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## 猜谁？最优策略总结
最近的数学分析（相关视频和论文：[https://arxiv.org/abs/1509.03327](https://arxiv.org/abs/1509.03327)）探讨了“猜谁？”游戏的最佳策略。当*赢*时，二分搜索（将剩余角色分成两半）是最佳的，但分析表明，当*输*时，有一种反直觉的方法。
落后时，最好冒一些有针对性的风险，进行更窄的猜测，即使这保证了短期内的失败，也要有机会赶上。这与始终尽可能减少问题数量形成对比，因为失败者需要偶尔冒险。
核心思想是避免为对手创造“信号”——尤其是在角色分配不是随机的情况下（玩家拥有的角色不同）。讨论强调了纳什均衡和有限规模效应的复杂性，并与竞标游戏、冰球策略（换下守门员）甚至经济“陷阱”如贫困循环中的概念相提并论。最终，最佳的失败策略不是关于打得*更好*，而是关于战略性地接受更高的失败概率，以换取一小小的胜利机会。
空中客车要求修改6000架飞机，航班或将受扰。
Flight disruption warning as Airbus requests modifications to 6k planes
2 天前
空中客车如何发现问题？
发布于格林尼治标准时间 20:43
西奥·莱格特
商业记者
问题是在一架从墨西哥飞往美国的捷蓝航空飞机在十月份飞行途中经历“突然失速”后被发现的。飞机进行了紧急降落，当时有报道称 15 到 20 人受了轻伤。据认为，这起事件是由强烈的太阳辐射引起的，该辐射破坏了用于帮助控制飞机的计算机中的数据。现在正在采取行动以防止进一步的问题。
据估计，全球约有 6,000 架飞机受到影响，它们都属于 A320 系列，该系列还包括 A319 和 A321 型号。根据空中客车公司的说法，大多数飞机可以通过相对简单的软件更新来修复。然而，大约 900 架较旧的飞机需要更换计算机，并且在修复之前需要停用。
## 空中客机故障：太阳辐射与软件更新
空中客车公司正在要求修改6000架飞机，原因是10月份一架捷蓝航空航班经历了突然的失速，起因是强烈的太阳辐射破坏了飞行控制所需的重要数据。该问题影响着控制机翼和稳定面的计算机（ELAC）。
对于大多数飞机，主要的修复方法将是软件更新，但大约2000架较旧的飞机需要硬件修复。讨论的中心在于辐射是否是真正的原因，或者是否掩盖了更深层的软件漏洞。一些人推测，此次更新是回滚到更稳定的版本，或者是一种涉及冗余和系统重置的解决方法。
评论员强调了强大的错误校正、电源监控和彻底测试的重要性——质疑为什么这些在原始设计中没有得到更充分的重视。 还有关于在“上市”压力下平衡质量保证的争论，以及依赖复杂电传飞行控制系统所固有的风险。 这起事件凸显了预测和缓解航空领域罕见但可能造成灾难性后果的故障模式所面临的挑战。
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为什么合成翠绿色颜料会随着时间推移而退化 (arstechnica.com)
12 分，来自 pseudolus 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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大型科技公司经常发布出乎意料地粗糙的代码，尽管他们雇佣了熟练的工程师并拥有充足的资源。这并非由于能力不足，而是源于高员工流失率——通常由薪酬结构激励——以及频繁的内部重组。工程师通常只在一个团队或代码库工作一到两年，四年后面临显著的降薪，这鼓励了跳槽。 这种持续的流动意味着许多更改是由“新手”进行的——那些刚入职、不熟悉代码，甚至不熟悉编程语言的人。虽然存在具有深刻系统知识的“老手”，但他们负担过重，他们的专业知识并未被公司积极培养或保留。 最终，大型科技公司优先考虑*内部可读性*——快速将工程师调动到不同项目上的能力——而不是长期的代码质量。这种刻意的权衡接受了一些“坏代码”作为快速部署人才到所需领域的后果，尤其是在像人工智能这样快速发展的领域。 个人工程师改变这种动态的能力有限，将责任归咎于他们会错失核心问题：大多数工作都在不熟悉的系统中完成。
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一篇最近的《纽约时报》文章，在Hacker News上讨论，探讨了与鲸鱼交流的可能性，并提出了关于智力和语言本质的引人深思的问题。
一位评论员认为，我们独特的思维不一定源于生物学，而是分层文化演化的产物——本质上是后天习得的行为。这引发了担忧，即人类的语言和思维*可能*是“具有传染性”的，并且尝试与鲸鱼交流可能会无意中将人类的概念（和焦虑）强加给它们。
讨论还链接到关于抹香鲸叫声的研究，特别是它们“码头”（codas）中的复杂模式，暗示着潜在的“鲸鱼字母表”。然而，另一位评论员质疑，如果没有对这些模式对鲸鱼自身*意味着*什么的基本理解，如何才能从这些模式中提取意义。该帖子以一种幽默的方式触及了赋予人类理解的潜在弊端，并引用了一篇关于向大猩猩传授死亡概念的讽刺文章。
编程语言ABC，对Python有重要影响，作者于1983-1986年间进行开发。源代码最初从cwi.nl下载，Luciano Ramalho在GitHub上也维护着一份副本。代码主要创作于1991-1996年（并于2021年进行了一些更新），目前针对32位系统，需要针对现代64位架构进行调整。 ABC由阿姆斯特丹数学中心基金会开发，虽然没有正式许可证，但带有1988-2011年的版权声明。作者计划与Steven Pemberton讨论，以获得MIT许可证。 ABC的主要贡献者包括Eddy Boeve、Frank van Dijk、Leo Geurts和Guido van Rossum，并于1990年出版了一本全面的程序员手册。更多信息请访问http://www.cwi.nl/~steven/abc.html。
## ABC：Python 的前身重现
最近一篇 Hacker News 帖子强调了 ABC 语言，该语言由 Guido van Rossum（Python 的创建者）于 1991 年创建，现在可在 GitHub 上找到。用户分享了使用 ABC 的回忆，并指出其独特的语法——特别是函数定义中使用“HOW TO RETURN”，并将其与 Python 进行比较。
虽然 Python 中一个简单的单词计数函数的代码仅略微冗长（218 个字符对 225 个字符），但讨论的重点是 ABC 的可读性和设计选择。有些人觉得“HOW TO”结构别扭，而另一些人则欣赏其明确性。还将其与其他语言进行了比较，并评论了冗长性和类型。
讨论还涉及了 ABC 的功能，例如任意精度算术，这早于 Python 中的类似功能。 许多评论者回忆起通过 Simtel（早期互联网时代的软件档案）访问该语言。 这篇帖子引发了关于改进 Python 语法的想法，特别是关于将变量赋值与变异分开。
## 华盛顿特区国民警卫队枪击事件：浮现的问题与持续调查 围绕近期华盛顿特区国民警卫队枪击事件，一项新的说法正引起关注：在事件发生*数小时*前，关于嫌疑人拉赫曼努拉·拉坎瓦尔（Rahmanullah Lakanwal）的谷歌搜索量在华盛顿特区急剧上升。虽然原因尚未确认，但时间点引发了关于潜在预先知情的疑问。11月26日凌晨2:24、3:28和上午8:00出现了搜索高峰，时间早于下午2:15的枪击事件。 可能的解释包括事件前的社交媒体活动或早期报道，以及与移民或拉坎瓦尔过去相关的网络内的搜索。值得注意的是，据报道拉坎瓦尔曾在阿富汗与美国合作的部队服役，这可能将他与美国情报机构联系起来。他的庇护申请于2025年4月在特朗普政府期间获得批准，这与最初将其归因于现任政府的说法相矛盾。 虽然较低的搜索量可能会造成误导性的高峰，但鉴于联邦机构和分析师的集中度，华盛顿特区的地理位置值得调查。虽然目前尚无证据，但内部机构知情的可能性不能被排除。进一步调查，包括潜在的数据验证，至关重要，以避免猜测并确保对事件的客观了解。
一场 Hacker News 的讨论集中在有关一起近期华盛顿特区枪击事件涉案人员姓名在事件*之前*，Google Trends 搜索量激增的报告。 初始帖子链接到一个分析，提出了对这一异常现象的疑问。
评论者争论搜索量激增的意义，提出了潜在的解释，从枪手搜索自己的名字，到 Google 数据中的时区差异，甚至是来自少量搜索的噪音被视觉放大。 几位用户指出，在 Google 的规模下进行准确的趋势分析的难度，以及数据处理或渲染中存在错误的可能。
一位用户指出，更改 Google Trends 区域设置后，趋势*确实*会出现，而另一位用户质疑截图的准确性，发现在美国东部时间区域的数据中没有激增。 少数异议意见认为这场讨论是阴谋论或过于宽泛的概括。 最终，这场对话凸显了从大数据集中解读潜在有意义信号的挑战。
空中织机 - 3D飞行路径初始化 3D空间... N S E W W/A/S/D - 前进/左/后退/右 空格键 - 上升 Shift - 下降 鼠标 - 环顾四周 点击任意位置开始飞行
## Airloom：一款3D飞行追踪器 - 摘要
Airloom是一款新的、由个人开发的3D飞行追踪器，在Hacker News上受到关注。该项目以独特、沉浸式的方式可视化实时空中交通数据，允许用户在3D地球视图中观察飞机。开发者benlimner在全职工作和育儿的同时构建了这个应用程序，并正在通过X ([https://x.com/benlimner](https://x.com/benlimner)) 和邮件列表寻求反馈。
讨论中既有对该概念的赞扬，也有建设性的批评。用户指出潜在的可用性问题——难以辨别高度和距离，视觉混乱——这与几十年以前尝试过的3D空中交通显示面临的挑战相呼应。提出的技术要点包括由于气压变化导致的高度读数不准确，飞机颜色和轨迹的错误，以及需要更高分辨率的地图瓦片。
尽管存在这些问题，该项目仍然被赞为令人印象深刻且具有潜在价值，并提出了盈利建议（咨询、原生应用程序开发）以及进一步的功能，例如与实时ATC流集成和改进数据插值。开发者正在积极参与反馈并探索改进方案。
## 简化 `printf` 与状态管理 标准 C 库包含一系列 `printf` 函数（如 `printf`、`sprintf`、`vfprintf` 等），它们仅在输入/输出方法上有所不同。更高效的实现可以将它们整合到一个核心函数中处理格式化，并使用包装器管理具体的输入/输出。这可以将 12 个函数减少到几个可管理的函数。 作者提出一个通用的函数 `_vfsprintf`，它接受流/缓冲区、大小、一个“提交”函数指针、格式字符串和可变参数。这个“提交”函数处理实际的输出，从而提供灵活性——写入文件、缓冲区或其它位置。 为了高效地实现这一点，特别是对于需要输出限制的函数（如 `vsnprintf`），需要管理状态。C 语言缺乏直接的面向对象编程，因此状态使用一个 `struct`（如 `bufinfo`，包含索引和长度）传递给“提交”函数，作为 `void*`。这允许增量缓冲区写入，而无需全局变量，有效地模拟了类似对象行为。 这种方法展示了函数指针和细致的状态管理如何在 C 语言的约束下实现模块化和灵活性，从而反映了面向对象编程中的概念。
## 长期运行的AI代理：弥合上下文差距 开发能够处理复杂、多阶段任务（如构建一个webapp）的AI代理面临一个挑战：有限的上下文窗口。每个代理的“会话”都是从头开始的，缺乏对先前工作的记忆。Anthropic通过其Claude Agent SDK提出了一个两部分解决方案来解决这个问题。 首先，一个**初始化代理**设置环境——创建必要的文件，例如功能列表（详细说明所需的功能）和初始代码提交。其次，一个**编码代理**专注于*增量*进展，一次完成一个功能，并留下一个带有清晰文档和git提交的“干净”代码库。 成功的关键是提示代理通过日志和进度文件彻底理解现有状态，并严格测试已完成的功能（使用浏览器自动化等工具）。这可以防止代理过早地宣布任务完成或陷入重做先前工作的困境。 虽然这种方法显著提高了性能，但仍然存在疑问，即专门的代理（测试、质量保证）是否可以进一步提高结果，以及这些发现是否可以推广到web开发之外。这项工作代表着朝着可靠的、长远自主软件工程迈出的重要一步。
## LLM Agent 挑战与帕累托原则
一则 Hacker News 讨论强调了构建真正有效的长期运行 LLM agent 的挑战。LLM 很容易以最小的努力实现期望结果的约 70%，但剩下的 30% 需要显著的复杂性——多 agent 设置、外部记忆和强大的上下文管理。这反映了帕累托原则：最初的收益很快，但收益递减需要指数级更多的工作。
用户指出，复杂的 agent 工作流程可能变得非常昂贵（每次运行数百美元），且不能保证可靠的结果。关键在于理解 LLM 擅长的领域——解释和分类非结构化数据——并避免“简单的诱惑”。
许多人认为，一个关键组成部分是深入理解系统，无论您自己编写代码还是依赖 LLM。一些人建议专注于确定性方法，例如在 LLM embeddings 上训练分类器，或者利用现有的项目管理工具，而不是重新发明它们。一个反复出现的主题是需要结构化的工作流程和清晰的任务定义，类似于成熟的软件工程实践，以避免混乱且不可靠的输出。