Google Earth 飞行模拟器是一项基于网页的实验性功能，专为休闲探索而设计。它采用了简化的物理引擎和动态图像流技术，在高速飞行或网络带宽较低时可能会出现加载延迟。
**如何开始：**
在电脑上打开 Google Earth，导航至“探索地球”，然后从“工具”菜单中选择“飞行模拟器”。将底图切换为“卫星”模式，即可获得照片级的视觉体验。
**控制与导航：**
您可以使用键盘快捷键驾驶飞机：
* **推力：** Page Up / Page Down 键。
* **俯仰/横滚：** 方向键。
* **切换鼠标控制：** 在模拟画面内点击即可。
如果发生坠机，系统会提供重启选项以重置位置。飞行过程中，标准的地图快捷键将被禁用，以防冲突。请注意，在海平面附近飞行可能会导致轻微的地形视觉异常。您可以随时点击返回箭头退出模拟器。作为一项实验性功能，其支持程度有限，未来可能会进行兼容性调整。
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Google 飞行模拟器 (developers.google.com)
14 分，由 bookofjoe 在 37 分钟前发布 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 2 条评论
simondanerd 8 分钟前 | 下一条 [–]
趣闻：你可以飞越整座中国长城！我小时候花了很多时间做这件事。直到今天我仍在使用 Google 地球“专业版”，它比网页版好用太多了。
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wwizo 8 分钟前 | 上一条 [–]
又给 Xbox（微软游戏工作室）的棺材板上钉了一颗钉子 :)
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本指南为印度及东南亚等地区的开发者和高阶用户提供了一套实用框架，旨在利用高性价比的轻量级大模型实现“Claude 级别”的生产力。 **核心策略：80-90% 法则** 目前主流的入门级模型（DeepSeek-V3、GPT-4o-mini、Gemini Flash）在处理 80-90% 的日常技术任务时，效果与高端模型不相上下。其关键在于“上下文经济学”：将模型的上下文窗口视为昂贵的内存进行管理。 **关键效率原则：** * **结构化提示词：** 摒弃对话式的废话。采用 [背景] → [任务] → [约束条件] → [输出格式] 的流水线模式。 * **拆解任务：** 将复杂需求拆解为若干个小型的迭代步骤，以防止“上下文漂移”并提升输出质量。 * **精确优先于语法：** 使用“电报风格”的英语。精确、简洁的技术语言优于润色过的长句。 * **反面模式：** 避免在提示词中堆砌信息、过度解释，或假设模型能自动记忆之前的会话。 **推荐生态：** * **编程首选：** DeepSeek-V3 是目前性价比的黄金标准。 * **速度首选：** Groq 为交互式工具提供了超低延迟体验。 * **文档处理：** Gemini 1.5 Flash 拥有巨大的免费上下文窗口。 * **获取渠道：** GitHub Models 和 OpenRouter 提供了顺畅且门槛较低的顶级模型访问方式。 通过掌握结构化提示词并构建多服务商集成的桌面工具，开发者可以用极低的成本替代昂贵的高级订阅，实现高效的低成本工作流。
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在提示词工程中应用简洁性与语言效率 (prahladyeri.github.io)
pyeri 发布于 44 分钟前，7 点 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 1 条评论 帮助
willXare 2 分钟前 [–]
提示词工程不过是在兜兜转转地重申“有话直说”而已。 回复
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请启用 JavaScript 并关闭所有广告拦截器
福克斯公司据报道以 220 亿美元收购 Roku 的消息，在 Hacker News 用户中引发了强烈抵触和悲观情绪。
批评者担心此项交易将损害 Roku 作为中立、“服务无关”平台的声誉。许多用户担心福克斯会优先考虑自己的内容和广告，可能会将界面变成传播偏见媒体的工具，例如增设“福克斯新闻”按钮或集成屏幕保护程序。
此次讨论凸显了人们对企业并购日益增长的挫败感，一些评论者质疑美国当前反垄断法的执行情况。许多 Roku 的长期客户表示，他们正考虑放弃该平台，转而选择 Apple TV 或自建方案，不过也有人指出，很难找到一款既能平衡流媒体服务兼容性，又能兼顾隐私和独立性的硬件设备。总体而言，用户对此持不信任态度，担心该平台将从一个中立的入口演变成福克斯特定媒体利益的“围墙花园”。
青少年在学校过夜时发现了古罗马遗迹 Teenagers Stayed Overnight at Their School and Found Hidden Ancient Roman Ruins
3 小时前
:focal(750x500:751x501)/https://tf-cmsv2-smithsonianmag-media.s3.amazonaws.com/filer_public/fb/27/fb27c648-c54c-45b1-80a6-37fa6e338efc/roman-villa.jpg)
2021年，罗马斗兽场附近一所高中的学生在抗议新冠疫情限制措施时，发现了一座古罗马别墅。他们进入一间废弃的地下室后，发现了一处可追溯至公元二世纪（即哈德良和马可·奥勒留等皇帝统治时期）的地下建筑群。
尽管该遗址的一小部分曾在1895年被简要记录，但随后被遗忘，并在学校下方隐藏了一个多世纪。2025年开始的正式发掘工作，揭示了保存完好的壁画、装饰性灰泥和马赛克。从遗址中出土的文物包括陶器，以及刻有前住户L. Fabius Gallus和Umbria Albina名字的铅管。墙壁上还留下了长达一个世纪的涂鸦，包括20世纪初的宗教住户和更近期的学生所留下的痕迹。
虽然这座广阔别墅目前仅发掘出一部分，但专家认为其规模远不止于此。考古学家目前正在寻求更多资金以继续发掘，最终目标是将该遗址向公众开放，让人们得以一窥这片曾受罗马精英青睐的住宅区。
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青少年在学校留宿时发现了隐藏的古罗马遗迹 (smithsonianmag.com)
28 分，thunderbong 发布于 5 小时前 | 隐藏 | 往期 | 收藏 | 1 条评论 帮助
Dependance 2 分钟前 [–]
这其中一定隐含着某种隐喻：愤怒的年轻人竟然发现了那些一直隐藏在众目睽睽之下、却从未有人在意过的宝贵事物！ 回复
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本病例报告详细记录了一位八旬女性的治疗经历。该患者患有晚期阿尔茨海默病已有十年，表现为严重的认知与功能衰退，包括长期失禁、语言能力受限及生活无法自理。在服用含裸盖菇素的蘑菇后，患者在多个领域出现了显著但短暂的恢复。
给药约 19 小时后，患者恢复了自发性自传体语言交流的能力。在随后的数天至数周内，她表现出运动功能改善、恢复尿控、情感反应增强，以及情境记忆与社交互动能力的提升。一个月后进行的第二次治疗，使其语言表达能力与活动能力得到了进一步改善。
作者强调，这些发现并不意味着阿尔茨海默病的病理得到了逆转。相反，研究提示在神经退行性疾病的晚期，潜在的功能能力可能依然存在，并可通过裸盖菇素诱导的神经调节被暂时激活。鉴于这份单例观察报告存在局限性（包括缺乏生物标志物证实），作者认为这些结果应被视为假设生成性质，有必要对迷幻药调节晚期痴呆症残余神经网络功能的潜力进行进一步的系统性研究。
近期的一项 Hacker News 讨论显示，人们对于一份声称通过裸盖菇素成功治疗晚期阿尔茨海默病的病例报告持怀疑态度。
批评者指出了其严重的方法论缺陷，包括样本量仅为一（n=1）、使用非合成的“街头品质”蘑菇而非合成裸盖菇素，以及缺乏机构监管或明确的诊断标准。评论者指出，尽管像约翰霍普金斯大学这样享有声誉的机构已对裸盖菇素进行了数十年的研究，但它们使用的是受控且一致的剂量，这与该研究截然不同。
尽管存在临床方面的担忧，但仍有人认为其轶事性的结果耐人寻味。该研究报告称，患者在语言表达能力、敏捷度和情绪意识方面均出现了短暂的改善。然而，报告本身并未声称找到了“治愈方法”，而是暗示裸盖菇素或许能暂时激活晚期神经退行性疾病患者残余的功能潜力。最终，社区对此仍存分歧，认为该报告虽然是对神经可塑性的一次有趣探索，但在科学上尚存疑问，需更严谨的证据加以验证。
Salesforce 以 36 亿美元收购 Fin（前身为 Intercom） Salesforce to Acquire Fin (formerly Intercom) for $3.6BN
3 小时前
Salesforce 宣布已达成最终协议，将以约 36 亿美元收购领先的客户服务平台 Fin。此次收购旨在通过整合 Fin 专有的“Apex”人工智能模型来加强 Salesforce 的“Agentforce”生态系统，该模型专注于跨多种沟通渠道的端到端自动化客户支持。 通过将 Fin 成熟的技术（其平均问题解决率达 76%）与 Salesforce 的企业平台相结合，公司计划加速为各类规模的企业，尤其是中小型企业，部署自动化 AI 代理。此次整合旨在通过提供快速的开箱即用部署方案和高度可定制的企业解决方案，来降低服务成本并提高运营效率。 该交易预计将于 Salesforce 2027 财年第四季度完成，目前尚需监管部门批准。Salesforce 表示，此次收购不会影响其此前公布的财务指引或资本回报计划。此举标志着 Salesforce 通过在全球范围内扩展可信的 AI 代理，在定义“代理型企业”方面迈出了战略性的一步。
Salesforce 宣布以 36 亿美元收购客户服务平台 Fin（前身为 Intercom）。在此次交易前 30 天，Intercom 刚刚完成了品牌重塑，更名为“Fin”。
Hacker News 社区对此反应不一。许多用户认为 Salesforce 这次收购“物超所值”，理由是 Intercom 拥有可观的年度收入（据报道约为 4 亿美元）和稳固的品牌影响力，这意味着其估值倍数不到 10 倍。
讨论还集中在 Salesforce 的收购支付能力上。怀疑者质疑该公司如何承担如此巨额的开支，而支持者则指出 Salesforce 资产负债表稳健，拥有近 90 亿美元现金储备和数十亿美元的年度净利润。此外，用户还探讨了更广泛的 AI 行业格局，有人批评当前如 Cursor 等高知名度 AI 初创公司的估值过高，并将其与 Fin 这种已具备盈利能力的成熟企业进行了对比。虽然一些评论者将此次退出视为爱尔兰科技生态系统的胜利，但也有人对 Fin 的 AI 智能体与 Salesforce 现有基础设施的技术整合表示担忧。
ASCILINE 是一款高性能、跨平台的引擎，能将实时视频渲染为交互式的排版 ASCII 字符或像素化 HTML/Canvas 流。它摒弃了传统的媒体编解码器，转而采用轻量级二进制协议，从而实现了不受浏览器自动播放限制和广告拦截器影响的动态网页视觉效果。
**核心特性包括：**
* **高性能与高效率：** 利用自适应二进制编解码器（Raw、Zlib 或 Delta 压缩），大幅降低带宽占用，非常适合物联网（IoT）及低延迟环境。
* **AI 集成：** 将复杂视频转换为结构化的语义字符串，使轻量级大语言模型（LLM）无需复杂的计算机视觉处理即可解析视觉数据。
* **高度可定制：** 支持 1600 万色保真度、实时 CSS 操作以及基于 JSON 的播放列表。用户可通过 WebSocket 将流传输至浏览器，或直接传输至支持 ANSI 的终端。
* **前后端架构：** 后端由 Python/FastAPI（结合 OpenCV/NumPy）驱动，前端采用高性能原生 JavaScript 构建。
ASCILINE 在原始数据与创意网页画布之间架起了一座独特的高性能桥梁。注：本项目采用 MIT 许可证，明确禁止将此技术用于无法拦截的广告。
访问 **asciline.dev** 探索实时演示。
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Asciline – 实时 ASCII 视频渲染引擎 (github.com/yusufb5)
16 分，发布者：godot，1 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 2 条评论
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amarant 6 分钟前 | 下一条 [–]
我觉得这在技术上只能算是 ASCII 渲染。据我观察，渲染出来的字符始终是一样的，只是改变了颜色标签。这似乎是在优化易用性与复杂度之比，但却完全牺牲了“酷炫”感。但这毕竟是一个 ASCII 视频生成器，我本以为“酷炫”才是重点？我想不出它有什么实际用途……
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xstas1 0 分钟前 | 父级 | 下一条 [–]
当然是在终端窗口里看视频了
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Luz 是一款从零构建的 C++20 路径追踪器，且不依赖任何第三方库。它采用了高性能渲染技术，包括蒙特卡洛路径追踪、全局光照、BVH 加速（采用 binned SAH 算法）以及大气散射。
Luz 兼顾灵活性与精确度，支持多种几何体、复杂材质（朗伯体、金属、电介质、自发光）及体积渲染。用户可通过强大的命令行界面（CLI）或自定义的 `.luz` 场景文件管理渲染任务，并配有 Blender 转 Luz 的导出插件，方便进行资产集成。
该渲染器专为速度优化，利用多线程 CPU 处理、自适应采样以及 NFOR 风格的降噪器。它内置确定性基准测试工具，方便用户追踪不同硬件配置下的性能指标。软件支持 BMP 和 TIFF 格式输出，且高度可配置，提供景深、泛光（Bloom）及色调映射等功能。
Luz 支持跨平台（macOS、Linux、Windows/WSL），并可通过 Make 或 CMake 构建。项目采用 MIT 许可证，代码结构清晰，划分为核心数学、场景管理和渲染等模块。受《Ray Tracing in One Weekend》启发，Luz 为高级渲染学习与实践提供了一个功能强大且具备教育意义的基础。
用户 “martiano” 在 Hacker News 上分享了一个 C++20 路径追踪项目，该项目完全从零开发，未依赖任何第三方库。该引擎最初是作者五年前在 42 编程学校学习时的学生项目，作者花费了一年多时间进行开发，并于近期完善后公开发布。
这款基于 CPU 的渲染器能够以高效的采样数生成高质量图像。尽管核心逻辑均为手动编写，但作者表示在近期的代码清理和功能整合中使用了人工智能。该项目已托管至 GitHub，作者正积极寻求社区反馈以进一步改进。目前该帖子在 Hacker News 社区反响热烈，用户们纷纷给予好评，并为其他有兴趣进行类似计算机图形学项目的开发者推荐了辅助资源，例如 Jamis Buck 所著的《The Ray Tracer Challenge》。
通过 Emscripten 将自研 C 引擎移植到 Web 是一个很有收获的过程，前提是你需要处理好 64 位原生环境与 32 位 WebAssembly (WASM) 之间的差异。以下是我在移植过程中总结的关键经验： * **指针与结构体大小：** WASM 的 32 位架构会导致序列化原始指针时出现结构体布局不匹配的问题。请将烘焙数据（baking data）与运行时数据分离，以确保内存对齐的一致性。 * **在 32 位原生环境下调试：** 不要直接在浏览器中调试。使用带有 `AddressSanitizer` 的 32 位原生构建版本来捕捉内存损坏问题——在 WASM 中导致崩溃的错误通常可以在此处重现，并获得完整的调试器支持。 * **平台严苛性：** OpenGL ES (WebGL) 的容错性远低于 Direct3D。请确保顶点布局与着色器输入完全匹配，并注意帧缓冲区中 Y 坐标的翻转问题。 * **着色器移植：** 使用 `mix()` 代替 `lerp()`，并确保所有浮点数都明确标注（例如使用 `1.0` 而非 `1`）。 * **工具链：** 使用 `vcvars32` 直接从命令行构建 32 位原生二进制文件，无需复杂的解决方案文件。 * **Web 特性：** 如果音频库需要，请确保 Emscripten 导出了必要的运行时方法（如 `HEAPF32`）。 移植工作在很大程度上是为了修复那些仅在 64 位环境下“碰巧能运行”的代码。
```Hacker News最新 | 过往 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 投稿登录将我的 C 语言游戏移植到 WASM，我遇到的所有错误 (ernesernesto.github.io)9 分，由 birdculture 发布于 2 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 1 条评论帮助
pioh 2 分钟前 [–]
我想破解《林中之夜》(Night in the Forest)99
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Anthropic 正在执行一项复杂的战略，旨在平衡先进人工智能的开发与对安全性的激进主张。近期，美国政府就“Fable”模型因安全隐患及潜在越狱风险进行干预，凸显了前沿实验室与监管机构之间日益加剧的摩擦。 作者认为，Anthropic 的行为受经济和数据需求的驱动：为了生存，实验室必须超越单纯的模型构建，转而通过掌控“用户触点”来最终取代传统软件。通过强制规定数据保留政策并限制模型用于竞争性人工智能开发，Anthropic 正将自己定位为前沿技术的唯一仲裁者。 尽管批评者将这些举措贴上“愤世嫉俗的营销”标签，但作者认为，这些行为源于一种真诚的、救世主般的信念。Anthropic 的领导层由衷地认为，唯有他们有能力安全地引导超人工智能，并利用这种“安全”叙事来为其对人工智能使用的全面管控寻求合理化。这种商业目标与自我标榜的道德使命的结合，使 Anthropic 极具执行力，但也暗藏风险，因为他们正试图行使足以媲美甚至超越主权国家的权威。
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Anthropic 的安全超能力 (stratechery.com)
由 swolpers 在 53 分钟前发布，7 点 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论 | 帮助
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