作者是一名即将成为父亲的程序员，随着 AI/AGI 的推进，他反思教育的目的。借助波斯曼的《教育的终结》以及过往技术预测（广播、慕课），他指出学校尽管反复被预言将消失，却依然存在，因为教育服务于不断变化的目的：道德成长、公民素养、谋生能力、知识和应变能力。如今，AI 同时挑战了“应变能力”理想和基于市场的教育价值衡量标准。他担心，如果智能被装入瓶中，自己该教儿子什么。波斯曼建议的目的——“地球飞船”“美国实验”“世界创造者”——提供了充满希望、主动建构的目标。作者强调，教学方式与教学内容同样重要，教育应是协作性的：邀请孩子参与定义其目的。最终，教育的未来或许更少取决于固定内容，而更多取决于共享的人类价值和共同创造的意义。
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讨论围绕未来职业不可预测时父母应教孩子什么展开。评论者反对为孩子固定职业，转而强调适应能力、价值观、品格与实用生活技能。建议的品质包括好奇心、怀疑精神、应变能力、韧性、善良、批判性思维以及学习与适应的能力。还有人强调人文素养、学会以少生存，以及教导孩子优雅而深思熟虑地行事。
据报道，Steam Next Fest中的低质量、AI生成游戏比平时更多，这让希望筛选AI内容和标签的粉丝感到沮丧。Valve的轻度策展和算法可能会随时间埋没垃圾游戏，但用户抱怨要从“AI垃圾”中翻找。这一趋势反映了游戏开发中更广泛的AI采用，包括Epic的“AI优先”方向和Capcom在REX项目中使用AI。一些粉丝建议等待热门试玩版上升，而不是立即参与。
Steam 用户在 Next Fest 期间因大量低质量 AI 辅助游戏涌入而要求提供“无 AI”筛选器。Hacker News 评论者就如何披露 AI 使用展开辩论，指出其用途从后台工具和超分辨率到最终美术与代码不等，使标签难以定义和执行。一些人认为标记所有 AI 代码会让标签毫无意义；另一些人认为应先标记明显的 AI 生成视觉和音频资产。评论者还讨论了 Steam 的自我申报规则、策展，以及筛选器是否优于封禁。关于 AI 的作用存在分歧：一些人认为它能助力有热情的创作者，另一些人认为它助长了圈钱的“垃圾内容”。总体而言，该帖突显了区分可接受 AI 使用与低质量发布物的困难，许多人建议 Steam 需要更强的策展或更清晰的披露，而非简单的封禁。
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对 AI 工程师来说太晚才领悟的 Go 约定
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cheikhdev
34 分钟前
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本作品是根据官方说明书交互式三维重建的宜家 BILLY 书柜（80×28×202 厘米）组装过程，展示零件、五金件数量及步骤顺序。包含 82 件五金件，演示凸轮锁与木榫如何连接板材，而钉装背板可防止侧倾。用户可逐步或播放组装、旋转、缩放并打开说明书。还包含更简单的 LACK 小桌选项。尺寸与孔位为近似值，读取自图纸而非测量，组装速度比现实更快。安全警告强调壁挂固定，因倾倒可能致命；壁挂螺丝与膨胀螺栓不包含。控制包括箭头、时间线、播放、视图切换和相机移动。本项目与宜家无关。
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IKEA – 3D 指南
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punnerud
1 小时前
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Lucasoato
21 分钟前
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[–]
太不可思议了。请宜家雇佣这个人，为你们所有产品生成动画/交互式网站。
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extrememacaroni
2 分钟前
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[–]
雇佣……为什么，这是 AI。他们可以自己做。
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Navaie
23 分钟前
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[–]
这太棒了
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JAXA 即将执行 Phobos 样本返回任务
(
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18 点
由
Muhammad523
1 小时前
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TGower
18 分钟前
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[–]
JAXA 做得很好，他们还发布了分辨率最高的开放获取全球表面高程模型。对于一个 GDP 约为美国十分之一的国家来说，真的很令人印象深刻。
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dvh
30 分钟前
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[–]
我希望他们拍到 Phobos 巨石的一些照片：
https://en.wikipedia.org/wiki/Phobos_monolith
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TorchTPU 是 Google TPU 的 PyTorch 后端，使 PyTorch 模型和操作能够在 TPU 设备上运行。它提供自定义 ATen 内核、用于优化 XLA 执行的编译缓存、分布式训练支持（数据并行与张量并行）、torch.compile 集成，以及调试和基准测试工具。示例涵盖 Llama、Qwen、ResNet、DLRM、minGPT 和 UNet 等模型。文档包含用户指南和 Marimo 笔记本。支持 Python 3.11 及以上版本。可从 PyPI 安装 torch_tpu==0.2.0（使用 CPU 版 torch wheel 索引），或使用 Bazel 从源码构建。开发使用 Bazel/Bazelisk，可通过 compile_commands.json 进行可选的 clangd 配置。该项目在 Apache 2.0 许可下开源，欢迎遵循其 CLA 和审核流程的贡献。
Google 在 GitHub 上开源了 TorchTPU，一个面向 TPU 的原生 PyTorch 后端。Hacker News 讨论中包括与亚马逊用于 AWS Trainium 的 torch-neuronx 的比较。用户询问 TPU 是否存在于 Google Cloud 之外；回复提到了 Google Coral USB 和 M.2 TPU 设备以及更广泛的 TPU 类/神经加速器。另一条评论链接到先前讨论，比较了 Cerebras、Groq、Tenstorrent、AMD 等专用 AI 芯片。该帖子在捕获时有 20 点和 4 条评论。
Rohan 是一个开源的 MCP 隐私护盾（beta v0.6.0），可防止明文工具参数泄露到 LLM 上下文。它在隔离的客户端 RAM 中评估工具参数，过滤提示注入和隐藏 Unicode，确定性清零见证内存，并生成锚定到 Midnight 的 32 字节加密意图承诺（免 Gas）。附带的 MCP 服务器可通过 npx 或源码运行，并暴露 `rohan_zk_handshake`。它与 Claude Desktop 和 Cursor 等客户端集成，使用中继器进行免 Gas 交易，并包含针对注入、内存窃取、Socket 耗尽和浏览器抓取的缓解措施。原生客户端 WASM ZK-SNARK 证明仍在积极研究中。
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内存隐私屏蔽，防止 MCP 工具中的上下文泄露
(
github.com/rohan-protocol
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7 分
由
jvonb
1 小时前
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tcdent
35 分钟前
[–]
更简单且实际上更安全的方式，是通过代理服务注入敏感凭证；理想情况下，该代理服务应运行在智能体所在盒子之外。
因为即使你做这种内存替换，内容仍然存在于系统内存中。因此，它只是让泄露凭证不那么明显，但绝对不能防止泄露。
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用 SystemVerilog 制作 VGA 驱动
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lukaswerner.com
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derHackerman
32 分钟前
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Voxtral 3 Voxtral 3
4 小时前
Voxtral 3 是 Mistral 新推出的语音转文本与文本转语音模型系列，以及用于实时对话式 AI 的语音代理 SDK。Voxtral Small Transcribe 3 提供跨 50 多种语言的领先多语言转录，支持说话人分离、上下文偏置和轮次结束检测。Voxtral Mini TTS 3 提供 35 多种语言和 50 多种方言的富有表现力的语音，能根据上下文调整情感、语速和重音，并支持语音克隆和发音控制。语音代理 SDK 将听、推理、工具调用和说话整合到一条低延迟流式管道中，使代理能够检索信息、与业务系统交互，并通过电话或 Web 完成多步任务。Pro Voice 适配可从 30 分钟的音频中复现说话者的风格。Voxtral 3 支持通过 Mistral 的欧盟托管 API 或自托管进行主权部署，让组织掌控音频处理和数据保留。它可通过 Mistral API 使用。
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Voxtral 3
(
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28 分，由
ilreb
发布于
28 分钟前
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drum55
3 分钟前
[–]
可惜是闭源模型，延续了 TTS / STT 在本地部署上表现真的很差的趋势。
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三个遥远、弥散的星系——DF2、DF4 和 DF9——看起来包含的暗物质很少，与大多数星系不同。2026年6月《天体物理学杂志》的一篇论文提出，它们形成于两颗普通星系碰撞时：气体和尘埃聚集在一起，而暗物质穿行而过，留下了三个暗物质极少、恒星稀少的新星系。研究人员表示，这支持暗物质是真实的物理物质而非引力修正，因为分离后的物质表现符合预测。这一发现可能有助于限制暗物质的性质，尽管其确切身份——无论是中微子、弱相互作用大质量粒子、原初黑洞还是其他东西——尽管有多重证据，仍尚未被探测到。
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三组“幽灵”星系暗示暗物质是什么——以及不是什么
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gumby
1 小时前
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mac3n
48 分钟前
[–]
https://www.quantamagazine.org/triplet-of-ghostly-galaxies-h...
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gumby
21 分钟前
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父评论
[–]
谢谢！链接没发出来真奇怪。
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