最近的数据表明，arXiv 的 hep-th（高能物理理论）类别的投稿量大幅增加，过去几个月几乎是往年同期的两倍。 这一增长与人工智能生成研究论文能力的提高相吻合。 作者推测，根据萨宾·霍森费尔德的分析，现成的人工智能可能会向该领域涌入“平庸”的论文，加剧学术出版中数量超过质量的现有问题。 作者本人虽然不愿使用人工智能，但提出人工智能可以*被用于*分析这一趋势——识别人工智能生成的论文，并对情况进行详细评估。 作者欢迎实质性的讨论，但将对评论进行审核，重点关注相关性和事实准确性，不会仅仅根据评论是人类生成的还是人工智能生成的进行过滤。
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## 苹果扩大美国制造，Mac mini 生产线迁至美国 苹果公司宣布大幅扩展其在美国的制造业务，Mac mini 的生产线将于 2026 年底迁至位于德克萨斯州休斯顿的新工厂。这是 Mac mini 首次在美国制造。与此同时，苹果公司将继续扩大在休斯顿基地的高级人工智能服务器制造，并启动一个 1858 平方米（20,000 平方英尺）的先进制造中心，为学生和工人提供前沿技术培训。 此次扩张是苹果公司承诺向美国经济投入 6000 亿美元计划的一部分。该公司已经超过了采购价值 200 亿美元的美国制造芯片的目标，并与台积电、博通和德州仪器等合作伙伴取得进展。GlobalWafers 和 Amkor 的新工厂也在为增加国内芯片产量做出贡献。 苹果公司旨在支持熟练的美国劳动力并加强其供应链，例如在底特律的苹果制造学院提供人工智能和自动化方面的培训。
## 苹果将在休斯顿新工厂生产Mac Mini和AI服务器
苹果公司宣布计划在得克萨斯州休斯顿的新工厂生产Mac Mini和“先进的AI服务器”。目前该工厂正在组装AI服务器，并使用在该厂生产的逻辑板为苹果的数据中心服务，Mac Mini的生产计划于今年晚些时候开始。
这一消息引发了关于“美国制造”含义的讨论，以及这是否代表着真正转向美国制造。一些评论员指出苹果过去的承诺，并质疑该运营的规模，指出Mac Mini是一种相对简单的产品，依赖于海外组件。另一些人强调了苹果的潜在动机，包括政治压力和税收优惠。
此举也引发了对苹果AI战略的猜测，一些人认为这些服务器与运行类似谷歌的模型或支持Apple Intelligence等内部项目有关。Mac Mini的日益普及，特别是由于最近的“Clawbot”等趋势，也被认为是增加生产的潜在动力。
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## 游戏中的高视野角与投影问题
一则Hacker News讨论集中在视频游戏中使用高视野角（FOV）的缺点以及像Panini投影这样的潜在解决方案。虽然高FOV能让玩家看到更多内容，但它会导致图像扭曲，并使目标显得更小。
多位评论员指出，虚幻引擎支持Panini投影，但很少在游戏中实现。实现挑战包括渲染效率——直接渲染需要大量的细分，而后期处理侵入性较小，但性能可能较差。还提到了光线追踪或片段着色器技术等替代方案。
讨论强调了FOVO动态投影作为另一种旨在实现类似人类视觉的解决方案。一个关键点是，所有投影都会扭曲图像，并且追求“无扭曲”的针孔投影不一定是理想的。最后，玩家分享了在流行游戏（如《军团要塞2》和FPS游戏）中使用FOV设置的经验，并指出限制性的FOV可能会让人迷失方向。
五角大楼正在向人工智能公司Anthropic施压，要求其解除Claude AI模型的安全限制，否则将面临失去2亿美元合同和可能被列入黑名单的风险。国防部长皮特·赫格塞斯发布了周五的合规期限，要求“所有合法用途”的军事访问权限。 Anthropic由前OpenAI员工创立，他们优先考虑人工智能安全，拒绝解除关于人工智能控制武器和大规模国内监控的限制，理由是不可靠且缺乏监管。五角大楼威胁要援引《国防生产法》或将Anthropic指定为供应链风险——这一标签通常保留给与外国对手有关联的公司——这可能会损害其与政府客户的业务。 尽管进行了“友好的”会谈，但Anthropic首席执行官达里奥·阿莫迪据报道坚持其伦理底线。虽然致力于支持国家安全，但该公司仍坚持“负责任”的人工智能部署，并且没有计划屈服于五角大楼的要求。谈判已经持续了几个月，凸显了军事应用与人工智能安全问题之间日益增长的紧张关系。
## Anthropic 与五角大楼在人工智能伦理问题上发生冲突
五角大楼与人工智能公司Anthropic之间出现了一场争端，核心是关于人工智能使用的伦理问题。据报道，五角大楼威胁要终止与Anthropic的合同，除非该公司满足其要求，否则可能会援引《国防生产法》或将Anthropic指定为供应链风险——这一标签通常保留给与外国对手有关联的实体。
Anthropic 拒绝继续合作，除非得到保证，即其人工智能不会被用于两个关键应用：开发人工智能控制的武器和对美国公民进行大规模国内监控。这一立场引发了争论，一些人认为这是坚定的立场，另一些人则认为鉴于五角大楼的利益，这是不切实际的立场。
评论员认为，Anthropic 的拒绝可能会使其在市场上占据有利地位，吸引对不道德人工智能应用持谨慎态度的客户。然而，其他人认为该公司面临生存威胁，因为政府可能会采取潜在的报复措施。这种情况凸显了人工智能发展、国家安全和伦理考量之间日益增长的紧张关系，引发了对人工智能治理和负责任创新的未来问题的思考。
根据DistroWatch.com的报道，Manjaro网站在2026年2月24日出现宕机，原因是HTTPS安全证书过期。这对于Manjaro来说并非新问题，2015年和2022年也发生过类似的中断，通常是由于自动更新流程失败所致。证书通常每季度更新一次，但网络问题或脚本更改可能会破坏这一过程。
除此之外，DistroWatch还重点介绍了两家Linux硬件供应商：**TUXEDO Computers**，提供预装Linux笔记本电脑和台式机，具有24个月的保修期和终身支持；以及**Star Labs**，专门生产Linux笔记本电脑，例如StarFighter，可选择多种发行版，包括Manjaro和Ubuntu，并配备coreboot固件。
## Manjaro 网站宕机与证书问题
Manjaro 网站最近因 SSL 证书过期而离线，引发了 Hacker News 上的讨论。用户指出这是一个反复出现的问题，一些人建议使用 Uptime Kuma 或 Caddy 等自动化解决方案来防止未来中断。
该事件引发了关于系统复杂性和抽象层面的更广泛讨论，一位评论员将其与软件工程原理联系起来——增加层级会引入新的故障点。其他人则争论了复杂 TLS 设置的必要性，特别是对于简单的网站，同时也承认 HTTPS 在互联网审查地区的重要性。
一些用户推荐了 Manjaro 的替代方案，如 CachyOS，但指出它也存在 Arch Linux 更新的依赖问题。最终，讨论强调了维护证书有效性的挑战以及自动化、安全性和系统复杂性之间的权衡。甚至有人开玩笑地将 Manjaro 与减肥联系起来，引用了关于代谢系统的一段离题对话。
## Forth 类似解释器挑战总结 这个编程挑战要求你构建一个 Forth 编程语言子集的解释器。Forth 是一种基于栈的语言，具有独特的逆波兰表示法 (RPN) 语法，历史上曾被用于游戏开发和嵌入式系统等领域。 挑战分为几个步骤，从基本的读取-求值-打印循环 (REPL) 开始，逐步实现整数运算、栈操作（复制、删除、交换）、输出命令（.、emit、cr），以及关键的定义新“词”（子程序）的能力。 后续步骤引入条件语句（if/then/else）和循环结构（do 循环）。 你可以选择你喜欢的编程语言和开发环境——命令行、基于 Web 或 GUI。最终目标是能够运行类似 Forth 的代码，包括生成斐波那契数列和实现 FizzBuzz 等示例。提供了“Starting FORTH”和“Easy Forth”等资源来帮助学习。鼓励分享你的解决方案并为社区做出贡献！
## NES 及其他平台的 Forth 解释器
一则 Hacker News 讨论围绕着构建 Forth 解释器展开，起因是一位用户尝试为 NES 游戏开发创建一种更高级的语言，作为汇编语言的替代方案。他们发现现有的 Forth 实现（如 Codex）提供了大约 80% 的汇编速度，但代码量却大大减少，即使没有优化。这促使他们构建自定义的 Forth，其动机是希望获得更大的控制权和潜在的性能提升。
对话强调了 Forth 独特的能够在不同层次上运行的能力——从类似于 Lisp 的高级脚本，到与汇编语言的直接交互。 几位评论者分享了他们自己的 Forth 项目，包括针对 6809 处理器的实现，以及作为 C 编译器的一种中间语言。
一个反复出现的主题是，构建 Forth 解释器作为一种学习练习的教育价值。 其他人指出这种语言令人惊讶的多功能性和易于实现性，甚至与 Lisp 等语言相比。 讨论还涉及 Forth 的历史背景及其在嵌入式系统中的相关性。
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这个Hacker News讨论围绕一个项目，有人将旧Kindle改装为显示公交车到达时间。作者通过Cloudflare Workers生成图像并推送到Kindle来实现。
许多评论者分享了类似的项目和技巧。一些人指出有专门的电子墨水显示屏，并且一些人已经成功使用树莓派来管理数据和图像更新，优先考虑“智能大脑”而不是复杂的Kindle修改。功耗是一个关键问题，WiFi是主要的耗电来源；解决方案包括移除电池并通过USB供电、增加刷新间隔以及利用睡眠模式。
其他人使用Arduino或仅仅利用Kindle的浏览器创建了类似的显示屏。一个反复出现的主题是对更长电池续航的渴望，建议范围从太阳能到优化刷新率。一位评论者甚至分享了一个在阿根廷咖啡店建造的类似项目的链接。这次讨论突出了将旧Kindle重新用于简单、低功耗显示应用的吸引力。
展示HN：音频视频测试的混沌猴子（WebRTC和UDP）
Show HN: Chaos Monkey but for Audio Video Testing (WebRTC and UDP)
2 天前
## 分布式混沌工程：视频会议系统
该平台通过模拟使用H.264/Opus流的500-1500个WebRTC参与者，并注入真实的网络混沌，对视频会议系统进行负载测试。旨在验证系统在恶化条件下的弹性。
**核心组件：** 一个高效的媒体处理管道，用于编码和缓存媒体（降低约90%的CPU占用），一个通过REST API管理测试的控制平面，以及一个可扩展的参与者池。参与者生成RTP流，并在头部包含唯一的ID。
**混沌注入：** 五种尖峰类型——丢包、抖动、码率降低、帧丢失和带宽限制——通过可配置的策略应用（均匀、随机、前/后加载）。
**部署选项：** 该平台支持本地开发（Go）、Docker Compose（最多500个参与者）和Kubernetes（生产规模）。Kubernetes利用自动分区和UDP中继链来处理高参与者数量。
**可观察性：** 可选的Prometheus/Grafana集成提供实时指标，如参与者数量、丢包率和MOS分数。
**主要特性：** Kubernetes自动配置、使用Nix进行跨平台构建，以及用于测试创建、执行和指标检索的全面API。它支持UDP流聚合和直接WebRTC连接，用于测试SFU/MCU。
其中一名士兵，他的工作是辨认和清点阵亡士兵，提供了详细名单，显示他是与他一同被动员的79人中唯一的幸存者。他说，因为他拒绝上前线，所以遭受了折磨和小便淋头。他还说，他所在部队中拒绝上前线的其他人会遭到电击、饿刑，然后被迫赤手空拳地冲向枪林弹雨。
OpenAI正在重新调整其雄心勃勃的支出计划，目前目标是到2030年拥有6000亿美元的计算能力——低于此前估计的1.4万亿美元——以更好地与预计收入相符。该公司预测到2030年收入将超过2800亿美元，消费和企业部门各占一半。 此次调整是在与芯片制造商和云提供商达成重要基础设施协议之后进行的。OpenAI目前正在敲定一轮超过1000亿美元的融资，英伟达可能投资高达300亿美元，这将使该公司估值7300亿美元。其他战略投资者包括软银和亚马逊。 在ChatGPT（目前每周活跃用户超过9亿）及其编码工具Codex（每周活跃用户超过150万）的成功推动下，OpenAI在2025年创造了131亿美元的收入，但同时消耗了80亿美元。尽管面临来自谷歌和Anthropic的竞争，ChatGPT在短暂放缓后已恢复到创纪录的用户参与度。