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迈克尔·A·克莱门斯（Michael A. Clemens）和伊桑·G·刘易斯（Ethan G. Lewis）发表在《美国经济学杂志：应用经济学》上的一项研究，为低技能移民对经济的影响提供了新的证据。研究人员利用H-2B签证的随机抽签机制（该签证为季节性低技能岗位提供临时外国劳工），对比了获得签证的企业与未获签证的企业。
研究结果显示，外国低技能工人和美国本土低技能工人并非直接的替代关系。当企业无法获得H-2B工人时，它们并未雇佣更多的美国人，而是选择了缩减规模，导致收入和投资下降。相反，成功雇佣外国工人的企业实现了产出和投资的增加，且未对美国就业产生负面影响。在某些情况下，获得更多外国劳动力反而提高了美国本土工人的就业水平。
作者得出结论认为，几十年前制定的现行联邦签证上限限制了企业增长，却并未保护本土就业。该研究证明，限制移民劳动力带来的主要后果是企业萎缩而非工作岗位流失，因此增加H-2B签证数量可以在不损害本土劳动力的情况下，提升美国的经济产出和投资。
本次讨论围绕一项关于美国 H-2B 季节性低技能工人签证抽签制度的最新研究展开。研究结果表明，限制外籍劳工并不会增加美国工人的就业机会；相反，企业会选择缩减规模或精简业务，从而导致整体产出下降。
该讨论串强调了政治与经济话语中存在的显著张力：
* **“证据”缺口**：虽然研究表明有关移民“抢走”工作的担忧往往是本末倒置的（因为移民劳动力支持了有利于整体经济的企业增长），但参与者指出，事实很难改变人们的看法。许多人认为，移民辩论更多是由情感、意识形态和身份认同驱动，而非经济数据。
* **系统性担忧**：批评者认为，对外国劳动力的依赖凸显了资本主义的一种结构性问题，即企业优先考虑降低成本而非国内工资增长。另一些人则指出，该研究未考虑到住房短缺、社会融合或临时季节性劳动力与永久移民之间的区别等复杂的外部因素。
* **“排斥事实”的现实**：评论者普遍认为，针对根深蒂固的观念，单纯呈现数据往往是无效的，因为人类倾向于过滤新信息以使其符合已有的世界观。
这篇文章通过手电筒通信的视角，探讨了**编码理论**的基础。 我们的探索始于一种低效的方法，即为每个字母闪烁一次灯光。随后，我们通过以下方式优化了通信： * **频率分析**：为高频字母（如“E”）分配更短的编码以节省时间。 * **摩尔斯电码**：利用点和划进一步缩短信息，但需要“标点”（停顿）来区分字母，这引入了延迟。 * **ASCII**：一种固定长度的方案，它消除了停顿，但增加了消息的总长度。 * **哈夫曼编码**：一种最优压缩方法。它基于字符频率分配前缀码，确保没有任何编码是另一个编码的前缀，从而实现最高效率。 最后，文章简述了**线路编码**（如 NRZ-I 和 4B5B），即处理比特的物理传输，并介绍了**信源编码**（压缩）、**信道编码**（纠错）和**密码编码**（安全）之间的区别。 归根结底，编码理论是一门将信息转化为高效、可靠且安全信号的科学，它是现代计算机和互联网运行的基石。
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编码理论：趣味导论
(
paramrathour.github.io
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26 点
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vismit2000
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23 小时前
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jan_m_savage
14 小时前
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已点赞。看起来不错，我稍后会深入阅读。
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对不起。
Gary Bernhardt 提出的“函数式核心，命令式外壳”（Functional Core, Imperative Shell）架构通过将业务逻辑（纯粹的、确定性的函数）与副作用繁多的 I/O（命令式外壳）分离开来，从而提升了代码的可测试性。
本文建议将这一概念扩展为“**确定性核心，非确定性外壳**”。虽然函数式纯度是实现确定性的理想方案，但状态机在命令式环境中也能达到同样的可重复行为。确定性意味着在给定相同输入的情况下，系统会产生相同的结果。非确定性的来源——例如网络调用、系统时钟和数据库交互——应被隔离在“外壳”中，由“核心”负责处理逻辑。
对于处理遗留代码库的开发者，作者建议采用“**碎片整理**”的过程。开发者不应追求单一、完美的架构，而应逐步识别并隔离现有代码中隐藏的确定性逻辑片段（如状态机）。通过将这些确定性片段归拢在一起，开发者可以缩小“难以测试”的范围。即使是在混乱的系统中，将这些确定性核心显现出来，也能使软件更易于测试、修改和维护，从而随着时间的推移逐步提高可靠性。
对不起。
提供的文本探讨了为什么反向传播必须在神经网络中向后而非向前移动，尽管链式法则在理论上允许两者皆可。 前向传播方法的核心问题在于计算效率低下。若要计算损失函数 $f$ 相对于某个权重 $\theta_i$ 的梯度，必须考虑网络中的每一条路径。前向传播要求为每个权重分别传播单独的导数，这会导致冗余计算，并随着网络规模的扩大，运算量呈指数级或二次方级爆炸。 相比之下，反向传播将该计算视为一个“信用分配”问题。通过向后传递导数，每个节点从其下游邻居处收集局部信息，从而能够利用多元链式法则计算其对最终梯度的贡献。这种反向消息传递有效地复用了已计算的偏导数供所有上游权重使用，将复杂度降低到相对于节点数量的线性时间。归根结底，反向传播是在有向无环图上应用链式法则的最优方式，它将原本计算上不可行的前向传播方法转化为一种高效且可扩展的算法。
这个 Hacker News 讨论帖探讨了神经网络中反向模式自动微分（反向传播）的效率问题。
共识认为，反向传播之所以高效，是因为它优化了矩阵乘法的顺序。由于神经网络通常有许多输入（权重）但只有一个输出（损失），因此通过反向模式计算梯度的成本远低于前向模式（前向模式的成本随输入数量增加而增加）。多位评论者指出，反向传播实际上是自动微分的一种应用，它利用了中间结果的记忆化（memoization）。
然而，讨论中也提出了一些技术细节：
* **最优性**：虽然反向模式很高效，但它并不总是严格意义上的最优；在复杂图结构上获取梯度的最优顺序实际上是一个 NP 难问题。
* **术语**：讨论强调了不同科学领域中术语使用不一致的问题。
* **类比**：评论者将其与光线追踪进行了类比，在光线追踪中，“反向”遍历更受青睐，因为其计算成本低于从可能永远无法到达视口的光源计算路径。
最终，用户认为，虽然反向传播常被赋予不必要的“神秘感”，但它本质上是标准算法微分的一种实用实现，针对高维梯度下降进行了优化。
研究人员开源了 **DAPO**（解耦裁剪与动态采样策略优化），这是一种用于大规模大语言模型（LLM）训练的先进强化学习算法。DAPO 基于 `verl` 框架构建，通过稳定的奖励信号和动态采样来平衡探索与利用，从而提升了推理性能。
主要亮点包括：
* **性能：** `DAPO-Qwen-32B` 模型在 AIME 2024 基准测试中达到了 50% 的准确率，在训练步数仅为 DeepSeek-R1-Zero-Qwen-32B 一半的情况下，性能超越了后者。
* **开源资源：** 该项目提供了完整的训练代码、"DAPO-Math-17k" 数据集、Weights & Biases 训练记录以及模型权重。
* **易用性：** 发布内容包含详尽的文档、基于 Conda 的环境设置，以及使用 vLLM 和 Ray Serve 的部署脚本。
研究人员希望通过提供这些基础设施，促进可扩展强化学习的普及，使社区能够复现并构建高性能的推理模型。感兴趣的用户可访问代码仓库获取复现脚本和评估工具。
对不起。
作者通过分析 GitHub 上历年的合并请求（Pull Request）标题，探究某些词汇是否已演变为“大语言模型惯用语”（LLMisms），即被 AI 模型过度偏好的术语。以“spine”一词为例，作者观察到其 2026 年的使用量较 2025 年激增了 20 倍，即便在剔除 GitHub 整体增长因素后，这一增长依然显著。
作者探讨了 GPT-5.5 等特定模型或 Claude、Cursor 等工具是否为诱因，但该趋势似乎呈现普遍性，而非局限于特定模型。分析还涵盖了其他词汇：虽然“ladder”一词的增长被归因为自动依赖项更新，但“gate”、“lane”、“truth”和“seam”等词的频率也显著上升。这表明，大语言模型已形成独特的语言习惯，并渗透到了现代软件工程文档中。作者提供了一个用于深入探索的工具，并指出尽管大语言模型容易出现此类模式，但识别特定模型的“指纹”仍是一项复杂且持续的挑战。
抱歉。
**amigaux.org** 项目正在复兴 Commodore 沉寂已久的 Amiga Unix (Amix)。Amix 原是 20 世纪 90 年代初期发布的 System V Release 4 移植版本。这是一项由独立社区发起的项目，旨在将该操作系统现代化，使其能在 68040 和 68060 处理器（包括 Z3660 等现代加速硬件）上运行。
主要成果包括：
* **现代化生态系统：** 包含基于 Linux 的交叉编译工具链、易于使用的安装介质（软盘/光盘），以及一个提供现代 GNU 和 BSD 工具的新型软件包管理器 (`apkg`)。
* **硬件支持：** 实现了针对 SCSI、以太网和加速硬件的原生驱动，目前正在推进 RTG 图形的开发。
* **透明化开发：** 该项目通过一份开放的“魔法书”（grimoire）记录进展，利用人工编码与 AI 辅助分析相结合的方式，填补了原始源代码缺失所带来的空白。
尽管开发工作仍在进行中，团队已成功在真实的 68060 硬件上演示了可运行的 OpenLook 桌面环境及标准 Unix 工具。包括源代码、软件包和完整手册在内的正式发布计划于 Saku 2026 活动后进行。这一非官方项目为经典平台注入了新活力，使 Amiga Unix 成为复古计算爱好者可用的现代环境。
抱歉。
过去一年是 **w64devkit** 取得显著增长的一年，这在很大程度上得益于新任联合维护者 Peter0x44 的加入。主要更新包括： * **安全与发布完整性**：所有二进制文件现已进行代码签名，且发布产物不可篡改，防止了未来可能出现的篡改风险。构建过程现已通过透明的 GitHub Actions 完全自动化。 * **工具链增强**：x64 版本现已成为“多架构”（multilib）工具链，允许用户构建 32 位和 64 位架构的程序。GCC 和 Binutils 已完成更新，特别解决了长期存在的“bigobj”格式问题。 * **性能与功能**：工具包已从 `-Os` 优化策略转为 `-O2`，以提升性能。集成了包括 CMake、Ninja、Ccache、`widl`、`uuidgen`、`make2compdb`、`recycle`、`quilt`、`NSIS` 和 `zstd` 在内的新工具。 * **运行时**：项目引入了自定义的轻量级 C11 线程实现，并优化了 C++ 异常处理，以改进调试体验并减少冗余。 * **未来展望**：维护者正在探索实现“FatLTO”运行时，并利用 AI 辅助调试来稳定此前不可用的 LTO 功能。尽管新功能需要 Windows 7 支持，但 x86 版本仍将继续致力于提供包括 Windows XP 在内的旧版系统支持。
这篇 Hacker News 帖子讨论了 **w64devkit** 的近期更新，这是一个适用于 Windows 的便携式 POSIX 开发环境。
用户称赞该工具包简洁高效，只需解压一个 ZIP 文件即可获得一套完整的构建工具。其对包括 Windows XP 在内的旧系统的支持，仍然是该项目深受社区喜爱的一大亮点。该项目由 Chris Wellons (nullprogram) 维护，他最近因将经典游戏 *Stars!* 高性能移植到现代 Windows 而受到关注。
总的来说，评论者对该工具集并未得到更广泛的使用感到惊讶，毕竟它有着令人印象深刻的实用性和无缝衔接的功能。