未使用的土星/阿波罗硬件被分发到全国各地的博物馆，作为“人类载人航天英雄时代的遗物”。——W. David Compton——出自《无人之地：阿波罗登月任务历史》脚注。
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英雄时代载人航天飞行遗迹 (heroicrelics.org)
20 分，zdgeier 1 天前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 1 条评论 帮助
fsagx 1 天前 [–]
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## crates.io 供应链安全：现实评估 这篇评论来自一位 Rust 开发者（自称“自闭猫娘”），批判了针对 crates.io 供应链攻击的常见批评。作者认为，提出的技术解决方案——如更严格的 URL 验证、命名空间或沙箱——在很大程度上无效或不切实际。URL 欺骗很容易实现，沙箱是不完整的（影响测试和运行），并且验证 Git 和 crates.io 之间的代码一致性存在重大挑战。 核心论点在于，期望 crates.io *阻止*恶意代码发布是不现实的。考虑到 Rust 的志愿者驱动开发模式和有限的资源（Rust 基金会仅在最近才开始大幅扩张其工程团队），期望一个高度安全、集中管理的注册表是不现实的。 相反，作者强调**个人责任**。Rust 提供了工具——lockfile、`cargo-vet`、下载统计、源代码浏览以及通过工具如 `cargo-chef` 实现的构建沙箱——供用户*审计*他们的依赖项。虽然并非理想，但这种方法在当前形势下更务实，并承认 Rust 的“按原样”许可和有限的资金。最终，安全性依赖于用户的主动尽职调查，而不仅仅是技术修复。
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3 天前
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对不起。
这篇帖子发起了一场关于公众常常忽略的最具影响力的智识成就的讨论，克劳德·香农——信息论的创始人就是一个例子。作者想知道还有多少奠基性的思想仍然鲜为人知，尤其是在人文和社会科学领域。 他们整理了一份广泛的、按时间顺序排列的清单，涵盖了数学（泰勒斯、毕达哥拉斯、欧几里得）、历史（希罗多德、修昔底德）、哲学（苏格拉底、笛卡尔、康德、福柯、帕菲特）、科学（伽利略、牛顿、达尔文、爱因斯坦、居里）、经济学（斯密、马克思、科斯）等等——包括进化论、相对论和DNA结构等突破性进展。 作者积极寻求对这份清单的补充，尤其是在他们不太熟悉的领域，并询问对未来有影响的成就的预测，例如量子计算或预测神经科学。目标不是进行明确的排名，而是引发对话并突出人类智识进步的广度。已经有人提出了一些补充，显著扩展了原始清单。
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## MiniMax M2.7：一款自我改进的AI模型 MiniMax发布了M2.7，一款以其**自我进化能力**而著称的新AI模型。与传统的AI开发不同，M2.7被赋予了一个编程框架，并被允许独立分析失败、修改代码和在多轮迭代中优化性能——在没有人工干预的情况下，实现了**30%的改进**。 M2.7在各种基准测试中表现出色，在**软件工程（SWE-Pro：56.22%）**方面与GPT-5.3相媲美，在**完整项目交付（VIBE-Pro：55.6%）**方面接近Opus 4.6。它在**办公生产力（GDPval-AA ELO：1495）**方面表现突出，能够高质量地处理Word、Excel和PowerPoint中的文档编辑。值得注意的是，它在**MLE Bench Lite上获得了66.6%的奖牌率**，并在长时间的测试中持续改进，展示了对于代理应用至关重要的长期行为。 该模型在**HuggingFace**上可用，提供可下载的权重并通过**免费NVIDIA API**访问。然而，其许可限制了**商业用途**，需要事先获得MiniMax的书面授权和显著的署名。尽管如此，M2.7代表着朝着更自主和强大的AI迈出的重要一步，为开发者和研究人员提供了一个强大的工具。
## MiniMax M2.7：开放权重，而非开源
MiniMax M2.7的发布在Hacker News上引发了关于其“开源”地位的争论。虽然模型权重是公开的，但许可协议限制其使用于非商业目的，商业应用需要书面授权。许多评论员认为这符合“开放权重”而非真正“开源”的定义。
讨论集中在开放权重与完全开源模型的价值上，一些人强调即使完全重新训练不可行，微调权重也是一项重要优势。人们对许可协议的法律效力表示担忧，考虑到LLM训练数据相关的版权复杂性。
用户还将M2.7的性能与其他模型（如Claude、GLM和Qwen）进行了比较，结果好坏参半。一些人认为它具有竞争力，尤其是在编码任务方面，而另一些人则报告了其一致性问题，并且需要频繁提示。Nvidia 正在提供免费的API访问，但有一定限制。总而言之，开放权重的可用性被视为积极的一步，与专有模型相比，它提供了对成本和性能的可预测性和控制力。
这段文字将苏格兰启蒙运动与法国启蒙运动进行对比，并将两者与持续乐观的世界观联系起来。 法国启蒙运动以狄德罗的《百科全书》为代表，在最初的影响过后逐渐衰落，而苏格兰则在此基础上发展。 尽管苏格兰是一个贫穷的国家，但在17世纪末，它却孕育了一个令人瞩目的高识字率社会，培养了亚当·斯密和詹姆斯·瓦特等有影响力的思想家，以及《大英百科全书》等机构。 大卫·道奇的《无限的开端》认为，我们*仍然*生活在启蒙运动之中，其特点是对可解决的问题的信念以及对“良好解释”的追求——这些解释能够开启更深入的理解，正如从牛顿到爱因斯坦的进步所体现的那样。 这种乐观、解决问题的思维方式在像硅谷这样的创新环境中产生了强烈的共鸣，在那里，失败被视为学习的机会，进步被认为是潜在的无限的。
一个黑客新闻的讨论围绕斯图尔特·布兰德展开，他以机智、同理心和广博的知识而闻名。用户分享轶事，回忆与布兰德的难忘经历，并强调他的敏锐才智。
值得注意的是，布兰德在1968年道格拉斯·恩格尔巴特的开创性“万物之母演示”中担任视听操作员，尽管当时他不是计算机专家，但他还是为团队提供了演示建议。一个引人入胜的细节是，布兰德和恩格尔巴特之前曾一起试验过LSD。
对话涉及布兰德快速理解和幽默剖析复杂主题的独特能力，被描述为对信息的敏锐“嗅觉”以及与信息环境的联系。他最终被描述为“人类节点”——一个对思想和创新流动特别敏感的人。提供了指向他网站和跟踪在编书籍的项目链接。
## phyphox：屡获殊荣的物理教育工具 phyphox由亚琛工业大学开发，因其对物理教育的影响而获得多项殊荣。2020年，Heidrun Heinke教授、Christoph Stampfer教授和Sebastian Staacks博士获得了德国科学学会联盟（包括德国物理学会DPG）颁发的享有盛誉的Ars legendi-faculty奖。 之前的荣誉包括2019年DPG教学奖（来自AGPP）和“促进MINT教育协会”（MNU）的阿基米德奖。值得注意的是，phyphox还于2018年获得了亚琛工业大学学生的教学奖，突显了它对设计对象的价值。 phyphox的成功归功于其创作者，并得到全球大使网络的支持，他们分享着使用该工具的经验。
## Phyphox：智能手机物理实验室
Phyphox (phyphox.org) 是一款Android和iOS应用程序，可以将智能手机变成强大的物理实验和数据记录工具。用户正在创造性地利用其传感器——加速度计、磁力计、麦克风等——进行各种测量，从重力等基本测量到使用电磁场检测寻找墙内电线等更复杂的任务（尽管在60Hz电力网络中存在局限性）。
该应用程序在物理教育中很受欢迎，拥有详细的传感器数据库和数据导出功能。讨论强调了不同Android手机型号之间的传感器采样率差异，以及高频振动测量可能导致OIS相机损坏的问题。
除了教育之外，Phyphox还用于实际故障排除（识别噪声源）和业余项目（测量共振频率）。Arduino Science Journal和Trail Sense等替代方案也被提及，但Phyphox因其技术深度和多功能性而受到赞扬。它在两个应用商店和APKMirror上均可下载。
我多年前就想到了这个，直到今天仍然适用：米勒原则：没有人会阅读任何东西。这个原则适用于以下情况：用户文档、规格说明、代码注释、用户界面上的任何文本、任何超过一行的电子邮件。 我还有一些其他的原则，但我想没有人会阅读它们…… :)
## 米勒原则与被阅读的问题
一篇2007年的文章“米勒原则”引发了 Hacker News 的讨论，凸显了一个持续存在的问题：**人们不阅读。** 原始发帖者重构了一个文字冒险游戏，并添加了一个“帮助”提示，却发现玩家们普遍忽略了它，更喜欢反复输入错误的指令。
这引起了评论者的共鸣，他们分享了类似的经历——用户未能阅读错误信息、文档，甚至整封电子邮件。 许多人指出了一种日益增长的趋势，即人们浏览或忽略信息，这可能是由于信息过载或从不可用的软件中习得的无助感造成的。
对话还涉及了 LLM 的影响。 虽然 LLM *可以* 阅读所有内容，但 LLM 生成的内容质量正在引发人们的质疑，即人类是否会去阅读那些没有付出真正努力而创建的内容。 最终，这场讨论表明，在创建信息和确保信息真正被消费和理解之间存在着根本性的脱节。
这篇内容将历史上的反纺织机卢德运动与当前对人工智能的担忧联系起来。就像纺织机既脆弱又构成整个行业的基础一样，数据中心——看似坚不可摧的堡垒——现在容纳着驱动我们世界的算法，以及最终的超智能潜力。
然而，与破坏一台纺织机不同，拆解数字基础设施证明要复杂得多。真正的威胁不是硬件，而是其*内部*不断演化的智能。作者认为，尽管技术取得了进步，人类的脆弱和绝望仍然是始终如一的薄弱环节。
最近发生的事件——对人工智能领导人如山姆·奥特曼的住所的袭击以及对OpenAI的威胁——表明，随着人们感受到被迅速发展的人工智能取代和无力感，一种日益增长的沮丧情绪正在蔓延。作者谴责暴力行为，但警告说，绝望情绪的加剧，受到失业和被排除在未来的感觉的助长，可能会导致进一步的动荡。
关键在于，人工智能行业公开承认潜在的破坏，而非缓解它，被视为加剧了问题，为更广泛的社会问题创造了替罪羊，并可能煽动进一步的危险反应。