尽管如此，这一切都需要一个计划，长期储能委员会（一个在COP26成立的全球由高管领导的非营利组织）首席执行官朱莉娅·索德最近警告说。她在国际政策网络Ren21的博客中写道：“不受控制的电气化存在固有危险，增加大量没有内置灵活性的新负荷会创造一个脆弱的系统。”“电气化并不自动具有韧性。”
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全球范围内，太阳能发电已超越核能，反映出其成本快速下降和大规模部署。评论者指出，太阳能板已经很便宜，剩余挑战在于电网接入、土地利用和储能。电池在短时需求方面快速扩容，而通过抽水蓄能、热能系统、电燃料、过度建设或地理多样性实现的长时储能仍然更难且更贵。太阳能和风能互补，但可再生能源仍需灵活备用电源应对罕见的长时间低发电期。核能存在争议：一些人认为它成本高、建设慢、风险大，而另一些人认为它提供稳定电力，并受到监管限制。政治和补贴影响部署；美国因劳动力、许可和关税成本更高，而澳大利亚和中国扩展更快。屋顶太阳能每瓦成本高于公用事业规模，但 DIY 和社区方案可降低成本。总体而言，太阳能正变得占主导地位，但可靠的低碳电网可能需要太阳能、风能、储能、输电和部分稳定发电的组合。
作者宣布了八段讲座视频（11小时），作为《Build a Reasoning Model (From Scratch)》一书的配套内容，教授如何从预训练的 Qwen3 0.6B 模型出发，在 PyTorch 中实现推理方法。主题包括带 KV 缓存的文本生成、构建用于 MATH-500 评测的数学验证器、通过温度/top-p 采样与自一致性进行推理扩展、自精炼、带可验证奖励的强化学习（GRPO）、以及从教师模型蒸馏。作者解释说，推理模型是智能体框架内的引擎，为具有挑战性的任务提供更强大的大语言模型。前置要求是 Python 和 PyTorch；早期示例可在 CPU 上运行，而训练需要 GPU。本书（Manning/Amazon）提供详细解释与练习。LinkedIn Learning 上还有更短的 90 分钟概念课程。作者将短暂休息，下月带着更多大语言模型研究综述回归。
Hacker News 推荐了 Sebastian Raschka 从零开始构建推理模型的视频课程，该课程获得了 834 点和 111 条评论。评论者争论机器学习是否适合爱好者。一些人说训练大模型需要大量数据、算力和数学，这与传统软件不同；另一些人指出较小模型、微调、LoRA 和特定领域分类器是可行的。讨论比较了 LLM 与人类，指出 LLM 需要海量数据，而人类受益于 DNA/发育和多模态经验。用户推荐了 Raschka 的书籍/视频、Karpathy、小项目和后训练开放模型。一些人质疑其实际价值，而另一些人认为从零构建有助于理解、面试准备和直觉。该课程似乎适合在本地运行小 Qwen 模型，GPU 有帮助但非必需。
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本 Hacker News 帖子围绕一份 DOJ 备忘录展开，该备忘录认为《总统记录法》违宪，且白宫文件属于总统的个人财产。一位法官关于总统在 eBay 上出售国家机密的假设，引发了关于政府立场是否实际上允许将机密信息货币化的辩论。评论者讨论了分类权限与文件所有权的区别、总统的解密权力，以及现行法律和法院是否约束行政权力。许多人将此事与特朗普的机密文件案、司法裁决以及更广泛的腐败、国会软弱和民主侵蚀担忧联系起来。其他人则辩论制度改革、行政越权，以及选举是否能解决此类行为。总体而言，该帖子反映出一种担忧：总统记录和机密可能被当作个人财产，而针对法律、政治和系统性补救措施则存在分歧。
Peta 发布了华盛顿大学国家灵长类动物研究中心的影像，显示新生猴子被与母猴分离，并在产前暴露于软骨藻酸后接受测试。该项目于2014年至2020年进行，使用了32只怀孕猕猴，移走了28只幼猴进行测试；Peta表示这些猴子随后被处死。批评者，包括灵长类动物学家Lisa Jones-Engel和猕猴专家Malene Hansen博士，称母子分离不道德，可能扭曲研究结果。该中心表示研究增进了对软骨藻酸对学习和记忆影响的理解，且动物护理是专门的，尽管没有明确证据显示这项工作改变了公共卫生建议。该中心还曾在病毒研究中使用幼猴，包括SIV和Epstein-Barr研究。支持者援引猴子与人类的生物学相似性，而批评者认为此类实验往往无法产生人类治疗方法。尽管联邦机构正转向非动物方法，灵长类研究在美国仍很常见。
一篇 Hacker News 帖子讨论了卫报/PETA 的视频，视频指控华盛顿大学在一项为期六年的 NIH 资助项目中进行幼猴实验。评论者就动物研究伦理与科学价值展开辩论。批评者指出残忍、对人类转化效果差、缺乏已证明的公共卫生影响，并呼吁透明度与人类细胞生物芯片等替代方案。支持者认为动物实验可筛选不安全想法，有时为监管所要求，并支持医学进步；同时指出替代方案虽有前景但尚不足，尤其在神经科学研究方面。其他人质疑 PETA 的优先事项，将实验条件与工厂化养殖作比，或发表政治性言论。总体而言，该帖反映出在动物福利与潜在人类医疗利益之间平衡的深刻分歧。
对该网站的访问已被限制。 如果你认为这是一个错误，请联系支持。 GitHub 状态 — @githubstatus
Partyline 是基于 LXST 构建的 Reticulum 群组语音应用，附有演示链接。评论讨论了 Reticulum 作为替代网络协议栈，以及 LXST 作为 Reticulum 作者创建的流媒体协议/格式。用户回忆起旧式电话派对线和英国派对线电话消息。还有关于奇特许可证的讨论：LXST/Sideband 采用 CC BY-NC-ND 4.0，主仓库采用修改版 BSD 类许可证，包含禁止用于伤害人类和 AI/ML 数据集的条款，部分社区成员认为这些条款有争议或无法执行。一些用户报告了使用 Reticulum/LoRa 的实验并乐在其中；其他人则开玩笑说把 LXST 误读为 XSLT。
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AmiJa，一个用 Java 编写的周期精确 Amiga 模拟器
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Pharo 14 Pharo 14
2 天前
Pharo 14 已发布。Pharo 是一种纯粹的、开源（MIT）的面向对象语言和实时开发环境，专注于简洁性和即时反馈，配备高级调试器和社区驱动的生态系统。此版本专注于现代化开发工具、重建重构/命令基础设施以及现代化虚拟机。工具更新包括 Mission Control、Pulse、重新设计的 Method 和 Settings 浏览器，以及将 Epicea/ProfStef 迁移到 NewTools。重构命令现在在统一注册表后面使用基于驱动的架构，扩展了 CLI 测试/调试和 Sindarin 工具。虚拟机改进包括统一的帧/栈管理、RISC-V JIT 支持、增强的内存管理、Slang/C 编译以及跨平台构建现代化。发布周期现在为九月至十一月。Pharo 14 反映了 978 个拉取请求、616 个已关闭的问题和广泛的社区贡献。
Pharo 14 是动态、反射式、面向对象的 Pharo 环境的新版本，传统上与 Smalltalk 相关。Hacker News 评论者讨论了其基于镜像的工作流、Smalltalk 遗产以及在 AI 辅助编程中的相关性。有人说 AI 让编程语言选择不那么重要，而另一些人认为基于镜像/实时环境可能适合智能体，但工具链和训练数据限制可能有影响。提到的替代方案包括 Cuis Smalltalk、Glamorous Toolkit、SmallJS 和 Niva。用户还询问了 MCP/智能体集成、更新的学习材料以及浏览器/DOM 前端。关于 Pharo 的小众地位、与 Eiffel 的比较，以及其网站是否应更明确地自称为 Smalltalk，存在争议。总体而言，该讨论串混合了热情、怀旧、怀疑以及关于在现代 AI 工作流中使用 Pharo 的实际问题。
在澳大利亚维多利亚州，囚犯安德烈·麦凯奇尼对监狱实施20年的Vegemite禁令提起的法庭挑战失败。他辩称该禁令违反了州人权宪章中的文化权利，称Vegemite是澳大利亚身份的一部分，缺少它让他感到被剥夺和疏离。克莱尔·哈里斯法官同意该禁令限制了他的文化权利，但认为其为防止毒品和酒精进入监狱而合理。官员作证称，Vegemite的酵母可用来酿酒，其气味可能干扰搜毒犬。正在服无期徒刑的麦凯奇尼自行辩护，称存在限制更少的替代方案，并指出新南威尔士州允许Vegemite。他还提出过硫胺素缺乏的诉求但撤回了。法官认为他的悲伤源于监禁而非缺少Vegemite，并驳回了他关于Vegemite不影响搜毒犬的证据。裁决维持监狱禁令。
一个 Hacker News 帖子讨论了一名囚犯对澳大利亚某州监狱禁止 Vegemite 的挑战失败。法官维持了监狱当局关于 Vegemite 可能干扰缉毒犬并被用来酿造酒精的担忧。评论者争论真诚持有的世俗或文化饮食偏好是否应获得与宗教类似保护，有些人认为宗教本身是一种文化实践，而另一些人区分道德强制要求与单纯偏好。其他人讨论 Vegemite 浓烈的后天口味、正确的薄涂方式，以及与 Marmite 的比较。其他细节包括一名囚犯关于硫胺素/猪肉与宗教的主张，以及关于证据和举证责任的问题。
Hacker News 的一个讨论串讨论了一篇博客文章，曝光 PhysicsForums 所有者使用 AI 生成的回复来提升下降的参与度，包括在真实、可能不活跃的用户账号下发布这些回复。评论者强烈谴责这一做法不道德，尤其是因为它冒充成员并改写社区历史。所有者承认试验使用 AI 填充“冷门帖子”，并使用他认为是垃圾账号的旧账号。讨论包括 AI 发帖本身是否不好，但许多人同意伪造人类作者身份和滥用账号要严重得多。更广泛的议题包括“死互联网”、SEO 驱动的内容农场、模型坍塌，以及对 Hacker News 自身质量下降的担忧。一名前版主表达了个人背叛感，强调在线论坛是历史记录，应保持真实。总体而言，这一事件例证了不诚实的 AI 使用如何破坏社区信任。
Ma 的一个项目绘制了 AI 数据标注劳动的隐藏供应链，展示企业如何将有害内容审查外包给全球南方的低薪工人。该地图连接了 13 家标注公司、141 家企业客户和 31 个国家的工人站点。Ma 将此称为“AI 殖民主义”，并希望该工具教育公众，帮助工人彼此找到并组织起来，并揭示算法背后的人力劳动。顾问 Suresh Venkatasubramanian 表示，AI 是由世界各地的人们构建的，不是有感知的。Ma 计划扩展该地图，并研究 AI 的其他物质方面，如半导体劳动，以更好地理解全球权力结构，并促进 AI 劳动及其利益的更公平分配。
Hacker News 讨论了布朗大学学生的一个项目，绘制全球 AI 背后的劳动力。帖子强调数据标注和审核工作，这些工作往往低薪且位于全球南方，并将其框定为“AI 殖民主义”。评论者激烈分歧：有些人称这种框定是博眼球或过度使用“殖民主义”，认为工人选择这些工作且薪酬可能超过本地工资；另一些人则说低于创造价值的薪酬就是剥削，并将其与帝国主义和资本主义联系起来。帖子还涉及工人孤立、难以工会化、令人不安的内容对心理健康的影响，以及地图是否过时，因为缺少主要 AI 数据供应商和强化学习环境相关工作。总体而言，讨论围绕全球 AI 劳动力究竟是剥削性殖民主义还是互利全球化展开，并对薪酬、权力和责任展开辩论。