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度假归来？政府无需搜查令即可搜查你的手机 Returning from vacation? The government can search your phone without a warrant
44 天前
The Hacker News 上的一则讨论涉及美国海关与边境保护局在边境无需令状即可检查旅客手机及其他电子设备的权力。评论者讨论了这项长期存在的边境搜查例外在适用范围和公平性方面的问题，以及它是否被用于政治性 targeting，以及当前政策是否实质性扩大了历届政府的做法。
多数人认为，这项权力会带来严重的隐私和问责问题，尤其是在手机如今存储大量个人数据的情况下。搜查统计显示，设备搜查总体仅略有增加，2025财年受查旅客约占0.013%；但评论者强调，发生频率低并不能回答选择性执法或画像审查方面的问题。有人还将美国的情况与英国广泛的边境权力和反恐权力进行了比较。
建议采取的 precautions 包括携带功能单一的手机或一次性手机、使用强设备加密、在接受检查前关闭设备、拒绝提供密码，以及保留加密备份，以便事后清除并恢复数据。讨论中提出的更广泛的解决方案包括引入司法监督、加强报告要求、制定隐私保护法，以及无论由哪个政党执政，都限制政府访问这些设备。
```text ~/nanopingbash$ curl -sS https://get.nanoping.com/latest | sh 正在安装 np (NanoPing) 的最新版本… ✓ 下载完成 ✓ 已将 np 安装到 /usr/local/bin/np ✓ 配置默认存储在 /home/user/nanoping（可使用 --app-data 覆盖） 请访问 https://docs.nanoping.com 查看文档。 现在运行 "sudo np up"，以守护进程方式启动 NanoPing。 $ sudo np up 需要激活此设备。请访问以下链接并登录： https://user.nanoping.com/auth/claim?id=… 已启动。仪表板正在以下地址提供服务： http://127.0.0.1:8081 ↵ 打开仪表板 ```
《The Hacker News》的一篇讨论文章介绍了一种实验性叠加层，它通过同时使用多个活动连接来改善 Wi‑Fi 实时流传输。演示中，一台配备三个 Wi‑Fi 网卡的笔记本同时连接三个接入点，并将流量分散到三条路径上，从而在漫游或临时性能下降期间维持 100 毫秒的延迟预算。
与标准的快速漫游不同，这种方法还可以将流量从仍保持连接但已经拥塞的接入点转移出去。它工作在 Wi‑Fi 之上，原理有点像 VPN，在目的地对流量进行聚合，并且可以将 Wi‑Fi 与蜂窝或卫星链路结合使用。
作者表示，使用两个网卡或许就能获得大部分收益，并计划测试自动重新关联接入点的功能。评论者要求更清楚地说明需要三个网卡这一条件，并将其与标准的 802.11k/v/r 漫游及 Wi‑Fi 7 多链路功能进行比较。一位评论者提到了一种类似的 MikroTik HWMP/OpenMPTCProuter 配置，可用于远程政府视频通话。
OpenAI 与 Synopsys 宣布建立多年战略合作伙伴关系，共同开发 GPT-Synopsys。这是一款专用 AI 模型，旨在操作 Synopsys 的电子设计自动化（EDA）工具，并自动执行复杂的半导体设计与验证流程。
该模型将结合 OpenAI 的前沿模型与 Synopsys 的 EDA 技术及工程专业能力。工程师可以将功耗、性能和面积优化、时序分析以及验证收敛等任务委托给 AI 智能体。这些智能体能够运行工具、解读结果、实施修改并持续迭代，直至达到可供专家审查的目标状态。
GPT-Synopsys 将运行在 OpenAI 托管的基础设施上，与 Synopsys.ai 和 Synopsys Autopilot 平台集成，并能够与客户的智能体系统互操作。该联合方案将整合计算资源、模型访问权限和软件许可，同时提供企业级安全、治理、加密以及可配置的数据控制能力。客户数据不会被用于模型训练。
该协议包括联合研究、联合市场推广合作以及收入分成。目前，该项技术正与领先的半导体客户开展初步合作，并计划面向全球提供服务。
Hacker News 上讨论了 Synopsys 与 OpenAI 联合推出的 GPT-Synopsys。这是一款专用模型，能够操作专有的 EDA 工具、解读结果、修改芯片设计，并持续迭代，直至获得经过验证的结果。
支持者认为，它有望降低工程成本、加快验证和物理设计进程，使小众 ASIC 项目也能实现盈利，并增加半导体企业的相关需求。随着摩尔定律逐渐失效，AI 还可能进一步优化芯片性能。
质疑者则追问，它能否突破硬件领域的主要瓶颈，包括光罩和流片成本、漫长的制造周期、有限的晶圆代工产能，以及在现有晶圆厂之外制造芯片的困难。由于对精度、设备、化学品和环境条件都有严格要求，本地或桌面级芯片生产仍不现实。DRC、LVS、仿真和形式验证等确定性检查依然不可或缺；如果工程师写错规格或验证断言，验证仍可能失败。
此次发布还引发了对专有技术锁定、许可成本上升、工作流程不透明、客户知识产权和安全的担忧。总体而言，评论者预计 AI 会提高生产效率并取代部分岗位，而不是立即全面取代工程师；但他们也警告，如果初级工程师减少动手实践的机会，未来能够监督高级智能体的人类专业能力可能会削弱。
该主工单用于协调 StreetComplete 的 iOS 移植，并取代此前的研究与讨论。目标是通过 Kotlin Multiplatform 和 Compose Multiplatform 尽可能复用现有代码，避免使用 Swift 或 Dart 进行完全重写。
迁移采用渐进式策略：
- 将平台特定代码与应用逻辑分离。
- 使用 Kotlin Multiplatform 库替换核心逻辑中对 Android/Java 依赖项的使用。
- 使用 ViewModel 重构数据访问和 UI 状态管理。
- 从底层开始，将 Android XML 界面迁移到 Jetpack Compose。
- 将 Jetpack Compose 界面迁移到适用于 iOS 的 Compose Multiplatform。
相关工作会在项目看板上跟踪，任务通常对社区贡献者开放；贡献者可以在评论区认领任务。大家也可以参与剩余任务、学习 Jetpack Compose 和 Compose Multiplatform、资助开发，或协助维护项目和分类处理问题。
完整移植最初预计需要约一年的工作量。在 2024 年初投入大量全职开发后，目前迁移进度约为 50%。
State of the Map Europe 2024 的相关演示幻灯片中附有演讲者备注，对这一方法作了说明。
StreetComplete 已通过 TestFlight 启动 iOS 公测，将这款面向初学者的 OpenStreetMap 编辑器带到 Apple 设备上。该应用通过简单的位置相关问题收集信息，并将答案上传为有意义的修改集，同时支持离线问卷调查。开发工作得到了 NLnet 和德国联邦教育与研究部的支持。
用户普遍称赞 Android 应用无需了解标签即可参与 OSM 贡献。iOS 版本采用 Kotlin Multiplatform 和 Compose Multiplatform；参与开发的开发者表示迁移过程顺利，只有很小一部分代码与特定平台有关。
测试版反馈指出，导航容易让人困惑；应用依赖不易被发现的滑动返回手势；当答案不足时，用户很难取消问题；此外还缺少 Apple 原生登录功能，并且用户要求更清晰地展示贡献历史。有些任务说明不清楚，或无法表达混合情况，但应用也提供了拆分道路等选项。
更广泛的争论集中在道路的步行可达性上：贡献者对于没有行人道的道路是否应标记为法律上不可步行存在分歧。维护者承认该任务的措辞与实际生成的标签不一致后，删除了这项有争议的任务。讨论还涵盖了 OSM 许可、政府数据兼容性、其他 iOS 编辑器，以及利用 AI 辅助进行照片或语音标注的可能性。
本文解释了为什么浮点运算会使以分为单位的数值相加时，结果有时是精确的，有时会高出或低于精确值一个末位单位（ulp）。文章介绍了 IEEE 754 双精度、有效数、指数、ulp、舍入（包括平局取偶），以及 Python 的最短往返十进制表示。熟悉的结果 `0.1 + 0.2 == 0.30000000000000004` 之所以出现，是因为存储的 `0.1` 和 `0.2` 的值相加后得到一个精确的中点，而该中点被向上舍入。 对于大小合理且为正、低于约 70 万亿美元的美元金额，作者证明：将两个浮点数相加并进行一次舍入，其结果与精确和的正确舍入结果相比，最多相差一个 ulp。热力图将产生的这些模式归因于表示误差在水平、垂直和对角方向上的分量。这些误差会在 2 的幂处重置，并以适用的 ulp 为模重复，从而形成平滑区域、对角带，以及在平局判定规则会产生影响的棋盘格图案。 附录展示了如何使用精确有理数运算，或 TwoSum、Veltkamp 分割和 Dekker 乘法等浮点无误差变换，来测量或恢复这些误差。对于金融软件，使用整数分或十进制运算仍然是更安全的选择。
《The Hacker News》上的一篇讨论探讨了金融软件应使用十进制浮点数、定点整数，还是普通二进制浮点数。
十进制类型和缩放整数可以精确表示“分”等金额，并使舍入行为可预测、可移植且可审计。评论者指出，64 位或 128 位整数能够覆盖极其庞大的金额范围，性能也可能优于十进制运算；但货币换算可能需要使用有理数表示和扩展精度计算。
也有人提到，一些交易系统内部成功使用了双精度浮点数，仅在将价格或现金金额序列化到市场最小报价单位时进行舍入。由于计算误差通常远小于允许的最小变动单位，这种做法或许已经足够。
更广泛的结论是，仅靠数字表示方式无法解决金融计算的正确性问题。除法、重复运算、灾难性抵消以及余数分配，仍然可能造成差异。因此，舍入和分配规则应由合同或业务流程明确规定，而不应在无意中继承某种编程语言数值类型的行为。
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雅克·巴宗作为哥伦比亚大学的教师、历史学家、评论家和作家，其职业生涯体现了一个信念：教育应当增强人的智能、判断力和适应能力，而不只是颁发资格证书。他主张，成功者必须不断重新训练自己，并能有效应对意外情况。 在讨论现代艺术时，巴宗坚持认为，文学应当“展示”，而不只是“讲述”。然而，自20世纪20年代以来，艺术家常常追求震撼、戏仿和反艺术，以推翻沿袭下来的期待，并提醒观众通过感官体验艺术。在承认这种运动具有教育作用的同时，他质疑新奇和愤怒是否能够取代真正的灵感。他坚信，伟大的艺术源于强烈的信念和肯定。 巴宗反对艺术必须精确反映社会或承担预设社会功能的观念。艺术与其时代之间的关系是真实存在但含混不清的，艺术家应当自由创作，不受机构要求的支配；观众则保留拒绝的权利。在一个多元而世俗的社会里，艺术可以传达多种效果，不必遵循任何单一公式。 最后，巴宗认为评论家有助于澄清艺术语言，并把战前的现代主义运动视为后来实验艺术的重要源头，尽管第一次世界大战及其后滋生的自我意识造成了这种运动的碎片化。
Hacker News 上的一场讨论 praising 文化史家雅克·巴宗，尤其是他的著作《从黎明到衰落》。评论者称这本书风格怪诞、不拘结构、学识渊博且富有对话感，能够将冷僻的引用与熟悉的观念联系起来。一位读者尤其注意到，巴宗把二十世纪的无聊与疲惫描述成强大的历史力量，并与当今“陈词滥调、枯燥乏味、幼稚浅薄”的文化形成对照。发帖者说，他很惊讶这篇文章竟能登上首页；另一个人则把巴宗那些看似武断的历史判断比作“维特根斯坦的尺子”。人们提到巴宗一战期间在巴黎的经历时，也认为这让他显得格外有人情味。评论者还把巴宗对“证书主义”的批评与当代人工智能联系起来，认为通用智能和广博知识可能比正式资历更重要。
DLSS5VK 是 NVIDIA DLSS 5 生成式神经渲染网络的独立 Vulkan 重新实现，旨在逐位匹配 DLSS-NR 310.8.0 构建版本，包括全部 75 个中间块边界。它运行由 71 个块组成的移位窗口 U-Net/ViT 网络，使用 FP8 E4M3 激活和 FP16 张量核心累加。用户必须自行提供兼容的 141 MiB 权重目录。
该网络以原始分辨率处理渲染帧代理数据、噪声、重投影历史帧和条件数据，生成 RGB 残差及时间混合 logit；它不是超分辨率放大器。仓库包含 Vulkan 主机代码、精确的 GLSL 和优化的 PTX 内核、经过补丁处理的 Filament 演示程序、基准测试、性能分析、一致性测试、验证、文档及构建脚本。
一个独立的 WebGPU 移植版本无需 FP8、张量核心、融合或内核链式处理，即可产生相同结果，但速度明显较慢。报告的 Vulkan 性能从 RTX 4070 SUPER 上 768×768 分辨率的 2.8 毫秒，到 4K 分辨率的 29.3 毫秒不等。
本项目未实现 DLSS 超分辨率。该项目采用 MIT 许可证，与 NVIDIA 无隶属关系，也未获 NVIDIA 认可，不包含任何 NVIDIA 软件、权重或头文件。
OpenDLSS 是 NVIDIA DLSS 5 神经网络渲染网络的 Vulkan 重实现，声称能够生成位级一致的结果。评论者对其逆向工程能力印象深刻，尤其是它似乎利用大语言模型解析专有二进制文件和驱动程序。不过，这一说法仍需独立验证，而且它依然需要源自 NVIDIA 的模型权重。
技术讨论的焦点是：为什么推理使用的是渲染帧、噪声、重投影的上一帧和条件标量，而不是深度、法线、分割或材质缓冲。可能的原因包括便于直接兼容现有流程、节省带宽、降低集成成本，以及深度信息并不总是可靠，尤其是处理半透明物体时。
性能仍是主要限制。据报告，其每帧额外耗时约为 8～14 毫秒，通常会使帧率减半；不过，在某些 GPU 和改版中仍能获得可玩的帧率。
神经网络渲染因能够利用空间和时间上的冗余而受到赞誉，但也引发了诸多担忧，例如场景切换、快速运动、艺术创作主导权，以及不同游戏之间视觉风格的变化。其他争议还包括一个由 AI 生成但内容不准确的 README，以及一个重复仓库：它保留了 MIT 许可和原作者署名，却篡改了 Git 提交作者信息。这一做法在法律上存在争议，但被广泛认为不道德。
《形状之书》收录了由 Nikolaj Sokolowski 创作的一系列极简、生成式且可自定义的 SVG 图案。库中共包含七个类别的 110 个设计：网格（22 个）、放射状（18 个）、噪声（18 个）、流线（17 个）、等距投影（13 个）、有机形态（9 个）、扭曲（8 个）和物理（5 个）。
其中的代表性图案包括流点、流线、人字形方块、三角形马赛克、节点花园、螺旋变形、断裂圆环、特鲁谢图案、等距立方体图案、波场、隐藏方块、欢乐分裂风格图案、利萨如场、叶序花、涟漪网格等。页面还设有最新、热门和已喜欢图案等栏目，并提供用于浏览收藏的导航链接。页面标注为“© 2026 形状之书”，同时包含隐私和许可信息。
《Book of Shapes》是一个极简、生成式且可自定义的 SVG 图案合集，已获得 258 分和 23 条 Hacker News 评论。许多用户称赞其设计美丽且令人满足，并将其与 Adam Fuhrer、Etienne Jacob 和 Turtle Toy 的作品作比较。
有人建议将这些图案用作壁纸、演示文稿背景、自定义幻灯片形状，以及视觉创作实验的素材，不过也有人质疑这个网站面向哪些用户。
讨论还涉及作品的原创性、形状命名，以及无法正常使用的“喜欢”按钮。在有人猜测这些图案由 AI 生成后，AI 也成了争议话题。批评者贬称 AI 为“机器佬”，由此引发了关于这一称呼究竟是带有贬义、显得幼稚，还是仅仅是在批评 AI 生成作品的讨论。
总体而言，这个项目作为艺术作品集和潜在创意资源，都获得了positive的评价。
作者将早期的剪贴板规范化脚本制作成一款免费的 Mac App Store 菜单栏应用。它会移除不受支持的格式，同时保留语义内容；将富文本与 Markdown 相互转换；并显示简短通知，说明执行的操作或解释为何无法转换。
大部分开发工作由 Claude 完成。它用 SwiftSoup 替换了基于 GPL 许可证的 Pandoc 依赖，添加了 Swift 封装，将原本独立的格式规范化和 Markdown 转换应用合并，并创建了统一界面。Claude 还协助添加针对 XSS 和异常格式的测试、修复边界情况，并指导完成 App Store 提交流程。该应用首次审核未通过，因为作者没有采纳 Claude 提供的演示视频建议；补充视频后，应用获批。
Hacker News 用户讨论了 **Clipboard Normalizer**，这是一款 Mac 应用，可以将复制的 Markdown 转换为纯文本或其他格式，可能是为了提供一个符合 App Store 要求、可替代 GPL 许可 Pandoc 的工具。
一些 commenters 表示，他们会将内容粘贴到浏览器地址栏作为快速转成纯文本的方法，然后再复制一次并返回应用。也有人建议使用应用特有的快捷键，例如 **Ctrl+Shift+V** 或 **Cmd+Shift+V**，但其可用性和行为会有所不同；Outlook 和 Teams 还可能把粘贴的 URL 转换成以页面标题为文本的超链接。有人提到了 Alfred 工作流，以及 `pbpaste` 等可用于文本转换的命令行工具。
一名 commenter 请求提供一个开源 GitHub 仓库，作者则链接到了 **jeffkaufman/clipboard-markdown**。讨论还涉及 App Store 对 GPL 软件的限制、GPLv2 与 GPLv3 之间的区别，以及地区可用性由开发者控制这一点。