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``` 日本木版画搜索 ``` Japanese Woodblock Print Search 2 天前

浮世絵搜索提供了一项惊人的资源：仅需拍摄现有版画的照片即可搜索日本木版画，并且能够查看多个版画收藏中的相似作品。以下是一个示例版画，点击查看实际效果。

## Ukiyo-e.org：日本浮世绘数据库 Hacker News用户正在称赞[ukiyo-e.org](https://ukiyo-e.org)，这是一个由John Resig（jQuery的创建者）创建的网站，致力于编录日本浮世绘。Resig创建这个网站是为了整合来自各种博物馆和大学的图像，利用计算机视觉（TinEye）将相似的版画进行聚类。用户们分享着他们与这种艺术形式的个人联系，识别他们拥有或见过的版画，并对这个资源表示感谢。Resig目前正在开发一个更复杂的新网站，专注于可供出售的版画，并计划很快推出公开测试版——注册可以在ukiyo-e.org主页上进行。讨论中还提到了相关的资源，例如Dave Bull的关于日本版画的YouTube频道，以及艺术家如葛松志郎、川濑巴水和千浦宣大等，他们经常被社区提及为最喜欢的艺术家。该网站被赞誉为艺术爱好者和寻求灵感的设计师的宝贵资源。

帕兰蒂尔的秘密武器不是人工智能——而是本体论。一次开源深度剖析。 Palantir's secret weapon isn't AI – it's Ontology. An open-source deep dive 2 天前

## Palantir 的影响：摘要这个开源书籍项目探讨了 Palantir 的核心技术——“本体”（Ontology），它不仅仅是 IT，更是组织决策和未来人工智能的基础运作层。它弥合了工程和商业理念之间的差距，详细介绍了 Palantir 的数据整合方法。与传统的数据系统（“死数据沼泽”）不同，Palantir 的本体创建了现实的“数字孪生”，数据*直接*驱动业务运营。这通过三个核心原则实现：将静态“名词”（对象）与动态“动词”（行动）整合，将数据视为运营层，并实施强大的“现实治理”——对现实世界流程的版本控制。本书详细介绍了这种架构如何实现快速迭代和控制，即使在自主人工智能建议的情况下，也能通过分支和审查流程实现。它展示了 Palantir 的用例，并设想了一个本体与人工智能融合以改变组织的未来，倡导一种面向数据设计的“本体思维”方法。

红罗宾死于电子表格。不要犯同样的错误。 Red Robin Died by Spreadsheet. Don't Make the Same Mistake 2 天前

红罗宾股价戏剧性下跌96%是一个警示故事，告诫人们不要将短期削减成本置于客户体验之上。2018年，这家餐厅连锁店取消了服务员和支持人员以降低劳动力成本，导致服务速度显著减慢、等待时间增加以及大量顾客流失——最终使公司价值仅为6500万美元。相比之下，在新的领导下，Chili’s投资于其客户体验，简化了菜单并推出了一款病毒式传播的10.99美元套餐。这一策略推动了同店销售额增长31%，市值达到33亿美元——与红罗宾相比，是后者的50倍。核心信息是，在当今市场，尤其是在人工智能兴起的背景下，微小的效率提升是不够的。公司必须专注于雄心勃勃的增长和提供卓越的价值，而不仅仅是降低成本。Chili’s的成功表明，投资于质量和客户满意度可以带来可观的回报，而红罗宾的失败凸显了“短视”的危险，以及为了季度收益而牺牲长期愿景的风险。

## 红 Robin 的衰落与商业教训这次 Hacker News 的讨论围绕着一篇详细描述红 Robin 近期困境的文章，并将其与 Chili’s 成功转型进行对比。红 Robin 的衰落归因于目光短浅的成本削减措施——具体来说，取消送餐员和厨房员工以提高季度收益——最终导致服务和客户体验下降。评论者强调了一种优先考虑短期财务收益而非长期可持续性的模式，批评缺乏对做出有害决策的管理者进行“追回”条款。许多人指出，CEO 的激励措施应与*长期*公司业绩挂钩，而不仅仅是短期股价上涨。一些用户指出这篇文章很大程度上抄袭自一条推文，并且一些人发现了人工智能辅助写作的明显迹象。除了红 Robin 的具体情况外，对话还涉及更广泛的主题，例如运营效率、客户体验的价值以及在不了解潜在业务现实的情况下优化电子表格的危险。Chili’s 的成功则与简化菜单、投资运营以及提供有吸引力的优惠活动有关。

科学家发现月球近期有构造活动。 Scientists discover recent tectonic activity on the moon 2 天前

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## 近期月球活动被发现 phys.org 上的一篇文章详细介绍了月球上发现的构造活动，但“近期”在 geological 地质术语中指的是过去 1.24 亿年内——恐龙灭绝之后。这一发现挑战了长期以来认为月球地质活动不活跃的观点。 Hacker News 上的讨论阐明了月球时间尺度。虽然 10 亿年对月球来说被认为是近期的（大多数特征有 40 亿年历史），但这一发现表明在被称为晚期重轰炸期（LHB）之后才发生了活动，LHB 是大约 41 亿至 38 亿年前的一次假设性撞击激增。然而，一些评论员指出，LHB 本身正日益受到质疑，可能源于早期数据解读。这一发现引发了关于月球演化的地质历史的讨论，并挑战了人们对其过去的先入之见。

一个僵尸网络意外摧毁了I2P。 A Botnet Accidentally Destroyed I2P 2 天前

2026年2月，I2P匿名网络遭受了一次大规模的Sybil攻击，涌入了70万个恶意节点——比其通常的15,000-20,000个活跃用户增加了39倍。最初怀疑这次攻击是过去几年（2023年和2024年）国家赞助的干扰活动的延续，但令人惊讶的是，它被追踪到Kimwolf僵尸网络。 Kimwolf于2025年12月发起过创纪录的DDoS攻击，在研究人员攻陷其主服务器后，试图建立备份的指挥和控制基础设施时，意外地将I2P作为目标。 I2P团队迅速响应，仅六天后发布了2.11.0版本。该更新显著地默认启用了后量子密码学——这是生产级匿名网络的首次——同时还包括Sybil缓解改进和基础设施升级，从而增强了网络的弹性。

## I2P 因僵尸网络意外中断近期一事件严重影响了 I2P 网络，一个僵尸网络试图在其基础设施中添加 70 万台受感染的路由器，导致系统不堪重负。该系统设计用于 5.5 万用户。僵尸网络运营商在 Discord 上交流，据称打算将 I2P 用作备份的指挥和控制系统，但却意外造成了重大中断。最初的报告指出，一种新的钓鱼工具包（“Starkiller”）对此负责，但调查显示，这些说法基于卖家对一个无法正常工作的产品的描述，而非实际观察。人们对 Krebs 的报道缺乏验证表示担忧。 I2P 开发人员迅速响应，发布了 2.11.0 版本。虽然该更新包含后量子密码学，但其与解决问题的关系尚不清楚。一些人推测，问题缓解是因为僵尸网络开发者下线了节点。该事件凸显了去中心化网络在防御大规模攻击方面面临的挑战，并引发了关于平台对犯罪活动承担责任的问题。

当你的AI代理烧毁生产设施时，谁负责？ Who's liable when your AI agent burns down production? 2 天前

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一场 Hacker News 的讨论集中在 **AI 代理造成错误或引入诸如侵权代码等问题时的责任问题。** 核心争论在于谁应该负责：发起 AI 行动的人，还是推动使用这些新颖且通常不可预测工具的雇主。一个类比将其比作开枪——操作者应对结果负责，即使存在不可预测性。然而，许多人认为公司不能要求采用 AI *并且* 因由此产生的问题惩罚员工，尤其是在培训和经验有限的情况下。另一种比较认为这就像雇佣一个机器人承包商；责任是分担的。许多评论者表达了愤世嫉俗，认为当 AI 不可避免地失败时，个人将被定位为替罪羊，并为他们无法预见或预防的问题承担责任。最终，这场讨论凸显了广泛的 AI 实施所带来的法律和伦理灰色地带。

时间反向传播误差 Forward propagation of errors through time 2 天前

## 重思考循环神经网络中的反向传播这项工作研究了标准的反向传播通过时间（BPTT）的反向传递对于训练循环神经网络（RNN）是否至关重要。作者通过推导证明，误差信号*可以*向前传播，从而无需反转序列。这种“通过时间的误差前向传播”（FPTT）涉及一个“预热”阶段来建立初始误差条件，然后迭代地重建误差轨迹。虽然在数学上是合理的，并且已成功应用于简化的顺序MNIST任务，但FPTT存在显著的数值不稳定问题。核心问题在于当网络“忘记”信息时（循环雅可比矩阵的特征值小于1），由于雅可比矩阵求逆，误差会在前向传播过程中被放大。尽管存在这些局限性，但该研究为了解BPTT的基本原理提供了宝贵的见解，并探索了替代学习范式的潜在途径，尤其是在神经形态硬件或理解生物学习方面。作者最终决定不再进一步开发，因为存在不稳定性，但分享他们的发现，希望能够激发未来对更有效和更具生理合理性的RNN训练方法的研究。该研究强调了RNN训练中计算成本、内存使用和数值稳定性之间的权衡。

Hacker News 新闻 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交登录时间上的误差前向传播 (nicolaszucchet.github.io) 27 分，iNic 发表于 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论帮助 cyber_kinetist 11 小时前 [–] 非常感谢他们发表失败的研究。学术界更需要知道一种方法或想法为什么不起作用——因为这不利于在顶级期刊上发表论文和获得资助，所以没有人分享。回复指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请 YC | 联系搜索：

我如何使用 Claude Code：规划与执行的分离 How I use Claude Code: Separation of planning and execution 2 天前

## 使用Claude进行AI辅助编码的规范流程这位开发者使用Claude Code成功的9个月经验围绕一个核心原则：**将规划与执行分离**。与典型的“提示-修复-重复”方法不同，这种方法优先进行彻底的前期工作以确保质量和控制。流程始于**深入研究**，Claude分析相关代码并生成详细报告，保存在持久的markdown文件中。在进入**规划**阶段之前，会对报告进行*审查*以确认理解，规划也记录在markdown中。至关重要的是，计划并非立即最终确定；它会经历多个**注释周期**——开发者直接在计划中添加内联注释，修正假设并注入领域专业知识，Claude会迭代更新它。只有在存在一个经过充分验证的计划*之后*，才会通过单个提示触发**实现**，指示Claude完成所有任务并在计划文档中跟踪进度。在实现过程中，更正简洁明了，并参考现有代码以保持一致性。这种流程在单个、长时间的会话中进行，利用了Claude的优势（理解代码、提出解决方案），同时保持了开发者对架构和产品决策的控制。关键在于注释后的计划——一种共享的、可变的状态，确保一致性并防止浪费精力。

编译器是确定性的吗？ Are compilers deterministic? 2 天前

## 可复现构建：计算机科学 vs. 工程视角编译器（现在包括LLM）*必须*是确定性的问题，既有理论答案，也有实践答案。从计算机科学的角度来看，编译器*应该*是确定性的——相同的输入产生相同的输出。然而，在现实世界的工程中，实现这一点非常困难。构建输出受多种因素影响，不仅仅是源代码，还包括编译器版本、系统环境、时间戳，甚至硬件调度。这些“噪声”元素会导致构建漂移，这是在2000年代内核补丁工作中深刻体会到的教训。虽然编译器旨在保持*语义*等价性（相同的行为，不一定是相同的代码），但真正可复现的构建需要深思熟虑的工程：冻结工具链、控制环境和仔细剥离元数据。像Debian可复现构建项目这样的努力表明这是可以实现的，从而产生可重复、可验证和封闭的构建。将此应用于LLM，工程方法占主导地位。虽然不能保证完全的确定性，但控制输入、使用测试验证输出以及使用可复现的流水线至关重要。就像传统软件一样，一个“概率系统”在采取适当的保障措施后，仍然可以提供在操作上更好的结果。

宣告的，探究的，然后命令的 (2017) [pdf] Declarative, Inquisitive, then Imperative (2017) [pdf] 2 天前

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Hacker News 新闻 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交登录声明式、探究式，然后命令式 (2017) [pdf] (forth.org) 8 分，by tosh 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论帮助 lioeters 20 小时前 [–] 存档：https://web.archive.org/web/20250807075449/https://www.forth...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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