## ERA：使用微型虚拟机安全运行不受信任的代码
ERA 允许您使用类似于容器的微型虚拟机，在本地安全地运行不受信任或 AI 生成的代码。它具有快速启动时间（约 200 毫秒）和友好的开发体验。通过全球部署的 Worker/API（参见 cloudflare/README.md），也可提供完全托管的云层。
**安装：** 主要通过 Homebrew（推荐）：`brew tap binsquare/era-agent-cli` & `brew install era-agent-cli`。依赖项包括 `krunvm` 和 `buildah`。macOS 用户需要区分大小写的 APFS 卷，可通过提供的脚本轻松设置。
**主要特性：**
* **安全执行：** 将代码隔离在微型虚拟机中。
* **快速性能：** 200 毫秒启动时间。
* **语言支持：** Python、JavaScript/Node.js/TypeScript、Go、Ruby。
* **CLI 工具：** `agent vm create`、`agent vm exec`、`agent vm temp` 用于虚拟机管理和代码执行。
* **云部署：** 可选择作为 Cloudflare Worker 部署。
**配置：** 重要的环境变量包括 `AGENT_STATE_DIR`（用于虚拟机数据）和 `AGENT_LOG_LEVEL` 用于日志控制。 详细的平台特定说明和示例可在 `era-agent/README.md` 中找到。
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## ERA：AI 智能体开源沙箱 - 摘要
ERA 由 BinSquare 开发，是一个新的开源项目，旨在解决运行 AI 智能体生成的代码带来的安全风险。 近期事件表明，AI 智能体可能被“越狱”以执行恶意网络攻击，凸显了隔离的必要性。 ERA 通过**本地、基于微型VM的沙箱**提供这种隔离 – 提供超越传统容器的安全级别，接近于完全虚拟机的安全级别，但启动时间更快。
该项目旨在弥合容器的开发者体验与 VM 的安全性之间的差距。 虽然用户已经可以使用容器或 VM，但 ERA 简化了流程，并为 AI 智能体工作流提供了特定的优势。 Node.js SDK 正在开发中。
开发者承认现有项目，如 `krunvm`，并在此基础上构建，解决当前问题并添加面向开发者的功能，例如改进的清理和资源监控。 该项目还探索“配方”和“技能”，以便在安全的沙箱环境中为智能体提供必要的工具。 你可以在 GitHub 上找到该项目：[https://github.com/BinSquare/ERA](https://github.com/BinSquare/ERA)。
## 贪婪、主动推断与血管系统：统一理论
迈克尔·约翰逊提出了一种新理论，将佛教关于痛苦的现象学（*tanha* – 通常翻译为渴望或执着）与现代神经科学，特别是主动推断和血管平滑肌细胞（VSMC）功能联系起来。*Tanha* 被描述为一种本能的“抓取”——一种在感觉输入毫秒内发生的、为了稳定愉悦感觉并避免不愉悦感觉的反射性尝试。
约翰逊认为这种“抓取”不是一个缺陷，而是*主动推断*的副作用，主动推断是大脑预测和控制感觉的过程。然而，这个系统常常出错，产生过度的或不可能的预测，导致压力。他提出这个过程通过包围血管的 VSMC 表现出来，VSMC 压缩并“锁定”与这些预测相对应的神经模式，有效地将它们存储为血管张力。
这个“血管计算”框架表明 VSMC 不仅仅用于血流，而且积极地塑造神经活动，可能掌握着理解中期记忆和痛苦生理基础的关键。释放这种张力——通过冥想或桑拿/冷暴露等练习——可能对解脱至关重要。这个理论将佛教的洞察力与神经科学原理相结合，为系统神经科学提供了一种潜在的重组，并对福祉和人工智能对齐具有影响。
一场 Hacker News 的讨论围绕着“血管计算”（Vasocomputation）这一新理论，探讨痛苦的根源。其核心思想受 Shinzen Young 的启发，认为痛苦并非由痛苦本身引起，而是由我们对感觉的*反应*——推拉它们，并将现实的反映误认为现实——所致。
用户认为这种反应源于单一的可隔离因素，可以通过直接的主观体验来理解，并且可能在观察时逐渐消解。一位评论者推荐通过 simplytheseen.com 等资源探索信念。
对话延伸到相关领域，如物理干预（压缩袜）的影响，以及与创伤释放练习和连贯疗法等实践的潜在整合。许多人认为该理论“言之有理”且充满希望，但同时也表达了对更多经验数据和“硬科学”支持的渴望。该理论被认为可能与人类发展和人工智能对齐相关。
## 音乐与现代手术：舒缓的发现 来自德里 Maulana Azad 医学院和 Lok Nayak 医院的一项新研究表明，在全身麻醉期间播放音乐可以改善患者的恢复情况。研究人员发现，在腹腔镜胆囊切除术期间听舒缓的器乐（长笛或钢琴）的患者，所需的丙泊酚和芬太尼等阿片类止痛药剂量明显较低。 药物剂量的减少带来了更顺利的恢复、较低的应激激素水平以及手术期间更好的血压控制。即使在无意识状态下，听觉通路仍然活跃，允许大脑即使没有有意识的回忆也能感知音乐。这项研究强调了身体对手术的应激反应——即使在麻醉下——以及音乐如何帮助减轻这种反应。 研究人员认为音乐“人性化”了手术室，提供了一种非药物干预措施来改善健康状况。虽然音乐疗法在其他医学领域已经确立，但其在麻醉期间的应用代表着朝着优化手术护理并可能重塑医院实践的一个有希望的转变。进一步的研究正在进行中，以探索音乐辅助镇静的全部潜力。
## 音乐与手术：摘要
一项最新研究（链接见Hacker News讨论）发现，在全身静脉麻醉下，播放舒缓的器乐——特别是结合Yaman和Kirwani Ragas的笛子或钢琴——可以减少所需麻醉药物的用量。该研究针对56名接受腹腔镜胆囊切除术的患者，也暗示了对患者康复的潜在益处，但两组的康复情况相似。
Hacker News讨论强调了对BBC报道该研究的争论，一些人批评将特定手术类型和小型样本量得出的结论泛化。另一些人则指出科学传播的价值，即使研究结果看起来很直观。许多评论者分享了使用音乐应对医疗程序的个人经历，从牙科治疗到核磁共振，并注意到其镇静作用。
对话还扩展到关于免费音乐获取、医院中降噪耳机的重要性以及音乐偏好的主观性等讨论。最终，该讨论强调了音乐作为医疗保健支持元素的潜在益处，同时也强调了严格研究和谨慎解读结果的必要性。
威利斯·惠特菲尔德，一位来自桑迪亚国家实验室的谦逊物理学家，在20世纪60年代初发明了现代洁净室，彻底改变了制造业。面对微粒污染破坏敏感元件（包括核武器元件）的问题，惠特菲尔德在飞机上勾勒出了一种解决方案：层流空气。
该系统不断用高度过滤的空气扫过房间，将颗粒物推到地板上并循环清洁空气——本质上让“空气成为清洁工”。他的1961年原型在空气清洁度方面取得了惊人的1000倍的提升，最初受到怀疑，直到被证明有效。
桑迪亚为惠特菲尔德的设计申请了专利，促使其在电子、制药和医学等行业中迅速普及。这成为桑迪亚的首个重大技术转让，为制造精度设定了新标准。尽管他的工作具有开创性，惠特菲尔德仍然保持谦逊，总是将功劳归于他的团队。他于2014年追授进入国家发明家名人堂，并在桑迪亚竖立了一座雕像，以纪念他持久的遗产。
## Willis Whitfield & Clean Room Technology - 摘要
一篇 Hacker News 的讨论强调了 Willis Whitfield，他创造了至今仍在使用中的洁净室技术，正如最近桑迪亚国家实验室的一篇文章所详细描述。Whitfield 活到 92 岁，他在 1960 年的一次飞行中，在一块“平板”（当时常用术语指纸板）上绘制了洁净室的最初设计。
这次对话引发了对失去的思考，许多评论者分享了失去父母的个人经历。其他人讨论了他们在洁净室工作过的环境，描述了严格的着装程序和独特的氛围。
一个有趣的支线讨论辩论了乡村生活与城市创新的优势，一些人认为农场通过足智多谋和孤独来培养创造力，而另一些人则赞扬了城市中心的密度和协作。讨论还涉及了“平板”一词作为书写板的历史用法，以及活页纸板出人意料的早期起源。最后，文章附带的专利以及 Whitfield 的发明对核武库可靠性的潜在影响被简要考虑。
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## Ruby 与 LLM 时代：总结
最近 Hacker News 上的一场讨论围绕着一篇 Medium 文章，该文章认为 Ruby 的核心原则——强调测试（如极限编程和 TDD）、可读性和良好设计——出人意料地非常适合与大型语言模型 (LLM) 编程。核心思想是，当与强大的测试框架结合使用时，LLM 可以有效地采取增量步骤，并像监督初级程序员一样被监督。
然而，对话很快转向了对 AI 辅助编码的更广泛感受。许多人对“氛围编码”过程感到沮丧，认为它既繁琐又不如传统方法高效，通常需要对 LLM 生成的代码进行大量调试。一些人担心编码乐趣的减少以及潜在的倦怠。
虽然 LLM 在生成测试或审查代码等任务中显示出潜力，但许多开发人员发现它们在解决复杂问题时用处不大。有一种观点认为，编程语言本身正变得不那么重要，重点正在从 *使用什么* 语言转向 *如何* 构建。最终，这场讨论凸显了 AI 工具的潜在好处与更令人不满、更紧张的编码体验之间的矛盾。
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托比亚斯·尼普科夫、贾斯敏·布兰切特、曼努埃尔·埃贝尔、亚历杭德罗·戈麦斯-隆多尼奥、彼得·拉米奇、克里斯蒂安·斯特纳格尔、西蒙·维默、詹博华 著，ACM Books 出版。本书是关于函数式语言数据结构和算法的介绍，重点在于证明。它涵盖了函数正确性和运行时间分析。它以统一的方式进行，通过关于函数式程序及其运行时间函数的归纳证明来实现。所有证明都已通过 Isabelle 证明助手进行机器验证。pdf 文件包含指向相应 Isabelle 理论的链接。点击图片下载整本书的 pdf：本书旨在随着时间推移而发展。如果您想贡献，请联系我们！
## 函数式数据结构与算法书籍讨论
Hacker News 上围绕着书籍《函数式数据结构与算法：一种证明助手方法》（fdsa-book.net）展开讨论。虽然本书严格证明了算法的*正确性*，但有人对它的运行时分析方法提出了担忧。
本书使用算法的抽象来证明运行时属性，而不是直接在代码实现上进行。这引发了关于在抽象上证明正确性是否真正验证了实际代码的运行时的争论。一些人认为，如果没有正式地将抽象与实现联系起来，运行时证明就缺乏实际价值。
另一些人则为这种方法辩护，认为代码本身就是一种抽象，并且在定义良好的抽象上证明属性足以确定渐近运行时复杂度。然而，一个关键点是，本书没有正式地展示其成本函数与实际算法之间的关系，从而在证明具体的运行时性能方面留下了一个差距。一位用户甚至提出了在 Isabelle 中正式声明和证明像 `double` 这样简单函数的线性运行时的挑战，突出了这项任务的难度。
对话涉及了影响运行时的实际因素（编译器、架构等）的复杂性，以及为了可管理性分析而进行抽象的必要性。
## Flutter 与复古 3D 渲染器：一个利基用例
Filip Hráček 详细介绍了他在 Flutter 游戏中实现软件 3D 渲染器的独特方法，旨在实现一种特定的“1970 年代科幻与现代军事用户界面”美学，而这种美学是标准渲染技术无法实现的。 渲染器最初是单线程的，利用 Flutter 的 `Canvas.drawVertices` 进行 GPU 加速，并使用 `TypedData` 进行高效的内存管理，避免频繁的垃圾回收。
随着复杂性的增加和对更广泛硬件兼容性的需求，性能成为一个问题。 Dart 的基于隔离的并发，虽然由于消息传递而安全，但为渲染每一帧的共享内存带来了挑战。 Hráček 通过利用 Dart 的 FFI 在本机堆上分配内存，在隔离之间共享内存，而无需进行代价高昂的复制来克服这个问题。
这涉及一种双缓冲和消息传递系统，将渲染任务转移到工作隔离，从而在强大的机器上将主线程性能提高了 20%。 他承认这种复杂性，并指出 Dart 团队正在探索更直接的共享内存支持。 虽然 AI 辅助在代码实现方面不可靠，但它有助于诸如样板代码生成和初始设置之类的任务。 最终，这个项目展示了一个高度定制的解决方案，它由美学目标和在 Flutter 框架内深入研究低级优化的意愿驱动。
一个黑客新闻的讨论围绕着一个多线程渲染器的项目，目标是实现1970年代风格的美学。一个关键问题是：为什么不使用现代硬件渲染（如Direct3D 9）来达到相同的效果？
对话很快深入到3D图形的历史。用户指出，早期的计算机图形，以《星球大战》（1977年）及其线框视觉效果为例，直到1980年代初才缺乏纹理渲染。处理能力的进步——特别是并行和向量处理器，以及像Cray X-MP这样的超级计算机——推动了向纹理表面的转变，如《星际迷航II：可汗之怒》的“创世纪效应”（1982年）和《最后的星际战士》（1984年）中所见。
本质上，独特的“70年代风格” *正是*由当时的技术限制所定义的——主要是缺乏纹理——并且真实地重现它需要理解和复制这些约束。
Analog.com分享了一份关于数字信号处理（DSP）系统设计的入门课程链接，在Hacker News上获得了积极反馈。用户称赞该内容是一个很好的资源，特别是对于缺乏传统模拟背景的开发者。
一个常见的讨论点集中在线上版本的图像质量，有用户指出在智能手机上分辨率较低。但另一用户澄清，原始PDF是高分辨率的。
评论者还提到了该资料的年代（可追溯到1997年），并推荐奥本海姆的《离散时间信号处理》作为另一项有价值的资源。一个关键的收获是明确DSP的作用——弥合模拟信号和数字处理之间的差距，并将其与通用MCU或CPU区分开来。
心脏植入式电子设备的寿命：一种新型建模工具
Cardiac implantable electronic devices' longevity: A novel modelling tool
2 天前
## 心脏植入式电子设备 (CIED) 寿命：一种新的建模工具
本研究介绍了一种新的框架——功耗指数 (PCI)，用于评估心脏植入式电子设备 (CIED) 的寿命，解决了患者、医疗保健提供者和支付方面临的一个关键挑战。目前，由于报告不一致和编程设置不同，比较不同设备之间的寿命具有困难。
PCI（计算方式为时间 x 电流/电池容量）通过分析功耗和电池容量，实现了标准化的寿命评估。研究人员分析了主要 CIED 制造商的用户手册，对各种设备和设置的电流消耗进行了建模。该模型通过瑞典设备注册处的真实数据进行了验证，证明了其在预测前代设备寿命方面的强大准确性。
结果表明，背景电流占功耗的 50% 以上，凸显了其重要性。PCI 模型成功预测了当前一代设备的寿命，揭示了不同制造商之间的差异以及特定编程选项（如远程监测和起搏算法）的影响。该工具有望改善临床医生个性化的设备选择，并为医疗保健系统的采购决策提供信息，最终优化患者护理和成本效益。
一个黑客新闻的讨论围绕着一个新的建模工具，用于预测心脏植入式电子设备（CIEDs）的寿命，该工具发表在PLOS文章中。
一位拥有CIEDs的患者分享了令人沮丧的个人经历：他们的高端设备频繁发出干扰性蜂鸣声，并在不需要时意外地起搏心脏。电池最终使用了16年，但该患者通过独立研究和与医学专家的合作找到了成功的治疗方法——详细内容发表在已发表的案例研究中。
评论者质疑该建模工具的新颖性，一位心脏病科住院医师指出，增加起搏自然会缩短电池寿命。另一位评论员批评提出的“功耗指数”是一种不必要地复杂的方式来表达电流消耗与电池容量的比率。这场讨论突出了CIEDs的实际问题以及对所呈现研究的怀疑。