一场新的、非法发动的战争——据美国战争部长皮特·海格塞斯称，这场战争“没有愚蠢的交战规则”——已经开始，以对伊朗一所小学的毁灭性导弹袭击为标志，近200名女孩和老师丧生。这场冲突严重依赖于先进的人工智能技术，特别是Anthropic的Claude，其资金部分来自亚马逊（及其所有者杰夫·贝佐斯，他最近解雇了《华盛顿邮报》的员工）。
《华盛顿邮报》赞扬了Claude在“精确”识别目标方面的作用，但未能将这种精确性与平民伤亡联系起来。作者认为，这凸显了一个令人不安的循环：大型科技寡头通过向军方出售有缺陷的人工智能来获利，他们的媒体机构随后宣传人工智能的有效性，同时淡化人为代价。
尽管投入了大量资金，人工智能对美国经济增长的贡献“基本为零”，但却被吹捧为军事成功的关键。作者警告说，对本质上容易出错的人工智能的依赖构成了日益增长的风险，将少数人的利润置于民主价值观和可持续进步之上。他呼吁抵制并支持致力于创造更具伦理未来的替代社区。
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一篇最近的文章（buttondown.com/creativegood）正在Hacker News上引发关于人工智能，特别是Anthropic的Claude，在军事行动和民用伤亡中潜在作用的讨论。讨论的中心是关于Claude被用于确定优先目标和提供位置坐标的报告，据称这导致至少175人死亡。
评论者表达了对人工智能在战争中伦理影响的担忧，一些人将其与历史上秘密行动和政权更迭的例子相提并论。有人提出了愤世嫉俗的观点，认为人工智能可能被用来压制异议，并“清除”被富人认为有问题的人口。另一些人强调，学习远古和近期历史的重要性，以避免重蹈覆辙。对话还包括一些离题的评论和幽默，反映了Hacker News社区的多样性。
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关于美国数据 (americaindata.com) 的游戏
5 分，来自 fidicen 4 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论 帮助
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查询3B向量
Querying 3B Vectors
36 分钟前
该项目最初尝试复制Jeff Dean暗示的、用于查询30亿向量的高效向量搜索解决方案。目标是找到约1000个查询向量与30亿个文档向量数据集之间的相似度（点积），这些向量存储为.npy文件。
最初的简单实现速度很慢（查询3000个向量近2秒）。使用NumPy向量化点积计算显著提高了性能至约0.01秒，并进一步使用`np.float32`优化将其降低至约0.0045秒。然而，扩展到300万个向量需要12.8秒，推算到完整30亿个向量将需要约3216分钟，这不切实际。
一个主要障碍出现了：内存不足（OOM）错误。存储30亿个768维的float32向量大约需要8.6 TB的RAM。潜在的解决方案包括使用生成器、批量操作、内存映射或使用Rust/C等语言编写优化代码。
至关重要的是，作者意识到最初的问题陈述缺乏对关键需求（查询模式：单次查询与多次查询、Top-k检索，数据处理：内存中与基于磁盘，硬件限制：GPU、机器规格，可接受的精度权衡：压缩）的明确说明。核心结论是，定义精确的需求通常比实现技术解决方案本身更具挑战性。
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查询30亿向量 (vickiboykis.com)
5点 由 surprisetalk 1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论 帮助
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一个富裕的家庭能改变致命脑部疾病的进程吗？ (science.org)
16 分，Snoozus 1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论 帮助
tylermcgraw 22分钟前 [–]
这是罕见疾病的模式，这些疾病对制药公司来说没有利润。 脊髓性肌萎缩症 (sma) 是另一个我想到的例子。回复
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## TransAct：构建您自己的机器人舰队管理仪表盘
TransAct 由 Transitive Robotics 开发，是一个开源仪表盘，旨在赋能机器人公司构建定制的舰队管理系统，而无需进行代价高昂的“自建或购买”决策。它既是一个演示，也是一个集成指南和开发者的起点。
主要功能包括**远程遥控**（低延迟视频控制）、**终端**（用于 shell 访问）、**ROS 工具**（用于数据可视化）、**配置管理**和**健康监控**。
用户可以快速在本地部署 TransAct 并将其连接到他们的 Transitive 帐户（在 [https://portal.transitiverobotics.com](https://portal.transitiverobotics.com) 创建）。然后，仪表盘将显示和管理已连接的机器人及其功能。
TransAct 使用 React、Tailwind CSS 和 ShadCn UI 组件库构建，提供可定制且视觉上吸引人的界面。鼓励开发者 fork 仓库，使用他们的品牌进行个性化定制，并利用 Transitive Portal 中的“Embed”功能，为预配置的代码片段量身定制嵌入的功能，以满足他们的特定需求。可通过 Slack 获取支持。
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一个模块化机器人仪表盘 (github.com/transitiverobotics)
4 点赞 by chfritz 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论 帮助
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我建议向标准库添加一个生成和解析UUID标识符的包，特别是3、4和5版本。我认为包含它的主要原因是，最流行的第三方包（github.com/google/uuid）是每个基于服务器/数据库的Go程序的常用导入，通过快速的Github代码搜索可以证实。 此外： 补充说明一下，Go在标准库中包含UUID支持方面，是特例而非常态。
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UUID 包即将加入 Go 标准库 (github.com/golang)
28 分，by soypat 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论 帮助
kayson 4 分钟前 [–]
让我觉得奇怪的是，关注点似乎集中在 Google 的包的停滞不前，而 https://github.com/gofrs/uuid 不仅符合较新的标准，而且还在积极维护。回复
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## 创新的双刃剑
纵观历史，旨在减轻苦难或实现和平的发明，常常被扭向破坏性的用途。理查德·加特林在1861年认为他的速射枪会*减少*军队数量，从而降低战争的代价。同样，20世纪20、30年代的早期火箭先驱，如奥伯特和VfR，梦想着太空探索，但他们的工作最终被韦尔纳·冯·布劳恩领导下的纳粹军方利用，最终导致了二战中的V-2火箭。
这种模式在其他创新中也得以延续。桑托斯-杜蒙设想飞机用于和平，但它们很快变成了战争工具。阿尔弗雷德·诺贝尔发明炸药，希望其巨大的威力能够*阻止*冲突，但它既推动了建设，也带来了破坏，使他内心备受煎熬。甚至原子弹，源于对纳粹德国的恐惧，也促使像西拉德这样的科学家警告说，一场毁灭性的军备竞赛即将到来，并呼吁进行国际控制——但这些警告不幸被忽视了。
就连AK-47的发明者米哈伊尔·卡拉什尼科夫，也一直在为他的创造所带来的道德影响而苦恼，尽管他本意是为他的国家提供防御，但他仍然质疑自己的罪责。这些故事揭示了一个反复出现的悖论：追求进步可能会无意中释放出具有不可预见且常常是毁灭性后果的力量，凸显了创新、意图和人类冲突之间复杂的关系。
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也许这里有什么规律？ (dynomight.net)
5 分，由 surprisetalk 1小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论 帮助
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等待中... muffin-bot 不攻击，适合早期测试。 cleo-bot 更聪明的机器人，但有点过于激进。 clowder-bot 健谈的机器人，每只猫都有不同的角色。游戏中目前最强的机器人。 复制链接 等待朋友连接...
## Yare.io：一款挑战大型语言模型的1v1编程游戏
Yare.io 是一款极简、开源的1v1编程游戏，玩家使用JavaScript编程控制单位进行快速（小于3分钟）的战斗。它是一个出于热情的个人项目，旨在让新手程序员容易上手，同时仍具有很高的技能上限——这是创造者在学习编程时希望存在的东西。
Yare最近经过简化改造，结果却出人意料地对大型语言模型（LLM）来说非常困难。 创造者运营着一个“AI竞技场”（yare.io/ai-arena），展示了当前的模型，例如Gemini 3.1，难以战胜像Clowder这样更简单的机器人，这可能是由于空间推理问题或缺乏相关的训练数据造成的。
这个项目之前曾在Hacker News上分享过（原始帖子中提供了链接），并欢迎社区的反馈。 你可以在GitHub上找到代码：[https://github.com/riesvile/yare](https://github.com/riesvile/yare)。
大型语言模型并非编写正确的代码，而是编写看似合理的代码。
LLMs work best when the user defines their acceptance criteria first
3 小时前
## LLM 与正确性的错觉：数据库案例研究
最近的实验揭示了一个鲜明对比：在 SQLite 中对 100 行数据进行主键查找耗时 0.09 毫秒，而 LLM 生成的 Rust 重写版本却高达 1,815 毫秒——慢了 20,171 倍。尽管该重写版本可以编译、通过测试并正确处理 SQLite 文件格式，但它在基本操作上却彻底失败。
这并非编码错误，而是 LLM 优先考虑 *合理性* 而非 *正确性* 的体现。这段代码是对数据库的 576,000 行代码的重新实现，*看起来* 像一个数据库，但缺少关键的性能优化。具体来说，它未能识别 `INTEGER PRIMARY KEY` 列，导致进行全表扫描，而不是高效的 B 树搜索。
作者强调了一个更广泛的问题：LLM 擅长生成 *看起来* 可用的代码，但通常缺乏通过多年性能分析和优化获得的细致理解。研究证实了这一点，表明 AI 辅助开发会导致代码复制增加和稳定性降低。
关键要点？LLM 是强大的工具，但需要用户在代码生成 *之前* **定义明确的验收标准** 并严格验证输出。 否则，你可能会构建复杂、看似正确的系统，但实际上存在根本性缺陷。正确性不仅仅是关于通过测试；它还关于可证明的性能和对底层原理的深刻理解。
## LLM 与代码：看似合理，不一定正确
最近在 Hacker News 上的讨论强调了大型语言模型 (LLM) 在编码方面的一个关键局限性：它们生成的是*看似合理*的代码，不一定是*正确*的代码。用户报告称，LLM 倾向于无休止地堆叠解决方案，通过添加更多代码来规避现有问题，而不是解决根本原因。
核心问题在于 LLM 擅长基于训练数据的文本预测，缺乏真正的理解或推理能力。它们可能难以完成需要常识或实际情境的任务，例如更新文档或编写测试。虽然有能力，但通常需要大量的提示和指导才能遵循良好的软件工程实践。
尽管存在这些局限性，一些用户发现 LLM 在加速开发方面很有价值，*如果*与能够审查和完善生成代码的熟练开发人员配合使用。共识是 LLM 是增强而非取代人类程序员的工具。甚至有人建议专注于提示生成“看似合理”的代码，因为通常更易读且更易于调试。
## Go 1.20/1.21 上下文取消原因：总结 调试“context canceled”错误可能令人沮丧，因为它们通常缺乏具体原因。Go 1.20 和 1.21 引入了 `WithCancelCause` 和 `WithTimeoutCause` 来解决这个问题，允许你附加取消原因到上下文中。`WithCancelCause` 提供了一个 `CancelCauseFunc`，可以在取消时启用特定的错误报告，而 `WithTimeoutCause` 在超时场景中执行相同的操作。 然而，`WithTimeoutCause` 返回一个标准的 `CancelFunc`。在使用 `WithTimeoutCause` 后延迟调用 `cancel()` 将会*丢弃*自定义原因，恢复为通用的 `context.Canceled` 错误。 为了确保原因始终被跟踪，尤其是在超时的情况下，建议使用 `WithCancelCause` 手动计时器。这涉及将计时器与 `CancelCauseFunc` 关联起来，并在正常完成时停止它，从而保证在所有路径上都记录了原因。对于需要特定原因*和* `context.DeadlineExceeded` 以实现下游兼容性的场景，将 `WithCancelCause` 堆叠在 `WithTimeoutCause` 之上是有效的。 这些 API 与 `context.Cause()` 结合使用，通过提供上下文取消的详细原因来提高可观察性，从而帮助调试和知情的错误处理。采用率正在增长，像 `golang.org/x/sync/errgroup` 和 Docker CLI 这样的项目已经利用这些功能。
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我的 Go 上下文被取消了？(rednafi.com)
6 分，来自 mweibel 1小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 1 条评论 帮助
ashishb 6 分钟前 [–]
上下文取消（及其传播）是 Go 中最好的特性之一。在 Python、Java 或 JS 等主流流行语言中，是否有类似的机制？回复
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