Dana-Farber、Mass General Brigham 和 Broad Institute 的研究人员利用单细胞核 RNA 测序技术，分析了来自 29 至 90 岁以上患者的 189 个结直肠肿瘤中的超过 850,000 个细胞。他们没有简单地比较年轻与年老组别，而是发现了肿瘤组成和基因活性的渐进式年龄相关变化。在常见亚型肿瘤中，年轻患者相对于癌细胞具有更高比例的结缔/支持细胞；这一模式与化疗耐药性相关，并在数百个额外肿瘤中得到验证。年轻肿瘤还显示出更高的长非编码 RNA 活性，以及与癌细胞移动和侵袭相关的更强细胞信号传导。这些发现为理解结直肠癌在年轻成人中可能更具侵袭性的原因提供了基础，但并未证明因果关系。未来的研究将探索机制、免疫反应、预防和治疗机会。
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年轻患者结直肠癌中独特的细胞与遗传差异 Distinct cellular and genetic differences in colorectal cancer in young patients
16 小时前
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年轻患者结直肠癌存在明显的细胞与遗传差异
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gmays
1小时前
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Sennett认为，民主城市依托于让差异互动的公民空间。他借鉴亚里士多德，认为城市混合人群与活动，培养宽容与讨论。古雅典提供了两种模式：普尼克斯，一种发言者固定且暴露于观众面前的剧院，鼓励持续关注与集体决策；以及广场，商业、司法与社会生活重叠之处，柱廊在公共与私人之间提供过渡。普尼克斯通过集中于一个声音来规范辩论；广场则通过破碎的、未中介的多样性遭遇训练公民。剧场培养持续关注，广场培养辩论准备。现代民主需要集中而非分心，因此设计师应考虑类似剧院的建筑以支持审议。
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Pnyx 与 Agora（2016）
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apophatic
1 小时前
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巴黎、里约热内卢、马拉喀什、东京、悉尼：五个训练关卡，每关都比上一关更难。然后是真正的案件，更加艰难。每个案件都会显示有多少调查员解决了它。大多数案件：无人。尚未。尚无人解决。
Uncracked City 是一款侦探游戏，玩家审问说谎的 LLM 嫌疑人，故事设定在真实城市中，犯罪与角色为虚构。solo 创始人重度使用 AI，还有一个模型在发布前担任侦探解谜。它在 Android 上免费，iOS 审核中，支持六种语言。未来计划包括每周案件、私人团队建设活动、通过 ChatGPT 或 Claude 的自定义场景 MCP，以及旅游合作。一位评论者说他们工作中已经要和说谎的 LLM 打交道，不想把这当作休闲。
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为什么剪贴画曾无处不在，后来却不是了 [视频]
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surprisetalk
1 小时前
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C++26 未获批准 C++26 Disapproved
17 小时前
2026年10月23日，ISO各国家机构否决了C++26 DIS，这是C++ DIS的首次失败，主要因为多个NB认为Contracts功能尚未就绪。作者作为德国WG21成员表示，此次投票打破了NB仅因新增信息或流程错误而否决标准的既有惯例。Contracts已开发多年，WG21以大比例票数将其纳入C++26，但未能通过DIS的三分之二门槛。ISO现有选项包括修订DIS、CD阶段、TS或取消，均需WG21共识；取消C++26可能回退到C++23并推迟到C++29。作者称此次否决是灾难，表示信任和共识已被动摇，并提到11月16日会议将解决僵局。C++26和C++29的未来尚不确定。
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C++26 被否决 (andreasfertig.com)
17 点 由 thatxliner 2小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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火星巨型峡谷至今仍具构造活动性
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5 分
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gmays
发布于 52 分钟前
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微软修复 Windows 11 的一个烦人问题，与此同时 PC 收入下滑 Microsoft fixes a Windows 11 annoyance as PC revenue declines
18 小时前
人类验证 为了继续，您需要通过解决验证码谜题来验证您不是机器人。验证码谜题需要JavaScript。请启用JavaScript，然后重新加载页面。
Hacker News 帖子讨论微软正在修复 Windows 11 的一项烦人之处，同时 PC 收入下降。评论者大多批评 Windows 11，指出其用户体验、强制在线账户、安装障碍以及相对于 Windows 10 的感知退步。多位用户表示已切换到 Linux 或 Mac，而其他人指出 Linux 可能需要时间配置，但提供更多控制和透明度。一些评论提到游戏、旧版 Windows 软件和内存驱动的 PC 价格压力。总体而言，小幅修复不太可能带回因 Windows 11 更广泛设计选择而感到沮丧的用户。
作者认为，AI 在软件工程师与其他专业人士之间的生产力差距，主要不是来自模型训练或工具，而是来自思维习惯差异。有效提示 AI 就像编程：定义输入、输出、步骤、边界情况和成功标准。工程师通过多年编译器反馈学会这种精确性，而非程序员则依赖人类沟通，其中缺口由上下文和澄清填补。LLM 则用看似合理的猜测填补缺口，因此模糊提示会产生看似合理却误导的输出。工程师还通过调整指令调试，而其他人则重新生成提示或责怪工具。领域专业知识有助于判断结果，但要让代理产出值得判断的内容，需要指定计算技能。成功的非工程师往往已经像程序员一样思考，例如通过电子表格、自动化或数据整理。最终，自然语言 AI 主要加速那些已经像程序员一样思考的人，而不是教会所有人编程。
Hacker News 上一个帖子在讨论提示词是否算编程。原文认为“提示词就是编程”。有评论者反驳说提示词是项目管理——设定预期并等待——因为只有操作代码才算编程。另一位称其为结对编程：仍需完整的软件工程知识，尽管 AI 减少重复劳动，但大量后续提示词构成编程。其他人指出仍需仔细审查 AI 输出中的“Claudisms”、职责重叠和命名不清，并且要求模型分步工作会得到更好结果。有人建议写好 skill 或 spec 比 PM 更像编程，提示词不同于 PM，因为它不涉及管理人和利益相关者。有评论者分享，一位聪明的联合创始人难以获得好的 LLM 结果，可能需要程序员的问题解决思维。怀疑者开玩笑说，提示词比 bash 更难归入 Curry-Howard，而 Python 比英语更简洁。总体上，讨论落在提示词作为编程、结对编程或项目管理之间，共识是人类工程判断和审查仍然必不可少。
文本认为，LLM预训练受益于大量偶然形成的文档数字公地，但后训练——尤其是智能体AI——需要任务、环境、工具、意图和评分器，而这些没有可比的公地。人类任务是有情境且短暂的，不像耐久的文档；软件是部分例外，因为它保留了世界和动作，但将代码仓库转化为可用的强化学习任务困难且常失败。SWE-bench等例子显示了需要多少人工修复和筛选。因此，开源模型研究者必须刻意构建后训练公地，系统地将人类工作转化为耐久、可重复的强化学习任务。否则，少数公司将垄断训练前沿模型所需的环境与权力，限制开源参与和对AI开发的影响力。
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不存在后训练数据公共池
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5 分
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lukasschwab
1小时前
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impossiblefork
29分钟前
[–]
我认为后训练公共池需要一定程度的保护，因为这些东西需要付出巨大努力才能创建，而且可能影响人们靠工作赚钱的能力。
我也可以想象它们会作为国家项目出现，以提升竞争力。
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作者在 Copper（一种"更好的 C"语言）中尝试了联合类型，但发现过于复杂，转而采用选项类型（T|Nothing）。选项类型表示一个可能为 nil 的值，通过在底层类型中保留哨兵值（如指针的 NULL）实现，避免标签并能与 C 集成。细化使用 `as` 运算符在条件语句中创建作用域限定的非 nil 变量，配合 `or else` 实现提前返回；也可通过转换或 notNil 强制细化。可选类型的方法使用 `defopt`。曾尝试类似 TypeScript/Kotlin 的 nil 检查器推断，但因循环/泛型复杂性与编译器开销而放弃。作者权衡选项类型是否值得打破 Copper 的极简主义：它们澄清意图、防止意外的 nil 解引用，并帮助发现 bug，尽管增加了概念。在移植编译器和工具之后，他们倾向于采用，并暗示可能是消除"十亿美元错误"的时候了。
一篇关于“联合类型与可选类型（2025）”的 Hacker News 讨论帖讨论了实现与语言特性引用。一名评论者建议把带标签联合的判别符放在末尾，以便联合指针也可作为值指针；另一人则指出序列化通常受益于把标签放在前面。一位用户询问跨语言描述可选/联合类型等特性；回复提到了 Benjamin Pierce 的《类型与编程语言》和 Rosetta Code。该讨论帖还包含关于“洋葱类型”和嵌套可选类型的笑话。