## 人工智能生产力差距
个人和组织利用人工智能的方式存在显著差距，对生产力产生巨大影响。基本上存在两种用户类型：“高级用户”——通常是非技术专业人士（如金融行业人士），利用像Claude Code这样的工具完成超越编码的复杂任务——以及仅限于使用基本聊天机器人（如ChatGPT或Microsoft Copilot）的用户。
值得注意的是，尽管Microsoft Copilot在企业市场占有份额很大，但它被认为是一个明显劣于替代产品的产品，甚至不如其自身的GitHub Copilot。 这是一个主要问题，因为许多企业由于许可限制而将用户限制在Copilot上，从而阻碍了对更强大人工智能的访问。
锁定式的IT环境、缺乏API的遗留系统以及孤立的工程部门进一步加剧了大型公司的问题。 小型企业不受这些限制的束缚，通过为员工提供编程语言访问和API连接的工具，正在经历快速的生产力提升。
未来的工作模式取决于有机、员工驱动的人工智能采用和强大的内部API。 安全、沙盒化的环境至关重要，如果遗留SaaS提供商不优先考虑API优先的设计，将面临颠覆。 这种分化正在加速，可能使小型团队胜过规模更大的组织。
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该项目使用两个64位字来实现一个最小的128位无符号整数 (`u128`) 类型，目标是在x64架构上实现与内置`__uint128_t`类型相当的性能。重点在于*固定宽度*算术——为已知边界提供精确精度——而不是任意精度大整数库。 该实现利用x64内部函数 (`_addcarry_u64`, `_subborrow_u64`, `_mulx_u64`)，这些函数直接映射到高效的CPU指令 (adc, sbb, mulx)。加法和减法都比较简单，分别利用进位和借位标志。乘法涉及将运算分解为u64乘法并求和相关结果，丢弃超出128位限制的任何溢出。比较使用带借位的减法进行优化，以避免分支。 生成的代码与内置128位整数生成的汇编代码相同，优先考虑可预测性和良好的代码生成，而不是抽象。虽然目前仅限于无符号算术和x64（并附有关于MSVC和AArch64的说明），但该方法易于扩展到更大的固定宽度整数（例如，256位）和有符号变体。该项目展示了高性能、精确算术的基础，这在几何和数值等领域至关重要，在这些领域中，可预测的成本至关重要。
## 在 C++ 中构建高效的 uint128：总结
这次黑客新闻的讨论围绕着在 C++ 中实现 128 位整数类型，重点关注效率和实际考虑。核心挑战在于在缺乏原生 128 位支持的平台上执行诸如除法之类的运算。
一个关键点是利用现有的 CPU 指令：64 位 CPU 可以使用 64x128 除法指令，甚至 32 位 CPU 也可以使用 32x16 指令通过分解来实现 128 位算术。文章详细介绍了一种使用 64 位硬件除法进行 128 位除法的算法，针对商适合 64 位或需要完整 128 位结果的情况进行优化。
对话还涉及 `uint128` 的实际应用，包括密码学、时间戳以及防止 64 位算术中的溢出。用户分享了实现此类类型的经验，强调了仔细选择类型（例如 `std::uint64_t` 与 `unsigned long long`）的重要性，以及 Karatsuba 算法等算法在乘法中的潜在优势。 许多评论员指出，与编译器提供的 `__uint128_t` 相比，自定义实现的性能令人惊讶，并讨论了 C++ 中标准化、可移植的 128 位整数支持的必要性。
## HS2 挖掘揭示英国历史宝藏
HS2 高速铁路线路沿线的考古发掘揭示了一系列“前所未有”的超过 45 万件历史文物，目前存放在约克郡的一个秘密仓库中。发现的物品范围从可能由尼安德特人制作的 4 万年前的手斧，到 19 世纪的金牙和可能的罗马角斗士标签。
自 2018 年以来，约 1000 名考古学家仔细勘察了伦敦和伯明翰之间的土地，发现了跨越 10000 年英国历史的文物。虽然铁路的完工被推迟到 2033 年之后，但考古工作基本完成。
英国历史遗产组织赞扬了这些发现，但批评者认为 HS2 巨大的成本和破坏超过了其带来的好处。这些文物的未来——是会被展出还是继续存放在仓库中——仍在决定中，目前正在努力将物品捐赠给发现地附近的当地博物馆。这些发现为了解英国的过去和先人的生活提供了宝贵的见解。
米特福德姐妹——雷德斯戴尔勋爵和夫人六位非凡且常常引发丑闻的女儿——几十年间吸引了公众的目光，催生了所谓的“米特福德产业”。杰西卡（德卡），这位共产主义者，常常被她的姐妹们所掩盖：小说家南希，同情纳粹的尤尼蒂和戴安娜，贵族德博，以及相对低调的帕梅拉。卡拉·卡普兰的传记聚焦于德卡，将她描绘成一位受独特贵族背景影响的“美国共产主义者”。 德卡很早就开始反叛，与表亲一起逃往西班牙，后来移民到美国，成为一名记者和活动家。当她的姐妹们通过政治和社会圈追求名声时，德卡致力于民权和调查新闻，在麦卡锡时代面临监视和困境。 尽管德卡致力于进步事业，但她的人生却充满了个人悲剧和复杂的家庭关系。她与姐妹们的关系充满了竞争和误解，最终因一件家族传宝而爆发了一场痛苦的争端。卡普兰认为德卡拥有她的兄弟姐妹们所缺乏的同情心，并质疑定义他们世界的贵族自满。最终，卡普兰的传记为米特福德家族的传奇故事增添了一层细微的色彩，突出了德卡独立的精神和持久的影响。
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麻烦制造者：杰西卡·米特福德的激烈、不羁一生 (lrb.co.uk)
28 分，来自 against 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
dang 1 天前 | 下一个 [–]
相关：杰西卡·米特福德如何改变了我们对死亡的看法 - https://www.bbc.com/future/article/20160721-how-jessica-mitf... (通过 https://news.ycombinator.com/item?id=12346671 - 2016年8月 - 那里没有评论，但文章看起来不错) 回复
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作者认为社会在90年代末达到顶峰，并非因为完美，而是与科技的平衡更健康。虽然数字工具存在，但它们*增强*了人际连接和创造力——音乐需要技巧，互联网是一种资源，而物品是拥有的，而非通过订阅租用。 生活节奏较慢，培养了耐心和真实的体验。照片是珍贵的时刻，而非无尽的数字变体。工作是具体的，热情是真实的，需要现实世界的努力。本地企业蓬勃发展，而且，隐私是常态。 那个时代允许个人成长和改变，*无需*持续记录或展示。转变发生于科技开始主导生活，而非服务于生活，导致了平衡的丧失，以及一种失去了一些珍贵事物的感觉。 这是一种对“足够”就是足够时代的怀旧反思。
## Nostr：摘要
Nostr（“中继传输的笔记和其他内容”）是一种开放、抗审查的协议，用于构建去中心化社交网络。它通过中继——独立服务器传输数据——运行，允许用户选择自己的实例或运行自己的服务器。
目前存在一个快速增长的开发工具包和库生态系统，涵盖多种编程语言，包括 Rust、JavaScript/TypeScript、Dart、Go、Python、Java、C# 等。这些工具简化了构建 Nostr 客户端（用户应用程序）、中继（服务器）和机器人。
主要特性和项目包括加密库（NIP-44）、安全消息传递（nostr-double-ratchet）、中继管理（nostr-tools）以及与现有平台（如 Metamask (schorr_snap)）的集成。像 Nostrbook 这样的资源提供了全面的文档。该网络还支持创新应用，例如通过 Stacks 分享 AI 模板。本质上，Nostr 为去中心化社交网络提供了构建模块，促进了多样化和开放的生态系统。
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令人惊叹的 Nostr 项目集 (github.com/aljazceru)
16 分，由 nout 1 天前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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## NanoClaw：一款个人化、易理解的Claude助手
NanoClaw是一款轻量级、安全的个人助手，由Claude提供支持，专为希望完全控制和理解其AI工具的用户设计。与OpenClaw等复杂项目不同，NanoClaw优先考虑简洁性，拥有小型且易于理解的代码库（大约8分钟即可理解）。
安全性通过**隔离**实现：代理在Apple容器（或可选的Docker）中运行，将其访问限制为仅明确挂载的目录。设置和管理是AI原生的，利用Claude代码处理依赖项、身份验证和配置——只需*询问* Claude进行更改。
NanoClaw通过鼓励**基于代码的定制**来避免配置蔓延。用户不是添加功能，而是贡献“技能”——代码片段，可以将基本安装转换为满足特定需求（例如，添加Telegram支持）。这保持了核心系统的最小化和定制化。
目前，NanoClaw具有WhatsApp集成、计划任务和网络访问功能，它专注于*技能*而非功能，优先提供干净、安全和深度可定制的AI体验。它专为单个用户构建，旨在成为一个可用的解决方案，而不是一个框架，可以轻松适应个人需求。
[https://github.com/gavrielc/nanoclaw](https://github.com/gavrielc/nanoclaw)
## NanoClaw：一个安全、极简的AI代理框架
NanoClaw是一个新项目，旨在为OpenClaw等大型AI代理框架提供更安全、更轻量级的替代方案。该项目由一位开发者在周末使用Claude Code创建（约500行TypeScript代码），它在Apple容器内运行代理，以实现文件系统隔离，为每个聊天提供独立的沙盒环境。
创建者承认这是一个为个人使用而“氛围编码”的项目——用于自动化Obsidian库交互和WhatsApp日程安排等任务——并鼓励其他人fork和自定义它。虽然承认存在潜在的安全问题，但作者认为容器化与更广泛的权限系统相比，提供了更高的安全性。
讨论围绕着AI在代码生成中的应用（以及由此产生的文档中的“AI气味”），LLM API成本的可持续性，以及安全、便利和代码质量之间的权衡。一些用户正在探索使用本地虚拟机以增加安全性等类似方法。该项目引发了关于人工编写文档与AI生成内容价值的争论，以及快速构建、个性化AI工具的日益增长的趋势。
这篇作品巧妙地运用滚雪球的比喻，探讨了协作、妥协和时间的流逝。它始于一个简单的个人冲动——收集雪，随着他人的加入，迅速扩展，代表着共同努力和增长的势头。 雪球的旅程并非一帆风顺，会出现分歧，需要调整方向，有时甚至需要放手重新开始。成功依赖于统一的方向，尤其是在面对上坡或克服障碍等挑战时。随着雪球的增大，吸引更多参与者，最初的目的可能会变得模糊，前进的道路也变得不确定。 最终，故事承认所有努力最终都会衰落。雪球能否存活下来成为持久的地标，或者融化消失，取决于坚持和适应变化的环境。核心信息是拥抱最初的冲动，与他人合作，并理解旅程——以及由此产生的成果——很少完全属于你个人。
## 创业如滚雪球：摘要
布莱恩特·沃尔夫在Hacker News上分享了一篇视觉化的文章“创业如滚雪球”，引发了关于初创公司、创作以及人工智能在艺术中的应用讨论。文章使用滚雪球的隐喻来代表创办公司的过程——从小处开始，通过努力获得动力，并不可避免地面临无法控制的因素（例如阳光融化雪）。
沃尔夫使用了Claude进行编辑，Flora AI (Nano Banana)进行插图，并承认希望与人类艺术家合作以获得更精美的效果。这引发了关于人工智能生成艺术的争论，一些人批评其使用，特别是这种风格与比尔·沃特森的《卡尔文与霍布斯》相似，而另一些人则赞赏其有效性和可访问性。
评论者讨论了该隐喻的优点和缺点，指出其乐观的观点以及可能忽略诸如客户验证和收入等关键方面。该帖子还引发了关于创作过程、基本技能与工具的价值，以及保持人工智能生成图像一致性的挑战的对话。最终，沃尔夫对积极的反响表示感谢，并表示愿意进一步完善作品。
一位开发者在使用新款iPhone 16 Pro Max上运行MLX LLM时遇到了严重问题，而相同的代码在iPhone 15 Pro和MacBook Pro上运行正常。iPhone 16始终产生严重错误的数值输出，表明神经引擎或相关机器学习组件存在硬件缺陷。
问题出现在构建自定义“Clawdbot Moltbot”克隆版和使用MiniMax M2.1和Apple Intelligence API的简单费用跟踪应用程序时。最初尝试使用Apple的LLM API失败，原因是其他用户也遇到了下载问题。切换到MLX LLM后，问题显现：iPhone 16的张量值与其他设备相比相差几个数量级。
经过大量调试，包括记录每一层的张量值，开发者确认问题不在代码或模型本身，而是iPhone 16 Pro Max的硬件问题。更换一台iPhone 17 Pro Max后，问题得到解决，证实了原始设备中的神经引擎存在缺陷。这次经历强调了在调试过程中考虑物理层的重要性。
## iPhone 16 Pro Max MLX LLM 问题 - 总结
一名用户发现他们的 iPhone 16 Pro Max 在运行 MLX LLM 时产生不正确的结果，即使是简单的计算也不例外。 深入调试发现，问题不仅限于 LLM 生成的代码；手写代码与其他 Apple 设备相比也存在相同的差异。Apple 自己的 LLM 在该设备上也不能正常工作。
问题似乎是特定于*该* iPhone 16 Pro Max 的硬件层面的缺陷，因为使用 iPhone 17 Pro Max 进行测试解决了这个问题。 核心问题似乎是 Apple 数值 API 产生的不一致的数值结果，可能与浮点数累积有关。
这次讨论引发了关于 LLM 在数学方面可靠性的争论，以及浮点运算可能不满足交换律的可能性，还有关于 Apple 生态系统的问题。 许多评论者也分享了对最近 iOS 键盘问题的 frustations，以及内置 Apple 应用的整体质量，并提出了替代方案。 最终，作者详细的调查突出显示了特定的硬件故障以及调试复杂系统的挑战。
## 有氧运动与更年轻的大脑相关 AdventHealth 研究机构的新研究表明，持续的有氧运动有助于维持生物学上更年轻的大脑。一项为期一年的研究，涉及 130 名健康成年人，结果显示，每周进行 150 分钟中等至高强度运动的人，“大脑年龄”有所降低——通过 MRI 测量，相当于比对照组年轻近一年。 “大脑年龄”（brain-PAD）反映大脑外观与实际年龄的比较；差异越大，认知功能越差，健康风险越高。虽然观察到的变化很小，但研究人员认为，即使大脑年龄发生微小变化，也可能带来显著的长期益处。 有趣的是，仅仅是体能的改善并不能完全解释这种效应，这表明运动通过目前尚不清楚的机制影响大脑。该研究侧重于 26-58 岁成年人，旨在主动保护大脑健康，*在*出现显著的年龄相关性衰退*之前*。研究人员强调需要进一步调查，但研究结果支持目前的运动指南，认为其是维护终身认知健康的重要工具。
## 运动与大脑健康：黑客新闻摘要
ScienceDaily的一篇文章报道，MRI扫描显示运动可以使大脑看起来更年轻。研究发现，成年人进行12个月的中等至高强度运动可以减少“大脑-PAD”，使大脑看起来年轻近一年。
然而，评论员们争论了这种“小效应量”的意义，质疑一年的努力是否比其他生活方式因素带来实质性的好处。一些人指出长期行为研究的困难和成本，而另一些人则强调了持续运动的累积效应。
讨论还涉及运动更广泛的好处——改善心脏健康、降低痴呆风险和整体健康——许多人一致认为运动是一种重要的健康干预措施。一位用户分享了一个警示故事，详细描述了过度运动带来的负面健康后果，强调了倾听身体和潜在健康问题的的重要性。对话的结论是，找到*令人愉悦*的运动方式是长期坚持的关键。