巴西联邦政府正在投资超过8100万美元（6200万英镑），将机场容量从700万乘客扩展至1400万乘客。一座新的50万平方米城市公园Parque da Cidade正在建设中。它将包括绿地、餐厅、体育中心及其他供公众日后使用的设施。
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Hacker News 上一篇帖子链接到 BBC 的一篇报道，声称亚马逊雨林被砍伐以修建一条用于 COP 气候峰会的高速公路。帖内讨论该标题是否具有误导性，指出公路长 13 公里并连接一个服务不足的城市，而部分评论者批评气候峰会导致森林砍伐。其他人指出文章忽略了减少非法砍伐的进展，且清理是合法基础设施。多名评论者质疑发帖者的动机，称帖子为煽动性/有编辑倾向。还有额外的笑话和比较。整体讨论围绕平衡基础设施需求与环境影响及媒体报道框架，而不仅是标题。
从认罪到阴谋：Wedgewood 虚假民调故事如何传播 From confession to conspiracy: How the Wedgewood fake polls story spread
1 天前
2026年10月，Wedgewood Polls承认其民调为伪造，称之为揭露民调监管薄弱的“社会实验”。在类似假民调事件之后，这一供认迅速在民调专家中传播，随后传到右翼意见领袖和共和党领袖，他们借此质疑民调可信度，尤其是有利于民主党的民调。双方党派人士都将这一揭露解读为证据，称民调低估了本党支持率并可能压制选民。现实影响包括一名密歇根民主党候选人将竞选崩盘归咎于假民调，而一些中左派人物则担心伪造数据可能抬升了胜选率较低的初选候选人。还出现了关于预测市场内幕交易的猜测，但尚未证实。此案凸显了更广泛的风险：AI与社交媒体让假民调易于传播，即便已有记录的伪造行为也可能被用来质疑合法民调或选举结果。作者警告，假民调、低质量民调和不受欢迎的合法民调不应被混为一谈，尤其是在选举日之后。
Wedgewood Polls 于2026年6月推出，在多个美国竞选中发布虚假民调，并在FiftyPlusOne揭露前影响了竞选；运营者随后称其为“实验项目”。评论者表示，这些虚假民调似乎旨在通过抬高进步派候选人或削弱中间派来提升共和党前景，并可能涉及博彩市场激励。其他人则就虚假民调是否违法展开辩论，将此案与其它民调争议相比较，并批评媒体依赖未经审查的新民调机构。总体而言，该讨论串凸显了对民调信任、预测市场操纵、选举影响以及虚假数据传播之容易性的担忧。
周二晚间，一辆特斯拉Semi在加利福尼亚州海沃德南向880号州际公路起火，未发生碰撞，锂离子电池燃烧导致高速公路关闭约10小时。司机未受伤，原因仍在调查中。此前2024年I-80上一辆特斯拉Semi起火被NTSB归因于碰撞冲击，因此海沃德火情更令人担忧，因为它可能与卡车本身有关。时机很重要，因为特斯拉最近开始Semi量产，并有大量客户订单。Electrek指出卡车火灾很常见，电动车总体起火频率低于燃油车，但特斯拉Semi车队规模较小，一起无碰撞起火仍值得注意。文章呼吁查明火灾是由轮胎、刹车、拖车还是电池热失控造成，并呼吁NTSB调查和保持透明。特斯拉尚未评论。
一辆特斯拉 Semi 在加州 I-880 高速公路无碰撞起火，燃烧数小时并导致高速公路关闭。评论者争论电动汽车火灾是否比柴油/汽油卡车火灾更具破坏性，而一些人认为电动汽车的火灾率更低。讨论还涉及特斯拉特定的媒体关注、火灾毒性、可能的道路损坏以及谁承担应急响应成本。
Gitee是中国最大的Git托管平台，因API受限而缺乏凭证泄露研究。研究者通过用户搜索、个人资料抓取、社交图扩展和内部Elasticsearch小组件查询，结合分桶拆分以绕过200条结果上限，枚举了7,256,531个公共仓库。他们对每个仓库进行裸克隆，并在Modal上并发使用TruffleHog和Kingfisher扫描，运行350个容器约一个月，花费3,097.64美元。双扫描器经去重后发现26,400个唯一已验证存活的凭证；任一单独扫描器大约捕获一半。阿里云密钥最常见（约每766个仓库1个），其次是多家AI/云厂商；Kingfisher发现了TruffleHog遗漏的中国AI密钥。大多数凭证在最近两年提交；提交者常使用个人邮箱，但公司域名包括主要中国和西方企业。Gitee的每仓库暴露密度高于已发布的GitLab和Bitbucket扫描。发现结果报告给大量凭证泄露的厂商以进行吊销，而非报告给个人提交者。该流水线可移植到其他Git托管平台。
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AlpineBSD
1 天前
AlpineBSD 是一个基于 NetBSD 内核、用户空间受 Alpine Linux 启发的进行中操作系统，目标是尽量减少 AI 生成软件；其基础系统和主仓库不包含 LLM 输出。没有安装器，只有高层指南。它提供 NetBSD 的内核、libc 和基本工具，硬件支持不完整。与 Alpine Linux 相比，它使用 apk-tools、BusyBox 和更偏 GNU 的用户空间，并有原创包集合。目前使用 s6 init，并计划添加 OpenRC。
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CNC 石材雕刻帮助加尔默罗修道士如今建造真正的哥特式建筑，使复杂细节更快且更便宜。借助带钻石刀具的多轴 Prussiani 机器，他们长时间无人值守地雕刻石材，相比手工雕刻大大缩短时间。工作流程是数字化的：艺术家在 3D 中建模树叶和雕塑，程序员将模型转换为刀具路径，锯石工安装石材、操作机器，并用线锯准备石块。机器能够到达复杂区域，还包含用于高大构件的车床，而精心的编程可克服挑战。尽管学习曲线陡峭，这项技术将现代技能引向教堂建造，并产出 meant to endure for centuries 的华丽哥特元素。
黑客新闻的一篇帖子报道了加尔默罗修道士使用数控机床为修道院雕刻哥特式石雕，认为自动化符合雕塑史上长期追求效率的传统。评论者争论机械化雕刻是否牺牲了冥想式的人工工艺，同时指出指形机、模具和工坊模板早已在雕塑中发挥辅助作用。其他人将圣家堂的数控粗加工加手工精修作比较，并讨论尽管技术使华丽立面可行，现代建筑为何仍常避开装饰繁复的立面。帖子还包含机器人石材雕刻公司的例子、实际的成本权衡，以及关于虔诚、集体努力和为后代建造的思考。总体而言，这个故事被视为哥特式石雕的实用复兴，也是关于建筑中技术、工艺与美的思考契机。
GPU 场景剔除让每帧绘制的 splat 数量可变，但所有 splat 仍驻留在显存中。按每个约 32 字节计算，大型摄影测量捕获数据超出了内存容量，因此只能让场景的一部分常驻，渲染器必须每帧选择、获取并绘制子集。这催生了细节层次系统：远处的 splat 区域使用抽取后的副本，其 splat 更少、更大。所选的 PlayCanvas Streamed SOG 格式将场景划分为带有多个抽取 LOD 层级的空间叶节点，并由根 lod-meta.json 描述树结构和块位置。
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Obsidian Canvas 和 Heptabase 都提供无限 2D 画布，但架构不同。Obsidian 将 `.canvas` 文件视为独立的视觉层：嵌入的 Markdown 笔记保持分离，绘制的箭头是局部视觉坐标，而非知识库图谱链接。这使画板可通过开放的 JSON Canvas 移植，但笔记无法感知其画布上下文。Heptabase 使用中央库中的原子化全局卡片；白板是非拥有视图，线条创建的索引连接可在每张卡片的信息面板中查看，从而支持跨画板的关系积累。权衡在于可移植性与集成性：Obsidian 是本地优先且开放的，而 Heptabase 是专有但上下文感知的。选择 Obsidian 用于图解、路线图和临时视觉头脑风暴；选择 Heptabase 用于卡片与连接在画板间不断积累的长期研究。对于结构化论证写作，明确的命题树可能减少将 2D 地图展平为散文的摩擦。
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Valve在Steam Indie Connect向独立开发者建议，防范AI克隆游戏的最好办法是建立社区信任，并持续更新具有独特功能和身份识别度的游戏，而不是依赖容易被复制的机制。它强调Steam在韩国的增长，并表示发布只是开始，敦促开发者保持多平台存在。Valve讨论了Wishlist Data API和Personal Calendar等工具。关于AI克隆和勒索威胁，Valve表示不会限制AI工具，指出克隆游戏早于AI出现，并敦促社区建设与持续改进；勒索应被举报，主要属于执法部门处理事项。关于Next Fest中的“AI slop”，Valve解释前两天使用随机曝光以保证公平，随后使用个性化推荐，同时承认低质量曝光存在。Valve澄清愿望单不驱动可见性；它们衡量营销，Personal Calendar会在约一到两周内突出新发布。它还表示标签和单人选项是设计选择，就海外营销建议围绕本地 champion 和本地化更新，指出现有发行商权限功能，并重申支持VR。
Valve 对 AI 生成垃圾内容和游戏克隆的担忧所作回应，被部分人认为较弱：它强调社区建设与发布后支持，而非承诺执法。评论者争论克隆是否违法，指出干净室克隆可能合法，而直接盗用资产或代码不合法，且独立开发者往往缺乏资源提起诉讼，尤其在国际层面。一个值得注意的担忧是，威胁克隆未发布游戏以迫使开发者付费的敲诈。更广泛的讨论集中在 Steam 的发现机制问题：克隆可能先触及受众，质量信号薄弱，AI 加速复制。一些人认为好游戏可通过社区与声誉存活；另一些人则表示营销与策展比以往更重要。关于 Valve 是否应资助诉讼、移除克隆，或把筛选留给玩家，存在分歧。总体而言，该讨论表明 AI 垃圾内容正在恶化可发现性与信任，但对解决方案没有共识。
Cursor 发布了 Agent SDK，一个用于在代码中定义和管理软件代理的框架。代理可连接团队工具，并对拉取请求、合规工作流和事件等事件作出响应，工作流可按团队定制。开发者可从模板起步，用 Markdown 定义提示词、用 TypeScript 定义工具，使用内置的评估与事件回放功能，并通过 `agent-sdk deploy` 部署到 Cursor 基础设施，或在自有基础设施上运行代理。示例包括一个将拉取请求与团队知识库对照检查的 kb-reviewer，以及 PGA Tour 的软件开发工厂。SDK 已正式发布。
Hacker News 上关于 Cursor Agent SDK 的讨论围绕 AI 工具的快速迭代，以及专有 agent SDK/运行环境相比开源替代方案是否足够有价值。评论者将 Cursor 与 Claude Code、OpenAI/Anthropic SDK 以及 Pi、OpenCode 等开源运行环境进行比较。有人指出开源运行环境可以复用 Claude 订阅并降低锁定，而另一些人则以切换成本、模型与运行环境的调优、订阅价格以及 Claude Code 的功能作为留下的理由。还有人对过度工程化的 agent 工作流和"生产力剧场"表示怀疑，称许多新的 AI 工具很快就会过时。其他人指出 Cursor 的云 agent 和部署模型可能是差异化优势，但有些人质疑 Cursor 在 tab 时代后的相关性。总体而言，该帖反映了在生态快速迭代中对哪些工具能长久存续的不确定性，成本、模型质量、控制力和集成是关键决策因素。