使用“纯 Lisp”扩展 Emacs 提供了强大的自定义能力,但也带来了显著的挑战。虽然理论上允许修改*任何*代码,但实际操作表明,这涉及到一个复杂的依赖和内部函数网络。简单的覆盖,例如更改 Org-mode 中的 HTML ID 生成,通常需要修补多个函数,因为存在被绕过的调用和内部实现细节(用双破折号表示)。
像 `el-patch` 这样的工具可以促进更深层次的修改,但需要持续维护以避免 Emacs 更新导致的问题。这突出了核心困境:强大的封装限制了自定义,而完全暴露则危及兼容性。
作者认为 Emacs 当前不完善的跨语言隔离和 API 是*有益的*。一个真正“纯 Lisp”且完全可扩展的 Emacs 将会产生维护噩梦,任何更改都可能破坏现有的工作流程——这也是他们 Emacs 克隆项目可行的一个关键原因。
为了在没有参考光盘的情况下使用旧应用程序,作者成功绕过了一个简单的光盘存在性检查。该应用程序的核心逻辑只有在通过特定参数(“Invalid class”)调用时才会启动。最初,反编译应用程序揭示了这个关键函数,但Windows启动器被严重混淆。
然而,macOS启动器被证明是一个直接的shell脚本,*已经*提供了这些参数。这一发现使得该应用程序能够在macOS上无需光盘即可运行。进一步的测试证实,相同的方法在Linux上也能完美运行,只需创建一个自定义的`.desktop`文件即可使用正确的参数启动应用程序。
值得注意的是,即使Linux不是官方支持的平台,该应用程序也能正常运行,这展示了绕过特定平台启动器限制的力量。
理查德·汉明的著作《科学与工程的艺术》启发了一项实验,探索大型语言模型(LLM)如何处理随机性。汉明讲述了贝尔实验室的一项研究,参与者试图破译一个完全随机的设备——一个带有12个开关和红/绿灯的盒子——但始终试图寻找不存在的模式,这表明人类厌恶接受随机性。
这项实验旨在用LLM复制该研究,探究它们是否会陷入同样的陷阱,或者利用集体尝试来认识到缺乏模式。一个智能体被要求尝试20次激活“设备”(一个模拟工具)并提出一个理论。后续智能体接收到之前的理论作为上下文。
来自Gemma、GPT和Opus模型的初步结果表明,它们*都*生成了复杂的错误理论。每个模型都识别出影响结果的感知规则和开关组合,尽管该设备完全是随机的。该实验表明,与人类一样,这些LLM难以处理纯粹的随机性,展示了先前的尝试如何会“污染”后续的推理,而不是导向一个正确(尽管令人失望)的结论。