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## 电子价签 (ESLs): 深入分析 电子价签被宣传为环保、准确和省力,但这些说法大多被夸大。虽然它们提供即时价格更新和潜在的库存信息访问等优势,但生产造成的环境成本超过了节省的纸张,并且仍然需要人工监督。主要而言,电子价签赋予零售商动态定价和竞争优势——按需提价、集中管理,并可能击败小型商店。 目前,基于红外 (IR) 的系统占据了至少 15% 的市场份额,因其速度和抗干扰性而备受青睐。这些系统包括服务器、基站、收发器(可见于天花板上)以及电子价签本身。通信利用脉冲红外光,并采用专有的调制方案。最近的分析揭示了详细的协议 (PP4 & PP16) 和数据结构,包括帧格式、通过唯一的 PLID 进行寻址,甚至潜在的漏洞,例如价格操纵或电池耗尽。 在内部,电子价签使用专有的 ASIC,带有微控制器和 RAM——关键在于*没有*闪存,这意味着断电后数据和固件都会丢失。较新的型号集成了 NFC,用于潜在的(但很少使用的)客户交互。逆向工程揭示了 ASIC 的复杂性和潜在的编程接口,暗示了修改和控制的可能性。该系统的基础设施,特别是收发器,使用了令人惊讶的复杂射频组件来接收红外信号。 有关代码示例和兼容硬件,请查看 Github 上的 PrecIR 和 ESL Blaster。

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“纯文本”图表和UI设计工具(如Mockdown、Wiretext和Monodraw)的复兴,展现了对有意设计约束的有趣探索。这些工具让人联想到70-80年代的文本用户界面(TUI),允许直接在源代码中进行低调的图表绘制,并具备现代Web和桌面功能。 它们的吸引力在于有限的视觉选择和熟悉的文本编辑界面。这种约束并非限制,而是赋能——随着计算能力(和人工智能能力)的增长,这种做法变得越来越重要。有意识地限制选项可以简化创作*并*提供独特的挑战。 除了可移植性和文件格式的简单性之外,这些工具还赞美了等宽字体的持久性,提供了一种有趣而强大的设计体验——Mockdown的“ASCII喷涂”功能就是一个很好的例子。它们代表了对经典方法的现代演绎,暗示着未来自我设定的限制将是驾驭日益强大的技术的关键。

## Firefox 现在包含 Brave 的广告拦截引擎 Firefox 149 悄然集成了 Brave 的开源广告和追踪拦截引擎 **adblock-rust**,但目前默认禁用。此项通过 Bugzilla 实现的改进,旨在提供一个强大的、基于 Rust 的内容拦截解决方案。 目前,用户需要通过将 `privacy.trackingprotection.content.protection.enabled` 设置为“true”,并通过 `privacy.trackingprotection.content.protection.test_list_urls` 添加 EasyList 和 EasyPrivacy 等过滤列表,在 `about:config` 中手动启用此功能。 测试显示广告位仍然可见,但内容已被移除,显示诸如“Advertisement”之类的占位符。Waterfox,一个 Firefox 分支,也已采用 adblock-rust。虽然是实验性的,但此举表明 Mozilla 正在探索 Firefox 中增强隐私和广告拦截的新途径。建议用户在单独的 Firefox 安装中进行测试。

对不起。

本报告质疑一项Q‑Day Prize提交成果声称对椭圆曲线离散对数问题(ECDLP)进行了量子攻击。该提交成果声称使用IBM Quantum硬件恢复了高达17比特的曲线密钥。本分析通过在提交代码中将IBM Quantum后端替换为伪随机数生成器 (`os.urandom`) 来测试这一说法,而其他所有组件——电路构建、预言机和验证——保持不变。 结果表明,`os.urandom` 成功恢复密钥的速率与经典概率一致,*匹配*了原始提交报告的成功率。具体而言,较小的比特挑战(4-10比特)始终被恢复,而赢得1 BTC的17比特挑战大约有40%的时间被恢复——与随机猜测的理论预测相符。 这表明原始提交的成功并非源于量子计算,而是源于对随机生成的候选者的经典验证。作者自己的代码,当输入随机数据时,也能获得相同的结果,从而否定了量子优势的说法。承认该提交成果的复杂工程,但其核心密码分析主张被认为缺乏依据。

DeepSeek-V4现已开源,提供具有突破性100万上下文长度的性价比高的语言模型。有两个版本:**DeepSeek-V4-Pro**(总参数1.6T/活跃参数49B)在推理、编码和世界知识方面与顶级闭源模型相媲美,并在代理任务中表现出色。**DeepSeek-V4-Flash**(总参数284B/活跃参数13B)提供更快、更经济的选择,在较简单的任务中具有可比的推理能力。 两种模型都利用创新的注意力机制(token-wise压缩 & DeepSeek稀疏注意力)来实现最高的效率和降低的计算成本。DeepSeek-V4可以无缝集成到流行的AI代理中,如Claude Code和OpenClaw。 提供了一个更新的API,支持OpenAI和Anthropic APIs,并提供“思考”/“非思考”模式。现有的DeepSeek聊天和推理模型将于2026年7月退役。通过Hugging Face访问模型和技术报告,并在chat.deepseek.com上试用它们。

Paraloid B-72 是一种耐用、不易发黄的丙烯酸树脂,最初为涂料和油墨开发,现广泛用作保护和修复中的粘合剂。从化学成分上看,它是一种甲基丙烯酸乙酯-甲基丙烯酸酯共聚物,可溶于丙酮和乙醇等溶剂。 它的受欢迎源于其强度和柔韧性优于常用的聚醋酸乙烯酯等替代品,为修复提供良好的应力耐受性。它被用于稳定陶瓷、玻璃、化石,甚至硬化钢琴琴槌,以及用于博物馆标签。 虽然应用可能比较困难,但通过调整溶剂混合物(通常使用丙酮、乙醇和甲苯)可以使保护人员控制工作时间和最终树脂性能。与某些树脂不同,B-72 不需要增塑剂来保持稳定性,添加气相二氧化硅可以改善加工性能并在固化过程中改善应力分布。最近,它甚至被用于为损坏的玻璃对象创建透明填充材料。

## Paraloid B-72:一则黑客新闻讨论总结 一则黑客新闻讨论源于维基百科关于Paraloid B-72的文章,这是一种用于保护和修复的热塑性树脂。一位用户分享了他们使用它加固手术中取出的骨骼的个人经验,将Paraloid溶解在丙酮中制成固化剂。 讨论扩展到更广泛的粘合剂领域,评论者分享了关于各种选择的知识——从Loctite和Gorilla Glue到环氧树脂和PVA(木胶),以及制造商在实现可靠粘合方面面临的挑战。 几位用户强调了Paraloid B-72的独特性能,包括其可逆性(使用丙酮)以及用于稳定脆弱材料(如化石、钢琴琴槌和精致贝壳)的能力。 虽然有些人注意到它会随着时间变黄,但另一些人强调了它在长期保存中的重要性。 这条讨论展示了黑客新闻的隐秘和迷人之处,吸引了来自古生物学、家具修复和钢琴维护等不同领域的用户,他们分享了各自的专业知识和经验,共同探讨这种利基材料。

## 图数据库与法律工作的未来 作者认为图数据库非常适合法律应用,理由是其可管理的规模——法律案件通常涉及的文件数量有限,与软件项目相比少得多。这与将图系统应用于更大数据集的开销形成对比。 至关重要的是,法律工作围绕着明确的实体和新兴标准化分类法(如Noslegal)展开,这与基于图的、本体论的方法完美契合。 图数据库通过提供预先计算的关系图,增强了人工智能“代理”的能力,加速处理并减少“幻觉”,因为它们将响应建立在既定的连接之上。这种结构化方法在法律领域至关重要,因为与代码不同,逻辑无法自动验证。 最终,基于图的本体论提供了一个人类可读且人工智能可解析的框架,优化了律师监督和错误缓解——这是法律领域的一项关键需求。

对不起。

在近乎灭绝的数十年后,座头鲸种群正在经历显著的复苏,科学家埃尔温将其描述为在长期缓慢增长后的一次迅速的“欢呼!”摄影师夫妇莫妮克和克里斯希望亲身记录这一繁荣,在一个避风的锚地漂流了一个黎明前的清晨,希望能为Happywhale拍摄照片,这是一个全球海洋哺乳动物识别项目。 在日出前醒来,他们根据跃出水面的鲸鱼的声音导航——巨大的水花声如同“巨大的炸弹”——在数十头40吨重的鲸鱼的混乱场景中。他们的目标是为理解这次非凡的恢复做出贡献,见证并记录现在聚集在这个区域的惊人鲸鱼密度。这次经历突显了座头鲸种群令人印象深刻的反弹的规模和能量。

对不起。

## 人工智能时代教育的持久目的 约翰·弥尔顿在1644年将教育设想为“修复人类潜力的废墟”。 随着生成式人工智能的兴起,这一想法如今产生了强烈的共鸣,人工智能可以轻松*执行*传统上需要学习才能完成的任务。 弥尔顿认识到的核心问题在于混淆语言和真正的理解——而人工智能现在放大了这种弱点。 虽然像ChatGPT这样的人工智能工具在总结或草稿等任务中提供了实用性,但它们有风险培养对流畅输出的依赖,*而没有*批判性思维、质疑和与困难作斗争,这些都是真正教育所必需的。 学习不是关于产生可接受的答案,而是培养能够形成真理、判断和责任感的人。 作者认为需要进行教学转变:优先在课堂上写作、口头辩护和探究式学习。 人工智能使用中的透明度——记录提示和修改——培养了知识产权。 关键在于,教师的作用变得*更加*重要,引导学生进行真正的探究,而不仅仅是传递信息。 最终,教育的目标不是知识积累,而是通过与复杂性的互动和对我们*不*知道的事情的严格认识来塑造思想。 人工智能阐明了这一点,迫使我们面对我们是否重视表现胜过理解——并可能为教育更新提供机会。

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