该项目提出一种“确定性治理机制”——一种基于硬性、机械阈值而非概率方法做出排除决策的系统。与典型的治理系统不同，相同的输入、配置和运行时环境*始终*产生相同的输出，使决策完全可重现和可审计。 该系统模拟候选者积累“压力”，直至超过预设的“屈服”点，从而导致永久排除。至关重要的是，其中不涉及随机性、排名或学习；它像一个受压的物理系统一样运作。 一个核心原则是位完全可重复性：输出的任何偏差都表明输入、配置或底层环境发生了变化。该系统利用三阶段压力计划（成核、淬火、结晶）和确定性函数来计算压力。 虽然这并非完整的治理解决方案，但此参考实现证明了因果、机械可审计排除的可行性，将重点从*模型是否表现良好*转移到*计算是否保持一致*。它强调了底板和配置溯源的重要性，以减轻滥用风险。代码可供研究和实验。
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## 伊朗动荡与潜在干预 - Hacker News 摘要
路透社的一份报告，详细描述了伊朗在最近动荡后的大规模逮捕行动，引发了 Hacker News 的讨论。镇压涉及便衣人员突袭民宅，并在秘密拘留所拘留数千人。
对话迅速转向外部干预的可能性，一些人以人道主义为由为其辩护，引用了报道的遇难人数。然而，许多评论员警告不要干预，并提及美国在越南、伊拉克和阿富汗等国的历史性干预造成的破坏性后果。人们担心重蹈覆辙以及可能产生的意外后果。
讨论还集中在美国潜在行动的动机上，一些人认为这源于以色列对伊朗地区力量和核野心的担忧，而非真正的人道主义关切。 还有人指出，特朗普的言论和军队调动可能具有升级的风险，并质疑他的目标。 许多评论员强调了美国与伊朗关系的复杂历史，包括 1953 年美国支持的政变，作为重要的背景。
展示HN：我构建了一个AI对话伙伴来练习说外语。
Show HN: I built an AI conversation partner to practice speaking languages
3 天前
## TalkBits：与AI进行真实对话练习 TalkBits是一款专注于*口语*练习的语言学习应用，通过逼真的AI驱动对话来实现。它不同于传统的课程，强调日常语言和母语者使用的自然语音模式。 该应用允许你练习多种语言——包括英语、西班牙语、法语和德语——只需按住并说出语音，即可收到即时语音回复和发音反馈。 TalkBits专为快速、随时的学习而设计，对话时长仅需几秒或几分钟。其智能AI会根据你的水平进行调整，提供友好的回复和温和的纠正，营造一个无压力的练习环境。重要的是，它是完全私密的——没有个人资料或公开互动——让你能够按照自己的节奏建立自信和流利度。
## TalkBits：AI语言会话伙伴 - 摘要
Omarisbuilding发布了TalkBits，一款iOS应用，旨在帮助语言学习者通过与AI进行实时对话来练习*口语*。与许多专注于词汇或练习的语言学习应用不同，TalkBits旨在模拟与母语者在各种场景（旅行、工作等）中的自然对话。该应用利用语音转文本、LLM响应和文本转语音技术来最小化延迟并创造流畅的体验。
初步反馈表明，需要更清晰地与现有的AI聊天平台（如ChatGPT）区分开来，一些用户指出AI最初会自称ChatGPT。人们对该应用在拥挤的市场中的独特价值提出了担忧，并强调引人入胜的用户体验对于鼓励持续参与的重要性。其他反馈集中在UI/UX改进（字体清晰度、广告文案）、语言支持可见性以及技术问题（对话同步、错误信息语言）上。
开发者正在积极寻求关于自然度、打破沉浸感的问题以及能够驱动常规使用的功能的反馈，并愿意进行技术讨论。
## 黑客新闻关于沃尔夫拉姆P vs. NP方法的讨论摘要
斯蒂芬·沃尔夫拉姆最近发表的一篇文章，通过“规则学”方法探讨P vs. NP问题，引发了黑客新闻的讨论。核心批评在于，沃尔夫拉姆的方法，利用小型计算机器（有限状态和颜色），是否能准确模拟NP难题的复杂性。
许多评论者认为这些小型系统缺乏状态空间来代表“困难”实例，可能只表现出易于解决的行为——一种“有限尺寸效应”。一些人认为沃尔夫拉姆在小规模上的计算等价性主张不成立，他的工作可能更多是Mathematica的营销而非真正的进展。
另一些人则为沃尔夫拉姆辩护，指出他关注即使在这些小型系统中也普遍存在的图灵完备机器。他们认为增加系统规模可能会*简化*计算，并质疑复杂性只有在“临界”点才会出现的观点。
一个反复出现的主题是对文章深度和方向的怀疑，指责其重复且缺乏连贯的研究方法。 也有一些用户提出了对作者众多不相关科学突破主张的担忧。 最终，这场讨论凸显了对沃尔夫拉姆非传统方法感兴趣的人和认为其与P vs. NP问题无关甚至具有误导性的人之间的分歧。
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一个 Hacker News 的讨论围绕着一位开发者创建的、用于替代 Clawdbot、Moltbot 和 OpenClaude 等工具的安全、自托管方案——这些工具是用于与各种平台交互的 AI 助手。
核心问题是这些工具面临的企业安全限制。许多潜在用户身处不允许直接云访问内部资源的环境中；这些工具*必须*完全在用户设备上运行才能发挥作用。由于这些限制，Akeyless 或 Slack 等集成通常无法使用。
评论者还表达了对数据隐私的担忧，指出与 Anthropic 或 OpenAI 等大型 AI 公司共享敏感信息的风险。一位用户赞扬文章承认了当前 AI 领域的缺乏产品责任，强调了对安全、自托管解决方案的需求。
## 黄金和白银暴跌，Fed主席提名成导火索 周五，黄金和白银经历了大幅抛售，现货白银暴跌28%，现货黄金下跌约9%。 这一事件的起因是有关唐纳德·特朗普提名凯文·沃什为下一任美联储主席的报道，缓解了人们对央行独立性的担忧。 此消息引发美元走强，使得贵金属对国际买家来说更加昂贵。 跌势因近期因地缘政治紧张局势和美元走弱而涌入黄金和白银的投资者获利了结而加剧。 杠杆头寸的保证金追缴进一步加剧了下行压力，导致白银期货和相关ETF出现创纪录的损失。 分析师认为，市场此前已经“定价”了更温和的美联储主席，而沃什的提名代表了预期的转变。 虽然一些人认为跌势可能只是暂时的“鞭策”，但另一些人指出，贵金属市场过度扩张的仓位和集中风险是促成因素。 尽管大幅下跌，但一些人仍认为黄金的长期投资逻辑依然存在，理由是持续的地缘政治风险以及外国对美国资产持有潜在的担忧。
## 谷歌打击大型住宅代理网络 – IPIDEA 谷歌与合作伙伴共同采取行动，打击了全球最大的住宅代理网络之一 IPIDEA。这些网络通过将流量路由至普通消费者的互联网连接（通常在不知情的情况下）来掩盖恶意活动，从而使检测和阻止攻击变得困难。 IPIDEA 通过具有欺骗性的软件开发工具包 (SDK) 在应用程序中运行，将用户设备注册为代理“出口节点”，并出售对其带宽的访问权限。谷歌通过合法下架控制域、分享威胁情报以及更新 Google Play Protect 以警告和移除使用 IPIDEA SDK 的应用程序来做出响应。 此次打击严重破坏了 IPIDEA 的网络，影响了数百万设备，并可能影响相关的代理服务，如 360 Proxy、Door VPN 和 Luna Proxy。谷歌的研究表明，IPIDEA 助长了许多僵尸网络（BadBox2.0、Aisuru、Kimwolf），并被来自中国、朝鲜、伊朗和俄罗斯的威胁行为者用于间谍活动、犯罪和信息行动。 住宅代理对成为出口节点的用户的设备构成风险，可能使他们面临安全漏洞并被标记为可疑的在线行为。谷歌将继续致力于构建更安全的数字生态系统，打击这些欺骗性和有害行为。
## 谷歌打击大型住宅代理网络
谷歌最近采取行动，打击了IPIDEA，一个利用恶意软件感染的应用程序创建大型住宅代理服务的网络。该网络在未完全披露或征得同意的情况下，暗中将用户的设备（包括电视和手机）变成代理端点，并出售对其IP地址的访问权限。
此举引发了争论。虽然代理本身并非固有不良（合法的、有偿服务是可以接受的），但IPIDEA使用的方法被广泛批评为不道德和有害。担忧范围从带宽盗窃和用户可能面临的法律后果，到助长垃圾邮件和网络抓取等滥用在线活动。
许多评论员强调了谷歌打击代理，同时又在构建自身数据收集能力的虚伪性。 还有人指出，网站积极阻止合法用户，同时允许谷歌自由抓取这一更广泛的问题。 讨论还涉及了对可访问的网络内容日益增长的需求，以及反抓取措施带来的挑战。 谷歌Play保护已开始删除已识别的恶意应用程序，但未经授权的代理网络的核心问题仍然令人担忧。
作者注意到一个规律：大多数带有外部加载图片的邮件是自动邮件（新闻简报、营销邮件），而个人邮件很少使用它们，通常将图片作为附件发送。这引发了一个邮件过滤的想法。 考虑到自动加载外部图片可能涉及隐私问题，他们推测*检测*这些图片可以有效地将人工发送的邮件与自动邮件区分开来。他们实施了一个Sieve规则，将包含带有“https”源链接的图片标签的邮件自动归档到一个名为“自动邮件”的文件夹中。 初步结果出乎意料地有效，显著减少了收件箱的混乱。虽然一些重要的自动邮件仍然需要检查，但该过滤器大致将真正的个人邮件保留在主收件箱中。作者计划通过排除联系人来完善该规则，以防止错误归档。这属于一个更大的个人项目“2025年12月大冒险”，专注于改进邮件管理。
## Scour 的交互式文档：通过实践学习
Scour 团队，一个个性化内容推送平台，最近重建了其文档，使其反映应用程序本身，并从 Stripe 备受赞誉的产品文档中汲取灵感。 Scour 的文档不是传统的说明书，而是*交互式*的——在指南中直接向用户提供可用的示例。
例如，为 Hacker News 用户提供的指南包含一个实时搜索栏，用于发现隐藏的精彩内容，而为 Reddit、Substack 和 arXiv 提供的指南则允许直接订阅信息流。 功能取代了解释：用户可以探索示例兴趣，接收个性化的主题推荐，甚至可以调整内容过滤设置——所有这些都可以在文档中完成。
重要的是，该文档使用了与 Scour 网站相同的组件，确保一致性，并通过 Rust 的类型系统和 `axum` 路由库避免了损坏的链接。 这种“演示，而非讲述”的方法旨在提供无缝且直观的学习体验，直接响应用户反馈，要求更深入地了解 Scour 的功能，包括其排名算法。
团队欢迎进一步的反馈，以继续完善文档。
最近的 Hacker News 讨论集中在一个新的软件文档方法上，Scour 项目就是一个例子。作者构建的文档*就是*产品，文档中直接包含实时交互式代码组件。这旨在解决文档因软件更新而过时的问题。
评论者普遍赞扬了交互性和避免“大段文字”的想法，但也对文档与用户数据混合提出了担忧——可能改变应用程序状态并造成干扰。一位用户质疑应用程序是否*需要*如此详尽的文档。
关于文档本身的未来，出现了一个重要的争论点。一位工程师报告说，使用 LLM 回答关于他们代码库的问题，效果超过了人工编写的文档。然而，其他人则警告不要依赖 LLM，因为它们可能存在不准确性（“幻觉”）。最终，这场讨论凸显了文档正朝着更动态、可能由人工智能驱动的方向发展，同时也承认了清晰、写得好的解释的持续价值。
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## 软件生存 3.0：摘要
一则 Hacker News 讨论围绕着 Steve Yegge 最近的文章，该文章质疑了 AI 主要*构建*软件，而人类则*使用*它的常见假设。评论者争论，能够构建像空中交通管制这样复杂系统的 AI 是否也能自主*操作*它们，或者创造和应用之间是否存在根本区别。
许多人认为 AI 缺乏内在的“意愿”或动机，将其视为与其他工具一样。然而，也有人指出 AI 已经在做出关于*如何*构建的选择，暗示着更广泛的能动性潜力。一个关键的担忧是，AI 是否会降低所有软件的价值，或者某些细分领域——特别是那些需要信任和可靠性的领域——将保持可行性。
对话涉及 SaaS 的经济性、潜在的“软件通货紧缩螺旋”、以及 LLM 对编码实践的影响。一些评论员对 Yegge 越来越乐观和自我参照的观点表示怀疑，质疑他与现实的脱节以及围绕 AI 的炒作。最终，这场讨论突出了 AI 未来影响的不确定性以及超越热情预测进行批判性评估的必要性。