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欧盟一项名为“聊天控制”的新提案正在推进，引发了技术用户担忧。该提案旨在扫描私人消息以查找非法内容，但引发了关于实施和对隐私影响的重大问题。
Hacker News上的讨论集中在它将如何影响去中心化和开源（FOSS）消息系统——可能使其非法，或通过对开发者和分发者处以罚款来强制合规。担忧也延伸到像PGP这样的加密通信，质疑是否需要电子邮件客户端实施扫描功能。
分享了fightchatcontrol.eu的链接，强调了之前的成功案例，当时公众压力影响了立法者缩减提案的早期版本（v2.0）。希望持续的倡导能够再次影响结果。
## Gemini 3 Pro：摘要
谷歌于2025年11月18日发布Gemini 3 Pro，定位为Gemini 2.5的升级版，与GPT-5.1和Claude 4.5 Sonnet等领先模型竞争。它保留了Gemini 2.5的功能——100万token的输入窗口和64,000 token的输出——并支持多模态输入（文本、图像、音频、视频）。
谷歌的基准测试表明，Gemini 3 Pro在大多数标准测试中略胜于竞争对手，但独立验证仍在进行中。定价介于Gemini 2.5 Pro和Claude Sonnet 4.5之间；输入成本范围为每100万token 2.00-4.00美元，输出成本为12.00-18.00美元。
测试展示了其在复杂任务中的强大性能。它准确地从基准图像生成替代文本，并成功地转录了一场超过3小时的市议会会议（尽管时间戳不准确）。该模型还展示了改进的图像生成能力，尤其是在更详细的“骑自行车的鹈鹕”基准测试中，其输出优于GPT-5.1和Claude Sonnet 4.5。Gemini 3 Pro引入了一个“思考级别”设置（低/高），影响图像细节。
## Gemini 3 Pro 长篇音频转录测试
一篇 Hacker News 讨论集中在测试 Gemini 3 Pro 处理 3.5 小时市政会议音频文件的能力。目标是评估其在人工智能辅助新闻方面的潜力，特别是自动化总结冗长的公共会议——这对资源有限的新闻机构来说越来越困难。
Simon Willison 提示 Gemini 3 Pro 创建包含发言人姓名、时间戳和摘要大纲的 Markdown 稿本。虽然生成的摘要似乎很好地捕捉了会议的*要点*，但准确性问题引起了担忧。时间戳不准确，并且“幻觉”（捏造内容）的可能性引发了对可信度的质疑。
评论员指出，大型语言模型在从非结构化数据中提取信息方面具有价值，在新闻业和网络安全领域都有应用。建议使用包含专用转录模型（如 Whisper）的工具链，并将转录结果输入大型语言模型进行总结，并测试较短的音频片段以评估上下文限制。
国家公共广播电台将获得3600万美元和解金以运营美国公共广播系统。
NPR to get $36M in settlement to operate US public radio system
32 分钟前
美国国家公共广播电台（NPR）和公共广播公司（CPB）已达成和解，CPB将向NPR拨款约3600万美元，以继续运营公共广播互联系统。这解决了NPR指控CPB屈服于前总统特朗普的压力，削减资金，原因是认为NPR存在偏见的法律纠纷的一部分。
特朗普曾公开表示希望取消对NPR和PBS的资助，NPR声称CPB最初批准了一项拨款，然后改变了主意，将资金转移到未经授权的实体。CPB否认了报复行为。
虽然这项和解并未解决NPR提出的更广泛的诉讼，该诉讼质疑特朗普的行政命令以停止资助，但NPR和CPB都同意该命令违宪，并且CPB不会在没有法院命令的情况下执行它。 NPR的首席执行官称该协议为捍卫编辑独立性和第一修正案权利的胜利。
## NPR 和公共广播技术
NPR 将获得 3600 万美元的和解金，以维护美国的公共广播系统。一个 Hacker News 的讨论深入探讨了这个系统背后出乎意料的复杂技术，目前使用“ContentDepot”——国际数据广播公司提供的基于卫星的 TCP/IP 分发网络。它取代了旧系统 (SOSS)，并将节目作为 MP2 编码的文件或实时 IP 多播流传输到电台。
评论员质疑其成本与网络广播相比，但回复强调了广播电台在互联网连接较差地区的可访问性、应急准备（在停电/灾难期间仍能运行）以及互联网基础设施故障时的备份作用的必要性。许多电台，特别是较小的电台，依赖 NPR 的内容，并服务于无法进行互联网流媒体的社区。
当前系统还受益于电台可以相对容易地进行硬件升级，避免对现有广播设置进行彻底改造。虽然网络广播有其用途，但传统广播仍然是至关重要的公共事业。
## 超越内卷：三次即一次
许多数学运算，例如取一个数的负数，应用两次后会抵消自身。这些被称为内卷运算，重复偶数次运算不会产生变化，奇数次则等同于应用一次。但如果运算*不是*完全的内卷呢？
本文探讨“近内卷”——应用三次运算等同于应用一次，四次等同于两次，以此类推的运算。与标准的计数（模2）不同，这些运算遵循“零，一，二，一二……”的模式。
三个例子说明了这一点：几何中的**正交补**（寻找垂直于一组线的线），逻辑中的**直觉否定**（一种构造主义的“非”），以及图论中的网络运算 (**K(S)**)（寻找认识一个群体中所有人的那些人）。
在每种情况下，应用三次运算都会返回到原始状态，展示了一个循环。虽然看似小众，但这些“三次等于一次”的运算揭示了超越传统数学行为的迷人模式，突出了重复可能产生意想不到的结果。
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当1+1+1等于1 (mathenchant.wordpress.com)
4点 由 surprisetalk 1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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## AI 泡沫担忧与相互依赖
谷歌CEO警告称，如果当前AI泡沫破裂，后果将是广泛的。Hacker News上的讨论集中在*如何*和*何时*发生，许多人认为“破裂”是不可避免的，不是“是否”的问题。
一个主要担忧是大型AI企业承担的巨额债务——通过特殊目的载体融资，并可能以股票作为抵押品——以及由此带来的连锁违约风险。有人认为，谷歌、OpenAI、英伟达和台积电等公司通过投资和合作的相互联系，与其说是对冲，不如说是绝望地试图延长不可避免的事情。
许多评论员指出了一种由对政府救助的预期所助长的冒险行为模式，并将其与2008年金融危机相提并论。另一些人强调了当前AI炒作的不可持续性，过多的资金涌入该行业，并且“AI”被整合到几乎所有产品中。共识倾向于一次修正，可能导致初创公司失败，并对英伟达等公司产生重大影响，其股价对标准普尔500指数影响巨大。
谚语“出头的椽子先被钉”和“会叫的轮子得到润滑”说明了对与众不同或有需求的不同反应。虽然两者都涉及较大系统中的“缺陷”元素，但一个面临压制，另一个获得关注。 作者反思了这些隐喻，特别是作为那些不善于自我倡导的人。他们强调，问题的紧迫性与元素的重要性相关——一个失灵的轮子比一颗弯曲的钉子更能阻碍功能。有效的倡导需要*适度地*传达紧迫性，并*清晰地*提出解决方案请求。 然而，“钉子”也有价值。有时，勇敢地指出根本性的缺陷——即使付出个人代价——也是必要的。如果足够多的“钉子”发声，系统性问题可能会得到解决。关键在于辨别*何时*提出问题，尽可能提供解决方案，并在问题严重时保持坚定，即使这意味着面临阻力。
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吱吱作响的钉子，或者突出轮子 (prashanth.world)
4 分，由 mangoman 1小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 3 条评论
buellerbueller 9分钟前 | 下一个 [–]
早起的鸟儿有虫吃，但第二只老鼠能吃到奶酪。回复
sema4hacker 1小时前 | 上一个 [–]
嘎嘎叫的鸭子会被射击。回复
Ccecil 16分钟前 | 父评论 [–]
吱吱作响的轮子会被替换掉。回复
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## Guts：前往 TypeScript 代码生成
Guts 是一个 Go 库，旨在将 Go 类型转换为 TypeScript，从而在前端和后端之间保持类型一致性。与命令行工具不同，Guts 优先考虑程序化配置和自定义，允许开发者通过代码定制转换过程。
该过程涉及解析 Go 包，遍历其抽象语法树 (AST)，并将 Go 类型映射到等效的 TypeScript AST 表示。然后，Guts 利用官方 TypeScript 编译器 API 将这些结构序列化为有效的 TypeScript 代码。
Guts 专注于最小的类型转换，提供变异来调整输出——例如，将 Go 类型转换为 TypeScript 枚举或类型别名。这种灵活性，加上它对 TypeScript 编译器的依赖，确保了语义上正确且最新的 TypeScript 定义。
Guts 旨在提供一个更动态和可配置的 Go 到 TypeScript 生成器替代方案。
## Guts：Go 类型到 TypeScript 类型生成
一个名为“Guts”的新工具（github.com/coder）允许开发者直接从 Go 类型自动生成 TypeScript 类型。在 Hacker News 上分享，一位用户称赞 Guts 已将其用于近一年的自定义 JSON-RPC API。
该工具的主要优势是简化 Go 后端和 TypeScript 前端之间的类型定义，减少手动同步和潜在错误。Guts 也具有高度可定制性，允许用户修改抽象语法树 (AST) 以进行定制的类型转换——例如将自定义的 Go 可选类型转换为 TypeScript 可选类型。
总而言之，它被描述为适用于需要在 Go 和 TypeScript 之间无缝共享类型的项目的“很棒的工具/库”。
## Pebble 的未来：Core Devices 回应 Rebble 的说法
Core Devices（一家正在重新推出 Pebble 智能手表的公司）的创始人 Eric Migicovsky 回应了 Rebble（一个支持 Pebble 社区的非营利组织）提出的指控。这两个组织拥有共同的目标：保护 Pebble 的遗产。然而，双方在 Pebble 应用商店及其数据的未来发展上出现了分歧。
Core Devices 和 Rebble 最初同意 Core 每月向 Rebble 支付 0.20 美元/用户，以支持 Rebble 的服务。由于 Rebble 声称对最初上传到 Pebble 应用商店的 13,000 个应用程序和表盘拥有“100% 所有权”——这些数据是在 Fitbit 于 2018 年关闭应用商店后被 Rebble 抓取的数据——该协议破裂。Migicovsky 认为这些数据属于原始开发者，应该可以自由访问，并倡导一个开源档案。
Rebble 指责 Core Devices 利用 Rebble 资助的开源工作，并不正当地“抓取”应用商店。Migicovsky 反驳了这些说法，详细说明了独立开发，并澄清了他个人编录喜欢的表盘项目并非数据抓取。他强调自己对开源和 Pebble 可持续未来的承诺，与 Rebble 被认为想要控制形成对比。
Migicovsky 邀请 Rebble 发布应用商店数据的档案，并专注于社区利益，表达了他对 Pebble 长期生存的奉献精神，尽管存在冲突。
这次黑客新闻的讨论围绕着一篇博客文章，详细介绍了 Pebble 智能手表开源社区内部的问题（链接在评论中：[https://rebble.io/2025/11/17/core-devices-keeps-stealing-our...](https://rebble.io/2025/11/17/core-devices-keeps-stealing-our...))。
争论的核心在于“Core Devices” 分叉 PebbleOS 并限制公众贡献。用户抱怨关键决策只能通过手动记录的 Discord 对话日志获取，突出了使用 Discord 进行开源项目沟通的缺点。
评论者承认存在“他说她说的”的情况，难以确定责任归属。虽然具体细节尚不清楚，但这种情况对用户社区产生了负面影响，一位用户表示庆幸自己避免了最近的一次购买，因为这场争端仍在继续。讨论中还提到了之前在 YCombinator News 上发布的相关帖子。
## 揭示科学文献中的隐藏知识
大量的潜在有价值知识仍然隐藏在不断扩大的科学研究体系中。这种“未被发现的公共知识”——埋藏在晦涩论文中、超前于时代或仅仅未被关联的发现——代表着巨大的创新机会。虽然丢失、专有或隐性知识是障碍，但许多有价值的见解*已经发表*但尚未关联。
由唐·斯旺森率先提出的文献为基础的发现（LBD）旨在揭示这些隐藏的联系，最初通过人工审查，现在越来越多地使用计算工具。早期方法侧重于术语的统计共现，发展到使用词嵌入和知识图谱等技术进行语义分析。这些图谱描绘了概念之间的关系，从而可以追踪复杂的推理路径。
尽管取得了进展，包括最近大型语言模型（LLM）的应用，LBD仍然面临挑战。评估成功仍然困难，而且LLM虽然强大，但可能会“产生幻觉”或缺乏人类科学家的变革性创造力。虽然LLM在辅助假设生成方面显示出前景，尤其是在药物再利用等领域（如COVID-19大流行期间所证明的），但实现LBD的全部潜力需要改进评估指标，解决语言固有的局限性，并促进LBD研究人员与领域专家之间的合作。最终，解锁这种“已知未知”可以通过将碎片化的知识组装成一个连贯的整体来加速科学进步。
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在科学文献中寻找隐藏的瑰宝 (elicit.com)
6点 由 ravenical 1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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用零错误解决百万步LLM任务 (arxiv.org)
17点 由 Anon84 1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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