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一个 Hacker News 帖子讨论了新上线的 America.gov 网站上出现的异常行为。输入“play Minecraft”（玩《我的世界》）会触发一个硬编码的彩蛋：用官僚式语言改写的《我的世界》“终末之诗”，内容涉及“选民”、表格、福利、身份证件和政府系统。用户起初以为这是 AI 的幻觉，后来才发现真正 responsible 的是相关的 JavaScript 资源文件。
该网站不同寻常的首页图像和推荐问题，例如“为孩子的未来投资”，也被解读为无意中 reflects 了美国当前的政治和经济环境。讨论逐渐扩展到 DOGE、联邦政府的不稳定、聊天机器人安全过滤器、审查制度，以及使用 AI 讨论敏感政府信息有多困难。一些用户表示，他们成功提示聊天机器人分析官方文件；另一些人则认为，这有助于训练更完善的内容过滤器。
少数用户为这些视觉设计辩护，认为它们体现了美国的多元性，并认为聊天机器人的设想颇具潜力。这个《我的世界》彩蛋后来被移除或禁用了。
Marques Brownlee 在《致 YouTube》中批评了 YouTube 计划推出的 A/B 测试功能。该功能允许创作者为同一支视频发布多个版本。Brownlee 认为，这可能削弱 YouTube 所营造的共同文化体验：观众看到的可能是不同版本的视频，评论和推荐也会因人而异，分享的链接可能指向不同内容。他的核心观点是，创作者应该优先重视叙事、好奇心和创作信念，而不是播放量、留存率等指标。反复创作并完成作品，比无休止地优化各种版本更有价值，因为这种优化可能会抹去那些让创作富有意义的独特而有趣的部分。 作者还认为，这项功能体现了 YouTube 的不自信——它模仿竞争对手，并把自身的身份交给可以量化的指标，而不是坚定地发展自己的价值观。总体而言，这篇文章赞扬了创造力、社群，以及为创作本身而创作的精神。
讨论的焦点是，YouTube允许创作者对同一个视频的不同版本进行A/B测试，甚至可能根据用户画像向不同用户展示不同版本。批评者认为，这会削弱共同现实：人们分享同一个链接时，看到的可能是不同的“事实”、政治叙事或创意作品。他们把这视为一种以提升互动率为目的的“黑暗模式”，会损害信任、连续性、真实性，以及社会共同的相互理解基础。
也有人认为，如果不同版本之间的差异很小，并且目的是改善影响较小的用户体验、优化错误提示，或安全地分阶段推出新功能，那么A/B测试是有用的。问卷调查并不可靠，而行为数据能够揭示用户自己难以表达 preferences。
更深入的争论集中在评估指标上。支持者认为，实验可以纠正管理者的直觉；批评者则指出，追求点击量、观看时长或收入最大化，会制造乏味且具有操控性的内容，同时忽视信任、长期质量和创造力。几位评论者呼吁获得用户同意并保持透明，尤其是在涉及政治或事实性内容时；还有人提议，对以互动为驱动的平台加强监管。
对于包含原点的凸多面体 \(P\)，其支撑函数为
\[
h(y)=\max_{x\in P}x\cdot y=\max_i v_i\cdot y.
\]
它是分段线性的，每个顶点对应一个线性区域。这些区域与高斯映射的胞腔相对应。
对于任意 \(c>0\)，
\[
\{y:h(y)\le c\}=cP^\circ,
\qquad
P^\circ=\{y:x\cdot y\le1\text{ 对所有 }x\in P\}.
\]
因此，极对偶是一个由若干半空间相交而成的凸多面体。它的各个面对应于 \(P\) 的各个顶点：与 \(v_i\) 对应的面位于 \(v_i\cdot y=1\) 上。反过来，\(P\) 中位于 \(n\cdot x=d\) 上的每个面，都对应于对偶顶点 \(n/d\)。
对偶多面体的棱投影到高斯映射的分界线上，而其各个面投影到高斯映射的胞腔中。这种几何对应关系解释了这两种对偶凸包方法：将原多面体的面所在平面表示为对偶点 \(n/d\)，编辑或合并这些点，然后取它们的凸包。由此得到的每个对偶面 \(w\cdot y=1\) 都对应一个化简后的原顶点 \(w\)。
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## 理解用于凸包简化的对偶多胞体
（cairnc.github.io）
22 分
由 OlympicMarmoto 提交
1 天前
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帮助
**OlympicMarmoto**
1 天前
下一条 [–]
我写了一篇关于凸包构建和对偶多胞体的短文。
对偶多胞体属于那种我理解之后，几个月后又 inevitably 会忘记细节的东西，所以我主要是把它写下来，作为自己的参考。希望其他人也会觉得有用。
回复
**vivzkestrel**
23 小时前
上一条 [–]
- 帖子页面出现 404 了？
- https://cairnc.github.io/posts/
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用于室内能量收集和湿度管理的湿电壁纸 Moist-Electric Wallpaper for Indoor Energy Harvesting and Humidity Management
2 天前
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一个研究团队展示了一种“湿电”壁纸，既能收集能量，又能降低室内湿度。据报道，由1,596个单元组成的阵列为一副无线键盘供电，同时将室内湿度从38%降至32%。
黑客新闻的评论者认为，这是一项很有潜力的概念验证，尤其适合为小型物联网传感器供电，但他们也质疑其测试时间短、长期耐久性、成本、外观、可扩展性以及冷凝水处理能力。
讨论随后延伸到了空气取水。评论者估计，提取空气中的水分或许能满足部分家庭需求，但这会消耗大量能源，在干燥地区缺乏吸引力，用于农业也不具备经济性。大范围取水对区域气候的影响可能很小，但可能会明显改变局部湿度。
有人提出，现有的除湿器和暖通空调冷凝水是一种更便宜的替代方案。不过，这些水可能含有灰尘、霉菌、细菌和污染物，在储存或用于非植物用途前，需要进行过滤和消毒。总体而言，评论者认为这一概念颇有意思，但尚未得到实际应用方面的验证。
Jeffrey Turkstra 对 2026 年春季学期 CS 240 课程人工智能诚信事件的记述称，课程政策明确禁止学生使用大语言模型完成作业，并在课堂上多次重申这一规定。Argus 是一款静态分析工具，并非大语言模型；它识别出了异常的代码模式。经过人工审核，教师认为被标记的 584 名学生中有 267 人可能违反了规定。
对行动时机、可能的胁迫、正当程序以及相关表格设计的担忧，促使教师与学校领导层会面。最终，Argus 得出的追溯性调查结果被丢弃；受影响的学生可以重新选课，其中有 74 人确实这样做了。Argus 仍继续用于之后的作业和课程。教师还报告称，在受控的期中考试中，被标记的学生表现更差。
尽管 Turkstra 坚称证据充分表明存在大范围的学术不端行为，但他向遭受不当压力的无辜学生道歉。他总结认为，诚信检测工具应在学期开始时部署；潜在违规行为应逐案审查；在采取追溯性行动前，应让校方官员参与；沟通应把握分寸，以保障公平和正当程序。
The Hacker News 的一则讨论帖围绕一名教授如何处理入门编程课程中疑似使用人工智能作弊的学生展开。教授发现作业中存在可疑的相似之处后，要求学生承认自己使用过大型语言模型，否则将面临课程不及格和可能的纪律处分。后来，这一处理流程被撤回，相关学生可以重新提交作业或重新选课。
支持者认为，学生违反了明确的课程规则，必须独立练习基础知识。批评者则称，相关证据和强迫承认的做法具有胁迫性，可能会惩罚正常的编程习惯，或仅仅因为学生接触、参考了他人完成的内容；他们还批评教授的防御性语气，以及过于狭隘的反协作政策。
更广泛的分歧在于，大学应该如何适应人工智能。有人建议允许学生使用人工智能进行辅导和获得反馈，同时通过受监督的编程考试、口头考试、现场修改题目或线下实验室来评估学生是否真正理解知识。评论者还提出，当作业可以在课堂之外完成时，大规模入门课程、以成绩为导向的家庭作业，以及学历证书是否还能继续保持有效性和可信度。
```[ SDF 公共访问 UNIX 系统 .. 始于 1987 年 ] 加入 欢迎 常见问题 状态 成员 商店 导览 Gopher 滥用举报 Minecraft 社交 ~ Europa Webmail 画廊 用户地图 IRC 教程 Telnet Git SSH -=- 一个用于启发、促进并实现新想法的社区平台 -=- [ 联系我们 ]```
Hacker News 用户分享了对 SDF 的赞誉与回忆。这是一套自 1987 年开始运行、面向公众开放的 Unix 系统。成员们喜欢这里的复古计算氛围、Shell 访问、BBS 社区、网络托管，以及 Mastodon、Pixelfed、网络电台和自定义 RSS 脚本等服务。有人使用 SDF 托管网站、存储文件、运行 PHP 脚本、维护私有 Git 仓库，或通过完整的终端学习网络知识、进行端口扫描。
一个轻松的子讨论串围绕远程 Shell 访问是否还应被称为 Telnet 展开。参与者认为，SSH 本身也已有相当长的历史，而“rsh”是一个更直观的替代名称。
主要批评在于系统管理不可靠。多名用户表示，他们曾因服务器配置问题而连续数月甚至一年无法登录，却得不到任何支持。尽管非常喜爱这个社区，有些人仍决定不再支持它，或转向其他具有复古特色的服务。另一些人则表示，偶尔访问系统依然很有意思；他们指出，拨号号码可能仍然可用，并称 SDF 是一个宝贵且友好的地方，适合学习 Unix、结识有趣的人。
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作者回顾了自己在东京工业大学完成机器学习博士学业、同时在谷歌从事端侧键盘语言模型工作的经历。他们建议在攻读计算机科学博士之前——最好是在就读期间——积累行业经验，因为工作可以带来收入、灵活性，并在研究进展放缓时提供另一种前进动力。
作者此前在韩国有过一段更长的博士学习经历，因此日本的项目更短、更聚焦，但三年的期限也可能带来限制。评论者指出，一些实验室拥有良好的指导和协作氛围，但也存在过度劳动、研究标准参差不齐、经费有限、通勤时间长，以及可能阻碍协作的署名规则等问题。学费低廉并不意味着自费就有吸引力，因为学生仍需承担生活费和参加会议的费用。
大多数建议是认真考察具体的实验室和职业目标：资金充足、支持良好的环境可能非常适合学习，而薄弱或资金匮乏的环境则可能几乎无法提供学术价值。国际学生还应考虑日本文部科学省（MEXT）政策的不确定性、签证对工作的限制，以及攻读博士可能对日后就业产生的影响。
TLA+ 擅长设计并发系统并验证不变量、动作属性、活性和精化，但无法解决智能体软件开发中的所有问题。只有当开发者能够准确表达所需属性时，形式化验证才有效。 原生 TLA+ 规范通常难以表达多步行为、浮点数或实时相关问题、存在性可达性（“这种结果有可能发生”）、用于比较多种执行轨迹的超属性，以及针对整个状态空间的元属性。一些重要需求，例如证明游戏可以获胜、比较不同模式的能耗，或检查统计性能，可能都超出了它的表达能力。 有些缺口可以通过辅助变量、自组合、公平性、机器闭包，或 `REACHABLE` 和 `TLCGet` 等 TLC 扩展来近似解决。然而，这些技术可能使模型复杂化、破坏精化，并导致状态空间爆炸。CTL 和 PRISM 等其他工具支持不同类型的属性，但也有各自的权衡。 TLA+ 可以有意义地检查“凭感觉编程”的系统，尤其适合处理容易发现且收益明显的并发和可靠性属性，但它无法表达或验证所有性质。
TLA+ 擅长描述时序不变量，并对系统设计进行模型检查，但模型验证通过并不代表实现符合相应规范。这种规范与代码之间的落差仍是其主要局限。
PlusCal/TLA+ 的语法往往较为别扭，而且涉及编译器或 CPU 重排序的弱内存行为必须手动建模。可行的衔接方式包括生成基于属性的测试、进行运行时轨迹验证，以及使用 SPARK、Dafny、Frama-C、Miri、Loom 和 GenMC 等工具作为补充。直接从形式化规范生成实现仍大多处于实验阶段。Quint 则因更易上手且采用类似 TLA+ 的风格而受到好评。
参与者对内存排序指南存在分歧：顺序一致性可以简化推理，而无锁编程领域的专家则认为，较弱的排序方式在很多时候是必需的，并且必须经过严格验证。
大语言模型可以帮助起草规范和实现，但无法可靠地确认代码与规范是否一致，也无法选出所有相关属性。总体而言，TLA+ 的价值在于澄清设计和发现缺陷，而不是保证生产代码正确。
Bild AI 是一家以社会影响为驱动的初创公司，致力于将先进的计算机视觉和人工智能技术应用于图纸解读、成本估算及许可申请，帮助建筑行业建设更多住宅、医院和学校。 我们正在招聘一名全栈、从 0 到 1 的产品工程师，由其端到端负责各项功能：每周访谈客户，将复杂的建筑工作流程转化为清晰的产品决策，参与制定产品路线图，并快速交付产品。你将横跨 React 前端、Python 后端和基础设施，为经验丰富的行业专业人士打造简单、直观的界面。 理想的候选人应具备优秀的产品判断力、扎实的全栈技术能力，能够直接与客户沟通，并富有同理心、诚实、成长型思维和出差意愿。招聘流程包括：15 分钟介绍、一小时白板技术面试、一小时编程面试，以及 3 至 5 天的带薪试岗。该职位为全职、坐班制，工作地点位于旧金山，接受异地搬迁申请。
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在使用 AI 编写代码之前，我会为重大改动撰写详细的提交说明，解释改了什么，更重要的是说明为什么改。这需要重新阅读并评估代码，常常还会带来改进，同时把关键的推理保留给后来的读者。 AI 生成的提交说明带来了一种新的风险：智能体可能不了解对话、项目工具或未记录决策中的上下文，于是编造看似合理的理由。给智能体提供更多上下文可以降低这一问题，但无法验证代码是否真的实现了提交说明所声称的内容。 因此，自己撰写提交信息仍然很有价值。它会迫使我审查改动、确认其目的，并识别出那些可能只存在于我脑海中的临时决策和退出条件。如果我无法解释为什么要做某项改动，那我可能并没有真正理解它，或者还没准备好交付它。即使代码由智能体编写，亲自写下变更原因仍然是一种必要的思考和验证方式。
《The Hacker News》上的一则讨论将提交说明视为一种思考工具，而非事务性工作。撰写提交信息，尤其是解释“为什么要这样改”，可以暴露知识盲点、揭示隐含假设、厘清替代方案，并避免糟糕决策演变成技术债。有些开发者会在编码前先写提交信息、PR 描述、ADR 或 AI 提示词，以便更好地理解并掌控自己的改动。
AI 可以通过质疑假设、研究背景、提供信息来源或起草待修改的文本来提供帮助。然而，将整个过程完全交由 AI，可能产出空泛或冗长的描述、虚构的改动动机，以及脆弱的实现。提交信息应记录无法从代码中推断出的业务背景或历史背景；具体做了什么，通常可以从 diff 中看出。
参与者对于“写作本身是否就意味着思考”存在分歧。有些人认为，即使是不完美的写作也能改善推理；另一些人则表示，重复且不经思考的写作只是机械劳动。总体而言，讨论更倾向于由人主导，并对改动原因作出简洁说明。