美国疾病控制与预防中心（CDC）在罗伯特·F·肯尼迪的领导下，最近的举措对数十年来科学界的共识产生了怀疑：疫苗不会导致自闭症。CDC的一个修改后的网页现在承认，没有证据表明存在潜在的联系，并声称相关研究被“忽视”，这引发了自闭症科学基金会和美国医学会等医疗机构的愤怒。 这一转变源于肯尼迪确认期间与比尔·卡西迪参议员达成的政治协议，并受到过时、有限的研究和家长信念的驱动，而非严格的科学数据。卫生及公共服务部（HHS）为这一变化辩护，称其为“基于证据的”，这一说法受到广泛质疑。 这种情况凸显了一种危险的政治干预科学的趋势，类似于特朗普政府期间采取的行动——包括压制科学家和削减研究资金。专家警告说，对公共卫生机构信任的侵蚀，加上传播未经证实的主张的容易性，对公共讨论和有效的健康策略构成了重大威胁，优先考虑推测而非既定科学。
每日HackerNews RSS
客户端挑战：您的浏览器已禁用 JavaScript。请启用 JavaScript 以继续。网站的必要部分无法加载。这可能是由于浏览器扩展、网络问题或浏览器设置造成的。请检查您的连接，禁用任何广告拦截器，或尝试使用不同的浏览器。
## 地热能在德克萨斯州获得进展
德克萨斯州南部一家新的地热发电厂正在引起关注，它可能成为该州电网（ERCOT）的一个突破。该项目改造了现有的石油钻井技术——本质上使用一种改良的水力压裂技术——来提取地下的热量。 与压裂岩石释放石油不同，水被泵入地下加热，然后作为蒸汽带回地面发电。
Hacker News上的讨论显示出乐观和怀疑两种情绪。 许多人认为电网多样化是积极的，但一些德克萨斯人担心ERCOT会管理不当这种新容量，重蹈覆辙。 关于压裂岩石的长期可靠性和潜在环境影响的问题也浮出水面，提到了对水供应和井筒完整性的担忧。
该项目声称效率为70-75%，引发了关于是否利用现有井来加速建设和降低成本的讨论。 总的来说，这一发展预示着“地热复兴”，并突出了创新能源解决方案的潜力。
## Windows 驱动器盘符：不简单的一面 这篇文章深入探讨了 Windows 驱动器盘符令人惊讶的复杂内部机制。 驱动器盘符（如 `C:`）看似简单，但实际上是建立在 Windows 路径转换方式之上的约定。 核心过程涉及使用 `RtlDosPathNameToNtPathName_U` 等函数将标准的 Win32 路径（例如 `C:\foo`）转换为 NT 路径（`\??\C:\foo`）。 `\??` 前缀指向对象管理器的虚拟文件夹，驱动器盘符在其中被视为符号链接。 这意味着 `C:` 本质上是指向实际设备路径（`\Device\HarddiskVolume4`）的指针。 重要的是，只要在 `\??` 文件夹中存在相应的对象（通常通过 `subst` 创建），*任何*字符——甚至非 ASCII 字符（如 `€:` 或 `λ:`）——都可以用作驱动器盘符。 然而，File Explorer 和 PowerShell 等标准工具通常将驱动器盘符限制为 A-Z。 此外，虽然非 ASCII 驱动器盘符在命令行中*有效*，但存在一些问题——特别是 `SetVolumeMountPointW`，它可能会截断非 ASCII 字符，导致意外结果。 文章强调了潜在的编码问题以及不同 API 和实现中路径处理的不一致性，证明了 Windows 中看似简单的概念可能非常微妙。
## Dillo 项目迁移总结 出于对 GitHub 资源需求日益增加、JavaScript 依赖（与 Dillo 本身不兼容）以及潜在的单点故障数据丢失的担忧，Rodrigo Arias Mallo 正在将 Dillo 项目迁移到自托管基础设施。 原始 Dillo 网站在 2022 年丢失，凸显了依赖单一实体的风险。 新的设置包括一个自托管服务器 (dillo-browser.org)，并在 Codeberg 和 Sourcehut 上镜像 git 仓库以实现冗余。 使用轻量级、无 JavaScript 的 git 前端 (cgit) 来访问代码。 一个自定义的简单缺陷跟踪器 (“buggy”) 使用纯 Markdown 文件，避免了数据库依赖并支持离线工作。 邮件列表存档由独立服务维护。 虽然 GitHub 仓库将在过渡期间保留为存档，但目标是完全独立。 该项目利用 OpenPGP 签名进行验证，增强了对 DNS 故障的抵御能力。 迁移正在进行中，该项目依赖通过 Liberapay 提供的捐赠来支付持续的托管成本，预计可持续至少三年。 此举优先考虑“拉”模式的更新，并旨在避免助长对开放网络有害的趋势。
微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉在9月4日于华盛顿白宫东厅举行的白宫人工智能教育工作组会议后离开。Eric Lee | Bloomberg | Getty Images 挪威2万亿美元主权财富基金周日表示，将在微软即将举行的年度股东大会上投票支持一项股东提案，该提案要求提交一份关于在人权问题严重国家运营风险的报告。 微软管理层曾建议股东反对该动议。 该基金还表示，将反对重新任命萨蒂亚·纳德拉为董事会主席，以及反对他的薪酬方案。 根据基金数据，截至6月30日，该基金持有该公司价值500亿美元的1.35%股份，使其成为该基金第二大股权投资，仅次于英伟达。 根据LSEG数据，它是微软第八大股东。 美国科技公司的投资者将于12月5日在年度股东大会上决定是否批准这些提案。
斯坦福大学发布了保罗·赫加蒂更新的CS193p SwiftUI课程。
Paul Hegarty's updated CS193p SwiftUI course released by Stanford
2 天前
以下是斯坦福大学2025年春季学期CS193p（使用SwiftUI开发iOS应用程序）前6节课的视频和配套课程材料链接。 这是斯坦福学生学习iOS开发基础知识的一门课程。本学期的更多讲座将很快发布。该课程是在iOS 26和Xcode 26发布之前进行的，但课程中编写的代码似乎大部分兼容。当然，Xcode 26 的重大变化是内置的 LLM 辅助，而 iOS 26 引入了 UI 中的 Liquid Glass，因此这些视频中都没有这些内容。 不幸的是，我们无法在您观看这些视频时提供任何支持，但网上有很多很棒的资源可以帮助您学习 iOS 应用程序开发，请积极寻找！ 更多信息，请查看关于页面。
## 斯坦福大学SwiftUI课程更新及讨论
保罗·赫加蒂在斯坦福大学发布的更新后的CS193p SwiftUI课程引发了Hacker News上的讨论。这门课程最初于2008年推出（最初被回忆为2007年），一直以实践性强著称——早期参与者甚至收到了iPod Touch用于开发。值得注意的是，该课程的一个早期项目预示了Instagram的诞生。
目前的讨论围绕着该课程在快速变化的科技格局中的相关性。一些人质疑专注于SwiftUI是否仍然是未来开发者的最佳基础，或者人工智能驱动的工具是否会变得更加重要。另一些人则分享了他们积极的课程体验，认为它帮助他们开启了职业生涯。
一个关键的争论点是企业利益在大学课程中日益增长的影响，一些人质疑专门关注iOS开发。还有关于使用Swift进行跨平台开发以及一个第三方项目，该项目能够使SwiftUI代码在Android上原生运行的讨论。许多人赞扬赫加蒂的教学风格以及拥有这个免费资源的价值。
## Advent of Code 总结 Advent of Code 是由 Eric Wastl 每年12月1日至12月中旬创建的每日编程谜题系列。谜题设计面向所有技能水平，可以使用任何编程语言解决，只需要基本的编程知识和解决问题的能力。它们被用于各种目的，包括面试准备、教育和友好的竞争。 谜题的难度会随着时间增加，但个人体验各不相同。鼓励参与者使用提供的示例测试解决方案，并在遇到困难时构建自己的测试用例。可以通过 Reddit 子版块和社区论坛获得支持。 Advent of Code 优先考虑积极的体验，已经取消了全球排行榜，因为其压力和滥用。虽然允许私人排行榜，但规则由其组织者决定。创建者不鼓励使用人工智能解决谜题，强调人类解决问题的价值。该活动是免费使用的，但禁止复制谜题内容或复制 Advent of Code 品牌。
## 心灵的空间：人工智能 vs. 动物智能
安德烈·卡帕西认为，人工智能，特别是大型语言模型（LLM），代表了人类与一种根本上*非动物*智能的“首次接触”。虽然两者都源于优化，但驱动它们发展的压力却大相径庭。
动物智能通过自然选择进化而来，优先考虑生存——力量、地位、社会动态以及在危险的物理世界中磨练的本能。这创造了一种广泛的“通用”智能，能够处理多样化、高风险的任务。
然而，LLM是由*商业*进化优化的。它们的核心行为是对人类文本的统计模仿，并通过用户参与（“点赞”）等奖励进一步改进。这导致了一种专注于预测和取悦的“变形”智能，但当面对超出其训练分布的任务时，可能会变得脆弱——失败并非生存危机。
不同的计算基础和学习方法是次要的，核心区别在于优化压力。理解这种区别对于准确地建模和预测人工智能的未来发展至关重要，避免将其简单地视为更高级的动物。
## RL效率问题：为何落后于监督学习 最近的讨论凸显了强化学习（RL）与监督学习之间显著的效率差距。两者都需要计算量（FLOPs），但RL难以从每个FLOP中提取有意义的信息（“比特”）。监督学习在*每个*数据点上都能获得即时反馈，而RL则需要漫长的“思考轨迹”——可能需要数千步——才能获得*单个*奖励信号。 核心问题不仅仅是样本的计算成本，而是样本内的*信息密度*。在训练初期，RL模型很少成功，每次尝试带来的学习效果微乎其微。相反，监督学习即使从随机起点也能提供丰富的信号。 这可以被形象地描述为“通过率”问题：RL只有在成功的概率窗口内（大约50%）才能有效学习，而监督学习则能从任何改进中受益。当前的RL方法常常陷入低信息量状态，或者激发预先存在的能力，而非真正的学习。 已探索的解决方案包括课程学习、自我对弈（以维持高通过率）以及开发代理奖励以提供更密集的反馈。最终，弥合差距需要找到从每个RL样本中提取更多“比特”的方法，可能通过模仿人类从经验中学习的方式——不仅从结果中学习，也从过程本身学习。
## 强化学习效率与大语言模型进展 - 摘要
最近的讨论源于一篇博文（以及相关文章），中心议题是强化学习（RL）的信息效率，尤其是在应用于大语言模型（LLM）时。核心观点是，RL每次训练迭代提供的的信息有限——本质上只是一个表示成功或失败的比特，这可能会阻碍进展。
然而，评论者反驳说，RL的价值在于微妙地调整现有LLM的能力（“粘合剂”），而不是创造全新的能力。他们认为，即使在许多示例中进行微小调整，也能够很好地泛化，提供超越简单比特计数的宝贵见解。
这场辩论也涉及预训练的作用，一些人认为SFT（监督微调）如果将模型推到其固有能力之外，反而*会降低*性能。另一些人则强调RL在处理复杂的动作/反馈空间方面的优势，而监督学习在这些空间中会失效。
一个关键的争论点是术语——“预训练”是否准确地归类为监督学习——以及潜在的点击诱饵标题利用“RL”首字母缩写的歧义性。最终，这场讨论强调了在人工智能中最大化学习效率的持续挑战。