经过 28 年的开发，开源操作系统 ReactOS 取得了一项重要里程碑：成功运行了经典电脑游戏《半条命》。
尽管《半条命》此前已能通过 Wine 等方式在 Linux 等平台上运行，但这一成就标志着 ReactOS 在实现与微软 Windows 程序及驱动程序完全二进制兼容的长期目标上迈出了重要一步。虽然该游戏此前在 ReactOS 平台上仅能达到初始化阶段，但一位名为“Zombiedeth”的用户近期展示了游戏在搭载英特尔酷睿 i5 处理器和 NVIDIA GeForce 8400GS 显卡的戴尔 OptiPlex 系统上完整运行的画面。这一突破凸显了 ReactOS 项目在追求复刻 Windows 环境道路上的持续坚持。
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作者对那些利用人工智能生成博客文章和技术文档的人深表不屑。他们认为，这种做法不仅是懒惰，更是智力上的不诚实，是将写作外包视为对思考过程本身的放弃。 其核心观点在于“写作即思考”。写作绝非仅仅是用来修饰既有高深想法的实施手段，而是一个严谨的厘清过程。它迫使作者将模糊、矛盾或不完整的思维“梦境”转化为扎实、逻辑严密且可验证的现实。通过跳过这一阶段，人工智能使用者绕过了发现缺陷、权衡利弊以及剔除拙劣想法的必要工作。 最终，作者断言，依赖人工智能来合成语无伦次的提示词只会产生“垃圾内容”，并将批判性分析的重担强加给读者。他们总结道，发布人工智能生成的内容是一种智力不诚实的表现，暴露了作者无力或不愿进行发展连贯思想所需的基本工作。正因如此，作者将此类内容视为公共话语中的毒瘤。
用于解析 Matlab 语言语义的类 Rust 编译器管线 Rust-like compiler pipeline to resolve Matlab language semantics
15 天前
RunMat 是一款基于 Rust 开发的编译器和运行时，旨在执行复杂的实际 MATLAB 代码，同时保留其细微且依赖上下文的语义。 虽然 MATLAB 看似是一种简单的脚本语言，但其真正的效用在于诸如包文件夹、面向对象类定义、重载索引和动态函数调用等复杂特性。传统的运行时往往难以处理这些特性，且依赖于在代码库增长时容易失效的脆弱启发式方法。 RunMat 通过分阶段的编译流水线解决了这些问题： 1. **语义 HIR**：解析名称、绑定和函数角色（例如，区分构造函数与函数调用）。 2. **MIR**：将代码转换为明确的控制流，以简化分析并识别加速机会。 3. **VM 字节码**：将这些已解析的事实转换为高效的可执行字节码。 通过为程序创建稳定的“语义记录”，RunMat 确保了解释器、JIT 编译器、语言服务器和加速规划器都能基于相同的单一事实来源工作。凭借其全新的项目感知架构（包括用于管理依赖项和源代码根目录的 `runmat.toml`），RunMat 为工程团队提供了现代化的专业开发工作流程，确保他们现有的工具和模型能够在传统的 MATLAB 环境之外可靠且高效地运行。
这是一个限量内测版本，因此所有内容对你完全免费。所有高级礼包、模式和订阅层级均已解锁，无需付费，也无需注册账号。这是我独立开发的项目，真实的反馈对我非常有帮助——如果你有时间，欢迎在发现我的 Hacker News 帖子里留言。祝你玩得开心！
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一名德比郡警官因涉嫌利用人工智能伪造多起案件的证据而正接受刑事调查。该警官已被调离一线职务，并面临妨碍司法公正的指控。
德比郡警方目前正与皇家检察署合作，以识别并复核所有受影响的案件。虽然调查尚处于初期阶段，且目前尚未进行任何逮捕，但当局正与法院及辩护团队接洽，以处理潜在的法律后果。
此次事件发生于“PoliceAI”发布之后不久，该中心旨在帮助执法部门负责任地采用人工智能技术。随着调查的深入，官方表示目前无法提供更多细节。
在 2025 年的 VCFSW 展会上，作者购入了一台外观尚可，但内部却遭受严重盐水腐蚀的 Commodore SX-64。到家后，机器内部传出的“咔哒”声揭示了底盘腐烂、螺丝锈死以及大面积腐蚀的糟糕状况。
修复过程与其说是修理，不如说是一场“考古挖掘”。作者细心地钻开了卡死的紧固件，寻找替换零件，用钢丝刷清理金属组件，甚至将电子元件放进洗碗机中以清除残渣。由于许多原装螺丝已无法使用，重新组装的过程也极具挑战。
最初的通电测试显示屏幕一片空白，软驱不停转动，这是 PLA 芯片损坏的典型症状。在更换芯片后，机器终于成功启动。这个项目再次证明，耐心和坚持不懈的动手能力可以克服极端的损毁。在成功修复机器后，作者计划在下届展会上将其转赠他人，因为他认为这台 SX-64 不仅仅是战利品，更是一根从废料堆中抢救出来的、传递历史的“接力棒”。
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复活一台浸水、腐蚀且损坏的 Commodore SX-64 (2025) (jerrylparker.com)
31 点，由 hggh 发布于 1 天前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 5 条评论 帮助
Induane 16 小时前 | 下一条 [-]
显然网站还在被“拥抱”（访问量过大）。千兆网络下竟然连一张图片都加载不出来。回复
projektfu 1 天前 | 上一条 | 下一条 [-]
不知为何图片加载得极慢，我只能看到其中几张的一小部分。没有缓存吗？文件太大了？回复
tlavoie 1 天前 | 父评论 | 下一条 [-]
文件确实很大（像素和字节数都是），再加上 HN 的“死亡拥抱”（流量激增）。回复
tverbeure 1 天前 | 上一条 | 下一条 [-]
我小时候，SX-64 是终极个人电脑。很高兴看到它们还能被修复。回复
tosti 1 天前 | 上一条 [-]
> 经历过最艰难的生活，才是最值得度过的生活，伤疤亦是如此。
触动人心。谢谢。回复
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Pyodide 314.0 是浏览器端 Python 生态系统的一个重要里程碑，其核心亮点是采用了 **PEP 783**。这一变更使开发者能够直接将 PyEmscripten wheel 包构建并发布到 PyPI，无需再由 Pyodide 维护者手动托管软件包。 主要更新包括： * **版本控制：** 采用与 Python 版本对齐的新方案（例如，Python 3.14 对应 Pyodide 314.x），以改善长期的二进制兼容性。 * **标准库：** 此前被“剔除”的库（如 `sqlite3`、`ssl`、`lzma`）现已恢复至核心库中，简化了用户体验，但不再包含 OpenSSL。 * **ES 模块：** Pyodide 现在是原生的 ES 模块，这需要更新 Service Worker 以及特定的打包工具配置。 * **Node.js：** 在 Node.js 环境中增加了对原生 socket 操作的实验性支持。 * **JavaScript 互操作性：** 通过 `JsBigInt` 提升了精度性能，支持 ECMAScript 的“显式资源管理”（`using` 和 `with` 语句），并改进了 `JsProxy` 的类数组索引功能。 此次发布标志着 Pyodide 向更加标准化、社区驱动的打包模式转型，确保了更简便的维护，以及与 `cibuildwheel` 等标准 Python 工具之间更强的互操作性。
针对近期前沿人工智能访问受限的情况，智谱 AI 发布了 **GLM-5.2**，重申了其对彻底开放的承诺。智谱 AI 主张通用人工智能（AGI）应是全球性的协作资源，而非被垄断的私有财产，旨在确保开发者无论地缘政治如何变化，都能持续获得强大的工具。 GLM-5.2 是该公司迄今为止最先进的开源模型，具备稳定的 100 万 token 上下文窗口、处理复杂长程任务的卓越性能，以及业界领先的代码能力。这些特性使其成为构建复杂 AI 智能体的坚实基础。 该模型目前已向所有 GLM 编码计划用户开放，API 计划于下周发布。通过优先考虑易用性，智谱将 GLM-5.2 定位为实现前沿智能民主化进程中的一个里程碑，确保人工智能的未来始终保持开放，造福全人类。
智谱AI发布了其迄今为止最先进的开源权重模型 **GLM-5.2**。此次发布强调了“彻底开放”的理念，旨在在全球前沿模型面临日益严峻的限制与门槛之际，提供一种全球化的替代方案。
**主要亮点：**
* **性能表现：** GLM-5.2 具备 100 万长度的上下文窗口，专为完成长周期任务及复杂的智能体应用而设计。
* **获取方式：** 该模型现已面向 GLM 编程计划用户开放，API 接入将于下周启动。社区普遍将其视为“前沿级”模型，其性能目前落后于顶尖基准测试约 6 个月。
* **社区反响：** Hacker News 上的讨论反映出舆论风向发生了重大转变。许多开发者正日益青睐开源权重模型（包括来自智谱、通义千问和深度求索等中国实验室的模型），以规避 Claude/Anthropic 等美国模型中存在的“审查”及政策驱动的不稳定性。
* **技术背景：** 尽管部分用户对于“完全开放”的定义存在争议（争论点在于开放数据与开放权重），但社区普遍认为这些发布是本地开发、隐私保护以及减少对中心化、受限平台依赖的重要工具。
拒绝访问。你没有权限访问此服务器上的 "http://news.sky.com/story/derbyshire-police-officer-investigated-for-using-ai-to-create-evidence-in-multiple-cases-13553661"。参考编号 #18.c6753617.1781384674.dfcaaa1e https://errors.edgesuite.net/18.c6753617.1781384674.dfcaaa1e
英国德比郡一名警官正因涉嫌利用人工智能伪造多起案件的证据而受到调查。尽管有关伪造细节尚未披露，但此事已在 Hacker News 上引发了关于人工智能时代司法公正未来的热烈讨论。
评论者提出了几个关键担忧：
* **“犯罪现场调查效应”（CSI Effect）：** 公众和司法部门对“法医”证据的依赖（可能受到虚构影视作品的强化）造成了一种脆弱性，即陪审团和律师可能难以区分真实证据与人工智能生成的证据。
* **认证挑战：** 讨论重点在于技术解决方案，如硬件签名图像、基于区块链的时间戳和加密审计。然而，许多用户仍持怀疑态度，指出“保管链”问题以及不良行为者破解安全系统的可能性构成了重大障碍。
* **对机构的不信任：** 许多参与者认为，人工智能的使用只是证据篡改和“平行构建”等长期存在问题的最新表现。怀疑论者认为，其动机很可能只是简单的职业惰性——即为了确保定罪而寻找捷径，而非复杂的犯罪阴谋。
这场辩论反映出人们日益增长的焦虑，即人工智能可能导致各类证据变得不可靠，并对法律程序造成无法挽回的损害。
C47 是一款开源、社区开发的基于 RPN 的可编程科学计算器程序，可安装在 SwissMicros DM42/DM42n 硬件上，并配有自定义键盘覆盖层。同时提供适用于 Windows 的模拟器。R47 是 SwissMicros 与 C47/R47 团队合作推出的实体计算器，运行与 C47 相同的软件，但采用了全新的键盘布局，开箱即用。该软件目前处于测试阶段。
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