## IBM 在量子优势和容错性方面取得进展 – 摘要
IBM 在其量子开发者大会上宣布，在实现 2026 年量子优势和 2029 年容错量子计算目标方面取得了显著进展。新的 **IBM Quantum Nighthawk** 处理器将于 2025 年底推出，具有更高的量子比特连接性，并且能够处理比以前型号复杂 30% 的电路。IBM 正在与合作伙伴合作，通过社区主导的跟踪器公开跟踪和验证量子优势声明。
**Qiskit** 软件方面的进步，通过动态电路实现了 24% 的准确性提升，并使用 HPC 实现了超过 100 倍更快、更具成本效益的误差缓解。此外，IBM 还推出了 **IBM Quantum Loon**，这是一款实验性处理器，展示了容错计算所需的所有关键组件。重要的是，他们实现了 10 倍更快的量子纠错解码——比计划提前一年。
为了加速开发，IBM 正在过渡到 300 毫米晶圆制造，使研发速度翻倍，并使芯片复杂度提高十倍。这些进展使 IBM 成为扩展实现量子计算全部潜力的硬件和软件的领导者。
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自由单子，更可扩展的效果 [pdf] (okmij.org)
6 分，by todsacerdoti 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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## 可负担住房的消失与无家可归现象的增加 如今可负担住房的缺乏是导致无家可归现象的重要原因，而这个问题在历史上是通过单人间出租屋（SRO）来解决的——就像 YMCA 曾经提供的那些。自 1860 年代起，YMCA 和更广泛的寄宿公寓市场提供了安全、经济实惠的房间，在 1940 年达到顶峰，超过 10 万间，为年轻男性和低收入工人提供了一个重要的安全网。 然而，从 19 世纪末开始，这些 SRO 因改革者的道德反对而遭到系统性拆除，他们认为这些房屋是滋生社会问题的温床。建筑规范、分区法和排斥性做法使这种住房类型蒙羞并最终使其非法化，优先考虑独栋住宅。 这种蓄意的破坏，加上后来的城市更新项目，导致了数百万 SRO 单元的流失。由此产生的住房短缺直接导致了 20 世纪末的无家可归危机，而精神卫生机构的非机构化则加剧了这一问题。重新合法化 SRO，可能通过改造空置的办公空间，为扩大规模、深度可负担的住房提供了一条可行的途径，并可能成为解决今天危机的方案。
一场 Hacker News 的讨论集中在单间出租屋 (SRO) 和寄宿公寓等低成本住房选择的消失，以及这对经济流动性的影响。
用户们哀叹这些“住房阶梯的最低梯级”的消失，回忆它们曾经为移民和重建生活的人们提供了一个重要的起点。一位评论者分享了他们父亲使用 SRO 在美国立足的个人经历。
对话还涉及了其中相互冲突的激励因素：房主通常受益于住房减少带来的房产价值上涨，而年轻一代则难以找到负担得起的入门途径。一种观点是，地方政府阻碍垂直发展，并且一旦站稳脚跟，群体倾向于“拉升梯子”，使其他人更难跟随。一些人认为，重点已经从提供*廉价*居住地转向促进获得*入门住宅*。
## 《毕加索《哭泣的女人》被盗案》
1986年8月，巴勃罗·毕加索的《哭泣的女人》——由澳大利亚墨尔本的维多利亚国家美术馆（NGV）以当时创纪录的160万澳元购入——被盗。一个自称“澳大利亚文化恐怖分子”的组织声称对此负责，抗议艺术资金不足，并向维多利亚州艺术部长提出要求。他们威胁说，如果他们的增加资金和设立新艺术奖的要求不被满足，就会销毁这幅画。
在匿名线索的指引下，未受损的画作在斯宾塞街火车站的储物柜中被发现。尽管有悬赏和调查，这起盗窃案至今仍未破获。这幅画是毕加索的《格尔尼卡》系列作品的一部分，以他的情妇多拉·马尔为原型，目前估计价值1亿澳元。
这起大胆的盗窃案，使用了专用螺丝刀，并与1911年的《蒙娜丽莎》被盗案相呼应，引发了公众辩论，并激发了艺术创作回应，包括一部小说和一部纪录片。此案于1989年正式结案，澳大利亚最著名的艺术盗窃案至今仍是一个未解之谜。
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《哭泣的女人》从维多利亚国家美术馆被盗 (wikipedia.org)
5 分，neom 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论
Jeff-Collins 5 分钟前 | 下一个 [–]
《哭泣的女人》从维多利亚国家美术馆被盗对艺术爱好者来说是一个巨大的损失，并强调了博物馆安全的重要性。回复
nomilk 1 小时前 | 上一个 [–]
> 有人认为窃贼们了解艺术史：盗窃方式是对1911年卢浮宫《蒙娜丽莎》被盗事件的一种讽刺致敬。在两种情况下，窃贼都拧下了画作并将其取走。称之为致敬，更不用说是讽刺致敬，有点过分了。回复
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此案围绕“自由软件运动”内部的一场纠纷展开，该社群倡导用户自由并挑战“科技巨头”的支配地位。 自由软件活动家马修·加雷特博士目前在英伟达工作，正在起诉谢斯托维茨夫妇，他们运营着非营利网站Techrights和Tuxmachines，致力于自由软件新闻和讨论。 加雷特指控谢斯托维茨夫妇因2023年8月至9月发布的24篇文章构成诽谤和侵犯数据保护。 这些出版物是法庭文件中的详细内容，也是他主张的中心。 作为回应，谢斯托维茨夫妇提起反诉，指控加雷特博士骚扰。 这场纠纷凸显了运动内部的紧张关系，将一位现在受雇于大型科技公司的重要人物与长期独立的倡导者对立起来。 此案涉及复杂的在线出版、声誉以及自由软件理念核心价值观等问题。
马修·加雷特博士成功起诉了罗伊·谢斯托维茨博士和里安妮·谢斯托维茨，他们是Techrights和Tuxmachines自由软件网站的所有者，胜诉并获得7万英镑的赔偿。这场诉讼源于2023年发表的24篇文章，这些文章指控加雷特策划了一场针对谢斯托维茨夫妇的在线骚扰活动，包括通过匿名账户发布犯罪和冒犯性内容。
法院认为这些指控（包括吸毒和仇恨言论的指控）毫无根据，给加雷特在自由软件社区内的声誉造成了重大损害。谢斯托维茨夫妇没有提供证人证据来支持他们的说法，导致他们的辩护（真相、诚实意见和公共利益）失败。
柯林斯·赖斯法官裁定支持加雷特，判决赔偿、禁止进一步发表诽谤性言论的禁令，并要求谢斯托维茨夫妇在其网站上发布判决摘要。他们对加雷特的骚扰反诉被驳回。这场纠纷凸显了“自由软件运动”内部的紧张关系以及它与IRC等在线通信平台的关系。
这篇内容反思了高智商人士的故事——例如克里斯·兰根（以高智商著称，但成就有限）和金雄勇（童年神童，后来在务实的生活中找到满足感）。这并非为了评判*他们*，而是为了引发自我反思。它认为，社会压力和个人对“潜力”的期望可能会造成深远的伤害。 作者用这些例子来强调追逐成就以获得认可的陷阱，以及未实现期望所带来的苦涩。兰根和金雄勇的故事都表明，高智商并不能保证幸福或满足感。金雄勇明确拒绝了“失败的天才”标签，强调了根据自己的标准定义成功的 важность。 最终，传达的信息是自我接纳。它提醒你，无论成就如何，你都是“足够”的，并且追求外部认可是一场注定失败的斗争。这篇文章鼓励人们放下内疚、野心和对永恒的需求，在仅仅*存在*中找到自由。
## 210智商不足以成功：摘要
一篇Taylor.town的文章引发了Hacker News的讨论，质疑社会对智力的过度估计。核心观点是，高智商虽然有帮助，但并不能保证影响力或成功。诸如资金（对科学家而言）、社交技能和人脉（对企业家而言），甚至幸运的机遇，往往更为关键。纯数学被认为是少数智力真正发挥光芒的领域，但即使在那里，机遇也扮演着角色。
对话强调了成熟度、自我意识以及对自身优势的现实理解的重要性。许多评论者分享了在早期职业生涯成功后感到幻灭的经历，质疑他们的成就归功于天赋还是运气。许多人强调，情商（EQ）和职业道德通常比原始智商更有价值。
该讨论还批判了对极高智商的过度吹捧，指出其统计上的不太可能以及自我欺骗的潜力。最终，讨论表明，将成功定义超越智商等指标，并专注于个人满足感是实现有意义人生的关键。
纳米香蕉Pro
Nano Banana Pro
2 小时前
Nano Banana Pro 可以帮助你可视化任何想法并设计任何内容——从原型，到将数据表示为信息图表，再到将手写笔记转化为图表。借助 Nano Banana Pro，你现在可以：生成更准确、更丰富的视觉效果，基于增强的推理、世界知识和实时信息。凭借 Gemini 3 的高级推理能力，Nano Banana Pro 不仅能创建精美的图像，还能帮助你创建更有用的内容。你可以获得准确的教育性解释，以了解新的主题，例如基于你提供的内容或来自现实世界的事实而生成的信息图表和图表。Nano Banana Pro 还可以连接到 Google 搜索的庞大知识库，帮助你快速了解食谱或可视化实时信息，如天气或体育赛事。
## Gemini 3 Pro 与 Nano Banana Pro 在黑客新闻上的讨论
谷歌最近发布了新的图像生成模型 Gemini 3 Pro，以及紧凑的“Nano Banana Pro”设备。黑客新闻上的讨论集中在模型的性能上，特别是其在图像中改进的文本生成能力——长期以来一直是人工智能的挑战领域。
用户对谷歌的不可见人工智能生成图像水印“SynthID”感到好奇，但对它的实用性和潜在的可移除性表示担忧。一些人质疑 SynthID 是否会成为一个碎片化的标准，需要多种验证工具。 还有关于发布的不明确性以及该模型是否真正可用的争论。
人们对潜在的偏见以及谷歌使用 SynthID 控制内容表示担忧，特别是对搜索排名的影响。 讨论还涉及人工智能对 Adobe 等行业更广泛的影响，以及使用这些新模型进行提示工程的挑战。 最后，围绕这些设备的命名约定展开了一段幽默的讨论，并提出了未来迭代的建议。
## 加速你的Python：10个性能技巧
Python的简洁性和多功能性使其成为各种应用的顶级语言，但性能瓶颈可能会出现。 这份指南由深度学习工程师Dido Grigorov撰写，提供了10种经过严格测试的策略，可以在不牺牲可读性的前提下加速Python代码。
关键技术包括利用**集合(sets)**进行更快的成员资格测试，**避免不必要的数据复制**和**在循环中进行异常处理**，以及使用**`__slots__`**来实现内存效率。 优化还包括使用**`math`函数**代替运算符，**预分配内存**，使用**局部函数**，以及利用强大的模块，如**`itertools`**和**`bisect`**来进行组合操作和排序列表管理。
文章强调尽量减少循环内的函数调用，并强调了PyCharm的**AI助手**等工具用于重构。 基准测试表明，即使是增量改进——例如从列表切换到集合——也能带来显著的性能提升。
最终，该指南提倡一种平衡的方法，优先考虑速度和代码清晰度，以实现高效且可扩展的Python编程。
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更快的 Python 代码的智能性能技巧 (jetbrains.com)
15 分，ashvardanian 发表于 3 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
tyingq 发表于 10 分钟前 [–]
也许也需要知道何时不使用 Python，或者找到一个在底层使用 C/Rust/等语言的 Python 解决方案。回复
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经过21年，Firefox终于在其即将发布的147版本中实现了对XDG基本目录规范的支持。这项长期要求的特性将改变Firefox在Linux系统上存储文件的方式。
目前，Firefox将所有数据放在`~/.mozilla`目录中。XDG规范定义了应用程序数据、配置文件和缓存的标准位置——例如`~/.config`和`~/.local/share`——从而促进更好的组织和与其他Linux应用程序的兼容性。
最初于2004年报告为错误，最近合并的支持代码关闭了这一长期存在的问题。Firefox 147现在将遵守XDG标准，为Linux用户提供更集成的使用体验，并使其文件管理与更广泛的桌面环境保持一致。
## Firefox 147 及 XDG 基本目录支持
Firefox 147 将开始支持 XDG 基本目录规范，这是 Linux 用户期待已久的更改。 目标是使 Firefox 更好地与系统范围内存储应用程序数据和配置文件标准保持一致。
目前，Firefox 主要使用 `~/.mozilla` 目录。 此更新引入了对 `~/.config/mozilla` 作为替代方案的支持，符合 XDG 关于分离配置、缓存和应用程序数据的建议。
然而，初步实现细节表明**没有从旧的 `~/.mozilla` 目录自动迁移**。 如果该目录存在，Firefox 将使用现有目录，否则使用 `~/.config/mozilla`，或者如果设置了 `MOZ_LEGACY_HOME=1` 则使用旧目录。 用户正在讨论是否完全实现了不同数据类型之间的正确分割。
此举意义重大，因为 Firefox 是一款广泛使用的应用程序，它采用 XDG 标准可以鼓励其他软件效仿，从而提高 Linux 桌面的整体一致性。 此功能的原始错误报告可以追溯到 21 年前。
斯塔福德郡大学的学生们感到“被欺骗”，因为他们发现一门编码模块——政府资助学徒计划的一部分——主要使用人工智能生成的材料进行教学。像詹姆斯和欧文这样的学生原本希望通过学习开启数字职业生涯，但他们经历的课程是通过人工智能语音解说和被人工智能检测工具标记为极有可能由人工智能生成的演示文稿来提供的，内容存在不一致和泛化的问题。 尽管学生们提出了投诉，并且学校政策禁止学生提交人工智能作品，但学校辩称教师使用人工智能是一种辅助工具，甚至发布了使用框架。学生们在录制讲座中表达了担忧，质疑他们被禁止*使用*人工智能，却被人工智能*教导*。 这种情况凸显了大学越来越多地采用人工智能的趋势，尽管学生对此并不满意。虽然学校坚持认为学术标准得到了维持，并安排了一位人类讲师进行最后的课程，但学生们认为损害已经造成，并对浪费的时间和受损的学习体验表示沮丧。他们认为这门课程未能提供成功转行所需的深入知识。
## 人工智能在教育领域引发学生反弹
一篇最近的《卫报》文章，在Hacker News上讨论，强调了学生对一门主要由人工智能授课的大学课程感到沮丧。讨论揭示了对现代高等教育更广泛的批评。
评论员指出，教学质量正在下降，许多教授缺乏热情或有效教学的时间，导致大学越来越多地依赖人工智能作为降低成本的措施。一些人认为，YouTube等平台上已经存在易于获取、高质量的教育内容，使得传统的讲座显得逊色。
然而，另一些人则为敬业的教授辩护，并强调面对面互动和社区建设的价值——这些是远程、人工智能提供的课程所缺乏的。一个关键点是，有效的教学需要双向反馈，而当前的人工智能难以提供，从而导致糟糕的用户体验。最终，对话表明，大学越来越重视商业方面而非真正的教育，而人工智能可能会加剧这种趋势。