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##帕金森氏症及其他研究中的数据完整性问题
一款旨在检测数据异常的软件——受先前科学不端行为案例启发——在多个已发表的数据集中发现了令人担忧的问题，包括一项具有里程碑意义的2016年论文，该论文提出帕金森病起源于肠道。 这项被高度引用的研究（超过3000次引用）在不同的实验组中包含重复的数据点，由于样本量小，可能影响其结论。 重复值占受影响样本的很大一部分（高达50％）。
该软件还发现了研究动物毒素抵抗性和鱼类行为中的问题。 在一个案例中，鱼的长度数据被混淆，将一个鱼的测量值分配给其他鱼。 作者承认这是一个文件连接错误，并且经过微小修正的分析结果几乎没有改变发现。 另一项研究因近乎重复的数据而受到审查，首席作者将其归因于仪器限制和测量变化，但这种解释仍存在争议。
到目前为止，在扫描的前600个数据集中，已经发现了18个令人担忧的案例，表明错误率约为3％——可能被低估了。 这些发现凸显了科学监督中的一个关键差距，因为目前机构和期刊并未优先进行常规数据验证。 该项目现已获得全额资助，旨在扫描Dryad（一个公共数据存储库）中的剩余24,000个数据集。
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该仓库提供了一个**上下文工程**的实际示例，这是一种学科，专注于为人工智能系统提供准确的、特定于组织的的信息，以获得更好的输出。与简单的提示或检索增强生成 (RAG) 不同，上下文工程将上下文视为核心工程制品——版本化、可检索和可强制执行。 该实现展示了一个五组件系统：**语料库**（组织知识）、**检索**（识别相关信息）、**注入**（将上下文提供给模型）、**输出**（生成可审查的制品，如代码）和**强制执行**（验证输出是否反映了上下文）。 该代码使用 Amazon Bedrock 和 Anthropic Claude 构建，并以 Spring PetClinic 代码库和架构决策记录 (ADR) 作为运行示例。与 RAG 的关键区别在于 **输出** 和 **强制执行** 层，从而实现可审查和可管理的 AI 生成内容。 该仓库包含可运行的示例、先决条件（Python 3.11+、AWS 账户），并强调成功实施上下文工程所需的组织变革——超越代码更改，以适应角色和决策过程。资源和进一步阅读资料在每个文件夹的 README 中提供。
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## 鱼露的持久遗产
从熙熙攘攘的西贡街头摊位到古老的罗马厨房，鱼露是东南亚——以及历史上地中海——美食的基石。这种由发酵鱼和盐制成的浓烈调味品，是95%越南家庭的必需品，也是泰国、老挝、柬埔寨和菲律宾的关键调味剂。
它的起源出乎意料地古老，有证据表明早在公元前7世纪，希腊人就开始生产（称为*garos*），后来被罗马人采用，称为*garum*和*liquamen*。最近的DNA分析证实，罗马酱使用了欧洲沙丁鱼。虽然有理论认为它通过丝绸之路向亚洲传播，但也有人认为它与中国酱油发酵技术同时独立发展。
如今，优质鱼露——如Red Boat——因其简单的配料和复杂的鲜味而备受推崇。它不仅仅是一种调味品，更深深地融入了文化认同，甚至出现在越南的创世神话中。尽管它最初的气味对某些人来说可能具有挑战性，但鱼露仍然是一种重要的配料，连接着世代和各大洲的美食。
## 鱼露的历史与烹饪体验
一个Hacker News的讨论源于一篇关于鱼露历史的文章链接。用户分享了个人经历，强调了它 impactful 的风味和文化意义。一位评论者回忆起童年时用自制*padaek*（一种发酵鱼露）制作老挝菜的经历，描述了它浓烈的气味，但却能带来改变性的味道。
对话扩展到鱼露的各种用途——从炒鸡蛋和意大利面酱到辣椒甚至凯撒沙拉（作为凤尾鱼酱的替代品）。许多人强调了它富含鲜味的深度，同时也承认有些人对它“鱼腥”或“腐败”的味道有强烈的厌恶感，这可能与基因敏感性有关。
几位用户指出了与其他发酵鱼制品（如伍斯特沙司和*garum*（古罗马鱼露））的相似之处，甚至分享了自制版本的食谱。该帖子还涉及了鱼露在西方菜肴中衰落的问题，认为这是由于不熟悉和两极分化的口味造成的，同时也庆祝了它在东南亚烹饪中持续的重要性。最终，这场讨论强调了分享食物和拓展烹饪视野的力量。
这是什么？一张瑞士约2100个市镇的地图，显示了哪个供应商处理它们的官方电子邮件——按管辖区域分组，基于公共DNS记录和其他公共网络信号。 背景：数字主权。美国供应商受美国CLOUD法案约束，该法案允许美国当局请求存储的数据，无论其物理存储位置如何。这张地图展示了当前的供应商格局。 运作方式：每个市镇的官方域名通过来自DNS记录、SMTP横幅、ASN查找以及公共Microsoft API端点的11个信号进行检查，然后根据供应商类型进行分类，并给出置信度评分。 免责声明：DNS记录表明邮件路由和授权发送者，但不一定表明数据存储的位置。 开源和开放数据：代码和数据在GitHub上。如果您发现错误，请提交问题。
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## 人工智能生产力悖论 与20世纪80年代观察到的计算机现象——被称为“索洛悖论”——相似，当前数据表明人工智能尚未实现预期的生产力飞跃。尽管投资巨大（2024年超过2500亿美元）且讨论广泛，人工智能已在大多数标准普尔500强公司财报电话会议中被提及，但宏观经济数据表明，在就业、产出甚至企业利润方面几乎没有影响，除了少数科技巨头。 研究表明，虽然三分之二的管理者*在使用*人工智能，但通常仅使用约1.5小时/周，而且绝大多数人报告在过去三年中没有可衡量的生产力提升。一些研究甚至指出，过度使用会导致生产力*下降*，从而导致“人工智能脑疲劳”。 然而，一些经济学家认为生产力提升即将到来，并将其与20世纪90年代的IT繁荣相提并论。最近的GDP和生产力数据*表明*可能出现逆转，美国去年生产力跃升了2.7%。与过去的主要区别可能在于人工智能工具的易获取性和竞争性，这意味着成功的实施——以及价值创造——将取决于企业如何积极地整合和利用这项技术。
## AI 影响：炒作与现实
一篇《财富》杂志的报道指出，CEO 承认人工智能尚未对就业或生产力产生影响，这在 Hacker News 上引发了热烈讨论。许多评论者表达了相同的观点，分享了公司大力投资人工智能，但股价却下跌的经历。
一个关键主题是，虽然该*技术*很有前景，但实现切实的收益却很困难。用户指出人工智能的不可靠性和复杂性，将其与炒作的期望形成对比——类似于过去的技术泡沫，例如自动驾驶汽车。有人认为，人工智能的采用是由于管理层要求（作为 KPI 进行跟踪），而不是真正的生产力提高。
另一些人*确实*发现了价值，尤其是在使用人工智能来*创建*工具或通过自动化降低成本，即使这不一定能提高整体生产力。关于归因于人工智能的裁员，是该技术的真正后果，还是更广泛的经济因素和糟糕管理的结果，存在争议。最终，共识倾向于人工智能炒作周期的修正，未来可能涉及更微妙、更广泛的整合，而不是革命性的变革。
## 3D打印长号：物理与制作总结
该项目详细介绍了使用3D打印零件和现成的PEX管道制作一把可演奏的长号的过程，灵感来自“四月愚人节”的趋势。 核心挑战在于铜管乐器的物理学：长号是半开放管乐器，*理论上*只应产生奇数谐波。 设计师通过添加一个号嘴和喇叭口来克服这个问题，从而近似于完整的谐波序列——尽管基频仍然难以捉摸，通常需要依赖对泛音的感知来使用“低音区”技巧。
制作使用了Pieter Bos和Tardigrade17014的“PrintBone”设计，材料成本约为30美元（PEX管道、金属号嘴和3D打印组件）。 打印大约需要16个小时，并且为了耐用性需要进行一些修改。
最终的长号*可以工作*，产生大部分音调准确的谐波，并且声音与金属乐器惊人地相似。 虽然滑管的音域有限，但“泛音”可以演奏否则无法通过F附件获得的音符。 经验丰富长号演奏者认为它与金属长号相当，并注意到轻微的重量不平衡和滑管的柔韧性。 未来的改进可以包括滑管锁和排水键。
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3D打印长号 (unnamed.website)
27 分，由 surprisetalk 1天前发布 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 3 条评论 帮助
EvanAnderson 1天前 | 下一个 [–]
链接的“April Cools”页面也有一些有趣的东西：https://www.aprilcools.club/replytoast0 22小时前 | 上一个 | 下一个 [–]
> PrintBone 没有滑块锁或水键。水键是委婉说法，指吐水阀吗？是中号号演奏者想出来的吗？
bibimsz 23小时前 | 上一个 [–]
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