## “头部激活剂”之谜 20世纪70年代，德国生物学家希尔德加德·“奇卡”·沙勒声称从水螅——一种具有惊人再生能力的简单淡水生物——中分离出一种“头部激活剂”分子，并认为它会触发头部生长。她的发现引发了兴奋，将发育生物学和分子生物学领域交织在一起，并为理解形态发生提供了潜在的关键。沙勒甚至测序了这种肽，并将其提供给研究人员。 然而，复制她的结果被证明是不可能的。尽管进行了无数次尝试，斯蒂芬·伯金和查尔斯·戴维等科学家未能重现她的发现，导致怀疑，并最终放弃了这项研究。虽然水螅在其他研究中仍然很有价值，但“头部激活剂”却成了一个科学谜团。 这场争议深刻地影响了相关人员，特别是沙勒和维尔纳·穆勒，一位公开质疑她工作的生物学家。他们的专业冲突升级为欺诈指控和一场持续了数十年的痛苦争端，最终穆勒出版了一本书，详细讲述了他的版本。 最终，2010年水螅基因组测序表明，这种肽序列甚至没有编码在水螅的DNA中，进一步否定了最初的发现。这个故事突出了科学的演变本质、可重复性的挑战以及科学辩论可能造成的个人代价，留下沙勒测序的肽的来源——以及“头部激活剂”背后的真相——未解。
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“头部激活器”之谜 (asimov.press)
16 分，作者 mailyk 3小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论
Metacelsus 1分钟前 | 下一个 [–]
让我想起了安德鲁·沙利（Andrew Schally）的“生长激素释放激素”，结果发现它是一种来自猪血的污染肽。回复
stogot 44分钟前 | 上一个 [–]
冗长且难以理解结论。Chica被指控欺诈但并没有实施欺诈？回复
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本研究调查了使用大型语言模型（LLM）进行论文写作对认知活动和表现的影响。研究人员比较了使用LLM、搜索引擎或仅依靠自身知识的参与者的大脑活动（通过脑电图）和论文质量。 研究发现，使用LLM与大脑连接减少相关，表明写作过程中认知参与度降低。最初使用LLM的参与者在切换到无辅助写作时表现出参与度不足的迹象。相反，初次使用LLM的参与者表现出与使用搜索引擎相似的大脑活动增加。 重要的是，LLM用户对自己作品的所有权感最低，并且难以准确回忆自己的写作内容。随着时间的推移，LLM用户在神经、语言和行为指标方面持续表现不佳。研究结果表明，虽然LLM很方便，但依赖它们可能会付出认知代价，引发对其对学习和批判性思维技能的长期影响的担忧。
一个黑客新闻的讨论围绕一项研究（arxiv.org/abs/2506.08872），探讨了依赖ChatGPT等AI助手可能产生的“认知债务”。用户普遍认同该研究的发现——甚至在未阅读全文的情况下——报告称，大量使用LLM后，他们自己的认知能力明显下降。
核心问题在于，将思考外包给AI可能会阻碍学习和解决问题的能力，就像“直接给孩子们答案，而不教他们如何获得答案”。一些人担心LLM广泛整合的长期影响，而另一些人则认为这项研究存在缺陷或只是陈述显而易见的事实（“我们让一组人不做某些事情，后来发现他们不做这些事情就学不到任何东西”）。
值得注意的是，一位评论员指出，LLM用户甚至难以准确回忆起他们*自己*使用AI辅助生成的工作。
## APL、Lisp 与富有表现力的编程追求
在20世纪50年代和60年代，富有表现力的编程语言的探索出现了两条平行路径：Lisp 和 APL。Lisp 源于列表处理，强调语义优雅——将代码视为数据；而 APL 由 Kenneth Iverson 创建，则优先考虑语法密度，采用一种独特的、类似象形文字的符号来简洁地表示复杂的思想。
两种语言都拥有极简的核心，依赖于单一的基本数据结构（Lisp 的列表，APL 的数组）和函数式原则。尽管理念不同——一个用于符号推理，另一个用于数学交流——它们的创建者曾考虑将它们结合起来，但未能达成共识。
Iverson 的思想深刻地影响了现代数组编程，尤其是在 NumPy、PyTorch 和 TensorFlow 中，它们利用了 APL 最初开发的广播和向量化等概念。Iverson 的学生 Arthur Whitney 最终通过 K 弥合了差距，K 是一种继承了 Lisp 和 APL 的语言。K 发展为拥抱 Lisp 的嵌套列表，实现了两种语言优势的综合。一个简洁的 Python 实现展示了如何通过标量扩展实现核心 APL 概念，突出了 Iverson 的“符号作为思维工具”的持久力量。
## APL/K 在 Python 中：黑客新闻讨论总结
黑客新闻上最近发布了一篇文章，详细介绍了一种在 90 行 Python 代码中实现 APL/K 的方法。APL/K 是一种函数式编程语言，以其简洁和符号化的表示法而闻名。这次讨论引发了关于“用 Y 行代码实现 X”挑战的价值的争论，一位评论员认为它们通常优先考虑代码压缩而非巧妙性。
一个主要的争论点是 APL 使用的专用符号，这些符号在标准键盘上不易获得。有些人觉得这令人沮丧且引人注目，而另一些人则认为这在历史上是合理的（APL 早于 ASCII），甚至比 J 和 K 等语言中的 ASCII 表示形式更符合人体工程学。提到了 BQN，一种也使用自定义符号的较新语言，以及 Kenneth Iverson 的图灵奖演讲，解释了 APL 表示法背后的原理。
最终，这次讨论突出了 APL/K 独特的优美和简洁，一些人认为它的优雅暗示了编程中更深层次、更基本的真理。
这个仓库包含BitCraft的开源服务器端代码，BitCraft是由Clockwork Labs开发的一款社区驱动的沙盒大型多人在线角色扮演游戏。BitCraft专注于协作游戏体验——建造、制作、探索和管理一个共享的、程序生成的世界。
这个初始版本允许公开检查、实验和贡献服务器逻辑，该逻辑使用SpacetimeDB构建（同样是开源的）。它*不*包含游戏客户端或官方游戏的连接工具。
欢迎贡献，尤其是在正确性、稳定性和玩家体验方面。漏洞赏金计划会奖励对已验证漏洞的私密报告。
代码采用Apache 2.0许可，允许修改和用作学习资源，甚至可以创建具有原创资源的类似项目。但是，禁止使用BitCraft的资源、知识产权或运营竞争服务器。对这个仓库的更改将*不会*影响正式的BitCraft服务器。
BitCraft，一款类似RuneScape、专注于采集和制作的MMORPG，已将其服务器代码作为开源代码在GitHub上发布。这一举动在Hacker News上引发讨论，详情请参见博客文章([https://bitcraftonline.com/news/open-sourcing-bitcraft-online/](https://bitcraftonline.com/news/open-sourcing-bitcraft-online/))。
一个主要的争议点在于禁止运营竞争服务器的条款，这引发了对与Apache许可证兼容性的质疑。用户对底层技术SpacetimeDB的潜力感到兴奋，但也有一些人寻求对其实现的实用见解。
值得注意的是，开发者还计划未来开源游戏客户端([https://bitcraftonline.com/news/bitcraft-open-sourcing-update/](https://bitcraftonline.com/news/bitcraft-open-sourcing-update/))，进一步扩大对游戏开发的访问权限。
内联视口标准 TUI 在退出时会擦除自身。你精心格式化的 CLI 输出会消失。用户会丢失他们的滚动历史。内联视口解决了这个问题。它们占据固定数量的行，渲染丰富的 UI，然后在完成时将输出保留在原位。非常适合微调器、菜单、进度指示器——任何短暂的丰富时刻。 class Spinner def main RatatuiRuby.run(viewport: :inline, height: 1) do |tui| until connected? status = tui.paragraph(text: "#{spin} 连接中...") tui.draw { |frame| frame.render_widget(status, frame.area) } return ending(tui, "已取消！", :red) if tui.poll_event.ctrl_c? end ending(tui, "已连接！", :green) end end def ending(tui, message, color) = tui.draw do |frame| frame.render_widget(tui.paragraph(text: message, fg: color), frame.area) end def initialize = (@frame, @finish = 0, Time.now + 2) def connected? = Time.now >= @finish def spin = SPINNER[(@frame += 1) % SPINNER.length] SPINNER = %w[⠋ ⠙ ⠹ ⠸ ⠼ ⠴ ⠦ ⠧ ⠇ ⠏] end Spinner.new.main; puts
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展示 HN: RatatuiRuby 将 Rust Ratatui 封装为 RubyGem – 使用 Ruby 的 TUI (ratatui-ruby.dev)
10 分，Kerrick 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
aaronbrethorst 16 分钟前 [–]
太棒了，Kerrick 干得好！回复
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一位开发者在Hacker News分享了“TerabyteDeals”，一个旨在简化硬盘和SSD价格比较的工具，通过每太字节成本进行比较。该网站从亚马逊（美国、加拿大、澳大利亚、欧盟）获取数据，并允许按驱动器规格进行过滤。开发者创建它是为了避免在购买NAS驱动器时进行手动计算。
然而，初步反馈显示，多个亚马逊地区（法国、德国等）的价格存在显著不准确。用户报告称，网站上的价格远低于亚马逊上显示的价格，这可能是由于亚马逊的动态定价以及列出的价格与实际卖家价格之间的潜在差异。
开发者承认了这个问题，并指出数据仅每天更新一次，而亚马逊的价格波动很快。虽然已经存在一个类似的网站diskprices.com，但开发者认为这是一个有价值的学习项目，并计划探索添加价格趋势统计（并注意亚马逊服务条款的限制）。
AdGuard已经开源了TrustTunnel，这是其AdGuard VPN服务所使用的VPN协议，兑现了长期以来对社区的承诺。TrustTunnel被设计为OpenVPN和WireGuard等现有协议的现代、安全且移动设备优化替代方案，这些现有协议通常很容易被检测和阻止。 与传统的VPN不同，TrustTunnel使用TLS加密和HTTP/2或HTTP/3与常规HTTPS流量融合，使其更难被限制或阻止，同时保持速度和安全性。它针对移动网络和不稳定连接进行了优化。 此次发布包括协议规范、完整的服务器和客户端代码（适用于Linux、Windows、macOS、iOS和Android），采用宽松的许可协议，允许任何人使用、审计和贡献。AdGuard希望TrustTunnel能够被广泛采用，甚至被其他VPN提供商采用，从而促进协作的开源环境并改进所有人的VPN技术。用户现在可以完全理解AdGuard VPN背后的技术，并受益于灵活的路由规则和透明的请求日志等功能。
AdGuard已经开源了TrustTunnel，这是一种最初为其自身VPN服务开发的VPN协议。但其目标不仅仅是透明或可审计性——AdGuard希望TrustTunnel成为一个供应商中立、独立的項目。他们发布了完整的客户端和服务器实现，以鼓励更广泛的采用并将其集成到各种VPN和代理堆栈中。
开发者设想TrustTunnel将发展成为隐蔽传输的通用基线，类似于xray/vless等项目。一位用户质疑一家广告拦截公司为何开发类似VPN的协议，而另一位用户报告了AdGuard扩展程序在Safari iOS上出现问题，促使AdGuard提供支持回复，提供故障排除步骤（卸载、重启、重新安装）并提供直接联系方式以获得进一步的帮助。
## 构建一个用于并行计算的微型PC集群：摘要
该项目详细介绍了使用二手联想Tiny PC运行Ubuntu Server构建小型并行计算集群的过程。目标是学习如何将计算密集型R模拟，特别是目标最大似然估计（TMLE），分配到多台机器上，以减少与单台笔记本电脑或云解决方案相比的运行时间。
设置包括安装Ubuntu、配置无密码SSH以实现节点之间无缝通信，以及通过SSH自动化软件包安装。然后将R脚本分发到每个节点以利用多核处理。使用不同的交叉验证折叠（CV5与CV10）和各种SuperLearner模型比较了性能。
结果表明，与单机处理相比，集群的性能有了显著提高。增加CV折叠可以减少偏差，但略微增加方差。调整后的xgboost与glmnet结合，在偏差、方差和覆盖率之间表现出最佳平衡。
该项目强调了进一步开发的机遇，包括创建可重用的集群管理软件包、添加进度监控和ETA估计，以及探索openMPI以进行更高级的并行化。关键经验教训包括有效使用`sprintf`进行系统命令，以及在`future_lapply`中设置种子以获得可重复性的好处。
## Tiny PC 集群讨论 - Hacker News 摘要
一篇关于搭建小型 PC 集群进行并行计算的博客文章引发了 Hacker News 的讨论，讨论的中心是这种方法与使用成熟的高性能计算 (HPC) 工具的效率。
多位评论者建议使用 SLURM 进行集群管理，使用 Nextflow 进行工作流编排，认为它比基于 R 的自定义实现更具可移植性、可扩展性和语言无关性，用于任务分发。他们强调 Docker 在依赖管理和 Ansible 在节点配置方面的优势。
对话还涉及硬件选择，提到了 Beowulf 集群、Proxmox 虚拟化、树莓派集群（尤其是 Pi Zero，以降低成本）以及二手的 Intel NUC/联想迷你电脑。一位用户正在专门探索构建一个用于代码编译的集群，使用 NixOS 和网络启动。
最终，讨论强调，虽然构建自定义集群是一种宝贵的学习经验，但成熟的 HPC 工具为严肃的并行计算需求提供了更可靠和实用的途径。
## 关于大型语言模型的“平淡”真相 当前人工智能的讨论两极分化：要么大型语言模型（LLM）将彻底自动化所有知识型工作，要么它们只是被过度炒作的“随机鹦鹉”。本文认为，应该采取更冷静、因此也更不激动的观点——LLM是一种重要的*生产力*工具，类似于过去的科技变革，但不太可能导致广泛的经济崩溃。 LLM代表了另一层抽象，就像从汇编到Python编程的转变。虽然这通常会提高个人产出，但通常不会整体消除工作岗位。关键技能不是语法（现在由LLM处理），而是精确、系统的思维——这是LLM无法教授的。 影响可能主要体现在明确定义的任务中（总结、按规范编码），而模糊、依赖上下文的工作（战略、复杂谈判）——需要不成文的知识和判断力——仍然主要由人类驱动。LLM部署的三年里，这些模糊角色的就业并没有崩溃。 此外，大规模失业的说法与对劳动密集型行业（如医疗保健）持续高成本的预期相悖。如果由于人工智能导致劳动力成本*下降*，这些行业最终应该会看到价格稳定。 最终，最有可能的结果是劳动力重新分配，一些工人将转向仍然需要人类存在的行业，反映了历史上技术调整的模式。虽然LLM具有影响力，但期望它们引发一场独特的灾难性转变可能是一种过度反应。
## 人工智能：并非革命，而是进化？
一个Hacker News的讨论探讨了人工智能的影响可能更类似于计算机或互联网的引入——意义重大，但并未从根本上颠覆就业。核心论点是，人工智能擅长明确定义的任务（如数据处理或翻译），但在处理编程和问题解决中固有的模糊性方面却存在困难。
评论者认为人工智能不会*取代*专业人士，而是可以*增强*他们的能力。例如，在医疗保健领域，人工智能可以使医生从日常任务中解放出来，让他们专注于复杂的病例和患者护理。然而，人们也对数据隐私、人工智能可能加剧现有系统性问题（例如，疲于奔命的医生只是简单地转移任务）以及人类联系不可替代的价值表示担忧，尤其是在医学等领域。
总体情绪倾向于谨慎乐观，主张默认相信渐进式技术变革，除非有令人信服的证据表明并非如此。
## Spotify 与 Anna's Archive：总结
Spotify 成功获得法庭命令，关闭了 Anna's Archive 的 .org 域名，该网站编目了 Spotify 的音乐库。 核心争论在于该网站是否 *促成* 了侵权行为，因为用户只能访问 *关于* 音乐的信息，而不能直接下载。
许多评论员认为 Spotify 的做法过于激进，可能滥用法律权力来预防性地解决对其业务的潜在威胁。 另一些人指出，Spotify 需要表现出积极性，以安抚唱片公司，他们才是真正的版权所有者。
这一情况引发了关于音乐流媒体伦理的讨论，一些用户取消了 Spotify 订阅，转而使用 YouTube、广播或构建个人音乐库等替代方法。 同时也提出了对价格上涨、功能臃肿以及艺术家报酬的担忧，许多人认为当前的流媒体模式贬低了音乐的价值。 最终，一些人认为在数字时代执行版权是徒劳的，特别是考虑到国际上分享信息的便利性。