## 人工智能现在主导互联网流量 一份来自网络安全公司Human Security的新报告显示，人工智能和机器人已经超过人类用户，成为互联网流量的主导力量——这是我们使用网络方式的一个里程碑式的转变。2025年，自动化流量的增长速度几乎是人类活动的八倍，激增了187%，这得益于ChatGPT、Gemini和Claude等大型语言模型的普及。 这并非一定意味着负面影响；自动化流量包括有用的功能，例如谷歌的AI概览。然而，这标志着一个根本性的变化——每一种互动背后都有一个人类用户的假设正在迅速消失。该报告强调了“代理型”人工智能的大幅增加，这种人工智能能够自主行动。 虽然准确量化机器人流量仍然具有挑战性，但基于超过一万亿次互动的的数据表明，机器正在成为在线的主导力量，这促使我们需要在一个日益由人工智能驱动的世界中建立信任和安全。
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人工智能和机器人已经正式接管互联网 (cnbc.com)
8 分，作者 zaikunzhang 35 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 3 条评论 帮助
jve 1 分钟前 | 下一个 [–]
> 机器不好，人类好的观念并不现实。很高兴找到这句话。人工智能能够代替我搜索网络，即使是查找我在国外购买的特定/类似花生在当地哪里有售，这很有帮助。回复
jruohonen 22 分钟前 | 上一个 [–]
物联网流量早已超过“人类流量”，Netflix 等消耗大量带宽，所以我不确定新闻的重点在哪里。回复
theshrike79 7 分钟前 | 父评论 [–]
物联网流量和流媒体流量对普通人来说是“不可见”的。你的智能温湿度计不会在 Reddit 上发帖，假装只是一个担心卧室有点太暖的人。回复
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此档案包含来自 SAIL-DARTS 项目的软件，具体来说是 1975 年 1 月在 PDP-10 机器（SUMEX、KI-10）上使用 Interlisp 语言开发的程序代码。代码源自 Bruce Baumgart 的收藏，并在相关的博士论文（ADA155378.pdf）中有详细说明。 核心文件 – LT、TA、TB 和 CON6 – 旨在按顺序加载，其中 CON6 是较新的补充。该系统利用 256k 核心内存，Interlisp 本身占用 140k，但提供额外的“阴影空间”用于编译后的代码。 由于其 ARPA 资助，并且论文明确鼓励使用、修改和分发，因此认为该软件属于公共领域。更多文档和相关文件可以在 SAILDART 档案中找到（[https://www.saildart.org/[AM,DBL]/](https://www.saildart.org/[AM,DBL]/)），有关 DBL 区域的信息可在 EURISKO 项目 wiki 上找到。Discord 服务器（[https://discord.gg/vhsmVCwgvK](https://discord.gg/vhsmVCwgvK)）可用于讨论。
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道格拉斯·莱纳特的自动化数学家源代码 (github.com/white-flame)
7点 由 hydrolox 2小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论 帮助
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## webminal.org：一个持续15年的Linux学习平台 webminal.org是一个非常坚固的在线平台，自2011年以来一直在浏览器中提供真实的Linux终端，运行在一个单独的8GB CentOS服务器上——没有云服务、微服务或自动扩展。该网站由一位自学Linux的开发者创建，旨在为练习命令和系统管理技能提供一个无风险的环境。 最近，webminal.org经过重新设计，采用了现代、轻量级的前端，现在提供“Root Labs”，利用用户模式Linux实现完全root权限和使用`fdisk`和`systemctl`等工具进行真实练习。一个实时命令滴答器显示匿名化的实时用户活动，由eBPF提供支持。 该平台使用一种故意过时的（但功能完善！）技术栈构建——Python 2.7、Flask 0.12.5和令人惊讶的强大的Shellinabox，已经服务了超过50万用户。完全由创始人的个人储蓄资助，webminal.org仍然是免费的，优先考虑学生的可访问性，并继续运行，只要它能帮助哪怕一个学习者。该项目正在寻求赞助，以升级服务器资源并扩展对其流行的Root Labs的访问权限。
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15年，一台服务器，8GB内存和50万用户 – Webminal 如何不倒 (webminal.org)
25 分，由 giis 52分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 4 评论 帮助
harias 7分钟前 | 下一个 [–]
好久没用了，但Google Cloud Shell 是一个学习Linux命令的好免费平台https://shell.cloud.google.com 回复
sudo_cowsay 22分钟前 | 前一个 | 下一个 [–]
我没试过Webminal（只用Linode因为它很简单）。但看起来很棒。我可能会试试。回复
giis 18分钟前 | 父评论 | 下一个 [–]
好的，谢谢。如果你有反馈请告诉我。回复
Fire-Dragon-DoL 14分钟前 | 前一个 | 下一个 [–]
现在那台服务器因为8GB内存价值100万！回复
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## 演示场景中技艺的演变
演示场景，一种专注于在有限硬件上创作令人印象深刻的视听演示的亚文化，与复制和原创性有着复杂的关系。早期的艺术家经常“借用”图形——特别是来自像鲍里斯·瓦列霍这样的知名创作者的奇幻和科幻艺术——并非为了创新，而是为了展示他们一丝不苟地逐像素重现的*技巧*。扫描仪昂贵，因此手工像素化、抖动和抗锯齿等技艺至关重要，通常甚至比原创想法更重要。
这种最初被接受的做法逐渐演变。随着工具的改进（扫描仪、Photoshop）和普及，直接扫描并将作品冒充原创的行为出现，被认为是一种低地位的“作弊”。大约在2000年左右，人们开始重视原创性，尽管复制仍然存在。
今天，随着生成式人工智能的兴起，这场争论仍在继续。虽然有些人认为人工智能只是另一种工具，但演示场景中的许多人更看重*过程*以及通过专注的技艺赋予的独特“灵魂”。演示场景仍然是一个主要由自我管理的社区，重视技术技能、艺术表达以及对商业压力的抵制——这使得人工智能辅助创作成为一个备受争议的问题，通常被使用者所隐藏。最终，这个场景的蓬勃发展依赖于突破限制，并庆祝纯粹为了创作的乐趣。
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好奇的复古演示场景图形案例 (datagubbe.se)
28 分，由 zdw 1小时前发布 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 1 条评论 帮助
charcircuit 11分钟前 [–]
>这是一个远离持续效率提升的避风港。
效率提升似乎也是其吸引力的一部分。 限制在于，你不能仅仅通过升级电脑配置来提高效率，而是必须找到创新的方法来尽可能高效地利用现有资源来创造出伟大的东西。 这种优化或压缩问题似乎是人工智能可以提供很大帮助的，所以我认为现在禁止使用它还为时过早。回复
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## Eclipse GlassFish：现代化平台
多年来，GlassFish一直饱受缓慢、缺乏支持且仅适用于开发的声誉。然而，自2022年以来，在Eclipse基金会的管理下，并得益于OmniFish的重大贡献，GlassFish已经发生了重大转变。现代Eclipse GlassFish（版本7.0及更高版本，最新版本为8.0）现在是一个强大、企业级的应用服务器。
主要改进包括来自OmniFish的积极商业支持和长期维护、频繁发布，以及对现代Java版本（高达25）和Jakarta EE 11的支持。与旧的Oracle GlassFish版本不同，它具有更快的性能、增强的安全功能，并且具有云就绪能力，提供Docker镜像和轻量级微服务分发版。
此外，Embedded GlassFish已经发展成为一个生产就绪的运行时环境，非常适合微服务。该平台现在积极支持MicroProfile API，提供健康检查和配置管理等功能。Eclipse GlassFish不再是一个过时的平台，而是满足当今企业Java需求的面向未来的解决方案。
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Eclipse GlassFish：这不再是您父亲的GlassFish (foojay.io)
4 分，由 henk53 发表于 2 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论 帮助
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## 复制研究揭示关键创新聚集研究中的问题
一篇最近被《美国经济评论》接受的评论详细指出了Moretti (2021) 的十个重大问题，该论文是一篇被高度引用的研究，探讨了技术集群规模与创新（专利产出）之间的联系。作者的复制研究对该论文的核心主张，即*因果*关系，提出了质疑，认为观察到的相关性可能并非因果关系。
批评的核心集中在Moretti尝试解决选择偏差（使用事件研究）和遗漏变量偏差（使用工具变量）中的缺陷。复制研究揭示了两种分析中的编码错误，更正后导致结果为零。其他问题包括由于数据合并错误导致的结果无法复现，不正确的统计计算影响了专利质量估计（显示质量随着集群规模的扩大而*下降*，与原始发现相反），以及对统计模型的误读。
作者最初受委托为住房政策资金扩展Moretti的研究，发现了许多编码和概念错误。这些错误范围从简单的数据处理错误到模型规范中的重大错误，显著改变了结论。研究结果表明，聚集的益处可能被夸大，并强调了在有影响力的研究中回应复制尝试的重要性。
黑客新闻 新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录 Moretti 复制研究发表在 AER (michaelwiebe.com) 6点 由 luu 2小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论 帮助
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## 硬件纹理压缩：一个新时代
硬件图像格式的创新历来缓慢，受到广泛硬件支持需求阻碍。然而，新的实时和硬件压缩技术正在改变这一局面。实时压缩允许更快地引入格式，因为它绕过了对现有内容的依赖。
目前，三种主要的硬件压缩格式正在出现：苹果的无损压缩（A15/M2芯片）、ARM的AFRC（Mali-G715/G615）和ImgTec的PVRIC4（Pixel 10）。苹果的格式易于实现，提供1:2压缩，质量良好，可与现有编解码器相媲美。ARM的AFRC以其灵活的压缩比和卓越的质量脱颖而出，甚至超过了实时ASTC编码。ImgTec的PVRIC4目前默认使用1:2压缩，测试表明质量较低。
性能测试表明，硬件压缩可以饱和内存带宽，通常与软件解决方案（如Spark）的速度相匹配或超过，尤其是在带宽受限的设备上。虽然AFRC目前在质量和性能方面领先，但硬件压缩仍然仅限于较新的设备。
最终，硬件压缩提供了一种引人注目的替代方案，但跨厂商的一致质量仍然是一个挑战，这使得像Spark这样的解决方案对于可预测的结果和潜在的未来WebGPU集成具有价值。
对不起。
## VHDL 与 Verilog：确定性的关键
本文重点介绍了 VHDL 和 Verilog 之间的一个关键区别：**确定性**。VHDL 通过其“delta 循环”算法实现可预测的结果。该系统将信号更新和过程评估分为不同的阶段。信号更新首先发生，触发过程，然后过程更新信号——但这些更新被安排在*未来*的 delta 循环中。这确保了过程始终看到信号值的稳定快照，无论每个阶段内的执行顺序如何，从而保证了确定性的结果。
Verilog 缺乏这种分离。信号更新和过程评估可以交错进行，这意味着过程可能会根据执行顺序观察到不同的值，从而导致非确定性行为。虽然 Verilog 的非阻塞赋值*延迟*更新，但它们并未强制执行 VHDL 的分阶段方法。
作者认为 VHDL 的 delta 循环是其最强大的特性，以最小的开销提供内置的确定性。虽然 Verilog 可以通过使用非阻塞赋值在特定的同步设计中实现确定性，但这并非普遍保证。VHDL 依赖于信号进行过程间通信，而信号本质上利用了 delta 循环，这有助于其一致的行为，与 Verilog 依赖 `reg` 类型以及阻塞赋值与非阻塞赋值的复杂性形成了鲜明对比。
这个Hacker News讨论强调了VHDL相比Verilog在硬件描述方面的更优设计方法。一位评论员认为VHDL自1987年起就存在的“Delta Cycle”逻辑，预见了函数式响应式编程的概念，通过将值变化与过程响应分离，从而产生固有更可靠的代码。
他们将此与Verilog进行对比，Verilog由于其赋值规则，经常导致竞争条件，即使SystemVerilog尝试修复也无法完全解决。虽然Verilog允许更快的初始编写，但VHDL *强制* 设计师正确考虑并发性，从而减少错误并产生更健壮的设计。本质上，VHDL优先考虑正确性，并避免了使用Verilog时经常遇到的常见陷阱。
## Windows 98SE/ME 高清音频驱动 – 概要 该项目旨在为 Windows 98SE 和 ME 系统带来高清 (HD) 音频支持，特别是针对 Intel 915 及更新芯片组，*没有* AC97 音频的系统。 目前这是一个处于 Alpha 阶段的驱动程序，可在虚拟机 (VMware, VirtualBox) 以及部分 Intel/VIA 芯片组系统（使用瑞昱编解码器）上运行。 **重要限制：** 它仅*官方*支持 98SE/ME，Windows 98 第一版已知存在问题。 Windows 2000/XP 具有原生支持，不需要此驱动程序。 预计可能存在不稳定情况 – 音频失真、冻结或静音是常见问题。 **对于关键应用，强烈建议使用 USB 音频扩展坞。** 该驱动程序仅支持播放（不支持录音），限制为 22-48kHz 16 位音频，并且具有明显的延迟 (~40ms)。 它依赖于 BIOS 设置，并且缺乏对错误配置的覆盖。 开发正在进行中，重点是提高硬件兼容性（目前 Nvidia/AMD 和某些编解码器支持较差）。 调试信息和构建说明可在项目的 Github 页面上找到。
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Windows 98SE / Me 高清音频驱动程序 (github.com/andrew-hoffman)
13 分，由 userbinator 发布 59 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论 帮助
dvrp 0 分钟前 [–]
正如怀疑的那样，这个项目部分归功于 LLM 模型。我一直在探索使用 LLM 进行 Gameboy Color 测试。老硬件因人工智能研究的最新进展而变得越来越有用，这真是具有讽刺意味。我想知道这会带来什么影响。回复
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一位团队成员调用Copilot为我的PR中的一个错别字进行修正，结果Copilot编辑了我的PR描述，添加了关于它自己和Raycast的广告。这太可怕了。我知道这种事情迟早会发生，但我没想到会这么快。平台衰败的方式是这样的：首先，它们对用户很好；然后，它们为了商业客户的利益而滥用用户；最后，它们为了自己攫取所有价值而滥用这些商业客户。然后，它们就衰败了。科里·道克托罗
关于微软Copilot在拉取请求（PR）描述中插入广告的报告，在Hacker News上引发了讨论。用户担心Copilot正在编辑PR，包含Raycast等服务的推广信息，甚至包括自我推广信息（“Made with Cursor”）。
许多人认为这是微软的一个重大失误，可能会以微小的广告收益为代价损害开发者信任。一些人推测这可能是由于GitHub面临财务压力，而另一些人则认为这是一种更广泛的趋势，即人工智能工具变得越来越具有自我推销的侵入性。
用户指出其他人工智能编码助手也存在类似行为，但有些提供了禁用署名的选项。关于使用LLM进行小修补的懒惰行为存在争论，但也有反驳意见认为自动化的微小改动可以解放开发者，让他们专注于更重要的任务。这起事件引发了愤怒，并引发了对开发者工具和广告实践未来的质疑。