最近的争议凸显了关于美国国家安全局（NSA）监控的不诚实行为。参议员罗恩·怀登质疑国家情报总监詹姆斯·克拉珀，询问NSA是否收集了数百万美国人的数据。克拉珀回答说“不，先生……并非故意为之”，但这一说法已被Verizon的命令所证伪，该命令要求NSA交出所有通话记录。
克拉珀为他的回答辩解说，那是“最不失实的”回答，依赖于对“收集”一词的狭隘、官僚式定义。政府认为，“收集”只有在数据被*处理*和分析时才发生，而不仅仅是被拦截和存储。这种语义上的操作让他们能够声称他们没有收集数据，同时又在访问大量数据。
怀登事先已将问题告知克拉珀，甚至提供了一个修改证词的机会，但克拉珀拒绝了。批评人士认为，这种故意的含糊不清破坏了透明度，并阻碍了知情的国会监督，这对一个运作良好的民主制度至关重要。这一事件强调了对NSA监控行为进行全面调查以及与国会和公众进行诚实沟通的必要性。
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政府如何欺骗国会在监控权力的辩论中 (2013) (eff.org)
16 分，由 doener 发表于 39 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论 帮助
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Chorba: 一种新的 CRC32 实现 (2024) (arxiv.org)
7 分，由 fnands 2小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 4 条评论 帮助
david-gpu 20分钟前 | 下一个 [–]
在西班牙，“chorba”是非常口语化的“女孩”俚语。[0] 不粗俗，只是非常口语化的方言。[0] https://dle.rae.es/chorba 回复
woadwarrior01 9分钟前 | 父评论 | 下一个 [–]
Chorba 在东欧语言中，如保加利亚语和罗马尼亚语，也是汤的意思。https://en.wikipedia.org/wiki/Chorba 回复
SalimoS 13分钟前 | 父评论 | 上一个 | 下一个 [–]
并且是传统的突尼斯汤/编辑：实际上在整个北非 https://en.wikipedia.org/wiki/Chorba 回复
fnands 2小时前 | 上一个 [–]
我对此不了解，但一个名叫 Sam Russell 的人提出了一种新的软件 CRC32 算法，其性能可与硬件加速实现相媲美。这是一个令人惊讶的优雅解决方案。
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这篇帖子哀叹了大多数编程语言处理文件访问方式出乎意料的原始。虽然语言提供了基本的读/写函数和序列化库，但它们大多将文件视为与内存分离的，迫使开发者进行冗长、顺序处理——这是基于磁带系统的遗留物。 作者将其与C的`mmap`函数形成对比，该函数允许直接内存映射文件，即使这些文件大于内存，从而提供高效、与数据类型无关的访问。这避免了代价高昂的解析和序列化。 核心论点是，语言假定文件数据*总是*需要解析/序列化，忽略了直接数据操作更可取的场景，尤其是在处理大文件的内存受限系统上。这导致了不必要的复杂性，并且常常迫使开发者转向低效的解决方法，例如在文件系统*之上*构建完整的数据库（例如SQLite），从而进一步复杂化数据访问。作者认为，鉴于现有语言特性（如自定义分配器），改进的文件处理是可行的。
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为什么C语言拥有最好的文件API (maurycyz.com)
9点 由 maurycyz 2小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1条评论 帮助
FrankWilhoit 24分钟前 | 上一个 [–]
文件API和文件系统API不是一回事。真正的圣杯仍然是一个通用但足够高级的文件系统API。回复
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## AI 开发的“第三时代”与担忧
最近 Hacker News 上出现了一场关于 AI 软件开发新方法的讨论，总结为“审查演示，而非差异”——本质上是尽量减少代码审查，并依赖 AI 代理构建软件。
然而，评论者表达了怀疑。一个主要担忧是**范围漂移**：AI 代理在无人监督的情况下运行较长时间，即使有详细的指令，也可能严重偏离原始意图。一位用户指出 Claude 经常会提出意想不到的下一步建议，突显了这个问题。
其他人则对 AI 公司过多的“思想领导力”感到沮丧，认为应该关注实际应用（例如解决重大问题），而不是持续的元讨论。一个愤世嫉俗的观点认为，营销策略依赖于制造被抛弃的恐惧，因为这些产品本身可能并不具备优势。
这场对话凸显了 AI 驱动开发的前景与控制和可预测性的实际挑战之间的紧张关系。
## 失去的联结艺术 最近的日常相遇引发了一种认识：我们正在失去——并且不愿——仅仅*与*彼此交谈的能力。两次看似微小的互动——一次与火车上的女性的对话，一次与餐厅服务员的聊天——促使人们反思一种正在消失的社交技能。一个儿子关于如何与陌生人搭讪的问题，突显了支配这些互动的未成文规则，这些规则似乎在现代生活中已被遗忘。 作者认为一场“关系衰退”正在进行，其动力来自技术、社会规范和焦虑。从耳机到触摸屏，随处可见阻碍随意对话的障碍。专家指出，社交技能正在下降，尤其是在年轻一代中，并且对拒绝的恐惧阻碍了联结。 虽然内向等可以理解的原因存在，但更广泛的问题是对冒险的恐惧——无论是发起还是接受联结。研究表明，我们高估了这些互动的风险。作者认为，关键在于降低风险，拥抱“微小的人性化行为”，例如评论天气，并记住，即使是简短的交流也能加强我们共同的人性。 重拾这项技能并非关于改变人生的对话，而是关于维护使我们成为人类的基本方面。
一篇《卫报》关于如何快速与人交流的文章，在Hacker News上引发讨论，很快就转向了关于社交音频应用Clubhouse的对话。用户指出，尽管Clubhouse的用户群体常常古怪，但它却能促进出乎意料地开放的对话，并将其与Reddit甚至Hacker News本身进行了有利比较。
然而，讨论出现转机，人们表达了对Clubhouse近期转向AI的担忧。用户指出，版权声明仍然显示“2025”，更重要的是，更新后的服务条款表明语音记录会被LLM转录和分析，以确定“声誉”分数。
普遍的看法是，Clubhouse现在主要专注于收集和销售音频数据用于AI训练，本质上是一家“AI挖掘”公司。一位用户建议在Clubhouse内创建一个专门的Hacker News房间。
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## Polymarket 投注与内幕信息担忧
Polymarket 预测市场上的一个新账户据报道通过押注美国将打击伊朗赚取了超过 50 万美元。 这引发了 Hacker News 上的讨论，关于这些市场的完整性，许多评论员表达了对潜在内幕交易和腐败的担忧。
几位用户指出该账户早在几个月前就已建立，并且一直在积极进行预测，质疑“新账户”的说法。 一个核心论点是，旨在进行准确预测的投注市场反而吸引了那些拥有特权信息的人，本质上将期货合约游戏化。 一些人认为这些市场会激励人们为了利润而影响事件，或泄露机密信息。
另一些人则为预测市场辩护，认为它们可以减少交易摩擦，并提供有价值的价格发现。 然而，一种普遍的观点是，对少数个人做出的决策进行投注，本质上容易受到利用。 许多人同意，虽然揭露腐败*可能*是积极的，但这些市场会产生扭曲的激励，并奖励那些利用它们的人，从而可能损害整个系统。 争论也涉及此类市场是否应该存在，考虑到其潜在的滥用可能性。
## 监控的武器化 在斯诺登事件揭露八年后，美国国家安全局的大规模数据收集基础设施已经演变成一个强大、由人工智能驱动的监控和目标定位系统。该系统被像移民及海关执法局（ICE）这样的机构积极利用，超越了被动的数据收集，开始*预测*威胁并自动化执法行动——包括驱逐出境和政治镇压。 ICE已与Palantir等公司签订合同，构建“移民操作系统”（ImmigrationOS）和“ELITE”等平台，整合来自各种来源的数据——包括社交媒体、财务记录，甚至应用程序的位置数据——以创建详细的个人资料和“可信度评分”。像Zignal Labs这样的人工智能工具每天监控数十亿条社交媒体帖子，根据用户的在线活动标记个人进行审查，甚至通过地理定位追踪他们。 政府通过从数据经纪人处购买数据，绕过传统的搜查令要求，获取以前受第四修正案保护的信息。面部识别技术被部署在边境各地，尽管人们对其准确性和偏见存在担忧，但其使用范围在缺乏有效监督的情况下不断扩大。此外，旨在监控ICE活动的应用程序经常从应用商店中移除，而政府继续扩大其监控能力，引发了对言论自由的寒蝉效应和公民自由侵蚀的严重担忧。专家警告说，这种不受控制的扩张类似于一个危险的循环，反映了社交媒体时代的陷阱，但规模远大于以往。
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《全景监狱已至：美国政府如何构建人工智能超级武器》（matt728243.substack.com）
11 分，由 resters 发表于 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论 帮助
lich_king 9 分钟前 | 下一个 [–]
这看起来是一篇旨在吸引点击的人工智能文章。我知道它说了我们喜欢的话，但你实际上是在为输入一个标题党提示的人点赞。回复
Ancalagon 23 分钟前 | 上一个 [–]
《一九八四》但真实发生。我们能直接跳到《华氏451》吗？我不想让我的孩子经历那种生活……回复
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## gzpeek：揭示Gzip文件中的隐藏数据
Gzip文件除了压缩数据外，还包含着丰富的元数据。一个新的工具，**gzpeek**，允许用户检查这些隐藏的信息。Gzip头部会显示诸如用于压缩的操作系统（尽管可靠性各异——有些工具会硬编码值或将其设置为“未知”）、原始文件的修改时间、指示潜在文本数据的标志、压缩级别、原始文件名，甚至可选的注释或任意数据等细节。
作者出于对文件格式规范的兴趣以及学习Zig语言的愿望，创建了gzpeek来探索这些细节。虽然操作系统标志并不总是准确，并且修改时间存在日期限制，但这些元数据提供了对文件历史的有趣见解。
gzpeek是一个命令行工具，可以提取这些信息，从而比以往任何时候都更深入地了解gzip文件。它可供使用，作者鼓励用户探索并分享他们的发现。
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Gzpeek: 解析 Gzip 元数据的工具 (evanhahn.com)
11 分，ingve 发表于 2 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论 帮助
mzajc 发表于 2 分钟前 [–]
有趣的东西！有点奇怪的是 gzip 本身不会显示（有时甚至不会写入）这些值。另一个显示这些值的一些工具是 file(1)，至少在 Debian 的 libmagic-mgc 中，例如：gzip 压缩数据，曾为“file.txt”，最后修改时间：2026 年 3 月 1 日 20:21:34，来自 Unix，原始大小模 2^32 为 5
gzip 压缩数据，附加字段，有评论，最后修改时间：2017 年 12 月 20 日 10:30:35，来自 Unix
（奇怪的是，它没有显示实际的评论字符串）回复
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## MicroGPT：200行代码实现的LLM Andrej Karpathy 使用200行Python代码创建了一个完全可用的GPT语言模型，展示了像ChatGPT这样的模型背后的核心原理，*无需*依赖外部库。该模型从32,000个示例的数据集中学习生成合理的人名。 过程首先将名称转换为数字标记——为每个字符分配一个ID，以及一个“序列开始”标记。然后，模型预测序列中的下一个标记，学习字符之间的统计关系。这种预测依赖于“注意力”机制，允许模型权衡输入不同部分的重要性。 至关重要的是，模型通过反向传播学习，使用交叉熵方法调整其参数以最小化预测误差（损失）。这涉及计算梯度并通过像Adam这样的优化器更新参数。 虽然这个micro-GPT使用简单的Python标量，但其底层算法与更大的LLM相同——这只是规模的问题。差异在于利用GPU、更大的数据集、更复杂的标记化以及大幅增加的模型大小（参数和层）。最终，核心循环保持不变：预测下一个标记，衡量误差，并完善模型。
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Microgpt 交互式解释 (growingswe.com)
19 分，来自 growingswe 1 小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 1 条评论 帮助
politelemon 14 分钟前 | 下一个 [–]
> 训练结束时，模型会生成“kamon”、“karai”、“anna”和“anton”等名字。这些名字都不是从数据集中复制的。
你好，我能在数据集中看到 kamon、karai、anna 和 anton，使用其他名字可能更好：https://raw.githubusercontent.com/karpathy/makemore/988aa59/...回复
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Please provide the content you want me to translate. I need the text to be able to translate it to Chinese. Just paste it here, and I will give you the Chinese translation.
中东地区（具体为阿联酋阿布扎比地区）的一个AWS数据中心正在经历中断，据报道原因是冲突期间的袭击。虽然一个可用区（AZ）受到影响，但该区域内的其他AZ仍然运行，从而最大限度地减少了对使用跨多个可用区冗余的客户的影响。
Hacker News上的用户推测了事故原因，从意外袭击到蓄意行动不等，并承认基础设施面临的地缘政治风险日益增加。一些人注意到南欧存在间歇性连接问题，但与AWS中断的关联尚未得到证实。这起事件凸显了云基础设施在冲突地区的脆弱性，并促使人们反思在这些地区运营的固有风险。