加拿大总理马克·卡尼发表了严厉的讲话，指出加拿大与美国历史上牢固的经济关系已经成为一种弱点。他引用了美国不断提高的关税——达到大萧条时期的水平——以及诸如加拿大被吞并的政治言论，作为令人担忧的原因。 卡尼强调需要通过新的贸易协议和吸引投资来多元化加拿大经济，尤其是在清洁能源领域。他承认不确定性正在影响加拿大汽车和钢铁等行业，并强调增加国防开支和改善国内经济，例如可负担住房的重要性。 他驳斥了依靠恢复以前的美国政策作为可行策略，表示“希望不是计划”。卡尼的讲话是在最近的选举胜利和日益增长的确保有利的美国贸易协议的压力之后发表的，但表明了对加拿大自力更生和独立保障其未来的坚定承诺。
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加拿大总理称与美国的经济联系是一种必须纠正的弱点 (abcnews.com)
21 分，jmward01 2小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论 帮助
gnabgib 2小时前 [–]
讨论 (92 分，8 小时前，55 条评论) https://news.ycombinator.com/item?id=47825423 回复
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一个黑客新闻的讨论围绕着一篇帖子，该帖子认为不应该过度设计解决方案，而应该简单地*倾听*人们的需求。原始帖子链接到一篇关于Meta停止一个人工智能项目的新闻，似乎是因为用户不理解。
评论者承认像“工作要务”和“同理心地图”等现有框架解决了类似的问题，但希望原始作者引用这些资源。讨论的关键在于，核心问题不是缺乏复杂的方法论，而是不愿意进行真正理解用户需求的基础工作——本质上，是优先倾听而不是构建。
这次对话突显了科技领域的一个常见陷阱：在更简单、更以人为本的方法可能更有效时，寻求复杂的解决方案。
这六名用户中有五人此后没有再下注，但其中一个账户的近期活动显示，它随后通过正确预测美国和伊朗将在4月7日停火，赢得了163,000美元，而华盛顿和德黑兰当天宣布了这一消息。
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特朗普总统面临的内幕交易嫌疑 (bbc.com)
38 分，由 blondie9x 43 分钟前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论 帮助
N_Lens 4 分钟前 [–]
“嫌疑”一词承担了大量含义。回复
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Show HN: 一种轻量级的方式，让代理无需支付 API 使用费即可通信 (juanpabloaj.com)
7 分，由 juanpabloaj 发布 2 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论 帮助
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我一直用 tmux 保持它们开启，并使用 send_keys 或粘贴缓冲区进行通信。使用打印模式并始终恢复上次状态意味着你不能并行运行系统。
回复 swingboy 17 分钟前 | 上一个 [–]
我用 OpenCode 和 GitHub Copilot 提供程序制作了一个技能来完成这个任务。效果很好。
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## 日益加剧的脱节：为什么公众对人工智能的看法正在转负 最近的调查显示，专家对人工智能的乐观态度与公众的担忧之间存在显著差距。虽然76%的人工智能专家认为人工智能将使他们个人受益，但只有24%的美国公众持有这种观点——而且这个数字正在迅速下降，超过一半的人现在认为人工智能弊大于利。这不仅仅是典型的怀疑论，而是一种更深层、更本能的反应。 这种负面情绪源于对失业、虚假信息、隐私和权力集中等问题的担忧。然而，一个关键因素是“恐怖谷”效应——人工智能的近乎人类的特性会引发对真正理解、同情和能力的期望，而这些期望却始终无法得到满足。这种不匹配会引发不安、厌恶，甚至存在主义恐惧，微妙地提醒着我们自身的死亡。 在文本、语音和视频中反复接触这些不完美的模仿品会加剧这种效应。虽然在设计上保持一致性或实现真正令人信服的人工智能可以缓解这种情况，但故意远离人类相似性可能是最有效的方法。归根结底，反人工智能的情绪不仅仅是关于逻辑上的担忧；它是一种身体的、情感的反应，由反复经历某种*几乎*是人类，但却从根本上“不对劲”的东西所驱动。
## 反对人工智能情绪增长：摘要
最近的 Hacker News 讨论强调了对人工智能日益增长的负面情绪，这种情绪源于切身关注，而不仅仅是简单的技术恐惧症。用户报告对人工智能需求推动下硬件（GPU、SSD）价格上涨感到沮丧，并且大量人工智能生成垃圾信息污染了在线论坛，使得真实的互动变得困难。担忧还包括人工智能数据中心对环境的影响以及潜在的就业岗位流失。
许多人表示希望*使用*人工智能作为工具，但抵制他人使用它*来取代*他们，或者遇到浪费时间的低质量人工智能生成内容。这种情绪在美国似乎尤为强烈，可能源于对政府监管缺乏信任。
讨论表明这并非典型的文化战争，而是人工智能受益者与感受到其负面影响者之间的冲突。一些人认为，人工智能正在助长内容的浪费性生产，加剧了评估质量的现有问题。归根结底，核心问题似乎是人们认为人工智能优先考虑资本增益，而不是造福普通人，并且越来越反感自己的时间被其输出结果浪费。
这个网站展示了一系列机械键盘的声音样本，所有素材均来自开源键盘社区——网站创建者是收集者，而非原始录制者。重要的是，这些录音具有主观性，会受到麦克风、房间声学和播放设备等因素的影响。 因此，该网站旨在成为一个键盘声音的“听觉博物馆”，而非权威的购买指南。一些声音是“代理”，代表相似但并非完全相同的键盘（例如，Topre Purple Hybrid用于HHKB）。“完全行程”录音突出了不同外壳和面板材料的差异，使用相同的开关在不同的组合中进行录制。 所有音频均注明了来源，例如Mechvibes、Bucklespring等，并提供了授权详情。希望更正署名或删除样本的创作者可以联系网站管理员。
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机械键盘声音 - 一个聆听博物馆 (sheets.works)
18 分，akashwadhwani35 发表于 3 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论 帮助
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一个 Hacker News 的讨论围绕着一篇名为“构建下一个 WordPress 的竞赛”的文章展开，引发了关于“代理 Harness”这一新兴概念的争论。一位评论员驳斥了这个想法，认为它只是一个昙花一现的流行语。
争论的焦点在于有人声称原文是由 AI 生成的，理由是频繁使用破折号。作者强烈否认，并提供了一个 Loom 视频作为人类作者的证据。这引发了有趣的回复，其他人指出他们自己也经常使用破折号，并质疑将写作风格作为证明 AI 参与的依据是否合理。
进一步的批评集中在原文中的事实错误，尤其是在“我们现在的状况”部分。讨论中还幽默地将“由人类撰写”的声明与网站上常见的“用心在旧金山制作 ❤️”页脚进行了比较。
## TRELLIS.2 在 Mac 上：无需 NVIDIA 的图像到 3D 生成 该项目将微软最先进的 TRELLIS.2 图像到 3D 模型带到 Apple Silicon Mac（M1 或更新型号）上，*无需* NVIDIA GPU。它是一个利用 PyTorch MPS 的移植版本，能够在 M4 Pro 上大约 3.5 分钟内从单张图像生成详细的（40万+顶点）3D 网格。 该移植版本用 PyTorch/Python 替代了依赖 CUDA 的稀疏卷积、网格提取和注意力机制库。虽然速度较慢（~10 倍）于原始 CUDA 实现，但它提供了可用的 3D 生成功能。 **主要特点：** 输出带有顶点颜色的 OBJ 和 GLB 文件。需要 Python 3.11+，24GB+ 统一内存，以及 ~15GB 磁盘空间。请注意，由于 CUDA 依赖性，纹理导出和孔洞填充目前已禁用。 **开始使用：** 克隆仓库，登录 HuggingFace 以访问 gated 模型权重，运行 `setup.sh` 脚本，然后使用 `python generate.py path/to/image.png`。
开发者shivampkumar已成功将微软的TRELLIS.2（一个40亿参数的图像到3D模型）移植到苹果芯片Mac上运行，关键在于*无需*英伟达GPU。
原始模型依赖CUDA和特定的英伟达技术。此次移植用纯PyTorch替代方案，包括自定义的稀疏3D卷积和注意力机制，仅需修改几百行代码。
结果是能够在M4 Pro芯片上从单张图像生成3D网格（约40万顶点），耗时约3.5分钟。虽然比在H100 GPU上运行慢，但它提供了离线功能和消除云依赖性的显著优势。代码可在GitHub上找到：[https://github.com/shivampkumar/trellis-mac](https://github.com/shivampkumar/trellis-mac)。
瑞士人工智能倡议于2023年12月启动，是一项开创性的、开放科学项目，旨在开发人工智能基础模型。该倡议得到了阿尔卑斯超级计算机（CSCS）超过1000万GPU小时的算力支持，以及来自ETH领域（ETH Domain）的2000万瑞士法郎资助，是全球同类规模最大的倡议。 该项目由瑞士国家人工智能研究所主导——该研究所是ETH人工智能中心和EPFL人工智能中心之间的合作——汇集了来自10余所瑞士学术机构的800多名研究人员的专业知识。该倡议利用强大的阿尔卑斯超级计算机（配备超过10,000个GH200 GPU），提供定期的算力访问，以促进合作。 重要的是，瑞士人工智能倡议优先考虑透明度，发布开源软件、模型和数据，以惠及瑞士利益相关者，包括中小型企业和初创企业，从而促进值得信赖的人工智能应用。有关参与成员的更多信息，请访问瑞士人工智能成员页面。
对不起。
多年来，作者的旧博客文章被困在已停止使用的Microsoft Windows Live Writer的`.wpost`文件中。由于失去了对原始博客平台的访问权限，并且缺乏逆向工程技能，检索内容似乎是不可能的。 然而，使用AI编码助手Cursor，作者成功创建了一个Python脚本，将`.wpost`文件转换为可用的Markdown格式。进一步的提示显示，这些文件还包含嵌入式图像，Cursor也能够提取这些图像。 这个过程恢复了丢失的内容——包括文本和图像——使以前无法访问的博客文章重新上线。作者慷慨地在Codeberg上分享了`wlw-extractor` Python代码，供面临相同问题的人使用。这证明了AI辅助和数字考古的力量！
Hacker News 新闻 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录 恢复 Windows Live Writer 文件 (benovermyer.com)
4 分，bovermyer 1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论 求助
userbinator 3分钟前 [–]
所以我让 Cursor 为我创建一个 Python 脚本，将那些 .wpost 文件转换为 Markdown 文件。而且…它做到了。第一次就成功了。可能因为 https://en.wikipedia.org/wiki/Open_Live_Writer 的源代码在 https://github.com/OpenLiveWriter/OpenLiveWriter 上，而它在训练数据中。回复
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