最近公开的“JVG算法”声称在分解大数方面优于Shor算法，可能仅用5000个量子比特就能破解RSA-2048加密。然而，这一说法从根本上是错误的。 JVG算法试图通过经典预计算结果，然后将其加载到量子态中来加速Shor算法中的关键步骤。作者指出这是不可能的；计算和加载指数数量的值需要指数级的*时间*，实际上是将一个棘手的问题换成了另一个棘手的问题。 该论文发表在一个不太可靠的预印本服务器（“Preprints.org”而非arXiv）上，并通过耸人听闻的新闻网站获得了关注，而主流科学媒体却对此置若罔闻。作者批评这项工作表明对基本原理的漠视，并将其作为对未经证实的主张的警示，尤其是在数学和量子计算领域。
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## 黑客新闻讨论摘要：“JVG算法”批评
斯科特·阿伦森最近发表博文，严厉批评了一篇提出“JVG算法”用于因式分解的新论文，评论者普遍同意他的评估。阿伦森指责作者提交了有缺陷的研究，认为该算法仅对非常小的数字有效——这些数字很容易被经典计算机处理——并且无法扩展到挑战当前因式分解方法所需的规模。
讨论的重点在于该算法对预计算的依赖，这消除了它相对于现有方法（如肖尔算法）的任何潜在速度优势。一些评论员指出该论文未经同行评审，并质疑评审人员的疏忽。 还有关于阿伦森过去关于量子霸权的说法，一些人认为存在一定程度的虚伪。
对话涉及量子计算周围的广泛炒作，并将其与人工智能更显著的进展进行了不利比较。一个反复出现的主题是研究人员倾向于夸大理论进步的潜力，以及以自己的名字命名算法这种值得怀疑的做法——这可能是一种“怪才”的指标。 最终，共识是，虽然这个想法很有趣，但JVG算法似乎是对该领域的一种有缺陷且被过度炒作的贡献。
## Emacs Solo：无包两年 Emacs Solo 是一个个人 Emacs 配置，基于一个严格的原则：不使用外部包。经过两年，作者反思了这个项目的演变，其动力来自于理解 Emacs 的核心能力、维护不同版本之间的稳定性，以及避免包管理带来的麻烦。 最新的重大变化是重构了架构，将配置分为两层：`init.el` 用于核心 Emacs 定制（仅使用内置包），以及 `lisp/` 目录用于 35 个独立的 Elisp 模块，复制了通常在外部包中找到的功能。这种分离提高了可维护性和清晰度。 `init.el` 文件配置了基本功能，如键绑定、窗口管理、文件处理和核心模式（Org、VC、Eshell 等），利用了 Emacs 31 的改进。`lisp/` 模块提供了流行的包的替代品——主题、彩虹分隔符、剪贴板集成等等——从头开始构建，以实现完全控制。 作者强调 Emacs 默认情况下提供了令人惊讶的强大功能，并且构建自定义解决方案是一种宝贵的学习体验。该项目可在 [GitHub](https://github.com/LionyxML/emacs-solo) 上找到，并感谢 Emacs 核心团队和更广泛的 Emacs 社区的贡献。
打开一个真实的 Boss TU3 开始调音
总调音次数：0
常见问题解答▶为什么？
真正的吉他手使用真实的调音器。
▶这个调音器物理上位于哪里？
在这个盒子里。
▶我可以在任何时候使用它吗？
是的。
▶它是如何工作的？
由 Kyle 制作
## RealTuner.online：一款有趣且独特的吉他调音器
Smith-kyle 分享了一个链接 [realtuner.online](https://realtuner.online)，这是一个基于网络的吉他调音器，利用你的麦克风检测音高——本质上，一个可以通过互联网访问的真实吉他调音器。该项目迅速在 Hacker News 上获得关注，并因其被创建是为了帮助一位从脑部手术中康复的朋友而进一步受到关注。
讨论很快扩展到相关话题：远程访问音频设备（例如 Stompenberg 设备，允许在线控制物理效果踏板），模拟 vs. 数字音频混音的争论，以及各种调音器的准确性。用户分享了他们使用不同调音器的经验，赞扬了 TC Electronic 和 Peterson 等品牌，而其他人则讨论了通过模拟处理实现“悦耳”声音的细微之处。
尽管存在一些浏览器兼容性问题（尤其是在 Firefox/Linux 上），许多用户成功地调好了他们的吉他，并赞扬了该项目的创造力和怀旧魅力，让人想起互联网的早期。一些用户捐款以支持创作者和他的朋友。
alphaXiv探索 登录 实验室 反馈 浏览器扩展 深色模式 我们正在招聘 论文 博客 资源 76/ - 隐藏工具 Ctrl + / Helios: 实时长视频生成模型 助手 我的笔记 评论 相似
Hacker News新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 工作 | 提交登录Helios：实时长视频生成模型 (alphaxiv.org)13 分，tzury 发表于 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 3 条评论帮助
SchemaLoad 发表于 1 天前 | 下一个 [–]
如果这个技术发展起来，YouTube可能会迎来它的末日。除非他们能找到某种方法过滤掉所有AI垃圾视频。回复nomel 发表于 1 天前 | 父评论 | 下一个 [–]
YouTube最近移除了“按上传日期”排序功能。我的猜测是，这让他们有更多的时间运行各种分类器，在展示给任何人之前，以帮助防止看到一堵AI视频墙（现在仍然存在）。回复mlsu 发表于 1 天前 | 上一个 | 下一个 [–]
项目页面和视频示例：https://pku-yuangroup.github.io/Helios-Page/
指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请YC | 联系
搜索：
乔纳森·鲍温告诉我托尼·霍尔于3月5日星期四去世。https://en.wikipedia.org/wiki/Tony_Hoare 托尼·霍尔通过他的著作是我的导师之一，包括：Dahl, O.-J.; Dijkstra, E. W.; Hoare, C. A. R. (1972). Structured Programming. Academic Press. ISBN 978-0-12-200550-3. OCLC 23937947. C. A. R. Hoare (1985). Communicating Sequential Processes. Prentice Hall International Series in Computer Science. ISBN 978-0131532717 (精装本) 或 ISBN 978-0131532892 (平装本)。(可在 http://www.usingcsp.com/ 存档于 Wayback Machine 的 PDF 格式在线获取。) 我将您转到 https://www.researchgate.net/profile/Jonathan-Bowen-2/publication/251422442_Oral_History_of_Sir_Antony_Hoare/links/6071ada14585150fe999e6de/Oral-History-of-Sir-Antony-Hoare.pdf 和 FACTS T Denvir, J He, CB Jones, AW Roscoe, J Stoy, B Sufrin, JP BowenFACS FACTS 2024 (2), 5-42
## 托尼·霍尔爵士逝世
著名计算机科学家托尼·霍尔爵士，因发明快速排序算法并对形式化方法做出重大贡献而闻名，据报道于3月5日去世，但最初未有官方公告。霍尔的工作远不止快速排序，还包括通信顺序进程（CSP）——并发和分布式系统的基础，以及霍尔逻辑，现代软件验证的基础。
他曾著名地哀叹空引用是“价值十亿美元的错误”，但他的贡献深刻影响了算法设计、系统架构和编程语言。许多同事和受其工作影响的人都记得他是一位杰出、温和的知识巨匠。
尽管他希望更广泛的应用，霍尔相信形式化验证最终会变得至关重要，这一预测现在许多人认为正在随着人工智能的进步而实现。他的遗产继续激励着人们，讨论集中在他如何塑造未来的软件开发，以及解决并发和安全性方面的持续挑战。
## 跨平台开发：一次讽刺性的回顾
出于对现代开发者体验（超越Web技术）的好奇，作者将一个简单的骰子程序移植到各种平台：标准C、C/POSIX、Linux (GTK & KDE)、Windows (WinUI 3)、macOS/iOS (SwiftUI) 和 Android (Jetpack Compose)。目标是评估工具和基本UI构建，并添加持久设置和本地化以增加复杂性。
这次旅程揭示了一个碎片化的景象。标准C证明了其惊人的韧性，而POSIX则显得过时。GTK/GNOME展现出潜力，但受限于不完整的文档和令人沮丧的调试。KDE/Qt提供了一种更务实的用户体验，尽管CMake是一个显著的障碍。WinUI 3功能可用，但感觉一如既往地像微软的产品——复杂且缺乏灵感。SwiftUI使用起来很愉快，但深深地嵌入在苹果的封闭花园中。Android上的Jetpack Compose令人最失望，文档碎片化且感觉粗糙。
每个平台都得到了一句讽刺性的总结：C – 最抗过时；POSIX – 最无用；GTK – 最浪费潜力；Qt – 最受平台限制；WinUI 3 – 最缺乏灵感；SwiftUI – 最有趣的消遣；Jetpack Compose – 最“原形毕露”。
最终，这次实验突出了跨平台开发的挑战、清晰文档的重要性，以及不同生态系统中对开发者的不同程度的重视。Qt 似乎是一个可行的选择，但总体而言，这次体验强调了改进标准化和更尊重开发者时间的必要性。
## 应用开发超越网页 (2025) - 摘要
一位开发者探索了在*不*依赖Electron等网页技术的情况下构建小型应用程序的经验，并记录了他们使用各种平台和工具的过程。由于对现代网页开发感到沮丧，他们旨在评估不同选项的“开发者体验”。
作者尝试了多种语言和框架，包括Python、Maxima、Octave和C#，并注意到安装、许可和复杂的构建过程方面存在挑战。最终，他们倾向于Python，因为它具有跨平台兼容性和繁荣的社区，尽管承认其潜在缺点。
讨论强调了一个更广泛的趋势：尽管存在局限性，网页技术仍然占据主导地位。许多评论者认为网页具有普遍分发、易于更新和内置功能（自动填充、安全提示）等优势。另一些人则哀叹失去了原生应用程序开发，并引用了性能问题和现代网页框架的复杂性。一些用户提倡使用Flutter、Lazarus等替代方案，甚至重新审视较旧的工具，如Tcl/Tk，同时承认小型独立项目的可持续性挑战。
最终，这场对话强调了当前应用程序开发环境中的便利性、性能和开发者体验之间的权衡。
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## 扎克伯格的AI重组与可疑报道
有报道称，马克·扎克伯格正在重组Meta的AI部门，并已“结束”与AI部门负责人亚历山大·王（Alexandr Wang）的合作。然而，最初的报道源自可疑的来源——一家印度财经新闻网站，引用了《印度时报》的文章，而《印度时报》的文章*本身*又参考了《华尔街日报》的报道。用户很快指出，原始文章中并没有提到扎克伯格切断与王的关系，并将最初的报道称为耸人听闻的“点击诱饵”。Meta公关部门已正式驳斥了这一说法。
这场讨论凸显了人们对Meta AI战略的担忧，一些人质疑王最初的任命，以及该公司整体的研发支出方式。许多评论员指出，Meta巨额利润使其能够承担风险，但也批评了过去像元宇宙这样的“失败”项目。关于Meta是否能在AI竞赛中竞争，存在争议，一些人预测它将在十年内衰落，而另一些人则承认其财务实力和潜力。最终，这一事件引发了关于问责制、领导力以及大型科技公司创新挑战的更广泛讨论。
亚瑟·克拉克1973年出版的《与拉玛相遇》讲述了人类与一艘进入太阳系的巨大圆柱形外星飞船的遭遇。故事跟随货船“奋进号”——一支训练有素、能力出众的专业团队——的船员，探索这艘被命名为“拉玛”的神秘飞船。 在飞船内部，他们发现了一个广阔、空旷的世界，其中包含奇怪的、静止的结构，并且随着“拉玛”接近太阳，奇特的机器人生命体开始激活。值得注意的是，“拉玛”的创造者没有任何可辨识的人工智能或沟通尝试，这使得船员对它的目的产生了更多疑问。 克拉克以其作品《2001太空漫游》而闻名，他优先考虑合理的场景和“能力展示”——逼真的团队合作和问题解决——而不是戏剧性的角色发展，尽管他的作品反映了一些过时的社会态度。这部小说唤起了一种对真正异类的惊奇感，作者认为这种品质在许多现代科幻小说中缺乏。 尽管存在缺陷，《与拉玛相遇》对外星接触提供了一种独特的视角，将外星人描绘成对人类漠不关心，并专注于人类的脚踏实地、协作式的应对。目前由丹尼斯·维伦纽瓦开发的电影改编版备受期待。
## 环绕拉玛：讨论摘要
最近一篇黑客新闻上的帖子引发了关于阿瑟·克拉克《环绕拉玛》的讨论，重点关注其持久的吸引力以及续作的质量。许多评论员赞扬了原著小说带来的奇妙感和真正的异星感，与更多以人类为中心的科幻小说形成对比。这本书的优势在于它的神秘和规模，留给读者很大的想象空间。
然而，对话很快转向了与詹特里·李合著的续集。大家普遍认为这些书大大降低了原作的魅力，常常诉诸于牵强的情节，并专注于人类戏剧，而不是拉玛本身的异星之谜。一些人认为克拉克的参与度很低，续集缺乏他标志性的风格。
讨论还涉及将《拉玛》改编成电影，考虑到丹尼斯·维伦纽瓦的参与，大家持谨慎乐观态度，但担心可能偏离原著。推荐了几部具有类似主题的科幻小说，包括彼得·瓦茨的《盲视》和艾德里安·柴可夫斯基的《裹尸布》。最后，有人提出了一个更黑暗的观点，涉及对克拉克本人的指控，引发了关于历史偏见和虚假信息的讨论。
甲骨文公司正用未来的债务建设昨日的数据中心。
OpenAI is walking away from expanding its Stargate data center with Oracle
2 天前
## AI芯片速度与数据中心建设：对甲骨文的风险 AI芯片的开发速度加快——现在每年发布新一代，而不是每两年——超过了新建数据中心的能力，这对像甲骨文这样的基础设施提供商构成了重大风险。OpenAI最近暂停了在甲骨文位于德克萨斯州阿比林的数据中心（“星门”）的扩张计划，因为它更倾向于使用英伟达的*下一代*芯片，这使得计划中的Blackwell处理器在设施甚至建成之前就可能过时。 这凸显了一个核心问题：数据中心建设需要12-24个月，而芯片技术进步的速度要快得多。甲骨文独特地依赖于1000亿美元以上的债务来资助其积极扩张，因此面临特别的审查。其合作伙伴Blue Owl甚至正在缩减资金并计划裁员。 投资者担心甲骨文的负自由现金流以及维持其500亿美元资本支出的能力，这反映在今年大幅的股价下跌中。这种情况凸显了更广泛的市场风险：由于GPU技术的不断进步，基础设施投资可能会迅速过时。
## OpenAI暂停与Oracle数据中心扩张
OpenAI据报道正在退出与Oracle的数据中心扩张合作，原因是担心人工智能硬件技术的快速发展。 核心问题并非Oracle现有设施过时，而是这些设施在建成时，效率将远低于即将推出的NVIDIA“Vera Rubin”芯片。
评论员认为，Oracle可能已经以固定价格承诺了较旧的硬件，随着更新、更高效的选择问世，这可能会造成潜在损失。 这次讨论凸显了人工智能硬件领域的快速变化，基础设施不仅仅是简单的托管合同，而是一场需要不断升级的“军备竞赛”。
许多人认为Oracle缺乏驾驭这个快速发展领域的专业知识，一些人推测Oracle内部的潜在财务问题也可能导致了这种情况。 这起事件引发了人们对数据中心硬件寿命的质疑，以及公司是否能跟上无情的创新周期。 最终，这种情况强调了在人工智能基础设施领域保持竞争力所需的高投入和重大投资。
## AI驱动的项目与生产力争论 (Hacker News 总结)
一个 Hacker News 讨论强调了个人使用 Claude 和 GPT 等 AI 工具构建的各种项目，展示了这项技术的潜力和局限性。用户分享的作品范围从自动报税、定制办公桌设计到语音备忘录记录器和独特的网页游戏。
一个关键主题是利用 AI *生成* 代码，通常优先考虑功能而非传统的代码质量，依赖大量的测试进行验证。然而，这种方法引发了争论。一些人认为 AI 加速了开发并能够解决以前令人望而却步的项目，而另一些人则担心技能退化、潜在的“废弃软件”（无人维护的代码）以及 AI 生成错误的风险。
人们对依赖 LLM 执行关键任务（如财务或医疗分析）提出了担忧，因为存在“幻觉”（错误信息）的可能性。一个反复出现的问题是，将 AI 作为一种 *辅助* 人类理解和编码技能的工具，而不是 *取代* 它们，以及对可靠的测试和验证的需求。讨论还涉及个人项目与广泛有用的工具的价值，以及 AI 促进软件创作的可能性。