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## Waymo 部署与交通运输的未来 - Hacker News 总结
最近 Hacker News 的讨论围绕着一段展示 Waymo 车辆部署的视频，具体地点是湾区的一个仓库，展示了新款 Zeekr 车型。用户注意到这项运营的规模，以及先进技术与充电等平凡任务之间的有趣对比。
对话分化到几个话题：Waymo 如何进口车辆（作为在美国亚利桑那州组装的套件以规避关税），对汽车行业（包括美国缺乏空间效率高的车辆选择）的潜在影响，以及驾驶的未来。一些人预测手动驾驶最终将被淘汰，而另一些人则强调驾驶对爱好者的持续吸引力。
讨论还涉及 Waymo 叫车服务的经济性（目前比 Uber 更贵），自动驾驶车辆的安全记录，以及自动化和潜在失业对更广泛社会的更深远影响。一位为维基百科记录 Waymo 车辆和相关基础设施的摄影师受到了赞扬。总的来说，该帖子反映了人们对自动交通不断变化的格局既感到兴奋，又保持谨慎观察。
2025年11月26日 • 编程
你认为我查看此截图后按下Tab键会发生什么？没错，它什么都不会做，而是会建议其他不在最初两个建议中的内容。微软（或至少C# Dev Kit插件）负责VS Code自动完成行为的团队或人员，请做好你们的工作并修复这个问题，谢谢。
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## Comptime：C# 编译时代码生成 Comptime 是一个 .NET 源代码生成器，它将计算从运行时转移到编译时，从而提高应用程序性能。开发者可以通过 `[Comptime]` 属性标记方法，在编译期间执行代码并将结果直接序列化为 C# 源代码。这消除了在构建时已知值的运行时冗余计算。 Comptime 支持各种返回类型，包括基本类型、`IReadOnlyList/Dictionary` 和 `List/Dictionary`。参数必须是编译时常量——字面量、字面量表达式或集合初始化器。它利用 C# 拦截器无缝地将方法调用替换为预计算值。 **主要优点：** 更快的启动和执行速度，通过将工作卸载到构建时来提高性能。 **要求：** .NET 8.0+，C# 12+（用于拦截器）。通过 NuGet 包安装：`<PackageReference Include="Comptime" Version="1.0.0" />`。该工具会强制执行规则，例如部分类中的静态方法和不可变返回类型（避免使用数组而倾向于 `IReadOnlyList`）。
## Comptime：C# 编译时代码生成元编程
一个名为[Comptime](https://github.com/sebastienros)的新GitHub项目，通过编译时代码生成和评估，实现了C#的元编程。Hacker News上的讨论表明，尽管过去由于与微软的关联而存在一些声誉问题，但人们对现代C#和.NET的欣赏度正在提高。
用户对源代码生成器等功能感到兴奋，但也承认开发体验具有挑战性，因为存在.NET Standard兼容性和缺乏依赖支持等限制。一些评论员指出，Zig、D和Nim等其他语言也具有类似的功能，但他们赞赏Comptime尝试将其带到C#。
该工具允许在编译期间执行代码，有可能通过预先计算值并将其直接嵌入到二进制文件中来优化性能。虽然.NET已经提供了嵌入式资源等功能，但Comptime旨在提供一种更简化和更方便开发人员使用的方法。 讨论还涉及了Ahead-of-Time (AOT) 编译和.NET生态系统中的不可变集合的优势。
## 晋升之路：超越“梦想工作”的旅程
在YouTube屡次被拒绝应得的晋升后——尽管实际工作水平已达到高级/资深级别——作者踏上了一段挑战性的旅程，以发现自己真正的市场价值。意识到内部晋升周期的局限性，他们决定在继续胜任当前工作的同时，争取“双级跳”（L4到L6）。
这需要一种艰苦的双重生活：在工作中保持高绩效，同时将夜晚和周末投入到高强度的面试准备中。遵守保密协议要求专注于抽象的工程原理和可扩展的系统设计，而不是专有细节。虽然一些公司的13轮面试过程表明存在问题，但作者发现面试官通常理解大型组织（如Google）的晋升挑战。
最终，一位支持性的经理理解了超越公司限制的成长需求。这次经历凸显了一个关键的教训：有时，最好的领导者会在内部晋升不可行时，促成员工的离开。作者鼓励其他感到自身价值被低估的人去测试市场，强调职业发展通常需要走出舒适区。
受重新体验经典软件，如原始的《冒险》游戏在原始硬件上运行的兴趣驱动，一个名为“TOPS-10 in a Box”的项目旨在简化在现代个人电脑上运行1976-1983年的PDP-10系统。虽然SIMH等工具和在线档案存在，但对于不熟悉这些旧系统的人来说，设置所有内容可能具有挑战性。 此发行版提供了一个预配置的TOPS-10操作系统，包括FORTRAN和BASIC编译器，以及关键的，原始的Crowther和Woods完成的《冒险》游戏——以源代码和可执行文件的形式提供。这让玩家能够以最初设定的方式体验游戏，包括独特的“洞穴时间”和其不寻常的保存系统。 这个300MB的软件包是探索TOPS-10的起点，但用户需要单独下载SIMH模拟器。它面向渴望深入研究计算历史并试验复古软件的爱好者。
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经过25年的努力，麦克马斯特大学的研究人员创建了CANDID——加拿大可报告疾病发生率数据集，这是一个包含超过一百万条传染病记录的综合数据库，数据可追溯到1903年。戴维·恩教授最初在被忽视的卫生部存储区域发现了原始资料——数十年的手写报告，克服了最初获取历史数据的阻力。
该数据集包括脊髓灰质炎、麻疹和结核病等疾病的每周、每月和每季度病例数，涵盖加拿大所有省份和地区。这个“美丽的数据集”使研究人员能够分析过去的爆发、模拟疾病传播并了解长期趋势。
目前，公众获取加拿大传染病数据的途径有限，仅发布年度全国统计数据。恩认为，在优先保护患者隐私的前提下，增加数据共享对于改善疫情准备和应对至关重要。CANDID现在已公开可用，为流行病学家提供了一项宝贵的资源，以便从过去吸取教训并加强未来的公共卫生策略。
麦克马斯特大学的一个研究团队数字化了超过一个世纪的加拿大传染病数据，引发了Hacker News上关于此类数据集潜力的讨论。用户们思考了可以构建的工具，并提到了类似的数据库，例如医疗定价数据库。
主要讨论点包括从历史扫描件中进行数据建模和规范化的挑战，一位评论员建议，如果保留原始扫描件，未来的OCR技术可以提高准确性。 还有关于人群健康洞察与现代隐私问题之间的权衡的讨论，强调了英国生物库和“全民参与”研究项目等有价值的资源。
最后，手动转录过程（到Excel！）以及使用LLM进行更有效的数据结构化的可能性也被考虑在内。 研究期刊和数据库本身的链接已被分享。
## Phoenix: 一款现代 X 服务器 Phoenix 是一款新的 X 服务器，使用 Zig 语言从头构建，旨在成为 Xorg 的一个更简单、更安全、技术更先进的替代方案。目前，它并非完全替代品——它在现有的 X 服务器中*嵌套*运行，使用硬件加速渲染 GLX、EGL 或 Vulkan 应用程序。 主要目标包括仅支持现代硬件（约近 15 年）和精简的 X11 协议子集，专注于当代应用程序使用的功能。安全性通过自动协议解析和应用程序隔离来优先考虑，需要用户许可才能进行应用程序间的交互。 Phoenix 旨在改进现代显示功能，例如多显示器设置（具有不同的刷新率和 VRR）和 HDR 支持，以及内置合成以消除撕裂。它还引入了新的标准，例如每显示器 DPI 缩放，并计划根据需要扩展 X11 协议，可能弥合与 Wayland 应用程序的兼容性。 虽然 Phoenix 不打算完全取代 Xorg（Xorg 将保留更广泛的硬件和功能支持），但它为现代 X11 体验提供了一个有希望的基础。开发正在进行中，目前可以通过 Zig 构建进行安装。
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## 桥接匿名化：AI本地优先的个人身份信息清洗
桥接匿名化是一个新的 Node.js/Bun 管道，旨在解决现有个人身份信息 (PII) 清洗方案在 AI 工作流程中的不足，尤其是在金融和医疗等敏感行业。传统的删除可能会损害翻译质量，因为它会移除上下文信息（如性别），而将数据发送到第三方 API 常常是被禁止的。
该工具使用可逆、本地优先的处理方式。它采用类似 XML 的标签和唯一 ID 来标记 PII (`<PII type=”PERSON” id=”1”>`)，允许翻译模型保留关键上下文。混合检测引擎结合了正则表达式来处理结构化数据（如信用卡号码），以及量化的 `xlm-roberta` 模型来处理“软”PII（姓名、地点）。“幻觉防护”使用模糊匹配来纠正 LLM 在 XML 标签中引入的错误，确保准确的还原。
目前，开发者正在致力于“语义遮蔽”，以进一步丰富标签的上下文信息（例如，性别）。该项目采用 MIT 许可，旨在解决隐私保护 NLP 中的“上下文丢失”问题，并可能扩展到更广泛的 LLM 应用。其核心原则是使 PII 保持本地和加密状态，并安全管理匿名化密钥。
## Confer：私密AI对话 Confer是一个新项目，专注于为AI聊天带来端到端加密，确保用户的完全隐私。由Signal创始人打造，它解决了关键问题：与人类的对话不同，当前的AI互动并非私密的。你的提示和AI的回复经常会被存储，并可能被用于训练、数据挖掘，甚至法律访问。 作者认为，AI的对话性质会引发更深入、更具探索性的思考——分享我们*如何*思考，而不仅仅是*思考什么*。这使得AI聊天比传统的在线通信（如电子邮件或搜索）更加敏感。Confer旨在创建一个空间，让用户可以自由地探索想法，而不必担心自己的想法被利用，从而防止AI驱动的广告利用我们推理和不确定性的亲密知识。 本质上，Confer努力使*界面*（私密聊天）与*现实*（真正私密的对话）保持一致，为开放的思考和学习提供一个安全的环境。
一场由一篇名为“向数据湖忏悔”(confer.to)的文章引发的 Hacker News 讨论，围绕着大型语言模型 (LLM) 及其对隐私和信息消费的影响展开。
一位用户认为 LLM 独特地*诱导*忏悔，从而引发了关于 LLM 是否符合麦克卢汉意义上的“媒介”的争论。一些人认为 LLM 确实如此，像其他媒体一样影响着我们处理信息的方式，而另一些人则认为 LLM *取代*了而不是*扩展*了人类的能力——这是麦克卢汉定义的一个关键方面。
对话还涉及了 LLM 的加密限制，指出当 LLM 本身需要解密输入以进行处理时，真正的端到端加密是不可能的。最后，一段幽默的交流将“数据湖”定义为一个易于*写入*数据，但难以*读取*数据的系统，与功能完善的“数据库”形成对比。
## 联动臂：为机器人打造“学前班”
联动臂正在解决机器人领域最大的挑战——缺乏训练数据——通过创建一个用于大规模、真实世界数据收集的系统。他们受到数据丰富的AI领域（如语言模型和游戏）的启发，正在构建一支小型、耐用且廉价的机器人队伍，以探索和与物理世界互动。
这个“机器人学前班”将专注于收集有关材料属性的数据——纹理、重量、柔韧性——这些信息难以从视频中获得。这些机器人将通过经验学习，建立对其环境和自身能力的全面理解。
联动臂设计了定制硬件，优先考虑耐用性和可扩展性，具有履带、坚固的结构和高效的制造技术等特点。这些机器人表现出惊人的力量和灵巧性，能够执行诸如操作工具（剪刀、螺丝刀）和组装结构等任务。
作为一家公共利益公司，联动臂旨在 democratize 机器人技术，降低硬件成本以实现更广泛的访问和创新。他们目前正在扩大数据收集规模，并积极研究最佳学习算法，愿景是创造能够增强人类潜力并重塑工作方式的机器人。
一个名为“Pantograph”的新项目正在构建一个“机器人幼儿园”，旨在通过游戏和模仿来教导它们技能。该项目在Hacker News上分享后，引起了用户的兴奋，许多人对视频中展示的机器人使用剪刀和螺丝刀等工具的灵巧度印象深刻。
评论者指出这些机器人与谷歌DeepMind的GDM机器人相似，并表达了尝试这项技术的意愿。一个问题是关于初始学习过程的——机器人如何在没有预先存在的模型的情况下发展出基础技能。有人建议改进网站，提供更清晰的机器人图像，以更好地吸引访问者的兴趣。总的来说，该项目被视为机器人教育和发展方面一个充满希望的步骤。