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这篇 Hacker News 的讨论主题是扎克伯格与联邦贸易委员会（FTC）就 Meta 反垄断案谈判破裂一事。FTC 最初索赔 300 亿美元，而 Meta 只愿支付 4.5 亿美元。许多评论员对此巨大差异表示担忧，认为这暗示了腐败的可能性，并指出罚款不应是解决反垄断违规行为的唯一手段，尤其是在收购 Instagram 的问题上。他们认为 Instagram 的收购损害了消费者隐私并消灭了竞争对手。一些人呼吁禁止收购以防止此类情况再次发生。讨论还涉及 Meta 试图讨好特朗普，一些人认为这可能是特朗普的算计，先引诱扎克伯格上钩，然后再对 Meta采取行动。
Show HN：Torque——一款适用于任何处理器的轻量级元汇编器
Show HN: Torque – A lightweight meta-assembler for any processor
5 天前
Torque 是一款轻量级、通用的元汇编器，旨在解决现有汇编器，特别是针对嵌入式处理器的不足之处。它旨在提供一个单一的、文档完善且高效的工具，可用于各种架构和操作系统。Torque 通过在汇编程序本身中将指令编码定义为宏来实现这一点，利用整数、位序列、标签和强大的宏来模拟基于处理器数据手册的任何汇编语言。
Torque 使用 Rust 编程语言构建。您可以从 code.benbridle.com/torque-asm 下载源代码或预编译的 Linux 可执行文件。要从源代码构建，请安装 Rust 的 nightly 工具链。使用命令 `tq [源文件] [目标文件] --format=<格式>` 将源文件汇编成指定的目标格式。完整文档可在用户手册 (v2.1.0) 中找到。Torque 旨在通过提供通用的汇编器解决方案来简化嵌入式开发。
Benbridle最近在Hacker News上发布了Torque，这是一个轻量级的“元汇编器”，旨在适用于各种不同的处理器架构。与传统的汇编器不同，Torque没有内置指令集。用户可以使用宏从比特级开始定义自己的指令集，从而创建针对目标处理器的定制语言。这允许完全控制，并消除了对字宽、指令格式或字节序的假设。
Benbridle开发Torque是为了克服在使用PIC微控制器官方汇编器时遇到的限制。他还成功地用它来编程TRS-80电脑中的Z80处理器。该项目旨在为汇编编程提供一个灵活且适应性强的解决方案，无论底层架构如何。他邀请用户试用并提供反馈。
这款应用强烈推荐，因为它拥有高度可定制的UI、简洁明了的新闻概述和政治倾向标尺。用户强调了其丰富的个性化信息流定制选项，建议用户花时间仔细调整偏好设置。在深度体验20分钟后，用户现在拥有了一个高度相关的新闻信息流。 主要的改进建议涉及作者/媒体机构的关注功能。目前，关注需要搜索特定的作者/媒体机构，并没有明确的中心位置来查看他们的内容。用户建议增加一个专门的“关注”页面，可以通过底部导航栏访问，页面只显示来自已关注来源的新闻。这个页面还可以包含一个“探索”部分，根据当前的偏好推荐新的作者/媒体机构进行关注。理想情况下，“关注/探索”页面可以通过滑动手势进行导航。尽管有这个建议，这款应用总体上仍然被描述为不可思议的。
新闻应用Particle News凭借其AI驱动的文章整合功能，将文章组织成全面的“故事”，已登顶iOS应用商店“报纸与杂志”类别榜首。这款应用由一群前Twitter和特斯拉工程师开发，包括CEO Sara Beykpour和CTO Marcel Molina，旨在减少人们获取信息时的认知超载。
Particle能够个性化新闻推送，提供清晰的摘要，并提供诸如“对立面”之类的视角工具，以及带有引证的互动问答功能。它还提供语音摘要，方便用户免提使用。该应用的关键目标是支持出版商，它与路透社等媒体机构合作，通过醒目的位置和金色链接突出其内容，以推动流量回流至其网站。该应用优先考虑透明度，会引用信息来源并防止AI幻觉。
未来更新包括由前Twitter员工和Firewatch游戏开发者设计的日常迷你填字游戏。团队的目标是帮助人们保持对民主的参与，而不会感到精疲力尽。
莱特定律指出，技术的成本会随着累积产量的增加而以可预测的速度下降。太阳能电池板就是一个例子，在过去的四十年里，其价格每翻一番，就会下降20%。这种持续的价格下降区别于简单的规模经济。
这种“学习曲线”效应是一个良性循环：产量增加导致价格下降，从而刺激需求，进一步降低成本。与关注时间的摩尔定律不同，莱特定律将进步与经验联系起来。遵循莱特定律的技术，如计算机和电池，通常从利基市场起步，但由于其成本呈指数级下降，最终变得普及。
理解莱特定律对于准确预测至关重要。忽视它会导致预测错误，例如IBM最初低估了计算机市场。通过识别和跟踪遵循学习曲线技术，我们可以更好地预测未来的趋势和机遇。
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什么是遵循赖特定律的技术？ (ourworldindata.org)
tosh 2小时前 8 分 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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本文探讨了照片篡改的悠久历史，认为相机是不会出错的真相记录者这一观念是一种误解。从早期的例子，比如为了宣传目的将亚伯拉罕·林肯的头移花接木到另一个人的身上，到最近的AI换脸技术，文章都强调了照片是如何被篡改以达到政治目的、满足虚荣心、进行商业欺诈、实施报复，甚至出于一些莫名其妙的原因。 文章列举了诸如奥·J·辛普森照片被调暗、伊拉克囚犯虐待的摆拍照片以及杜撰的“跃入虚无”照片等例子。它还揭示了人们如何修改图像以使自己或自己的事业看起来更好，并使对手看起来更糟糕。最终，文章认为虚假图像之所以能够持续存在，是因为它们迎合了我们的欲望和恐惧，实现了幻想和噩梦。在照片篡改技术日益精良的时代，文章强调了批判性观看和核实来源的重要性。
Hacker News上的一篇讨论围绕着AI兴起背景下假图像及其影响的文章展开。用户们争论AI生成的假图像与历史上照片的篡改是否从根本上有所不同，并指出AI生成的图像创作更加容易和快速。一些人表达了对恶意使用的担忧，例如创建同学的不雅照片，而另一些人则认为质疑图像的真实性是一个积极的发展。讨论涉及到一些例子，例如经过AI增强的帕特森-吉姆林大脚怪影片，以及某些战争照片的摆拍。一个关键的分歧点在于AI究竟只是一个可以用于善恶的工具，还是一种负面行为的倍增器。用户们也强调了AI可能提高信息类工作效率的潜力。
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不寻常的商店技巧 [视频] (youtube.com)
djoldman 1小时前 9 分 | 隐藏 | 往期 | 收藏 | 讨论
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Hacker News 上的一篇文章讨论了乳制品机器人如何改善奶牛和农民生活的议题。评论者们强调了积极方面，例如奶牛可以按照自己的时间表挤奶，以及机器人的自主性可能提高奶牛的生活质量。一位用户注意到奶牛能够“操控”喂食机器人，以获得零食。另一位评论者指出，机器人必须学会处理那些为了零食而过于频繁挤奶的奶牛。进一步的讨论包括机器人挤奶机、饲料混合机和粪便清理机器人的视频。用户还评论了机器人与奶牛互动时的学习行为，例如粪便机器人需要变得更果断，以避免被奶牛“支配”。文章还将讨论中的机器人系统与更先进的技术进行了比较。
这篇博文详细介绍了如何使用WebGL着色器创建流畅的渐变效果。它从JavaScript中的基本线性渐变开始，逐步过渡到GLSL以进行GPU加速。作者解释了插值、颜色映射以及使用单纯形噪声生成自然波浪等核心概念。该效果的关键在于使用二维噪声生成动画的一维波浪，并将这些波浪叠加，并使用不同的比例和速度来增加复杂性。然后，他们应用动画的二维噪声来实现纹理和动态模糊。作者使用渐变纹理，并使用smoothstep函数操作alpha值。不同的背景噪声与波浪的alpha值混合，最终得到映射到渐变的亮度值。这被应用于多个波浪，最终产生流畅且充满活力的效果，可以轻松集成到网页设计中。
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一个流动的 WebGL 渐变效果，解构分析 (alexharri.com)
16 分，来自 alexharri，1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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“Somehash” 项目是一个受 Blurhash 启发的占位符图片探索项目，旨在提升网站加载过程中的用户体验。整个过程包含三个关键步骤：处理、占位和加载。
该项目使用 Python 中的 KMeans 聚类算法提取图像的主色调，将其编码成字符串，并与图像的纵横比一起存储这个“哈希值”。这些数据随后传递给一个 React 组件。
React 组件解码哈希值并渲染动画——在本例中，使用提取的颜色渲染垂直线条。这在加载全分辨率图像时充当视觉占位符。该项目使用了 Pillow、NumPy 和 scikit-learn 等 Python 库进行图像处理，并使用 React 进行渲染。
未来的改进包括简化编码/解码过程，将动画与图像的 `onload` 事件连接起来以实现更平滑的过渡，以及关注生产就绪性。作者鼓励读者思考在网站加载时间内自己创造性的占位符图像解决方案。
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Somehash：一次受 Blurhash 启发的探索 (travisbumgarner.dev)
3 分，来自 theogravity，1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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据报道，OpenAI正在开发自己的社交网络，可能与ChatGPT集成，并由图像生成和社交信息流驱动。CEO山姆·阿尔特曼正在寻求外部对该项目的反馈。此举加剧了OpenAI与埃隆·马斯克（X）的竞争，并将他们置于与Meta的竞争之中，Meta也计划在其AI助手应用程序中添加社交信息流。 OpenAI的一个关键动机是获得像X和Meta那样拥有的独特实时数据来训练其AI模型。这款社交应用程序可以让AI帮助用户创作更高质量的内容，灵感来自Grok/X的整合。该项目仍处于早期阶段，可能不会推出，但这体现了OpenAI在高期望和日益激烈的竞争中对增长的雄心。
Hacker News 的讨论围绕着 OpenAI 创建社交网络的想法展开。一些人认为这是 OpenAI 收集 AI 训练数据的一种方式，尤其是在其他平台越来越保护其数据的情况下。另一些人推测这是 Sam Altman 和 Elon Musk 之间持续竞争的一部分，或许是受到 Grok 在 X（前身为 Twitter）成功的影响。
许多评论者对另一个社交网络的价值表示怀疑，尤其如果它只是简单地复制了现有问题，例如垃圾邮件、机器人和低质量内容。一些人建议专注于 AI 驱动的过滤，以创造更以人为本的体验。另一些人则建议采用新颖的方法，例如由大型语言模型 (LLM) 驱动的群聊，或类似 DeviantArt/Tumblr 的平台，创作者通过高质量内容训练 AI 来获得补偿。讨论还涉及到构建社交网络是否值得 OpenAI 使用其资源，考虑到他们的核心使命。