以下是您需要了解的内容： 现有用户今天将全额退款剩余的使用时长。 我们将为现有客户在可预见的未来提供免费的自动补全推理。 在被收购一周年后，我们即将停止Supermaven服务。 在将Supermaven的功能带到Cursor Tab之后，我们现在建议任何现有的VS Code用户迁移到Cursor。我们新的改进型自动补全模型有了显著提升。 在决定Supermaven的未来时，我们听取了现有Neovim和JetBrains用户对Supermaven的喜爱反馈。我们将继续为这些现有客户免费提供自动补全推理。 我们将不再支持代理对话，这是产品中较新的功能，使用频率不高。我们建议在Cursor中使用您选择的前沿模型进行代理编码。 现有客户今天将收到订阅剩余时间的按比例退款。
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## Supermaven 日落与替代方案
Supermaven，一款流行的 VSCode 插件，以其快速且智能的标签自动补全功能而闻名，即将关闭。用户们正在寻找替代品，并惋惜缺乏能与其速度和“智能”建议相匹配的竞争者。
讨论了几种替代方案。**Kilo**，一款使用 Mistral Codestral 模型 的 VSCode 插件，正在推出自动补全功能，并力图成为可行的选择，但目前尚无法与 Supermaven 进行直接比较。**Cortex** 正在开发一个完全本地、私有的编码助手，具有自动补全功能，并针对标准笔记本电脑进行了优化。**Roo Code** 被频繁推荐为一种免费且开源的替代方案，但被指出它是一个比简单标签补全器更全面的编码代理。**Copilot** 也被提及，但被认为不够完善。
一个主要担忧是，由于开源 AI 开发的风险投资驱动的经济因素，在没有大量硬件投资（估计 ~$25k 用于可用的本地设置）的情况下，很难达到像 Cursor 这样的商业选项的水平。用户们对 Supermaven 的消失感到失望，特别是其出色的 Neovim 支持。
这段文字是对纯函数式计算机概念引发的漫长哲学探索。作者认为，即使设计没有“副作用”的程序，也必须产生热量——一种物理输出，从而挑战了真正无副作用计算的观念。他们提出了一种新颖的输出方法：使用温度波动（通过远程温度计测量）来表示二进制数据，有效地将热量*变成*输出。 然而，输入仍然是一个问题，作者戏谑地建议使用打火机。讨论逐渐深入到关于计算机“意识”、目的以及它是否仅仅是一个复杂的电阻器的存在主义问题。 随后，文字转向多重宇宙理论，认为无数现实同时运行，受到意识和个人选择的影响。最后，文章以对气候变化叙事的怀疑论告终，将其视为一种潜在的“骗局”，并将计算强度与更广泛的环境变化联系起来，与道格拉斯·亚当斯的《银河系漫游指南》相呼应。这是一篇混乱地融合了计算机科学、热力学、哲学和阴谋论的文章。
这个Hacker News讨论围绕着**节能，或称“冷”计算**的概念，灵感来源于一篇Halfbakery文章。核心思想是**可逆计算**，一种理论模型，计算过程中不*删除*信息，从而最小化能量损失（热量）。
一位评论者nvader指出，完美的计算机只有在丢弃数据时才会消耗能量，这与当前“热且粗糙”的计算方式截然不同。然而，他指出了Halfbakery作者方法中的一个关键挑战：将计算与输出分离。该系统有效地将CPU负载与标准输出绑定，可能导致意外的数据泄露。
虽然存在巧妙的解决方法（例如，为计算和输出设置不同的CPU使用上限），但nvader认为这实际上是将CPU*用作*输出设备，从而失去了真正将能量消耗与结果显示分离的目的。
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## Rust：一份批判性评估 这篇评论认为，尽管Rust很受欢迎，但它并没有达到炒作的高度，在很大程度上未能对C++进行有意义的改进。作者最初将Rust视为狂热粉丝的行为，但现在认为其核心设计选择会造成重大的实际问题。 虽然旨在实现内存安全和性能，但Rust在两者方面都没有达到最佳效果。编译速度*慢*——明显慢于C++，并且由于其泛型特性，不太可能大幅改善。这与复杂的借用检查器和所有权系统相结合，会阻碍开发人员的生产力，甚至迫使他们对高级逻辑进行底层思考。 对绝对内存安全的追求被认为过于苛刻；对于许多应用程序，特别是嵌入式系统，偶尔出现故障比崩溃更可取。此外，处理可变共享状态（GUI、数据库等所必需的）会抵消Rust的性能优势，通常需要使用`unsafe`代码，从而使其核心目的落空。 最终，Rust在类似于Haskell的场景中表现出色——无状态、只读数据流——例如编译器和静态站点生成器。具有大量可变状态的大型复杂项目在Rust中仍然未能实现，这表明它是一种可行但最终*平庸*的语言，最适合特定的利基市场，而不是C++的通用替代品。
丽瓦的任务是让人工智能看起来和听起来真正像人类。今天的人工智能声音和面孔感觉不自然，并且缺乏反映不同民族、种族、口音和职业人群的能力。我们正在通过构建世界上最丰富的人类语音和视频数据库来解决这个问题，从而推动下一代逼真的人工智能。
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Travpaiv为他们的SaaS产品EstimateKit创建了免费的Excel暖通空调估算模板，作为潜在客户的吸引物。他们注意到承包商在手动报价上花费大量时间（每个估算超过2小时），这些模板可以自动计算材料成本、人工费用，并提供分级定价选项（优/良/佳）。
值得注意的是，下载不需要电子邮件地址，优先考虑即时可用性。目前专注于暖通空调，创作者计划未来将模板扩展到其他行业，如电气工程。该帖子在Hacker News上引发了一些关于其出现在首页的讨论，但创作者表达了对关注的感谢。这些模板独立于EstimateKit软件运行，即使没有订阅也能提供价值。
SandboxScienceSimulations 游戏生命 粒子生命 Hash Life 文档 关于 加载模拟…粒子生命 CPU 2D 矩阵 设置 力量 最小半径 最大半径 所有类型 世界设置 粒子数量 颜色数量 深度限制 墙 设置：圆形 无 回斥 环绕 x1.5 x2.5 x3.5 x5 矩形 大小 xy 物理设置 回斥力 力因子 摩擦因子 随机器设置 最小半径 最大半径 图形设置 常规设置：圆形 形状 3D 设置：深度 透明度 最小透明度 最大透明度 调试工具 跟踪 细胞群大小 细胞大小因子 保存与分享 截图 强度吸引排斥2D
## 粒子生命模拟受到关注
一个名为“粒子生命”（sandbox-science.com）的新型网页项目在Hacker News上引起了热议。该模拟允许用户观察由简单粒子交互产生的复杂涌现行为。
一些评论员指出它与Nikita Lisitsa早期“粒子生命”项目相似，引发了关于在该系统中编码自我复制潜力的讨论——本质上是创造简单的、类似数字RNA的分子。
用户们分享了性能体验；在大型OLED屏幕上，它视觉效果惊艳，但也会给设备带来压力，甚至在增加粒子数量时导致iPhone无响应。一些用户通过调整浏览器设置，找到了在Firefox中解锁更高帧率的解决方法。总的来说，该项目因其生成的“生物”种类繁多、引人入胜，以及可视化复杂系统的潜力而受到赞扬。
作者回忆起在20世纪80年代学习Logo编程语言时，第一次接触到勾股定理。他当时试图编写一个通过窗户看到的山的图像，很快意识到他对山坡的初始计算是不正确的。
他感到沮丧，向母亲求助，母亲向他解释了该定理，使他能够正确计算斜边并完成他的图画。这种实际应用——为了实现视觉目标而*需要*数学——使这堂课印象深刻。
他将此与死记硬背公式形成对比，而他很快就忘记了那些公式。现在，与自己的儿子讨论几何学时，他认识到通过引人入胜的现实问题来呈现数学的价值。他计划与孩子们分享他以前的Logo程序，希望培养他们对实用数学问题解决的相同热情。
一篇关于学习勾股定理的帖子引发了 Hacker News 的讨论，揭示了人们对这个概念的各种体验。一位用户回忆起小时候用 Meccano 套装发现了勾股数，强调了触觉学习的体验。其他人讨论了理解看似“简单”的数学真理的惊人难度，并分享了一个可以通过图表轻松演示的视觉证明。
对话进一步探讨了三角形中无理数的起源及其对沃尔夫拉姆物理学中离散空间模型的影响。许多评论者分享了个人轶事——从将该定理应用于现实世界的捷径，到通过早期计算机图形学习三角学，强调了基础数学概念如何解锁进一步的探索和解决问题的能力。最终，这个帖子展示了该定理的持久影响以及理解它的各种途径。
## Zorin OS 18 下载量破纪录并启动升级路径
Zorin OS 18 在一个多月内下载量超过 100 万次，创下了该 Linux 发行版的下载量新纪录，其中超过 78% 的下载用户来自 Windows 用户。 积极的评价强调了其精致的界面和从 Windows 迁移的便利性，称其为一款出色的免费替代品。
团队现在启动了从 Zorin OS 17 升级到 18 (Core、Education 和 Pro 版本) 的升级路径，用于早期测试。 这允许用户在不重新安装的情况下进行升级，保留文件、应用程序和设置。
**重要提示：** 此升级目前处于测试阶段，由于潜在的不稳定性，不建议用于生产机器。 建议用户在继续操作前备份数据。 说明可在 Zorin OS 网站上找到，需要一个终端命令来启用测试升级。 未来几周将推出一个稳定且广泛可用的通过“升级 Zorin OS”应用程序进行升级的选项——更新将通过 Zorin 时事通讯发布。
认识那些劝告亲友远离人工智能的AI从业者。
Meet the AI workers who tell their friends and family to stay away from AI
3 天前
## 人工智能的人力成本：工人敲响警钟 人工智能的承诺被构建它的人们的担忧所笼罩。在亚马逊Mechanical Turk等平台上工作的工人，负责评估和完善人工智能输出，越来越多地警告朋友和家人*不要*使用ChatGPT和Gemini等生成式人工智能工具。他们的亲身经历揭示了一个优先考虑速度和规模而非准确性和伦理的系统。 克里斯塔·帕洛斯基（Krista Pawloski）的一个关键时刻是在审核推文时，发现隐藏在看似无害的文本中的种族歧视用语——凸显了广泛且未被发现的偏见的可能性。这，加上观察同事不加批判地接受有缺陷的人工智能回复（甚至在医疗保健等敏感领域），导致许多评估员对这项技术失去信任。 这些工人报告了一种“垃圾进，垃圾出”的情况，即糟糕的训练数据导致不可靠的结果。他们对模糊的指示、有限的资源以及对报告问题的缺乏响应感到沮丧。专家认为，这表明存在系统性问题：激励措施偏向于快速部署而非仔细验证，并且往往忽略工人的反馈。 最终，这些“机器人观察者”强调人工智能是脆弱的，而不是未来的，并且依赖于庞大且常常看不见的人力。他们提倡批判性思维，质疑人工智能的输出，并要求对其开发和伦理影响保持透明。