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一个 Hacker News 的讨论强调了苹果地图中的一个奇怪的错误：它声称一个目的地距离 29,905 英里，远远超过地球的周长。用户猜测原因，从丢失的 AirTag 到地图 API 本身的问题，一位评论者开玩笑地提到了极长的 API 调用时间和数据异常。
计算出的距离似乎基于公路里程，但即使如此，考虑到直线距离约为 2,500 英里，这个数字也完全不切实际。一些人认为错误可能源于对道路网络的错误解读或错误的计算，而另一些人则俏皮地指出存在类似分形的路线的可能性。 大家的共识是这显然是一个需要修复的错误，这在社区内引起了娱乐和技术好奇心。
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## Kimi K2：一种独特的AI模型
Hacker News上的讨论强调了Kimi K2大型语言模型的特殊之处。虽然它不如Opus等模型强大，但Kimi K2以其独特的写作风格和出乎意料的直接、甚至直率的沟通方式而脱颖而出。
用户发现它非常适合撰写短文，如电子邮件，并且是一个非常诚实的编辑，能够毫不犹豫地指出不足之处。与一些提供过度积极鼓励的聊天机器人不同，Kimi K2会主动质疑推理，并且毫不畏惧地提出批评。
这种独特的方法归功于不同的训练方法。值得注意的是，Kimi K2使用4位量化运行，这使得它的性能更加令人印象深刻。许多用户积极付费订阅Kimi，正是因为它具有特定的优势。
## Baumol效应：为什么某些价格持续上涨
**Baumol效应**由经济学家威廉·鲍莫尔和威廉·鲍温提出，解释了即使其他行业变得更有效率，生产力增长缓慢的行业工资和价格为何会持续上涨。本质上，停滞不前的行业必须提高工资才能与快速发展、薪资更高的行业竞争。这并非效率低下，而是对市场力量的必要调整。
这种效应不成比例地影响了医疗保健、教育和艺术等服务行业，因为在这些行业中，提高生产力更具挑战性。因此，这些行业的成本随着时间的推移不断增加，可能会限制低收入人群的获取途径，尽管整体经济在增长。
Baumol效应还有助于就业向这些增长缓慢的行业转移，并可能减缓整体经济增长。虽然技术进步降低了制造业的成本，但它并不能自动转化为劳动密集型服务的可负担性。政府支出受到的影响尤其大，因为它在这些成本高昂的服务领域占据了很大比重。尽管人们对可负担性表示担忧，鲍莫尔认为整体社会财富的增长可以抵消成本上升，但收入不平等会加剧个人面临的问题。
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鲍莫尔成本病 (wikipedia.org)
10 分，drra 发表于 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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## 欧洲健康数据与美国公司担忧 - 摘要
近期一篇报道（ftm.eu）指出，一家由前以色列情报人员运营的美国公司Kiteworks，收购了一家处理敏感数据（包括健康信息）的欧洲公司。这引发了评论员对数据隐私和安全的担忧，尤其是在美国CLOUD法案可能允许美国当局访问这些数据的背景下。
讨论的中心在于欧洲人是否与美国人一样关心数据隐私（关于保险/覆盖范围拒绝），以及数据可能被滥用的可能性，包括敲诈勒索或不希望的泄露。 许多评论员强调了GDPR的重要性，并对数据处理不当表示沮丧。
人们也对该公司的起源表示担忧，一些人指控以色列公司存在进行监视和在线诈骗的模式，并质疑缺乏问责制。 另一些人指出，同样的担忧也可以针对美国公司。 核心问题是将敏感数据上传到第三方所固有的风险，即使进行了加密，以及系统中可能存在的代码漏洞或安全隐患。 这次收购被批评为欧洲对关键数据基础设施控制权的丧失。
丽桑·贝恩布里奇1983年的论文《自动化之讽刺》尽管工业控制系统与基于LLM的智能体存在差异，但其提供的见解对于当今人工智能驱动的“白领”自动化仍然具有惊人的现实意义。虽然工业环境需要人类立即做出反应以防止灾难，但人工智能自动化追求“超人”效率，也会给人类主管带来类似的压力。 核心挑战在于人类需要快速理解并可能覆盖人工智能的输出，通常速度超过了他们的自然能力——尤其是在许多工作场所常见的压力下，这会损害分析思维。贝恩布里奇强调需要直观的界面和“人工智能辅助”（如警报）来突出潜在错误，这反映了工业控制台的精心设计。 然而，当前人工智能智能体的界面——通常冗长且自信地呈现可能存在缺陷的计划——可能实际上*更不利*于错误检测。此外，有效的监督需要持续的培训，这与日益可靠的人工智能可能减少实践经验的机会形成悖论。这延伸到一个“领导力困境”——监督人工智能智能体需要一种积极主动、指导性的技能，而那些习惯于*做*工作而不是领导工作的人往往缺乏这种技能。 最终，贝恩布里奇的研究强调，自动化并不能消除困难，解决这些问题需要持续的创造力，强调我们在应对人工智能集成的复杂性时，需要从过去的自动化努力中吸取教训。
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人工智能与自动化之讽刺 – 第二部分 (ufried.com)
17 分，由 BinaryIgor 发表于 39 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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## Cargo Rail：简化 Rust 工作区
Cargo Rail 是一款旨在优化 Rust 工作区的工具，通过自动化依赖管理、CI 效率和发布流程来实现。它统一工作区中的依赖版本，修剪未使用的特性并检测未声明的特性，同时计算最小支持 Rust 版本 (MSRV)。它取代了像 `cargo-hakari` 这样的工具，直接修改 `workspace.dependencies` 而不是创建临时的 crates。
**主要特性：**
* **依赖管理：** 统一版本，检测/移除未使用的依赖，并固定传递依赖。
* **CI 优化：** 根据变更识别受影响的 crates，大幅缩短 CI 时间，仅测试必要的部分。
* **Crate 提取/同步：** 支持拆分和同步 crates，并保留完整的 git 历史记录。
* **发布编排：** 通过生成变更日志和按依赖顺序发布来简化发布流程。
* **配置：** 通过 `.config/rail.toml` 文件管理，提供广泛的自定义选项。
Cargo Rail 利用 Cargo 的解析器来保证准确性，并直接与你的 git 仓库交互。它已被证明可以在大型工作区中将 CI 时间减少 60-80%，并为纯 Rust 项目提供了一个比 Bazel/Buck2 更强大的替代方案。它可以通过预构建的二进制文件或 `cargo binstall` 获取。
**了解更多：** [https://github.com/loadingalias/cargo-rail](https://github.com/loadingalias/cargo-rail)
## Cargo-rail：简化 Rust 单仓库
Cargo-rail 是一款新的 Rust 工具，旨在管理大型、复杂的单仓库。由 LoadingALIAS 创建，它解决了大型 Rust 工作区中笨拙的 `justfile`、巨大的依赖图以及难以拆分 crate 等挑战。
该工具专注于四个关键领域：**依赖统一**（用精简的图取代 `cargo-hakari`）、**变更检测**（使用感知图的“affected”命令进行有针对性的测试）、**拆分/同步**（提取带有完整 git 历史记录并双向同步的 crate）以及 **发布/发布**（按依赖顺序发布，并生成变更日志）。
一个核心原则是最小化依赖——Cargo-rail 仅利用 11 个核心依赖项来减少供应链攻击面。它利用现有的工具，如 `git` 和 `Nextest`，来实现确定性构建和高效测试。
在 Tikv 和 Meilisearch 等项目中的早期测试表明，性能有了显著提升，包括降低了 CI 成本（高达 80%）以及更精简、更快的构建速度。
## 编译器工程实践：摘要 “编译器工程实践”博客系列旨在分享经验丰富的编译器开发者通常掌握但鲜见于正式资源中的实用知识。编译器从根本上来说，是计算语言之间的翻译器——例如，将C翻译成x86汇编——确保输出*行为*与输入相同。尽管它们很复杂，但编译器本质上是读取和写入文件的程序，这使得它们出乎意料地易于调试。 然而，可靠性至关重要。“错误编译”——输出偏离输入预期行为——可能产生严重后果，从数据丢失到安全漏洞，并且修复成本高昂。避免它们推动了编译器开发的大部分工作。 一个关键的挑战在于编译器的**中间表示 (IR)**，这是一种复杂的图结构，代表程序的含义。编译器通过将经过验证的转换应用于此IR来工作，将大型翻译分解为可管理的步骤。IR的复杂性，其错综复杂的节点模式和交互，是困难的主要来源。 最终，成功的编译器工程依赖于强大的软件工程原理——良好的API和IR设计、彻底的测试——以及高度的吹毛求疵和谨慎的方法来防止错误编译。
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编译器工程实践 (chisophugis.github.io)
8 分，由 dhruv3006 发布 4 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论
dhruv3006 4 小时前 | 下一个 [–]
“编译器工程实践”是一个博客系列，旨在传授所有经验丰富的编译器开发者都知道，但任何教科书或在线资源中都没有系统记录的智慧。需要一些（但不多）编译器的先前经验。回复
serge1978 3 小时前 | 上一个 [–]
略读了文章，结构暗示并非由人类撰写。回复
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Dagger 是一种新工具，允许开发者将容器视为代码中的一等对象，超越了传统的 bash 脚本进行编排。最近，作者与 Solomon Hykes 合作，将他们的第一个 Dagger 函数发布到 daggerverse。 Dagger 提供类型安全、可编程的原始指令（挂载、命令、构建、密钥等），可通过 Go、Python 或 Typescript 访问。函数允许在这些原始指令之上构建可重用的抽象。`dagger` CLI 利用 buildkit 缓存实现极快且一致的构建，在本地和 CI 中都能无缝工作。 这个初始函数跨多个版本构建 Python wheel 包，处理构建时依赖项，并利用 Wolfi 和 Chainguard 的安全基础镜像。作者，以前是“yamlbash 爱好者”，对用更简洁、更可靠的代码取代复杂脚本的可能性感到兴奋。 你可以在这里找到该函数：[https://lnkd.in/eDBtk7pm](https://lnkd.in/eDBtk7pm)
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Dagger：定义软件交付工作流和开发环境 (dagger.io)
10 分，作者 ahamez 4 小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 2 条评论
oulipo2 19 分钟前 [–]
一开始我对CI/CD很感兴趣，但他们试图采取一种“AI 导向”的观点来搭AI的便车，他们的工具的价值主张完全被模糊了……回复
jiehong 10 分钟前 | 父评论 [–]
我也是，几个月前的营销甚至更糟糕。
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## 大学生活：半个世纪的变迁 (1969-2019) 过去五十年间，大学生活发生了巨大变化。1969年，像迈克·杰克逊博士这样的学生面临着严格、全面考核的课程，资源有限——依赖图书馆和冗长的手写论文。费用很低（住宿每周5英镑），但生活包括学术长袍和政治氛围浓厚但多样性较少的校园。 到2019年，正如伊兹·兰斯通所描述，学费飙升至9250英镑（通过贷款支付），维持社交生活需要家庭经济支持。科技彻底改变了学习习惯，笔记本电脑和智能手机变得至关重要。虽然学生受益于更广泛的信息获取和多元化的社会，但也面临着财务和住房压力——常常不得不满足于破旧的住宿条件。 在几十年里，从助学金到贷款的转变、学生会的兴起以及日益增长的政治活动标志着关键的变化。早期的学生享受着更便宜的啤酒和更简单的社交生活，而后来的学生则在更加互联，但经济上更具挑战性的大学生活中摸索。
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大学生活：从50年前到現在 (2019) (timeshighereducation.com)
4 分，由 zeristor 1小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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## 从小型聚会到大型舞台：公开演讲的经验 作者受到克服恐惧的启发，分享了从小型聚会演讲到在千人以上观众面前演讲后获得的十点经验。 **准备是关键：** 从小处着手，在本地聚会中建立自信。 不懈练习——尊重你的听众，奉献你最好的表现。 将你的演讲构建成一个清晰的故事，具有明确的弧线，并优先考虑可读性，尤其是现场编码时使用*大*字体。 **在舞台上，专注于连接：** 丢掉挂绳，以一个笑话开始来建立融洽关系，并通过走动和与空间互动来*掌控*舞台。 拥抱不完美和即兴发挥——真实性会引起共鸣。 记住你是在表演，所以放大你的能量，做你自己。 **至关重要的是，记住：** 观众*希望*你成功。 这种心态转变令人感到非常安心。 最后，实用建议：保持水分，喝水——这有助于你控制节奏并恢复镇定。
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进入公众演讲 (brooks.page)
5 分，来自 jbrooksuk 4 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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