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## 黑客新闻讨论摘要：美国自动车牌识别覆盖范围
一个新网站[alpranalysis.com]绘制了美国范围内快速扩张的自动车牌识别（ALPR）网络，主要由Flock Safety提供。创建者使用开源数据构建了这个工具，以可视化覆盖范围，尤其是在县一级，旨在支持倡导禁止使用的“反Flock”运动，原因是隐私问题。
讨论强调了对大规模监控和数据收集日益增长的担忧，并担心ALPR网络的规模模糊了第四修正案的保护范围。虽然支持者认为它们可用于解决诸如肇事逃逸之类的犯罪，但评论员质疑其有效性，并提出了解决交通安全问题的替代方案，例如增加传统警力、改善驾驶员培训和基础设施变更。
许多人对Flock和亚马逊（通过Ring摄像头）等私营公司收集的数据以及潜在的滥用表示担忧。对话涉及在互联世界中难以避免监控的问题，以及对这些技术进行更大透明度和监管的必要性。 几位用户分享了跟踪ALPR部署和倡导变革的资源。
这个仓库包含一个超级马里奥64项目的源代码，但**需要原始游戏卡带才能运行**，因为它不包含所有必要的资源。代码组织成目录，涵盖各种游戏组件：角色（对象行为）、关卡、源代码（包括音频、引擎和游戏逻辑）、纹理和构建工具。 关键领域包括对马里奥开场画面（“goddard”）的修改、菜单系统以及处理音频和视频的移植层。该项目使用N64 SDK，并包含文档基础设施。 鼓励贡献者提交拉取请求，但重大更改应先通过issue讨论。本质上，这是一个*基于*现有SM64游戏开发的开发环境，而不是一个独立的项目。
## 超级马里奥64移植到PS1及相关项目
一份新的《超级马里奥64》移植到PlayStation 1的项目正受到关注，源代码可在GitHub上找到（目前正在准备发布）。Hacker News上的讨论扩展到相关项目，包括用Rust编写的、为Game Boy Advance从头开始制作的《超级马里奥64》克隆版，以及为N64（ClassiCube）和PS1（Fromage）开源实现的《我的世界》。
PS1移植利用细分曲面来缓解主机处理大型多边形和纹理扭曲的限制，但仍存在问题。讨论强调了PS1缺乏透视校正纹理映射，以及在硬件上复制原始游戏外观的挑战。
几位评论员指出，复编译复古游戏项目的数量正在增加，这归功于改进的工具和社区努力。 还有人提到了最近将《星际火狐64》和《马里奥卡丁车64》移植到Dreamcast等其他平台。 YouTube上有展示PS1移植游戏画面的视频。
高达就像简·奥斯汀，只不过多了巨大的机甲。
Gundam is just the same as Jane Austen but happens to include giant mech suits
3 天前
## 高达与奥斯汀：令人惊讶的相似魅力 最近一个关于高达入门的请求引发了一种顿悟：作者喜爱高达的原因与他们喜爱简·奥斯汀的原因有很多相似之处。两者都探讨了责任、社会地位和个人欲望之间的紧张关系。奥斯汀的小说将婚姻描绘成一种战略联盟，而高达，特别是宇宙世纪时间线，则描绘了角色在军事和政治等级制度中周旋，常常为了义务而牺牲个人幸福。 两种媒介都专注于在更大、不可逃避的体系中权力有限的角色。像伊丽莎白·班纳特和夏亚·阿兹纳布尔这样的角色都聪明、机智，并被过去的伤痕所困扰，在扮演角色的同时追求着隐藏的议程。高达的冲突，尽管涉及巨大的机器人和太空战争，却在对社会运作和个人愿望与制度需求之间的差距的关注上，反映了奥斯汀的客厅剧。 虽然奥斯汀经常暗示一条妥协的道路，但高达倾向于更悲观的观点，强调个人欲望与战争的整体逻辑之间的不相容性。最终，作者推荐*高达GQuuuuuX*作为不错的入门作品，并分享了个人项目（游戏开发）、音乐发现（Florence + The Machine的新专辑！）以及新发布的macOS应用程序的更新。
## 高达与奥斯汀：比你想象的更相似
一篇最近的文章在Hacker News上引发了关于史诗机甲系列《高达》与简·奥斯汀作品之间令人惊讶的相似之处的讨论。核心论点是，尽管背景截然不同——一个是巨型机器人，另一个是19世纪的英国——两者都探讨了复杂的社会动态、阶级压力和以角色为驱动的叙事。
评论者指出，《高达》常常被认为以动作为中心，却深入探讨了政治操纵、战争代价以及个人在更大体系中的局限性等主题，这与奥斯汀对社会约束的敏锐观察相呼应。 几个人提到《铁血的孤儿》是一个特别愤世嫉俗的例子，它颠覆了典型的英雄形象。
讨论还涉及了奥斯汀写作的细微之处，包括她对节奏和散文的微妙运用，以及她故事的持久吸引力。最终，该帖子表明，《高达》和奥斯汀都触及了普遍的人类经验，证明即使是巨型机器人也能讲述与精致的英国客厅故事惊人相似的故事。
## 黑客新闻时间胶囊：利用人工智能重写历史
受到Gemini未来黑客新闻首页幻觉的启发，Andrej Karpathy构建了一个项目，利用大型语言模型（LLM）自动评估10年前的HN讨论，并从中受益于后见之明。他利用ChatGPT 5.1 Thinking和Opus 4.5分析了2015年12月的首页文章及其评论线程。
该过程包括下载文章和评论，将它们提供给LLM，并附带详细的提示，要求总结、结果分析以及根据评论者的先见之明给出“评分”。结果被编译成一个可浏览的网站 ([karpathy.ai/hncapsule](https://karpathy.ai/hncapsule))，其中“名人堂”根据准确性对评论者进行排名。
Karpathy认为这展示了LLM如何被训练来“预测未来”，并强调了未来人工智能细致分析我们当前行为的意义——暗示我们应该努力做到“良好”，因为我们正在被观察。该项目大约花费了3小时编写代码，并且花费了大约58美元用于930次LLM查询。代码和数据在GitHub上公开可用 ([karpathy/hn-time-capsule](https://github.com/karpathy/hn-time-capsule))。
## 人工智能：泡沫还是革命？
这份备忘录分析了当前围绕人工智能（AI）的热潮，探讨它是否代表着潜在的破坏性泡沫，或者是一项真正具有变革性的技术。作者并非技术专家或市场参与者，而是借鉴了历史上泡沫的模式——最初的兴奋、快速投资和最终的修正——来评估当前形势。
目前，人工智能正在推动大量的资本支出和股市上涨，各公司正在投入数十亿美元进行开发。虽然承认人工智能的潜力，但这份备忘录强调了关键的不确定性：其未来应用的不确定性、过度投资的风险以及可能导致估值膨胀的循环金融交易。
作者区分了可能具有破坏性的“均值回归泡沫”和推动长期进步的“拐点泡沫”，认为人工智能*可能*属于后者——但前提是当前的热情不会导致不可持续的做法。一个主要担忧是债务越来越多地用于资助人工智能开发，从而加大了潜在损失。
最终，这份备忘录得出结论，虽然人工智能具有巨大的前景，但当前的投资环境表现出泡沫的特征。建议保持谨慎、选择性，并认识到内在风险，同时也要承认这次*可能*有所不同——但历史表明谨慎是必要的。作者还对人工智能的潜在社会影响表示担忧，特别是关于就业岗位流失以及对目标和幸福感的影响。
Valve的Steam Machine目前限制在HDMI 2.0，尽管其硬件支持HDMI 2.1，这阻碍了它稳定实现超过60fps刷新率的4K分辨率。核心问题在于HDMI Forum拒绝公开分享HDMI 2.1规范，从而阻止了开源驱动程序的开发。 Valve确认他们正在努力解决软件限制，已经在Windows下验证了硬件。然而，AMD之前提交了一个可用的HDMI 2.1驱动程序，但被Forum拒绝，使得完全开源的实现成为不可能。 目前，Valve通过压缩（色度子采样）实现4K 120Hz，这会影响文本清晰度。虽然可变刷新率（VRR）通过AMD Freesync实现，但一种解决方法是使用DisplayPort转HDMI适配器，尽管这些适配器不支持官方VRR。HDMI Forum的立场仍然是开源HDMI 2.1支持的重大障碍。
## 漫不经心的低语：移动消息中的隐私风险 这篇研究论文详细描述了一种影响流行的移动即时通讯应用程序（如WhatsApp和Signal）的隐私漏洞，该漏洞源于静默送达回执的使用。研究人员证明，攻击者可以通过发送旨在触发这些回执的消息，在用户不知情的情况下反复“ping”他们。 这使得能够秘密监控用户的活动——确定他们的手机是开机还是关机，估计他们活跃设备的数量，甚至识别他们的操作系统。至关重要的是，目标用户不会收到这些“ping”的任何通知。 除了监视之外，这种技术还可以被用于拒绝服务攻击，耗尽电池寿命或数据流量。由于只需要一个电话号码就可以定位用户，因此该漏洞影响了大量人群。作者建议重新设计送达回执系统，以减轻这些重大的隐私风险。
一篇新的研究论文“Careless Whisper”详细描述了Signal等即时通讯应用中的隐私漏洞。该研究表明，“静默送达回执”——即使消息未被阅读也发送的确认信息——可能被利用来识别与特定电话号码关联的设备。
本质上，一个能够观察网络流量（无需解密内容）的攻击者可以使用这些回执来监控用户活动。鉴于潜在的国家级对手，这尤其令人担忧。
Hacker News上的讨论强调了Signal基金会缺乏回应，引发了隐私倡导者的担忧。用户指出，即使送达回执是预期功能，将它们发送到无效消息也代表着一个需要立即关注的重大错误。该漏洞允许设备识别，从而构成实质性的隐私风险。
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Cloudspecs: 云硬件演变一览 [pdf] (tum.de)
14 分，luu 发表于 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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最近 urllib3 v2.6.0 版本发布以及随后的快速修复，凸显了一个令人沮丧的问题：Python 的 `DeprecationWarning` 系统似乎无法有效提示库更新。尽管早在 2022 年就已弃用存在问题的 API，并已发出警告超过三年——甚至在一个广泛使用的软件包中——删除仍然破坏了 Kubernetes、Fastly 和 Airflow 等依赖库。 作者认为，仅依赖 `DeprecationWarning` 并不足够，因为它很容易被忽略。讨论的潜在解决方案包括创建自定义警告类以避免被过滤掉，或者干脆放弃提前通知，转而采用频繁的主要版本发布（如 Cryptography 库）。 核心问题在于，当前警告机制无法触达足够的开发者以主动解决 API 变更，使维护者陷入两难境地：破坏性变更与支持过时代码之间。
## 优化一个简单的编程语言解析器
本文详细介绍了对一个简单编程语言（“simp”）的递归下降解析器的优化过程。最初的实现使用了直接的抽象语法树（AST），节点被装箱，并使用向量，虽然灵活但内存密集。基准测试重点关注吞吐量（每秒解析的代码行数）和最大内存使用量，文件大小从kB到100MB不等。
初步结果显示性能尚可，但促使我们探索减少内存使用的技术。**字符串驻留**——用共享字符串缓冲区中的索引替换拥有的字符串——通过减少分配并实现O(1)字符串比较，显著提高了性能。通过**指针压缩**（“扁平AST”），利用内存池和32位索引代替64位指针，进一步获得了收益。
最终的优化，一个**“超扁平”AST**，将节点数据（标签、长度、子节点索引，甚至内联值）打包到最小空间中，尽可能消除子节点的单独指针。这涉及一个自定义声明式宏系统来管理节点定义和访问。
超扁平AST展示了最显著的改进，与最初的树表示形式相比，内存使用量减少了3倍以上，并提高了所有文件大小的解析速度。作者得出结论，经过相当大的努力，生成的AST对于这种用例来说几乎是最佳的。完整的代码，包括基准测试，可在GitHub上找到。
## 超扁平AST：摘要
最近Hacker News上的一场讨论围绕着编译器中抽象语法树（AST）的设计，特别是探索“超扁平”的AST布局。传统上，AST是使用指针构建的树状结构。这种方法便于人类阅读和调试，但对于机器处理来说效率可能较低。
文章提出将AST表示为单个扁平化的数据数组，以优化CPU缓存性能。虽然这牺牲了即时的人类可读性（在调试器中显示为一系列数字），但它加速了后续编译器阶段（如类型检查和代码生成）的遍历速度。
对话强调了一个权衡：开发和调试的便利性与性能。一些人认为性能提升足以证明增加的复杂性是合理的，而另一些人则优先考虑可维护性和更直观的AST结构，可能采用两层方法——为诊断提供友好的树，为优化提供扁平化的结构。
基于句柄的设计以及Zig、Scala和OCaml等语言中使用的技术也被讨论，重点是如何在摆脱传统的基于指针的AST时管理上下文并保持安全性。最终，最佳方法取决于编译器的具体需求和优先级。