作者认为，人工智能行业正趋于瓶颈。由于大语言模型（LLM）本质上是概率性的，若要替代确定性的业务流程，将面临无法维持的开发与监管成本。
苹果公司向本地端侧AI处理的转型，反映出其务实地背离了昂贵且依赖云端的大模型模式。苹果并未参与追求通用人工智能（AGI）的竞赛，而是专注于以用户为中心的实用工具，这凸显了“前沿”大模型基准测试在现实世界中的价值可能不及宣传水平。作者认为，大模型的商业模式正承受压力：模型成本不断攀升，但其实际且可持续的应用场景依然有限。
此外，作者警告不要将人工智能定义为“国家安全”问题，认为这种论调助长了军备竞赛心态，进而加剧全球冲突与割裂。归根结底，作者将大语言模型视为一种“增强工具”，认为其最佳用途是辅助而非替代人类判断。本文对早期采用者提出了警示：在层出不穷的新功能发布背后，行业可能正在转型，因为当前大模型架构的局限性已愈发不可忽视。
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欧盟委员会正在研究Anthropic决定的实际后果。 EU Commission looking at practical consequences of Anthropic decision
3 小时前
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欧盟委员会目前正在评估近期有关人工智能公司 Anthropic 的各项决策所带来的影响。Hacker News 上的讨论反映出，人们对欧盟在科技领域采取果断行动的能力持强烈怀疑态度。
评论者们对欧洲监管机构被认为缓慢且官僚化的作风表示不满，并经常将其称为仅仅是“监控”而非有效的政策。一些参与者认为，由于在医疗保健、地缘政治以及对企业垄断的态度上存在根本性分歧，欧盟和美国正渐行渐远。另一些人则认为，欧盟缺乏培育本土科技竞争对手的灵活性，并批评该地区过度依赖复杂的融资流程和沉重的监管。总体而言，目前的舆论倾向于认为，欧盟正难以在全球人工智能格局中明确其战略意义，这导致了一种共识：即当前的方针要么是无效的，要么就是与科技变革的迅猛节奏严重脱节。
一项新的同行评审研究显示，西雅图母亲的母乳样本中含有高浓度的内分泌干扰化学物质，包括双酚A（BPA）、双酚S（BPS）、三聚氰胺和三氯生。约92%的样本中至少含有一种此类物质，这些物质已知会干扰对婴儿发育至关重要的激素。 这些发现尤其令人担忧，因为婴儿正处于快速发育的脆弱阶段。虽然此前的研究已在这些样本中发现了全氟和多氟烷基物质（PFAS）和阻燃剂，但本研究是首次在母乳中检测到三聚氰胺的研究之一。研究人员强调，尽管母乳喂养依然是最健康的选择，但这些发现暴露了一场系统性危机：化学品公司在消费品中普遍使用这些化合物，而监管机构未能提供充分的监督。 主要作者瑞安·巴巴迪（Ryan Babadi）指出，家庭无法通过“购物选择”来避开这一问题，因为这些化学物质已深入融入经济体系。研究人员警告称，当前削弱化学品法规和撤回安全保护措施的努力，只会加剧这些健康风险。最终，该研究主张制定更强有力、更完善的化学品政策，以保护最脆弱的群体免受持久性环境毒素的侵害。
```Hacker News最新 | 过往 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交登录美国母乳样本中发现危险的激素干扰化学物质 (theguardian.com)20 分，由 andsoitis 46 分钟前发布 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 1 条评论 帮助
childofhedgehog 17 分钟前 [–]
这些化学物质太普遍了，在一个正在摧毁人们选择成为母亲能力的国家，如果不通过立法，根本无法避免。因此，我们正在人为造成被迫生育的局面，而这些婴儿别无选择，只能摄入这些会对他们产生负面影响的化学物质。希望这项研究能促使人们采取行动来防止这种情况，但很可能会被掩盖过去。回复
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全球丛枝菌根真菌网络的密度与生物量 (science.org)
6 分，发布者：zdw，1 小时前 | 隐藏 | 往昔 | 收藏 | 讨论 | 帮助
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以下是所提供文本的摘要：
人工智能并非中立工具，而是一种本质上具有政治性的技术。其设计本身就威胁到了自由民主的根基。虽然大众讨论多聚焦于“天网谬论”——即对具有感知能力、具有破坏性的机器人的恐惧，但最紧迫的风险其实在于人工智能作为一种资本主义工具的平庸而成功的实施。
目前，人工智能正致力于大规模替代劳动力和实现资本的极端集中。作者认为，随着人工智能系统取代工人并实现认知任务自动化，公民将变得在经济上无关紧要，并日益依赖科技巨头提供的“恩惠”——即私营部门的安全网。这种转变类似于石油国家中出现的“资源诅咒”，即权力围绕单一主导资产进行整合，从而削弱了民主问责制和个人能动性。
作者将人工智能不仅视为一项突破性技术，更视为数百年来榨取式经济趋势的延续。他警告说，我们正处于迈向“技术封建主义”状态的昏睡之中。为了维护民主自治，作者敦促公民拒绝有关技术必然性的叙事，支持有组织的劳动力，并在这些选择在社会和经济基础设施中永久固化之前，追究科技行业的责任。
这篇 Hacker News 帖子探讨了马修·巴特里克（Matthew Butterick）发起的一场关于“灭绝级资本主义”的优劣与危害的讨论。
讨论的核心在于：现代资本主义是否因其不受约束、自我复合的本质而存在根本性缺陷。一位参与者认为，当财富达到“无限”规模时，失败将变得困难，且影响力会导致系统性扭曲；因此，当金钱不再是有效的激励手段时，就有必要设定财富上限。
反之，另一些人则反驳了“资本主义是唯一破坏性力量”的观点。有人认为，相比市场机制，威权政权构成了更直接的威胁，并警告说，如果不拥抱市场竞争，可能会让那些利用人工智能进行压迫的国家占据主导地位。还有人坚持认为，人类的冲突与残酷是先于经济体系存在的历史常态，并否定了“放弃资本主义就能自动进入乌托邦社会”的想法。最终，评论者们分成了两派：一派认为资本主义是气候变化和算法控制等现代生存风险的催化剂；另一派则认为，资本主义只是人类更广泛缺陷的替罪羊。
在 PostgreSQL 中，大规模的 `DELETE` 操作效率低下，因为它们会产生“死亡元组”（dead tuples）、增加预写日志（WAL）压力、导致复制延迟，并且在不立即回收磁盘空间的情况下增加清理（vacuuming）负担。由于 Postgres 为了维持 MVCC 一致性而保留已删除的行，因此批量删除实际上是在增加“额外开销”而非完成工作。
为了保持数据库的最佳健康状态，作者建议采取以下避免逐行删除的策略：
* **优先使用 `DROP TABLE` 或 `TRUNCATE`：** 这些操作由元数据驱动，不进行逐行处理，不会产生死亡元组，且能立即释放磁盘空间。
* **分区（Partitioning）：** 通过使用基于日期或范围的分区，你可以将批量 `DELETE` 操作转化为针对整个分区的简单 `DROP TABLE` 操作。
* **重建策略：** 若要清理大量“垃圾”数据，可锁定表，将必要数据复制到临时表，对原表执行 `TRUNCATE`，再将数据移回。
* **分批处理：** 如果无法避免大规模删除，请以较小的步长分批进行，以便 `autovacuum` 进程能及时跟上，并防止锁竞争。
通过构建能够避免大规模批量删除的架构，可以显著提升查询性能并减少运维成本。
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Postgres 中唯一可扩展的删除操作是 DROP TABLE (planetscale.com)
21 点 由 hollylawly 2 小时前发布 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论 帮助
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英国首相基尔·斯塔默预计将宣布一项标志性政策，禁止 16 岁以下青少年使用包括 TikTok、Instagram 和 X 在内的主要社交媒体平台。继澳大利亚之后，英国政府此举旨在解决有关儿童网络环境“有毒”的担忧。 拟议中的措施不仅限于简单的年龄限制，还包括限制使用浪漫和色情类人工智能聊天机器人，并对年龄较大的青少年实施每日宵禁。文化大臣丽莎·南迪强调，尽管禁令并非“万灵药”，但它是保护尚未具备应对网络世界情感能力的儿童这一更广泛战略的必要组成部分。政府打算实施更严格的年龄验证程序，以解决澳大利亚在执行中出现的漏洞。 公众和政治舆论对此仍存在分歧。包括英国公共政策研究所（IPPR）在内的支持者认为，禁令对于保护童年至关重要；而莫莉·罗斯基金会等其他组织则警告称，此类措施可能只会带来虚假的安全感，并指出从根本上改变大型科技公司的商业模式和设计选择，才是遏制网络危害的最终途径。
英国政府据报道计划禁止 16 岁以下青少年使用社交媒体，这一消息在 Hacker News 上引发了激烈讨论。各方观点针锋相对，反映出人们对数字隐私、政府治理及儿童安全等议题的深层担忧。
支持者认为，在成瘾性算法驱动下，社交媒体平台正损害青少年的心理健康，应将其视为有害物质进行监管。他们认为此举有助于保护未成年人免受诱拐、虚假信息和数字操纵的侵害。
批评者则认为，该提案是一个旨在剥离网络匿名性的“转移视线”之举。许多人指出，身份验证要求实际上会将公民置于政府监控下的“数字监狱”中。怀疑论者强调，此类政策正在多个国家同步出现，暗示这更像是国家监控范围的扩大，而非出于对儿童的真正关切。
技术界人士强调，核心问题在于“如何执行”。他们质疑年龄限制的有效性，并担心此类法规最终会扩展到所有用户身上。尽管有些人建议采取强制性家长控制或禁止算法推送等替代方案，但舆论普遍对政府的真实动机持怀疑态度，许多人担心这将导致互联网永久性地转向国家管控模式。
与媒体普遍宣扬的“人人都用 AI 处理一切”的叙事相反，最新数据表明 AI 的广泛普及已经陷入停滞。微软、盖洛普及其他机构的研究显示出一种规律：约三分之一的美国民众积极使用 AI，三分之一偶尔使用，而另外三分之一则完全排斥。 公众并未实现全民普及，反而表现出根深蒂固的怀疑态度。用户越来越担心 AI 对就业保障、隐私和虚假信息的影响。此外，人们对 AI 社会效益的感知度依然较低，远不及互联网或太阳能等基础技术。 作者将 AI 的使用比作饮食习惯，指出正如许多人出于健康或道德原因限制肉类摄入一样，许多用户也因种种正当顾虑而有意限制 AI 的使用。科技行业和政策制定者大多身处“早期采用者”的泡沫中，未能正视这一现实。尽管未来的产品改进或监管政策可能会改变这些趋势，但显而易见的是，目前已有相当一部分民众在评估过 AI 后，选择了限制对其的使用。
Hacker News 上的讨论帖“不，并非每个人都在用人工智能做所有事”探讨了当前人工智能的应用现状，强调了炒作与实际效用之间的分歧。
一些用户认为，许多公司过早地用更慢、准确性更低且用户体验更差的大型语言模型（LLM）取代了高效的确定性系统。另一些人则认为人工智能的普及已是大势所趋，他们指出像 Google 搜索这样的工具证明了普通用户已严重依赖人工智能生成的答案，而不再深入挖掘信息。还有一些评论者认为，虽然“每个人”并非真的在每项任务中都使用人工智能，但它在普通人群中的应用速度和规模依然显著。
归根结底，这场讨论反映了人工智能的变革潜力与它并非总能在每个界面或工作流程中成为最优解的现实之间的张力。
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𝗭𝗲𝗻 𝗠𝗮𝗴𝗻𝗲𝘁𝘀 @ZenMagnets
由于采取封闭专有策略，阿里 Qwen 3.7 正逐渐从前沿领域淡出。
取而代之的是 Minimax M3 和……（查看笔记）Rio 3.5 397b，由里约热内卢市政府下属的市政 IT 公司开发。
huggingface.co/prefeitura-rio…
下午 1:58 · 2026年6月13日
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Hacker News 上的一场讨论关注了里约热内卢市政府开发的 AI 模型“Rio-3.5”的发布，该模型据称在近期基准测试中表现优于 Qwen-3.7。
然而，讨论帖中的用户很快澄清，Rio-3.5 实际上是 Qwen 3.5 397B 模型的后续训练版本，而非完全原创的架构。这场对话反映了对该公告的怀疑态度，评论者批评了对基准测试排名的过度关注，并质疑政府开发 AI 模型的实用性。一些参与者还对社交媒体上围绕 AI 性能讨论中常见的误导性或“标题党”式指标表示不满。
北大西洋出现了一块神秘的“冷斑”，自1900年以来，该区域的水温下降了近1摄氏度，目前其成因终于得到了解释。最新研究指出，这种降温是大西洋经向翻转环流（AMOC）减弱的直接结果。AMOC是一条至关重要的海洋传送带，负责将热量从热带输送至北半球。 通过分析卫星数据和气候模型，该研究发现，这种降温现象深入海洋内部，表明其成因是热量传输的中断，而非大气条件所致。科学家警告称，由于人类活动引发的全球变暖导致冰川融化和淡水注入，AMOC目前处于千年来的最弱点。 专家提醒，该系统正接近一个危险的临界点。如果AMOC彻底崩溃，将引发全球气候灾难，包括美国东海岸海平面严重上升、欧洲遭遇极端寒冬，以及非洲季风模式发生破坏性改变。尽管部分研究人员指出数据方面仍存在不确定性，但这些发现提供了令人信服的证据，表明这块“冷斑”是全球气候系统趋于不稳定的一个重要且不祥的预警信号。
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大西洋中的“冷斑”可能是 AMOC（大西洋经向翻转环流）即将停止的信号 – CNN (cnn.com)
18 点，由 tambourine_man 发布于 22 分钟前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 1 条评论 帮助
ryanschneider 2 分钟前 [–]
HowTown 关于同一主题的视频做得很好：https://youtu.be/dqLM65HfVEw?is=avWFidbKxRvW3YUY 回复
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