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Osewa – 一个 SSH 和 Mosh 的开源替代品 Osewa – An open-source alternative to SSH and Mosh 2 天前

```$ osewa login --service me@devbox # 安装、注册并作为服务运行 $ osewa attach devbox # 附加到（或创建）会话 $ osewa forward devbox 3000 # 转发 localhost:3000 $ osewa exec devbox -- make test # 运行命令，不使用终端 $ osewa update devbox # 通过 osewa 升级主机```

Hacker News 讨论了 Osewa，一个 SSH 和 Mosh 的开源替代方案。该项目据报道使用 QUIC，并将会话与连接分离。评论者质疑“开源替代品”这一措辞，指出 SSH 和 Mosh 本身已经是开源的，不过有些人认为这只是在描述 Osewa。反馈还批评了网站的移动端体验。多名评论者提出安全担忧：OpenSSH 已有数十年的审计，而 Osewa 没有，且提交似乎由 Claude 生成。他们认为一个 vibe-coded 的 SSH 风险很大，不适合生产环境，不过有些人承认 SSH/Mosh 的局限性以及基于 QUIC 的方案。其他人指出缺少与 Mosh 的具体比较，例如本地 TTY 状态和输入延迟。总体而言，讨论持怀疑态度但并非完全否定：这个想法可能有前景，但信任和安全仍是主要担忧。

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与拉取请求、Git 操作和问题相关的事件 Incident with Pull Requests, Git Operations and Issues 2 天前

订阅 GitHub 事件更新（涵盖 Pull Requests、Git 操作和 Issues）的邮件和/或短信通知。当事件更新时发送邮件通知，而当 GitHub 创建或解决事件时发送短信提醒。对于短信，选择您的国家代码，输入手机号码，并使用 OTP 进行验证。若仅接收邮件更新，跳过短信验证并点击“订阅”。

一个 HN 帖子讨论了一起影响拉取请求、Git 操作和问题追踪的 GitHub 事件。用户抱怨 GitHub 的状态页面不可靠，问题发生时往往仍显示正常（绿色），使故障排查变得困难。建议的变通方案包括使用 HTTPS 而非 SSH，以及临时重写 Git URL。部分用户怀疑这可能与 SSH 密钥弃用维护有关。讨论还涉及对 GitHub Actions 可靠性的不满，以及 GitLab、Gitea/Forgejo、Codeberg、自托管 CI 和基于 OCI 的部署流程等替代方案。多名评论者强调，GitHub 是许多团队的付费关键依赖，反复出现的中断促使他们考虑更可靠或自托管的方案。

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Milkman – Postman 的更好替代品 Milkman – The Better Alternative to Postman 2 天前

Milkman 深受 Postman 启发。但我厌倦了所有基于 Electron 的应用，启动时需要很长时间和大量内存。因此我创建了一个基于 JavaFX 的工作台，用于构造请求/响应。它不仅限于例如 HTTP（或更具体地说 REST）请求。由于几乎所有内容都是插件，其他事情也是可能的，比如数据库请求或 gRPC、GraphQL 等。

Milkman 是一个基于 JavaFX 的 Postman 替代品，在 Postman 因自动安装 AI 插件和共享 API 数据等投诉而受到批评的背景下被推广。Hacker News 评论者们讨论了许多替代品：Bruno、Insomnia、Yaak、VS Code HTTP 客户端、curl/HTTPie 以及编程代理。一些人称赞轻量、原生、自由开源软件选项，并不喜欢 Electron；另一些人则批评 Milkman 过时的界面和 Java 依赖。多人指出 Bruno/Insomnia 的资金和未来走向问题，建议谨慎。更广泛的主题是，随着 LLM 代理自动化测试和请求，手动 API GUI 可能变得不那么相关，尽管一些团队仍使用集合用于测试人员和手动验证。其他人建议构建定制工具或直接使用 curl。总体而言，该讨论串反映了 API 客户端工具领域的动荡以及长期赢家的不确定性。

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Nvidia DGX Spark 的加密固件在 Linux 上将推理速度降至 35% Nvidia RTX Spark encrypted firmware slows inference speed to 35% on Linux 2 天前

Linux 可以在 RTX Spark 笔记本上双启动并使用 GPU 加速，但原生 Linux 在插电时会严重降速：GPU 时钟锁定在约 780 MHz，而 Windows 上约 2.2 GHz，因为 Windows 专用的 Nvidia Platform Controllers and Framework 管理 CPU/GPU 功率共享，且其加密的固件功率表 Linux 无法读取。在 GPT-OSS-120B 上，Windows 和 WSL 达到约 65 tokens/sec，DGX Spark 约 61，而原生 Linux 仅约 13.9。使用电池时，Linux 性能与 Windows 更接近。内存分配也是障碍：固件默认为 GPU 保留 96 GB，且只能在 Windows 中调整。WSL 目前是实用选项，因为它使用 Windows 的驱动栈，运行 Linux AI 工具时仍保持完整 GPU 加速。完整修复需要 Nvidia 将平台控制器的功耗管理逻辑移植到 Linux。

一个 Hacker News 帖子讨论了关于 Nvidia RTX Spark 笔记本电脑的文章，这些设备的加密固件/电源管理支持在 Windows 上可用，但在 Linux 上不可用，导致 Linux 推理性能大幅下降。评论者争论这究竟是缺失的 Linux 驱动程序错误还是故意的锁定：一些人指出这些笔记本电脑仅预装 Windows，Nvidia 可能稍后会增加 Linux 支持，而另一些人批评 Nvidia 的专有固件和市场细分。帖子还涉及 AMD/Intel 等替代方案、本地与云端 AI、硬件价格、逆向工程，以及上游驱动支持是否能解决问题。总体而言，讨论突显了 Nvidia 对 RTX Spark 的 Windows 优先支持与 Linux 用户期望完整硬件性能之间的紧张关系。

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验证不是知识：科学需要的不只是答案 Verification Is Not Knowledge: Science needs more than answers 2 天前

杰西卡·赫尔曼认为，关于科学中人工智能的争论被冷战时期的“价值自由理想”所扭曲，该理想将正确性视为真理的唯一衡量标准。虽然人工智能可以验证证明或生成治疗方法，但仅凭验证并不能构成知识。理解、问责和批判之所以重要，是因为它们允许学术共同体质询结果、发现错误，并决定哪些真理值得关注。如果作者无法解释其主张，或者无人能够挑战这些主张，科学就会失去变革性的批判和客观的公共知识。没有社会认可和可问责的主体，可靠性是不够的。即使人工智能变得可问责，人类仍然需要质疑和判断其答案的能力。如果由人工智能驱动的科学要服务于人类利益而非仅仅生成被验证的输出，就必须维持人类的反思、认知主体性与判断力。

讨论聚焦于文章《验证不是知识》，认为科学需要理解，而不仅是正确或机器可验证的答案。评论者争论：如果人类无法完全内化，AI生成的证明和结果是否算知识。例子包括开普勒的预测模型与牛顿、爱因斯坦的解释性理论，以及医学在缺乏完整机制理解时仍使用有效治疗。一些人认为AI加速研究并提供有用答案；另一些人警告，若无人类理解、整合和判断，结果会变成黑箱输出，带来过度自信、被利用和浅层“工厂式”学术的风险。总体观点是：验证有价值，但持久的科学进步依赖于人类能够理解、批判和在此基础上继续发展的解释。

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Kitty 0.50 Kitty 0.50 2 天前

此 kitty 版本新增可停靠窗口、注销/重启后会话恢复、类似命名标签页的工作区支持、改进的 Wayland 装饰与触摸屏支持、高级自定义着色器、图形协议功能、Program Status Protocol、自动明/暗主题处理、布局与缩放改进、字体缩放、鼠标滚轮映射、超链接显示选项、快速访问终端增强、会话、命令面板、标签栏、MIME 检测、IME 改进、shell 集成、性能与安全修复，以及终端模拟、窗口/标签页、ssh、kittens、Wayland、Linux、macOS 和 zsh 等方面的众多 bug 修复。

Kitty 0.50 的发布因新增着色器支持、自动会话恢复、可变字体和快速访问终端功能而受到好评。评论者重点提到一个失败命令时屏幕抖动的趣味着色器。讨论还重新提到了 Kovid Goyal 通过 Calibre 建立的更广泛声誉：软件功能强大、特性丰富而受赞赏，但 UI/UX 和有时尖锐的项目管理受到批评。与 Ghostty 的比较占主导：Kitty 被认为成熟且高度可定制，而 Ghostty 常因精致、原生体验和启动性能更受青睐；部分用户报告两者中某一个存在 SSH、启动或崩溃问题。基准测试显示 Kitty 在多项测试中慢于 Ghostty/Vivido，但方法学受到质疑。其他话题包括位图字体限制、图标渲染、终端性能，以及 Windows Terminal、WezTerm 和 Alacritty 等 Windows 替代品。总体而言，Kitty 仍是一款流行、功能丰富的终端，但对其设计和维护者风格是优势还是缺点，意见存在分歧。

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德州州长选举结果引发数据中心风险，AI股下挫 AI stocks slide as Texas governor result raises data center risks 2 天前

AI和科技股在民主党中期选举表现强劲后隔夜下跌，特别是Gina Hinojosa被预测赢得德克萨斯州州长职位。Hinojosa支持暂停AI数据中心建设，引发担忧，因为德克萨斯州承载了美国很大一部分规划中的数据中心容量。纳斯达克100期货和相关ETF下跌，而CoreWeave、Nebius、SpaceX和Oracle等直接AI基础设施相关股票跌幅更大。策略师警告，民主党赢得德克萨斯州可能对AI交易造成重大负面影响，并加剧人们对数据中心支出的现有担忧。

Hacker News讨论聚焦于德州选举结果引发对数据中心项目担忧后AI股票下跌。评论者争论反数据中心政治是否会真正阻止建设，指出永久岗位少、环境和公用事业担忧以及地方反对。一些人认为AI公司信息沟通不当，应支持监管以安抚社区；其他人认为政客利用该问题牟利。帖子还包含关于放松监管、游说、腐败以及如果美国建设放缓中国是否可能获得AI优势的更广泛政治争论。总体而言，情绪对数据中心经济利益持怀疑态度，并对政治和社区阻力保持警惕。

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民主党大胜共和党 Democrats Rout GOP 2 天前

民主党在中期选举中因针对特朗普总统的反对浪潮而赢得两院控制权，结束共和党控制，形成分治政府。民主党利用选民对伊朗战争、关税、腐败和生活成本上涨的愤怒，即使在保守州也 decisive 获胜，并似乎将获得大幅普选票优势。他们获得了所需的218个众议院席位，尽管面临不利的席位分布，还赢得了参议院。民主党领导人表示将调查特朗普政府，并推动立法恢复健康补贴和Medicaid资金、降低成本、取消关税并结束与伊朗的战争。特朗普声称他仍拥有否决权，并愿意与他们合作。共和党承认败选；参议院共和党领袖约翰·图恩誓言抵制民主党的优先事项。结果表明，在两年来共和党对特朗普的顺从之后，国会将更加强势。

一个 Hacker News 帖子链接到一篇《纽约时报》文章，标题为"Democrats Rout GOP"，报道民主党在中期选举中夺回国会控制权，此次选举被视为对特朗普的谴责。评论者指出密西西比州参议院竞选基本打成平手，民主党在德克萨斯州广泛获胜，部分人将共和党的失败归因于选区重划策略反噬和特朗普的腐败。来自欧洲和澳大利亚的国际用户表示松了口气。其他人则辩论美国政治是否提供真正的替代选项，指出按全球标准民主党偏中右，而共和党的极端主义已疏远选民。部分评论者还讨论对人工智能和数据中心的影响，认为可能会出台新的限制措施，而其他人则认为选民拒绝了特朗普对权力的滥用和腐败。总体而言，该帖子反映了对民主党大胜规模的惊讶以及对美国民主的谨慎乐观。

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丢失的 malloc() The lost malloc() 2 天前

这篇文章追溯了 Unix 内存分配的历史。在 V4 中，程序使用简单的线性 `alloc`，对齐大小，用 `sbrk` 扩展堆，从不释放内存，从而避免 NULL 检查。Dennis Ritchie 的 `malloc`/`mfree` 在显式区域（如 `coremap` 和 `swapmap`）上操作，传入映射和大小；这支持了分区和合并。V6 的 `diff` 线性分配器可通过重置指针回滚。V7 引入了 `ALLOC` 宏；V8 有 `new()` 宏和 `tryalloc`，同时也使用更熟悉的 `malloc`/`free`。作者将 C++ 的 `new` 与 Simula 联系起来，尽管 Stroustrup 也承认了 Simula。随着时间推移，Unix 逐渐远离显式区域和规范的分配，可能是因为程序生命周期简单、内存有限、硬件约束以及希望接口更简单；出现了一些如 `galloc` 和 GC 提示的工具。作者认为好的想法被遗失，而 C 的速度需要编译器付出努力。

该讨论围绕 malloc 及相关分配 API 的历史与设计。一位评论者将关键字“new”追溯到 Hoare 的《Record Handling》，随后到 SIMULA 67 和 Pascal；其他人则争论 free() 是否应接受分配大小。批评 C 语言仅指针的 free() 的人认为调用者通常知道大小，因此分配器的簿记重复工作并浪费资源。支持者认为分配器往往需要自己的元数据，按大小释放可助力优化，且调用者常缺乏大小信息，尤其是在多态或不透明库分配的情况下。讨论还涵盖现代分配器、大小类、arena 以及内存管理的更广泛成本。总体而言，它突显了 C 语言中微小的 API 决策如何塑造了数十年的分配器复杂性。

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世界棒球经典赛得分 Runs Scored in World Baseball Classic 3 天前

将单队单场比赛得分建模为 NB(μ=4.3, r=3.4)。对于14场独立比赛，总得分服从 NB(μ=60.2, r=47.6)，利用 n 个 NB(μ,r) 变量之和为 NB(nμ, nr) 的恒等式。这得到总得分的90%预测区间为42–80跑，比35–87的基准更窄，反映更细致的建模和更低的噪声。

黑客新闻 新帖 | 往期 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 投稿 登录 世界棒球经典赛中的得分 ( entropicthoughts.com ) 9 分 由 ibobev 2 天前 | 隐藏 | 往期 | 收藏 | 讨论 帮助 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请 YC | 联系 搜索：

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