这篇观点认为，当前人工智能的推广速度过快，且原因不当——主要为了推动投资者获利，而非真正的用户利益。作者认为，尽管人工智能存在不准确和“幻觉”等局限性，但它却被强加给人们。 作者不主张急于实现通用人工智能（AGI），而是提倡更缓慢、更自然的*实用*人工智能工具整合。他们强调关注实际有效的东西，并允许研究人员在没有季度盈利压力的情况下改进模型。 至关重要的是，作者反对巨额人工智能基础设施投资可以证明将有缺陷的产品推向市场的观点。他们倡导以用户为中心的方法，主张只采用能提供真正价值的人工智能，并支持创作者，而不是利用他们的作品进行模型训练。最终，这是一个呼吁以效用为驱动、而非贪婪的负责任人工智能发展。
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## AI 集成：阻力和担忧
一则 Hacker News 的讨论强调了人们对人工智能被强制集成到日常产品和服务中日益增长的沮丧。用户表达了对数据隐私的担忧，特别提到了谷歌的 Gemini 需要付费订阅才能避免数据训练，以及微软积极实施人工智能功能。
许多人认为人工智能正在“强加给我们”，以证明投资的合理性，导致了不需要的功能和虚高的价格。担忧不仅限于恼怒，用户还指出了潜在的经济影响——例如人工智能生成的内容贬低人类创造力——以及拙劣的人工智能实施可能导致现实世界问题（例如，有缺陷的欺诈检测）。
一种普遍的观点是，如果人工智能真正有价值，需求将推动采用，而不是需要强制实施。 讨论还涉及科技公司优先考虑投资者回报而非用户需求的更广泛问题，这与过去过度炒作的技术周期相似。最终，许多用户希望*选择*使用人工智能，而不是被迫接受它。
## 更安静的自制空气净化器：关注噪音的方法
自制Corsi-Rosenthal (CR) 箱是一种经济有效改善空气质量和潜在降低疾病传播的方式，但其噪音水平常常导致人们关闭它们，从而降低了效果。该项目旨在解决这个问题，优先考虑持续使用而非最大过滤功率。
作者假设，即使过滤能力稍弱，更安静的净化器也会被使用更长时间，从而带来更大的整体空气清洁效果。他们使用安静的电脑散热风扇代替标准的嘈杂Lasko风扇，制作了一个CR箱原型。
测试表明，电脑风扇版本的性能与Lasko CR箱相当（甚至在没有导风罩的情况下略好），但至关重要的是，它明显更安静——大约低3分贝，且减少了刺耳的高音噪音。作者深入研究了风扇噪音的声学原理，解释了叶片与空气的相互作用如何产生音调“嗡嗡声”和宽带噪音。
最终目标是制造人们会*持续开启*的自制空气净化器，这个原型展示了通过降低噪音实现这一目标的一个有希望的步骤。还需要进一步的研究来量化噪音水平与实际使用模式之间的关系。
## 黑客新闻上的DIY空气净化器讨论
黑客新闻上有一个帖子讨论了使用猫头鹰风扇和静电过滤器制作的DIY空气净化器，起因是一位用户寻求为女儿过滤轮胎灰尘的项目建议。发帖者计划设计一个比典型的“Corsi-Rosenthal盒子”净化器更美观的设计。
讨论的中心是过滤器的效率，许多人建议使用MERV-13过滤器，而不是计划中的MERV-8静电过滤器，以更好地捕获颗粒，尤其是较小的颗粒。有人担心静电过滤器会失去电荷，以及气流与过滤器表面积的重要性。 许多评论者分享了他们自己的DIY经验，利用电脑风扇实现安静有效的空气循环，通常会重新利用旧电源。
“Corsi-Rosenthal”设计（将过滤器贴在盒式风扇上）被指出是一种在COVID期间流行的现有做法，尽管研究人员提供了有价值的测试和数据来验证其有效性。 也有人建议使用市售的宜家过滤器和Conway空气净化器等替代方案。 最终，该帖子突显了社区对经济实惠、有效的空气净化解决方案的兴趣。
## Sentinel-1D 传回首批高分辨率图像 欧洲航天局（ESA）发布了哥白尼Sentinel-1D卫星的首批图像，该新型雷达卫星于2025年11月4日发射。 值得注意的是，这些南极洲、南美洲（包括火地岛）甚至德国不来梅的高分辨率图像在发射后仅50小时内就被捕获并下载到地面站——这是基于雷达的地球观测的新纪录。 这些图像展示了卫星先进的合成孔径雷达（SAR）仪器，能够穿透云层和黑暗对地球表面进行成像。它们突出了像Thwaites和Pine Island等脆弱的冰川，这些冰川是气候变化的关键指标，与联合国冰川保护国际年和COP30的讨论相吻合。 Sentinel-1D还携带一个自动识别系统（AIS）来跟踪船舶和潜在的海上污染。 ESA官员赞扬了数据的质量和快速交付，强调了该任务对于监测地球和为气候行动提供信息的重要性。 这一成功凸显了ESA及其合作伙伴致力于通过哥白尼计划推进地球观测能力。
## ESA Sentinel-1D 卫星发布首批高分辨率图像
欧洲航天局 (ESA) 的 Sentinel-1D 卫星发布了其首批高分辨率图像，展示了其合成孔径雷达 (SAR) 能力。这项雷达技术能够穿透云层和黑暗进行成像，对于监测极地地区至关重要。除了成像之外，Sentinel-1D 还携带自动识别系统 (AIS) 来跟踪船舶并检测海洋污染，并通过捕捉南极洲的船舶位置进行了演示。
讨论集中在 SAR 的工作原理上——从雷达反射率构建图像，可能通过干涉测量 (InSAR) 创建高度图，并区分表面材料。用户指出，图像在移动设备上不总是可以轻松缩放，但可以在 Firefox 和 Opera 等浏览器中找到解决方法。
许多评论员强调了欧盟在地球观测和气候建模方面的实力，认为欧洲模型通常优于美国模型。ESA Sentinel 计划提供的免费数据也受到了赞扬，以及 Euclid 宇宙观测项目和 Copernicus 数据浏览器等相关项目。
## 数字设计与计算机体系结构 – 2025年春季学期 概要 本课程提供数字电路设计和计算机体系结构的基础介绍，探讨计算系统如何从底层构建。学生将学习现代微处理器设计中使用的核心原理、历史先例和实用技术，以及至关重要的硬件/软件接口。 本课程旨在提供对计算机*如何*工作的深入理解，使学生能够评估设计权衡、系统地调试复杂系统，并可能开发创新设计。关键技能包括使用硬件描述语言和理解各种执行范式。 讲座将于每周四和周五下午2:15-4:00在HG F7（溢出教室为HG F5）举行，并将通过YouTube进行直播。实验课在HG E19、E26.1、E26.3、E27和D11/D12提供，时间为周二、周三和周五的不同时段。无需先修课程。
这次黑客新闻的讨论围绕着苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）在2025年春季提供的数字设计与计算机体系结构课程（227-0003-10L）。最初的帖子链接到课程详情，引发了关于开源ASIC设计以及在缺乏大量测试基础设施投资的情况下创建“严肃”ASIC的挑战的讨论。
评论者注意到苏黎世联邦理工学院在开源ASIC设计方面的成功，并强调了谷歌的Skywater库，用于RISC-V实现。几位用户称赞了这门课程本身，回忆起它是一次基础且引人入胜的经历，特别是动手构建MIPS CPU的练习。其他人推荐了相关的学习材料，包括尼古拉斯·维尔特的作品以及Onur Mutlu的讲座（可在YouTube上观看）。
讨论还扩展到相关主题，例如在ETH开发的RumbleDB数据库，以及与NAND2Tetris课程的比较，观点倾向于ETH课程更严格。最后，简短的讨论涉及大学排名以及基于引用的指标的有效性。
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## 五次方程不可解性 – Hacker News 讨论
最近一个YouTube视频解释了无法求解五次方程（五次多项式）的不可能性，引发了 Hacker News 的讨论。该视频由 2swap 制作，利用引人入胜的可视化来阐释复杂的数学概念。
许多评论者赞扬了视频的清晰度和艺术质量，强调它能够重新点燃对数学的热情。一些人推荐它作为比传统教材（如维基百科文章）更优秀的学习资源。另一些人则推荐 V.B. Alekseev 的著作《用问题和解题学习阿贝尔定理》，作为该主题的可访问性介绍，避免了完全抽象的伽罗瓦理论。
关于视频中是否包含音乐，产生了一点小争论，有些人觉得它令人分心，而另一些人则欣赏它作为补充的作用。 还有关于自然数的定义以及参考教科书中潜在的印刷错误的讨论。 最终，这次对话展现了对引人入胜的数学教育和视觉学习工具价值的赞赏。
Langjam 游戏展：构建一种编程语言，然后用它制作游戏
Langjam Gamejam: Build a programming language then make a game with it
2 天前
Langjam游戏展是一个为期7天的挑战，旨在创建一个编程语言，然后使用该语言构建游戏。 你设定规则。 尽可能发挥创意，使用任何你想要的科技，并享受乐趣。 最具创意的作品将获得奖品！黑客马拉松持续7天。 你必须设计并实现一种编程语言。 你必须使用你的语言设计并实现一个游戏。 你可以使用任何语言、引擎、库和技术。 你定义什么是编程语言，什么是游戏。 可以单人或团队合作。 鼓励提供文档和说明。 额外加分：撰写关于你的语言、游戏和设计过程的博客文章。 加入游戏展并在Itch.io上提交。
## LangJam 游戏 Jam 总结
一个新的游戏 Jam，LangJam (langjamgamejam.com)，挑战参与者**构建一种编程语言，然后使用它来创建游戏**。Hacker News 上的讨论引发了关于在 7 天的时间范围内完成这样一个项目的可行性和范围的争论。
许多评论者探讨了**极简语言**的想法——从极其简单的（用于 Pong 的单条指令）到更实用的选项，如 Brainfuck 或 Forth。一个关键主题是创建**特定领域语言 (DSL)**，针对特定游戏类型，通过专注于游戏的“本质”逻辑来最大限度地减少复杂性。
分享了学习语言创建的资源，包括 Jack Crenshaw 的“让我们构建一个编译器”和 Graydon Hoare 关于编译器实现的演讲。还提到了几种现有的专业游戏语言，如 OpenGOAL 和 PuzzleScript。
最终，这场讨论突出了所需的各种技能和在 Jam 的限制范围内可能的各种方法——从简单的解释器到更雄心勃勃的、专门构建的语言。一位开发者甚至分享了他们的 3 年项目 Easel，这是一种专门为游戏逻辑设计的语言。
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## LLVM-MOS：6502 编译器分支
LLVM-MOS 是 LLVM 编译器项目的分支，专门针对 6502 处理器，旨在为复古计算带来现代编译技术。虽然前景可期，但根据基准测试，其生成的代码性能目前落后于 Oscar64。
该项目通过探索诸如将零页内存用作寄存器等技术，来应对 6502 开发的挑战——有限的内存以及对速度和紧凑性的需求。然而，开发者指出由于 RAM 限制和时序约束，为 Atari 2600 等系统编写游戏存在困难，这表明需要复杂的工具，甚至 SMT 求解器。
由于主 LLVM 项目的快速变化，维护 LLVM 分支具有挑战性。尽管如此，LLVM-MOS 已经取得了一些成功，例如一个 Rust 分支实现了为 Commodore-64 编译 C 代码。 还有其他类似的项目针对 Game Boy 和 Z80 等 CPU，但通常难以长期维护。 6502 仍然是学习底层编程的宝贵工具，尽管有些人认为 6809 或 68K 提供了更友好的汇编体验。
## Pixel Snapper：修复AI与程序化像素艺术
Pixel Snapper 是一款旨在完善像素艺术的工具，尤其适用于那些在一致的基于网格的结构上常常遇到困难的AI生成图像。它解决了诸如像素放置不一致、网格漂移和颜色调色板不受限制等常见问题。
该工具将像素吸附到精确的网格上，保持一致的分辨率（可扩展到任何像素大小），并强制使用量化的颜色调色板。这使其非常适合清理AI艺术作品、完善程序化艺术作品（如瓦片地图），以及确保游戏资源和纹理的可扩展性。重要的是，Pixel Snapper 旨在在处理过程中*保留*细节，例如抖动。
Pixel Snapper 可作为 Rust 命令行工具（通过 `git clone` 和 `cargo run`）或 WebAssembly 模块提供，是 Sprite Fusion 的一个项目，Sprite Fusion 是一个免费的基于 Web 的瓦片地图编辑器的创建者。它以 MIT 许可证发布。
请在以下网址找到它：[https://spritefusion.com/pixel-snapper](https://spritefusion.com/pixel-snapper) 和 GitHub：[https://github.com/Hugo-Dz/spritefusion-pixel-snapper](https://github.com/Hugo-Dz/spritefusion-pixel-snapper)。
## 使用 Rust 修复 AI 生成的像素艺术
一个新的 Rust 项目旨在解决 Google 的 Nano Banana 等模型生成的像素艺术中存在的问题。这些模型经常产生像素错位、细节不一致以及透明度处理困难的图像——导致模糊的“恐怖谷”效应。
该项目纠正了这些缺陷，恢复了像素艺术应有的清晰度。Hacker News 上的讨论指出，核心问题在于 AI 试图将过多的细节压缩到有限的像素中，未能遵守像素艺术的风格约束（例如一致的边缘）。用户指出，Stable Diffusion 管道中存在类似的工具（例如 `unfake` 和 `sd-palettize`）。
虽然有些人质疑修复 AI 生成的艺术的必要性，因为这可以由人工艺术家轻松重现，但另一些人认为它对于原型设计和快速生成大量变体很有价值。“使用 Rust” 引起了争论，有些人赞赏这种语言选择，而另一些人则质疑它是否仅仅是因为不是 JavaScript 或 Python 才重要。
## RetailReady：助理产品经理概要 RetailReady (YC W24) 是一家快速扩张的、以人工智能驱动的公司，正在革新零售供应链合规。公司最近融资330万美元，现寻求一位**助理产品经理**加入其旧金山团队（现场办公）。 RetailReady 自动化确保产品符合零售商要求的复杂流程，通过EDI和API直接与仓库系统集成——将合规性从数周的手动工作缩短到几分钟。 该职位旨在促进成长，提供高度的自主权和直接影响。助理产品经理将专注于日常执行，包括质量保证、撰写规格、管理反馈以及向客户沟通更新。 理想的候选人沟通能力强，注重细节，并且渴望学习技术概念。具有供应链、第三方物流、质量保证或EDI/API经验者优先。RetailReady 提供全面的福利、无限休假以及构建一家具有时代意义的公司基础的机会。
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