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## Nerve：实时数据集成工具
Nerve (get-nerve.com) 是一款新的开发者工具，旨在简化从多个数据源访问数据的过程，而无需中央数据仓库的复杂性。由一位独立开发者创建，Nerve 允许用户编写类似 GraphQL 风格的查询，在查询时直接从现有 API 中提取数据，保持数据的去中心化和实时性。
它解决了集成嵌套和分散数据的问题，尤其适用于人工智能应用和内部工具等项目，这些项目构建和维护数据管道可能耗时且容易出错。
Nerve 提供与 SaaS 服务的预构建连接以及与内部数据源的轻松集成。它面向缺乏专用数据基础设施的个人开发者或小型团队，提供更快的生产路径。目前是一款桌面应用程序，开发者正在寻找 Beta 用户，并提供候补名单以获取发布更新。一些评论员指出它与 GraphQL 相似，质疑重新实现后端功能的必要性。
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著名演员罗伯特·杜瓦尔于90岁高龄在家中安详离世，他的妻子露西阿娜·杜瓦尔周一在脸书上宣布，他被亲人环绕。杜瓦尔的演艺生涯跨越七十年，参演近百部电影，巩固了他作为新好莱坞偶像的地位。 他因在《杀死一只知更鸟》、《教父2》、《现代启示录》、《孤星泪》、《真胆英雄》等经典影片中真实而内敛的表演而备受赞誉。杜瓦尔曾获得七次奥斯卡提名，并凭借在《温柔的怜悯》 (1983) 中的角色获得最佳男主角奖。 露西阿娜·杜瓦尔称他为她的“一切”，强调他对表演、讲故事以及通过角色拥抱人性精神的热情。 杜瓦尔的死因尚未公布。他留下了持久的遗产，成为电影界最受尊敬和最具影响力的演员之一。
二维库仑气体是一种数学模型，它描述了被外部势场约束的相互作用电子，其哈密顿量涉及成对斥力和势能。这个看似简单的系统，令人惊讶地出现在各种领域，例如随机矩阵理论、多项式零点、分数量子霍尔效应，甚至超导和流体动力学等物理现象中。 由于其广泛的相关性，库仑气体已被广泛研究。最近的研究，例如2017年的一项结果，展示了边界附近特定的密度分布，突出了理解其性质所涉及的复杂性。 这项工作侧重于*近似*系统的最低能量状态——被称为费凯特构型——通过最小化哈密顿量来实现。它不模拟系统在不同温度下的行为，而是寻找其最稳定的排列。更多背景信息可以在作者的学士论文和相关博客文章中找到。
## 2D 库仑气体模拟器 - 摘要
一个用于模拟“2D库仑气体”概念（数学物理学领域）的新交互式模拟器在Hacker News上分享。该模拟器由swesnow为本科毕业论文创建，最近使用WebGPU加速（Codex协助），允许用户可视化在二维平面中通过1/距离力相互作用的粒子行为。
用户正在尝试不同的粒子数量和外部势函数（如z^2、z^4和z^20），以观察它们对粒子分布的影响。观察结果包括不同的势如何产生不同的密度分布——从均匀分布到粒子聚集在边缘。
性能是一个值得注意的问题，尤其是在移动设备上，较高的“每帧步数”设置可能会导致浏览器崩溃。创建者承认这一点，并建议减少粒子数量以获得更流畅的运行。进一步的开发想法包括探索三维等效物和添加更多势函数。该工具因其视觉吸引力以及作为构建对复杂主题直觉的有用工具而受到赞扬。
## 优先考虑协议，而非服务 本文发表于2026年，认为依赖集中的*服务*（如Discord）会损害在线匿名性和隐私，而使用开放的*协议*则能抵抗审查和控制。 目前，政府可以轻易地通过一份法律要求，迫使服务识别用户或限制内容。然而，IRC、XMPP和Matrix等协议是去中心化的——没有单一实体控制它们。要使其合规，需要向无数独立运营者施压，这是一项不切实际的任务。 仅仅更换服务并非解决之道，因为新的平台不可避免地会面临类似的压力。关键在于采用协议，就像电子邮件的SMTP一样。虽然电子邮件基础设施在某种程度上是集中的，但协议本身允许用户更换提供商或自行托管，即使某个提供商失败，也能保持通信。 选择协议赋予用户权力，并防止单点故障，从而保护用户免受公司或政府的账户封禁和数据控制。
《恶魔城》和《血污：夜之仪式》开发者井田修晓去世，享年52岁。
Castlevania and Bloodstained developer Shutaro Ida dies aged 52
2 天前
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## AT&T 长途线路：被遗忘的电信先驱
从 20 世纪 50 年代到 80 年代，AT&T 的长途线路部门是美国长途通信的骨干。在光纤和卫星出现之前，它利用微波中继塔网络（被称为“空中公路”）来克服有线系统易受损且成本高昂的局限性。这项创新促成了 1951 年首次实现海岸到海岸的自动电话，并迅速扩展到传输电视信号和关键军事数据。
长途线路的设计注重可靠性，即使在冷战期间（拥有加固的地下站），它也连接着整个国家。然而，20 世纪 70 年代光纤和卫星技术的发展开始导致其衰落。
1984 年 AT&T（“大贝尔”）的分裂以及竞争的出现加速了这一转变。最终，长途线路系统在 20 世纪 90 年代初被退役。虽然许多塔现在已被废弃或重新用于蜂窝服务和业余无线电，但它们仍然是电信历史上的一个关键时代——一个长途线路连接国家并为现代通信奠定基础的时代。
## AT&T 长线：对先锋网络的怀旧一瞥
最近的 Hacker News 讨论强调了 AT&T 长线（曾经占据主导地位的长途电话网络）的迷人历史。用户们分享了发现标志性喇叭天线（许多至今仍在运行）以及为连接美国而建设的令人印象深刻的基础设施的回忆。
对话涉及了该网络卓越的可靠性，这源于其对“黄金标准”服务的奉献以及专注于在核战争中幸存下来的目标。许多人回忆起 ISDN 等技术，称赞其稳定的性能。然而，关于拆分 AT&T 垄断是否是一个错误存在争议，原因是贝尔实验室随之而来的创新损失以及网络可靠性下降的 perceived 现象。
虽然长途计划在很大程度上已成为过去，取而代之的是更便宜的替代方案，如 VoIP，但长线网络的遗产仍然可见，并引发了人们的兴趣，例如 long-lines.com 网站和相关的 subreddit 致力于记录其历史。这场讨论最终反映了一个基础设施建设的逝去时代以及垄断控制与现代竞争性通信技术之间的权衡。
## AI焦虑与意想不到的负面情绪 作者身处夏威夷，思考着一份新工作，却陷入了一种新型的职业焦虑：不是担心*是否*需要找另一份工作，而是担心AI*是否*会彻底取代他们的职业。 历史上，技术进步最终造福于人类，但当前围绕AI的叙述却截然不同——令人不安地消极。 作者注意到AI公司自身奇特的营销策略，他们公开讨论潜在的大规模失业可能性，这与以往的技术创新者不同。 这加上AI生成的不实信息以及劣质“垃圾”内容的泛滥，加剧了人们日益增长的不安感。 尽管作者个人认为AI在编程方面很有用，但也承认更广泛的、负面的用户体验。 他们提出了实际的解决方案——例如为AI生成的内容添加水印，以及为潜在的失业制定积极的立法——但遗憾的是AI公司对此类问题的缓解缺乏兴趣。 最终，作者担心AI不会带来乌托邦，反而会使情况“普遍变差”，侵蚀互联网的优势，并让许多人落后。 尽管仍然对AI的潜力持乐观态度，但他们理解为什么越来越多的人开始讨厌它，并担心忽视这些负面“感觉”可能会产生严重的后果。
## AI 担忧与炒作：摘要
一篇 Hacker News 的讨论探讨了为什么很多人对人工智能产生负面情绪，尽管它具有潜在益处。虽然一些开发者发现像 Claude 和 Codex 这样的 AI 工具确实能提高生产力，但普遍的观点是，AI 技术人员通过强调其对就业的潜在破坏性影响来*营销*这项技术——通过害怕落后的恐惧来吸引投资者和 CEO。
许多评论者对 AI 项目承诺的回报表示怀疑，指出实际结果并未达到炒作水平。人们担心公司大量投资 AI 只是为了避免落后于竞争对手，即使他们对它的有效性表示怀疑。
一个关键点是，网上最响亮的声音代表着极端观点（“AI 很棒！”与“AI 没用！”），掩盖了大多数用户的更细微的观点。担忧不仅仅局限于就业岗位流失，一些人担心 AI 可能被滥用——包括专制控制和新的军备竞赛——还有人仅仅觉得输出质量令人失望。最终，这场讨论表明，AI 的承诺与其当前现实之间日益脱节，加剧了焦虑和不信任。
本大纲涵盖了现代人工智能和计算的基础广泛主题。它从**数学基础**（向量空间、微积分、统计学、概率论）开始，逐步深入到**核心机器学习**技术，包括深度学习和强化学习。 后续章节深入探讨具体的AI应用：**计算语言学**（NLP、语言模型）、**计算机视觉**（图像/视频处理）和**音频与语音**处理。还包括像**多模态学习**和**自主系统**等新兴领域。 课程内容超越AI，涵盖了必要的**计算原理**（数据结构、算法、操作系统、计算机体系结构）和**硬件加速**（SIMD、GPU编程）。最后，它涉及诸如**推理优化**等高级主题，以及量子机器学习等**交叉领域**，并专门设置部分用于分享正在进行的研究成果。 多个章节标有“Coming”，表示课程将来的扩展。
## 黑客新闻分享：数学、计算机科学与人工智能汇编
HenryNdubuaku 分享了一个 GitHub 仓库链接，其中包含一份全面的“非传统教科书”，涵盖数学、计算机科学和人工智能。这份资源历经七年创建，旨在提供直觉优先的解释，避免传统教科书常见的密集符号和过时信息。
该汇编最初源于个人笔记，并成功帮助几位个人准备了 DeepMind 和 OpenAI 等领先人工智能公司的面试。它专为那些寻求超越简单通过考试的更深入理解的人而设计。
初步反馈积极，一位用户称赞它能够快速复习基础数学概念。作者正在积极征求反馈，并已根据用户建议添加了未完成章节的提纲。讨论还集中在潜在的改进上，例如静态网站界面以及包含权威的进一步学习资源，社区也提供了帮助。该资源包括 Jax 中的代码演练和练习。
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一个黑客新闻的讨论围绕着一个YouTube视频，演示了使用透明胶带进行无透镜成像拍照的技术。用户对这项技术印象深刻，认为它是一个理解逆问题和卷积等复杂概念的绝佳实践例子。
这项创新主要归功于加州大学伯克利分校的劳拉·沃勒教授及其在光学领域的工作，并提供了一个链接到她的“Optics Fun”页面以供进一步探索。评论者将其与针孔相机进行类比，并澄清在这种方法中图像不会被翻转。
该帖子还包括关于所用胶带品牌的轻松玩笑——特别是为什么使用透明胶带而不是它的竞争对手——展示了社区对该主题的活跃参与。总而言之，该帖子突出了一种巧妙且易于理解的方式来可视化先进的光学原理。