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## a3-python:AI驱动的高级自动化分析 Halley Young和Nikolaj Bjørner开发了a3,一个构建高级自动化分析引擎的框架,最终形成了a3-python——一个用于验证复杂Python代码的工具,传统上这对形式化验证工具来说极具挑战性。他们的独特之处在于利用AI,最初以Voevodsky的数学和Bjørner的Z3的概念为提示,来*发现*验证基础,而不是强加它们。 该过程涉及AI驱动的理论生成、代码合成(使用Copilot)以及针对`requests`和`PyTorch`等真实世界代码库的严格测试。a3-python采用“百宝箱”方法,结合了多种验证策略——包括基于希尔伯特零点定理的障碍证书——以最大程度地减少误报。 在`requests`上的测试发现了183个潜在问题中的四个真实错误(空指针和边界错误),而对LLM2CLIP的分析揭示了PyTorch实现中不存在的关键、无保护的除零错误。 a3-python的架构融合了确定性符号验证和AI驱动的分类,处理不确定情况。这种混合方法旨在实现环保、可解释性和可部署性,为创建针对特定领域和语言定制的专用验证引擎提供了一条新途径。该项目展示了从纯理论验证到实用、AI辅助系统,专注于识别和确认现实世界漏洞的转变。

黑客新闻 新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录 如何训练你的程序验证器 (risemsr.github.io) 9 分,由 matt_d 1小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论 帮助 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请YC | 联系 搜索:

## Oxc:高性能 JavaScript 工具 Oxc 是一系列基于 Rust 的快速工具集合,用于现代 JavaScript 开发,旨在成为下一代工具的基础。它包括一个**代码检查器 (Oxlint)**、一个**格式化工具 (Oxfmt)**、一个**解析器 (oxc-parser)**、一个**转换器 (oxc-transform)**、一个**解析器 (oxc-resolver)**,以及一个**压缩器 (oxc-minify)**。 Oxlint 拥有比 ESLint 快 50-100 倍的速度,并提供 650 多个规则,利用真正的类型感知能力。 Oxfmt 提供比 Biome 快 3 倍、比 Prettier 快 35 倍的格式化速度。核心解析器 `oxc-parser` 比 SWC 快 3 倍,并且完全符合 Test262 标准。 Oxc 优先考虑速度和兼容性,旨在与现有工作流程(ESLint 插件、Prettier)保持一致,同时提供显著的性能提升。它是免费且开源的,由社区贡献和赞助支持。在 [GitHub](https://github.com/Oxc-dev) 上探索生态系统并做出贡献。

黑客新闻 新的 | 过去的 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录 JavaScript 氧化编译器 (oxc.rs) 10 分,modinfo 1 小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 讨论 帮助 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请 YC | 联系 搜索:

体验一次27分钟的深度探索,了解代理软件工程。这段AI生成的音频摘要探讨了核心概念、从编码到架构的转变以及软件开发的未来。AGENTIC_SE_AUDIO.M4A 00:00 / --:--

一份417页的PDF文档《Agentic软件工程书》在Hacker News上被分享,引发了关于其目的和价值的讨论。虽然内容并非*糟糕*,但评论员质疑在人工智能本身已经具备现有能力的情况下,是否需要一本关于这个主题的书。 一位用户指出,这本书感觉像是人工智能可以直接生成的,并根据个人需求定制,从而使冗长的格式变得多余。另一位批评者认为其内容过于密集,建议核心思想最好以简洁的文章形式呈现。下载了PDF的用户的初步印象是负面的,认为其中包含大量“垃圾”信息,并且缺乏对潜在有价值信息的有效呈现。分享链接的人不认识作者。

## Aqua:适用于AI代理的安全消息传递 Aqua是一款专为AI代理设计的点对点消息传递工具,优先考虑安全可靠的通信。由mistermorph开发,它提供端到端加密、持久消息存储(收件箱/发件箱)和身份验证。 Aqua可以通过预构建的二进制文件或使用Go从源代码安装。主要功能包括用于节点管理的简单CLI、使用对等ID发送消息以及管理联系人。 为了实现跨网络连接,Aqua支持Circuit Relay v2,在尝试直接连接之前,会自动回退到中继服务器。官方中继端点提供方便使用。用户通过交换对等ID和中继电路地址来建立连接。 Aqua的架构和CLI命令已记录在案,提供通过诸如`--relay-mode`之类的标志进行自定义的选项,以及通过`--dir`覆盖目录。它旨在与SKILL等其他代理框架集成,从而促进强大的代理交互。

Hacker News 新闻 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录 Aqua: 一个用于AI代理的CLI消息工具 (github.com/quailyquaily) 9点 由 lyricat 1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1评论 帮助 roxolotl 6分钟前 [–] 我想知道像rabbitmq这样的东西会是什么样子。代理可以订阅选择的主题。每个代理一个主题,然后每个相关主题一个主题。回复 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请YC | 联系 搜索:

Lyra.kids 是一个人工智能平台,让父母可以为孩子创作个性化的睡前故事,让孩子成为故事中的英雄。只需输入孩子的年龄和主题,Lyra.kids 就能在几秒钟内生成一个独一无二的奇妙故事。 该平台注重安全,并且完全没有广告,专为孩子和父母设计。用户可以浏览按主题(如冒险、动物和学习)分类的预制故事,或者贡献到家长创作的故事社区中。 Lyra.kids 提供快速的故事生成功能,可以选择订阅每周收到一个 5 分钟的新故事。它是一个旨在激发想象力,让睡前时光更具吸引力的工具。您可以在他们的网站上找到更多关于功能、定价和常见问题解答的信息。

## Lyra Kids:AI驱动的睡前故事 - 摘要 一位开发者创建了Lyra Kids (lyra.kids) – 一个AI驱动的平台,根据孩子的英雄名字和情节想法生成个性化的睡前故事和插图。该平台基于Google Gemini构建,旨在创建一个安全、无广告的想象力故事空间,并提供“制定计划”功能供家长参与。 该项目在Hacker News上收到了褒贬不一的反馈。虽然一些人承认将孩子设定为故事英雄的吸引力,但许多评论员表达了担忧。常见的批评包括与传统书籍和图书馆相比,质量较低;可能强化过度自我关注;以及睡前屏幕时间带来的负面影响。 许多用户提倡给孩子读书,并通过传统方法培养想象力。 此外,人们还对AI生成儿童图像的令人不安的性质以及潜在的反乌托邦后果表示担忧。 该创建者寻求用户对用户体验和插图一致性的反馈,但面临着对价值主张与现有资源以及真正的人工主导故事讲述重要性的怀疑浪潮。

## Musidex:连接数字音乐与实体 Hannah Ilea 创建了“Musidex”——一个源于希望重新连接通过流媒体服务丢失的完整音乐库的个人项目。 现有解决方案无法满足她的需求,因此她制作了一个包含专辑封面和元数据的索引卡片,每个卡片通过二维码链接到流媒体平台,并配备NFC用于直接播放。 第一个Musidex是为她自己制作的,涉及编写脚本解析iTunes和流媒体播放列表、手动调整卡片上的文字,以及物理组装。第二个Musidex是为她的父亲制作的,简化了打印流程,但在调整脚本和按流派整理专辑方面遇到了挑战。 这两个Musidex都展示了一种成功的“数字到模拟”方法,提供了一种有形、视觉上吸引人的方式来重新发现喜爱的音乐。 Ilea设想该概念可以适应其他数字收藏——电影、书籍,甚至鸟类——使用各种形式,如卡片、移动装置,甚至古董柜。 该项目强调了在数字世界中物理策展的价值,并对“有形计算”进行了有趣的探索。

黑客新闻 新的 | 过去的 | 评论 | 提问 | 展示 | 工作 | 提交 登录 Musidex:流媒体时代的实体音乐库 (hannahilea.com) 9 分,来自 zdw 1小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 1 条评论 帮助 PaulHoule 1小时前 [–] 参见 https://mastodon.social/@UP8/115939341268444811 获取我装饰并与人分享的音乐卡片。回复 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请 YC | 联系 搜索:

缅因州2002年开创性的全州笔记本电脑项目,旨在赋予学生信息获取能力,引发了全国趋势,导致超过300亿美元用于课堂技术。然而,最近的研究表明了一个令人担忧的结果:尽管技术获取前所未有,但Z世代的认知能力却在*下降*,标准化考试成绩低于前几代人。 神经科学家贾雷德·库尼·霍瓦斯将这种下降归因于屏幕使用时间增加,认为技术*阻碍*而非帮助学习。研究表明,学校使用电脑与较低的考试成绩之间存在相关性,学生很容易被非学习活动分散注意力。专家强调,有效的学习需要努力、专注的注意力——而许多数字平台的成瘾性质很容易破坏这一点。 缅因州项目的失败,尽管持续投资,但仍被一位前州长称为“巨大的失败”,预示了这些问题。现在,担忧已经超出了学术领域,一个能力较弱的世代可能无法胜任复杂的全球挑战。 提出的解决方案包括对学校技术的更严格监管、教育工具的有效性标准以及对学生数据隐私的保护。最终,专家认为这不是学生的失败,而是一次有缺陷的教学实验。

一个黑客新闻的讨论围绕着一篇《财富》杂志的文章(最初来自雅虎新闻),该文章认为Z世代的认知能力低于前几代人,这可能与学校里广泛使用笔记本电脑有关。一位神经科学家向美国参议院作证,将测试成绩下降与屏幕使用时间增加联系起来。 评论员们争论文章的说法,许多人认为笔记本电脑不是根本原因。常见的批评指向糟糕的课堂管理、缺乏手机限制以及教师依赖技术而不是有效的教学方法。一些人回忆起失败的OLPC倡议——一个大规模笔记本电脑部署计划——作为一种警示故事。 另一些人则为有意义地使用技术辩护,并指出经合组织的数据支持屏幕使用时间增加与测试成绩下降之间的相关性。一个关键点是需要同行评审的研究来证实这些说法,而另一些人则为雅虎作为HN的可接受来源辩护。这场讨论将笔记本电脑描述为“大脑腐烂”的传递机制,以及其他现代干扰因素。

## 仪式经久不衰的力量 仪式是普遍存在于人类社会中的一种实践,遍布不同文化和历史时期。人类学研究,始于布罗尼斯劳·马利诺夫斯基在特罗布里安群岛的工作,表明仪式不仅仅是为了控制结果,更是为了**管理焦虑和不确定性**。 马利诺夫斯基观察到,复杂的捕鱼仪式*只*在面对公海的危险时才被执行,突显了它们在应对不可预测环境中的作用。这种模式延伸到全球的渔民,他们经常使用迷信和仪式来规避风险。 然而,对仪式的需求可以追溯到很久以前。考古证据,例如在博茨瓦纳洞穴中发现的7万年前的蟒蛇雕刻和烧焦的矛头,表明早期人类社会中存在仪式行为,可能涉及献祭和试图安抚强大的力量。最终,仪式似乎深深植根于我们在一个混乱的世界中寻找意义和控制的需求。

## 每日习惯的力量 - Hacker News 讨论摘要 一篇BBC文章引发了Hacker News的讨论,探讨了每日习惯的 surprising benefits(令人惊讶的好处)。用户分享了个人例子,从每天早上用钢笔写日记20分钟,到涉及多次登录的复杂工作启动流程。 许多人发现习惯提供了一种“centering”(使人沉稳)的效果,减少了任务前的焦虑,并为专注做好准备。一位用户将其比作竞技游戏玩家的 warm-up(热身),创造熟悉的环境,减少过度思考。其他人强调了建立 routine(日常流程),即使看似微小,例如提前选择服装或准备好咖啡,所带来的心理益处。 一些评论员指出,习惯中涉及的 *friction*(阻力)——有意的步骤——是其有效性的关键,为 intention(意图)创造空间,而不是 autopilot(自动驾驶)。虽然有些人质疑复杂登录程序的必要性,但其他人强调,如果习惯能带来 desired results(期望的结果),其 underlying mechanism(潜在机制)就没那么重要。最终,讨论表明,一致且有意的 routine 可以积极影响 productivity(生产力)、focus(专注力)和整体 well-being(幸福感)。

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黑客新闻 新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录 我的微波炉平行时间线之旅 (lesswrong.com) 29点 由 jstanley 4小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论 帮助 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请YC | 联系 搜索:

## H1B签证系统:外包公司利用 少数公司——Cognizant、TCS和Infosys——主导了H1B签证申请,仅2026年就提交了超过21,000份申请。然而,这些公司的薪资明显较低——平均低于105,000美元——而像Google和Meta这样的科技巨头,为类似职位支付的薪资高达150,000美元以上。 这种差距并非为了吸引顶尖人才,而是一种利用H1B系统的商业模式。外包公司充当“劳务派遣公司”,将H1B工人作为可计费资源提供给客户,将其劳动力溢价50-100%。他们通过将工人归类到较低的工资水平来实现这一点,从而在法律上最大限度地降低工资。 这通过工资压制、有限的职业发展和工作不稳定影响了H1B工人。它还压低了美国工人的工资,并扭曲了科技行业内的人才竞争。最近的监管变化,例如对新申请征收100,000美元的费用以及对薪资加权抽签的提议,旨在遏制这种剥削。最终,需要进行改革,以确保H1B项目实现其最初意图:以市场工资吸引卓越人才。

一个黑客新闻的讨论强调了指控,称大型IT人员配置公司(TCS、Cognizant、Infosys)严重低估了开发人员的工资,可能低至市场价的80-100%。发帖者认为这些公司宣传高薪,但实际提供的薪酬却远低于宣传。 评论者质疑了这种分析方法,认为将其与顶级科技公司的薪资进行比较存在缺陷。另一些人指出,支付“100%低于”市场价在字面上是不可能的,暗示仍然提供了一些补偿。 对话还涉及人工智能对该行业的影响,一些人认为人工智能*已经*超越了离岸开发人员的质量,而另一些人则预见一个5-10年的过渡期,在此期间仍然需要熟练的工程师来指导人工智能的实施。

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