## 伴随住院医生的一天：见习观察 伴随一位住院医生工作，展现了一个快节奏的世界，专注于住院患者的日常护理——这与急诊室的危机处理不同。住院医生是全科医生，管理8-10名患者，迅速综合信息以诊断并计划出院。他们充当医疗协调员，利用专科医生，同时优先考虑高效的患者流程。 一个引人注目的方面是，所有工作人员都使用黑色幽默来应对死亡，以此维持工作功能。沟通主要通过口头进行，记录往往延迟，导致重复解释和信息差距——由于依赖不可靠的手机信号进行专科会诊而加剧。电子健康记录（Epic）普遍不受欢迎。 有趣的是，医生的能力差异很大，没有正式的奖励来表彰卓越的表现。尽管医生们意识到技能差异，他们仍然保持专业礼仪。这次经历突显了系统性问题：缺乏对患者结果的跟进，医生和护士之间的社会隔阂，以及实际限制（如肥胖症）对患者护理的影响。最终，这项工作要求高效的推断和协商，优先考虑双方都能接受的诊断，而不是可能具有突破性但有风险的诊断。
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## shadowing 住院医生：关键要点
一篇关于 shadowing 住院医生的文章在 Hacker News 上引发了关于患者权益倡导、医疗清单和医院系统性问题的讨论。 许多评论员强调需要患者权益倡导者——特别是对于老年人或弱势群体——以确保准确的信息被传达并被医务人员遵循。 建议使用“翻转图表”记录关键细节，以协助此过程。
对话提到了阿图尔·加万德的《清单宣言》，倡导在医学中使用清单以提高安全性，并授权护士质疑医生，从而解决可能阻碍患者护理的权力动态。
其他讨论点包括电子病历 (EMR) 的令人沮丧的局限性、缺乏同行评审和对医生能力进行诚实评估，以及相对较新的“住院医生”专业（专门在医院工作的医生，主要是一种美国现象）。 存在关于在客观衡量困难的情况下，奖励能力是否可行 的争论。 最终，讨论指向了改进沟通、系统性检查以及更以人为本的医疗保健方法的需求。
NixOS 25.11 “Xantusia”现已发布，为这个独特的Linux发行版及其软件包管理器Nixpkgs带来更新。此版本将获得错误和安全修复，直至2026年6月30日，而之前的版本25.05 “Warbler”将于2025年12月31日停止维护。
由2742名贡献者在59430次提交中构建，Nixpkgs拥有7002个新软件包，25252个更新软件包，以及6338个过时软件包的移除。NixOS本身新增了107个配置模块和1778个选项，并移除了过时的组件。
主要亮点包括升级到GNOME 49 (“Brescia”)，该版本放弃了X11会话支持，以及对LLVM 21、GCC 14和CMake 4等基本开发工具的更新。发布团队对众多个人和团队为此次成功发布所做的贡献表示感谢，并期待NixOS 26.05 “Yarara”。
这篇观点认为，当前人工智能的推广速度过快，且原因不当——主要为了推动投资者获利，而非真正的用户利益。作者认为，尽管人工智能存在不准确和“幻觉”等局限性，但它却被强加给人们。 作者不主张急于实现通用人工智能（AGI），而是提倡更缓慢、更自然的*实用*人工智能工具整合。他们强调关注实际有效的东西，并允许研究人员在没有季度盈利压力的情况下改进模型。 至关重要的是，作者反对巨额人工智能基础设施投资可以证明将有缺陷的产品推向市场的观点。他们倡导以用户为中心的方法，主张只采用能提供真正价值的人工智能，并支持创作者，而不是利用他们的作品进行模型训练。最终，这是一个呼吁以效用为驱动、而非贪婪的负责任人工智能发展。
## AI 集成：阻力和担忧
一则 Hacker News 的讨论强调了人们对人工智能被强制集成到日常产品和服务中日益增长的沮丧。用户表达了对数据隐私的担忧，特别提到了谷歌的 Gemini 需要付费订阅才能避免数据训练，以及微软积极实施人工智能功能。
许多人认为人工智能正在“强加给我们”，以证明投资的合理性，导致了不需要的功能和虚高的价格。担忧不仅限于恼怒，用户还指出了潜在的经济影响——例如人工智能生成的内容贬低人类创造力——以及拙劣的人工智能实施可能导致现实世界问题（例如，有缺陷的欺诈检测）。
一种普遍的观点是，如果人工智能真正有价值，需求将推动采用，而不是需要强制实施。 讨论还涉及科技公司优先考虑投资者回报而非用户需求的更广泛问题，这与过去过度炒作的技术周期相似。最终，许多用户希望*选择*使用人工智能，而不是被迫接受它。
## 更安静的自制空气净化器：关注噪音的方法
自制Corsi-Rosenthal (CR) 箱是一种经济有效改善空气质量和潜在降低疾病传播的方式，但其噪音水平常常导致人们关闭它们，从而降低了效果。该项目旨在解决这个问题，优先考虑持续使用而非最大过滤功率。
作者假设，即使过滤能力稍弱，更安静的净化器也会被使用更长时间，从而带来更大的整体空气清洁效果。他们使用安静的电脑散热风扇代替标准的嘈杂Lasko风扇，制作了一个CR箱原型。
测试表明，电脑风扇版本的性能与Lasko CR箱相当（甚至在没有导风罩的情况下略好），但至关重要的是，它明显更安静——大约低3分贝，且减少了刺耳的高音噪音。作者深入研究了风扇噪音的声学原理，解释了叶片与空气的相互作用如何产生音调“嗡嗡声”和宽带噪音。
最终目标是制造人们会*持续开启*的自制空气净化器，这个原型展示了通过降低噪音实现这一目标的一个有希望的步骤。还需要进一步的研究来量化噪音水平与实际使用模式之间的关系。
## 黑客新闻上的DIY空气净化器讨论
黑客新闻上有一个帖子讨论了使用猫头鹰风扇和静电过滤器制作的DIY空气净化器，起因是一位用户寻求为女儿过滤轮胎灰尘的项目建议。发帖者计划设计一个比典型的“Corsi-Rosenthal盒子”净化器更美观的设计。
讨论的中心是过滤器的效率，许多人建议使用MERV-13过滤器，而不是计划中的MERV-8静电过滤器，以更好地捕获颗粒，尤其是较小的颗粒。有人担心静电过滤器会失去电荷，以及气流与过滤器表面积的重要性。 许多评论者分享了他们自己的DIY经验，利用电脑风扇实现安静有效的空气循环，通常会重新利用旧电源。
“Corsi-Rosenthal”设计（将过滤器贴在盒式风扇上）被指出是一种在COVID期间流行的现有做法，尽管研究人员提供了有价值的测试和数据来验证其有效性。 也有人建议使用市售的宜家过滤器和Conway空气净化器等替代方案。 最终，该帖子突显了社区对经济实惠、有效的空气净化解决方案的兴趣。
## Sentinel-1D 传回首批高分辨率图像 欧洲航天局（ESA）发布了哥白尼Sentinel-1D卫星的首批图像，该新型雷达卫星于2025年11月4日发射。 值得注意的是，这些南极洲、南美洲（包括火地岛）甚至德国不来梅的高分辨率图像在发射后仅50小时内就被捕获并下载到地面站——这是基于雷达的地球观测的新纪录。 这些图像展示了卫星先进的合成孔径雷达（SAR）仪器，能够穿透云层和黑暗对地球表面进行成像。它们突出了像Thwaites和Pine Island等脆弱的冰川，这些冰川是气候变化的关键指标，与联合国冰川保护国际年和COP30的讨论相吻合。 Sentinel-1D还携带一个自动识别系统（AIS）来跟踪船舶和潜在的海上污染。 ESA官员赞扬了数据的质量和快速交付，强调了该任务对于监测地球和为气候行动提供信息的重要性。 这一成功凸显了ESA及其合作伙伴致力于通过哥白尼计划推进地球观测能力。
## ESA Sentinel-1D 初次图像与讨论总结
ESA的Sentinel-1D卫星发布了其首次高分辨率图像，引发了Hacker News上的讨论。虽然图像令人印象深刻，但用户指出在移动设备上缺乏令人沮丧的缩放功能。一些人澄清，“高分辨率”指的是潜在的5米x5米分辨率（条带测绘模式），但目前的视图分辨率较低。
对话深入探讨了图像背后的技术——合成孔径雷达（SAR），解释了它是如何利用雷达反射率创建详细地图，即使在云层和夜晚也能工作。用户讨论了它检测地形随时间发生的微小变化的能力。一篇关于“SARLink”的相关论文，该系统利用SAR卫星进行被动通信，也被分享了。
几位评论员赞扬了欧盟在地球观测和气候科学方面的实力，并指出欧洲天气模型优于美国同行。其他人强调Copernicus数据浏览器是一个宝贵的资源。最后，讨论涉及了这些图像揭示的地球之美以及对更频繁更新的渴望。
## 数字设计与计算机体系结构 – 2025年春季学期 概要 本课程提供数字电路设计和计算机体系结构的基础介绍，探讨计算系统如何从底层构建。学生将学习现代微处理器设计中使用的核心原理、历史先例和实用技术，以及至关重要的硬件/软件接口。 本课程旨在提供对计算机*如何*工作的深入理解，使学生能够评估设计权衡、系统地调试复杂系统，并可能开发创新设计。关键技能包括使用硬件描述语言和理解各种执行范式。 讲座将于每周四和周五下午2:15-4:00在HG F7（溢出教室为HG F5）举行，并将通过YouTube进行直播。实验课在HG E19、E26.1、E26.3、E27和D11/D12提供，时间为周二、周三和周五的不同时段。无需先修课程。
这次黑客新闻的讨论围绕着苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）在2025年春季提供的数字设计与计算机体系结构课程（227-0003-10L）。最初的帖子链接到课程详情，引发了关于开源ASIC设计以及在缺乏大量测试基础设施投资的情况下创建“严肃”ASIC的挑战的讨论。
评论者注意到苏黎世联邦理工学院在开源ASIC设计方面的成功，并强调了谷歌的Skywater库，用于RISC-V实现。几位用户称赞了这门课程本身，回忆起它是一次基础且引人入胜的经历，特别是动手构建MIPS CPU的练习。其他人推荐了相关的学习材料，包括尼古拉斯·维尔特的作品以及Onur Mutlu的讲座（可在YouTube上观看）。
讨论还扩展到相关主题，例如在ETH开发的RumbleDB数据库，以及与NAND2Tetris课程的比较，观点倾向于ETH课程更严格。最后，简短的讨论涉及大学排名以及基于引用的指标的有效性。
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## 五次方程的不可解性
最近的 Hacker News 讨论集中在用根式求解一般五次方程（五次多项式）的不可能性上——2swap 在一个新 YouTube 视频中探讨了这个问题。虽然维基百科关于阿贝尔-鲁菲尼定理的文章提供了一个基本概述，但评论员强调该视频的价值在于其清晰的呈现、深刻的可视化以及使复杂概念易于理解的能力。
几位用户推荐 V.B. Alekseev 的书《用问题和解法讲解阿贝尔定理》，作为对该主题的具体、不那么抽象的介绍，即使对于那些代数基础薄弱的人也是如此。另一些人则建议阅读 Ian Stewart 的《伽罗瓦理论》，以获得更全面但更具挑战性的理解。
讨论还涉及数学符号的演变以及理解域扩张和伽罗瓦群对于完全理解五次方程不可解性的重要性。虽然有些人批评 2swap 视频的风格，但许多人赞扬它能够重新点燃对数学的热情。
Langjam 游戏展：构建一种编程语言，然后用它制作游戏
Langjam Gamejam: Build a programming language then make a game with it
2 天前
Langjam游戏展是一个为期7天的挑战，旨在创建一个编程语言，然后使用该语言构建游戏。 你设定规则。 尽可能发挥创意，使用任何你想要的科技，并享受乐趣。 最具创意的作品将获得奖品！黑客马拉松持续7天。 你必须设计并实现一种编程语言。 你必须使用你的语言设计并实现一个游戏。 你可以使用任何语言、引擎、库和技术。 你定义什么是编程语言，什么是游戏。 可以单人或团队合作。 鼓励提供文档和说明。 额外加分：撰写关于你的语言、游戏和设计过程的博客文章。 加入游戏展并在Itch.io上提交。
## LangJam 游戏 Jam 总结
一个新的游戏 Jam，LangJam (langjamgamejam.com)，挑战参与者**构建一种编程语言，然后使用它来创建游戏**。Hacker News 上的讨论引发了关于在 7 天的时间范围内完成这样一个项目的可行性和范围的争论。
许多评论者探讨了**极简语言**的想法——从极其简单的（用于 Pong 的单条指令）到更实用的选项，如 Brainfuck 或 Forth。一个关键主题是创建**特定领域语言 (DSL)**，针对特定游戏类型，通过专注于游戏的“本质”逻辑来最大限度地减少复杂性。
分享了学习语言创建的资源，包括 Jack Crenshaw 的“让我们构建一个编译器”和 Graydon Hoare 关于编译器实现的演讲。还提到了几种现有的专业游戏语言，如 OpenGOAL 和 PuzzleScript。
最终，这场讨论突出了所需的各种技能和在 Jam 的限制范围内可能的各种方法——从简单的解释器到更雄心勃勃的、专门构建的语言。一位开发者甚至分享了他们的 3 年项目 Easel，这是一种专门为游戏逻辑设计的语言。
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## LLVM-MOS：6502 编译器分支
LLVM-MOS 是 LLVM 编译器项目的分支，专门针对 6502 处理器，旨在为复古计算带来现代编译技术。虽然前景可期，但根据基准测试，其生成的代码性能目前落后于 Oscar64。
该项目通过探索诸如将零页内存用作寄存器等技术，来应对 6502 开发的挑战——有限的内存以及对速度和紧凑性的需求。然而，开发者指出由于 RAM 限制和时序约束，为 Atari 2600 等系统编写游戏存在困难，这表明需要复杂的工具，甚至 SMT 求解器。
由于主 LLVM 项目的快速变化，维护 LLVM 分支具有挑战性。尽管如此，LLVM-MOS 已经取得了一些成功，例如一个 Rust 分支实现了为 Commodore-64 编译 C 代码。 还有其他类似的项目针对 Game Boy 和 Z80 等 CPU，但通常难以长期维护。 6502 仍然是学习底层编程的宝贵工具，尽管有些人认为 6809 或 68K 提供了更友好的汇编体验。
## Pixel Snapper：修复AI与程序化像素艺术
Pixel Snapper 是一款旨在完善像素艺术的工具，尤其适用于那些在一致的基于网格的结构上常常遇到困难的AI生成图像。它解决了诸如像素放置不一致、网格漂移和颜色调色板不受限制等常见问题。
该工具将像素吸附到精确的网格上，保持一致的分辨率（可扩展到任何像素大小），并强制使用量化的颜色调色板。这使其非常适合清理AI艺术作品、完善程序化艺术作品（如瓦片地图），以及确保游戏资源和纹理的可扩展性。重要的是，Pixel Snapper 旨在在处理过程中*保留*细节，例如抖动。
Pixel Snapper 可作为 Rust 命令行工具（通过 `git clone` 和 `cargo run`）或 WebAssembly 模块提供，是 Sprite Fusion 的一个项目，Sprite Fusion 是一个免费的基于 Web 的瓦片地图编辑器的创建者。它以 MIT 许可证发布。
请在以下网址找到它：[https://spritefusion.com/pixel-snapper](https://spritefusion.com/pixel-snapper) 和 GitHub：[https://github.com/Hugo-Dz/spritefusion-pixel-snapper](https://github.com/Hugo-Dz/spritefusion-pixel-snapper)。
## 使用 Rust 修复 AI 生成的像素艺术
一个新的 Rust 项目旨在解决 Google 的 Nano Banana 等模型生成的像素艺术中存在的问题。这些模型经常产生像素错位、细节不一致以及透明度处理困难的图像——导致模糊的“恐怖谷”效应。
该项目纠正了这些缺陷，恢复了像素艺术应有的清晰度。Hacker News 上的讨论指出，核心问题在于 AI 试图将过多的细节压缩到有限的像素中，未能遵守像素艺术的风格约束（例如一致的边缘）。用户指出，Stable Diffusion 管道中存在类似的工具（例如 `unfake` 和 `sd-palettize`）。
虽然有些人质疑修复 AI 生成的艺术的必要性，因为这可以由人工艺术家轻松重现，但另一些人认为它对于原型设计和快速生成大量变体很有价值。“使用 Rust” 引起了争论，有些人赞赏这种语言选择，而另一些人则质疑它是否仅仅是因为不是 JavaScript 或 Python 才重要。