美国政府发布了首份官方指南，敦促美国人限制高度加工食品以改善健康。 这不是一项法规，而是一项公共卫生建议，承认这些产品带来的有害影响。 高度加工食品——如含糖饮料、包装零食和含有人工添加剂的食品——的设计目的是为了方便和美味，而不是营养。 摄入过多这些食物的饮食与肥胖、糖尿病、心脏病甚至某些癌症等慢性疾病密切相关，导致巨大的医疗保健成本。 目前，高度加工食品占美国儿童饮食的近70%，远高于许多其他国家。 该指南强调优先选择“真实”的、最少加工的食物，以支持健康和长寿，将食物选择视为个人和国家福祉的重要决定因素。
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## Realfood.gov 与 Grok AI 集成 - 摘要
美国政府的 Realfood.gov 网站现在包含一个由埃隆·马斯克的 Grok AI 提供支持的搜索框，但集成存在缺陷。该框没有根据网站的营养信息提供答案，而是简单地打开一个新的窗口到 Grok.com，提供的回应常常与 Realfood.gov 的指导意见*相矛盾*。
用户报告称，Grok 提供了可疑的建议，包括可能有害的推荐，并表现出反映 RFK Jr.（现任 HHS 秘书）有争议观点的偏见。人们对缺乏周全的实施表示担忧，认为这可能是出于对马斯克产品的个人偏好。
讨论的重点是潜在的错误信息、政府的优先事项以及此类举措在新的政府下可能被取消。一些人认为这是一个令人担忧的“徒有其表”的例子，而另一些人则认为这是朝着解决美国不健康的饮食习惯迈出的第一步，尽管执行得不好。最近的报告甚至显示，通过 Realfood.gov 界面查询时，Grok 建议将食物用于直肠插入。
## Matrix 欢迎新用户并应对未来挑战 Matrix 在 Discord 宣布强制年龄验证后，用户注册量激增。该项目热烈欢迎寻求开放、去中心化替代方案的新用户。然而，它承认该平台尚未成为 Discord 的完全替代品，缺乏强大的语音频道和广泛的自定义功能。 一个关键的区别在于 Matrix 的开放标准特性——允许用户选择各种客户端，甚至托管自己的服务器。然而，这也意味着服务器必须遵守不断发展的年龄验证法律（如英国的 OSA，以及澳大利亚、新西兰、欧盟、美国和加拿大等地的类似立法）。matrix.org 服务器正在适应这些法律，可能通过高级帐户（通过信用卡验证）等选项来抵消合规成本。 为了提供更大的用户控制权，正在进行“帐户可移植性”工作，允许用户轻松迁移到不同的服务器。Matrix.org 基金会是一家非营利组织，依靠捐赠来维护协议和基础设施，并鼓励用户支持其工作。虽然开发重点是公共部门部署以获取资金，但 Matrix 的开源性质允许社区贡献来填补功能差距。
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这次黑客新闻的讨论围绕着David Patterson在2016年的演讲“如何毁掉你的职业生涯”，目标受众是研究和学术界人士。演讲幻灯片链接已提供，引发了关于职业道路和不断变化的科技格局的对话。
一个关键主题是行业的变化。许多评论员指出，虽然大科技公司曾经令人向往，但由于缺乏灵魂的公司文化、社会影响方面的担忧以及日益增长的压力，它们变得不那么有吸引力。人工智能的兴起也备受讨论，一些人认为它有助于自动化“繁琐的工作”，而另一些人则担心其更广泛的影响。
讨论强调了在大型科技公司之外寻找替代职业道路的困难，尤其是在研究领域，学术界也面临着资金和政治方面的挑战。一些人在社区学院任教等职位上找到了满足感，优先考虑工作与生活的平衡，而不是传统的“成功”。另一些人分享了在Google Research的积极经验，指出只要在公司优先的项目上取得进展，就能有一定的自由度。最终，这个帖子反映了对大型科技公司日益增长的怀疑态度，以及对更有意义和可持续的职业选择的探索。
## 城市零售业的脆弱未来
城市因充满活力的零售业——商店、咖啡馆和餐馆——而繁荣，带动房地产价值上涨并塑造社区特色。然而，这种“消费城市”模式正日益受到在线购物、客流量减少和成本上升的威胁，导致大范围的店铺关闭。一个关键问题是“价值流失”：零售商创造了整个社区共享的价值（房价上涨、社区吸引力），但未能完全从中获益。
目前的体系未能充分支持这些重要的企业。解决方案在于能够更好地捕捉和重新分配零售业创造的价值的模式。历史上，统一所有权——例如购物中心或规划社区——允许内部交叉补贴。创新的方法包括地方税、房主/商业协会以及特殊目的债券，以资助社区改善。
随着传统零售业的挣扎，一种转向“公共空间”的趋势可能会出现——提供社区和体验，而不仅仅是商业。然而，这些需要支持才能蓬勃发展。最终，促使零售业能够更多地获取其创造的价值，对于保持我们城市充满活力和吸引力、防止店面空置以及确保对基本城市设施的持续投资至关重要。
## 修复零售业：土地价值增值机制摘要
一则Hacker News讨论集中在独立零售商面临的挑战上，他们常常能重振街区，但当租约续签时，却往往因租金上涨而被排挤。核心问题在于，房东受益于成功零售商创造的房产价值增长，却不一定为此做出贡献。
提出的解决方案包括增加零售业分区以缓解竞争并限制房东的议价能力，以及土地价值税（LVT）——对土地价值而非土地和建筑物征税，以此激励开发并抑制土地投机。一些人认为政府干预本质上是有缺陷的，而另一些人则指出新加坡等模式，土地价值增值资金用于公共项目。
这场讨论凸显了产权、可负担的商业空间以及城市社区整体健康之间更广泛的紧张关系。许多评论员认为，目前的制度偏袒土地所有者，而非积极建设地方经济的人们，并建议需要系统性变革来解决这种不平衡。人们也对在线零售的影响以及与大型公司竞争的困难表示担忧。
## 被人工智能指控冒犯
这篇博文详细描述了作者在为同事的报告撰写一个简单的引言段落后，被指控使用人工智能的沮丧之情。尽管作者提供了有益的建设性反馈——建议一个总结性的开头——同事却赞扬了写作，*并且*质疑其是否出自人类之手，询问是否“经过了人工智能处理”。
作者对这种暗示他们的写作技能不真实深感冒犯，尤其作为一名专业写作者。他们以一种俏皮的讽刺回复，重申了自己的作者身份，并表达了对人工智能生成内容的反感。
这篇博文最终反映了人们对人类技能和创造力日益贬值的焦虑，在一个越来越依赖人工智能的世界里，质疑这种趋势将走向何方。
## Syntux：React & Next.js 的生成式 UI
Syntux 是一个用于使用 React 和 Next.js 构建动态、生成式 Web UI 的库。它利用大型语言模型 (LLM) 设计根据您的数据定制的 UI，这些数据由 **React 界面模式 (RIS)** 表示——一种 JSON-DSL，用于定义 UI 结构，而无需生成实际代码。这确保了安全性、可重用性和可缓存性。
**主要特性：**
* **生成式 UI：** 基于数据 (`value`) 和描述性 `hint` 创建 UI。
* **自定义组件：** 与您现有的 React 组件无缝集成。
* **缓存：** 允许通过简单的基于字符串的模式缓存系统重用生成的 UI。
* **LLM 支持：** 通过 Vercel AI SDK 与各种 LLM 提供商（如 Anthropic 的 Claude）合作。
* **服务器动作：** 允许将服务器端功能附加到 UI 事件。
* **成本优化：** 设计用于最大限度地减少与 LLM 的 token 使用量。
要使用，只需在 `<GeneratedUI>` 组件中提供数据 `value`、LLM `model` 和描述所需 UI 的 `hint`。Syntux 是开源的（MIT 许可证），并提供用于组件定义和模式生成的工具。
## 展示HN：从数据生成Web界面 - 摘要
一个新项目允许使用人工智能从数据中动态生成Web界面。该工具在Hacker News上展示，旨在运行时创建个性化UI，以适应个人用户。虽然引人入胜，但讨论强调了对其实用性的担忧。
主要争议点包括缺乏确定性UI——界面可能会不可预测地改变——以及缓存和密钥迁移的潜在问题。用户质疑对于已经能够生成UI的经验丰富的开发者的价值，但建议在诸如客户/患者入职等领域，自适应表单可能是有益的。
提到了类似的项目，例如Google的A2UI。一些评论员将这种方法与现有的表单框架（如FormKit）进行对比，认为预定义的、确定性的表单更可靠，尤其是在医疗保健等敏感领域。该项目被设想为一种智能渲染数据的方式，可能为传统的脚手架方法提供更灵活的替代方案。
## 难以捉摸的第二：深入时间计量的核心
作者儿时对精准时间着迷——从“报时女郎”电话服务到博物馆的摆钟——由此展开对国家标准与技术研究院（NIST）时间科学的调查。最初寻找时间的确切来源，却发现这是一个出乎意料的复杂且不断演变系统。
目前的标准并非基于天文观测，而是基于铯原子的振荡，由原子钟精确测量。然而，即使是这个极其精确的系统也并非完美。时间不断被修正，根据法国科学家协调的全球原子钟数据进行回顾性调整，承认固有的“漂移”和统计不确定性。
此外，即使铯标准也正受到新兴的光钟的挑战，后者有望提供更高的精度。这种对精度的追求，体现了从*根据*天体事件测量时间，到*从*基本物理常数构建时间的转变。最终，作者发现时间并非固定不变的实体，而是一种不断预测和修正的测量，受到量子力学本质所施加的限制——意识到追求完美时间在根本上可能是无法实现的。
最近一篇发表在《哈珀杂志》上的文章《完美秒的科学》在Hacker News上引发了讨论。用户们分享了构建超稳定时钟的经验，强调了由于GPS纪律振荡器，几百美元就能获得令人惊讶的可实现精度。
一位用户详细介绍了实现和*维持*稳定性的挑战，指出达到频率计数器上的九个零是一个成就，但长期漂移和构建强大的锁相环（PLL）是重要的障碍。他们强调了在*没有*GPS引导的情况下复制这种精度是困难的。
对话总体上是积极的，评论者们赞赏实质性的话题出现在首页。这展示了高精度计时技术的日益普及。
HDRify：纯JavaScript实现的真HDR图像查看器和工具集。
HDRify: True HDR image viewer, and tool set in pure JavaScript
2 天前
## HDRify：一个 JavaScript HDR 图像工具 HDRify 是一个纯 JavaScript 库，用于处理高动态范围 (HDR) 图像。它允许用户在 Web 浏览器或 Node.js 环境中直接读取、写入和操作 HDR（Radiance RGBE）、EXR 和 JPEG-R 等格式的图像。 主要功能包括在兼容浏览器（如 Chrome）上进行真正的 HDR 显示，支持各种 EXR 压缩方法，以及一系列色调映射算子（ACES、Reinhard 等）。HDRify 专为效率而设计，支持 tree-shaking，从而最大限度地减小 Web 部署的文件大小。 一个命令行界面 `hdrify-cli` 也可用，用于批量处理和图像检查。这使得 HDRify 成为开发人员在 Web 和服务器端应用程序中处理 HDR 图像的多功能工具。
## HDRify 与 HDR 显示现状
HDRify 是一款新的 JavaScript 工具，用于查看真正的 HDR 图像，但其实现凸显了 HDR 显示在不同平台之间持续存在的不一致性。开发者指出 Chrome 具有最佳性能，并提到 Safari 无法处理 Canvas 对象中的浮点数据。
讨论显示，由于操作系统和浏览器对 HDR 信号的解读方式不同，HDR 内容经常显示不正确——通常过于明亮或失真。用户报告了在 Windows、Firefox 甚至支持 HDR 的 OLED 屏幕上存在问题。一个关键问题是缺乏 HDR 和 SDR 值之间标准化的映射，导致结果不一致。
虽然 gainmaps 等技术旨在定义这种映射，但许多实现仍然优先考虑亮度而非准确的呈现。验证真正的 HDR 输出的一个简单测试是观察鼠标悬停在明亮高光处时，是否显示为灰色（HDR 工作正常）或保持相同的亮度（映射到 SDR）。对话强调，尽管计算技术取得了进步，但一致的 HDR 显示仍然是一个重大挑战。
## Anthropic 完成G轮300亿美元融资 Anthropic，一家领先的AI公司，完成了G轮300亿美元融资，估值达到3800亿美元。本轮融资由GIC和Coatue领投，微软和英伟达等众多投资者参与。这笔投资将加速Anthropic的研究、产品开发——尤其是在企业AI和编码领域——以及基础设施扩张。 凭借其旗舰模型Claude的强劲需求，Anthropic的年收入达到140亿美元，过去三年年增长率超过10倍。超过500家客户的年支出超过100万美元，其中包括《财富》10强中的八家。 Claude Code于2025年5月推出，是关键增长动力，年收入达到25亿美元，用户群快速增长，目前已贡献了GitHub所有公共提交的4%。Anthropic不断创新，最近推出了Opus 4.6——一款用于复杂、具有经济价值任务的领先模型——并扩展到医疗保健等领域。Claude 独特地在AWS、Google Cloud和Microsoft Azure上可用，确保了广泛的可访问性和弹性。
## pgclaw：嵌入 Postgres 的 AI 代理 pgclaw 是一个开源的 Postgres 扩展，允许你在数据库表中实例化 AI 代理。它引入了一种新的 `claw` 数据类型，有效地将 AI – 从简单的 LLM 到更复杂的“OpenClaw”代理 – 作为每一行的列嵌入。 这使得诸如自动化数据处理和智能更新等强大功能成为可能，所有这些都受益于 Postgres 的 ACID 合规性和现有的 JOIN 等功能。pgclaw 通过 `rig` 框架支持各种 LLM 提供商（Anthropic、OpenAI、Ollama 等）。 代理可以与提示内联定义，也可以引用存储在 `claw.agents` 中的可重用定义，其中包含身份、指令和记忆。更高级的代理利用“Claude Code”进行文件访问、代码执行和工具使用，在专用工作区内进行。 pgclaw 通过触发器和后台工作程序运行，处理更新并存储对话历史记录。配置选项包括 API 密钥、模型选择和工作区目录。它是一种将 AI 直接集成到你的数据基础设施中的新颖方法。