OpenAI 暂时禁用了一个 ChatGPT 功能，该功能会推荐第三方应用程序。此前，用户批评这些推荐类似于 Peloton 和 Target 等公司的广告。虽然 OpenAI 最初解释说这些建议是为了突出在其平台上构建的应用程序而进行的测试——并否认存在任何财务激励——但回应却压倒性地是负面的。 首席研究官马克·陈为此道歉，承认此次推广“未达到预期”，并承诺改进模型精度和用户控制。ChatGPT 负责人尼克·特利进一步澄清，目前平台内*没有*正在进行的广告测试。 此事正值 OpenAI 内部的转变。据报道，首席执行官萨姆·奥特曼最近的一份“红色代码”备忘录优先考虑改进 ChatGPT 的核心质量，可能会推迟广告计划，尽管最近聘请了一位前 Facebook 广告高管。OpenAI 坚持认为，如果未来推进广告，将“慎重考虑”，并将优先考虑用户信任。
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Hacker News 新闻 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 工作 | 提交 登录 OpenAI 禁用 ChatGPT 应用建议，这些建议看起来像广告 (techoreon.com) 19 分，GeorgeWoff25 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 3 评论
hamdingers 15 分钟前 [–]
可不想免费提供宝贵的广告位[1]，不是吗。1. https://news.ycombinator.com/item?id=46086771 回复 dmix 0 分钟前 | 父评论 | 下一个 [–]
文章中的问题是付费用户抱怨广告。OpenAI 想推出的广告似乎是针对免费用户？从你链接的帖子中：> 这可以帮助 OpenAI 为免费用户提供更慷慨的使用和功能，而付费计划的用户将免受广告干扰，这符合运行 ChatGPT 的高成本以及他们期望从购物和广告相关功能中获得的收入。回复 nsoqm 12 分钟前 | 父评论 | 上一个 [–]
这条评论证明了无论他们做什么，都赢不了。
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上个月，在接受法新社采访时，他警告说，世界比以往任何时候都更需要他作品中捕捉到的讽刺。“我们所处的状况令人震惊，”他说。“我们都太富有了。我们正在消耗世界上所有的东西。而且我们不能。这是不可持续的。”英国摄影杂志编辑黛安·史密斯在Instagram上发布的一篇致敬文章中称帕尔为“战后摄影的巨匠”。“他是个有趣的人——总是乐于接电话，尤其是在很早的时候，而且总是非常直接。他做自己的事情，努力工作，一路上帮助他人——他度过了充实的一生。”多年来与帕尔合作艺术和设计项目的乔纳森·斯蒂芬森告诉BBC新闻，他平静地在观看足球比赛时去世，并补充说他是一位“坚定而忠诚的朋友”。他说：“与马丁的眼睛和思想交流是一种巨大的荣幸——并且不断地受到启发。马丁对日常生活的热情具有感染力。”
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马丁·帕尔去世 (bbc.co.uk)
16 分，由 yzydserd 1 小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 1 条评论
toomuchtodo 47 分钟前 [–]
https://en.wikipedia.org/wiki/Martin_Parr
https://martinparr.com/
https://dmbrepresents.com/artist/martin-parr/
https://wepresent.wetransfer.com/stories/manifesto-martin-pa...
https://www.theguardian.com/artanddesign/2025/aug/24/theres-...
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这篇内容以埃德温·艾伯特的《扁平世界》为隐喻，说明许多程序员由于不熟悉Lisp宏等强大概念而面临的局限性。作者认为，像Clojure这样的语言提供了一种“更高维度”的编程——在编译时操作语言本身的能力——从而产生根本上更好的代码。 然而，这种力量在很大程度上未被重视。作者指出“blub悖论”——倾向于否定自己熟悉框架之外的想法——以及解释需要思维转变的概念的困难。大多数程序员对“自动化”（如函数）感到满意，但难以理解*扩展*编程核心逻辑的抽象概念。 学习这种新的思维方式，虽然最初会让人感到不适，但会释放出显著的优势。它需要好奇心和认识到自身的认知偏差。最终，作者认为，停留在“扁平世界”——受传统思维限制——是一种选择，而成长来自于拥抱不熟悉的想法，即使它们最初看起来不合逻辑。
最近一篇关于程序员生活在“平面世界”的文章在Hacker News上引发了讨论——这是一个关于编码抽象挑战的比喻。最初的发帖者（winkywooster）链接到redplanetlabs.com，从而引发了关于AI编码代理作用的对话。
一位评论者（bluesnowmonkey）认为AI有助于分离抽象和实现，让程序员能够将这些概念视为不同的“维度”。然而，另一位（parpfish）批评文章含糊地描述了超越这种“二维”思维的好处，认为具体的例子会更有帮助。他们认为作者自己曾经经历过这种理解的转变，应该分享*如何*发生的，以帮助他人。
这场讨论凸显了对高级编码概念的实际说明，而非抽象描述的需求。
最近的一次Scala 2.13到3的迁移最初看起来是成功的——编译通过，测试全绿，初步部署也没有问题。然而，在生产环境中几个小时后，出现了一种神秘的性能下降，表现为Kafka延迟增加，尽管数据负载适中。
广泛的调查，包括负载测试和依赖回滚，都未能确定原因。性能分析显示CPU使用情况发生了显著变化：Scala 3版本在JIT编译器中花费了更多时间，并且令人惊讶的是，在Quicklens库中花费了更多时间。
Quicklens中的一个微妙的bug，导致Scala 3中低效的链式求值，被确定为罪魁祸首。升级该库解决了问题，恢复了与Scala 2.13的性能一致性。
关键经验是，看似无缝的迁移可能会隐藏性能回归，尤其是在使用依赖于元编程的库时。即使初步测试看起来成功，对性能热点进行彻底的基准测试也至关重要，以避免在生产环境中出现意外的瓶颈。
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Scala 3 让我们变慢了吗？ (kmaliszewski9.github.io)
13 分，作者 kmaliszewski，1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论
spockz 15 分钟前 | 下一个 [–]
对我来说，这篇文章的主要收获是，你应该默认情况下配备自动化的性能测试，以及火焰图的洞察。特别是对于这些主要的语言升级变化。回复
atbpaca 5 分钟前 | 上一个 [–]
感谢分享。关于依赖库的有趣见解。回复
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## PostgreSQL 锁：死锁、对象锁与谓词锁
PostgreSQL 使用各种锁定机制来确保数据一致性。这包括关系级别锁、行级别锁和等待队列（并非总是公平的）。一个关键问题是**死锁**，当两个或多个事务相互阻塞时发生，每个事务都在等待另一个事务持有的资源。PostgreSQL 使用“等待图”检测死锁，并在可配置的 `deadlock_timeout` (默认 1 秒) 后中止一个事务来解决它。`lock_timeout` 提供了一种避免无限等待的方法。
除了关系/行锁之外，**对象级别锁**保护系统级资源，如表空间和模式。
**谓词锁**是一种更细微的机制，历史上旨在防止可序列化隔离级别下的“幻读”。虽然最初设计用于锁定条件（如 `a > 10`），但现在主要跟踪事务之间的数据依赖关系——特别是读写 (RW) 和写读 (WR) 依赖关系——以检测潜在的异常。
谓词锁在关系、页面或元组级别运行，并升级到更粗粒度（页面然后关系）以管理内存使用。 它们的使用受参数（如 `max_pred_locks_per_transaction`）的限制，并受 B 树、哈希、GiST 和 GIN 索引的支持。 事务必须在可序列化级别运行才能使用谓词锁。
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PostgreSQL 中的锁 (habr.com)
8 分，作者 fanf2 21 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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《卫报》调查显示，全美Family Dollar和Dollar General门店普遍存在价格差异，对低收入购物者影响尤为严重。各州检查记录显示，自2022年1月以来，Dollar General出现超过4300次违规，Family Dollar出现2100次违规，错误率经常超过法律限制。在北卡罗来纳州，一家Family Dollar连续四次检查不合格，近四分之一的扫描商品实际价格高于标价。 这些多收费用通常源于人手不足和销售后未能及时更新货架价格，虽然每次的差额可能很小，但对于预算紧张的人来说却意义重大。一些州正在采取行动——亚利桑那州和科罗拉多州已与这两家连锁店达成和解协议——但处罚通常很轻，对零售商来说支付罚款比解决问题更划算。 顾客报告称，对不准确的价格感到沮丧，并且难以获得退款。这两家连锁店拒绝接受采访，仅发表声明重申致力于价格准确。专家认为，这一问题反映了一种商业模式，优先考虑低成本而非准确的定价，最终给那些负担能力最弱的人带来负担。
一个黑客新闻的讨论强调了人们对美元店，特别是Dollar General，尽管广告宣传低价，却对顾客多收费的担忧。用户报告称，货架价格与收银台价格不符的情况很常见，一位用户声称，由于沃尔玛加拿大之前自动打折错误定价商品的政策，他节省了1200美元。
低额的零售商处罚加剧了这个问题——北卡罗来纳州对每次检查的罚款上限为5000美元——这使得零售商几乎没有纠正错误的动力。有人建议使用数字电子价签作为解决方案，但这些价签可能会实现动态定价。
评论员批评零售商认为完全的价格匹配“不可能”，质疑准确定价的基本期望。一个提议的解决方案是法律约束零售商遵守贴纸价格。这场讨论指出了一个更广泛的问题，即监管可能被操纵以及零售标准下降，尤其影响低收入购物者。
航班19号的失踪如何助长了百慕大三角的传说
How the Disappearance of Flight 19 Fueled the Legend of the Bermuda Triangle
2 小时前
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航班19号的失踪如何助长了百慕大三角的传说 (smithsonianmag.com)
7点 由 pseudolus 3小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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## Sonner：一个流行的Toast库的故事
Sonner，一个Toast通知库，已经迅速流行起来——每周npm下载量超过700万次，并被X、Vercel等公司采用，以及作为shadcn/ui的默认库。尽管市场竞争激烈，但Sonner的成功源于其对优雅性和用户体验的关注。
创建者有意选择了独特的名称“Sonner”（法语中“敲响”的意思），而不是功能性的名称，优先考虑了易记性。至关重要的是，Sonner视觉上吸引人的堆叠动画虽然并非全新，却是第一个被广泛可用的开源实现。
除了美观之外，Sonner还优先考虑流畅的开发者体验。它避免了像Context这样的复杂React模式，而是利用了一个简单的观察者模式和一个直接的`toast()`函数调用。诸如滑动消失、展开Toast以及处理标签页非活动状态等功能，都体现了对细节的关注。动画使用CSS过渡处理，以实现可中断性，并且巧妙的CSS技术保持了hover状态和拖动功能的一致性。
最终，Sonner的成功归功于其美丽的设计和易用性——提醒我们，在软件开发中，优先考虑美学可以成为强大的差异化因素。
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构建一个Toast组件 (emilkowal.ski)
5 分，来自 FragrantRiver 2小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
anilakar 9分钟前 [–]
在手机上滚动该网站非常卡顿。回复
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## macOS 应用结构：历史概述
早期的 Mac 应用（如 QuarkXPress 4.11）将资源——窗口、菜单等——存储在与可执行代码分离的“资源分支”中。这与简单的命令行程序形成对比。Mac OS X 的出现带来了从 NeXTSTEP 继承的重大转变，即“捆绑包”结构。
现代 macOS 应用本质上是结尾为 `.app` 的目录，包含一个 `Contents` 文件夹。该文件夹包含可执行代码（在 `MacOS` 中）、资源（如图标，在 `Resources` 中）以及潜在的共享库（`Frameworks`）。 重要的是，`Info.plist` 定义了应用元数据——可执行文件名称、所需的 macOS 版本、文档类型——而 `PkgInfo` 保留了经典的 Mac OS 类型/创建者信息。
启动应用涉及 `launchd`、`LaunchServices` 和 `RunningBoard`，它们都依赖于 `Info.plist` 数据。 随着时间的推移，安全功能（如代码签名，Leopard 中添加）和公证引入了 `_CodeSignature` 和 `_MASReceipt` 等目录。
如今的捆绑包越来越集中组件——以前分散在 Library 文件夹中——在应用本身内（例如，`Library`、`XPCServices`、`Plugins`）。这种自包含的方法简化了安装、更新、删除，并通过签名和公证增强了安全性，无论 Intel 还是 Arm 架构。
这个Hacker News讨论围绕着苹果公司为macOS应用（在App Store *之外* 分发）的应用公证流程。一位评论者mitchellh认为，虽然技术上是可选的，但公证（每年99美元）实际上是必不可少的。
没有公证，应用对用户来说会显示损坏，并触发安全警告，需要用户导航系统设置才能运行它们——这是一个显著的可用性障碍。虽然承认苹果公司的安全意图，mitchellh认为公证弊大于利，阻碍了开发者和用户。
他们没有找到证据表明公证有效地防止了现实世界的安全问题，并质疑其整体效益，尤其是与之前的“右键运行”功能相比。这次讨论强调了公证给独立macOS开发者带来的摩擦。
本文详细记录了对53篇研究论文引用的扫描结果，揭示了大型语言模型（LLM）生成的参考文献存在显著问题。使用引文验证工具的分析发现，不准确现象普遍存在。 超过60%的论文列表存在问题，范围从完全捏造的作者和标题到不正确的细节，如出版年份或网址。许多引用*部分*匹配现有论文，但作者列表或关键元数据有重大更改。在一些情况下，提供的引用指向不相关的文章，甚至不存在的来源。 这些错误并非随机的；有些论文完全捏造了作者列表，而另一些论文则正确引用了论文，但修改了细节。这表明LLM并非仅仅是记错，而是主动构建听起来合理但错误的引用。这些“幻觉”的频率凸显了在使用LLM进行学术研究和文献综述时的一个关键可靠性问题。与每篇论文相关的评分范围为0.5到8.0，表明受影响的研究领域广泛。
最近一篇Hacker News上的帖子指出了一种令人担忧的趋势：在提交给2026年国际表示学习会议（ICLR）的论文中，出现了广泛的幻觉引文现象。对20,000篇论文中的300篇初步扫描已经发现了至少50条伪造的引文，估计数量可能还会更多。
讨论的中心是这些错误是否完全归因于大型语言模型（LLM），以及建立LLM出现之前的论文的基线错误率的必要性。评论员强调了同行评审期间彻底检查引文的重要性——这个过程本身就容易出现人为错误，正如最近一期期刊的错误所证明。
人们还担心人工智能生成的不准确信息可能带来的法律影响，一位用户建议可能存在责任问题，甚至在法律等领域完全禁止使用人工智能。这场对话凸显了人们对将这些错误定义为任何其他词语（例如“谎言”或“捏造”）的日益沮丧，并强调了人类作者验证人工智能辅助工作的责任。