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America.gov 2 天前

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macOS Golden Gate Is a Buggy Mess 2 天前

Sustainable energy without the hot air (2008) 2 天前

Claude partial outage 2 天前

Show HN: Raven – The harness of harnesses, built for RSI 2 天前

美国制裁迫使荷兰弃用微软，转投 NixOS 替代方案。 US sanctions force The Netherlands off Microsoft and toward alternative NixOS 2 天前

在美国制裁导致国际刑事法院检察官无法使用微软服务后，荷兰政府推出了 **DAWO**（政府数字自主工作环境），旨在减少对外国控制技术的依赖。 DAWO 旨在构建独立的数字基础设施，使政府逐步摆脱对美国软件和云服务的依赖。该计划的核心是 **NixOS**，这是一款因其可复现性和不可变包管理特性而被选中的 Linux 发行版，它能够确保在庞大的政府系统中实现一致且安全的部署。NixOS 在技术上还有一个优势，即可以在不符合现代 Windows 11 要求的老旧硬件上运行。该项目由内政部监管，目前正在八个城市进行试点，目标是在 2027 年实现稳定推广。荷兰加入德国、法国和丹麦等其他欧洲国家的行列，顺应了“数字主权”日益增长的趋势，旨在保护关键政府业务免受外国地缘政治干预的影响。

500k facial scans at UK stations yield no arrests, 1 false positive 2 天前

英国交通警察（BTP）在伦敦火车站进行的为期六个月的实时人脸识别（LFR）试点，因效果有限而受到批评。尽管耗资超过32万英镑，并消耗了100小时的警力，该试点扫描了五十万人次的面部，却未通过实时人脸识别警报实现任何逮捕，仅产生了一次误报。尽管英国交通警察坚称该试点帮助他们优化了部署策略，且随后的有限测试成功确认了三名违反法院禁令的个人，但批评者仍持怀疑态度。人权倡导者和专家认为，这项技术构成了对隐私的严重侵犯，并质疑其比例原则及缺乏健全的法律框架。尽管最初的试点表现不佳，但英国交通警察已将该计划扩展至伦敦地铁站，其他警力也在英国各地持续扩大实时人脸识别的使用。包括国会议员和权益组织在内的反对者呼吁在建立更严格的保障措施之前暂停推广，并指出该技术对公共公民自由构成了明显风险。

Hermann Weyl – Frank Aydelotte memorandum (1945) 2 天前

Hacker News 最新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 职位 | 提交登录赫尔曼·外尔——弗兰克·艾代洛特备忘录（1945）（ ias.edu ） 5 分由 georgecmu 发布 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论帮助 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请加入 YC | 联系搜索：

德里如何将电力损耗从 50% 降低至 5% How Delhi cut electricity loss from 50 to 5 percent 2 天前

2000年代初，德里的电力网络处于系统性崩溃的边缘。频繁停电、电力质量低劣以及猖獗的电力盗窃困扰着这座城市。由于基础设施老化、腐败及计费系统效率低下，电力损耗一度超过50%。转折点出现在2003年印度具有里程碑意义的《电力法》颁布之后，该法案解除了国家垄断，引入了私营部门竞争。配电业务被移交给私营公司，并进行了全面改革。他们对硬件进行了现代化升级——安装了SCADA系统、数字电表和电容器组以稳定电压，同时实现了计费数字化并强化了收费执行。至关重要的是，这场转型在技术与社会参与之间取得了平衡。公用事业公司通过聘请当地居民来协助缴费并改善社区关系，解决了低收入地区的电力盗窃问题，有效地将电费收缴转变为一项社区主导的倡议。如今，德里的电网可靠性超过99.9%，损耗降至仅5%至6%。这一成功案例推动了经济增长并改善了生活质量，为全球其他仍在与陈旧、低效电力基础设施作斗争的地区提供了可复制的蓝图。作者总结道，成功需要双重承诺：先进的技术现代化，以及制度问责制与强大的消费者参与。

Jeeves：推理能力的提升可优化类似 Jeeves 的决策模型。 Jeeves. Reasoning improves Jev-like decision models 2 天前

**Jeeves** 是一款基于 Qwen3.5-9B 的 90 亿参数推理模型，专为决策任务设计，如多选题、是非题（noul）和评分任务。该模型在 Jev 和 Kev-9B 模型的基础上进行了改进，引入了“先思考后决策”的推理步骤，在领域外任务和 JevBench 公共层级测试中表现显著优于前代模型（0.935 对比 0.866）。主要特性包括： * **架构**：采用 LoRA、指针头（pointer head）以及 block-4 扩散草稿器（diffusion drafter），以实现加速推理。 * **训练**：通过 SFT（监督微调）和 CISPO（对比搜索/策略优化）进行微调，使模型能够生成增强决策准确性的推理链。 * **性能**：提供兼容 Jev 的灵活 API。在 H100 上，不开启思考模式时的推理延迟约为 0.3 秒，开启完整推理模式时的中位数延迟约为 3.3 秒。延迟可通过链长度截断（`max_think`）和置信度阈值进行优化。 * **使用**：提供即插即用的 Python SDK 以及完整的训练和评估代码。尽管在纯知识型基准测试（如 MMLU）中略逊于 Jev，但在逻辑性、基于规则和结构化的决策任务中表现出色。 Jeeves 是开源模型，权重已在 Hugging Face 上发布，适用于需要高精度、校准化决策模型的场景。

这篇 Hacker News 讨论聚焦于 **Jeeves** 的发布，这是一个旨在改进决策模型的项目。参与者们对此反应不一，既有对原版“Ask Jeeves”搜索引擎的怀旧，也有对人工智能炒作之快的调侃，同时也包含技术层面的批评。讨论的要点包括： * **模型性能：** 用户质疑该 9B 参数模型与规模更小或更大的基准模型相比如何，一些人指出决策模型可能需要与传统大语言模型（LLM）相结合的混合方案。 * **“Noul”概念：** 讨论中围绕“noul”一词展开了辩论，这是一个返回真实概率（0.0 到 1.0）而非二进制“是/否”的系统。虽然有些人认为该术语卖弄学问或多余，但另一些人则将其捍卫为减少幻觉的有用原语。 * **AI 哲学：** 评论者辩论了通过强制用户决策来减轻 AI 幻觉的必要性，并将其与数字电路的底层机制进行了比较。总的来说，社区对该项目改进推理的尝试很感兴趣，尽管一些人对其相比现代 LLM 中已存在的“测试时计算”扩展究竟取得了多少实质性进展仍持怀疑态度。

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