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帖子强调一篇文章的报道：基于新发布的开源排放模型，相同的 AI 请求在德克萨斯产生的 CO2 是瑞典的 8.5 倍。Hacker News 评论者讨论了实践和政策影响：向 CodeCarbon 贡献研究结果、将数据中心选址于电力连接附近而非人口中心，以及要求数据中心通过抵消绿色能源进行监管。争论焦点是区域清洁能源优势是否真正隔离；一位评论者认为全球能源市场和贸易意味着瑞典增加清洁能源使用可能提高其他地方成本，而其他人指出瑞典和德克萨斯并未直接电网互联，并质疑清洁产能固定的假设。总体而言，该讨论串强调 AI 排放高度依赖当地能源结构，数据中心选址和能源政策都很重要。
规则30是一种细胞自动机，仅由一条简单的局部规则定义，却产生看似随机的行为。从一个黑色单元格开始，其左侧稳定成条纹，右侧保持杂乱，中心列通过标准随机性测试。斯蒂芬·沃尔夫勒姆在2019年为关于中心列的三个未解问题悬赏30,000美元：它是否会重复、颜色长期是否平衡，以及计算第n个单元格是否需要n步工作量。七年后的现在，这三个问题仍无解。 2026年10月的最新研究得出几项结果：对于含黑色方块的有限起始状态，中心重复是不可能的；中心附近不存在反例；边缘具有精确的秩序（左侧条纹，右侧二的幂尺规），且这种秩序永远不会到达中部；整个金字塔可分解为重叠的谢尔宾斯基三角形；而中心重复会迫使左侧变成从不空白的晶体。一个由84个方块组成的环展示了可能性与不可能性多么接近。该问题也与考拉兹猜想相似——两者都是简单规则，其输出难以证明，且两者都展开为重叠的谢尔宾斯基三角形。目前仍无证明，但这些发现使反例显得不可信。
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规则 30：一个黑细胞
(
wolframcollatzmahler.com
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5 分
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amichail
1 小时前
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Traits 是一种拟议的 Zig 约定：comptime 结构体，用于为类型捆绑相关函数，灵感来自 OCaml 模块。与运行时接口不同，它们避免动态分发；与鸭子类型不同，它们使契约显式。trait 被定义为返回操作结构体的函数，在 comptime 实例化（例如 Num(T)）。实现可以手动创建或通过 `impl` 创建。函数将 trait 作为 comptime 值接受，从而支持单态化和内联。辅助函数如 `getTrait` 从类型中检索实现。trait functor 将 trait 柯里化为新的 trait 或函数。常见 trait 包括 Into/From、Index 和 Iterator/Iterable。Trait 适合性能关键的热循环，但应有选择地使用：过度使用可能导致二进制膨胀和缓存抖动，有时动态分发更好。它们是一种约定，而非语言特性，提供显式控制。
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（
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9 分
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Ygg2
2 小时前
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图像通过40颗天空星体的垂直位置编码一条信息。它们的y坐标是30到135之间5的精确倍数；解码公式k=(y-30)/5，其中0为空格，1–26对应A–Z，得到：怪物在月光模块上行动。星体大小、月光反射椭圆、陨石坑、云和树被检查过，但未显示一致编码，似为装饰。精确的整数对齐与连贯句子支持高置信度解码。
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Fable 5.1 是如何在图片中隐藏消息的？
（
lesswrong.com
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13 分 由 gmays 2 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
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walrus01 14 分钟前 [-]
让我们看看能否把秘密消息隐写进骑自行车的鹈鹕 SVG 图片中，作为测试。
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动态语言对象常把名称到值的映射实现为哈希表，但哈希和间接访问使属性访问变慢。运行时转而使用 maps/shapes：作为属性添加而形成树状结构的不可变、稳定布局描述符。每个对象内联存储属性并引用其 map，实现快速偏移量查找。内联缓存记住最近的 map 和属性索引，将重复读取变为快速指针检查加索引加载；未命中则回退到字符串查找并更新缓存。Map 仅描述布局且与类无关，因此不同类可共享同一 shape，但这可能使分发复杂化。相关优化包括存储策略和类型冻结，后者在 shape 中记录值类型以减少守卫检查。一个小型 C++ 运行时演示了紧凑头部、内联属性和 shape 转移。总体而言，shape 用可预测布局替代灵活哈希表，使常见属性访问快得多。
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对象、属性、映射，哦天啊
(
bernsteinbear.com
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7 分
由
ibobev
1 小时前
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实验性的 HTML-in-Canvas API 让开发者能够将可交互的 DOM 内容直接渲染到 2D canvas 或 WebGL/WebGPU 纹理中，同时保留可访问性、文本选择、浏览器集成和 SEO。它结合了 DOM 的优势——文本布局、表单、页内查找、扩展和可访问性——与 canvas 的性能。设置包括添加 `layoutsubtree`，使用 `drawElementImage`、`texElementImage2D` 或 `copyElementImageToTexture` 进行渲染，然后同步 CSS 变换。Three.js 和 PlayCanvas 等库已经支持它。演示包括 3D 书籍、折射 UI 和动画 SVG 纹理。限制包括不支持跨源 iframe 内容和主线程滚动限制。该 API 正在 Chrome 148–150 中进行源试用。
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HTML-in-Canvas API 起源试验
（chrome.com）
7 分，由 andrewstuart，1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
help chews 33 分钟前 [–]
嘿，伙计，我们在你 DOM 中的 Canvas 里放了一个 DOM。
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Hacker News 上的一篇帖子链接到 Steve 未发表的 1980 年 Byte 手稿《LISP Comes of Age》，记录了他 1980 年 8 月前往斯坦福 AAAI 会议的行程。他描述了与 Hofstadter、Vinge 和 Hogan 等人物交流，参观 Xerox PARC，探索 FORTH 和 AI 文化，甚至抓到一名在宿舍 prowler。AAAI 之后，他留了下来参加首届 LISP 会议，沉浸在该语言的文化中。这篇文章从未发表，因为编辑想要一篇技术性 LISP 文章，而不是文化哲学性文章，尽管它后来为他的教科书 AI Programming 部分提供了参考；手稿于 2018 年通过 Steve Orr 的扫描/OCR 被重新发现。HN 帖子（6 分，3 条评论）引用了更早的相关帖子和一个题为“Will Spiritual Robots Replace Humanity by 2100?”的后续会议演讲。文中还提到 YC Winter 2027 申请。
新近发现的埃尔温·薛定谔未发表手稿揭示了他对1940年代量子决定论争议的回应。与他作为决定论捍卫者的声誉相反，薛定谔认为非决定论比量子力学有更早的根源，且证据与逻辑无法证明决定论或非决定论不可能。在手稿中，他反驳了埃德蒙·惠特克的主张——即隐变量无法用光子与偏振器解释量子结果。薛定谔证明，隐变量不必只有两个可能取值；一个连续值与偏振器角度相结合，就能复现量子概率并在测量后更新。这提供了一个决定论模型，但并不断言宇宙必然是决定论的。他从未发表它，可能是因为海因里希·佩尔策已提出过类似观点。历史学家弗拉维奥·德尔·桑托认为，薛定谔在其整个职业生涯中都致力于非决定论，并将此类模型视为可能性的证明而非教条。
Hacker News 的帖子链接到一篇关于丢失的薛定谔手稿揭示量子物理新转折的文章。评论者讨论了薛定谔对惠特克光子论证的调整：允许隐藏变量取 0 到 1 之间的任意值，而不仅是两个值，就足以重建量子概率。另一位评论者强调了 S.N. 玻色 1944 年关于经典决定论与量子理论的讲座，并附有相关 PDF 和玻色档案的链接。用户称赞玻色优雅的推导，并指出他可能未得到充分认可，同时引用 Partha Ghose 关于玻色在旧量子理论与新量子理论之间的作用。页面还包括标准的 Hacker News 导航、登录链接和 YC 申请通知。
有人分享了来自他们本地维基百科的一篇文章，基于维基百科文章。探索你自己的本地维基百科：本地维基百科就是维基百科，但只限于步行半小时可达的事物。本地内容直接来自维基百科——仅包含带地理坐标的页面。如果你附近少于25个事物，它会在约6英里内取最近的25个事物。如果超过500个事物，仅包含最近的500个。你的位置保存在此浏览器中：你分享的链接不包含它。本站与真正的维基百科无关联。
Hacker News 推荐“Local Wikipedia”，一个显示步行半小时内地点维基百科文章的网站。用户称赞它有助于发现附近的历史和地标；评论建议增加距离选择、公制单位、修复图片链接，并指出缺少地理坐标。一位用户认为制作耗时过长。
科学的异质空间：连贯但认知上不可及的方向 The alien space of science: Coherent but cognitively unavailable directions
15 小时前
本文介绍了一种采样科研方向的方法：这些方向在科学上连贯，但在认知上无法被现有学术社区触及——即“科学的异化空间”。它将论文分解为概念单元，聚类成“思想原子”，并使用连贯性模型对可行组合评分，使用可及性模型估算现有作者社区能否产生这些组合。组合按最大化连贯性、最小化可及性的标准排序。在16,068篇同行评审的LLM论文上测试，该采样器比前沿LLM基线产生更多样化的研究组合，同时在盲测的人工、LLM和实验评估中达到或超过每个想法的质量。时间验证显示，选择不到1%的候选可按35.9倍于随机概率恢复2025年组合，而对不可及性加权可将严格新组合的恢复提升至3.24倍于随机。该框架旨在扩展对社区可能忽视的连贯方向的探索，是对人类科学的补充而非仅加速。
一篇被NeurIPS接收的论文提出“Alien Sampling”，用于生成科学连贯但现有研究人员不太可能提出的机器学习研究想法。它将16,068篇LLM论文分解为273个想法原子，训练一个预测哪些想法组合相契的连贯性模型，以及一个为39,791名研究人员预测合理下一步方向的认知可用性模型。它对候选元组评分，以优先选择连贯且对任何人都认知不可用的组合。在回溯测试中，高分想法后来出现在2025年的论文中，包括一篇ICLR 2025 oral论文。与通常关注可解释性的Claude生成机器学习想法不同，Alien Sampling没有产生可解释性相关的想法。在人类评估中，Alien报告平均排名最佳，并占前五中的三项。该方法被扩展到数百万篇论文和数千万个概念，产生了25,000个可搜索提案。