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Delta在1986年将Biscoff饼干作为临时的花生替代品推出，但乘客很喜欢，它于是成为常备的机上小食。讨论涵盖了航空公司将花生移除的原因——部分是短缺，部分是过敏担忧——同时指出专家称仅靠气味通常不会引发过敏性休克，但粉尘、表面污染和焦虑仍可能造成影响。评论者就Biscoff的口味与营养展开争论：有些人喜欢这种饼干，尤其配咖啡或用于甜点，而另一些人认为它太甜、寡淡或有粉笔味。Biscoff是一种比利时speculoos风格的饼干，区别于荷兰香料speculaas，并已扩展到酱料和品牌产品。帖子还涉及花生过敏经历、GLP-1/二甲双胍引起的食物厌恶、文化命名，以及该产品从比利时本地烘焙食品成长为全球品牌的过程。总体而言，一种临时的机上小食变成了广为人知的零食。
Steam客户端现在比Epic的新Vibe coded启动器快。 Steam Client is now faster than Epic's new vibe coded launcher
2 天前
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奥姆里·希勒的斗牛犬比利被诊断出患有DLE后，他创立了SnoutCover，最初在MakerWorld上免费分享了“Doguard”原型，以帮助其他狗主人。起初作为一个个人解决方案，现已发展成为手工业务，SnoutCover如今全球发货，已帮助了16个国家超过500只狗狗。产品线包括户外防晒款Shield和室内/药膏用款Care，经过了基于狗狗反馈和定制尺码的迭代设计优化。免费开源版本仍可获取，每个订单均附带UV牵引指示器。希勒积极与兽医和救援组织合作，强调SnoutCover是支持而非替代兽医护理。经过一年专注于可靠性和敏感性的持续优化，目标是触达更多需要帮助的狗狗，确保敏感的鼻子能找到遮荫与舒适。
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如 bar raiser 循环、OKR 和敏捷流程等招聘仪式，常被无证据复制，倾向于选故事讲述者而非人才。Google 内部数据显示，面试分数对工作表现的预测不优于随机，而结构化问题和工作样本相关性很强。领导过滤理论表明，经过筛选的领导往往平庸，而未被过滤的外部人才却能卓越表现。AI 如今会利用这些流程，筛选适合机器友好型任务的人类。方案：针对实际工作需求提问结构化问题，分配私密工作样本，并进行短期付费试用。避免使用白板（它们评估的是焦虑而非技能）和无尽的面试循环。为试用期付费，并以“你曾经自行建设过任何人未曾要求过的东西吗？”之类的问题筛选主动性。这能发掘未被过滤的真正人才，驱动实际绩效，摆脱复制企业仪式的噪音。
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tejaskumar__
1 天前
frangonf
1 天前
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我不使用 LinkedIn，所以我把这个当作替代品，用来获取当前被传达给 AI 科技行业领导者的信息性视角。
sharts
1 天前
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这向来如此。
tptacek
1 天前
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看起来完全是 AI 生成的。
tosti
1 天前
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你的网站大多是胡说八道
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为纪念第一本Fortran手册出版70周年（10月15日），剑桥计算气候研究所将于2026年12月1日在曼彻斯特的科学与工业博物馆举办‘庆祝Fortran 70周年’活动。本次活动将包括拉伦斯伯克利国家实验室的Damian Rouson的主题演讲、关于当前创新的闪电讲座，以及展望Fortran未来七十年的分组讨论。晚上的酒会将包括‘Baby’计算机的演示。入场免费，提供现场和Zoom两种参与方式；报名截止日期为2026年11月9日。欢迎投稿闪电讲座、海报以及分组讨论主题。完整详情和报名请访问活动网页和CAKE网站。
Hacker News 用户在庆祝 Fortran 70 周年之际，将怀旧与对现代 Fortran 的赞誉混在一起。评论者回忆旧 Fortran 中的遗留系统，包括大型代码库、穿孔卡片、霍勒瑞斯字符串、短变量名、COMMON 块和 GOTO。其他人指出，现代 Fortran 在科学与数值计算中仍然重要，引用了 E3SM 等大型维护中的代码库，以及 Python 科学软件栈所使用的 BLAS/LAPACK 等基础库。讨论强调了 Fortran 的优势：可读的数学表示法、数组支持、非别名和编译器优化，同时也承认过时的特性以及围绕 Fortran 77 的学术惯性。个人故事涵盖在主机上学习 Fortran、用它进行模拟、光线追踪和工程计算。整体而言，该帖将 Fortran 描绘为一种出人意料地持久的语言：旧版本可能令人痛苦，但现代 Fortran 仍然快速、有用，并深深嵌入科学计算中。
西蒙斯基金会与 Anthropic 和 OpenAI 合作，启动了一个 1500 万美元的计划，旨在帮助数学界应对人工智能的快速发展。基金会将通过开放提案管理资金，以支持帮助研究人员评估 AI 辅助成果、采用新工具并塑造集体标准的研讨会和项目。Anthropic 和 OpenAI 将提供延伸至基础科学的 AI 工具和计算资源。该计划基于基金会在数学人工智能支持方面的历史记录，其中包括资助 Lean 证明助手。该计划强调由社区驱动的进步，旨在促进关于人工智能在研究中角色的协作讨论，确保人类好奇心始终处于核心地位。西蒙斯基金会主席大卫·斯佩尔指出，数学界应主导关于评估和采纳的讨论，而非将其交给个人公司或机构。
获取老片片负片后，我购买了 Plustek 8200i 扫描仪，却发现芯片组变更且不支持 Linux。受到一篇关于 AI 辅助驱动修复的文章启发，我设置了一个 Windows VM，通过 Claude 捕获 USB 流量，这迅速产生了可工作的扫描。几小时后我已拥有功能性扫描；几天后出现近乎完美的驱动——仅仅是发现 SANE 已经添加了支持。随后我构建了 *Negative Vibes*，一个用于红外辅助负片扫描的 Rust/GNOME 应用。转向笔记本硬件后，我对 ThinkPad X1 Carbon 的 MIPI 相机问题应用了相同的 AI 驱动修复方式：修正内核裁剪 bug、寄存器宽度、增益上限以及 libcamera 的 shading/白平衡。提交了补丁并发布了 RPM 包。这次经历突显了 AI 在解码 USB 捕获和建议寄存器更改方面的优势，将模糊的故障转化为具体的差异。虽然真实硬件仍然必不可少，但借助 AI 辅助，编写未记录驱动的艰苦过程显著缩小。我记录了 “hw-harness” 方法，以帮助他人对未知设备重复此流程。
该帖讨论了 AI 工具如今能以更快速、更低成本逆向工程硬件与固件。一位专业音频制造商描述称，几小时内就能反编译竞争对手屡获殊荣的 DSP 算法，并担心硬件效果处理器的护城河已经消失。评论者就此辩论：一些人认为护城河从来不只是算法，还包括品牌、界面、可靠性、支持与安全；另一些人则认为固件加密与安全硬件很重要，尽管保护措施可能被绕过。更广泛的讨论还涉及知识产权、专利、开源，以及 AI 是会杀死行业还是创造新行业。许多评论者分享了利用 AI 复活不受支持设备、构建驱动程序和控制旧硬件的正面例子。总体而言，该帖既反映了对 AI 侵蚀专有保护的焦虑，也体现了对其民主化、以维修为导向的潜力的兴奋。
在扫描了217,097,223个Common Crawl的HTTP响应后，研究人员发现有7,959个站点发送了针对AI系统的头部信息。其中大多数头部（7,271个）指引代理访问llms.txt文件、MCP服务器或代理技能，x-llms-txt占据了6,989个站点。有30个站点发送了注入尝试（主要是X-AI头部的恶作剧），139个记录了客户端是否为AI机器人。头部信息的传达取决于获取工具——在Claude Code中，Opus、Sonnet和Haiku默认不处理头部信息，但在提示指令让它们遵循站点方向时会服从（9次运行中有7次）。主要风险是：头部信息可能引导代理或启用伪装，尤其是在代理拥有Shell或数据库访问权限时。防御措施需要：默认仅传输页面正文，将指针和重定向视为不可信获取，要求批准新的MCP连接，且永远不应指示代理遵循站点指令。单纯的头部名称大多只能标记无害流量；关键的控制在于模型之外的授权检查，用于评估工具调用、Shell命令以及针对用户任务的网络活动。