## 伊朗抗议 – 摘要 这篇来自匿名伊朗人的客座文章详细介绍了2025年末因经济困难和对统治政权不满而引发的持续抗议活动。在政府暴力镇压后，抗议活动升级，公民直接挑战最高领袖哈梅内伊——这是反对派的一次重大转变。 政权应对的一个关键特征是广泛的互联网关停，担心通过星链等平台进行组织，严重影响了伊朗人获取教育、机会和沟通的渠道。作者个人因这种审查而导致博士申请受挫。 文章强调了一种赤裸裸的虚伪：虽然官员们诋毁西方，但他们的子女却在那里自由地接受教育和寻求机会，享受着普通伊朗人被剥夺的资源。这加剧了怨恨，推动了抗议活动，公民越来越意识到政权的腐败和残暴。 作者呼吁国际社会，特别是美国提供支持，并提及特朗普此前关于潜在干预的声明。他们强调伊朗人民的绝望和变革的必然性，敦促西方机构审查与政权有联系的伊朗学生和教职工的背景。 这篇文章是对伊朗抗议者勇气的有力证明，也是呼吁世界承认他们困境的呼吁。
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这次黑客新闻的讨论围绕着伊朗持续的抗议和镇压，并将其与2003年伊拉克战争前的局势相提并论。许多评论者对潜在的美国干预表示怀疑，引用了阿富汗和伊拉克的失败，并质疑轰炸伊朗是否会改善局势。存在关于伊拉克战争是否真的是一场“解放战争”，还是一场基于错误前提（大规模杀伤性武器）的选择性战争的争论。
一些人认为干预*可以*奏效，并以北约在南斯拉夫的干预为例，而另一些人则强调伊朗所面临的独特挑战——一个与阿富汗和伊拉克这些失败国家不同的运转良好的社会。一个反复出现的主题是“政治家的谬误”——即使没有明确的积极影响途径，也渴望*做些什么*。
对话也涉及到了相关话题，例如埃普斯坦文件发布（被认为是转移注意力的方式）、对伊朗的制裁，以及对斯科特·阿伦森等人的批评，因为他们被认为持有强硬观点。最终，一种悲观情绪占据上风，许多人认为结果掌握在伊朗人民自己手中。
## 复杂情境中的概率与推理 本文探讨了概率论——特别是贝叶斯思维——在复杂现实场景中的应用，超越了简单的数值计算，正如E.T. Jaynes所讨论的。它展示了概率如何阐明哪些信息与合理的推理相关，即使精确量化困难。 核心案例集中在刑事司法领域：确定是否有足够的证据定罪。作者认为必须考虑社会成本——释放许多有罪的人造成的危害可能大于错误定罪一个人。 建议证据阈值为+40db，旨在实现极低的错误率。 至关重要的是，分析强调了证据的*价值*（例如动机）并非绝对的。它很大程度上取决于先验概率——即使嫌疑人无罪，该证据出现的可能性有多大。例如，如果受害者人缘好，动机就比受害者人缘差时更有意义。 拥有动机的人数实际上抵消了计算中的人口规模。 最终，本文提倡贝叶斯定理，并非因为它具有数值精度，而是因为它能够始终如一地与常识推理关于证据和合理性相一致并将其形式化。
这个Hacker News讨论围绕一篇2011年的文章展开，名为“死亡笔记：L、匿名性和逃避熵”，分析了《死亡笔记》漫画/动画中的逻辑和信息论。帖子重新分享了该文章的链接以及之前关于该主题的相关讨论。
评论者们争论文章的观点，特别是关于Light隐藏其“Kira”身份的方法。一个争议点是文章是否充分解决了Light依赖日本电视广播来识别目标，而这是L用来缩小搜索范围的一个细节。其他人讨论了这部作品本身，一些人更喜欢2006年的真人电影，认为其比更详细的动画和漫画更流畅，并认为支线故事会分散注意力。
对话也延伸到关于证据和罪责的哲学讨论，源于文章中关于定罪所需证据数量以及人类偏见在司法系统中的作用的一段引言。 许多用户强烈捍卫《死亡笔记》漫画和动画的质量，认为它们是杰作。
学生使用“人类化”程序来规避人工智能作弊指控。
Students using “humanizer” programs to beat accusations of cheating with AI
2 天前
## 人工智能与学术界：螺旋式对抗 大学校园正陷入与生成式人工智能的升级“军备竞赛”。 最初对广泛作弊的担忧促使人们采用人工智能检测软件，但这些工具被证明不可靠，经常错误地指控学生——尤其是非英语母语者——使用了人工智能。 这引发了一场反向运动：学生利用“人工化”工具来改写人工智能生成文本，或主动修改自己的写作以避免被错误标记。 人工智能检测公司正在通过更新软件甚至监控学生写作过程的工具来应对，这引发了对监控的担忧。 核心问题是缺乏关于可接受的人工智能使用明确的指导方针，并且检测工具的不准确性正在造成巨大的压力，一些学生甚至退选课程或面临指控，尽管他们能够提供原创作品的证据。 专家建议需要转变——从惩罚性的检测转向公开讨论学生*如何*使用人工智能，并呼吁对人工智能工具本身进行监管。 最终，这种情况凸显了人工智能在教育领域不可避免的存在，即使对于那些不打算使用它的人来说也是如此，从而形成了一个焦虑和技术应对升级的循环。
## AI 与学术诚信：黑客新闻摘要
最近的黑客新闻讨论集中在学生使用“人类化”程序来规避学术作业中的AI检测。核心问题是准确识别AI生成文本的难度，导致对学生的错误指控和潜在的学术处罚。
许多评论者建议回归现场、监考的考试作为解决方案，强调课程应该侧重于实践和学习，考试评估真正的理解。然而，有人对这种方法在大学课程中的可行性以及大学可能从标记作品为AI生成中获利的可能性表示担忧。
另一些人认为AI是一种应该整合到学习中的工具，学生应该根据他们有效利用它的能力进行评估。一个关键点是，如果AI无处不在，价值在于AI无法轻易提供的技能。还有人强调，由于检测工具中的风格偏见，AI可能会对非英语母语者不利。
最终，讨论指出需要在AI时代重新定义学术评估，超越仅仅检测AI的使用，并专注于评估批判性思维和真正的理解。
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## 比特币持续下跌与价值争议 (Hacker News 摘要)
一篇在 Hacker News 上分享的彭博社文章引发了关于比特币近期价格下跌及其长期可行性的讨论。许多评论者认为比特币未能确立其作为稳定的价值储存或对冲通胀的地位，与黄金和白银等传统避险资产的表现形成对比。
对话强调了比特币驱动因素的变化——从潜在的基本作用转变为受炒作周期和大型投资者（“鲸”）的强烈影响。虽然一些人认为比特币因其在非法市场中的早期使用以及在专制政权中的潜在用途而保留了价值，但另一些人质疑其在价格不涨的情况下可持续性，并担心挖矿的未来。
几位用户指出比特币缺乏内在价值，并将其与黄金的工业应用进行不利比较。关于比特币技术是否真正有用存在争论，一些人认为投资转向人工智能正在导致下跌。最终，占主导地位的情绪是谨慎的，承认市场的非理性以及预测未来价格走势的困难。
Genode OS 是构建高度安全的专用操作系统的工具包。
Genode OS is a tool kit for building highly secure special-purpose OS
2 天前
## Genode OS 框架：概要 Genode 是一个用于构建高度安全、专用操作系统的框架，适用于从嵌入式设备到通用工作负载的各种系统。其核心原则是递归的、基于沙盒的结构，每个程序都以最小且严格定义的权限和资源运行。这与传统操作系统设计相比，大大减少了攻击面。 Genode 受到 L4 微内核原理和 Unix 哲学的启发，提供了一系列可重用组件——包括内核、驱动程序和文件系统——允许开发者构建定制系统。它支持多种 CPU 架构（x86、ARM、RISC-V）和内核（L4 系列、Linux、自定义选项）。 Genode 拥有超过 100 个预构建组件，开源许可，以及 Genode Labs 提供的商业支持。该项目正在积极开发中，拥有清晰的路线图，并欢迎为未来增强功能做出贡献。
## Hacker News 上关于 Genode OS 的讨论
最近 Hacker News 上进行了一场关于 Genode OS 的讨论，它是一个用于构建高度安全、专用操作系统工具包。用户探讨了它的功能，特别是能够在廉价硬件（如翻新联想台式机和迷你电脑）上运行 Linux 和 Windows 作为虚拟机。虽然虚拟机会带来性能损失，但在足够强大的系统上仍然可用。
对话重点介绍了 Sculpt OS，这是一个 Genode 子项目，旨在成为日常使用的操作系统。几位用户分享了积极的体验以及设置指南和 Hacker News 上过去的讨论链接，展示了围绕该项目长期活跃的社区（可追溯到 2008 年）。
Genode 的架构，以能力为中心，并且经常利用 seL4 微内核来实现形式化的安全保障，也是一个关键话题。一些人争论了这些保障的重要性与其它内核提供的性能和基础设施之间的权衡。最后，一些评论员指出，人们常常将“Genode”误读为“genocide”（种族灭绝），这反映了当前事件的影响。
芬兰正在积极考虑限制儿童使用社交媒体，这建立在最近禁止在校期间使用手机的成功经验之上。在坦佩雷芬兰国际学校（FISTA），移除手机已促使学生们的创造力、体育活动和社会互动增加。 由于对自残、饮食失调以及性别间价值观差异的担忧日益增加，专家如Silja Kosola将不受控制的社交媒体使用描述为“一场失控的人体实验”。最近的一项调查显示，现在有三分之二的芬兰人支持对15岁以下人群的禁令，与去年夏天相比大幅增加。 澳大利亚最近对16岁以下人群实施了类似的禁令，将责任转移给社交媒体公司，并伴有巨额潜在罚款。虽然最初的反应是积极的，但专家强调，清晰的沟通和可执行性对于成功至关重要。 然而，一些人，如澳大利亚侨民Seona Candy，建议芬兰利用其享誉世界的教育体系，专注于数字素养和安全教育，而不是效仿澳大利亚的反应式做法。这场辩论凸显了全球对社交媒体对青少年福祉影响的日益关注。
## lhrNet：一个源于飞机观察的机器学习项目
比利·摩尔在希思罗机场附近为期一年的实习期间，注意到跑道运营会随着时间变化，影响他办公室的视野。他对手动检查Flightradar24等航班跟踪应用程序以了解当前机场“状态”（起飞/降落配置）感到沮丧，他设想了一个可以直接显示此信息的简单网站。
这促成了lhrNet的创建，该项目利用机器学习来分类希思罗机场的运营状态。摩尔使用OpenSky Network数据创建了一个基于网格的飞机位置“图像”，将问题视为图像分类。一个小型TensorFlow模型，导出为ONNX格式以便在浏览器中进行推理，分析此数据并预测当前的跑道配置。
尽管预算为零，该项目已在[lhr.billyedmoore.com](lhr.billyedmoore.com)成功启动，并以最少的维护可靠运行。虽然lhrNet并未广泛流行，但它提供了一个宝贵的学习经验，结合了数据处理、机器学习、前端开发和压缩技术来解决一个个人问题。该项目的代码可在GitHub上找到。
一个黑客新闻的讨论围绕着Billyedmoore创建的一个网站（lhr.billyedmoore.com），该网站使用机器学习模型来预测希思罗机场的跑道使用情况。虽然有趣，但评论员很快指出，通过更简单的方法——特别是解析公开的机场信息，如自动天气广播（ATIS）——很可能实现同样的预测。
几位用户分享了通过Flightradar24等航班跟踪网站直接观察跑道模式的经验，他们认为正在使用的跑道通常很容易显而见，无需复杂的模型。对话也转向了关于飞往希思罗机场的个人经历，包括令人难忘（且略显不安）的进近过程。
一些小的讨论点包括对网站标题中“its”和“it’s”使用的修正，以及版主关于保持主题的提示。总的来说，该帖子突出了在利用人工智能完成任务与采用更直接、易于获取的数据分析方法之间的争论。
## 苹果的新隐私功能与蜂窝网络位置追踪 苹果的iOS 26.3推出了一项隐私功能，限制了与蜂窝网络共享的“精确位置”数据，但仅限于配备苹果2025年调制解调器的设备。虽然蜂窝塔三角定位的精度有限（数十米到数百米），但蜂窝标准秘密利用设备中的GNSS数据（GPS等）进行精确的位置追踪——精确到个位数米。 RRLP/LPP等协议允许网络*请求*并接收这些精确的GNSS数据，在后台无缝运行。这项能力并非新技术；诸如美国缉毒局和以色列辛贝特等机构已经利用它多年，甚至用于大规模监控，例如COVID-19接触者追踪。 作者指出潜在的漏洞，质疑这些协议是否可能被恶意行为者或外国政府利用。苹果的举措是一个积极的步骤，但他们提倡进一步的用户控制——允许禁用与运营商共享GNSS数据，并在发生此类请求时提供通知。这凸显了超出大多数用户认知范围的隐藏位置追踪层面。
此文档似乎是一个PDF文件，主要包含元数据和内部结构信息，而非可读文本。内容由一系列数字代码（“xref”、“obj”、“stream”）和看似随机的字符（“hZiXSg>@ [+jiMbd...”）组成。 本质上，这是定义PDF文档的基础代码——指定了文件内不同元素的位置——但如果没有PDF阅读器解释，则无法向用户呈现任何可辨认的内容。它不是*关于*什么的文档；它*就是*文档本身的结构。 在没有进一步处理或合适的PDF渲染引擎的情况下，无法确定文件的原始内容。
## 苹果平台安全：摘要
最近一份苹果关于平台安全的文件（帖子中链接）引发了 Hacker News 的讨论，焦点集中在内存安全（C 编译方面）和整体安全措施的进步上。苹果修改了其 C 编译器，以防止常见的漏洞，如缓冲区溢出和类型混淆。这利用了较新处理器中的边界安全和内存标记。
然而，对话很快转向了对苹果隐私实践的担忧。用户指出，虽然苹果强调安全性，但 iCloud 备份默认情况下*不*是端到端加密的，这可能允许苹果访问用户消息。虽然“高级数据保护”提供端到端加密，但默认情况下未启用，并且许多用户不会激活它。
讨论还涉及了苹果对其平台的控制，与 Android 的开放性形成对比。一些人认为这种控制能够提供更强的安全性，而另一些人则认为它限制了用户自由。尽管苹果做出了安全努力，但人们对潜在的后门和政府访问表示担忧。最终，该讨论揭示了对苹果的复杂看法：一家在安全方面取得进展的公司，但仍然在需要数据访问和控制的商业模式下运营。
大学教授们面临着一个令人惊讶的挑战：学生们难以集中注意力于必修课程材料，甚至包括电影专业的*电影*。过去十年里，并且在疫情的影响下，教师们报告学生们越来越容易被手机分心，无法参与到长篇电影中。许多人甚至无法看完关键场景，表现出注意力持续时间缩短。 这不仅仅是缺乏兴趣的问题；学生们承认由于缺乏耐心而跳过内容或加快播放速度。虽然流媒体选择很方便，但往往会导致更低的参与度，追踪数据显示许多学生没有开始或完成指定的电影。 教授们认为这归因于在短视频和持续数字刺激中长大的这一代人——“无限滚动”是一个相对较新的现象。一些教授正在适应，通过分配较短的电影或专注于在简短视频中最大化参与度的方法，而另一些教授则试图通过故意节奏缓慢的电影来“重新训练”注意力持续时间。 核心问题凸显了学生媒体消费方式的重大转变，以及教育工作者在培养对更长、更复杂作品的深度参与方面所面临的挑战。