arXivLabs是一个框架，允许合作者直接在我们的网站上开发和分享新的arXiv功能。个人和与arXivLabs合作的组织都认同并接受我们开放、社群、卓越和用户数据隐私的价值观。arXiv致力于这些价值观，并且只与秉持这些价值观的合作伙伴合作。您是否有为arXiv社群增加价值的项目想法？了解更多关于arXivLabs的信息。
每日HackerNews RSS
## 超越大脑：身体内的分布式智能
几个世纪以来，大脑一直被认为是人类意识和行为的主要来源。然而，对神经系统的理解正在揭示一种更分布式的智能模型。虽然大脑至关重要，但遍布全身存在着重要的神经元集群——在肠道（5亿个神经元，相当于一只狗的大脑）、心脏（5万个神经元）和脊髓（1500万个神经元）——它们能够独立活动和进行复杂的处理。
这些集群拥有自己的感觉器官，并且可以相对自主地运作。例如，肠道“品尝”食物并在极少的大脑输入下管理消化。心脏表现出自己的神经系统，甚至展现出潜在的记忆保留能力。这表明我们体内拥有多重“智能”，而不仅仅是集中在头部的那一个。
经验证明了这一点：感觉和记忆常常以大脑*之外*的身体感觉表现出来——在肠道、胸部或身体的其他部位。认识并允许这些中心做出贡献，可以促进头部、心脏和肠道之间更和谐的连接，从而超越对人类体验的纯粹大脑中心式观点。
## 大脑之外的神经元：黑客新闻讨论摘要
一个由[debugyourpain.com](https://debugyourpain.com)引发的黑客新闻帖子探讨了智力和“自我”的某些方面并非完全位于大脑中的观点。讨论的中心是分布式认知——身体各处的神经元集群参与处理的概念——以及器官移植后人格变化的有趣案例，例如接受者产生了与捐赠者偏好相同的鸡块渴望。
用户们辩论了此类轶事证据的有效性，引用了有关微嵌合体（个体之间细胞转移）的研究以及移植器官可能携带捐赠者人格痕迹的可能性。人们将讨论与计算机进行了哲学比较，质疑机器的“自我”存在于何处。
对话还涉及了诸如脉轮和“气”之类的古老概念，发现了与现代关于结缔组织和神经通路发现的惊人相似之处。 许多评论者提到了道格拉斯·霍夫施塔特和格雷格·伊根的作品，认为意识可能分布在*超出*个体的范围之外，通过建模预测存在于他人的思想中。最终，该帖子强调了严格以神经为中心的自我观的局限性，以及进一步理解大脑、身体和环境之间复杂相互作用的潜力。
## 芯片let技术：超越炒作
“芯片let”半导体设计方法——使用更小、模块化的芯片——正日益受到重视，即将举行的Chiplet Summit 2026对此有所体现。Cadence是关键参与者，副总裁David Glasco将介绍用于人工智能的模块化多芯片设计，特别是“物理人工智能”——在自动驾驶汽车和机器人等设备中的边缘人工智能处理。
多芯片设计并非新技术（早在1960年代就以多芯片模块或MCM的形式出现），但芯片let旨在建立一个开放市场的“自由组合”方法，不同于过去的专有系统。当前挑战在于标准化芯片间的通信，因为行业目前处于中间阶段。
Cadence正在通过其Physical AI Chiplet Platform来解决这个问题，该平台是一个可配置的系统，集成了计算、人工智能加速和安全功能。该平台专注于可重复、以封装为中心的流程，缩短开发时间并实现可扩展的产品系列。他们正在与Arm和三星Foundry等合作伙伴建立生态系统，提供“规格到封装零件”的解决方案，甚至提供定制硅服务，帮助客户将芯片let设计变为现实。
最终，芯片let有望将半导体行业从少数巨头独占转变为更广泛、更具协作性的创新生态系统，但开放市场的完全实现仍需努力。
## FreeFlow：Mac 上的免费 AI 语音转录
FreeFlow 是一个免费且开源的 AI 语音转录软件，可替代 Wispr Flow、Superwhisper 和 Monologue 等付费应用。由于现有选项即使使用价格实惠的基础 AI 模型也收取月费，FreeFlow 应运而生，提供类似的功能且无需任何费用。
用户下载应用并从 Groq.com 获取免费 API 密钥。按住 Fn 键即可开始录音，将语音即时转录到当前文本字段。其一项关键功能是“深度上下文”能力——识别周围文本（例如电子邮件收件人或终端命令），以确保拼写准确和适应性。
重要的是，FreeFlow 优先考虑隐私；它无需中央服务器即可运行，这意味着不会存储任何用户数据。只有发送到 Groq 进行语音转录和语言处理的 API 调用才会离开设备。该应用采用 MIT 许可证，促进进一步开发和可访问性。
## 新的免费语音转文本工具：FreeFlow 及替代方案
一款名为 FreeFlow (github.com/zachlatta) 的新型免费开源语音转文本 (STT) 工具已发布，作为 Wispr Flow、Superwhisper 和 Monologue 的替代方案。FreeFlow 旨在通过利用“深度上下文”来实现准确性——使用当前窗口的信息对转录进行后处理，以纠正人名和技术术语。
然而，讨论迅速扩展到强调其他几个优秀的选项，特别是 **Handy** (github.com/cjpais/Handy, handy.computer)，许多用户推荐它，因为它具有完善的界面和离线功能。**Hex** (github.com/kitlangton/Hex) 是一个快速的、MacOS 原生替代方案，利用 CoreML。
用户也在探索 **Parakeet V3**，以实现快速、准确的转录，通常与 Handy 配合使用。其他提到的工具包括 **VoiceInk**、**MacWhisper**、**Voibe** 和 **Auriscribe**。 关键重点是本地模型，以避免 API 成本和隐私问题，尽管使用本地 LLM 进行后处理以实现低延迟仍然是一个挑战。 讨论还涉及键盘快捷键以及 iOS 和 Android 上的工具。
## Snowboard Kids 2 反编译：工作流程演变
本总结详细介绍了用于反编译任天堂 64 游戏《Snowboard Kids 2》的不断演化的工作流程，借助 Claude 等编码代理，实现了大约 75% 的代码匹配。 最初进展迅速，优先处理基于复杂度指标的“简单”函数。 然而，随着剩余函数变得越来越困难，这种方法陷入停滞。
一项关键改进在于优先处理与已反编译代码*相似*的函数。 这通过汇编代码的文本嵌入以及名为 Coddog 的工具来比较指令序列来实现。 专门的工具，包括处理游戏图形库（F3Dex2）的技能以及用于暴力破解微小代码调整的“permuter”，被证明很有价值——尽管 permuter 最终引入的问题多于好处。
扩大项目规模需要进行多项基础设施变更：用于并发代理操作的工作树、防止破坏性操作的“钩子”、名为 Nigel the Cat 的任务编排器，以及为不太繁重的任务利用更具成本效益的 GLM 模型。
尽管取得了这些进展，但进展速度已放缓，剩余函数由于其大小、复杂的图形例程和数学运算而证明特别具有挑战性。 虽然仍有 124 个函数需要处理，但该项目突出了代理辅助反编译的强大功能，并为未来的努力提供了宝贵的见解。 该项目是开源的，欢迎贡献。
## LLM辅助反汇编：摘要
一篇最近的博客文章引发了Hacker News上关于使用大型语言模型（LLM），如Claude，进行代码反汇编的讨论，特别是针对较旧的系统，如N64。虽然LLM显示出潜力，但评论员们争论直接将汇编代码输入LLM是否高效，考虑到传统反汇编器已经做出的工作。
多位用户强调了将LLM与传统工具（如Ghidra）*结合*的持续努力，利用两者的优势。专门在反汇编代码上训练的开源LLM也正在出现。一个关键的挑战是处理大型函数，LLM目前在这方面存在困难。
讨论还涉及LLM在逆向工程经典游戏（如Elite和Red Alert 2）的丢失源代码以及自动化繁琐任务（如变量重命名）方面的潜力。人们对潜在的滥用提出了担忧，例如快速反汇编和克隆应用程序，但许多人认为这种AI的应用总体上有益，可以自动化“基础工作”，而不会直接取代工作岗位。 也有一些旨在基准测试和改进此过程的项目被分享。
请启用 JavaScript 并禁用任何广告拦截器。
## 人工智能乐观主义的特权
这篇文章写于2025年末，表达了对人工智能不受控制的发展的深切担忧，认为对这项技术的狂热往往源于特权和对潜在危害的漠视。作者回忆起早期使用人工智能“吐槽”生成器的经历，发现它的残酷出人意料地具有冲击力——那一刻引发了他对孩子们未来所继承世界的恐惧。
他认为人工智能并非中立工具，而是现有社会问题的放大器，从失业和虚假信息到骚扰和滥用，尤其是在深度伪造等技术的推动下。虽然承认人工智能的潜在益处，但他认为乐观主义需要无视那些境况不佳的人所面临的风险——那些容易受到经济冲击、网络掠夺或人工智能放大数据致偏见的人。
作者批评“人工智能乐观主义”心态，常常需要与他人所经历的现实后果脱节，以及相信自己和所爱的人将免受伤害。他担心未来人工智能会赋予恶意行为者权力并加剧不平等，最终质疑便利性和潜在收益是否值得牺牲弱势群体的利益。归根结底，他认为人工智能正在加速成为“完美的欺凌工具”。
## FFF.nvim：Neovim 的快速模糊文件查找器
FFF.nvim（令人惊叹的快速模糊文件查找器）是一个基于 Rust 的、具有明确观点的文件选择器，专为 Neovim 中的速度和效率而设计。 借助一个跟踪文件访问、修改和 Git 状态的专用文件索引器，即使在拥有 50k+ 文件的情况下，它也能实现小于 10 毫秒的搜索时间。
**主要特点：**
* **容错模糊搜索：** 即使查询不完整，也能快速找到文件。
* **Git 集成：** 直接在选择器中显示文件状态。
* **图像预览：** 支持显示图像（需要 snacks.nvim）。
* **可定制：** 提供广泛的配置选项，用于外观、行为和性能。
* **延迟加载：** 自动初始化，不会影响启动时间。
* **实时 grep：** 包含强大的实时 grep 功能，具有普通、正则表达式和模糊模式。
**要求：** Neovim 0.10.0+ 和 Rustup（nightly 工具链）。 安装通常涉及一个构建过程，由插件自动处理或通过 `cargo build` 手动处理。
FFF.nvim 提供用于查找文件 (`ff`)、实时 grep (`fg`, `fz`) 以及 `:FFFFind` 和 `:FFFScan` 等命令的键绑定。 可用调试工具和日志用于故障排除。 它正在积极开发中，并欢迎贡献。
Hacker News 新闻 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录
Fff.nvim – 容错代码搜索 (github.com/dmtrkovalenko)
26 分，neogoose 发表于 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
Fff.nvim 的新版本展示了对人类和代理代码搜索的新兼容性 - 容错且可用的代码搜索，适用于真实代码库。
它可以将查询 "shcema" 仅匹配到 "schema"，将 "SortedMap" 仅匹配到 "SortedArrayMap" 和 "SortedHashMap"，而不会使结果膨胀。
retrofuturism 发表于 1 天前 | 下一个 [–]
啊，这正是我需要的插件。我真的想像 issue #77 所述那样使用 j/k 进行导航。回复
指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请 YC | 联系
搜索：
## 黑客新闻趋势：深入分析 Show HN 帖子
对黑客新闻推出以来所有 Show HN 帖子的分析揭示了社区兴趣的重大转变和潜在异常。作者通过使用主题建模和统计分析，发现了影响帖子表现的宏观经济趋势，以及表明可能存在投票违规行为的证据。
该研究强调，与前几年相比，2025 年 Show HN 帖子的成功率显著下降，特别是 2022 年是高峰期。虽然与人工智能相关的话题激增，但它们在很大程度上*低于预期*，通常无法在初始浏览之外引起共鸣。相反，“DIY 硬件物联网项目”表现一直很好，主要得益于核心技术受众。
作者认为，这种转变与 COVID 疫情后科技就业市场的降温以及人工智能驱动内容的涌入有关——可能包括协调的投票行为——造成噪音并降低了真正引人入胜项目的可见性。进一步的分析探讨了最佳发布时间，利用高级统计建模提供数据驱动的见解。交互式树状图和可视化工具允许用户详细探索这些趋势。
## 用于健壮并发测试的同步屏障 在没有专门测试的情况下，竞争条件潜伏在并发系统中，随时可能在任何重构后出现。本文提倡使用**同步屏障**来主动*创建*和*测试*这些条件，而不是寄希望于偶然发现它们。 一个常见的竞争条件涉及对共享资源的并发更新——例如银行账户。多个请求读取相同的初始值，然后独立更新它，可能导致更新丢失（例如，50美元的信用消失）。标准测试，顺序执行，不会发现这个问题。 解决方案是使用屏障*强制*这种交错执行。屏障会暂停并发任务，直到所有任务都到达它，然后同时释放它们。通过在读取值和写入更新之间放置屏障，可以保证两个任务都在任何一个写入之前读取到陈旧的值，从而可靠地重现竞争条件。 然而，仅仅检测到竞争条件是不够的。文章演示了仅使用事务无法防止它（由于READ COMMITTED隔离级别），但添加`SELECT ... FOR UPDATE`（行级锁）*可以*。至关重要的是，测试必须验证*有*和*没有*锁的情况下的行为，以确保测试不是仅仅因为锁而通过。 最后，作者建议通过钩子（事务内的可选回调）注入屏障，以避免影响生产代码。这种方法确保了健壮、确定性的并发测试，防止回归悄无声息地蔓延到生产环境中。
## Hacker News 讨论总结：测试 Postgres 竞态条件
Hacker News 的讨论围绕一篇博客文章展开，该文章详细介绍了一种使用“同步屏障”测试 Postgres 竞态条件的方法——在事务中策略性地放置暂停，以强制操作以特定顺序交错执行。
核心思想是注入这些屏障，以可靠地重现和测试可能发生并发错误的情况，尤其是在简单的原子更新不可行时（例如读-修改-写操作）。
讨论中的替代方案包括使用 Postgres 的 `SERIALIZABLE` 隔离级别（但这需要处理序列化失败），以及使用建议锁。 许多评论者提倡强大的数据库设计——尽可能使用原子更新、存储过程或具有版本控制的乐观并发控制——以完全*避免*竞态条件。
一个关键点是，测试方法（屏障或随机测试）通常需要事先了解潜在问题。 工具如 `loom`（用于 Rust）和 Martin Kleppmann 的 Hermitage 被提及为更自动化、更详尽测试的潜在途径。 最终，讨论强调了并发数据库访问的复杂性以及彻底测试和仔细数据库设计的重要性。