## 速度与进展：摘要 作者认为，持续低估速度是良好工作的主要阻碍。虽然质量需要时间，但*慢*并不等同于*好*。事实上，更快的迭代通常会带来更好的结果——一篇更快的博士论文通常更优秀。 快速行动并非急于完成，而是为了最大化脑力并高效学习。速度有助于避免在无关紧要的功能上浪费精力（例如制作没人想听的播客），并通过更快的错误反馈来加速学习。 此外，缓慢的工作会过时。作者以一位教授固守旧讲义为例，说明了重建意愿不足如何阻碍进步。正如经验丰富的外科医生受益于大量的经验一样，快速迭代和频繁练习是改进的关键。核心信息：优先考虑速度，从失败中学习，避免陷入过时的工作。停止缓慢——行动起来！
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## Claude 一次性反编译：工作流程总结
最近的实验表明，“一次性”反编译——将函数连续且无人值守地输入 Claude——极大地加速了 Snowboard Kids 2 反编译项目的进展。这种方法，即 Claude 尝试匹配后退出，与传统的、人工引导的方法相比，最大限度地提高了吞吐量。
该工作流程使用脚本来优先处理可能成功的函数（基于逻辑回归模型，考虑指令计数、分支和跳转——堆栈大小被证明无用）。Claude（Opus 4.5 优于 Sonnet）然后在清晰的指令和一组简单的类 Unix 工具的引导下尝试反编译，这些工具的设计注重鲁棒性和 token 效率。这些工具中的防御性编码是关键要素，用于处理 Claude 可能出现的错误。
虽然有效，但该过程并非没有风险——无人值守的运行可能会耗尽 Claude 配额。然而，仔细的搭建和“放弃”阈值（尝试十次后）可以减轻这种风险。这种方法表明，反编译的主要限制正在从人类专业知识转移到计算能力和模型访问。虽然 LLM 生成的输出需要清理，但它们为理解和修改游戏代码提供了强大的基础，并建立在现有反编译社区的工作之上。该项目的 GitHub 页面邀请贡献者来解决剩余的困难函数。
## LLM 与反汇编：一种新方法
一篇最近的博文详细介绍了使用 LLM Claude 反汇编 N64 游戏代码（特别是 *Snowboard Kids 2*）的令人印象深刻的结果。作者成功创建了一个自动化循环，让 Claude 尝试反汇编函数，并取得了出乎意料的有效成果。这建立在前人使用 LLM 辅助逆向工程的工作之上。
讨论强调，LLM 在识别函数目的和清理反汇编代码方面表现出色，甚至可以处理汇编语言。然而，专家警告不要在没有人工监督的情况下依赖 LLM 进行逆向工程的*理解*，因为它们可能会编造解释。
一些评论者分享了使用 Claude 和 Gemini 等 LLM 成功完成任务的经验，例如移植代码、优化 JavaScript，甚至重建旧游戏。人们对使用基于云的 LLM 反汇编受版权保护的代码的法律影响表示担忧，因为可能留下证据链。
最终，对话表明 LLM 是反汇编的强大*工具*，但强调继续需要人类专业知识和仔细考虑法律后果。自动反汇编的潜力引发了关于软件保存和开源访问未来的问题。
## Google 的张量处理单元：摘要
Google 的张量处理单元 (TPU) 起源于 2013 年扩展神经网络的需求，面临传统硬件扩展的限制（摩尔定律）。与 GPU 不同，TPU 是*专门*为深度学习设计的，优先考虑矩阵乘法——神经网络运算的核心——而非通用计算。
早期的 TPU (v1-v3) 专注于推理，然后通过 BrainFloat16 等创新技术扩展到训练，以实现高效的精度，并采用收缩阵列架构来最大化算术强度。 后续版本 (v4 及更高版本) 解决了系统级扩展问题，引入了共享 CMEM 以加快数据访问速度、SparseCores 以处理大量嵌入的模型，以及复杂的 optical interconnect (OCS) 以实现大规模、动态可配置的 pod。
TPU 成功的关键在于*协同设计*——将硬件与专用软件（XLA 编译器）和网络紧密集成。这使得确定性执行、高利用率和高效的资源管理成为可能。 近期的进步强调了通过能源效率和系统级优化来降低总体拥有成本 (TCO)。
TPU 不仅仅是更快的芯片；它是一个完整的生态系统。 复制硬件具有挑战性，但 TPU 的故事强调了在不断发展的 AI 加速领域中，专业化、系统思维和持续迭代的重要性。
## TPU：黑客新闻讨论摘要
这篇黑客新闻讨论围绕一篇关于谷歌张量处理单元（TPU）架构的最新文章展开。对话强调了TPU背后的出色工程技术，特别是其超长指令字（VLIW）架构的复杂性以及用于编程它们的XLA编译器框架的成功。用户指出，尽管具有挑战性，但由于神经网络工作负载的规律性，为TPU设计神经网络内核比通用架构更简单。
一个关键的讨论点是XLA更广泛的行业采用潜力，尽管它功能强大且开源。人们对中国在芯片制造方面的快速进展表示担忧，包括潜在的TPU生产，以及对谷歌和英伟达的影响。
该讨论还涉及人工智能基础设施扩展的实际挑战，包括电力需求和半导体制造的难度，强调了所需的专业知识。最后，一些人争论了LLM的长期可行性以及人工智能发展的整体影响。
## 自闭症的增加与诊断重叠 近年来，越来越多的人认同或寻求自闭症诊断，这让一些临床医生质疑“自闭症”是否已成为“怪人病”的统称。虽然自闭症是一种有效的诊断，其特征是社交沟通/互动困难以及自幼存在的限制性/重复性行为，但其症状与其他疾病存在显著重叠。 许多表现出社交笨拙、焦虑或高度专注等特征的人，实际上可能患有社交焦虑症、分裂性或分裂型人格、强迫性倾向，或受到创伤的影响。自闭症意识的普及——尤其是在网上——可能导致基于相关特征的自我诊断，掩盖了其他潜在的解释。 至关重要的是，真正的自闭症诊断需要全面的临床评估，而不仅仅是认同一系列特征。共病很常见，这意味着自闭症可以与其他疾病同时存在，但准确的诊断对于获得适当的支持和资源至关重要。最终，认识神经多样性的范围并考虑替代诊断对于细致理解个体经历至关重要。
## 黑客新闻讨论：自闭症与神经多样性
最近黑客新闻上的一场讨论引发了关于自闭症及其与其他神经发育状况关系的争论。一个关键点是，精神分裂质（与精神分裂症相关）在某些方面可能是自闭症的对立面——两者都涉及社交困难，但在信息处理方式上有所不同：自闭症大脑优先处理感官输入，而精神分裂质大脑优先处理对世界的内部模型。
对话探讨了精神疾病中“预测错误”的更广泛概念，一些人认为所有精神健康状况都可以通过这个视角来看待。用户分享了个人诊断（或缺乏诊断）的经历，强调了影响的差异——从改变生活到微不足道——以及准确评估的挑战。
一些评论员质疑诊断类别的有效性，认为它们可能是任意的，并受到社会因素的影响。另一些人强调了诊断对于获得支持和寻找社群的重要性。一个反复出现的主题是过度诊断的可能性，这受到服务可及性和对身份/解释的需求驱动。讨论还涉及了社会压力和诊断日益普遍的影响，一些人认为现代生活本身就可以模仿自闭症特征。
作者讲述了在谷歌上寻找萨拉马戈的名言——“上帝是宇宙的沉默，而人类是赋予沉默意义的呼喊”——时遇到的挫折。尽管知道部分内容，但多次搜索都未能找到结果，这引发了作者对宗教狂热分子可能进行审查的偏执想法。 问题并非审查，而仅仅是搜索词的错误，后来朋友纠正了这一点。然而，这次经历让作者产生了一个更大的担忧：谷歌的信息收集和处理过程不透明。与建立在相互信任和开放获取之上的公共图书馆不同，谷歌是一家优先考虑自身利益的公司，并对其方法保密。 这种缺乏透明度令人不安，引发了关于可访问性、潜在偏见以及谷歌是否完全理解其对信息拥有巨大权力所带来的影响等问题。作者最后思考了一个悖论：一家致力于*使*知识可访问的公司，却同时*隐藏*着自身的运作方式。
## 缺失的沉默：关于信息获取与消费主义的讨论
乌苏拉·K·勒古恩一篇2010年的文章，在Hacker News上引发了关于信息获取以及我们作为“消费者”角色的争论。核心问题在于像谷歌这样的搜索引擎的不透明性——信息是如何被选择、排序，甚至可能被隐藏的——尽管它们声称要使知识普遍可及。
评论者质疑，将自己定义为消费者是否会使一种“现代农奴制”正常化，在这种制度下，对服务的依赖感不再是选择，而更像是必需。讨论延伸到信息本身的商品化，与斯托尔曼对“内容”一词的批判以及从“艺术”到“内容创作”的生存转变相呼应。
一些参与者认为，期望盈利公司保持透明是不切实际的，建议像维基百科或互联网档案这样的公共资助、开源替代方案更适合于保存和组织知识。另一些人则强调了特权和创造性追求获取途径的循环性。最终，这个帖子反映了人们对数字环境中固有权力动态日益增长的不安，以及对一个更加开放和负责任的信息生态系统的渴望。
## Linux 安装节总结 Linux 安装节将于 **2025 年 12 月 9 日下午 6 点至 9 点**在 **贝尔格莱德，Jagićeva 5 号数学学院 JAG3 教室**举行。本次活动旨在帮助参与者在笔记本电脑上安装 Linux，并有经验丰富的用户在场提供协助。根据兴趣，还可能提供关于命令行、Git 和 C 编程等主题的简短培训课程。 本次活动是“十末”活动的一部分，旨在推广 Linux 作为对 Windows 10 的用户友好且环保的替代方案。推荐给初学者的发行版包括 **Debian、Ubuntu、Mint、Zorin 和 Fedora**，而 **Arch** 适合有经验的用户。Linux 可以与 Windows 并行安装，在虚拟机中安装，或完全替代 Windows。 **强烈建议考虑并行安装或替换 Windows 的参与者提前备份数据。** 本次活动由 **Decentrala** 组织，该组织致力于推广去中心化和知识共享，可以通过 **Ponovo** 组织回收有缺陷的设备。此外，还将在同一地点举办关于命令行的初学者研讨会（12 月 16 日）和 Git 研讨会（12 月 23 日）。
## Linux InstallFest 贝尔格莱德 & 社区讨论
最近在贝尔格莱德举办的 Linux InstallFest (dmz.rs) 引起了 Hacker News 上关于举办此类活动和向新手介绍 Linux 的讨论。参与者分享了组织安装派对的经验，回忆起与初学者的积极互动——甚至有一位 55 岁的老人第二年带着 Debian 回来了！
对话涉及了发行版选择，Fedora Silverblue (以 Flatpak 为中心) 和 Debian 一贯的支持被强调为对初学者来说是不错的选择。对组织者的实用建议包括携带充足的电源插座、USB 驱动器和快速 WiFi，以及通过坚持对初学者友好的发行版并避免提供过多的选择来简化流程。
PXE 启动和 Live USB 等替代方案也被讨论，重点是赋能用户在家中复制体验。该帖子还探讨了更广泛的可访问性，包括 Zorin OS 直接从 USB 运行的可能性以及内置的 Windows Subsystem for Linux。分享了诸如 endof10.org (列出类似活动) 以及塞尔维亚关于开源的播客等资源。
## Divine D. Rev. 1.1：改进总结
Divine D. 的 Rev. 1.1 是构建稳定、社区驱动的开放移动系统的重要一步，融合了对 Rev. 1.0 评估的反馈。主要变化包括废弃 SecondPCB，其功能已集成到 mainPCB 中。
主要新增功能集中在连接性和功能性方面。**microSD Express** 接口 (PCIe 2.0 Gen 2 x1) 大幅提升存储速度，同时提供支持高达 8K 分辨率的 **Micro HDMI** 输出。**LoRa** 收发器支持用于物联网和网状网络的远距离、低功耗通信。
电源管理方面得到了增强，新增**负载和电池电源开关**以提高效率，以及新的**欠压电池监控器**，防止深度放电电池导致启动循环。**触觉引擎**增加了触觉反馈，新的 **LED 指示灯**提供系统状态更新。
进一步的改进包括**电池断开开关**、扩展的**配件 pogo 接口** (UART, USB, SPI, JTAG) 以及切换到更紧凑的 **M.2 B-key 连接器**，用于 GSM/4G 模块。大量的**设计修复**解决了 Rev. 1.0 中发现的问题，巩固了 Divine D. 作为灵活的开放硬件平台的地位。
一个名为Divine D的新开源移动系统，基于Linux，正在Hacker News上受到关注。目前这是一个来自突尼西亚、由Bdiri博士领导的小型项目，旨在为用户提供对移动体验的更多控制——这是对苹果和谷歌施加的限制的回应。
评论者对现有移动双头垄断的替代方案表现出强烈热情，强调在硬件*和*软件方面都需要开放标准。一种设想是模块化手机，类似于电脑，允许用户自定义和更换组件。
虽然硬件模块化很有吸引力，但许多人认为开放和自由的软件是更重要的优先事项，能够提供更大的用户自由。该系统具有M.2插槽，但有些人对它不支持更快的NVMe存储表示失望。该项目为更可定制和以用户为中心的移动未来带来了希望。
我们基于与普通Linux桌面完全不同的技术和原理构建了Aurora。更新在推送给您之前会经过构建和测试，并且是一个在后台应用的单一镜像。如果Aurora的新版本出现问题，您可以回滚到已知可用的状态。基于镜像的方式是未来。
## Aurora Linux：一款新发行版面临质疑
Aurora 是一款新的 Linux 发行版，旨在成为“终极工作站”，基于 Fedora 并采用基于镜像的方法。然而，它的 Hacker News 发布受到了相当大的质疑。
许多评论者认为 Aurora 只是将现有工具（如 Bazzite 和 Fedora Silverblue）重新包装，并添加了流行语，并没有真正的新意。人们对基于镜像系统的实用性、某些软件（如 Emacs）可能出现的故障以及项目在传统发行版已经稳定的情况下是否有必要性表示担忧。
虽然一些用户欣赏其从 Windows 迁移的潜力以及更精简的体验，但另一些人批评其网站缺乏关于目标受众和项目价值主张的清晰度。大型 ISO 尺寸（6.31GB）也受到了批评。
最终，这场讨论凸显了 Linux 社区内关于不可变、基于镜像的发行版与更传统的、基于包管理的系统之间的优缺点的争论，以及 Aurora 是否提供了足够有吸引力的理由来切换。
## 格雷格·库珀伯格：早期个人电脑游戏中的一位少年天才的失落遗产
在20世纪80年代初，15岁的格雷格·库珀伯格为IBM PC创作了三款令人印象深刻的街机风格游戏——《伞兵》、《PC人》和《J-Bird》，考虑到当时该平台的局限性，这真是一项了不起的成就。这些游戏以其流畅的游戏体验和技术精良而脱颖而出，甚至超越了一些同时期的游戏。库珀伯格通过直接操作PC的硬件，绕过低效的系统调用并利用巧妙的编程技术来实现这一目标。
尽管在Orion Software公司取得了早期的成功，库珀伯格很快就离开了，16岁进入哈佛大学，最终获得了数学博士学位。他成为加州大学戴维斯分校的教授，离开了游戏开发领域。虽然他曾短暂地用Macintosh小应用程序进行编码，但他的热情却在于其他方面。
库珀伯格的故事凸显了计算机历史上的一个独特时刻——一个少年可以对新兴平台产生重大影响的时代。他将早期的成功归功于父母培养的数学天赋和对编程挑战的真正热情。 尽管他没有继续从事游戏开发事业，但他的作品仍然是对足智多谋的证明，并提醒人们“火花”可以点燃对技术的激情。他认为像Python这样易于使用的工具可以激励新一代人，但遗憾的是，如今有抱负的程序员很难发现机会。
## Wolfram 计算服务：扩展您的计算能力
Wolfram 现已推出 **Wolfram 计算服务**，这是一种简化方法，可大幅扩展 Wolfram 语言的计算能力。过去需要大量基础设施，用户现在可以通过 `RemoteBatchSubmit` 函数轻松地将密集型任务（从简单计算到复杂的科学建模）卸载到强大的远程服务器上。
此服务在 Wolfram Cloud 中自动可用，并且可以在 Wolfram Desktop（版本 14.3）中使用 `RemoteBatchSubmissionEnvironment["WolframBatch"]` 启用。它自动处理依赖关系，并与符号表达式无缝协作，将结果直接返回到您的 Wolfram 环境中。
用户可以选择各种机器配置（从 1 个核心到 192 个核心，以及高达 1536GB 内存），并可以通过时间和信用限制来控制成本。使用 `RemoteBatchMapSubmit` 可以轻松实现并行化，从而实现跨众多核心甚至多台机器的计算。
Wolfram 计算服务代表了 Wolfram 能力长期演进的关键一步，建立在现有的并行化工具和云服务之上。未来的发展包括 **Wolfram HPCKit**，允许组织将他们自己的计算设施连接到该系统。该服务旨在使“超级计算机的强大功能”能够为所有 Wolfram 语言用户所访问。