麦当劳荷兰公司在遭遇大量在线批评后，撤下了一则人工智能生成的圣诞广告。该广告将节日描绘成混乱不堪，并暗示人们退避到麦当劳，因此被广泛批评为破坏了圣诞精神。 虽然公司本意是强调节日的压力，但许多观众觉得信息过于消极。该广告使用人工智能创作也引发了争论，一些人认为人工智能是一种扩展创意可能性的工具，另一些人则质疑它对传统广告制作中涉及的人工岗位（如演员和工作人员）的影响。 这一争议紧随可口可乐人工智能生成的假日广告受到类似批评之后，促使该公司今年将重点放在人工智能生成的动物而非人类面孔上。这一事件凸显了人们对人工智能在广告中使用日益增长的担忧，以及它对公众认知和创意产业的潜在影响。
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## 麦当劳AI广告反响 - 摘要
麦当劳最近撤回了一则由AI生成的广告，原因是受到了大量在线批评，引发了关于当前AI在创意领域状态的讨论。Hacker News上的评论员将该广告与Intermarché广受好评的圣诞广告进行了对比，强调了广告中讲故事和“品味”的重要性——许多人认为这些品质在专业人士被移除后会丧失。
一个主要担忧是，公司正在急于实施AI，尽管AI存在局限性，导致糟糕的用户体验（例如与AI驱动的客户服务进行令人沮丧的互动）和视觉上令人不适的内容。虽然广告公司辩称AI是一种*扩展*创意可能性的工具，但许多人认为这种解释显得不合时宜，讽刺地听起来像是AI自己写的。
这场争论超越了美学层面，一些人认为AI威胁着创意工作，并降低了人类驱动的艺术所带来的乐趣。另一些人指出，负面反应源于识别出*糟糕的*AI内容，并且随着质量的提高，人们的观点可能会改变。最终，这一事件凸显了品牌在公共项目中部署AI时面临的声誉风险。
## Python 即将获得不可变字典 LWN.net 报道了 PEP 814，该提案旨在向 Python 添加内置的不可变字典类型 `frozendict`。 这解决了长期以来对一种适合并发编程的字典类结构的需求，尤其是在 Python 不断发展的并发特性（如 async、无 GIL 的线程以及子解释器）方面。 `frozendict` 的功能类似于常规字典，但创建后禁止修改。 键必须是不可变的（可哈希的），虽然值可以是可变的，但完全不可变的 `frozendict` 是可哈希的，可以用作字典键或集合元素。 诸如联合 (`|`) 之类的操作会创建新的 `frozendict` 实例。 最初的讨论集中在将现有字典转换为 `frozendict` 的效率上——当前浅拷贝操作是 O(n)。 由于潜在的意外副作用，对 O(1) 就地“冻结”方法的提案进行了辩论，但最终推迟到未来考虑。 该 PEP 已提交给指导委员会，并可能获得批准，从而为更安全、更健壮的并发 Python 代码提供有价值的工具。
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一个适用于 Python 的“冻结”字典 (lwn.net)
11 分，由 jwilk 1 小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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## 初创公司“自杀”——大多数失败的原因 尽管失败率很高（约90%），但初创公司很少屈服于外部竞争。相反，它们通常“自我毁灭”——由于内部问题而失败。常见的陷阱包括失去焦点、联合创始人冲突，以及关键的，过早放弃。 缺乏“产品与市场匹配”——构建没有人真正想要的东西——是主要杀手，常常导致资金耗尽。财务管理不善，例如在验证之前过度消费，会加剧这种情况。然而，资金耗尽通常只是一个更深层问题的*症状*。 强大的联合创始人关系至关重要；65%的高潜力初创公司因内部冲突而失败。保持团队一致性、清晰的沟通和共同愿景至关重要。创始人还必须保持专注，避免分心，并克服不可避免的挑战。 为了提高生存机会，创始人应该优先构建人们渴望的产品，审慎管理财务，培养健康的团队动态，并为成功*和*潜在失败做好计划。最终，避免这些自我造成的伤口可以大大提高初创公司生存甚至蓬勃发展的机会。正如保罗·格雷厄姆所说，“获胜的方法就是不死亡。”
一场黑客新闻的讨论围绕着一篇名为“为什么初创公司会失败”的文章。文章的核心论点，并在评论中被强调，是初创公司通常因*内部*问题而失败——一种“自取灭亡”，而非外部竞争。
一位评论者指出，最初的分析可能存在幸存者偏差，认为它只是识别了*成功*初创公司的特征。然而，另一位用户巧妙地将文章的消极观点转化为积极的：关注初创公司需要*做些什么*才能生存。
文章呼应了Y Combinator创始人保罗·格雷厄姆的观点，认为初创公司更有可能“自杀”而不是“被谋杀”，这意味着内部问题是最大的威胁，而非外部力量。这场讨论强调理解和解决这些内部弱点，以增加成功的机会。
## 全球不平等达到危机水平：摘要 一份新报告显示，全球极端不平等现象严重，不到6万名个人——占世界人口的0.001%——控制的财富是全球最贫困50%人口的三倍。最富有的10%人口收入超过了其余90%的人口，而最富有的10%人口拥有全球75%的财富，而最贫困的一半人口仅占2%。 这份由200名研究人员撰写的《世界不平等报告2026》记录了这种差距，自1995年以来情况不断恶化，最富有的人的财富增长几乎是全球最贫困50%人口的两倍。该报告强调了一种由教育支出巨大差异驱动的“机会地理”，欧洲/北美地区的教育支出比撒哈拉以南非洲地区高出40多倍。 除了公平问题外，作者（包括托马斯·皮凯蒂）认为，这种程度的不平等威胁着经济稳定、民主和环境可持续性。他们提出解决方案，例如对全球最富有的人征收3%的税款，以资助发展中国家的教育，并呼吁成立一个国际小组来监测不平等现象，类似于气候变化的IPCC。该报告还将财富与气候排放联系起来，指出最富有的10%人口应对与私人资本相关的77%的排放负责。
最近的世界不平等报告显示全球财富高度集中。最富有的0.001%（约56,000人）所拥有的财富是全球最贫困50%人口的三倍。收入最高的10%人口总收入超过了剩余90%，而最贫困的一半人口获得的全球收入不到10%。
该报告将收入最高的10%定义为年收入超过65,500欧元的人群，这引发了Hacker News用户对其自身在这一范围内的位置的讨论。
然而，一些评论员质疑该报告的方法论，指出它将债务计为负财富，可能会扭曲数据。另一些人则争论财富集中是否本质上是负面的，认为这对于有效的资本部署是必要的。还有关于历史财富不平等的讨论，质疑前工业社会是否也存在类似的不平等，只是精英阶层不同。
## Go 的内存管理与返回值
从 C/C++ 过来的程序员可能会对 Go 函数返回值的能力感到困惑，因为它避免了 C 中常见的栈/堆问题。在 C 中，返回指向局部变量的指针会导致悬挂指针和未定义行为。
然而，Go 在编译期间使用 **逃逸分析**。如果变量的生命周期超出了它所定义的函数范围（例如，当它被返回时），编译器会自动将其分配到 **堆** 上，而不是栈上。Go 的 **垃圾回收器** 然后管理这块堆内存，确保只要它被引用，它就保持有效。
重要的是，当在 Go 中返回一个切片时，你实际上是在返回切片头（包含指向底层数组、长度和容量的指针）的 *副本*。这个头指向堆分配的数组，该数组在不再被引用之前会持续存在。
这与 C 形成鲜明对比，在 C 中，返回指向栈变量的指针会导致内存立即失效。Go 的设计优先考虑安全性并简化了内存管理，从而实现更简洁的代码，而无需 C 的手动分配/释放复杂性。
Hacker News新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交登录Go 的逃逸分析以及为什么我的函数返回有效 (bonniesimon.in)4 分，作者 bonniesimon 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 3 条评论
nasretdinov 11 分钟前 | 下一个 [–]
如果这些函数被内联（如果它们足够小，则可能），那么代码甚至不需要在堆上分配内存！ 这是一种没有透明逃逸分析就很难实现的优化。回复
foldr 1 小时前 | 上一个 [–]
这似乎是一个持续的困惑来源。逃逸分析只是一个优化。你不需要考虑它来理解你的 Go 代码的行为方式。 想象一下所有内容都在堆上分配，你将不会有任何意外。回复
bonniesimon 36 分钟前 | 父级 [–]
有道理。我需要改变我对 Go 的思考方式。我应该像看待 JS 一样看待它。回复
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## 大脑的“语言网络” – 摘要 最近的研究，与埃维莉娜·费多连科讨论后得知，大脑内存在一个专门的“语言网络”，其功能类似于消化系统等生理器官。这个网络并非关于*思考*本身，而是作为一种界面，在思考和语言之间进行转换——用于理解和表达。 该网络主要位于左侧额叶和颞叶，包含负责将词语映射到含义以及控制语法规则的核心区域。对超过1400人的大脑扫描显示出一致的模式，但存在一些个体差异。 重要的是，这个网络不同于传统意义上的“语言区域”，例如布罗卡区，后者侧重于*产生*语音动作，而非语言处理本身。语言网络将抽象意义构建成词语序列，然后将其传递给运动系统进行输出。它是灵活沟通的关键组成部分，使我们能够将思想转化为不同语言的表达。
一篇来自Quanta Magazine的近期文章，在Hacker News上讨论，表明人类大脑的语言处理网络功能类似于早期的LLM（大型语言模型）。 一位评论员总结了核心思想，即我们的大脑本质上拥有一个“内置的LLM”，学习语言规律和词语关系。
然而，讨论很快转向了这种类比的局限性。 一个关键点是，目前的LLM缺乏节奏感，而节奏感在人类语言解析中起着至关重要的作用。 另一位评论员指出，这场讨论让人想起早期的简单人工智能项目。
尽管存在一些怀疑，一位用户强调了认知科学家Ev Fedorenko在该领域的专业知识，敦促大家提出更实质性的批评，而不是简单的否定。 这段对话凸显了人们持续努力理解大脑如何处理语言，以及使用LLM作为比较模型的潜力与局限性。
## C 和 C++ 中的闭包：性能深度剖析
本文调查了在 C 和 C++ 中实现闭包（数据和指令的结合，泛化函数）的性能影响。虽然闭包在现代语言中很常见，但在 C 中实现高效的闭包面临挑战。核心问题在于需要在不依赖于有问题全局状态（如静态变量）的情况下，将额外数据传递给像 `qsort` 这样的函数。
存在几种方法：重新实现函数以接受用户数据、GNU 嵌套函数、Apple Blocks 和 C++ Lambdas。使用 Knuth 的“Man-or-Boy”测试（强调递归和数据引用）对这些方法进行基准测试，揭示了显著的性能差异。
**主要发现：**
* **C++ Lambdas（直接使用）最快**，受益于编译器在类型信息易于获取时的优化。
* **类型擦除（使用 `std::function`）会引入开销**，但仍然保持合理的效率。
* **Rosetta Code 风格的 Lambdas 令人惊讶地慢**，因为存在过多的数据复制。
* **GNU 嵌套函数目前性能较差**，这是由于与可执行堆栈相关的实现细节所致，从而阻碍了优化。新的基于堆的实现可能会改善这一点。
* **Apple Blocks 提供适度的性能**，受其运行时管理限制。
* **标准的 C 方法处于中等水平**，缺乏更高级技术的优化潜力。
分析强调了编译器优化和最小化数据复制的重要性。作者提倡为 C 提出“宽函数指针”提案，以实现高效的闭包实现并与其他语言互操作。最终目标是为 ISO C 设计一种高性能和标准化的闭包机制。
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C语言中关闭的代价 (thephd.dev)
17 分，由 ingve 1小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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本教程探讨了如何为预训练的基于流的生成模型添加控制，使其能够执行其最初未训练的任务。以在MNIST数字上训练的模型为例，演示了两种关键技术：分类器引导（生成特定数字）和图像修复（填充缺失像素）。这两种方法都通过在潜在空间或像素空间中进行“速度校正”来微妙地调整模型的采样过程。
教程详细介绍了多种方法，包括标准的分类器引导、更快的潜在空间分类器方法以及PnP-Flow，后者通过迭代地将样本投影以满足约束条件。PnP-Flow提供了一种独特的方法，直接调整潜在位置，而不是修改速度。
核心概念是流模型通过迭代积分生成数据，每一步的微小校正都可以引导模型走向期望的结果。虽然类似的引导技术存在于扩散模型中，但流模型提供了一种更直观和确定性的方法。本教程强调了潜在空间操作在速度和效率方面的优势，并提供了代码示例来实现，展示了如何引导流生成特定结果。最终，这些“插件”方法提供了一种灵活的方式来控制生成模型，而无需重新训练。
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你想去哪里 – 流模型指南 (drscotthawley.github.io)
5 分，rundigen12 发表于 2 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
rundigen12 发表于 2 小时前 [–]
对添加推理控制到预训练的（潜在）基于流的生成模型的一个直观介绍
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## 揭秘 Linux 内核 大多数 Linux 入门教程侧重于 shell 命令，将内核视为隐藏组件。本次探索旨在改变这种状况，展示内核只是一个可编译和可运行的二进制文件。 内核充当应用程序和硬件（CPU、内存、设备）之间的抽象层，提供统一、安全的接口。它管理资源、控制访问，并提供防火墙和文件系统等功能，作为计算机的“运行时”。你通常可以在 `/boot` 目录下找到它，通常命名为 `vmlinuz-*`。 实验涉及使用 QEMU 直接启动此内核。最初的尝试会导致“内核崩溃”，因为内核需要一个根文件系统才能运行。这可以通过创建一个最小的 `initramfs` 来解决——一个包含基本“init”程序（此处使用 Go 创建）的临时文件系统，用于启动系统。 成功使用 `initramfs` 启动，证明了一个功能完备但简单的 Linux 发行版。关键收获：内核是一个文件，发行版是内核加上程序，进程（例如我们的 PID 为 1 的 Go 程序）在“内核空间”或“用户空间”中运行。这种动手实践的方法能够建立对 Linux 系统如何运作的基础理解。
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在 QEMU 中启动 Linux 并用 Go 编写 PID 1 以说明内核即程序 (serversfor.dev)
5 分，birdculture 1 小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 讨论
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## Wirebrowser：强大的客户端调试工具包
Wirebrowser是一个全面的工具包，用于调试、拦截流量和检查Web应用程序的内存，基于Chrome DevTools Protocol (CDP) 构建。它将网络操作、API测试、自动化和详细的JavaScript内存分析结合到一个界面中。
主要功能包括实时HTTP请求/响应操作以及强大的内存检查工具，例如**实时对象搜索**（在运行时修补对象）和**断点驱动堆搜索 (BDHS)**——通过在调试器暂停时捕获堆快照来追踪数据变化的来源。独特的**混合结构相似性引擎**有助于搜索和追踪不断变化的对象。
除此之外，Wirebrowser允许创建和执行API请求（类似于Postman），并支持浏览器/Node.js脚本进行自动化。操作可以全局应用或应用于特定的浏览器标签页。Wirebrowser使用JavaScript构建，基于React和Node.js，是开源且积极开发的，未来计划包括SPA爬取和DOM XSS扫描。
[https://github.com/fcavallarin/wirebrowser](https://github.com/fcavallarin/wirebrowser)
## Wirebrowser：一款新的 JavaScript 调试器
开发者 fcavallarin 发布了 Wirebrowser，一款提供网络检查、请求重写和强大的堆分析工具的 JavaScript 调试器。其关键特性，**断点驱动堆搜索 (BDHS)**，会在每个断点处自动捕获堆快照，允许开发者追踪值在内存中的产生时间和位置，并识别负责的代码。
Wirebrowser 还包括 **实时对象搜索**，支持运行时检查、正则表达式搜索、对象相似度匹配，甚至直接对象修补。
来自 klaushougesen 的早期反馈指出该工具的复杂性以及处理大数据时可能崩溃的问题，这与 Chrome DevTools 中出现的问题类似。他们还建议突出显示配套演示视频，以提高可访问性。
该项目是开源的 (github.com/fcavallarin)，开发者欢迎反馈，特别是关于 BDHS 在调试工作流程中的实用性。关于 BDHS 的白皮书可在 fcavallarin.github.io/wirebrowser/BDHS-Origin-Trace 找到。