Google 最近推出了 Googlebooks，引发了对 ChromeOS 和 Chromebook 未来发展的担忧。由于 Googlebook OS 缺少学校及其他组织所需的管理功能，Chromebook 将暂时继续销售。Google 表示，ChromeOS 设备将持续获得更新和安全补丁，支持至 2034 年年中，一些较新的型号最终可能升级至 Googlebook OS。 然而，这一消息受到了批评，被认为违反了 Google 此前作出的承诺，即为每款 Chromebook 提供 10 年更新。批评者还称，迁移保证含糊不清，并鉴于 Google 过去曾终止硬件项目，质疑 Googlebooks 是否会获得长期支持。文章认为，更严格的消费者保护法律可以防止公司在几乎不承担后果的情况下撤销此类承诺。
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谷歌违背了为 Chromebook 提供 10 年更新的承诺 Google breaks promise to provide 10 years of updates to Chromebooks
1 天前
The Hacker News 上的讨论帖围绕 Google 决定于 2034 年年中停止 ChromeOS 更新和安全补丁支持展开。尽管 Google 此前承诺为所有 Chromebook 提供十年支持，但这一决定距离现在大约只有八年，因此引发了争议。Google 表示，符合条件的设备将获得迁移至新版 Googlebook OS 的帮助；但批评者认为，这并没有兑现最初的承诺：购买者可能只能获得八年的 ChromeOS 支持，迁移途径可能十分有限，而且转向一个差异更大、限制更多的操作系统，并不等同于继续获得支持。
也有人将这一变化视为正常的产品过渡，拿 Apple 用新版 macOS 替换旧版本作比较，并认为用户通常期待的是持续的系统升级，而不是固定使用某一个平台。人们的担忧还包括 Google 过去多次停止产品的历史、Googlebook OS 的开放程度、学校合同和设备管理成本，以及电子垃圾问题。讨论还延伸到了对 Google 的不信任、教育数据隐私、Chromebook 的性能以及学校选择政策等方面。
SAT 对凸多面体碰撞检测具有稳健性，能够直接处理重叠情况，并且无需从 GJK 回退到 EPA 即可生成接触流形。不过，边对测试可能使 SAT 的计算复杂度达到 \(O(N^3)\)。
Box3D 利用内接球加速 SAT。对于每个面法线 \(n\)，投影分离量的上界为 \(n \cdot d-r\)，其中 \(d\) 是两中心之间的向量，\(r\) 是两个内接球半径之和。如果某个面的上界无法优于当前最佳结果，就跳过该面。
类似的边界计算可以在进行开销较大的边对测试之前，剔除整条边。每条边对应高斯映射上两个相邻面法线之间的一段圆弧。利用投影后的中心向量，可以计算该圆弧上的最大可能分离量；如果该值无法超过当前最佳面分离量，就丢弃这条边。
这种剔除方式是精确的，能够全局搜索 SAT 轴，并且不需要计算逃逸距离。在具有 32 个顶点的凸包上，它剔除了 86% 的面测试和 98% 的边对测试，使 Convex Pile 的性能大约提升一倍。细长形状的收益较小，因为其内接球较小；深度重叠的形状则难以得到有效剔除。总体而言，优化后的 SAT 在复杂凸包上已能够与 GJK 竞争，但细长形状仍然具有挑战性。
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度假归来？政府无需搜查令即可搜查你的手机 Returning from vacation? The government can search your phone without a warrant
1 天前
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The Hacker News 上的一则讨论涉及美国海关与边境保护局在边境无需令状即可检查旅客手机及其他电子设备的权力。评论者讨论了这项长期存在的边境搜查例外在适用范围和公平性方面的问题，以及它是否被用于政治性 targeting，以及当前政策是否实质性扩大了历届政府的做法。
多数人认为，这项权力会带来严重的隐私和问责问题，尤其是在手机如今存储大量个人数据的情况下。搜查统计显示，设备搜查总体仅略有增加，2025财年受查旅客约占0.013%；但评论者强调，发生频率低并不能回答选择性执法或画像审查方面的问题。有人还将美国的情况与英国广泛的边境权力和反恐权力进行了比较。
建议采取的 precautions 包括携带功能单一的手机或一次性手机、使用强设备加密、在接受检查前关闭设备、拒绝提供密码，以及保留加密备份，以便事后清除并恢复数据。讨论中提出的更广泛的解决方案包括引入司法监督、加强报告要求、制定隐私保护法，以及无论由哪个政党执政，都限制政府访问这些设备。
```text ~/nanopingbash$ curl -sS https://get.nanoping.com/latest | sh 正在安装 np (NanoPing) 的最新版本… ✓ 下载完成 ✓ 已将 np 安装到 /usr/local/bin/np ✓ 配置默认存储在 /home/user/nanoping（可使用 --app-data 覆盖） 请访问 https://docs.nanoping.com 查看文档。 现在运行 "sudo np up"，以守护进程方式启动 NanoPing。 $ sudo np up 需要激活此设备。请访问以下链接并登录： https://user.nanoping.com/auth/claim?id=… 已启动。仪表板正在以下地址提供服务： http://127.0.0.1:8081 ↵ 打开仪表板 ```
Nanoping 测试了一种覆盖传输技术：在 100 毫秒的延迟预算内，同时通过三个 Wi‑Fi 适配器传输实时流量，每个适配器固定连接一个不同的接入点。通过组合多条并不完美的连接，系统可以承受漫游中断、网络拥塞或临时性能下降，而不必中断视频流。
这种覆盖传输的工作方式有点像 VPN：它通过可用的网络接口传输流量、组合多条路径，并向目标呈现普通的 IP 数据流。加密功能是可选的。与 802.11r 快速漫游、Wi‑Fi 8 无缝漫游或 Wi‑Fi 7 MLO 不同，它工作在各个 Wi‑Fi 链路之上，还可以将 Wi‑Fi 与 5G 或 Starlink 等网络结合起来。
作者表示，两个适配器就应能带来明显收益，尽管演示中使用了三个。评审人员指出，该测试将各适配器固定连接到特定接入点，而不是采用常规的 802.11k/v/r 漫游，因此与标准漫游及 MLO 的对比结果仍有待验证。未来的工作包括开发一个守护进程，随着可用接入点的变化，让适配器重新关联。另有评论者提到了一种类似的 MikroTik/OpenMPTCProuter 配置，可用于远程政府视频通话。
OpenAI 与 Synopsys 宣布建立多年战略合作伙伴关系，共同开发 GPT-Synopsys。这是一款专用 AI 模型，旨在操作 Synopsys 的电子设计自动化（EDA）工具，并自动执行复杂的半导体设计与验证流程。
该模型将结合 OpenAI 的前沿模型与 Synopsys 的 EDA 技术及工程专业能力。工程师可以将功耗、性能和面积优化、时序分析以及验证收敛等任务委托给 AI 智能体。这些智能体能够运行工具、解读结果、实施修改并持续迭代，直至达到可供专家审查的目标状态。
GPT-Synopsys 将运行在 OpenAI 托管的基础设施上，与 Synopsys.ai 和 Synopsys Autopilot 平台集成，并能够与客户的智能体系统互操作。该联合方案将整合计算资源、模型访问权限和软件许可，同时提供企业级安全、治理、加密以及可配置的数据控制能力。客户数据不会被用于模型训练。
该协议包括联合研究、联合市场推广合作以及收入分成。目前，该项技术正与领先的半导体客户开展初步合作，并计划面向全球提供服务。
Hacker News 上讨论了 Synopsys 与 OpenAI 联合推出的 GPT-Synopsys。这是一款专用模型，能够操作专有的 EDA 工具、解读结果、修改芯片设计，并持续迭代，直至获得经过验证的结果。
支持者认为，它有望降低工程成本、加快验证和物理设计进程，使小众 ASIC 项目也能实现盈利，并增加半导体企业的相关需求。随着摩尔定律逐渐失效，AI 还可能进一步优化芯片性能。
质疑者则追问，它能否突破硬件领域的主要瓶颈，包括光罩和流片成本、漫长的制造周期、有限的晶圆代工产能，以及在现有晶圆厂之外制造芯片的困难。由于对精度、设备、化学品和环境条件都有严格要求，本地或桌面级芯片生产仍不现实。DRC、LVS、仿真和形式验证等确定性检查依然不可或缺；如果工程师写错规格或验证断言，验证仍可能失败。
此次发布还引发了对专有技术锁定、许可成本上升、工作流程不透明、客户知识产权和安全的担忧。总体而言，评论者预计 AI 会提高生产效率并取代部分岗位，而不是立即全面取代工程师；但他们也警告，如果初级工程师减少动手实践的机会，未来能够监督高级智能体的人类专业能力可能会削弱。
该主工单用于协调 StreetComplete 的 iOS 移植，并取代此前的研究与讨论。目标是通过 Kotlin Multiplatform 和 Compose Multiplatform 尽可能复用现有代码，避免使用 Swift 或 Dart 进行完全重写。
迁移采用渐进式策略：
- 将平台特定代码与应用逻辑分离。
- 使用 Kotlin Multiplatform 库替换核心逻辑中对 Android/Java 依赖项的使用。
- 使用 ViewModel 重构数据访问和 UI 状态管理。
- 从底层开始，将 Android XML 界面迁移到 Jetpack Compose。
- 将 Jetpack Compose 界面迁移到适用于 iOS 的 Compose Multiplatform。
相关工作会在项目看板上跟踪，任务通常对社区贡献者开放；贡献者可以在评论区认领任务。大家也可以参与剩余任务、学习 Jetpack Compose 和 Compose Multiplatform、资助开发，或协助维护项目和分类处理问题。
完整移植最初预计需要约一年的工作量。在 2024 年初投入大量全职开发后，目前迁移进度约为 50%。
State of the Map Europe 2024 的相关演示幻灯片中附有演讲者备注，对这一方法作了说明。
StreetComplete 已通过 TestFlight 启动 iOS 公测，将这款面向初学者的 OpenStreetMap 编辑器带到 Apple 设备上。该应用通过简单的位置相关问题收集信息，并将答案上传为有意义的修改集，同时支持离线问卷调查。开发工作得到了 NLnet 和德国联邦教育与研究部的支持。
用户普遍称赞 Android 应用无需了解标签即可参与 OSM 贡献。iOS 版本采用 Kotlin Multiplatform 和 Compose Multiplatform；参与开发的开发者表示迁移过程顺利，只有很小一部分代码与特定平台有关。
测试版反馈指出，导航容易让人困惑；应用依赖不易被发现的滑动返回手势；当答案不足时，用户很难取消问题；此外还缺少 Apple 原生登录功能，并且用户要求更清晰地展示贡献历史。有些任务说明不清楚，或无法表达混合情况，但应用也提供了拆分道路等选项。
更广泛的争论集中在道路的步行可达性上：贡献者对于没有行人道的道路是否应标记为法律上不可步行存在分歧。维护者承认该任务的措辞与实际生成的标签不一致后，删除了这项有争议的任务。讨论还涵盖了 OSM 许可、政府数据兼容性、其他 iOS 编辑器，以及利用 AI 辅助进行照片或语音标注的可能性。
本文解释了为什么浮点运算会使以分为单位的数值相加时，结果有时是精确的，有时会高出或低于精确值一个末位单位（ulp）。文章介绍了 IEEE 754 双精度、有效数、指数、ulp、舍入（包括平局取偶），以及 Python 的最短往返十进制表示。熟悉的结果 `0.1 + 0.2 == 0.30000000000000004` 之所以出现，是因为存储的 `0.1` 和 `0.2` 的值相加后得到一个精确的中点，而该中点被向上舍入。 对于大小合理且为正、低于约 70 万亿美元的美元金额，作者证明：将两个浮点数相加并进行一次舍入，其结果与精确和的正确舍入结果相比，最多相差一个 ulp。热力图将产生的这些模式归因于表示误差在水平、垂直和对角方向上的分量。这些误差会在 2 的幂处重置，并以适用的 ulp 为模重复，从而形成平滑区域、对角带，以及在平局判定规则会产生影响的棋盘格图案。 附录展示了如何使用精确有理数运算，或 TwoSum、Veltkamp 分割和 Dekker 乘法等浮点无误差变换，来测量或恢复这些误差。对于金融软件，使用整数分或十进制运算仍然是更安全的选择。
《The Hacker News》上的一篇讨论探讨了金融软件应使用十进制浮点数、定点整数，还是普通二进制浮点数。
十进制类型和缩放整数可以精确表示“分”等金额，并使舍入行为可预测、可移植且可审计。评论者指出，64 位或 128 位整数能够覆盖极其庞大的金额范围，性能也可能优于十进制运算；但货币换算可能需要使用有理数表示和扩展精度计算。
也有人提到，一些交易系统内部成功使用了双精度浮点数，仅在将价格或现金金额序列化到市场最小报价单位时进行舍入。由于计算误差通常远小于允许的最小变动单位，这种做法或许已经足够。
更广泛的结论是，仅靠数字表示方式无法解决金融计算的正确性问题。除法、重复运算、灾难性抵消以及余数分配，仍然可能造成差异。因此，舍入和分配规则应由合同或业务流程明确规定，而不应在无意中继承某种编程语言数值类型的行为。
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雅克·巴宗作为哥伦比亚大学的教师、历史学家、评论家和作家，其职业生涯体现了一个信念：教育应当增强人的智能、判断力和适应能力，而不只是颁发资格证书。他主张，成功者必须不断重新训练自己，并能有效应对意外情况。 在讨论现代艺术时，巴宗坚持认为，文学应当“展示”，而不只是“讲述”。然而，自20世纪20年代以来，艺术家常常追求震撼、戏仿和反艺术，以推翻沿袭下来的期待，并提醒观众通过感官体验艺术。在承认这种运动具有教育作用的同时，他质疑新奇和愤怒是否能够取代真正的灵感。他坚信，伟大的艺术源于强烈的信念和肯定。 巴宗反对艺术必须精确反映社会或承担预设社会功能的观念。艺术与其时代之间的关系是真实存在但含混不清的，艺术家应当自由创作，不受机构要求的支配；观众则保留拒绝的权利。在一个多元而世俗的社会里，艺术可以传达多种效果，不必遵循任何单一公式。 最后，巴宗认为评论家有助于澄清艺术语言，并把战前的现代主义运动视为后来实验艺术的重要源头，尽管第一次世界大战及其后滋生的自我意识造成了这种运动的碎片化。
DLSS5VK 是 NVIDIA DLSS 5 生成式神经渲染网络的独立 Vulkan 重新实现，旨在逐位匹配 DLSS-NR 310.8.0 构建版本，包括全部 75 个中间块边界。它运行由 71 个块组成的移位窗口 U-Net/ViT 网络，使用 FP8 E4M3 激活和 FP16 张量核心累加。用户必须自行提供兼容的 141 MiB 权重目录。
该网络以原始分辨率处理渲染帧代理数据、噪声、重投影历史帧和条件数据，生成 RGB 残差及时间混合 logit；它不是超分辨率放大器。仓库包含 Vulkan 主机代码、精确的 GLSL 和优化的 PTX 内核、经过补丁处理的 Filament 演示程序、基准测试、性能分析、一致性测试、验证、文档及构建脚本。
一个独立的 WebGPU 移植版本无需 FP8、张量核心、融合或内核链式处理，即可产生相同结果，但速度明显较慢。报告的 Vulkan 性能从 RTX 4070 SUPER 上 768×768 分辨率的 2.8 毫秒，到 4K 分辨率的 29.3 毫秒不等。
本项目未实现 DLSS 超分辨率。该项目采用 MIT 许可证，与 NVIDIA 无隶属关系，也未获 NVIDIA 认可，不包含任何 NVIDIA 软件、权重或头文件。
OpenDLSS 是 NVIDIA DLSS 5 神经网络渲染网络的 Vulkan 重实现，声称能够生成位级一致的结果。评论者对其逆向工程能力印象深刻，尤其是它似乎利用大语言模型解析专有二进制文件和驱动程序。不过，这一说法仍需独立验证，而且它依然需要源自 NVIDIA 的模型权重。
技术讨论的焦点是：为什么推理使用的是渲染帧、噪声、重投影的上一帧和条件标量，而不是深度、法线、分割或材质缓冲。可能的原因包括便于直接兼容现有流程、节省带宽、降低集成成本，以及深度信息并不总是可靠，尤其是处理半透明物体时。
性能仍是主要限制。据报告，其每帧额外耗时约为 8～14 毫秒，通常会使帧率减半；不过，在某些 GPU 和改版中仍能获得可玩的帧率。
神经网络渲染因能够利用空间和时间上的冗余而受到赞誉，但也引发了诸多担忧，例如场景切换、快速运动、艺术创作主导权，以及不同游戏之间视觉风格的变化。其他争议还包括一个由 AI 生成但内容不准确的 README，以及一个重复仓库：它保留了 MIT 许可和原作者署名，却篡改了 Git 提交作者信息。这一做法在法律上存在争议，但被广泛认为不道德。