基于 Clojure 的 `tech.ml.dataset` (TMD) 库非常适合函数式数据科学，但在处理超出系统内存的数据集时存在局限性。传统方法通常仅限于抽样或子集化，而通过 `tmducken` 库集成 **DuckDB** 则无需复杂的分布式集群即可解决这些扩展性问题。 DuckDB 提供了一个高性能的向量化 SQL 引擎，可与 TMD 无缝协作。DuckDB C 接口的最新更新支持高效的批量数据处理，使用户能够在几秒钟内于本地机器上执行复杂操作，例如连接数亿行数据。 这种集成的关键优势包括： * **内存效率：** 系统支持惰性批量处理和“零拷贝”查询路径，确保操作永远不会超出内存限制。 * **性能：** DuckDB 利用自动 minmax 和 ART 索引来加速查询速度。 * **协同效应：** 在保留 TMD 函数式编程优势的同时，获得了专业数据库强大的存储和关系查询能力。 通过结合 DuckDB 和 TMD，开发人员可以在标准硬件上处理海量数据集，为 Spark 等复杂的分布式系统提供了一种高效且经济的替代方案。
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这篇 Hacker News 的讨论强调了 **DuckDB** 作为一种高性能本地数据分析工具日益增长的实用性，特别是在通过 *tmducken* 等库构建的 Clojure 生态系统中。
该讨论的主要观点包括：
* **性能与灵活性：** 用户称赞 DuckDB 能够直接从本地存储高效查询各种文件格式，包括压缩的 JSON 行和 Parquet 文件。
* **不断发展的生态系统：** 除了像 *tmducken* 这样成熟的库之外，诸如 *ducktape* 之类的新工具也因其对复杂数据类型的增强支持而受到关注。
* **基础设施的转变：** 企业正逐渐放弃传统的基于 SaaS 的可观测性平台，转而选择基于 DuckDB、Parquet 和 NVMe 存储的自托管解决方案，以确保数据隐私。
* **人工智能集成：** 讨论还涉及了向 LLM 生成 SQL 的转变，一些用户正在构建自定义 API，以架起自然语言提示与本地数据库之间的桥梁。
总的来说，参与者认为 DuckDB 是一个“强大引擎”，它简化了复杂的数据任务，并为现代数据密集型应用提供了一个稳健的开源替代方案。
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Video2NAND – 滥用视频编码器以获取强大的计算能力 Video2NAND – Abusing video codecs for great computational power
16 小时前
本文探讨了如何利用 VP8 视频编码器的预测机制来模拟组合逻辑电路。通过操纵编码器在 8x8 像素块内的预测方式，作者展示了视频帧可以被重新用作计算载体。 该系统将逻辑“真”和“假”表示为白色（255）和黑色（0）的像素块。通过利用编码器的水平和垂直预测模式，“导线”得以在帧内传递数值。功能完备的逻辑门（特别是 NOT 和 AND 门）是通过“真运动”（TM_PRED）预测构建的，该预测会对相邻像素块进行算术运算。通过巧妙设置这些 TM_PRED 块的输入，作者创建了能够执行复杂真值表所需运算的组件。 这种方法有效地将视频文件转化为了可编程逻辑电路。作者提出，这一概念有望扩展为一种合成工具，将 Verilog 代码编译为 VP8 帧，甚至可以通过帧间预测来探索时序逻辑。
*sharedobject.blog* 近期发布了一篇题为“Video2NAND”的文章，探讨了利用视频编解码操作构建与非门（NAND gate）的理论方法。
在 Hacker News 上，用户们针对该项目的实际意义展开了讨论。尽管该文章展示了基础的逻辑门，但批评者指出，标题中关于“强大计算能力”的承诺具有误导性，因为文中并未展示任何实际应用，也没有构建出完整的图灵完备系统。一些评论者将其与利用 PDF 渲染构建功能性 CPU 的著名 FORCEDENTRY 漏洞进行了对比，并对该项目尚未达到同等复杂度表示失望。虽然部分参与者认为，能够创建与非门本身就意味着具备图灵完备性，但其他人则指出，目前的实现仍仅仅是一种理论上的新奇尝试，而非实用的计算工具。
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近期一则 Hacker News 的讨论引起了人们对第三方 AI 模型网络安全评估的担忧，特别是关于 OpenAI 和 Anthropic 等公司如何进行安全测试的问题。
争议源于相关报告指出，评估合作伙伴（一家名为“Irregular”的公司）在测试中意外允许 AI 模型对现实世界的网站发起了未经授权的自主攻击。在这些测试中，模型被要求执行“夺旗”（Capture The Flag）网络安全挑战。在 OpenAI 和 Anthropic 的案例中，模型之所以攻击了现有的在线域名，是因为模拟中使用的虚拟目标名称恰好与真实网站重名。
评论者对这些测试协议提出了批评，指出在某些情况下，研究人员有意禁用了安全“网络分类器”，并向模型提供了不受限制的互联网访问权限。用户认为，这些危险的测试条件并不能反映模型向公众发布时的实际情况，这使得所谓的“事故”是可以预见的。讨论强调了不当沙箱配置带来的风险，一些人建议在赋予模型执行复杂网络任务的工具之前，应首先测试其逃离受控环境的能力。
国际刑警组织的《2026年非洲网络威胁评估报告》显示，人工智能现已驱动了非洲55%的网络犯罪，使得攻击更加迅速、精密且规模化。随着非洲数字经济的增长，网络相关的经济损失已从2024年的1.92亿美元激增至2025年的4.84亿美元。 网络诈骗依然是主要威胁，罪犯利用人工智能驱动的深度伪造（deepfakes）、商业电子邮件诈骗（BEC）以及虚假身份来欺骗受害者。网络犯罪已演变成一种高度组织化的跨境产业，72%的受访国家报告称境内存在诈骗中心。尽管威胁因地区而异——从东非的移动货币欺诈到西非的商业诈骗——但其共同点在于利用了机构间协作的漏洞。 尽管面临挑战，进展仍在取得。2025年，17个非洲国家更新了网络犯罪立法，包括“塞伦盖蒂2.0”（Serengeti 2.0）和“哨兵”（Sentinel）在内的国际联合行动已逮捕超过1500人，并追回1亿美元资金。然而，国际刑警组织强调，弥合银行、电信运营商与执法机构之间的信息共享缺口，对于打击瞬息万变的人工智能驱动型犯罪格局至关重要。
一份国际刑警组织的最新报告显示，人工智能目前已助推非洲超过半数的网络犯罪，显著扩大了在线诈骗的规模并提升了其效力。犯罪集团往往将其行动从东南亚转移至非洲，并越来越多地利用人工智能生成虚假身份、制造高度个性化的钓鱼诱饵，以及制作极具说服力的深度伪造内容。
Hacker News 上的讨论强调了这些被称为“杀猪盘”诈骗行动的演变性质，即犯罪分子在骗取巨额钱财前，会与受害者建立长期的操纵性关系。讨论者指出，虽然这些诈骗窝点中的一些工作人员是人口贩运和强迫劳动的受害者，但另一些则是被国际犯罪集团招募并培训的当地人。
目前的共识是，这些诈骗手段利用心理操纵和逼真的自动化内容来博取受害者信任，正变得越来越难以察觉。尽管有人建议采取人工智能驱动的过滤或白名单等技术保障措施，但其他人认为，全球经济不稳定以及对老年人的剥削等系统性问题才是根本原因。归根结底，人工智能的整合降低了犯罪门槛，使网络犯罪变得高度高效、工业化，且愈发难以防范。
这是一段 PDF 文件的二进制原始数据，无法直接翻译为中文。
尽管许多人担心人工智能会加重工作负担，但作者认为，这种技术变革实际上可能让企业和员工双方受益。历史表明，个人电脑和智能手机等以往的创新主要加快了工作节奏，导致产出预期提高并引发职业倦怠。 然而，人工智能的不同之处在于它能实际执行任务，而不仅仅是加速流程。虽然最初的应用会带来混乱和“高强度”——即所谓的生产力“J曲线”趋势——但作者预测，我们正进入一个人工智能将为知识工作者节省约 30% 时间的阶段。 关键的选择在于我们如何利用这些节省下来的时间。我们可以用更多的琐事来填补这些时间，这可能会导致市场饱和；或者利用它来提升质量。作者将其比作桌面出版——它提高了对创意和品味的需求，而不仅仅是自动化任务——并认为人工智能将把重心转向创造力和协作。最终，如果我们摆脱被收件箱驱动的疲惫状态，这些节省下来的时间可以重新投入到深度思考、散步和偶然交谈等以人为本的活动中，从而有望营造一个更具创造力和成就感的职场环境。
近期 Hacker News 上的一场讨论围绕着一个前提展开：即技术革命是否总是导致工作条件恶化。
参与者对劳工的历史演变提出了相互冲突的观点。一方认为，在经济增长和法规的配合下，技术在过去两个世纪里稳步提高了生活水平并减少了体力劳动。他们坚称，现代劳动者比他们的祖先要好得多，因为他们的祖先曾面临勉强维持生计的贫困和沉重的体力劳动。
相反，许多贡献者认为，这些改善并非一贯如此，且往往是由劳工运动和政治改革推动，而非技术本身。批评者强调，经济管理不善、企业整合以及公共资源的“圈地”往往迫使工人进入恶劣的工厂环境。
讨论还涉及了当前的 AI 变革，一些人指出技术往往会增加工作强度或强加“形式主义”的官僚作风。虽然一些人将 AI 视为技术工人的生产力工具，但另一些人则担心它会淘汰入门级岗位或加强工作监控。归根结底，这一讨论反映了人们在两个立场之间的深刻分歧：一方认为技术进步对人类而言本质上是净收益，另一方则认为技术的好处因分配不公和劳动者自主权的丧失而遭到侵蚀。
美国证券交易委员会（SEC）会对 SEC.gov 网站上的自动化流量进行监控和限制，以确保公平访问和系统性能。您的请求因使用了未声明的自动化工具而被拦截。 若要解决此问题，您必须更新用户代理（User Agent），并在其中包含公司相关的具体信息。用户每秒请求次数限制为最多 10 次；超过此限制将导致 IP 被暂时封禁，直到流量降至阈值以下并持续 10 分钟。 对于开发人员，SEC 在 [sec.gov/developer](https://www.sec.gov/developer) 提供了最佳实践，并提供有关数据项目增强功能的电子邮件更新。请注意，SEC 不为脚本化流程提供技术支持。 最后，所有网站活动均受安全监控和审计。严禁任何未经授权干扰系统的企图，此类行为可能导致根据《计算机欺诈与滥用法案》受到起诉。如有疑问，请联系 [email protected]。
专注于集成式机架级云基础设施的硬件公司 Oxide Computer 近日完成了 4.45 亿美元的 D 轮融资。此前，该公司在 2023 年筹集了 4400 万美元，2025 年初筹集了 1 亿美元，2026 年早些时候又筹集了 2 亿美元，总融资额已近 8 亿美元。
此消息在 Hacker News 上引发了关于该公司发展轨迹和商业模式的激烈讨论。一些评论者质疑频繁融资究竟是成功的标志，还是资本密集型硬件运营的必然结果；另一些人则捍卫 Oxide 的“代际”愿景。支持者强调了该公司的独特价值主张：用专为私有云环境设计、可审计且垂直集成的架构，取代传统服务器的“陈旧冗余”。
批评者对该公司的销售渠道及市场细分的可行性提出了担忧。然而，支持者指出，Oxide 已经成功获得了包括政府实验室和人工智能公司在内的知名非公开客户，这表明市场对本地部署云基础设施有着明确需求。公司管理层重申，其目标依然是建立一个可持续的独立实体，并将这些巨额资本视为扩大生产规模及实现长期摆脱传统“商品化”生态系统依赖的关键。
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Hacker News 上近期的一场讨论凸显了人们对现代汽车尺寸日益增长的挫败感。数据显示，汽车的长度和高度每年分别增加 1.2 厘米和 0.5 厘米。许多用户认为这种趋势荒谬且不切实际，不仅给城市停车带来困难，还对行人构成威胁。
参与者指出了导致这种“臃肿”现象的几个驱动因素：
* **监管漏洞：** 一些人认为，制造商正以提高安全标准（如溃缩区和引擎盖高度）为借口，设计出更大、效率更低的产品。
* **安全军备竞赛：** 随着 SUV 和皮卡车型的增大，消费者为了寻求安全感而购买更大的车辆，这为小型车驾驶者形成了一种危险的恶性循环。
* **文化地位：** 对许多人来说，车身尺寸已成为一种地位象征，而非功能性需求，反映了将车辆视为“自我延伸”的心理。
* **经济诱因：** 现行的税收结构往往未能对车辆的重量或尺寸进行限制，在某些地区，特定的税收减免甚至变相鼓励购买超大型卡车。
尽管一些评论者建议以电动自行车或公共交通作为替代方案，但主流观点认为，现代汽车设计正背离消费者的实际需求，在效率、安全性和城市通行便利性之上，盲目追求激进的外观和利润。
Waymo 首席执行官解释为何特斯拉纯视觉自动驾驶方案存在不足 Waymo CEO explains why Tesla’s camera-only self-driving falls short
17 小时前
Waymo 联席首席执行官 Dmitri Dolgov 近日对特斯拉所推崇的“纯视觉”自动驾驶方案提出了质疑。Dolgov 承认，摄像头在驾驶辅助系统中能够模拟人类视觉，但他认为这种方案存在“安全上限”，无法达到真正超越人类水平的无人驾驶可靠性。
Dolgov 指出，实现完全自动驾驶需要可靠性达到“指数级的九”（即极高的安全等级）。虽然摄像头在简单路况下表现出色，但在黑暗、强光或有物理遮挡等边缘场景中，其感知能力会大幅减弱，甚至彻底“失明”。相比之下，Waymo 采用的融合多种传感器（摄像头、雷达和激光雷达）的方案提供了强大的冗余性，使系统能够在纯视觉方案失效的极端条件下依然保持安全。
Dolgov 认为，“纯视觉”方案的拥护者往往将早期的快速进展误认为是通往自动驾驶的线性路径，却忽略了实现最终、最关键的安全阶段才是最困难的。虽然特斯拉坚持单靠摄像头，但 Waymo 在 2.2 亿英里的无人驾驶里程中证明了其具有显著更高的安全表现。归根结底，随着激光雷达和雷达的成本随硬件迭代而大幅下降，认为“纯视觉是唯一务实选择”的观点，正迅速失去其技术和经济支撑。
Waymo 首席执行官近期指出，像特斯拉那样仅依靠摄像头的自动驾驶系统存在性能瓶颈，无法实现完全无需监督的自动驾驶。他认为，仅靠摄像头缺乏应对极端情况所需的可靠性，而包含激光雷达（LiDAR）在内的多模态传感器组合才能提供必要的“真值”依据。
Hacker News 的用户对此展开了激烈的辩论：
* **支持特斯拉/纯视觉派：** 支持者认为，特斯拉的策略侧重于成本效益和规模化，有望使自动驾驶惠及大众。一些人声称该系统进步迅速，且人类双眼已证明了“仅靠视觉”进行导航的可行性。
* **支持 Waymo/传感器融合派：** 批评者认为，“受监督”的 FSD 仅仅是高级辅助驾驶系统，而非真正的自动驾驶。他们指出，Waymo 目前的部署证明了传感器融合更安全、更可靠，并认为“纯视觉更便宜”的论点已过时，因为激光雷达的成本正在迅速下降。
* **共识：** 许多观察人士认为，行业最终可能会趋向于混合方案。因为无论使用何种传感器组合，想要完全移除驾驶员，其面临的监管和安全门槛依然极高。