本文评估了“表格基础模型”（如 TabICL 和 TabPFN），这类模型通过“上下文学习”在无需传统训练或超参数调优的情况下对新数据进行预测。
作者在十四个数据集上将这些模型与“经过调优的 XGBoost”进行了对比测试。研究结果表明表格数据工作流可能迎来范式转变：
* **性能：** 在 AUC 指标上，TabICL 在每个数据集上的表现均优于经过调优的 XGBoost。在准确率方面，除了少数例外，其表现始终具有竞争力或更胜一筹。
* **效率：** 其主要优势不仅在于准确率，还在于省去了耗时的超参数调优这一“繁琐流程”。XGBoost 通常需要数秒甚至数小时来优化，而基础模型往往能在不到一秒的一次前向传递中提供高质量的结果。
* **可扩展性：** 即使数据集规模增加到 32,000 行，这一优势依然存在。
* **局限性：** 在“宽”表格（数百列）上性能会下降，这很可能是受限于 Transformer 的注意力机制。此外，与轻量级树模型相比，部署过程更为复杂，且部分模型的最新版本增加了限制性的许可壁垒。
**结论：** 对于典型表格（不超过 30,000 行，少于 100 列），基础模型提供了更优、近乎瞬时的基准，是快速探索的理想选择。
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Golang: Crypto/fips140: 避免不必要地臃肿加密代码 Golang: Crypto/fips140: do not bloat crypto code unnecessarily
2 天前
本提案建议将 Go 语言 FIPS 140 加密代码的默认配置更改为 `GOFIPS140=disabled`。目前，即便绝大多数用户并不需要，符合 FIPS 标准的加密代码（包括复杂的随机数生成器 (RNG) 以及各种算法实现）仍会被编译进几乎所有的 Go 二进制文件中。 这种“冗余”给不需要 FIPS 认证的应用程序带来了不必要的代码量、内存占用和二进制文件体积开销。本提案建议将 `fips140.Enabled` 变量转换为编译时常量。通过将默认值设为 `disabled`，Go 编译器可以利用死代码消除技术，剔除与 FIPS 相关的实现、分支及相关依赖。 作者认为，应当将 FIPS 功能进行隔离，确保只有明确选择启用的用户才需要承担这些额外复杂性带来的开销。目前已开发出一系列变更列表 (CL) 来实现此项调整，同时确保必要的测试基础设施保持稳健，从而使 Go 标准库回归到适用于通用应用程序的精简、高效状态。
这篇 Hacker News 帖子讨论了开发者 zx2c4 为 Go 语言 FIPS 140 实现提交的补丁所引发的争议。zx2c4 认为当前的实现造成了不必要的代码臃肿。
技术层面的争论焦点在于代码体积的实际影响。评论者指出，“臃肿”代码与补丁建议之间的差异极小——在剥离符号后的二进制文件中仅约 75kB——这表明对“二进制臃肿”的担忧可能被夸大了。其他人则认为，如果如此小的体积差异至关重要，开发者通常会使用 `tinygo` 等工具或对二进制文件进行剥离。
除技术细节外，讨论还涉及了管理 FIPS-140 合规性的挑战以及未来集成后量子密码学（PQC）的问题。一些用户还质疑了该开发者的沟通方式，指出虽然 zx2c4 技术高超，但其沟通风格仍是摩擦的来源。此外，对于该问题的紧迫性也存在质疑，部分参与者认为在维护者有合理的响应时间之前，不应将此事带到 Hacker News 上讨论。
ZR15DDTe 发动机利用日产的“STARC”燃烧理念，优化了流向火花塞的气流，确保发动机在高废气再循环（EGR）率下依然能稳定点火，从而提升了燃油效率和动力表现。 为实现这一目标，该发动机采用了冷喷涂技术，将阀座集成在进气口中，形成了能够产生强劲滚流的理想形状。这种气流通过精密设计的活塞顶部形状在压缩过程中得以维持，从而促进了可靠且高效的燃烧。此外，大尺寸涡轮增压器将空气压入气缸，在显著提高输出功率的同时，也提升了发动机的整体热效率。
Bleecker Street 即将发行由亚历克斯·吉布尼（Alex Gibney）执导的深度纪录片《马斯克》（Musk），该片探讨了埃隆·马斯克的生平及其影响力。
影片将于 10 月 9 日在洛杉矶和纽约的部分影院首映，并于 10 月 16 日在全国公映。为庆祝新片发布，Bleecker Street 将举办一系列特别放映活动，包括导演亚历克斯·吉布尼与多位特邀嘉宾（如记者及撰稿人佐伊·希弗、亚当·贝克、杰西·迪特和阿什利·圣克莱尔）的映后问答与分享会。
这些独家活动的门票可通过 Bleecker Street 官网购买，部分场次已售罄。观众可访问 Bleecker Street 平台观看影片预告片、查询当地排片信息，并了解该制片厂的其他作品，包括《哈迪斯镇：音乐剧》（Hadestown: The Musical）、《谋杀天赋》（A Talent for Murder）以及《乔治·迈克尔：信仰巡演》（George Michael: The Faith Tour）等。
最近的一则 Hacker News 帖子讨论了由亚历克斯·吉布尼（Alex Gibney）执导、时长四小时的纪录片《马斯克》（*Musk*）。讨论显示出极其两极分化的评价，焦点在于该片究竟是一部客观的纪录片，还是一部带有偏见的“攻击之作”。
批评者认为，该片是带有议程导向的叙事，旨在破坏马斯克的声誉；而另一些人则为该片的视角辩护，指出纪录片制作本身就包含立场。支持者认为，由于马斯克的公众形象经过精心包装，对其进行批判性审视——即使是不讨喜的审视——也是必要的反叙事。
除了影片本身的质量，讨论还延伸到了关于马斯克遗产的更广泛争论。参与者就他对特斯拉和 SpaceX 的实际贡献、他不断变化的优先级（如对火星与人工智能及数据中心的关注重心）、以及他与否认气候变化的人士的政治结盟产生了激烈分歧。该贴文还谈及了以名人为主导的媒体中“令人尴尬”的特质，以及该片在发行过程中遭遇的讽刺现象——即各大社交媒体平台最初拒绝投放其广告。最终，许多用户表示对围绕马斯克的两极化舆论感到疲惫，甚至有人质疑对这样一个极具争议的人物进行长达四小时的深度挖掘是否有意义。
微软在推出“Copilot+ PC”品牌仅两年多后，正悄然将其淘汰。该品牌最初旨在突出配备 40 TOPS 以上 NPU 的设备，但随着高性能 NPU 成为现代处理器的标配，这一标识已显得多余。
此举也源于令人失望的销售业绩和现实的制约因素，例如全球内存短缺迫使微软降低了硬件要求，甚至建议某些新款 Surface 机型仅需 8GB 内存。尽管硬件品牌正在消失，但微软仍致力于人工智能领域，继续将 Copilot 功能直接集成到 Windows 11 和软件服务中。该公司甚至正在探索在独立显卡上运行 AI 工具的方法，以期让缺乏内置 NPU 的设备也能使用这些功能。总而言之，虽然“Copilot+ PC”标签因简化硬件生态系统而被停用，但微软将人工智能融入其操作系统和软件阵容的宏观战略并未改变。
1993年英伟达的早期顾问埃里克·古利克森（Eric Gullichsen）最近发现，由于文书错误，他的股票期权被大幅少发了。在协助创始人开发早期硬件的双二次纹理映射技术后，古利克森获批了2.5万份期权。尽管合同规定了为期一年的归属期，但英伟达的法律顾问在1996年错误地将其设定为四年，导致古利克森误以为只有1.5625万股已经归属。 几十年后，在计入多次股票拆分后，古利克森意识到他原本应多得450万股股票，现价值约十亿美元。尽管他聘请了知名律师团队对这一差异提出异议，但最终还是放弃了索赔。虽然英伟达并未否认合同的真实性，但他的律师团队认为，三十年的时间跨度已使其索赔超过了诉讼时效。古利克森分享了他的故事，将其作为关于合同义务过期和资产监管重要性的警示案例，并最终以豁达的态度接受了这一损失。
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发表在《环境健康展望》上的一项最新研究指出，美国农药中使用的 485 种化学物质与乳腺癌存在关联。这些化学物质常见于农作物喷洒剂、草坪肥料以及虱子治疗剂等日常消费品中。 公共卫生倡导者警告称，美国环保署（EPA）目前的监管力度严重不足。该机构未能评估化学混合物的累积影响，且往往豁免对所谓“惰性”成分的严格安全性审查，而这些成分实际上并非生物惰性，甚至可能具有剧毒。此外，批评人士指出，化学工业与环保署之间的“旋转门”现象导致了监管松懈；许多化学物质因对激素干扰剂量反应的错误解读而被忽视。 随着早发性乳腺癌发病率的上升，研究人员呼吁加强监管，例如强制执行更严格的标签规定。在联邦政府未采取行动的情况下，专家建议通过以下方式降低个人接触风险：选择有机农产品，参考高风险蔬果农药残留指南，以及使用高质量的净水系统（如反渗透或活性炭过滤）来减少化学物质的摄入。
最近的一项研究指出，美国农药中含有 485 种化学物质“与”乳腺癌有关，这一发现引发了 Hacker News 上的激烈讨论。
批评者认为该研究存在缺陷，指出其缺乏原创性研究，而是依赖于“文献挖掘”——即将那些在啮齿动物身上通过高剂量、非现实剂量发现癌症关联的研究进行汇总。怀疑论者指出，这种方法缺乏严格的同行评审，往往混淆相关性与因果关系，并且所依赖的动物模型在转化为人类生理学方面效果不佳。他们认为，“与……有关”一词常被用作伪科学的流行语，在缺乏有力证据的情况下可能会引起公众恐慌。
相反，一些评论者主张采取“预防原则”，认为在缺乏绝对确定性的情况下，安全性的举证责任应由将化学物质引入环境的一方承担。他们建议，考虑到癌症发病率的上升，即使证据尚处于初步阶段，出于公共卫生考虑而谨慎行事也是合理的做法。归根结底，这场讨论突显了在面对环境健康担忧时，对严格、高质量科学标准的要求与对主动监管的渴望之间存在的张力。
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此次 Hacker News 讨论聚焦于一则新闻报道：若某偏远城镇同意兴建数据中心，当地每户家庭或可获得 10,000 美元补偿。
讨论呈现了多种观点：
* **经济影响：** 尽管 10,000 美元对许多人来说是一笔不小的数目，但怀疑论者认为，与电费上涨、环境问题及房产贬值等潜在的长期负面影响相比，这简直是个“笑话”。
* **补偿模式：** 用户探讨了何种补偿方式更优，是单次付款，还是持续性的收入分成、股权激励（考虑到公共数据在 AI 训练中的作用），亦或是针对社区的职业培训和技术补贴等福利。
* **“土地价值税-全民基本收入（LVT-UBI）”的关联：** 讨论转向了此类款项是否属于一种由土地价值税资助的全民基本收入。参与者质疑社区是否真的拥有议价能力，还是仅仅被企业所剥削。
* **基础设施的现实：** 技术型评论者指出，数据中心对电力网和光纤连接有极高要求，这也解释了为何它们往往选址于特定甚至不便的地点。
归根结底，对于这些补偿款究竟是带来了真正的价值，还是不足以弥补其给当地社区带来的长期基础设施与健康负担，用户们仍存分歧。