GLAM-E实验室最新报告显示，美术馆、图书馆、档案馆和博物馆（GLAM机构）正面临人工智能机器人大量抓取其内容用于训练AI模型的冲击。这种激进的数据收集行为正在消耗它们的资源，甚至导致服务中断。对43家机构的调查发现，大多数机构都经历了因AI训练机器人导致的流量激增，传统的robots.txt指令已失效。虽然AWS和Cloudflare等解决方案提供了一些防御措施，但并非完全有效。该报告也反映了开放获取资源库、维基媒体基金会和其他在线平台的类似担忧。GLAM-E实验室认为，人工智能公司需要采取更负责任的数据访问方式，因为GLAM机构无法无限期地承担因抵御机器人攻击而维护在线馆藏所带来的不断增加的成本。需要一种可持续的数据获取方法来保护文化遗产的访问。
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Hacker News 的一个帖子讨论了机器人越来越多地涌入网站收集 AI 训练数据的问题，这导致服务器负载过高，网站性能下降。用户遇到的问题包括机器人忽略 `robots.txt` 指令以及通过使用大量 IP 地址来绕过速率限制。
正在探索的解决方案包括向未登录用户提供缓存数据、使用工作量证明系统以及维护 AI 爬虫 IP 地址范围列表。一些人认为这种情况可能导致更多内容被设置成付费墙，这可能会损害信息的访问性和小型网站的可见性。另一些人指出，AI 数据抓取相关的带宽成本不成比例地增加了网站主机的负担。关于罪魁祸首是大公司还是构建自己 LLM 的个人，一场辩论正在展开，讨论内容涵盖未经许可使用数据的伦理问题以及对更严格的法规甚至刑事处罚的潜在需求。
作者发现非传统、艰难的旅程比典型的轻松路线更有收获。他们详细描述了复活节期间从纽约州北部乘坐乡村公共汽车前往祖母家的旅程，重点突出了时刻表不明确、班次少以及县与县之间缺乏协调的挑战。尽管旅途不便，但他们仍然享受了独特的经历以及与各种乘客和司机的相遇。 作者提倡乡村公共交通的重要性，他们认为这是连接偏远社区的一项重要服务。这次旅程虽然不可预测，甚至可能存在风险，但却展现了美国“第三世界”的独特节奏和人物。 他们强调这种交通方式的冒险性和经济性，指出与驾车相比节省了大量成本。最终，这次旅行被认为是成功的，它强化了他们对缓慢、低效旅行以及沿途发现的隐藏世界的热爱。
Hacker News上一个关于标题为“乡村公共交通之旅”的文章的讨论串，其中一位评论者挑战湾区居民只使用当地非通勤巴士（不包括快速路线，并以Dumbarton快线切断南湾）环绕整个海湾。另一位评论者分享了他们在南湾乘坐VTA轻轨的经历，抱怨其缓慢的行驶速度。第三位评论者链接到一位YouTuber从旧金山到西雅图和洛杉矶的公共交通旅程。一位评论者强调了文章中一段文字，这段文字唤起了旧世界魅力的感觉，观察到在小镇等候交通工具时体验到的慢节奏生活。最后一位评论者赞赏作者坚持只使用最具挑战性的交通方式，放弃了Amtrak和Greyhound，尽管承认与其他地区相比，美国长途巴士的整体状况不佳。
bzip2 0.6.0 版本用一个更快、更易维护的 Rust 实现（通过 libbz2-rs-sys crate）替换了之前的 C 实现。尽管 bzip2 的使用现在有限，但许多协议和库仍然需要它，因此这个更新非常重要。 Rust 实现的压缩和解压缩性能都有所提升，基准测试显示速度显著加快。一个主要优势是简化了交叉编译，特别是针对 WebAssembly、Windows 和 Android，消除了编译 C 代码的复杂性。此 Rust 实现默认情况下也避免了符号冲突，因为它不导出符号。 代码经过了严格的测试，包括使用 MIRI 测试不安全代码，以及安全审计，其中发现并解决了一个轻微的逻辑错误。总的来说，这项现代化工作提供了一个更快、更可靠、更容易集成的 bzip2 库，允许开发者无需进一步考虑即可使用它。
一个用Rust编写的全新bzip2库旨在取代Linux发行版中现有的C语言实现。讨论集中在这个转换的可行性和好处上。关键点包括：该库提供兼容的C ABI以实现无缝集成，动态链接的考虑以及潜在的性能改进。
一些评论者对“用Rust重写”的基准测试表示怀疑，并提到了过去uutils出现的问题。其他人强调了独立验证性能声明的重要性。讨论还涉及到在zstd时代bzip2的相关性，一些人认为它仍然用于遗留数据，并且更快速、更安全的实现很有价值。还提到了安全优势，例如解决现有的CVE和减少缓冲区溢出。有人质疑资源分配是否更倾向于“UI界面美化”而不是核心性能，以及周期节省对电池续航时间和云计算成本的实际影响。
2025年，尽管HDR已成为消费级标准，任天堂Switch 2的首发游戏《马里奥赛车世界》却暴露出游戏行业一个长期存在的问题：“伪HDR”。这款号称支持4K 60帧HDR输出的游戏，实际上似乎是先以SDR（标准动态范围）制作，然后才拉伸成HDR，缺乏真正HDR体验的动态范围和色域。
严格的画面捕捉和分析过程表明，无论主机HDR设置如何，游戏亮度峰值都限制在950尼特左右，并且色域限制在Rec.709。这种“先SDR后HDR”的做法，即在SDR环境下完成灯光设计，然后后期添加HDR，限制了视觉效果，也浪费了HDR硬件的性能。
作者是HDR游戏开发专家，他认为开发者必须从一开始就拥抱HDR，使用广色域纹理，允许动态范围，并实现动态色调映射服务。忽视HDR会严重限制视觉质量，无法满足消费者的期望，尤其是在HDR显示器技术不断进步的今天。“勾选式HDR”的时代已经结束，开发者应该努力创造真正沉浸式的HDR体验。
Hacker News上的一篇讨论围绕一篇博客文章展开，该文章批评了Switch 2上新款马里奥赛车世界中“伪HDR”的实现方式。文章认为游戏错失了HDR的潜力，导致画面看起来惨白，而不是鲜艳、生动的色彩。
评论者们就HDR在风格化卡通游戏中重要性展开了辩论。一些人认为写实感并非目标，正确的亮度缩放对于游戏性更为重要。另一些人则同意作者的观点，认为HDR的实现令人失望，导致视觉体验平淡。有人猜测任天堂为了优先考虑SDR质量和整体易用性，考虑到Switch内置屏幕的限制。也有人担心效果过度强调和饱和度过高而分散注意力。还有人讨论任天堂是否真的在图形方面竞争。一些评论者认为任天堂在易用性和制作娱乐性游戏方面竞争，HDR只是一个小的细节。另一些人则认为任天堂过去在图形方面竞争，但在Wii时代之后就停止了。
Foundry 正在构建基础设施，以实现人工智能驱动的浏览器自动化。他们通过提供精确的模拟、强大的评估工具和对 AI 实验室的直接支持，解决了企业应用（如 Salesforce 和 Workday）中不可靠的 AI 代理失效的问题。受到 Waymo 和 Scale AI 成功案例的启发，Foundry 旨在创建一个严格可靠的平台，以快速提升代理性能，挖掘 15.8 万亿美元的任务自动化潜力。 他们寻找在快节奏环境中蓬勃发展的精英工程师，这些人希望构建基础技术。职责包括：开发 AI 数字员工的基础设施；与机器学习研究人员和产品负责人合作；解决浏览器自动化、分布式系统和机器学习生产中具有挑战性的工程问题。理想的候选人拥有卓越的编码技能、令人印象深刻的项目经验以及快速迭代的倾向。Foundry 提供具有竞争力的薪酬、股权以及在由来自 Meta 和 Scale AI 的经验丰富的运营人员和机器学习研究人员组成的紧密团队中职业发展的机遇。
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亚马逊首席执行官安迪·贾西宣布，由于生成式人工智能工具和代理的日益普及，公司预计未来几年将裁减员工。贾西在一份给员工的备忘录中表示，虽然新的角色将会出现，但现有工作岗位所需的人员将会减少。他敦促员工学习人工智能工具，并寻找方法与更小的团队更有效地合作。 这一宣布是在亚马逊进行大规模裁员之后做出的，自2022年以来，该公司已裁员超过2.7万人。该公司已经在内部实施人工智能，尤其是在其物流网络中，用于库存摆放和仓库机器人效率等任务。贾西强调了生成式人工智能的变革潜力，称其为“千载难逢的重塑”，并“为公司节省了大量资金”。Shopify和Klarna等其他科技公司也同样承认人工智能对员工规模和效率的影响。亚马逊已大力投资人工智能，推出了新产品并扩大了其数据中心基础设施以满足日益增长的需求。
在Hacker News上关于亚马逊CEO贾西声明AI将裁员的讨论中，用户们就AI对软件开发和就业的影响展开了辩论。一些人认为AI可以自动化诸如bug修复和UI调整等繁琐的任务，从而解放开发者去处理更复杂的工作。然而，其他人则告诫不要将代码改进和重构交给AI，担心这会降低代码质量并挫伤开发者的积极性。
几位用户指出，企业开发中的瓶颈往往在于决策过程和官僚障碍，而不是编码速度。他们建议AI可以通过自动化文档和操作来简化这些流程。
另一些人则表达了对AI可能导致工人失业的担忧，特别是持有H1B签证的工人。人们也提出了关于种族歧视等潜在偏见的担忧。一些评论者还质疑，关注成本削减和效率提升是否会对产品质量和创新产生负面影响。这场讨论突出了AI在亚马逊等大型组织中应用的复杂性和多方面影响。
英格丽德的文章探讨了谷歌翻译对翻译行业的影响与大型语言模型（LLM）对计算机编程潜在影响之间的相似之处。她认为，正如谷歌翻译并没有淘汰翻译人员一样，大型语言模型也不会淘汰程序员。虽然谷歌翻译已经有所改进，但其局限性在于理解上下文、歧义和文化敏感性。专业的翻译人员现在使用人工智能来增强他们的工作，而不是取代它。类似地，大型语言模型可以辅助程序员，例如，通过建议替代说法或实现方式。作者认为程序员也是一种翻译者，他们将人类的需求转换为计算机可理解的指令，但目前的工具还不够精细。文章的核心观点是，虽然人工智能工具是有价值的辅助工具，但它们目前缺乏完全取代人类在两方面专业知识所需的细致理解。
Hacker News 上的一篇讨论围绕着 Google Translate 的局限性和 AI 驱动的“氛围编程”（vibecoding）的兴起之间的相似性展开。核心论点是用户往往缺乏验证两者输出的专业知识，导致盲目信任。评论者们争论 AI 是否真的会取代程序员，或者仅仅是将工作转变为清理“劣质代码”。一些人认为 AI 会提高生产力，可能导致失业，而另一些人则认为它会创造新的机会来改进用户生成的代码。讨论还涉及到上下文、文化细微差别以及在翻译中提出后续问题的重要性，这些都是大型语言模型（LLM）日益展现的能力。翻译行业的影响也受到了讨论，一些译员报告说，尽管人工翻译在敏感任务方面质量更高，但他们的工作量却有所下降。最终，共识表明，虽然 AI 工具正在改进，但在编码和翻译方面，它们还不能完全替代人类的专业知识。
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这个Hacker News讨论串讨论了四色视觉，也就是比普通人能看到更多颜色。讨论源于一篇声称四色视觉者能看到10种彩虹颜色，而普通人只能看到5种的文章。
许多评论者质疑了这一说法，争论其科学依据以及文化对颜色感知的影响。一位用户链接了一篇关于四色视觉测试的研究论文。测试这种特征的困难，由于感知上的细微差异以及当前显示技术（基于三种原色）的局限性，是一个关键点。一些人提出了利用现有技术进行测试的方法，但另一些人则认为需要专门的显示器和刺激才能准确评估额外的颜色感知维度。一位评论者回忆起夏普的“Quattron”电视机带有黄色子像素，但指出它们与普通观众无法区分。其他人则指出了高光谱相机的进步。普遍的共识是，虽然四色视觉是一种真实的现象，但在技术中准确识别和利用它仍然是一个挑战。
Hacker News 上的讨论线程关注 OpenAI 可能会对微软提起反垄断诉讼，尽管微软拥有 OpenAI 49% 的股份。评论员推测，这反映了 OpenAI 在盈利问题出现之前，为确保投资者回报而采取的无奈之举。一些人认为 OpenAI 的“先发优势”并非对抗谷歌等科技巨头的可持续护城河，因为谷歌正在将其 AI 集成到 Android 等现有平台中。另一些人则认为，谷歌在搜索、浏览器、操作系统和视频领域的统治地位才应该受到反垄断审查，而不是微软。一些用户强调了 OpenAI试图摆脱其自愿签订的合同的虚伪性，尤其考虑到证明 Azure 云计算的统治地位或 OpenAI 在最初合作中的诚意可能面临的困难。还有一个重复链接被发布。
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这篇 Hacker News 的讨论主题是德克萨斯州创纪录的可再生能源发电量。一个关键点是电池储能的快速增长，在高峰时段可能达到电网电力供应的 10%。
一些评论者讨论了德克萨斯州电网的可靠性，尤其是在冬季。2021 年的大停电事件被提及，关于可再生能源是否应对此负责存在争议。一些人认为问题在于天然气和核电厂缺乏冬季化措施，而另一些人则指出可再生能源的发电量在冬季自然会下降。讨论随后转向解决方案，包括增加核电、改善与其他州的电网互联以及增加电池储能。人们质疑核电用于间歇性发电的经济性，同时还讨论了电池储能应对长时间恶劣天气事件的可扩展性。中国电池产能也被提及，以及钠离子电池储能的潜力。一位评论者建议，联邦法规要求进行适当的冬季化措施可以防止停电事件发生。