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“创作者经济”并非新事物——它*就是*现代媒体和互联网经济,驱动着抖音和YouTube等大型平台。然而,它的基础存在严重缺陷。这些平台通过优先算法来分隔创作者与直接受众的联系,并仅为创作者提供微薄的收入回报,从而迫使他们不断追逐病毒式关注和品牌合作。 最终,创作者的可持续收入在于销售*产品*,而不仅仅是观看量。杰克和洛根·保罗的矿泉水品牌以及MrBeast令人惊讶的亏损YouTube频道(通过在沃尔玛销售巧克力来弥补)都证明了这种转变。 这个系统是一个高效且充满争议的购物网络,它主宰着文化并逃避责任。这是一个剥削的循环,不断地被新的创作者补充,它不是未来的趋势——而是媒体运作的现状。

## 创作者经济与互联网的演变 一篇《Verge》文章引发的讨论探讨了“创作者经济”如何从根本上改变了互联网,许多人认为这是一个负面转变。核心论点并非仅仅关于创作者本身,而是关于垄断公司的主导地位,它们将网络转变为一个由愤怒驱动、缺乏问责制的“超级购物系统”。 评论员指出,这并非新鲜事——媒体*一直*容易被操纵——但互联网的规模放大了现有的问题。社交媒体的兴起和整合取代了以前多样化的本地媒体景观(报纸、广播、BBS论坛),取而代之的是一个优先考虑算法参与而非真正社区联系的系统。 人们对市场网站对假冒商品的责任以及对更新的监管和反垄断措施的需求表示担忧。 还有人强调了货币化本身会剥夺在线活动乐趣的固有问题。 这篇文章不同寻常、故意花哨的网络设计也是讨论的焦点,一些人认为这是对早期互联网美学的怀旧致敬。

## 微型 GLSL 演示:学习之旅 过去两个月,作者创作了一系列小型 GLSL 演示(月光、入口 3、群岛和可爱),字数限制在 512 个字符以内。本文重点介绍创作过程中获得的*学习经验*,而非详细的代码分解(已在之前的“红阿尔卑斯”文章中介绍)。 一个关键发现是简化的体积光照技术:在光线行进中,使用 `1/d`(其中 'd' 是密度)可以提供物理启发的光照衰减近似值,避免复杂的计算。进一步的探索涉及使用包含吸收和透射值的公式来实现透明度。 “入口 3” 强调了使用 L-∞ 范数简化距离函数,以及通过 Sympy 计算的矩阵变换实现的独特相机设置。“群岛” 使用域扭曲和 Acerola 的工作找到的特定噪声公式来创建多样的地形。最后,“可爱” 使用 smoothmin 运算符实现圆角形状,并使用 IK 进行动画,利用迭代次数作为自然的深度提示。 作者强调这些限制的价值——促进专注学习、艺术表达和项目完成。512 个字符的限制,部分是为了与 Mastodon 兼容,迫使创造性的问题解决和对代码工艺的奉献。更新和更多内容可以在 Mastodon 和 RSS 上找到。

## SQLFlow:基于Kafka的流处理 本指南详细介绍了SQLFlow的设置方法,SQLFlow是一种流处理器,能够对Kafka流运行SQL查询。首先,安装依赖项(`pip install -r requirements.txt`)并拉取Docker镜像(`docker pull turbolytics/sql-flow:latest`)。 在处理实时数据之前,可以使用提供的fixtures通过`docker run`命令和`invoke`命令来测试配置,确保SQL逻辑正确。 要将SQLFlow作为流处理器运行,请启动Kafka实例(使用`docker-compose -f dev/kafka-single.yml up -d`)并将测试数据发布到Kafka主题(`python3 cmd/publish-test-data.py`)。然后,使用`docker run`启动SQLFlow,将其指向您的配置文件和Kafka brokers。 最后,通过使用Kafka控制台消费者(`docker exec -it kafka1 kafka-console-consumer...`)来消费输出主题,查看处理后的输出。目标是在5分钟内拥有一个可运行的流处理器,能够读取和处理Kafka数据。

量子书讯宣布即将出版两本由顶尖科学家撰写的书籍:《数学六要素》由数学家陶哲轩撰写,以及《万物皆场》由理论物理学家戴维·汤撰写。 陶哲轩的书籍是他首次面向大众读者,旨在通过探索六个核心概念——数字、代数、几何、概率、分析和动力学来揭开数学的神秘面纱,这些概念是该领域的基石。他认为数学是一种对每个人都至关重要且易于理解的思维方式。 戴维·汤的《万物皆场》解释了量子场论,揭示了宇宙的基本构成要素并非粒子,而是渗透于整个存在的“场”。他以清晰和热情的态度呈现了这个复杂的主题。 量子书讯是一家专注于阐释现代科学的出版社,还将于2026年6月出版凯文·哈特内特的《代码中的证明》,详细介绍Lean证明助手的发展及其通过人机协作彻底改变数学的潜力。

## Apex:通用 Markdown 处理器 Apex 是一款新的开源 Markdown 处理器,旨在消除不同 Markdown 风格(如 CommonMark、Kramdown 和 MultiMarkdown)之间的兼容性问题。目前处于早期发布阶段(0.1.0),Apex 默认采用一种宽松、统一的模式,能够智能地适应遇到的语法,力求正确渲染*任何*有效的 Markdown。 最终目标是将 Apex 集成到 Marked 中,创建一个通用的 Markdown 预览器,使内容能够在 Obsidian、GitHub 和博客等应用之间无缝传输。 Apex 具有灵活的列表处理、自动文件包含、高级表格语法(包括行跨度)、Callout 支持、可定制的目录生成以及 Kramdown 的 IAL 属性等功能。它现在可以通过 Homebrew 和 GitHub 获取,并提供全面的 wiki,其中包含安装和使用细节。 开发者欢迎贡献——错误报告和代码都将不胜感激——以帮助完善 Apex,使其达到稳定的 1.0 版本。

一个名为Apex的新通用Markdown处理器,由ttscoff创建,正在Hacker News上受到关注。虽然项目网站缺乏详细示例,但其GitHub wiki展示了超出标准Markdown的扩展功能集和可配置性。 讨论的中心是Apex与流行的工具Pandoc的比较。用户强调Apex处理更多Markdown“风格”的能力及其更大的自定义选项是关键的区别,但也承认Pandoc仍然是一个强大的工具。 对话还涉及开发者的其他项目,并有人猜测(被另一用户否认)Apex的开发正在延迟nvUltra的发布。该项目是开源的(MIT许可证),并且可在GitHub上获取。还分享了一个关于工具选择的XKCD漫画链接。

著名贝斯手山内哲夫,以与Free乐队和Faces乐队的合作而闻名,享年79岁。1946年出生于日本,山内哲夫的职业生涯始于米奇·柯蒂斯和武士乐队,之后获得国际认可。 他最初在Free乐队分裂期间与乐队成员合作,最终全职加入Free乐队,并参与了他们的最后一张专辑《Heartbreaker》,共同创作了热门歌曲“Wishing Well”。在Free乐队解散后,他取代罗尼·莱恩加入了Faces乐队,出现在他们的现场专辑《Coast to Coast》中,并参与了他们那首以冗长标题著称的单曲。 Faces乐队解散后,山内哲夫开始了他的个人作品和伴奏演奏生涯,后来返回日本,继续与各种乐队合作,包括在自由爵士乐领域内的合作。近年来,他重返舞台,最终在家人陪伴下平静离世。其他音乐家们回忆他是一位才华横溢的贝斯手和充满活力的个性。

黑客新闻 新的 | 过去的 | 评论 | 提问 | 展示 | 工作 | 提交 登录 [已标记] pauseandplay 1天前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 toomuchtodo 1天前 | 下一个 [–] https://en.wikipedia.org/wiki/Tetsu_Yamauchi Refreeze5224 1天前 | 上一个 | 下一个 [–] Kossoff, Kirke, Tetsu & Rabbit 专辑很棒,我强烈推荐大家去听听。 worik 1天前 | 上一个 [–] > 在他生命的最后15年里,山内过着平静的生活,拒绝了采访请求, 他欠媒体的没什么。 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请YC | 联系 搜索:

## Mac Cleaner CLI:基于终端的清理工具 Mac Cleaner CLI 是一个免费且开源的命令行工具,用于快速清理您的 Mac。它无需安装 – 仅需在终端中运行 `npx mac-cleaner-cli`。 该工具会扫描您的系统中的垃圾文件,例如缓存、日志和临时数据,并以清晰的交互式列表显示文件大小。然后您可以选择性地选择*要*删除的内容,从而确保安全的清理过程。在提供的示例中,它释放了 41.5 GB 的空间。 **主要特点:** * **交互式且安全:** 使用复选框精确选择要删除的内容。默认情况下隐藏风险项目。 * **全面扫描:** 识别各种可清理的文件,包括浏览器数据、开发文件等。 * **维护工具:** 包括刷新 DNS 缓存和释放可清除空间等选项。 * **注重隐私:** 100% 离线运行。 * **可扩展:** 提供应用程序卸载和备份管理。 在 Windows 上可用作 `windows-cleaner-cli`。源代码在 GitHub 上公开可用,供审查和贡献。在使用任何清理工具之前,请务必备份重要数据。

这个Hacker News讨论围绕一个清理磁盘空间的工具,可能是一个最近提交的项目。一个主要的争论点是该工具依赖Node Package Manager (npm) 进行安装。 许多评论者表达了对需要安装另一个依赖项(npm/python等)的沮丧,因为该工具直接操作文件系统,他们认为应该使用像Go这样的语言构建一个独立的可执行文件。 然而,有人强烈警告不要使用该工具,因为它可能导致系统不稳定和数据丢失——具体提到了删除浏览器缓存文件夹的问题。 该评论者建议使用内置的浏览器工具。 尽管有警告,一位用户认为该工具可能对存储空间有限的旧款Mac电脑有帮助。

## AI 的可靠性挑战:从“氛围编码”到验证工程 最近的经验表明,人工智能快速发展面临一个关键挑战:确保*可靠的*工程实践。虽然人工智能擅长快速生成代码和原型——例如 Gemini 等工具所展示的——但其效用取决于我们验证其输出的能力。 一位名为 Eric 的产品经理发现,Gemini 可以创建外观令人印象深刻的网络应用程序,但缺乏构建生产级产品的技术深度。相反,一位名为 Daniel 的高级工程师成功地将人工智能用作“力量倍增器”,通过提示它在现有且充分理解的框架内构建组件,然后快速验证结果。 这种差异说明了一个关键点:人工智能的速度只有在我们能够跟上验证速度时才有价值。验证快速且直观的任务(例如评估人工智能生成的图像)非常适合被颠覆。然而,需要深入专业知识的复杂任务可能会积累“验证债务”——即未经验证的人工智能生成工作的积压。 作者提出“验证工程”是继提示工程和上下文工程之后下一个关键领域。这侧重于通过更好的提示、培训相关人员以及识别易于验证的任务来简化验证流程。最终,最大限度地发挥人工智能的潜力需要优先考虑健全的验证方法,以确保可靠性和可追溯性。

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## Android 安全漏洞与补丁延迟 福布斯的一篇文章强调了最近的 Android 安全漏洞(CVE-2025-48572 & CVE-2025-48633),可能导致远程代码执行和权限提升。虽然谷歌已经发布了补丁,但三星用户大多仍在等待,许多设备甚至没有收到 11 月的安全更新。这种差异引发了对 Android 更新流程的担忧,该流程依赖于制造商和运营商。 讨论的重点是缓慢的推广,即使谷歌直接控制,一些 Pixel 用户也面临延迟。用户指出 GrapheneOS 是一个补丁更快的替代方案。人们对“Play Integrity”可能更多地是关于控制而非安全表示担忧。 这些漏洞似乎可以通过 sideloaded 应用利用,但缺乏详细信息使得评估风险变得困难。一些人认为谷歌可能会利用这一点进一步限制应用安装来源。核心问题是 Android 生态系统的碎片化以及制造商对及时安全更新的重视程度(或缺乏重视)。

## 微软的AI困境与战略转变 在萨蒂亚·纳德拉的领导下,微软正面临缺乏客户关注以及追逐技术趋势却缺乏明确优先级的批评。近期报告显示,内部AI项目表现不佳,Azure AI产品的销售目标未能达成,而谷歌的Gemini正在获得市场份额。FirstPageSage的数据显示,Gemini正在迅速缩小与微软Copilot的差距,与此同时,微软的合作伙伴OpenAI面临的挑战是ChatGPT的能力落后于Gemini。 核心问题似乎是“先发布,后修复”的方法,导致AI功能不完善,在可用性和功能性方面落后于谷歌等竞争对手,甚至在基本任务上也是如此。虽然微软最初受益于其对OpenAI的投资,但其对昂贵NVIDIA技术的依赖以及缺乏内部创新正引发担忧。 尽管Github Copilot取得了一些成功,并且正在探索自己的AI芯片,但微软面临着沦为NVIDIA服务器的主要经销商的风险,这与它作为技术创新者的历史大相径庭。将重点放在股东情绪而非产品质量上,最终可能会阻碍微软在不断发展的AI格局中的地位。

## 微软的AI困境与商业模式担忧 最近的Hacker News讨论强调,微软的AI产品由于质量差和被强制集成到现有、通常存在缺陷的软件(如Windows和Office)中而未能获得进展。用户报告称,核心功能因AI“增强”而降低,导致沮丧。 问题的核心似乎源于微软向基于服务的商业模式转变,优先考虑由“AI”热度驱动的股价,而非真正改进现有产品。许多人认为,微软依靠其现有的垄断地位(如桌面上的Windows),通过合同和捆绑服务将AI推向用户,而不是依靠自身优势竞争。 评论员指出,微软不重视产品质量,尤其是在这不会显著影响销售额的情况下,并且他们的成功依赖于惯性和将产品捆绑在一起。虽然Azure显示出潜力,但人们对其AI战略的长期可行性表示怀疑,一些人认为Google的Gemini是一个潜在的竞争对手。最终,这场讨论描绘了一家公司优先考虑财务表现而非用户体验和真正创新的景象。

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