“A Larger Reality”展览在俄勒冈当代艺术中心举办，由厄休拉·K·勒古恩的儿子西奥·道恩斯-勒古恩策划。展览探索了他母亲的生活和作品——他承认，在她生前他不敢尝试，担心过于简化。勒古恩一直反对被归类，认为她的作品延伸“到各个方面”，展览也反映了这种复杂性。
一件中心作品是勒古恩的第一台打字机，供公众使用，让参观者可以亲身参与她的创作，并贡献自己的写作，从诗歌到个人反思。这种互动元素体现了勒古恩认为一本书只有在读者参与时才是完整的。
策展有意避免线性、传记式的叙述，而是采用一种“手提袋”方法——源自勒古恩自己的文章中的概念——优先考虑收集和开放探索，而非一个明确的“故事”。道恩斯-勒古恩努力呈现一位不断重塑自己的母亲，承认他的视角只是众多视角中的一个，并最终旨在尊重她持续学习和改变的精神。
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这场 Hacker News 讨论围绕厄休拉·K·勒古恩及其作品展开，起因于一篇关于为她策划的展览的帖子。许多评论者分享了与勒古恩的个人经历，回忆起她引人入胜的演讲风格和富有洞察力的写作工作坊（她在《驾驭技艺》一书中总结了这些）。
她的小说《地海》收到了褒贬不一的评价——一些人赞扬其对魔法和人物刻画的独特处理，而另一些人则认为它节奏缓慢，缺乏动作，质疑其备受赞誉的地位。一场关于其主题现在是否司空见惯或仍然具有现实意义的辩论由此展开，一些人指出它对《黑暗的左手》中性别的开创性探索。
几位评论者推荐了其他作者，包括林登·哈迪和埃莉莎白·冯纳堡，供那些寻求类似主题的人参考。对话还涉及勒古恩的影响（道家、无政府主义）以及她在文学史上的地位，一些人强调哈罗德·布鲁姆对她作品的高度评价。最终，这个帖子展示了勒古恩持久的影响力以及她的写作与读者产生共鸣的多种方式。
苹果硅Mac电脑之所以能实现出色的性能，并非仅仅依靠其强大的“性能” (P) 核心，更关键的是常常被忽视的“效率” (E) 核心。启动时，E 核心会处理大量后台任务——索引、备份、系统扫描——在活动监视器中显示负载很高。这种最初看起来令人担忧的情况是*设计使然*。
与英特尔Mac电脑不同，高CPU占用会影响所有操作，苹果硅智能地将这些后台任务分配给E核心，从而使P核心能够专注于需要大量计算的应用。这得益于“服务质量”(QoS)系统，该系统经过多年的改进，优先为P核心安排前台任务，同时将后台进程限制在E核心上。
这种分离可以防止后台活动降低用户应用程序的速度，并提高电池续航时间。新款M系列芯片中E核心数量的增加（最多八个）进一步提升了这种效率。看到许多后台进程在运行并不是问题——这表明系统正在按预期工作，分配工作负载以实现最佳性能。
怀着沉痛的心情，庆应大学宣布大卫·J·法伯于2026年2月7日去世，享年91岁。作为“互联网之父”，法伯在贝尔实验室、兰德公司、联邦通信委员会以及加州大学尔湾分校、特拉华大学、宾夕法尼亚大学和卡内基梅隆大学等多所大学的工作中，为该领域做出了奠基性的贡献。 2018年，他移居日本，担任庆应大学杰出教授，继续教学并共同指导网络文明研究中心，并享受举办每周IP-Asia在线聚会等活动。 法伯的遗孀是儿子曼尼、儿媳梅徐、儿媳卡罗尔·哈根以及孙子内特和山姆。他的妻子格洛丽亚和儿子乔先于他去世。将于2月9日21:00（日本标准时间）在线举行纪念活动。关于正式讣告的更多细节将很快公布。
## 戴夫·法伯逝世
先驱性的计算机科学家戴夫·法伯逝世，享年91岁。他以60年代和70年代在网络领域的大量工作而闻名，包括对SNOBOL、CSNet和NSFNET的贡献——这些都是现代互联网的基础要素——法伯是该领域一位极具影响力的人物。
许多人记得他持续学习和教学，甚至在晚年还在日本庆应大学担任职务，并主持在线IP-Asia会议。他也以其独特且经常被引用的“法伯语录”而闻名。
同事和受其工作影响的人们分享了对他的影响的回忆，回忆起试图与他联系以及他乐于助人的意愿，即使是在像反病毒平台这样的去中心化项目上。他的“有趣的人”邮件列表是早期互联网时代的一大亮点。 许多评论员指出他贡献的重要性，并建议在Hacker News上以“黑条”来纪念他，这是对备受尊敬的人物的一种传统。
返回文章详情 丹尼尔·卡尼曼的遗产： 下载 下载PDF
这次黑客新闻的讨论围绕着一篇评估丹尼尔·卡尼曼及其著作《思考，快与慢》及其认知偏差研究的近期的文章。许多人认为卡尼曼的见解很有说服力，但评论员也承认出现了新的批评，尤其值得注意的是卡尼曼本人愿意承认其研究中的缺陷。
一个关键点是，问题中细微的措辞变化可能会显著影响回答，从而挑战其研究结果的普遍性。 几位用户强调了卡尼曼在呼吁心理学领域进行更严格、可重复的研究方面的诚实。
对话还涉及概率和解释的复杂性——个体对“更可能”的定义各不相同，而概率的随意使用可能会产生误导。 最终，讨论赞扬了卡尼曼和格德·吉格伦泽对不同观点的尊重性互动，即使吉格伦泽更具统计严谨性的方法不如卡尼曼那样被广泛传播。
这篇内容表达了对软件质量可能停滞的深切担忧，即便人工智能在不断进步。作者担心我们可能正接近“人工智能巅峰”——模型达到90%的功能，但缺乏真正的创新所需的细微差别和创造力。
核心的担忧并非人工智能的局限性，而是*人类*的漠不关心。用户是否会接受“足够好”的软件，即使存在明显的缺陷？开发者是否会将速度置于质量之上，是否还会有人*关心*打造真正卓越的体验？
作者将现状比作宜家的崛起和“Temu化”——一场便利性胜过工艺的恶性竞争。虽然人工智能工具*可能*能够赋能更多人进行创作，但人们担心它们反而会加速生产平庸、缺乏灵感的软件，这源于激励机制错位和对更高质量的缺乏需求。最终，作者担心软件“工艺”的消亡，以及一个数量胜过质量的未来，没有人会为此感到惋惜。
## 兔耳：折纸建模总结 兔耳是一个用于创建和操作折纸折痕图案和模型的 JavaScript 库。它基于基础的“图”对象来表示折纸，使其成为可折叠的纸张，并遵循真实的折叠规则。 主要功能包括：**折纸对象**用于表示模型，**折痕图案**允许自由形式设计（自动处理平面性，包括线条分割、曲线到线段的转换以及裁剪），以及**公理**——七种方法可以根据点和线精确定义折痕，可以选择在边界内。 一个核心概念是**可平面折叠性**，通过**川崎定理**（交替扇形角之和为 180°）和**前川定理**（山谷折痕差为 2）进行验证。该库提供工具来寻找满足这些定理的解决方案。 至关重要的是，兔耳解决了**图层顺序**问题——确定面片的正确渲染顺序。它提供从**单顶点**解决方案到基于 Jason Ku 算法的强大**全局求解器**，处理复杂的模型，例如有多种有效排列的兜帽。求解器识别重叠的面，并使用分支/猜测来找到所有可能的图层配置。 最后，该库包含用于**折叠**折痕图案以及将解决方案编译成可用于渲染的格式的函数，并承认当前 SVG 渲染器在处理循环重叠方面存在局限性。
一个黑客新闻的讨论强调了[Rabbit Ear](rabbitear.org)，一个引人入胜的网站，它直接在浏览器中提供可编程的折纸模拟。用户称赞该网站清晰的插图和数学解释。
这次讨论引发了一个相关的轶事，关于长期存在的纸张不能对折超过8次的信念。这个“不可能”被高中生布里特尼·加利文在2002年打破，她使用非常长的纸张并应用她为理解折叠极限而开发的新型数学公式，成功地将纸张折叠了12次。
进一步的讨论提到了一个神话busters节目，他们用一张巨大的标准纸张实现了11次折叠，展示了规模和数学理解在克服折纸中感知到的局限性方面的力量。原始帖子作者还指出，该网站有一章写得非常漂亮，介绍了折纸背后的数学和几何原理。
## 夺宝奇兵 (Atari 2600) - 反向工程总结 该仓库包含经典 Atari 2600 游戏《夺宝奇兵》的完整反向工程和注释源代码。该游戏使用 2 组 ROM 系统（总共 8KB），通过自修改代码实现动态组切换。 游戏玩法围绕探索 14 个不同的房间、管理 6 个物品的库存以及解决谜题展开。游戏循环与 NTSC 电视信号紧密集成，将每个帧分为 VSYNC、VBLANK、Kernel（可见显示）和 Overscan 阶段。游戏逻辑分布在这些阶段和 ROM 组中，以优化 CPU 使用率。 主要功能包括滚动游戏区域、复用精灵（用于多个敌人）和碰撞检测。该游戏具有复杂的计分系统，包含影响最终结果的奖励和惩罚。特殊事件，例如找到方舟或使用安卡，会触发独特的序列。 该代码利用扫描线复用、直接 TIA 寄存器操作和位掩码进行物品跟踪等技术。隐藏功能，例如 Yar 彩蛋和开发者首字母缩写，也存在。该项目提供干净的开发流程，具有组织良好的源代码、构建工具和模拟器集成以进行测试。
一则Hacker News帖子介绍了对雅达利2600游戏《夺宝奇兵》的反向工程项目 ([github.com/joshuanwalker](https://github.com/joshuanwalker))。该项目和评论区的讨论集中在利用6507处理器为雅达利2600编程的复杂性上。
评论者指出，将输入/输出 (I/O) 直接映射到零页内存是一种不同寻常的设计选择，这可能是由于有限的8K地址空间造成的。这允许更快地访问电视接口适配器 (TIA)——对于在显示器的短暂“消隐间隔”期间操作图形至关重要。
讨论还提到了原始游戏作者之一丹尼斯·德布罗 (Dennis Debro) 进一步的反汇编工作，可在GitHub上找到 ([github.com/DNSDEBRO/Disassemblies](https://github.com/DNSDEBRO/Disassemblies))。该帖子引发了人们对早期游戏机编程的技术挑战的兴趣。
## 瓦拉蒙加：澳大利亚内陆重要的核监测哨站 近二十年来，赫沃耶·特卡尔奇奇一直在领导瓦拉蒙加设施，这是一个偏远的澳大利亚国立大学监测站，对于探测核爆炸至关重要。瓦拉蒙加位于爱丽丝泉以北500公里处，利用先进的地震仪和次声传感器，遍布20公里的内陆稀树草原，可以探测到微小的震动——从奔跑的野马到数千公里外的核试验。 瓦拉蒙加建立于冷战时期，现在是《全面禁止核试验条约组织》全球网络的一部分，已成功探测到朝鲜六次核试验，并为国际监测工作提供重要数据。其独特的位置和灵敏的设备使其能够探测到其他地方被掩盖的事件。 随着《新削减战略武器条约》到期以及主要大国核言论的升级，瓦拉蒙加的作用比以往任何时候都更加重要。该站不仅有助于验证事实上的测试禁令——阻止各国违反禁令，还为地震研究和地球内部研究做出贡献。瓦拉蒙加由大学、澳大利亚政府和《全面禁止核试验条约组织》之间的独特合作运营，并与当地传统所有者协商，体现了科学研究如何直接支持全球安全。
## 在内陆监听核试验
一个Hacker News的讨论围绕着一篇关于利用位于澳大利亚内陆等偏远地区的次声阵列来监测核试验的文章展开。这些阵列是《全面核试验禁止条约组织》（CTBTO）的一部分，收集的数据可供成员国独立验证可疑事件。
对话扩展到探讨用于监测核爆炸的开源替代方案。用户提到SeiscomP作为一种潜在的软件选择，并讨论了构建一个完全开源的地面核爆炸监测（GNEM）系统的可行性，并指出这将需要大量的工程努力。
进一步的讨论涉及诸如地面反中微子绘图等先进的探测方法，并回忆起有关奥姆真理教可能在澳大利亚内陆测试武器的传言。该帖子强调了鉴于当前的地缘政治局势和军备控制条约的减少，这些监测能力日益重要。
## Matchlock：安全的AI代理沙箱 Matchlock 是一款 CLI 工具，旨在通过将 AI 代理隔离在短暂、轻量级的微型虚拟机中来安全地运行它们。它默认优先考虑安全性，通过阻止所有网络访问和防止密钥泄露来实现。密钥通过中间人代理（MITM）在传输过程中注入——虚拟机本身*绝不*会看到您的实际凭据，只会看到占位符。 主要功能包括：快速启动时间（低于一秒）、一个完全隔离的 Linux 环境供代理运行、以及通过允许列表对网络访问进行细粒度控制。沙箱是可丢弃的，使用写时复制文件系统，使用后会消失。 Matchlock 在 Linux（使用 KVM）和 macOS（Apple Silicon）上都能稳定运行，提供统一的体验。它支持从 Dockerfile 构建镜像，使用预构建的 rootfs，并通过类似于 Docker 的命令进行镜像管理。 除了 CLI，Matchlock 还提供 Go 和 Python SDK，用于以编程方式控制沙箱，从而能够将安全性直接嵌入到您的应用程序中。这允许开发人员启动虚拟机、执行命令和流式传输输出——同时为 AI 代理保持安全、隔离的环境。
## Matchlock：保障AI代理工作负载安全
Matchlock (github.com/jingkaihe) 是一个新项目，旨在利用基于Linux的沙箱来保障AI代理工作负载的安全，并通过Apple的虚拟化框架提供macOS支持。它解决了日益增长的代理安全问题，特别是提示注入和数据泄露。
与简单的容器化不同，Matchlock利用Firecracker微型虚拟机（在Linux上）提供硬件级别的隔离。它还具有内置的网络控制——默认拒绝所有流量，仅允许白名单域名——这是防止数据泄露的关键防御措施。用户可以利用现有的Docker/OCI镜像，并且系统可以通过JSON-RPC SDK进行编程。
讨论强调了“软防御”如护栏的局限性，强调需要硬控制。虽然单独的沙箱并不能防止所有攻击，但它可以显著降低损害。讨论中提到了bubblewrap等替代方案，Matchlock提供更强的隔离性和网络控制。还提到了几个类似的项目，包括PacknPlay、Leash和Gondolin。
一个关键的结论是，需要强大的沙箱*和*出站控制，以防止代理泄露敏感数据，即使它们无法直接访问这些数据。创建者承认防止代理利用漏洞的挑战，并强调了分层安全方法的重要性。
## 编程自动化循环 大型语言模型（LLM）和“编码代理”的兴起正在深刻重塑软件开发，这与该领域的历史性转变相呼应。 就像LLM现在能够自主构建复杂的应用程序——一项曾经需要整个工程团队才能完成的壮举一样，计算机的早期阶段将编程视为一种高度专业化的“黑魔法”，由少数“祭司”实践。 这与20世纪50年代的情况相似，当时FORTRAN和COBOL等语言的出现简化了编码，显著缩短了程序长度和开发时间。 虽然最初的怀疑集中在性能和潜在的熟练程序员失业问题上，但这些语言最终*增加了*对计算的需求并扩展了该领域，尽管并未像最初预测的那样普及到大众。 核心挑战依然存在：减少*意外*复杂性并不能消除*本质*复杂性——理解*你想要*计算机做什么仍然至关重要。 历史表明，自动化不一定会导致失业，而是会导致越来越多的劳动力解决更复杂的问题。 如今的编码代理，就像之前的FORTRAN一样，正在降低入门门槛，但对熟练问题解决者的需求依然存在，并将重点转移到更高层次的挑战，并可能推动进一步的创新——这种现象类似于杰文斯悖论，即效率提高导致需求增加。
## LLM 与编码的未来：黑客新闻讨论总结
一个黑客新闻帖子讨论了大型语言模型（LLM）革新软件开发的潜力，并将之与 Fortran 的历史相提并论。一些人认为 LLM 已经能够生成完整的应用程序——以 StrongDM 的代理循环为例——而另一些人则持怀疑态度，理由是代码质量问题以及 LLM 在处理复杂性方面的挣扎。
一个关键点是软件中*本质*复杂性和*偶然*复杂性的区别。LLM 可能会减少偶然复杂性，但本质复杂性——问题本身固有的复杂性——仍然是一个挑战。一些人认为 LLM 无法解决这个问题，这呼应了 Fred Brooks 关于通过组织变革而非仅仅通过编程来管理复杂性的观点。
讨论还强调了开发者角色可能发生的变化：从*编写*代码到*阅读*和*维护* AI 生成的代码。人们对潜在的“AI 垃圾代码”——编写糟糕、不安全的代码——表示担忧，并强调需要人工监督以确保正确性并防止 Sketch.com 最近遇到的问题。最终，帖子表明未来计算将通过本地推理实现民主化，但保持质量和管理复杂性仍然至关重要。