## Roblox 首席执行官与科技行业令人不安的模式
Roblox 首席执行官大卫·巴祖奇最近的一次采访引发了广泛批评，原因是他对平台上的儿童安全问题表现出不屑一顾的态度。这次采访被形容为“怪异”和“灾难”，揭示了一种熟悉的模式：科技领导者优先考虑增长，而非解决严重的安全性问题。
Roblox 独特之处在于它服务于低至 5 岁的用户，因此面临着确保安全的巨大压力，并大力投资于信任和安全团队。然而，该平台历史上允许成年人与未成年人之间进行无限制的联系，并且其过滤和年龄验证系统仍然存在漏洞。诉讼和调查指控 Roblox 纵容了儿童剥削和诱导行为。
这起事件并非孤立事件。在 OpenAI、TikTok 和 Meta 等公司，也观察到类似的防御姿态以及优先考虑增长而非安全的现象，内部研究经常被压制或淡化。尽管这些公司承认可能造成危害，但它们通常会延迟实施保障措施或提供表面上的解决方案。
作者认为，这种模式凸显了一种令人担忧的趋势，即科技领导者承担的责任较少，他们依靠否认和转移注意力，同时继续优先考虑扩张而非用户福祉。这次采访是一个严峻的提醒，解决这些平台带来的现实后果需要的不仅仅是口头意愿——它需要真正的责任和积极的改变。
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一个黑客新闻的讨论集中在父母管理孩子参与 Roblox、Minecraft 和 Fortnite 等在线平台所面临的挑战。最初的帖子将 Roblox 视为一个更大的问题的症状：难以监督孩子们的网络生活。
评论者对这些平台表示沮丧，并希望提高问责制。一些人提倡对未能充分审核有害内容的管理人员采取法律后果，并将之与其它行业的产品安全进行类比——如果餐厅提供有害食物，不能仅仅因为父母疏忽而免责。
另一些人强调父母完全控制孩子网络活动的期望是不现实的，承认孩子渴望独立。一个关键点是，父母需要前所未有的知识和努力才能驾驭数字世界的复杂性，导致普遍的父母困境。这场辩论涉及公司责任与父母责任，一些人警告不要采取过于严厉的措施。
## FLUX.2：下一代视觉智能 FLUX.2是Black Forest Labs设计的一系列新型图像生成模型，专为专业创意工作流程而设计。与之前的模型不同，FLUX.2优先考虑实际应用，提供高质量、一致的图像，并改进了对复杂提示、品牌指南和逼真细节的遵循——包括可读文本和准确的光照。它可以在保持连贯性的同时编辑高达4百万像素的图像。 一个关键特性是**多参考支持**，允许最多10张图像影响单个输出，确保风格和角色的统一性。Black Forest Labs倡导**开放创新**，提供一系列模型：完全管理的“pro”和“flex”API，以及开放权重选项，如“dev”（可在Hugging Face上获得）和即将推出的“klein”。 FLUX.2利用了一种新颖的架构，将视觉-语言模型与修正流变换器相结合，从而显著提高了世界知识和空间推理能力。这些模型旨在平衡性能、控制和可访问性，在各个层级的图像生成和编辑中提供竞争优势。
## FLUX.2：生成式AI领域褒贬不一
Black Forest Labs (BFL) 最近发布了他们的全新图像生成模型 FLUX.2，在AI社区引发了讨论。虽然提供了开放权重版本，但初步比较显示其性能处于中游水平，略逊于BFL自己的Kontext模型和Nano Banana Pro。一些用户报告了图像质量问题——特别是“塑料感”的皮肤和不自然的面部特征——尽管在提示词遵循方面比以前的版本有所改进。
人们对BFL与谷歌和中国AI公司等大型企业竞争的能力表示担忧，尤其是在创新速度如此之快的背景下。 许多评论员质疑BFL的长期可行性，并指出其可能面临与RunwayML和PikaLabs等其他基础模型公司相似的困境。
尽管存在这些担忧，但FLUX.2的VAE以Apache 2.0许可发布仍然受到欢迎。 然而，在本地运行完整模型需要大量的显存（仅生成模型就需要64GB），这限制了可访问性。 关于开放权重模型与谷歌等提供的闭源选项的价值，以及审美质量是否胜过技术规格的争论仍在继续。
玛丽·比尔德：好莱坞对古罗马的描述是谎言。这是真相。
Mary Beard: Hollywood Lied to You About Ancient Rome. Here's the Truth
12 小时前
在超过一小时的采访中，古典学家玛丽·比尔德分享了她的知识和经验，讲述了我们脑海中关于罗马的印象——这种印象源于《角斗士》等好莱坞电影——是不完整的（并且在某些情况下是错误的），以及从罗马文献中获得的真实情况。我们通过电影、遗址和浅显的故事继承了古罗马的历史。古典学家玛丽·比尔德说，真相远比这复杂。银幕上很少捕捉到的罗马生活隐秘的一面是混乱的；拥挤的街道上挤满了罗马人，他们的日常生活受到社会等级和家庭义务的影响。玛丽·比尔德阐释了考古学、文学，甚至鞋子告诉我们关于罗马人日常生活的哪些信息。从奴隶在为精英着装中的作用到赛马比赛上喧闹的人群，她展示了我们如何低估了他们的复杂性。（通过开放文化）
## Debian APT 将要求 Rust：一项备受争议的转变 一项为 Debian 的核心包管理器 APT 添加 Rust 依赖的提议，在项目内部引发了争论。Julian Klode 于 2026 年 5 月宣布了这一计划，理由是 Rust 在内存安全性和对关键 APT 功能（如解析包格式）的测试方面具有优势。这将要求非官方的 Debian 端口（那些未积极维护的端口）在六个月内采用 Rust 工具链，或者停止对最新 APT 的支持。 虽然一些开发者欢迎这种现代化，但也有人对 Klode 单方面的做法和缺乏讨论表示担忧。批评者指出这会对旧架构产生影响，以及 Debian 在 Rust 包管理方面面临的现有挑战——包括静态链接问题和跟踪安全漏洞。 这一举动凸显了 Debian 对广泛硬件支持的承诺与拥抱现代技术之间的紧张关系。虽然普遍认为改进 Rust 支持是积极的，但开发者质疑在没有更广泛共识的情况下强制依赖是否符合 Debian 协作、社区驱动的理念。这种情况强调了需要增加开发者参与，以改进 Debian 的 Rust 基础设施，而不是自上而下的指令。
关于在APT（Debian的软件包管理器）构建过程中强制使用Rust的提议正在引发争论。最初关于现代化工具链的讨论，由于维护者与Canonical（Ubuntu）的关联以及对更广泛Debian社区的 perceived 强加，而变得具有争议。
一些评论员认为Canonical正在优先考虑Ubuntu的需求，而非更广泛的生态系统，并批评对老旧系统（“复古计算设备”）的轻视态度。 还有人指出，抵制完全拥抱Rust，并建议将Rust代码 *转换回* C，是适得其反的。
核心问题似乎在于对改变的必要性存在不同意见——它究竟是真正的改进，还是仅仅追逐“新事物”，以及对现代化努力的抵制所带来的挫败感。这场争论凸显了利用新技术与维护大型遗留项目兼容性之间的紧张关系。
大脑有五个“阶段”——成年模式直到30岁初期才开始。
Brain has five 'eras' with adult mode not starting until early 30s
13 小时前
一项综合研究分析了近4000名从婴儿到90岁的人的大脑扫描结果，确定了人类大脑发展的五个不同时期，并以9岁、32岁、66岁和83岁左右的四个关键转折点为标志。 第一阶段，从出生到九岁，侧重于“网络整合”，简化神经连接。青春期（至32岁）大脑连接效率提高，沟通网络更加完善，从而提升认知功能。大约在32岁时发生重大转变，导致大脑结构长期稳定。最后，66岁和83岁标志着“早期”和“晚期”衰老阶段的开始，其特征是连接性降低。 研究人员使用诸如连接效率和分隔化等指标来量化大脑组织。这些发现表明，大脑发展并非稳定进展，而是一系列明确的阶段，为理解易受干扰的情况提供见解，并可能为精神健康研究以及人生事件（如为人父母）的影响提供信息。
一篇最近的文章讨论了大脑直到30岁出头才完全成熟进入“成人模式”的想法。这个Hacker News的讨论引发了关于什么构成成年以及像婚姻和生育这样的传统里程碑是否对成熟必要性的争论。
一位用户分享了一个关于同龄人在30多岁时仍然表现出不成熟行为，缺乏稳定的职业和财务状况的轶事。 另一位反驳说这只是个人观察，而不是更广泛的趋势，并指出收入会随着年龄增长而增加。
进一步的评论指出，拥有孩子并不一定等同于成熟，而且推迟重大的生活决定实际上可能会*阻碍*发展，因为它去除了一个冒险和学习的时期。 最终，这场对话质疑了不断变化的社会规范——例如推迟结婚和生育——是否会改变人们达到完全成熟的时间线。
## Shimmer：保护隐私的近距离设备发现 Shimmer是一种新的发现附近设备的方法，*无需*暴露精确位置或直接通信。它通过密码学方式比较观察到的环境——例如WiFi网络、蓝牙信标，甚至共同兴趣——使用局部敏感哈希（LSH）。设备不会广播所见的网络，而是创建指示共享环境的“指纹”。 该过程包括从观察到的数据创建MinHash签名，然后使用LSH将相似的签名分组到“桶”中。匹配的桶表明设备彼此靠近。数据在向“汇聚”服务器广播之前进行加密，确保服务器无法学习特定的网络细节，而只知道哪些设备共享环境。 虽然Shimmer提供了一种注重隐私的地理位置替代方案，但它也存在挑战。汇聚服务器*可以*学习IP地址的近似位置，并且如果被观察和复制，环境可能会被伪造。潜在的解决方案包括轮换标识符（例如Google的Eddystone-EID）和去中心化汇聚选项。它使用libp2p实现，并提供私有集合交集和可配置过期草图等功能。潜在的应用场景包括基于位置的游戏、会议社交和物联网配置。
## 基于环境指纹的附近设备发现：摘要
最近的Hacker News讨论集中在一个新方法上，该方法无需依赖GPS即可发现附近的设备。waerhert提出的核心思想是使用“环境指纹”——目前使用WiFi网络名称（SSID和BSSID）实现——来确定接近程度。该系统使用MinHash和局部敏感哈希（LSH）来比较这些指纹，即使在网络可见性不同时也能识别潜在的附近设备。
虽然很有前景，但评论员提出了对隐私和安全的担忧。具体来说，使用公开可用的WiFi数据集（如Wigle）进行“彩虹表”攻击的可能性，以及攻击者重放哈希值以虚假地出现在某个位置的能力。讨论的解决方案包括基于时间的盐值、结合多种环境信号（蓝牙、音频）以及本地化组密钥。
作者承认这些漏洞，强调该项目的探索性质并感谢大家的审查。该系统并非万无一失，但为位置感知提供了一种独特的方法，可能在GPS不可用或不受欢迎的情况下使用，例如网状网络或室内定位。
作为《Crash Bandicoot》的联合创造者之一，我一直在（缓慢地）撰写一系列关于这款大家喜爱的橙色有袋动物的制作过程的文章。你可以在下面找到所有文章，请享用。如果你在手机上无法看到文章网格，请点击这里。
## 制作《Crash Bandicoot》：技术深度解析
最近的 Hacker News 讨论强调了 Andy Gavin 关于 PlayStation 游戏《Crash Bandicoot》（1996）开发的详细博客文章。Naughty Dog 团队在有限的硬件上取得了非凡的成就，展示了优化方面的独创性和巧妙的“技巧”。
一项关键创新是在初始启动画面期间加载游戏资源，允许在按下“开始”键后立即开始游戏——这种无缝体验在当时很少见。开发者还巧妙地通过预先根据游戏的线性关卡设计对三角形进行排序，来规避 PS1 缺乏 z-buffer 的问题。这使得更高的视觉保真度成为可能。
该团队甚至采用了一种独特的方法来处理加载问题：如果游戏无法完全加载一个区域，Jak 就会简单地“绊倒”——这项隐藏机制在多年后才被玩家发现。 《Crash Bandicoot》使用 GOOL 构建，这是一种自定义的 Lisp 方言，最初是解释型的，但后来为了提高性能而部分编译。 这与一丝不苟的内存管理一起，使他们能够将庞大的关卡放入 PS1 的 2MB 内存中。
开发者 Dave Baggett，Hacker News 的常客，利用他的《Crash Bandicoot》版税共同创立了 ITA Software（后来被 Google 收购用于 Google Flights）。 此次讨论强调了早期游戏开发者所面临的令人难以置信的技术挑战和创造性解决方案。
## Meta Segment Anything Model 3 (SAM 3) 摘要
Meta 发布了 Segment Anything Model 3 (SAM 3)，这是图像和视频理解方面的一项重大进展。这个统一的模型擅长使用文本、示例或视觉提示来检测、分割和跟踪对象，提供了前所未有的灵活性。除了 SAM 3，他们还推出了 **SAM 3D**，用于从单张图像重建 3D 对象和人体，以及 **Segment Anything Playground**，一个用户友好的平台，用于试验这些 AI 功能。
主要功能包括改进了文本和图像提示的性能，以及一个新的基准数据集 **SA-Co**，用于评估概念分割。SAM 3 已经为 Meta 产品中的功能提供支持，例如 **Facebook Marketplace 的“在房间中查看”**，并将很快增强 **Instagram 的 Edits、Vibes 和 meta.ai** 中的创作工具。
此外，SAM 3 正在通过与 **Conservation X Labs 和 Osa Conservation** 的合作，帮助科学研究，提供用于野生动物监测的数据集。Meta 强调开放科学，发布模型权重、代码，并鼓励社区贡献以进一步完善和扩展这些强大的 AI 工具。
最近的 Hacker News 讨论强调了 Meta 的 Segment Anything Model (SAM) 的潜力。一位用户用一张五条腿的狗的图片测试了多模态大型语言模型 (LLMs)，发现它们总是将腿的数量数错为四条。然而，SAM 在被提示后*能够*准确地分割出所有五条腿。
这表明 Meta 正在采用一种独特的图像处理方法，超越了典型的 LLM 能力，尤其是在视觉数据理解方面——这是许多 LLM 目前的弱点。 另一位用户指出，像 YOLO 这样的分割工具可能也能实现类似的结果，但该测试表明 SAM 的底层技术可能是朝着更具视觉能力和更强大的未来 LLM 的重要一步。 原始讨论链接到 Hacker News 上之前关于同一主题的帖子。
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## AI 生成代码在 OCaml 项目中引发争论
最近提交给 OCaml 编译器的补丁在 Hacker News 上引发了关于在开源项目中使用 AI 生成代码的激烈讨论。作者提交了一个借助 LLM 实现的大型功能，承认他们并不完全理解代码，也未质疑 AI 指定的作者身份。
回应大多是批评性的。担忧集中在责任归属（当作者无法解释代码时，谁来修复错误？）、技术债务增加、潜在的版权问题以及维护者审查潜在缺陷 AI 输出的负担上。一些人认为，接受此类贡献会破坏开源协作的精神。
然而，也有人承认 AI 辅助的潜在好处，尤其是在维护者有限的项目中。这场争论凸显了制定关于 AI 生成贡献的新指南和政策的必要性，重点关注代码质量、测试和可维护性，而不是代码的*创建方式*。最终，这场讨论强调了利用 AI 能力与维护开源开发的完整性和可持续性之间的紧张关系。
## 西兰花人 重制版：AI 创作
受启发于 2010 年在谷歌内部流传的一段广受欢迎的视频，“西兰花人”最近由一位开发者使用前沿 AI 工具——Veo 3.1 和 Nano Banana——在一天之内重制。该项目的目标是捕捉原视频的精神，它以幽默的方式展现了谷歌软件开发的 frustrations。
该过程包括编写剧本、使用 AI 生成视觉效果，以及使用 CapCut 进行大量的后期制作编辑。Nano Banana 用于创建原始角色和背景的逼真版本，而 Veo 生成了视频片段。尽管存在时长限制、角色一致性以及实现所需情感表达（“EMOTE！”）等挑战，但 AI 工具证明了其令人惊讶的能力，尤其是在保持视觉一致性方面。
创作者强调了该过程的迭代性，需要多次拍摄和提示调整。虽然承认结果并非“电影”，但该项目展示了 AI 增强创造力的力量，并使传统电影制作方法难以实现的个人项目成为可能。最终，这次重制成功地唤起了怀旧之情，并将“西兰花人”介绍给了一代新的谷歌员工。
## 西兰花人重制版：黑客新闻讨论
利用人工智能工具重制的经典谷歌内部迷因“西兰花人”，在黑客新闻上引发了争论。虽然技术上令人印象深刻，但许多评论员认为重制版失去了原作的魅力——特别是通过早期人工智能工具（如Xtranormal）实现的冷漠表达和“粗糙”美学。
讨论的中心在于人工智能生成的内容是否能够复制其前代作品的吸引力，即使它们制作粗糙但却具有独特的表现力。一些人认为原作的“卡顿” *正是*笑点所在，而另一些人则欣赏新版本作为当前人工智能能力的展示，以及一个只有在人工智能的帮助下才能实现的项目。
一个反复出现的主题是人工智能对艺术意图和人际关系的影响。人们对人工智能内容可能泛滥成同质化以及使用盗用艺术作品来训练人工智能模型的伦理影响表示担忧。最终，意见不一，一些人将其斥为“人工智能垃圾”，而另一些人则认为它是人类创造力和人工智能辅助的结合，具有价值。