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## 甜甜圈象棋：旧游戏的全新演绎
开发者 mannymakes 在 Hacker News 上展示了“甜甜圈象棋”（mchess.io/donut），这是一种在环面（甜甜圈形状）上进行的象棋变体。 详细解释可在 YouTube 上找到：[https://youtu.be/iRcfHCPFgkM](https://youtu.be/iRcfHCPFgkM)。
该网站允许与人工智能或其他在线玩家对战。 用户指出最初难以掌握 3D 棋盘，建议添加自动旋转功能以改善方向感。 一些人讨论了旋转机制的潜在改进，以避免“万向节锁”。
讨论还涉及了类似的游戏，例如环面上的俄罗斯方块，并且有用户指出白王和白后的起始位置存在颜色差异，开发者解释说这是为了旋转对称性，以支持潜在的多人游戏。 总而言之，这个项目是一个引人入胜的独立开发项目，探索了一种新颖的象棋体验。
## PyTogether：面向初学者的协作Python IDE
PyTogether (pytogether.org) 是一款基于浏览器的、实时协作的Python IDE，专为学习、教学和结对编程而设计。它的目标是消除传统IDE的复杂性，提供一个轻量级且无干扰的环境。
主要功能包括即时设置（无需下载）、Google Docs风格光标的实时代码编辑、集成聊天和语音通话，以及代码检查。它支持通过手动登录或Google OAuth进行安全身份验证，并允许通过群组和项目进行组织。
PyTogether使用Django、React和Y.js构建，优先考虑简单性和易用性，而非高级功能。虽然不适用于大规模生产，但它非常适合教室、编程俱乐部和初学者入门Python。使用Docker和npm可以简化本地开发。
## PyTogether：协作Python IDE
PyTogether是一个新的、轻量级的、实时协作Python IDE，专为教学和学习而设计。它作为Replit的替代品，特别避免了那些对Replit可用性产生负面影响的AI集成——一些用户报告称AI完成了学生的作业。
这个基于浏览器的IDE目前最适合使用Chromium内核的浏览器（如Chrome），因为Firefox存在输入问题。虽然目前缺乏调试器和共享终端，但这些功能计划在未来开发中加入。
该项目受到了Python社区的积极关注，并计划在Python Atlanta等聚会上展示。讨论还涉及现有的协作选项，如VS Code Live Share和Zed，但强调了PyTogether的简单性和浏览器可访问性对于教育目的的价值。该项目是开源的，解决了对其他平台潜在订阅模式的担忧。
美国顶尖大学的学生申请学术便利设施的请求激增，斯坦福大学的数据高达38%。这种激增主要集中在心理健康问题和学习障碍，如焦虑和注意力缺陷多动症（ADHD），引发了对其真实性的担忧。专家认为，真正面临困难的学生更可能不会进入这些院校，而那些*在*校的学生可能正在寻求诊断来解释学习困难并获得优势。 促成因素包括诊断标准的扩大（如2013年ADHD的DSM变更）以及社交媒体的影响，日常困境经常被描绘成神经发育状况的症状。这造成了对“正常”的扭曲认知，并鼓励学生认同这些状况。 此外，高成就学生中普遍存在的风险规避文化也在助长这一趋势；他们害怕失败，寻求便利设施作为安全网。虽然有些学生确实需要支持，但过度依赖便利设施可能会阻碍智力发展，并使学生为大学毕业后的生活挑战准备不足，本质上成为一种自我欺骗和不公平的优势。
## EndeavourOS Ganymede 发布：摘要
EndeavourOS 团队发布了“Ganymede” ISO，解决了更新之间长时间的等待。他们向社区保证，尽管团队成员优先考虑个人生活和学习——包括他们的主要开发人员的编程认证，但该项目仍然活跃。最近的 Arch Linux 基础设施问题也导致了延迟。
Ganymede 专注于改进全新安装、Calamares 安装程序和 Live 环境。仅需要常规更新的现有系统不受影响。主要变化包括**完全自动的 NVIDIA 驱动程序检测和安装**（支持标准和开源驱动程序），以及修订后的**Broadcom WiFi 驱动程序**方法，现在会在检测到时提示用户启用它们。
进一步的增强针对 Plasma、GNOME、LXDE 和 i3-WM 等特定桌面环境，提供软件包更新和替换。使用 Systemd-boot 在单独驱动器上**Windows 11 双启动**仍然存在已知问题，社区教程提供了一个解决方法。
团队感谢他们的测试人员和社区提供的持续支持和贡献。ISO 可以在 EndeavourOS 网站上下载。
## EndeavourOS “盖尼米德”版本发布与开源软件资助讨论
Hacker News 论坛讨论的核心是 EndeavourOS “盖尼米德”版本的发布，这是一个基于 Arch 的 Linux 发行版。许多评论者最初对这个名字感到困惑，将其与过去的 Eclipse 版本或木星的卫星联系起来，突显了初始帖子中需要更清晰的背景信息。熟悉该发行版的用户赞扬了它的易用性和性能，尤其是在较旧的硬件上，如树莓派和旧笔记本电脑。
然而，讨论很快演变成关于开源软件（OSS）资助的更广泛的讨论。一个关键点是，目前像 Patreon 或 “Buy Me a Coffee” 这样的资助模式不足以维持关键基础设施项目。评论者争论开源开发者应该直接获得资助，还是普遍基本收入的方法更能促使出于热情而非利润的贡献。想法从基于使用的微支付到“Steam for OSS”订阅模式，以及一个用于跟踪和分配资金基于依赖链的系统。共识倾向于需要一个比目前更健全和公平的系统。
## 臀部模型与LLM挑战
2015年，一位Facebook工程师成功构建了一个CNN，用于识别暴露臀部的图像，并根据不同的文化标准调整审查规则。这依赖于外包、三重审核的标签，并实现了高准确率。然而，2023年，一项构建更具“情境感知”的LLM模型以处理细微内容策略（性暗示姿势、艺术意图）的要求，揭示了一个关键缺陷：传统的训练-测试分割方法不适用于复杂的LLM任务。
尽管经过了大量的提示工程，LLM的表现仍然挣扎，甚至不如最初的CNN。分析显示，由政策专家创建的标签存在不一致性，强调了简单的“是/否”标签足以应对基本任务，但细微的策略需要*专家*标签——这是一种稀缺资源。
关键要点是，LLM不需要庞大的训练数据集，它们需要*清晰的规则*和少量示例。准确率的提升来自于与政策专家一起完善规则，而不是超参数调整。由于标签固有的模糊性，盲测是不可能的，因此需要不断审查LLM的输出并澄清政策。
未来在于工程团队和政策团队之间的紧密合作，优先考虑数据质量和持续评估，而不是大规模训练，认识到LLM“执行”规则，而不是像传统意义上那样“从数据中学习”。
一个黑客新闻的讨论围绕着一篇质疑机器学习中传统“训练-测试分割”的博文，尤其是在大型语言模型（LLM）兴起的情况下。核心论点是，现实世界的数据本质上存在缺陷，测试集很少真正做到盲测，重心应该从数据集*大小*转移到数据*质量*和代表性。
评论者指出这并非完全新问题——成熟的机器学习实践早已强调数据改进，并面临着过度拟合测试集的问题。然而，LLM使得*跳过*训练并直接应用模型变得更容易，这可能会加剧这些问题。
讨论中提出的替代方案包括使用嵌入来代替复杂的LLM调用链，以实现更快、可能更准确的分类。一位评论员建议将此类任务定义为“代理内容审核”，在这种情况下，传统的训练/测试分割不太相关，而更倾向于持续评估。最终，这场对话强调了从构建更大的模型转向优先考虑稳健的数据管道和仔细评估。
在相机镜头中，不是反射，而是图像2，像一个通往异维空间的入口。将图像3作为标志放置在相机上，在镜头上方。在相机旁边桌面上添加一个平放的镜头盖，黑色金属光泽，处于阴影中，并压印有图像3的标志。
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FLUX.2 (bfl.ai)
14 分，由 doener 发布 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
qrios 1 天前 [–]
重复：https://news.ycombinator.com/item?id=46046916
9 天前
117 条评论 回复
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## Multivox：体积显示系统概要
Multivox是一个用于驱动定制旋转体积显示系统的系统，包括Rotovox（垂直面板，高分辨率）和Vortex（水平面板，更亮，更快）。它基于树莓派4，并使用HUB75 LED面板，通过单个GPIO引脚与旋转同步。
核心部分包括一个驱动程序，用于管理共享内存中的体素缓冲区，并将数据扫描到面板上，以及生成该缓冲区内容的客户端代码。输入通过蓝牙游戏手柄处理（首选Xbox手柄），音频也通过蓝牙传输。
该软件包含一个模拟器（`virtex`），用于在没有物理硬件的情况下进行测试，以及一套演示程序（“玩具”），例如光循环、烟花和3D对象查看器。一个启动器`multivox`将这些演示程序以复古游戏机风格的界面呈现为“卡带”。
该项目设计为自包含的，但可以通过Python脚本（`pointvision.py`、`vortexstream.py`）从PC流式传输点云数据。安装涉及克隆仓库，通过`cmake`配置硬件，并可选地将驱动程序设置为系统服务以实现自动启动。代码未经大量测试，并假定特定的硬件配置。
## Multivox：一种新型体积显示器
一种名为“Multivox”的新型体积显示器，其细节在GitHub上（[github.com/ancientjames](https://github.com/ancientjames)）有所介绍，在Hacker News上引起了关注。该显示器通过快速点亮体积内的点来创建3D图像，提供独特的观看体验。演示视频显示它令人印象深刻地运行了《Doom》。
讨论集中在体积显示器的固有局限性上——特别是由于未知观看者位置而导致的背面剔除缺失——以及可能的解决方案，例如具有正面可见性的旋转显示器或光场技术。 许多评论员指出了类似的项目，包括Voxon以及使用蚀刻玻璃或振荡橡皮筋的显示器。
该项目的创建者曾有过令人印象深刻的构建历史，包括一块能够运行《Doom》的微型乐高积木。 许多用户对这项技术表示热情，并希望有公司投资扩大规模，可能用于游戏或作为“具身”AI助手。 也有人对可扩展性表示担忧，以及该技术是否能与现有的沉浸式选项（如VR）竞争。
Converge 正在构建终极增长操作系统：我们帮助DTC增长团队了解哪些营销活动推动了盈利增长。我们是唯一一个将一流的跟踪与混合报告和多点归因相结合的平台。我们独特的定位带来了客户数量和规模的快速增长。我们增长的秘诀之一是大力投资于客户成功。而我们的竞争对手将成功视为成本中心，我们则为在整个客户生命周期中提供专业的营销技术和营销报告支持而自豪，并据此进行薪酬调整。我们的策略正在奏效，拥有200多个付费客户（包括一些最著名的DTC品牌）以及强大的投资者支持。我们现在正在寻找一位资深技术客户成功经理来帮助我们将年经常性收入（ARR）扩大到1000万美元以上。
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Converge (YC S23) 正在纽约招聘一位营销技术专家 (runconverge.com)
1天前 | 隐藏
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这个例子展示了如何通过策略性地分割数值积分问题，在不一定增加总样本数的情况下，显著提高精度并缩小置信区间。对 sin(x)/x 的积分分别使用单次积分（10,000 个样本）和分割成两个区域（0-6 和 6-100），每个区域使用 5,000 个样本进行评估。 分割方法利用正弦函数的周期性，选择 x=6 作为断点，显著将置信区间范围从 0.423 缩小到 0.169。通过增加样本数量，效果进一步提升——每个区域使用 50,000 个样本的范围仅为 0.054，与单次积分中使用 100,000 个样本的结果相当。 这表明样本的分配方式与样本的数量一样重要，通过将资源集中在对积分值贡献最大的区域，可以节省计算时间。优化断点和样本分布是获得高精度结果的途径。
## 费曼 vs. 计算机：Hacker News 讨论总结
一个 Hacker News 帖子讨论了一篇博客文章，将理查德·费曼计算积分的方法与现代计算方法（特别是蒙特卡洛积分）进行比较。核心思想是费曼可以使用统计抽样来估计积分——本质上是向问题扔飞镖——这反映了蒙特卡洛技术。
讨论分支出到模拟计算与数字计算的优势，评论者强调简单的模拟电路（如运放）可以用最少的硬件执行积分。 还有人指出参数函数的强大功能以及像“N-SPHERES”这样存储在软盘上的复杂视听作品的创作。
一个关键点是数值积分方法的权衡：传统方法在 1D 方面表现出色，但在维度上遇到困难，而蒙特卡洛方法更适合更高维度，并通过置信区间提供可量化的准确性。 符号微分的简易性与符号积分的难度也被指出，以及解决积分的巧妙“技巧”。 最终，该帖子赞扬了费曼方法的独创性以及现代计算技术的强大功能。
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