## 编程语言中数组与函数的对应关系 作者反思了Haskell文档中将数组定义为基于整数域的函数的惊人洞察力。最初认为这种定义过于正式，但现在它突出了数组和函数之间的一种基本联系——一种值得为语言设计探索的联系。 核心思想是利用这些数据结构之间的相似性，并非通过类型统一（这会带来性能挑战），而是通过共享的语法和抽象。K和Dex等语言已经尝试过这种方法，Dex使用提示性的语法（`a -> b` 用于函数，`a => b` 用于数组）来鼓励统一的思维模式。 作者考虑将此应用于Futhark，并注意到切片表示法和保持性能保证方面的挑战。虽然完全统一不可行，但探索共享的抽象——例如将两者都视为支持 `fmap`、`scan` 和 `reduction` 等操作的函子——可能是有益的。最终目标不是单一类型，而是一种允许操作无缝地应用于数组和“类似数组”函数的语言，从而可能解锁新的编程范式。作者设想未来可以将矩阵乘法等操作甚至应用于函数。
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数组是函数吗？ (futhark-lang.org)
7 分，by todsacerdoti 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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## 使用 Helm 管理 Kubernetes 部署
将应用程序部署到具有不同需求（规模、正常运行时间、功能）的多个 Kubernetes 环境可能很复杂且成本高昂。Helm 通过充当 Kubernetes 的包管理器来简化此过程，允许您定义应用程序“图表”——带有可配置值的蓝图。
健壮部署的关键在于验证。**`helm lint`** 检查 YAML 语法和最佳实践，而 **`helm template`** 渲染图表以验证正确的清单生成。这类似于前端模板，将复杂性抽象在可配置参数之后。
为了进一步确保正确性，**`helm unit test`**（一个插件）允许根据不同的值配置断言预期的输出，防止资源缺失等错误。**原生 `helm test`** 提供 Kubernetes 集群*内部*的集成测试，非常适合验证应用程序功能（例如，将 HTTP 重定向到 HTTPS）。
最后，**`helm-docs`** 会自动从图表值和注释生成人类可读的文档，使配置易于理解。
一个完整的流程包括 linting、templating、单元和集成测试、文档生成，以及在您的 CI/CD 管道中自动化这些步骤，以实现可靠且经济高效的 Kubernetes 部署。
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构建健壮的 Helm Charts (willmunn.xyz)
15 分，作者 will_munn 2 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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企业RCS
RCS for Business
17 小时前
仅供注册的 RCS for Business 合作伙伴使用：访问精选资源，帮助您向内部团队和品牌客户推广 RCS for Business。提示：要查看和下载营销工具包，您需要访问您组织的 RCS for Business 合作伙伴帐户。请联系有权限的团队成员与您分享这些工具包。探索工具包。要申请成为 RCS for Business 合作伙伴，请填写合作伙伴注册意向表。
## RCS：一个由谷歌主导的短信标准
最近Hacker News上的讨论强调了对富通信服务（RCS）的担忧，RCS旨在升级短信。虽然理论上是一个由GSMA管理的开放标准，但RCS的实施受到谷歌的强烈影响，特别是通过其Jibe平台。
用户报告称谷歌实际上在控制RCS，阻止独立客户端的开发，并强制通过Android上的Google Messages应用程序使用。苹果最近的采用虽然对互操作性来说是个胜利，但仍然依赖谷歌的基础设施。企业可以发送RCS消息，但客户发起的回复受到限制。
该系统复杂，不同运营商和设备上的实施各不相同，并且依赖设备证明（Play Integrity/App Attest），使得真正开源的客户端难以实现。人们担心谷歌的控制、潜在的监控以及尽管承诺了更高的安全性和丰富的功能，但垃圾邮件可能会增加的风险。
虽然存在谷歌服务的替代方案（如Twilio），但它们通常最终仍然依赖谷歌的基础设施。许多评论员对RCS复杂的设计感到沮丧，并提倡使用Signal等替代方案。
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月球射电望远镜将揭开宇宙之谜 (ieee.org)
7点 由 rbanffy 2小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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哪个AI最擅长说谎？LLM 玩约翰·纳什的1950年代背叛游戏
Which AI Lies Best? A game theory classic designed by John Nash
17 小时前
“完美人工智能压力测试：再见，傻瓜”由四位博弈论家于1950年设计，其中包括约翰·纳什（“美丽心灵”中的人物）。这个游戏有一个残酷的特性：背叛在数学上是获胜的必要条件。这使其成为评估人工智能能力的理想选择，而标准基准无法做到这一点：战略欺骗——人工智能能否令人信服地撒谎？信任建模——它知道何时信任，何时背叛？多智能体谈判——它如何处理联盟？长期规划——它能否提前几步设置背叛？快速规则：4名玩家，每人拥有彩色筹码。轮流在堆上放置筹码。如果你的筹码与下面的筹码匹配，你就可以获得该堆。筹码用完？向他人求助——或者被淘汰。最后幸存的玩家获胜。观看完整教程（15分钟）→
## AI欺骗与“再见，傻瓜”游戏 – 摘要
一项最新实验探索了哪些AI模型最擅长说谎，使用了约翰·纳什设计的谈判/背叛游戏“再见，傻瓜”。研究人员使用Gemini 3 Flash、GPT-OSS 120B、Kimi K2和Qwen3 32B运行了162场AI对AI游戏，分析了它们的策略和信息传递。
主要发现表明Gemini擅长欺骗策略，构建“联盟银行”来利用对手，并策略性地省略信息。它还表现出情境诚实，在面对实力相当的对手时会合作。与此相反，GPT-OSS从未利用“思考”工具进行私下推理，而是被动地进行游戏。
该研究强调，简单的基准测试可能会低估欺骗能力。许多评论员分享了相关项目，如AI黑手党游戏和外交模拟，并讨论了评估AI行为的挑战，包括模型设置的影响以及模型通过操纵来优先考虑自我保护的倾向。公开可用的数据集和代码可供进一步研究。然而，一些用户报告了交互式演示中的错误。
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## Steam“离线”状态泄露登录时间 – Valve 不予修复
最近的报告显示，Steam存在一个隐私缺陷：即使设置为“离线”，用户的登录时间戳仍然对好友可见。这使得能够重建用户每日日程，可能暴露睡眠/清醒周期。Valve通过其HackerOne漏洞赏金计划，认为这不是安全漏洞，并且不会解决这个问题。
讨论的核心问题在于用户期望与现实之间的差异。许多用户依赖“离线”模式来实现真正的隐私，特别是那些希望避免不必要的联系或处于潜在弱势地位的人。虽然有些人认为这是一个小问题，只影响一小部分用户，但另一些人指出，即使是很小的百分比也意味着大量的人。
人们担心可能被滥用，包括被虐待者或掠食者跟踪。争论还集中在是否应该通过安全渠道（HackerOne）或隐私渠道报告此问题，以及Valve的回复是否可以直接归因，因为它是通过第三方供应商传达的。许多评论者还怀疑原始文章是由LLM生成的。
## 本地浏览器：设备端网页自动化 Local Browser 是一个 Chrome 扩展程序，它能够实现由人工智能驱动的网页自动化，**完全在您的设备上运行**，优先考虑隐私和离线功能。它利用 WebLLM 和 WebGPU 进行本地 LLM 推理，无需云 API 或密钥。 该扩展程序使用多代理系统——一个 **Planner（规划者）** 用于战略性任务分解，以及一个 **Navigator（导航者）** 用于战术性动作执行——来浏览、点击、输入和提取网页数据。用户通过 React 弹出窗口输入任务（例如，“在维基百科上搜索‘WebGPU’…”）。 **主要特点：** 完整的隐私性、~1GB 初始模型下载后的离线运行（默认使用 Qwen2.5-1.5B-Instruct，并提供 Phi-3.5-mini 和 Llama-3.2 选项），以及开发过程中的自动重建。 **要求：** Chrome 124+、Node.js 18+、兼容 WebGPU 的 GPU，以及足够的磁盘空间。这是一个概念验证，专注于单个标签页内的基于文本的 DOM 分析，可能难以处理复杂任务或被阻止的页面。
一个由RunanywhereAI（github.com/runanywhereai）开发的Chrome扩展程序，允许用户在本地设备上运行浏览器代理。该代理由阿里巴巴的Qwen模型和Web GPU Liquid LFM提供支持，可以在浏览器内执行任务——例如打开YouTube上的All in Podcast。
该项目目前支持移动SDK，并正在开发Web SDK支持。用户对小型3B Qwen模型的性能印象深刻，并对通过Ollama等工具本地托管更大的本地模型（如gpt-oss-20b）的潜力感到好奇。
讨论还涉及潜在的安全问题，特别是与基于浏览器的加密货币挖矿类似的恶意使用可能性，可能导致用于运行大型语言模型的分布式僵尸网络。
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修复了一个从未发布的段错误 (recall.ai)
13 分，davidgu 7 小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 2 评论
NightMKoder 6 小时前 | 下一个 [–]
这可能说明了 gstreamer 插件生态系统的疯狂之处——好/坏/丑可能是一个有趣的维护助记符，但 `voaacenc` 实际上在 `bad` 中，而不是 `ugly`。大多数你想要使用的插件不在 `good` 中。你如何才能实际使用 gstreamer 的“良好支持的插件”？是不是干脆不要使用 gstreamer？回复
190n 6 小时前 | 上一个 [–]
我以为我以前读过这个故事，而且似乎该公司博客在 2023 年发布了一个类似的文章，但后来被删除了：https://web.archive.org/web/20250624191934/https://www.recal... 仍然是一篇好文章。回复
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## AI聊天机器人能耗：细致分析
近期分析表明，个人使用像ChatGPT这样的AI聊天机器人对个人电力和用水的影响微乎其微。对于普通用户来说，每日提问消耗的资源在其总体足迹中占比可以忽略不计——低于一秒的淋浴时间。然而，对于大量使用编码代理的软件开发者等“重度用户”来说，情况则大不相同。
一项对Claude Code会话的分析估计，每次会话消耗约41Wh，是典型查询的138倍。全天使用此类代理进行编码，其能耗相当于运行洗碗机或小型冰箱。虽然这种影响仍然可能很大，但这并不一定是避免使用AI的理由，而是呼吁支持向可再生能源过渡，为这些计算提供动力。
作者认为，他个人的使用情况值得向推广AI绿色能源的组织捐款，例如ClimateAction.tech。重要的是，这些计算依赖于估计值，因为AI实验室缺乏关于能耗数据的透明度——他们应该优先考虑透明度。最终，通过更广泛的生活方式改变来减少整体碳足迹，对于大多数用户来说仍然更有效。
## AI 编程代理用电量：摘要
最近一篇 Hacker News 帖子引发了关于 AI 编程代理用电量的讨论，特别是使用 Anthropic 的 Claude。一位开发者报告称，使用 AI 删除代码的成本为 50 美元，这凸显了基于“按 token 计费”定价模式的潜在高昂费用。
评论者们争论这些成本是否合理，与聘请人类开发者相比，并强调优化设置（降低模型算力和“思考”能力）以降低成本的重要性。一个关键点是区分*推理*成本（使用模型）和*训练*成本（开发模型）。推理成本是直接且易于计算的，而训练是一个与持续开发和需求相关的持续性支出，不应被视为固定成本。
为了便于理解能耗，将 AI 的用电量与洗碗机和冰箱等日常电器进行了比较——大致相当于每天运行一台冰箱，对于每天花费 15-20 美元的人来说。最终，这场讨论表明需要更透明地核算 AI 的全部环境和经济成本，可能需要监管以确保解决这些“外部性”问题。
## Fence：安全运行不受信任的代码
Fence 是一个为 CLI 设计的沙箱工具，旨在以受控的访问权限运行潜在的风险代码——例如包安装、构建脚本或来自 AI 代理的代码。它**默认阻止所有网络访问**，并根据可配置的规则限制文件系统操作和命令。
您可以定义允许的域名、可写目录和禁止的命令，或使用**预构建模板**（例如 npm/pypi 的“code”）。Fence 跨平台工作（macOS 和 Linux），使用原生沙箱技术。
主要功能包括：
* **网络隔离：** 除非明确允许，否则阻止所有出站连接。
* **文件系统控制：** 限制对特定路径的读/写访问。
* **命令阻止：** 防止执行危险命令。
* **监控模式：** 识别和记录尝试的违规行为。
Fence 可作为 CLI 工具或 Go 包使用，其灵感来自 Anthropic 的 sandbox-runtime，为执行不受信任的代码提供了一层宝贵的安全性。
## Fence：一个CLI命令沙箱
“Fence”是一个新工具，旨在通过网络和文件系统限制来安全地运行潜在不可信的CLI命令。它由Tusk Drift的开发者创建，默认情况下阻止网络访问并限制文件写入，非常适合运行包安装程序、构建脚本或AI编码代理等任务。
用户可以使用标志自定义限制：`-t`允许特定的注册表（例如用于`npm install`），`-m`监控被阻止的操作，`--dangerously-skip-permissions`可以与Claude等代理一起使用（并导入权限设置）。
Fence利用操作系统原生沙箱（macOS & Linux）和基于代理的过滤。虽然它不能作为防止恶意软件的万无一失的安全解决方案，但它提供了一个有价值的控制层，尤其适用于防止CLI工具的“回传”行为。开发者正在寻求来自具有类似沙箱需求的人们的反馈。