克里斯托弗·诺兰耗资 2.5 亿美元改编的《奥德赛》是一部宏大的合家欢式视听盛宴，它更侧重于爆炸性的技术成就，而非情感或思想的深度。虽然电影映照了荷马史诗中的主题——如空间、时间和记忆的复杂性——但最终未能将这些概念转化为可信的角色弧线或逻辑连贯的道德论述。 该片采取了“极简主义”的反面——“极繁主义”手法，屏幕充斥着喧嚣与动作，却让片中的人物显得单薄且肤浅。马特·达蒙饰演的奥德修斯缺乏原著中那种“狡黠”的复杂性，而影片试图强行植入关于仇外心理和反恐战争的现代政治隐喻，也导致了叙事的混乱。此外，影片台词空洞且说教意味浓厚，缺乏同类改编作品中应有的心理细腻感。 尽管该片在伦理上引发了争议——因在被占领的西撒哈拉拍摄——但它仍是一项重要的文化事件。通过将观众带回电影院并重新激发人们对这部基石史诗的兴趣，这部电影或许能无意中鼓励观众去阅读荷马的原著，从而在文学参与度日益下降的时代，为文学研究起到一定的推动作用。
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An Uncomplicated Man (lrb.co.uk)
8 点，由 andsoitis 发布于 1 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 2 条评论
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bragh 1 分钟前 | 下一条 [–]
其他观点还算中肯。但这番“暴论”实在荒谬：
> 没有性爱场面，而且所有的食物看起来都很糟糕。
是啊，如果真有性爱场面，那这部电影又会被批评说，无法在不把它变成色情片或其他东西的情况下讲述一个希腊史诗故事。
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squidsoup 15 分钟前 | 上一条 [–]
> “《奥德赛》呈现了他一贯的宏大感与肤浅感的结合”。
对于诺兰这位电影制作人来说，这是一个相当简练的总结。
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美国住宅代理（将恶意互联网流量通过毫无戒心的家庭网络进行路由）是垃圾信息、社交媒体操纵和网络攻击的重要推手。这些代理通常通过被入侵的智能电视、免费VPN或恶意软件实现，由于其源自合法的家庭IP地址，平台方难以将其封锁。 这造成了系统性的安全漏洞。虽然“威胁情报”公司通过追踪这些IP牟利，但他们几乎没有动力去解决这一问题。此外，该问题还构成了实质性的国家安全风险，助长了外国影响力行动、身份盗窃和僵尸网络活动。 为缓解这一问题，政府应将这些代理网络视为严重威胁。此外，大型互联网服务提供商（ISP）必须承担起责任，监测可疑流量并提醒设备被入侵的客户。归根结底，解决住宅代理问题对于维护安全、健康的互联网基础设施至关重要。
近期的一场 Hacker News 讨论对“住宅代理构成‘国家安全威胁’”这一论断提出了质疑。这场辩论围绕 Jacob Gold 的一篇博文展开，该博文主张互联网服务提供商（ISP）应监测并标记来自客户 IP 地址的可疑流量。
评论者对这种说法普遍持怀疑态度。尽管一些人承认住宅代理常被用于非法活动——《暗网日记》（Darknet Diaries）第 172 期节目曾重点讨论过这一话题——但批评者认为，将其贴上“国家安全威胁”的标签过于夸大且缺乏依据。
此次讨论凸显了针对该提议方案在隐私和政策方面的重大担忧。怀疑论者警告称，赋予 ISP 监管“可疑活动”的权力，实质上会将它们变成国内监控工具。此外，参与者还质疑这种监管的可行性和合法性，并指出文中所述的恶意行为在《计算机欺诈与滥用法案》（CFAA）等现有法律下本已属于非法，且提议的监测手段可能与“230 条款”等保护措施产生冲突。
Netflix旗下Eyeline Studios的前副总裁兼创意总监凯文·贝利（Kevin Baillie）正对该公司提起不当解雇诉讼。贝利声称，他在一次公司“信任练习”中透露自己曾因母亲去世后患上临床抑郁症，并在医疗监督下接受了氯胺酮（ketamine）治疗，随后便遭到了解雇。 诉讼称，尽管该治疗是处方医疗行为，但Netflix仍将其视为涉嫌滥用娱乐性药物进行调查。贝利于2026年4月被解雇，公司法律顾问明确表示，氯胺酮疗法是他被解雇的原因之一。 此外，贝利认为公司的理由虚伪，因为在首席执行官杰夫·夏皮罗（Jeff Shapiro）的领导下，公司企业文化中充斥着酒精。诉讼列举了许多管理层在公司活动和办公室内带头并纵容酗酒的案例。曾参与《哈利·波特》和《加勒比海盗》等大型系列电影制作的贝利，目前正寻求陪审团审判，要求赔偿工资损失、精神损害赔偿及惩罚性赔偿，并称公司在调查后不公平地拒绝支付遣散费。
一名Netflix员工在参加公司务虚会的信任练习后被解雇，引发了Hacker News上的激烈讨论。该事件起因于这名员工在公司强制要求的、旨在促进开放性的练习中，分享了关于医疗过程和近期丧亲等极其私人的脆弱信息。
该平台上的评论者对企业推广“将完整的自我带入工作”的举措表示了极大的怀疑，认为此类倡议往往掩盖了权力失衡，使员工处于脆弱的境地。许多人将此类活动描述为“雷区”，并指出公司一方面要求员工保持个人透明，另一方面却利用这些信息作为解雇理由，这种做法本身就是一种虚伪。
这场讨论反映出人们对现代企业文化的普遍幻灭感，用户们警告不要与雇主建立“准社会关系”。批评者强调了模糊工作与生活界限的危险性，认为这种被迫的脆弱性练习往往适得其反，导致资源浪费、法律风险以及职业边界的削弱。总的来说，人们普遍认为员工应保持谨慎，因为“工作与生活分离”的存在是有原因的：公司并非朋友，而这些强制性的务虚会，其真正目标往往并非建立真实的人际联系。
作者是一位 Modal 员工。他描述了在自己的私有基础设施上部署开源模型（Kimi K3）后，获得了一种出人意料的自由感。作者通常依赖 Claude 或 ChatGPT 等商业 AI 服务，但为了节省副项目的订阅费用，他寻求了一种个人化的替代方案。 利用公司平台，他仅用了五分钟就成功建立了一个私有推理端点。这种转变带来了一种意想不到的自主感和“数字喘息空间”。他将这种体验比作从臃肿、功能繁多的文本编辑器转向简洁、高效的 Vim。通过切断对外部提供商的依赖并掌控自己的数据流，作者感受到了一种新获得的独立与清晰，这凸显了自托管 AI 工具在心理层面上的吸引力。
这篇 Hacker News 讨论围绕着文章《使用开源模型感觉出奇地好》（"Using an open model feels surprisingly good"）展开，引发了关于开源模型与闭源模型优劣的辩论。
评论者反应不一。开源模型的支持者强调其速度、竞争力以及掌控感带来的满足。一些用户通过优化工具调用任务，成功使用 DeepSeek V4 Flash 等小型模型，并指出它们的能力往往能媲美早期的“前沿”模型。另一些用户则强调混合工作流：使用庞大且昂贵的模型进行高层规划，同时将执行任务分流给更快、更廉价的开源模型。
然而，讨论中也充斥着质疑声。几位用户认为原文只是 Modal（一家 AI 基础设施提供商）的软广，质疑租赁云端硬件是否真的能算作“本地”或“拥有”技术栈。另一些人则批评该文缺乏技术深度，认为“感觉如何”远不如实际效用重要。归根结底，这篇讨论反映了开发者社区中一种更广泛的矛盾：既渴望自主权与隐私，又不得不面对依赖 OpenAI 和 Anthropic 等受补贴闭源巨头所带来的经济与性能现实。
若您在乘坐车辆时使用 iPhone 感到晕车，可以开启“车辆动态效果”功能。此功能会在屏幕边缘显示跟随车辆运动的动画圆点，且不会遮挡您的屏幕内容。
**如何开启：**
前往“设置” > “辅助功能” > “动态效果” > “显示车辆动态效果”。您可以将其设置为“自动”，这样仅在手机检测到车辆运动时才会触发圆点；也可以通过控制中心手动管理。
**自定义设置：**
在设置菜单中，您可以根据个人喜好调整圆点样式（常规或动态）、颜色以及可见度（圆点大小和频率）。
**重要安全提示：**
此功能仅供乘客使用。**请勿在驾驶车辆时**或需要保持注意力的安全情况下使用“车辆动态效果”。为获得最佳效果，请在面向前方乘坐时使用此功能。
苹果的“车辆运动提示”（Vehicle Motion Cues）功能因其在缓解晕车方面的显著效果，受到了 Hacker News 用户的高度赞扬。该功能通过在屏幕边缘显示动画圆点，帮助用户的感官知觉与车辆的运动保持一致，被誉为一项“巧妙”且改变生活的无障碍工具。
用户反馈称，该功能让他们在乘坐汽车或公交车时，能够阅读信息或使用手机办公，而不会出现常见的恶心感。反响十分热烈，一些用户指出，它让原本对运动极其敏感的乘客也能舒适地使用屏幕。此外，安卓用户也提到，在 F-Droid 等第三方应用商店中，也有类似的功能可供使用。
由 L. Platzman 与本文作者共同开发的填空曲线（SFC）启发式算法，为解决旅行商问题（TSP）提供了一种高效方法。该算法通过将二维空间中的点映射到一条连续曲线上，对位置进行排序，使相邻点保持在曲线的邻近位置，从而在无需显式计算距离的情况下生成可行的路径。
尽管 SFC 解通常比理论最优解长 25%–34%，但该算法具有显著的实际优势：它速度极快，仅需 $O(n \log n)$ 的时间，且高度可并行化，易于更新。此外，它还允许对曲线进行简单划分，从而简化了多车辆物流管理。
这些效率优势使其在现实世界中得到了广泛应用，涵盖了“送餐上门”服务、红十字会血液配送、工业绘图仪优化以及商业地理信息系统（GIS）软件等领域。SFC 启发式算法是计算密集型“重型”优化软件包的一种“轻量级”替代方案。虽然重型方法可能需要数年时间才能计算出完美路线，但 SFC 启发式算法能在几秒钟内提供近乎最优的解。这种以牺牲绝对路径长度为代价，换取极致速度与简洁性的权衡，使其成为解决大规模路径规划难题的有力工具。
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空间填充曲线的一些组合应用 (gatech.edu)
19 点，由 shraiwi 发布于 3 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 1 条评论
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shraiwi 3 小时前 [–]
空间填充曲线可用于以 O(n log n) 的时间复杂度和线性空间复杂度计算出优秀的旅行商问题（TSP）路径。本文描述了一个使用卡片索引（Rolodex）来规划“送餐上门”（Meals on Wheels）路线的实现。
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为了确保模型通过经验而非仅仅通过观察进行学习，我们构建了一个电商平台的数字孪生系统。利用亚马逊伯克利对象数据集（Amazon Berkeley Objects dataset），我们生成了 177,767 个包含真实产品数据的审核片段，并策略性地植入了“困难负样本”（例如图片不匹配或品牌声明冲突），从而打造了一个严苛的测试环境。 在此仿真中，模型像人类分析师一样工作：它在 13,000 个类目的分类体系中进行检索，核实品牌保护信息，提取必要的属性，并最终做出正式的审核决策。评分系统会对每一次操作进行评估，奖励准确行为并惩罚错误行为。为了使模型与业务优先级保持一致，评分系统设定了权重，对漏报违规的惩罚是误报的七倍。通过模拟真实平台的风险、工具和工作流程，模型能够不断地进行练习、试错，并提升其决策能力。
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一个花费 500 美元通过强化学习微调的 9B 开源模型在目录审查任务中击败了前沿模型 (fermisense.com)
5 分，由 ilreb 发布于 41 分钟前 | 隐藏 | 往期 | 收藏 | 讨论 | 帮助
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Eat Your Greens (EYG) 是一门静态类型的函数式编程语言，专为“创客”——即那些需要在无需传统开发工具带来的繁琐阻碍下，实现任务自动化或构建定制软件解决方案的非专业开发者而设计。
作者观察到，当工具变得过于复杂时，终端用户的编程往往会陷入停滞，迫使用户要么放弃，要么去学习那些为大规模系统而非个人项目设计的专业级语言。EYG 旨在通过将“逻辑”（所要解决的问题）与“基础设施”（部署、环境和配置）分离来弥合这一差距。
受 Excel 易用性的启发，EYG 会自动处理基础设施问题，让用户能够完全专注于其领域问题。为了实现这一点，EYG 采用了以下机制：
* **结构类型系统 (Structural typing)：** 在无需预先定义的情况下提供指导。
* **哈希依赖 (Hashed dependencies)：** 通过内容的哈希值来识别模块，从而消除“依赖地狱”。
* **效应类型 (Effect typing)：** 通过清晰识别副作用，使运行时能够协助用户。
虽然 Rust 或 Gleam 等专业语言在大型团队环境中表现出色，但 EYG 是针对“家庭自制”软件——如胶水任务、个人仪表板和小规模自动化——进行了优化，优先考虑了个人创作者的使用便捷性和可靠性。
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EYG：一种面向人类的编程语言 (crowdhailer.me)
10 分 | crowdhailer | 38 分钟前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 1 条评论
prologic 10 分钟前 [–]
函数式编程范式？模式匹配？复杂的语法？抱歉，要么是我没理解要点，要么是你没讲清楚。如果我们是要为非开发者打造构建软件的工具，那这绝非正解。其实你现在已经可以直接问 Claude/Codex 之类的模型，它们就能帮你把东西™做出来，而且大概率能用。你甚至根本不需要去读代码。
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Show HN: Trylle – 面向现代团队的下一代 Git 平台 Show HN: Trylle – The Next-Gen Git Platform for Modern Teams
6 小时前
此 PR 为 bash 和 zsh shell 的 nimbus 命令添加了补全生成功能，并支持通过 NIMBUS_COMPLETE_HIDDEN=1 环境变量选择性显示隐藏标志。 此次实现引入了一个新的 completion.go 模块，用于在生成补全时控制隐藏标志的可见性。completion_gen.go 中的 GenBash() 函数可输出 bash 补全内容，默认情况下 _nimbus_bash_complete 会屏蔽隐藏标志；导出 NIMBUS_COMPLETE_HIDDEN=1 即可显示这些标志。 此更改为增量式更新且向后兼容，现有的补全行为保持不变。测试覆盖范围已验证 TestHiddenFlagsMaskedByDefault 函数的可调用性。
抱歉。
Moonshot AI 的 **Kimi K3** 是全球首个三万亿参数级别（2.8T 参数）的开源模型，现已通过 Telnyx 推理 API 提供服务。 Kimi K3 专为高性能代理工作流设计，具备 100 万 token 的上下文窗口、原生多模态能力（支持文本、图像和视频）以及可配置的推理等级。它支持工具调用、JSON 结构化输出和自动前缀缓存等高级功能。 Kimi K3 弥合了开源模型与闭源前沿模型之间的差距，其性能足以与 OpenAI 和 Anthropic 的顶尖模型相媲美。通过利用 Telnyx 自有的 GPU 基础设施和兼容 OpenAI 的 API，开发者可以轻松地将该模型集成到现有技术栈中。 **核心规格：** * **架构：** Kimi Delta Attention 和 Attention Residuals。 * **定价：** 每百万 token 0.27 美元（缓存输入）、2.70 美元（输入）和 13.50 美元（输出）。 此次发布标志着人工智能领域的重大转变，证明了开源权重模型在强大的可扩展基础设施支持下，已能够媲美专有的前沿模型。
月之暗面（Moonshot AI）已发布其新款 Kimi K3 模型的开放权重，现可通过 Telnyx Inference API 使用。
Telnyx 强调了使用其平台的几项优势：通过利用其在美国、欧盟、亚太和中东及北非地区自有并运营的 GPU 基础设施，他们最大限度地降低了延迟并消除了跨服务商跳转。他们强调了隐私保护，指出其采取零数据留存政策，不会存储任何提示词或生成内容。此外，通过掌控硬件，Telnyx 维持了极具竞争力的定价：输入 Token 每百万 2.70 美元，输出 Token 每百万 13.50 美元，并默认开启提示词缓存（Prompt Caching）。
K3 模型被定位为前沿级模型，在编程和智能体任务方面表现尤为出色。开发者可以通过兼容 OpenAI 的端点访问 Kimi K3，从而简化集成过程。
尽管该公告引发了人们对模型性能的关注，但 Hacker News 上的讨论也涉及了用户对 Telnyx 强制性 KYC（了解你的客户）要求的担忧，一些用户认为这对于访问服务而言过于侵入隐私。