美国版权局正确地认为，版权保护的是人类的创作性作者身份，而非劳动或AI输出。AI生成的内容通常不受版权保护，尽管创作性提示、人工编辑和选择可能获得有限的版权保护。使用AI的公司将需要仔细记录人类与AI的贡献，以捍卫其商业利益，这实际上是在私下重建版权形式要求。该文将版权对创造力的保护与“血汗劳动”作对比，引用了Feist案和猴子自拍案等案例，并认为废除形式要求导致了孤儿作品和不确定性。它还包含与主要论点无关的活动、书籍和档案链接。
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版权局正在将版权恢复给需要努力才能获得的东西 Copyright Office is restoring copyright to something you have to work to get
2 天前
Hacker News 的讨论聚焦于美国版权法要求人类作者身份，以及这对 AI 生成内容的影响。评论者指出，在 Feist 等案件下，版权保护的是创造性表达，而非努力或“辛勤劳动”，因此 AI 输出本身通常不受版权保护，尽管提示词等创造性人类元素可能享有版权。该讨论串还就软件版权作为立法折衷、有用物与表达之间的区分，以及企业是否应拥有版权进行辩论。一些人认为详细的提示词或人工编辑可为保护提供理由，而另一些人对此表示怀疑。参与者还讨论了 GPU 渲染的艺术、追踪 AI 参与情况，以及有利于大公司的不平等法律待遇。总体而言，这场对话凸显了关于版权应如何适用于 AI、软件和数字创作作品的不确定性与分歧，同时强调人类创造力仍是美国版权资格的核心。
名为 Leakers$ 的黑客组织声称对在吉萨广告牌上播放色情画面负责，称其利用了向多国（包括埃及、马来西亚、巴西和中国）LED 显示屏传输内容的系统中的软件漏洞。该组织称通过自动扫描发现数千个暴露系统，目的是揭露安全漏洞，而非勒索钱财。 该广告牌由 Arabian United 运营，该公司是埃及情报部门关联的 United Media Services（UMS）与 Saudi Arabian Contracting Services Co. 的合资企业。内政部将事件归因于一家未具名国际广告公司网站遭入侵。该组织的说法支持这是一起国际事件，但补充了技术细节，称基础设施安全防护薄弱。 此次入侵引发了对 UMS 关联商业网络网络安全的担忧，也暴露了监管空白：埃及路边广告主管机构负责内容道德监管，但不负责数字显示屏的网络安全标准。Arabian United 承认存在未经授权的访问，已暂停屏幕，并正在调查。
黑客劫持了埃及的公路广告牌和马来西亚的屏幕，显示色情内容。Hacker News 的讨论争辩了这一行为是无害的抗议侵入性广告，还是对包括儿童在内的非自愿观众不恰当地展示露骨内容。一些人认为冲击力可以迫使公司改进安全并揭示数字广告牌的问题；另一些人说无论意图如何，这都是不道德且可能有害的。评论者还讨论了广告牌系统漏洞、黑客行为与故意破坏之间的区别，以及关于技术和公共空间的更广泛担忧。总体而言，这一事件引发了关于网络安全、同意、公共道德以及越界黑客行为是否有效或有害的辩论。
一个 512 字节的 x86 引导扇区神经网络在没有操作系统的 PC 上启动。它从后续扇区加载一个 11.5 KB 的 int8 模型，并在 386 上以 16 位实模式运行推理，生成幻觉般的 Linux 启动日志。该项目包括生成虚假 dmesg、训练与量化微小字符级网络、模拟精确整数运算、在 QEMU 中运行以及录制演示的脚本。MBR 仅包含代码；权重、字符串和词表位于数据扇区。它与其它微型引导扇区 AI 项目进行比较：sectorllm、sectorlisp-nn 和 bootgpt。该模型使用字符嵌入、一个隐藏层和 softmax，为一台从未存在过的机器生成启动日志风格的文本。
一篇 Hacker News 的 Show HN 帖子介绍了一个运行于 512 字节引导扇区的语言模型。其 510 字节的 MBR 包含推理引擎，而权重、词表和字符串位于后续扇区。这个小型字符级神经网络在机器生成的 Linux dmesg 上训练，并无休止地生成貌似合理的引导日志。作者发现两个 bug：idiv 指令破坏了 edx 中的偏置表指针，而 BIOS 打印例程清零了 bx，需要保存/恢复。评论者称赞该项目为有趣的工程，作者讨论了动机和坚持。帖子还提到 sectorllm，一个相关的更大规模基于汇编的 Llama2 项目，将其更丰富的模型与这个单扇区网络作对比。
生成式人工智能对批判性思维的影响：自我报告（2025） The Impact of Generative AI on Critical Thinking: Self-Reported (2025)
2 天前
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一项2025年ACM研究对319名知识工作者进行研究，发现生成式AI可以提高效率，但可能降低批判性参与，鼓励过度依赖并削弱独立解决问题的能力。对AI的信任程度越高，批判性思考投入越少；自我信心越高，批判性思考投入越多。研究称AI将努力从收集信息转向验证信息，从解决问题转向整合AI回复，从执行任务转向管理任务。评论者争论AI是否会通过让用户跳过学习而弱化思考，还是能通过反驳与验证来提升思考。有人指出自我报告的测量可能不反映实际表现，且影响因用户专业知识、信心和工具使用方式而异。总体而言，讨论强调应审慎使用AI，而非将其作为判断的替代品。
威廉·诺德豪斯是一位经济学家，他开创了气候变化经济学，开发了DICE模型并开展了大量影响气候政策辩论的研究。他还担任过重要的经济和政府职务，合著了广泛使用的《经济学》教科书，后来致力于使教科书免费提供。他出生于阿尔伯克基，出身于一个以公民贡献著称的家庭。他在耶鲁大学和麻省理工学院师从著名经济学家，随后成为耶鲁大学教授，以其广泛的大学参与而闻名，包括担任文理学院教员参议院主席。
威廉·诺德豪斯，以气候经济学著称并获得经济学诺贝尔纪念奖的经济学家，已去世。Hacker News 上的讨论分歧严重。批评者认为他的模型低估了气候风险，将农业及其他部门视为 GDP 的小份额，并假设大量经济活动与气候影响相隔离，从而为不作为提供理由；有人称他的工作有害，且该奖项有政治动机。捍卫者反驳说，他不是气候否认者，帮助创立了气候经济学，倡导碳税，且政策失败更多源于选民不愿而非经济学家。评论还提到了他更广泛的贡献，包括对计算生产力增长的研究和一本标准经济学教科书。总体而言，该帖反映了关于诺德豪斯的成本效益方法是否虽有缺陷但影响深远，以及更积极的气候行动早前是否在政治上可行的辩论。
作者记录了在Calnex频率基准（用于原子钟塔）中，将嘈杂的原装Delta风扇更换为更安静的Noctua NF-A4x20 FLX的过程。单元内部，带集成GPS的SpectraTime GRClok-1500提供稳定的10 MHz输出，而Calnex PCB分频1 PPS信号并供电。原装Delta EFB0412HHD风扇在近桌面使用时噪音令人烦恼。作者使用Torx T10螺丝（所有螺丝均用Loctite固定）打开外壳，移除了一个尖锐的铝制散热器以避免受伤，并剪断风扇电缆，因PCB的方形4针连接器不兼容而拼接Noctua的OmniJoin连接器。Noctua风扇通过其橡胶缓冲垫紧密安装。作者称赞该设备统一使用Torx T10紧固件以及工程友好、便于维护的设计。重新组装后，该单元被放置在钟塔顶部并连接到PPS信号分析仪，需要20–30分钟来获取铷定时锁定和GNSS同步。
Hacker News评论者讨论Jeff Geerling将Calnex铷/GPS频率基准的风扇换成Noctua风扇。主要担忧是更安静的Noctua风扇通常送风量更小，可能影响温度敏感精密振荡器的散热。Geerling回应说该设备面向极端环境设计，运行在空调工作室中，且他正在监测时钟精度；24小时内性能仍处于测量噪声范围内。其他人指出空气流量规格不同（9.4与16.8 m³/h），但可能留有余量，而有些设备使用超大风扇并保留余量。讨论还涉及风扇与散热器设计、EBM Papst或Sanyo Denki等替代品、约835美元的二手价格，以及嘈杂设备更换的轶事。总体而言，Noctua更换可行，但应进行热验证，而不能假定等效。
作者探索未完成的 Dweets（140 字符的 JavaScript 演示），通过训练模型自动补全。从 Qwen2.5-Code-7B 和 25k Dweets 数据集开始，持续预训练将困惑度从 28.63 降至 8.57，以适应代码高尔夫习惯。按 Dwitter 的“awesomeness”加权的课程进一步将困惑度降至 5.65，并提升视觉质量。随后通过 GRPO 的 RLHF 使用作者对采样续写的一对一美学偏好，将模型 Demoscener-7B 与个人品味对齐。盲测朋友评估更偏好检查点 4。最后，作者构建了界面以生成、比较、分支和手动调整续写，从而探索可能的程序方向。模型和数据集位于 HuggingFace。
一篇关于在 demoscene 上训练模型的 Hacker News 帖子引发了关于 AI 在 demoscene 中角色的争论。讨论似乎与 Dwitter 有关，这是一个用于微型 JavaScript demo 的网站。许多评论者认为 demoscene 本质上是人类的，以数学技能、解谜、艺术努力和工艺为中心，且 AI 生成的 demo 会被拒绝或贬低艺术。其他人认为 AI 可以作为学习工具或实验技术，或者场景历史上曾接受新技术。一些评论还争论 AI 是否伤害他人，将其与贬低艺术或文化挪用作比较。总体而言，该帖反映了把 AI 视为新奇事物与捍卫 demoscene 作为独特人类创造性事业之间的张力。
CPU 即使显示 100% 利用率，仍可能因为等待内存而停滞。由于 RAM 访问远慢于缓存访问，使用大型哈希表的朴素 GROUP BY 会导致频繁的冷缓存未命中，使 CPU 等待。在 9900 万行的基准测试中，朴素实现耗时约 3.9 秒，50.1% 的 CPU 槽位受内存限制，且从 DRAM 拉取了 4.5GB 数据。使用基数分区将数据拆分为 4096 个分区，使工作哈希表更小、更缓存友好。这将内存停滞降低到 23.5%，DRAM 加载降低到 1.5GB，运行时间降低到 2.7 秒。Pivot 的优化单核运行达到 1.85 秒，DRAM 数据量为 954MB。结论：提高缓存局部性可能比原始 CPU 利用率更重要。
Hacker News 的讨论围绕一篇关于内存延迟与缓存友好优化的帖子展开。评论者分享了通过改善数据局部性、减少间接访问和避免缓存未命中，即使 CPU 看似满载，也能带来大幅加速——有时达到 2 倍到 10 倍甚至更多。几人将针对这类改动的反对称为“过早优化”，认为团队常过分看重“整洁代码”或抽象的审美，而轻视与业务相关的性能。例子涵盖嵌入式系统、游戏引擎、企业服务以及内存密集型数据结构。其他人指出，缓存友好的代码也可能提高可维护性，而复杂的缓存无关算法可能降低可读性。讨论还涉及软件膨胀、Unreal Engine 同质化，以及对 LLM 会自动修复低效的怀疑。总体共识是，内存延迟与访问模式往往才是真正的瓶颈，而深思熟虑、适度的优化可以带来巨大收益。
Ryan Madden 让运行在 Codex 上、低思考级别的 GPT-5.6 Sol 完成了一次和平 Factorio 运行，游戏时间为 13.5 小时。AI 通过一个 Python 游戏管理器/库进行交互，该库强制执行人类般的限制，如触及范围和战争迷雾。记录了延时摄影和生产统计，并标注了科技里程碑。运行在某些方面超出预期，但也显示出弱点；后期扩展问题拖慢进度，火箭发射需要大量手动搬运以弥补生产系统间失败的连接。尽管如此，它比 GPT-5.5 有所改进，后者无法使用传送带。Madden 认为自主 Factorio 游戏有助于建立对模型能力的直觉，并计划测试其他模型、思考级别和非和平运行。
据报道，GPT-5.6 Sol 在和平模式下通过发射火箭通关了《Factorio》，但主要靠手动搬运物资，而非建立稳健的自动传送带或物流系统。评论者争论这是否显示了真正的解决问题能力，还是依赖大量训练数据、攻略和先前的游戏知识。一些人指出，和平模式移除了异虫压力和实时要求，使任务更像物流优化；另一些人质疑 AI 是否能应对战斗、太空时代或新游戏。据报道，这次运行在订阅模式下约花费 20 美元，或在 API 定价下花费 52 美元。更广泛的讨论涵盖了 AI 通过截图和回合制控制玩游戏、规划和架构的局限性，以及 LLMs 在游戏中的未来可能用途，如 NPC、策略对手和工厂助手。人类玩家强调，《Factorio》的核心循环是自动化和重构，而 Sol 的手动喂养方式类似于初学者或非人类玩家利用高库存吞吐量。
2004–2005年，作者发现英特尔超线程技术中的缓存侧信道漏洞可能泄露RSA私钥，花了六个月时间私下通知厂商，并于2005年5月在BSDCan上发表——失业和加拿大的医疗体系使这一切成为可能。他将此定义为负责任/协调披露：在公开发布前，悄悄提醒能够修复问题的人。他将这一理念延伸到工程伦理（报告危害的义务，包括逐级上报）以及一个非安全类的Amazon EC2漏洞——在亚马逊拖延后，他将其公开。借鉴《星际迷航》与费希特的观点，他主张学者的职责不仅在于不隐瞒真相，更在于主动寻找需要这些知识的人；研究人员创造知识，学者则将知识传递给能够采取行动的人。这一职责是有限的——人们可能拒绝知识，也没有义务强迫他人采取行动——但对作者而言，它定义了他所选择的角色。
Hacker News 对“学者的职责”的讨论围绕 Colin Percival 关于在个人困境下披露安全漏洞的帖子展开。评论者讨论了伦理、真相与职业义务，包括 IEEE 对公开危险的报告义务。讨论还审视了英特尔对计时攻击的驳回、此类攻击的实际可行性，以及加拿大与美国医疗保健的差异。其他评论批评现代学术界奖励渐进式论文和基金而非纯粹学术。总体而言，讨论突显了安全披露与研究中个人责任、制度激励与现实约束之间的张力。