乐施会报告称，最富有的0.1%的人制造的碳污染远超人类最贫穷的一半，该群体中一人对极端热浪的贡献几乎是贫穷50%人群的400倍。自1990年以来，最富有的1%造成20%的全球变暖，而普通人——尤其是全球南方——遭受洪水、火灾、饥荒、流离失所和死亡。与此同时，超级富豪可以购买保护，还可通过投资化石燃料和灾难相关产业从气候破坏与灾后恢复中获利。乐施会的“破坏与重建指数”突出那些同时从气候崩溃以及防灾/重建中受益的企业，大型投资者在这些公司中持有超过1万亿美元。报告还指出，气候灾害被利用来加深不平等。乐施会敦促COP31各国政府通过财富税、化石燃料税和奢侈品税让富有的污染者付费；增加对全球南方的赠款型气候融资；减少不平等；并终止从灾难中牟利。
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一个 Hacker News 帖子讨论了 Oxfam 的说法：最富有的 0.1%（800 万人）产生的碳污染多于 35 亿人。评论者质疑其方法论，尤其将公司排放归因于持股 10% 以上的股东，可能重复计算供应链排放，并排除较小的公众所有者。其他人讨论个人责任：虽然豪华旅行和私人飞机排放高，但大多数前 0.1% 并非私人飞机所有者。有人认为碳污染嵌入供应链，因此将其归因于个人具有误导性。另一位评论者将极端财富视为道德失败，称奢侈消费浪费资源，而其他人受苦。帖子最后有人评论说驾驶和飞行的定价还不够高。
新加坡国立大学的研究人员制造了一种可水洗、触敏的纺织显示屏，由电子纤维编织而成。每根约1毫米的纤维包含5000多个芯片和2万多个连接，并带有用于显示的LED和位于其下的触控层。袖管中的54根纤维形成一块96×54像素、168×105毫米的屏幕，刷新率为30帧/秒，支持视频、应用、语音命令、蓝牙以及温度、运动、光线和磁场方向传感器。该显示屏透气，并经受了50次洗涤循环和1000次弯折。与传统可穿戴设备不同，功能直接内置于织物本身，使服装能够作为数字信息、传感和未来健康监测的交互界面。
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电子纤维将触屏织入袖子，可经受机洗
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thunderbong
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参考文献涵盖土壤侵蚀、人类活动对沉积物转移的影响、三角洲变化以及湖泊中的大规模物质运动和海啸。它们包括全球和区域研究、历史地震记录，以及用于重建和评估湖泊海啸灾害的数值模拟方法。
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jinx 是一个将 Nix 转译为 TypeScript 的转译器，同时保留精确的 drvPaths 和 Nix 的惰性求值。通过将 nixpkgs 的全部 231,777 个属性转换为 TypeScript 模块，它让整个包树无需安装 Nix 即可被 TypeScript/JavaScript 生态系统访问。TypeScript 中的求值速度大约慢 3-5 倍，但支持新的工作流：基于浏览器的 nixpkgs 求值、LSP 补全与类型检查、使用 source maps 的性能分析、使用 node:test 的单元测试，以及直接用 TypeScript 编写包。该工具输出可读、忠实的翻译（thunk、lambda、属性集），并支持在原始 .nix 文件中通过断点进行调试。它没有原生依赖，可在 Node 24 或现代浏览器中运行。作者承认 AI 共同作者身份。
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IPinfo 将其 MMDB 数据库目录从 91.2 GB 缩减至 62.8 GB（31%），部分文件最高可达 80%，且未使用压缩或更改格式。节省来自对搜索树进行哈希共享：重复的相同子树只存储一次，而不是反复存储，从而使树变为共享 DAG。由于 MMDB 文件是内存映射的，更小的文件意味着更低的磁盘、网络和内存使用。工具 mmdbshrink 采用 Apache 2.0 开源许可，生成标准 MMDB 文件，所有现有库均可读取，且查询结果相同。验证包括完整前缀枚举、随机探测和多种 SDK，零不匹配，查询速度不变或略快。客户无需做任何事；下载已使用优化后的文件。
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本行为准则适用于 MicroZig/Zig Embedded Group 的 GitHub 组织与 Discord。它要求进行专注、与主题相关的技术工作，并维护积极的环境。它从 2026 年 10 月 28 日起实施严格的禁止 LLM/禁止 AI 政策，禁止 AI 生成或 AI 辅助的代码、文本、编辑、翻译、头脑风暴、建议、漏洞查找，以及讨论聊天机器人使用。鼓励使用英语，但并非必须。它列出了建设性行为与不可接受的行为，包括骚扰、抬杠、离题讨论、隐私侵犯和损害项目。违规行为应报告给 Matthew Knight 和 Felix Queißner；包括私下骚扰在内的对抗性或破坏性行为可能导致移除。本准则本身不应在 GitHub 或 Discord 上讨论；如有顾虑，请直接联系 Matthew Knight。
MicroZig 计划采用严格的无 LLM/无 AI 政策，据报道基于 Zig 的 LLM 政策。Hacker News 评论者争论其可执行性和实用性：一些人认为禁止使用 LLM 查找缺陷或进行头脑风暴不可执行，可能阻碍有用贡献；另一些人则认为减少同质化的 AI 生成内容有价值。多人指出项目已有贡献者在高效使用 LLM，使突然转变显得不一致。维护者 reportedly 对开发者分叉没有怨言。更广泛的批评还针对 Zig 领导层的文化以及政策是否会疏远贡献者。总体来说，讨论反映了保留人类工艺与拥抱 AI 辅助开发之间的张力。
Qwenputer 是一个实验性的 Qwen3.5 4B 模型，其权重中编译了 RISC-V CPU。它通过设置门控/β值和 one-hot 寻址，将模型的 Gated DeltaNet（GDN）注意力层用作精确 RAM，从而实现低成本可寻址内存。该 32 位 RV32IM（+Zba/大数）CPU 跨 11 层，可在无外部工具的情况下内部运行算术、C 和 MicroPython，通过 riscv-tests，并已无错误运行数百万条指令。Qwen 通过类似内部工具调用的格式与之交互，而原始权重保持不变。基准测试显示算术准确率接近或匹配 Python 工具，输出与参考机器一致。实验性文件系统可在 GDN 状态中存储最多 512 个文件（约 53,000 个 token），并跨对话持久化。局限包括 18.8 GB 检查点、需要 RvChat 驱动，以及逐指令解码更慢。该项目开源，并探索隐藏推理和权重内监控等安全应用。
Hacker News 链接到“Qwenputer”，一个声称在 Qwen3.5 模型中实现了功能确定性 RISC-V CPU 的项目。该帖有 35 分和 5 条评论。评论者询问一个从头训练、带有这种神经电路的模型会如何表现，尤其是存储方面，以及 CPU 仿真如何超越使用门控注意力的 RAM 仿真。一位评论者只是说它很酷。另一位将其比作 Turing-complete 编译期系统，如 C++ 模板元编程或 TypeScript 类型运行 DOOM，称其为有趣但多余的科技演示。后续评论询问是否有人让 LLM 运行 DOOM。页面还包含标准的 Hacker News 导航、指南和 YC 申请推广。
XREAL 与 Google 推出 XREAL AURA，首款由 Android XR 驱动的有线 XR 眼镜。透明镜片让用户在看到真实世界的同时投射空间内容，视场角为 70 度。重量低于 95 克，设备将处理任务卸载到包含电池和 Snapdragon Reality Elite 平台的便携 puck。Android XR 上的 Gemini 能理解现实世界和屏幕上下文，提供自然的跨应用帮助；Android XR 还带来 Google Play 应用，包括 150+ XR 应用。用户可多任务运行多个可调整大小的应用，配对蓝牙键盘和鼠标，或使用 puck 作为触控板，并可通过 USB-C 镜像笔记本电脑，实现无需软件的私密显示。
Hacker News 讨论 Google 新款 Android XR 有线眼镜。评论者质疑 1099 美元的价格，并将其与更便宜的 Xreal Air 加 Samsung DeX 比较，有人认为手机可替代单独的 puck 处理算力。其他人指出，新款眼镜提供 6DOF 内向外追踪和手部追踪，不同于 3DOF 替代方案。担忧包括电池耗电和手机兼容性，包括缺少 DP Alt Mode。一款使用普通 USB-C DP Alt Mode 的更便宜 300 美元“哑巴”眼镜被赞为更适合工作。营销和 AI 演示也受到批评。总体上，用户对成本和日常实用性持怀疑态度，同时也承认追踪改进。
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Apple Developer 的 Touch on Mac 页面提供用于优化 Mac 触控输入应用的资源，包括教学视频、文档、示例代码和设计指南。开发者可以获取 Xcode 27.3 beta 及相关 SDK，以及 Apple Design Resources。页面还推广 Meet with Apple 小组实验室，供开发者向工程师和设计师提问。页面包含标准网站导航和页脚链接。
Hacker News 上关于苹果 Mac 新触摸支持的讨论褒贬不一。许多评论者不喜欢笔记本触摸屏，提到误触、指纹以及更偏好键盘和触控板；有些人说很少使用触摸。其他人指出，儿童和触摸原生用户更喜欢触摸，它还可能有助于在不借助其他设备的情况下测试 iPhone/iPad 界面。一些人将苹果与已支持触摸的 Windows 和 Linux 相比，并开玩笑说苹果来晚了。有人担心触摸会把 macOS 推向 iOS，或解释更大的 UI 元素。少数人认为展示的显示壁纸看起来有问题。总体而言，评论者争论触摸是否增加价值还是不必要的功能，怀疑占主导，但也承认不同用户的需求。