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## LLM 与电路设计：一种新方法
最近一则由 Ben Eater 的推文引发的 Hacker News 讨论，探讨了使用大型语言模型 (LLM) 进行电子电路设计。核心思想不是让 LLM *创建* 新颖的电路，而是利用它们进行**预验证电路块的选择和集成**。
一个项目，[phaestus.app](https://phaestus.app/)，采用了这种方法，使用基于网格的系统，让 LLM 选择和放置预先设计、经过人工测试的组件。这避免了 LLM “幻觉”产生错误值或设计的陷阱。 讨论强调了与软件开发相似之处——使用库而不是从头开始编写所有内容。
虽然 LLM 在复杂的原创电路设计方面存在困难，但它们擅长高级架构决策，并且可以用于快速原型设计和探索想法。 许多评论者分享了使用 LLM 加速学习、查找零件，甚至为相关的微控制器项目生成代码的经验。 然而，人类监督和验证的需求仍然至关重要，特别是考虑到硬件错误的实际后果。 像 [silixon.io](https://silixon.io/) 这样的工具正在出现，以促进这种人工智能辅助设计过程。
## GLM-4.7-Flash：强大且高效的30B模型 GLM-4.7-Flash 是一款新的30B参数混合专家（MoE）模型，专为轻量级部署而设计，在性能和效率之间取得了良好的平衡。它定位为30B参数类别中的领先模型，在AIME、GPQA、LCB、HLE、SWE-bench、τ²-Bench 和 BrowseComp 等多个基准测试中表现出具有竞争力的结果，通常优于 Qwen3-30B 和 GPT-OSS-20B。 该模型支持使用 vLLM 和 SGLang 等推理框架进行本地部署，其 Github 仓库中提供了详细的说明。用户可以通过 Z.ai API 平台快速访问 GLM-4.7-Flash。 主要功能包括支持工具调用和推理，并提供 vLLM 和 SGLang 的配置。开发者鼓励引用他们的配套论文“GLM-4.5: Agentic, Reasoning, and Coding (ARC) Foundation Models”，以用于使用该模型的研究。 **资源：** Discord 社区，技术博客和报告 (GLM-4.5)，Z.ai API 平台。
基尔研究所分析：美国人承担了96%的关税负担。
American importers and consumers bear the cost of 2025 tariffs: analysis
1 天前
Lück, S., Callaghan, M., Borchers, M., Cowie, A., Fuss, S., Gidden, M., Hartmann, J., Kammann, C., Keller, D.P., Kraxner, F., Lamb, W.F., Mac Dowell, N., Müller-Hansen, F., Nemet, G.F., Probst, B.S., Renforth, P., Repke, T., Rickels, W., Schulte, I., Smith, P., Smith, S.M., Thrän, D., Troxler, T.G., Sick, V., Minx, J.C. PDF
豪华游艇是一款用于管理 Kubernetes 集群的桌面应用程序。
Luxury Yacht is a desktop app for managing Kubernetes clusters
2 天前
## 豪华游艇：Kubernetes 集群管理
豪华游艇是一款用于管理 Kubernetes 集群的桌面应用程序，适用于 Linux、macOS 和 Windows。可以从 Releases 页面下载预构建包 (amd64/arm64)，或通过 Homebrew 安装 (`brew install --cask luxury-yacht`)。Linux 用户可能需要安装 `webkit2 4.1` 才能运行该应用。
对于开发者，豪华游艇使用 Wails (Go 框架) 构建，并利用 Mage 进行跨平台构建。安装需要 Go 和 Wails (`go install github.com/wailsapp/wails/v2/cmd/[email protected]`)，以及 Mage (`go install github.com/magefile/mage@latest`)。开发模式提供热重载，以实现高效调试。
版本控制至关重要；应用、Go、Wails 和 Node 版本分别直接从 `wails.json`、`go.mod` 和 `.nvmrc` 获取。发布通过 Git 标签自动进行，在更新 `wails.json` 中的版本并提交更改后。
## 豪华游艇：一款新的 Kubernetes 桌面应用
豪华游艇是一款新的、免费的桌面应用程序，用于管理 Kubernetes 集群，最近在 Hacker News 上分享。由开发者 johnj-hn 创建，它旨在提供一个用户友好的界面，根据个人偏好定制，源于对现有工具（如 Lens 和 Headlamp）的不满（尽管作者承认 Headlamp 的优势和 CNCF 的支持）。
用户称赞豪华游艇的速度和用户界面，特别是它的对象差异面板和 JSON 日志解析器。讨论强调了它与 GKE 集群的易用性，而 Headlamp 据说在这一点上存在问题。虽然功能与 Lens 和 Headlamp 相当，但创建者强调关注个人工作流程，并希望避免与已建立的项目竞争。
对话还涉及 kubeconfig 管理工具，如 Kubie 和 kubecm，以及一种普遍趋势，即创造性地命名项目（“煤气镇”命名时代）。开发者确认该名称是对蒙提·派森的引用。
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## 西米德兰兹警察局长因人工智能错误信息辞职
西米德兰兹警察局长因一起丑闻辞职，该丑闻涉及用于可能禁止马卡比特拉维夫球迷参加足球比赛的不准确信息。最初的报道集中在人工智能的“幻觉”上——微软Copilot生成的一个捏造的主张——但随后的调查显示，核心问题是一个出于政治动机的决定。
警方暗示马卡比球迷可能是潜在的麻烦制造者，这一说法源于对以色列-巴勒斯坦冲突中感知到的偏见的担忧。证据表明，该决定源于对当地穆斯林社区可能采取行动对抗球迷的担忧，以及避免潜在动荡的愿望。
批评人士指出警方报告中的不一致之处，以及缺乏信息核实，包括错误地将主张归因于荷兰警方。这起事件凸显了对未经证实的信息来源的依赖、警务中潜在的偏见，以及在缺乏适当监督的情况下使用人工智能工具的风险。该事件引发了关于适当的安全措施水平以及潜在歧视性做法的辩论。
## NVIDIA 面临版权诉讼，因AI训练数据问题
NVIDIA 是人工智能热潮中的主要参与者，这得益于对其芯片的高需求。该公司目前正卷入一场集体诉讼，原告是多位作者，他们指控 NVIDIA 大规模侵犯版权。诉讼声称 NVIDIA 明知其人工智能模型（包括 NeMo 和 Megatron）是在非法获取的受版权保护的书籍上进行训练的。
最初，诉讼集中于“Books3”盗版数据集，但后来经过修订，增加了证据，表明 NVIDIA 积极寻找并支付费用以获取来自“暗影图书馆”的数百万本盗版书籍，其中最著名的是 Anna’s Archive。内部邮件显示，NVIDIA 人员曾联系 Anna’s Archive，尽管已被警告该图书馆的内容非法，但很快获得了继续数据采集的批准。
原告作者声称 NVIDIA 不仅使用了盗版材料，还分发了使客户能够访问侵权数据集的工具。他们要求赔偿损失，认为 NVIDIA 将竞争优势置于版权法之上。此案首次公开披露了一家大型科技公司与已知盗版图书馆之间的直接沟通，引发了关于人工智能训练实践的重大法律和伦理问题。
Idiocracy
2 天前
一场关于电影《伊迪奥克拉西》及其令人惊讶的预见性主题的 Hacker News 讨论。最初的帖子链接到该电影的维基百科文章，后来提供了一个更正后的链接。
评论者们争论了这部电影的基调——有些人认为它是一个关于社会衰落的黑色幽默警告，而另一些人则出乎意料地认为它具有乐观色彩，强调了一种乌托邦元素，即社会最终会寻求并赋予智慧以解决问题。
几位用户指出这部电影与当前事件的相关性，其中一人提到一场计划在白宫举行的 UFC 比赛，作为其预测成真的证据。 还有关于这部电影对知识精英主义的讽刺批评以及可能轻视那些被认为智力较低的人的讨论。 一位评论员回忆起这部电影最初的有限上映，并质疑缺乏宣传。
## ShapeR：从多视图进行准确的3D重建
虽然SAM 3D Objects擅长从单张图像生成3D形状，但在度量精度方面存在不足，并且需要用户输入，尤其是在复杂场景中。**ShapeR**通过利用**图像序列和多模态数据**（如SLAM点）来创建**度量准确且一致的3D重建**，从而解决了这些限制，并且是**自动的**。
与SAM 3D不同，ShapeR能够稳健地处理真实世界场景，**无需**用户交互。重要的是，它使用完全通过合成方式生成的数据进行训练。这与SAM 3D依赖大规模、标记的真实世界数据的做法形成对比。
这两种方法代表了不同的优势：SAM 3D优先考虑稳健的单视图推断，而ShapeR则侧重于多视图几何约束以实现准确的场景重建。作者建议**将两者结合**——使用ShapeR的输出来优化SAM 3D的结果——从而利用ShapeR的准确性和布局能力，以及SAM 3D的纹理和对真实世界的理解。
## ShapeR：从图像生成3D形状
Facebook AI的研究人员开发了ShapeR，一个能够从日常图像生成稳健的3D形状的系统——即使没有明确的深度数据。虽然深度数据*可以*用于提高准确性（可能来自SLAM系统或MapAnything等工具），但并非绝对必要。
关键创新在于将稀疏点云转换为可用的网格。当前的3D分割很强大，但由于缺乏表面定义，与点云数据交互比较困难。ShapeR创建合理且简化的3D模型，*可以*用于交互——例如VR中的碰撞检测或机器人对象操作。
除了简单地识别*是什么*物体，这项技术正朝着理解物体*属于谁*的方向发展，这对机器来说是一个更难的问题。目前，ShapeR需要CUDA进行处理，并且不能原生运行在Apple silicon上。
## 折纸与工程学的意外联系 罗伯特·兰格的经历体现了看似不同的领域之间令人惊讶的联系。他从事了20年的工程职业，包括在NASA喷气推进实验室的工作，这激发了他对折纸艺术的终身热情。他发现，在光电技术中使用的数学原理——优化激光器和计算机的设计——可以直接应用于复杂折纸图形的计算设计。 兰格开创了TreeMaker等软件，使艺术家能够创作以前不可能实现的设计，从而引发了折纸艺术的复兴。他利用“非线性约束优化”——一种在限制条件下寻找最佳解决方案的技术——来绘制折痕图案，并从一张纸中最大限度地发挥形状。 最终，兰格离开了工程领域，成为一名全职折纸艺术家，创作的作品从小型雕塑到大型金属装置不等。具有讽刺意味的是，他的专业知识现在受到NASA和其他工程公司的追捧，将折纸原理应用于诸如可折叠空间望远镜和可展开天线等项目。他独特的技能组合——数学建模、计算机编程和艺术视野的融合——证明了爱好如何成为跨学科创新的强大工具。
最近的一篇NASA文章详细介绍了激光技术中使用的数学原理，令人惊讶地适用于折纸艺术，尤其是在著名折纸艺术家罗伯特·兰的作品中。这种跨学科的联系使得极其复杂的折纸设计成为可能，例如仅用一张纸折叠出逼真的甲虫。
Hacker News的评论员强调这是一个将知识从看似无关的领域转移的绝佳例子。读者赞扬了兰的作品，并分享了他网站的链接([https://langorigami.com/math-science-posts/](https://langorigami.com/math-science-posts/))，指出他对艺术和折叠科学理解的贡献。 讨论强调了多样化技能的价值以及在专业知识的意外交叉点中获得的灵感。
今天凌晨，消防部门响应了关于Rockstar North爱丁堡办公室发生锅炉爆炸的报告，该办公室是《侠盗猎车手》和《荒野大镖客》等游戏的主要开发中心。当地时间凌晨5点02分，派遣了七辆消防车前往处理建筑物“结构性损坏”。 消防员在四小时内控制了现场，确认没有人员伤亡。办公室仍然关闭，但此次事件对目前计划于11月发布的《侠盗猎车手6》开发的影响程度尚不清楚。 该事件发生之际，Rockstar最近的裁员引发了争议，抗议者指控裁员与工会成员资格有关——Rockstar对此予以否认。Rockstar Games已被联系以获取评论。
## Rockstar North 发生火灾，引发对《侠盗猎车手6》延期的猜测
Rockstar North，即备受期待的《侠盗猎车手6》的开发商，发生了一起火灾，据报道是由锅炉爆炸引起的。最初的报道被夸大，但评论员澄清事故规模较小，很快被控制住，并且无人受伤。
该事件立即引发了关于《侠盗猎车手6》可能延期的猜测。 讨论强调了这款游戏对行业的重要性，以及其他开发商如何围绕《侠盗猎车手》的发布时间安排自己的发布计划。 一些人认为延期是不可避免的，并提到了过去的情况，例如《Silksong》意外发布对独立游戏发布的影响。
与此同时，相关讨论也涉及Rockstar与工会之间的持续法律纠纷，引发了对可能不满员工的质疑。 虽然理论从破坏到意外原因不等，但大多数评论员强调避免立即得出结论的重要性。 这起事件也在Hacker News论坛中引发了一些轻松（且存在争议）的玩笑。