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其中一名士兵,他的工作是辨认和清点阵亡士兵,提供了详细名单,显示他是与他一同被动员的79人中唯一的幸存者。他说,因为他拒绝上前线,所以遭受了折磨和小便淋头。他还说,他所在部队中拒绝上前线的其他人会遭到电击、饿刑,然后被迫赤手空拳地冲向枪林弹雨。

俄罗斯士兵告诉BBC,他们看到战友被指挥官下令处决 (bbc.com) 41点 由 breve 57分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 3条评论 帮助 jjtheblunt 6分钟前 | 下一个 [–] 我想知道,如果普里戈津和他的瓦格纳集团一直 march 到克里姆林宫,情况会怎样改变。 我也想知道他怎么会没预料到会被以某种阴险的方式谋杀,毕竟黑帮就是黑帮。回复 mitchbob 22分钟前 | 上一个 | 下一个 [–] https://archive.ph/2026.02.24-070325/https://www.bbc.com/new...回复 pjmlp 16分钟前 | 上一个 [–] 不幸的是,战争罪行有些事情永远不会改变,看看斯大林格勒。回复 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请YC | 联系 搜索:

OpenAI正在重新调整其雄心勃勃的支出计划,目前目标是到2030年拥有6000亿美元的计算能力——低于此前估计的1.4万亿美元——以更好地与预计收入相符。该公司预测到2030年收入将超过2800亿美元,消费和企业部门各占一半。 此次调整是在与芯片制造商和云提供商达成重要基础设施协议之后进行的。OpenAI目前正在敲定一轮超过1000亿美元的融资,英伟达可能投资高达300亿美元,这将使该公司估值7300亿美元。其他战略投资者包括软银和亚马逊。 在ChatGPT(目前每周活跃用户超过9亿)及其编码工具Codex(每周活跃用户超过150万)的成功推动下,OpenAI在2025年创造了131亿美元的收入,但同时消耗了80亿美元。尽管面临来自谷歌和Anthropic的竞争,ChatGPT在短暂放缓后已恢复到创纪录的用户参与度。

## OpenAI 支出调整与收入预测 - 摘要 OpenAI 大幅下调了其支出预测,从 1.4 万亿美元降至 6000 亿美元,引发了 Hacker News 的讨论。与此同时,预计到 2030 年的收入为 2800 亿美元,超过大多数科技巨头(除 Nvidia、Apple、Google 和 Microsoft 之外)的年收入。目前预计 2026 年的收入为 200 亿美元,代表着巨大的增长。 然而,评论员对这些数字表示怀疑,质疑其潜在假设和经济可行性。担忧集中在人工智能可能导致的失业以及如果大量人口失业谁将推动需求。 许多人认为最初的预测是夸大的营销炒作,一些人指出基础设施限制(如能源容量)是实现甚至修订后的目标所面临的障碍。这一转变也正在影响其他公司,这些公司此前基于 OpenAI 之前的承诺进行了投资,可能预示着人工智能泡沫的破裂。

## Hugging Face Skills:AI 代理工具总结 Hugging Face Skills 是预封装的指令、脚本和资源,旨在增强 AI/ML 编码代理,如 OpenAI Codex、Anthropic 的 Claude、Google 的 Gemini 和 Cursor。它们简化了数据集创建、模型训练、评估和论文发表等任务。 Skills 遵循标准化的格式(Agent Skill 格式),使用诸如 `SKILL.md`(用于 Claude)或 `AGENTS.md`/`gemini-extension.json`(用于其他代理)的文件来定义指令。安装很简单,通过插件命令即可实现——例如 `/plugin install hugging-face-cli@huggingface/skills`。 该仓库提供了一些入门 skills(例如 `hugging-face-cli`、`hugging-face-datasets`),并鼓励贡献。用户只需在向代理的指令中提及 skill 即可激活它(“使用 HF 模型评估 skill…”)。 贡献包括复制现有的 skill,更新其 `SKILL.md` 文件,并重新生成元数据。该项目维护着技术描述(用于代理激活)和人类可读的描述,用于插件市场。

## Hugging Face Agent 技能讨论 最近的 Hacker News 讨论集中在名为“SKILL.md”的新标准上,该标准用于定义 AI Agent(如 Claude、Codex 和 Gemini)中的工具使用。该标准使用类似 README 的格式来描述技能的功能。 用户强调了两个关键的改进领域:**技能组合/依赖关系**和**版本控制**。目前,技能通常会重复检查并安装所需的库。技能定义中的 `requires:` 块可以解决这个问题。此外,没有内置方法可以固定特定版本的技能,更新可能会破坏工作流程。 讨论的解决方案包括利用 YAML 结构来管理依赖关系,创建“skills.lock”文件,以及使用完全自包含的环境,如 `uvx`。Anthropic 已经在 [agentskills.io](https://agentskills.io/) 上正式发布了该标准,但一些用户指出对于 `AGENTS.md` 格式的反馈接受度有限。

## Emdash:使用AI代理进行并行编码 Emdash 是一款工具,旨在通过并行运行多个 AI 编码代理来加速功能开发。它支持超过 21 个 CLI 代理(如 Claude Code、Qwen 和 Codex),并使用 Git 工作树来隔离工作。 主要功能包括:直接从 Linear、GitHub 或 Jira 分配任务;通过 SSH 实现无缝远程开发;以及采用与提供商无关的设计,方便集成新的代理。 Emdash 优先考虑数据隐私 – 应用程序数据存储在本地 SQLite 数据库中,遥测数据是可选的。但请记住,代码和提示*会*发送到所选 AI 提供商的服务器,并受其数据策略约束。 它需要标准的 文件系统/Git 权限以及所选代理的网络访问权限。GitHub CLI 仅用于特定的 GitHub 集成。欢迎贡献和新的提供商集成!

## Emdash:一种代理开发环境 Emdash 是一款新的开源桌面应用程序,旨在通过并行使用多个编码代理(如 Claude Code、Codex 和 Gemini)来简化开发工作流程。它由其创始人创建,以解决他们自身遇到的开发挑战,允许开发者在隔离的 git 工作树中运行代理,本地或通过 SSH 远程运行。 其核心思想是集中终端并加速任务启动——通过预分配工作树和直接生成 shell 来实现亚秒级的启动时间。它目前支持 21 个代理 CLI,优先考虑本地 CLI 访问以实现完整的功能和提供商无关性。 除了编排之外,Emdash 还集成了开发任务,例如查看差异、提交更改、打开 PR 以及管理来自 Linear、GitHub 和 Jira 等平台的问题。开发者正在寻求有关当前编码代理设置的反馈,特别是关于多代理工作流程和状态管理。 Emdash 适用于 macOS、Linux 和 Windows,可以通过 Homebrew 安装。该项目采用 MIT 许可,并托管在 GitHub 上:[https://github.com/generalaction/emdash](https://github.com/generalaction/emdash)。

访问您的EngineClaude代码 由Anthropic提供支持 01. 传输 端到端加密的WebRTC DTLS-SRTP隧道确保数据对网络不可见。 02. 验证 双层身份验证:信号验证访问令牌,但主密码保护终端,即使您的帐户被盗用,也能防止访问。 03. 授权 设备白名单:主机必须在连接前明确批准每个唯一的设备ID。 04. 隐私 盲信号:服务器仅协调握手;终端数据从不触及我们的云端。 定价 基础版 $0 / 永久 01最大5分钟会话 021个Mac主机 031个iPhone远程 Pro版 $29 / 终身 01无限会话 02无限设备 0330天连接日志 04后台连接 用户评价: “我可以在厕所和我的好朋友Claude聊天,而不是无意义地刷手机。” “终于可以在口袋里使用Claude代码了。连接非常快。” “用一个终端取代了三个应用程序。随时随地使用,无需配置。” © 2026 Velosify Private Limited

一个 Hacker News 的讨论围绕着使用 WebRTC 与 SSH、Tailscale 或 Mosh 等成熟方法从 iPhone 远程访问 Mac 终端的实用性。原作者 (Sayuj01) 创建了 “macky.dev”,专门为了避免 VPN 设置和 SSH 应用购买的复杂性,选择通过信号服务器建立直接的 WebRTC 点对点连接。 然而,评论者们大多质疑这种方法的必要性。许多人指出在手机的小屏幕和键盘上使用终端的笨拙,以及对基于终端 UI 的应用程序的限制。人们对安全性提出了担忧——闭源应用与 OpenSSH 相比,以及 NAT 带来的数据传输挑战。 几位用户建议现有的解决方案,如 Tailscale(带有免费计划)和 tmux 插件,作为更实用和安全的替代方案。作者澄清说,这是一个有趣的副项目,解决了个人对简单性的需求。

黑客新闻 新的 | 过去的 | 评论 | 提问 | 展示 | 工作 | 提交 登录 Steel Bank Common Lisp (sbcl.org) 21 分,由 tosh 1小时前发布 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 3 评论 帮助 jibal 0分钟前 | 下一个 [–] 有什么关于它的信息?回复 emptybits 6分钟前 | 上一个 [–] 能加上“(1999)”的日期吗?我只是半开玩笑,因为我看到 Common Lisp,当然,我会点赞……但说实话,没有上下文,这个 HN 提交的目的是什么?SBCL 显然很棒,但让我们与另一个流行的实现进行对比:Embeddable Common Lisp。https://ecl.common-lisp.dev/ SBCL 的性能表现出色,但 ECL 更适合嵌入到移动应用程序中,在更轻量级的硬件上运行,以及在浏览器中运行。回复 tosh 0分钟前 | 父级 [–] 注意:SBCL 每月月底都会发布新版本:https://www.sbcl.org/all-news.html 回复 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请 YC | 联系方式 搜索:

## 欧洲电动汽车市场增长,特斯拉销量下降 最新数据显示,特斯拉在2026年1月于欧盟、欧洲自由贸易联盟和英国的车辆注册量大幅下降17%,仅注册8,075辆。这一下降令人担忧,因为2025年1月已经是一个疲软的月份,原因归咎于Model Y的生产变化——但现在焕新后的车型已广泛上市,这个借口不再适用。 与此同时,更广泛的电池电动汽车(BEV)市场增长了13.9%,达到189,062辆注册量。 排除特斯拉后,BEV增长率跃升至15.9%。 这凸显了特斯拉难以抓住欧洲加速电动汽车转型的机遇。 中国汽车制造商比亚迪正在迅速崛起,注册量超过特斯拉的两倍(18,242辆),并获得了1.9%的市场份额,而特斯拉为0.8%。 导致特斯拉销量下滑的因素包括潜在的抵制效应以及挪威等市场电动汽车补贴的结束,那里的注册量暴跌。 总体而言,欧洲汽车市场正向电动化转变,汽油和柴油汽车的注册量急剧下降。

## 特斯拉销量与未来担忧 - Hacker News 摘要 特斯拉1月份在欧洲的注册量下降了17%,尽管整体纯电动汽车市场增长了14%。这一消息与人们对特斯拉长期致力于消费者电动汽车的担忧日益加剧相吻合,这种担忧源于埃隆·马斯克关于将重心转向Optimus机器人的言论。 评论指出,特斯拉可能正在转向,不再专注于Model S/X的生产,并计划将弗里蒙特工厂改造用于机器人制造。一些人推测,这可能会有问题,因为过去特斯拉曾获得电动汽车生产方面的补贴,可能构成欺诈。 讨论还涉及更广泛的汽车市场趋势,将美国与英国的经历进行对比,英国正面临中国汽车的崛起以及对保护主义措施的需求。人们对集中财富对市场估值的影响表示担忧,质疑特斯拉的股价尽管销量下降是否反映了一个真正的资本主义体系。最后,一些评论员质疑埃隆·马斯克的法律责任以及H1B签证计划中固有的剥削问题。

## 附近眼镜:注重隐私的智能眼镜检测器 附近眼镜是一款免费的开源Android应用程序,旨在提醒用户附近是否存在智能眼镜。它通过扫描这些设备发出的蓝牙低功耗 (BLE) 信号来工作,具体识别Meta (Facebook)、Luxottica (Ray-Ban) 和 Snapchat 等制造商。 当检测到具有匹配制造商ID的设备在可自定义范围内(默认约10-15米)时,该应用程序会显示通知。然而,开发者承认由于来自同一制造商的其他蓝牙设备(如VR头显)可能存在**误报**。 建议用户在采取行动前验证检测到的眼镜是否真的是智能眼镜。 该应用程序优先考虑隐私 – 它不会收集用户数据或包含广告。它利用Android的前台服务进行可靠扫描,并允许用户调整设置,例如信号强度灵敏度和通知频率。虽然不是专业开发,但该应用程序旨在提高人们对智能眼镜潜在隐私风险的认识,这些风险可能包括未经同意的录音和面部识别。 **谨慎使用并进行批判性思考。** 该应用程序可在GitHub和Google Play商店下载。

## Hacker News 上关于“Nearby Glasses”App 的讨论 一款名为“Nearby Glasses”(github.com/yjeanrenaud)的新应用,旨在提醒用户附近是否存在正在录制的智能眼镜设备,在 Hacker News 上引发了争论。虽然该应用的前提是为了解决隐私问题,但评论者很快就对它的影响产生了分歧。 一些人设想了一个未来,无处不在的录像会抑制不良行为,类似于“大规模的荣誉文化”。另一些人则认为,这可能会创造一种由害怕被审查驱动的“顺从文化”,而非真正的道德。 许多用户指出像 BBC 文章那样,智能眼镜如何*鼓励*为了获取网络声望而进行反社会行为,以及《黑镜》剧集“你的一生”作为警示故事。 讨论还涉及“反社会行为”定义的演变以及监控可能存在的过度干预。技术反馈包括该应用在 Pixel 9 设备上出现故障的报告,以及建议通过 F-Droid 进行分发。

## 观察者:Persona 与 OpenAI 隐藏监控系统摘要 (2026年2月) 最近的调查揭示了身份验证服务 Persona 与 OpenAI 之间令人担忧的合作,暴露了一个在暗中运作的复杂监控系统。研究人员发现了一个专门的、不安全的 инфраструктура (openai-watchlistdb.withpersona.com),运行在 Google Cloud 上,可以通过 Shodan 和证书透明度日志等公开数据访问——*无需任何黑客行为*。 该系统会筛选用户——包括仅仅访问 OpenAI 聊天机器人的用户——对照广泛的观察名单,利用面部识别技术将自拍与政治人物进行比较,并根据未公开的标准标记“可疑实体”。Persona 还运营一个独立的、面向政府的平台 (withpersona-gov.com),获得 FedRAMP 授权,直接向金融犯罪机构(如 FinCEN 和 FINTRAC)提交可疑活动报告 (SAR) 和可疑交易报告 (STR),甚至用与情报项目相关的代号标记报告。 暴露的源代码显示了 269 项验证检查、生物识别数据保留策略以及与 Chainalysis 等服务的集成,用于加密货币筛选。一个新发现的“ONYX”部署可能将该系统与 ICE 的监控工具联系起来。研究人员强调,他们没有访问任何受保护的数据,而是完全依赖于公开信息,并公布他们的发现以确保透明度和问责制。他们还主动与第三方保存了证据,以预料可能的报复。该报告最后呼吁进行审计、回答关键问题,并警告人工智能时代隐私的侵蚀。

黑客新闻 新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录 科学家破解“尖叫”美纹纸的谜团 (arstechnica.com) 12 分,colinprince 1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论 帮助 jauntywundrkind 5分钟前 [–] 那真空环境下剥离美纹纸产生的X射线呢? https://www.technologyreview.com/2008/10/23/217918/x-rays-ma... 回复 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请YC | 联系 搜索:

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