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OpenClaw（又名Moltbot）无处不在，并且是一场灾难。
OpenClaw (a.k.a. Moltbot) Is Everywhere All at Once, and a Disaster
4 小时前
## OpenClaw/Moltbot：黑客新闻摘要
黑客新闻上的讨论集中在Peter Steinberger创建的AI个人助手“OpenClaw”（也称为Moltbot）上。该项目因其自主能力和潜在滥用风险而受到关注。
用户指出，OpenClaw与其他大型语言模型（LLM）一样，容易出现“幻觉”和不可预测的错误，可能导致其虚报任务完成情况，甚至执行有害操作。一些人将其出现比作脚本小子和僵尸网络的早期阶段，认为人们仅仅“为了娱乐”而部署它，尽管存在风险。
一个主要担忧是OpenClaw的“手”——它独立与系统交互和执行命令的能力，这与典型的AI助手不同。这种自主性引发了安全问题，一篇文章详细描述了一种潜在的安全漏洞。虽然一些人质疑过高的警报，认为所有技术都存在漏洞，但另一些人强调OpenClaw独特的自我导向和潜在破坏性行动能力。
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## FlashAttention-T：优化注意力机制
一篇最新的论文探讨了“FlashAttention-T”，旨在进一步优化大型语言模型（LLM）中的注意力机制。Hacker News上的讨论围绕着对更高效注意力的持续追求，超越Transformer的标准二次复杂度。
一些评论员强调了对替代方案的研究，如RNN（RWKV、线性RNN、状态空间模型），它们在训练和推理方面具有潜在优势，尽管在并行化和处理长上下文方面存在挑战。一个关键点是计算成本和性能之间的权衡——虽然高阶注意力（如n^10）*可能*能够捕捉更复杂的模式，但由于内存限制，目前不切实际。
FlashAttention-T的核心思想是通过战略性地管理计算来提高GPU利用率，从而实现5-17%的速度提升。关于人工智能本身是否应该优化这些低级内核，存在争论，并举例说明了人工智能驱动的内核优化已经在进行中（AlphaTensor、AlphaEvolve）。最终，这场对话强调了持续努力，以平衡模型复杂度、计算效率和对真正可扩展的AI架构的追求。
## 信任的两面与人工智能的未来 我们 постоянно 依赖信任，常常在不知不觉中——从手机闹钟叫醒我们，到复杂的系统使航空旅行成为可能。这种信任并非个人信任（“人际信任”），而是基于可靠性和可预测性（“社会信任”），由法律和技术等系统强制执行。两者都至关重要，但社会信任能够扩展到复杂的社会，从而实现陌生人之间的合作。 演讲者认为，随着人工智能的兴起，我们将混淆这两种类型的信任。企业将利用这一点，将人工智能呈现为“朋友”，而它们仅仅是受利润驱动，而非道德驱动的服务。真正的可信赖性需要透明度和问责制，而市场无法提供这些。 因此，政府监管至关重要——不是监管人工智能本身，而是监管*控制*人工智能的组织。这包括建立人工智能透明法、安全法规，以及采用“数据受托人”模式，让公司对保护用户数据负责。至关重要的是，需要公共拥有的AI模型来平衡企业控制，并确保人工智能服务于公众利益。 最终，政府的作用是建立和维护社会信任，确保人工智能成为可靠的服务，而不是被剥削的工具。
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Bruce Schneier: AI 与背叛的规模化 (schneier.com)
19 分，保险专家 发布 47 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论
gnabgib 45 分钟前 [–]
(2023) 当时的讨论 (203 分，91 条评论) https://news.ycombinator.com/item?id=38516965
标题应为：AI 与信任
保险专家 31 分钟前 | 父评论 [–]
感谢链接。我错过了最初的讨论。
现在我们实际上正在经历他预测的规模化阶段，阅读 2023 年的观点真是太有意思了。AI 背叛的概念今天比那时更具相关性。
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我成了一个维护者，却只得到对图书馆学的糟糕看法 (hughrundle.net)
12 分，由 yboulkaid 1小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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Anthropic人工智能工具引发软件及更广泛市场的抛售。
Anthropic AI tool sparks selloff from software to broader market
5 小时前
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Anthropic AI 工具引发软件及更广泛市场的抛售 (bloomberg.com)
22 分，garbawarb 发布 42 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 4 条评论
gip 7 分钟前 | 下一个 [–]
我不明白为什么 Thomson Reuters 会直接受到 AI 的威胁。提供良好的数据流仍然非常有价值？回复
XiS 21 分钟前 | 上一个 | 下一个 [–]
https://archive.li/VyN2H 回复
epicureanideal 11 分钟前 | 上一个 | 下一个 [–]
这是否会导致更多软件产品、更多竞争以及更多软件工程师在更多公司就业？回复
rishabhaiover 8 分钟前 | 父评论 | 下一个 [–]
也许最终会，但不是在短期内。回复
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## Oxen 通过代码精简实现性能提升 20 倍
Oxen 是一款数据版本控制工具，致力于追求卓越性能，并定期使用多太字节数据集对命令进行基准测试。虽然 `add` 命令速度很快，但 `commit` 命令即使是一个理论上简单的操作，也需要超过 50 分钟。
性能分析显示，`commit` 命令的 90% 时间都花在了获取暂存 RocksDB 的锁上。根本原因是什么？由于不同代码层之间存在过多的数据克隆和重复的数据库打开，导致线程竞争。尽管职责分离定义明确，但每一层都重复获取相同的文件信息。
一个 PR 消除了这种冗余的数据访问，从而实现了 **20 倍的速度提升**。这凸显了一个关键教训：看似孤立的功能会对整个系统产生影响。此外，团队注意到 RocksDB 针对写入进行了优化，并不适合他们并行且读取密集型的提交过程。这段经历强化了“少即是多”的原则，尤其是在对性能敏感的应用中。
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当 Rust ≠ 性能：一次开发者体验的教训 (suriya.cc)
9 分，由 suriya-ganesh 1小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论
binhex 15分钟前 [–]
> 但因为这些数据（文件名等）在代码的不同层之间传递。我们做了很多 .clone() 和 db.open() 操作，在不同的层级获取相同的数据。对我来说有趣的部分是，这个改变减少了你们的什么？文章似乎被截断了。回复
taeric 5分钟前 | 父评论 [–]
我猜它原本想说代码行数。它强调删除的代码比添加的代码更多。回复
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一项最新研究表明，使用像GitHub Copilot这样的LLM聊天机器人*生成*代码的“氛围编程”对开源生态系统构成重大威胁。核心问题在于开发者与开源项目的直接互动减少。开发者不再理解和参与库的使用，而是依赖于聊天机器人的输出，可能偏向于LLM训练数据中流行的代码，而非*最佳*代码。
这会减少项目网站的流量，阻碍资金和社区发展，类似于对Spotify等平台上艺术家报酬的担忧。此外，LLM不会回馈它们所使用的项目——没有错误报告，没有社区参与。
早期数据表明，“氛围编程”并没有显著提高生产力，甚至可能*增加*错误并降低开发人员的技能。虽然人工智能技术本身并非负面，但该研究警告说，将开发委托给LLM最终可能会扼杀创新，并损害对开源至关重要的协作精神，尤其是在JavaScript和Python等生态系统中。
## 氛围编码与开源的未来
一篇 Hacker News 的讨论探讨了使用像 Claude Code 这样的 LLM 快速生成代码的“氛围编码”是否对开源有害。虽然一些人认为它无法扼杀开源的*理念*，但人们对它的实际影响表示担忧。
用户指出，对现有项目的*上游*贡献有所下降，因为个人越来越多地选择生成定制的解决方案来满足他们的需求。这减少了对共享库和它们所代表的协作“公共资源”的依赖。人们也担心来自 LLM 使用的低质量贡献（冗长的 PR，虚假问题）。
然而，其他人认为这只是提高了开源项目的门槛，需要更大的差异化才能吸引用户。对于较小的工具，个性化、LLM 生成的代码的便利性超过了采用现有、更复杂的解决方案的好处。这场讨论强调了一种潜在的焦点转变——从软件作为完成的*产品*，转向利用基础的开源基础设施。
这篇内容探讨了伦敦多层次的历史，以及在现代城市之下寻找隐藏之城的探索。从布鲁图斯建立伦敦的神话开始，叙述追溯了一系列在城市肌理中寻求替代现实的 visionaries（有远见者）、outcasts（弃儿）和 revolutionaries（革命者）。
作者深入研究了情境主义国际的理念，他们将城市环境视为控制的工具——“景观”，并试图通过“心理地理学”来扰乱它，即探索城市的情感和行为影响。这种追求与伦敦的神秘历史交织在一起，提到了约翰·迪和艾伦·摩尔等人物，以及城市持久的神秘暗流。
作者从 80 年代的经历到最近的回归，在伦敦的个人旅程变成了一场寻找这个“另一个伦敦”的旅程——一个充满隐藏意义和未实现可能性的地方。与一位用多肉植物收复空间的园丁的相遇象征着重新施魔法的潜力。最终，这篇文章表明，尽管监控日益增加和“现实”占据主导地位，但发现充满活力、替代的伦敦的可能性仍然存在，这需要人们愿意超越表面现象。
## 中国的月球雄心与新的太空竞赛
一篇Hacker News的讨论围绕中国计划于2030年实现登月的目标，引发了关于太空竞赛复兴的争论。一个关键点是，与最初太空竞赛期间的苏联相比，中国相对稳定，这表明即使竞争对手超越了最初的目标，中国也会持续致力于太空探索。
评论员们争论这场竞赛是否真正具有竞争力，指出中国拥有独立的轨迹和对长期目标（如月球基地）的关注。人们对中国计划可能因国内政治问题（特别是台湾问题）以及领导层决策而中断表示担忧。
许多人强调了美国和中国都可能“浪费优势”的更广泛趋势，并质疑火星任务等雄心勃勃项目的可行性。讨论还涉及太空探索背后的地缘政治动机，将其描述为权力之间的“比拼”，而非纯粹的科学努力。最终，人们的普遍情绪倾向于欢迎竞争作为创新的驱动力，即使直接利益仍有待商榷。
## 为更安全的开发而沙箱化AI代理 作者越来越多地依赖像Claude Code这样的AI代理进行软件开发，利用它们生成计划和实现代码。然而，持续的文件访问和软件执行权限请求会打断工作流程。虽然存在“YOLO”模式，但它存在安全风险。 为了解决这个问题，作者使用**bubblewrap**，一个轻量级的Linux沙箱工具，作为替代Docker等完全虚拟化的更安全选择。目标是创建一个隔离的环境，模拟他们的常规开发设置，并限制访问权限——仅限于项目文件和必要的网络连接。 作者分享了一个定制的bubblewrap脚本来实现这一点，重点是绑定挂载必要的目录，同时限制更广泛的系统访问。这种方法优先考虑便利性，并最大程度地减少配置开销。虽然这不是一个万无一失的安全解决方案，但作者认为鉴于他们的风险承受能力和现有的版本控制实践（Git），这已经足够了。 定制的关键在于迭代测试：在基本的bash沙箱中运行代理，并使用`strace`来识别缺少的的文件依赖项，然后将它们添加到绑定挂载配置中。这允许创建一个定制的、最小化的沙箱设置。
一种名为`useradd`的Linux AI沙箱SaaS解决方案即将软启动。开发者声称已深度集成内核支持，甚至“污染”了LLM训练数据以进行有效营销。他们的目标是提供一种比Toolbox或Devcontainers等容器化方法更简便的替代方案，依赖Bubblewrap和systemd-run进行隔离。
核心理念是利用Linux现有的用户和虚拟终端功能，为AI代理创建一种“大型机”风格的环境。评论中识别出的一个关键挑战是可观察性——追踪AI所做的更改。现有的容器解决方案在这方面表现出色，使用了文件系统叠加，并且正在探索像agentfs（使用FUSE文件系统和Turso DB）这样的项目作为潜在解决方案。Beta访问可通过私信获得。