这是一个为生物科技股票分析工具设计的系统提示。它指示人工智能扮演一名专家分析师，根据提供的关于生物科技催化事件（如临床试验结果或 FDA 决策）的新闻稿，预测股票价格的影响。 人工智能必须将影响分为七个等级——从“非常积极”到“非常消极”，并分配一个数值评分（0-100）来反映新闻的积极程度和一个置信度水平（0-100）。 至关重要的是，该提示强调**保守**的预测，将“非常积极”和“非常消极”保留给真正非凡的结果。人工智能必须随后提供对其预测的简要理由，并突出新闻稿中的关键点。 最后，响应*必须*格式化为特定的 JSON 对象，以确保一致且机器可读的输出。
每日HackerNews RSS
## BioTradingArena：基准测试用于生物科技股票预测的大型语言模型
一个新的基准测试BioTradingArena (biotradingarena.com) 旨在评估大型语言模型 (LLM) 在预测生物科技股票变动方面的能力，这些变动基于事件驱动的催化剂，例如 FDA 决策和临床试验结果。生物科技领域对解读复杂科学数据的独特依赖使其成为自动化分析的挑战性行业，传统上需要专业的知识。
该基准测试提供了 317 个历史催化剂，包括试验数据和相关出版物，挑战 LLM 在事件发生*之前*基于信息预测股票反应。初步测试表明，一种令人惊讶的有效方法是使用 LLM 量化定性特征，然后应用线性回归进行价格预测——而不是直接预测价格。
创建者承认“数据泄露”的挑战——LLM 可能在预训练中使用了与测试相同的数据。他们已经尝试通过删除信息来缓解，但承认存在局限性。该项目旨在提供一个公共数据集和实验平台，希望促进 LLM 在这个复杂金融领域中的创新应用。 许多评论员强调了预测生物科技股票的难度以及市场中内幕信息盛行的现象。
作为一名成功的DevSecOps工程师五年后，作者尽管工作出色，却越来越不满意。最初的挑战和持续学习让位于单调、停滞和孤立——每天都充斥着重复的任务和有限的人际互动。 为了寻求改变，他们发现了解决方案工程师这个角色，这是一个将技术专长与客户互动相结合的职业道路。现在，在Infisical工作一年后，作者享受着每天的不同，为各种各样的公司解决独特的问题——从金融科技初创公司到航空航天公司。 这次转变培养了真诚的关系，让他们能够充当值得信赖的顾问，而不仅仅是问题解决者。重要的是，他们DevOps背景为帮助客户提供了宝贵的信誉和理解。虽然演示和上下文切换带来了新的挑战，但持续学习和对产品开发的影响却令人深感满足。 这条道路并非适合所有人，但对于渴望联系、多样性和直接影响解决方案的DevOps工程师来说，解决方案工程提供了一个充实的替代方案。
## 从DevOps到解决方案工程师：寻找满足感
一则Hacker News讨论围绕着一篇帖子展开，该帖子详细描述了一位工程师从5年的DevOps职业生涯转变为解决方案工程师，并在后者中找到更大的满足感。原帖作者（OP）和评论者强调了一个共同的主题：直接的客户互动和问题解决的吸引力。
许多人分享了类似的职业道路，在工程、管理、销售之间流动，最终在售前角色中找到了一个利基市场，技术专长与客户参与相结合。 几位评论员指出，他们更喜欢解决独特客户挑战的多样性和类似谜题的性质。
一个反复出现的问题是“解决方案工程师”头衔的潜在滥用，有时等同于一个简单的“演示人员”角色。 另一些人强调了DevOps作为工程团队反馈的重要性，但警告不要使其成为一个独立、孤立的角色。 最终，对话表明人们渴望提供技术深度*和*人际联系的角色，许多人在解决方案工程中找到了这些。 甚至有几家公司在评论中发布了职位链接。
显示HN：如果你失去记忆，如何重新访问你的电脑？
Show HN: If you lose your memory, how to regain access to your computer?
2 天前
## ReMemory：与朋友共同安全恢复文件 ReMemory 是一款开源工具，允许您加密文件，并使用 Shamir 密钥共享技术将解密密钥安全地分割给您信任的朋友。与基于云的解决方案不同，它完全在浏览器内离线运行——恢复无需帐户或互联网连接。 您可以定义一个阈值（例如，5 位朋友中的 3 位）来重建密钥并恢复您的文件。每位朋友都会收到一个自包含的软件包，其中包含一个简单的、基于浏览器的恢复工具。没有一位朋友可以单独访问数据，从而确保安全并防止单点故障。 ReMemory 优先考虑隐私；您的文件永远不会离开您的设备。代码公开可用以供审计，并利用强大的 'age' 加密方法。它专为需要多个信任的人员访问重要文件而不依赖于单个人或服务的情况而设计。
## Rememory：在失去记忆后恢复计算机访问权限
这个Hacker News讨论围绕着一个新工具“Rememory”（eljojo.github.io），旨在帮助用户在经历记忆丧失时重新获得对计算机和数据的访问权限。开发者出于对自行车事故可能导致记忆丧失的担忧，构建了一个基于Shamir密钥共享和年龄加密的浏览器应用程序。
核心思想是将恢复密钥的份额分发给信任的朋友——需要7个人中的5个人同意才能解锁访问权限。这旨在提供一种可由人类恢复的解决方案，而不是仅仅依赖加密货币或复杂的自动化系统。
对话强调了数字遗产和灾难恢复的挑战。许多评论者分享了丢失密码、恢复方法失败以及离线备份重要性的经历。讨论中的替代方案包括物理密码存储、与家人分享密码以及利用Bitwarden的紧急访问功能等。一个关键的收获是需要定期“演练”以确保恢复计划的可行性，并确保信任的人员能够访问必要的信息。
## 使用人工智能代码生成：保持控制与质量 成功利用人工智能进行代码生成需要主动的人工监督。由于人工智能缺乏对现实世界的理解，*每个*未记录的决策都将由它*替你*做出，可能导致不可用或有缺陷的代码。 优先考虑详细的文档——需求、架构、编码标准——直接在代码仓库中。使用可视化工具（流程图、UML）和伪代码清晰地传达意图。投资于强大的调试系统，以简化人工智能辅助的问题解决。 并非所有代码都一样重要；仔细审查关键部分（用标签标记，如 `//A` 表示人工智能编写，`//HIGH-RISK-UNREVIEWED` 表示高风险未审查），并实施严格的、基于属性的测试，*独立于*人工智能的实现，以防止“作弊”（使用模拟数据、测试适应）。 注重清晰和简洁——尽量减少代码复杂性，以节省上下文窗口空间并提高可维护性。利用专门的人工智能提示（如 `CLAUDE.md`）提供一致的指导。尝试使用人工智能生成的原型快速探索解决方案，但将大型任务分解为更小、可验证的组件。 最终，重新获得控制权意味着在复杂性变得无法管理时，恢复到已知的良好状态。人类专业知识仍然是确保代码质量、安全性和与项目目标一致的关键。
## 侏儒村庄与光束：一种新的并发模型
来自面向对象或顺序编程的开发者，常常因为根深蒂固的共享状态和紧密耦合组件的习惯，而难以理解光束（Erlang虚拟机）。“侏儒村庄隐喻”提供了一种强大的替代方案：将代码设想为被独立的“侏儒”（进程）阅读的卷轴，他们仅通过消息——“邮件”——进行通信，而不是共享内存。
每个侏儒拥有私有内存（“背包”），并管理自己的资源，包括垃圾回收。这种隔离至关重要；一个侏儒的失败不会影响其他侏儒，从而提高系统的弹性。 产生侏儒的开销很小，鼓励建立一个由简单、专注的工人组成的社区，而不是复杂的单体机器。
光束的调度器提供“公平的工作台轮换”（CPU时间），基于“规约”（操作），防止任何一个侏儒垄断资源。 这种消息传递、隔离的进程模型消除了对锁和复杂同步的需求，从而构建出更简单、更健壮、更可扩展的系统。最终，拥抱侏儒村庄的思维方式——自治、隔离和礼貌的沟通——将释放光束的真正力量。
Hacker News 新闻 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录
侏儒村：争斗与合作 (2025) (happihacking.com)
7 分，rapnie 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
ramesh31 1 天前 [–]
所以…演员？ 回复
指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请 YC | 联系
搜索：
杰克·普罗佩克，一名加州男子，正面临联邦指控，涉嫌在去年政府停摆期间从优胜美地国家公园的冰川观景点进行翼装飞行。一段发布在他账号下的Instagram视频引发了调查，视频显示一名跳伞者打开了降落伞。 包括车牌识别器和与普罗佩克汽车和太阳镜相符的照片等证据将他与这次跳伞联系起来。他最初否认参与，声称视频是人工智能生成的，但面临一项非法通过降落伞运送/取回人员或物品的指控。 此事发生在政府停摆期间，优胜美地国家公园非法翼装飞行事件增多的时期，因为当时公园巡护员的数量有限。公园官员强调这种活动对游客和救援人员的危险性，并表示将依法对此类违规行为进行最严厉的起诉。普罗佩克正在为自己辩护，并定于4月7日出庭。
为设计师和开发者提供一个值得信赖的设计工具。我们优先考虑性能、隐私和创作自由。Vecti在欧盟构建和立足，遵循欧洲隐私标准。我们对我们的运营方式保持透明。设计软件应该首先服务于创作者——这是我们的承诺。
## Vecti：一款专注的UI设计工具 – 摘要
一位独立开发者推出了 Vecti (vecti.com)，一款基于极简主义理念构建的UI设计工具，历时四年，仅包含开发者个人所需的功能。由于对臃肿、功能繁多的设计软件感到沮丧，他们创造了 Vecti，专注于性能、像素级网格对齐、共享资源库以及简化的导出/演示。
该工具优先考虑隐私，应用内分析最少，且无追踪功能。虽然承认 Figma 的主导地位，但开发者旨在吸引寻求更简洁体验的独立设计师或小型团队。
讨论围绕着利基产品与大众化软件的可行性、设计中良好品味的重要性以及平衡功能集的挑战。一些用户赞扬了其专注的方法，而另一些用户则质疑缺乏像 Figma 这样的竞争对手中常见功能的市场。开发者欢迎反馈，并计划根据用户输入进行未来开发。
## 从语境中学习：对人工智能的挑战
最近在Hacker News上的讨论强调了当前大型语言模型（LLM）的一个基本局限性：它们一旦部署就停止学习。虽然由于广泛的预训练而功能强大，但LLM主要*回忆*信息，而不是在使用过程中持续地从新语境中学习——这是与人类智能的关键区别。
核心问题在于缺乏持续的参数更新。当前的“上下文学习”不会改变模型本身。研究人员正在探索诸如持续学习之类的解决方案，但面临诸如“灾难性遗忘”之类的挑战——即失去先前学习的信息的倾向。
许多评论员强调需要能够动态更新其知识的模型，可能类似于人脑的神经可塑性。然而，人们对潜在的问题表示担忧，例如通过错误信息对模型进行“中毒”，以及控制持续学习系统所带来的困难。一些人建议采取替代方法，例如使用累积的交互数据定期重新训练，或者专注于专用模型，而不是追求通用AGI。
最终，这场讨论指向了一个关注点的转变：从仅仅构建强大的“考试者”到创建能够在实时学习和适应的人工智能，这种能力对于实现更像人类的智能至关重要。
## 恶意扩展哨兵：保护您的浏览器
该项目提供一个定期更新的、开源的数据库，其中包含从 Chrome 网上商店移除的恶意 Chrome、Edge 和 Chromium 扩展程序。 鉴于缺乏全面的公共资源，创建者构建了一个自动化系统来收集和汇总来自各种安全来源的移除数据。
用户可以使用一个简单的 Python 脚本（可在 GitHub 上找到：[https://github.com/toborrm9/malicious_extension_sentry](https://github.com/toborrm9/malicious_extension_sentry)）快速扫描他们已安装的扩展程序。 该扫描器跨平台，除了 Python 3 之外无需额外安装，并且在本地运行以保护隐私。
该数据库包括扩展 ID、名称和添加日期，提供 Markdown 和 CSV 格式。 它专为安全研究、扩展程序审查和构建保护工具而设计。 虽然数据经过精心维护，但建议用户在移除扩展程序之前验证结果。 欢迎通过 GitHub issue 提交新的恶意扩展程序信息。
请启用 JavaScript 并禁用任何广告拦截器。
## Uber 在强奸案中承担责任：摘要
陪审团裁定优步对其司机对乘客实施性侵犯负有责任，判决赔偿 850 万美元。此案的中心是优步内部的“风险评估”系统，该系统将该行程标记为高风险情况，但未能警告乘客或采取预防措施。
Hacker News 上的讨论强调了法律影响，特别是“表面代理”的概念，以及优步将司机分类为独立承包商是否可以使其免于承担责任。许多评论员认为，鉴于优步对平台的控制以及对潜在风险的了解，优步*应该*负责，将其比作提供者有注意义务的市场。
辩论还涉及优步将增长置于安全之上，引用内部文件表明不愿实施诸如车载摄像头之类的安全功能。虽然司机负有刑事责任，但判决为在优步意识到潜在危险且未能采取行动时，追究优步对其司机行为的责任树立了先例。此案引发了关于零工经济中创新、利润和乘客安全之间平衡的问题。