在线整数数列大全（OEIS）不仅收录严谨的数学内容，还汇集了许多妙趣横生的条目。其中许多条目源于流行文化或小众奇闻，例如追踪数字在 Helvetica 字体中打印宽度的数列，或是识别包含“007”数字的“詹姆斯·邦德素数”。 有些数列，如 A366192（一份“不必要”的未简化分数列表），仅仅是为了补充现有的数学表格而创建的。另一些则近乎荒诞，例如编纂包含 666 的“野兽”数字、经典游戏如《毁灭战士》（Doom）内部的随机数生成状态，甚至还有“野兽的传真号码”。 尽管一些贡献者最初担心这些内容对于专业数据库而言过于琐碎，但 OEIS 社区却欣然接受了它们。有趣的是，这些充满趣味的数列在 OEIS 中通常被归类为“愚蠢”（dumb）这一关键词下。然而，考虑到它们极具创意和娱乐性，用“异想天开”来描述这些对数学记录的非常规贡献显然更为贴切。
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更多异想天开的 OEIS 数列 (jeremykun.com)
7 点，由 surprisetalk 发布于 2 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论 | 帮助
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Hacker News 社区对法拉利与乔尼·艾维（Jony Ive）合作设计的新车“Luce”看法严重分歧。
批评者谴责该车的外观，许多人将其“类似 iPad”的极简主义比作臭名昭著的庞蒂亚克 Aztek，认为法拉利背弃了其独特美感与高性能的核心身份。反对者认为，乔尼·艾维的影响导致了设计上的平庸，忽视了汽车传统；还有人开玩笑地预言，该车会拥有隐藏式充电口或移除必要功能等不切实际的“苹果风格”设计。
相反，一些用户对内饰设计表示赞赏，特别称赞了具有科技感的实体按键以及独特的“LUNCH”按钮。其他人则认为这种争议带来了宝贵的宣传效果，预测由于围绕该车的大量讨论，它反而可能在商业上取得成功。
归根结底，这场争论凸显了品牌传承与现代设计理念之间的张力。批评者认为法拉利管理层允许这一设计方案偏离核心粉丝群体是一种失策，而支持者则认为这种实验性的转变令人耳目一新。
麻省理工学院媒体实验室的研究人员展示了一种方法：使用成本低于 100 美元的现成消费级激光雷达传感器，即可实现“拐角成像”。此前，该能力仅限于价值数十万美元的昂贵实验室级设备。 研究团队通过分析从物体表面反射的微弱光脉冲，开发出了一套能够聚合多张图像数据的算法，其原理类似于智能手机通过连续快速拍摄来提升照片质量。即使在硬件分辨率较低的情况下，该技术也能重建 3D 图像并追踪被遮挡的物体。 虽然该系统目前仅能生成稀疏的几何数据，而非高分辨率图像，但这一成果标志着非视域感知技术“大众化”迈出了重要一步。研究人员已公开了相关代码，并认为该技术有望通过检测盲区障碍物来显著提升自动驾驶汽车的安全性，同时改善机器人在复杂环境中的导航能力。未来的工作目标是优化这些算法以处理更复杂的现实运动，并探索专门针对拐角感知设计的硬件改进。
抱歉。
本项目是一个基于 TypeScript/Bun 开发的 **RAPIRA** 语言解释器，完全忠实于原版。RAPIRA 是一种苏联教育编程语言，诞生于 20 世纪 80 年代初，最初是为“阿加特”（Agat）微型计算机设计的。作为“学校”（Shkolnitsa）系统的一部分，该解释器保留了 1985 年的原版方言，涵盖俄语关键字、独特的复合数据类型（元组、集合和记录）以及专门的参数传递机制。 项目实现内容包括： * **核心引擎：** 包含词法分析器、语法分析器和树遍历求值器。 * **跨平台支持：** 可通过基于 Web 的在线环境（使用 CodeMirror 和 Web Workers）访问，或通过 `npx rapira` 使用命令行界面。 * **海龟绘图：** 完整实现了“绘图员”（Чертёжник）执行器，能够将输出渲染至 Canvas，或通过命令行导出为 SVG 文件。 * **开发工具：** 使用 Bun 构建的稳健测试套件、包含 1985 年原始规范的详尽文档，以及从简单输入输出到复杂几何循环的各类代码示例。 本项目采用 MIT 开源协议，旨在进行历史保护与教育用途，让用户能够在现代环境中运行苏联时期的遗留代码。欢迎访问在线演示：[https://begoon.github.io/rapira](https://begoon.github.io/rapira)。
这篇 Hacker News 帖子讨论了苏联开发的教育编程语言 **Rapira**。用户们分析了该语言的语法，指出其类似于 Pascal，但使用了俄语关键字。
讨论重点是一段计算阶乘的代码片段。参与者阐明了特定 Rapira 关键字的含义：
* **КНЦ (KNC)：** *Конец Цикла*（“循环结束”）的缩写，用作循环的结束定界符。
* **ВСЕ (VSE)：** 通常用于表示程序块的结束，大致翻译为“全部结束”。
文中提供了一个修正后的阶乘代码版本，将原有的西里尔字母关键字替换为更标准的英语对应词（如 `DONE` 和 `END`），以更清晰地展示该语言的逻辑结构。总的来说，这次讨论突显了 Rapira 作为苏联计算机教育独特遗迹的地位。
传统的针对客户端-服务器流量而设计的数据中心网络，已无法满足现代人工智能训练的需求。AI工作负载将流量模式转变为海量的“东西向大流量（elephant flows）”，这需要数千个GPU之间进行高度同步的通信。传统的以太网因数据包丢失以及PFC等拥塞控制机制导致的队头阻塞问题，迫使业界转向昂贵的专用InfiniBand解决方案。 为了维持GPU的利用率，工程师们采用了“轨道优化（rail-optimized）”架构和动态负载均衡。与此同时，超以太网联盟（UEC）寻求通过将智能转移到传输层来对以太网进行现代化改造，引入数据包分发（packet spraying）和虚拟输出队列技术，以在避免供应商锁定的前提下提高效率。 然而，Almartis提出了一种彻底的变革：摒弃大规模、重同步的GPU集群。通过利用优先考虑结构化检索而非分布式张量优化的关联存储系统，Almartis将重点从最大化数千个加速器之间的吞吐量，转向在扁平化、单层、无GPU的网状架构中最小化延迟。这表明，AI基础设施危机的最终解决方案可能不是更快的网络，而是能够从根本上减少对持续性大规模同步需求的架构转型。
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AI 数据中心是为 GPU 而建的。如果移除 GPU 会怎样？ (almartis.xyz)
13 分，AlassaneSakande 发布于 2 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 1 条评论
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AlassaneSakande 2 小时前 [–]
我们是两名数据中心网络工程师，曾花费数年时间为西非的政府、电信公司和银行设计并运营数据中心基础设施。这篇文章源于我们对一种基于联想记忆而非 Transformer 的新型 AI 架构的研究。文中提出的“去 GPU 化”观点是我们对 AI 网络下一阶段发展的思考。欢迎就此展开进一步讨论。
附注：查看我们的宣言 (https://almartis.xyz/) 有助于了解更多背景信息。
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一个包括印度科学理工学院（IISc）和圣路易斯华盛顿大学研究人员在内的多机构团队，开发出了一款突破性的神经形态伊辛机（Ising machine），标志着计算领域正从依赖摩尔定律的传统模式向外转型。这项发表在《自然-通讯》上的研究，介绍了一种利用福勒-诺德海姆（Fowler-Nordheim）量子隧穿物理效应的神经形态自动编码器，用于在复杂且崎岖的能量地形中进行导航。
尽管当前的人工智能擅长生成式任务，但在处理组合优化问题（如蛋白质折叠、复杂物流和密码学等计算领域中最“困难”的前沿问题）时往往表现吃力。这种新架构通过模拟自然过程，而非仅仅进行计算，从而在寻找最优解方面架起了桥梁。通过在FPGA板上实现这一架构，团队打造出了一个基于CMOS的可扩展系统，能够保证渐近收敛至最优解。
这项研究得益于在班加罗尔、特柳赖德和卡波卡恰举办的多次研讨会，展现了全球性的合作成果。研究表明，计算能力的下一次飞跃将不再取决于更小的制程节点，而是源于从根本上不同、且受大脑启发的架构，这种架构有能力解决目前即使是最先进的人工智能也无法处理的难题。
```Hacker News新 | 往期 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交登录一个像自然一样思考并探索人工智能无法触及领域的“尤里卡机器” (iisc.ac.in)23 点 由 kunalsin9h 发布于 1 小时前 | 隐藏 | 往期 | 收藏 | 讨论 帮助
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**Biff** 是一个基于 Rust 的命令行工具，专为高效的日期时间算术运算、解析和格式化而设计。作为 [Jiff](https://github.com/BurntSushi/jiff) 库的实用接口，Biff 简化了使用标准 POSIX `date` 工具时通常较为繁琐的任务。
主要功能包括：
* **灵活的操作：** 可轻松进行时间的加减、持续时间取整，以及跨时区的算术运算。
* **序列生成：** 通过直观的命令链创建复杂的调度（例如每月第二个星期二）。
* **数据集成：** 独特的 `tag` 功能允许 Biff 扫描任意输入（如日志文件），识别时间戳并进行流水线处理，从而实现对非日期时间数据的强大转换。
* **本地化：** 可选支持 ICU4X，提供强大的、感知区域设置的格式化功能。
Biff 并非 POSIX `date` 的替代品；它更侧重于易用性和现代日期时间处理，而非严格的标准兼容性。它采用 MIT/UNLICENSE 双重许可，提供预编译二进制文件，也可通过 `cargo` 安装。尽管该工具目前可稳定用于一般用途，但开发者指出，随着项目的成熟，仍可能出现破坏性变更。请查阅 `biff --help` 或用户指南以开始使用。
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Biff 是一个命令行日期时间工具库 (github.com/burntsushi)
10 分，作者 burntsushi，4 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 2 条评论
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yzydserd 13 分钟前 | 下一条 [–]
不，Biff 的作用是告知系统你是否希望在当前终端会话期间收到邮件到达的通知。
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elcaro 5 分钟前 | 上一条 [–]
% biff
2026年 5月28日，周四 17:27:46
啊，M05 也就是五月。
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在《列奥纳多的月球飞船》（Leonardo’s Moon Ship）的开发过程中，主角列奥（Leo）遭受了“被诅咒”的动画漂移问题。根据动作的不同，他的尺寸会不一致地缩放，或者双脚悬浮在地面上方。之所以出现这种情况，是因为角色动画是在不同的画布尺寸上创作的，且裁剪不一致，导致单一的全局缩放和偏移值无法生效。
团队没有选择手动重新裁剪数百帧图像——这种做法会忽略掉不一致的抗锯齿和阴影效果——而是实施了一种自动化的加载时解决方案。游戏脚本会扫描每一帧以识别“视觉脚部”（从底部向上数第一行不透明像素），并计算角色的实际高度。通过将这些指标与参考动画进行对比，系统会为每个动画状态预先计算出独特的缩放和偏移值。
当动画发生变化时，引擎会动态应用这些预计算好的数值，确保无论处于哪一帧动画，列奥都能完美地固定在地面上，且保持高度一致。通过将角色的阴影锚定到这一重新稳定后的“脚部”坐标，团队有效解决了所有角色动作中的漂移问题，包括复杂的楼梯动画，且无需进行额外的手动调整。
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我们的 2D 游戏角色每走一步都会长高 3% (hey.paris)
8 分 | parisidau 发布于 2小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论 | 帮助
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阿里巴巴的 Qwen3.7-Max 展示了卓越的自主问题解决能力，它成功为陌生的硬件（平头哥 ZW-M890 PPU）优化了生产环境中的“扩展注意力”（Extend Attention）内核。在没有任何事先文档或架构知识的情况下，该模型在 35 小时内自主执行了 1,158 次工具调用，通过不断编写、分析和完善代码，最终实现了 10 倍的速度提升，显著优于 DeepSeek 和 Kimi 等竞争对手。
这一成功标志着从传统的静态基准测试向“环境扩展”的转变，即模型并非针对特定数据集进行训练，而是在多样的智能体任务中进行训练。这种方法实现了更强的泛化能力，使模型能够跨不同框架调整策略，而不会过度拟合单一环境。
尽管 Qwen3.7-Max 在推理和编程方面与 Claude Opus 3.5 和 DeepSeek V4 等顶尖模型不相上下，但它仍属于闭源 API 模型，不提供权重开源版本。此外，由于基准测试数据由官方自行发布，仍需第三方独立验证。总而言之，Qwen3.7-Max 是处理复杂、长时间运行的智能体工作流的有力候选模型，但对于有本地部署需求且注重隐私的团队而言，则需另作考虑。
近期 Hacker News 上的一场讨论展示了一项实验：Qwen3.7-Max 模型通过 35 小时的自主迭代，使内核速度提升了 10 倍。该 AI 进行了 432 次评估循环，在此期间，它不断编写代码、分析性能分析输出、诊断编译错误，并在增量收益陷入瓶颈时重新设计架构。
评论者将这种自我改进循环与传统的遗传算法进行了类比，指出该 AI 实际上执行了非可导优化。尽管一些用户争论这一过程究竟是真正的飞跃，还是自动化试错的复杂演变，但该实验证明了模型能够通过迭代的运行时反馈，而非仅仅依赖既有知识来识别性能瓶颈。
受“人生周历”概念的启发，作者试图在日历里程碑之外，量化其主观的人生体验。通过汇集跨越 ICQ、VK、Facebook、Instagram 和 Telegram 等平台的二十年数字历史，作者构建了一个个人客户关系管理（CRM）系统，用以分析其人际关系模式。
通过包含数据解析、大模型分类和来源追踪的复杂流水线，作者将 120 万条信息转化为关于事件、情感和人际动态的结构化档案。
分析揭示了深刻的洞见：
* **关系演变：** 通过词汇差异和“提问率”可以追踪人际关系，逐渐疏远的朋友关系表现出信息寻求的增加和兴趣范围的缩小。
* **社交架构：** 尽管经历了城市搬迁和职业变更，作者每年的“聊天总天数”保持恒定，这表明人具有有限的社交带宽，会随着时间的推移重新分配到一个不断缩小的圈子中。
* **自我认知：** 数据修正了作者的自我形象，揭示了其倾向于提供建议而非被动支持，并证实了所谓的“空虚感”仅仅是选择性记忆造成的偏差。
最终，该项目将原始的数字噪音转化为有意义的人际连接地图，证明了即使是平凡的数字足迹，也蕴含着人生的实质。
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我分析了自己 20 年的聊天记录 (drobinin.com)
12 点，由 valzevul 发布于 1 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 2 条评论 | 帮助
Cider9986 9 分钟前 | 下一条 [–]
我主要使用 Signal 发送会自动消失的消息，所以我无法做到这一点。大多数人可以接受 4 周后消息消失，但也有少数人喜欢永久保存聊天记录。回复
NDlurker 19 分钟前 | 上一条 [–]
早在 2009 年左右我就特别想这么做。我存档了 MSN Messenger 的聊天记录、短信以及其他所有内容，我当时想未来某天我一定能分析它们，甚至可能训练一个聊天机器人来模仿我。但这些年来，我弄丢了硬盘和手机，也意外删除了内容，所以这件事没能实现。这哥们能做到这一点真的很酷。回复
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