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游戏日期 – 一个复兴已关闭的多人游戏网站 Gamedate – A site to revive dead multiplayer games 1 天前

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## 游戏日期：复兴已故的多人游戏游戏日期 (gamedate.org) 是一个新网站，旨在让玩家重新连接到失去原有社区的多人游戏。它受到过去尝试的启发，例如 Reddit 社区 r/playdate，并提供了一个现代化的用户界面来查找和组织游戏会话。用户正在积极寻找游戏，提到了像《Deadlock》、《魔兽争霸3》、《星际争霸》，甚至像《新东京》这样更老的游戏。该网站的创建者发布了一段视频来解释这个项目。讨论强调了对分散的LFG Discord服务器的替代方案的需求，以及开源老游戏以维持社区支持的潜力。一些用户称赞该网站具有怀旧的、Steam风格的设计和响应速度，而另一些用户则建议改进对比度和审核。一个特别热烈的帖子围绕着局域网游戏衰落，转而采用始终在线模式，甚至有用户提议为一款已停运的游戏重新创建一个具有独特创新的服务器。

人们喜欢互联网泡沫，但对人工智能泡沫的反应不太一样。 People Loved the Dot-Com Boom. The A.I. Boom, Not So Much 1 天前

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两比特比一比特好：使布隆过滤器准确度提高两倍 Two Bits Are Better Than One: making bloom filters 2x more accurate 2 天前

## Floe 中的布隆过滤器：更快的查询与降低的误判率 Floe 利用布隆过滤器——一种概率数据结构，能够快速确定一个元素*绝对不在*一个集合中——来大幅加速 SQL 查询，特别是哈希连接。这些过滤器避免了不必要的数据解压缩和哈希表探测，从而提高效率。 Floe 在两个关键领域使用布隆过滤器：在存储引擎内部，在解压缩*之前*过滤列；以及在哈希连接期间，预先过滤探测侧的行。自适应过滤会根据统计信息动态地启用/禁用存储引擎过滤，从而最大限度地提高性能。核心优化集中在降低误判率上。标准方法会导致过滤器填充时误判率升高。Floe 通过为每个 uint32 存储*两个*比特，并使用单个哈希函数确定比特位置，从而提高了准确性。这几乎将准确性提高了一倍（将误判率从 11.7% 降低到 5.7%），且性能成本最小——每行仅增加一纳秒——并避免读取可能达到数十千兆字节的不必要数据。这种方法优先考虑固定大小（256KB），以实现可预测的性能、无锁访问和高效的缓存利用率，使其成为像 Floe 这样的并发数据库引擎的理想选择。未来计划进行进一步优化，例如使用 SIMD 指令。

## 布隆过滤器优化：摘要一篇最近发表在Floedb.ai上的文章探讨了一种通过使用每个元素两个比特位而不是传统的单个比特位来提高布隆过滤器准确性的方法。评论员指出，这种看似简单的做法与现有的“分块布隆过滤器”非常相似，后者解决了标准实现中固有的缓存局部性问题。讨论强调，分块布隆过滤器可以提供显著的性能提升——在某些情况下查询时间快高达9倍，同时空间增加幅度仅为10-15%。这种效率的关键在于使用一个哈希函数来确定块索引，然后使用后续哈希函数来确定该块*内部*的比特位位置。多位评论员强调了彻底文献综述的重要性，引用了现有关于缓存分块和优化哈希函数模式的研究。他们还建议使用分区和批量插入等技术来进一步提高性能，尤其是在数据库连接等场景中。文章中选择32位块的做法受到了质疑，有人建议使用64位块来减少饱和度。最终，对话强调，虽然所提出的方法很有趣，但它很大程度上是重新发现了优化布隆过滤器性能的成熟技术。

互联网正在变成一片黑暗森林——而人工智能是猎人。 The Internet Is Becoming a Dark Forest – and AI Is the Hunter 2 天前

## 黑暗森林互联网：人工智能与安全未来受刘慈欣《三体》启发，一种令人不安的现实正在浮现：在人工智能时代，可见性等同于脆弱性。传统的网络安全——专注于检测和响应——正变得过时，因为人工智能工具以前所未有的速度和规模自动化侦察、漏洞发现和利用。像PentAGI和Anthropic的Claude这样的工具展示了人工智能即使在多年人工审查后也能发现关键缺陷的能力。互联网正在从“开放城市”转变为“黑暗森林”，任何信号——开放端口、IP地址或DNS记录——都会吸引自动“猎人”。这需要超越“零信任”走向“零可见性”：基础设施在证明加密身份之前保持完全隐藏。这种架构转变涉及通过网络隐藏、加密协商和默认拒绝网络来消除暴露，例如OpenNHP项目所示。核心问题不再是*如何检测*攻击，而是*如何使攻击变得无关紧要*，通过完全消除攻击面。未来的安全在于消失的门，而不是更好的锁，因为人工智能会无情地扫描任何它可以找到的东西。

``` 日本木版画搜索 ``` Japanese Woodblock Print Search 2 天前

浮世絵搜索提供了一项惊人的资源：仅需拍摄现有版画的照片即可搜索日本木版画，并且能够查看多个版画收藏中的相似作品。以下是一个示例版画，点击查看实际效果。

## Ukiyo-e.org：日本浮世绘数据库 Hacker News用户正在称赞[ukiyo-e.org](https://ukiyo-e.org)，这是一个由John Resig（jQuery的创建者）创建的网站，致力于编录日本浮世绘。Resig创建这个网站是为了整合来自各种博物馆和大学的图像，利用计算机视觉（TinEye）将相似的版画进行聚类。用户们分享着他们与这种艺术形式的个人联系，识别他们拥有或见过的版画，并对这个资源表示感谢。Resig目前正在开发一个更复杂的新网站，专注于可供出售的版画，并计划很快推出公开测试版——注册可以在ukiyo-e.org主页上进行。讨论中还提到了相关的资源，例如Dave Bull的关于日本版画的YouTube频道，以及艺术家如葛松志郎、川濑巴水和千浦宣大等，他们经常被社区提及为最喜欢的艺术家。该网站被赞誉为艺术爱好者和寻求灵感的设计师的宝贵资源。

帕兰蒂尔的秘密武器不是人工智能——而是本体论。一次开源深度剖析。 Palantir's secret weapon isn't AI – it's Ontology. An open-source deep dive 2 天前

## Palantir 的影响：摘要这个开源书籍项目探讨了 Palantir 的核心技术——“本体”（Ontology），它不仅仅是 IT，更是组织决策和未来人工智能的基础运作层。它弥合了工程和商业理念之间的差距，详细介绍了 Palantir 的数据整合方法。与传统的数据系统（“死数据沼泽”）不同，Palantir 的本体创建了现实的“数字孪生”，数据*直接*驱动业务运营。这通过三个核心原则实现：将静态“名词”（对象）与动态“动词”（行动）整合，将数据视为运营层，并实施强大的“现实治理”——对现实世界流程的版本控制。本书详细介绍了这种架构如何实现快速迭代和控制，即使在自主人工智能建议的情况下，也能通过分支和审查流程实现。它展示了 Palantir 的用例，并设想了一个本体与人工智能融合以改变组织的未来，倡导一种面向数据设计的“本体思维”方法。

红罗宾死于电子表格。不要犯同样的错误。 Red Robin Died by Spreadsheet. Don't Make the Same Mistake 2 天前

红罗宾股价戏剧性下跌96%是一个警示故事，告诫人们不要将短期削减成本置于客户体验之上。2018年，这家餐厅连锁店取消了服务员和支持人员以降低劳动力成本，导致服务速度显著减慢、等待时间增加以及大量顾客流失——最终使公司价值仅为6500万美元。相比之下，在新的领导下，Chili’s投资于其客户体验，简化了菜单并推出了一款病毒式传播的10.99美元套餐。这一策略推动了同店销售额增长31%，市值达到33亿美元——与红罗宾相比，是后者的50倍。核心信息是，在当今市场，尤其是在人工智能兴起的背景下，微小的效率提升是不够的。公司必须专注于雄心勃勃的增长和提供卓越的价值，而不仅仅是降低成本。Chili’s的成功表明，投资于质量和客户满意度可以带来可观的回报，而红罗宾的失败凸显了“短视”的危险，以及为了季度收益而牺牲长期愿景的风险。

## 红 Robin 的衰落与商业教训这次 Hacker News 的讨论围绕着一篇详细描述红 Robin 近期困境的文章，并将其与 Chili’s 成功转型进行对比。红 Robin 的衰落归因于目光短浅的成本削减措施——具体来说，取消送餐员和厨房员工以提高季度收益——最终导致服务和客户体验下降。评论者强调了一种优先考虑短期财务收益而非长期可持续性的模式，批评缺乏对做出有害决策的管理者进行“追回”条款。许多人指出，CEO 的激励措施应与*长期*公司业绩挂钩，而不仅仅是短期股价上涨。一些用户指出这篇文章很大程度上抄袭自一条推文，并且一些人发现了人工智能辅助写作的明显迹象。除了红 Robin 的具体情况外，对话还涉及更广泛的主题，例如运营效率、客户体验的价值以及在不了解潜在业务现实的情况下优化电子表格的危险。Chili’s 的成功则与简化菜单、投资运营以及提供有吸引力的优惠活动有关。

科学家发现月球近期有构造活动。 Scientists discover recent tectonic activity on the moon 2 天前

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## 近期月球活动被发现 phys.org 上的一篇文章详细介绍了月球上发现的构造活动，但“近期”在 geological 地质术语中指的是过去 1.24 亿年内——恐龙灭绝之后。这一发现挑战了长期以来认为月球地质活动不活跃的观点。 Hacker News 上的讨论阐明了月球时间尺度。虽然 10 亿年对月球来说被认为是近期的（大多数特征有 40 亿年历史），但这一发现表明在被称为晚期重轰炸期（LHB）之后才发生了活动，LHB 是大约 41 亿至 38 亿年前的一次假设性撞击激增。然而，一些评论员指出，LHB 本身正日益受到质疑，可能源于早期数据解读。这一发现引发了关于月球演化的地质历史的讨论，并挑战了人们对其过去的先入之见。

一个僵尸网络意外摧毁了I2P。 A Botnet Accidentally Destroyed I2P 2 天前

2026年2月，I2P匿名网络遭受了一次大规模的Sybil攻击，涌入了70万个恶意节点——比其通常的15,000-20,000个活跃用户增加了39倍。最初怀疑这次攻击是过去几年（2023年和2024年）国家赞助的干扰活动的延续，但令人惊讶的是，它被追踪到Kimwolf僵尸网络。 Kimwolf于2025年12月发起过创纪录的DDoS攻击，在研究人员攻陷其主服务器后，试图建立备份的指挥和控制基础设施时，意外地将I2P作为目标。 I2P团队迅速响应，仅六天后发布了2.11.0版本。该更新显著地默认启用了后量子密码学——这是生产级匿名网络的首次——同时还包括Sybil缓解改进和基础设施升级，从而增强了网络的弹性。

## I2P 因僵尸网络意外中断近期一事件严重影响了 I2P 网络，一个僵尸网络试图在其基础设施中添加 70 万台受感染的路由器，导致系统不堪重负。该系统设计用于 5.5 万用户。僵尸网络运营商在 Discord 上交流，据称打算将 I2P 用作备份的指挥和控制系统，但却意外造成了重大中断。最初的报告指出，一种新的钓鱼工具包（“Starkiller”）对此负责，但调查显示，这些说法基于卖家对一个无法正常工作的产品的描述，而非实际观察。人们对 Krebs 的报道缺乏验证表示担忧。 I2P 开发人员迅速响应，发布了 2.11.0 版本。虽然该更新包含后量子密码学，但其与解决问题的关系尚不清楚。一些人推测，问题缓解是因为僵尸网络开发者下线了节点。该事件凸显了去中心化网络在防御大规模攻击方面面临的挑战，并引发了关于平台对犯罪活动承担责任的问题。

当你的AI代理烧毁生产设施时，谁负责？ Who's liable when your AI agent burns down production? 2 天前

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一场 Hacker News 的讨论集中在 **AI 代理造成错误或引入诸如侵权代码等问题时的责任问题。** 核心争论在于谁应该负责：发起 AI 行动的人，还是推动使用这些新颖且通常不可预测工具的雇主。一个类比将其比作开枪——操作者应对结果负责，即使存在不可预测性。然而，许多人认为公司不能要求采用 AI *并且* 因由此产生的问题惩罚员工，尤其是在培训和经验有限的情况下。另一种比较认为这就像雇佣一个机器人承包商；责任是分担的。许多评论者表达了愤世嫉俗，认为当 AI 不可避免地失败时，个人将被定位为替罪羊，并为他们无法预见或预防的问题承担责任。最终，这场讨论凸显了广泛的 AI 实施所带来的法律和伦理灰色地带。

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