88款开源应用 · 数分钟内上线。选择应用、区域和套餐。OneDeploy创建服务器、安装应用、签发证书，并每晚备份。按小时计费，设有每月上限。随时删除，计费停止。无按用户收费。包含每晚备份。随时删除。
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Show HN 介绍 OneDeploy，这是一项提供夜间备份和 TLS 的托管开源应用服务。评论者普遍批评其价格昂贵，尤其是一台服务器仅运行一个应用的模式，并将其与更便宜的 VPS 方案、elest.io、Coolify 和 OpenShip 进行比较。一些人认为零工作量安装和自动 SSL 有价值，而另一些人指出通过自托管或基于 SSH 的工具也能实现类似功能。少数用户提到了 tarvis.io 等替代方案。总体而言，讨论质疑了 OneDeploy 相对于现有自托管和托管部署方案的成本效益。
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Hacker News 线程讨论了一篇文章，该文章询问如何让 System 1 LLM 展现 System 2 能力。评论者争论 Kahneman 的 System 1/System 2 框架是否适用于 LLM。有些人认为 LLM 更像 System 2，缺乏具身的、直觉的 System 1 智能；其他人说当前的 transformer 是快速的模式匹配器，推理通过思维链出现，并且这些标签模糊或被过度使用。该线程还质疑 Kahneman 的科学可信度以及流行心理学术语对 AI 的有用性。其他评论提到了循环“神经语”模型和 flash 模型，同时指出人类认知和 LLM 行为源于不同的过程。总体而言，讨论对将人类认知类别应用于语言模型持怀疑态度。
查尔斯·C·曼描述了瓷器的古老起源与现代复兴。原始瓷器3000多年前在中国出现，通过在极高温度下烧制高岭土而成；中国的创新，如下焰窑和耐火砖，使其成为可能。欧洲精英将瓷器视为“白金”，却一直无法复制，直到特施尔恩豪斯和伯特格在萨克森开发出欧洲瓷器，催生了迈森。如今，材料科学改变了瓷器：迪克顿是一种由瓷器、玻璃和石英经高温高压成形的复合材料，消除了瓷器的大部分脆性。文章还强调了瓷器更广泛的现代用途，包括遇水防滑砖和可溶解为新生组织的生物陶瓷骨支架。最终，瓷器印证了材料科学如何在日常生活中悄然重塑一切，从炉灶到医学。
Dekton是一种高性能烧结石/瓷质材料，用于台面，以及本例中的隐藏式电磁炉。它耐热、耐污、耐酸、耐刮，并可制成足够薄以适用于电磁炉系统。不过评论者指出它昂贵且脆：撞击，尤其是点状撞击，可能崩边或碎裂，因此更厚的板材或小心安装可能有帮助。讨论将其与工程石英石、花岗岩和天然石材比较。工程石英石可能看起来更自然、更昂贵，但面临与矽肺相关的法律和健康问题；瓷器可以模仿大理石花纹，且适合户外使用。用户报告日常性能强，但有些人因韧性更喜欢天然石材或石英石。帖子还涉及电磁炉价格、厨房消费主义以及阅读与购买等题外话。
Token Ring 是由 IBM 支持的网络技术，1985 年推出，在 1980–90 年代与以太网竞争。它通过在节点间传递令牌避免冲突，并能很好地处理饱和，但所有网卡必须以相同速度运行（4 或 16 Mbps）；速度不匹配可能使整个网络崩溃。以太网主要因为便宜得多——大约三分之一成本——且更早扩展到更高速度（100 Mbps，然后千兆）而获胜。Token Ring 网卡与以太网相似，但通常使用 DE-9 连接器（而以太网使用 15 针），尽管两者后来都在 RJ45 线缆上运行，但引脚定义不同。速度标识（4/16 对比 10/100 Mbps）有助于区分；品牌不可靠，因为 IBM、Intel 和 3Com 都制造两者。如今这些网卡比 MAU（Token Ring 的交换机等效设备）更容易保存，而桥接到以太网很困难。IBM 在严肃计算领域的主导地位使 Token Ring 尽管以太网是开放标准仍获得早期优势。
抱歉。
被盗的雷诺阿画作在水泥砖墙后被发现，隐藏且受损 Stolen Renoir paintings found hidden, and damaged, behind cinder block wall
3 天前
由皮埃尔-奥古斯特·雷诺阿创作的两幅印象派画作日前在法国卡涅叙尔梅尔某博物馆被盗后找回，总体保存较好但有轻微损坏。作品《科洛娜·罗曼诺夫人肖像》和《井边的年轻女子》在克莱蒙特莱罗村一处住宅的墙后被发现，此前警方逮捕了6人。一名29岁嫌疑人被指控。盗窃者在9月的入室盗窃中放弃了另外两幅雷诺阿画作；四幅画作总估价约1000万美元。一幅画作的画框略有损坏，另一幅画布上连衣裙处有撕裂，需要修复。法国官员称赞这次追回，而此事件发生于法国博物馆盗窃案频发的背景中。
被盗的雷诺阿画作被从水泥砌块墙后找到，已受损。Hacker News 讨论探索了艺术品盗窃的经济与后勤：尽管百万美元被盗艺术品的黑市买家很少，但窃贼可将作品藏匿多年、伪造来源、利用轻信或同谋的收藏家。评论者指出被盗艺术品常长时间沉寂后再出现，有组织团伙可能用归还艺术品换取减刑。一名用户称认识某人亲自偷了一件贵重作品并封存家中。其他人争论雷诺阿的水平，反复开玩笑说“雷诺阿不会画画”，题外话从黑手党手段到针对文化盗窃的混合战争理论。总体上，该帖混合了犯罪后勤、艺术界评论与围绕追回的幽默。
RFC 8950 使 IPv4 路由能够通过 IPv6 BGP 会话、使用 IPv6 下一跳进行传输，因此 IPv4 可以在无隧道的情况下原生运行于仅 IPv6 的核心网络之上。这使得大型网络、传输提供商和 IXP 能够将 IPv4 保留为边缘/客户功能，同时在骨干网中运行仅 IPv6，从而降低 IPv4 的配置开销。在控制平面，MP-BGP 通告带有 IPv6 下一跳的 IPv4 前缀；IPv4 数据平面流量在 NDP 解析下一跳 MAC 之后，仍然通过以太网使用 IPv4。演示使用 FRR 路由器 C1–C2 和 R1–R3：C1 在 WAN 侧为仅 IPv6，并发起 10.0.0.0/24；R1/R2 为仅 IPv6 但承载 IPv4 路由；R3 连接仅 IPv4 的 C2，使用 100.64.0.0/24。C1 成功通过 IPv4 访问 C2，确认了 IPv4 在仅 IPv6 骨干网中的连通性。
RFC8950 允许网络使用 IPv6 下一跳通告 IPv4 路由，使纯 IPv6 骨干网可以在不为每个接口分配 IPv4 的情况下承载旧版 IPv4。Hacker News 讨论涵盖了其目的：运营商可以减少核心网中的 IPv4，同时保留边缘 IPv4 可达性，使用链路本地下一跳，并简化骨干网管理，不过 ICMP/traceroute 仍可能需要 IPv4 地址。评论者广泛争论 IPv6 迁移：支持者引用 CLAT、NAT64、MAP-T、464XLAT 和单栈优势；批评者认为 IPv6 过度工程化，存在扩展头部等运维问题、ULA 与 GUA 之间的地址选择问题以及多宿主挑战，而 IPv4 NAT 往往掩盖类似问题。帖子还提到这基于更早的 RFC5549，并且过渡机制持续演进。总体上，RFC8950 被视为朝向 IPv6 主导网络、IPv4 仍留在边缘的又一个渐进兼容步骤。
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对不起。
Waymo正在将全自动驾驶网约车服务扩展至多伦多，首批乘客预计在2028年。公司将开展人工驾驶、高精地图制作和安全验证，由训练有素的专家适应当地条件。Waymo与位于多伦多的Element Fleet Management合作提供车队服务，并计划在车队维护、验证驾驶、客户服务和运营等领域创造数百个岗位。Waymo表示其在运营城市已有超过4亿公里自动驾驶里程，严重伤害事故比人工驾驶少95%。公司还与无障碍和出行倡导组织合作。Waymo称该服务将补充多伦多的交通选择，并邀请居民注册获取更新。
Waymo 宣布计划将自动驾驶出租车服务扩展到多伦多，预计 2028 年开始运营。Hacker News 上的讨论既热情又有怀疑。支持者称赞 Waymo 的安全性、便利性和“未来感”，并引用了在旧金山、奥斯汀和菲尼克斯等城市的积极体验。批评者则担心冬季驾驶、被雪覆盖的车道标线、多伦多街车、交通、岗位流失、监控/隐私，以及让一家大型美国科技公司获得更多权力。评论者争论机器人出租车是否会比人类驾驶服务更便宜，一些人警告动态定价和平台劣化，另一些人则认为竞争和安全收益更重要。多人指出 Waymo 谨慎的驾驶有时会减慢交通或造成阻碍。还有一些人质疑它能否应对多伦多的天气和城市环境。总体而言，该讨论 thread 反映了对自动驾驶技术的乐观态度，同时也存在关于监管、劳动、基础设施和在雪多复杂城市中的实际表现的未解问题。
StarSkirmish v0.2 通过给每个 LLM 一小时编写一个 C++《星际争霸：母巢之战》神族机器人来评测 LLM。机器人按对固定阵容中的竞争性人类与演示机器人进行五次运行的平均胜率评估。GPT-6 Astra 领先，GPT-6.1 Sol 紧随其后；Gemini 4 Argon、Claude Opus 5.5 和 Claude Fable 5.1 紧随其后。GPT-6.1 Sol 因性价比突出，而即使最强模型对顶级人类机器人也只有 7% 胜率。运行使用各实验室第一方 CLI harness，最大推理，无网络访问，上下文压缩。分数与对抗强机器人的练习相关；Gemini 显示高运行间方差。与 v0.1 不同，评分使用固定阵容胜率而非 Elo，并且结果更追踪 Vals IOI 和 WeirdML，而非更广泛的基准套件。
对不起。
MLX 是一个用于 Apple silicon 的开源数组框架，让开发者能够在本地、私密地运行 AI 模型。使用搭载 M5 Ultra 的 Mac Studio，MLX 可以通过 Thunderbolt 上的 RDMA 在多台 Mac 上运行 Muse Spark Open（816B 参数）等前沿模型。单台 M5 Ultra Mac Studio 相比 M3 Ultra，首字生成时间提升最高 4.6 倍，解码速度提升 1.6 倍，同时保持能效。较小的模型，如 Qwen 3.8 27B 和 Mistral Medium 3.5 128B，可以装入一台 512GB 的 Mac Studio。Muse Spark Open 在 NVFP4 下需要约 493GB，必须使用流水线或张量并行在多台机器间拆分；四台 M5 Ultra 可达每秒 36 个 token 以上的解码速度。MLX 还支持面向智能体 AI 工具的本地服务器。这些进步结合了神经加速器、统一内存和快速的 Mac 间通信，使桌面端大规模模型推理成为可能。
苹果的研究帖子展示了如何使用 MLX 在 Mac Studio 上本地运行 Meta 的开源权重 Muse Spark Open 模型，从一台机器扩展到四台 Mac RDMA 集群，并达到每秒超过 36 个 token。评论者争论其经济性：硬件昂贵，但可能吸引隐私、合规或本地推理需求，而云 API 对大多数用户仍更便宜。他们比较模型、量化、上下文限制和内存约束，指出 MoE 模型可以以更低精度运行。其他人讨论苹果的更广泛战略：销售硬件而非直接与前沿实验室竞争，利用垂直整合，并可能从本地 AI 需求中受益。帖子还包含对 macOS 后台进程/发热、苹果隐私声明和基准测试的怀疑的抱怨。总体而言，该帖子强调了在 Apple Silicon 上运行大型本地模型日益可行，而成本和实用性仍存在争议。