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## 牛油的潜在回归:摘要 一篇近期文章引发了Hacker News上关于牛油作为烹饪脂肪复兴的讨论。牛油——提炼的牛肉脂肪——虽然常被视为传统食材,但尽管许多屠夫会将其作为副产品丢弃,它正在获得关注,并且用户指出在家自制相对便宜。 讨论很快深入到营养方面。一些人强调了牛油中丰富的硬脂酸的益处,认为它可能有助于新陈代谢。然而,另一些人则警告不要将其视为健康食品,指出营养科学领域的复制危机以及接受证据不足的主张的危险。 争论的中心是牛油的脂肪组成,特别是其omega-6与omega-3的比例,以及与植物油的比较。人们对植物油的加工过程和潜在毒素表示担忧,而另一些人则强调了牛油的整体饱和脂肪含量。 许多评论者对RFK Jr.推广的近期饮食建议表示怀疑,认为它们不科学。 最终,观点各异,一些人重视牛油的风味和高烟点,而另一些人则优先选择更健康的替代品,如橄榄油,或 simply 避免超加工食品。

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## LLM 扑克:黑客新闻摘要 一个新网站 llmholdem.com 允许用户观察和与大型语言模型 (LLM) 对战德州扑克。该网站允许你旁观 LLM 之间的对战,或创建一个牌桌直接与它们对战。 早期反馈指出,在游戏进行的同时,很难理解 AI 的推理过程,并建议改进 UI 显示。有趣的是,一位职业扑克玩家评论说,LLM 的水平比许多低级别的人类对手更好。讨论围绕着扑克中的技巧与运气之间的平衡,以及 LLM 策略与传统求解器(专注于数学最优策略)和人类倾向的比较。 该项目设计巧妙,旨在控制成本,限制同时进行的游戏数量。用户渴望探索 LLM 的决策过程,并将它们与既定的扑克策略进行比较,一些人请求添加记住过去牌局和更直观的界面等功能。该网站已经达到每日上限,表明最初的兴趣很高。

## 特斯拉在德国销量暴跌 最新数据显示,特斯拉在德国(欧洲最大的汽车市场)的销量大幅下降。尽管2025年德国整体电动汽车市场增长了43%,但特斯拉的销量仅为19,390辆——较2022年的峰值69,965辆下降了惊人的72%。这延续了多年来的下降趋势:2023年为63,685辆,2024年为37,574辆。 分析师认为,这一崩溃的原因有多种,最主要的是埃隆·马斯克日益公开地支持德国极右翼AfD政党,引发了重大的反特斯拉情绪。马斯克的争议性言论进一步损害了该品牌的形象。 更具挑战的是,宝马、梅赛德斯和大众等德国传统汽车制造商发布了具有竞争力的电动汽车型号,削弱了特斯拉先前的市场主导地位。CleanTechnica团队的一名成员报告称,特斯拉品牌现在在德国被认为是“被憎恨且毫无希望的”。 销量的大幅下降对特斯拉在德国乃至整个欧洲的未来提出了严重的问题,欧洲曾被认为是该公司的一个关键增长区域。

## 特斯拉销量下降与市场挑战 - Hacker News 摘要 特斯拉在德国的销量从峰值下降了72%,引发了对该公司未来前景的讨论。Hacker News 帖子中的关键点包括: **竞争与创新:** 特斯拉早期的成功源于缺乏成熟的竞争对手,但现在面临更强大的竞争,一些人批评该公司缺乏近期创新。英伟达新的自动驾驶推理模型被认为可能对特斯拉“硬件最小化,软件可升级”的战略有益。 **埃隆·马斯克的影响:** 许多评论员认为,埃隆·马斯克日益具有争议的公众形象正在损害特斯拉品牌,疏远潜在买家。 **全球趋势与中国:** 销量下降并不局限于德国,人们对特斯拉在欧洲的生产可行性表示担忧。即使有关税,中国电动汽车制造商的影响也在争论中,一些人认为中国的补贴抵消了这些成本。 **盈利能力与基础设施:** 随着CAFE积分收益的结束,特斯拉的盈利能力受到质疑。德国电动汽车的实用性也受到讨论,引用了充电基础设施的限制以及与内燃机汽车的成本竞争力。 **品牌认知:** 随着更多有吸引力且价格实惠的电动汽车选择从成熟的汽车制造商和新的中国品牌中出现,特斯拉正在失去其象征地位的吸引力,尤其是在欧洲。

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## 英国命令Ofcom探索加密后门 - 摘要 英国政府最近的一项命令指示Ofcom调查实施加密后门的方法,引发了Hacker News评论员的担忧。许多人对当前的工党政府感到失望,希望扭转“窥探者宪章”政策,但却看到监控措施的延续甚至扩大。 讨论凸显了对公民自由侵蚀的更广泛担忧,一些人建议移民作为回应。 担忧集中在缺乏公众辩论以及政治和媒体内权力强大、相互关联的网络的影响上。 几位用户指出,将此类措施作为保护儿童的必要手段进行宣传,同时又限制自由的虚伪性。 评论员预测限制将不断升级,包括潜在的国家防火墙和VPN禁令,并质疑政府与大型科技公司对抗的能力。一个反复出现的主题是对政客动机的怀疑,以及权力结构优先考虑控制而非公众福祉的信念。

## 万物的起源:宇宙如何创造元素 宇宙并非一开始就拥有完整的元素周期表!元素是通过一系列宇宙过程产生的,始于**大爆炸**,它创造了氢、氦和微量的锂。 **大质量恒星**随后通过核聚变锻造出从碳到铁的元素。当这些恒星以超新星的形式爆炸时,它们将这些元素散布到太空中。**低质量恒星**则通过中子俘获缓慢地构建锶等较重的元素,并以行星状星云的形式释放它们。 更复杂的元素需要更剧烈的事件。**白矮星爆炸**以及至关重要的**中子星合并**(千新星)创造了从硅到钚的元素。**宇宙射线溅射**,即高能粒子分解原子核,产生了锂、铍和硼。最后,**放射性衰变**和**人造核反应**创造了钚以外最重、不稳定的元素。 每个过程都促成了我们今天观察到的元素丰度,展示了一段迷人的宇宙历史,其中恒星是最终的炼金术士,锻造着我们周围一切事物的构建块。

## 黑客新闻讨论:元素是如何产生的 一篇最近发表在BigThink上的关于元素起源的文章引发了黑客新闻上的讨论。文章概述了八种元素产生的途径,从大爆炸核合成到超新星爆发和中子星合并。 用户们争论了超铀元素(超过94号元素)的产生,一些人指出天然核裂变反应堆和极端恒星条件可能是潜在来源,尽管它们非常罕见。讨论涉及了元素产生的时间线与地球年龄的关系,并指出早期快速的恒星形成可能迅速地为宇宙“准备”了构建基块。 许多评论者链接到扩展这些主题的资源,包括PBS SpaceTime视频以及关于加蓬奥克洛天然核裂变反应堆的信息。费米悖论也被提及,认为缺乏重元素(“金属丰度”)可能会限制宇宙中复杂生命的形成。最后,用户们讨论了一个引人入胜的事实:我们是由“星尘”构成的——在恒星中锻造的元素,以及这些元素在宇宙中传播的过程。

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。

## LLM“书籍提取”与版权问题 - Hacker News 摘要 近期一篇 arXiv 论文展示了从大型语言模型 (LLM) 中提取书籍的能力,引发了 Hacker News 的讨论。用户普遍认为 LLM 确实会记住大量训练数据,而非本地模型采用“重复过滤”来防止直接复制——通常在检测到时引用来源。 讨论的重点是如何缓解版权问题。建议包括使用 n-gram 布隆过滤器来防止对受保护内容的紧密复制,或使用从受版权保护的来源衍生而来的合成数据进行“干净房间”训练。然而,人们对模型质量和保真度的影响表示担忧。 一个关键的争论点在于,训练受版权保护的材料*本身*是否构成侵权,一些人认为不构成,而另一些人则认为目前的做法在法律上存在问题,需要更新版权法。许多人指出,目前的系统激励公司而非创作者,即使这意味着偶尔会逐字输出,LLM 在没有限制性过滤的情况下也会表现更好。用户还注意到过滤方面存在不一致之处,OpenAI 的模型显示出更有效的保护措施。

“劣质品种”是一个讽刺网站,专门展示故意糟糕的软件开发实践。它推崇“简历驱动开发”——优先选择那些在简历上*看起来*令人印象深刻的技术和架构,而不是提供实际价值或简洁性。 该网站强调灾难性的“设计模式”,例如“分布式单体”,以及一个应避免使用的技术“雷达”,所有这些都以具有讽刺意味的热情呈现。它还包含来自行业专业人士的虚假推荐,他们吹嘘着不必要地复杂的解决方案——将简单的脚本迁移到 Kubernetes,使用区块链来处理 cookie,以及采用多个 React 版本——即使这些选择明显损害了性能。 “劣质品种”的核心理念在其宣言中有明确说明,它倡导**复杂性胜于简洁性,流程胜于人,工具胜于解决方案,简历胜于价值。** 这是一个对科技行业趋势的幽默批判,这些趋势优先考虑流行语和职业发展,而不是构建有效的软件。

## 黑客新闻讨论:“最差的品种”软件 最近一则黑客新闻帖子引发了关于令人沮丧的软件开发实践的讨论,源于一位用户在一家大型公司(“BigCo”)的糟糕离职面谈经历。原发帖人描述了一种“证明自己存在的价值”的文化——优先考虑复杂、炫耀的代码和持续的自我宣传,而不是高效、直接的解决方案,这种现象也被称为“简历驱动开发”。 评论者对此感同身受,分享了在大型公司和初创公司中类似环境的故事。在接受工作之前识别这些模式很困难,但有人建议使用不太主流的语言可能表明更具实验性、更少官僚主义的文化。 对话范围扩大到批评具体的反模式,包括过度工程化的解决方案(例如为静态网站使用 Kubernetes)、对有问题技术的依赖(YAML、数据库中的 JSON)以及过时的技术栈(Microsoft Access)。一个共同的主题是对以安全为中心的 IT 部门阻碍实际开发的沮丧。最终,该帖子突显了软件行业内普遍存在的愤世嫉俗,即优先考虑可证明的价值与简历建设练习之间的矛盾。

## 辛克莱C5:英国电动车的一次失败 克莱夫·辛克莱爵士以其家用电脑而闻名,于1985年试图用C5来革新个人交通。这款单人、电池供电的卧式三轮车旨在成为汽车和自行车的经济替代品,但最终因商业上的失败而臭名昭著。尽管发布会很盛大,但C5因差评、安全问题和实际限制而备受困扰——续航里程短、速度慢(15英里/小时),且缺乏天气保护。 C5在缺乏充分研究的情况下投放市场,既没有吸引到汽车车主,也没有吸引到自行车骑行者。生产很快被削减,该公司辛克莱汽车在生产了14,000台后破产清算,仅售出5,000台。 然而,C5获得了一批狂热粉丝。滞销库存被以高价转售,爱好者们改装了这些车辆,一些甚至实现了超过150英里/小时的速度。虽然是一次商业灾难,但C5仍然是雄心勃勃的创新和产品开发中一个值得警惕的案例,尽管最初存在不足,但它为未来的电动汽车发展铺平了道路。

## 辛克莱C5:复古科技讨论 一场Hacker News讨论围绕着辛克莱C5,一种来自20世纪80年代的独特电动车。用户普遍认为C5的设计存在缺陷,注重形式而非功能。提出的担忧包括其低重心在即使是轻微碰撞中也使其危险,低矮的车身导致视野不良,以及笨拙的操控。 尽管如此,一些评论员指出C5在当时具有前瞻性,类似于现代电动卧式自行车和在欧洲流行的货运车辆。20世纪80年代电池技术的局限性也被认为是导致其未能成功的因素之一。 对话还涉及到了创造者克莱夫·辛克莱爵士,他因早期在ZX81和ZX Spectrum计算机方面的工作而闻名。一个来自“Spitting Image”的讽刺小品链接突出了C5发布时所受到的批评。最终,C5被视为一次引人入胜但不太实际的未来交通尝试。

## Ghostty 内存泄漏已解决 Ghostty 中一个显著的内存泄漏问题已被识别并修复,该问题影响用户,导致高内存消耗(有报告高达 37GB)。该泄漏至少存在于 1.0 版本以来,由最近流行的 CLI 应用程序(如 Claude Code)引入的特定条件触发,这些应用程序会生成大量复杂的文本。 问题的核心在于 Ghostty 的内存管理系统,它使用“PageList”——一个用于终端内容的内存页链接列表。Ghostty 为标准大小的页面使用内存池,但在需要时(例如,对于富含表情符号的内容)会通过 `mmap` 直接分配更大的非标准页面。一项用于回滚修剪的优化,该优化在达到历史记录限制时重用最旧的页面,未能正确调整底层内存分配的大小,导致在释放这些较大页面时发生泄漏。 修复方案阻止了在修剪期间重用非标准页面,确保通过 `munmap` 正确释放内存。macOS 上的新型虚拟内存标记有助于调试,从而更容易识别 Ghostty 的内存使用情况。 Ghostty 通过 Zig 分配器、Valgrind 和 macOS Instruments 采用强大的泄漏检测机制,但由于其特定的触发条件,该泄漏逃避了检测。已添加一个新的测试用例以防止回归。该修复已包含在 tip/nightly 版本中,并将包含在 3 月发布的 1.3 版本中。

## Ghostty 内存泄漏修复总结 米切尔·哈希莫托详细介绍了在 Ghostty(一款快速、功能丰富的终端模拟器)中发现并解决重大内存泄漏的过程。泄漏源于 Ghostty 管理页面内存的方式,尤其是在滚动和调整大小期间处理非标准页面大小时。 根本原因是不正确地释放与这些页面关联的内存,并且由于优先重用而非分配的设计选择而加剧。一位用户提供了一个可重现的案例,加速了调试过程。修复方案包括在必要时修剪(删除并重新创建)非标准页面,这种策略已经存在于页面列表的功能中。 该帖子强调了彻底测试的重要性,并承认新实现中可能存在泄漏的潜力。它还涉及开发过程,包括使用 AI 生成的可视化以提高清晰度,以及对实用解决方案而非过早优化的偏好。该修复已包含在最新的 nightly 构建版本中。

## 知识中的轨迹:揭示隐藏的联系 Pieter Maes 的“轨迹”项目利用 Claude Code 自动识别各种书籍和思想中的主题联系。这些“轨迹”揭示了传统研究中常常被忽略的令人惊讶的联系。 该系列探讨了诸如自我欺骗的力量(“有用的谎言”)、系统的脆弱性(“隐形裂缝”)以及模仿的重要性(“复印机”)等概念。 循环出现的主题强调了约束如何促进创新(“起搏器原理”、“修补圣地”)、优化的陷阱(“代理陷阱”、“假阳性”)以及秩序与混沌之间的复杂相互作用(“熵税”、“简化陷阱”)。 “轨迹”还深入研究了人类动态——从影响雄心壮志的“父伤”到不受约束的权力带来的危险(“赢家锁”、“弹射座椅”)。 最终,该项目表明真正的理解往往在于拥抱不完美、优先考虑实用知识(“难以理解的优势”)以及认识创新和控制的循环性质(“克洛诺斯循环”)。 它是一种发现细微见解和挑战传统智慧的工具。

## HN讨论:LLM驱动的书籍关联 一位用户 (pmaze) 使用Claude Code构建了一个系统,分析了100本非虚构书籍(来自HN的推荐书单),并发现它们之间的联系,旨在超越简单的总结,鼓励更深入的阅读。 最初,基于提示的方法产生的结果可预测,但赋予Claude Code访问CLI工具的权限极大地改善了洞察力,揭示了意想不到的关系——例如,将乔布斯的“现实扭曲场”与Theranos的欺诈和创业崇拜联系起来。 该项目使用Gemini Flash Lite(成本约10英镑)按主题索引书籍,并将这些主题组织成层次结构。 用户可以通过嵌入相似度、主题树或共现来浏览连接。 虽然视觉上很有吸引力,但许多评论者质疑连接的*意义*,认为LLM生成了肤浅的联系。 一些人认为这是一种外包批判性思维的行为,而另一些人则承认它有可能激发新的视角,即使需要人工解释。 这场讨论凸显了利用LLM获得真正洞察力与仅仅生成听起来合理输出之间的挑战,以及“人机协作”的重要性。 许多用户分享了类似的项目,使用LLM进行知识发现,强调了对大型数据集和精心提示的需求。

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