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## Roomba 失去的简单
iRobot 破产引发了关于其衰落原因的讨论——管理不善、市场压力，还是未能创新。然而，一个关键的损失在于放弃了最初 Roomba 精妙的设计。
2002 年推出的 Roomba，并非追求尖端技术，而是巧妙的简单。它定价 200 美元，使用现成组件，提供基础、*可靠* 的自主清洁。与如今复杂的带有地图和应用程序连接的机器人吸尘器不同，最初的 Roomba 通过优先考虑功能而非完美，在不可预测的环境中蓬勃发展。
它的成功源于麻省理工学院罗德尼·布鲁克斯开创的“基于行为”的机器人技术方法。Roomba 没有构建详细的世界模型，而是使用简单的程序直接响应传感器数据——本质上是模仿昆虫般的生存技能。这使其能够避开障碍物，即使在零件损坏的情况下也能继续工作。
虽然现代 Roomba 追求各种功能，但最初 Roomba 的优点在于其精简的架构。作者认为，许多新功能并非真正的地面清洁创新，并有可能牺牲 Roomba 取得突破性成功的核心可靠性。这个故事具有警示意义：在竞争激烈的市场中，坚持产品的基本优势至关重要。
最近的 Hacker News 讨论回顾了最初的 Roomba 机器人及其令人惊讶的简单设计。评论员指出，早期 Roomba 和 Roborock 等现代机器人吸尘器之间的一个关键区别在于：**导航**。
iRobot 显著地避免使用激光雷达（基于激光的扫描），而选择使用计算机视觉，导致定位精度较低——Roomba 对其位置有一个“感觉”，而竞争对手则实现了厘米级的精度。这影响了路线规划的效率和虚拟边界的可靠性。
有趣的是，讨论强调，如今复杂的视觉同步定位与地图构建 (vSLAM) 机器人，即使配备了拖地功能，其*生产成本*也比改进原始 Roomba 的硬件以获得更好的导航更低。这表明软件的进步使复杂的功能比优化效率较低的硬件解决方案更具成本效益。
微软将于2026年12月停止对通过Microsoft Store安装的Office 365应用程序的支持，并于2025年10月停止更新。该公司正在整合，以专注于点击运行版本的Office，简化维护和更新。 使用Microsoft Store版本的用户*必须*升级到点击运行版本才能继续接收新功能和重要的安全更新。微软提供了一个简单的安装程序，可以自动检测并切换版本，前提是存在有效的Office 365许可证。虽然在2026年12月之后Store应用程序仍然可以使用，但将不再接收安全补丁。 这一转变反映了微软更广泛的战略，例如逐步淘汰Windows 10以支持Windows 11。此外，微软已于2025年停止Publisher，并建议使用Word、PowerPoint和Designer作为替代方案。点击运行版本具有安装包最小化和后台更新等优势。用户可以在任何Office应用程序的“文件”>“帐户”下检查其当前版本。
一场 Hacker News 的讨论集中在微软决定停止在 Microsoft Store 中支持 Office 应用程序。据报道，核心原因是**为微软的开发团队简化流程**。通过 Click-to-Run 维护 Office 的单一版本比支持特定于 Store 的版本更容易，这可能是由于 Store 应用程序开发复杂性，例如沙盒限制。
一些评论员表示怀疑，认为微软不支持自己的 Store 令人惊讶。另一些人指出，Click-to-Run 也是使用 Intune 的企业系统首选的部署方法，它通过配置文件提供精细的控制——这是用户希望在 macOS 部署中拥有的功能。最终，共识倾向于微软优先考虑开发人员的便利性，而不是推广 Store。
## TCG_TPM2_HMAC：一项有缺陷的安全特性
Linux内核特性`TCG_TPM2_HMAC`旨在保护TPM总线免受主动和被动“中间人”攻击——攻击者拦截CPU和TPM之间的通信。它通过为所有内核到TPM的事务添加加密和HMAC来实现这一目标。然而，尽管意图良好，但由于一个关键缺陷，该特性被证明是无效的：它颠倒了信任链。
内核没有验证用户空间组件，而是依赖用户空间来证明TPM的“空主密钥”。这使得攻击者可以简单地劫持负责密钥验证的用户空间组件，从而有效地绕过安全措施。
该特性还引入了显著的性能开销，但实际收益却很少。最终，`TCG_TPM2_HMAC`被默认禁用，这凸显了一个关键教训：仅靠密码学无法解决安全问题——它会将问题转移到密钥管理上。如果密钥管理不够强大，那么密码学仅仅是表面功夫，可能会产生虚假的安全性。
作者提倡在CPU内集成根信任解决方案，例如Caliptra，以真正解决这些物理中间人威胁。
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装饰性密码学 (dlp.rip)
19 分，作者 todsacerdoti 29 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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## 2025年数据库趋势回顾
2025年数据库领域出现显著动向，主要受PostgreSQL持续领先地位的驱动。微软（HorizonDB）、Snowflake和亚马逊等主要云服务提供商加大了对增强型PostgreSQL产品的投入，紧随Databricks收购Neon和CrunchyData之后。Multigres（由Vitess创建者Sugu领导）和PlanetScale的Neki两个项目旨在创建可扩展的分布式PostgreSQL系统。
除了PostgreSQL，今年还出现了模型上下文协议（MCP），它实现了LLM与数据库的交互，并被广泛采用。MongoDB起诉FerretDB侵犯API复制权，引发了关于开源兼容性的法律纠纷。发生了一系列收购，包括IBM收购DataStax，Couchbase私有化，而Hydra和PostgresML等一些初创公司不幸倒闭。
新的文件格式出现，对Parquet的统治地位构成挑战，SpiralDB的Vortex获得了发展势头。最后，甲骨文的Larry Ellison凭借公司的成功，财富达到前所未有的水平，标志着数据库行业最具代表性人物取得了一年来的显著成就。 行业格局依然充满活力，持续的创新和整合正在塑造数据管理的未来。
这个Hacker News讨论围绕着卡内基梅隆大学的一篇文章“2025年的数据库：年度回顾”。
一个关键点是EdgeDB更名为Gel，以及随后被Vercel收购。更重要的是，评论者们正在讨论多上下文处理器（MCP）和数据库安全问题。
一位用户认为，MCP专注于为AI模型最大化上下文，与安全最佳实践（最小权限原则）相冲突。他们认为，以这种方式暴露数据库模式，会带来一种新型的“注入”风险——不是来自恶意用户，而是来自AI自身不可预测的“幻觉”，从而有效地重现SQL注入漏洞。这凸显了在AI驱动的数据库交互不断发展的环境中，潜在的安全权衡。
## Result Monad 总结 本篇介绍 `Result` monad，用于组合可能失败的计算。类似于 `Maybe`，`Result<TSuccess, TError>` 表示计算结果——成功 (`Ok(value)`) 或失败 (`Fail(error)`)，并携带失败原因在 `TError` 类型中。 核心原则是使用 `Bind`（类似于 `List` 的 `SelectMany`）来串联操作。`Bind` 传播遇到的*第一个*失败，短路链条并防止后续步骤运行。这允许显式错误处理和可组合的失败逻辑。与异常或显式分支不同，`Result` 使失败成为返回类型可见的一部分。 使用 `Match` 来处理最终的 `Result`——通常在系统边界处——将其转换为调用者友好的格式（如 DTO 或 HTTP 状态码）。`Result` 最适合于预期且可恢复的失败，例如验证或数据未找到的情况。对于累积多个错误或表示多个不同结果，其他方法可能更合适。 关键要点：`Bind` 串联成功并短路失败，简化了错误处理并提高了代码清晰度。LanguageExt、Danom 或 CSharpFunctionalExtensions 等库提供了强大的 `Result` 实现。
最近 Hacker News 上的一场讨论集中在 C# 中实现 monad，特别是 `Result` 类型。一篇文章 (alexyorke.github.io) 探讨了这个话题，引发了关于易用性和可用性的争论。
一位评论者认为重复的 `Result<User, Error>` 语法“丑陋”，更喜欢 Google 的 `absl::StatusOr` 及其 `ASSIGN_OR_RETURN` 宏，以实现更简洁的错误处理——承认这需要 C# 中难以复制的预处理器技术。
另一位用户热情地分享了他们的开源库 Danom (github.com/pimbrouwers/Danom)，展示了 monad 在 C# 中的实际应用，并表达了它们在其工作流程中变得多么有价值。文章作者请求允许引用 Danom 仓库，并得到了欣然同意。这次对话突出了在 C# 语言约束下，函数式编程概念的复杂性和益处。
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前所未见的蜘蛛网 (2025) (nytimes.com)
8 分，由 juanplusjuan 53 分钟前发布 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 2 条评论
mkl 21 分钟前 | 下一个 [–]
https://archive.ph/25NVv 其他一些没有引起关注的相关报道：https://www.livescience.com/animals/spiders/worlds-biggest-s..., https://www.scientificamerican.com/article/worlds-largest-sp... 回复
khantsithu 10 分钟前 | 上一个 [–]
看起来很吓人
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尽管最近有关于人工智能解决数学问题（包括埃尔德斯问题集）的说法，但数学界仍然持怀疑态度。数学家乔尔·戴维·汉金斯在最近的一次播客节目中分享了他使用大型语言模型的失望经历，发现它们“完全无用”，并且持续产生错误的答案。
他的主要担忧不仅仅是准确性问题，而是人工智能*自信*地给出错误答案，并且拒绝承认错误——他认为这种特性令人沮丧且适得其反。这与数学研究的协作性质形成对比，后者依赖于信任和建设性的批评。
其他数学家，如陶哲轩，也表达了同样的担忧，指出人工智能可以生成看似完美的证明，但其中隐藏着细微的缺陷。虽然承认未来可能有所改进，但汉金斯仍然持怀疑态度，强调人工智能在基准测试中的表现与作为数学家可靠研究伙伴的实际效用之间存在显著差距。
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LLM 目前对数学研究完全无用：Hamkins (officechai.com)
11 分，ablaba 发表于 13 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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## AI 记忆的未来：超越短暂存储
最近的 Hacker News 讨论强调了 AI 系统架构可能出现的变化。目前，大多数 AI 将记忆视为临时的，需要时才远程获取数据。这适用于简单的交互，但对于连续的、离线的或以历史为重点的 AI 应用来说，会成为问题——将内存访问变成性能瓶颈并增加成本。
作者提出了一种新的方法：**本地、持久性记忆**，直接集成到 AI 的核心处理中。这意味着记忆可以在重启后保留，以硬件速度运行，并使成本与使用量脱钩。好处包括降低延迟、提高可靠性和无论连接如何都能保持一致的性能。
核心问题是，这种转变——将持久性视为“热路径”的基本部分，而不是附加组件——是否符合 AI 的未来发展方向，或者当前的短暂记忆模型是否仍然足够。作者在进一步开发之前，正在寻求对这种架构框架的反馈。
## NeXTSTEP 在惠普 PA-RISC 上的简史
NeXTSTEP 是一种基于 Unix 的操作系统，拥有革命性的图形用户界面，由 NeXT 公司在 1980 年代和 90 年代开发。 最初，NeXTSTEP 仅限于 NeXT 自身昂贵的硬件。为了扩大其影响力，NeXT 试图通过将操作系统移植到其他平台来实现这一目标。1994 年，NeXTSTEP 3.3 发布，支持多款 32 位惠普 9000 PA-RISC 工作站，此次合作旨在将 NeXT 的先进系统带给更广泛的用户。
该移植专门为惠普 9000 712 工作站开发，提供了引人入胜的用户体验。虽然硬件支持良好，但 PA-RISC 平台的软件可用性有限，阻碍了更广泛的应用。尽管如此，NeXTSTEP 用户友好的界面与惠普 735 的处理能力相结合，创造了一个独特且强大的系统。
尽管 NeXTSTEP 没有取得广泛的商业成功，但其创新——特别是其图形用户界面和底层的 Mach 内核——深刻地影响了未来的操作系统，例如苹果收购 NeXT 之后的 macOS。
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NeXTSTEP 在 PA-RISC 架构上 (openpa.net)
17 分，by andsoitis 6 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
badc0ffee 11 分钟前 [–]
> NeXTSTEP 本身虽然在某些方面具有革命性，但并没有取得长期的商业成功。然而，它的许多理念和技术在 Mac OS 中得以延续，这得益于企业并购和科技行业的整合。
> 相反，macOS 是 NeXTSTEP 加上多年开发的结果。这就是 NSLog 中 NS 的含义。
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