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使用词汇分析检测痴呆：特里·普拉切特的碟形世界
Detecting Dementia Using Lexical Analysis: Terry Pratchett's Discworld
14 分钟前
一个黑客新闻的讨论围绕着一篇研究论文，该论文探讨了使用词汇分析来检测痴呆症——具体来说，分析特里·普拉切特《碟形世界》小说的写作风格。该研究旨在识别表明认知能力下降的语言模式。
评论者既赞赏这项研究帮助痴呆症患者的潜力，又对将其应用于一位受人喜爱的作者感到悲伤。一些人质疑这种分析的伦理影响，想知道普拉切特是否会赞同。另一些人建议将这种方法应用于当代政治人物，并承认识别真实作者演讲的挑战。
有人指出普拉切特本人乐于利用技术来辅助他的游戏，暗示他可能会支持研究，以帮助那些患有类似疾病的人。讨论中俏皮地指出，需要大量的作品——比如40多部奇幻小说——才能创建一个可靠的早期预警系统。
(Empty input provided. There is nothing to translate.)
## HumanConsumption.Live - 动物消费统计讨论
一个新网站[humanconsumption.live]展示了全球动物消费的实时统计数据。随后在Hacker News上引发了一场讨论，辩论其作为倡导工具的有效性。
一位评论员质疑呈现大量数字是否有帮助，建议关注单个、有影响力的统计数据。其他人分享了个人经历；一位在面对类似数据时选择了纯素食，强调了植物性饮食的简便性和伦理益处。
对话涉及同理心、特权以及消费动物的道德影响等主题。关于肉食的“自然性”出现了争论，但有人反驳说，人类拥有独特的反思和伦理考量能力。最后，有人批评该网站缺乏人均数据，认为绝对数字在比较不同规模的地区时意义不大。
## 表情符号设计：从碎片化到趋同再到分化（2018-2026）
大约在2018年，Emojipedia预测表情符号设计将趋于趋同，以解决由于跨平台（例如“苦笑”显示为“微笑”）的解读差异而造成的多年令人沮丧的误解。 这一预测在很大程度上成为现实。 此后，主要供应商——苹果、谷歌、微软、Twitter/X、Facebook/Meta，尤其是三星——不断更新其表情符号设计，使其更加一致，通常模仿苹果的风格。
三星最初是差异化的主要来源（以其“流口水脸”酷似“恐惧脸”而闻名），率先进行多次更新以实现趋同。 Twitter/X 也进行了重大修改，甚至苹果偶尔会根据更广泛的共识调整设计。 Unicode 在解决歧义方面发挥了越来越重要的作用，甚至创建了新的表情符号来明确含义。
然而，趋同并非绝对的。 近年来，出现了有意的分化。 X 显著地将“手枪”和“伊朗国旗”表情符号恢复到以前的设计，打破了既定规范。 营销联动（WhatsApp的梅赛德斯-奔驰赛车）和特定文化的表情符号集合（华为的HarmonyOS & Toss Face）进一步表明了对一致性的抵制。 虽然在减少误解方面取得了显著进展，但2026年的表情符号设计是协调和有意区分的结合。
一个黑客新闻的讨论强调了“表情符号碎片化”的持续问题——不同平台上的表情符号视觉设计不一致。虽然表情符号被标准化为 Unicode 代码点，但它们的*外观*由各个字体和 UI 设计师决定。
一位评论员批评这种做法，认为它给本来就复杂的交流引入了不必要的歧义，因为相同的表情符号在不同平台上可能传达不同的语气。他们质疑为什么标准没有包含明确的视觉指南。
另一位评论员开玩笑地暗示苹果公司内部在影响表情符号设计方面做出了努力，暗示了在审美选择上可能存在分歧。这场讨论强调了不同的表情符号设计如何导致误解，尽管其本意是实现通用的数字表达。
## Quack-Cluster：大数据无服务器分布式SQL Quack-Cluster是一个高性能、无服务器SQL查询引擎，用于大规模数据分析。它允许用户直接在对象存储（如S3或Google Cloud Storage）中存储的数据上运行复杂的SQL查询，*无需*复杂的大数据基础设施。 Quack-Cluster基于Python、Ray和DuckDB构建，它将查询分发到Ray集群，每个worker利用DuckDB进行快速的内存处理。它可以原生读取数据文件（Parquet、CSV等），无需ETL，并与现有的数据科学工作流程无缝集成。 **主要特性包括：** 无服务器操作、高速SQL处理、直接数据访问、Python集成以及完全开源的堆栈。查询会被解析并生成分布式执行计划，从而实现大规模并行处理（MPP），将文件转化为强大的分布式数据库。 使用Docker和`make`即可轻松入门，允许用户通过API端点或Postman等工具快速部署和测试查询。Quack-Cluster支持DuckDB SQL方言的丰富子集，包括连接、聚合和窗口函数。
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Quack-Cluster：使用 DuckDB 和 Ray 的无服务器分布式 SQL 查询引擎 (github.com/kristianaryanto)
6 分，由 tanelpoder 1 小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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我们首先探索了温暖、有特点的风格，灵感源自奥斯瓦尔德·库珀为Cooper Black所做的原始设计。然后，我们进行了一次创意转向，开发出一种更柔和、低对比度的设计，具有鲜明的手工感。每个字形都经过精心塑造，旨在表达情感，同时保持平衡，其衬线类似于面包，向Aardman触觉、充满趣味的世界致敬。
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黄油抹饼，为华莱士与格罗米特定制字体 (jamieclarketype.com)
47 分，来自 tobr 40 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 4 条评论
xnorswap 6 分钟前 | 下一个 [–]
这块饼是用“我简直不敢相信这是黄油”抹的吗？(这款字体看起来很像 https://www.sainsburys.co.uk/gol-ui/product/i-cant-believe-i... ) 回复
afavour 13 分钟前 | 上一个 | 下一个 [–]
真觉得应该以温斯莱代尔命名。(这太棒了) 回复
unicorn_cowboy 6 分钟前 | 上一个 | 下一个 [–]
非常可爱迷人！回复
imnes 10 分钟前 | 上一个 [–]
有 Nerd Font 版本吗？回复
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## 生成式人工智能：生产力与未解决的担忧 生成式人工智能，特别是像Claude和ChatGPT这样的大型语言模型（LLM），正在迅速改变软件开发及其他领域的格局。作者最初持怀疑态度，现在每天都使用LLM进行编码任务和创意构思，显著提高了效率，并将它们视为协作工程师。然而，这种生产力的提升伴随着重大且 largely 未解决的担忧。 借鉴贝恩布里奇的《自动化之讽刺》，过度依赖人工智能可能会削弱关键技能，例如对系统的深入理解和有效的代码审查——这对质量和学习至关重要的“摩擦”。一个主要担忧是供应商依赖；与过去由开源驱动的技术转变不同，当前生成式人工智能由少数几家公司主导，可能扼杀创新和可访问性。 此外，目前的低成本是不可持续的，由巨额亏损驱动，这可能导致锁定和未来价格上涨。环境影响也很大，LLM需要巨大的计算能力并消耗大量的水。最后，作者对人工智能生成艺术的文化影响表示担忧，担心会失去人类的联系和意义。 挑战不在于避免人工智能，而在于周全地驾驭其整合，承认权衡，并在这项技术不断发展时优先考虑可持续性和公平的可访问性。
## 黑客新闻讨论总结：人工智能的现状
一个黑客新闻帖子讨论了对生成式人工智能不断变化的看法。许多人同意它是一个强大的**生产力放大器**，但对其**经济、环境和文化影响**仍然存在担忧——一些人认为这些问题没有得到足够的关注。
一个关键的争论点是**变革的快速步伐**和人工智能模型的**不一致性**。用户对持续更新的“跑步机”感到沮丧，并希望提供更稳定、长期支持（LTS）的产品。
讨论还涉及领先人工智能实验室的**财务可持续性**，指出尽管有订阅模式，但损失巨大。然而，其他人指出硬件成本正在下降，并且运行大型模型本地化的可访问性正在提高，这表明成本可能会下降。
最后，一些人批评那些低估人工智能潜力的人，而另一些人则为在确定规范*之前*进行原型设计和实验的需求辩护——认为良好的软件开发不仅仅是将自然语言翻译成代码。
## amla-sandbox：LLM 代理的安全代码执行 流行的代理框架通常直接执行 LLM 生成的代码，这存在通过提示注入导致任意代码执行的重大安全风险。**amla-sandbox** 提供了一种解决方案：一个轻量级、基于能力的安全性沙箱，使用 WebAssembly (WASM)。 与基于 Docker 的解决方案不同，amla-sandbox **不需要 Docker 守护进程或虚拟机** – 它是一个可以通过 `pip install amla-sandbox` 安装的单个二进制文件。它隔离代理代码，只允许明确授予的工具访问，并带有定义的约束（例如，最大交易金额）。该沙箱提供一个虚拟文件系统（仅在 `/workspace` 和 `/tmp` 中可写），并且**没有网络或 shell 访问权限**。 它通过启用“代码模式”来提高效率 – 将多个工具调用合并到一个脚本中 – 同时保持安全性。能力验证确保工具在定义的参数范围内被调用。该系统借鉴了 seL4 等基于能力的安全性，仅在明确允许时授予访问权限。 amla-sandbox 支持 JavaScript 和 shell 脚本，与 LangGraph 集成，并提供对工具访问的细粒度控制。虽然它不提供完整的 Linux 环境或 GPU 访问，但它非常适合在常见的代理应用程序中安全地运行生成的代码，并控制工具访问。
## Amla 沙箱：AI 代理的安全 WASM 运行环境
Amla 沙箱是一个新工具，提供了一种安全的方式来运行大型语言模型 (LLM) 生成的代码。它为 AI 代理提供了一个类似 bash shell 的环境，置于 WebAssembly (WASM) 沙箱内，限制它们只能访问预先批准的工具和定义的约束。
与依赖 Docker 或子进程的解决方案不同，Amla 沙箱是一个轻量级的 pip 安装包（约 11MB WASM 二进制文件），专注于策略执行，而非完全的语言支持（目前使用 quickjs）。开发者优先控制代理可以调用*哪些*工具以及*如何*调用，而不是提供完整的 Python 或 JavaScript 环境。
该项目承认通过提供的工具可能存在逃逸风险，并将自身定位为策略层，将敏感凭据保存在宿主机上。它是利用 WASM 进行沙箱化日益增长的趋势的一部分，相关项目如 BrowserPod 和 agentvm（后者提供 WASM 中的完整 Linux VM）也在探索这种方法。Amla 沙箱旨在成为一种更轻量级的替代方案。
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理查德·费曼的副业 (twitter.com/carl_feynman)
16 分，由 tzury 发表于 35 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论
moralestapia 10 分钟前 [–]
如果它有道理就好了。回复
Supermancho 5 分钟前 | 父评论 [–]
我同意。不清楚添加传感器“以便添加回一个氧分子”是如何运作的。耸肩回复
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## 可替换电池的优势
许多现代设备内置的可充电电池存在一个令人沮丧的缺陷：存放一段时间后，由于深度放电，它们常常变得无法使用。与旧技术不同，替换电池通常不可用，导致电子垃圾的产生。作者提倡回归使用标准AA和AAA电池供电的设备，并以14年可靠使用松下Eneloop可充电电池为例。
这些镍氢电池提供稳定的性能、长寿命（极少出现故障或泄漏），以及易于更换和存储的便利性。作者将此与内置锂离子电池发生故障并变得危险的风险形成对比。
对于固定工具，USB-C供电是首选，它提供通用兼容性并完全消除电池。虽然承认锂离子电池在能量密度方面对智能手机等设备具有优势，但作者提倡使用现成、可替换电池的设备的长期可靠性和可持续性——这一解决方案已得到数十年前仍在运行的索尼Walkman的证明。
## AA电池颂 - Hacker News 讨论
一篇庆祝AA电池的文章引发了Hacker News的讨论，揭示了转向可充电替代品的趋势。用户指出，许多设备即使设计用于1.5V碱性电池，也能完美地使用1.2V镍氢可充电电池（如Eneloops），通常认为感知到的问题是由于不准确的“没电”读数造成的。
最近的进展，如带有USB-C充电的1.5V锂离子AA电池，进一步简化了电池解决方案，为无线鼠标等设备提供了便利。一些人怀念旧设计，例如Xbox 360手柄的可更换电池组，认为它们比等待充电更优秀。
对话还涉及锂离子电池的保养（20-80%充电范围）以及对充电器需要配对电池的沮丧，突显了对更灵活和用户友好的电源解决方案的需求。
## 微型CPU光栅化器：第一部分总结
本教程系列详细介绍了从头开始创建基于CPU的3D光栅化引擎的过程，其动机是希望理解GPU渲染的底层过程。虽然GPU可以高效地处理这些，但在CPU上实现它能提供宝贵的低级编程、图形算法和GPU功能学习经验——可能对特殊效果、计算着色器探索，甚至基于FPGA的硬件实现有用。
第一步侧重于设置基本基础设施：使用SDL2创建窗口，建立像素缓冲区（表面）作为“画布”，并将该缓冲区清除为纯色。这涉及使用CMake进行构建管理，并编写最少的C++代码来初始化SDL2窗口并用指定颜色填充其像素数据。
代码建立了像`color4ub`和`image_view`这样的基础数据结构来表示颜色和渲染目标。还使用`std::chrono`实现了FPS测量来衡量性能，目前在作者的系统上，简单的清除操作可以达到大约270 FPS。下一步将涉及绘制实际的三角形。
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实现一个微型CPU光栅化器 (lisyarus.github.io)
7点 由 PaulHoule 2小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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