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一个黑客新闻的讨论强调了Tim Maudlin在YouTube上发布的视频,名为“关于实际物理学的研究方法”。Maudlin挑战了物理学通常被理想化为仅仅从已知初始条件计算未来状态的观点——这个概念类似于拉普拉斯的恶魔。 他认为,在*实际*物理学中,尤其是在量子力学中,所使用的必要简化和理想化往往被低估和误解。该视频探讨了物理学家如何进行预测,承认了了解完全初始条件和执行完美计算的不可能性。 一位评论者认为这个2小时47分钟的视频很有见地,并赞扬了它对量子理论中预测方法概念基础的探索。讨论表明,该视频对物理学背后的实际方法学进行了批判性地审视,超越了理论理想。

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一篇纽约时报关于“懒人煎饼问题”——用切法最大化煎饼块数——的新数学方法文章,在Hacker News上引发了一场出乎意料的混乱讨论。文章详细介绍了使用奇形甚至无限的“刀”以及识别由此产生的模式为已知的整数序列,但讨论很快演变成笑话和离题。 评论者从大学课程讨论到煎饼食谱,再到与王子进行一场假设的篮球比赛,以及关于早餐偏好的争论。大家热烈地讨论了煎饼的配料,欧洲评论者对美国煎饼中使用泡打粉感到惊讶,并分享了更简单的薄饼类食谱的传统。 一些用户注意到该讨论缺乏对文章本身的实质性讨论,而另一些用户则遇到了访问链接内容的问题,这可能是由于地理限制或机器人检测造成的。尽管讨论偏离了主题,但核心话题——一个迷人但抽象的数学难题——仍然是讨论的起源。

美国灯塔 - 灯塔和海岸警卫队航标交互式地图 加载灯塔… 特征 Fl W 10s 模式 闪光白光,10秒周期 此交互式地图显示美国及加拿大部分地区超过54,000个美国海岸警卫队灯塔、信标和航标。数据来源于官方2025年美国海岸警卫队灯塔列表。功能包括:灯光特征和闪光模式(闪光、食光、等闪、交替)、可视范围、结构描述和官方海岸警卫队备注。用于官方航行目的,请参考美国海岸警卫队灯塔列表年度出版物。

## 交互式美国灯塔地图 一名开发者创建了一张交互式地图 (lighthouses.app),展示了美国的航海辅助设施和灯塔,数据来源于海岸警卫队年度灯塔列表。受到流感和维基百科深度探索的启发,该应用显示每个信标的位置、颜色和“特征”(闪光模式)。 虽然该应用对信息查询有帮助,但*不*用于导航。用户指出,该应用目前仅渲染前 500 个灯塔以提高性能,导致在五大湖地区等区域的可见性问题。其他反馈包括请求筛选选项、改进移动设备可用性(解决遮挡搜索栏的问题)以及修复缩放/显示错误。 开发者已经开始处理用户反馈,更新地图以包含之前在五大湖地区缺失的灯塔,并改进了移动设备上的行为。该项目引发了关于相关资源(如NOAA航海图和OpenSeaMap)的讨论。

本文探讨了一个令人惊讶的可能性:在仅使用浮点加法和乘法的情况下,将64位IEEE-754双精度浮点数与其两个32位无符号整数表示形式之间进行转换。这个挑战源于好奇心:编程环境可以被限制到什么程度,仍然可以实现这种转换? 作者证明这是可行的,尽管最初持怀疑态度。核心思想是使用允许的操作(仅浮点加法和乘法)仔细操作双精度浮点数的组成部分(符号、指数、尾数),避免位运算、分支、指数运算、除法或比较。 虽然可行,但转换并非完美。NaN、无穷大和负零值会带来问题,无法可靠地转换。该过程严重依赖于IEEE-754舍入的特定行为(四舍五入,偶数舍入),并且不适用于“不安全”的数学优化。 作者详细介绍了一个逐步优化的实现过程,从使用加法和乘法构建的基本逻辑门开始,最终得到功能代码。作者花费了大量精力来最小化运算次数,展示了仅使用浮点运算复制位运算的复杂性。作者最后建议进一步探索,例如将该技术推广到单精度浮点数或近似除法。

一个黑客新闻的讨论围绕着一篇2020年的博客文章,详细描述了双精度浮点数的位转换,*不*使用位运算符——仅依赖于FP乘法和加法。作者“dougall”通过利用浮点运算的舍入行为来编码信息实现了这一点。 评论者赞扬了这种类似谜题的约束,并分享了相关资源,包括Tom Murphy VII关于浮点数操作的论文。一位来自Scala.js的用户描述了他们使用类似技术的现有实现(尽管使用了除法和2的幂的查找表),并想知道与dougall的方法相比,性能如何。 Dougall回应说,建议优化Scala.js代码,特别是减小2的幂的表的大小,并在过程中保持归一化。他承认该实现很大程度上是一个概念验证,可能在一些特殊的场景中很有用,例如利用深奥的语言运行时。

## 光谱对视觉表现和健康的影响 这项研究表明,从标准LED照明切换到白炽灯照明——后者更接近于具有显著红外成分的自然日光——可以显著*提高*视觉表现,且益处可持续长达六周。这表明LED照明可能正在主动*损害*视觉功能。 观察到的改善在不同的色觉范围内是平衡的,不同于之前专注于窄带红光波长的研究。研究人员推测这是由于光对线粒体功能的影响——细胞的“发电厂”。LED由于其有限的光谱,似乎会降低线粒体效率,而更宽光谱的光则会提高线粒体效率,可能延缓衰老并减少炎症。 对线粒体功能高度依赖的视网膜表现出特别的益处。虽然之前的研究表明聚焦红光可以带来短期改善,但这项研究强调了在现实工作环境中采用全光谱方法所产生的持久影响。这些发现表明,鉴于LED的广泛应用,可能存在公共卫生问题,并指出解决方案,例如使用较低温度的白炽灯或卤素灯泡,或精心设计的多波长LED系统,以恢复更自然的光平衡。需要进行更大样本量的进一步研究。

## LED 照明与视觉表现:摘要 一项最新研究(链接见 Hacker News 讨论)表明,标准 LED 照明可能会对视觉表现产生负面影响,除非补充更宽光谱,特别是红外光。研究表明,即使在基线水平,也存在 15-30% 的表现差异,这与增加额外光源的效果相当。 讨论的重点在于研究的方法论——特别是,基线比较是否充分,以及效果持续六周的可信度。用户们争论从自然阳光和人工光源中获取红外线的相关性。 对话凸显了 LED 照明质量的复杂性,提到了 CRI(显色指数)和更新的指标,如 rf 值。虽然有高 CRI 的 LED 可用,但实现全光谱,包括红外线,仍然困难且昂贵。一些用户提倡使用白炽灯泡,认为其光质更优,尽管能效较低。人们对政府推动 LED 照明,却未完全了解潜在健康影响的规定表示担忧,并将此与历史上的石棉问题相提并论。最终,讨论强调了进一步研究和仔细考虑照明选择的必要性。

Instacart利用个性化定价,基于观察到的购物行为而非个人数据,凸显了从共享的消费者体验向碎片化、个体化的转变。虽然从经济角度来看是合理的——允许企业从每位顾客那里最大化利润——但这种做法让人感觉对立,促使消费者有策略地改变行为以获得更低的价格。 这与传统的讨价还价不同,在传统讨价还价中,谈判是预期的。如今的个性化定价是不透明的;消费者大多不知道影响成本的因素,也没有明确的“讨价还价”途径。这可能引发一场军备竞赛,个人会培养数字形象来表明价格敏感性,甚至可能转售获得更好优惠的渠道。 作者将此与沃霍尔对共享的美国消费文化的观察(“可口可乐就是可口可乐”)形成对比,暗示未来即使是基本商品也会有 wildly 不同的价格,从而侵蚀共同点,并可能将数据操纵置于真正的客户关系之上。

艾丽卡·陈诺斯的研究调查了非暴力抗议的有效性,借鉴了苏贾纳·特鲁斯、甘地和马丁·路德·金等活动家的遗产。 最初持怀疑态度,陈诺斯在参加一个强调成功的和平运动(如菲律宾的人民力量抗议)的研讨会后开始了她的研究。 为了超越可能存在偏见的案例研究,她和玛丽亚·斯蒂芬对1900-2006年的公民抵抗和社会运动进行了全面分析。 她们严格的标准侧重于在一年内通过运动本身的行动直接实现政权变革,不包括外国军事干预等因素。 令人惊讶的是,他们的研究表明,非暴力运动比暴力运动更成功。 即使采用严格的评估标准——排除像印度独立这样的例子,因为其成功因素不仅仅是抗议——非暴力抵抗始终被证明是实现持久政治变革的更有效策略。

## 基于Bash的个性化新闻阅读器 该脚本使用Bash创建可定制的新闻阅读器,旨在根据您的特定兴趣过滤RSS订阅。它需要`uv`、`jq`、`pandoc`和`bat`(可通过macOS上的`brew`安装),以及Gemini API密钥(或通过Simon Willison的`llm`工具使用其他LLM)。 **设置:** 在私有GitHub Gist中定义您的兴趣,并导出其ID (`GIST_ID`)。配置您的API密钥 (`GEMINI_API_KEY`)。然后,脚本会获取RSS订阅(可在脚本内轻松编辑),并根据您声明的兴趣进行过滤。 **定制:** 您可以调整翻译服务(当前为Perplexity或Google Translate),并使用`jq`过滤器指定应翻译的语言。脚本会自动将非英语条目包装在翻译链接中。提供调试模式以用于故障排除。 本质上,这提供了一个模板,可以直接从命令行构建个性化的新闻消费流程。

一个在Hacker News上分享的新项目提供了一个“可定制的个人新闻阅读器”,它使用bash管道构建,但主要利用`jq`、`feedparser`、`bat`和`pandoc`等工具,并结合LLM进行过滤。作者设想使用LLM并非作为传统的推荐引擎,而是作为基于明确定义的兴趣的*个人策展人*——这与以互动为驱动的“为你推荐”信息流不同。 评论者讨论了该项目的架构,指出LLM并非完成大部分工作。其他人分享了相关想法,例如使用情感分析来过滤社交媒体信息流,并质疑将LLM提示存储在单独的gist中的设计选择。一个失效的链接也被迅速识别并由作者修复。该项目引发了关于个性化信息消费替代方案的讨论。

## 对LLM观点的转变 作者讲述了对大型语言模型(LLM)在软件开发方面观点的巨大转变。 最初持怀疑态度,认为它们是存在缺陷的“玩具”,现在他们报告说,90%的代码是由Claude Code等工具生成的。 这种转变发生在2025年,LLM的能力出现显著飞跃——尽管确切原因尚不清楚。 作者对围绕人工智能的极化争论感到遗憾,这种争论源于部落主义和先入为主的偏见(例如加密货币爱好者的采用)。 他们强调LLM已经证明了其用处,不仅在于代码生成,还在于错误检测甚至性能优化,这挑战了传统开发人员的角色。 尽管承认LLM仍然存在缺陷,作者认为进一步改进甚至 *不是* 必需的,LLM就能从根本上改变软件开发。 他们敦促其他开发人员超越否认和无益的争论,拥抱实验,并承认未来的不确定性。 核心信息是对在一个快速变化的格局中进行诚实对话和同理心的呼吁,最终,“没有人知道任何事情”。

## AI 采用与开发者抵触 - Hacker News 摘要 最近 Hacker News 的讨论集中在软件开发中采用 AI 工具(特别是基于 LLM 的代理)的日益增长的压力上。许多开发者表达了抵触情绪,这并非源于对技术本身的怀疑,而是对强制性宣传和对其实现缺乏细致考量的担忧。 一些评论员指出,过去的技术采用通常是因为新工具明显更好,而当前的 LLM 往往会引入微妙的错误,并需要大量的监督。 担忧主要集中在代码质量、可维护性和潜在的技术债务增加上。 还有人担心供应商锁定、数据隐私以及与基于云的 AI 服务相关的隐性成本。 一个关键点是,AI 采用的推动方式感觉不同——更加急切,且缺乏明确的好处,导致开发者感到被施压,而不是真正被说服。 经验丰富的开发者尤其担心引入可能破坏他们精心维护的代码库的工具。 虽然有些人认为 AI 可以提高生产力,但另一些人强调控制、理解以及潜在的长期负面后果的重要性。 最终,许多人认为有权根据个人需求和项目要求选择工具,而不必面临评判或被迫符合规范的压力。

作者尝试使用个人数据服务器 (PDS) 和 `did:web` 身份创建完全去中心化的 Bluesky 账户,旨在避免依赖 Bluesky 公司的基础设施。尽管使用 NixOS 简化了 PDS 设置,但整个过程非常复杂且文档匮乏。 过程中出现诸多障碍,包括过时的教程、缺失的文档步骤,以及根据 ATProto Discord 的建议进行账户创建和删除的令人沮丧的循环。最终,作者的 `did:web` 被“烧毁”——列入黑名单——原因是删除了一个新创建的、未使用的账户,导致无法访问网络。 这次经历强化了作者之前对 ATProto 密钥管理的批评,认为它对用户来说过于困难,并且依赖于中心化控制,尽管其目标是去中心化。“烧毁”机制由 Bluesky 控制,这表明了一个关键的中心化点,阻碍了预期的用户自由。作者认为,虽然 Bluesky 在理论上是去中心化的,但目前实际上无法在没有中心化机构干预的情况下使用。

## Bluesky & ATProto:密钥管理与去中心化问题 一篇近期帖子指出对ATProto密钥管理的不满,特别是之前“销毁”的身份因域名变更后被恢复,却仍然触发永久封禁的问题。作者认为这破坏了预期的去中心化,因为Bluesky中心化的“销毁”机制可以有效地将用户切断与网络的连接。 讨论的中心在于去中心化与易用性之间的权衡。一些人提倡完全点对点系统,承认其规模化方面的挑战,而另一些人则指出Bluesky架构的实用优势,允许用户自主托管数据和选择客户端。人们对ActivityPub的局限性表示担忧,例如账户迁移问题和缺乏全局搜索功能。 许多评论者认为Bluesky正在优先构建一个功能性平台,*然后再*实现完全去中心化,并且当前的中心化是暂时的必要性。然而,人们对Bluesky一旦建立起来是否真的会放弃控制仍然持怀疑态度。这场争论凸显了在理想的去中心化原则与实际实施和用户体验之间取得平衡的难度。

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