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戴森在英国达成里程碑式的强制劳动诉讼和解 (bbc.com)
8 分，cmsefton 发表于 37 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论 帮助
direwolf20 2 分钟前 [–]
为什么雇主拒绝员工上厕所？他们真的认为这能提高员工的生产力，还是他们就是残忍的人？回复
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交互式四叉树介绍 (growingswe.com)
14 分，evakhoury 发表于 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论 帮助
sva_ 5 分钟前 [–]
现在看到这个很有趣，我上周末才刚刚实现这个功能。回复
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## BPatterns：Smalltalk 的更易用重写引擎 Smalltalk 重写引擎是一种强大的 AST 级别匹配和重写工具，于 1997 年引入，但其语法复杂且容易遗忘。这使得利用其功能变得困难，即使对于经验丰富的开发者也是如此。BPatterns 旨在通过提供基于现有引擎的流畅、Smalltalk 原生 API 来解决这个问题。 BPatterns 不使用晦涩的字符串，而是使用普通的 Smalltalk 代码块作为模式。定义所需结构的块通过 `#bpattern` 消息转换为模式。通配符由以“any”开头的变量表示。这种方法允许开发者直接在模式中使用标准的 Smalltalk 工具——代码补全、导航和重构。 BPatterns 通过 `#with:` 消息提供精化，可以使用标准的 Smalltalk 代码，甚至使用任意代码块进行复杂条件筛选。示例包括重命名或交换消息关键字，以及查找特定类型的消息。 虽然 BPatterns 还不是一个完整的封装器，但它已经支持许多重写引擎的功能，包括完整的 method 模式。它在可用性方面有了显著提高，使得重写引擎的强大功能无需“语法税”即可访问。进一步的开发包括一个简化的弃用 API。
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正在使用 Pharo Smalltalk：BPatterns：Smalltalk 风格的重写引擎 (dionisiydk.blogspot.com)
5 分，mpweiher 发表于 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论 帮助
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## 剑桥AS化学（9701）虚拟实验室
这个免费的、基于浏览器的虚拟实验室允许学生无需实际实验室即可练习剑桥AS化学（试卷3 – 高级实践技能）实验。它模拟了完整的实践流程 – 设置、执行、观察和报告 – 涵盖23份真实的历年试卷（2021-2025年）。
该模拟器具有完全交互式的虚拟实验台、具有视觉反馈的逼真反应（颜色变化、沉淀物），以及精确的测量提示。学生可以直接在界面内回答问题，包括创建表格和图表，模拟考试形式。
主要功能包括根据官方剑桥评分标准自动评分并提供详细反馈、可下载的PDF报告以及多语言支持。 “自由实验室”模式允许开放式实验。本地设置需要Node.js 20+（通过GitHub：[https://github.com/nsriram/chem_lab](https://github.com/nsriram/chem_lab)）。
## 化学实验室模拟器发布
一位开发者开源了一个基于浏览器的化学实验室模拟器（[github.com/nsriram](https://github.com/nsriram)），使用Claude Code构建。该项目旨在帮助剑桥AS Level（11年级）学生进行实验练习和解答历年试题，从而减少对实体实验室的需求。 还有一个“免费实验室”部分供更广泛的使用。
早期反馈表明，AI驱动的错误识别和通过社区贡献改进具有潜力。 一位评论员建议该模拟器可用于*课前*排练，让学生在实际实验时间内专注于安全和技术。 然而，他们警告不要将其作为完全替代实践经验的工具。 该项目强调协作方法，并参考了当前AS Level学生的意见进行开发。
## Anthropic 的编译器实验 & 一个“干净房间”Z80/Spectrum 模拟器 Anthropic 最近的任务是让其 Opus 模型使用“干净房间”方法用 Rust 编写一个 C 编译器，作者认为该实验的方法值得怀疑——特别是缺乏对基础编译器优化研究的访问，并且几乎没有指导。受到启发，作者自己进行了一项实验，使用 Claude Code Max 构建 Z80、ZX Spectrum 和 CP/M 模拟器，旨在建立一个更实用的“干净房间”环境。 该过程包括向 Claude 提供详细的规范和相关文档（Z80/Spectrum 规范、测试向量），这些都是 Claude 自己收集的，然后在编码期间严格禁止访问互联网。该代理成功生成了一个功能正常的 Z80 模拟器，通过了关键测试，代码量为 1200 行，注释良好，且人工干预最少。随后是 ZX Spectrum 模拟器，需要更多的指导才能实现磁带加载，最后是 CP/M 环境。 作者得出结论，为代理提供彻底的设计提示和文档至关重要。他们认为 LLM 并非简单地“解压缩”记忆中的代码，而是*组装*知识，基于学习到的模式创建新代码。这使得能够以宽松的 MIT 许可证发布生成的代码，为未来的 LLM 训练数据做出贡献。未来一项比较在*没有*初始文档的情况下结果的实验，可以进一步阐明这一过程。
Antirez 正在尝试使用 Claude Code（一种 AI 编码助手）构建 Z80 和 Spectrum 模拟器。然而，一位评论员 ralferoo 指出了一项重大挑战：Claude 可能是在现有的开源 Spectrum 模拟器上进行训练的，即使没有互联网连接，也可能简单地复制现有代码。
Ralferoo 建议更可靠的测试是模拟一个以前未公开模拟过的系统，甚至是一个自定义的、想象中的 CPU 架构。这将真正测试 Claude *创建* 模拟器的能力，而不是 *复制* 模拟器。另一位评论员 rjh29 简单地指出，该项目不依赖于像 Carmack 或 Stallman 这样名人，突显了新贡献者的潜力。
## Ubicloud：开源云与工程机会 Ubicloud 是一家快速发展的开源云服务提供商，提供计算、存储、CI/CD（通过 GitHub Actions）、Kubernetes、托管 Postgres 和 AI 推理等服务，目前已服务超过 500 家客户。他们正在积极招聘中级软件工程师（2-8 年经验，计算机科学学位优先）来加强他们的 Postgres、GitHub Actions 和 AI 推理团队。 Ubicloud 优先考虑成长型思维，赋能工程师拥有问题并推动解决方案。他们正在开发过程中拥抱 AI，并重视那些展现出积极主动性和具有令人印象深刻的项目经验的候选人。 具有托管 Postgres 或分布式推理架构（特别是 DeepSeek 和 Kimi 等开源模型）的经验将是一个加分项。职位在旧金山、荷兰和土耳其都有，请在申请时说明您期望的工作地点。
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Ubicloud (YC W24): 软件工程师 – 土耳其、荷兰、加州，薪资 $95-$250K (ycombinator.com)
16分钟前 | 隐藏
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无法翻译。提供的文本看起来是损坏的PDF文件内容，包含大量乱码和非文本数据，无法被识别为有意义的语言内容。
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组织中腐败的常态化 (2003) [pdf] (gwern.net)
17 分，来自 rendx 1 小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 2 条评论 帮助
daedrdev 34 分钟前 [–]
美国最高法院在 2024 年的裁决中，不知何故允许向政客赠送感谢礼品，不将其视为贿赂，我认为这本身可能会毁掉美国。回复
treetalker 24 分钟前 | 父评论 [–]
不要忘记豪华钓鱼旅行、房车、房地产债务偿还，或支付亲属学费的款项。
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## 现代科学的无名英雄：琼脂 二战期间，一个令人惊讶的群体——从科学家到童子军——搜寻海岸线寻找含有琼脂的海藻，琼脂是战争时期至关重要的物质。从红藻中提取的琼脂，对于生产疫苗和青霉素至关重要，被列为与铜和橡胶等资源一样的“关键战争物资”。即使是纳粹德国也依赖来自日本的供应。 琼脂的故事始于17世纪的日本厨房，一位厨师偶然发现海藻果冻变成了一种有用的多孔物质。到19世纪末，法尼·安吉丽娜·赫斯意识到它在实验室培养微生物方面的优越品质，彻底改变了细菌学——尽管她的贡献常常被忽视。 近150年来，科学家们一直依赖琼脂的独特性能——其固化、在高温下保持稳定以及易于消毒的能力——来培养细菌和分析DNA。尽管人们一直在寻找替代品，但琼脂在性能、成本和易用性方面仍然无与伦比。 随着全球需求的持续增长，对野生收获海藻的依赖以及最近的供应链问题凸显了保护这种不起眼但不可或缺的物质的必要性。
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琼脂的起源 (asimov.press)
4 分，由 surprisetalk 发表于 2 小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 讨论 帮助
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Julia: Performance Tips
4 小时前
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Julia: 性能技巧 (julialang.org)
9 分，by tosh 2 小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 1 条评论 帮助
pachico 0 分钟前 [–]
真诚的问题：在什么情况下你会选择 Julia 而不是更主流的替代方案，比如 Go？
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## 易混淆字符与字体安全风险：摘要
本研究解决了Unicode安全中的一个漏洞：字符在Unicode定义上不同，但*看起来*却很相似，而纯粹基于数据的方案无法解决这一风险。该工具“confusable-vision”在系统字体中渲染易混淆的字符对，并使用SSIM（结构相似性指标）测量视觉相似度。
该研究分析了`confusables.txt`中的1418个易混淆字符对，发现**96.5%在实际测试中并非高风险**。然而，**82个字符对在至少一种字体中像素完全相同**，构成重大威胁。**西里尔字符是最令人担忧的**，在标准字体中经常与拉丁字母无法区分。罗马数字和希腊字符的风险较低，但存在例外。
重要的是，**字体选择极大地影响风险**。相同字体的比较显示出比跨字体配对更高的相似度得分。某些字体（如Phosphate和Copperplate）明显比其他字体（如Zapfino）更危险。
这表明安全措施应考虑渲染环境——用户和系统使用的字体。建议包括根据相同字体的最大SSIM对风险进行加权，应用每个脚本的阈值，并认识到简单的“易混淆”标记是不够的。该研究提供了可重现的数据和一种用于更细致、字体感知的安全评估的方法。
一位 Hacker News 用户 paultendo 近期渲染了 230 款字体中的 1418 个“易混淆”字符，突显了字符之间容易被误认的情况——即使没有故意设计的欺骗性字形。该项目 (paultendo.github.io) 演示了潜在的安全风险，尤其是在网络钓鱼攻击中，攻击者依赖于快速的视觉确认。
评论者指出，即使像 'i' 和 'l' 这样的常见字符对在无衬线字体中也容易混淆，而且这个问题超出了专门设计的“易混淆”字符的范围。一位用户开玩笑说，像 "Al" 这样的名字可能会被误认为 "AI"，而另一位用户则指出了该项目的酷炫技术分解以及关于 Mac 和 Microsoft 系统默认字体的令人惊讶的结果。
有趣的是，最后一条评论指出，LLM 生成文本的可识别模式可能有助于 AI 检测初创公司的成功。