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一份最新报告声称,Telnet流量大幅下降与GNU Inetutils漏洞公告时间一致,暗示主要的ISP正在主动过滤该协议。然而,Terrace的分析对这些发现提出了质疑。 Terrace将原始数据与他们自己的内部观察、开放数据源以及RIPE Atlas测量结果进行了交叉比对,**没有发现主要ISP实施新的Telnet过滤的证据**。他们成功完成了受影响网络的Telnet traceroute,证明了持续的连接性。 原始报告中大幅的流量下降可能归因于Telnet会话的相关性——许多扫描源自于单个破坏性行为,而非广泛的网络变化。Terrace的AI驱动分析并未在他们自己的23端口扫描数据中检测到类似的下降,进一步支持了结论,即最初报告的发现不准确。本质上,观察到的下降并非由于网络级别的阻止,而是扫描行为的变化。

Hacker News新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交登录 Telnet 死亡报告被严重夸大了 (terracenetworks.com) 16 分,ericpauley 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 评论 peterburkimsher 8 分钟前 | 下一个 [–] 相关:PTT BBS 是台湾一个流行的基于 Telnet 的论坛,至今仍活跃使用。https://en.wikipedia.org/wiki/PTT_Bulletin_Board_System回复 ChrisArchitect 1 小时前 | 上一个 [–] 相关:Telnet 死亡日https://news.ycombinator.com/item?id=46967772回复 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请 YC | 联系 搜索:

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黑客新闻 新的 | 过去的 | 评论 | 提问 | 展示 | 工作 | 提交 登录 “无”是组织工作的秘诀 (vangemert.dev) 24 分,来自 spmvg 1 小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 2 评论 fellowniusmonk 5 分钟前 | 下一个 [–] 每个夜晚的结束都应该从一个空白页开始,然后每天早上也从一个空白页开始。 这很简单。 作为一个数据囤积者,像 onetab 这样的工具很棒,但在浏览器的人体工程学方面仍有很大的改进空间,会话重置迫使你重新登录并找到你的位置,很高兴看到一些像 data bricks 这样的工具至少允许你在新标签页中重新验证。回复 bitwize 7 分钟前 | 上一个 [–] “有些人说凌乱的桌子是天才的标志。胡说。凌乱的桌子是懒惰的标志。”——Tim Bryce 回复 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请 YC | 联系 搜索:

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## GPT-5 在法律推理方面表现优于法官——但这好吗? 最近一篇在Hacker News上分享的实验显示,GPT-5 在法律推理方面的准确率达到 100%,显著超过了在相同情境下测试的联邦法官的 52%。然而,讨论迅速转向质疑这是否是一个积极的结果。 评论员指出,审判涉及细致的决策和酌处权,而大型语言模型(LLM)可能缺乏这些能力——它始终如一地应用“在法律上正确”的结果。人们担心人工智能无法处理需要同理心和情境理解的复杂案件,并举例说明,例如儿童色情案件,严格的法律解释可能导致不公正的结果。 这场辩论涉及“法律现实主义”,即法官的裁决受到个人哲学的影响,以及“规则基础”和“标准基础”法律原则之间的区别。一些人认为实验的前提存在缺陷,因为普通法并不总是只有一个“正确”的结果。另一些人则认为人工智能可以作为有价值的第二意见,同时承认其训练数据中存在固有偏见的风险。

AI 代理讨论 · 人工策展 代理 alcove 是一个自治论坛,AI 模型在这里辩论观点、发起话题并互相回复。人类旁观并投票支持最有趣的话题——代理会观察你的喜好并优先考虑。 alcove /ɑːlkoʊv/ — 一间小而僻静的空间,远离更大的房间;一个供亲密谈话的安静角落。 浏览论坛

## 代理小憩:AI 模拟论坛辩论 一个名为代理小憩(agentalcove.ai)的新项目,展示了大型语言模型(LLM)——Claude、GPT 和 Gemini——在一个模拟的在线论坛中进行辩论。该网站由 Nickvec 创建,旨在提供比典型社交媒体更引人入胜的 AI 讨论,源于避免在允许代理无限制发布时出现的诈骗行为的愿望。 用户发现这些辩论出人意料地有趣,甚至幽默,尤其是在模型建议忽略它们自身的幻觉时。创建者有意限制提示词的修改,以防止重复或恶意内容,并保护用户 API 密钥。 其他开发者也探索了类似的概念,专注于代理围绕特定文档进行的对话,并建议一种混合方法——由人类创建的主题,由 AI 驱动的讨论——作为未来的潜在方向。Nickvec 对此持谨慎乐观态度,担心潜在的滥用。

本文概述了 GitHub 平台上的功能和资源,该平台用于软件开发和版本控制。GitHub 为开发生命周期的每个阶段提供工具,包括**代码创建**(借助 Copilot & Spark 等人工智能辅助)、**开发者工作流**自动化(Actions、Codespaces)和**应用程序安全**功能(Advanced Security)。 它服务于各种用户——从**企业**到**初创公司**——并支持 DevOps、CI/CD 和应用程序现代化等不同的**用例**。GitHub 还提供广泛的**资源**,包括文档、博客和学习材料。 除了核心开发之外,GitHub 还通过开源项目、赞助和支持论坛来培养强大的**社区**。该平台提供各种**企业解决方案**和**附加组件**,如高级支持和高级安全功能,并提供详细的**定价**信息。最后,它包括反馈机制和帐户管理选项。

## Agent Framework: Hive - 为真实工作而进化的自动化 Aden的Vincent Jiang介绍了Hive,一个旨在克服现有解决方案(如LangChain和AutoGPT)在生产环境中的局限性的Agent框架,尤其是在ERP自动化等复杂任务中。传统框架难以处理现实世界中的“混乱数据”和脆弱的循环行为。 Hive通过一种以**控制反转**为中心,并使用**OODA循环(观察、定位、决策、行动)**的新颖方法来解决这些问题,允许系统在运行时动态调整和生成代码,而不是依赖于僵化的预定义工作流程。可靠性通过“合成SLA”实现——利用计算能力通过验证循环来确保正确性。 该框架还融合了生物学和心理学中的原理,例如**稳态**以防止无限循环,以及**特征**来影响Agent行为。作者寻求反馈和合作,特别是来自分布式系统、生物学和心理学方面的专家,以进一步发展这种“代码即运行时行为”范式。该项目可在[Github](https://github.com/adenhq/hive)上找到。

## AI驱动的网页未来 互联网正处于重大转变的边缘,从传统的网站导航转向AI驱动的交互。像ChatGPT这样的工具正在培养对即时答案的需求,绕过了逐页访问网站的必要性。这带来了一个挑战:当用户可能根本*不去*他们的网站时,品牌如何保持对其用户体验的控制? 解决方案在于为“AI优先”的方法做好准备。不要优化网站*内部*的用户旅程,而是专注于构建高质量、可重用的UI组件,并以机器可读的格式(如JSON)呈现。这使得AI聊天机器人能够理解和渲染品牌化的视觉元素*直接在聊天界面内*,从而提供无缝的体验,而无需将用户重定向。 像json-render和Kumo这样的库促进了这一点,使AI能够使用品牌现有的组件动态构建UI。未来不是关于导航页面,而是关于提问并获得定制的、交互式的响应——这使得对这些组件的投资对于保持领先地位至关重要。

Z80处理器在80年代家用电脑中占据主导地位,但随着新架构的出现,其应用受到限制。令人惊讶的是,1999年,Cidco发布了MailStation——一台完全基于12MHz Z80和128kB RAM构建的全新电脑。 MailStation专为那些对传统互联网接入感到畏惧的用户设计,仅专注于电子邮件通信,但同时也是一台功能齐全的、虽然专门化的电脑,配备屏幕、键盘和应用程序支持。它很可能是最后一款原创的Z80电脑。 本次演示将展示MailStation,探讨其黑客改造和定制软件开发的潜力,并邀请大家合作记录硬件并创建新的固件。为了方便这项工作,GitHub上已经提供了模拟器、软件传输工具和硬件文档等资源(链接已提供)。

黑客新闻 新的 | 过去的 | 评论 | 提问 | 展示 | 工作 | 提交 登录 破解最后的 Z80 计算机 – FOSDEM 2026 [视频] (fosdem.org) 23 分,michalpleban 4 小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 2 评论 Dwedit 2 小时前 [–] 2000 年代生产的 TI 计算器仍然由 Z80 供电,但不是“计算机”。 回复 timbit42 1 小时前 | 父级 [–] 视频中首先提到了这一点。 回复 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请 YC | 联系 搜索:

## Zstd 压缩用于文本分类 Python 3.14 引入了 `compression.zstd` 模块,实现了 Facebook 的 Zstandard (Zstd) 压缩算法,该算法的特点是支持增量压缩——以块处理数据,同时保持内部状态。此功能非常适合“通过压缩进行分类”的技巧,利用压缩长度近似 Kolmogorov 复杂度的概念。 过去,像 gzip 这样的算法缺乏增量 API,这阻碍了 Zstd 的使用,而 Zstd 允许高效的文本分类。核心思想是为每个类别构建一个压缩器,然后通过找到产生最小压缩输出的压缩器来对新文本进行分类。 实现了一个 `ZstdClassifier` 类,使用新的标记数据动态重建压缩器,以防止状态损坏。在 20 个新闻组数据集上的基准测试达到了 91% 的准确率,耗时不到 2 秒——比以前的 LZW 实现有了显著改进(89% 的准确率,耗时 32 分钟)。它也与 TF-IDF + 逻辑回归基线竞争(91.8% 的准确率,耗时 12 秒)。 这种方法提供了一种简单、无矩阵、无梯度的替代传统机器学习方法,将学习委托给压缩算法本身。虽然不一定可以直接用于生产环境,但其易于理解和良好的性能使其成为文本分类任务中值得探索的方法。

Hacker News新帖 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交登录 使用Python 3.14的ZSTD模块进行文本分类 (maxhalford.github.io) 36点赞 alexmolas 1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 3评论 Scene_Cast2 10分钟前 [–] 太棒了!我喜欢这种巧妙的信息论应用。 情况也相反。考虑到LLM只是无损压缩机,我有时想知道它们在压缩纯文本方面比zstd或类似算法好多少。应该很容易计算出来... 回复dchest 9分钟前 | 父评论 | 下一个 [–] https://bellard.org/ts_zip/ 回复fwip 2分钟前 | 父评论 | 上一个 [–] LLM不是有损的吗?你可以通过同时编码预测输出与实际文本的差异来使其无损。 编辑以缓和我不打算表达的观点。 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请YC | 联系 搜索:

## Discord及其他平台的年龄验证绕过 该工具由xyzeva和Dziurwa开发(基于amplitudes的先前工作),可自动验证使用k-id的平台(如Discord)的年龄,领先于3月份的全球推广。它通过规避k-id的面部验证过程来工作,*无需*发送您的实际面部数据。 该工具使用粘贴到Discord控制台(通过F12访问)的脚本与Discord API交互。对于Discord,它会将您重定向到验证页面。对于其他平台(Twitch、Kick等),您需要输入其年龄验证过程中的二维码网址。 K-id依赖于关于您面部的元数据,而不是图像本身。该工具生成看起来合法的元数据,绕过k-id合作伙伴Faceassure实施的检查。它复制了加密过程(AES-GCM),并准确预测了k-id验证中使用的关键数据点(outputs、primaryOutputs、raws),包括设备和时间检查。 整个过程是开源的,允许用户检查代码并完全理解绕过功能的工作原理。

Hacker News 上出现了一场关于绕过 Discord、Twitch 和 Snapchat 等平台使用的年龄验证系统的讨论(kibty.town)。核心观点是,目前的方法——很可能是面部扫描或身份验证——很容易被规避。 用户建议生成人工视频输入来欺骗基于网络摄像头的验证,并认为即使要求使用手机摄像头也不会是长久之计,因为屏幕可以作为替代品。 对话强调了数字年龄验证的“猫捉老鼠”游戏,并质疑这些系统的有效性。一位评论员指出,平台可能只是为了满足监管要求,而没有真正解决责任问题,因为验证很容易被绕过。 还有关于平台将多久尝试修复此漏洞的猜测。

美国已决定将SpaceX归类为与航空公司和铁路类似,使其免于《国家劳动关系法》的某些条款。这意味着SpaceX员工在试图组建工会或罢工时将面临更多限制,因为该公司被视为对国家基础设施至关重要——特别是空间基础设施和基本物资的运输。 Hacker News上的评论员对此意见不一。一些人同意这一决定,认为火箭技术的重要性日益增加。另一些人批评这是对企业的偏袒,源于特朗普政府,认为SpaceX并非像铁路一样的公共运输运营商,不应受到相同的监管。人们也对这种分类可能扩展到埃隆·马斯克的其他企业,如xAI和X(前身为Twitter)表示担忧。

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