## 风扇陷阱：图表中的信息丢失 “风扇陷阱”出现在数据建模和系统图表中，当多个一对多连接在“一对”端连接时，或者关系坍缩到单个中间资源上时，关系会变得模糊。这会导致特定连接信息丢失——例如，错误地将教授直接映射到学院，而不是通过他们的部门。 在系统架构中，风扇陷阱通常出现在事件驱动系统（围绕事件代理）和网络图中（围绕防火墙），暗示可能实际不存在的连接。 有三种方法可以解决这个问题： 1. **更具体：** 在中间资源（如事件代理中的“主题”或防火墙规则）*内部*添加细节以明确连接。这可能很复杂，并非总是可行。 2. **直通箭头：** 在不添加细节的情况下，在中间资源*通过*保持连接，提供一个更简单的解决方案。 3. **什么都不做：** 如果图表的目的是显示*潜在*的而不是*实际*的通信，那么这种模糊可能是可以接受的，特别是对于网络安全工程师等受众。 最终，最佳解决方案取决于图表的目标和受众的需求。
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这个Hacker News讨论强调了一个常见的数据库设计问题，称为“风扇陷阱”——多对多关系变得过于复杂和难以理解的情况。链接文章（ilograph.com）详细介绍了如何在数据库设计和系统图中避免这些陷阱。
核心问题是在跟踪事件和关系时保持上下文。一位来自投资模拟领域的评论员指出，时间序列数据面临类似的挑战，他们通过预计算数据并用特定的历史“状态”（如市场状况）进行标记来解决这个问题。这使得能够精确回答某些事件发生的原因。
一个关键问题是，为了提高跟踪的精确度而添加过多细节，最终是否会由于增加复杂性而阻碍对整个系统的理解。另一位评论员简单地肯定了理解关系建模的重要性，这是几十年数据建模课程中教授的概念。
日本小吃店起源于20世纪60年代，是亲密的社区场所，提供独特的社交体验。最初，它们只是提供家常菜和饮料的简单柜台，在70、80年代夜生活蓬勃发展时期，作为舒适的替代选择而兴盛起来。 这些“小吃店”成为社区中心，特别是对于寻求联系和归属感的上班族而言。其特点之一是“瓶藏”制度——常客在酒吧购买并存放他们喜欢的威士忌或烧酒，从而建立持久的关系。 如今，日本拥有约10万家小吃店，数量超过便利店。像五十岚这样的爱好者现在提供导览，旨在向新一代——包括日本人和外国人——介绍这些具有文化意义的空间，在这里，“妈妈桑”用自制食物和真诚的款待营造出家庭般的氛围。
这场 Hacker News 讨论围绕着一篇 BBC 文章，文章探讨了日本小吃店的独特文化——这些小店环境温馨，提供食物、饮料和交流。
用户 rmason 分享了这篇文章，引发了 wolvoleo 的回应，他将舒适的日本体验与荷兰的“小吃店”进行了对比。荷兰的小吃店通常是自动化的，或者由不友善的人员经营，只专注于快速、油腻的食物。
Wolvoleo 还分享了他对日本的个人感受，指出其保守的传统（例如对 LGBTQ+ 权利和纹身的看法）使得在日本难以感到舒适，尽管他欣赏这个国家和它的人民。然而，他表示如果再次回到日本，有兴趣寻找这些受欢迎的日本小吃店。 这篇文章突出了在体验和看待休闲餐饮方面存在的文化差异。
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斯图尔特·布兰 – 维护：万物，第一部分 (stripe.com)
13 分，来自 mitchbob 3 小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 1 条评论
lowmagnet 9 分钟前 [–]
得维护《充满爱意的机器》。回复
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LG UltraFine Evo 6K 显示器凭借其 Nano IPS Black 面板，提供明亮（SDR 480 尼特，HDR 640 尼特）且色彩准确的图像，并具有良好的对比度（测试值为 1720:1）。然而，其主要缺点是有限的 60Hz 刷新率，使得运动画面不如许多竞争对手的显示器流畅，即使是价格较低的产品也不例外。 这款显示器的价格为 2000 美元，非常昂贵，特别是考虑到 OLED 技术的成本正在迅速下降——4K OLED 的价格可以低得多。虽然存在更便宜的 6K 替代品，例如华硕 ProArt PA32QCV，但它们可能会在色彩性能和对比度方面妥协。 最终，LG UltraFine Evo 6K 优先考虑图像质量，对于那些特别需要 6K 分辨率并且愿意用刷新率来换取卓越色彩和对比度的人来说，是一个可行的选择，但其价格值得仔细考虑。
## LG UltraFine Evo 6K 显示器讨论 - Hacker News 摘要
一篇最近的 Wired 杂志对 LG UltraFine Evo 6K 32 英寸显示器的评论，引发了 Hacker News 上关于高分辨率显示器及其对生产力和减轻眼疲劳的价值的讨论。许多评论者希望有更多显示器能达到手机屏幕和 Apple Studio Display 的质量，赞扬高 PPI 有助于长时间舒适使用。
这款售价 2000 美元的显示器的价格引起了争论，一些人认为对于专业人士来说是合理的，而另一些人则指出对于许多人来说成本很高。有人提出了对 LG 显示器可靠性的担忧，并提到了过去端口故障的问题。
对话还涉及了替代方案，包括用作显示器的高端电视，以及 CES 上具有类似规格的即将推出的型号。 几位用户推荐 rtings.com 以获取全面的显示器评测。 当前 GPU 技术在驱动 6K 分辨率下的更高刷新率方面的局限性也被讨论，60Hz 对于许多用例来说已经足够。 最终，该帖子突显了游戏市场之外对高质量、高分辨率显示器的需求不断增长。
骗局蓝图：网络罪犯如何在一周内策划抢劫目标
A scammer's blueprint: How cybercriminals plot to rob a target in a week
1 小时前
## “屠宰盘”骗局的解剖 最近在菲律宾的警方突击搜查中，发现了详细的手册，揭示了日益猖獗的“屠宰盘”骗局背后的精心策划方法——精心设计的浪漫诈骗，旨在榨干受害者的钱财。这些手册，中文和英文都有，令人不寒而栗地展现了网络犯罪团伙使用的心理战术，这些团伙通常在东南亚运作，并由中国主导的组织领导。 手册概述了一种系统化的方法，从塑造虚假的在线人物（通常冒充专业人士）到为期七天的快速情感操纵和投资诈骗计划。诈骗犯有时自己也是人口贩运的受害者，被指示通过持续的沟通、模仿兴趣和向目标倾注爱意来建立信任。 这些“屠宰盘”骗局之所以得名，是因为受害者在被剥削之前会被“养肥”。这些骗局通常涉及虚假的投资平台和加密货币。虽然目标对象包括男性和女性，但手册揭示了基于受害者画像量身定制的策略。人工智能正日益被用于增强欺骗性。当局证实了这些手册的真实性，并将它们与涉及大规模诈骗和人口贩运的场所联系起来，凸显了现代网络犯罪的黑暗面。
最近一篇路透社的文章，在Hacker News上分享，详细描述了一个“诈骗蓝图”，概述了网络罪犯如何在一个星期内策划和实施抢劫。这篇文章引起了用户的共鸣，他们觉得这种呈现方式让人联想到调查性新闻。
讨论的重点是诈骗对受害者的毁灭性影响，特别是被他们信任的人欺骗所带来的情感打击。一位评论员分享了一位调查人员拦截发送给诈骗犯的资金的经历，并指出说服受害者他们*正在*被诈骗的难度——甚至有些人试图通过不同的方式重新发送资金。另一位用户推测，老年人尤其容易受到这种持续的欺骗。
这次对话凸显了网络罪犯的复杂策略以及保护个人免受这些诈骗的严峻现实。
联邦移民局特工在明尼苏达州圣保罗市的冲利·“斯科特”·陶的家中无证拘留了一名美国公民，引发了愤怒和对不当行为的指控。特工强行进入陶的家中，指枪威胁他的家人，并将他穿着内衣带到零度以下的低温环境中。陶随后被带到一个偏远地点审问，之后特工们才意识到他是一名没有犯罪记录的公民，并在数小时后无道歉地释放了他。 国土安全部（DHS）辩称，这次行动是为了搜寻两名被定罪的性犯罪者，声称陶与他们的描述相符，并且拒绝出示身份证明。然而，陶的家人强烈否认这一点，称国土安全部的说法是虚假的，他们不认识被通缉的个人。 这起事件是双城地区对联邦特工活动增加的更大规模反弹的一部分，包括对无证逮捕和最近一起致命枪击事件的担忧。陶的家人在越南战争期间帮助过美国后逃离老挝，他计划提起民权诉讼，称他不再感到自己在家中安全。
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geremiiah 23 分钟前 [–]
听说有 5 万美元的签约奖金。
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一项最新研究调查了在X（前身为Twitter）上将“点赞”设为私密后，是否导致了对争议性内容的互动增加。这项在Hacker News上讨论的研究发现，**政策改变后，风险内容的点赞数在整个平台上没有显著增加**。
然而，评论者质疑了研究方法。有人认为该研究只考察了现有账户，忽略了来自*新*用户在平台文化改变后可能出现的行为转变。另有人指出，由于潜在的社会压力，自我报告的互动数据不可靠。
一些用户分享了他们改变后*增加*自己“点赞”活动的经验，感觉匿名性让他们更有自由。另一些人注意到机器人夸大互动指标的情况，可能会扭曲结果。一个关键点是区分私密“点赞”和书签，以及公开“点赞”和转发，以及分别追踪这些是否有实际意义。
## 优化LLM API成本：一个真实案例
一位非技术创始人面临着每月1500美元的LLM API调用账单，默认选择GPT-5。最近的尝试表明，通过对prompt进行更广泛的模型基准测试，成本降低了80%。关键在于：**标准基准测试无法准确预测*您的*特定任务的性能。**
为了解决这个问题，建立了一个定制的基准测试流程。它包括收集真实案例（如客户支持聊天记录），定义期望的输出，然后通过OpenRouter在100多个模型上运行这些prompt。由于人工评估不可能，另一个LLM被用作“评判者”，根据预定义的标准对回复进行评分。
分析不仅考虑了质量，还考虑了成本（测量每个答案的总成本，而不仅仅是token成本）和延迟。这揭示了提供相当质量但价格明显更低的模型——有些甚至便宜10倍。最终，该创始人通过5倍的成本降低，每月节省了超过1000美元。
这个过程强调了持续监控的必要性，因为模型定价和性能变化迅速。为了简化这一过程，开发了一个名为**Evalry**的工具，可以自动在300多个LLM上进行基准测试，从而快速识别特定用例的最佳模型。如果您正在使用LLM API，使用您自己的prompt测试替代方案对于避免过度支出至关重要。
一个黑客新闻的讨论强调了选择大型语言模型 (LLM) 时可能节省大量成本。原始帖子认为，许多人在没有进行适当基准测试的情况下，为 LLM 服务支付了 5-10 倍的价格。
用户们对此表示认同，分享了使用较小、更便宜的模型（如 Gemini 3-Flash 和 OpenAI 的 Nano/Mini）的经验，发现其性能与更昂贵的选项（如 ChatGPT 4.0）在许多任务上相当。一位用户指出，Gemini 3-Flash 的速度比“Pro”模型快 10 倍，成本只有十分之一，输出结果几乎没有明显差异。
一个关键点是，“思考”模型的感知优势可能主要归因于内存使用量的增加，而不是实际性能的提升，甚至可能导致错误。讨论还涉及对人工智能领域非技术创始人的怀疑，但也有人认为他们在产品设计和领域专业知识方面具有潜在价值。最后，一位用户指出原始文章推广了一种基准测试服务。
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## OpenAI 年龄预测：摘要
OpenAI 正在推出 ChatGPT 的年龄预测技术，引发了对数据收集和潜在广告影响的担忧。虽然这被描述为保护儿童的安全措施，但许多评论员认为其主要目标是收集用户人口统计数据以进行定向广告。
用户担心此功能将导致更严格的监控，对话会被分析以构建用户档案。担忧还包括潜在的不准确性，将成年人错误地标记为未成年人，从而需要侵入性的身份验证（如面部扫描或政府身份证）——这些数据可能会进一步增强广告能力。
许多人对 OpenAI 的动机表示不信任，指出这是一种更广泛的趋势，即科技公司优先考虑数据提取而非用户隐私。一些人建议使用注重隐私的 AI 替代方案，如 Gemini、chat.z.ai 或 Kagi 的 Assistant。 还有人强调这项技术可能被寻求更大控制权的政府滥用。
最终，讨论的中心是安全与隐私之间的权衡，许多人担心这又是朝着在保护的幌子下实现普遍监控的未来迈出的一步。
## 中欧神秘的地下通道 在欧洲中部发现了大约2000条狭窄的地下隧道，被称为*erdstall*，其历史可以追溯到公元900-1200年。这些通道宽度通常不超过两英尺，考古发现极少，仅包含少量如犁铧和磨石之类的物品。尽管年代久远，但中世纪的记录中从未提及它们的存在，这加深了对其用途的神秘感。 各种理论层出不穷，否认了它们作为逃生通道等实际用途，因为它们只有一个入口且尺寸不便。虽然有人认为它们用于秘密的异教仪式，但隧道靠近教堂的事实使得这种说法不太可能。一个领先的假设认为它们具有民间基督教的仪式功能——象征着重生的旅程。隧道狭窄的“通道”被比作产道，可能代表了那些寻求治愈或启迪的人的精神更新过程。 *erdstall* 一致的设计、保密性以及缺乏文物继续让研究人员感到困惑。它们真正的用途仍然未知，凸显了我们对中世纪生活和信仰理解中的一个重大差距。需要进一步调查才能揭开这些古老而奇特的通道中隐藏的秘密。
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我们仍然不理解的秘密中世纪隧道 (weirdmedievalguys.substack.com)
10 分，来自 coloneltcb 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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