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## 锡拉丘兹与停车场的困境 最近对纽约州锡拉丘兹的访问,凸显了美国城市中一个常见的问题:低效地利用宝贵的市中心土地用于停车。尽管市中心充满魅力,但锡拉丘兹,像许多后工业城市一样,饱受地面停车场过多的困扰,这阻碍了经济潜力。 这些停车场并非中立空间;它们*降低*了价值。建筑物产生的经济活动超过了它们的土地价值,而停车场代表着未开发的潜力,导致更高的租金、更长的通勤时间和失去的机会。仅锡拉丘兹的停车场就占城市总土地价值的6%。 核心问题不一定在于过时的停车*要求*,而在于扭曲的财务激励。当前的房产税制度偏袒将土地作为停车场的地主,因为税收远低于开发后的房产。解决方案在于将税收从建筑物*转移到*土地的未改良价值——土地价值税,增加持有闲置土地的成本,并激励开发。这将鼓励业主建造,提升活力,并最大限度地提高市中心地区的经济产出。

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## Tomo:一种用于实验的新语言 Tomo 是一种新的静态类型语言,其设计目的不是为了取代现有语言,而是作为测试平台,用于探索潜在的可被主流语言借鉴的有趣特性。其创建者强调,Tomo 的重点在于在 C 语言的基础上改进易用性和安全性,同时保留他们喜欢的一些方面——简单的类型系统、指针和快速编译。 讨论的重点在于语法选择,特别是使用缩进进行作用域划分(如 Python)与 C 风格的大括号。开发者选择使用缩进是出于个人偏好以及从头开始构建解析器时的易用性考虑。 讨论的关键特性包括自动命令行参数解析和任意精度整数。然而,一些评论员指出 Tomo 与 Nim、Typer 和 Zig 等现有语言存在重叠,并建议 Tomo 作为一种可嵌入的脚本语言可能会更有影响力。缺乏多态性和泛型也被指出是与 Nim 的一个重要区别。该项目的代码仓库和示例可在 GitHub 上找到。

``` 政治科学 投票 讨论 档案 关于 博客 更新 登录 投票 讨论 档案 关于 博客 更新 登录 今天 · 2026年2月2日 刑事司法 国内政策 死刑应保持合法。 同意 反对 🔒 匿名 无需注册 不追踪 政治科学 - 公众情绪的科学 您的投票始终是匿名的。我们绝不会将您的身份与您的投票方式关联起来。 隐私 · 条款 · 指南 发生了一个未处理的错误。 重新加载 X 重新连接... 重试... 重试 恢复 ```

## 政治科学:匿名每日民意调查 – 总结 一位开发者 (ps2026) 创建了“PolliticalScience” (polliticalscience.vote) – 一个使用 .NET 10 Blazor 构建的副项目,提供每日24小时的政治民意调查,注重用户隐私。用户无需注册账户,只需同意或不同意关于时事的单一陈述即可参与。 该项目优先考虑隐私,最初使用浏览器指纹识别(后来改用第一方cookie)来防止重复投票,并在每次民意调查后删除数据。开发者在Blazor中融合静态服务器端渲染和交互式服务器渲染时面临挑战,解决了渲染闪烁和重复查询的问题。 虽然承认这些民意调查不具有科学代表性,但创建者旨在提供一个快速捕捉民意和比传统调查更广泛参与的平台。最近的添加包括AI审核的讨论和来自不同来源的新闻报道。 该项目引发了关于数据隐私(特别是Plausible分析的使用)、速率限制以及潜在扩展的讨论 – 包括重新审视问题以跟踪情绪变化,并探索更强大但匿名性较低的投票方法。开发者欢迎反馈并从经验中学习。

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## 64位数的最大值:超越简单的整数 虽然2<sup>64</sup>-1看起来像是64位能表示的最大数字,但情况远比这复杂。浮点数可以表示远大的值。然而,*真正*的限制取决于我们如何定义“表示”。 以计算为关键,一个64位程序可以定义远超基本数据类型的数字。简单的语言如`bc`可以计算巨大的数字,但依赖内置函数感觉像是作弊。真正的挑战在于从零开始,在64位限制内定义数字。 这引出了繁忙海狸函数(BB)的概念,它衡量图灵机(TM)在停止前可以采取的最大步骤数。BB增长非常快,但受限于高效编程TM的难度。 Lambda演算提供了一种更可编程的替代方案。一个49位的lambda项,“Melo数”,已经超过了格雷汉姆数。一个进一步优化的61位项,w218,目前代表了64位能表示的最大已知数字,甚至超过了Loader数。 虽然BB研究历史更长,但λ演算的可编程性允许更快的增长,并可能产生一个更“通用”的繁忙海狸函数,仅需恒定开销就能超越任何其他自定界程序。 寻找最大的可表示数字的探索仍在继续,推动着计算的边界和我们对复杂性的理解。

## 黑客新闻讨论:64位最大数 一篇黑客新闻帖子引发了关于在64位中表示可能的最大数字的讨论。原作者探讨了在“不作弊”的语言(如lambda演算或图灵机)中,寻找64位程序可计算的最大数字,避免像简单地定义单个比特来表示任意大数字这样的简单解决方案。 对话很快演变成试图通过越来越巧妙(且常常曲解规则)的定义来“超越”提出的数字的有趣尝试。许多评论者指出“表示”的歧义,以及通过定义单个比特*就是*无穷大的语言来作弊的可能性。作者澄清了意图是探索在已建立、未优化的语言中的计算。 进一步的讨论涉及了繁忙海狸函数、克努斯上箭头表示法以及计算本身的极限等相关概念。一些人争论说,如果没有严格的数学框架,这项练习就没有意义,而另一些人则探索了不同数字系统生成值的分布。最终,该帖子强调了在计算环境中定义“最大”和“表示”的哲学挑战。

## EPA澄清农场主的“维修权” 2026年2月,环保署(EPA)发布指导意见,澄清《清洁空气法》(CAA)*支持*农场主和设备所有者自行维修柴油设备。 多年来,制造商以CAA的反篡改条款为由,限制了对维修工具和软件的访问,实际上迫使维修必须通过授权经销商进行。 环保署的指导意见指出,*为了维修目的*,临时覆盖排放控制是允许的,制造商不再可以将CAA用于阻止独立维修。 这旨在降低农场主的维修成本,他们面临着不断上涨的设备费用(据政府称,由于“拜登通胀”上涨了45%),有时甚至被迫使用他们可以自行修理的旧设备。 该指导意见并未削弱排放标准或更改法律,而是澄清了现有法规。 这是对约翰迪尔(John Deere)的请求的回应,并建立在之前解决柴油废气处理液(DEF)系统问题的行动之上。 环保署认为这将促进竞争,鼓励使用更新的设备,并最终使美国农场主和农业经济受益。

## EPA 推进农民维修权 - 摘要 环保署发布指导意见,明确制造商不能利用《清洁空气法》阻止农民自行修理设备。虽然这被视为农民的胜利,并可能取消“繁琐”的法规,但许多评论员对其实际影响表示怀疑。 核心问题是制造商通过软件和DRM锁定设备,表面上是为了保护排放控制,但实际上迫使车主使用昂贵且通常延误的经销商服务。人们担心制造商会简单地找到新的理由来限制维修。一些人指出,现有的法律先例表明,改装可能会使保修失效或给车主带来责任问题,尤其是在重型机械方面。 讨论强调了更广泛的“维修权”运动,并以汽车为例表明,尽管有法规,但成功有限。这场辩论还涉及环境问题、维修途径和制造商控制之间的平衡,一些人提倡电动替代方案,并质疑这项环保署指导意见的长期有效性。最终,许多人认为这是一次政治举动,其现实后果尚不确定。

## Moltbook:一个存在严重安全漏洞的病毒式AI社交网络 Moltbook是一个专为AI代理设计的全新社交网络,近期因其看似自我组织的“代理互联网”而受到关注。然而,一项安全审查揭示了其快速、AI辅助开发中存在的重大漏洞——创始人称之为“氛围编码”。研究人员发现了一个配置错误的Supabase数据库,具有完全的读取和写入权限,暴露了超过150万已注册代理的数据。 暴露的数据包括3.5万个电子邮件地址、私信(包含共享的API密钥,如OpenAI凭据),以及最关键的,允许完全账户接管的API密钥。尽管报告了150万个代理,但数据库仅显示1.7万个人类所有者,表明存在广泛的机器人活动和缺乏身份验证。 研究人员甚至能够修改实时帖子,凸显了严重的完整性风险。团队迅速解决了这些问题,并协助删除了被访问的数据。这一事件强调了在AI构建的应用中,优先考虑速度而非安全性的危险,以及在AI开发工具中对自动化安全默认设置的需求。它强调了安全成熟度是一个迭代过程,尤其是在快速发展的AI生态系统中。

Kaggle 正在启动一项新的 AI 基准测试和比赛系列,测试模型在国际象棋、狼人杀和现在,扑克中的表现。国际象棋需要推理,狼人杀依赖于社交演绎,而扑克则独特地以**不完全信息下的风险管理**挑战 AI。模型必须分析概率和对手行为才能成功,克服抽牌的固有运气。 一项新的扑克基准测试和单挑无限德州扑克比赛将决定顶尖的 AI 玩家,排行榜将于 2 月 4 日在 kaggle.com/game-arena 上公布。 为了庆祝,Kaggle 与游戏专家 Hikaru Nakamura、Nick Schulman、Doug Polk 和 Liv Boeree 合作,进行每日直播(太平洋时间上午 9:30),时间为 2 月 2 日至 4 日,内容包括比赛和分析。探索完整的竞技场并了解更多信息,请访问 kaggle.com/game-arena。

## 游戏竞技场助力人工智能基准测试 - 摘要 谷歌的“游戏竞技场”是一个新平台,通过让AI模型*作为创建代理的代理*进行竞争来测试其基准——例如,由Claude构建的代理与由GPT构建的代理进行扑克牌游戏。这种方法类似于Meta的CodeClash和OpenAI早期的Dota 2实验,提出了更严峻的挑战,并揭示了AI编码能力的独特见解。 讨论强调了将基准测试扩展到包括NetHack、Star Citizen,甚至需要具身AI的RPG/FPS游戏等复杂游戏。对于需要“类人”智能(例如不用计算器进行算术)的基准测试的价值与允许使用工具之间的价值,存在争论,一些人认为应该关注任务完成,无论使用何种方法。 “狼人杀/黑手党”的加入备受争议,引发了对激励AI欺骗行为的担忧。尽管Gemini目前在基准测试中名列前茅,但用户报告称其在现实世界中的表现不一致。总体情绪是积极的,重点是推动AI超越简单的任务完成,迈向更普遍的智能和问题解决能力。

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