## Claude 快速模式：摘要 Claude 现在为 Opus 4.6 模型提供“快速模式”，优先考虑速度而非成本。它不是新模型，而是不同的 API 配置，提供更快的响应——保持与标准 Opus 4.6 相同质量和功能。 使用 Claude Code CLI 或 VS Code 扩展中的 `/fast` 激活它。定价从 150M tokens 的 30 美元起，在 2 月 16 日之前可享受 50% 的折扣。快速模式使用额外的使用量，不包含在标准订阅限制中（Pro/Max/Team/Enterprise 计划）。 **关键信息：** * **成本：** 每 token 的定价明显更高。在对话中途启用比从快速模式开始更昂贵。 * **使用时机：** 适用于交互式任务，例如快速编码迭代和实时调试。 * **不可用：** 在第三方云提供商（Bedrock、Vertex AI、Azure）上。 * **速率限制：** 快速模式有单独的速率限制；超出限制将恢复到标准 Opus 4.6。 目前处于研究预览阶段，功能和定价可能会发生变化。
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## Claude 新的“快速模式”与定价争议
Anthropic 发布了 Claude 的“快速模式”，承诺速度提升 2.5 倍，但代价是标准 API 定价的 6 倍。此举在 Hacker News 上引发了激烈的讨论，用户们质疑其价值和潜在影响。
许多人认为，速度提升是通过优先处理请求实现的，本质上是跳过队列，而非根本性的性能改进。人们担心这可能会降低标准服务的速度，对那些不愿支付额外费用的人造成影响。一些人推测 Anthropic 正在试探进一步提高价格和潜在“服务恶化”的可能性。
用户们强调了高昂的成本——很快就会消耗完额度——并将其与 Gemini 等替代方案进行对比，后者以更低的价格提供速度提升。同时，也有需求希望提供一个*更慢*、更便宜的模式，用于非紧急任务。
讨论涉及了底层基础设施，理论从 TPU 到优化的队列管理等多种猜测。最终，共识倾向于这是一种针对时间紧迫且财力充裕的用户的高级服务，可能会牺牲其他用户的可负担性。
这篇短文反思了随着强大人工智能编码工具的出现，软件开发领域正在迅速变化。作者哀叹传统的编程技艺——解决问题的能力、创造性的所有权以及通过手动编码获得的深刻理解。 虽然承认人工智能的有效性及其不可避免的采用，但作者着重关注了它给经验丰富的程序员带来的困境。为了保持竞争力，他们感到被迫使用这些工具，尽管为此失去了自己的技能感到惋惜。 核心信息是对一种正在消逝的艺术形式的悲伤。作者预测未来手动编码将成为过去时代的遗物，并邀请其他资深开发者一同哀悼他们毕生致力于的技艺的逝去，即使他们也在适应以求生存。 这既是对进步的认可，又带有一种深刻的失落感。
内森·兰伯特（Nathan Lambert）的著作《从人类反馈中进行强化学习》（RLHF）是一个持续进行的项目，2025年全年及2026年初都有重大更新。该书最初于2025年4月完成（v0），之后根据编辑反馈进行了大量修改，截至2026年1月，其结构已进行重大重组，模仿了Manning书籍的结构。 主要新增内容包括关于工具使用和直接偏好优化（DPO）的章节，以及对推理、策略梯度和近端策略优化（PPO）相关部分的改进。本书还讨论了RLHF在产品开发中的应用，并融入了最新的研究成果。 兰伯特感谢了Costa Huang和Claude等人的贡献，以及更广泛的研究人员和GitHub贡献者。本书目前可在[https://rlhfbook.com](https://rlhfbook.com)在线阅读，引用方式为Lambert, 2025。
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从人类反馈中进行强化学习 (rlhfbook.com)
130 分，by onurkanbkrc 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 5 评论
https://arxiv.org/abs/2504.12501
dang 1 天前 | 下一个 [–]
相关。还有其他？
RLHF 书籍 - https://news.ycombinator.com/item?id=42902936 - 2025 年 2 月 (37 评论)
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verdverm 1 天前 | 上一个 | 下一个 [–]
上次我看到 Nathan 提到这本书时，他正在积极地进行下一版本的编写，并寻求反馈，请查看他的社交媒体。
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leggerss 1 天前 | 父级 | 下一个 [–]
你可以说他也在从人类反馈中学习。
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klelatti 1 天前 | 上一个 | 下一个 [–]
带有链接等的网页版本：
https://rlhfbook.com/
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dang 1 天前 | 父级 | 下一个 [–]
谢谢！我们已经从 https://arxiv.org/abs/2504.12501 切换到上面那个，并将后者放在了顶部文本中。
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## 斯多葛主义：生活的基础
斯多葛主义起源于古希腊，并在罗马得到完善，是一种实用的哲学，专注于应对人生的不确定性。其核心在于探究真正属于我们控制范围内的东西——我们的思想和判断——以及了解这些后我们应该如何生活。其他一切，包括外部事件和别人的行为，都超出了我们直接的影响范围。
斯多葛主义由季提乌姆的芝诺创立，受到犬儒学派哲学家如克拉底的影响，他们提倡简朴和摆脱欲望。斯多葛主义演变成了一条通往内心自由的结构化道路。关键人物如马可·奥勒留（一位哲学家皇帝）、爱比克泰德（一位前奴隶）和塞内卡（一位尼禄的富裕顾问），展示了这种哲学的适应性。
核心信条包括专注于**美德**——智慧、正义、勇气和自律——作为唯一的善，接受我们无法改变的事物（**命运之爱**），并理解情绪是判断而非不可控制的力量。**控制二分法**至关重要：通过关注内在反应并根据**自然**（理性和现实）生活，我们可以培养韧性和平和。
斯多葛主义不是关于压抑感觉，而是通过清晰和接受来掌握它们。它是一套建立性格和过上有意义的生活的工具，无论外部环境如何。这是一个基础概述，未来计划进一步探讨这些概念。
这场 Hacker News 的讨论围绕着一篇名为“什么是斯多葛主义？”的文章展开。 许多评论者对这种古老的哲学提出了细致的看法。 斯多葛主义通常与塞内卡和马可·奥勒留等罗马人物联系在一起，但讨论强调了它的希腊起源，克里安提斯和克吕西波斯等思想家是其基础。
一个关键点是，流行的解读常常会“淡化”斯多葛主义，侧重于韧性等自助方面，而淡化了它关于宇宙的复杂“物理”理论。 有些人觉得这种哲学令人沮丧，更喜欢伊壁鸠鲁主义对享乐的强调。
评论者们争论斯多葛主义对早期基督教思想的影响程度，并指出在美德概念中存在相似之处，并在使徒行传中有明确提及。 另一些人指出，现代对斯多葛主义的误解在于，它被用来为冷酷无情辩护。 推荐“如何成为一名斯多葛主义者”和“斯多葛笔记”等资源以供进一步阅读，并呼吁对该主题进行更深入的思考和讨论。
## 布加勒斯特的小小胜利：教堂
由建筑师斯特凡·帕瓦卢塔领导的Vinklu，将布加勒斯特一个难以置信的狭窄地块改造成了“教堂”，这是一家引人注目的咖啡店，展示了在极端限制下的创新设计。这个463平方英尺的空间升起为一个戏剧性的三角棱镜，最大化了之前无法使用的地块。
“教堂”几乎完全覆盖着三层玻璃，像一个充满光明的灯塔，折射日光并在夜间发光。异地预制最大限度地减少了浪费和干扰，轻型钢框架支撑着透明的外立面。巧妙地，设计*融入*了一棵成熟的树木，增强了建筑与自然的联系。
内部，浅色木材营造出一种温暖、诱人的氛围，由于高耸的屋顶线条，空间感出人意料地宽敞。“教堂”证明了有影响力的建筑并不需要大面积的占地，它提供了一种独特的城市体验，以及对居住狭小空间的新视角。
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Vinklu 将布加勒斯特被遗忘的地块改造成小咖啡馆 (design-milk.com)
25 分，surprisetalk 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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## 软件工厂与代理AI的兴起
StrongDM 公开详细介绍了其“黑暗工厂”软件开发方法——一种AI编码代理在*无需*人工干预的情况下编写、测试和完善代码的系统。这建立在最近的LLM进展之上，例如Claude Opus 4.5和GPT 5.2，它们在可靠地遵循复杂的编码指令方面表现出显著的飞跃。
其核心原则：**不编写或审查人工代码。** 为了确保质量，StrongDM 采用“场景测试”——使用与代理程序分离的详细“用户故事”，并通过“满意度”指标（概率成功率）进行评估。 关键是，他们构建了一个“数字孪生宇宙”——AI克隆的外部服务副本（Okta、Jira、Slack 等），从而实现大规模的、不受限制的测试。
这种方法，得益于“基因输血”（模式提取）和“Semports”（代码移植）等工具，出人意料地具有成本效益。StrongDM 认为，每月至少 1,000 美元的代币支出*每位工程师*表明对 AI 能力的投资充足。他们甚至开源了组件，包括其核心代理程序（“Attractor”）的规范和“AI 上下文存储”（cxdb）。这代表着软件工程的潜在转变，将开发者推向构建和监控*构建*代码的系统。
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StrongDM 的 AI 团队在不看代码的情况下构建了严肃的软件 (simonwillison.net)
41 分，由 simonw 发布 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
dang 1 天前 | 下一个 [–]
相关持续讨论（目前在首页）：软件工厂和代理时刻 - https://news.ycombinator.com/item?id=46924426。
编辑：我认为将线程合并并从正文中链接到 simonw 的评论是合理的。 这样我们就可以进行一次讨论，其中包含两种输入（原始帖子和评论）。
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## Al Lowe：超越休闲装劳瑞
这次对游戏开发者Al Lowe的采访揭示了他比他最著名的作品《休闲装劳瑞》更为广阔的职业生涯。虽然他以与Sierra合作开发的标志性系列游戏而闻名，但Lowe的早期作品涵盖了众多游戏，并展现了多样化的技能。他讲述了在Sierra工作的16年，为26款产品做出贡献——从拼写程序到《唐老鸭乐园》，以及他独特的交付完成作品的策略，*在*寻求广泛意见之前。
对话还深入探讨了Lowe游戏开发之外的爱好：对模型火车（目前是N比例）一生的热爱，以及在多个乐队中演奏萨克斯管的奉献精神。他回忆了幽默的轶事，包括在挪威的医疗紧急情况，以及穿越挪威山脉的灾难性火车旅行。
Lowe反思了游戏的发展，哀叹了游戏重心从解谜和深思熟虑的游戏玩法上转移，并分享了他对Sierra最终衰落的见解，包括历史游戏资料的悲惨损失。他还讨论了他独特的设计选择，例如以“你”称呼玩家，以及许多Sierra冒险游戏中臭名昭著、极具挑战性的楼梯。最终，这次采访描绘了一个富有创造力、多才多艺的个体，他对游戏的影响远远超出了一个单一的、具有暗示性的主角。
## 黑客新闻讨论：Al Lowe 关于模型火车及更多
最近黑客新闻上围绕着对 Al Lowe 的采访展开讨论，Al Lowe 以《休闲装劳瑞》系列游戏而闻名，这次采访揭示了他对模型火车的热情以及他与迪士尼的合作。这次对话引发了许多离题讨论。
用户注意到标题中“Al”和日益流行的“AI”之间的混淆，呼吁使用一种能够更好地区分这两个字母的字体。 采访本身强调了现在集成到模型火车中的令人惊讶的先进技术，它超越了简单的电压控制，转向数字芯片和复杂的协议，如 DCC、I2C 和 MQTT。
许多评论者分享了玩 Lowe 游戏的个人经历，欣赏他的幽默感，并认为他是一个真正的好人。 几位表示有兴趣开始模型火车爱好，而另一些人则警告不要过度复杂化，避免过多的自动化。 最终，这次讨论赞扬了 Lowe 多才多艺的才能以及复古游戏与现代技术之间意想不到的交集。
## StrongDM 的软件工厂：摘要
StrongDM 构建了一个“软件工厂”——一个完全自动化的软件开发系统，由规范和场景驱动，无需人工编码或审查。 这一突破得益于 LLM（如 Claude 3.5，尤其是在 2024 年 10 月修订后）的进步，关键在于该模型能够在扩展的编码流程中*积累正确性*，而不是错误。
核心原则是“不干预”——不编写任何人工代码。 最初的尝试失败了，直到强大的测试演变为“场景”——详细的用户故事，其有效性不是由简单的通过/失败测试来验证，而是由概率性的“满意度”评分来验证。 重要的是，验证发生在“数字孪生宇宙”（DTU）中——外部服务（Okta、Jira 等）的行为克隆，允许进行高容量、安全的测试，超越生产限制。
这种方法极大地改变了软件经济，使以前不可行的任务（例如构建完整的 SaaS 副本）成为例行公事。 StrongDM 强调对 LLM 代币的大量投资——表明至少 1000 美元/工程师/天表明了真正自动化工厂的充足资源。 该团队的成功源于挑战传统的软件开发约束，并拥抱“深思熟虑的幼稚”来释放新的可能性。
## Overture Maps 地点数据集：深度分析
Overture Maps 每月发布一份全球兴趣点 (POI) 数据集，目前包含超过 7200 万条记录。本分析考察了 2026 年 1 月 21 日发布的版本 (2026-01-21.0)，重点关注其结构和数据质量。该数据集包括名称、类别、位置、运营状态和置信度等详细信息，最近的补充包括分类属性。
分析是在运行 Ubuntu 的强大工作站上通过 Windows 完成的，利用 Python、DuckDB 和 QGIS 等工具。下载 7.2GB 的数据集显示，POI 集中分布，餐厅是全球最常见的类别。很大一部分——超过 2900 万条记录——似乎位于公海之上，可能表明数据不准确。
进一步调查显示，陆地和海洋上的主要置信度均为 0.6。该数据集利用版本控制，目前版本 5 是最常见的版本。Overture 从 8 个外部提供商处获取数据，其中“Overture”和“meta”是贡献最大的提供商。
本分析强调了该数据集的规模和潜力，同时也指出了需要改进的方面，特别是关于海上 POI 准确性和置信度分数分布的问题。作者提供与地理空间数据分析相关的咨询和开发服务。
Mark Lit 最近在 marksblogg.com 上发表了一篇博文，探讨了兴趣点 (POI) 数据集，并利用 DuckDB 进行分析和可视化。该文章展示了一个可复现的工作流程，读者可以使用干净的虚拟机和提供的 SQL 查询来复制结果。
Hacker News 评论区的讨论揭示了数据集中一些有趣的差异。用户注意到，与麦当劳相比，花旗银行的地点数量出奇地多，并且大量 Wildberries 地点被识别为在线订单提货点（在 OpenStreetMap 中标记为“shop=outpost”）。作者澄清花旗银行的数量可能包括 ATM，并解释了 Wildberries 数据来自专门针对这些提货点的爬虫。
AllThePlaces (ATP) 的贡献者，该数据集是数据集中使用的来源之一，进一步解释了他们捕获这些提货点的策略，并强调了 ATP 与 Overture Maps 等更精选数据集之间的数据包含差异。对话还涉及了地图投影的挑战，一位用户质疑使用墨卡托投影，因为它会扭曲陆地面积的大小。总而言之，这篇文章引发了关于数据来源、数据准确性和实用数据分析技术的讨论。
皇家防止事故学会的高级政策经理丽贝卡·盖伊表示：“定期视力检查是降低年龄增长带来的风险的明智方法，但首要任务必须是一个系统，该系统能够支持人们尽可能长时间安全驾驶，同时确保在健康或视力可能对自己或他人造成危险时及时采取行动。”