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罗伯特·埃格斯执导的《灯塔》是一部令人毛骨悚然的心理恐怖片,由威廉·达福和罗伯特·帕丁森主演,故事背景设定在偏远的19世纪岛屿上。影片讲述了两位灯塔守护者——经验丰富的托马斯·韦克和他的新助手以弗莱姆·温斯洛,在为期一个月的任期内逐渐陷入疯狂的故事。 隔离和感官剥夺迅速生效,在温斯洛令人不安的幻觉中显现出来——美人鱼的幻象以及与韦克的令人不安的遭遇。随着一场风暴将他们困在岛上,两人的理智逐渐崩溃,酒精和韦克专横的行为加剧了这种趋势。 这部电影探讨了孤独对人类心理的破坏性影响,反映了现实生活中的实验,这些实验表明隔离如何迅速导致痛苦和幻觉。帕丁森和达福贡献了精彩的表演,描绘了角色们陷入痴迷以及令人不安地交织在一起的命运,所有这些都发生在埃格斯令人难忘的黑白视觉景观中。

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一个 Hacker News 的讨论围绕着一个视频展开,该视频声称人工智能即使在目前不完善的状态下,也在对开源软件产生负面影响。担忧不仅限于代码质量,还包括环境影响、信任侵蚀、创造力受阻和经济后果。 评论者们争论该论点的有效性,一些人同意人工智能生成的“垃圾”正在充斥着仓库,并贬低了真正的贡献。另一些人认为这反映了过去的技术颠覆和工具的民主化,可能会导致一个更大但更嘈杂的生态系统。 一个关键点是人工智能开发的当前财务不可持续性。 许多用户认为人工智能的高成本最终将限制其广泛使用。 最终,这场讨论凸显了人们对人工智能对开源社区和更广泛的技术格局的影响的焦虑。

## Rust 超越早期采用者 在参加 Rust Nation 会议后,作者反思了 Rust 在主流采用方面的进展,参考了“技术采用生命周期”和“跨越鸿沟”的概念——从利基吸引力转向更广泛的接受。虽然 Rust 在亚马逊内部已在数据平面和低级系统等特定应用中得到充分应用,并在安全关键软件领域获得进展,但更广泛的采用需要说服风险规避的开发者。 关键在于“参考客户”——向那些寻求成熟解决方案而非仅仅是创新的人们展示成功案例。Jon Seager 关于 Ubuntu 采用 Rust 的主题演讲强调了一条有希望的道路。Ubuntu 正在战略性地使用 Rust 进行基础工作,取代 C/C++ 和 Python,并投资于像 `sudo-rs` 这样的项目来构建内存安全的实用工具。这降低了其他人的入门门槛。 然而,成功的扩展需要适应“早期多数”的需求,可能需要重新审视标准库的某些方面以提高易用性。作者强调了同理心、开放协作以及积极支持那些在其组织内倡导 Rust 的人——认识到增长需要改变以及理解不断变化的用户需求。

## Rust 采用与挑战:摘要 这次黑客新闻讨论围绕 Ubuntu 使用 Rust,特别是对于 coreutils 等核心工具,以及这对于 Rust 采用的更广泛影响。虽然人们对 Rust 的安全性和性能优势感到兴奋,但一个关键障碍仍然存在:**缺乏用于动态链接的安全、稳定的应用程序二进制接口 (ABI)。** 目前,Rust 依赖于 C ABI,它不能提供 Rust 旨在实现的安全保证。一个安全的 ABI 将允许更大规模的 Rust 项目(如操作系统),而不会因重复的依赖项而产生显著的内存开销,并通过减少不安全边界来提高安全性。 对话凸显了 Rust 快速发展愿望与大型复杂系统对稳定性的需求之间的紧张关系。一些人认为,稳定的 ABI 对于广泛采用至关重要,而另一些人则认为 Rust 当前的方法已经足够,特别是考虑到 C/C++ ABI 的问题。 其他讨论点包括对许可的担忧(rust-coreutils 的 MIT 许可与 GPL),人工智能工具对 Rust 开发的影响,以及 Rust 生态系统的整体成熟度。最终,讨论强调了虽然 Rust 正在获得进展,但克服这些挑战对于它真正取代 C/C++ 在关键基础设施中的地位至关重要。

## 英语中缺失的词汇 传统字典忽略了大量的常用短语——大约五十万个——仅仅是因为它们包含词与词之间的空格。这源于历史上对单个词汇而非多词表达(MWEs),例如“boiling water”(开水)或“red tape”(官僚主义)的关注。虽然像Wiktionary这样的资源提供了更广泛的覆盖,但它们仍然遗漏了这些常用组合的重要部分。 随着短语变得不那么常见,覆盖率会急剧下降;默riam-Webster字典仅涵盖了前10,000个MWEs中的18%,到100,000个时则降至7%。许多看似显而易见的短语——例如“hospital bills”(医院账单)——被遗漏,而另一些具有不太可预测的含义的短语(“cold feet”(临阵退缩))则被收录。 英语拥有大约300亿个有意义的两个词组合的可能性,其中许多在各自组成部分之外发挥着概念单元的作用。作者认为这些短语应该被视为词汇,强调了字典定义与我们实际*使用*语言方式之间的脱节。这影响了诸如文字游戏之类的应用,揭示了字典历史上一直忽略的隐藏“词汇”储备。

最近一篇Hacker News上的帖子提到一个项目 (linguabase.org),该项目识别了近五十万个英语复合词组——例如“boiling water”或“Saturday night”,这些词组目前在字典中缺失,仅仅是因为它们包含空格。 一些评论者指出最初的例子不够好(建议“shut up”或“hot dog”会更有说明性),但核心问题在于难以定义一个词组何时成为值得收录于字典的“词”。这个问题在德语等容易创造复合名词的语言中可能*更严重*。 讨论还涉及非英语母语者在理解这些词组时遇到的困难,特别是词组动词,其含义并非从单个词语中显而易见。该项目被认为对于扩展词汇量很有价值,尤其是在文字游戏中,通过将这些“半透明”复合词识别为合法的语言单位。

## 代理工程:思维模式的转变 编码代理的兴起带来了一个重大挑战:适应一个代码*廉价*生产的世界。 历史上,软件开发受限于编写代码的高成本,影响着从项目规划到微观层面的决策,例如重构和文档编写。 现在,代理大大降低了这种成本,打破了关于有价值权衡的既定认知。 虽然生成代码几乎是免费的,但交付*高质量*代码——即功能完善、经过测试、有文档记录且易于维护的代码——仍然昂贵。 成功采用代理工程需要新的习惯。 我们必须克服根深蒂固的本能,避免以前被认为“耗时过长”的任务,并*试验*代理,即使是对于看似微小的改进。 关键在于认识到代理加速了实现,但开发者仍然承担确保质量和使解决方案与实际需求保持一致的责任。 行业仍在定义这些最佳实践,强调需要持续评估和调整。

## 代码廉价,价值不菲 最近一则Hacker News上的帖子引发了讨论,探讨代码生成变得“廉价”是否真的会改变软件开发。 大家的共识大多是**否**——虽然*编写*代码比以往任何时候都容易,但创造*有价值*的软件仍然困难且昂贵。 许多评论员指出,现在的技能在于**引导人工智能产生有用的结果**,而不仅仅是生成代码行。 核心挑战不是打字,而是设计性能良好、安全的应用。 人们对维护代码质量表示担忧,尤其是在大量人工智能生成代码涌入的情况下,以及潜在的技术债务增加。 有几点强调,现有的软件工程问题——例如糟糕的设计和仓促的开发——会被廉价的代码生成所加剧,而不是解决。 存在关于提高编码速度是否需要对开发流程、责任制甚至编程语言进行系统性变化的争论。 最终,讨论表明,虽然人工智能降低了*生成*代码的门槛,但它并没有降低对熟练工程师的需求,以确保代码是*高质量的*。

## AI 流畅度指数:摘要 Anthropic 发布了一份新报告,调查人们如何培养有效使用日益整合的 AI 工具(如 Claude)的技能。虽然采用率正在上升,但理解人们*如何*使用 AI 至关重要。该研究分析了近 10,000 次与 Claude 的对话,重点关注 11 种可观察到的行为,这些行为定义了“AI 流畅度”——使用与 Dakan 和 Feller 教授共同开发的 4D 框架进行分类。 主要发现表明,**增强型** 使用——将 AI 视为协作性思考伙伴——是流畅度的最常见标志,其出现频率是简单的来回交流的两倍以上。然而,用户对 AI 生成的输出(代码、文档等)往往**不那么**批判,减少了对推理的质疑和对缺失背景的识别。 **迭代和完善** 是整体流畅度的最强预测指标——通过扩展的对话在 AI 回复的基础上进行构建。进行迭代的用户表现出更多的流畅度行为。该报告强调了积极质疑 AI 的重要性,尤其是在输出结果精炼的情况下,并明确设定 AI 应该如何交互的期望。 这项研究为跟踪 AI 流畅度发展建立了基线,未来研究计划探索用户演变、不可观察的行为(如伦理考量)以及平台特定细微差别(如 Claude Code)。最终目标是理解和鼓励安全有效的人机协作所需的技能。

## Hacker News 讨论:Anthropic 的 AI 流畅度指数 最近 Hacker News 的讨论集中在 Anthropic 的“AI 流畅度指数”上,该指数探讨了人们如何与 Claude 等 AI 模型互动。核心发现是,当生成“成果”(代码、文档等)时,用户会写出*更好*的提示词,但他们不太可能批判性地评估 AI 的输出——这可能是一个令人担忧的趋势。 许多评论者担心对 AI 的依赖可能导致技能退化,尤其是在编码和批判性思维等领域。一些学生报告说,他们感到被迫使用 AI 来维持产出速度,即使这会阻碍更深入的学习。另一些人强调了持续学习和基础知识对于有效利用 AI 的重要性。 一个关键点是,用户可能会盲目信任 AI 抛光的输出结果,从而减少事实核查和推理。多位用户将这种情况与“垃圾进,垃圾出”等既定原则以及在使用 AI 生成的内容时进行强大验证流程(如检查清单)的需求相提并论。 对于 Anthropic 关于 AI 能力的说法,存在怀疑,因为过去曾出现过夸大成就的情况。最终,这场讨论强调了对 AI 进行深思熟虑的使用,强调增强而非委托,并保持批判性思维能力。

一项对近46万名青少年进行的新型纵向研究,追踪至25岁,揭示了青少年时期使用大麻与日后患精神健康疾病风险增加之间的令人担忧的联系。分析凯撒医疗系统数据的研究人员发现,使用过大麻的青少年被诊断出患有双相情感障碍和精神病性障碍(如精神分裂症)的可能性是未使用者的两倍。 这项发表在《JAMA Health Forum》上的研究排除了*已经*出现精神健康症状的青少年,表明可能存在因果关系。大麻使用者患抑郁症(增加30%)和焦虑症(增加25%)的风险也较高,但首次使用年龄越大,这种联系就越弱,突显了正在发育的大脑的脆弱性。 专家强调这些严重疾病的社会成本,可能超过大麻市场的经济效益。精神科医生报告在临床实践中观察到类似的趋势,警告说大麻使用会加剧现有的脆弱性并阻碍康复。这项研究强调大麻并非缓解压力的安全方法,并敦促人们谨慎,尤其是在大麻合法化增加对其无害性的认知的情况下。

一项在Hacker News上被重点介绍的新研究表明,青少年时期使用大麻与日后精神病之间可能存在关联,但该发现引发了争论。该研究试图通过排除已经表现出精神健康症状的青少年来建立*因果*关系。 然而,评论员质疑观察到的相关性是否真的表明存在因果关系,或者是否更容易患精神疾病的人可能会将大麻用作一种自我治疗的方式。 怀疑论很高,一些人指出,如果没有盲法研究,很难区分相关性和因果关系,并指出围绕大麻使用的社会污名可能会歪曲结果。 一位引用精神分裂症患者在线论坛的评论员指出,普遍共识是大麻显著恶化了精神状态。 另一些人批评了该研究的方法,强调了实际发展成疾病的参与者比例很低,并质疑用于定义既有症状的数据。 讨论强调了进一步研究的必要性。
Ed's Stratego Site 13 小时前

一个黑客新闻帖子突出了埃德·柯林斯(Ed Collins)的Stratego网站(edcollins.com),引发了用户们怀旧的讨论。该网站似乎迅速走红(“上线一小时内就被热捧”)。 评论者分享了童年玩Stratego的美好回忆,一位用户指出成年后很难找到时间玩完整游戏,并推荐一个更快的10对10迷你版本。其他人则感谢这个网站让他们回忆起经典游戏,以及柯林斯网站的“老互联网”感觉,并回忆起他受欢迎的国际象棋页面。这篇帖子总体上唤起了人们对一款备受喜爱的棋盘游戏和一段互联网历史的积极情感。

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一项最近在Hacker News上讨论的研究挑战了对“维京人”作为独特民族群体的传统理解。该文章源自*science.org*,认为“维京人”更像是一种职业描述——具体来说,是一种劫掠者的身份——而非世袭身份。 评论者指出,这种动态在许多帝国中都很常见,例如瑞典维京人在征服的领土上招募士兵,他们随后采纳了战士的生活方式。讨论强调了现代视角常常错误地假设历史帝国内部的民族同质性。罗马帝国和英国帝国等例子表明,在不抹去其原始身份的情况下,成功地整合了不同的群体。 核心论点是,“维京人”的身份类似于罗马军团兵——一种对许多人开放的职业,而不是固定的民族——而“诺斯人”是集体的自我认同。

## Open AgBot:模块化机器人平台 Open AgBot 是一个完全开源硬件的机器人计算单元和参考平台,专为农业应用及其他领域设计。它基于可堆叠的10厘米 x 10厘米模块标准构建,采用通过以太网连接的两个Avaota A1 SBC。 **板A** 处理实时控制——导航、测绘和安全——直接通过ESP32与电机接口。**板B** 专注于感知,处理视觉数据(如YOLO检测),以减轻主控制器的负担。 该系统具有双GNSS RTK,可实现厘米级定位,并原生支持CAN总线。它采用坚固、防水的外壳,适用于户外使用。 目前,核心模块大部分已制造完成,但需要改进ESP32载板。完整的AgBot平台,集成电机、电池和悬挂系统,在概念上已经完成,但需要组装和测试。它的目标是成为一个通用、可用于现场的开发平台,提供完整的开源原理图、PCB布局和固件。

## Sowbot:开源农业机器人 Sowbot是一个开源硬件农业机器人项目,旨在克服农业机器人初创公司通常面临的漫长开发障碍。该机器人采用可堆叠计算模块,配备双ARM Cortex-A55 SBC,用于ROS 2导航/定位和视觉/推理,并通过以太网连接。它具有厘米级定位的RTK GNSS和CAN总线通信。 所有原理图、PCB布局和固件均采用开放许可,鼓励协作和可重复性。软件选项包括RoSys/Field Friend,用于快速迭代,以及DevKit ROS,供现有ROS用户使用,重点是基于Docker的实验共享。 目前,核心大脑已经制造完成,全尺寸机身处于BOM阶段,较小的“Mini”和“Pico”平台正在测试中。团队正在寻找硬件、软件、文档等方面的贡献者,可通过Discord ([https://discord.gg/SvztEBr4KZ](https://discord.gg/SvztEBr4KZ)) 和 GitHub ([https://github.com/Agroecology-Lab/feldfreund_devkit_ros/tree/...](https://github.com/Agroecology-Lab/feldfreund_devkit_ros/tree/...)) 联系。该项目优先考虑开源硬件,即使这意味着与更传统的平台相比,软件支持方面可能存在权衡。初步应用侧重于机械除草和激光除草,长期愿景是自动化劳动密集型园艺任务。

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