本文记录了作者在 2008 年产的中国龙芯（Loongson/Godson）MIPS64 架构上网本——Lemote Yeeloong 8089A 上安装 OpenBSD 的技术历程。 Yeeloong 在历史上具有重要意义，曾被视为“自由”硬件实验的典范，因其不含专有二进制代码而广受理查德·斯托曼（Richard Stallman）推崇。然而，作者发现该机器并非易用的平台：龙芯 2F 处理器的硬件缺陷、糟糕的散热设计，以及相较于同时代产品平庸的性能，都构成了巨大的挑战。 完成这一项目需要极大的创造力：作者克服了内核中的硬件锁定漏洞，因缺乏 mips64el 二进制软件包而必须从源码编译软件，并绕过了限制性极强的 PMON 引导加载程序。经过两周的“源码编译苦旅”，作者最终将这台上网本改造成了一台功能正常的 OpenBSD 工作站。尽管运行速度缓慢且键盘手感欠佳，作者仍认为 Yeeloong 是一个极具价值的学习工具。文章还简要回顾了中国的“863 计划”、龙芯架构的崛起，以及在国际贸易限制背景下最终转向专有 LoongArch 指令集的演变过程。
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使用 Lemote Yeeloong 笔记本电脑和 OpenBSD 在“龙芯”周旋 (oldvcr.blogspot.com)
18 分 | zdw | 30 分钟前 | 隐藏 | 往期 | 收藏 | 1 条评论
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stevefan1999 1 分钟前 [–]
尽管 12 年前第一次看到那张 RMS 使用这台笔记本电脑的照片时我很震惊，但我仍然觉得那画面非常诡异。直到今天，它依然让我感到震惊。
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A. Sina Booeshaghi 批判性地审视了“QED 分数”（QED score）。这是一种由 QED Science 开发、旨在对科学论文质量进行排名的 AI 生成指标。尽管该工具利用大语言模型提供快速反馈，但作者指出，其核心主张——即它能提供比传统指标更准确、更少偏见的科学质量衡量标准——缺乏证据支持。
Booeshaghi 指出了该白皮书中三项验证案例研究的重大缺陷：它们缺乏方法论的透明度，存在内部不一致性，并依赖于不受控制的变量。此外，对 QED“前 1%”排名的公开分析揭示了令人担忧的地理偏见，系统性地低估了来自非洲和南美洲研究机构的成果。
归根结底，作者认为将复杂的科学研究压缩为单一的数字分数是还原主义的，且具有危险性。虽然人工智能在索引和提供反馈方面具有潜力，但 QED 分数缺乏此类高风险指标所需的严谨、独立的验证。评论最后带有一丝讽刺意味：按照该系统声称要执行的标准，QED 白皮书本身就不符合“质量”的标准。
此次讨论围绕文章《你的论文真的烂吗？》（sina.bio）展开。该文章指出，随着学术产出激增，传统的质量指标（如期刊声望或所属机构）正逐渐失效。
评论者普遍认同这一诊断，但对文中所提的解决方案持批评态度。有用户认为，学术界与其推行“愚蠢的评分系统”，不如优先构建更高效、个性化的论文推荐系统。另一些人指出，现有的工具（如 Semantic Scholar）往往因缺乏细微差别，频繁误解用户兴趣且无法从反馈中学习，导致提供的建议缺乏相关性。
虽然有参与者轻描淡写地将原文概括为“大语言模型验证了一篇前 1% 的论文”，但其他人澄清道，该文旨在批判当前的学术评估实践，而非赞同自动化评分。总的来说，该讨论反映了人们对当前学术发现方法的挫败感，以及对更先进、具备语境感知能力的工具的需求——这些工具能帮助研究人员应对海量预印本和出版物的冲击。
“代币最大化”（Tokenmaxxing）——即大举投入资金使用 AI 代币——最初是高管们为强推员工采用 AI 工具而采取的一种粗暴手段。尽管随着成本攀升和补贴减少，这一阶段已有所降温，但其背后的逻辑正在演变为一种更可持续的新策略：“复合准确性”（compounding correctness）。
与早期容易出错的智能体不同，现代模型在增加代币消耗后能产出更好的结果。这使得关注点从盲目消耗转向了“工作量证明”经济，尤其是在网络安全等领域——通过比攻击者投入更多算力来发现漏洞，已成为一种制胜策略。随着循环智能体工作流和“软件工厂”成为标配，在无需人工监督的情况下实现任务自动化的动力将再次回归。
目前，市场正在从脆弱的、由咨询公司构建的智能体流水线，转向灵活的通用平台。虽然一些公司可能会暂时缩减开支，但长期趋势仍倾向于高容量的代币消耗，因为人工智能驱动的“黑灯工厂”（全自动化工厂）正朝着完全自主的方向发展。随着经济实惠的开源模型和专用硬件的兴起，对高吞吐量、智能体性能的优化需求，确保了“代币最大化”极有可能会卷土重来。
本次讨论探讨了“Tokenmaxxing”（代币最大化）这一概念，即通过激励员工最大程度地使用人工智能代币。
一种观点认为，“Tokenmaxxing”是一种暂时的战略过渡手段，旨在迫使员工探索并将人工智能融入工作流程。一旦员工了解了该技术的能力与局限性，公司便可缩减开支。
然而，其他评论者对企业决策持怀疑态度。他们认为，管理层往往在不了解实际效用的情况下盲目推行人工智能指令。此外，参与者质疑了企业领导层本质上精打细算的说法。持怀疑态度的人指出，高管经常在“虚荣”项目上浪费大量资金，例如多余的品牌推广活动、不必要的顾问咨询以及随意的品牌重塑；这些行为更多是出于职业姿态，而非真正的商业价值。归根结底，这场讨论凸显了将人工智能作为过渡工具的计算性使用与企业低效支出的现实之间的矛盾。
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抱歉。
作者分享了其在被诊断为肩胛下肌三级撕裂后，利用人工智能（Claude Code 运行的 Opus 4.8）分析 MRI 扫描结果的经历。由于怀疑诊所激进的治疗方案（包括存疑的冲击波疗法和顺势疗法注射），作者将 DICOM 格式的 MRI 文件交由 AI 处理。
起初，AI 报告肌腱完好，这与诊所的结论相悖。在通过多个 AI 子代理对比临床记录和肢体活动测试进行第二次更系统的分析后，AI 得出结论：仅存在“轻度止点肌腱病”，并无明显的撕裂。
作者强调自己并非医疗专业人士，并提醒该实验仅供参考。该项目既凸显了 AI 作为医疗验证工具的潜力，也揭示了当 AI 诊断与人类临床意见冲突时，患者所面临的“无所适从”的困境。作者总结认为，虽然我们目前还无法完全信任 AI 进行医疗审查，但该技术正迅速向这一未来演进。
最近的一场 Hacker News 讨论强调了使用 Claude 等人工智能进行医学分析的风险。这场辩论由一名使用人工智能解读其核磁共振（MRI）检查结果的用户引发。
放射科医生及其他参与者对这种做法提出了警告，并指出了几个关键局限性：
* **人工智能的固有风险：** 专家指出，大语言模型存在“幻觉推理”问题，即在数据不足的情况下，它们仍可能编造临床发现或给出自信的诊断。
* **技术局限性：** 核磁共振是复杂的 3D 数据集，而当前的大语言模型通常只能分析 2D 图像，这可能导致错误的解读。
* **“专家差距”：** 评论者指出，人工智能的输出往往对外行具有说服力，但很容易被领域专家识破。这造成了一种危险的情况：患者可能会基于人工智能的缺陷逻辑而怀疑专业的医疗建议。
尽管一些用户认为人工智能有助于理解医学术语，但专业人士的共识是，人工智能无法取代临床专业知识。该讨论强调，依赖大语言模型获取第二诊断意见是不可靠且具有误导性的，许多人敦促用户应寻求合格的人类医生提供的第二诊疗意见。
航天飞机的飞行计算机对于导航、引擎控制和传感器监测至关重要。每个系统由两个专用的 60 磅重单元组成：一个 32 位中央处理器（CPU）和一个输入/输出处理器（IOP）。
当 CPU 处理主要计算时，IOP 作为一个复杂的独立计算机，负责管理 24 个高速数据网络。它采用了创新的“桶形处理器”架构，使其能够在单一物理芯片组上管理 25 个虚拟处理器，每个处理器负责处理特定的网络任务。这确保了数据流的可靠性和可预测性。为了维持这些网络间的数据完整性，IOP 采用了曼彻斯特编码，这是一种可追溯至 20 世纪 40 年代的编码技术，至今仍具有现实意义。
在物理结构上，IOP 构建于 IBM 的“System/4 Pi”模块化设计之上，利用夹在金属板之间以进行冷却的电路板（或称“页面”）。该系统依赖于定制的混合模块和用于微代码存储的熔丝型 PROM 芯片。尽管在当时非常先进，但这种双盒架构最终在 1991 年被更精简、更强大的 AP-101S 所取代。这一转变凸显了航空航天计算从专用多单元系统向高度集成、高效硬件的快速演进。
最近在 Hacker News 上的一场讨论引起了对 Ken Shirriff（righto.com）一篇文章的关注，该文详细介绍了航天飞机输入/输出处理器电路板的逆向工程过程。
讨论中提到了该硬件的耐用性，并指出基于 TTL 的低密度架构在本质上比现代微型化半导体更具抗辐射能力。参与者还讨论了航天飞机复杂的冗余系统：四台计算机采用“表决”机制并行运行，以覆盖故障组件；而第五个独立开发的备份系统则用于防止软件缺陷。有趣的是，航天飞机甚至采用了液压级表决，即机械执行器可以物理覆盖掉来自故障计算机的指令。
关于所分析的具体电路板，作者认为它们很可能执行过飞行任务，因为这些电路板采用了敷形涂层——这是地面原型开发过程中通常会省略的步骤。此次讨论突显了传统的航天硬件是如何通过平衡大规模、高弹性的组件与庞大的冗余系统，来降低宇宙射线诱发错误所带来的持续风险。
台杉：日本的“树上长树”技艺，造就笔直木材 Daisugi, the Japanese technique of growing trees out of other trees (2020)
3 小时前
到了 15 世纪，日本面临着严重的木材和土地短缺，难以满足日益增长的建筑需求。为了解决这一问题，林业工作者发明了一种名为“台杉”（daisugi）的巧妙技术，类似于“巨型盆景”。通过修剪一棵“母树”，林业工作者促使其顶部萌发出多根笔直的垂直枝条。
这种方法不仅防止了森林砍伐，还生产出了“樽木”（taruki）——一种极其笔直、纤细且耐用的木材。这种木材因深受京都精英阶层的喜爱，被广泛用于精致的“数寄屋造”（sukiya-zukuri）建筑和茶室中。除了美学价值外，台杉木材的密度和柔韧性也远超普通杉木，使其具有极佳的抗台风能力，并成为结构性椽子的上佳之选。
六个世纪过去了，台杉依然是可持续林业的典范。它将古老的工艺与实用的创新融为一体，在人类建筑需求与环境保护之间取得了平衡。
这篇 Hacker News 的讨论批评了一篇关于“台杉”（Daisugi）的文章。台杉是一种日本林业技术，旨在生产笔直且优质的木材。
评论者对该文章缺乏深度表示不满，指出这似乎是为了赚取广告收入而从社交媒体上挖掘内容，属于低质量的“诱饵文章”。用户间的技术讨论澄清了台杉实际上是一种伐木修剪或萌芽更新技术，即通过修剪树木来促进特定生长模式的古老方法。
通过打造稳固的基座，该技术迫使树木长出垂直的“徒长枝”。由于这些枝条比普通枝干生长得更慢，产出的杉木密度更高、强度更大且柔韧性更好。虽然该方法在可持续和高效的空间木材生产方面很有效，但用户也强调了它极其耗费人工。总的来说，该讨论串揭穿了对此技术的“神秘化”包装，将其回归到已知的植物学原理上，并认为所链接的文章质量低劣。
作者因注意力不集中、时间管理困难及生产力问题（可能与未确诊的 ADHD 有关），开发了一款名为“ADHD Hero”的开源 Pebble 定制表盘。为了减少压力而非制造焦虑，该界面专为其个人需求设计，而非面向大众。
该表盘采用动态的“漫画书”风格布局，结合不规则的事件几何图形，旨在防止大脑过滤掉静态信息。其核心功能包括：
* **时间可视化：** 采用“时间计时器”式的倒计时带和移动的事件楔形块，营造紧迫感。
* **生产力工具：** 包含一个带 5 分钟热身期的工作计时器，需通过身体活动（步数）和点击操作才能消除，有助于打破过度专注状态。
* **任务管理：** 集成 Todoist 以显示“下一个任务”，支持快速完成或重新安排。
* **直观的健康/系统状态：** 采用徽章式步数追踪和电池指示器，确保信息一目了然。
作者利用大语言模型（LLM）进行快速原型设计并迭代出“足够好”的方案，打造了一款实用的个性化工具。他们鼓励他人利用类似技术构建定制化解决方案，以帮助应对各自独特的认知挑战。
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设计一款个人 Pebble 表盘 (jonashietala.se)
10 分 | lawn | 1 小时前 | 隐藏 | 往日 | 收藏 | 2 条评论
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dividedcomet | 18 分钟前 | 下一条 [-]
我喜欢这篇文章和这个表盘！真想弄个 Pebble 来体验一下真正的自定义！
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wedg_ | 15 分钟前 | 上一条 [-]
太棒了！
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加州立法机构同意将驾驶执照上传至国家数据库 California legislature agrees to upload driver's licenses to national database
4 小时前
在加州州长纽森与美国国土安全部的压力下，加州立法机构已同意拨款，将所有州签发的身份证件数据整合至由美国机动车管理协会（AAMVA）管理的私营 SPEXS 国家数据库中。尽管支持者声称此举包含“护栏”条款，但批评人士认为这些保护措施形同虚设，且未能解决根本的安全风险。 一旦转移至该私营数据库，敏感的居民数据便容易受到联邦传票或搜查令的影响。此类法律请求通常附带禁止公开令，这意味着加州政府及其公民将无法获知其信息已被获取或泄露。批评人士警告称，这些数据可能会被用作针对弱势群体的武器，包括加州的移民和跨性别群体。 此外，加州为此次行动提供的理由——即联邦法律要求——具有误导性。遵守《真实身份证法案》（REAL-ID Act）依然是可选项，且没有任何联邦指令要求必须与私营非营利组织共享数据。反对者认为，加州应当拒绝这种妥协，转而挑战国土安全部的越权行为，坚持履行保护居民隐私和出行权的职责，而非向联邦的威胁屈服。
加州立法机构已达成一项协议，将驾照数据上传至国家数据库。此举主要是为了符合 2005 年联邦《真实身份法案》（Real ID Act）的要求。在国土安全部的施压下，加州州长加文·纽森同意了这项整合计划，该部门此前曾威胁称，若不执行，加州颁发的证件将无法在机场和联邦设施内使用。
Hacker News 上的讨论凸显了这一问题的复杂性，其影响超越了传统的党派界限。支持者认为，通过美国机动车管理局协会（AAMVA）共享数据有助于减少欺诈、预防保险问题，并将危险驾驶者剔除出道路，从而提高公共安全。
相反，批评者则提出了隐私方面的担忧，特别是联邦政府可能通过传票获取敏感数据。争议的一个核心点在于这些数据有可能被联邦移民当局利用，因为加州向居民颁发驾照时并不考量其合法居留身份。许多评论者认为此举是迈向事实上的国家身份证制度的一步，并质疑其对州自治权及无证居民隐私的长期影响。
密歇根州拟议的《工作场所员工界限法案》（参议院第948号法案）旨在保护员工免受“随时待命”的压力。该法案由参议员埃里卡·盖斯（Erika Geiss）提出，旨在禁止雇主要求员工在指定工作时间之外查阅或回复与工作相关的电子邮件、短信或社交媒体信息。 该法案为以下情况提供了例外：合同规定有值班义务的员工、自行设定工作时间的员工，以及涉及州或联邦紧急情况的通信。 如果法案获得通过，劳工与经济机会部将负责监督执行。违规公司可能面临罚款，或被要求向受影响的员工支付加班费。支持者认为，在日益数字化的经济中，该法案对于维护员工福祉、家庭生活和职业尊严至关重要。该提案目前正在参议院劳工委员会审议中。
密歇根州一项拟议法案旨在禁止雇主要求员工在指定工作时间之外进行与工作相关的沟通。
Hacker News 上的讨论显示出意见分歧。一些评论者认为此类立法没有必要，称其为“过度官僚主义”，认为这会给企业带来监管阻力，且对于已有明确雇佣合同的人来说可能多此一举。另一些人则主张，该法律是员工重获工作与生活平衡的必要工具，并认为个人谈判往往不足以解决劳资双方之间的权力失衡。
人们还就管理下班后通知的实际解决方案进行了探讨。用户建议使用“Buzzkill”等第三方应用程序来批量处理通知、通过备置专门的工作手机来强制执行界限，或采用平台原生的“办公时间”功能来屏蔽特定账户的消息。归根结底，这场对话突显了数字时代下“随时在线”与“明确个人时间与职业责任界限”之间日益加剧的紧张关系。