最近的数据来自FIRE的大学言论自由排名，揭示了一个令人惊讶的趋势：无论自身政治立场如何，男性对不同观点容忍度明显高于女性。虽然大学校园的整体容忍度较低，但男性——无论自由派还是保守派——都表现出更愿意允许发言者表达不同意见的意愿。 这种差距很大；男性“完全容忍”不同观点的可能性是女性的3.5倍以上。这并非关于自由派比保守派更开放，而是一种明确的性别差异。研究表明，这种差异可能源于女性倾向于优先考虑社会和谐，但确切原因尚不清楚。 这些发现强调了保护校园言论自由的重要性，因为审查，即使出于良好意图，也可能造成损害。公开辩论，即使是关于有争议的观点，对于社会进步至关重要。
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男性学生比女性学生更能容忍政治对手。
Male students show more tolerance for political enemies than females for allies
1 天前
这个黑客新闻的讨论围绕一项研究，探讨为什么女性比男性更倾向于审查言论，即使发言者的观点与她们无关。该研究调整了性别相关因素，并发现言论的*主题*不是导致这种差异的主要原因。
评论者们争论可能的解释，有人认为女性更重视社会和谐。另一些人批评对这项研究的最初反应，认为它们急于将研究结果归因于“压迫”和“父权制”，而没有充分阅读研究。评论区表达了对评论者在接触数据之前就否定研究结果的沮丧。最后一点指出，在对嘲讽的容忍度与提倡完全禁止评论之间，可能存在性别差异。这场对话凸显了在解读与性别动态相关的研究以及潜在结果滥用方面的敏感性。
## Voxtral Transcribe 2：下一代语音转文本模型发布
Mistral AI 发布了 Voxtral Transcribe 2，这是一系列先进的语音转文本模型，专为批量和实时应用设计。**Voxtral Mini Transcribe V2** 在准确性和成本效益方面表现出色，适用于会议记录等任务，提供说话人分段、上下文偏差和词级别时间戳，支持 13 种语言，并以每分钟 0.003 美元的成本实现最低的词错误率。
**Voxtral Realtime** 针对低延迟实时转录进行了优化（可配置至低于 200 毫秒），非常适合语音助手和对话式人工智能。值得注意的是，它以 Apache 2.0 许可的**开放权重**形式发布，支持注重隐私的边缘部署。
两种模型均支持 13 种语言，并展示出优于 GPT-4o 和 Gemini 等竞争对手的卓越性能。用户可以通过 Mistral Studio 中的新音频游乐场即时测试 Voxtral Transcribe 2 的功能，包括说话人分段和时间戳。这些模型旨在改变包括呼叫中心、媒体和合规性在内的各个行业的应用，并提供企业级功能和安全的部署选项。
## Voxtral Transcribe 2：一种新的开放权重语音转文本模型
Mistral AI 的 Voxtral Transcribe 2 因其令人印象深刻的实时转录能力而备受关注。用户报告称，它的表现优于之前的模型，包括 Whisper，词错误率显著降低——声称准确率约为 3%。它在多语言音频方面尤其强大，支持 13 种语言，包括英语、中文和印地语。
该模型以开放权重的形式提供，允许本地部署，并与 vLLM 等工具集成以实现高效推理。然而，实时版本目前缺乏说话人识别功能（声源分离）。虽然一些用户在使用某些语言时遇到问题（例如，乌克兰语被误解为俄语），以及设置方面的挑战，但许多人对其速度和准确性印象深刻，即使在处理具有挑战性的音频时也是如此。
讨论的重点是比较 Voxtral 与 Nvidia 的 Parakeet 和 Deepgram 等替代方案，并探索潜在的应用场景，从本地转录应用程序到自动会议记录。人们也对数据隐私以及语音数据可能被用于模型训练的担忧提出了质疑。
## 使用 NixOS 微型虚拟机进行安全编码代理沙箱化
本文详细介绍了一种使用 NixOS 上的短暂虚拟机 (VM) 安全运行编码代理的方法。这些代理是代码分析、调试和原型设计的重要工具。作者发现审查每个代理命令很繁琐，并寻求一种即使系统被攻破也不会影响主系统的解决方案。
该方法利用 `microvm.nix` 创建轻量级、一次性 VM，不保留数据，从而将代理与个人文件隔离。设置包括配置网络桥接、在 `flake.nix` 和 `microvm.nix` 文件中定义 VM，以及利用 `microvm-base.nix` 和 `microvm-home.nix` 中的基本配置来处理网络、共享目录和用户环境。
作者演示了为 Emacs 和 Go Protobuf 创建 VM，并展示了 Claude Skills 如何根据项目需求自动创建 VM。此设置允许轻松复制并使 VM 与主机系统的软件保持更新。虽然 NixOS 具有学习曲线，但作者强调了它在实现这种安全高效工作流程方面的强大功能，这反映了更广泛的趋势，即 AI 代理解锁了以前无法实现的功能。此外，还提到了 exe.dev 和 Fly.io Sprites 等商业沙箱解决方案作为替代方案。
## 编码代理与 Microvm.nix 实现安全执行
这次黑客新闻的讨论集中在安全运行编码代理——能够编写和执行代码的 AI 工具上。核心争论在于，仅仅隔离*执行*环境是否足够，还是需要在部署前审查生成的代码本身（以防止 SQL 注入等漏洞）。
许多评论者强调了代理为了实用性需要广泛访问权限，以及这种访问权限带来的危险之间的矛盾。虽然沙箱可以防止开发过程中的直接系统入侵，但它并不能保证下游代码的安全。
讨论中的解决方案包括工具扫描生成的代码、使用对象能力和信息流控制进行细粒度访问，以及利用 gVisor 和 MicroVM 等技术进行隔离。一些人提倡使用声明式、可重现的环境（如 NixOS）来管理复杂性并确保一致性。另一些人则认为容器化是一种更轻量级的替代方案，同时承认项目访问方面存在挑战。最终，对话强调了在简单沙箱*之外*，需要强大的安全性，包括可观察性和策略执行。
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## 埃普斯坦PDF文件取证：摘要
最近对已发布埃普斯坦文件的案例研究强调了潜在的文件操纵，以掩盖其来源。研究人员发现一些看似扫描的PDF文件缺乏物理文档预期的“真实世界噪声”——显得过于清晰和一致。这表明它们可能是通过数字方式创建，渲染成图像，然后人为地修改以*看起来*像是扫描件。
这一讨论引发了一系列关于如何令人信服地伪造扫描件的方法，包括使用ImageMagick的Bash脚本来添加倾斜、噪声和其他缺陷。人们对这种欺骗的潜在动机表示担忧，范围从掩盖元数据到隐藏关于埃普斯坦同伙的敏感信息。
进一步分析显示，OCR结果存在不一致，并且一些文件中存在不寻常的字符，可能与电子邮件处理或更深层次的篡改有关。这些文件的发布，经国会法案授权，引发了关于隐私以及公开披露私人通讯（即使在死后）的更广泛问题。社区正在积极地归档和分析数据，一些人建议使用人工智能工具来进一步调查这些文件。
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## 撒切尔效应：一种面部识别错觉 撒切尔效应展示了我们大脑处理面孔的方式，以及它如何容易被欺骗。当一张面孔倒置，并且它的特征（眼睛和嘴巴）也被翻转时，这种操纵很难被察觉。尽管面部特征明显被改变，大脑却将其感知为“正向”的，因此认为是正常的。 这种错觉最早于1980年被记录，它强调我们并非将面孔作为一个整体进行分析，而是处理各个单独的特征。当面孔是正向时，这些特征是相互关联地被处理的。倒置后，这种关联性处理就会崩溃，从而使细微的扭曲难以被察觉。 有趣的是，研究表明这种效应并非人类独有——猴子也会经历它，这表明面部识别具有深层的神经学基础。撒切尔效应持续激发着对我们大脑感知周围世界方式的研究。
## 黑客新闻讨论摘要：撒切尔效应与光学错觉
一个黑客新闻的帖子讨论了“撒切尔效应”，一种在 optical.toys 上演示的光学错觉，当人脸旋转 180 度时会显得扭曲。用户分享了他们对这种错觉的体验，并指出其令人费解的性质，甚至在其中认出了熟悉的面孔。
讨论很快转移到关于玛格丽特·撒切尔的争论，起因是一位用户回忆起她在担任教育大臣期间取消了免费校奶。几位评论员挑战了这一说法，指出此前工党已经削减开支，而撒切尔最初也反对这项政策。一个更广泛的观点是，做出艰难决定的政客很少会被人们铭记，即使这些决定最终使社会受益。
除了撒切尔效应，用户还讨论了网站上的另一种错觉——消失的自行车骑车人——并分享了对其有效性的观察。还有一些关于插图在移动设备上显示问题的故障排除。
## FBI因“锁定模式”无法访问记者iPhone
联邦调查局（FBI）在1月份突袭《华盛顿邮报》记者汉娜·纳坦森的住所，调查泄密事件时，未能访问她的iPhone。法庭记录显示，该设备受到苹果公司的“锁定模式”保护，这是一种旨在防御复杂间谍软件的安全功能。FBI的计算机分析响应小组无法从手机中提取任何数据。
“锁定模式”限制了诸如消息附件和网页加载等功能，并且至关重要的是，限制了连接外部设备时的访问权限——执法部门的取证工具（如Graykey和Cellebrite）经常使用这种方法来解锁手机。
虽然iPhone仍然无法访问，但FBI在提示记者使用指纹扫描仪后，使用她的密码成功访问了第二台Macbook Pro。他们已经从笔记本电脑的Signal应用程序中获取了照片和录音，但尚未创建其内容的完整镜像。
此案例凸显了“锁定模式”等隐私功能的日益有效性，以及科技公司安全增强与执法部门获取数字数据的持续斗争。
为了支持他们的社区历史平台“昨日”（Yesterdays），MapRVA 在 OIM 上创建地理参考镶嵌图，并将其整合到他们自己的地图界面中，允许贡献者在参考桑伯恩地图作为参考图层的同时，对里士满市（Richmond, VA）的历史照片进行空间定位。
## 旧保险地图：众包地理参考项目
OldInsuranceMaps.net 是一个众包项目，致力于对桑伯恩消防保险地图进行地理参考，并将其叠加到现代地图上。该网站由 okok3857 开发和维护，允许用户探索详细的历史地图，揭示建筑物布局、建筑材料，甚至夜间守卫服务等细节。
该项目依赖于个人和机构的贡献，准确地定位地图页面，以创建全面的历史记录。虽然展示和搜索功能仍有改进空间（目前依赖于滑块来处理大城市），但核心地理参考流程已经相当完善。
开发者也在探索将平台扩展到桑伯恩地图之外，纳入其他历史地图集，并欢迎合作，与 Allmaps.org 等项目建立联系。一些地图目前处于研究项目阶段，暂时隐藏，但未来将会公开。该网站还支持导入现有成果，并具有社区属性，例如在新奥尔良举办“地理参考马拉松”活动。