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科技股正经历一万亿美元的抛售，引发了Hacker News上关于人工智能未来和盈利能力的争论。此次下跌是近几周来最大的一次，原因是人们对人工智能投资的高成本和目前尚不明确的回报日益怀疑。
评论员们质疑美国是否在人工智能竞赛中落后于中国，尽管像埃里克·施密特这样的人物对即将到来的通用人工智能（AGI）突破持乐观态度。另一些人指出，大型语言模型（LLM）的显著进步似乎停滞不前，只是变得“不同”，而不是明显“更好”。
一些用户认为，这次抛售是可预测的季节性事件，或者是投资推动的虚高估值后的修正——甚至有人认为这是为了证明进一步的货币政策变化而采取的蓄意行动。
一位即将43岁的千禧一代发现自己越来越同意婴儿潮一代的抱怨——不是关于工作伦理，而是关于令人沮丧的现代不便之处。作者哀叹简单实用设计衰落，转而青睐技术驱动的“解决方案”，而这些方案往往会制造更多问题。
具体来说，他们抨击餐厅里的二维码菜单、刺眼的汽车大灯、软件和流媒体服务的订阅模式（以及其中的广告！）、以及手刹和实体按钮等触觉控制的移除。基本任务所需应用程序的激增、微小的印刷说明以及无休止的营销/奖励计划也引起了不满。
最终，最大的沮丧是不起作用的聊天机器人客服以及日常电器日益复杂的Wi-Fi连接需求。作者认为这些烦恼是普遍存在的，可能成为世代之间的桥梁——一种对无意义的技术“改进”的共同恼火。
一个黑客新闻的讨论串围绕着一篇Substack文章展开，标题是“我同意婴儿潮一代说的话”。
评论显示出对文章观点的反应不一。一位用户批评作者的观点，认为缺乏实际经验（特别是关于中国）。其他人则表示同意某些“婴儿潮一代”的观点：对LED大灯的欣赏，以及对“参与奖”神话被夸大的否定。
对话还涉及到了现代便利设施，比如二维码菜单——有些人认为它们在与点餐/支付整合时更优秀，而另一些人则怀念人际互动。关于Netflix广告出现了一场争论，明确了基础套餐*包含*广告。总的来说，这个帖子展示了由代际观察和日常挫折引发的各种观点。
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## 美国体育联盟的坚不可摧堡垒 自2000年以来，尽管有超过65次尝试，并获得了蒂尔和库班等人的数十亿美元投资，但没有新的美国主要体育联盟取得成功。这并非缺乏努力，而是由于根深蒂固的市场结构偏袒现有联盟。像MLB的垄断地位这样的法律先例，以及既定的文化期望，都构成了巨大的进入壁垒。 “赢者通吃”的动态，通过有利可图的、为期十年的电视合同（主要联盟收入的50-70%）得到放大，是关键。新的联盟难以在没有电视曝光的情况下吸引观众*和*顶级人才，但电视台需要证明收视率。LIV高尔夫试图通过直接支付明星来绕过这一限制，虽然显示出潜力，但最终还是寻求与现有结构合作。 风险投资在很大程度上不适用，因为其时间线长且需要大量资金。相反，成功需要的是亿万富翁家族办公室或主权财富基金——这些群体优先考虑地位和影响力，而不是纯粹的财务回报。此外，像YouTube和Twitch这样的平台上个人内容创作者的崛起提供了竞争性的娱乐，降低了传统体育的文化相关性。 一个成功的新的联盟可能需要与专注于更广泛目标（如研发）的长期投资者保持一致，初始团队规模较小，并与明星球员分享股权。最终，打破现有模式需要一种与简单复制既定模式根本不同的方法。
一个黑客新闻的讨论集中在为什么最近没有出现新的主要体育联盟。链接的文章探讨了这个话题，引发了评论者们提供各种观点。
讨论点包括像印度超级联赛（板球）和英超联赛（足球）这样的国际联盟在美国市场的成功，以及电子竞技是否应该被算作主要联赛，尽管它主要是在线进行。对于“运动”的定义存在争论——特别是关于智力技能与体力消耗，以及对电子游戏作为一项合法竞争活动的看法。
其他评论指出像美国职业板球大联盟这样的新联盟的存在，质疑美国人对新运动的兴趣，并强调球队考虑加入竞争联盟的财务现实。一位用户将情况与冷战期间政府对奥运会的投资相提并论，这种投资是由意识形态竞争而非财务回报驱动的。
此文档似乎是PDF文件的内部结构，具体来说是交叉引用表（xref）和对象定义。**这不是人类可读的内容**，例如文本或图像。 `xref`表对于PDF阅读器定位文件不同部分至关重要——包含文本、图像、字体和其他数据的对象。 `xref`后跟随的数字（302 32）表示起始对象编号和表中条目总数。 `obj`条目（如302 0 obj和303 0 obj）定义了PDF中的各个对象。 `stream`对象（332 0 obj）可能包含压缩数据。 `stream`内的看似随机字符（HUYlEwl'QdwsIKACIvHRf)6nɱv CHOH⨢O RR/AU (BBbf1!) 可能是二进制数据——压缩文本、图像数据或其他文件组件——在没有适当解码过程的情况下没有意义。 **简而言之，这是PDF的基础代码，而不是文档本身的内容。**
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计算旅行计划的复杂性 (2003) [pdf] (ai.mit.edu)
3小时前 arnon 发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
toinewx 23分钟前 [–]
https://news.ycombinator.com/item?id=437395476个月前 回复
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## 基于阳光的自动深色模式 网站越来越多地提供深色模式，一项引人注目的增强功能是根据用户的位置和一天中的时间自动启用它。这涉及到确定本地日出和日落时间，以调整主题以达到最佳的观看舒适度。 位置可以通过地理位置API（在用户许可下）或后端API（如geolocation-db.com）获取。`SunCalc` NPM包然后根据纬度、经度和日期计算日出、日落、黎明和黄昏时间。通过将当前时间与这些太阳事件进行比较，网站可以动态地在亮色和深色主题之间切换——甚至可以结合“黄昏”模式，利用黄金时段的时间。 然而，开发者必须考虑到极地地区等边缘情况，在这些地区太阳可能不会每天升起或落下，并且始终优先考虑用户偏好。用户可能有可访问性需求（例如散光，在这种情况下，浅色背景上的深色文本更可取），应该通过CSS `@media (prefers-color-scheme: dark)` 或 JavaScript 的 `window.matchMedia('(prefers-color-scheme: dark)')` 来尊重。最终，自动设置应该补充而不是取代手动深色模式切换。
这个Hacker News讨论围绕着设备上自动切换到暗黑模式。一位用户分享了他们使用iOS/iPadOS的“Noir”扩展的积极体验，该扩展根据设备的内置夜间/暗黑模式设置（包括位置）激活暗黑模式。
对话随后提到了f.lux，一款类似的电脑软件。用户们提出了改进建议，提倡根据*环境光线*而非时间来触发暗黑模式，甚至允许用户完全禁用自动切换。一位用户特别希望在屏幕锁定后能无缝切换到暗黑模式，而不是在使用过程中。
最后，帖子包含了一则关于应用程序申请参加Y Combinator 2026冬季项目的通知。
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14 小时前
## 小网络，大成果：重塑二进制加法
最近的AI研究集中于大型神经网络，但令人惊讶的是，为特定任务设计的*小型*网络（<1000个参数）也能产生有效解决方案。这项探索训练了一个微型网络来执行8位二进制加法，包括处理溢出。 最初使用了更大的网络，但即使大幅减少到仅422个参数（3层：12、10、8个神经元）后，它仍然表现出色。
关键在于一个专为二进制逻辑设计的自定义激活函数（“Ameo”），并结合后续层中的tanh函数。分析表明，该网络并没有学习传统的数字加法器电路。相反，它巧妙地在其第一层实现了一个数模转换器（DAC），将二进制输入转换为模拟信号。然后，这些信号被映射到类似正弦波的模式，反映了计数过程中二进制数字的周期性切换。
后续层完善了这些信号，使其“饱和”以达到目标-1/1输出。这种方法表明神经网络可以发现意想不到的、高效的解决方案——在这种情况下，模仿模拟信号处理来执行数字任务。 这引发了关于通过更智能的架构大幅减少当前大型模型尺寸的潜力的问题，尽管作者也承认了“苦涩的教训”中强调的关于规模和蛮力方法的挑战。 该项目突出了梯度下降从随机性中持续发现非凡模式的力量。
## 神经网络逆向工程：二进制加法的一个意外解决方案
最近一篇Hacker News上的帖子讨论了对一个训练用于执行二进制加法的神经网络的迷人逆向工程。作者发现该网络并没有学习传统的数字逻辑解决方案，而是实现了一个类似模拟电路的过程。它作为一个数模转换器（DAC）在模拟域中求和输入，然后使用偏移的tanh函数转换回数字——本质上是一个DAC + 求和 + ADC。
评论者强调这表明我们对神经网络如何学习内部表示的理解仍然有限。网络的解决方案出乎意料，并引发了关于梯度下降是否偏爱“模拟”解决方案而非显式编程逻辑门的问题。
进一步的讨论探讨了训练数据（带有环绕的8位无符号整数）以及网络是否能够泛化到其训练范围之外。这篇帖子引发了人们对线性代数、微分方程以及神经网络解决问题的惊人方式的兴趣，它们通常利用连续域而不是离散逻辑。
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3 分，exploraz 发表于 26 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论
snowfield 发表于 2 分钟前 | 下一个 [–]
感觉过时了，而且根据反馈，似乎效果也不好。
这不已经是标准功能了吗？
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siva7 发表于 12 分钟前 | 上一个 [–]
读起来像来自另一个时代，一个更好的时代，那时不是所有东西都由技术和人工智能统治。
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## 意外的 Ryzen 泄露与科技新闻讨论
一群朋友无意中通过操纵系统信息和提交伪造的 Passmark 基准测试，泄露了 Ryzen 7 9700X3D CPU 的细节。他们最初讨论了编辑 CPUID 指令和 AMD MSR 的技术可能性，强调了他们之间共同的兴趣——这种兴趣通常在在线社区或黑客空间中培养。
这起事件引发了 Hacker News 上关于科技新闻现状的更广泛讨论。许多评论员指出，媒体很容易被误导，尤其是未经核实的基准测试，并质疑许多科技“记者”的专业知识。一些人强调了盖尔-曼失忆效应——在自己专业领域内批判性地分析信息，而在其他领域盲目信任报道的倾向。
这起事件强调了核实信息的重要性以及潜在的错误信息，即使信息来自看似可靠的来源。它也引发了关于独立验证与依赖传统新闻在快节奏的科技世界中作用的争论。