“当你创作艺术时，你变得脆弱，因此艺术作品也变得脆弱，这使得它看起来更鲜活、更真实或更贴近当下，” 德怀尔在周三反思前一天的抗议时说道。目前的展览展出了五位阿拉斯加大学费尔班克斯艺术硕士候选人的作品，他们是莎拉·德克斯特、尼克·德怀尔、艾米·埃德勒、艾丽斯·萨顿和马修·伍勒。格兰杰是阿拉斯加大学费尔班克斯电影和表演艺术专业的学生。他的法庭日期定于下周二，1月20日。这是一个正在发展的新闻。请回来这里查看更新。
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## 宇宙学革命：挑战暗物质与大爆炸
科学史表明，既定的理论常常被推翻，现代天体物理学可能正处于这种转变的边缘。虽然暗物质和大爆炸目前占据主导地位，但越来越多的证据表明它们可能存在缺陷。
观测显示，星系旋转速度比牛顿物理学预测的更快，最初通过假设存在未知的“暗物质”来解释。然而，这种解释需要大量的缺失质量，而这些质量至今未被发现。此外，詹姆斯·韦伯太空望远镜揭示了早期形成且质量巨大的星系，这与暗物质模型预测的缓慢、分层式增长相矛盾。
另一种方案，“米尔格罗姆动力学”，提出在极低加速度下对牛顿引力进行修正，可以准确预测观测到的星系行为。重要的是，最近的研究表明，宇宙微波背景——传统上被视为大爆炸的证据——可能实际上主要由这些早期、快速形成的星系发出的辐射来解释。
这些新兴证据指向了一种潜在的范式转变，即对引力的修正理解，而不是未知的物质，更能解释宇宙。虽然还需要进一步的研究，但越来越多的“内在一致性”证据表明，一场宇宙学的革命正在进行中，挑战着长期以来的假设，并为理解宇宙开辟了令人兴奋的新途径。
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宇宙学中正在展开的科学革命 (economicsfromthetopdown.com)
14 分，由 empiko 1 天前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论
d_silin 1 天前 | 下一个 [–]
一些批判性反馈 https://www.reddit.com/r/AskPhysics/comments/1lj2k88/comment... 回复
jfengel 1 天前 | 上一个 [–]
简而言之，又是 MOND。
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## Gambit：构建可靠的LLM工作流 Gambit 是一种通过将复杂任务分解为更小、可管理的“牌组”（decks）来创建健壮 LLM 应用程序的工具。这些牌组定义了清晰的输入、输出和安全保障，从而提高可预测性和可测试性。与传统的长提示方法不同，Gambit 鼓励模块化设计，无缝地混合 LLM 调用和标准计算任务。 主要功能包括本地执行、流式追踪和内置调试 UI，方便故障排除——摆脱对提供商日志的依赖。您可以使用简单的 Markdown 或 TypeScript 定义工作流，并利用 Zod 等工具进行输入/输出验证。 Gambit 提供了一个 CLI 用于运行牌组（使用 `npx` 或 `deno`），一个 REPL 用于交互式测试，以及一个带有可视化界面的调试服务器。它支持追踪和状态持久化，以便进行详细分析。目标是使 LLM 应用程序开发更像传统的软件工程，具有改进的可观察性和控制性。它旨在通过在每个步骤只向模型提供必要的信息来降低成本和减少幻觉。
## Gambit：一个开源代理框架
Gambit是一个新的开源项目，旨在简化可靠AI代理的创建。与严重依赖预定义流程的传统代理编排框架不同，Gambit充当一个“代理 Harness”——本质上是代理的操作系统。
核心思想是将控制权交给LLM，允许代理自行决定下一步行动，而不是被严格指示。代理使用markdown文件或TypeScript定义，并且可以通过“decks”以类型安全的方式调用其他代理。一个关键特性是每一步的自动评估（“评级员”），确保质量并防止PII泄露等问题。
开发者在创建基于LLM的视频编辑器时，在使用现有工具时遇到困难，因此构建了Gambit。他们强调可预测性和降低复杂性，认为可靠性来自于清晰的边界和短期的代理执行，而不仅仅是依赖更强大的模型。Gambit旨在实现易于共享的开源代理和快速的机器人开发。
演示视频地址：[https://youtu.be/J_hQ2L_yy60](https://youtu.be/J_hQ2L_yy60)。
tldraw 暂时停止接受外部贡献者的拉取请求，原因是人工智能生成的提交数量激增。虽然该项目欢迎问题、错误报告和讨论，但维护者发现许多人工智能贡献缺乏适当的上下文，表现出对代码库的理解不足，并且缺乏作者参与。 这一改变是必要的，因为审查拉取请求需要维护者投入大量精力，而当前低质量提交的数量使得彻底审查变得不可持续。团队将有选择地重新打开有前景的拉取请求，但大多数未经请求的提交将被关闭。 创建者承认这是对项目开放贡献模式的倒退，但认为这对于在等待 GitHub 改进的贡献管理工具的同时，维护代码质量和社区健康至关重要。这一决定反映了开源项目在应对人工智能辅助代码生成兴起时面临的更广泛的挑战。
## TLDraw 因 AI “劣质内容” 暂停外部贡献
TLDraw，一款流行的绘图工具，因大量低质量、AI 生成的拉取请求（“劣质内容”）而暂时停止接受外部贡献。这反映了在线协作领域更广泛的担忧，即对个人贡献者的信任正在减弱。
讨论强调了对更好地验证贡献的真实性和质量的需求，许多人建议回归“信任网络”模式——在这种模式中，声誉和担保至关重要。然而，实施此类系统面临挑战，包括防止恶意行为者渗透和利用信任网络。
许多评论员认为，AI 正在加剧现有问题，降低了低质量贡献的门槛，并让维护者不堪重负。一些人认为 AI 可以*辅助*开发，但前提是必须由熟练的工程师使用。另一些人则提出了更严格的审查流程、自动化测试，甚至完全限制开放贡献等解决方案，模仿传统出版物的做法。核心问题是，随着 AI 改变代码生成的成本，外部贡献的价值主张正在发生变化，这可能导致开源维护者 burnout（倦怠）。
这似乎是PDF文件的一部分，包含了一些内部数据和编码信息，而不是可读的文本内容。 它主要由PDF对象引用、偏移量和流数据组成。 因此，无法翻译成有意义的中文。
这个Hacker News讨论围绕一篇1967年的文章《程序员做什么》[pdf链接提供]，该文章最近被重新发现并分享。对话很快深入到附在文章上的一张手写笔记，最初被认为是唐纳德·克努斯所写，后来证实是*Datamation*编辑查克·贝克所写。笔记提到一个“糟糕的程序员”，他的程序“夭折”，克努斯指出他自己的程序能持续大约12年。
用户们讨论了这篇文章对编程挑战的惊人预见性，即使在技术有限的情况下。一个关键点是“致命创伤”的概念——当程序面临压倒性的复杂性或变化时会失败（描述为熵）。
许多评论者强调了这篇文章持久的相关性，建议定期重新发布，以提醒开发者，根本的限制通常在于程序员管理复杂性的能力，而不仅仅在于工具本身。 还有关于程序员角色演变的简短讨论，质疑焦点是否会从“编写代码”转移到“编写AI提示词”。
## Prolog 痛点总结 作者在实现答案集和逻辑约束编程特性时，反思了对Prolog的挫败感，源于缺乏标准化和某些设计选择。主要问题包括缺乏原生字符串类型（依赖原子或字符列表）、函数（尽管Picat已经展示了具有函数的双向性）、以及像映射这样的标准集合类型。 布尔逻辑也不同寻常；`true`/`false`是控制流语句，而不是值。这与令人困惑的否定 (`\+`) 和切 (`!`) 的实现结合在一起，可能导致不可预测的行为和复杂的代码。 进一步使问题复杂化的是查询中的一些怪癖——一次性获取所有结果需要像`bagof`这样的特殊结构，并且具有非标准语法。运算符重载（例如使用`^`进行存在量化）以及`sort`的行为（返回集合而非列表）都增加了不一致性。 最终，作者认为Prolog缺乏标准化和不寻常的设计选择造成了不必要的麻烦，尽管它具有强大的特性，如双向性和失败即否定。他们预计会被纠正这些观点，并承认Prolog拥有忠实的社区和潜在的解决方法。
## Hacker News 讨论：Prolog 的不足
最近一篇 Hacker News 的帖子引发了关于逻辑编程语言 Prolog 的优缺点讨论。原作者列出了几个不满之处，包括缺乏标准化的字符串、没有布尔值、令人困惑的否定以及割切（控制机制）的非直观性。
然而，许多评论者，通常是经验丰富的 Prolog 用户，强烈不同意这些批评。他们认为作者的问题源于将其他语言的范式应用于 Prolog，未能掌握其独特的基于逻辑的基础。 几位指出 Prolog 的优势——其声明性、强大的合一以及对元编程的适用性——在使用传统编程期望时会丧失。
讨论强调了 Prolog 的历史背景及其在形式逻辑中的根源，强调其语法和语义是故意的，而不是任意的缺陷。 推荐了 Markus Triska 的“Prolog 的力量”以及各种教科书以供深入理解。 替代方案，如 Picat 和 Datalog，也被提及，以及将 Prolog 类似的功能集成到更主流语言中的想法。 最终，该帖子强调 Prolog 需要思维方式的转变，不能简单地将其视为另一种编程语言。
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## AWS 欧洲主权云：摘要 AWS 欧洲主权云是一套专用的云基础设施，专为需要增强数据主权控制的欧洲公共部门组织和高度监管行业设计。它是一个功能齐全、独立的云，与其它 AWS 区域不同，其基础设施*完全*位于欧盟境内。 客户可以受益于 AWS 提供的全套服务、安全性和性能，同时获得额外的数据控制和合规性保障。一个关键特性是运营自主性：日常运营，包括数据中心访问和支持，完全由居住在欧盟内部的人员处理，AWS 正在过渡到一支完全由欧盟公民组成的团队。 这套云提供强大的技术控制、法律保护以及确保数据保留在欧洲边界内的承诺，从而满足日益增长的主权需求。
## Rulebricks：增强对Claude Code的治理
Rulebricks 提供了一种集中式、动态的方式来管理 Claude Code 代理的行为，相比直接编辑 `settings.json` 文件具有优势。虽然基本的 JSON 编辑适用于简单的模式匹配，但 Rulebricks 在即时策略更新、详细审计跟踪和条件逻辑（例如仅允许在 `node_modules` 上使用 `rm -rf`）方面表现出色。
它通过 `PreToolUse` 钩子拦截工具的使用，向 Rulebricks API 发送请求以获取允许/拒绝/询问的决策。设置过程包括在 rulebricks.com 创建帐户，fork 一个模板（Bash Guardrails、文件访问策略或 MCP 工具治理），自定义规则，并将您的 API 密钥复制到 Claude 环境中。
主要优势包括即时应用策略、可搜索的被阻止命令日志，以及非工程师管理规则的能力。Rulebricks 提供云部署和私有基础设施部署选项，并允许数据脱敏以保护隐私。移除 Rulebricks 涉及删除钩子脚本和相关的 Claude 配置设置。
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管理大型软件系统开发 (1970) [pdf] (praxisframework.org)
17 分，由 showsover 1天前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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