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## 博尔赫斯与精确性的荒谬
一篇 Hacker News 的讨论，源于一篇链接到博尔赫斯 1946 年的论文《科学中的精确性》，中心在于作者对分类、语言和人类理解极限的探索。用户们赞扬博尔赫斯的机智以及他突出知识追求荒谬的能力，特别提到了他的《仁慈知识的苍天 Emporium》——一部带有荒谬类别的讽刺百科全书。
对话深入探讨了追求完美精确是否是一个有价值的目标，许多人认为语言固有的不精确性是意义的*本质*。一些人提到了维特根斯坦以及自然语言中逻辑论证的挑战。另一些人讨论了博尔赫斯对知识分子的批判，例如在《梅纳德的唐吉诃德》中，质疑脱离原始语境的分析的价值。
该讨论还涉及大型语言模型实现极端细节的潜力（和局限性），并将之与博尔赫斯虚构的地图相提并论，那些地图变得比它们所代表的领土还要大。最终，这场讨论赞扬了博尔赫斯独特的能力，即使在看似“古怪和愚蠢”的故事中，也能唤起情感并引发思考。
## 一个夜晚的思考 - 摘要
科莱特·贝伦德斯反思了作为加拿大人生活在加利福尼亚，面对美国日益加剧的政治分歧的困境。她对这个国家右倾的趋势深感担忧——特别是最近明尼阿波利斯抗议者被枪击事件和政治人物的虚伪行为所引发——但她不愿离开，因为她已经在这里建立了家庭和社区，历经了15年。
她质疑自己作为非公民，抗议大多数选民支持的政策的角色，感到自己影响变革的能力有限，除了经济捐款，或者最终“用脚投票”。贝伦德斯阐述了她的核心信念——行动自由、以品格而非固有特征评判他人、谨慎拥抱科技、开放心态和珍视生命——并承认需要更积极地参与到她所信仰的事业中。
具体而言，她强烈支持跨性别群体，并以一位正在经历性别转变的姑婆作为个人联系，也支持移民，分享了自己作为加拿大移民到美国的积极经历。最终，她表达了对日益加剧的非人化以及与1930年代相似之处的恐惧，并承诺向相关组织捐款，同时保持乐观的态度。
这个Hacker News讨论围绕着一篇博客文章，作者是一位居住在美国的加拿大人，详细描述了他对美国社会和政治的看法。 许多评论者表达了对美国价值观衰落的担忧，一些人认为美国正朝着法西斯主义方向发展。
争论的关键点在于作者对移民、言论自由和枪支管制等问题的观点，一些人认为这些观点“不爱国”。 反驳意见认为这些观点根植于启蒙原则，并强调了美国理想的历史背景。 另一些人指出，作者虽然是长期居民，但并非美国公民，因此没有同样的利益相关性。
对话还涉及那些从美国体制中受益的人积极抵制负面趋势的责任，建议采取诸如政治参与、支持基层运动以及利用技能进行积极改变等途径。 存在关于仅仅表达担忧是否足够，或者是否需要更积极参与的争论。 最终，这个帖子反映了对美国发展方向和美国身份认同的更广泛的焦虑。
## 谷歌的AI概述与健康信息：令人担忧的趋势
研究显示，谷歌的AI概述，拥有约20亿月活跃用户，令人惊讶地严重依赖YouTube作为健康信息来源——甚至超过了美国疾病控制与预防中心或梅奥诊所等权威医学网站。一项分析了德国超过5万个健康查询的研究发现，YouTube在AI概述中占所有引用来源的4.43%，远超权威医疗机构的引用比例。
这令人担忧，因为YouTube是一个向所有人开放的通用视频平台，包括那些没有医学培训的人，这引发了对所提供信息可靠性的质疑。虽然谷歌表示AI概述优先考虑“高质量”来源，并指出医疗专业人士*确实*在YouTube上创建内容，但研究人员认为可见性和受欢迎程度似乎是关键驱动因素，不一定是医学权威。
这项研究延续了之前关于AI概述中不准确健康建议的发现，凸显了该工具设计中可能存在的结构性问题。即使在像德国这样监管严格的医疗保健环境中，对非权威来源的依赖也表明存在更广泛的问题。谷歌为该工具辩护，表示大多数被引用的YouTube视频来自值得信赖的医学频道，但承认这些视频只占整体引用数量的一小部分。
台积电风险
TSMC Risk
15 小时前
## 台积电：人工智能繁荣的瓶颈
尽管需求旺盛，人工智能行业面临一个关键的制约：全球领先的半导体制造商台积电的芯片生产速度不够快。亚马逊、微软、谷歌和Meta等大型科技公司都报告称需求超过供应，这直接与台积电的产能有限有关。
这并非新问题；台积电最初低估了人工智能对芯片的需求规模，导致在ChatGPT点燃当前繁荣时期资本支出停滞。虽然台积电现在正在增加投资（今年计划投资520-560亿美元），但这些新的晶圆厂要到2028-2029年才能显著影响供应。
核心问题是风险规避。台积电不愿过度投资于可能无法实现产能，而是将风险——以及潜在的收入损失——转嫁给客户。解决方案并非仅仅要求台积电提供更多，而是要促进来自三星和英特尔等公司的*竞争*。目前，这些替代方案缺乏台积电已建立的可靠性和客户服务，这阻碍了公司实现多元化。
最终，真正的人工智能繁荣，甚至满足预测的需求，需要打破台积电的垄断，并激励对代工厂产能的更多投资——即使这意味着接受一些风险。
## TSMC 与 AI 芯片依赖 - Hacker News 讨论总结
一场 Hacker News 讨论围绕着 AI 对台湾领先半导体制造商台积电的依赖性以及中国侵略可能造成的潜在破坏。最初的观点认为，AI 在台湾存在一个关键且易于攻击的依赖。
然而，评论者反驳说，美国正在亚利桑那州建设台积电工厂以作为保障。关于这些美国工厂的速度和有效性，存在争论，一些人怀疑它们是否会将长期技术投资置于短期利润之上。另一些人则认为，以苹果和亚马逊等公司为代表的美国创新，证明了美国在技术进步方面的强大记录。
讨论还指出，即使在冲突中，完全摧毁芯片生产的可能性也很小，韩国和日本也存在产能。一个主要担忧是台积电与英伟达和苹果等主要客户的锁定产能，这可能会阻碍 RISC-V 等替代架构的开发。最终，该帖子承认冲突将造成巨大的压力，同时也指出了台湾自身的防御能力。
## 银翼杀手：服装总结 查尔斯·克诺德（在迈克尔·卡普兰的协助下）设计了《银翼杀手》的服装，旨在打造一种扎根于1930/40年代黑色电影时尚的未来主义美学。哈里森·福特的瑞克·戴克尔穿着标志性的棕色风衣和一系列独特图案的衬衫——他因《夺宝奇兵》后拒绝戴帽子而闻名。 服装反映了人物性格。加夫（爱德华·詹姆斯·奥尔莫斯）体现了爱德华时代的纨绔子弟，而罗伊·巴蒂（鲁特格·豪尔）则具有微妙的军事风格。复制人莱昂（布里恩·詹姆斯）和普利斯（达瑞尔·汉纳）的造型旨在反映他们的出身——莱昂穿着未来主义的监狱制服，普利斯则穿着挑衅性的虎纹服装。 瑞秋（肖恩·杨）的迷人造型灵感来自1930年代的设计师，如吉尔伯特·艾德里安，以及80年代的强势着装，包括引人注目的丝绸套装和华丽的皮草大衣。其他关键造型包括泰瑞尔华丽的晨袍和塞巴斯蒂安色彩鲜艳、破旧的服装。许多服装是在意大利服装公司制作的，使用了定制服装和潜在的二手服装，尤其是在背景人物中。这些设计为《银翼杀手》独特的氛围世界做出了重大贡献。
一个由《银翼杀手》服装设计档案链接引发的黑客新闻讨论，集中在现代科幻电影视觉创意似乎正在下降的问题上。用户认为，《银翼杀手2049》等电影的服装与原始《银翼杀手》的“过度最大化”和细节丰富的服装相比，显得简约且令人难忘。
针对这种转变，提出了几种理论。一种观点认为，电影制作人现在优先考虑高效的制作——更易于CGI集成和成本效益——而不是精细的设计。另一种观点认为，现代美学反映了一种更广泛的文化趋势，即趋向于灰度和极简主义，这种趋势源于对显得“古怪”的恐惧。一些人认为，早期的电影制作人通过更丰富的布景和服装来弥补有限的CGI，从而创造出沉浸式的世界。
对话还涉及了过去科幻美学对当前期望的影响，以及熟练的工作人员（编辑、布景设计师）在提升电影整体质量方面所起到的关键作用，即使在看似“糟糕”的制作材料下也是如此。最终，人们承认了世代差异，有些人更喜欢《2049》的风格，同时欣赏原始电影的独创性。
苹果推出新款AirTag，具有更长的范围和改进的查找功能。
Apple introduces new AirTag with longer range and improved findability
15 小时前
## 新AirTag：苹果增强追踪功能 苹果发布了新一代AirTag，在原有的物品追踪器基础上进行了改进。更新后的AirTag显著提升了追踪体验，精确查找的范围扩大了50%，现在可以在Apple Watch Series 9和Ultra 2上使用，并且扬声器音量翻倍。 新AirTag采用第二代超宽带芯片（也用于较新的iPhone和Apple Watch），使寻找丢失物品比以往更容易。苹果还与超过50家航空公司合作，利用“共享物品位置”功能，明显减少了行李延误和丢失的情况。 安全性仍然是重点，继续提供端到端加密和防止不受欢迎追踪的保护措施。新AirTag在设计上也考虑了可持续性，使用了回收材料。 新AirTag售价29美元（单包）和99美元（四包），与上一代型号价格相同，并且兼容现有的AirTag配件。
## 苹果更新AirTag，功能有所改进
苹果发布了新款AirTag，拥有更长的蓝牙范围和增强的“查找”功能。此次更新也强调了环保考量，设计中使用了85%的回收塑料、100%的回收稀土元素（用于磁铁）和100%的回收镀金 – 所有这些都低于30美元。
讨论中，用户赞赏AirTag的经济实惠、可更换电池以及追踪行李、钥匙，甚至定位认知障碍亲人的实用性（尽管GPS干扰可能是一个问题）。一些用户指出仍然缺少内置的连接点，导致许多人依赖第三方配件。
人们对潜在的跟踪滥用表示担忧，但苹果坚持现有的反跟踪措施，包括针对与个人一起移动的未知AirTag的通知，现在扩展到Android 6+用户。预计将进行拆解，以确定是否进行了修改以防止移除扬声器，因为有些人会使用这种方法来妨碍追踪。总的来说，这次更新似乎是渐进式的，许多现有AirTag用户可能没有立即升级的必要。
## AI驱动的代码翻译：宝可梦对战Rust移植
受微软雄心勃勃的AI驱动代码库重写策略启发，作者开始了一个假日项目：使用Anthropic的Claude将复杂的宝可梦对战模拟器从JavaScript移植到Rust。目标雄心勃勃——利用AI自动化一项重要的代码翻译任务。
该项目并非一帆风顺。逃离Claude的沙盒需要创造性的解决方案，例如使用本地Node.js服务器进行Git推送，以及使用Docker绕过杀毒软件限制。维持持续运行需要解决权限提示（使用AppleScript）和自动更新（使用自动点击器）的问题。
最初的直接翻译尝试产生了包含缺陷抽象的错误代码。成功来自于一种更结构化的方法：让Claude为原始JavaScript生成Rust代码，逐方法进行，并将大文件分解为更小、更易于管理的部分。一个关键策略是在优化*之前*进行一对一翻译。
经过四周和5000次提交，一个可用的Rust移植版本得以实现，相比原始JavaScript，速度有了显著提升。虽然需要持续的监督和工程专业知识来指导和纠正Claude，但该项目证明了基于LLM的编码代理在大型代码翻译方面的潜力，即使对于没有Rust经验的人也是如此。作者希望其他人能够在此基础上构建，创造他们最初设想的宝可梦对战AI。
一个 Hacker News 的讨论围绕着一位开发者使用 Anthropic 的 Claude Code AI 在一个月内将 10 万行 TypeScript 代码移植到 Rust 的经验（链接：vjeux.com）。
对话很快转移到持续运行 Claude Code 的*成本*上。用户质疑 200 美元/月的订阅计划是否足以用于 24/7 使用，特别是与 Cursor 等替代方案相比。
几位评论者指出最近的报告（链接：she-llac.com/claude-limits & 一个 GitHub issue）表明 Anthropic 已经显著*降低了使用限制*和每日 token 额度。他们警告说，大量、无人值守的使用可能会迅速达到这些限制，可能使 200 美元的计划无法持续运行。一位用户还开玩笑地建议使用 `yes` 命令进行自动输入。
许多人开始使用人工智能编码工具时充满热情，并迅速将其应用于复杂的任务。然而，经验丰富的工程师们发现了一个关键的局限性：虽然人工智能擅长于孤立的代码片段，但难以维护整个项目的完整性。 最初对详细规范的吸引力（“规格驱动开发”）被证明是无效的，因为人工智能在迭代开发过程中缺乏人类工程师的适应性。生成的代码*看起来*是正确的——甚至能产生令人印象深刻的拉取请求——但彻底审查会发现潜在的“漏洞”——不一致、结构缺陷的代码，不尊重更大的代码库。 本质上，人工智能可以用单个代码块讲述一个好的故事，但无法为整个项目创建一个连贯的叙述。这种认识促使作者放弃了大多数任务中使用人工智能生成代码，发现手工编写的代码最终更快、更准确、更可靠，考虑到集成和维护的全部成本。
## 回归手写代码与AI代理的潜力
一位开发者（“mobitar”）分享了在两年后停止使用AI生成代码（“vibecoding”）的经验，引发了关于人类程序员与AI编码助手之间不断演变的关系的讨论。最初的热情逐渐消退，因为作者发现AI生成的代码缺乏整体理解和结构完整性。
评论者普遍认为，当前AI工具在局部任务和重构方面表现出色，*前提是得到有效引导*。Simonw认为问题不在于AI本身，而在于缺乏“代理管理技能”——即指导AI清理自身工作，尤其是在拥有强大的自动化测试套件的情况下。其他人则强调了手动修复AI生成代码的沮丧感，以及战略性地选择何时进行人工干预的必要性。
一个关键点是AI生成测试的质量，通常要么过于具体，要么缺少关键的概念性检查。成功的集成似乎依赖于利用现有、结构良好的代码库作为AI学习的示例。大家普遍认为AI是一种强大的工具，但需要积极管理和对底层代码有深刻理解，以避免制造“混乱”。也有人提醒不要过度依赖AI来学习，强调基础编码技能的重要性。
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最近一篇彭博社的文章，在Hacker News上讨论，暗示全球淡水资源正进入“破产”时代。 这引发了关于潜在地球工程解决方案的争论，一位用户提出了一个“星际迷航”场景，即全球合作旨在缓解危机。
想法包括重新分配淡水——特别是质疑将五大湖区的水引到加利福尼亚的可行性——到通过减缓硬质地表径流来改善地下水吸收。 用户指出洛杉矶已经从遥远的地方获取水源。
其他评论涉及全球不同的水价和基础设施，以瑞士的集体计费系统为例，说明那里水资源丰富且价格实惠。 原始研究论文的链接也被分享，一些评论员对政府承认人口过剩是促成因素表示怀疑。
受宝可梦快照的启发，这个项目测试大型语言模型（LLM）在3D模拟世界中控制无人机定位和识别生物（猫、狗、猪、羊）的能力。一个Rust控制器捕捉截图，并通过OpenRouter向LLM发送提示，接收无人机导航指令。目标是飞到距离三种生物5个单位以内来识别它们。
令人惊讶的是，测试中*最便宜*的模型**Gemini Flash**是唯一能够持续驾驶无人机并识别生物的模型，主要通过调整高度下降以进行更近距离的观察。更强大（也更昂贵）的模型，如**Claude Opus**和**GPT-5.2-chat**则失败了，尽管理解了任务，但经常难以控制高度。
这个实验表明，空间推理和具身人工智能能力不一定随模型规模而扩大。训练数据（Flash可能更多地关注机器人技术）和逐字逐句的指令遵循可能至关重要。该项目是一个初步的基准测试，存在局限性——迭代次数有限、单个提示和基本的反馈循环——但表明最昂贵的LLM并不总是最适合导航任务。
## LLM 与无人机控制：Hacker News 总结
最近 Hacker News 的讨论集中在一个项目上，该项目探索大型语言模型 (LLM) 是否能有效地在 3D 环境中驾驶无人机。作者发现 **Gemini 3** 是唯一能够成功导航并完成任务——在体素世界中寻找生物——的模型，但即使如此，也不够稳定可靠。
对话强调了使用 LLM 进行空间推理和实时控制的挑战。虽然 LLM 在高级规划和理解自然语言命令方面表现出色，但它们在无人机操作所需的精确运动控制方面却存在困难。 许多评论者建议采用混合方法：使用 LLM 进行任务*规划*，并将实际*控制*委托给更传统的方法，如 PID 控制器或专用路径规划算法。
**视觉语言行动 (VLA) 模型** 和多模态 Transformer 等替代方案也被认为是更合适的选择。人们对延迟、token 成本以及潜在的滥用（武器化无人机）表示担忧，但该项目总体上被认为是对人工智能能力的一种引人入胜的、非常规的探索。最终，讨论强调了 LLM 虽然很有前景，但并非*适合*所有工作的工具。