## Shimmer：保护隐私的近距离设备发现 Shimmer是一种新的发现附近设备的方法，*无需*暴露精确位置或直接通信。它通过密码学方式比较观察到的环境——例如WiFi网络、蓝牙信标，甚至共同兴趣——使用局部敏感哈希（LSH）。设备不会广播所见的网络，而是创建指示共享环境的“指纹”。 该过程包括从观察到的数据创建MinHash签名，然后使用LSH将相似的签名分组到“桶”中。匹配的桶表明设备彼此靠近。数据在向“汇聚”服务器广播之前进行加密，确保服务器无法学习特定的网络细节，而只知道哪些设备共享环境。 虽然Shimmer提供了一种注重隐私的地理位置替代方案，但它也存在挑战。汇聚服务器*可以*学习IP地址的近似位置，并且如果被观察和复制，环境可能会被伪造。潜在的解决方案包括轮换标识符（例如Google的Eddystone-EID）和去中心化汇聚选项。它使用libp2p实现，并提供私有集合交集和可配置过期草图等功能。潜在的应用场景包括基于位置的游戏、会议社交和物联网配置。
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## 无GPS的附近设备发现：摘要
最近的Hacker News讨论集中在一个新的方法上，该方法无需依赖GPS即可发现附近的设备。核心思想，由waerhert提出，使用“环境指纹”——目前使用WiFi网络名称（SSID和BSSID）实现——来确定距离。该系统使用MinHash和局部敏感哈希（LSH）来比较这些指纹，识别潜在的附近设备。
虽然这个概念很有前景，但评论员提出了对隐私和安全的担忧。具体来说，攻击者可能会使用公开的WiFi数据集（如Wigle）重建位置历史记录并“重放”位置信息。讨论的解决方案包括基于时间的盐值、结合多种环境信号（蓝牙、音频）以及本地化哈希方案。
作者承认这些漏洞，并强调该系统并非万无一失，但他认为核心思想——使用独特且随时间变化的环境数据进行设备发现——很有价值。这种方法在网状网络或GPS不可用或不可靠的情况下（如地下交通系统）可能很有用。
作为《Crash Bandicoot》的联合创造者之一，我一直在（缓慢地）撰写一系列关于这款大家喜爱的橙色有袋动物的制作过程的文章。你可以在下面找到所有文章，请享用。如果你在手机上无法看到文章网格，请点击这里。
## 制作《Crash Bandicoot》：技术深度解析
最近的 Hacker News 讨论强调了 Andy Gavin 关于 PlayStation 游戏《Crash Bandicoot》（1996）开发的详细博客文章。Naughty Dog 团队在有限的硬件上取得了非凡的成就，展示了优化方面的独创性和巧妙的“技巧”。
一项关键创新是在初始启动画面期间加载游戏资源，允许在按下“开始”键后立即开始游戏——这种无缝体验在当时很少见。开发者还巧妙地通过预先根据游戏的线性关卡设计对三角形进行排序，来规避 PS1 缺乏 z-buffer 的问题。这使得更高的视觉保真度成为可能。
该团队甚至采用了一种独特的方法来处理加载问题：如果游戏无法完全加载一个区域，Jak 就会简单地“绊倒”——这项隐藏机制在多年后才被玩家发现。 《Crash Bandicoot》使用 GOOL 构建，这是一种自定义的 Lisp 方言，最初是解释型的，但后来为了提高性能而部分编译。 这与一丝不苟的内存管理一起，使他们能够将庞大的关卡放入 PS1 的 2MB 内存中。
开发者 Dave Baggett，Hacker News 的常客，利用他的《Crash Bandicoot》版税共同创立了 ITA Software（后来被 Google 收购用于 Google Flights）。 此次讨论强调了早期游戏开发者所面临的令人难以置信的技术挑战和创造性解决方案。
## Meta Segment Anything Model 3 (SAM 3) 摘要
Meta 发布了 Segment Anything Model 3 (SAM 3)，这是图像和视频理解方面的一项重大进展。这个统一的模型擅长使用文本、示例或视觉提示来检测、分割和跟踪对象，提供了前所未有的灵活性。除了 SAM 3，他们还推出了 **SAM 3D**，用于从单张图像重建 3D 对象和人体，以及 **Segment Anything Playground**，一个用户友好的平台，用于试验这些 AI 功能。
主要功能包括改进了文本和图像提示的性能，以及一个新的基准数据集 **SA-Co**，用于评估概念分割。SAM 3 已经为 Meta 产品中的功能提供支持，例如 **Facebook Marketplace 的“在房间中查看”**，并将很快增强 **Instagram 的 Edits、Vibes 和 meta.ai** 中的创作工具。
此外，SAM 3 正在通过与 **Conservation X Labs 和 Osa Conservation** 的合作，帮助科学研究，提供用于野生动物监测的数据集。Meta 强调开放科学，发布模型权重、代码，并鼓励社区贡献以进一步完善和扩展这些强大的 AI 工具。
## Meta Segment Anything Model 3 讨论 - Hacker News 总结
最近 Hacker News 的讨论集中在 Meta 发布 Segment Anything Model 3 (SAM 3) 上，许多人注意到它令人印象深刻的能力，尤其是在 3D 对象和人体姿态建模方面。用户强调 SAM 3 能够从 2D 图像生成可用的 3D 形状，甚至可以捕捉到半透明等细节。
对话涉及 SAM 3 与其他模型（如 DINOv3、Qwen3-VL 和 Gemini 2.5）的性能比较，结果好坏参半——它在工程图方面表现挣扎，但在其他领域表现出色。 几位用户分享了该模型的 GitHub 仓库链接和一个演示界面。
一个关键点是 SAM 3 有潜力改善 LLM 的视觉数据处理能力，因为它即使在不寻常的情况下（例如，一条有五条腿的狗）也能准确分割对象，这是当前多模态 LLM 难以做到的。 讨论还包括图像描述和嵌入模型的建议，DINOv3 和 Qwen3-VL 是热门选择。 最后，一些用户讨论了潜在的应用，例如从视频中删除广告和医学图像分析。
将此建议添加到可以作为一个提交应用的一批建议中。此建议无效，因为未对代码进行任何更改。在拉取请求关闭时无法应用建议。在查看部分更改时无法应用建议。每行只能应用一个建议到一批中。将此建议添加到可以作为一个提交应用的一批建议中。不支持对已删除行应用建议。您必须更改此行中的现有代码才能创建有效的建议。此建议已被应用或标记为已解决。无法从待处理的评审中应用建议。无法对多行注释应用建议。无法在拉取请求排队合并时应用建议。现在无法应用建议。请稍后重试。您现在无法执行此操作。
## AI 生成代码在 OCaml 项目中引发争论
最近提交给 OCaml 编译器的补丁在 Hacker News 上引发了关于在开源项目中使用 AI 生成代码的激烈讨论。作者提交了一个借助 LLM 实现的大型功能，承认他们并不完全理解代码，也未质疑 AI 指定的作者身份。
回应大多是批评性的。担忧集中在责任归属（当作者无法解释代码时，谁来修复错误？）、技术债务增加、潜在的版权问题以及维护者审查潜在缺陷 AI 输出的负担上。一些人认为，接受此类贡献会破坏开源协作的精神。
然而，也有人承认 AI 辅助的潜在好处，尤其是在维护者有限的项目中。这场争论凸显了制定关于 AI 生成贡献的新指南和政策的必要性，重点关注代码质量、测试和可维护性，而不是代码的*创建方式*。最终，这场讨论强调了利用 AI 能力与维护开源开发的完整性和可持续性之间的紧张关系。
## 西兰花人 重制版：AI 创作
受启发于 2010 年在谷歌内部流传的一段广受欢迎的视频，“西兰花人”最近由一位开发者使用前沿 AI 工具——Veo 3.1 和 Nano Banana——在一天之内重制。该项目的目标是捕捉原视频的精神，它以幽默的方式展现了谷歌软件开发的 frustrations。
该过程包括编写剧本、使用 AI 生成视觉效果，以及使用 CapCut 进行大量的后期制作编辑。Nano Banana 用于创建原始角色和背景的逼真版本，而 Veo 生成了视频片段。尽管存在时长限制、角色一致性以及实现所需情感表达（“EMOTE！”）等挑战，但 AI 工具证明了其令人惊讶的能力，尤其是在保持视觉一致性方面。
创作者强调了该过程的迭代性，需要多次拍摄和提示调整。虽然承认结果并非“电影”，但该项目展示了 AI 增强创造力的力量，并使传统电影制作方法难以实现的个人项目成为可能。最终，这次重制成功地唤起了怀旧之情，并将“西兰花人”介绍给了一代新的谷歌员工。
## 西兰花人重制版：黑客新闻讨论
利用人工智能工具重制的经典谷歌内部迷因“西兰花人”，在黑客新闻上引发了争论。虽然技术上令人印象深刻，但许多评论员认为重制版失去了原作的魅力——特别是通过早期人工智能工具（如Xtranormal）实现的冷漠表达和“粗糙”美学。
讨论的中心在于人工智能生成的内容是否能够复制其前代作品的吸引力，即使它们制作粗糙但却具有独特的表现力。一些人认为原作的“卡顿” *正是*笑点所在，而另一些人则欣赏新版本作为当前人工智能能力的展示，以及一个只有在人工智能的帮助下才能实现的项目。
一个反复出现的主题是人工智能对艺术意图和人际关系的影响。人们对人工智能内容可能泛滥成同质化以及使用盗用艺术作品来训练人工智能模型的伦理影响表示担忧。最终，意见不一，一些人将其斥为“人工智能垃圾”，而另一些人则认为它是人类创造力和人工智能辅助的结合，具有价值。
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## 对现代生活的感恩之思
一个由印刷品引发的Hacker News讨论，引出了对过去严酷现实的深刻反思。一位历史专业的评论者分享说，学习前现代生活“治愈”了他/她对它的任何浪漫幻想，强调了由于缺乏医疗保健，即使是简单的感染——比如牙痛——也常常导致可怕的死亡。
其他人也分享了个人经历，讲述了今天可以轻松治疗但几个世纪前会致命的感染，表达了对抗生素和疫苗的感激之情。对话扩展到讨论公共卫生改善——卫生、废物处理、清洁用水——这些改善使城市得以发展，以及过去持续高的儿童死亡率。
几位评论员指出，我们对历史的认知存在幸存者偏差，以及将自己想象成过去社会中的特权阶层倾向。最终，这个帖子强调了预期寿命和生活质量的显著提高，以及我们对现代进步习以为常的态度。
## 黑客新闻讨论：原子测试与语法
一个黑客新闻帖子，源于amusingplanet.com的原子测试照片（从洛杉矶拍摄），迅速演变成关于语法的讨论，具体是“How…look like”与“What…look like”的正确用法。许多评论者，包括母语为英语的人，都觉得前者令人不悦，解释说它与标准语法结构不符。另一些人指出，这种结构在其他英语方言中很常见（例如印度英语），并且语言会随着使用而演变。
对话范围扩大到包括历史背景：20世纪50年代公众对原子测试的迷恋，对受影响地区居民的潜在健康后果（包括对约翰·韦恩电影《征服者》以及内华达州和澳大利亚的测试的讨论），以及美国和苏联核测试计划的规模。一些评论员还辩论了历史事件的真实性，质疑围绕广岛和长崎轰炸的普遍叙述。
最终，这个帖子突出了语言的复杂性，“正确”语法的主观性，以及核时代的持久影响。
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## 放弃Netflix，拥抱理性消费 作者取消了Netflix订阅 (€19.99/月)，原因是使用频率低且体验不佳，转而将这笔钱重新分配到积极提升生活品质的工具上。 他们现在订阅了Zed Pro (€10/月) – 一个代码编辑器，鼓励他们更频繁、更愉快地进行编程。Kagi搜索引擎订阅 (€5/月) 提供了无广告、尊重隐私的搜索体验，直接支持他们所重视的服务。最后，一台小型Hetzner服务器 (€4/月) 提供了个人互联网空间，用于学习和托管他们的博客。 核心要点并非 *选择了哪些* 服务，而是 *这笔钱* 被重新投资到能够提供直接价值并鼓励主动参与的爱好和工具中，而不是被动消费。这种转变优先考虑了目的性、技能建设以及支持与个人价值观相符的产品——这是一种比默认选择标准流媒体服务更令人满足的选择。