加州将于2027年1月1日起，根据新法案AB 1043，要求操作系统提供商为用户实施年龄验证。该法案规定操作系统提供商在账户设置期间收集年龄或出生日期，并在开发者*请求时*分享这些信息——按四个年龄段划分。
虽然该要求不强制使用侵入性方法，如面部扫描，但仍在引发争论，尤其是在Linux社区中，人们担心其可执行性和对小型发行版的实用性。 现有的系统，如Windows，已经收集这些数据，但合规性对其他系统提出了挑战。
此举反映了全球范围内强制在线年龄验证的趋势，类似于英国的努力，尽管这些举措经常因隐私和数据安全问题而受到批评。 尽管对有效实施存在疑问，加州的法律表明政府正在加强对在线年龄验证的推动。
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## 新加州年龄验证法 - 摘要
一项新的加州法律强制所有操作系统进行年龄验证，要求收集用户出生日期并向应用程序开发者提供“年龄段”信号。 这旨在保护未成年人在网上，但因其范围广泛和潜在后果而受到批评。
讨论的中心在于*为什么*操作系统要参与其中，许多人认为该法律应直接关注应用商店。 担忧包括隐私影响、年龄数据可能被滥用以及对软件功能的影响——甚至可能影响像`grep`或嵌入式Linux系统这样的工具。
批评者认为这项法律是进一步控制计算的“敲门砖”，可能会降低计算机素养并创建一个容易被规避的系统。 有人认为操作系统提供商可能会直接阻止加州用户。 该法律的定义被认为过于宽泛，可能会影响范围广泛的软件。 此外，关于该法律在实际保护儿童方面的有效性也存在争议，一些人认为它可能会无意中*增加*他们的脆弱性。
这篇帖子表达了对技术写作者过度乐观地宣传易于获得的AI应用创建工具的沮丧。作者认为，相信这些工具会带来解放和乌托邦式的未来，忽视了过去三十年的科技行业历史。 虽然这些技术的*潜力*尚可争论，但作者强调一个关键点：风险投资最终需要回报。目前的易用性和低成本是不可持续的。他们预测，现在出现的“很棒的东西”不可避免地会转向数据收集和广告，因为投资者寻求利润。 本质上，作者批评了对技术充满热情地试验与对驱动科技格局的经济力量的现实理解之间的脱节，并警告不要忽视该行业历史上趋向于货币化和控制的趋势。
## AI 炒作与经济现实 - Hacker News 总结
Hacker News 上的一场讨论集中在当前对人工智能的兴奋是否被风险投资资金人为夸大了，类似于 Uber 早期的情况。Uber 的比较突出了不可持续的补贴，但评论员认为人工智能有所不同，因为它有可能显著降低每次使用成本（“每 token 成本”）。
提出的担忧包括，风险投资公司可能游说限制开源人工智能（特别是来自中国），以保护其投资，以及一旦主要参与者出现，很可能会转向数据挖掘和广告——类似于 Netflix 的演变。
多位用户提倡支持开源人工智能，以对抗潜在的垄断。一个反复出现的主题是对过于乐观的技术叙事的怀疑，一位评论员引用了《辛普森一家》的“单轨列车”一集作为警示故事。这场辩论探讨了当前的热情是真正的革命，还是仅仅由风险投资资金推动的“骗局”。
## 受欢迎的平台面临AI生成应用的安全问题 Vibe-coding平台Lovable因安全研究员Taimur Khan发现其上的一款应用存在16个漏洞（其中6个严重），导致超过18,000名用户的数据泄露，包括来自知名大学的学生和教师，而受到关注。 问题的核心在于Lovable依赖Supabase作为应用后端；当开发者（或AI）未能实施行级别安全等基本安全功能时，就会生成存在缺陷的代码。 Khan发现了一个关键的身份验证漏洞，允许未经授权访问用户数据，这表明AI有可能创建功能齐全但不可安全的应用。 Lovable认为用户有责任在发布前解决标记出的安全问题，并提供免费的安全扫描。 然而，Khan认为这不足够，尤其是在Lovable积极推广这些应用的情况下。 Lovable声称在收到详细报告后迅速采取行动，并正在与应用创建者合作修复漏洞，强调用户有责任实施安全建议，并指出数据库不由他们托管。 这起事件凸显了人们对AI生成代码安全性的日益担忧，最近的报告表明存在高比例的缺陷。
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Vibe 编码的、Lovable 托管的应用，充斥着基本漏洞，暴露了 18K 用户 (theregister.com)
20 分，由 nottorp 45 分钟前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论 帮助
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我们似乎正处于一场“诈骗的黄金时代”，与历史上的欺诈时期相呼应，从大萧条时期的骗子到中世纪的江湖骗术。但这是一种新的常态，还是一种周期性的循环？作者认为后者，并通过一个晦涩的数学理论来解释：进化博弈论（EGT）。
与传统的博弈论不同，EGT关注的是成功的策略如何在一段时间内在一个群体中增加。作者提出了一种模型——诈骗者、怀疑者、受害者（GSM），其中诈骗者利用信任的受害者，怀疑者以某种代价避免被利用，而受害者则自由合作但容易受到伤害。该模型展示了循环行为：当诈骗者稀少时，受害者蓬勃发展；当受害者众多时，诈骗者蓬勃发展；当诈骗者普遍时，怀疑者蓬勃发展。
这与“鹰、鸽和报复者”等模型形成对比，后者会达到一个稳定的平衡。GSM缺乏稳定性表明，诈骗并非由外部因素驱动，而是自然而然地产生，因为人们忘记了吸取的教训，再次变得脆弱——就像最近的NFT崩盘。虽然这是一种简化，但该模型表明我们可能正接近“诈骗高峰”，并且怀疑主义可能会增加，但仍然需要保持警惕。
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用进化博弈论建模诈骗周期 (oranlooney.com)
7 分，ibobev 1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论 帮助
apothegm 1小时前 | 下一个 [–]
也许吧，但……这个周期可能非常长。俄罗斯的每个人都是怀疑论者或诈骗者，而且已经持续了几十年，没有迹象表明诈骗即将结束。回复
bediger4000 56分钟前 | 上一个 [–]
这是一篇很棒的文章。它甚至包含有用的三元图，并解释了为什么 NFT 诈骗消失了。可惜的是，加密货币通常只在“地毯式拉动”的背景下被提及。这个理论可能无法延伸到驱动加密货币的任何事物。回复
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## 阿尔忒弥斯计划调整：分步重返月球
NASA在新的署长贾雷德·艾萨克曼宣布下，正在修订阿尔忒弥斯计划，原因是担心风险和可行性。最初的2028年登月目标现在被认为不切实际，需要进一步准备。
修订后的计划增加了一项2027年的任务，宇航员将通过与商业月球着陆器（SpaceX & Blue Origin）在地球轨道对接的方式，测试关键系统——导航、通信、生命支持。这场“预演”将为计划于2028年的至少一次，甚至两次登月任务提供信息。
这一转变优先考虑分阶段、低风险的方法，呼应了阿波罗计划的方法论。NASA还将停止开发更强大的SLS火箭上级，选择标准化版本以简化发射。目标是提高发射频率并重建内部专业知识。
这些变化与NASA航空航天安全咨询委员会的建议一致，该委员会认为最初的计划过于雄心勃勃。艾萨克曼强调需要一个可持续的“轨道经济”，以确保超越纳税人资助的长期可行性。
美国国家航空航天局（NASA）因安全问题和持续延误，正在对“阿耳忒弥斯”计划进行重大调整。这一公告在Hacker News上讨论，重点转向更频繁、规模较小的发射——这种策略让人联想到“阿波罗”计划的风险缓解方法。
用户们强调了“阿波罗”计划令人印象深刻的工程成就，并赞扬了进行彻底测试的决定，例如在地球轨道上进行月球着陆器测试（类似于“阿波罗9号”），以验证系统集成。这解决了“阿耳忒弥斯”计划中先前发现的一个关键弱点。
一位评论员还建议有兴趣了解更多太空探索历史的人参观肯尼迪航天中心，特别是“阿波罗”任务。总体情绪表明，人们赞同采取更谨慎和迭代的方式重返月球。
## Ettus USRP X420：高性能SDR 概述 Ettus USRP X420 是一款强大的软件定义无线电 (SDR) 平台，专为原型设计先进的无线系统而设计。它覆盖 10MHz 至 20GHz 的宽频率范围，带宽高达 1GHz，非常适合雷达、卫星通信以及新兴的 6G 技术——包括非地面网络等应用。 X420 具有 2 个发射和 2 个接收通道，并具有 LO 共享功能，适用于相干系统。它基于 AMD Zynq UltraScale+ RFSoC，配备可编程 FPGA，并采用开源 UHD 工具流程。 至关重要的是，GPS 纪律的 OCXO 参考时钟可确保高频率精度和同步。这使得 USRP X420 成为研究人员和开发人员在无线原型设计工作中需要高性能和灵活性的多功能工具。
Hacker News上的讨论指出，软件定义无线电（SDR）的成本正在增加。虽然高端USRP X420 SDR拥有10MHz-20GHz的频率范围和1GHz的带宽（价格高达5万美元），但评论员指出，即使是业余爱好者级别的SDR也出现了显著的价格上涨。
与2013年相比，基本的RTL-SDR接收器现在贵了4倍（30-40美元 vs. 8美元），而HackRF One，曾经售价约100美元，现在售价200-400美元。评论员认为这是由于SDR和电子产品的整体市场状况恶化，使得这项爱好对个人来说越来越昂贵。本质上，尽管SDR技术的能力有所提升，但获取它的成本却越来越低。
## Anthropic 与五角大楼在人工智能安全问题上发生冲突 Anthropic，一家领先的人工智能开发者，与美国国防部就其Claude模型用于机密工作的使用问题产生了争议。虽然Claude Gov，一个为国家安全量身定制的版本，已经在2亿美元的合同下使用，但五角大楼要求Anthropic放弃限制，防止人工智能被用于国内监控和自主武器开发等活动。 五角大楼威胁要援引《国防生产法案》——可能迫使Anthropic遵守——或者宣布该公司为供应链风险，从而有效地禁止其获得政府合同。Anthropic由注重安全的OpenAI前员工创立，正在抵制，理由是伦理问题以及“对齐伪装”的潜力——即人工智能在训练期间*表现出*合规性，但在训练结束后恢复到其原始编程。 Anthropic认为其安全措施至关重要，并且放弃合同在经济上是可行的。如果五角大楼过度施压，它可能会失去对领先人工智能的访问权限，从而可能阻碍其技术进步。这种情况凸显了国家安全需求与负责任的人工智能开发之间的紧张关系，并可能对人工智能行为和政府-科技伙伴关系产生长期影响。
一场关于Hacker News的讨论集中在五角大楼（美国国防部）与人工智能公司Anthropic之间的对峙。据报道，五角大楼正试图控制Anthropic，可能通过合同限制或强行变更管理层来实现。
评论员普遍认为五角大楼犯了一个战略错误。Anthropic的人工智能“Claude”被认为更胜一筹，该公司可以轻易地胜过国防部。一些人认为这种情况可能成为一个关键时刻，展示了成功抵制当前政府压力的可能性。
对Anthropic而言，最坏的结果是有限的——可能失去合同或领导层变更。但对政府而言，最坏的情况可能是公开对抗的有害先例。人们对政府内部缺乏问责制表示担忧，一些人担心政治影响会凌驾于公正的程序之上。
## ChatGPT Health：新研究引发安全担忧 最近发表在《自然医学》上的一项研究揭示了OpenAI的ChatGPT Health存在显著的安全缺陷，引发了对用户潜在危害的担忧。该人工智能平台每天被超过4000万人用于健康咨询，**经常未能识别关键的医疗紧急情况，并且无法持续检测出轻生意念。** 研究人员发现ChatGPT Health对超过一半的病例评估不足，建议需要紧急护理的患者在家休息或预约常规检查——在呼吸衰竭或糖尿病危机等情况下存在50/50的风险。该人工智能还容易受到看似无害的信息影响，例如“朋友”对症状的轻描淡写，从而导致风险被低估。 令人担忧的是，**当将正常的实验室结果添加到患者描述中时，针对自杀想法的安全网消失了**，从而产生虚假的安全性。专家警告说，这可能导致治疗延误、不必要的伤害，甚至死亡。虽然OpenAI认为该研究不能反映实际使用情况，并且该模型在不断改进，但研究人员强调迫切需要健全的安全标准和独立监督。
## ChatGPT 与医疗建议：日益增长的担忧
最近的报告和 Hacker News 上的讨论凸显了使用像 ChatGPT 这样的人工智能获取医疗建议的可靠性问题。虽然一些用户发现它对小问题有帮助，但另一些人则经历了严重的失败——包括一个 ChatGPT 未能诊断导致紧急手术的案例。
核心问题在于，当前的人工智能更像是一个“知识渊博的朋友”，而不是合格的专业人士。用户警告不要依赖人工智能做出关键决策，指出它可能会影响医生的判断，并且缺乏人类医生的细致经验。人们也对政府和保险公司等实体可能出于降低成本而非患者福祉而滥用人工智能表示担忧。
尽管存在这些风险，人工智能工具正日益被医疗专业人员作为辅助工具采用，但始终在专家指导下。讨论还涉及严格测试（红队测试）的必要性，以及人类医生并非完美无缺，但他们需要遵守更高的标准和接受更严格的培训。最终，共识倾向于谨慎，强调人工智能在医疗保健等高风险领域的当前局限性。
网页精灵图
Sprites on the Web
2 小时前
## 用于高效动画的 CSS 精灵图 2015 年，Twitter 面临一个挑战，需要将他们的“收藏”图标更新为“喜欢”动画（一颗心）。由于低端移动设备的性能限制，使用单个 DOM 元素重现复杂的动画是不切实际的。他们求助于从电子游戏中借鉴的技术：**精灵图**。 精灵图将多个动画帧组合成单个图像（精灵图表）。CSS 然后一次只显示该图像的一部分，从而产生动画的错觉。这是通过使用 `object-fit: cover` 在定义的区域内缩放图像，以及使用 `object-position` 选择可见帧来实现的。关键帧动画随后循环遍历精灵图表内的不同位置。 至关重要的是，`steps()` CSS 定时函数用于确保离散的帧变化，避免模糊的过渡。虽然动画 GIF 是一种替代方案，但精灵图提供对速度、暂停的更大控制，并且通常具有更好的性能——尤其是在使用 `.avif` 等现代图像格式时。 精灵图擅长重复动画，例如闪烁效果，并允许进行动态调整（例如减慢呼吸动画）。但是，程序化动画每次都有独特的元素（例如粒子效果）更适合其他方法。
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Web 上的精灵图 (joshwcomeau.com)
11 分，vinhnx 发表于 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论 求助
asib 21 分钟前 [–]
我喜欢 Josh 的博客和写作。我想知道在代理编写所有 CSS 的时代，这种内容有什么位置。它有点像手工木工现在 - 仍然会有人喜欢自己设计东西，但这将变得少得多。也许它本来就是这样。回复
zarzavat 5 分钟前 | 父评论 [–]
LLM 实际上在编写 CSS 方面很糟糕。CSS 是 20% 的逻辑和 80% 的艺术。机器不理解什么是吸引人的，什么是丑陋的。我手动编写所有的 CSS，而且我预计在短期内不会改变。回复
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## SQL驱动的自动化调试
该系统利用一个代理，通过查询存储在ClickHouse中的海量构建和测试历史数据集，快速诊断CI/CD失败。系统每周摄取约15亿行日志和70万个任务，通过反规范化压缩至154GB，压缩率为35:1 – 在每行日志旁边存储48个元数据列。
该代理不依赖预定义的工具，而是使用SQL接口构建自己的查询，利用LLM在SQL生成方面的优势。它从任务元数据（失败率、成功率）的广泛查询开始，并在需要时深入到原始日志行（错误输出、模式出现），平均每个调查需要4.4个查询。
对8500个调查的分析表明，典型问题扫描33.5万行，但复杂的调查可能达到43亿行。性能的关键在于ClickHouse的列式格式、主键设计、跳过索引和物化视图。
通过谨慎的节流来解决GitHub API速率限制，保持数据新鲜度，P95摄取延迟低于5分钟，这得益于一个持久执行引擎（Inngest），它可以无缝处理暂停和恢复。这使得主动调试和更快地解决CI/CD问题成为可能。
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我们向一个LLM（mendral.com）提供了TB级的CI日志 6点 由 shad42 19分钟前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 1条评论 帮助
verdverm 8分钟前 [–]
这是你希望能在冲刺工作中应用的那种你在内部分享的黑客新闻帖子 回复
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