## 纽约市电动空中出租车首飞 纽约市正在体验未来空中旅行的预览，电动垂直起降（eVTOL）飞机的初步测试飞行已经开始。Joby Aviation本周完成了首次点对点eVTOL飞行，从肯尼迪机场起飞，降落在曼哈顿西30街直升机场，仅用了15分钟——通常情况下，驾车需要一个多小时。 这些演示是FAA的eVTOL整合试点计划（eIPP）的一部分，将在未来10天内继续进行，利用全市的电动直升机场。Joby与达美航空和优步合作，旨在提供快速的机场接送和其他服务。竞争对手Archer Aviation也将于今年春天进行测试。 纽约和新泽西港务局正在积极为空中出租车服务做准备，寻求合作伙伴在拉瓜迪亚机场建设一个专门的“垂直起降港”。这些飞机，例如Joby的S4，拥有安静的运行和安全功能，有可能彻底改变通勤和物流。更广泛的测试计划将在26个州进行，纽约、洛杉矶和迈阿密被确定为常规电动空中出租车飞行的潜在启动城市。
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## Joby 空中出租车与 eVTOL 的未来
Joby Aviation 近日从肯尼迪机场飞往曼哈顿进行了电动空中出租车的演示飞行，标志着 eVTOL（电动垂直起降）行业的一个里程碑。然而，Hacker News 上的讨论强调了一个关键挑战：**电池技术**。
目前的电池能量密度（255Wh/kg）限制了续航里程，Joby、Archer 和 Wisk 等公司依赖于未来的电池技术进步来实现可行的性能水平。它们无法独立开发这些突破，希望市场压力能推动供应商进行创新。
一位评论员还提出了一种潜在的、更长期的 eVTOL 发展动力：**军事应用**，并提到了贝尔 MV-75 Cheyenne II 项目，作为 UH-60 Blackhawk 的潜在替代品。另一位用户认为 Beta 的 CTOL（常规起降）飞机可能具有更强的经济可行性，可以填补类似于 Cessna 408 Skycourier 的角色。
Craig Venter has died
2 小时前
## 克雷格·文特逝世
Hacker News 消息称，基因组学先驱克雷格·文特已去世。文特被誉为一位大胆的企业家和发明家，极大地加速了基因组测序，实现了许多谨慎的科学家认为需要数十年才能完成的目标。
他的工作，常被比作阿波罗计划，涉及一种有争议的“随机测序”方法，最初由汉密尔顿·史密斯倡导，最终迫使人类基因组计划采用类似方法。尽管关于功劳存在一些争议——有人认为人类基因组计划提供了基础数据——文特与克林顿总统和弗朗西斯·柯林斯一同宣布了人类基因组的第一个草稿。
除了人类基因组计划，文特的研究所还创造了第一个合成细胞，但他据称仍然专注于未来的挑战，例如核糖体工程。那些认识他的人记得他是一位充满动力的科学家和一位令人难忘的个性。
## Claude.ai 状态更新 – 保持知情 订阅 Claude.ai 的状态更新，通过电子邮件和/或短信了解其性能。 当发生、更新或解决问题时，您将收到通知，确保您始终了解任何服务中断。 短信通知适用于全面的国家/地区列表（详见原始文档），需要通过 OTP 验证手机号码。 要接收更新，只需输入您的手机号码和验证码，或点击“订阅”仅接收电子邮件通知。 此服务可帮助您主动管理工作流程并了解 Claude.ai 的运行状态。
## Claude.ai 服务中断与用户不满
Claude.ai 目前正经历重大服务中断，影响了 API 访问和网页界面。用户对服务的成本增加、可靠性下降（据报道已降至“99%”的可用性）以及性能降低表示不满，尤其是在最新的 4.7 模型上。
许多人正在质疑其价值，特别是 5 小时速率限制对 API 用户的影响。OpenAI 的 GPT-5.5 和 Codex 等替代方案正在获得关注，一些用户报告称性能和稳定性更好。另一些用户正在探索自托管解决方案。
讨论的焦点包括对 Anthropic 基础设施挑战的担忧、模型被认为正在“劣化”（变得更懒惰，需要更多用户干预）以及在代理工作流程中切换模型时的困难。虽然一些人对未来的改进仍然乐观，但许多人正在积极分散其 AI 模型提供商。
## 调用参数较少的函数：一项危险的操作 虽然函数可能*看起来*会忽略未使用的参数，但在C/C++中，使用过少的参数调用函数是未定义行为，并可能导致严重问题。问题源于参数的处理方式——通常使用寄存器或堆栈。 如果参数是通过堆栈传递的，并且你提供的参数太少，函数可能会错误地清理堆栈，导致内存损坏。即使使用调用者清理约定，函数也可能将为缺失参数保留的内存视为临时空间，从而覆盖调用者堆栈帧中的数据。 Itanium处理器尤其严格。它们在寄存器中使用“非事物”(NaT)位。如果未初始化的寄存器用于缺失的参数，则可能会触发异常（如NaT消耗）甚至崩溃。Itanium架构还严格执行参数计数；在函数帧外部访问“堆栈寄存器”可能会引发处理器错误。 本质上，即使函数不*使用*某个参数，系统也会假定它存在并为其分配空间。未能提供该空间可能会产生不可预测且可能造成灾难性的后果。
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向 C 函数传递过少寄存器参数的后果 (devblogs.microsoft.com/oldnewthing)
6 分，aragonite 发表于 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论 帮助
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## TeX & LaTeX 的持久遗产
20世纪70年代，斯坦福大学教授唐纳德·克努斯面临一个令人沮丧的问题：他的出版物中数学符号的排版不一致。他对电子排版的质量下降感到不满，因此着手创建自己的解决方案——TeX，一个于1978年发布的数字排版程序。
TeX 允许作者使用标记语言精确控制格式，直接将意图编码到稿件中。重要的是，克努斯公开了源代码，从而促进了一个协作社区。虽然功能强大，但 TeX 的底层命令对于某些人来说证明具有挑战性。这促使莱斯利·兰波特开发了 LaTeX，它是在 TeX *之上* 构建的，更易于使用的宏包。
LaTeX 的易用性推动了它的广泛采用，成为科学和技术出版的标准。它的精确性、自动化能力和开源特性仍然非常宝贵。尽管现代桌面出版工具已经存在，但 TeX/LaTeX 仍然蓬勃发展，尤其是在准确表示复杂的公式和算法至关重要的情况下，仅开放档案每月处理超过 10,000 份稿件。持续的开发，包括支持现代字体和 Unicode 的引擎，确保了它在未来几代人的相关性。
一个 Hacker News 的讨论集中在创建成功的 LaTeX 后继者所面临的挑战。虽然许多人试图改进 LaTeX，但一位评论员认为核心文档标记语言已经相当不错——富有表现力，但不如 Markdown 轻量级。
真正的困难在于底层的 TeX 引擎，最初是为 1979-82 年代的硬件限制而设计的。其紧密耦合的架构和动态解析规则使得现代开发和定制变得极其复杂。 例子包括不一致的格式选择（如分数和粗体文本）以及难以在命令中嵌入逐字文本。
根据评论员的说法，理想的后继者应该保留 LaTeX 的文档标记以保持兼容性，但用更易于访问和现代化的东西取代 TeX 独特且难以学习的宏扩展语言。
## 反对无穷：摘要 数学家多隆·泽尔伯格倡导“超有限主义”，一种有争议的哲学，认为无穷是数学中一个有缺陷的概念——并且是不必要的。他认为数学应该反映我们所体验的有限、可证明的现实，就像计算机使用有限的数字一样。对于泽尔伯格来说，无穷类似于对上帝的信仰：直观上吸引人，但无法证明，最终会阻碍真正的理解。 他认为，现有的依赖无穷的数学框架是“丑陋”且错误的，并提出了一种没有无穷小量的微积分，以及对离散系统而非连续系统的关注。尽管大多数数学家认为这种观点过于激进，但超有限主义从质疑无穷在宇宙中作用的物理学家那里获得了关注——从普朗克尺度到量子力学。 尽管缺乏正式的统一理论，超有限主义仍然引发了争论。批评者认为它限制了数学研究，而支持者则认为它是一种更现实的方法，使数学与可验证的真理相符。该运动在建立坚实基础方面面临挑战，但日益增长的兴趣表明它正在发展，不再是“骗局”，而是一种合法的，尽管与传统观念相悖的数学哲学分支。最终，泽尔伯格倡导一种务实的数学，专注于*可以*证明的内容，并驳斥无穷是一种方便的虚构。
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失去无穷大能给我们带来什么？ (quantamagazine.org)
6 分，Tomte 发表于 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论 帮助
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我测试了Claude Code的caveman插件，对比了“简洁”的要求。
I benchmarked Claude Code's caveman plugin against "be brief."
4 小时前
## Repo Caveman 插件：压缩基准测试
最近的一项基准测试对比了旨在压缩 Claude 响应的 Repo Caveman 插件与简单的“简洁明了”提示词以及 Claude 的默认设置。该研究使用严格的评分标准，评估了在六个类别中的表现：错误诊断、概念解释、架构权衡、多步骤设置、安全/破坏性操作以及错误解释，以评估质量和关键信息保留情况。
结果表明，Caveman 在整体 token 减少或质量方面并未始终优于“简洁明了”。虽然“简洁明了”实现了 34% 的 token 减少，但 Caveman 的“轻量”和“完整”模式与之相当。然而，Caveman 的“极致”模式，尽管旨在实现最大压缩，有时由于内置的“自动清晰化”功能而*增加了* token 数量。此功能有意放宽对安全关键指令（如安全警告或多步骤设置）的压缩，以确保清晰度。
最终，Caveman 的价值不仅仅在于压缩。它通过自动规则重新注入提供**一致的输出结构**和**跨会话的持久性**——这些是简单提示词所不具备的。虽然一个双词提示词可以在 token 数量和质量上与 Caveman 相匹配，但 Caveman 提供了更多的控制和可预测性，使其对于需要结构化 Claude 输出的应用来说很有价值。基准测试代码是开源的，可供进一步测试。
最近一项基准测试评估了Claude Code插件“Caveman”压缩回复的有效性，并将其与直接指示Claude“简洁明了”进行了对比。作者max-t-dev运行了24个提示，使用了5种不同的配置，并根据事实准确性、关键术语以及避免有害输出评估回复。
结果显示，“简洁明了”在token使用量（419 vs 401-449）和质量（0.985 vs 0.970-0.976）方面出人意料地与Caveman相匹配。虽然Caveman具有一致的结构和安全功能等优势，但其核心压缩能力并没有比简单的提示指令好很多。
评论者指出，由于AI回复本身存在固有的可变性，因此每个提示需要多次运行，质疑单次运行测试的统计意义。其他人批评了博客文章本身过于精炼和过度编辑的写作风格，一些用户发现Caveman没有帮助，更喜欢“简洁明了”的简单性。基准测试代码可在GitHub上获取，以供进一步研究。
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这个黑客新闻的讨论围绕着亚历山德拉·埃尔巴基扬，她是Sci-Hub的创始人，该网站提供免费访问科学研究论文的服务。用户们讨论了Sci-Hub可能因俄罗斯与美国缺乏引渡条约而受到庇护的讽刺意味，暗示依赖于“敌对政权”的网络来规避西方版权法。
对话还涉及平台评论的格式，一位用户批评冗长、非正式的帖子。许多评论者表达了对埃尔巴基扬的强烈支持，称她为“英雄”。关于Sci-Hub的当前功能存在争论，以及对现有学术出版系统的共同不满，例如一位假装是出版商的人发出的讽刺“回复”。最后，底部包含了一个Y Combinator申请的公告。
## Vera：一种为LLM驱动编程设计的语言
Vera是一种新的编程语言，专门为大型语言模型（LLM）编写代码而设计。它编译为WebAssembly，旨在解决LLM在代码连贯性和可扩展性方面面临的挑战——特别是源于命名和维护不变式的问题。
与传统语言不同，Vera消除了变量名，而是使用结构化引用（@Int.0，@Int.1）。它*强制*使用显式契约（前置条件和后置条件）和效应声明，编译器会对这些进行静态验证，确保代码的正确性和可预测性。这种“可验证”的方法将重点从模型“正确”转移到“可验证”。
主要特性包括默认纯函数设计、代数效应用于管理副作用（如I/O和LLM调用）以及强大的类型系统。Vera提供详细且对模型友好的错误消息，引导LLM进行修复。
目前版本为v0.0.127，Vera包含一个参考编译器、全面的文档（SKILL.md针对LLM代理）和一个基准测试（VeraBench），展示了与Python和TypeScript相比，LLM在使用Vera时的竞争性能。它正在积极开发中，路线图侧重于构建用于经过验证的工具集成工具。
## Vera：一种为LLM驱动编程设计的语言
Vera是一种新的编程语言，专为大型语言模型（LLM）设计，旨在改进代码生成。其关键特性是*移除变量名*，代之以德布鲁因索引——本质上是位置引用。其想法是减少LLM难以处理的与命名相关的错误，例如混淆或错误使用变量名。
然而，最初的反应是怀疑的。一些人认为LLM在具有明确命名和易于获取信息的情况下表现*更好*，并以Go和Java等语言的成功以及Haskell和Erlang等语言的挑战作为例子。担忧集中在移除名称是否迫使LLM依赖更复杂的心理模型，从而可能阻碍性能。
Vera确实提供了诸如编译时除零错误检查以及利用效应类型系统以实现更安全的代码执行和基于代理的系统等优势。但省略名称的核心设计选择正受到质疑，一些人称其为不必要的混淆，等待经验证据来支持其有效性。
这次黑客新闻的讨论围绕着EETimes的文章《DRAM危机：系统设计的教训》。核心争论在于，是否可以将AI工作负载转移到低容量DRAM（1-2GB）以缓解对高端DRAM的需求压力。
一位评论员质疑低容量市场的稳定性，认为AI规模化采用后价格会上涨。另一位评论员认为，这对像Amodei和Altman这样的AI领袖来说是一个重大问题，他们的商业模式严重依赖大型数据中心——而边缘计算可能会使这些数据中心变得不那么必要。
一位不同的声音认为这篇文章是为Hailo做广告，并认为“前沿AI”*总是*需要数据中心，从而驳斥了对现有AI基础设施的威胁。这次对话凸显了集中式数据中心AI与更高效、基于边缘的AI解决方案之间的紧张关系。