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现代汽车在2026年CES展上推出了下一代Atlas机器人[视频]
Hyundai Introduces Its Next-Gen Atlas Robot at CES 2026 [video]
3 天前
## 现代下一代Atlas机器人于CES 2026：摘要
现代在CES 2026上展示了其下一代Atlas人形机器人，引发了关于其潜在影响的讨论，特别是对特斯拉机器人业务的影响。虽然令人印象深刻，但演示展示了先进的运动和静态的、未完成的生产模型，引发了关于其当前能力的争论。
评论员指出现代在机器人领域拥有数十年的经验——超越汽车行业——以及垂直整合的制造能力，使其成为一个强大的竞争对手。Atlas拥有50公斤的承载能力，超过了许多现有的人形机器人。然而，人们仍然担心其操作技能，以及该机器人是否比现有的专用工业机器人具有显著优势。
该消息引发了对机器人未来的猜测，包括潜在的安全法规以及真正通用人形机器人的可行性。现代的股价在发布后大幅上涨，突显了投资者的兴奋之情。最终，讨论的重点在于现代是否能够交付一种具有成本效益、可靠性高，并且超越现有解决方案、证明其炒作价值的机器人。
## XPER：回顾 Commodore 64 上的早期专家系统
在 1984-85 年，*Computer Chronicles* 探索了新兴的“专家系统”领域，最初充满乐观，随后转为怀疑。像 XPER 这样的程序，专为 Commodore 64 设计，旨在捕捉和普及专家知识，允许任何人构建知识库并进行查询。XPER 的运作方式是将知识结构化为对象、特征和属性，本质上创建复杂的决策树。
然而，现实与炒作不符。虽然 XPER 可以存储和查询数据，但它缺乏诸如加权概率、学习能力和处理时间数据的关键功能——限制了其预测能力。构建有用的知识库证明是一项艰巨的任务，需要细致的数据输入和对关系的仔细定义。
这段经历凸显了早期人工智能的挑战：“垃圾进，垃圾出”的原则，将人类直觉转化为规则的困难，以及硬件的限制。尽管 XPER 无法实现真正人工智能的承诺，但它展示了基于知识系统的潜力，并反映了 1980 年代的更广泛的“第五代”计算倡议，最终因软件复杂性和传统 CPU 的快速发展而受阻。尽管存在局限性，但使用 XPER 证明了数据组织方面的一次有价值的练习，并提醒我们学习本身往往是最有益的结果。
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XPER 在 Commodore 64 上 (stonetools.ghost.io)
49 分，作者 ChristopherDrum 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 3 条评论
ChristopherDrum 1 天前 | 下一个 [–]
我通过尝试预测两周的降雨来了解这款软件，将其与我的直觉和硬币投掷进行比较。回复
doormatt 1 天前 | 上一个 [–]
这是一篇非常棒的文章！回复
ChristopherDrum 1 天前 | 父评论 [–]
谢谢，我很高兴你喜欢它！回复
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## Ruby 数组 Pack 漏洞总结 Ruby MRI (4.0.0 版本及更早版本，可能回溯到 1.6.7) 的 `Array#pack` 方法中发现了一个内存泄露漏洞。该方法根据模板字符串将数组元素转换为二进制字符串。漏洞源于模板中重复计数处理不当。 具体来说，由于处理过程中无符号和有符号整数类型不匹配，可能会生成负的重复计数。利用 'X' 指令（旨在在字符串中向后移动指针），当提供负的重复计数时，可以实现受控的字符串扩展。 虽然内置的保护条件限制了任意内存泄露，但通过仔细控制初始字符串长度（使其对齐到 2 的幂），可以绕过此保护，从而泄露潜在的敏感数据。修复已在 PR #15763 中跟踪。 尽管 `pack` 方法不常用，但此漏洞凸显了 Ruby 核心整数处理中潜在的风险。
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Ruby 数组溢出 (nastystereo.com)
60 分，pentestercrab 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
matltc 1 天前 [–]
这个漏洞存在了 20 多年，真是令人震惊。这表明 C 语言的漏洞有多么可怕，尤其是涉及有符号和无符号交互行为的转换（通常是隐式的，但本例中不是）。回复
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糟糕！访问被拒绝：错误代码bf584155dcd667f7。
由Anubis From Techaro保护。
🇨🇦制造，充满爱❤️。
吉祥物设计由CELPHASE完成。
本网站运行Anubis版本v1.24.0-1-g2532478。
## 推特跨性别旗帜表情符号背后的故事
一篇最近在Hacker News上的帖子详细介绍了跨性别旗帜表情符号被编码到Unicode中的复杂过程。尽管Unicode联盟在很大程度上停止接受新的旗帜提案——主要受到来自中国的压力——但跨性别旗帜是通过一个巧妙的变通方法实现的。
这个旗帜不是一个单一的字形，而是利用现有的Unicode字符的五码点序列。这允许向后兼容，意味着旧系统会显示一些内容，而不是什么都不显示。该帖子强调了技术挑战，包括跨操作系统渲染不一致（Windows 10最初显示旗帜*加上*跨性别符号）以及Unicode本身的复杂性日益增加。
讨论还涉及Unicode联盟的政治影响、准确表示旗帜的挑战（尤其是在政治格局变化的情况下），以及关于Unicode范围的更广泛争论——它应该坚持文本，还是涵盖更广泛的符号？ 展示此信息的网站有意采用程式化的风格，并带有可选的JavaScript驱动效果，这引发了关于可访问性的争论。
Hacker News 新闻 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 工作 | 提交 登录 [重复] Space Forge 计划在太空制造半导体 (scientificamerican.com) 15 分，作者 akshay326，1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 4 条评论
macintux 1 天前 | 下一个 [–]
2-3 天前已有深入讨论。https://news.ycombinator.com/item?id=46442293 回复
dang 1 天前 | 父级 | 下一个 [–]
感谢！宏展开：英国公司将 1000C 熔炉送入太空 - https://news.ycombinator.com/item?id=46442293 - 2025年12月 (86 条评论) 回复
akshay326 1 天前 | 父级 | 上一个 | 下一个 [–]
确实很深入。谢谢！ 回复
LargoLasskhyfv 1 天前 | 上一个 [–]
根据 https://en.wikipedia.org/wiki/ZBLAN，他们的生产也将受益于微重力。 回复
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## 现代互联网的疲惫
作者反思了对社交媒体日益增长的幻灭感，许多同龄人也有同感。 回忆起早期的互联网——ICQ、论坛和专注的在线社区时代——他们将其与如今由Facebook、TikTok和Twitter等商业化平台主导的景象形成对比。
这种转变导致了一种脱节感，这种感觉源于算法推送、无情的广告、虚假信息以及日益分裂的内容。 互联网曾经是一个探索和连接的空间，现在感觉像一个为消费和愤怒而设计的市场。
尝试转向Mastodon和Bluesky等去中心化平台最初带来了一些希望，但最终暴露了一个更深层的问题：对在线社交的广泛疲惫。 作者得出结论，许多人，包括他们自己，只是厌倦了社交媒体的表演性质和缺乏真诚的互动，更愿意将在线互动限制在特定兴趣上，而不是寻求广泛的联系。 这反映了数字世界和现实世界中普遍存在的社会疲惫感。
## 我们厌倦了社交媒体吗？ – Hacker News 讨论总结
最近 Hacker News 上进行了一场关于人们对现代社交媒体平台日益增长的疲惫感的讨论。用户们抱怨说，社交媒体从早期论坛和聊天程序中建立的有意义的联系，已经转变为由模因和算法推送主导的肤浅互动。许多人怀念过去通过自然方式发现社群，并与个人建立长期关系的日子，并举例说明了数十年前的在线友谊如何发展成现实生活中的联系。
对话强调了 Discord（尽管有些人觉得它过于复杂）、Mastodon 和 RSS 订阅源等替代方案，强调了精选体验和更小、更私密的社群的价值。许多评论员指出，算法推荐和平台庞大的规模是关键问题，它们助长了回音室效应，并优先考虑参与度而非真正的联系。
一个反复出现的主题是社交媒体的成瘾性及其对注意力持续时间的影响，一些人提倡有意识地脱离社交媒体，并使用灰度手机设置来降低吸引力。另一些人则注意到，随着人们重新评估自己的在线习惯，可能会出现转变，寻求更有意义的互动，并逃离无休止的内容和自我宣传的“虚空”。最终，这场讨论表明人们渴望回归更具目的性和真实性的在线体验。
## 表示层次数据结构
本文讨论了两种常见的表示层次数据的方法，例如 HTML 元素或文件系统，其中节点可以有多个子节点。
第一种，即“显而易见的方法”，在每个节点中使用一个容器（如 `std::vector`）来存储指向其子节点的指针。这允许通过索引快速访问子节点，但会引入动态内存分配开销、潜在的缓存缺失以及管理复杂性。
或者，一种“无分配的方法”利用每个节点中指向 `first_child` 和 `next_sibling` 的指针。这消除了动态分配和额外的间接寻址，简化了内存管理，并且非常适合侵入式数据结构。然而，通过索引访问子节点需要线性遍历兄弟指针。
作者更倾向于无分配方法，当算法主要*遍历*层次结构，而不是需要按索引访问特定子节点时，例如在 3D 变换层次结构中常见的场景。最佳选择取决于应用程序的具体访问模式。
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表示层次结构 (gpfault.net)
14 分，作者 ibobev 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
jeffjeffbear 1 天前 [–]
我不太喜欢这个方案，因为它会遇到所有常见的链表问题，而且只有在采用他们所说的侵入式方法时，指针才会被分配到结构体中，才能实现“无分配”。使用 std::vector 指针方法不会使用过多的内存。我自己喜欢分配一个过大的块，然后将所有内容塞进去，如果关心性能，就处理到该数组中的索引。如果你关心局部性，甚至可以以某种方式展平树。回复
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该库提供了一种高性能、GPU加速的Cuckoo过滤器实现，这是一种空间高效的概率数据结构。它作为毕业论文的一部分开发，利用CUDA技术，与基于CPU和其他过滤器实现（TCF、GQF、Bloom）相比，显著提高了批量插入、查找和删除操作的速度。
主要特性包括可配置的指纹大小、桶大小和驱逐策略（DFS/BFS），以及排序插入以优化内存访问。它通过gossip和进程间通信（IPC）支持多GPU设置，用于过滤器共享。
在NVIDIA GH200上的基准测试表明，与CPU Cuckoo过滤器相比，查找速度提高了高达973倍，插入速度提高了583倍，并且相对于其他替代方案也获得了显著的提升。该库是header-only的，兼容C++20，并使用Meson进行构建。它提供了单GPU和多GPU过滤器实现，并包含示例应用程序、基准测试和测试。
一种新的GPU Cuckoo Filter实现，由开发者tdortman（github.com/tdortman）在Hacker News上分享，比Blocked Bloom filters提供更快的查询速度，*并且*支持删除——这是Bloom filters通常不具备的功能。
讨论集中在性能分析上，特别是误报率（FPR），开发者现在已将其添加到项目的readme中。有人担心处理无法直接驻留在GPU上的大型数据集时可能出现瓶颈，并认为PCIe总线可能会成为限制因素。
开发者承认了这个问题，指出即使使用NVLink，GPU之间的通信对于非常大的数据集也可能成为瓶颈，因为被查询的数据需要位于GPU上才能获得最佳性能。该项目源于一篇相关的论文，提供了更详细的FPR分析。
这似乎是一个严重损坏的数字文件，很可能是一个GIF图像，由于处理错误被渲染为文本。初始行显示了GIF89a头部和颜色映射数据的残余，由“à”、“ÿ”和各种符号等字符指示。 大部分文本是无法阅读的垃圾——由于损坏而导致字符混乱的混合体。然而，在噪音中穿插着一些片段，表明原始文件*可能*包含一些文本或元数据。偶尔会出现可识别的字符和短序列，但在这个状态下它们缺乏连贯的意义。 基本上，在没有专业的数据恢复工具和对原始文件结构的了解的情况下，无法有意义地恢复该文件。它是一个读取或传输失败的数字产物。
## Qwen3-30B 优化：速度与质量至上
本次发布专注于最大化 Qwen3-30B-A3B-Instruct 模型在*特定硬件*上的性能——每秒令牌数 (TPS) 和输出质量，优先考虑舒适的内存适配。团队使用“Shapelearn”，优化了权重数据类型，发现简单地减小模型尺寸并非目标；改进必须提升速度/质量的权衡。
至关重要的是，更低的比特长度并不自动意味着更快的速度，因为不同的内核开销各不相同。ByteShape 模型在 CPU（包括树莓派 5 达到 8.03 TPS，BF16 质量为 94.18%）和 GPU 上始终优于替代方案（Unsloth、MagicQuant）。
在 GPU 上，出现了一个大约 4 比特的“最佳点”，但超过这个值，性能提升很大程度上取决于内核效率。关键要点是首先优先考虑将模型放入内存，然后优化以实现最佳的 TPS/质量平衡。ByteShape 在相同的比特预算内始终提供更高的吞吐量或质量，从而做出明智的数据类型选择以获得最佳性能。
## 黑客新闻讨论摘要：在树莓派上运行大型语言模型
最近一篇黑客新闻帖子讨论了在树莓派 5 上实时运行 30B Qwen 模型的能力，引发了关于可访问、本地 AI 推理潜力的对话。用户对由本地 LLM 提供支持的“类似于 Alexa”设备的市场表示兴奋，优先考虑隐私和互操作性，而非基于云的解决方案。
讨论强调了对硬件（交互式设备、家庭服务器、推理引擎）即插即用生态系统的渴望，这些硬件能够无缝集成，尽管各个组件已经存在，但目前仍然缺乏。一些用户推荐 Home Assistant 作为入门，而另一些用户则探索通过量化和上下文大小调整来优化性能。
分享的基准测试结果显示，Qwen 模型在 Pi 5 上达到 6-7 个 token/秒，与在更强大硬件上运行的更大模型相当。 还有关于需要专用推理芯片以进一步提高效率和可访问性的讨论，以及关于模型架构（30B 模型中 3B 激活参数）的准确性主张的争论。 最后，一位用户甚至创建了一个 Tampermonkey 脚本来使用 ChatGPT 总结 HN 文章，引发了关于媒体素养和阅读原始内容的价值的讨论。