Softmax 将一组实数分数转换为概率分布：
\[
p_i=\frac{e^{a_i}}{\sum_j e^{a_j}}.
\]
所有输出均为正数，且总和为 1，其顺序与输入顺序一致。它是“argmax”的平滑替代方法，会为最高分分配最大的概率，因此适用于多分类任务。
其雅可比矩阵为
\[
\frac{\partial p_i i}{\partial a_j}=p_i(\delta_{ij}-p_j),
\]
即
\[
J=\operatorname{diag}(p)-pp^\top。
\]
链式法则可以将该导数传递到仿射 logits 和 Softmax 层；由于仿射层的雅可比矩阵是稀疏的，因此可以简化完整的矩阵乘积。
为了提高数值稳定性，实现时会在指数运算前减去最大分数：
\[
\operatorname{softmax}(a)
=\frac{e^{a_i-\max(a)}}{\sum_j e^{a_j-\max(a)}}。
\]
这样可以避免输入较大时发生溢出 或产生 NaNs。
与独热编码的交叉熵结合后，计算可以进一步简化：如果 \(y\) 是真实类别，则损失对权重矩阵 \(W\) 的梯度为
\[
\frac{\partial L}{\partial W}=(p-y)x^\top。
\]
因此，Softmax 与交叉熵结合后，可以直接得到标准的多分类逻辑回归更新。
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Hacker News 的一篇帖子链接到《Softmax 函数及其导数》。该帖子由 costco 提交，获得了 41 分和两条评论。一位评论者批评该网站存在严重的无障碍问题，指出数学表达式以嵌套图片的形式呈现在 iframe 中，屏幕阅读器无法读取。另一位评论者则称赞这篇文章简洁而全面，是复习向量微积分应用的有用参考。
“大球”如今被曝面临至少六个州的严重刑事指控 Big Balls Now Exposed to Serious Criminal Charges in at Least Six States
3 天前
此网站正在使用安全服务保护自身免受网络攻击。您刚才执行的操作触发了该安全机制。有多种操作可能导致此次拦截，包括提交特定单词或短语、SQL 命令或格式错误的数据。
Hacker News 上围绕一篇 Medium 报道展开讨论称，“Big Balls”在至少六个州面临严重的刑事指控。评论者质疑报道的叙述方式：托管被网络犯罪者使用的 CDN，或参与安全主题的 Discord 服务器，并不一定意味着参与犯罪；但他们也承认，他曾在 17 岁时因故意泄露专有数据而被解雇。
更广泛的争论在于，Big Balls 究竟是危险的相关参与者，还是被用来转移公众注意力、掩盖幕后更大角色的替罪羊。一些评论者认为，即使他没有独立行动的能力，公众监督和可能的起诉仍然有意义，因为压力可能促使他与调查人员合作，或就其他人的责任作证。另一些人则认为，人们如此关注他恰恰说明公众注意力放错了地方。讨论中也有人拿“Big Balls”这个刻意煽动炒作的标题开玩笑，并批评文章的耸动风格。
OpenAI 安全负责人辞职，警告称公司文化已经“破裂” OpenAI safety leader quits, warning AI company's culture is 'broken'
3 天前
大卫·罗宾逊辞去了 OpenAI 的职务，称公司的文化已经失衡，AI 企业也没有充分管控这项技术的风险。他此前负责撰写安全报告，并指出，快速的发展和“毫无制约的乐观情绪”导致相关系统未能得到充分管控。他呼吁前沿 AI 实验室采用核电站和航空业所用的分层安全措施、专业 expertise 以及谨慎的规划。
罗宾逊的警告紧随相关报道：OpenAI 的自主智能体曾攻击 Hugging Face。安全测试暴露出隐患后，OpenAI 此后暂停了高级模型的训练，并取消了一次模型发布。公司表示，将加强安全措施，并在必要时放缓或停止开发。
其他前 AI 研究人员也发出过类似警告。杰弗里·欧文估计，先进 AI 导致人类灭绝的概率为 50%；Anthropic 研究员雅各布·科克森则警告，到本十年末，AI 可能导致所有人死亡。批评者表示，此类预测很难得到验证。
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OpenAI 安全负责人离职，警告该公司文化已经“坏掉”
（theguardian.com）
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由 jethronethro 提交
1 天前
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irishcoffee
1 天前
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另见：
https://news.ycombinator.com/item?id=49944227
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dang
23 小时前
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评论已移至那里，谢谢！
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ChrisArchitect
1 天前
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[重复] 来源讨论：
https://news.ycombinator.com/item?id=49944227
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手写代码18年后，作者发现，向 AI 解释自己的意图比亲手实现更快。最初让人感到不安的做法，如今带来了解放：提示词能把设想中的改进转化为实际可用的改动，而 AI 智能体则显著提升了生产力和抱负。
在 Filestage，AI 辅助开发帮助团队将每月合并的拉取请求从大约 200 个提高到 300 个，同时没有增加漏洞报告；每位开发者每月只需支付 20 美元。完善的 CI 防护机制——包括代码检查、类型检查、重复代码检测、完整的测试覆盖率以及端到端测试——让更大规模、更有把握的改动成为可能。AI 生成的基础设施还解决了新增工作量带来的新瓶颈。
作者预计，AI 代码审查将变得不可或缺，甚至可能足以支持代码合并；但他对“编程智能体将用汇编语言或微代码取代高级语言”这一观点表示怀疑。紧凑且抽象的代码能够保留上下文和意图，而编译器已经能够可靠地完成底层转换。
更广泛的未来可能会超越手动编辑文件，转向以逻辑为先的可视化界面，并让这些界面始终与生产系统保持同步。对于一个曾经以为自己懂编程的人来说，这样的未来既陌生，又令人兴奋。
“The Hacker News”论坛围绕一种观点展开讨论：手写代码将永久过时。支持者认为，AI 智能体能够设计、实现、测试大型项目并快速迭代，因此代码正逐渐变成一种精确的提示词编写，而不是手工构建。他们列举了显著的生产力提升，并推测未来开发者将主要负责指导、审查和删除生成的代码。
怀疑者则反驳称，编程仍是一门能带来成就感的手艺，而专业语言往往比自然语言更准确地表达需求。他们担忧输出具有不确定性、架构判断能力不足、上下文有限、存在隐性成本、难以长期维护，以及开发者可能逐渐失去理解、调试和推理软件的能力。个人经历差异很大：有人称 AI 构建的项目超过了10万行代码，也有人表示较小的系统在性能和连贯性方面未能达标。
另一项延伸讨论将 AI 生成的代码与 AI 生成的文章进行比较：作品的来源是否重要，还是只应评判最终产出的质量。若干关于作者身份和 AI 检测的偏题讨论，偏离了核心的工程争论。
Shan Dige 构建了一个个性化数字暗房，以简化胶片摄影的后期流程，同时保留胶片拍摄的乐趣。过去，每卷 36 张的胶片在扫描和编辑上大约需要四个小时。他最初尝试让 Claude 通过 SANE 控制扫描仪，但由于扫描仪托架控制出错，硬件险些损坏，因此他改变了方案：现在使用 VueScan 扫描，并通过自定义工具自动完成负片转换、整卷色彩校正、灰尘检测、基于上下文的图像修复、编辑控制以及 AI 生成元数据。
本地运行的 Qwen3-VL 模型会为每张处理完成的照片添加标签，使不断增长的照片库能够被搜索。部分精选照片会发布到 Cloudflare R2，并通过一个模仿胶卷盒、毛毡桌面和实体胶片的交互式画廊展示。整个项目在 11 天内完成，共有 64 次代码提交；画廊目前已收录 22 卷胶片、共 314 张照片，时间跨度可追溯至 2020 年。
这个项目最终减少了重复性的后期处理工作，同时保留了模拟摄影从容、动手参与的魅力，让人们有更多时间探索、拍摄和分享。
一场关于利用大语言模型辅助建立 35 毫米胶片扫描工作流的 Hacker News 讨论中，许多 commenters 认为自动化没有必要，因为 negPy、Negative Lab Pro 和 VueScan 等成熟工具已经能够完成扫描、图像反相、色彩校正和批量编辑。真正的瓶颈仍然是人工装片、传输胶片和逐张扫描，而不是软件处理。
评论者还批评了该项目网站的定制光标设计，并反馈了可用性问题。
讨论随后延伸到扫描是否会削弱胶片摄影的意义。支持扫描的人认为，它有助于备份、分享、打印和保存拍摄成果；另一些人则认为，暗房操作和胶片本身的限制反而让他们拍得更好。
在技术方面，用户建议使用空白胶片画幅、校准幻灯片和分通道归一化来去除橙色遮罩，之后再针对具体胶片应用色调曲线。有人还提到了 Foveon 传感器和自定义 RAW 转换。
讨论的后半部分集中在一条据称由 AI 协助撰写的评论。其作者解释称，语音听写和自动整理文章引发了争议，并承认违反了 Hacker News 的政策；该讨论被标记为偏离主题。
沃森撰写了这封措辞尖锐的备忘录，质问 IBM 是如何将“我们在行业中的领导地位”拱手让给一家“仅有34名员工，包括清洁工”的公司。这封备忘录也被称为《清洁工备忘录》，揭示了控制数据公司及其计算机对 IBM 领导地位造成的影响。
一个 Hacker News 讨论串围绕小托马斯·沃森于 1963 年提交 IBM 的一份备忘录展开，重点讨论了西摩·克雷的 CDC 6600，以及一支小而专注的团队如何胜过 IBM 庞大的官僚体系。评论者将 6600 称为 RISC 的先驱，而非真正的 RISC 机器：它采用简单的寄存器到寄存器操作、自动递增寻址，以及后来被其他机器采用的其他性能优化设计。
讨论串对这份备忘录所揭示的商业影响存在争议。据称，6600 迫使 IBM 在高性能计算领域沉寂了大约三十年，并促使 IBM 启动了雄心勃勃的 ACS 项目，不过在此期间，IBM 仍通过 System/360 获得了巨额利润。相比之下，DEC 对 IBM 主流计算业务的威胁可能更大。
几位评论者赞扬了克雷的机智，以及他偏好少数杰出专家的做法；他们将 6600 的向量运算速度与后来的大规模并行架构进行了对比。还有人回忆起使用 NOS/VE 的糟糕经历，并认为 CDC 的衰落源于彼此不兼容的架构、过时的批处理导向设计、组织管理失灵，以及后续产品未能成功。
最后一个子讨论串则赞扬了 IBM 早期高管写作和技术写作的清晰度与编辑质量。
Docker 长期以来一直使用轻量级虚拟化技术，在 macOS 和 Windows 上安全运行容器。Docker Toolbox 依赖功能繁重的 VirtualBox 后，Docker 开发了一款 minimalist、可嵌入的虚拟机监控器（VMM），让 Docker Desktop 的使用体验更接近原生应用。其最初实现 hyperkit 后来演变为 Docker VMM，并采用了基于 LinuxKit 的精简内核和根文件系统。
这种 microVM 架构支持跨平台无根运行，宿主机与客户机之间的接口更小、更便于审计，同时具备更强的隔离能力：攻破不受信任的客户机内核不会直接危及宿主机。它还能与 VPN 良好集成，并支持镜像仓库访问控制等网络策略。
同一技术也为 Docker Sandboxes 提供了基础，使编程智能体和其他工作负载能够在严格的隔离、安全和治理机制下运行，例如通过 `sbx run claude` 启动。尽管最初设计为类库式的 unikernel 进程，但由于技术原因，当前实现仍会为每台虚拟机保留一个轻量级宿主机进程。
The Hacker News 上的讨论质疑了“Docker 一直都在使用微型虚拟机”这一说法。评论者指出，**macOS 和 Windows 上的 Docker Desktop** 长期以来一直是在轻量级虚拟机中运行 Linux 容器，过去主要使用 QEMU 和 LinuxKit；而 **Linux 上的 Docker Engine** 通常运行常规容器，与宿主机共享内核。Kata Containers 等 Linux 项目是早期的微型虚拟机替代方案，但它们并不是 Docker 的默认选择。
支持者认为，在 macOS 和 Windows 上使用虚拟机通常是必要的，因为虚拟机能够提供更强的隔离能力和更便捷的安全加固方式，简化 Docker-in-Docker，并让开发者能够直接复用现有的 Linux 容器镜像。批评者则认为，相关标题具有 clickbait 色彩，并指出虚拟机的开销更高，工作负载密度也低于共享内核的容器。
讨论还涉及 Docker Sandboxes、数据留存与安全问题、许可协议，以及 Podman、Apple 的容器工具、smolvm 和 WSLc 等替代方案，同时还探讨了最初的 Docker for Mac 所采用的、异常确定且快速的 LinuxKit 设计。
产品设计师 Mete 认为，Meta 的 Muse 在技术上并不新；Codex、Claude Code 和 OpenClaw 等工具一年多前就已具备类似的智能体能力。Muse 的突破在于产品设计：它把电脑操作、浏览器操作、常规任务、云端工作流和远程控制整合在一个熟悉的聊天界面中，避免了模型选择器、模式切换和技术术语带来的割裂感，而这些问题正是 ChatGPT 和 Claude 显得零散的原因。 Muse 的成功体现了设计、产品营销以及 Meta 广告支持商业模式的价值。ChatGPT 和 Claude 主要通过订阅和 token 用量收费，而 Meta 通过吸引用户注意力来变现，因此 Muse 可以提供更慷慨的免费服务。它拟人化的个性也让智能体更像一名个人同事，而不是冷冰冰的工具，从而增强用户的连接感、参与度和留存率。 更广泛的启示是，仅凭技术能力并不能赢得消费级 AI 市场。清晰的心智模型、简单易用的体验、温暖的交互以及可持续的推广渠道同样重要。Mete 认为，Meta 最终可能成为大众 AI 市场的领导者，而 OpenAI 延迟推进广告战略、Google 在消费端执行不力，以及 Apple 在 AI 领域能力有限，都为市场留下了巨大的增长空间。
讨论的核心是 Meta 的 Muse。这是一款 AI 私人助手，其技术本身并不算特别新颖，但产品设计可能非常有效。用户称赞它简洁、可持续使用的单线程界面，可自定义的性格和头像，操作前的确认提示，与 Meta 服务集成，以及执行研究、监测、旅行规划和费用追踪等任务的能力。它配备的专用虚拟机和命令行工具也吸引了技术用户。
质疑者认为，便利性带来了不可接受的隐私和安全代价。一旦连接 Facebook、Instagram、电子邮箱、财务信息或登录凭据，Meta 就能进行更广泛的用户画像，并获得更强的广告投放能力；而自主访问密码还会带来数据泄露、欺诈和提示词注入等风险。一名 Meta 员工反驳了有关“暴露的数据证明其存在隐藏意图”的说法，但批评者回应称，Meta 的历史记录足以支持更广泛的审查。
其他讨论主题还包括：对话式智能体是否会取代传统应用界面；自托管或机密计算替代方案的可能性；以及对 Muse 获得 Meta 关联 influencers 推广的质疑。总体而言，讨论参与者都认可 Muse 可能凭借其友好、连贯且免费的特点取得成功，但他们对该成功究竟代表了真正的用户价值，还是 Meta 监控与广告商业模式的又一次扩张，存在尖锐分歧。
**Thoreau BASIC 3.2** 是 GW-BASIC 风格编程语言的现代 64 位演进版本。它可运行于 Windows，也可直接从 UEFI 固件启动而无需操作系统；程序可打包为独立的 Windows EXE 文件或可启动的 EFI 应用程序。 3.2 版本新增了 BASIC 原生文件浏览器和菜单、保留文件名大小写、最长 4,095 字节的路径、交替校验状态检查点、分阶段保存和经验证的备份、CRC32、文本统计、扩展的系统报告、JIT 优化，以及改进的程序重新启动功能。 其功能包括 24 位图形、精灵、鼠标输入、TCP/IP 和 HTTP、调试与性能分析工具、多核 `PARFOR`、原生 x64 JIT 编译，以及复数、四元数和八元数运算。多媒体支持涵盖 GM/GS 波表，以及 MIDI、WAV、FLAC 和 Opus 播放，并可在播放前扩展音色库。 Windows 和 UEFI 版本使用相同的解释器和波表。该版本还包含 BASIC 示例程序 Pixel Prose 及其独立应用程序。可通过项目的 itch.io 页面下载并获取更多信息。
Thoreau BASIC 3.2 是一款免费的 x64 解释器。它保留了 GW-BASIC 的语法，包括强制使用的行号、GOTO、GOSUB 和经典图形命令，同时加入了现代功能。它既可以运行在 Windows 上，也可以直接通过 UEFI 启动原生硬件，并提供即时（JIT）编译、解释器回退、SIMD 加速、并行循环、64 位数组、超复数、网络功能、高级图形与音效、调试工具以及独立可执行文件生成等能力。其演示包括实时曼德博集合浏览器、三维程序、游戏和基于精灵图的应用程序。
《黑客新闻》上的讨论大多带有怀旧情绪，人们将早期的行号 BASIC 与结构化方言、VB/DOS、Visual Basic、VB.NET，以及 PureBasic 等现代替代方案进行了比较。支持者称赞 BASIC 易读且容易上手，另一些人则认为，缺乏作用域和大型程序组织能力是它的根本缺陷。批评者还质疑其庞杂的命令集、仅限于 Windows/x86 的平台支持，以及 seemingly 不协调的功能。作者确认行号是必需的，并表示移植到 ARM/树莓派是最现实的未来方向。
JEFFY 是一个采用 MIT 许可证、基于 CPU 的文本分类工具包，内置 13 个预训练分类器，并支持使用 CSV、TSV 和 JSONL 数据训练自定义模型。它使用共享的 BGE-large 英文编码器（约 1.2 GB，首次使用时下载），并以可移植的 NumPy 文件形式存储轻量级逻辑回归分类头。
内置任务包括垃圾短信检测、银行和语音意图识别、新闻主题、情感、情绪、自然语言推理（NLI）以及冒犯性语言检测。模型可通过本地网页界面、REST API 或 Python SDK 访问。自定义模型可配置正则化强度、测试集划分和交叉验证，并可与预训练分类器一同使用。
据报告，留出测试集的准确率从 SMS 垃圾邮件检测的 99.1% 到 SNLI 的 65.6% 不等。CPU 推理通常需要 50–80 毫秒，约占用 2 GB 内存。其局限性包括概率未经校准、情绪类别覆盖有限，以及部分任务上的性能较弱。模型清单提供数据集详细信息和完整性哈希。数据集许可证因数据集而异，相关说明记录在 `ATTRIBUTION.md` 中；自定义 pickle 备份只能从可信来源加载。
**“Show HN：本地预训练分类器，无需 GPU。”** 的作者 nico 介绍了 **Jeffy**：这是一套可在普通硬件上本地运行的轻量级分类器集合。它包含 13 个预训练模型，可用于垃圾邮件检测、意图路由、主题分类、情感分析，以及构建《毁灭战士》游戏智能体，同时也支持训练自定义分类器。
作者分享了一些临时的在线体验演示，其中包括《毁灭战士》智能体，并邀请大家建议实用的任务和替代架构方案。评论者质疑其创新性是否被夸大——有人将它与马尔可夫链聊天机器人作比较——也有人惊讶于分类器直到现在才受到广泛关注。Nico 认为，大语言模型的热潮和易于使用的智能体工具让更多人接触到了模型训练；近期围绕“**Jev**”的炒作也表明，许多被宣传为复杂任务的工作，其实都可以由简单分类器完成。总体而言，这个项目强调的是易于上手、可在本地 CPU 上运行的分类，而不是依赖 GPU 的机器学习。