Kaggle 正在启动一项新的 AI 基准测试和比赛系列，测试模型在国际象棋、狼人杀和现在，扑克中的表现。国际象棋需要推理，狼人杀依赖于社交演绎，而扑克则独特地以**不完全信息下的风险管理**挑战 AI。模型必须分析概率和对手行为才能成功，克服抽牌的固有运气。 一项新的扑克基准测试和单挑无限德州扑克比赛将决定顶尖的 AI 玩家，排行榜将于 2 月 4 日在 kaggle.com/game-arena 上公布。 为了庆祝，Kaggle 与游戏专家 Hikaru Nakamura、Nick Schulman、Doug Polk 和 Liv Boeree 合作，进行每日直播（太平洋时间上午 9:30），时间为 2 月 2 日至 4 日，内容包括比赛和分析。探索完整的竞技场并了解更多信息，请访问 kaggle.com/game-arena。
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谷歌的博客文章讨论了使用“游戏竞技场”进行人工智能基准测试的进展，该平台通过游戏玩法评估人工智能代理。Hacker News上的讨论集中在定义通用人工智能（AGI）有意义的基准上。
一位评论员提出，AGI应该能够仅使用视觉和音频输入完成现代RPG或FPS游戏，而无需在特定游戏上进行事先训练。另一位则强调了“代码对决”，一个人工智能代理*创建*代理来参与扑克等游戏的基准测试——将Claude设计的代理与GPT设计的代理进行对决。
对话涉及了基准测试像扑克这样具有高方差的游戏的挑战（需要海量数据集）以及预计算最优策略的价值。用户还分享了经验，注意到Gemini最近在意图分析方面的改进，并建议像Nethack这样复杂的游戏作为潜在的基准。
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## Linux From Scratch 停止支持 SysVinit
Linux From Scratch (LFS) 项目将停止在未来版本中对 SysVinit 的支持，完全专注于 systemd。Bruce Dubbs 宣布了这一决定，承认 systemd 具有更强大的功能，但也表达了一些遗憾，因为 SysVinit 简单的结构对于学习系统内部原理很有价值。
一些人认为这一举动偏离了 Unix 哲学，并向 systemd 的复杂性妥协，而另一些人则认为实用性决定了这一变化，尤其是在现代桌面环境（如 GNOME 和 KDE）越来越依赖 systemd 功能的情况下。
LFS 维护者将停止测试 SysVinit 配置，将实现留给个人用户。然而，他们希望社区驱动的资源能够出现以填补这一空白。尽管如此，旧的 LFS 文档中包含的 SysVinit 指令仍然可用。
《Codex 应用》
The Codex App
2 小时前
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## OpenAI 发布 Codex 应用
OpenAI 发布了 Codex 应用，这是一个桌面应用程序，旨在简化其 Codex AI 模型在编码及其他领域的应用。Hacker News 用户的初步反应不一，兴奋之情受到启动问题（如加载缓慢和文档链接损坏）的制约。
许多人认为该应用是 OpenAI 对 Emdash、Conductor 和 Claude Code Desktop 等现有工具的回应，提供了一种“工作空间代理运行器”体验。用户强调了语音输入、worktree 支持和自动化功能等特性。一些人尤其对“氛围编码”方面感兴趣——使用基于文件夹的代理来执行不仅仅是编码的任务。
讨论的中心是 Codex 是否比 Claude Code 具有独特的优势，一些用户报告说，在 Claude 之前失败的任务中取得了成功，而另一些用户则注意到两种模型之间的不同优势。人们对该应用缺乏完善（通过一个有缺陷的演示游戏体现）以及对 Opencode 等开源替代方案的偏好表示担忧。OpenAI 目前正在通过 ChatGPT 级别提供增加的 Codex 访问权限。
## 快速开发的幻象
无代码和人工智能工具承诺能实现应用构建速度提升十倍，但这种说法往往具有误导性。虽然这些平台擅长快速原型设计并简化初始阶段，但最终会阻碍有抱负的开发者长期成长。
易用性创造了一个“平坦”的学习曲线，提供了一种进步的错觉，但却延迟了基本技能的获取。当出现复杂问题——而它们不可避免地会出现时——用户会发现自己需要从头开始学习一切。
真正的进步来自于拥抱*陡峭*的学习曲线，积极应对挑战，并深入理解底层技术。这培养了解决问题的能力，这对于软件工程师的价值至关重要——分析问题并设计创造性的解决方案。
虽然人工智能可以协助经验丰富的开发者，但其影响会随着技能水平的提高而减弱。人们担心人工智能可能会降低初级开发人员的职位价值，从而可能提高（和工资）对高级工程师的需求。核心建议是：**投资自己。** 建立坚实技能基础，即使这些技能最终会过时，也能提供持久的价值，并使未来的学习更加容易。
一篇由“构建软件很难”文章引发的 Hacker News 讨论，集中在*构建*和*发布*软件之间的区别。虽然创建基本原型越来越容易——甚至儿童也能做到，现在还得到了人工智能的帮助——但成功*发布*和维护软件仍然具有挑战性。
对话强调了拥抱困难以实现成长的重要性，并将其与强迫自己从事弱点所在的角色所带来的危险形成对比。 许多评论者强调持续学习和专注于优势的价值，并建议持续、渐进的改进是关键。
大家承认人工智能正在自动化许多初级任务，可能会影响入门级工作机会。 然而，核心论点仍然是：最初的创建不是障碍； 真正定义软件创建难度的在于生产、维护和持续开发中的复杂性。
## 圣诞老人并发难题：模型检查方法
本文详细介绍了使用模型检查器（SPIN）验证“圣诞老人并发难题”解决方案的过程。该难题涉及圣诞老人需要被九只驯鹿*或*三只精灵唤醒，驯鹿具有优先权。挑战在于确保正确的同步，并防止出现圣诞老人带着不足的驯鹿队伍送礼，或同时处理两组唤醒的情况。
作者发现仅仅*思考*解决方案是不够的，因为事件的交错情况过于复杂。他们使用SPIN和Promela创建模型，最初专注于识别*失败*场景——例如圣诞老人带着不完整的驯鹿团队送礼——以了解必要的约束条件。
关键概念包括用于通信的rendezvous和缓冲通道，用于分支逻辑的options和guards，以及用于定义正确性属性（安全性和活跃性）的线性时间逻辑（LTL）。最终，一个正确的模型被验证，证明它满足所有要求。然后，作者将验证后的模型翻译成Go程序，展示了形式化验证的实际应用。核心要点是，模型检查比传统的测试或推理单独提供更强的正确性保证，尤其是在并发系统中。
解决圣诞老人并发难题，使用模型检查器 (wyounas.github.io)
7点 由 simplegeek 2小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1条评论
xg15 24分钟前 [–]
直接上线，没有预发布环境！回复
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注意：此页面更新频率较低，通常被忽略。左侧链接包含有价值的信息。过去30多年，我一直在维护sudo。目前我正在寻找赞助者来资助sudo的持续维护和开发。如果您或您的组织有兴趣赞助sudo，请与我联系。我还在OpenBSD上工作，但参与度不如以前。过去，我曾为ISC cron等项目做出过重大贡献。
## 开源的未来：关键时刻
最近的 Hacker News 讨论凸显了开源软件维护的困境，以 Todd Miller 坚持维护 `sudo` 超过 30 年却缺乏足够资金支持为例。核心问题是，大型科技公司严重依赖开源项目，却未为其维护提供足够的资金支持，导致维护者难以负担基本生活开销，更不用说全身心投入。
评论员认为，这种利用助长了大科技公司推动人工智能驱动的代码生成，以取代人类开发者的趋势。缺乏可持续的资金支持威胁着重要基础设施的未来，可能导致一个由大型企业主导的闭源生态系统。
提出的解决方案包括更严格的许可（如收入分成模式）以及摆脱最初促进开源的幼稚自由主义理想。然而，人们仍然担心如何强制执行这些许可协议，以对抗强大的实体。最终，这场讨论强调了开源领域正面临着“公地悲剧”的时刻，要求用户和组织积极支持像 `sudo` 这样的关键软件的维护者。
此文档似乎是一个严重损坏的PDF文件。可见文本主要由乱码和二进制数据组成，无法辨认其原始内容。PDF结构表明它*应该*包含图像和潜在文本，如`/ProcSet [ /PDF /ImageB ]`条目所示。 然而，包含实际数据的`stream`对象中充斥着无意义的字符。这表明该文件在传输过程中损坏、创建不当或被故意混淆。没有可用的`stream`，任何试图解读文档含义的尝试都是徒劳的。它目前基本上无法读取。
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在疯狂的地方保持理智 (1973) [pdf] (weber.edu)
9 分，来自 dbgrman 16 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 3 条评论
ossicones 1 分钟前 | 下一个 [–]
如果你曾经在健康体检中做过抑郁症筛查，那这就是这项研究的后果。 这篇论文描述了过去精神病诊断的不可靠性。 存在标准，但最终归结于医生的判断。 这就产生了对更客观标准的需求，从而产生了我们现在使用的“清单”方法。
tines 4 分钟前 | 上一个 | 下一个 [–]
这是七十年代的。 我想知道五十年后情况会怎样。
dbgrman 16 分钟前 | 上一个 [–]
一个实验，他们派正常人去精神病院，看看专业人士是否能够识别他们。
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最近的 Hacker News 讨论集中在 Swift 编程语言的潜力上。一位用户强调了 Swift 的诸多优势——强类型、性能、基于 actor 的并发、现代设计、公司支持、LLM 兼容性以及跨平台能力（iOS、Android、Web 和浏览器，通过 Vapor 等项目）。
然而，更广泛采用的主要障碍仍然是它在 Apple 生态系统之外的有限存在。尽管具备成为许多开发者主要语言的必要素质，评论员们表达了怀疑，指出 Swift 已经存在 15 年，但尚未实现更广泛的主流应用。这次讨论源于一段展示 ElementaryUI 通过 Swift 实现浏览器功能的视频，该视频在 FOSDEM 2026 上展示。
这是一个基于UNIX原则构建的个人、实验性的体重跟踪和分析工具——小型、专注的程序通过管道连接。作者不喜欢电子表格的复杂性，而是选择了一个利用bash、R、awk和gnuplot等工具的系统，每个工具处理特定的任务。
该系统通过一系列脚本处理体重数据：R用于安装软件包，自定义awk/R脚本用于填补空缺、计算移动平均线和低通滤波。然后，gnuplot可视化结果。数据主要通过内存命名管道快速流动，进程替换支持并行处理。
目前尚未完成，仅供个人使用，该项目探索了一种UNIX风格的传统计算器替代方案。它采用MIT许可证发布，允许免费使用、修改和分发，但不提供任何担保。
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Valanza – 我的 Unix 方式的体重追踪和分析 (github.com/paolomarrone)
7 分，来自 lallero317 2小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
hilti 12分钟前 [–]
喜欢你的方法：小型、可组合的程序通过管道协同工作！回复
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## Stelvio：简化的 AWS 部署 Stelvio 使用 Python 简化了部署和连接各种 AWS 服务。它允许轻松创建 **Lambda 函数**，这些函数可以由事件触发，例如 **S3 对象创建**（例如，`user-uploads` 存储桶通知 `process_upload.handler`）或通过 **cron 表达式** 调度（`hourly-cleanup`，`daily-report`）。 Stelvio 通过自动链接资源来简化权限管理——函数可以访问 **DynamoDB 表**（`users` 表链接到 `user-handler`），**S3 存储桶**（`reports` 存储桶链接到 `processor`），**SQS 队列**（`orders` 队列订阅 `processor`），和 **SNS 主题**（`alerts` 主题订阅 `notifier`）。 此外，Stelvio 促进了使用 **API Gateway** 构建 **REST API**（`payment-api` 将请求路由到 Lambda 函数），通过 **SES 发送电子邮件**（`support-email`），以及使用自动 SSL 管理 **自定义域名**。**Router** 资源将多个服务组合在一个域名下（例如，`/files` 到一个存储桶，`/api` 到一个 API）。 本质上，Stelvio 抽象了大量的 AWS 配置复杂性，从而实现快速应用程序开发。
## Stelvio：使用 Python 进行 AWS 基础设施即代码
一个名为 Stelvio (stelvio.dev) 的新工具允许用户使用 Python 代码定义和部署 AWS 基础设施。作者 Michal 在 Hacker News 上分享了该工具，Stelvio 目前专注于无服务器 AWS 服务，并计划扩展以支持 RDS、VPC 和容器等资源。
该工具引发了关于它在现有 IaC 领域中地位的讨论，并与 Pyinfra 进行了比较。反馈主要集中在命令行界面上——虽然作者最初选择了较短的“stlv”，但用户建议使用完整的“stelvio”名称以提高可读性和可搜索性，并可能为提高速度设置别名。
Michal 正在积极寻求反馈并解答有关该项目的问题，表明他愿意根据社区的意见来完善 Stelvio。