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密歇根大学为缓解学生心理健康问题而取消第一学期成绩的决定，在 Hacker News 上引发了激烈讨论。
支持者认为，当代学生在高中阶段面临着难以承受的“拼搏文化”，进入大学时往往已经精疲力竭。他们以采用类似评分模式的麻省理工学院为例，证明减轻压力并不等同于降低标准。
相反，批评者对此持怀疑态度。一些人认为，及格/不及格的评分方式无法提供学术严谨性或必要的“磨砺”，无法让学生为高等教育的现实做好准备，这可能会推迟学生意识到所选专业并不适合自己的时间，从而导致不必要的学生债务。另一些人则担心该政策掩盖了分数膨胀等系统性问题，并可能使大学通过减少行政监管和聘用资质较差的教员来削减成本。归根结底，这场讨论突显了人们对成绩本质的深层矛盾：成绩究竟是促进学生成长的工具，还是仅仅给外界传递的信号？
Jolt 是一个运行在 Scheme（原生支持 Chez，或 JavaScript 环境下的 Gambit）之上，而非 JVM 之上的自托管 Clojure 实现。它提供了一个轻便且功能完备的 Clojure 开发体验，包括惰性序列、转换器（transducers）、持久化数据结构、多重方法（multimethods）和协议（protocols）。 主要特性包括： * **独立二进制文件：** `jolt build` 命令可创建自包含的可执行文件，无需外部运行时或 JVM。 * **Clojure 语义：** 保持了 Clojure 的数值塔、并发原语（futures、agents、`core.async`）以及完整的读取器（reader）。 * **自托管：** 使用 Clojure 编写，编译器能够编译自身。 * **兼容性：** 虽然 Jolt 忠实地实现了 Clojure 语义，但它用基于 Scheme 的替代方案取代了 JVM 特有的功能。值得注意的是，它不支持 Java 互操作和 `BigDecimal`，但提供了用于系统集成的 C FFI。 Jolt 旨在实现高效与便携，使开发者能够使用标准的 Clojure 代码创建轻量级的原生应用程序。它是开源的（采用 Eclipse Public License 1.0 协议），可通过 Homebrew 或 Shell 脚本立即安装。
Hacker News 社区正在讨论由资深开发者 Dmitri Sotnikov（yogthos）创建的“Jolt”。这是一个针对 Chez Scheme 的新型 Clojure 编译器。
Jolt 旨在提供一种快速、独立的 JVM 原生替代方案，使 Clojure 代码在运行性能媲美 JVM 的同时，还能支持原生 FFI 和现有库。由于该项目开发周期仅两个月，引发了广泛争议。一些批评者因其高频率的提交记录以及利用大语言模型（LLM）加速实现，将其贴上“AI 垃圾（AI slop）”或“AI 拼凑（vibe-coded）”的标签。
Sotnikov 为此辩护称，Clojure 社区早已确立了底层的语言设计，这使他能够专注于通过广泛的测试套件和基准测试进行移植与验证。支持者则认为，该项目与典型的低质量 AI 输出不同，作者充分利用了深厚的领域专业知识，并将 AI 作为“具备语法意识的打字员”来加速对明确规范的转换，是一个很好的应用案例。尽管一些用户对其生产环境的就绪程度持谨慎态度，但早期采用者已成功使用 Jolt 构建了小型、独立的本地可执行文件。
拥有5000万美元合同的联邦供应商导致门户网站瘫痪一个月 Federal vendor with $50M in contracts leaves portal broken for a month
14 小时前
自2025年初以来，美国人事管理局（OPM）的信息自由法案（FOIA）处理流程陷入瘫痪，这主要是由于特朗普第二届政府与政府效率部推行的大规模裁员所致。随着全美政府机构中超过600名信息专员被解雇或辞职，人事管理局的积压请求激增了七倍，处理时间也翻了一番。 作为一名追踪联邦任命官员的研究人员，作者描述了其在获取公共记录时经历的卡夫卡式困境。处理流程已从简单的电子邮件往来，转变为由Opexus管理的、功能失调的外包网络门户，而该承包商近期正卷入数据安全丑闻。如今，信息请求经常遭遇邮件被退回、门户网站无响应以及自动化的推诿。即使作者成功绕过这些故障，技术失灵和人手短缺也导致其请求陷入停滞。这种监管基础设施的恶化标志着政府透明度的显著倒退，因为各机构在履行对公众的法定职责方面正变得越来越吃力，甚至选择拒绝履行。
最近的一场 Hacker News 讨论揭示了美国联邦政府技术采购中存在的系统性失灵。此次讨论由一份报告引发：某政府供应商在持有 5000 万美元合同的情况下，竟让一个关键门户网站陷入瘫痪长达一个月之久。
评论者认为，这一问题并非党派之争，而是结构性顽疾。采购流程经常受到以下因素的阻碍：
* **官僚主义复杂化：** 过度具体的需求往往倾向于既有供应商，或者在编写时就排除了其他竞争者，确保只有特定公司能够达标。
* **专业能力匮乏：** 政府官员往往缺乏制定有效合同所需的技术素养，导致不得不依赖大型“咨询集团”，使得政府与实际工作脱节。
* **监管臃肿：** 旨在“修复”系统的尝试往往只会增加层层监管，不仅无法解决根本问题，反而阻碍了效率。
* **系统性管理不善：** 批评者以“联邦信息自由法（FOIA）门户网站”等倡议为例指出，旨在简化流程的集中化举措，在实践中反而导致了严重积压并延长了处理时间。
尽管一些参与者建议利用人工智能和第一性原理等“局外人”方法来简化政府工作流程，但大多数人认为，当前的合同制度形成了一个难以打破的无能循环。
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Flock 曾计划接入网约车行车记录仪以扩充监控数据 (flowingdata.com)
33 点，由 skadamat 发布于 2 小时前 | 隐藏 | 往期 | 收藏 | 1 条评论
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anymouse123456 11 分钟前 [–]
我很确定这就是多年前制作“your flowing data”的那个人。如果真是他，那曾是一个非常酷的项目！你可以关注他的推特账号，并向其发送半结构化的私信。他会根据你发送的信息生成个性化的图表和表格。看起来这就是同一个账号，但目前该服务似乎已无法访问。
https://x.com/yfd
这是一个非常棒的演示，展示了如何从半结构化数据流中创造价值。
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Manus 即将恢复独立运营，为符合监管要求，必须删除 2025 年 12 月 29 日当天及之后产生的数据。 **这对您意味着什么：** * **受影响用户：** 您必须在即日起至 **2026 年 8 月 23 日上午 7:59（新加坡标准时间）** 之前，使用应用内提供的工具备份您的数据。您将在 8 月 23 日至 8 月 24 日期间无法访问账户，并可于 **2026 年 8 月 25 日上午 8:00（新加坡标准时间）** 起恢复您的数据。Manus 在备份期间将不会收取订阅费用，并在恢复后提供奖励。 * **未受影响用户：** 无需进行任何操作，您可以继续正常使用服务。 Manus 将通过电子邮件或应用内通知直接告知受影响用户。请注意，使用 Apple ID 或 Facebook 注册的用户需特别留意应用内通知。此过程并非由安全漏洞引起，而是独立运营的必要合规步骤。如有疑问，请查阅帮助中心或联系客户支持。
Manus 是一家原定被收购的 AI 公司，目前正恢复独立运营（manus.im）。此前有报道称，中国政府介入并阻止了该交易，禁止公司创始人离境，并对该交易施加了严格的国家安全和技术转让限制。
鉴于此次转型，Manus 宣布将删除 2025 年 12 月 29 日及之后生成的特定用户数据，以符合未明确说明的监管要求。公司已通知受影响的用户在即日起至 2026 年 8 月 23 日期间备份数据，恢复服务定于 8 月 25 日开始。
Hacker News 的评论者对该平台相较于 Claude 和 Kagi 等竞争对手的实用性表示怀疑。讨论还集中在该公司面临的地缘政治挑战上，用户推测此次干预反映了中国政府对战略性 AI 资产的控制力日益增强，这与过去针对大型科技界人物采取的行动类似。
**Halcyon Video** 将您的 Jellyfin 媒体库转化为一个完全交互式的 1990 年代风格视频租赁店。它不再是传统的数字菜单，而是提供了一个第一人称视角的步行环境，您可以浏览货架、取出外观真实的影碟盒、阅读剧情简介，并“租赁”电影在虚拟客厅中观看。
主要功能包括：
* **沉浸式细节：** 包含店员、功能性搜索终端、“请倒带归还”的美学设计，以及用于存放租借物品的软体物理效果购物袋。
* **高度可定制：** 用户可以在不同年代（如 1990 年、1993 年、2010 年）、平面布局和灯光之间切换。您还可以使用自己的徽标和配色方案为商店重新命名。
* **智能集成：** 它根据您的 Jellyfin 媒体库构建货架，处理 4K/标准画质堆叠，并支持可选的 Jellyseerr 和 RomM 集成，用于处理请求和游戏。
* **注重性能：** 作为家庭影院电脑（HTPC）的“日常驱动”而设计，其按需渲染引擎在闲置时几乎不占用 CPU/GPU 资源。通过“2.5D”模式，它甚至可以在树莓派（Raspberry Pi）等低功耗设备上运行。
您可以直接在浏览器中体验演示版，或通过 Docker 运行。该项目为开源（GPL-3.0），旨在打造个人怀旧家庭影院体验。
对不起。
特朗普政府的金融犯罪执法网络（FinCen）政策旨在通过降低美墨边境附近金融交易的报告门槛来遏制贩毒集团的洗钱活动，但该政策正面临强烈抵制。该规定最初要求对超过200美元的交易进行申报，后提高至1000美元。这一要求给小型企业（“货币兑换所”）带来了沉重的文书工作负担，并导致其收入流失。 包括司法研究所（Institute for Justice）在内的批评者认为，该政策违宪，且针对移民社区，迫使客户提供可能被用于监控或移民执法的敏感个人数据。该政策非但没有遏制有组织犯罪，反而疏远了依赖这些门店支付账单和资助海外家人的当地居民。许多店主反映，由于担心受到政府监控，客户现在开始避开这些服务，这实际上切断了许多工薪阶层家庭的经济命脉。 由于法院正在审议政府对普通交易收集数百万条数据的行为是否构成不合理的搜查，法律诉讼已成功在多个地区暂停了该政策。对于像埃万赫琳娜·奥尔内拉斯（Evangelina Ornelas）这样的小企业主来说，该法规已成为一种不可持续的、侵入性的措施，威胁着当地社区支柱产业的生存。
Hacker News 上的一场讨论批评了《卫报》关于美国反洗钱法规的一篇文章，该法规对小型移民企业造成了严重影响。
评论者普遍认为，该法规声称旨在遏制卡特尔活动的说法是一种误导。参与者认为，大规模洗钱通常发生在国际金融市场，而非通过小额跨境转账实现。用户进而指出，该法规的主要意图是惩罚那些依赖跨境金融往来的移民群体。
该讨论凸显了两种观点之间的分歧：一方认为公众被这些法律的“表面”说辞所蒙蔽，另一方则认为由此造成的破坏是歧视性政策的蓄意结果。讨论最后指出，执法部门对小企业采取的严厉手段，与对高层人物监管的缺失形成了鲜明对比。
Keet 是一个新兴的个人学习平台，允许用户针对任何主题生成定制的多邻国（Duolingo）式课程。通过调整每个学科的深度、复杂程度和叙述风格，用户可以获得结构清晰、以碎片化路径呈现的个性化课程。
该平台强调主动学习，将引人入胜的解说视频与互动游戏及测验相结合，确保用户在进入下一阶段前掌握相关概念。无论是学习拓扑学等复杂的学术领域，还是小众的历史事件，Keet 都能将信息分解为逻辑化的模块和课程，从而促进深层理解。
Keet 目前处于内测阶段，需通过候补名单获取访问权限。虽然该平台在免费试用后采用基于点数的课程生成系统，但其核心重点始终在于提供一种高度灵活且互动的学习体验，并随学习者的特定兴趣不断进化。
获得 YC S24 支持的初创公司 Keet 发布了一款移动应用程序，旨在为自主学习者提供结构化的课程教学。创始人 Zack 和 Tommy 在学习过程中发现，整合 YouTube 和 ChatGPT 等零散资源非常繁琐，因此开发了 Keet，用于针对任何主题生成个性化课程。
该应用采用定制的教学设计方法，根据比格伦分类法（Biglan quadrants）对学科进行分类，从而调整教学风格：例如为“硬纯科学”学科提供证明推导，或为“软纯科学”学科提供叙述性视角。课程通过使用 Manim 和 Remotion 制作的高质量短视频呈现，并搭配互动评估（如操作 3D DNA 模型）来巩固学习效果。
目前 Keet 正处于测试阶段，它优先保证高质量的长期课程生成，而非生成速度。未来的更新旨在整合全球先修课程地图，根据个人的背景和薄弱环节量身定制内容。团队计划采用基于积分的订阅模式运营。用户目前可通过 TestFlight 使用代码“KEETHN”试用该应用。
**git-knife** 是一款桌面图形界面工具，旨在填补 Git 生态系统中的一个主要空白：轻松且安全地编辑提交元数据。虽然 GitKraken 或 Sublime Merge 等现有工具在重写或重排提交方面表现出色，但它们将提交日期和作者身份视为不可变数据，且缺乏批量编辑功能。 **git-knife** 允许你： * **编辑任何元数据：** 修改提交信息、作者/提交者姓名和邮箱，以及作者和提交者的日期。 * **批量操作：** 在多个字段中执行查找和替换操作（支持正则表达式），例如更新整个项目历史记录中的旧邮箱地址。 * **安全第一：** 该应用程序在应用更改前提供清晰的预览，自动创建备份引用以实现一键恢复，并在你修改已推送到远程仓库的历史记录前发出警告。 在底层实现上，它使用系统命令行和 `git commit-tree` 来重建提交，确保文件内容保持不变。它专为需要清理混乱提交历史的开发者设计，省去了使用复杂命令行工具的烦恼，也打破了标准图形界面工具的局限性。
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Show HN: Git-knife – 像操作电子表格一样编辑提交信息、作者和日期 (github.com/therealyt)
12 分，YonathanTesfaye 发布于 21 分钟前 | 隐藏 | 往日 | 收藏 | 3 条评论
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sixtyj 3 分钟前 | 下一条 [–]
名字加分。
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cautiouscat 14 分钟前 | 上一条 | 下一条 [–]
看起来很酷！有截图吗？
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YonathanTesfaye 8 分钟前 | 父评论 | 下一条 [–]
https://imgur.com/a/V5EGCOw
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Cua 团队发布了一款进程级的“Metal 能力垫片”（Metal capability shim），旨在弥合运行在 Apple Silicon 上的 macOS 虚拟机（VM）的性能差距。
通常情况下，苹果的 `Virtualization.framework` 会向访客虚拟机报告保守的 GPU 功能，导致 `llama.cpp` 等应用程序即使在底层硬件能力充足的情况下，也会默认使用速度较慢、已过时的处理路径。这款新垫片通过拦截 Metal 能力查询，允许访客系统报告更高性能的系列以及增加线程组内存限制。
在 M1 Ultra 上的基准测试显示，性能得到了显著提升：TinyLlama 1.1B 的提示词处理速度提高了 11 倍以上，Gemma 4 12B 的生成速度提高了 14 倍以上，达到了接近物理机的性能水平。
该工具作为一种宽松授权的研究成果发布，允许开发者审计代码，并在不同的 macOS 版本和硬件上进行测试。虽然这种“解锁”状态显著优化了 AI 工作负载，但它目前仍处于实验阶段，依赖于访客系统的私有实现细节，且仅限于单个进程。团队邀请社区共同探讨哪些 Apple Silicon 芯片和 Metal 工作负载能从这些优化中获益最多。
Hacker News 最近的一场讨论强调了在 Apple `Virtualization.framework` 虚拟机内运行 `llama.cpp` 时性能的显著提升。
与最初的印象相反，报告中提到的 11–16 倍速度提升并非适用于所有 Apple Silicon 用户。这一提升源于一项特定修复，解决了 `llama.cpp` 在虚拟机内运行时的 Metal 内核选择问题。此前，虚拟化环境导致软件选择了低效的内核，从而严重限制了性能。通过解决这一选择问题，新实现方案在推理和生成 token 的速度上，较常规虚拟机配置有了大幅提升。
用户澄清说，这些性能提升仅针对此虚拟化用例，并非针对所有 Apple Silicon 硬件的通用优化。此外，针对报告中提到的“Apple 1–9”，用户澄清这是指 Apple Metal GPU 的功能集系列，而非 M 系列芯片代际。