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## 旋转拨号电话会议断开连接 出于对会议的反感和对老式旋转拨号电话的迷恋,作者着手一个项目,旨在物理上“挂断”虚拟通话。目标是:将一台旧的西门子旋转拨号电话改造成一个功能齐全的会议听筒——配备声卡、麦克风和键盘。 该项目涉及3D打印连接器,以便在不永久修改的情况下与电话的内部线路连接。最初的计划是将树莓派RP2040用作声卡/键盘的组合,但依赖LLM进行编码却证明代价高昂且存在错误。 作者转向了一个更简单的解决方案:一个廉价的USB声卡(来自速卖通,价格为1.69美元),以及RP2040仅用作键盘模拟器,由电话的挂机和旋转拨号盘触发。拨号盘现在输入数字,而挂断则发送预编程的按键组合来结束会议(例如,Zoom的Ctrl+Shift+E,或者,俏皮地,Teams的`rm -rf /`)。 最终结果是一个功能齐全、令人愉悦的复古方式,可以断开与数字世界的连接——也是LLM辅助的强大力量(以及偶尔的挫折感)的证明。

## 旋转拨号电话会议话筒 - Hacker News 摘要 一位用户([todsacerdoti](https://news.ycombinator.com/user?id=todsacerdoti))详细描述了将旋转拨号电话改装成会议话筒的过程,在Hacker News上引发了热烈讨论。该项目涉及将电话连接到电脑,使其成为独特的会议工具。 对话迅速扩展到对旧电话技术的怀旧反思——令人满意的“砰”的一声挂断声、耐用的公用电话以及拨号的机械原理。用户分享了向年轻一代介绍这些技术的经历,突出了与现代数字设备的对比。 许多评论者讨论了类似的DIY项目,包括USB旋转拨号盘和支持蓝牙的古董电话。一个反复出现的主题是对更简单、更具触觉的通信工具的渴望,甚至还有一些幽默的想法,比如通过物理销毁一次性电话来“愤怒退出”会议。使用LLM协助该项目所面临的挑战也被讨论,一些人发现它们存在缺陷,需要大量修改,而另一些人则在使用Codex等模型时取得了成功。最终,这篇帖子引起了人们对更专注和更具吸引力的会议体验的渴望。

受Advent of Code的启发,作者发现自己更偏好函数式编程原则——不变性、词法作用域和函数返回数组,而AWK缺乏这些特性。试图将函数式方法强加于AWK以解决复杂问题,很快就暴露了该语言的局限性和意外复杂性。 这引发了一个思考实验:如果AWK融入现代特性,例如一流数组、函数/lambda、词法作用域和管道,会怎样?然后,作者利用大型语言模型(具体为Cursor Agent与Sonnet 4.5)*构建*了一种名为“FAWK”的新语言,基于这些想法。 令人惊讶的是,LLM成功创建了一个带有大量测试的Python解释器,甚至处理了复杂的特性,如打印重定向和多维数组。虽然承认对生成的代码缺乏深入理解,作者计划在未来的Advent of Code挑战中使用FAWK,并探索LLM加速编程语言实现的可能性,即使这会将开发者的角色转变为代码审查和完善。FAWK解释器可在GitHub上找到。

## Qtile:一个Python驱动的平铺式窗口管理器设置 本文详细记录了一位用户从XFCE迁移到Qtile的过程,Qtile是一个用Python编写的平铺式窗口管理器。作者最初对平铺式窗口管理器感兴趣,但由于其Python技能,发现Qtile具有吸引力,因为它允许进行广泛且易于管理的自定义设置。 该设置优先考虑**隔离性**,将Qtile及其依赖项安装在专门的虚拟环境中,以避免系统冲突。配置被模块化,将复杂元素分解为可重用的函数,并设计为**硬件感知**,根据连接的设备(显示器、电池、网络)动态调整。 主要功能包括自定义键绑定、一致的配色方案以及显示系统信息的窗口小部件,例如CPU/GPU温度、VRAM使用情况和IP地址。作者还实现了在显示器之间进行智能鼠标移动和动态屏幕配置的功能。 该配置不断发展,未来计划包括用于通知和系统监控的自定义窗口小部件。最终,作者强调了Qtile的强大和灵活性,并推荐给熟悉Python且寻求高度可定制和高效桌面环境的Linux用户。

## 熊蜂展现出意想不到的认知能力 来自伦敦玛丽女王大学的一项新研究表明,熊蜂能够处理光闪的*持续时间*,并利用这些信息进行导航和寻找食物——这是昆虫首次出现。研究人员向熊蜂展示了一个迷宫,迷宫中包含闪烁着短光或长光的光圈,并将其中一种持续时间与甜味奖励联系起来,另一种与苦味奖励联系起来。 熊蜂始终学会选择与甜食相关的光圈,即使它的位置发生变化,也证明它们并非依赖食物的气味或视觉。这种区分持续时间(0.5到5秒)的能力将熊蜂置于一个精选的动物群体之中——包括人类、猕猴和鸽子——这些动物都具备这种时间处理能力。 这项研究挑战了昆虫是简单的“反射机器”的观念,并突出了它们灵活的学习能力。科学家们现在正在研究这种技能背后的神经机制,并探索个体熊蜂之间学习速度的差异。这项研究强调了这些重要传粉者的复杂认知,并促使我们重新评估对时间感知本身的理解。

## 蜜蜂与更广阔的认知:对动物认知的理解转变 一项最新研究表明,蜜蜂能够处理时间概念,这是昆虫首次展现出这种能力,并引发了关于物种间智能深度的讨论。这项发现,连同蜜蜂计数和玩耍的先前研究结果,推动了这样一种观点:意识并非人类独有,而是存在于一个连续谱上。 Hacker News的讨论迅速扩大,评论者分享了关于动物智能的轶事——从农场动物表现出爱意和悲伤,到蜘蛛展现出复杂的解决问题能力。许多人质疑以人类为中心的智能观,强调了这对工厂化养殖等实践的伦理影响。 该讨论还涉及了定义意识的复杂性以及可能低估其他生物认知能力的问题。人们对人类活动对授粉者种群的影响以及认识所有生物智能的重要性表示担忧。最终,这场对话强调了人们对动物复杂内心生活的日益欣赏,以及对人类在自然界中地位的反思。

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## 苹果调整策略:减少对年度iPhone盛会的关注 一份最新的彭博社报道显示,苹果正在逐渐放弃传统的、备受瞩目的年度iPhone发布周期。这引发了Hacker News上关于iPhone未来和苹果产品策略的讨论。 许多评论者思考苹果何时可能会发布没有新款“iPhone”的一年,并将这种情况与iPod的停产相提并论。虽然一些人认为iPhone的盈利能力将确保其在未来几十年内持续发布,但另一些人预测来自眼镜或折叠屏手机等新兴技术的竞争可能会加速其衰落。 讨论强调了苹果的优势——其品牌忠诚度和封闭的生态系统——但也承认了来自三星、小米和联发科等亚洲制造商日益激烈的竞争,尤其是在电池续航、相机技术和SoC性能方面。一些人认为苹果正在优先考虑服务收入,这可能会降低对持续硬件升级的需求。最终,对话的中心是苹果能否通过渐进式改进来维持其主导地位,或者是否需要更重大的创新才能保持领先。

该项目详细介绍了一种用于手部治疗的定制单相经皮神经电刺激(TENS)设备的设计,成本低于100美元。该设备使用3.7V LiPo电池,通过带有MCP73831 IC的USB-C充电。TPS55340升压转换器产生32V刺激电压,而TPS63001降压-升压转换器为ATmega32U4微控制器提供稳定的3.3V。 ATmega32U4控制刺激,通过连接到各个手指电极(拇指到小指)的10位PWM输出产生可调节频率和占空比的脉冲,掌部作为公共地。输出级采用MOSFET和BJT,对输送到每个电极的电流进行门控和限制。 该设计优先考虑简单性,采用单相脉冲方法和模块化设计——将电源、控制和输出级分离——从而实现快速迭代。最终设备可以选择性地刺激各个手指,可能有助于康复锻炼,展示了电子设计与实用、以人为本的应用相结合。

## 构建振荡器:实用方法 构建振荡器的核心不是直接*产生*振荡,而是实现足够的信号增益并仔细管理反馈。许多在线振荡器电路要么无法工作,要么依赖于晦涩的元件。本文重点介绍如何使用简单的元件构建易于理解且可靠的振荡器。 最简单的方法是使用施密特触发器——一种没有稳定中间点的电子开关——在两种状态之间循环。一种基本实现方式使用晶体管和电阻,创建一个弛张振荡器,其中电容器充电和放电,从而设定振荡频率(在特定元件值下约为3kHz)。 或者,可以使用运算放大器。使用运算放大器的弛张振荡器利用电容器的充电/放电和反馈来产生振荡(在特定值下约为70-75Hz)。另一种方法是使用运算放大器电压跟随器,并由RC滤波器创建移相反馈回路。这通过在特定频率处反转波形来实现振荡(约为2.75kHz)。 仔细选择元件,例如在运算放大器电路中进行阻抗匹配,对于准确且稳定的振荡至关重要。虽然可以优化正弦波输出,但简单的放大级可以轻松改善信号。关键在于理解增益、反馈和时序的原理,从而构建功能性的振荡器。

澳大利亚即将对16岁以下人群禁止使用社交媒体,该禁令将于12月10日生效,现在包括流行的游戏直播平台Twitch。Twitch将与Facebook、Instagram、TikTok等一起,必须阻止16岁以下用户创建新账户,并从1月9日起停用现有账户。 澳大利亚电子安全专员表示,此决定源于该平台通过直播聊天和内容讨论专注于“在线社交互动”。虽然Pinterest因主要用于图片整理而被排除在外,但该禁令旨在保护儿童免受有害内容和在线压力的影响。 科技公司因不合规将面临巨额罚款,最高可达4950万澳元,并正在探索年龄验证方法,如身份验证和年龄推断技术。Meta已经开始在官方截止日期之前主动关闭未成年人账户。

## Twitch 被列入澳大利亚青少年社交媒体禁令 澳大利亚已将 Twitch 加入到禁止 18 岁以下用户使用的社交媒体平台名单中,与 Facebook、TikTok 等平台一同。此举引发了争论,一些人支持此举,理由是担心寄生关系和有害内容,而另一些人则担心这会滑向更广泛的审查。 许多评论员强调了这一先例,担心未来会根据主观标准禁止网站——甚至有人开玩笑说 Linux 可能会成为下一个目标。一个主要担忧是年龄验证可能会导致强制数字身份要求,尽管对此做出了保证。 讨论还集中在禁令的有效性上,质疑它是否真的能限制访问,或者只是将青少年推向监管较少的平台。一些人认为,重点应该放在父母的责任和完全限制智能手机的使用上,而另一些人则认为这是控制在线叙述的一步。禁令的理由也受到质疑,因为与 TikTok 具有相似功能的 YouTube 仍然被豁免。最终,一些人认为此举是保护年轻人的必要尝试,尽管并不完美,而另一些人则认为这是政府控制过度。

## Olmo 3:一个完全开放和可追溯的语言模型家族 AI2 发布了 Olmo 3,一个开源语言模型家族(7B 和 32B 参数),旨在通过完全透明来推进开放式人工智能研究。与仅仅发布模型权重不同,Olmo 3 提供了对*整个*模型开发流程的访问权限——包括数据集、代码、检查点和训练过程——从而实现定制化和更深入的理解。 该家族包括 Olmo 3-Base(最强大的完全开放基础模型)、Olmo 3-Think(领先的开放推理模型,具有可追溯的推理步骤)、Olmo 3-Instruct(具有竞争力的聊天/工具使用模型)和 Olmo 3-RL Zero(用于强化学习研究)。Olmo 3-Think (32B) 显著缩小了与更大、闭源模型之间的性能差距,同时使用了明显更少的训练数据。 主要特性包括增强的数据策展(Dolma 3 和 Dolci 数据集)、高效的训练堆栈以及与 OlmoTrace 的集成——一种将模型输出追溯到训练数据的工具。这允许研究人员检查模型表现出某种行为的*原因*,并在开发的任何阶段进行干预。所有组件均以宽松的开源许可发布,从而促进协作和负责任的人工智能发展。

## Olmo 3:一种新的开源AI模型 - 摘要 Allen AI 发布了 Olmo 3,一个全新的开源 AI 模型家族(7B 和 32B 参数),专注于透明度。与许多“开放”模型不同,Olmo 提供对其训练数据和代码的访问,允许对其行为进行更严格的审查和理解。一个关键特性是“OlmoTrace”,它试图展示模型输出与其训练数据中特定文本片段之间的联系——尽管其用处存在争议,一些人认为它更像是字典查找,而非真正的推理追踪。 讨论强调了人们对训练数据质量的担忧(包括从各种来源抓取的内容),模型“幻觉”或自信地陈述错误信息的倾向,以及与 LM Studio 等工具的集成问题。尽管存在这些挑战,许多人仍然对真正开源的模型在研究和开发方面的潜力感到兴奋,并且认为它与闭源替代方案相比,能够提供更大的用户控制和理解。此次发布被视为一个进步,但需要进一步的开发和社区贡献才能充分发挥其潜力。

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