## Pebble 更新：硬件与软件进展 - 2024 年 2 月
Pebble 正在准备发货三款新产品：Pebble Time 2、Pebble Round 2 和 Index 01。生产过程复杂，需要在成本、质量和速度之间取得平衡，并且经常需要进行最后的调整。
**Pebble Time 2** 处于最终的生产验证测试 (PVT) 阶段，计划于 3 月 9 日开始量产，预计初期交付在 4 月初。预订订单将在 6 月初发货。它防水达 30 米（3ATM）——适合游泳（不适合热水浴缸），并且将在发货前几周发送包含税费/关税详情的订单确认函。
**Index 01** 也处于 PVT 阶段，目标是 3 月开始生产。它防水达 1 米（IPX8）。计划推出 10 美元的戒指尺寸套件，Pebble 正在评估对 14 码和 15 码尺寸的需求。
**Pebble Round 2** 已完成初步设计阶段，并将专注于防水测试，预计生产将于 5 月底开始。
重要的软件更新也在进行中，包括修复错误、改进天气功能、支持 Android 上的 WhatsApp 呼叫，以及在移动应用程序内改进 Pebble 应用商店。Pebble 还在努力恢复旧应用程序并改进开发者工具。
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Pebble生产：二月更新 (repebble.com)
14点 由 smig0 53分钟前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 1评论 帮助
Larrikin 16分钟前 [–]
我希望能在FitBit账户被强制迁移到Google之前收到我的手表。现在看来我是否能及时收到它还是个未知数。回复
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## Lilush：一个自包含的LuaJIT运行时环境与Shell
Lilush是一个非常紧凑（小于3MB）且自给自足的LuaJIT运行时环境，专为Linux环境设计。它是一个单独的二进制文件，没有外部依赖，非常适合Docker容器、busybox替代品以及在x86_64 Linux系统上的部署。
除了LuaJIT解释器之外，Lilush还包含用于网络（TCP/UDP，带有WolfSSL的HTTP(S)）、密码学、文件系统访问以及具有UTF-8支持和通过TSS进行样式的终端UI的内置模块。它还具有Markdown处理、Redis支持以及嵌入式WireGuard/ACMEv2客户端等工具。
值得注意的是，Lilush *也* 充当一个功能齐全的shell，具有智能提示符、选项卡补全以及内置实用程序，如`kat`、`ktl`、`netstat`和`dig`。它可以通过插件扩展，并可通过TSS进行自定义，需要一个Kitty兼容的终端模拟器。
Lilush的目标是成为“下一个小东西”——一个强大、可移植且无依赖性的脚本和系统管理工具。
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Lilush – LuaJIT 静态运行时和 shell (lilush.link)
11 分，ksymph 发表于 2 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论 帮助
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## 使用 Oban 连接 Elixir 和 Python
当 Elixir 应用需要 Python 擅长的功能（如机器学习或 PDF 渲染）时，集成这两种语言可能具有挑战性。传统的 HTTP 调用或消息队列等方法存在，但 Oban 提供了一个更简单的解决方案：透明、持久的任务交换。
Oban for Python 允许 Elixir 和 Python 应用共享一个公共数据库（使用 `oban_jobs` 表和 JSON 作为与语言无关的参数）作为任务代理。一个应用将任务入队，另一个应用处理它们，并在共享表中更新状态。这避免了复杂的进程间通信，并允许每种语言独立集群领导。Postgres PubSub 进一步实现了实时协调。
一个演示应用“Badge Forge”通过使用 Python 的 WeasyPrint 库从 Elixir 入队的任务生成 PDF 来演示这一点。Elixir 发起徽章创建，Python 渲染 PDF，然后将确认信息发送回 Elixir 进行处理。
这种双向通信模式对于利用两种生态系统的优势非常实用。一个独立的 Oban Web 控制面板提供了任务活动的可视化。完整的演示代码可用，展示了这两种语言如何轻松地连接以增强功能。
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通过 Oban (oban.pro) 桥接 Elixir 和 Python 12 分，由 sorentwo 1 小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论 帮助
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## ShannonMax：优化你的 Emacs 键绑定
ShannonMax 是一款利用信息论分析你的 Emacs 使用情况并建议改进键绑定的工具，以提高效率。它会识别出可以通过更短的键序列显著减少输入工作量的命令，并标记那些使用频率低的命令，这些命令的绑定可能过于简短，可以考虑取消绑定。
**工作原理：** ShannonMax 会记录你的按键操作，然后根据每个命令的使用频率计算其键绑定的“理论长度”。常用命令应该有更短的绑定。
**安装需要：** Java/JVM，下载 `shannon-max.el` 和一个 `.jar` 文件，将目录添加到你的 Emacs 加载路径，并通过 `(shannon-max-start-logger)` 启动按键记录器。分析可以通过 `M-x shannon-max-analyze` 运行。
**主要功能包括：** 可定制的按键成本，命令过滤（例如 self-insert），以及全局重新绑定的选项（Emacs 29+）。该项目正在积极开发中，计划包括更简单的安装、改进的 UI 以及更好的主模式支持。
**注意：** 使用按键记录器时，请注意记录敏感信息。
**在此处查找：** [https://github.com/sstraust/shannonmax](https://github.com/sstraust/shannonmax) & [https://www.youtube.com/watch?v=MytPttbIUOY](https://www.youtube.com/watch?v=MytPttbIUOY)
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ShannonMax：一个使用信息论优化 Emacs 键绑定的库 (github.com/sstraust)
4 分，sammy0910 1 小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 1 条评论 帮助
noosphr 3 分钟前 [–]
我曾经做过类似的事情，关于手指拉伤和键盘上的按键位置。问题是不同的语言具有截然不同的分布，以至于 C 和 Lisp 需要完全不同的键盘布局。最终，C 和 Lisp 键盘之间的差异高于它们与 QWERTY 之间的差异，所以那是一个有趣但无果而终的项目。回复
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## RayMakie & Hikari：Julia 中的照片级渲染
RayMakie 和 Hikari 将基于物理的 GPU 光线追踪直接引入 Julia 的 Makie 绘图生态系统。这使得能够以最少的代码修改，对 3D 场景进行照片级渲染——包括全局光照、体积效果和基于物理的材质。只需切换 Makie 后端，即可解锁强大的可视化能力。
该系统基于 pbrt-v4 的 Julia 移植，并利用 AMD 的 Radeon Rays SDK（通过 Raycore.jl），性能可与 C++ 光线追踪器相媲美，并支持跨厂商的 GPU。其模块化架构和 Julia 的多分发系统，能够在 GPU 上直接实现自定义材质和模拟。
演示展示了在科学可视化中的应用：渲染云层（Breeze.jl）、详细的植物模型（PlantGeom.jl）、蛋白质结构（ProtPlot.jl）和流体动力学（TrixiParticles.jl）。 除了可视化之外，该系统还允许进行新的应用，例如模拟黑洞周围的引力透镜。
目前处于预发布阶段，RayMakie 承诺弥合研究数据和引人注目的视觉效果之间的差距，无需将数据导出到外部光线追踪工具，并为光线追踪研究提供高度可定制的环境。未来的开发重点是内存和性能优化，以及更广泛的 GPU 后端支持。
## 基于 Julia 的 GPU 光线追踪器发布
一个新的基于物理的 GPU 光线追踪器已经使用 Julia 编程语言开发，并被集成到 Makie 绘图库的后端。这使得任何 Makie 图形都可以使用逼真的路径追踪进行渲染。
一个关键特性是能够轻松地使用自定义材质和效果扩展光线追踪器——开发者通过一个 200 行代码的黑洞引力透镜实现来演示这一点。它可以在 AMD、NVIDIA 和 CPU 上运行，Metal 支持正在计划中。
该项目是 pbrt-v4 的移植，一个讨论线程显示了一个关于材质描述与原始 PBRT 兼容性的问题，具体涉及处理复杂材质界面（如装满水和冰的玻璃）的限制。一位用户还报告了在 iOS Safari 上全屏视频显示问题。
演示场景和代码可在 GitHub 上找到：[github.com/SimonDanisch/RayDemo](https://github.com/SimonDanisch/RayDemo)。
一场 Hacker News 的讨论围绕着《历史今天》的一篇文章，该文章详细介绍了中世纪时期法国人对蒙古可汗的迷恋。最初的评论者指出这种兴趣令人惊讶，认为这源于法国作为一个新兴的帝国强国，钦佩蒙古人自身的帝国成功。
对话扩展到更广泛的历史事件影响，特别是十字军东征。一位用户强调了丹·卡林（Dan Carlin）的观点，即关键战役——例如马拉松战役——从根本上改变了历史的进程，远比发明更重要。他们认为十字军东征，通常被描述为宗教战争，主要受到对黎凡特地区控制的经济欲望驱动，无意中通过骑士团等组织促进了国际银行业，并可能为资本主义铺平道路。
讨论回到最初的主题，质疑*为什么*相对遥远的蒙古人会吸引法国人的想象力，而更近、更直接的威胁，如摩尔人和东罗马帝国却存在。
显示HN：一款加密的、本地的、跨平台日记应用程序
Show HN: Mini-Diarium - An encrypted, local, cross-platform journaling app
3 小时前
## Mini Diarium：一款私密、本地日记应用
Mini Diarium 是一款跨平台日记应用，专注于隐私和简洁，使用 Rust、Tauri 和 SolidJS 构建。它是已停止开发的“Mini Diary”的重新构想，提供完全本地化的体验——无需互联网连接或数据跟踪。所有条目在保存到本地 SQLite 数据库之前，都会使用 AES-256-GCM 加密。
主要功能包括富文本编辑器、日历导航、导入/导出选项（JSON 和 Markdown）、自动备份以及可定制的主题。除了传统的密码之外，Mini Diarium 还独特地支持通过 X25519 私钥文件（如 SSH 密钥）解锁，提供增强的安全性和灵活性——包括物理第二因素或多设备访问的选项。
该应用采用“包装主密钥”设计，确保加密密钥从不以明文形式存储。它适用于 Windows、macOS 和 Linux，并且是开源的，具有可重现的构建。用户应注意，同时丢失密码*和*所有密钥文件将导致永久数据丢失。
一个全新的、加密的、跨平台日记应用，界面简洁，在Hacker News上分享([github.com/fjrevoredo](https://github.com/fjrevoredo))。该应用将日记条目存储在本地。
讨论的中心是长期可访问性。一位评论者质疑用户如果应用不再维护，如何访问他们的数据，并提倡使用更简单的纯文本/Markdown格式，通过Cryptomator等工具加密以方便移植。
其他人称赞该应用的设计并询问同步选项，特别是SQLite文件是否可以存储在Google Drive等云服务上，同时通过加密保持安全性。 还有人建议改进README文件，使用嵌入式视频代替链接。
## AI 摘要中隐藏的偏见 本文论述了不应盲目信任AI生成的摘要，尤其是在人权和人道主义工作等敏感领域。作者，Taraaz的研究员，展示了大型语言模型（LLM）如何容易被引导产生有偏见的输出，即使表面上保持中立，也会微妙地改变含义。 通过实验——包括“双语影子推理”技术——她表明，嵌入在LLM中的策略可以显著改变摘要，反映特定的议程（例如伊朗政府对其人权记录的描述）。这种操纵在多语言环境中*更容易*，因为那里的安全措施较弱。 她的工作，包括多语言AI安全评估实验室和评估防护措施的项目，揭示了LLM在不同语言中的性能差异。评估表明，非英语回复通常准确性较低，并且可能提供危险的建议，而“AI作为评判者”工具常常无法检测到这些缺陷。 作者倡导从简单*评估*AI转向利用这些洞察来构建*定制的、具有上下文感知能力的防护措施*——一个持续的评估和改进循环。她认为2026年应该是评估直接影响防护措施设计的年份，确保AI工具真正可靠且无偏见，尤其对于弱势群体。
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别相信盐：AI 摘要、多语言安全和 LLM 护栏 (royapakzad.substack.com)
33 分，由 benbreen 1 小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论 帮助
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## Voith 施耐德螺旋桨：摘要
Voith 施耐德螺旋桨 (VSP) 由 Voith 集团制造，是一种基于旋翼设计的、高度可操纵的船舶推进系统。它由恩斯特·施耐德于 1926 年发明，采用垂直安装的旋转叶片圆形阵列，其迎角被精确控制以产生任何方向的推力——从而无需使用舵。
与传统的方位推力器不同，VSP 通过改变叶片方向来实现转向，提供卓越的效率和瞬时的方向改变。虽然前期成本可能更高，但其生命周期成本和剩余价值通常更有优势，尤其适用于需要卓越操控性的船舶，如拖船、渡轮和消防船。
除了船舶应用外，VSP 的设计已被探索用于实验飞机（“旋翼机”）甚至无人机推进。其低声学特征也使其适用于扫雷艇等专用船舶。VSP 的功率范围从 160kW 到 3900kW，已在超过 90 年的时间里应用于各种船舶。
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Voith Schneider 螺旋桨 (wikipedia.org)
8 分，由 Luc 发表于 2 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论 帮助
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这是一个高度交互的网络应用程序，需要JavaScript。简单的HTML界面是可能的，但这并非如此。Thomas Germain thomasgermain.bsky.social 发布：我职业生涯中做过的最愚蠢的事情，是为了证明一个更严重的问题。我欺骗了ChatGPT和Google，并让他们告诉其他用户我是一名竞技吃热狗的世界冠军。人们正在大规模使用这个技巧，让AI对你说谎。我将解释我是如何做到的。2026-02-18T16:37:57.855Z
一篇 Hacker News 帖子讨论了 ChatGPT 和其他人工智能模型如何容易被网络上的信息误导。一位用户通过创建一个网站，声称自己是竞争激烈的热狗食用冠军，而人工智能很容易接受并确认这一虚假信息。
评论者指出，人工智能并非一定在*说谎*，而是放大了它从互联网上检索到的未经证实的数据。当前的“检索增强生成”（RAG）系统缺乏评估来源可信度或交叉核实声明的能力。
讨论指出一个更广泛的担忧：人工智能模型过于轻信，很容易相信并自信地陈述虚假信息，即使受到质疑。这对于缺乏人工监督的大规模人工智能应用构成重大风险，并引发了关于这种操纵的普遍性以及谁可能从中受益的问题。