从20世纪50年代末到70年代初，一条令人难以置信的陆路巴士路线将伦敦和印度加尔各答（今科尔加塔）连接起来。由奥斯瓦尔德-约瑟夫·加罗-费舍尔及其翻新的AEC Regal III巴士“印度人号”开创，这段50天的旅程穿越欧洲、中东和印度次大陆，途经 Khyber Pass 和莱茵河谷等标志性地点。
最初花费85英镑，这项冒险吸引了寻求刺激的乘客，但很少有人完成返程。加罗-费舍尔的成功引发了一波模仿服务，路线甚至延伸到加德满都、德里、孟买，以及令人惊讶的悉尼，澳大利亚——后者使用一辆经过大幅改装的双层巴士“阿尔伯特”。
这些陆路探险面临着诸多挑战：险峻的道路、沙尘暴、边境关闭（包括因亚洲流感而绕道），以及政治不稳定。最终，1979年的伊朗革命和苏联-阿富汗战争使这些路线无法通行，结束了伦敦与亚洲之间长途巴士旅行的时代。然而，一家新的印度运营商计划复兴伦敦-德里路线，承诺以现代方式重现这段传奇旅程。
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一家名为Adventures Overland的旅行社计划从新德里到伦敦的巴士服务——一段穿越18个国家、长达20,000公里的70天旅程。最初计划于2021年启动，现在预计将于明年4月开始。
最初的计划路线是先向东穿过缅甸，然后经中国和俄罗斯向东北方向行驶，但当前的地缘政治形势可能会带来挑战。Hacker News上的讨论提到了过去几十年流行的“伦敦到加尔各答”巴士路线，并对比了当时和今天的生活方式。
一位评论员指出，考虑到通货膨胀，历史旅行的成本很高（相当于今天的4,600英镑），强调这主要是一次富人才能负担得起的旅程。该帖子还包括关于申请Y Combinator 2026年夏季项目的提醒。
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Noctua 发布其冷却风扇的官方 3D CAD 模型 (noctua.at)
17 分，来自 embedding-shape 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论 帮助
egeozcan 2 分钟前 | 下一个 [–]
> 为了保护我们的知识产权，某些特征——例如风扇叶轮几何形状——已被略微修改，但仍然与实际产品非常相似。
新手问题：如果有人想在不尊重其知识产权的情况下复制他们的设计，他们不能直接 3D 扫描吗？
回复 embedding-shape 1 小时前 | 上一个 [–]
带有图片的推文：https://x.com/Noctua_at/status/2048688184314273947
示例下载：https://www.noctua.at/en/support/downloads?product=nf-a12x25...
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考虑申请 YC 2026 年夏季批次！申请截止至 5 月 4 日
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## Zulip 服务器 12.0 版本总结
Zulip 最新版本，服务器 12.0，为开源团队聊天应用程序提供了数百项改进和错误修复。主要更新包括**移动推送通知的端到端加密**，增强数据安全性，以及**Docker 部署的重大升级**，以便更轻松地设置。用户还将享受**可配置的图像预览**和改进的搜索功能。
此版本包含自 11.0 版本以来的 **160 位贡献者**提交的 5500 多次提交——使项目总贡献者达到 1680 人。开发重点是完善用户体验，改进导航、频道管理和集成（包括 Slack 和 Microsoft Teams 导入工具）。
团队解决了 AI 生成贡献带来的挑战，实施了新的 AI 使用政策，强调人类责任和严格审查。他们还成功地将 AI 辅助集成到他们的工作流程中，加速了代码审计和重新设计等开发任务。
Zulip 继续优先考虑用户隐私，并提供一个无需电子邮件地址即可访问的演示组织。该项目欢迎社区反馈，并计划在 2026 年秋季发布另一个主要版本。
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Zulip 12.0 发布 (zulip.com)
8 分，由 tabbott 发表于 2 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论 帮助
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Zig编程语言对由大型语言模型（LLM）生成的贡献有明确的禁止政策，即使是看似有益的改进也不例外。这源于一种核心理念，即重视*贡献者*而非*贡献本身*。 Zig的维护者认为，开源项目的成功依赖于培养新的、值得信赖的开发者。审查LLM生成的代码并不能促进这种成长；它是一种一次性的好处，而无法建立长期的社区投入。他们称之为“贡献者扑克”——押注于人，而不仅仅是代码。 有趣的是，Bun，一个由Anthropic（一家人工智能公司）收购的著名基于Zig的运行时，*确实*利用LLM进行开发，并通过LLM辅助代码获得了性能提升。然而，由于LLM的禁用，Bun不会将这些改进贡献回Zig主项目，这凸显了Zig在维护其社区驱动的开发模式方面的坚定立场。
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Zig 项目反对 AI 贡献政策的理由 (simonwillison.net)
22 分，lumpa 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论 帮助
jwzxgo 1 小时前 | 上一个 [–]
我和 https://deerflow.tech/ 的开发者聊过，他们几乎有相同的计划，除非来自已知且受信任的开发者。回复
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## Zig：一种有前景的系统编程语言 作者正在探索 Zig 语言，其动机是寻找一种避免垃圾回收陷阱，同时提供强大的类型系统操作能力的系统编程语言。他们根据表达能力（最小化“噪音”）、构建正确性系统以及“意外发生时间”——实现与预期偏差之前的时间来评估语言。 Zig 因其 `comptime` 特性而脱颖而出，它似乎比 Haskell 等语言中的类似系统更简单、更灵活。作为一名经验丰富的 Haskell 程序员，作者赞赏 Zig 通过 arenas 和 allocators 进行内存管理的方案，它提供了控制权，而没有垃圾回收带来的性能开销。 最近 Zig 的创新，例如新的 IO 系统，表明它与既定的概念（如 monads）出人意料地一致，暗示着编程语言设计中存在一种普遍的基础结构。此外，Zig 对 structs 和 `comptime` 的使用允许创建 typeclasses 和 sum types，从而实现健壮且可预测的代码。 作者对 Zig 的潜力持乐观态度，赞扬它专注于显式控制（“没有神秘的远距离作用”）以及通过利用现代硬件实现高性能的能力。他们认为 Zig 为那些受到遗留设计选择和缺乏创新所阻碍的语言提供了一种引人注目的替代方案。
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功能程序员需要看看 Zig (pure-systems.org)
10 分，来自 xngbuilds 52 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论 帮助
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该仓库支持研究论文“对齐打地鼠：微调在大型语言模型中激活对受版权保护书籍的逐字回忆”（arxiv:2603.20957），研究微调后的LLM中的记忆现象。它提供了用于预处理书籍数据（使用GPT-4o将EPUB转换为带有摘要的JSON块）、微调模型（OpenAI、Gemini通过Vertex AI以及DeepSeek通过Tinker）和评估记忆的代码。 该流程需要使用`uv`安装依赖项，并设置OpenAI和Tinker的API密钥。预处理包括将书籍分割成约300-500字的摘录，合并短片段，并生成摘要。每个API都包含微调脚本，每个摘录采样100个补全。 评估侧重于四个记忆指标——BMC@k、最长的连续记忆/重复跨度以及重复跨度的数量——以量化逐字回忆。还提供了用于分析跨摘录记忆和模型相似性的脚本。包含示例数据和说明，但由于版权限制，省略了完整的书籍内容和生成内容。提供了一个演示。
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微调激活LLM中受版权保护书籍的逐字回忆 (github.com/cauchy221)
11 分，由 reconnecting 51 分钟前发布 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 1 条评论 帮助
reconnecting 4 分钟前 [–]
演示：https://cauchy221.github.io/Alignment-Whack-a-Mole/
Arxiv: https://arxiv.org/abs/2603.20957 回复
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细胞内的生活远比传统生物教科书描绘的更加混乱和密集。想象一下细菌——它的整个基因组如果展开，可以往返月球多次，但它却被包含在一个比红细胞还小的空间内！这种难以置信的压缩意味着细胞不是宽敞的环境，而是充满了不断碰撞分子的“卷饼”。
理解这种动态混乱需要超越死记硬背，拥抱定量生物学。虽然精美的图示描绘了细胞成分，但它们是静态快照。真正理解生命*如何运作*需要数学建模——计算DNA转录（速度惊人，可与奔跑的人类相提并论！）和蛋白质合成等过程的速度。
这些计算揭示了在拥挤的环境和必需分子稀释浓度下，有效功能实现的纯粹概率性。尽管如此，蛋白质通过不断的碰撞找到它们的靶标，凸显了生命对幸运事故的依赖。最终，一种数值方法揭示了对“生物学数字”更深刻的理解，将一门描述性科学转变为一门可量化的奇迹。它提醒我们，生物学是无限复杂的，需要持续的测量和分析创新。
一个名为“生物就像墨西哥卷饼”(burrito.bio)的新互动网站，旨在以视觉和定量的方式解释生命细胞内的复杂性。该网站在Hacker News上发布，引发了关于欣赏生物过程的精妙之处的讨论。
一位评论员强调了细胞能够*运作*的奇妙之处，并提倡在生物学教育中采用更数学化的方法——强调精确量化和绝对单位。另一位用户赞扬了该网站的展示，将其与DNA复制等过程的高保真3D动画相提并论，并分享了一个相关的YouTube视频示例。
普遍的看法是，虽然这篇文章信息量很大，但动画视频的形式可能更能传达理解细胞生物学所涉及的热情和细节。
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最近一篇OpenAI的博客文章引发了Hacker News上关于其模型中意外行为的讨论，具体表现为对提及“地精”和其他生物的奇怪回避。这源于在Codex 5.5系统提示中发现了一条奇怪的指令：除非绝对必要，否则避免讨论这些实体。
用户推测这种行为源于人类反馈强化学习（RLHF），其中奖励无意中偏向于涉及生物的比喻，尤其是在“书呆子”人格训练期间。这导致了一种风格上的怪癖，并在模型中蔓延。
评论员还辩论了训练中的数据平衡、特定训练数据集的影响，以及这种现象是否反映了通过奖励行为实现的文化发展。一些人对OpenAI的解释感到沮丧，而另一些人则认为这种情况很有趣，强调了“人工智能人类学”的潜力。有些人开玩笑地谈论“地精”限制，而另一些人则质疑模型人格设置的目的和实用性。
## Qumulator：大型量子电路的经典模拟
Qumulator是一个云API，能够在标准经典硬件上模拟量子电路——最多可达1000个量子比特——*无需*量子计算机或GPU。它通过智能地将问题路由到最有效的经典表示形式（如张量网络等），提供**精确**的结果，而非统计估计。
深度为3的1000量子比特电路仅使用1MB内存，在不到一秒钟内即可运行，这是传统状态向量方法无法实现的。Qumulator支持各种量子任务，包括电路模拟、自旋系统、光子振幅和分子性质计算。
集成非常简单，为Qiskit和Cirq提供可直接使用的后端。用户可以选择模拟模式，但引擎会自动优化性能。提供免费的beta版本，付费计划从每月99美元起。
**主要特点：**
* **规模：** 模拟最多1000个量子比特。
* **精度：** 提供精确的结果（在双精度误差范围内）。
* **可访问性：** 通过云API在标准CPU上运行。
* **易用性：** 与流行的量子框架集成。
更多信息和演示可在[qumulator.com](https://qumulator.com)获取。
## Qumulator：一种新的量子电路模拟器
一种新的量子电路模拟器，**Qumulator**，在Hacker News上分享，宣称能够在*无需*GPU的情况下处理多达1000个量子比特的电路。然而，讨论显示了一个关键限制：它并非在那种规模下模拟*所有*量子电路。
相反，Qumulator专注于存在高效模拟策略的电路，绕过了通常限制精确模拟器量子比特容量的指数级状态增长。这与Bluequbit等模拟器形成对比，后者提供CPU（34个量子比特）和GPU（36个量子比特）选项，但受到指数级复杂性的限制。
本质上，Qumulator擅长特定类型的电路，通过优化技术实现更高的量子比特数量，而不是通过蛮力模拟。该项目可在GitHub上找到 ([github.com/qumulator](https://github.com/qumulator))。
零许可费用。无厂商绑定。没有逐年上涨的按席位定价。您只需支付模型API费用。使用Claude或Gemini，使用您自己的密钥。从设计上支持自托管。部署在您自己的基础设施内。文档绝不会离开您的边界。合规性、驻留性和权限控制权都在您手中。分叉它。扩展它。添加特定实践的工作流程，集成您的DMS，连接您自己的引用引擎。代码库由您塑造。审计每一行。没有关于提示构建、引用解析或数据流动的黑盒。开放代码，开放提示工程。
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Mike: 开源法律AI (mikeoss.com)
10 分，由 noleary 1小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论 帮助
gamblor956 12分钟前 [–]
这不是一个法律AI。它只是一个极简的CRM，带有一个AI聊天机器人，无法实际搜索我上传到测试账户的（测试）文档，也无法进行任何有意义的分析。
如果你真的想使用AI，最好还是付费购买具有代理功能的实际法律实践SaaS。但说实话，如果你是一名律师，最好不要玩弄这种半吊子的AI。回复
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