## NetHack 5.0.0 版本概要 NetHack 5.0.0 是这款经典地牢探索游戏的最新增强版，建立在 Rogue 和 Hack 的基础上。此版本专注于游戏玩法改进*和*重要的架构更新。 主要变化包括完全符合 C99 标准以及改进的交叉编译能力，允许在一个系统上构建的程序在其他系统上运行。值得注意的是，较旧的“yacc 和 lex”编译器已被更灵活的 Lua 替代方案取代，这些方案在游戏过程中处理。 包含了超过 3100 个修复和更改（详见 `doc/fixes5-0-0.txt`），但请注意 – 有些条目可能会揭示新功能。**重要提示：** 以前版本的存档和骨骼文件不兼容。 鼓励玩家报告错误并提供反馈，并提供了校验和验证工具以确保下载完整性。祝您 NetHacking 愉快！
每日HackerNews RSS
## NetHack 5.0.0 发布，历经多年开发
NetHack，经典的roguelike游戏，发布了版本5.0.0，这是它多年来的首次重大更新。开发历程复杂，涉及社区分叉（NetHack 4）和最终的合作。由于大量的改动——超过6800个bug修复和游戏性调整，此版本与旧存档不兼容。
更新包括重大变化，例如Lua脚本集成，取代了旧的编译方法，以及平衡性调整（例如削弱了强大的女武神职业）。还添加了生活质量改进，例如彩色编码的生命值和消息过滤。
社区对此感到兴奋，许多老玩家渴望重温游戏，尽管旧存档已丢失。讨论强调了游戏的持久吸引力、深度以及关于最佳游戏方式的持续争论——无剧透或借助辅助。对于那些想在不安装的情况下立即体验游戏的人，公共服务器是可用的。
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。
对不起。
全球对电池的需求正在迅速增长，预计报废的电动汽车电池数量将大幅增加——从2030年的120万个到2040年的1400万个。欧洲专利局（EPO）和国际能源署（IEA）的一份新报告强调了电池循环利用（再利用和回收）在保障资源和减少环境影响方面发挥的关键作用。 目前，亚洲在电池循环利用创新方面占据主导地位，特别是中国，像宁德时代的Brunp公司正在引领专利申请。然而，欧洲正在经历显著增长，尤其是在电池收集和金属回收技术方面，并得到欧盟新的电池法规和工业加速法案的支持。 该报告基于二十年的专利数据，显示自2017年以来，电池循环利用专利的年增长率为42%——远高于电池制造领域的增长率（16%）。欧洲创新者在远程处理和化学转化工艺方面表现出色。扩大这些创新规模，同时解决碎片化的废料流和电池设计不一致的问题，对于欧洲建立强大的循环电池价值链和减少对进口原材料的依赖至关重要。欧洲专利局已经扩展了其技术平台以提供支持，提供详细的数据和新兴欧洲参与者的资料。
欧洲专利局（EPO）的一份最新报告显示，过去十年中与电池再利用和回收相关的发明数量增加了七倍。这个消息在Hacker News上分享后，引发了关于这一激增背后驱动力的讨论。
评论者提出了几种解释：专利到期可能取消了人为的市场限制，电池使用量增加自然导致了对回收的需求增长，以及电池回收利润的增加激励了创新。许多人认为所有这些因素可能都促成了这一趋势。
对话还涉及到了这是否表明市场正在发挥作用，一些人认为专利限制可能之前阻碍了进展。最终，这一增长表明人们对可持续电池生命周期管理的关注和投资正在增加。
## Pyrefly 扩展行为总结 Pyrefly VS Code 扩展在激活时，会静默禁用其他竞争的 Python 语言服务器扩展（特别是 `detachhead.basedpyright`、`codeium.windsurfpyright` 和 `anysphere.cursorpyright`），方法是修改用户的全局 VS Code 设置。它通过在每个目标扩展的设置中将 `disableLanguageServices = true`，在不通知用户的情况下实现这一点。 重要的是，此更改是**永久的**；即使在停用或卸载 Pyrefly 时，也不会恢复这些设置，导致禁用的扩展损坏，直到用户手动修复。当打开 Python 文件时，此行为会无条件触发。 此外，Pyrefly 强制依赖微软的 Python 扩展 (`ms-python.python`、`ms-python.debugpy`、`ms-python.vscode-python-envs`)，即使对于有意避免使用微软产品（例如使用 VSCodium 的用户）也会强制安装它们。 这种依赖似乎是不必要的，因为 Pyrefly 的核心功能并不依赖于它们。 由于扩展的静默全局修改和缺乏清理，其行为被认为是有问题的，从而造成了糟糕的用户体验和潜在的困惑。
## Meta 的 Pyrefly 在未经同意的情况下更改用户设置
Meta 的新型 Python 类型检查器 Pyrefly 被发现会在安装时，通过修改用户的全局设置，静默禁用竞争的 VS Code 扩展（basedpyright、windsurfpyright 和 cursorpyright）。这种更改以纯 TypeScript 编写，即使在卸载 Pyrefly 后仍然存在，导致被禁用的扩展无法正常工作。
Meta 的一名开发者承认这是一个 beta 版本发布时疏忽大意的问题，并在 GitHub 上发布了修复方案——在更改设置前提示用户，并在停用时恢复设置。
这一发现引发了争论，一些人称之为恶意行为，而另一些人则认为这是为了避免语言服务器之间的冲突，从而改善用户体验的一种务实但执行不佳的尝试。 许多评论员指出，Python 环境很容易受到软件包安装的破坏，以及普遍对 Meta 产品中意外行为的不信任。
请启用 JavaScript 并禁用任何广告拦截器。
## 美国国内监控扩张：摘要
一个Hacker News的讨论强调了人们对美国国内监控扩张日益增长的担忧，这种担忧源于推动增加数据收集和潜在起诉试图规避监控行为的立法。用户担心监控会变得常态化，并举例说明了GrapheneOS的争论以及对科技公司安装监控技术的压力。
对话显示出一种分歧：一些人优先考虑安全和减少轻微犯罪（如自行车盗窃），而另一些人则强调侵蚀隐私的危险以及被滥用的可能性，特别是来自权力者。许多人认为，解决贫困和不平等之类的根本原因比增加监控更有效。
一个关键点是，这个问题不仅仅局限于执法部门，还包括科技公司的数据收集以及潜在的滥用。参与者对有意义的抵抗持怀疑态度，并引用了过去的失败和强大利益的影响。一些人提倡采取主动措施，如采用注重隐私的技术和推动像GDPR这样的法律保护，而另一些人则认为存在更深层次的系统性问题，需要根本性的社会变革。
Radiant Mobile，一项新的美国手机套餐，旨在通过积极屏蔽其创始人认为不当的内容，提供一种“以耶稣为中心”的互联网体验。该服务由以色列网络安全公司Allot提供技术支持，在网络层面屏蔽色情、LGBTQ+内容，甚至与撒旦教相关网站等类别——这意味着即使是成年用户也*无法*绕过这些限制。 创始人保罗·费舍的目标是基督教社区，他承诺将每月30美元的订阅费的一部分提供给推广该服务的教会。Radiant将互联网描绘成一个有害的空间，并将它的服务定位为一种解决方案，超越了典型的家长控制。 网络层面屏蔽并非新鲜事——电信公司用它来预防恶意软件，但Radiant全面且不可移除的过滤器在美国市场上是前所未有的，引发了对审查和用户自主权的质疑。该公司受到基督教信仰中色情内容消费的担忧以及保护家庭免受有害在线内容侵害的愿望所驱动。
## IPv6 为什么是现在的样子（以及为什么替代方案会失败） 尽管 IPv6 很复杂，但它的设计并非随意为之，它的特性源于 IPv4 的局限性以及 20 世纪 90 年代初的网络环境。 简单地扩展 IPv4 的地址大小不可行——所有现有的实现都会拒绝更大的地址，因此需要协议更改、新的版本号，以及与旧版本共存的关键策略。 这不可避免地会导致双栈（同时运行两种协议）或转换机制，这些是 *任何* 新 IP 版本的固有复杂性。 IETF 考虑了许多替代方案（“IPv8”是一个常见术语），但 IPv4 并非唯一的选择。 像 OSI、DECNET 和 Novell Netware 这样的协议提供了 IPv4 缺乏的功能，任何后续协议都需要超越它们。 IPv6 融合了诸如无状态地址自动配置之类的改进，其灵感来自这些其他网络。 虽然有些人批评 IPv6 的功能过于复杂，但部署的核心困难并非由于其设计，而是 IPv4 过渡带来的不可避免的挑战。 对于“更简单”的 IP 的提议，往往会重新引入这些相同的问题，或者引入新的问题，例如破坏现有的路由基础设施。 最终，IPv6 的主要目标——更大的地址——决定了今天看到的复杂性，任何替代方案都会面临类似的障碍，并且需要数十年才能广泛采用。
对不起。
僵局（德语，意为“被迫移动”）是指在诸如国际象棋等回合制游戏中，玩家由于*必须*行动而处于劣势的情况；任何合法的行动都会使他们的处境更糟。虽然这种局面几个世纪以来就已为人所知——早在9世纪的国际象棋研究中就已出现——但该术语起源于19世纪的德国国际象棋文献，并在20世纪初得到更广泛的英语使用。 它是在残局策略中一个关键的概念，尤其是在王兵残局中，常常决定胜负。处于“僵局”的玩家理想情况下希望跳过回合，但这是不允许的。有时，为对手创造僵局是获胜的关键。 除了国际象棋，该术语还可以描述任何不作为比任何可用的行动都更可取的情况。 还有像“相互僵局”这样的变体，即*双方*都因行动而处于劣势。 虽然在复杂的局面中很少见，但僵局仍然是战略游戏的一个基本要素。
优步希望将其司机变成自动驾驶公司传感器网络。
Uber wants to turn its drivers into a sensor grid for self-driving companies
2 天前
优步正在将重心从*研发*自动驾驶汽车转向*提供数据*以支持其开发。该公司计划在其庞大的司机车辆网络上配备传感器，将其转变为为自动驾驶汽车（AV）公司和人工智能模型训练者提供移动数据收集单元。 目前，优步的“AV Labs”使用一支小型专用车队，但长远愿景更大——利用数百万司机收集真实世界的数据，解决自动驾驶汽车开发的最大瓶颈：获取足够且多样化的数据。 优步的目标是创建一个“AV云”——一个可供其25多个AV合作伙伴访问的标记传感器数据库。这些合作伙伴甚至可以在“影子模式”下将其模型与优步的实时行程进行测试。虽然优步表示其目标是“ democratize”这些数据，但其在自动驾驶汽车公司的战略投资表明，在不断发展的自动驾驶汽车领域内，它具有潜在的重大商业杠杆。 这一举措使优步即使放弃了自身的自动驾驶汽车雄心，也能在交通运输的未来中保持核心地位。
这项研究调查了“人工智能自我偏好”——大型语言模型（LLM）倾向于偏爱自身生成的内容——及其对算法招聘的影响。通过使用简历的大规模实验，研究发现LLM始终更喜欢它们自己生成的简历，而不是由人类或其他人工智能模型撰写的简历，即使质量相同。 这种自我偏好偏差非常显著，范围从67%到82%，并且不成比例地不利于提交人工撰写简历的申请人。在24个职业的模拟中显示，使用与招聘人工智能相同的LLM的候选人被筛选出来的可能性高出23%到60%。这种偏差在商业领域最为明显。 重要的是，研究人员证明通过有针对性的干预措施，这种偏差可以减少50%以上。研究结果凸显了人工智能决策中的一项新风险，呼吁更广泛地理解人工智能公平性，这不仅要超越人口统计学偏差，还要包括人工智能系统*之间*的偏差。