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## Roblox 百万富翁：摘要
彭博社的一篇文章强调了一些青少年在 Roblox 上制作游戏取得的成功，其中一位 19 岁的年轻人每月赚取 40 万美元。然而，Hacker News 的讨论揭示了更复杂的情况。
虽然 Roblox 为年轻开发者提供了一个潜在的高收入平台，但评论员们指出了剥削的担忧。该平台会抽取大部分收入（约 72%），并且 Robux 兑换成真实货币的汇率对创作者不利。人们还担心儿童安全问题，指责 Roblox 尽管最近进行了改进，例如年龄验证，但未能充分保护儿童免受掠夺者的侵害。
许多人讨论了该平台的成瘾性及其盈利手段，将其与赌博相提并论。另一些人强调了持续成功的难度，指出游戏的热度往往会迅速下降。尽管存在这些问题，Roblox 的可访问性和庞大的用户群（美国 16 岁以下儿童的一半）继续吸引着开发者和玩家。对话还涉及了这一代财富的更广泛影响以及对财务安全期望过高的可能性。
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将二进制浮点数转换为最短的十进制字符串 (wiley.com)
17 分，matt_d 发表于 7 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 3 条评论 帮助
leni536 发表于 5 小时前 [–]
论文中声称 zmij[1] 比所有测试实现都要快得多。如果能包含它就更好了。[1] https://github.com/vitaut/zmij 回复
adampunk 发表于 3 小时前 | 父评论 [–]
https://github.com/vitaut/zmij/commit/26b4aae7771c52314465d7...
它发布于三个月前，可能是在他们提交发表后创建的。回复
leni536 发表于 3 小时前 | 根评论 | 父评论 [–]
是的，非常近。时间不太凑巧。回复
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RISC-V 很慢
RISC-V Is Sloooow
19 小时前
过去三个月，作者一直致力于将 Fedora Linux 移植到 RISC-V 架构。这项工作包括处理错误报告（目前仅剩 17 个）以及提交 86 个软件包构建的补丁请求——其中许多已成功合并并构建为 Fedora 43。
一个主要挑战是由于当前 RISC-V 硬件的限制，构建速度较慢。与其它架构相比（例如，binutils 在 RISC-V 上需要 143 分钟，而在 x86_64 上需要 29 分钟），构建时间显著更长，因此需要禁用链接时优化 (LTO) 以节省内存并缩短构建时间。
作者使用 QEMU 和 80 个模拟核心来缓解这个问题，从而为 LLVM 等复杂软件包实现合理的构建时间。未来的计划包括构建 Fedora 44、标准化内核镜像以及获取更快的硬件——这对 RISC-V 成为 Fedora 的主要架构至关重要。需要更快的构建器来启用 LTO 并实现与其它平台相当的构建时间。
罗宾·斯隆讨论了最近发布的Gemini 3.1 Flash-Lite，称赞其速度、价格和视觉能力——特别是将其集成到更大系统中的潜力，而非直接对话。他指出谷歌持续关注广泛的“通用”智能，这与Anthropic和OpenAI对编码代理的侧重形成对比。 然而，斯隆对谷歌快速淘汰Gemini 3 Pro感到沮丧，强调了依赖外部托管模型的不可靠性。虽然自托管提供了一种解决方案，但目前的选项缺乏Gemini强大的视觉处理能力。他预计这种情况很快就会改变。 这篇来自斯隆个人博客的文章强调了对隐私和速度的承诺，这与印刷品的特性相符。他鼓励读者订阅他的新闻通讯以获取更新。
一个黑客新闻的讨论围绕着谷歌的Gemini AI模型展开，用户们分享了不同的体验。许多人称赞Gemini的智能，特别是其视觉理解能力和处理各种任务的能力——一位用户报告Gemini完美地转录了手写数据，而Copilot无法处理。几位评论员强调Gemini在不仅仅是编码辅助方面的持续改进。
然而，人们也对价格上涨（Gemini 3.1 Flash Lite贵了2.5倍）和反重力等功能性能下降表示担忧，导致一位用户取消了订阅。虽然有些人认为Gemini优于ChatGPT，但另一些人认为ChatGPT提供更好的答案，因此需要同时订阅两者。
对话涉及到了通用人工智能（AGI）的更广泛影响，质疑“通用”的真正含义，以及即使AGI到来后，是否仍然以盈利为主要目标。
因为算法用语
Because Algospeak
20 小时前
## 互联网与语言的演变：摘要 格雷琴·麦卡洛的《因为互联网》和亚当·亚历西克的《算法语言》都探讨了互联网如何塑造语言，但采用了不同的方法。麦卡洛从历史和语言学的角度出发，追溯了在线交流的演变，从早期的BBS系统到表情符号，认为互联网复兴了曾被正式规范边缘化的非正式书写。她将表情符号视为手势，是现代书面语言不可或缺的一部分。 然而，亚历西克则侧重于社交媒体*算法*的控制性影响。《算法语言》详细描述了平台如何优先考虑广告收入，迫使用户开发编码语言（例如，用“unalive”代替自杀），以逃避内容审核。他强调了Vine甚至在线“incel”社群等平台，作为新俚语出人意料的生产源。 虽然两人都承认互联网的影响，但亚历西克的作品更具批判性，揭示了算法如何对用户进行分类和营销，可能扼杀真正的个性。他甚至注意到人们在语音表达上承受着模仿MrBeast等成功内容创作者的压力。最终，《算法语言》激起了评论员的愤怒，促使人们希望出现像Mastodon和Bluesky这样的去中心化社交媒体平台，在那里语言可以自由地、摆脱算法控制地有机演变。
这个Hacker News讨论涉及互联网文化和语言的几个有趣方面。一位用户观察到，当广告算法遇到强大的广告拦截时，它们会投放随机内容——从管道焊接视频到邮轮广告——试图寻找互动。
另一位评论员注意到写作习惯的转变，将当今的数字通信与过去知识工作者很少进行大量写作的情况进行对比。对话随后深入探讨了“Alpha世代脑洞”，这是一种动态且常常毫无意义的俚语，其特点是定义不断变化和组合意义（例如“sigma skibidi Ohio！”）。一位参与者将其与莎士比亚的多层次文字游戏相提并论，认为这种新的俚语特别适合于快速变化的基于迷因的世界。
进一步的讨论涵盖了互联网俚语的传播——起源于在线亚文化（“incel cesspool”、“manosphere”）的术语变得主流——以及像用“cause”代替“because”，或用“its”代替“it’s”这样的语言捷径，这源于便利性。总的来说，这个帖子突出了数字时代语言的演变及其与在线社区和算法的联系。
这是威廉·吉布森广受好评的“蔓延三部曲”——《神经漫游者》、《零计数》和《蒙娜丽莎超载》——的数字版本，由Voyager出版社于1991年作为其“扩展图书项目”的一部分发布。该项目旨在优化在电脑屏幕上的阅读体验，侧重于排版和数字出版细节。 这个特定版本包含吉布森之前未发表的一篇后记。它最初以1.4MB软盘的形式分发给Macintosh电脑（68k架构，System 6.0.7或更高版本，需要HyperCard 2.1）。 安装过程包括挂载磁盘镜像、提取文件并将字体复制到System文件夹。书本身通过一个名为“The Library”的应用程序访问，但它们按字母顺序显示，而非按时间顺序。现代用户可以通过Basilisk II等模拟软件访问它。
Widevine 的 CLS 是 Google 提供的免费服务，供 Widevine 许可方生成 DRM 许可证。此服务端点允许内容分发商使用 Google 的基础设施，而不是完全运营自己的 Widevine 许可服务器或与第三方 DRM 供应商合作。对于一些人来说，这是一个便捷的入口——但它也有一些权衡：作为免费服务，无法获得支持和有价值的功能。或者，Google 还向许可方提供“Widevine 许可服务器 SDK”，以便在他们自己的基础设施上执行 100% 的端到端 DRM 许可证生成/交付——无需与 Widevine CLS 通信。许多第三方云多 DRM 提供商已经在使用此 SDK——这也使他们能够提供改进的服务级别和优势。例如，以下是使用 Widevine CLS 与使用具有 Widevine 许可服务器 SDK 的托管 DRM 提供商（如 DRMtoday）之间的差异：
## AI生成代码的信任挑战 随着像Claude这样的人工智能代理越来越多地自主编写代码，一个关键问题出现了：我们如何*知道*代码是正确的？传统的代码审查难以跟上变化的数量，而依赖人工智能来测试其自身的工作会形成自我验证的循环，从而忽略了根本的误解。 解决方案不是增加审查员，而是回归测试驱动开发（TDD）的核心原则：**在编写代码*之前*定义什么是“正确”的。** 工程师不应提示解决方案，而应首先编写清晰、具体的**验收标准**——对所需功能的纯英文描述（例如，“用户在凭据错误时看到‘无效的电子邮件或密码’”）。 然后，人工智能可以根据这些标准构建，并使用自动化验证（例如，对于前端使用Playwright，对于后端使用`curl`）可以严格地针对这些标准进行测试。这会将审查重点从复杂的差异转移到简单的通过/失败报告，仅突出实际的失败。 虽然这不能消除所有错误（不正确的规范仍然会产生有缺陷的结果），但它通过捕获集成问题并确保代码按*预期*运行，从而显著提高可靠性，从而提供了一种比仅仅依赖人工智能驱动的代码审查更可靠的方法。像`opslane/verify`这样的工具使用Claude和Playwright简化了这个过程。
## AI 生成代码与测试挑战
一则 Hacker News 讨论围绕使用 AI（特别是 Claude）编写代码*和*测试的陷阱。核心问题在于，AI 生成的测试往往只是确认 AI 自身的工作（“测试剧场”），缺乏真正的验证。
多位用户建议了一些缓解策略，包括采用“红-绿-重构”方法，并使用专门负责每个阶段的 AI 子代理，以及利用不同的 LLM（如 Gemini 和 Codex）进行代码生成和审查，以引入不同的视角。
一个突出的挑战是 AI 产生的代码量巨大，使得彻底的人工审查变得困难。 提出的解决方案包括自动化验证工具（如作者的 [verify skill](https://github.com/opslane/verify)）、用于针对外部服务进行测试的“数字孪生”，以及更严格的文件权限控制，以防止 AI 修改测试。
最终，对话指向了一种思维方式的转变——关注清晰的规范和*对照*这些规范进行验证，而不是仅仅依赖 AI 生成的测试。 越来越担心优先考虑速度而非正确性可能会导致软件越来越不可靠。
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同位素证据表明星际天体 3I/Atlas 起源于寒冷和遥远的地方 (arxiv.org)
17 分，来自 bikenaga 9 小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 1 条评论 帮助
dvh 7 小时前 [–]
> 碳同位素组成表明 3I/ATLAS 大约在 10-12 亿年前吸积形成。回复
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