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Hacker News新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交登录OpenAI 擅长交易 (bloomberg.com)27 分，作者 feross 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
ioblomov 54 分钟前 [–]
https://archive.ph/K9W7F回复
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麦金托什先生
Mister Macintosh
48 分钟前
史蒂夫·乔布斯设想了“麦金托什先生”，一个异想天开、转瞬即逝的角色，存在于麦金托什电脑中，随机出现在菜单中，作为一种有趣的彩蛋。他想象了一个神秘的人物，会在短暂地向用户眨眨眼后消失，从而创造一种奇妙和引人入胜的感觉。 这个想法在一个深夜拜访时向一位工程师提出，引发了关于实现方式的热情讨论——频率、外观和行为。虽然乔布斯委任了像Folon和Susan Kare这样的艺术家创作视觉效果，但技术限制出现了。有限的64K ROM空间不足以存储必要的位图。 工程师并没有因此气馁，而是想出了一个巧妙的解决方法：“MrMacHook”在系统软件中。这允许任何应用程序或模块*潜在地*实现麦金托什先生，如果开发者选择这样做的话。这个角色是否真正为用户栩栩如生仍然未知，但这个概念体现了乔布斯希望将个性和惊喜融入苹果产品的愿望。
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Mister Macintosh (folklore.org)
HypnoticOcelot 发表于 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
neilv 发表于 3 分钟前 [–]
这个故事中还有趣的一点是，这可能是 Susan Kare 开始在 Mac 上工作的方式？我也请我的高中朋友 Susan Kare，她当时还没有在 Apple 工作，尝试画一些 Mr. Macintosh 的动画。回复
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## 欧洲与美国创新：Hacker News 讨论
一篇最近的《经济学人》文章，题为“欧洲如何扼杀创新”，在 Hacker News 上引发了争论。核心论点在于，欧洲强大的劳工保护和社会保障体系是否会抑制创新，与美国模式相比。
许多评论者挑战了这一前提，认为优先保障工人福利并非有害，并且美国的体系常常将“创新”等同于为了利润而剥削劳工。一些人指出了丹麦模式等替代方案——慷慨的社会保障体系与灵活的招聘/解雇相结合——作为一种潜在的妥协方案。
几位用户指出，文章仅从大型成熟公司的角度来定义创新，忽略了欧洲初创企业面临的不同限制。另一些人认为，强有力的劳动法可能会抑制冒险和创业精神，导致“水桶里的螃蟹”心态。
一个反复出现的问题是，美国 perceived 的创新优势可能以牺牲工人保障和加剧财富不平等为代价，而欧洲则将生活质量与经济增长并重。人们也对文章的框架和潜在偏见表示担忧。
## 卫星再入大气层与大气影响增加
由于星链星座（目前超过8000颗卫星）以及其他公司的部署，重返地球大气的卫星数量正在迅速增加。目前每天有1-2颗星链卫星坠落地球，随着更多卫星发射，预计每天可能增加到5颗——未来几年可能达到30,000多颗低地球轨道卫星。
这些再入现象在夜空中可见，呈现出比流星更长的火光轨迹。专家如乔纳森·麦克道尔通过其更慢、更持久的燃烧来区分它们。虽然大部分再入发生在无人居住的海洋区域，但观测次数正在增加。
除了视觉奇观之外，这些解体的卫星还会向平流层释放金属颗粒，可能影响臭氧层并改变大气过程。研究表明，存在铌和镦等不寻常的金属，它们来源于航天器中使用的耐热合金。
卫星密度的增加也引发了对凯斯勒综合征的担忧——碰撞导致更多太空垃圾的连锁反应。这一趋势凸显了了解和减轻我们在太空不断扩张所带来的环境后果的迫切需求。
## 星链卫星重返地球大气层
最近的黑客新闻讨论指出，每天有一到两颗星链卫星重返地球大气层，预计数量将增加到每天最多五颗。虽然这导致大气质量燃烧增加2-10%，与太空尘埃等自然来源相比，但人们对卫星材料与自然碎片之间的化学成分差异表示担忧。
讨论涉及星链提供互联网接入的益处，特别是对服务欠缺地区和乌克兰战争等紧急情况的帮助，同时也承认其部署带来的更广泛影响——包括对大气的影响、光污染和频谱使用。一些评论员质疑，考虑到相对较小的用户群（全球人口的0.018%），星链对人类的整体益处。
争论还集中在SpaceX更广泛的目标的价值上，例如星舰计划，一些人认为它对未来的发展至关重要，而另一些人则认为这是一项浪费的努力。最终，人们对长期环境后果存在不确定性，但低地球轨道（LEO）星座的一个显著优势是其相对较短的寿命和更快的再入速度，从而最大限度地减少长期太空垃圾。
作者描述了一次在卢浮宫闭馆后的秘密探访，穿梭于寂静而奢华的展厅，前往一件特殊的非凡物品。它位于这座昔日皇宫内一间装饰华丽的沙龙中，中心是一座大型、镜面的八角形金字塔。 这座不寻常的结构顶部，摆放着一个错综复杂的、高约3.5英尺的晶体、黄金和精巧齿轮的造物。它是一座复杂的天文钟，不仅显示时间，还显示月相、季节，甚至日出/日落时间，所有这些都镶嵌在青金石底座上，并饰有行星图案。一个金色人像矗立在钟的顶部，被一个蚀刻着星座图案的玻璃罩罩住。这件物品在卢浮宫巴洛克风格的环境中显得格外现代和异样，是艺术与天文精确度的迷人融合。
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卢浮宫的《追寻逝去的时间》，梵克雅宝腕表 (bloomberg.com)
3 分，datelligence 1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
ykonstant 7分钟前 [–]
文章中“Apple watch”一词出现的次数是否有特定配额？回复
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这份就业机会和失业率曲线中的令人担忧的转折点 (axios.com)
15 分，来自 sseagull 50 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
AftHurrahWinch 13 分钟前 [–]
存档链接: https://archive.ph/KDp6z 回复
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瓢虫，一个独立的浏览器引擎，通过了苹果的Web平台测试90%的门槛，取得了显著的里程碑。这一进展对于瓢虫被视为iOS中的替代浏览器引擎选项至关重要。
瓢虫在没有公司支持且开发迅速的情况下取得这一成就尤其令人印象深刻。虽然预计最后的10%测试将充满挑战，但评论员推测瓢虫到2027年可能成为一个强有力的竞争者。
讨论还涉及其他潜在的引擎，如Servo，以及分发障碍——目前替代引擎仅限于欧盟，即使在美国，开发者使用也需要特殊权限。这次对话凸显了在苹果浏览器生态系统中引入竞争的复杂性。
## AI 泡沫担忧与潜在风险 - Hacker News 总结
最近 Hacker News 的讨论围绕一份晨星报告展开，该报告称当前 AI 泡沫比互联网泡沫大 17 倍，比次贷危机大 4 倍。许多评论者表示怀疑，认为存在潜在的金融工程、非法行为，以及泡沫破裂时政府救助的风险。
一个主要担忧是“风险社会化”——即政府将干预以防止市场崩溃的预期，这鼓励了鲁莽的投资。一些人认为这次情况会有所不同，可能会追究“白领罪犯”的责任，而另一些人则预见着另一次经济衰退。
讨论还涉及 AI 增长的可持续性，担忧收益递减、训练成本不断上升（ChatGPT-5 估计为 50 亿美元）以及来自更高效的中国实验室的竞争。 许多评论员强调投资集中在私募股权中，限制了普通投资者的参与。 最终，争论的焦点在于 AI 代表着真正的变革潜力，还是一种危险地膨胀的泡沫，随时可能破裂。
## ChatGPT的“记忆”与您的隐私：日益增长的风险
人工智能聊天机器人（如ChatGPT）不断增强的“记忆”功能，带来了一个显著且 largely 未被重视的隐私风险。与仅仅回顾聊天记录不同，*具有*记忆功能的ChatGPT账户可以充当一个高效的信息提供者，只需几个有针对性的问题，就能轻易泄露深刻的个人信息。
想象一下，如果有人访问了您未锁定的设备，或者迫使您解锁它——他们可以立即发现您向人工智能倾诉的尴尬秘密、对关系的疑虑，甚至政治敏感的观点。最近的一次课堂讨论强调了这种危险：一段关系因为一方简单地*询问*ChatGPT关于另一方的隐秘保留意见而结束。
为了探索这一点，作者使用Anthropic的Claude和ChatGPT模拟了一个场景。他们创建了一个虚构的人物“Tyler”，并生成了几个月的聊天记录，然后指示ChatGPT（已启用记忆功能）分析这些记录。结果令人震惊——ChatGPT轻易地揭示了Tyler的不安全感、谎言和私下想法，甚至提供了一份他的忏悔“作弊单”。
虽然广泛报道的事件目前尚属罕见，但潜在的滥用风险很高。作者强调用户需要意识到这种隐私漏洞，并敦促人工智能平台清晰地传达与记忆功能相关的风险。
## ChatGPT 作为线人：一则 Hacker News 讨论总结
一篇最近的文章探讨了使用 ChatGPT 的隐私风险，引发了 Hacker News 的讨论。核心问题是，ChatGPT 即使在极少的提示下，也可能泄露个人信息，甚至秘密——可能暴露关于人际关系、信仰，甚至不利的陈述的细节。
虽然一些人认为这并非一种*新的*风险（搜索引擎已经存在类似威胁），但另一些人强调了一个关键的区别：人们与 AI 聊天机器人的互动方式不同，可能会分享他们不会在其他地方分享的内容。担忧不仅限于人际关系，还包括执法部门或政府访问 OpenAI 存储的聊天记录的潜在滥用。
许多评论者强调，更大的隐私问题不一定是 ChatGPT 的“记忆”，而是平台会存储所有聊天记录，这与对社交媒体数据的担忧相呼应。讨论的解决方案包括使用本地 LLM（如 GPT4ALL）以避免在外部服务器上存储数据，以及倡导科技公司提供更强的隐私保护。最终，这场讨论强调了在使用 AI 分享敏感信息时需要谨慎，并认识到这些对话并非享有特权或私密性。
## 神经情感矩阵：具有演化人格的动态NPC
神经情感矩阵旨在通过赋予NPC持久的情感和通过互动演化的人格，来创造更具可信度的NPC，超越传统的条件逻辑。它利用罗素的情感环模型——将情感映射到效价（愉悦度）和唤醒（能量）轴上——来追踪和以类似人类的方式响应互动。
该系统作为一个游戏引擎（Unity、Unreal等）的API，允许开发者检查NPC对角色/实体的感受，并使用这些数据进行逼真的互动。主要功能包括对对话的情感理解、塑造未来回应的情感记忆以及复杂的 relationship 构建（爱/恨）。
该API提供函数来初始化NPC、评估互动（处理文本以确定情感反应）、检索当前情感状态、管理记忆（保存/清除），并且至关重要的是，包含强大的内存管理以防止泄漏。NPC通过JSON配置，定义他们的背景、默认人格和记忆衰减率。该项目适用于Windows，并欢迎社区贡献。
## NPC 神经情绪矩阵
开发者 mavdol 使用 Rust 和机器学习创建了一个系统，为游戏中的非玩家角色 (NPC) 增加动态的情绪深度。该系统基于 Russell 的情绪环模型，分析文本或动作以确定 NPC 的情绪状态——表示为效价（愉快/不愉快）和唤醒度（精力充沛/平静）维度上的坐标——并将其存储为情绪“记忆”。
核心是一个预训练的 DistilBERT 模型，目前在约 1k 个游戏对话上进行训练，计划扩展到 100k+。重要的是，它*分析*内容，而不是*生成*对话；它决定游戏应该使用哪个预先编写好的对话或动作。
该项目提供与 C/C++ 兼容的 API，方便与 Unity 和 Unreal 等引擎集成。Mavdol 正在寻求关于代码质量和架构的反馈，并欢迎贡献。评论者的早期反应强调了其在更具沉浸感的 RPG 体验方面的潜力，以及与本地 LLM 集成以实现独特的 NPC 生成。可视化工具可在 [https://valence-arousal-visualizer.vercel.app/](https://valence-arousal-visualizer.vercel.app/) 访问。