工智能技术的可访问性表示担忧，指出那些没有财富或人脉的人接触机会有限。
讨论还涉及到了 Anthropic 等竞争对手，一些人认为他们可能更快实现盈利。另一些人强调了高效、本地人工智能模型的潜力，作为 OpenAI 和 Nvidia 偏爱的昂贵扩展方法的替代方案。一个反复出现的主题是对人工智能生成公司声明的愤世嫉俗，以及对“AGI”叙事的质疑，一些人将其与 FTX 的崩溃及其自身的“飞轮”模型相提并论。
## JSSE：由AI构建的JavaScript引擎
2026年初，开发者pmatos成功创建了JSSE，一个完全可用的JavaScript引擎，通过了test262的100%非暂存测试（98,426个场景）——完全通过使用Claude AI模型实现。值得注意的是，pmatos本人没有编写任何一行Rust代码。
该项目最初是作为“代理编码”实验开始的，源于构建一个基于Rust的浏览器的JavaScript引擎的挑战。使用Claude的“YOLO”模式（自动接受工具使用），AI在42天内自主规划、实现、测试和提交代码，最终产生了大约170,000行Rust代码。
该过程的核心涉及一个简单的循环：Claude会分析test262的差距，提出特性建议，并根据任务列表（PLAN.md）实现它们。Pmatos的参与总共只有大约四小时，主要用于设定优先级和解除代理的阻塞。
虽然目前性能较差（故意未优化），但该成功展示了AI驱动软件开发的潜力。该项目API使用成本约为4,619美元，凸显了通往复杂软件创建的经济高效途径。关键的学习包括明确计划的重要性、全面测试（test262）的力量以及在长时间AI对话中保持上下文的挑战。代码在GitHub上以MIT许可证提供。
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JSSE：一个由智能体构建的 JavaScript 引擎 (ocmatos.com)
11 分，由 tilt 发表于 39 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论 帮助
TheRealPomax 发表于 10 分钟前 [–]
作为一个实际规模的项目，来实验一个编程程序能做什么，非常棒。回复
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## Tailscale 出口节点：摘要
本文详细介绍了作者设置 Tailscale 出口节点的经验——一台专门的、低资源机器（Proxmox 上的小型 LXC 容器），用于路由所有互联网流量。作者之前仅使用 Tailscale 访问网络上的设备，后来发现出口节点可以有效地充当个人 VPN，隐藏其公网 IP 并加密流量。
与传统的 VPN 不同，Tailscale 利用基于 WireGuard 的网状网络，通过中央控制平面处理身份验证、NAT 穿透和路由。出口节点将自身宣传为网关，客户端可以选择将所有互联网流量路由通过它。虽然不能提供匿名性（出口节点仍然可以看到目标 IP），但它将信任从公共网络转移到自我控制的机器。
设置过程涉及在出口节点上启用 IP 转发和 NAT，并在客户端上配置路由。Tailscale 的效率源于尽可能建立直接的对等连接，只有在必要时才会回退到中继（DERP），从而降低了与传统 VPN 提供商相比的带宽成本。作者强调了与 AdGuard 集成后 DNS 可见性的提高，并将出口节点与仅用于访问私有网络的子网路由进行了对比。最终，出口节点提供了一个安全且可控的互联网网关，将信任边界转移到自托管解决方案。
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我追踪了我的流量通过家庭Tailscale出口节点 (stonecharioteer.com)
5 分，由 stonecharioteer 发布 46 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论 帮助
gsmiznith 44 分钟前 [–]
有趣的文章；你有什么关于性能差异的细节吗？回复
stonecharioteer 25 分钟前 | 父评论 [–]
OpenVPN 和 Tailscale 出口节点之间的差异？我可以在本周末运行一些测试。回复
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