此文档似乎是PDF文件的内部结构，具体来说是交叉引用表（xref）和对象定义。**这不是人类可读的内容**，例如文本或图像。 `xref`表对于PDF阅读器定位文件不同部分至关重要——包含文本、图像、字体和其他数据的对象。 `xref`后跟随的数字（302 32）表示起始对象编号和表中条目总数。 `obj`条目（如302 0 obj和303 0 obj）定义了PDF中的各个对象。 `stream`对象（332 0 obj）可能包含压缩数据。 `stream`内的看似随机字符（HUYlEwl'QdwsIKACIvHRf)6nɱv CHOH⨢O RR/AU (BBbf1!) 可能是二进制数据——压缩文本、图像数据或其他文件组件——在没有适当解码过程的情况下没有意义。 **简而言之，这是PDF的基础代码，而不是文档本身的内容。**
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计算旅行计划的复杂性 (2003) [pdf] (ai.mit.edu)
3小时前 arnon 发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
toinewx 23分钟前 [–]
https://news.ycombinator.com/item?id=437395476个月前 回复
考虑申请YC冬季2026批次！申请截止日期为11月10日
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## 基于阳光的自动深色模式 网站越来越多地提供深色模式，一项引人注目的增强功能是根据用户的位置和一天中的时间自动启用它。这涉及到确定本地日出和日落时间，以调整主题以达到最佳的观看舒适度。 位置可以通过地理位置API（在用户许可下）或后端API（如geolocation-db.com）获取。`SunCalc` NPM包然后根据纬度、经度和日期计算日出、日落、黎明和黄昏时间。通过将当前时间与这些太阳事件进行比较，网站可以动态地在亮色和深色主题之间切换——甚至可以结合“黄昏”模式，利用黄金时段的时间。 然而，开发者必须考虑到极地地区等边缘情况，在这些地区太阳可能不会每天升起或落下，并且始终优先考虑用户偏好。用户可能有可访问性需求（例如散光，在这种情况下，浅色背景上的深色文本更可取），应该通过CSS `@media (prefers-color-scheme: dark)` 或 JavaScript 的 `window.matchMedia('(prefers-color-scheme: dark)')` 来尊重。最终，自动设置应该补充而不是取代手动深色模式切换。
这个Hacker News讨论围绕着设备上自动切换到暗黑模式。一位用户分享了他们使用iOS/iPadOS的“Noir”扩展的积极体验，该扩展根据设备的内置夜间/暗黑模式设置（包括位置）激活暗黑模式。
对话随后提到了f.lux，一款类似的电脑软件。用户们提出了改进建议，提倡根据*环境光线*而非时间来触发暗黑模式，甚至允许用户完全禁用自动切换。一位用户特别希望在屏幕锁定后能无缝切换到暗黑模式，而不是在使用过程中。
最后，帖子包含了一则关于应用程序申请参加Y Combinator 2026冬季项目的通知。
Kagi Small Web
2 小时前
## 小网络，大成果：重塑二进制加法
最近的AI研究集中于大型神经网络，但令人惊讶的是，为特定任务设计的*小型*网络（<1000个参数）也能产生有效解决方案。这项探索训练了一个微型网络来执行8位二进制加法，包括处理溢出。 最初使用了更大的网络，但即使大幅减少到仅422个参数（3层：12、10、8个神经元）后，它仍然表现出色。
关键在于一个专为二进制逻辑设计的自定义激活函数（“Ameo”），并结合后续层中的tanh函数。分析表明，该网络并没有学习传统的数字加法器电路。相反，它巧妙地在其第一层实现了一个数模转换器（DAC），将二进制输入转换为模拟信号。然后，这些信号被映射到类似正弦波的模式，反映了计数过程中二进制数字的周期性切换。
后续层完善了这些信号，使其“饱和”以达到目标-1/1输出。这种方法表明神经网络可以发现意想不到的、高效的解决方案——在这种情况下，模仿模拟信号处理来执行数字任务。 这引发了关于通过更智能的架构大幅减少当前大型模型尺寸的潜力的问题，尽管作者也承认了“苦涩的教训”中强调的关于规模和蛮力方法的挑战。 该项目突出了梯度下降从随机性中持续发现非凡模式的力量。
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逆向工程一个神经网络巧妙的二进制加法解决方案 (2023) (cprimozic.net)
6点 由 Ameo 3小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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Stack Overflow 添加了复制按钮 (meta.stackexchange.com)
3 分，exploraz 发表于 26 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论
snowfield 发表于 2 分钟前 | 下一个 [–]
感觉过时了，而且根据反馈，似乎效果也不好。
这不已经是标准功能了吗？
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siva7 发表于 12 分钟前 | 上一个 [–]
读起来像来自另一个时代，一个更好的时代，那时不是所有东西都由技术和人工智能统治。
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我和朋友们意外泄露了 Ryzen 7 9700X3D 的信息（reddit.com）
15 分，djrockstar1 发表于 34 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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GPT-OSS 120B 在 Cerebras 上以每秒 3000 个 token 的速度运行。
GPT-OSS 120B Runs at 3000 tokens/sec on Cerebras
4 小时前
## OpenAI 的 GPT OSS 120B 现已在 Cerebras 上可用 OpenAI 首个开放权重的推理模型 GPT OSS 120B 现已在 Cerebras 上可用，提供显著的性能提升。该 1200 亿参数模型在编码、数学和健康查询等任务的准确性方面可与 OpenAI 的 o4-mini 相媲美，但速度更快。 在 Cerebras 推理云上，OSS 120B 可达到高达每秒 3,000 个 token 的速度——比领先的 GPU 云快 15 倍，将推理任务的完成时间从分钟缩短到秒。Artificial Analysis 的独立测试证实，Cerebras 提供了最佳的速度和延迟，首次 token 响应时间低于一秒，并且具有一流的准确性。 Cerebras 的定价为每百万输入 token 0.25 美元，每百万输出 token 0.69 美元，提供具有竞争力的性价比优势，与中位 GPU 云相比，每美元提供的 token 数量多 8.4 倍。GPT OSS 120B 可通过 Cerebras Cloud、HuggingFace、OpenRouter 和 Vercel 访问。
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GPT-OSS 120B 在 Cerebras 上以每秒 3000 个 token 运行 (cerebras.ai)
10 分，samspenc 发表于 7 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
freak42 发表于 34 分钟前 [–]
我绝对讨厌网站说“试试这个”，然后当你费心写完东西后，先出现一个注册链接。这让我立刻离开，再也不回来了。回复
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拉里猫已成为唐宁街10号备受喜爱且长久存在的象征，他经历了六位首相，并且自19世纪初以来一直是居住时间最长的猫。2011年，拉里被收养以解决鼠患问题，这只虎斑猫——官方被称为“首席捕鼠官”——很快以其悠闲的态度和频繁的出场赢得了公众的喜爱，甚至连巴拉克·奥巴马和弗拉基米尔·泽连斯基等世界领导人都被他迷住。 尽管偶尔受到批评（有人称他“太胖太懒”），拉里仍然享有广泛的声誉，拥有大量的社交媒体粉丝，并收到来自世界各地的粉丝邮件。他以迎接客人、“检查安保”和策略性地小睡而闻名，经常在门口附近打盹——这让园丁非常头疼。 在动荡的政治时期，拉里的稳定提供了一种受欢迎的常数，他的外交手腕也颇具传奇色彩，尽管并非所有人都喜欢他（据报道，特蕾莎·梅不喜欢他！）。一部新的第四频道纪录片将探讨英国对这位身居特殊政治地位的动物的迷恋。
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一只从贫民窟到富豪的故事：唐宁街的猫拉里在电视上崭露头角 (theguardian.com)
6 分，由 zeristor 1 小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
HelloUsername 2 分钟前 [–]
相关？拉里（猫） https://news.ycombinator.com/item?id=44462947 2025年8月 74 条评论 回复
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v0.2.0 - 2025年11月 依赖类型。SMT验证。原生有限状态机。基于BEAM。一种强类型、依赖类型编程语言，为经过实战检验的BEAM虚拟机带来数学上的正确性保证。构建验证比便利性更重要的系统。现在包含12个完全编译的标准库模块和全面的文档。
```
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Cure – Beam 的验证优先编程 (cure-lang.org)
7 分，由 tablets 3 小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
PhilipRoman 16 分钟前 [–]
网站看起来只是 AI 填充，我想这才是真正的 GitHub 仓库：https://github.com/am-kantox/cure-lang
我对示例感到好奇，但看起来不太乐观... def sort(list: List(T)): List(T) where Ord(T) =
match list do
[] -> []
[pivot | rest] -> sort(rest)
end
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这个Hacker News讨论集中在Scheme中选择关联列表（a-list）和哈希表。主要观点倾向于**主动使用哈希表**，即使初始性能差异可以忽略不计。
理由侧重于**未来的可维护性**。以后从a-list切换到哈希表需要大量的代码修改，而一开始就使用哈希表可以避免这种重构。SRFI-69提供了一个函数（`a-list->hash-table`），以便在最初为了简单起见更喜欢a-list时轻松转换。
A-list仅适用于特定且有限的场景：立即转换为哈希表、构建小型记录、包含手动定义的静态数据，或者当大小保证保持较小时。否则，评论者建议优先使用哈希表，并且仅在出现*已证明*的性能瓶颈时才进行优化。