微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉在9月4日于华盛顿白宫东厅举行的白宫人工智能教育工作组会议后离开。Eric Lee | Bloomberg | Getty Images 挪威2万亿美元主权财富基金周日表示，将在微软即将举行的年度股东大会上投票支持一项股东提案，该提案要求提交一份关于在人权问题严重国家运营风险的报告。 微软管理层曾建议股东反对该动议。 该基金还表示，将反对重新任命萨蒂亚·纳德拉为董事会主席，以及反对他的薪酬方案。 根据基金数据，截至6月30日，该基金持有该公司价值500亿美元的1.35%股份，使其成为该基金第二大股权投资，仅次于英伟达。 根据LSEG数据，它是微软第八大股东。 美国科技公司的投资者将于12月5日在年度股东大会上决定是否批准这些提案。
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## 挪威财富基金将投票表决微软人权报告
挪威主权财富基金计划在微软投票支持一份人权报告，并反对首席执行官萨蒂亚·纳德拉，原因是该公司向以色列军队8200部队提供Azure云服务引发了担忧。据称该部队利用这些服务监视巴勒斯坦人。
评论员们争论这一举措的意义，一些人认为这在很大程度上是象征性的政治姿态。另一些人则强调微软所谓的虚伪——虽然声明了人权原则，但可能未能遵守这些原则，尤其是在其服务被用于加沙冲突和巴勒斯坦占领方面。
讨论的中心是，即使微软没有直接提供监视软件，是否应该对其“通用计算”被客户利用的方式负责。一些人认为微软应该终止违反服务条款的账户，而另一些人则指出这与向从事种族灭绝政权提供材料的情况类似。微软表示已终止了一些相关账户，但人们仍然担心继续故意提供服务。
斯坦福大学发布了保罗·赫加蒂更新的CS193p SwiftUI课程。
Paul Hegarty's updated CS193p SwiftUI course released by Stanford
55 分钟前
以下是斯坦福大学2025年春季学期CS193p（使用SwiftUI开发iOS应用程序）前6节课的视频和配套课程材料链接。 这是斯坦福学生学习iOS开发基础知识的一门课程。本学期的更多讲座将很快发布。该课程是在iOS 26和Xcode 26发布之前进行的，但课程中编写的代码似乎大部分兼容。当然，Xcode 26 的重大变化是内置的 LLM 辅助，而 iOS 26 引入了 UI 中的 Liquid Glass，因此这些视频中都没有这些内容。 不幸的是，我们无法在您观看这些视频时提供任何支持，但网上有很多很棒的资源可以帮助您学习 iOS 应用程序开发，请积极寻找！ 更多信息，请查看关于页面。
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Paul Hegarty 的更新版 CS193p SwiftUI 课程由斯坦福大学发布 (stanford.edu)
3 分， yehiaabdelm 2 小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 讨论
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## Advent of Code 总结 Advent of Code 是由 Eric Wastl 每年12月1日至12月中旬创建的每日编程谜题系列。谜题设计面向所有技能水平，可以使用任何编程语言解决，只需要基本的编程知识和解决问题的能力。它们被用于各种目的，包括面试准备、教育和友好的竞争。 谜题的难度会随着时间增加，但个人体验各不相同。鼓励参与者使用提供的示例测试解决方案，并在遇到困难时构建自己的测试用例。可以通过 Reddit 子版块和社区论坛获得支持。 Advent of Code 优先考虑积极的体验，已经取消了全球排行榜，因为其压力和滥用。虽然允许私人排行榜，但规则由其组织者决定。创建者不鼓励使用人工智能解决谜题，强调人类解决问题的价值。该活动是免费使用的，但禁止复制谜题内容或复制 Advent of Code 品牌。
2025年的Advent of Code已确定举办，尽管去年是第10周年，且人工智能的兴起可能预示着这项传统的终结。今年将包含12个谜题，是往常数量的一半，并且**将不会有全球排行榜**。
创建者取消了排行榜，原因是它造成了压力——基础设施负担、竞争带来的负面情绪（包括DDoS攻击）以及用户感到不足。许多人认为人工智能的影响也促成了这一决定。
虽然有些人对谜题数量减少感到失望，但许多评论者对没有排行榜表示欣慰，认为它会削弱活动作为一项有趣的、个人挑战的本质，而这项挑战的重点是解决问题和学习，而不是竞争。普遍的共识是，使用人工智能解决谜题会破坏练习人类解决问题技能的目的。第一个谜题将在15小时后发布。
心灵的空间
The space of minds
2 小时前
## 心灵的空间：人工智能 vs. 动物智能
安德烈·卡帕西认为，人工智能，特别是大型语言模型（LLM），代表了人类与一种根本上*非动物*智能的“首次接触”。虽然两者都源于优化，但驱动它们发展的压力却大相径庭。
动物智能通过自然选择进化而来，优先考虑生存——力量、地位、社会动态以及在危险的物理世界中磨练的本能。这创造了一种广泛的“通用”智能，能够处理多样化、高风险的任务。
然而，LLM是由*商业*进化优化的。它们的核心行为是对人类文本的统计模仿，并通过用户参与（“点赞”）等奖励进一步改进。这导致了一种专注于预测和取悦的“变形”智能，但当面对超出其训练分布的任务时，可能会变得脆弱——失败并非生存危机。
不同的计算基础和学习方法是次要的，核心区别在于优化压力。理解这种区别对于准确地建模和预测人工智能的未来发展至关重要，避免将其简单地视为更高级的动物。
这个Hacker News讨论的核心是，大型语言模型（LLM）并非仅仅在模仿人类行为，并且随着发展可能会进一步偏离。一位评论员指出，LLM已经表现出并非直接从人类文本中复制的行为——源于它们预测下一个词元的训练目标——并且缺乏人类拥有的能力，例如长期规划或空间推理。
核心论点是，训练数据集虽然有影响力，但并非绝对的。进一步的训练可以覆盖其影响，导致真正“奇怪”的AI行为。像Sydney和GPT-4o这样的例子被认为是这种偏离的早期实例。
另一位评论员将这与“正交性假说”联系起来，认为智能和目标是独立的——这意味着先进的AI不一定需要与人类共享价值观或动机。最终，讨论表明LLM注定会变得越来越不可预测，并且与人类智能截然不同。
## RL效率问题：为何落后于监督学习 最近的讨论凸显了强化学习（RL）与监督学习之间显著的效率差距。两者都需要计算量（FLOPs），但RL难以从每个FLOP中提取有意义的信息（“比特”）。监督学习在*每个*数据点上都能获得即时反馈，而RL则需要漫长的“思考轨迹”——可能需要数千步——才能获得*单个*奖励信号。 核心问题不仅仅是样本的计算成本，而是样本内的*信息密度*。在训练初期，RL模型很少成功，每次尝试带来的学习效果微乎其微。相反，监督学习即使从随机起点也能提供丰富的信号。 这可以被形象地描述为“通过率”问题：RL只有在成功的概率窗口内（大约50%）才能有效学习，而监督学习则能从任何改进中受益。当前的RL方法常常陷入低信息量状态，或者激发预先存在的能力，而非真正的学习。 已探索的解决方案包括课程学习、自我对弈（以维持高通过率）以及开发代理奖励以提供更密集的反馈。最终，弥合差距需要找到从每个RL样本中提取更多“比特”的方法，可能通过模仿人类从经验中学习的方式——不仅从结果中学习，也从过程本身学习。
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强化学习的信息效率比你想象的更低 (dwarkesh.com)
5 分，cubefox 发表于 2 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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CachyOS旨在提供闪电般的速度和稳定性，确保每次使用都能获得流畅愉悦的计算体验。无论您是经验丰富的Linux用户，还是初学者，CachyOS都是寻求强大、可定制且极速的操作系统理想选择。
CachyOS：快速且可定制的 Linux 发行版 (cachyos.org)
14 分，由 doener 发表于 41 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论
lousken 发表于 5 分钟前 | 下一个 [–]
Bazzite (Fedora atomic), CachyOS (Arch), PikaOS(Debian), Nobara(Fedora), (Pop_OS - Ubuntu), 很高兴现在几乎所有主流发行版都有游戏版本，这样每个人都可以拥有熟悉的基础，希望它们都能存活。回复
hulitu 发表于 0 分钟前 | 上一个 [–]
> 包含优化的 linux-cachyos 内核，利用先进的 BORE 调度器提供无与伦比的性能。
我没听说过 BORE 调度器。它是内核的额外补丁吗？它的稳定性如何？回复
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硅谷在白宫的代表，正在为自己和他的朋友谋利。
Silicon Valley's man in the White House is benefiting himself and his friends
4 小时前
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硅谷在白宫的那个人正在为自己和他的朋友们谋利 (nytimes.com)
8 分，由 fleahunter 1小时前发布 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 1 条评论
truegoric 17分钟前 [–]
https://archive.ph/uJxZoreply
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哥本哈根陷阱：西方如何使消极成为唯一的安全策略
The Copenhagen Trap: How the West made passivity the only safe strategy
4 小时前
## 哥本哈根陷阱：西方如何激励消极 “哥本哈根陷阱”描述了一种悖论性的情况，即西方法律和制度结构越来越奖励不作为，并惩罚试图提供帮助的行为。最初，法律关注的是*导致*损害的*行为*，只有在存在特定义务时，不作为才可能受到惩罚。然而，以*Hurley v. Eddingfield*案为代表的普通法确立了“无救援义务”原则，优先考虑个人自由而非协助义务。 这种不对称性——对脱离的豁免，对互动的责任——已被哲学（道义论重视遵守规则而非结果）所强化，并嵌入到制度之中。医疗伦理更倾向于*不提供*治疗（安全），而非*撤回*治疗（有风险），而公司为了规避责任，避免采取主动的安全措施。甚至监管机构也优先预防可见的失败，而非解决隐形的、但更大的问题。 这创造了一个“责任奇点”，其中*任何*行动的负面后果风险都接近于确定性，从而扼杀了能动性。互联网放大了这一点，即使是不完美的帮助也会招致批评，而无所作为却无人注意。这个系统不仅影响决策，它还*选择*了擅长避免决策的领导者——“未受污染的无能者”，从而延续了瘫痪。与具有积极协助义务的文化不同，西方越来越重视安全而非有效行动，最终阻碍了其适应、创新和生存的能力。
## 哥本哈根陷阱：摘要
一则Hacker News讨论围绕一篇名为“哥本哈根陷阱”的文章展开，该文章认为西方机构通过不成比例地惩罚可见的失败，同时忽视不作为的后果，从而激励了消极。其核心观点是，试图提供帮助可能因不完美而受到批评，而完全避免行动则可以避免责备——即使这导致了负面结果。
评论者指出，这种现象并非普遍存在；一些欧洲国家（法国、丹麦、波兰）都有法律要求在紧急情况下提供援助，并对提供帮助者提供不同程度的执法和法律保护。 存在争议在于作者使用“西方”是否过于以美国为中心，而忽略了欧洲的法律传统。
讨论还涉及了心理因素，认为对责备的恐惧会扼杀行动，而希望和潜在的回报则会鼓励行动。 一些评论员怀疑原始文章是由人工智能生成的，因为其写作风格存在过度使用破折号和冒号等模式，而另一些人则认为这种写作风格是合法的。 最终，该讨论强调了一个关于系统性地抑制主动参与的引人深思的概念。
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黑客新闻 新的 | 过去的 | 评论 | 提问 | 展示 | 工作 | 提交 登录 展示HN：实时系统，追踪新闻在20万个网站上的传播 (yandori.io) 5 分，由 antiochIst 2小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 1 条评论 我构建了一个系统，近乎实时地监控约20万个新闻RSS订阅源，并将相关文章聚类，以展示故事在网络上的传播方式。 它使用Snowflake的Arctic模型进行嵌入，并使用HNSW进行快速相似性搜索。 每个“故事集群”显示谁首先发布，传播速度有多快，以及随着更多媒体采纳，叙述如何演变。 欢迎大家对架构、扩展方法以及提高集群准确性和实用性的方法提出反馈。 实时演示：https://yandori.io/news-flow/
Oras 18分钟前 [–] 我非常喜欢这个想法。 我希望增加关键词功能，以便查看相关新闻。 回复
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## Lumafield 电池质量报告：摘要 Lumafield 最近的调查对来自十个品牌的 1,054 节 18650 锂离子电池进行了 CT 扫描，品牌范围涵盖了松下和三星等知名制造商，以及来自 Temu 的廉价选项，揭示了显著的质量差异。该研究侧重于阳极悬伸和电池对齐等关键安全指标，发现低成本和假冒电池的差异巨大。 虽然信誉良好的品牌表现出严格的质量控制，但“再包装”品牌显示出更高的风险，而来自 Temu 的电池则表现出最令人担忧的缺陷。值得注意的是，大量低成本电池显示出负阳极悬伸和对齐不良，增加了内部短路、加速老化和潜在热失控的可能性。 该报告强调了电池供应链中的漏洞，并强调了质量控制对制造商和设备集成商的重要性。建议消费者避免混合使用不同品牌的电池，保护电池免受损坏，并注意肿胀或过热等警告信号。最终，该研究证明了工业 CT 扫描在揭示隐藏缺陷和提高电池安全性方面的强大作用。
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Haribo 充电宝和耳机里隐藏着什么？ (lumafield.com)
12 分，rozenmd 发表于 3 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论
krackers 发表于 3 分钟前 | 下一个 [–]
更有趣的是，它们实际上被下架了。制造商发出召回通知了吗？（如果发了，为什么没有发布声明）。我无法想象亚马逊会采取任何行动，因为他们允许其他垃圾商品继续销售。回复
curiousObject 发表于 2 小时前 | 上一个 [–]
为什么这些电池引起了所有人的关注 - https://news.ycombinator.com/item?id=45322135 回复
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