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德国经济学家呼吁从美国金库召回黄金。 German economists push for gold repatriation from U.S. vaults 2 天前

## 德国考虑从美国召回黄金最近的报告显示，德国国内正面临越来越大的压力，要求将大量黄金储备——全球第二大国家持有量——从美国的金库中迁回。这一举动源于对未来特朗普政府潜在的不确定性以及跨大西洋关系广泛变化的担忧，引发了对资产安全的担忧。德国经济学家和纳税人权益倡导者，如埃马努埃尔·蒙希，认为召回黄金对于战略独立至关重要。然而，其他一些人，包括经济学家克莱门斯·福斯特，警告说，此举可能会加剧与美国的紧张关系。目前，德国政府并未积极考虑撤回黄金，但这场辩论凸显了黄金作为金融稳定和信任的关键支柱的地位，尤其是在地缘政治不确定性日益增加的情况下。讨论的重点在于平衡战略安全与维护积极的国际关系。

黑客新闻新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交登录 [重复] 德国经济学家推动从美国金库 repatriate 黄金 (seekingalpha.com) 142 分 saubeidl 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论 vinni2 1 天前 [–] 重复，并且原始帖子不知为何被标记。https://news.ycombinator.com/item?id=46742250 回复 tomhow 1 天前 | 父 [–] 评论已移至此处。谢谢！指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请 YC | 联系搜索：

展示HN：AutoShorts – 本地、GPU加速的AI视频管道，面向创作者。 Show HN: AutoShorts – Local, GPU-accelerated AI video pipeline for creators 2 天前

## AutoShorts：AI驱动的游戏片段生成 AutoShorts 自动从长篇游戏录像中创建适合病毒式传播的短视频。它利用AI场景分析（通过OpenAI或Google Gemini），识别引人入胜的时刻——动作、失误或精彩片段——并智能地裁剪和渲染成垂直视频（9:16 宽高比），优化用于TikTok和Reels等平台。主要功能包括AI驱动的字幕生成（具有可定制的样式和可选的AI字幕）以及使用ChatterBox TTS的20多种语言的AI配音，具有情感控制甚至语音克隆功能。整个流程均通过GPU加速，利用NVENC进行编码，利用PyTorch进行分析。强大的备用系统确保即使组件发生故障也能正常运行。安装通过Makefile或Docker简化（需要GPU）。配置选项，详述于`.env`文件中，允许定制AI提供商、分析参数、字幕设置和输出偏好。AutoShorts 优先考虑速度和可靠性，为内容创作者提供自动和可配置的工作流程。

## AutoShorts：本地、GPU加速的AI视频编辑 Divyaprakash 创建了 AutoShorts，一个用于本地、GPU加速AI视频编辑的CLI工具，旨在绕过基于云的“AI包装器”的成本和延迟。该工具使用decord和PyTorch（用于动作/频谱通量检测）分析视频内容，并利用ChatterBox进行本地TTS，最终渲染由NVENC处理。该项目优先考虑硬件利用率和隐私性，提供了一种模块化架构，*可以*与云API（OpenAI、Google Gemini）集成，但也支持完全隔离的本地LLM设置。创建者使用AI编码助手（Antigravity）进行重构和文档编写，专注于CUDA/VRAM管理和音频同步的开发工作。目前，Divyaprakash 正在寻找合作者，用于智能自动变焦（使用YOLO/RT-DETR）和语音引擎升级。虽然一些评论者质疑该工具对AI本身的依赖性，以及其生成低质量“垃圾”内容的潜力，但创建者澄清该工具的目的是为了自动化编辑个人视频（例如游戏精彩片段），而不是批量内容创作。24GB RTX 3090 足以运行 AutoShorts。

内禀可拉伸的二维MoS2晶体管 Intrinsically stretchable 2D MoS2 transistors 2 天前

## 可拉伸电子学：一个快速发展的领域最近的研究表明，在为人体集成应用开发可拉伸和柔性电子产品方面取得了显著进展。该领域依赖于创新材料和设计，以克服传统刚性电路的局限性。关键策略包括利用**固有可拉伸材料**——包括聚合物和MoS2等二维材料——以及采用纳米约束和互穿聚合物网络等独特架构，以增强可拉伸性和性能。研究人员正专注于改进材料的性能，例如塑性（在InSe和金属单硫化物等材料中）和应变不敏感性。**应变工程**也被探索用于提高二维材料中的载流子迁移率。**可溶液加工的二维油墨**和印刷技术（如凹槽模印刷）的进步，正在实现大规模、经济高效的制造。应用范围正在扩展到基本晶体管之外，包括用于**神经形态计算的复杂电路、具有集成传感器（温度、X射线）的柔性电子皮肤**，甚至**高速集成电路**。持续的工作正在解决诸如在应变下保持性能、增强透明度以及实现强大的自修复能力等挑战，为可穿戴和可植入电子设备铺平道路。

黑客新闻新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交登录内在可拉伸的二维MoS2晶体管 (nature.com) 28点由 bookofjoe 1天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请YC | 联系搜索：

即将到来的汽车所有权战争 The coming war on Car Ownership 2 天前

## 交通工具不可避免的恶化作者预测，个人拥车将被有效消除，并非通过直接禁止，而是通过少数几家主导的自动驾驶出租车公司的经济压力和操纵。最初，大量风险投资资助的自动驾驶出租车网络将充斥市场，承诺充足的供应和低廉的价格，这类似于共享滑板车热潮，由资本而非盈利能力驱动。然而，整合是不可避免的。该领域将缩小到 2-3 家主要参与者，它们能够默契地协调定价，根据乘客*愿意*支付的价格来最大化利润，而不是服务的实际成本。当前网约车的关键漏洞——司机接受现金以绕过应用程序——将随着自动驾驶出租车的出现而消失。最终的压榨将通过保险来实现。公司将越来越多地拒绝为私人拥有的、由人类驾驶的车辆投保，从而有效地迫使人们进入自动驾驶出租车生态系统。自保是可能的，但需要巨额且难以获得的保证金。作者认为，这种情形是美国独有的。与中国不同，在中国，政府会干预以防止价格欺诈，美国允许公司优先考虑利润，导致个人对基本交通工具的自由和控制权逐渐丧失。这是一种“恶化”模式——随着公司优先考虑投资者和自身利益，服务对用户而言会逐渐变得更差。

德国电信违反网络中立性。 Deutsche Telekom is throttling the internet 2 天前

德意志电信不参与德国科研网络的互联互通，因此德意志电信用户连接德国大学的网络状况非常糟糕。我这里通过Telia的速度只有29 kB/s，丢包率高达20%！… 我希望今天每个人都能清楚地认识到这种社会后果。现在互联网对我们保持联系如此重要。相反，学生、教学人员和研究人员被严重阻碍与他们的大学保持联系，继续学习、教学和研究。媒体讨论限制Netflix的带宽，以便互联网可以做更重要的事情，但不用担心，我的测速显示Netflix的速度为81 Mb/s - 是我连接大学速度的百倍以上。我可以同时观看三个4k视频，但访问大学的疫情信息页面却变成了一种折磨。在我送女儿睡觉后进行高效工作是不可能的。帖子：154 (2020年3月19日) 来源 (Archive.org)

就像“自掘坟墓”：正在失去工作的译者们 Like digging 'your own grave': The translators grappling with losing work to AI 2 天前

## 人工智能重塑翻译行业人工智能的兴起正在显著影响全球专业译员。像谷歌翻译这样的人工智能工具，以及更新的生成式人工智能，正在迅速自动化翻译任务，导致该领域的收入减少和就业不稳定。爱尔兰语译员蒂莫西·麦基恩报告收入下降了70%，他拒绝“润色”机器翻译，因为这会进一步训练他的替代者。调查显示，超过三分之一的译员因人工智能而失去了工作，近一半的译员收入减少。牛津大学的研究表明，由于机器翻译，比原本应该存在的译员岗位减少了28,000个。虽然完全取代尚未发生，但趋势正在加速，迫使许多人寻求额外收入或重新培训。担忧不仅限于经济困难。专业人士担心准确性、隐私以及在法律和医学等关键领域中细微沟通的潜在流失，在这些领域，人类专业知识仍然至关重要。美国翻译协会等组织正在倡导劳动保护和政府对转型工人的支持，而一些人，如文学译员，在需要人类联系和艺术解读的专业领域中找到了相对的安全。

## AI 与翻译的未来：摘要这次 Hacker News 的讨论围绕人工智能对专业翻译人员的影响，与最近 CNN 的一篇文章相呼应。核心问题是随着人工智能翻译工具的快速改进和普及，工作岗位流失的担忧。许多评论员指出一个更广泛的问题：人工智能总结*现有*内容，影响网站流量，并可能构成侵权。关于这是否是盗窃还是人工智能学习的必然结果，存在争论，一些人认为人工智能甚至可以通过综合信息来*改进*原始内容。几位用户分享了翻译工作量下降的案例证据，尤其是在技术文档和电视字幕等领域。虽然法律或医学翻译等高风险领域仍然需要人类专业知识来保证准确性，但通用翻译市场正在萎缩。对话还涉及开源软件以及为人工智能提供燃料的数据集的风险，以及人工智能通过打破语言障碍来 democratize 通信的潜力。最终，这场讨论反映了人们对人工智能经济后果的担忧，同时也承认了其潜在的好处。

拉尔夫·维格姆循环缺失的部分 What Ralph Wiggum loops are missing 2 天前

## Ralph Wiggum 循环与人工智能辅助编码的兴起 2026年初，人工智能辅助编码领域出现了一项病毒式突破，即“Ralph Wiggum 循环”——一种简单的方法，用于自主运行人工智能代理来构建软件。这种循环涉及代理反复读取代码状态、选择任务、实施任务并提交更改，本质上是 24/7 全天候工作。虽然这种方法正在获得关注，但它并非全新。开发者 Geoffrey Huntley 指出，**Taskmaster** 是一个更强大的系统，自 2025 年以来一直在构建，是其基础。两者都利用相同的核心循环，但复杂度不同。Ralph 提供了一个极简的 7 文件实现，非常适合学习和小型项目，而 Taskmaster 提供了 39 个工具来管理依赖项、安全性和多代理工作流程。关键在于理解你在流程中的*位置*。Ralph 非常适合实验，而 Taskmaster 在项目需要协调复杂任务时表现出色。Anthropic 的 Claude 等平台最近的更新正在整合类似依赖跟踪功能，验证了这种模式的有效性。最终，最好的方法是使用这两种工具中的任何一种进行*构建*，并了解哪种方法最适合你的特定需求。

## AI工具的商品化与生态系统锁定最近的Hacker News讨论集中在AI工具（如Ralph和Taskmaster）的快速发展上，这些工具最初是社区驱动的实验，现在正被整合到更大的平台中。核心问题是，随着AI能力的提升，独特的工具和以前有价值的“提示工程”技能正被大型AI实验室提供的全能解决方案迅速商品化。用户担心出现“殖民飞船”情景，即独立开发被吸收，使得差异化和盈利变得困难。重点正在从*构建*独特的软件转移到掌握*应用*于现有生态系统——知道使用哪个工具以及如何实现实际结果。除了工具之外，讨论还强调了这些循环中缺失的一个要素：健全的规划流程，以解决安全和数据建模等关键问题。最后，一些评论员指出像Taskmaster这样的工具可能存在人为推广，并为不熟悉的人定义了“人为制造声势”一词。总体情绪是谨慎乐观，强调在这个快速变化的环境中领域专业知识和客户获取的重要性。

我构建了一个速度快两倍的词法分析器，然后发现真正的瓶颈在于输入/输出。 I built a 2x faster lexer, then discovered I/O was the real bottleneck 2 天前

## 词法分析器加速与Tar.gz的故事我开发了一个ARM64汇编词法分析器（由解析器生成），最初性能比官方Dart扫描器快2.17倍。然而，在104,000个Dart文件上的基准测试显示，词法分析器不是瓶颈——I/O是。读取这些文件比词法分析花费的时间长5倍，并且SSD由于过多的系统调用开销（超过300,000次`open`/`read`/`close`调用）仅以其理论速度的1.5%运行。尝试内存映射和直接系统调用带来的改进微乎其微。解决方案？模仿pub.dev和package文件，使用`tar.gz`归档。这减少了需要处理的文件数量，从104,000个降至1,351个，将1.13GB压缩至169MB。I/O时间下降了42.85倍，最终实现了2.27倍的整体加速，即使*包含*解压缩开销。这表明，只有通过对较大文件的顺序访问才能实现现代SSD的速度。这个实验解释了为什么像pub.dev这样的包管理器使用归档：更少的系统调用、减少的带宽和更快的提取速度。虽然像`zstd`压缩和并行解压缩这样的进一步优化是可能的，但核心教训是，在处理大量小文件时，系统调用开销很容易掩盖存储速度。

## 更快的词法分析器，I/O瓶颈：黑客新闻总结一位开发者构建了一个速度提升一倍的词法分析器，却发现性能限制在于I/O，而非解析。讨论强调，优化代码速度通常不如解决I/O瓶颈更有影响。多位评论员指出，ZIP文件（无压缩）由于其随机访问能力，是一种高效的容器格式，与像TAR这样的顺序访问格式形成对比。争论涉及元数据——是否需要或希望保留Unix权限以提高可移植性。对话还探讨了系统调用与磁盘访问的成本，并建议使用`io_uring`进行批量文件操作。一个关键的结论是，看似小的开销，如系统调用，可能会显著累积。其他人指出，剖析（profiling）的重要性，以便识别*实际*的瓶颈，并举例说明了机器学习流水线和Go单仓库构建中的例子。最终，该讨论强调需要识别并解决系统中的最大瓶颈，而这并不总是直觉所指的地方。

人工智能不会取代你的工作。一个拥有599美元Mac Mini和Claude的人会。 AI won't take your job. A guy with a $599 Mac Mini and Claude will 2 天前

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这个Hacker News讨论围绕一篇文章，文章详细描述了某人如何使用AI工具——特别是Claude和whisper.cpp——来降低成本并提高工作效率。尽管文章本身被批评为缺乏实质内容且感觉像是AI生成的，但核心观点是成功地从云端转录（Google Cloud Transcribe）切换到本地自托管解决方案，从而节省了大量资金。然而，评论很快演变成关于在开发中使用AI价值的争论。一些人认为，依赖AI进行编码（“氛围编码”）会削弱解决问题的能力和创造力，从而导致开发人员能力下降。另一些人则质疑技术能力是否*曾经*是获得工作的首要因素，认为“虚张声势”和夸大估计更为常见。最终，这个帖子突显了人们对AI对软件开发流程的真正影响日益增长的怀疑。

澳大利亚独角兽企业 Australian Decacorns 2 天前

## 澳大利亚意想不到的科技成功一份最新报告证实，澳大利亚在创造具有全球影响力的科技公司方面一直表现出色——每10亿美元风险投资能产生1.22家独角兽企业，超过美国、英国、中国和以色列。这并非新现象，而是持续数十年的优异趋势，无论融资水平如何。大约每2.5年就会出现一家估值超过100亿美元的“超级独角兽”企业。有趣的是，这些成功案例很少源于加速器或孵化器。一个关键模式是，在澳大利亚证券交易所（ASX）早期上市，估值相对较低，有效地将公开市场用作“B轮”融资——这种路径在全球范围内并不常见。这表明澳大利亚企业家常常选择公开市场，是因为难以获得有利的风险投资条款。澳大利亚在特定领域表现突出：市场平台、SaaS、金融科技以及基础设施/建筑。值得注意的是，澳大利亚*缺乏*企业软件、实物产品、电子商务、社交媒体、游戏或直接面向消费者的“超级独角兽”企业。这表明其生态系统独特，偏爱盈利且可扩展的企业，可能源于澳大利亚投资环境对长期亏损业务的容忍度有限。最终，澳大利亚展现出创造高影响力科技公司的卓越能力，这得益于其独特的增长路径和对特定成功商业模式的关注。

黑客新闻新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交登录澳大利亚独角兽 (sohum.com) 11 分，由 Sohum 2 天前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请YC | 联系搜索：

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