## Boa：一个基于Rust的JavaScript引擎
Boa是一个用Rust构建的实验性JavaScript引擎，旨在实现高度的ECMAScript规范兼容性——目前支持最新规范的90%以上。它提供了一个WASM游乐场以便快速测试，以及一个CLI工具（`boa_cli`）以便更广泛地使用。
该项目被组织为一系列crate，包括用于AST、解析器、引擎核心、垃圾回收和WebAPI功能的crate。入门很简单：在你的Cargo.toml中添加`boa_engine`并运行一个基本的JavaScript示例。
Boa积极跟踪其在ECMAScript Test262套件中的进展，并欢迎贡献。有详细的文档和调试指南，以及关于WebAssembly支持的具体说明。性能会与V8进行基准测试，结果公开可用，并提供本地测试选项。
项目使用Matrix和Discord社区提供支持和讨论。Boa采用Unlicense或MIT许可证。
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## Boa：基于 Rust 的 JavaScript 引擎 – 摘要
Boa 是用 Rust 编写的可嵌入 JavaScript 引擎，作为 V8 等大型引擎的轻量级替代方案，正逐渐受到关注。它最初由 jayflux 在 Servo 项目中作为学习练习创建，现在由一个团队维护，已有约 8 年历史。
Boa 不追求完全的浏览器级兼容性（目前兼容度为 94.12%），但在易于嵌入到 Rust 项目中的场景中表现出色——例如 Biome 的插件基础设施。团队正在将重点从纯粹的兼容性转向性能改进，包括潜在的 GC 更新和探索 JIT，但目前暂无计划。
最近的成就包括为更广泛的 JavaScript 生态系统做出贡献，他们的 Temporal 实现已被 V8 和其他引擎采用。开发者对其易用性和可扩展性感到兴奋，潜在应用包括在大型应用程序中的脚本编写以及作为扩展语言。提供与无 JIT 的 V8 和 QuickJS 的基准测试，但一些用户要求与完全 JIT 化的引擎进行比较，以获得更全面的了解。
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一位Hacker News用户分享了他们在六个月内实施通过ISO 42001认证的AI治理计划的经验，引发了讨论。对话涉及AI风险管理的复杂性，并提到了IBM的AI风险图谱，该图谱识别了大约100种潜在风险（最初为40种）。
评论者们争论了此类认证的实际价值，一些人表示怀疑，认为它们常常沦为“文书工作”，而不会影响公司的实际做法。另一些人强调了针对特定行业软件的现有法规，例如医疗设备和医疗保健（HIPAA、SOC2），认为监管应该基于用例。
讨论还涵盖了合规性审计流程，强调了认证外部审计员的重要性以及“信任网络”模式，即审计员本身也受到管理机构的审计。一位审计员指出，使用较小的国际认证机构可以节省成本。总的来说，该讨论探讨了正规化AI治理的挑战和潜在益处。
财富
Mag Wealth (2024)
2 天前
## 财富及其影响：“Mag”等级概要 本文提出了一种“Mag”等级来分析财富不平等，认为它比物质差异更具影响力。该等级侧重于*数量级*而非精确的美元金额，以最大限度地减少无益的比较并突出阶级差异。它以20世纪80年代初的美国美元为基准，并根据通货膨胀进行调整（大致将2024年美元除以3）。 该等级范围从**↑-1（赤贫 - 低于3美元）**——无力负担基本生活必需品，到**↑11+（巨型企业 - 3000亿美元以上）**——财富超过整个国家。关键等级包括：**↑0（一贫如洗 - 3-30美元）**，勉强维持日常生存；**↑1（贫困 - 30-300美元）**，住房不稳定和零工；**↑2（下层阶级 - 300-3000美元）**，有稳定的工作但财务不稳定；**↑3（工人阶级 - 3000-30000美元）**，有一些财务喘息空间；**↑4（中产阶级 - 30000-300000美元）**，在社会上站稳脚跟；以及**↑5/6（舒适/富裕 - 300000-3000万美元）**，拥有财务自由。 作者强调，尽管货币发生变化，财富等级在历史上一直保持一致。他们通过与国家财富和美国预算的比较来说明该等级，展示了财富在高等级上是如何剧烈集中的。目标是促进关于结构性阶级差异的有意义的讨论，而不是个人财务状况。
Trellis 是一个由人工智能驱动的平台，旨在简化医疗账单和报销流程，加速患者获得救命药物的机会。该公司源自斯坦福人工智能实验室，并获得知名投资者的支持，致力于成为“医疗账单领域的 Stripe”，通过自动化文件接收、事前授权和申诉等关键流程，处理全美50个州数十亿美元的治疗费用。 他们的人工智能代理可以对医疗数据进行分类，理解患者病历，并应对复杂的保险规则，从而显著缩短治疗时间（超过90%），并提高审批率。Trellis 专注于减少20%因行政成本而损失的医疗支出，并提供结构化数据洞察，以支持更好的临床决策和药物项目绩效。 该公司发展迅速（近期收入增长了10倍），正在寻找工程师来构建和部署生产级别的AI代理，需要精通 Python、Go、ML/NLP 以及云技术。他们提供一个具有重大影响力的职位，可以直接与客户互动，并在世界一流的团队中承担责任。
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Trellis AI (YC W24) 正在招聘：简化获取救命疗法 (ycombinator.com)
1天前 | 隐藏
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## Windhawk：Windows 11 定制工具
Windhawk 是一款新兴工具，因其简化 Windows 定制而备受关注，允许用户使用数百个社区创建的“模组”来修改操作系统。该项目旨在使 Windows 主题设置对用户和开发者都更易于访问。模组使用 C++ 编写，并使用捆绑的 clang 实例编译，源代码可随时查阅，从而提高透明度和安全性。
尽管存在安全方面的担忧——考虑到代码注入的性质——作者强调单个模组的体积小且可审查。讨论强调了潜在的风险，将其技术与恶意软件方法相提并论，但也指出了社区驱动方法的优势。
用户对恢复经典 Windows 界面和功能感到兴奋，例如 Windows 7 Aero 主题或多行任务栏。然而，一些人警告不要在工作设备上使用此类修改，因为可能会导致不稳定或更新问题。该项目使用 VSCodium 作为其用户界面，主要用于支持模组开发，并且不包含自动更新以最大程度地降低风险。
一个黑客新闻的讨论集中在E Ink的Spectra 6技术和Iris-opt的ChLCD（彩色混合液晶）之间的色彩比较上。最初的帖子强调ChLCD是一种很有前途的新显示技术，并附有更多示例链接。
评论者们争论目前最好的彩色电子阅读器面板，指出E Ink Kaleido 3因其更快的刷新率而受欢迎，而Spectra 6可能更适合数字标牌等对速度要求不高的应用。
人们对这些技术在数字艺术画框方面的潜力表示兴趣，并对Spectra 6的性价比表示担忧。一个技术问题出现了，关于Spectra 6的色彩生成过程——具体来说，为什么它从其主要颜色中产生绿色而不是紫色。最后，一位用户询问了ChLCD和Spectra 6之间的成本比较。
## 无处不在的单纯形
单纯形——一种基本的几何形状——以其效率、对称性和简洁性而著称。从理论数学到现实应用，它出现在各个不同的领域。本质上，单纯形是任何维度中包围体积的最简单几何图形；在2D中是三角形，在3D中是四面体，并以此类推。
它的实用性源于其递归构建——由低维单纯形构建而成——保证了凸形状。所有顶点和面都等价的正则单纯形具有最高的对称性。应用包括表示合金成分、通过复制动力学建模博弈论和生态系统，以及构成线性规划中丹齐格单纯形算法的基础。
除了优化之外，单纯形还用于非线性最小化（amoeba算法）和机器学习。甚至在量子引力等复杂领域，也能感受到它们的影响。单纯形的强大之处还在于其坐标系统，提供高效的表示和伪正交性，这对于数据分析和神经网络有益。最终，单纯形的优雅简洁使其成为众多科学学科的基础元素——真正地，“单纯形无处不在”。
这个Hacker News讨论围绕着**单纯形**展开，这是一种具有惊人深度的几何形状。 初始帖子链接到一篇关于它们的博客，引发了关于它们数学性质和应用的对话。
一位评论者，一位动力系统博士，强调了单纯形与不变测度的联系，特别提到了迷人的**普尔森单纯形**——一个无限维三角形，其中每一点都任意接近一个角。
其他人将单纯形与实际应用联系起来。 一位回忆起理解**线性规划中的单纯形法**的“顿悟”时刻，而另一位则引用了一项1996年的**“嵌入式约束图形”**专利——一个使用单纯复形创建可直接操作图形的系统，用于像Golan Levin的“Mouther”这样的项目。
讨论澄清说，单纯形本质上是“超三角形”——在任何维度中由平面形成的最小形状——并强调单纯形内的点是其角点的唯一加权平均值。
## 微压力与幸福感：摘要 我们都经历日常的小烦恼——洒出的咖啡、令人沮丧的技术、轻微的不便等等，这些虽然微小，但可能对我们的情绪和幸福感产生重大影响。这些“微压力”或“日常琐事”是不可避免的，但许多人难以容忍它们，常常因为无法“释怀”而责备自己。 这些压力累积起来可能导致疲劳、头痛、不健康的应对机制（如暴饮暴食），甚至可能导致焦虑和抑郁。关键不是消除烦恼，而是*改变我们对它们的反应*。 接受与承诺疗法 (ACT) 中的技巧强调**彻底接受**——在没有抵抗的情况下承认现状——以及通过观察、命名和评估我们的反应的*有效性*来**为情绪腾出空间**，并以此为基础来判断是否符合我们的价值观。 **专注练习**，如深呼吸，可以迅速恢复平静，而**自我同情**——以善意对待自己——可以建立韧性。 通过学习以觉察和自我关怀来应对这些日常挫折，我们可以防止它们升级，并将其用作机会，以便更充分地活出真正重要的事情。
## 黑客新闻讨论：容忍烦恼
一篇关于容忍令人恼火事情的文章引发了黑客新闻的讨论，围绕着韧性和情绪控制的根源展开辩论。最初的帖子强调了一些人似乎不受生活挫折的影响，通常将其与经济保障和更轻松的成长环境联系起来。
然而，评论者反驳了这种观点，认为财富并不能保证韧性，甚至可能通过屏蔽个人必要的应对技能而阻碍韧性。许多人强调，容忍挫折的能力源于后天学习的行为和心理技巧——例如接受承诺疗法（ACT）和斯多葛主义——专注于接受你*无法*控制的事情，并根据你的价值观行事。
一些用户指出逆境童年经历和创伤的影响，认为贫困会造成持久的“伤疤”，影响压力韧性。另一些人则提倡通过具有挑战性的经历或正念练习来积极培养容忍度。最终，这场对话表明，虽然外部因素发挥作用，但管理对烦恼的反应的力量主要在于个人的心态和练习的情绪调节。
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本文讨论了优化投资配置以最小化投资组合波动率的方法。在选择两个独立的资产（A和B）时，如果A比B更具波动性，最佳策略不是将所有资金投入其中任何一个。相反，混合配置是最佳的，并且应偏向波动性较低的资产（B）。
最佳配置通过数学确定，取决于每个资产的方差。资产Y的方差越低，对其的配置就越大。如果Y没有方差（是常数），则完全投资于Y。方差相等意味着配置相等。
这个原则可以扩展到*n*个资产。每个资产（Xi）的最佳配置与其方差成反比。具体来说，分配给每个资产的权重是其反方差除以所有反方差之和。这确保了给予低风险资产更高的权重，从而最小化整体投资组合的波动率。
## 最小化方差的加权平均 - 摘要
最近的 Hacker News 讨论围绕一篇博客文章展开，该文章详细介绍了一种加权平均以最小化方差的方法。该技术适用于结合来自不同精度设备的测量结果，建议根据其方差的反比例对每个测量结果进行加权。
讨论强调了它在物理科学（结合测量结果以达成共识标准）和数值算法评估等领域的相关性。 许多评论员指出，该方法与贝叶斯方法和卡尔曼滤波器等概念相符，尤其是在假设高斯分布时。
一个关键点是，分配*一些*投资于更具波动性的资产，由于分散投资带来的好处，实际上可以*降低*整体投资组合的方差，这一观点颇具反直觉。 然而，人们对依赖准确的方差估计表示担忧，尤其是在动态系统中，以及在不考虑实际因素的情况下应用纯统计方法的局限性。 讨论还涉及更清晰的数学符号的需求以及平台上的数学渲染的潜在好处。