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[已标记]
Cappybara12
1天前
ipsum2
1天前
[–]
Subvocal 是一场骗局，也没有开发者在9分钟内用 AirPods 重现它（完全不能用，而且用的是加速度计而不是射频），而且这条帖子是机器人发的。
我年纪太大了吗？为什么这一切都这么糟糕？
p0w3n3d
1天前 | 父评论 [–]
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Pratt 解析是一种思维方式，而非要死记的算法：为终结符注册语义动作，分为 nuds（无左操作数）或 leds（需要左操作数），并用绑定力处理优先级。这使人们从产生式规则的语法动作转向别处，避免左递归与回溯，并支持副作用与解析器组合子。右结合运算符可使用 bp-1 的绑定力。宏可交织词法器与解析器 API。模态词法分析可帮助有冲突 token 的子语言协作，而词法器应基于拉取、易于复制，并避免 IO 或缓冲。Pratt 需要单独的词法器，不能单独解析语句，且不是增量的。总体而言，学会把语法分解为 nuds 与 leds，并把 Pratt 当作黑盒使用。
Hacker News 上一个帖子讨论了一篇关于 Pratt 解析的文章，作者在一种宏密集的语言中使用它后将其称为黑盒，并提到其代码暂未开源。评论者将 Pratt 解析与递归下降和优先级爬升作比较，指出它可以扩展以处理语句，并讨论了产生式规则和语义动作等解析理论概念。其他人辩论类型是否应成为语言中的一等值，引用 Zig 和依赖类型，并提出可判定性问题。还有关于 Pratt 与 Ohm/PEG 等工具的讨论：Pratt 可以更快、更轻量，但除非生成，否则缺少显式的语法产物。总体而言，该帖子探讨了解析器的可扩展性、语言设计权衡以及类型系统的复杂性。
Figma 推出了一个专注于对现有画布作品进行精确编辑的设计代理。为了训练它，他们首先在 Figma 原生格式上进行了监督微调，将设计与合成编辑请求配对，并验证了成功变更。随着他们迁移到更新的基础模型，监督微调在泛化能力和样本效率方面的局限性促使他们增加强化学习、更丰富的环境、奖励模型和专家标准。他们使用验证器、视觉评判器和设计师评审，从结构、视觉完成度和设计系统正确性等独立维度评估质量。发布的代理将 Figma 的第一方编辑模型与第三方模型（用于图像生成或新探索等任务）结合。早期结果显示，典型任务快约 20%，用户评分高 33%，撤销少 60%，与前一代代理相比胜/匹配率为 62%；他们自己的模型现在以更低平均成本支持超过两倍的工作份额。这一努力表明，后训练模型可以在专门化、难以验证的设计编辑任务上与前沿模型竞争。
**摘要：** Figma 宣布正在训练一个熟悉 Figma 编辑工作流程的模型，引发了 Hacker News 社区的褒贬不一的反应。支持者看到了 Figma 丰富的 UI 数据集的潜力，而批评者则认为这一举措为时已晚、力度不足。
主要担忧包括：Figma 的 MCP 被普遍认为很差；前沿模型（Claude、GPT、Gemini）已经可以直接生成 HTML/CSS 设计，降低了 Figma 的相关性；训练专用模型可能会被通用 AI（"苦涩的教训"）所超越。多位评论者报告称已完全放弃 Figma，转而使用 Claude Design、Codex 或 diffui.ai 等工具，直接在代码中进行原型设计。
数据所有权引发了争议——Figma 拥有其平台上的设计，尽管它给了用户约 1 年时间选择退出 AI 训练。有人建议 Figma 应该转而专注于一个带有视觉反馈的强 MCP，而不是构建自己的模型。竞争对手如 Canva（Brush）、Penpot（开放格式）和开源工具正在获得关注。其他人指出 Figma 向企业级转型以及基于 token 的收入模式，尽管 token 成本让用户感到沮丧。
整体情绪：怀疑 Figma 能否在 AI 原生设计工作流程中存活，对其长期角色感到不确定。
为Flipper One的Kickstarter众筹做准备并开放预购 Preparing for the Flipper One Kickstarter and opening pre-orders
3 天前
我们正在为网络极客开发一个实验性连接项目。Flipper SIM 是一款适用于路由器、手机和物联网设备的通用 SIM 卡，具备始终在线连接、断网防护、流量过滤和网络管理工具等高级功能。我们很快会分享更多详情！
Flipper 宣布开放 Flipper One 的预购，这是一款基于 Linux 的手持网络工具包，支持多 WAN 路由、故障转移/负载均衡、VPN 隧道以及热点/客户端模式。Kickstarter 计划于 11 月启动，预估价格约 379 美元，另有 20 美元预订优惠券。评论者将其与 GL.iNet 和 UniFi 等旅行路由器比较，指出其在旅行、强制门户以及为无法运行 VPN 软件的设备提供 VPN 接入方面的优势。其他人则提出暴露家庭网络的安全担忧，并强调最小权限防火墙。用户区分了主要面向无线电/RFID/红外任务的 Flipper Zero，与更像便携式 Linux 单板计算机/网络设备的 Flipper One；部分用户希望推出 Zero 的继任者。其他讨论还涵盖将 Flipper 硬件与大语言模型结合用于逆向工程和渗透测试、可能的海关/进口问题、开源/主线 Linux 支持、价格担忧以及耐用性/替换零件的投诉。
Hongwei Xi ATS Trustful Software, Inc. 版权所有 © 2010-201? Hongwei Xi 作为一门编程语言，ATS 在语法和特性上都很丰富。本书向读者介绍 ATS 的一些核心特性，包括基础函数式编程、简单类型、（递归定义的）数据类型、多态类型、依赖类型、线性类型、定理证明、结合定理证明的编程（PwTP）以及基于模板的编程。尽管读者并不被假定熟悉编程，但对没有相当编程经验的人来说，本书可能会相当晦涩。 版权所有。允许为个人使用打印本文件。 献给 Jinning、Zoe 和 Chloe。
一个 Hacker News 帖子讨论了 ATS 编程语言的介绍。评论者指出 ATS 曾在 HN 上流行，并将其与 MLton 和 Felix 等其他具有全程序优化的 ML 风格语言进行比较。一位用户从 MLton 中汲取灵感，用于自己的语言。另一位分享了关于 ATS 系统编程的视频演讲。关于开发状态的讨论显示，ATS2（Postiats）处于维护模式，而 ATS3（Xanadu）是当前重点；ATS3 能编译自身，但尚不普遍可用，并引入两层类型检查以降低学习曲线。ATS2 仍然稳定。出现了关于“ATS”缩写的笑话（Abstract Tree Syntax、Applicant Tracking System、“Are They Serious?”、“Another Terrible System”）。一位用户还提到在 2021 年于 BU 上过编译器设计课程。总体而言，该帖混合了技术讨论、项目状态更新和围绕这一小众但有趣的系统编程语言的幽默。
Beth George，63岁的贝果顾问，被称为"贝果低语者"，已在全球培训近100家店制作纽约风格贝果并经营盈利业务。在创立Spelt Right并和贝果设备专家Frank Mauro合作后，她现在在纽约Beacon经营Bagel-ish，并运行一个为期15个月的客户学院，包括训练营、食谱、电子表格和持续支持。她的工艺需要精确的揉捏、冷发酵、用麦芽和糖煮制以及撒料，强调耐心和细节。她还就成本提供建议：租金低于收入的10%，食物和人工各低于35%，启动成本约50万美元。George将贝果视为数学与工艺问题，帮助客户如Terry Perusini排查设备故障并提升质量。她拥有多元化的国际客户，并珍视贝果作为团结之食。她自己的店周末销售约1000个贝果，销售额同比增长50%。
Hacker News 的评论者在讨论一篇关于百吉饼生意的文章。其中一人估算开一家店大约需要 50 万美元，需要高日销量，且需要数年才能盈亏平衡或达到科技行业的薪资水平。其他人则讨论咨询业：它可能利润丰厚，但客户往往资金不足或未意识到问题，而一些发言者则因名气或运气而获利。帖子还岔开讨论百吉饼的正宗性，特别是用柴火烤箱烘烤的蒙特利尔风格百吉饼与更软的纽约风格百吉饼，评论者指出地区差异并质疑门槛。总体而言，它凸显了食品创业的难度以及小餐馆背后的经济学。
作者回顾了从 Microsoft Windows AI 转向 Salesforce AI Research 后一年更密集的 AI 使用。他们起草了个人 AI 政策以应对规范与风险。智能体编程现已主导工作：Claude/OpenCode/Codex 智能体编写大部分代码、快速原型并减少苦差，但仍需要人类品味、架构判断与审查；智能体疲劳与技艺衰退是担忧。他们认为当前模型已足够，包括在价格过高时使用本地/开源替代品。AI 搜索已成为默认选项，对常识事实、学习与文献检索有用，但产品搜索、新颖研究与协作头脑风暴仍较弱。摘要与转录表现优秀得近乎无聊，而语音仍令人失望。他们仍避免用 AI 从零写作与编辑，主要用它找词。图像与视频生成感觉像垃圾内容或商业化，但非商业性的 AI 音乐可能令人愉悦。总体而言，AI 强大且有帮助，但需要人类判断与有目的的使用。
这段讨论围绕一位工程师大量使用 AI 的工作流程以及“编程已解决”的说法展开。评论者争论 AI 生产力提升是否真实可见，同时强调人类的品味、领域建模、架构设计、代码审查与质量保证仍然不可或缺。有人报告个人生产力大幅提高、阅读代码的需求减少；也有人警告潜在的架构缺陷、过度工程化、技能退化和软件质量下降。对训练数据崩溃的质疑，有观点以强化学习与流程改进作为反驳。AI 被称赞用于探索、原型制作、教学与结构化任务，但被批评在头脑风暴和复杂代码库监督方面表现较弱。讨论还涉及管理多个智能体的疲劳、AI 音乐/视频质量、成本与本地模型的对比，以及对“已解决”的不同定义。总体而言，AI 被视为强大但无法替代工程判断。
整理您的家是一个物理过程，而不是编程任务。使用我们的夹式基准标记来指定您的洗衣篮、玩具箱和垃圾桶。Stringman 通过视觉映射这些位置。您不需要为每件杂物贴标——只需标记目的地。如果有您永远不希望它捡起的东西，您可以将该物品标记为禁止接触。用于控制 stringman 的网络已经学会“toybox”一词指代该标记，因此您可以使用它来标记任何东西，即使它看起来不像我们训练集中的玩具箱。您还可以将这些标记用作搬运任务的任意源和目的地标记，例如将物品从一个机械臂搬运到另一个机械臂，或将洗衣物从地面搬运到机器人折叠站。
Stringman 是一台 800 美元的开源房间级线缆驱动夹爪机器人。它使用四个角落安装的绞盘和线缆在房间内移动夹爪，完成拾取玩具和衣物等任务。创建者 Nathaniel 表示其张力安全限为 28 牛顿，可能无法致命。Hacker News 评论讨论了悬挂式线缆机器人、安全性、可扩展性、人形机器人与专用机器人、花园、工坊和运动相机等用例、线缆和晃动问题，以及对幼儿和宠物的担忧。专家指出它类似于线缆驱动并联机器人。一些用户建议改进，如第五根线缆、收纳线缆、视觉功能以及户外或花园使用。总体而言，它是一个价格低廉、巧妙的黑客项目，但在家庭实用性和安全性方面存在争议。
对比内容可能非常有效，但难以维护，写起来也不舒服，因为营销人员担心推广竞争对手，以及在产品变化时保持页面准确。PostHog 的做法是诚实和公平：承认竞争对手的优势，承认自己的不足，加入“谁应该选择他们”部分，并欢迎更正——甚至通过拉取请求。这能与读者建立信任，并帮助 LLM 将页面视为平衡的信息来源。
为维护约 90 个对比页面，PostHog 将每个竞争对手的声明存储在一个集中式数据文件中，因此一次更新会传播到所有相关页面。他们还使用“Scouts”监控竞争对手和自身产品是否发生偏移，标记证据和建议编辑，并交由人工决定和发布修复。结果是，相比其他博客内容，它带来更强的注册转化。结论：公平、准确，并通过自动化维护而不是回避对比内容。
一篇 Hacker News 帖子链接到 PostHog 的文章，标题为“如何编写不会像牛奶一样老化的对比内容。”它有 30 点和五条评论。评论者争论法律要求的 cookie 横幅是否必要，注意到 PostHog 说它只存储一个自研 cookie，并讨论“自研”是否意味着技术上必要。另一位评论者称赞网站的桌面样机设计，而回复指出那是 PostHog 的网站，以 AI 重但有意有趣、复古风格的 UI 著称。页面还包括标准的 Hacker News 导航和页脚链接。
Hacker News 的讨论围绕一篇《华盛顿邮报》文章展开，该文章讲述谷歌研究人员要求公开讨论 AI 风险的权利。评论者争论 AI 的现实影响：一些人认为它被过度炒作且支出过高，而另一些人则指出其在数字世界中的重大影响和安全改进。帖子的很大一部分关注就业和法律问题，包括声称内部异见者是规模小但声音大的少数群体，以及关于员工是否应在面临职业与保密协议风险的情况下辞职并 whistleblowing 的疑问。谷歌表示在员工离职后不执行非贬损条款，并已更新新员工条款以移除离职后的非贬损条款。总体而言，讨论在对 AI 炒作的怀疑与对其社会、经济与安全影响的担忧之间分裂，特别关注企业透明度与员工言论。