Fusion
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Fusion 是一种编程语言，旨在为 C、C++、C#、D、Java、JavaScript、Python、Swift、TypeScript 和 OpenCL C 实现可复用的组件（库），且所有代码均来自同一个代码库。
一个“Hello, world”库：
```
public class HelloFu {
public static string GetMessage() {
return "Hello, world!";
}
}
```
可以通过以下命令将其转换为上述所有语言：
`fut -o hello.c,cpp,cs,d,java,js,py,swift,ts,cl hello.fu`
转换后的代码轻量（无需虚拟机、模拟器或外部依赖）、易于阅读，并能完美适配目标语言，包括符合其命名规范和文档注释。
请在浏览器中体验 Fusion Playground。如需进一步说明，请参阅“入门指南”。
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**Fusion 编程语言**旨在解决“跨平台库”问题，它允许开发者编写一次代码，然后将其转译为 C、C++、C#、D、Java、JavaScript、Python、Swift、TypeScript 和 OpenCL C 的原生组件。与旨在构建整个应用程序的 Haxe 不同，Fusion 专注于创建可无缝集成到现有项目中的模块化库。
Hacker News 上的讨论既强调了该项目的潜力，也反映了对其的怀疑：
* **优点：** 支持者认为，它通过消除对脆弱的 FFI（外部函数接口）层的需求，确保了跨平台的单一事实来源，从而简化了跨平台逻辑（如游戏引擎或复杂计算）。
* **缺点：** 怀疑者质疑生成的代码质量，指出转译往往会导致次优结果或“最低共同准则”式的抽象。其他人则对调试、文档匮乏，以及将截然不同的语言模型（如 C 与 Swift）映射到单一语法中的难度表示担忧。
尽管一些用户认为 WebAssembly/WIT 等现代替代方案或人工智能辅助的代码迁移最终可能会取代这种方法，但 Fusion 仍然是统一多语言生态系统中库开发的一次雄心勃勃的尝试。
美国政府已解除对 Anthropic 公司“Claude Mythos 5”人工智能模型的出口禁令，允许其向包括政府机构和大型企业在内的 100 多家获批的国内机构发布。 这一决定标志着局势的显著缓和。两周前，特朗普政府曾以亚马逊等行业合作伙伴提出的安全和“越狱”担忧为由，封锁了 Mythos 5 及其对应的 Fable 5 模型。商务部长霍华德·卢特尼克（Howard Lutnick）表示，近期的谈判取得了“重大进展”，并指出 Anthropic 已同意在更严格的安全协议和发布标准方面开展合作。 虽然 Fable 5 的状态尚未解决，但有报道称，在满足进一步条件后，该模型也有望发布。此举正值 Anthropic 面临日益激烈的竞争之际，与此同时，竞争对手 OpenAI 也向一批特定的政府授权合作伙伴推出了其最新模型 GPT-5.6。根据新安排，Anthropic 在向商务部授权清单上的实体传输 Mythos 5 时，无需再获取特定许可。
美国商务部已授权 Anthropic 公司向“受信任”的组织提供其 Claude Mythos 5 人工智能模型。这一进展在 Hacker News 上引发了关于政府监管、企业竞争和国家安全之间相互作用的激烈辩论。
批评者认为，这些限制措施是“权贵资本主义”的工具，即政府任意选定赢家和输家。许多用户表示担忧，将前沿人工智能模型限制在少数“受信任”的合作伙伴（通常是财富 500 强企业）范围内，会扼杀创新，使初创企业处于劣势，并造成不公平的竞争环境。持怀疑态度的人认为此举是一种政治把关或“欺诈”，并指出获得“受信任”地位缺乏透明的标准。
相反，一些评论者强调，这些出口管制并非新事物，并援引了管理“军民两用”技术的长期法律框架，如《出口管理条例》（EAR）。持这种观点的人认为，人工智能正成为一种堪比军火或加密技术的战略性国家安全资产，这使得监管成为全球大国竞争中不可避免的现实。尽管如此，怀疑情绪依然高涨，许多用户感叹技术格局正趋于碎片化，获取最强大工具的途径不再取决于市场优劣，而是取决于政治立场。
Libdeflate 13 级是一种特意设计的、不切实际的压缩级别，专为“一次压缩，多次分发”的场景而生。尽管它完全兼容标准的 DEFLATE 解码器，但通过加强对最佳匹配、块边界和哈夫曼表的搜索，显著提升了压缩率。 与已经高度优化的 12 级相比，13 级在 Silesia 基准测试集上额外减少了 0.134% 的体积。这种微小的收益代价高昂：编码速度大约慢了 56.4 倍。为了在这种高强度约束下保持效率，该实现采用了延迟块大小提交、扩展匹配搜索和有界路径优化等复杂技术，同时严格遵循“零回归”的开发策略。 总之，13 级并非通用工具，而是针对高流量资产的专门优化，适用于那些节省每一字节都值得耗费大量编码时间的场景。该代码已作为拉取请求提交至 libdeflate 库的上游。
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抱歉。
这是一份 PDF 文件的二进制数据片段，无法被直接翻译为可读的中文内容。
本讨论探讨了围绕“反证法”的细微争议，这种方法常被学生甚至数学家误解。
核心矛盾存在于**经典逻辑**（假设排中律，即命题非真即假）与**构造性逻辑**（拒绝承认“证明命题非假即等同于证明其为真”）之间。
批评者认为，许多常被引用的“反证法”案例（例如 $\sqrt{2}$ 的无理数证明）实际上属于构造性证明；它们提供了一种构建新结果的方法，而非仅仅宣称否定是不可能的。真正的反证法（通过假设非 $P$ 来得出荒谬结论以证明 $P$）常被视为构造性推理的一种“懒惰”替代品，因为它无法提取出明确的步骤或证据。
此次对话强调，尽管大多数数学家为了方便会互换使用这些术语，但逻辑学家强调证明否定（通常可接受）与消除双重否定（依赖非构造性假设）之间存在正式区别。归根结底，这场辩论凸显了我们对逻辑的选择如何决定了我们所认可的数学真理。
唵 Om
3 天前
科技界正在悼念传奇记者兼投资人奥姆·马利克（Om Malik）。他长期受心脏病困扰，于2026年6月24日不幸去世。
马利克是数字媒体领域的变革性人物。他曾是其网站《GigaOm》上一位高产、节奏极快的博主，后来转型为一位深思熟虑的散文家，比起24小时不间断的新闻周期，他更看重内容的深度。在苹果公司的活动中，他总是一位平静而稳定的存在。他以敏锐的洞察力、慷慨的职业风范以及善于发掘他人闪光点的独特能力而广受敬佩。
在职业生涯之外，马利克拥有广泛的爱好，从摄影、名表到对纽约洋基队终身且深沉的热爱——这份热爱源于他早年作为移民在布朗克斯打拼的岁月。无论是推销行李箱，还是分析复杂的科技议题，马利克都以其孜孜不倦的动力和“拒绝让未来仅仅是随之而来”的态度而闻名。尽管在生命的最后几个月里健康状况急剧恶化，他依然坚持创作出色的作品，直至生命尽头。他是一位深不可测且备受珍视的朋友，也是一个独特的声音，他的存在与影响力在科技新闻界留下了不可磨灭的印记。
**DBOSify** 是 Temporal Python SDK 的直接替代方案，它使用 PostgreSQL 数据库取代了外部的 Temporal 服务器。通过利用 DBOS Transact，开发者仅需使用 Postgres 作为基础设施，即可构建包含活动（activities）、信号（signals）和重试（retries）在内的持久化工作流。
主要功能包括：
* **易于使用：** 只需将 `temporalio` 的导入替换为 `dbosify` 并连接到 Postgres 实例即可。
* **持久性：** 工作流会在 Postgres 中进行检查点保存，确保可靠的状态管理、自动重试和故障恢复。非确定性操作和计时器会被保存为持久化步骤。
* **运维简单：** 无需复杂的 Temporal 服务器集群。但请注意，它与 Temporal **不兼容**；它专为仅使用 Python 的应用程序设计，旨在用 DBOS 等效组件替换整个 Temporal 堆栈（包括 UI 和 CLI）。
* **验证：** 该库通过移植的 Temporal 单元测试、示例应用程序验证以及签名一致性测试来确保兼容性。
对于希望获得类 Temporal 工作流持久性，同时又不想承担管理外部独立 Temporal 基础设施开销的开发者来说，DBOSify 是理想的选择。
抱歉。
本次讨论聚焦于人工智能生成的“黑箱”证明与人类对数学理解需求之间的张力。
该辩论强调了几个关键点：
* **证明与理解：** 批评者认为，数学的本质在于构建人类可以学习的结构和抽象。一份由 AI “凭感觉编码”、长达 20 万行的证明，若人类无法解读，除了作为一个简单的勾选标记外，价值甚微。相反，支持者认为，一份经过形式化验证的证明——即便难以理解——也是一种客观真理，可以作为后续研究的可靠 API。
* **形式化的作用：** 像 Lean 这样的工具充当了形式化验证器的角色。虽然它们确保了正确性，但不能保证证明本身是“优美”的，或对未来的归纳推广有用。许多人认为，盲目地将晦涩的 AI 证明合并到基础库（如 Mathlib）中，会造成巨大的技术债务和维护灾难。
* **社会与认识论风险：** 人们担心人工智能可能会将数学权力集中在富有的组织手中，使数学成为精英的游戏。此外，过度依赖“黑箱”结果可能会造就一个“祭司阶层”般的数学家群体，他们盲从于自己无法理解的预言机，这可能导致人类集体洞察力的丧失。
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这篇 Hacker News 讨论探讨了为什么动能（$KE = \frac{1}{2}mv^2$）随速度的变化是呈二次方而非线性增长的。讨论帖指出，这种关系并不直观，从而引发了那些倾向于严谨数学推导的人与那些寻求“物理”直觉的人之间的激烈辩论。
参与者分享的关键观点包括：
* **功与能定理：** 许多评论者指出，由于功定义为力乘以距离（$W=Fd$），且在恒定加速度下，距离随时间呈二次方增长，因此加速一个物体所需的能量随速度呈二次方缩放。
* **“参考系”问题：** 一些用户认为，二次方特性是伽利略相对论的必然结果。如果动能是线性缩放的，那么物理定律在不同的惯性参考系中将无法保持一致。
* **数学上的必然性：** 许多人认为，物理学中的“为什么”问题往往会达到一个临界点，即答案仅仅是“因为数学上成立”。正如一位用户所指出的，动能是一个数学构建，它恰好能完美地模拟现实，而非一种可以被直接触摸到的物理实体。
* **教育上的挫败感：** 这场讨论反映了将物理学视为公理化、优美体系的人，与那些认为物理学是一堆令人沮丧且违反直觉的“技巧”的人之间普遍存在的分歧。
美国允许 Anthropic 向“受信任的合作伙伴”发布 Mythos。 US allows Anthropic to release Mythos to 'trusted partners'
3 天前
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