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英国首相将卸任，伯纳姆宣布竞选继任者 Britain's prime minister to step down, Burnham puts himself forward as successor
7 分钟前
继英国首相即将辞职的消息传出后，安迪·伯纳姆（Andy Burnham）成为潜在的继任者。这一消息在 Hacker News 上引发了质疑，许多用户认为这种领导层更迭毫无意义。批评者认为此举无异于“重排甲板上的躺椅”，新领导人将像前任一样，无力解决深层的国家系统性问题。
反之，一些评论者认为，尽管困难重重，但为了防止工党在民调中进一步下滑，这种变动或许是必要的尝试。虽然也有人表达了希望，呼吁给这位“曼彻斯特人”一个机会，但普遍情绪依然持怀疑态度，参与者普遍认为这种过渡只是对更深层次、持续性的政治问题的一种表面化修补。
UTFS (Micro TAR File System) 是由 CLI Systems 为具有扁平内存地址空间（如 Flash 或 EEPROM）的嵌入式设备开发的轻量级文件系统。它解决了基于 C 语言的固件中常见的刚性、全局耦合数据结构带来的痛点，这些痛点往往会导致内存损坏、调试困难和维护挑战。
受历史悠久的 TAR 格式启发，UTFS 将非易失性数据组织成带有 24 字节头部的命名块。与标准文件系统不同，它采用了“加载-修改-保存”范式，将数据完整读入 RAM 进行修改，并在需要时写回存储。这种方法解耦了各个子系统，使它们能够独立管理自己的数据结构，而不会影响全局固件配置。
主要特点包括：
* **灵活性：** 自动处理变化的数据大小，且不会丢失数据。
* **安全性：** 通过隔离子系统数据来降低缓冲区溢出的风险。
* **版本控制：** 每个文件头部包含一个 16 位签名变量，用于版本管理或数据验证。
* **集成性：** 兼容新旧项目，允许设置不同的存储基地址。
UTFS 以 MIT 许可证在 [GitHub](https://github.com/clisystems/utfs/) 上开源。
这篇 Hacker News 帖子讨论了 2025 年的“UTFS”，这是一个专为嵌入式设备设计的类 tar 文件系统。
技术讨论集中在该文件系统的架构上。一位用户指出，对于资源极其受限的硬件（例如仅有 256 字节 EEPROM 的设备）来说，其头部大小可能过大。他们建议使用简单的 8 位文件标识符来代替任意文件名，以节省资源。
讨论的剩余部分转为对命名法的吹毛求疵，特别是关于在“µs”等技术单位中用字母“u”代替希腊字母“μ”（mu）的做法。用户们争论输入希腊字母的实际困难是否足以作为使用“u”作为简写的理由，参与者还分享了在标准键盘上输入该字符的方法。
受手写数字化启发，作者将自己的 3D 打印机改装成了笔式绘图仪。整个过程始于使用 OpenSCAD 设计的一款 3D 打印适配器，用于固定圆珠笔和弹簧，以确保笔尖在纸张上保持压力均匀。
该项目面临一个重大障碍：打印机强制执行的“自动归位”程序会将笔头压向打印底板。为了规避这一问题，作者开发了一个自定义工具，通过 WebSocket API 直接向打印机发送 G 代码，从而在不触发安全程序的情况下手动控制打印机移动。
其工作流程是使用 Inkscape 配合“Hershey Text”插件将字体转换为单笔画路径，再通过 `svg2gcode` 将其转换为 G 代码。在为每一页手动校准 X、Y 和 Z 轴偏移量后，打印机便会按照指令进行书写或绘画。
这套自制设备已成功将打印机变成了一台自动明信片书写机，让作者能够通过手写便条与朋友保持联系。适配器文件和自定义流传输软件已在 Thingiverse 和 GitHub 上开源。
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用 3D 打印机写明信片 (severinbucher.com)
9 分 | typesafeJ 3 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 3 条评论
djmips 22 分钟前 | 下一条 [-]
所以这意味着如果给它装上旋转刀，它也能当刻字机用吗？
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voidUpdate 18 分钟前 | 父评论 | 下一条 [-]
数控就是数控，只要能装上附件，大概率就能用。如果你把打印头换成铣刀，并设置挤出机线路来控制铣刀开关，它就成了数控铣床。如果你用旋转刀，它就成了刻字机。
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stavros 13 分钟前 | 上一条 [-]
真不错！我也用过同样的技巧来制作 PCB，让打印机用记号笔在不想蚀刻的部分画出来：
https://www.stavros.io/posts/make-pcbs-at-home/
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使用 AI 进行代码审查，尤其是当差异（diff）非常巨大时 (simianwords.bearblog.dev)
4 点积分，由 simianwords 发布于 2 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 1 条评论
void 更新于 6 分钟前 [–]
我无法判断这个标题是否是在开玩笑，文章似乎给出了很多不该使用大语言模型（LLM）来审查代码合并请求（PR）的充分理由。
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路易斯·阿尔瓦雷斯（Luis Alvarez）是一位才华横溢但性格尖锐的实验物理学家，他在塑造现代“大科学”的过程中发挥了关键作用。作为曼哈顿计划的核心人物——他可以说是对原子弹实际交付负有最大责任的科学家——阿尔瓦雷斯在军事、工业和学术权力的交汇处游刃有余。 战后，他开创了工业规模的物理学，其中最著名的是开发了用于发现亚原子粒子的大型气泡室。他的研究方法需要巨额的政府资金、庞大的团队以及复杂的官僚结构。虽然他成为了诺贝尔奖得主和冷战时期的重要顾问，但他的影响力已超出了物理学领域，延伸至情报、国防，甚至包括金字塔探索和恐龙灭绝理论等推测性项目。 然而，阿尔瓦雷斯对他所协助创建的这种非人性化、由委员会驱动的大规模研究环境感到幻灭。在他的职业生涯后期，他试图回归更小规模、亲力亲为的科学探索。尽管他希望人们记住他在恐龙研究方面的工作，但阿尔瓦雷斯最持久的遗产，却是将科学研究彻底转变为一种高成本、高度组织化且与政治深度融合的机器，这也成为了定义现代学术界与军工复合体的特征。
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路易斯·阿尔瓦雷斯从广岛到恐龙灭绝的历程 (lrb.co.uk)
7 点，由 mitchbob 发布于 2 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 1 条评论 | 帮助
mitchbob 2 小时前 [–]
https://archive.ph/uzJ6b 回复
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投资者首次获得英国债券市场活动的实时概览。 Investors get real-time view of UK bond market activity for the first time
2 小时前
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投资者首次实时查看英国债券市场动态 (fca.org.uk)
11 分，由 monkeydust 于 2 小时前发布 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论 | 帮助
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现代人工智能这一万亿美元产业由大语言模型（LLM）驱动，其根基建立在 1991 年慕尼黑工业大学的一段“奇迹”时期。在尤尔根·施密德胡贝（Jürgen Schmidhuber）的领导下，他的团队在短短几个月内发表了定义当代人工智能的核心架构创新。
1991 年该实验室的关键贡献包括：
* **Transformer：** ChatGPT 中的“T”，源于首个非归一化线性 Transformer。
* **预训练（Pre-training）：** ChatGPT 中的“P”，为深度神经网络学习奠定了基础。
* **神经网络蒸馏（Neural Network Distillation）：** 深度求索（DeepSeek）等现代系统的一项核心技术。
* **深度残差学习（Deep Residual Learning）：** LSTM 和 ResNet 的基础，至今仍是历史上被引用次数最多的人工智能研究论文之一。
* **生成式人工智能：** 生成对抗网络（GAN）和循环世界模型的早期研究基础。
尽管商业人工智能的中心此后已转移至太平洋沿岸，但这些 1991 年的突破仍是全球人工智能版图的支柱。正如研究员大卫·哈（David Ha）所指出的，这些概念经受住了时间的考验，证明了当今生成式人工智能时代的本质种子早在三十多年前就已经播下。
这场 Hacker News 讨论探讨了学术界在现代人工智能创新中的角色。一位评论者指出了该平台上的一种普遍观点：与 OpenAI 或 Google 等私人实验室相比，学术界效率低下且毫无用处。然而，作者认为，现代的突破建立在几十年前看似不切实际的基础学术研究之上。
发帖者以于尔根·施密胡贝（Jürgen Schmidhuber）的工作为例，指出他在 1991 年关于神经网络的研究在当时显得“无用”，因为它需要当时公众无法获得的计算能力。三十年后，这项基础性工作已成为当前人工智能能力的核心。
其他参与者争论了人工智能的起源，指出了反向传播等更早的里程碑。虽然贡献者承认了杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）等人物的贡献，但也厘清了特定技术的历史，指出反向传播的起源可以追溯到塞波·林奈马（Seppo Linnainmaa）1970 年关于自动微分的工作，以及保罗·韦伯斯（Paul Werbos）1982 年将其应用于多层感知器的研究。最终，这一讨论串提醒人们，当今私营部门的创新依赖于扎根于学术界的长期、渐进式研究。
由于 Codex 的 SQLite 反馈日志机制，该程序正导致 SSD 出现过度的写入损耗。目前该应用程序默认将所有目标的日志级别设为 `Level::TRACE`，导致每年产生约 640 TB 的写入量——这足以在不到 12 个月内耗尽一块标准 1 TB SSD 的寿命额定值。 日志中充斥着来自内部依赖项（如 `inotify` 事件、`tokio-tungstenite` 内部组件）的高频冗余信息以及重复的 OpenTelemetry 事件。由于系统持续进行插入并立即清理数据的操作，底层数据库承受着严重的写入放大。 **拟议解决方案：** * **限制日志级别：** 取消 SQLite 接收端全局 `TRACE` 的默认设置，并提高高频、低价值目标的日志阈值。 * **优化数据：** 用汇总的遥测数据（如持续时间、成功状态、令牌使用量）代替原始的 Websocket/SSE 有效负载日志。 * **限制遥测：** 除非调试需要，否则停止持久化存储镜像的 `codex_otel` 事件。 * **实施上限：** 引入全局数据库大小或写入量限制，以防止日志失控。 * **配置项：** 提供一个明确的“出口”，允许根据需要完全禁用反馈日志记录。
OpenAI 的 Codex 出现了一个漏洞，可能导致系统向本地 SSD 写入数 TB 的数据。这一严重问题在 Hacker News 上引发了强烈反弹。
评论者们对 OpenAI 自身的 AI 工具引发严重技术故障这一讽刺现象感到沮丧。讨论的焦点在于“感觉编程”（vibe-coding）的广泛风险，以及对 AI 软件开发的过度依赖。批评者认为，这一事件凸显了旗舰 AI 产品在严谨的人工监管和测试方面的缺失。
许多用户对这样一个严重的问题在一周内未得到解决感到担忧，认为这证明了 AI 驱动的开发工作流程在缺乏严格质量控制的情况下，不仅难以维护，而且具有潜在危险。该讨论帖成为了一个警示：虽然 AI 可以提高生产力，但如果开发人员放弃标准的工程实践和监管，也可能导致灾难性的技术债务。
GLM 5.2 vs. Opus
4 小时前
开源模型 **GLM-5.2** 的发布是一个重要的里程碑，这促使人们将其与闭源行业领头羊 **Claude Opus 4.8** 进行直接对比。
在一项严苛的测试中——从零开始利用原始 WebGL 构建一款 3D 平台跳跃游戏——两款模型展现了各自明显的优势：
* **Claude Opus 4.8** 在处理高风险、重视觉的任务时依然是更优选择。它的速度更快，生成的代码更精炼，并能成功利用其多模态能力“观察”并修复视觉错误。
* **GLM-5.2** 是一个强有力的替代方案，特别是考虑到它采用 MIT 许可协议，且成本显著更低（约为 Opus 的五分之一）。虽然它在视觉自我修正方面稍显吃力，导致了诸如纹理缺失等细微错误，但在处理复杂的长序列编程任务时表现出极强的能力。
**结论：**
GLM-5.2 是迄今为止最强大的开源权重模型，使其成为文本逻辑和编程领域必不可少的经济型工具。然而，对于需要视觉判断和极致完善的项目，Claude Opus 仍然是首选标准，尽管价格更高。GLM-5.2 的主要优势在于其永久性；作为一款开源权重模型，它为开发者提供了一个可靠且独立于供应商的基础，不会受到限制或下架的影响。
最近的一场 Hacker News 讨论评估了 GLM-5.2 与 Claude Opus 4.8 在代码编写能力方面的表现。
对话始于对一篇原始文章的批评，该文章使用“一次性”（one-shot）提示词构建了一款 3D 平台游戏。批评者认为，此类测试并不能代表现实世界中对“代理”（agentic）能力的使用，因为后者需要极高的可靠性、可控性以及协同任务委派能力。作者对此表示认可，并将该实验定位为“感觉测试”而非正式基准测试。
用户对 GLM-5.2 的反馈褒贬不一：
* **优点：** 它能生成高质量、符合惯例的代码，并成功解决了 GPT-5.5 和 Claude Opus 难以处理的复杂渲染任务。此外，它的成本也比 Opus 显著降低。
* **缺点：** 它的速度明显慢于同类模型，在规划能力上表现吃力，且被认为“不易于控制”，存在产生幻觉的倾向。
尽管一些用户认为 GLM-5.2 是今年最值得关注的模型版本之一，但另一些用户仍持怀疑态度，指出中国模型往往针对基准测试进行优化，但在实际的迭代开发环境中表现不佳。这场辩论还涉及到了在采用不同订阅模式与原始 Token 定价的模型之间进行成本比较的困难。
本项目完全使用 Rust 的类型系统实现了一个 Lisp 解释器。通过利用 trait，它能够在编译期完成表达式求值。 **核心特性与限制：** * **编译期执行：** 表达式在编译阶段求值，结果通过类型级断言进行验证。 * **作用域与控制：** 支持全局和词法环境（通过 `let`）、递归函数，以及用于高级流程控制的 `call/ec`（逃逸续延）。 * **手动配置：** 必须使用 `defkey!` 宏显式声明符号。 * **局限性：** * **数值限制：** 整数限制在 [0, 8192] 范围内。虽然可以通过 `build.rs` 进行扩展，但这样做需要增加 Rust 的栈大小。 * **缺失功能：** 不支持 `defmacro` 或运行时 `eval` 功能。 * **实验性质：** 该系统尚未经过广泛测试。 简而言之，本项目通过在构建过程中使用 Rust 的 trait 系统来执行复杂的 Lisp 程序（如所提供的阶乘和续延示例），展示了 Rust 类型系统的图灵完备性。
抱歉。