本文讨论了作者提供开放性问题作为额外学分的方式。一个关键的争论点在于透明度：学生应该知道这些问题是未解决的吗？作者认为应该，因为真正困难的问题不太可能由单个学生解决，但承认存在将难题误认为易题的情况（例如乔治·丹齐格）。 作者区分了真正意义上的“开放性问题!!!”和他们自己无法解决的问题，明确告诉学生后者可能在他们的能力范围内。一位朋友警告说，如果学生成功解决，这可能会损害作者的信誉，但作者认为热情地承认解决方案可以避免这种情况。 最后，作者坚信额外学分不应计入学生的成绩，而是提供推荐信作为奖励——保持这项工作的“额外”性质。
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这个Hacker News讨论围绕教授向学生展示未解决的问题，这些问题可能源于他们自己的研究或最新发现。一位用户分享了一个关于算法教授的故事，这位教授沉迷于在会议上遇到的一个新公布的难题，急切地希望他的学生能找到解决方案。
另一位评论者回忆起一位离散数学教授随意地将著名的不可判定连续统假设作为“有趣的问题”布置出去，突显了前沿数学问题与本科课程之间的差距。总体情绪表明，教授有时会使用具有挑战性的开放性问题来吸引学生——或许，也是为了寻求他们对自己研究的帮助！该帖子戏谑地引用了《心灵捕手》作为对杰出、非传统思想家的类比。
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27岁的Apple iBooks可以连接Wi-Fi并下载官方更新 (reddit.com)
18点 由 surprisetalk 1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 4评论 帮助
bsimpson 8分钟前 | 下一个 [–]
我忘了iMac的便携版本叫做iBook。我以为这是关于Apple App Store的书籍版本。回复
__natty__ 3分钟前 | 上一个 | 下一个 [–]
而且当时的UI比最近推出的液态玻璃好得多。回复
gok 17分钟前 | 上一个 | 下一个 [–]
最老的iBook G4是2003年10月发布的，甚至不到23年。回复
gattilorenz 7分钟前 | 上一个 [–]
但前提是运行Tiger或更新版本 :)回复
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女士尺码
Sizing chaos
5 小时前
对美国女性尺码的分析，依赖于国家卫生统计中心（HHS）在2021-2023年间收集的人体测量数据，并与1988-1994年的数据进行比较。主要测量指标是腰围中位数，数据来自3100多名20岁及以上的女性，不包括孕妇。 数据通过HHS百分位数划分，推算至不同年龄组。然后分析了来自各种流行服装品牌（大众市场至奢侈品）的尺码表，重点关注“常规”和“加大码”尺码——不包括小个子、高个子或曲线剪裁——以确定每个尺码对应的胸围、腰围和臀围尺寸。 该研究承认尺码的不一致性以及品牌频繁的更新。它参考了美国材料与试验协会（ASTM International）的尺码标准（D5585-95 & D5585-21）作为基准，强调尺码范围从2-20扩展到00-20。数据收集于2025年7月，可能不反映当前的品牌尺码。
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一篇由一篇庆祝 Delphi 31 周年的文章引发的 Hacker News 讨论，揭示了人们对该开发环境早期时光的一股怀旧之情。用户们 fondly 回忆 Borland Delphi 紧凑的安装程序、自包含的二进制文件、高效的调试以及价格实惠的永久许可证。
许多人将其与当今的开发环境形成对比，指出即使是获取历史资源也需要提供电子邮件地址，以及现代工具链日益复杂。 几位评论员特别强调 Delphi 5 和 2005 是特别令人愉悦的版本，称赞该语言和 IDE 当时优于微软的产品。
然而，高昂的许可成本被视为采用 Delphi 进行新项目的重大障碍。 虽然有些人提到 FreePascal 是一个可行的替代方案，但另一些人则哀叹 Delphi 缺乏 GNU/Linux 支持，质疑其未来的前景。 这段对话充满了个人轶事和对逝去软件开发时代的共同欣赏。
## 快速气候变化：摘要
大量证据表明，地球正在以史无前例的速度变暖，而人类活动是主要驱动因素。尽管地球的气候在历史上自然波动过——包括过去80万年来的冰期循环——但目前的变暖趋势明显更快，大约比过去冰期的恢复速度快十倍。
这种加速始于工业革命，并直接与人类活动产生的温室气体排放增加有关。这些气体捕获热量，使大气、海洋和陆地变暖。可观察到的影响包括全球气温上升（自19世纪末以来约升高2°F）、冰盖和冰川缩小、雪盖减少、海平面上升以及极端天气事件更加频繁。
从冰芯、树木年轮、卫星和现代仪器收集的数据始终证实这些变化。海洋吸收了大部分增加的热量，并且由于二氧化碳的吸收，酸化也在增加。科学家们已经一个多世纪以来理解了温室气体与气候之间的联系，当前数据强化了这种理解，强调了采取行动的紧迫性。
一个黑客新闻的讨论围绕着NASA的一份声明，该声明明确确认了地球正在变暖，并将此归因于人类活动。虽然大多数评论者承认变暖趋势，但争论的焦点在于与温室气体的联系——一些人认为很难明确证明，而另一些人则认为否认已经转移到关于成本或更暖气候的感知利益的争论上。
几位用户指出了一种否认的转变模式，从质疑变暖本身到声称它是自然或无法阻止的。一位评论员强调了即使是微小温度升高也可能带来的危险，并提到了过去的冰河时代。一位用户表达了更为悲观的观点，认为人类因普遍的无知而注定灭亡，因此选择不生育子女。
NASA声明继续在.gov网站上提供也引发了惊讶和猜测，一些人担心它可能会在未来的政府下被删除。
## Semantle 求解器总结
Semantle 是 Wordle 的一种变体，它测试语义理解能力，根据猜测词与目标词的相似度（使用 300 维词嵌入，即意义的向量表示）来评分。与 Wordle 的词汇线索不同，Semantle 仅提供一个“冷热”相似度分数，这使得它非常难以破解。
研究人员 Ethan Jantz 和作者开发了一种求解器，能够始终在约 3 次猜测内找到答案，远超人类表现。求解器没有试图直接计算目标词的嵌入向量（这需要 300 次独立的猜测），而是利用了一种过滤方法。
每次猜测定义了一个基于余弦相似度的“环”，即可能的候选目标词范围。求解器从一个大型词汇表中开始，并迭代地缩小候选词，仅保留与报告的相似度分数在容差范围内的词。由于词嵌入空间的稀疏性，这种几何过滤被证明非常有效——每个相似度约束都会大大减少可能性。
求解器的成功展示了两种不同的语义空间导航方式：人类使用直观的、基于意义的“梯度下降”，而求解器则采用全局的、几何地剔除不可能答案的方法。然而，这两种方法最终都收敛于相同的解决方案。
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Semantle 的求解器 (victoriaritvo.com)
9 分，由 evakhoury 1小时前发布 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 1 条评论 帮助
a_shovel 7分钟前 [–]
我希望这个能对人类解决问题有所帮助。我放弃了 Semantle，因为我找不到任何策略。回复
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## Straude：追踪你的Claude代码使用情况并参与竞争
Straude是一款为使用Claude代码的开发者设计的工具，用于追踪使用情况、鼓励持续工作并培养竞争社区。通过一个简单的命令 (`bunx straude`)，用户可以自动记录他们的每日Claude代码输出——包括成本、使用的token和使用的模型——并将这些数据自动发布到公共信息流。
该平台可视化个人会话，并提供基于花费和token的全球和区域排行榜（每日、每周、每月）。用户可以建立连胜记录、获得赞扬，并了解自己在他人中的排名。
Straude顺应了一种日益增长的观点（正如用户引言所示），即在2026年不使用Claude代码进行构建的机会成本极高，并将自己定位为最大化生产力并展示输出的工具。它专为日常使用而设计，无需安装，并优先考虑流畅的记录过程。
## Straude：面向Claude Code用户的社交网络
Straude (straude.com) 是一个新平台，旨在使使用Claude Code更具吸引力和协作性。它灵感来自跑步应用Strava，允许开发者分享他们的Claude Code会话、跟踪token使用量并与其他用户建立联系。
Straude 最初是作为黑客马拉松的提交作品创建的，专注于为现有的Claude Code使用量跟踪工具添加社交层。用户可以关注彼此，并在token使用量排行榜上竞争。
初步反馈指出，用户对其社交性质感到困惑，并且存在操纵使用数据的问题。创建者承认这些问题，计划优先考虑全局信息流视图，并指出本地验证的使用数据难以伪造。他们也意识到“Strava”比较可能引发商标问题。
## “AI垃圾内容”的兴起与知识工作的未来 一篇最近的病毒式文章引发了关于人工智能对知识工作影响的争论，但作者认为最引人注目之处并非内容本身——通常是“AI垃圾内容”，而是它的受欢迎程度。这表明人们越来越接受，甚至享受机器生成的内容，这是一种令他担忧的趋势。 作者是一位历史学家和前作家，他反思了自己与语言的旅程以及深度、孤独工作的价值——这些技能现在正受到人工智能能力的威胁。他认为历史学家由于其研究的具身性和现实世界性，相对来说是安全的，而作家则面临着更不确定的未来。内容创作的底层阶级已经被取代，即使是熟练的作家也可能发现他们的能力被商品化。 然而，作者并非完全悲观。他正在积极探索人工智能工具，创建历史模拟和研究项目，找到一种新的创意出口。他认为关键的区别在于*过程*——写作的有意义的挣扎与人工智能辅助创作带来的多巴胺驱动的轻松感。最终，他强调人类思想、个人风格以及由真正的写作和公共讨论培养的共同智力体验的不可替代价值。他承诺继续*与*读者写作，而不是*为*算法写作。
## 人工智能时代的书写未来
一篇Resobscura的文章引发了关于人工智能对写作和思考影响的讨论。 担忧集中在随着Claude和ChatGPT等人工智能工具变得更加强大，写作技能和教育可能会下降，并可能导致内容领域充斥着“劣质内容”。 有人担心，如果人工智能能够胜任目前需要熟练写作者的许多工作，教育的价值可能会降低。
然而，反驳观点指出，人工智能擅长*生成*内容，但不一定擅长*批判性思考*或具备真正的领域专业知识。 虽然人工智能可以生成精美的文本，但可能缺乏人类作者细致的理解和原创思想。 许多评论员强调“认知负债”的价值——即参与写作所涉及的心理工作，它能够揭示和完善一个人的思考。
这场辩论也涉及写作和内容创作之间的区别，一些人认为应该转向重视实质内容而非纯粹精美的形式。 最终，这场讨论表明，未来人类写作可能因其深度和原创性而保持价值，而人工智能则处理更多常规的内容生成，但也存在过度依赖人工智能导致技能退化的风险。
一场 Hacker News 的讨论围绕着文章“葡萄牙：第一个全球帝国”。对话强调，世界强国的兴衰是由技术进步和有利时机推动的，而非神意。
用户们争论葡萄牙是否构成一个“合法的”帝国，将其与主要作为贸易网络的荷兰进行比较。然而，一些人认为葡萄牙对巴西的殖民化是独一无二的，建立了持久的领土、宗教和语言优势——创造了按面积排列第5大的国家。
讨论涉及葡萄牙独特的帝国目标，与英国追求世界霸权不同。一个关键点是葡萄牙早期采用了一种探索反馈循环系统——本质上是国家赞助的研发——这促进了快速的制图进步。一位巴西评论员表达了对葡萄牙历史的自豪，以及对其后期缺乏远见的失望。
受到Letterboxd电影平台用户友好设计的启发，作者旨在为书籍创建一个类似的追踪和评论平台——目前市场上虽然有Goodreads和Storygraph，但它们的界面不够流畅。核心理念是一个简单直观的系统，用于记录阅读和推荐书籍。
然而，构建这个“Goodreads 2.0”面临一个重大挑战：可靠地获取书籍数据。Google Books API虽然免费，但由于每个版本和格式的ISBN不同，它会返回同一本书的多个条目。这种级别的细节对于仅仅记录*读过*一本书来说没有用处。
作者发现了图书馆学概念FRBR——区分“作品”（书本身）及其各种“表现形式”和“体现形式”——强调需要一个专注于作品而非ISBN的数据库。虽然OpenLibrary提供了一个更好的模型，但其数据仍然不完善。与Letterboxd依赖维护良好的The Movie Database不同，一个可比的、高质量的开源书籍数据库并不存在，这使得该项目由于书籍数据的庞大规模（OpenLibrary中超过4000万部作品）而变得更加复杂。尽管存在这些障碍，作者仍然决心探索这种可能性。
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ISBN 的危险 (rygoldstein.com)
15 分，evakhoury 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论 帮助
toomuchtodo 17 分钟前 | 上一个 [–]
如果作者看到这条评论，https://news.ycombinator.com/item?id=43168838 可能相关，因为它涉及目录完整性。OpenLibrary 很好，但 Anna's Archive 可能更完整。回复
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