## LLM：非营利组织的益处与伦理问题 最近对大型语言模型（LLM，或生成式人工智能）的探索，在非营利组织帕里亚蒂（Pariyatti）内部引发了一场辩论，该组织以严格的道德准则（避免伤害、盗窃、不诚实等）运营。虽然LLM提供了令人兴奋的可能性——特别是通过快速翻译提高可访问性，以及帮助残疾开发者——但却引发了重大的伦理担忧。 核心问题是**剽窃**：LLM本质上是建立在“窃取”受版权保护的材料之上，包括来自个人创作者和具有不兼容许可的开源项目。使用LLM隐含地支持这种做法，并依赖于隐藏生成内容的来源——这是一种不诚实的行为。 尽管存在这些担忧，LLM也提供了切实的益处。它们通过快速将内容翻译成多种语言来增强可访问性，并使残疾人（例如作者本人）能够克服身体限制，继续编码。然而，过度使用会导致“人工智能疲劳”——不断需要审查和完善LLM输出，模糊了辅助和耗时工作的界限。 最终，作者质疑益处是否超过了伦理妥协，敦促非营利组织在广泛采用之前仔细考虑这些问题，认识到潜在的长期心理影响和供应商锁定。LLM的未来仍然不确定，但谨慎的方法至关重要。
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一个 Hacker News 的讨论围绕着一篇名为“LLM 的问题”(deobald.ca) 的帖子展开。核心争论在于对大型语言模型提出的批评是否有效。
许多评论者表达了对重复、无根据的观点感到沮丧——既有赞扬人工智能的，也有谴责人工智能的，都缺乏有意义的论据。一个关键的争论点是 LLM 是否构成抄袭。虽然作者将此视为一个核心问题，但有些人认为这种担忧被夸大了，指出社会普遍接受这种做法，还有人认为这种论点是娱乐产业推动的偏颇宣传。
最终，该帖子强调了对 LLM 进行更细致讨论的愿望，超越简单的“赞成”或“反对”立场。一位评论员甚至建议放弃这场争论，引用了佛教原理。
## 全息图 v0.7.0：Elixir 在浏览器上的重大飞跃
全息图 v0.7.0 是将 Elixir 带到浏览器上的一个重要里程碑，Erlang 运行时覆盖率从 34% 跃升至 96%，Elixir 标准库准备就绪度从 74% 提升至 87%。本次发布是近 3 个月工作和超过 700 次提交的结果，移植了 150 个新的 Erlang 函数，完成了 238 个 Phase 1 函数中的 228 个。
这种扩展的覆盖范围解锁了大量 Elixir 标准库函数，可用于客户端使用，包括字符串处理、集合、集合、二进制操作、Unicode 处理、数学和文件路径操作。虽然与进程相关的模块已推迟到 Phase 2，但现在已经提供了构建全栈 Web 和基本本地优先应用程序所需的大部分功能。
除了移植之外，v0.7.0 还引入了更快的编译速度、跨平台设置、NixOS 兼容性以及与存储、不可变性、模板插值等相关的错误修复。本次发布还为未来的功能奠定了基础，例如客户端 ERTS 和改进的 ETS 基础设施。
衷心感谢 49 位贡献者，尤其是 @mward-sudo，感谢他们的奉献。 这项进展得益于 Curiosum 和 Erlang 生态系统基金会的赞助，以及慷慨的 GitHub 赞助者。
## 全息图 v0.7.0：Elixir 到 JavaScript 编译取得重大进展
全息图是一个工具，允许开发者使用纯 Elixir 编写全栈应用程序，并在浏览器中运行。它发布了 0.7.0 版本，标志着其移植工作的重要里程碑。49 位贡献者共同移植了 150 个 Erlang 函数，将客户端 Erlang 运行时覆盖率从 34% 提升至 96%，Elixir 标准库的准备就绪度达到 87%。
此次扩展的覆盖范围现在使绝大多数必要的 Elixir 标准库函数——包括字符串操作、集合和时间操作——能够在浏览器环境中运行。该版本还包括常规增强和错误修复，为未来的本地优先应用程序开发奠定了基础。
创建者欢迎大家关于该项目及其编译器的提问，该编译器目前并非独立项目，而是内置于框架中。它与另一个 Elixir 到 JS 转译器 Gleam 在方法和目标上有所不同。
## C++ 标准库：极简主义的理由 本文认为 C++ 委员会 (WG21) 应该采纳更极简主义的方法来设计标准库，借鉴 Zig 编程语言的理念。Zig 故意保持其标准库较小，将不太重要的组件迁移到社区维护的包中——这得益于其强大的包管理器。C++ 缺乏这种“安全阀”，导致每次添加组件都会带来永久性的维护负担，影响未来的开发、教育和编译器厂商。 核心论点是经济性的：委员会有限的资源应该优先考虑那些具有可证明、持久协调效益的组件。添加新组件应该设置很高的门槛，专注于对*所有*程序都至关重要的低级、基础工具。诸如专用文件格式或高级框架等功能更适合外部库。 Zig 积极*移除*那些无法证明其维护成本的组件，表明收缩也可以是进步。虽然 C++ 面临 ABI 稳定性等挑战，但采纳一种预设时效性的思维方式——定期重新评估现有组件的必要性——至关重要。投资于生态系统基础设施，而不是无休止地扩展标准，最终将使 C++ 社区受益，并防止标准库变成过时、有问题的设计的集合。
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从 Zig 中学到的经验 (vinniefalco.com)
8 分，由 greg7mdp 2小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
lukaslalinsky 15分钟前 [–]
我现在对 Zig 的了解比 C++ 更多，但如果文章一开始就出现这么多错误，很难认真阅读。Zig 确实在标准库中有一个 HTTP 客户端，有一个 tar 读取器，realpath 也没有被移除，它仍然存在于 std.Io 命名空间中。回复
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许多软件工程师没有采用作者认为非常有价值的做法：维护一份纸质工程笔记本。这并非像Jupyter那样的数字工具，而是对工作——目标、步骤和推理——进行即时、手写的记录，而不是事后记录。它模仿了研究中使用的详细实验室笔记本，旨在达到清晰的程度，以便另一个人（包括“未来的你”）能够重现该过程。 作者从2016年开始将这种方法用于客户工作，发现它对于组织和记忆至关重要。手写有助于回忆，并在编码*之前*迫使深思熟虑，充当“思考工具”，并明确理解的内容——以及不理解的内容。 虽然它不用于回顾性审查或分享，但写作的*行为*是核心益处。虽然它不适合所有人，但作者鼓励尝试不同的格式和细节，认为这种做法值得尝试，以提高生产力并理解自己的工作流程。
最近的 Hacker News 讨论强调了保持传统工程笔记本的价值。用户 evakhoury 分享了一篇文章关于这种做法，引发了关于其益处的讨论。
Woodruffw 强调，*书写本身* 极大地帮助记忆，即使细节很少——回忆旧笔记本中的想法比从 Obsidian 等工具中检索更详细的数字笔记更容易。
另一位用户 albert_e 提到，他/她即使笔记不常被重新阅读，也会在工作和会议中使用实体笔记本，并观察到同事中很少有人使用笔记本。
这场讨论强调了手写、记忆形成和保持上下文之间令人惊讶的强大联系，表明这是一种简单而有效的方法，适用于工程师及其他领域。
苹果公司长期计划对Siri虚拟助手的升级在近几周的测试中遇到了一些问题，可能会推迟几项备受期待的功能发布。据知情人士透露，苹果原本计划在iOS 26.4（定于三月发布的操作系统更新）中包含这些新功能，现在正致力于在未来的版本中逐步推出。这意味着某些功能可能要推迟到至少iOS 26.5（预计五月发布）和iOS 27（九月发布）。
## 苹果Siri面临发布问题及领导力争论
苹果最新的Siri改进遭遇延误，引发了关于该公司在蒂姆·库克与史蒂夫·乔布斯领导下发展方向的讨论。彭博社报道详细介绍了新“林伍德”架构的挑战以及对谷歌Gemini技术的依赖。
评论员认为库克擅长优化，但缺乏乔布斯的远见卓识，可能导致苹果在人工智能等新兴技术领域落后。一些人认为苹果的优势在于其集成的硬件/软件生态系统，专注于混合现实和芯片等领域比追逐每一个趋势更明智。另一些人指出苹果的方法发生了转变——过早承诺功能，不同于乔布斯的“准备好才发布”政策。
许多人对Siri长期存在的问题感到沮丧，质疑为它工作的庞大工程团队的效率。关于苹果对隐私的关注（需要设备端处理）是否阻碍了其人工智能能力与特斯拉和谷歌等竞争对手相比，也存在争论。最终，许多人希望苹果优先考虑质量，而不是匆忙推出有缺陷的产品。
🎲 可验证公平审计 ⚀ ⚅ ⚂ ⚃ ⚁ ⚄ 准备就绪 滚动可验证的随机骰子 1. 承诺（未来锁定） 已承诺玩家哈希： 已承诺服务器哈希： 目标Drand轮次： 查看Drand公共信标 ↗ 2. 揭示与验证 已揭示玩家种子： Hash(种子) 结果： 已揭示服务器种子： Hash(种子) 结果： Drand 熵 (签名)： 最终组合随机数 (Hash(player-seed + ':' + server-seed + ':' + drand_signature))： 结果 = (随机数 % 6) + 1 = GitHub • 文档 • [email protected] • blockrand.net © 2026 BlockRand
## 使用 Blockrand 实现可验证的公平随机性
一个名为 Blockrand (blockrand.net) 的新系统旨在为游戏和彩票等应用提供真正无信任的随机性。它通过利用 Drand 协议的“双盲”方法来实现这一点。
其工作原理如下：玩家和服务器分别提交一个秘密哈希值。选择一个未来的 Drand 轮次（时间锁定以保证不可预测性）。一旦 Drand 轮次发生，所有秘密都会被揭示，并使用组合种子（玩家、服务器和 Drand 的签名）生成一个确定性的随机数。
至关重要的是，验证是数学上的：秘密哈希值必须与承诺匹配，并且 Drand 签名只有在时间锁定*之后*才可用。这可以防止任何一方进行操纵，确保公平性是设计出来的，而不是依赖信任。
一位用户在测试期间报告了一个错误，但开发者正在调查。该系统承诺一个安全且可验证的随机数生成过程。
## Heroku：并未消亡，但已深刻改变 在关于Heroku的最新消息之后，作者——一位生产工程运维的前技术负责人（2021-2024）——提供了一个内部视角，认为尽管表面上看如此，Heroku并未结束。作为直接支持所有Heroku工程团队的人，他们亲眼目睹了Salesforce 2010年收购带来的挑战。 核心问题并非技术故障，而是组织摩擦。收购后，将Heroku整合到Salesforce的系统中造成了疲惫并减缓了进展。为期十年的集中化努力进一步使情况复杂化。资源不足加剧了这些问题，Heroku默默地承担了其他Salesforce组织的花费，却没有得到充分的认可或投资。 作者强调了创新与企业级需求（如安全和合规性）之间的斗争，以及扩展曾经的创业公司所面临的困难。他们设想了解决方案——例如资源核算平台——来展示Heroku的价值，但系统性问题阻碍了实施。 最终，作者认为Heroku的困境是许多在发展和收购中挣扎的科技公司所共有的。虽然承认对其现状感到悲伤，但他们仍然抱有希望，相信Salesforce有能力解决这些挑战，并且Heroku正在演变，而不是终结。
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Heroku 并没有死 (nombiezinja.com)
8 分，jbm 2小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
themanmaran 9分钟前 [–]
> Heroku 仍然是一个积极支持、可用于生产环境的平台，重点在于维护质量和运营卓越性，而不是引入新功能 [1]
这句话对我来说真正宣告了它的死亡。我曾经是 Heroku 的忠实用户，直到 2023 年还在使用它。但说实话，它很快就落后于 Supabase 和 Vercel 等产品的能力和开发体验。
虽然我同意它可能会以僵尸模式存在另一个十年，但如果 Salesforce 不想改进产品，它只会慢慢流失用户，直到维护成本低于收入。
[1] https://www.heroku.com/blog/an-update-on-heroku/ 回复
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传统的纱丽设计，以其严格的几何规则（如 *korvai* 连接）和神圣图案为特征，对人工智能提出了独特的挑战。早期的 AI，如卷积神经网络 (CNN) 和生成对抗网络 (GAN)，常常会生成视觉上吸引人但结构上存在缺陷的设计，可能导致文化上不敏感的“胡言乱语”。GAN 虽然擅长模仿纹理，但难以掌握编织的底层 *语法*。 解决方案在于更新的“胶囊网络”（CapsNets），它们擅长理解空间关系并确保设计连贯性。与 CNN 不同，CapsNets 使用“胶囊”——一组神经元，它们不仅编码 *存在什么*，还编码 *如何定位和方向*。 新兴技术，如扩散模型和强化学习，进一步增强了设计可能性。扩散模型可以根据详细提示对图像生成提供精确控制，而强化学习则允许 AI 通过模拟织布环境“学习”设计规则，并因正确的图案放置而获得奖励。 这些进步使设计师能够集思广益、测试变体并生成文化上流利的设计草案，充当“文化档案员”，以保存和发展这种复杂的工艺。最终目标是利用 AI 增强而非取代手工编织纱丽设计的艺术性。
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坎奇普兰纱丽与思考机器 (altermag.com)
4 分，trojanalert 1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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Anthropic 正在主动应对其在美国不断增长的 AI 基础设施带来的电力成本上升问题。公司认识到数据中心需要大量电力——未来几年全国可能达到 50 吉瓦，并且可能通过电网升级和需求增加导致消费者价格上涨，因此公司承诺承担这些成本。 具体而言，Anthropic 将完全资助其数据中心所需的电网基础设施升级，承担通常转嫁给纳税人的成本。他们还将努力增加新的发电量，并直接抵消其电力需求造成的任何价格上涨。其他努力包括投资于减少高峰时段电网压力的系统，以及支持当地就业创造和可持续发展实践。 Anthropic 承认公司层面的行动不足够，并倡导更广泛的联邦政策来加速能源开发和电网现代化。该举措旨在确保 AI 发展不会给消费者带来更高的能源账单。
Anthropic 宣布将承担其数据中心连接到电网所需的所有电网升级成本，包括通常会转嫁给消费者的成本。这一声明源于对数据中心需求导致电价上涨的担忧，引发了 Hacker News 上的讨论。
一些评论员质疑该承诺的实用性和必要性，指出互联互通成本通常已经由基础设施项目承担。他们认为 Anthropic 的承诺可能很大程度上是假设性的。然而，另一些人则指出北卡罗来纳州最近通过的立法（参议院法案 266）允许像杜克能源这样的公用事业公司寻求大幅加价，这可能与数据中心基础设施需求有关。
一位异议者批评了人工智能模型训练的能源效率低下，而另一位则主张对这些实体进行政府征税，而不是依赖自愿承诺。这场讨论凸显了人工智能行业能源需求与更广泛的成本和可持续性社会关注之间的日益紧张关系。
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Sekka Zusetsu: 一本雪花图鉴 (1832) (publicdomainreview.org)
6 分，来自 prismatic 1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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