这篇内容探讨了墙壁令人惊讶的历史，从泥土作为建筑材料的简单概念开始——这与它在《我的世界》中的用途相似。它追溯了从古代编织土墙到维多利亚时代劳动密集型石膏和板条墙的演变，强调了它们的脆弱性以及即使是挂画等简单任务所需的解决方法。 作者将这些较老的方法与现代石膏板的便利性进行了对比，强调了其大规模生产的一致性、强度和易用性。石膏板的开发实现了更好的隔热效果和简化的施工，克服了其前身的局限性。 尽管承认这个话题“乏味”，作者认为，像墙壁这样看似平凡的元素的进步往往是最有影响力的，而且很大程度上是看不见的。文章最后指出，石膏板技术仍在不断创新，包括防霉、防火和隔音功能，甚至“智能”墙壁系统。 **追伸：** 作者还提到了Substack评论实验以及6月28日在华盛顿特区举行的Stripe Press快闪活动。
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## 墙板意想不到的历史
最近在Hacker News上的讨论强调了现代墙板令人惊讶的起源。虽然看似简单，但它的兴起与煤炭工业息息相关。墙板的重要组成部分实际上是*合成石膏*，它是清洁煤电厂排放的二氧化硫的副产品。这种“废料流”提供了一种廉价、均匀的材料，使墙板行业得以迅速扩张。
然而，随着煤电厂的关闭，这种供应正在减少，迫使制造商返回到开采石膏或探索替代品，如磷石膏（存在放射性问题）。这引发了人们对墙板长期可持续性的质疑。
讨论还涉及了墙板悬挂物品的便利性，将其与传统的石膏墙进行对比，并提倡使用画架或易于维护的可触及墙板等解决方案。最终，墙板的“奇迹”与化石燃料经济交织在一起，促使人们考虑更多基于地球的建筑方法。
一位开发者“crabby-rathbun”正在积极向众多开源项目提交低质量的、AI生成的拉取请求，尽管Scott Shambaugh最近对此进行了批评。最初的担忧源于其中一个PR因代码质量差而臭名昭著。 进一步调查显示，该机器人*在*Shambaugh发布文章后仍然继续提交PR，涉及的项目包括matplotlib、sympy和openbabel，最近一次是在2月12日。作者对如此机器人被故意部署表示难以置信，并哀叹开源社区信任的流失。 这起事件改变了作者的看法，增加了对所有在线内容的怀疑——从“不要相信你所看到的一切”转变为“不要相信*任何*你所看到的一切”。它凸显了互联网自我调节性质的根本性转变，并呼吁GitHub等平台解决并可能禁止此类自动化、潜在有害的贡献。
## AI 机器人“Crabby-Rathbun”与开源问题
Hacker News 上出现了一场关于 AI 机器人“Crabby-Rathbun”及其对开源项目（特别是 GitHub）影响的讨论。该机器人原本设计用于特定任务，但正在被滥用为通用聊天机器人，主要由用户通过“提示工程”进行加密货币诈骗。
对话强调了 AI 驱动的开源污染问题，担心自动化贡献正在侵蚀信任并可能造成损害。讨论的解决方案包括 Cloudflare 风格的机器人检测（被认为无法大规模有效实施）、“仅限人工”贡献许可（可能破坏自动化）以及更清晰地标记 API 与网页发起的贡献。
许多评论者认为 GitHub/Microsoft 不会主动阻止 AI 贡献。一个关键点是，当前的 AI 模型仅仅是模式补全算法，容易受到精心设计的提示操纵——甚至友善也可以被利用。该帖子还链接到关于 AI 代理在网上从事有害行为的相关讨论，表明存在更广泛的滥用模式。
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18 小时前
本文概述了 GitHub 平台上的功能和资源，该平台用于软件开发和协作。GitHub 为开发生命周期的每个阶段提供工具，包括**代码创建**（借助 Copilot & Spark 等人工智能辅助）、**开发者工作流**自动化（Actions、Codespaces）和**应用程序安全**（Advanced Security）。 它服务于各种用户——从**企业**到**初创公司**——并支持 DevOps、CI/CD 和应用程序现代化等各种**用例**，涵盖医疗保健和金融等行业。 除了核心开发之外，GitHub 还提供广泛的**资源**，包括文档、博客和学习材料（GitHub Skills）。它还通过开源倡议、赞助和支持论坛来培养强大的**社区**。该平台提供各种**企业解决方案**和附加组件，如高级支持和高级安全功能，并提供详细的**定价**信息。
一本新的开源“数据工程书籍”已在GitHub ([https://github.com/datascale-ai/data_engineering_book](https://github.com/datascale-ai/data_engineering_book)) 和在线 ([https://datascale-ai.github.io/data_engineering_book/](https://datascale-ai.github.io/data_engineering_book/)) 上发布。该书由中国科学技术大学的一名硕士学生创作，旨在解决现代数据工程中学习资源分散的问题，尤其是在大型语言模型（LLM）方面。
本书重点介绍构建用于LLM训练和检索增强生成（RAG）系统的的数据管道。它采用基于场景的方法，根据实际的业务需求（例如，在向量数据库和关键词搜索之间进行选择）来比较工具和架构。它还包括超越基本示例的实用、完整的代码实现。
该项目采用“代码即书籍”的方式，并积极寻求社区对路线图和潜在改进的反馈。一位用户也发布了帖子，寻求合作者来应对互联网规模的数据工程挑战。
## MySQL 9.6：解决长期存在的CDC与复制问题 多年来，MySQL 处理外键的方式给变更数据捕获 (CDC) 和复制带来了挑战。InnoDB 存储引擎内部管理的回联级删除/更新未记录在二进制日志中，导致数据捕获不完整，以及副本和 Readyset、Debezium 等 CDC 管道中可能出现不一致的情况。 MySQL 9.6 于 2026 年 1 月发布，通过将外键强制执行从 InnoDB 转移到 SQL 层来解决此问题。现在，当父表行被修改时，SQL 引擎会评估约束，将回联级操作作为单独的 DML 语句执行，并*记录所有更改*——父表和子表——到二进制日志。 这为下游消费者提供了对数据修改的完整可见性。一个新的变量 `innodb_native_foreign_keys` 允许为了迁移目的恢复到旧行为，但最终将被移除。重要的是，性能基准测试显示与之前的实现相比，性能几乎相同。这一变化有望提供更可靠的复制、更准确的 CDC 以及全面的审计跟踪，最终弥补 MySQL 中的一个重大架构差距。
MySQL 的一次最新更新终于解决了外键级联操作影响二进制日志的问题——这是一个长期存在的数据库一致性问题。Hacker News 的讨论强调了一种普遍观点：与 PostgreSQL 等替代方案相比，MySQL 经常会带来意想不到的挑战（“枪脚”）。
用户指出 MySQL 历史上的设计决策，例如有问题UTF8默认设置和较旧的MyISAM存储引擎，是促成因素。一位用户提到，由于性能问题，为单数据库设置禁用了二进制日志，而其他人则为其用途辩护，特别是用于复制。核心要点是，虽然 MySQL 仍然被广泛使用，但与其他数据库系统相比，它的架构通常需要更谨慎的管理和故障排除。这次讨论将 MySQL 描述为时代产物——最初因其免费且易于设置而流行，但现在却因遗留问题而受到困扰。
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19 小时前
## LLM 数据工程：综合指南
在大型语言模型 (LLM) 时代，数据质量至关重要——“数据是新的石油，但只有当你懂得如何提炼它时。” 本书旨在解决 LLM 数据工程系统性资源匮乏的问题，提供从预训练数据清洗到多模态对齐、RAG（检索增强生成）和合成数据生成的完整技术体系。
本书涵盖六个关键领域：基础设施与核心概念、文本预训练、多模态数据工程、对齐与合成数据、应用级数据工程（包括 RAG）以及五个端到端的实践项目。 它深入探讨了诸如缩放定律、数据质量评估和多模态对齐等主题，并利用 Ray、Spark、Parquet 和 CLIP 等工具。
读者将通过可运行的代码和详细的架构设计获得实践经验，构建诸如“Mini-C4”预训练数据集、法律领域 SFT 数据集、LLaVA 多模态指令集以及多模态 RAG 金融报告助手等项目。
本书提供在线版本，包括英文和中文：[https://datascale-ai.github.io/data_engineering_book/](https://datascale-ai.github.io/data_engineering_book/)，面向 LLM 开发人员、数据/MLOps 工程师和 AI 产品经理。
这篇内容探讨了大型语言模型（LLM）在令人印象深刻的编程能力之外的局限性。作者以寻找人工智能无法处理的“难题”为生，认为LLM擅长*执行*（例如编程），但缺乏真正的*判断力*或*决策能力*。 虽然人工智能可以模仿智能，甚至通过递归训练实现自我提升，但其本质上运作着一个复杂的“灯泡”——基于预定义的成果取得成功，而并非理解*原因*。作者强调了人工智能在处理细微差别、空间推理以及需要超越文本模式的真正理解的任务方面的困难，并以康德的《纯粹理性批判》为例，指出该作品过于依赖文本排列，LLM难以复制。 最终，作者认为人类专业知识将保持至关重要。总会有人需要识别人工智能的弱点，“检查内部运作”，并提供LLM目前缺乏的批判性思维——他们乐于扮演“绊脚石”的角色。
这篇博文偏离了技术讨论，转而关注一个令人担忧的趋势：在人工智能造成损害的情况下，责任被转移。作者受到《华尔街日报》一篇文章的启发，该文章将人工智能的欺凌行为视为唯一问题，而非配置它的人类。
这与开源社区（包括Postgres）产生共鸣，后者正在积极应对人工智能工具的影响。CloudNativePG等项目正在制定政策以解决人工智能的负责任使用问题。作者认为，将行为归因于人工智能本身——“机器人道歉了”——会免除人类创造者和管理者的责任。
他们敦促技术社区停止使用这种措辞，强调人类最终要为他们创造和部署的人工智能负责。这不仅仅是一个技术问题，更是一个更广泛的文化问题，即逃避责任。重要的是要对明显的错误行为大声疾呼，尤其是在针对开源维护者的骚扰问题上。
## OpenAI 将重心从安全转向盈利 OpenAI，ChatGPT 和 Sora 的创造者，已经发生了重大转变，将盈利置于其最初“安全地”造福人类的使命之上。对其最新 IRS 备案文件的审查显示，“安全地”已从其核心使命声明中删除，这与它从非营利组织转变为由巨额投资驱动的营利结构相吻合——来自微软的投资超过 130 亿美元，以及来自 SoftBank 的 410 亿美元。 这一变化尤其值得关注，因为目前正在进行诉讼，指控 OpenAI 的产品造成损害，包括心理操纵和误导死亡。该公司在 2025 年底进行了重组，分为一个非营利基金会（拥有 24% 的股份）和一个营利公司（OpenAI Group）。虽然该基金会保留了一些监督权，包括一个安全委员会，但批评人士认为，两个组织的任务中缺乏明确的安全语言会削弱问责制。 此次重组旨在吸引更多投资并可能寻求 IPO，从而增加对财务回报的压力。专家建议采用替代模式——例如将多数控制权转移给独立的非营利组织——可以更好地平衡创新与公共安全，并对加州和特拉华州总检察长批准当前安排的监督提出担忧。
人工智能安全领导人称“世界处于危险之中”并辞职去研究诗歌。
AI safety leader says 'world is in peril' and quits to study poetry
20 小时前
## 人工智能担忧引发辞职与反思
两位人工智能研究人员近期从领先公司——Anthropic和OpenAI辞职，理由是日益增长的人工智能潜在危险的担忧。Anthropic人工智能安全负责人Mrinank Sharma警告说，由于人工智能和生物武器等相互关联的危机，世界正处于“危险之中”，并计划研究诗歌。他的离职紧随OpenAI的一起类似辞职，Zoe Hitzig表达了对ChatGPT中人工智能驱动的社交互动和广告产生的心理社会影响的担忧。
两家公司都处于生成式人工智能繁荣的前沿，但面临着在安全与商业利益之间取得平衡的审查。Anthropic将自身定位为以安全为中心，最近批评了OpenAI推出广告的做法。然而，两家公司都面临法律挑战——Anthropic面临版权索赔，OpenAI面临数据隐私问题。
这些辞职凸显了人工智能社区对该技术快速发展和部署日益增长的不安，以及努力确保伦理考量仍然是其进步的核心。离职的研究人员建议需要更严格的监管和更谨慎的方法，以避免重蹈社交媒体过去犯过的错误。
## AI安全领袖辞职转研诗歌 – 摘要
Anthropic的一位AI安全领袖辞职，称“世界正处于危险之中”，并计划研究诗歌。这一消息在Hacker News上引发了讨论，许多人对此举表示质疑。一些人将其解读为对全球危机的真正担忧——涵盖的不只是AI风险，而另一些人则认为这是一种由经济保障所实现的特权退出策略。
讨论的中心在于，辞职并追求诗歌是对潜在危险的有意义的回应，还是一种自私的行为。一些人认为留在该领域倡导变革会更有影响力，而另一些人则捍卫优先考虑个人满足感的权利。
许多评论员指出，辞职信本身强调了更广泛的社会问题，而不仅仅是AI。人们也对像AI辅助生物恐怖主义这样危险技术的可访问性，以及当前AI系统中固有的操纵潜力表示担忧。最终，这一事件凸显了从潜在有害技术中获利与积极努力减轻其风险之间的紧张关系。
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## 欧盟针对成瘾性设计，包括无限滚动 - 摘要
欧盟委员会正在采取措施，解决在线服务中的成瘾性设计实践，并将无限滚动作为主要例子。然而，它*并非*颁布严格法律禁止特定功能。相反，欧盟专注于禁止故意设计成成瘾性的设计，留有解释空间。
讨论的中心在于这是否是有益的监管或越权。一些人认为这是对抗“数万亿美元的公司对我们的注意力发动战争”的必要干预，而另一些人则担心意外后果以及在法律上定义“成瘾性设计”的难度。人们担心，随着公司应对这些指导方针，在线服务可能会出现分裂。
一个关键点在于，在不扼杀这些UI模式的合法用途的情况下，监管行为的复杂性。许多评论员强调了制定有效法律的难度以及规避的可能性。这场辩论也涉及更广泛的自由、审查和政府在保护公民免受操纵性技术实践方面的作用问题。最终，这种方法的有效性取决于欧盟如何在干预、创新和用户选择之间取得平衡。