## 燕麦与新陈代谢：令人惊讶的复兴 20世纪初，医生曾成功利用燕麦治疗糖尿病，但随着现代药物的出现，这种做法逐渐被遗忘。最近，波恩大学的研究证实了燕麦对新陈代谢的益处，即使对于*没有*糖尿病但患有代谢综合征（高血压、体重增加以及血糖/血脂问题）的人也有效。 这项研究涉及两个组别：一个组别连续两天只食用300克燕麦片（用水煮，少量水果/蔬菜），另一个组别则采用低卡路里饮食。以燕麦为基础的饮食显著降低了“坏”LDL胆固醇10%，同时伴有平均体重减轻和轻微血压降低——效果超过了对照饮食。 研究人员发现，这种益处源于燕麦促进有益肠道细菌的生长，这些细菌会产生促进健康的化合物，如糠酸，从而改善胆固醇代谢。燕麦还有助于分解组氨酸，这是一种与胰岛素抵抗相关的氨基酸。虽然短期、高强度的燕麦饮食比为期六周的小份量方案更有效，但研究人员建议定期进行高强度的燕麦饮食可能是一种预防糖尿病和心脏病的措施。
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## “后座软件”的兴起 现代软件越来越不像一个有用的工具，更像是一个持续不断的提醒，不断地打断用户，推送教程、功能公告和请求关注——就像一个后座驾驶员。这种转变并非一蹴而就，而是随着互联网的兴起，经过一系列看似合理的步骤逐渐发生的。 最初，软件以实物形式发布，并且独立运行。更新不频繁，反馈直接但缓慢。互联网实现了通过更新的快速改进，并通过崩溃报告和使用分析收集了有价值的数据。然而，这个“后通道”很快超出了错误修复的范围，导致关注点转向于*优化*用户行为，而不是简单地改进软件本身。 参与度和留存率等指标变得至关重要，推动了源源不断的“提醒”——弹出窗口、教程和通知——旨在最大化使用量。虽然一些指导是有帮助的，但激励结构鼓励过度使用，将软件变成一个*作用于*用户的系统。 作者提倡优先考虑用户信任和控制。解决方案包括将中断设置为选择加入，并提供永久退出选项，将必要的遥测数据与增长型数据分离，以及设计一种真正“静默模式”，以尊重用户的专注。最终，好的软件应该赋予用户实现其目标的能力，而不是不断争夺他们的注意力。
## 现代软件的持续干扰
一则 Hacker News 的讨论强调了人们对软件“沦落”日益增长的沮丧——产品将商业需求和利润置于用户体验之上，导致质量下降。用户抱怨持续不断的通知、调查和侵入性提示，甚至在核心任务进行时也会出现。
核心问题在于软件从一个完成的产品转变为一个不断更新的产品，其中充斥着没有人要求的特性。分析数据常常被误解；低使用率不一定意味着不感兴趣，但往往是由于功能隐藏在复杂的菜单中造成的。
评论员指出，软件开发缺乏批判性思维，受到“增长黑客”建议、法律过度谨慎以及盲目模仿竞争对手的影响。 提出的解决方案包括优先考虑用户流程、简化身份验证（例如使用登录链接代替密码）以及挑战对必要功能的假设。 一些人建议回归更简单的模式——一次性购买功能软件，无需持续跟踪和干扰——但这种可行性尚存在争议。 最终，这场讨论强调了开发者需要优先考虑用户体验，并抵制不断添加不必要复杂性的压力。
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## CISA 负责人向 ChatGPT 上传敏感文件
网络安全和基础设施安全局 (CISA) 代理局长 Madhu Gottumukkala 将敏感（但非高度机密）文件上传至公共版本的 ChatGPT。 他获得了使用该聊天机器人的特别许可，而其他国土安全部员工则被禁止使用。
该事件引发了损失评估，并引发了对基本安全措施的担忧。评论员指出，Gottumukkala 此前未能通过反情报测谎，并质疑他的资质，理由是他的背景以及他被允许使用该工具的事实。
许多人表达了对 LLM 数据安全的更广泛担忧，强调一旦输入信息就难以删除，以及潜在的滥用风险。 还有人讨论了当前政府内部能力不足和可疑任命的模式，以及对个人忠诚度而非专业知识的依赖。 该事件强调了需要安全、政府特定的 LLM 解决方案。
一种旨在捕捉真实人类思维的写作工具。 您将获得一个写作提示，请写1到2段文字。 直接在编辑器中书写您的回复，不允许使用人工智能辅助。 为了确保所有写作都是原创的，已禁用粘贴和DOM操作。 我们会追踪诸如打字速度、停顿、标签页切换和窗口焦点事件等遥测数据。 会计算一个真实性评分，以预测写作的原创可能性。
## AI 检测工具在 Hacker News 上受挑战
一位开发者在 Hacker News 上发布了一款工具，旨在通过分析打字模式（速度、停顿、窗口切换等）来检测 AI 生成的文本，并邀请用户尝试破解它。结果非常成功，许多用户很快找到了绕过该系统的方法。
常见的手段包括使用脚本模拟人类打字（如 `xdotool`）、从 LLM 复制/粘贴然后重新输入、利用第二设备（手机或浏览器）生成文本，甚至语音输入。许多人强调了创建自定义“键盘”驱动程序或 USB 设备来模仿人类输入是多么容易。
用户指出这种方法存在根本缺陷，认为复制记录的击键或统计上模仿人类打字是可行的。人们对该工具的实用性表示担忧，尤其是在可访问性和潜在的复杂应对措施方面。尽管最初的目的是用于学生评估，但开发者承认，考虑到它被轻易破解的可能性，它更像是一个“有趣的玩具”。这场讨论凸显了可靠地区分人类和 AI 生成内容所面临的持续挑战。
9front.org |
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维基
9FRONT.ORG
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关于：
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如何操作：
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投资：
- 书籍
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最新发布：
GEFS 服务包 1
仅有
八个
默认安装中的远程漏洞，在很长一段时间内！
由 werc 提供支持
年龄：5 岁及以上
## 9front：一个独特的操作系统与社区
最近的Hacker News讨论提到了9front (9front.org)，这是一个受贝尔实验室Plan 9启发的操作系统。用户称赞了其创新的快照系统——类似于ZFS的zrepl，提供分层备份——以及简洁、文档完善的代码库（不足12k行）。
对话还涉及了该操作系统的独特文化。许多人将其描述为一个热情友好但相对封闭的社区，专注于实验并避免主流技术趋势。有些人觉得该项目故意古怪的特性和内部笑话令人反感，而另一些人则欣赏其“老互联网”的感觉和对基础计算原则的奉献。
尽管有优点，9front也面临着一些限制，例如缺乏现代浏览器和视频加速，这阻碍了某些用户的日常使用。然而，用户表示有兴趣将其用于服务器并探索其“一切皆文件”的理念，认识到它作为强大而优雅设计的系统的潜力。
## 龋齿的故事：从传播到治愈
龋齿，一种几乎普遍存在于人类的经历，却令人惊讶地具有传染性——通常从母亲传染给孩子，通过唾液传播。罪魁祸首是*变形链球菌* (*S. mutans*)，一种以糖为食并产生酸性物质，从而腐蚀牙釉质的细菌。由于恐龙的饮食中缺乏糖分，这种现象可能不存在于恐龙身上，但随着农业的出现和碳水化合物摄入量的增加，龋齿变得普遍。
历史上，龋齿一直困扰着人类，古代的牙科工作以及战役后甚至出现牙齿搜刮的现象都证明了这一点。虽然现代牙科提供了解决方案，但全球仍有数十亿人受苦，尤其是在缺乏医疗资源的欠发达国家。
然而，一种潜在的解决方案已经出现：一种经过改良的*变形链球菌*菌株 (BCS3-L1)，经过工程改造，可以在口腔内定植*而不*产生损害牙齿的酸性物质，并主动阻断有害菌株。经过数十年的研究，这种“活疫苗”在试验中显示出惊人的成功，现在已商业化。
BCS3-L1 有可能大大减少，甚至消除龋齿——这一壮举可与根除天花相媲美——为全球健康和生活质量带来深远益处，特别是对于弱势群体。这项突破代表着我们与这种普遍疾病长期斗争的一个转折点。
## 关于在Hacker News上分享的“龋齿解决方案”引发担忧
最近Hacker News上的讨论围绕着一篇博客文章展开，该文章详细介绍了一种使用基因改造细菌（BCS3-L1）治疗龋齿的潜在解决方案。文章声称这种细菌通过产生抗生素和将糖代谢成酒精而不是乳酸来对抗导致龋齿的微生物，但讨论很快变得批判。
几位评论员指出这篇文章可能具有误导性，理由是作者有争议的背景（涉嫌白人至上主义和优生学）以及文章的宣传性质。人们对缺乏强有力的科学数据来支持细菌的长期有效性和安全性表示担忧，特别是关于它对肠道微生物组的影响以及对儿童的潜在影响。
怀疑论者质疑，考虑到日常口腔卫生和饮食习惯，这种细菌如何能在口腔中有效定植，并指出将其作为益生菌发布以避免FDA批准的策略。 还有人强调，常见的习惯，如饮酒或使用漱口水，可能会抵消其效果，并建议益生菌牙膏可能是一种更实际的方法。
这篇文章认为，利用人工智能自动化求职申请的简易性即将导致大量低质量的申请涌入市场，使招聘变得更加困难。作者提出一个出人意料的低科技解决方案：**要求提交纸质的、邮寄的申请——甚至手写的求职信。**
理由是，增加成本（每份申请约0.80美元）和手写信的努力程度，可以显著提高自动化批量提交的门槛。例如，要求提供复写件或手写样本，可以进一步阻止欺诈申请。
虽然作者承认这个想法不太可能被采纳，并且面临实际挑战（字迹潦草、外包、申请人成本），但他们认为雇主可能会转向现有申请系统内有缺陷的“人工智能保护”措施。最终，他们预见由于人工智能工具越来越容易获得，已经令人沮丧的求职过程将会恶化。
## 黑客新闻讨论：工作申请与信任网络
最近一篇黑客新闻帖子讨论了寻找合格候选人日益困难的问题，以及对抗“垃圾”申请的潜在解决方案，尤其是在人工智能生成简历激增的情况下。核心观点是恢复邮寄申请，认为这可以阻止机器人，并优先考虑真诚的努力。
然而，评论员们主要争论其可行性。虽然一些人赞赏这种进入壁垒，但许多人指出这会不成比例地影响缺乏资源或时间的人，并且无法解决系统性问题。人们担心会出现新的企业来利用这种系统（例如简历邮寄服务）。
一个反复出现的主题是转向通过信任网络和推荐进行招聘，而不是广泛的在线搜索。这反映了在“信息过载”的环境中，依赖可信来源的更广泛趋势。一些评论员强调了当前招聘实践中存在的问题——不切实际的职位要求、不合格的招聘人员以及与申请人缺乏真正的互动——建议需要进行根本性的改变，而不仅仅是改变申请流程。最终，这场讨论强调了在现代世界中扩大有效招聘规模所面临的挑战。
这篇长篇论文（2500字！）旨在解决对语法被动语态的常见误解。作者针对因对被动语态的错误识别而引发的频繁提问，力求提供清晰、专业的解释。 他强调“被动”并非指缺乏动作，而是一种特定的*句法*结构。他没有关注句子或动词，而是分析*从句*——动词及其相关成分。被动从句与主动从句的区别在于主语与动作之间的关系发生了变化；主语接受动作，而不是执行动作。这通常涉及过去分词（如“damaged”），并且可以包含表示施动者的“by”短语，但并非总是存在。 至关重要的是，作者驳斥了常见的误解：被动语态本身并不含糊不清，并不*需要*“be”动词，也不是写作不佳的标志。他指出，即使是批评被动语态的人也经常*使用*它。这篇论文详细阐述了各种被动语态结构，包括介词被动语态和“隐藏”被动语态，强调对精确、专业的理解，而非简单的定义。
## 黑客新闻讨论：英语中的被动语态
最近黑客新闻上围绕一篇2011年关于英语被动语态的文章展开讨论([upenn.edu](https://upenn.edu))。核心争论在于被动语态的*技术性*语法定义与其更广泛、常常被滥用的风格批评之间的区别——本质上，避免掩盖主语的句子。
许多评论者指出作者的吹毛求疵，认为他专注于狭隘的语言学定义，而忽略了“被动语态”作为一种避免明确*谁*执行了动作的常见理解。例如，“犯了错误”就被认为是掩盖责任的被动语态实例。
另一些人则为作者辩护，指出他是一位语言学家，正在澄清一个技术术语。讨论还涉及其他语言如何处理类似的概念，以及即使在主动语态句子中也可能存在“功能性被动”结构。一些用户提到了乔治·奥威尔和斯特伦克与怀特，并批评作者驳斥了他们的建议。最终，这场对话凸显了语言学精确性和日常语言使用之间的差距。
## AI原生软件的崛起 (摘要 - 约180字) 近期，AI编码代理的进步展示了惊人的自动化软件开发能力，能够在数小时内完成过去需要数周的工作。重要的是，使用这些代理*构建*的软件开始表现出与创造它的神经网络相似的特征——通过代码（策略）、部署（剧集）和错误报告（奖励）的循环进行学习。 然而，成功取决于将*判断*（最好由神经网络处理）与*执行*（最好由传统软件处理）分离。AI擅长模糊分类和决策，而传统代码则提供可靠运行所需的确定性、可审计性和精确性。 最有效的架构是在*构建时*将判断委托给AI，生成持久的、版本控制的代码，并在运行时执行。这与浏览器使用和Stagehand等架构形成对比，后者将两者混为一体，导致系统脆弱且不透明。 最终，这种方法能够实现自适应软件系统——受益于强化学习式的适应——同时不牺牲传统代码的关键属性。未来不是用AI*取代*软件，而是*加速*其创建并使其能够应用于更广泛的任务。
## 软件就足够了：LLM 与编码的未来
一则 Hacker News 讨论围绕着软件，特别是代码，在解决问题方面优于当前大型语言模型 (LLM) 的观点展开。最初的帖子重点介绍了 Docflow Labs 构建的自愈系统，利用智能体自动化医疗保健集成中的任务。
核心争论在于 LLM 是否真正表现出“判断力”，还是仅仅回显训练数据中的模式。许多评论者认为代码的结构化性质和可测试性为可靠自动化提供了更优越的基础。虽然 LLM 在分类（如手写识别）方面表现出色，但在复杂的编码场景中，其性能并不稳定。
一些参与者建议将智能体软件工程视为机器学习问题，可能用可解释的代码和决策树取代不透明的机器学习模型。想法包括创建具有完整上下文跟踪的“AI 原生 GitHub”，并使用自动化系统进行游戏 AI 开发和在线审核等任务。
最终，对话指向一个未来，LLM 和传统软件可能会相互补充，代码为关键应用提供所需的可靠性和透明度。
## 从曲线到三角形：3D图形的工作原理 GPU 的运作基于一个简单原则：绘制三角形。 无论多么复杂的 3D 模型，最终都会被分解成这些基本形状。 这个过程称为细分，它将由数学函数定义的平滑表面转换为由互连三角形组成的网格。 三角形网格由两个数组组成——顶点（空间中的点）和索引（定义哪些顶点构成每个三角形）。 虽然 CAD 软件使用精确的方程来描述诸如圆柱体和球体之类的形状，但这些形状需要被*采样*——在表面上铺设网格，计算点，然后连接这些点以创建三角形。 更多的采样点意味着更平滑的结果，但也增加了处理需求。 不同的形状需要不同的方法。 平面只需要连接顶点。 圆柱体和球体使用基于网格的采样，而处理表面上的孔洞则需要巧妙的技术，例如“桥接”和“耳切除”算法来创建有效的三角剖分。 最终，细分器将这些复杂形式转换为 GPU 可以理解的三角形数据。 你看到的最终图像是一种幻觉——由密集的微小平面三角形令人信服地模仿曲线和表面。
这个Hacker News讨论围绕一篇博客文章（campedersen.com），探讨屏幕上如何渲染曲面。最初的文章提出所有平滑表面最终都是由微小的三角形构建的，引发了争论。
许多评论者指出这并不完全正确。现代GPU使用超越三角形栅格化的方法，包括光线追踪和符号距离场，来直接渲染曲线。高斯飞溅等技术也绕过了传统细分曲面。对话深入探讨了三角化复杂曲面形状的历史挑战，特别是那些具有尖锐特征的形状，以及为解决这些问题而开发的算法。
讨论中的一个分支涉及人工智能对问题解决的影响，一位用户表达了对依赖人工智能可能会阻碍新算法开发的担忧。另一位用户讨论了当前AI智能体在分层问题解决和元推理方面的局限性。最后，评论者称赞了博客的美学和清晰度，同时也指出在Android Firefox上存在兼容性问题。