© Valve Corporation 版权所有。所有商标均为其在美国和其他国家/地区的各自所有者财产。隐私政策 | 法律 | 无障碍访问 | Steam 订阅者协议 | 退款
每日HackerNews RSS
BookTok和在线阅读社区的兴起正在拓展文学视野，让读者接触到以前鲜为人知的作品。然而，这种易于发现也引发了一个问题：高度过滤的阅读体验是否真的*提升*了阅读文化。 虽然在线平台能够快速探索兴趣，但也可能形成“信息茧房”，强化现有的品味，并可能限制知识的多样性。作者将此与传统读书会或文学社团的好处进行对比——这些空间鼓励辩论、分歧和接触具有挑战性的材料，即使最初不喜欢。 最终，文章主张保持平衡。虽然社交媒体加速了发现过程，并且可以将作家与传统出版渠道之外的读者联系起来，但实体、本地社区所培养的活力和多样观点不应被忽视。 危险在于将在线共识置于真正的知识探索之上，使写作变成对讨论的评论，而不是对其做出独特的贡献。
## 戒掉社交媒体会让人更多读书吗？
Hacker News 上的一场讨论探讨了放弃社交媒体平台是否真的能带来更多阅读。许多评论者发现，仅仅删除社交媒体并不能自动导致阅读增加，反而他们转向了其他耗时的活动，比如 YouTube、游戏，或者无休止地浏览新闻聚合器，例如 Hacker News 本身。
一个关键点在于“无限”内容推送与书籍或电影明确的开始和结束之间的区别。社交媒体（以及类似平台）的无尽滚动让人难以停止，而一本读完的书则提供了一个自然的停止点。
几位用户强调了为阅读创造专门的时间和空间的重要性，使用电子阅读器（尤其是电子墨水型号）和阅读伙伴（读书俱乐部）等工具。另一些人指出，解决潜在问题，例如注意力缺陷或仅仅是偏爱容易消化的娱乐方式至关重要。最终，这场讨论表明，用一种消遣方式取代另一种消遣方式是很常见的，而真正培养阅读习惯需要更全面的时间管理和活动刺激方法。
麦当劳荷兰公司在遭遇大量在线批评后，撤下了一则人工智能生成的圣诞广告。该广告将节日描绘成混乱不堪，并暗示人们退避到麦当劳，因此被广泛批评为破坏了圣诞精神。 虽然公司本意是强调节日的压力，但许多观众觉得信息过于消极。该广告使用人工智能创作也引发了争论，一些人认为人工智能是一种扩展创意可能性的工具，另一些人则质疑它对传统广告制作中涉及的人工岗位（如演员和工作人员）的影响。 这一争议紧随可口可乐人工智能生成的假日广告受到类似批评之后，促使该公司今年将重点放在人工智能生成的动物而非人类面孔上。这一事件凸显了人们对人工智能在广告中使用日益增长的担忧，以及它对公众认知和创意产业的潜在影响。
## 麦当劳AI广告反响 - Hacker News 总结
麦当劳最近的一则AI生成的圣诞广告在网上引发了强烈反弹，导致该公司将其下架。这则广告被描述为怪诞且令人不安，因其美学和缺乏“品味”而受到批评。
Hacker News上的讨论集中在公司过早采用AI的更广泛问题上，尤其是在客户服务等面向客户的角色中，目前的AI系统常常提供令人沮丧的体验。许多评论员认为，公司高估了AI的能力，并且未能充分测试实施情况，可能将成本节约置于客户满意度之上。
一些用户指出，麦当劳辩称AI是一种*增强*创造力的工具，同时却制作出不受欢迎的广告，这其中存在讽刺。 还有人强调了公众对AI生成内容的日益反感，这源于其经常出现的明显缺陷和失望感。 讨论还涉及AI可能取代创意工作以及人类监督在保持质量和艺术视野方面的重要性。 最终，这起事件似乎表明，即使是负面关注也可能对品牌知名度有益。
## Python 即将获得不可变字典 LWN.net 报道了 PEP 814，该提案旨在向 Python 添加内置的不可变字典类型 `frozendict`。 这解决了长期以来对一种适合并发编程的字典类结构的需求，尤其是在 Python 不断发展的并发特性（如 async、无 GIL 的线程以及子解释器）方面。 `frozendict` 的功能类似于常规字典，但创建后禁止修改。 键必须是不可变的（可哈希的），虽然值可以是可变的，但完全不可变的 `frozendict` 是可哈希的，可以用作字典键或集合元素。 诸如联合 (`|`) 之类的操作会创建新的 `frozendict` 实例。 最初的讨论集中在将现有字典转换为 `frozendict` 的效率上——当前浅拷贝操作是 O(n)。 由于潜在的意外副作用，对 O(1) 就地“冻结”方法的提案进行了辩论，但最终推迟到未来考虑。 该 PEP 已提交给指导委员会，并可能获得批准，从而为更安全、更健壮的并发 Python 代码提供有价值的工具。
## 初创公司“自杀”——大多数失败的原因 尽管失败率很高（约90%），但初创公司很少屈服于外部竞争。相反，它们通常“自我毁灭”——由于内部问题而失败。常见的陷阱包括失去焦点、联合创始人冲突，以及关键的，过早放弃。 缺乏“产品与市场匹配”——构建没有人真正想要的东西——是主要杀手，常常导致资金耗尽。财务管理不善，例如在验证之前过度消费，会加剧这种情况。然而，资金耗尽通常只是一个更深层问题的*症状*。 强大的联合创始人关系至关重要；65%的高潜力初创公司因内部冲突而失败。保持团队一致性、清晰的沟通和共同愿景至关重要。创始人还必须保持专注，避免分心，并克服不可避免的挑战。 为了提高生存机会，创始人应该优先构建人们渴望的产品，审慎管理财务，培养健康的团队动态，并为成功*和*潜在失败做好计划。最终，避免这些自我造成的伤口可以大大提高初创公司生存甚至蓬勃发展的机会。正如保罗·格雷厄姆所说，“获胜的方法就是不死亡。”
## 全球不平等达到危机水平：摘要 一份新报告显示，全球极端不平等现象严重，不到6万名个人——占世界人口的0.001%——控制的财富是全球最贫困50%人口的三倍。最富有的10%人口收入超过了其余90%的人口，而最富有的10%人口拥有全球75%的财富，而最贫困的一半人口仅占2%。 这份由200名研究人员撰写的《世界不平等报告2026》记录了这种差距，自1995年以来情况不断恶化，最富有的人的财富增长几乎是全球最贫困50%人口的两倍。该报告强调了一种由教育支出巨大差异驱动的“机会地理”，欧洲/北美地区的教育支出比撒哈拉以南非洲地区高出40多倍。 除了公平问题外，作者（包括托马斯·皮凯蒂）认为，这种程度的不平等威胁着经济稳定、民主和环境可持续性。他们提出解决方案，例如对全球最富有的人征收3%的税款，以资助发展中国家的教育，并呼吁成立一个国际小组来监测不平等现象，类似于气候变化的IPCC。该报告还将财富与气候排放联系起来，指出最富有的10%人口应对与私人资本相关的77%的排放负责。
## Go 的内存管理与返回值
从 C/C++ 过来的程序员可能会对 Go 函数返回值的能力感到困惑，因为它避免了 C 中常见的栈/堆问题。在 C 中，返回指向局部变量的指针会导致悬挂指针和未定义行为。
然而，Go 在编译期间使用 **逃逸分析**。如果变量的生命周期超出了它所定义的函数范围（例如，当它被返回时），编译器会自动将其分配到 **堆** 上，而不是栈上。Go 的 **垃圾回收器** 然后管理这块堆内存，确保只要它被引用，它就保持有效。
重要的是，当在 Go 中返回一个切片时，你实际上是在返回切片头（包含指向底层数组、长度和容量的指针）的 *副本*。这个头指向堆分配的数组，该数组在不再被引用之前会持续存在。
这与 C 形成鲜明对比，在 C 中，返回指向栈变量的指针会导致内存立即失效。Go 的设计优先考虑安全性并简化了内存管理，从而实现更简洁的代码，而无需 C 的手动分配/释放复杂性。
## 大脑的“语言网络” – 摘要 最近的研究，与埃维莉娜·费多连科讨论后得知，大脑内存在一个专门的“语言网络”，其功能类似于消化系统等生理器官。这个网络并非关于*思考*本身，而是作为一种界面，在思考和语言之间进行转换——用于理解和表达。 该网络主要位于左侧额叶和颞叶，包含负责将词语映射到含义以及控制语法规则的核心区域。对超过1400人的大脑扫描显示出一致的模式，但存在一些个体差异。 重要的是，这个网络不同于传统意义上的“语言区域”，例如布罗卡区，后者侧重于*产生*语音动作，而非语言处理本身。语言网络将抽象意义构建成词语序列，然后将其传递给运动系统进行输出。它是灵活沟通的关键组成部分，使我们能够将思想转化为不同语言的表达。
## C 和 C++ 中的闭包：性能深度剖析
本文调查了在 C 和 C++ 中实现闭包（数据和指令的结合，泛化函数）的性能影响。虽然闭包在现代语言中很常见，但在 C 中实现高效的闭包面临挑战。核心问题在于需要在不依赖于有问题全局状态（如静态变量）的情况下，将额外数据传递给像 `qsort` 这样的函数。
存在几种方法：重新实现函数以接受用户数据、GNU 嵌套函数、Apple Blocks 和 C++ Lambdas。使用 Knuth 的“Man-or-Boy”测试（强调递归和数据引用）对这些方法进行基准测试，揭示了显著的性能差异。
**主要发现：**
* **C++ Lambdas（直接使用）最快**，受益于编译器在类型信息易于获取时的优化。
* **类型擦除（使用 `std::function`）会引入开销**，但仍然保持合理的效率。
* **Rosetta Code 风格的 Lambdas 令人惊讶地慢**，因为存在过多的数据复制。
* **GNU 嵌套函数目前性能较差**，这是由于与可执行堆栈相关的实现细节所致，从而阻碍了优化。新的基于堆的实现可能会改善这一点。
* **Apple Blocks 提供适度的性能**，受其运行时管理限制。
* **标准的 C 方法处于中等水平**，缺乏更高级技术的优化潜力。
分析强调了编译器优化和最小化数据复制的重要性。作者提倡为 C 提出“宽函数指针”提案，以实现高效的闭包实现并与其他语言互操作。最终目标是为 ISO C 设计一种高性能和标准化的闭包机制。
## C语言闭包的代价 - Hacker News 总结
Hacker News 的讨论围绕一篇博客文章 ([thephd.dev](https://thephd.dev/))，分析了 C 和 C++ 中闭包的性能影响。核心问题在于如何高效地实现闭包——“捕获”周围作用域中变量的函数。
文章指出，GNU 的嵌套函数虽然方便，但依赖于可执行堆栈，存在安全风险。一种提出的解决方案是堆分配“跳转”（中间代码）以避免这种情况，但会引入反分配的挑战。与 C++ 的方法（使用结构体来保存捕获的变量）的比较显示出显著的性能差异，通常 C++ 由于内联等编译器优化而表现更好。
讨论要点包括 C++ 中 std::function 与 std::function_ref 的复杂性、作者的专业知识（作为 ISO C 标准的贡献者）以及替代方法，如线程局部变量。许多评论者强调编译器优化和 ABI 细节在实现高效闭包实现中的重要性，并提倡在 C 中使用标准化的、一流的宽函数指针，以避免临时扩展。一个反复出现的主题是在处理 C 语言中的闭包时，性能、安全性和代码复杂性之间的权衡。
本教程探讨了如何为预训练的基于流的生成模型添加控制，使其能够执行其最初未训练的任务。以在MNIST数字上训练的模型为例，演示了两种关键技术：分类器引导（生成特定数字）和图像修复（填充缺失像素）。这两种方法都通过在潜在空间或像素空间中进行“速度校正”来微妙地调整模型的采样过程。
教程详细介绍了多种方法，包括标准的分类器引导、更快的潜在空间分类器方法以及PnP-Flow，后者通过迭代地将样本投影以满足约束条件。PnP-Flow提供了一种独特的方法，直接调整潜在位置，而不是修改速度。
核心概念是流模型通过迭代积分生成数据，每一步的微小校正都可以引导模型走向期望的结果。虽然类似的引导技术存在于扩散模型中，但流模型提供了一种更直观和确定性的方法。本教程强调了潜在空间操作在速度和效率方面的优势，并提供了代码示例来实现，展示了如何引导流生成特定结果。最终，这些“插件”方法提供了一种灵活的方式来控制生成模型，而无需重新训练。
一位教授和他们的学生在使用PyTorch的MPS后端（针对Apple Silicon）时，与CUDA和CPU相比，在使用Stable Audio Open Small模型时遇到了结果不一致的问题。他们正在构建一个文本条件下的潜在流匹配生成模型作为课堂项目，由于LLMs对编码任务的影响，他们从传统的作业方式转变。
问题集中在MPS产生的不准确输出上，尽管使用了受支持的操作。教授正在寻求Hacker News社区的帮助来诊断问题，并链接了一个相关的pull request，其中详细说明了类似的不准确性。
一位评论员提出了一个更广泛的问题，关于数据在LLM智能中的作用，质疑了从非语言数据（如随机数）训练的模型生成有用输出的意义。原始帖子既是对技术援助的请求，也是对他们基于项目的学习方法的介绍。