由于人工智能带来的成本激增，SAP 已经对大多数招聘和差旅实施了严格冻结。据《404 Media》获取的一封内部邮件显示，只有与人工智能项目直接相关的职位或差旅才可获得豁免。 尽管《彭博社》早在七月份就报道了这些措施，但员工证实目前限制仍然有效。员工们认为，公司近期推出的内部人工智能工具加剧了财务压力，预计该工具将带来巨大的运营成本。 这种情况凸显了企业在平衡人工智能雄心与财政责任时所面临的日益增长的趋势。人工智能远非最初承诺的那样能立即节省成本，反而正在成为许多机构沉重的经济负担，迫使它们限制员工使用并实施紧缩措施，以应对不断攀升的基础设施成本。
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SAP 最近限制了差旅和招聘，仅豁免与人工智能相关的项目，旨在优先考虑财政纪律，同时加大对人工智能能力的投入。这一进展在 Hacker News 上引发了关于人工智能在企业资源规划（ERP）中作用的激烈辩论。
支持者认为，通过利用企业专有数据，人工智能增强型 ERP 系统将变得更加强大，并有望实现文档编写和预测等日常任务的自动化。持怀疑态度者则质疑当前人工智能工具能否带来真正的生产力提升，并指出在关键业务决策中存在“幻觉”带来的高风险。
讨论还涉及人工智能最终是否会颠覆 SAP 这样的行业巨头。一些人认为，人工智能可以通过简化数据迁移来降低更换 ERP 供应商的门槛；而另一些人则坚持认为，传统系统中深植的制度和功能复杂性构成了“护城河”，人工智能原生初创公司难以逾越。许多评论者表示对持续不断的“人工智能泡沫”言论感到厌倦，并将其与区块链和元宇宙等过去的炒作周期进行类比，但也有人提醒，仅以怀疑的眼光看待此类技术可能目光短浅。
为了加固长滩港等大型基础设施场地的劣质土壤，工程师通常会使用一种名为“土工格室”（geocells）的土工合成材料技术。 岩土工程具有天然的挑战性，因为工程师必须处理不均匀的天然土壤，这些土壤容易发生“承载力破坏”（在压力下剪切变形）。传统的解决方案通常是开挖劣质土壤并回填昂贵的高质量填料，虽然有效，但成本高昂且耗时。 土工格室提供了一种更智能、更高效的替代方案。与土工布或土工格栅等二维解决方案不同，土工格室是三维蜂窝状结构，能够物理性地包裹土壤。通过对土壤进行约束，它们防止了土壤移位或剪切，从而有效地将松散材料转变为能够支撑重载的高承载力地基。 除了结构上的优势，土工格室还具有环保效益。通过使用当地的劣质土壤并减少大规模开挖和外运石料的需求，它们最大限度地降低了因物料运输而产生的碳足迹。从稳定货运码头到防止道路侵蚀和搓板路面的形成，土工格室证明了巧妙的几何结构而非单纯的蛮力，同样能够解决复杂的基建难题。
本文探讨了探索“非正常”幻六边形的历程——即由连续数字组成的六边形网格，其中每条直线上的数字之和都相等。虽然对于大多数阶数而言，“正常”幻六边形（从1开始）是不可能存在的，但放宽起始数字的限制后，便开启了新的可能性。 作者描述了利用人工智能推动这一数学挑战边界的过程。作者最初扮演引导者角色，通过施加“反对称性”并利用“势场”表示法来缩小搜索空间。随着项目引入先进的AI模型（GPT-5.6 Sol），研究从暴力搜索演变为开发通用的确定性构造算法。 通过提出、测试和改进假设的迭代过程，AI与作者成功证明了对于所有大于3的阶数，非正常幻六边形均存在。这一成果凸显了现代数学的转变：尽管AI能以空前的速度生成复杂的证明和构造，但人类的监督对于管理模型的“隧道视野”并确保严谨性仍然至关重要。项目最后强调，为了跟上数学新发现快速涌现的步伐，未来必须建立如Lean这类可由机器验证的证明系统。
文章《There Are Magic Hexagons of Every Order》（gukov.dev）在 Hacker News 上引发了热烈讨论，其核心在于作者构建幻六边形的数学方法。
作者引入了一种“势场”技术来解决这些难题，并指出，尽管传统的幻六边形限制极高，但通过修改数值范围，可以实现所有阶数（2阶除外）的解。评论者称赞了文中的交互式可视化效果，以及“势场”方法中那种类似物理学的优雅感——即将数字排列视为一个受守恒对称性支配的系统。
技术讨论主要集中在这些势场的平滑性及其与利普希茨连续性的关系上。虽然一些读者探讨了幻图的定义（将其与泛对角幻方进行比较），但也有人质疑了大语言模型（LLM）在文章证明过程中的作用。作者澄清，正式且独立的证明文档即将发布。讨论串还转向了一个关于创作者 CGP Grey 的地位及其动机的离题长篇辩论，反映出该社区容易转向元讨论的倾向。总体而言，该项目因将复杂的数学问题变得平易近人且视觉直观而广受好评。
在Excel中制作电子印章的方法大致可分为以下三种： 1. **浏览器制作工具（最推荐）**：使用Sealkit等服务。无需安装或配置宏，即可立即制作高质量的透明PNG图片。适用于Windows和Mac，也可在Word或PDF中使用。 2. **专用插件（如NOMBO版等）**：可在Excel内直接操作，但需要启用宏，且在Mac或其他软件上的使用受到限制。 3. **利用绘图功能自制**：仅使用Excel标准功能制作，但因调整困难且外观不佳，不建议使用。 **结论是，通过浏览器制作效率最高。** 无需注册且完全免费，制作好的图片可以通过“插入”→“图片”贴入Excel表格。为了使其看起来更逼真，秘诀在于“使用透明PNG”、“倾斜3至5度”以及“遵守商务标准尺寸（私章18mm，方章24mm）”。 此外，请注意电子印章仅为“视觉上的盖章”，并不能担保合同等文件的法律效力。
对不起。
前瞻未来 Protopia
2 天前
凯文·凯利（Kevin Kelly）将“演化乌托邦”（protopia）定义为一种介于乌托邦与反乌托邦这两个极端之间，既现实又令人向往的替代方案。 乌托邦是一种不可能实现的停滞理想，在其中所有问题都会消失；而反乌托邦则是人们容易想象的、充满电影感的混乱崩溃。相比之下，演化乌托邦是一种渐进式进步的状态——它坚信我们可以让世界每年进步 1%。 演化乌托邦承认每一个解决方案都不可避免地会产生新的问题。然而，通过持续创新的过程，我们将这些挑战转化为更多可能性与选择。进步并非终点，而是一个“问题-解决-新问题”的持续系统。虽然这种演变在日常生活中往往难以察觉，但从长期的回顾来看，数十年来这些微小改进的累积，造就了重大的社会进步。 演化乌托邦通过关注事实而非恐惧或盲目信仰，鼓励我们去构想事物向好发展的艰难路径。它是一个“足够好”的未来，推崇稳定且持之以恒的进步力量。我们不应追求完美，而应致力于构建一个解决问题的能力始终大于所创造问题的世界。
抱歉。
“风格化 GGX 着色”是一种将经典卡通美学与基于物理的渲染（PBR）相结合的渲染技术。传统的卡通着色通常使用阈值处理来创建平坦的色彩渐变，而这种方法通过调整标准的 GGX Cook-Torrance 微平面模型，呈现出更现代、更灵活的视觉效果。
通过修改 Trowbridge-Reitz 法线分布函数（NDF），作者引入了一个“高光尺寸”（Specular Size）参数。这使得美术人员能够在保持粗糙表面柔和、自然渐变的同时，对光滑表面的锐利高光进行扩展。该技术提供了两种实现方式：
1. **简化版：** 一种计算成本较低的修改方案，可以扩展高光，但在处理粗糙材质时可能会导致亮度过高。
2. **改进版：** 使用额外的“GGX 匹配”参数，在保持高粗糙度下原始 NDF 形状的同时，成功实现低粗糙度高光的风格化。
这种方法可以无缝集成到现有的 PBR 工作流中，确保了能量守恒并简化了材质校准。为了进一步实现 2D 视觉效果，作者建议将此着色技术与简化全局光照（SH 系数）、基于深度的滤镜、边缘光以及描边等技术相结合，正如《Hi-Fi Rush》等游戏中所呈现的那样。
抱歉。
人工智能通过自动化“实现”层，让代码编写变得更快、更廉价，从而彻底改变了软件工程。然而，本文认为这并不意味着“编码问题已彻底解决”。
编写代码只是复杂流程中的最后一步，该流程始于对业务目标、产品设计和解决方案架构的理解。尽管人工智能擅长构建独立的演示应用，但在成熟组织混乱且复杂的现实中却举步维艰。企业软件开发需要深厚的机构知识——例如安全协议、遗留架构、跨团队归属权以及历史性限制——这些是模型难以轻松驾驭的。
正如文字处理软件简化了新闻工作，却无法取代实地报道的需求一样，人工智能简化了实现过程，却将瓶颈向上游转移。软件工程师的价值依然在于他们理解环境，并在组织特定的约束条件下做出稳健、战略性决策的能力。归根结底，代码只是软件工程的媒介，而非产出结果。人工智能仅仅是剔除了工作中最为机械的部分，从而揭示出工程学的核心挑战始终在于解决复杂的业务问题，而不仅仅是编写语法。
抱歉。
Reza Naghibi 认为，尽管 `assert()` 对于构建健壮的软件至关重要，但它经常被误解或未被充分利用。为了有效发挥断言的作用，他将其归纳为四个角色： * **正确性：** 验证输入和输出以确保 100% 的覆盖率，防止静默故障。 * **安全性：** 防止内存溢出或无效状态转换等边界情况。 * **开发辅助：** 捕获对于标准单元测试来说过于细微的逻辑错误（例如“差一错误”）。 * **文档作用：** 作为“护栏”明确开发者的意图，并为后续维护者说明隐含的前提假设。 Naghibi 强调，当使用得当时，断言对性能的影响微乎其微，并能显著改善静态分析。他提倡使用更复杂的断言框架，即能够区分生产环境检查与开发环境检查、提供描述性动态信息、包含堆栈跟踪，并能在失败时捕获应用程序状态的框架。归根结底，他主张应将断言视为维护系统完整性的关键性主动工具，而非仅仅是调试时的“事后补救”。当断言融入开发周期时，它们会形成一个重要的反馈闭环，防止系统崩溃并简化复杂的长期代码库维护工作。
抱歉。
本项目提供 Microsoft Word 1.1a ("Opus") 的原生 64 位 Windows 移植版本。该版本并非使用模拟或重写，而是将原始 C 语言源代码及资源编译为现代 x64 可执行文件。 为实现这一目标，本项目利用原生 x64 运行时环境和 Win32 兼容包装器，替换了原有的 16 位汇编代码、分段内存架构及 Win16 API 依赖。构建过程使用 CMake 和 Visual Studio 2022，在保留原始用户界面和逻辑的同时，将遗留代码转换为功能性应用程序。整套测试程序涵盖了命令表、数据结构及自动化 UI 工作流，确保移植后的软件与 1990 年的原版在功能上保持严格一致。 本项目专为开发者设计，仓库中包含了权威的遗留源代码及必要的兼容层，使程序能够无缝迁移至现代 64 位 Windows 环境。用户可通过标准的 CMake 预设或直接打开生成的 Visual Studio 解决方案进行编译。请注意，此移植版本保留了原始版权声明，用户在重新分发前应核实相关许可要求。
最近的一场 Hacker News 讨论引发了关注：一个项目成功将 **Microsoft Word for Windows 1.1a**（代号“Opus”）移植到了原生 64 位 Windows 环境中。
该讨论串充满了怀旧情怀与技术争论。许多用户对现代基于功能区（Ribbon）的 Office 界面表示不满，认为 Word 2.0 或 2003 等早期版本代表了可用性的“巅峰”。尽管一些评论者对此次移植感到兴奋，但也有人指出，其底层源代码是在限制性的非商业研究许可下发布的，而非真正的开源协议。
技术讨论的核心在于将传统的 16 位 C 代码移植到 64 位架构所面临的挑战，并指出数据类型大小（如 `int` 和 `long`）的差异使得此类项目变得异常复杂。爱好者们还探讨了利用 Wine 或 WineVDM 等工具在现代操作系统上运行旧版 Windows 应用程序的方法。对话中还涉及了人工智能在加速代码迁移中的作用，一些人注意到该项目的 README 文件带有大语言模型辅助的特征。总的来说，该项目是软件保存以及人们对经典、轻量级计算环境持续渴望的一个有趣的案例研究。
2011年，基思（Keith）和豪伊（Haughey）进行了一场为期11年的打赌，旨在测试网络内容的寿命。赌局的核心在于：一个特定的网址（http://www.longbets.org/601）在2022年2月22日时，是否依然能够访问并保留其原始文本。 基思认为“链接失效”（即网络资源随时间推移而消失或迁移的趋势）是一种不可避免的数字熵增现象，他预测该链接无法存续十年。相反，豪伊则认为，通过现代网络实践（如稳定的URI系统和301重定向），对于具备一定技术能力的人来说，实现长期的数字保存是完全可行的。 赌注金额为1000美元，将捐赠给布莱切利园信托基金（若基思获胜）或互联网档案馆（若豪伊获胜）。最终结果取决于原始网址是否能直接或通过永久重定向返回指定内容，以此来定论网络究竟是转瞬即逝的媒介，还是持久的信息库。
抱歉。