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## 波士顿动力与DeepMind合作：摘要
波士顿动力和DeepMind正在合作推进人工智能和机器人技术的发展。这一消息引发了Hacker News上的讨论，关于谷歌过去出售波士顿动力的决定，一些人认为鉴于机器人在最后一公里配送等领域的潜力，他们可能会后悔。
评论中的一个关键主题是硬件开发的难度——它常常是“很快就能实现，但还不是现在”。许多人认为，软件和实际测试比硬件本身是更大的瓶颈，尽管中国在硬件方面取得了进展。关于人形机器人是否是正确的方法存在争论，一些人认为更简单、更专业的机器人更适合包裹递送等任务。
一些评论员对机器人技术的广泛实用性表示怀疑，理由是成本和可靠性问题。另一些人强调了人形机器人能够在人类设计环境中运行的优势。最终，这场讨论反映了对人工智能驱动的机器人技术及其对劳动力和日常生活潜在影响的兴奋与谨慎并存。也有人批评了谷歌的产品交付记录，尽管他们在人工智能技术方面做出了基础贡献，例如transformer模型。
## WeMush开放标签标准 (WOLS) 摘要
WOLS 是一种开源规范，使用二维码来标准化培养标本的数据追踪——最初专注于蘑菇，但适用于其他生物材料。目前，价值500亿美元的蘑菇产业依赖于诸如电子表格等效率低下的方法。WOLS 旨在通过一种供应商无关、保护隐私的系统来解决这个问题，用于记录关键数据，如物种、生长阶段、环境条件和谱系。
该系统提供多种编码选项（紧凑型、嵌入式、加密型），专为商业农场（可追溯性与合规性）、研究实验室（可重复性）和家庭种植者（优化）设计。数据可以公开共享用于研究，或通过加密保持私密。
WOLS 由社区指导委员会驱动，并提供免费的开源库来生成和解析二维码。虽然该规范是开放的，但 WeMush 平台提供了一个专有的实现，具有机器学习和物联网集成等附加功能。目标是通过开放标准促进采用，同时通过商业支持的平台确保可持续性。
更多信息和贡献详情请访问：[https://github.com/wemush/open-standard](https://github.com/wemush/open-standard)。
## WOLS：蘑菇培养追踪的开放标准
一项新的开放标准WOLS（蘑菇标本网络本体），旨在提高菌学和蘑菇培养领域的数据一致性和互操作性。由mbeacom开发，并在GitHub上提供（wemush.com/wemush），WOLS提供了一种标签系统，用于追踪蘑菇的整个生命周期——从孢子到收获，包括追踪克隆世代的新功能。
该标准使用JSON-LD，使其与现有的农业和科学数据系统兼容。Python和TypeScript/JS的客户端库可用。
该项目通过建立共享的遗传追踪词汇，解决了菌学数据当前存在的碎片化问题，例如误判和不一致的记录。开发者正在寻求来自生物标本追踪、农业数据和菌学领域的反馈。一位评论员表达了热情，分享了创办烹饪用蘑菇农场的长期梦想。
## Pebble Round 2：经典再现
rePebble 正在重新推出标志性的 2015 年 Pebble Time Round 更新版本——有史以来最薄的智能手表！ **Pebble Round 2** 解决了之前的局限性，配备了全面的 1.3 英寸彩色电子纸显示屏（消除了大边框）以及显著提升至 2 周的电池续航。
Round 2 采用不锈钢框架，提供哑光黑色、拉丝银色和抛光玫瑰金三种颜色，保留了 Pebble 的核心功能：始终开启、反射式的电子纸屏幕、触觉按钮以及开源 PebbleOS。它提供基本的健康追踪功能（步数和睡眠）以及访问超过 15,000 个应用程序和表盘。
主要规格包括防水、线性谐振执行器和双麦克风（Android 消息回复，iOS 敬请期待）。它提供 14 毫米和 20 毫米表带尺寸，售价 199 美元，目前可在 rePebble.com 预订，并将于五月开始发货。
## Pebble 卷土重来：第二轮 & 社区讨论
复活的 Pebble 团队宣布推出 **Pebble Round 2**，一款专注于简洁和超长电池续航（最长可达 2 周）的新智能手表。与许多旨在取代手机的智能手表不同，Pebble 优先考虑作为手机的*扩展*，放弃了蜂窝网络连接和 GPS 等功能。这种做法与重视电池续航且不需要功能齐全的手腕电脑的用户产生共鸣。
讨论亮点包括对 Pebble 设计理念的赞扬，将其与苹果和谷歌等竞争对手的短电池续航和功能膨胀形成对比。然而，有人对 **30 天的保修期**表示担忧，认为这不足够，并且 Round 2 的 **不可更换电池**也引起了关注，尽管之前的 Pebble 型号提供了此功能。
社区对自定义表盘的潜力以及深受喜爱的美学风格的回归感到兴奋。一些人正在将 Pebble Time 2 的预订更改为 Round 2，而另一些人则仍然忠于 Time 2 更长的电池续航。最近宣布推出限量版的一次性智能戒指也引发了关于计划报废和电子垃圾的争论。总而言之，该公告为 Pebble 核心价值的回归带来了极大的热情。
## 委内瑞拉互联网中断与潜在网络行动 - 低轨道安全雷达摘要
委内瑞拉近期发生的互联网中断事件，以及与美国军事活动同时发生的情况，引发了对潜在网络行动的调查。分析重点放在边界网关协议 (BGP) 上，这是路由器用来交换路由信息的一个系统——一个已知的安全弱点。
Cloudflare Radar 和 RIPEstat 的数据显示，委内瑞拉国有电信 CANTV (AS8048) 的 BGP 路由出现异常，包括涉及意大利和哥伦比亚运营商的不寻常路由路径、通告激增以及已通告 IP 空间的下降。值得注意的是，路径中的一个传输提供商已知存在 BGP 安全漏洞。
进一步的数据分析发现 CANTV 的 ASN 在路由路径中反复出现——这是一种效率低下的配置，如果流量被重新路由通过它，可能旨在促进情报收集。受影响的 IP 范围属于 Dayco Telecom，包括银行和互联网服务提供商等关键基础设施。
虽然 BGP 异常很常见，但时间点令人怀疑。该报告强调了可用于更深入调查的丰富公共数据，并强调了即使是短暂控制网络流量也能产生重要情报的可能性。该通讯还包括一份精选的其他安全相关链接列表，涵盖人工智能安全、Linux 开发和实用工具。
那篇在Reddit上疯传的关于外卖应用的帖子是一场人工智能诈骗。
That viral Reddit post about food delivery apps was an AI scam
2 天前
一篇在Reddit上疯传的帖子，声称一家大型外卖应用存在剥削行为，很可能由人工智能生成。这篇帖子获得了近9万个赞，详细描述了订单延误和对快递员不尊重的待遇。然而，*The Verge* 使用多种人工智能检测工具进行分析，结果好坏参半，但更倾向于人工智能生成。 进一步调查显示，用户“Trowaway_whistleblow”提供了一张据称是Uber Eats员工徽章，Gemini识别出该徽章是由人工智能生成的。Uber确认Uber Eats品牌的员工徽章并不存在。该用户还在删除账户前，与其他媒体分享了一份可疑的内部文件。 Uber和DoorDash都强烈否认了这些指控，两位CEO公开驳斥该帖子是捏造的。这起事件凸显了辨别真实在线内容与人工智能生成错误信息日益增长的挑战。
## The Verge 与一条病毒式 Reddit 帖子：AI 生成的故事？
最近一条在 Reddit 上病毒式传播的帖子，声称食品配送应用程序存在操纵性算法，但后来被发现很可能是 AI 生成的。The Verge 最初报道了该帖子，带着有限的怀疑接受了它的说法，但此后因未能承认 AI 检测结果而受到批评。
多个 AI 检测器得出了不同的结果，一些检测器认为该帖子是由 AI 编写的，而另一些则认为是由人类编写的。然而，优步标记的伪造身份证件等证据表明存在伪造行为。
讨论的中心是 AI 检测工具的可靠性以及媒体急于发布耸人听闻的故事而缺乏彻底核实的情况。许多评论者强调，像 Reddit 这样的平台上充斥着 AI 辅助或完全生成的内容，质疑仅仅关注这方面问题的价值，因为更广泛的虚假信息问题才是关键。这起事件强调了在 AI 内容唾手可得的时代，批判性思维和健全的事实核查的必要性。
本文探讨了 monads、applicatives 的理论基础，以及它们与控制流的关系，最终将它们与 `Alternative` functors 和解析联系起来。文章认为，理解这些概念需要超越简单的定义，深入到范畴论——特别是将 monads 和 applicatives 视为特定函子范畴中的 monoid。 一个关键点是这些范畴内组合发生的*方式*的重要性。Applicatives 使用“对称化”组合（Day convolution），而 monads 依赖于标准组合。这引出了“箭头变换器”和自由构造的讨论，用于表示控制流，最终形成一个 `ControlFlow` 数据类型。 作者随后将此与 `Alternative` functors（具有 `<|>` 运算符用于非确定性选择）联系起来，并展示了在特定条件下如何使用 `<|>` 和 `mapMaybe` 表达确定性、有限分支（如 `CaseTree`）。虽然 `Alternative` 代表非确定性分支，但 `Selective` applicatives 需要基于箭头的方案来有效地建模确定性控制流。文章最后得出结论，这两种结构既相关又不同，`Alternative` 倾向于通过近半环结构进行静态分析，而 `Selective` 则需要箭头来实现高效的确定性分支。
## 选择性函子：摘要
最近的 Hacker News 讨论集中在“选择性函子”概念上，旨在弥合函数式编程中 Applicative 函子和 Monad 之间的差距。核心思想是创建一个比 Applicative 更强大，但不如 Monad 的类型类，允许在固定结构内进行条件计算。
本质上：Applicative 具有没有条件逻辑的固定计算图；选择性 Applicative 为该固定图添加条件“分支”；而 Monad 允许完全动态的计算图，并具有运行时控制流。
其动机源于实际需求，例如优化数据库查询（受 Facebook 的 Haxl 库启发），可以在运行时结果的基础上做出预定义的选择，从而避免完全动态的 Monad 方法的开销。这允许进行静态分析和可能的优化，而 Monad 的任意回调则无法实现。
然而，原文被认为高度抽象且难以理解，即使对于经验丰富的函数式程序员来说也是如此。评论者建议更具体的解释，从实际示例开始，然后再深入到理论形式化，将提高可访问性。
## Agentastic.dev：Mac 上的 AI 编程代理
Agentastic.dev 是一款原生 macOS 应用程序，允许您在 Mac 上并行运行一个由 AI 编程代理组成的团队，例如 Claude Code、Codex 和 Gemini。它为每个代理利用隔离的 Git 工作树，防止冲突并实现同时进行的功能开发。
该应用程序提供代理活动的可视化概览、内置的差异查看器以供审查更改，并支持使用 Claude 和 CodeRabbit 等工具进行自动化代码审查。用户可以选择 Ghostty 或 SwiftTerm 作为每个代理的终端会话，并使用快速模糊查找器快速导航代码。
本质上，Agentastic.dev 通过提供一个专门的、本地运行的环境来管理和集成来自多个 AI 代理的贡献，从而简化了 AI 辅助编码。它需要 macOS 13+，并且适用于 Apple Silicon 和 Intel 处理器。
## Agentastic.dev：用于终端工作流的多代理 IDE
Agentastic.dev 是一款新的原生 macOS IDE，专为在终端中心化工作流中使用 AI 编码代理（如 Claude Code、OpenAI Codex）的开发者设计。它通过关注三个核心原则来解决管理并行工作的多个代理的挑战：强大的终端用户界面（基于 Ghostty 构建）、通过 Git 工作树实现强大的隔离性，以及出色的终端体验。
该 IDE 允许用户启动多个隔离的工作树——本质上是具有专用终端会话和代码编辑器的分支——从而实现并发任务。这种方法旨在通过允许代理独立地处理不同的功能或任务，甚至为单个问题生成多个解决方案以供审查，从而提高生产力。
Agentastic.dev 的开发者正在寻求反馈，特别是来自熟悉 Git 工作树和多代理工作流的用户，以完善该工具并解决痛点，例如上下文管理以及设置/拆卸过程的自动化。虽然目前还不够完善，但它已经在 IDE 本身以及相关网站的开发中证明了其益处。
## 从Gloo到BAML：12次关键转变的旅程
这位创始人分享了与联合创始人一起经历12次艰难转变的故事，最终促成了BAML，一种用于LLM的编程语言。他们早期的尝试——从收入分成编码训练营到互动Twitch广告，甚至AI驱动的快餐店——大多是“敷衍了事”，在投入之前寻找信号。一个关键的教训是避免他们并不真正关心的项目。
他们最初的YC申请围绕Gloo展开，这是一个语音优先的Slack竞争者，尽管收到了负面反馈，他们仍然固执地追求，最终意识到缺乏市场需求。这导致了一段“转型地狱”，他们迅速测试了API密钥管理和自定义嵌入等想法，甚至达到了15,000美元的MRR，但在意识到可扩展性问题后放弃。
突破来自于BAML。最初遇到客户的抵制，他们坚持了下来，专注于构建一种用户友好的语言，解决现有LLM库的笨重问题。通过优先考虑易用性和与现有语言的集成，他们建立了一个不断增长、热情的用户群，现在正专注于扩展到10,000名每周活跃开发者。这段旅程强调了联合创始人之间的信任、快速迭代以及最终构建你所相信的东西的重要性。
一个黑客新闻的讨论围绕着boundaryml.com发布的一篇帖子，内容是关于五年和十二次方向调整。一个主要的批评是缺乏明确的驱动使命，除了“让世界变得更好”之外，导致了一种漫无目的的“打地鼠”式开发感觉。
评论者认为这些尝试的动机似乎是财务收益，而不是真正致力于解决它们所针对的细分问题。一个轶事强调了一位最近获得资助的创始人，在他们选择的B2B领域经验有限，似乎优先考虑潜在利润而不是问题理解。
最初的商业模式——一种带有收益分成协议的编码课程——也面临着毕业生未能履行付款承诺的挑战。尽管有批评，一位评论员对帖子中提到的一个工具（BAML）表示兴奋，认为它可能对构建代理应用和结构化输出有用。
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一个黑客新闻的讨论围绕着一篇名为“O-Ring 自动化”的经济学论文（nber.org）。“O-Ring”指的是一个理论——灵感来自挑战者号航天飞机灾难的O型圈故障——它模拟了经济生产链，其中*最薄弱环节*决定了整体质量。
然而，评论员们争论该理论的名称是否用错了。许多人指出，挑战者号灾难的主要原因是组织沟通和风险评估的失败，管理层无视工程师的警告，而不仅仅是某个部件的故障。
该论文探讨了人工智能自动化如何不会导致线性任务节省，因为存在瓶颈和重塑后的工人时间。一位评论员指出，该论文没有关注*针对*这些限制性因素。有趣的是，作者承认获得了ChatGPT和Claude等人工智能工具的帮助，同时又对引用该作品施加了严格的版权限制。
五角大楼在皮特·赫格塞斯（Pete Hegseth）的指示下，试图降级亚利桑那州参议员马克·凯利（Mark Kelly），他是一位退役海军上尉，并削减他的养老金，原因是去年11月发布的一段视频。该视频呼吁军人拒绝非法命令，起因是对美国打击涉嫌毒品船只的合法性的担忧。赫格塞斯将该视频称为“煽动叛乱”，并认为其破坏了军事纪律。 凯利是一位功勋卓著的退伍军人和宇航员，强烈谴责这一行为“荒谬”且“不符合美国精神”，并誓言将反击，将其定性为捍卫言论自由，反对赫格塞斯和唐纳德·特朗普的恐吓。 五角大楼辩称，即使凯利已经退休，他仍然要对军事司法负责。然而，法律专家们争论国防部是否有权因政治表达而惩罚现任参议员，即使是在《统一军事司法法典》下也是如此。这一情况凸显了行政权力、军事法规和国会监督之间的冲突。