Live ISO 本质上是只读的，重启后数据会丢失。为了实现持久化，各发行版使用了 OverlayFS，这需要一个可写的分区和特定的内核参数。遗憾的是，目前并没有统一标准：Ubuntu 使用带有 `casper-rw` 标签的 `persistent` 参数，而 Debian 则使用带有 `persistence.conf` 文件的 `persistence` 参数。修改这些 ISO 通常涉及在 GRUB 配置中进行“拙劣”的字节替换，如果字符串长度不一致，可能会导致文件系统损坏。 对于 Fedora 而言，这些覆盖方法尤为脆弱且复杂。作者建议采用一种更稳健的替代方案：完全绕过 ISO 结构。通过将内部 `squashfs.img` 的内容提取到可写的 ext4 分区中，并配置自定义的 GRUB 引导程序，用户可以创建一个真正持久化的 Live 环境。这种方法避开了 ISO9660 的局限性和非标准化覆盖实现的缺陷，从而在 USB 驱动器上实现了一个灵活且可靠的系统。
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这篇 Hacker News 帖子讨论了创建持久化 Linux Live 镜像的多种方法，超越了传统的安装方式。社区分享的主要方案包括：
* **Alpine Linux：** 采用“无盘”（diskless）模式，允许用户通过本地备份工具（LBU）将状态更改提交回镜像。
* **原子系统（Atomic Systems）：** 讨论了 `rpm-ostree`（及其继任者 `bootc`），它提供了稳健的版本化系统更新，在不可变的基座之上叠加用户更改，以安装速度换取系统可靠性。
* **外置驱动器：** 一些用户倾向于将完整的 Linux 发行版安装到外置 NVMe 驱动器上，从而在不同硬件上提供原生体验（但可能受限于某些专有驱动）。
* **自定义持久化：** 其他建议包括手动分区策略（例如挂载特定的“已保存”分区），在保持基础系统纯净的同时存储用户数据。
* **工具：** 参与者指出，虽然可以进行手动配置（如使用 `OverlayFS`），但 Ubuntu `disk-creator` 和 `Ventoy` 等用户友好型工具简化了标准用例的操作流程。
总的来说，讨论强调了“现成”持久化工具的易用性与原子化版本控制系统的可靠性之间的权衡。
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最近的一篇 Hacker News 帖子讨论了售价 799.99 美元的巨型乐高圣家堂套装。讨论很快分成了关于乐高品牌演变的两大阵营。
一些用户感叹，现代乐高套件正日益演变成专为成年人设计的“一次性展示品”，而非他们童年时那种用途广泛、富有创意的积木。他们认为，价格昂贵且脆弱的套装抑制了拆解和重组的“乐高精神”。
相反，许多用户则予以反驳，指出乐高始终在为不同人群提供多元化的产品。他们认为，这些昂贵的收藏级套装本就是为了展示而生，而面向儿童、价格亲民的小型套装依然存在，足以培养创造力。一些家长分享道，即便面对大型套装，“乐高的魔力”依然存在：孩子们最终还是会拆掉这些模型，并将积木融入到自己的原创作品中，实际上是将每一套积木都视为临时的结构。
其他评论者则调侃了该套装的尺寸、建造一座以“永远未完工”而闻名的教堂模型的讽刺意味，以及对该模型进行虚拟参观的可能性。总而言之，社区对于现代乐高究竟是在丢失其创意本源，还是在成功拓展市场，仍存在分歧。
当人工智能实现自我构建：我们迈向递归自我改进的进程 When AI Builds Itself: Our progress toward recursive self-improvement
14 小时前
Anthropic 的报告指出，人工智能的开发正越来越多地交由 AI 系统自身完成，这显著加快了进展速度。内部数据显示，Anthropic 工程师现在的代码交付量是 2021-2025 年间的八倍，这主要得益于 AI 智能体目前已能自主执行复杂任务。 这一趋势指向了“递归自我改进”，即 AI 系统获得设计和开发自身继任者的能力。虽然这可能在科学和医疗领域带来突破，但也引发了关于人类控制和安全的关键风险。随着 AI 系统自主性增强，进展的瓶颈正从代码编写和实验转向人类主导的研究判断与监督。 Anthropic 警告称，如果这种趋势持续下去，AI 可能很快会在研究设计方面超越人类能力。由于该技术的发展速度超出了大多数机构的应对准备，Anthropic 主张进行全球协调，以便在必要时实现暂停或减速。他们认为，建立可验证的国际安全与监督机制至关重要，以确保在 AI 自主构建的过程中，人类仍能有效地监控并保障这些系统的安全。
这篇 Hacker News 讨论帖探讨了 Anthropic 近期关于人工智能递归自我改进的文章。讨论主要集中在以下三个核心议题：
* **政策与监管：** 用户对于 Anthropic 呼吁在全球范围内协调“暂停”或放缓前沿 AI 开发的观点持两极分化态度。批评者认为，这种倡导是一种建立监管壁垒的利己策略；而支持者则认为，这能为解决安全和对齐问题提供必要的缓冲期。
* **AI 自主权的未来：** 许多评论者反思了 AI 智能体优化自身代码的实际影响。人们推测，未来可能会转向闭环系统，即由 AI 管理整个开发周期，这可能会颠覆传统的企业结构和经济权力格局。
* **怀疑论与开源：** 怀疑者质疑营利性实验室的动机，认为对 AI 的集中控制存在风险。一些用户主张采用“开源/Linux 式”的 AI 开发路径，认为技术民主化对于防止少数公司垄断该领域的未来至关重要。
总体而言，这场对话突显了人们对人类监督能否跟上机器智能加速发展步伐的深层焦虑。
在这篇文章中，托马斯·布鲁姆（Thomas Bloom）探讨了近期针对**和积猜想（sum-product conjecture）**和**单位距离猜想（unit distance conjecture）**的反例证明。这两项突破都利用了类似的“张量幂”策略：即先找出一个能提供微小常数改进的简单构造，再通过使用次数不断增加的数域（$d \to \infty$）将其扩展到更高维度。 其核心技术依赖于**代数数论**，特别是数域 $K$ 的性质。通过利用整数环 $\mathcal{O}_K$ 和单位群 $\mathcal{O}_K^\times$，研究人员在高维空间中构建了表现类似于算术级数和几何级数的集合。该方法的一个关键要求是存在数域的“塔”，其中判别式和调节子保持在 $O(1)^d$ 的界限内，而**戈洛德-沙法列维奇定理（Golod-Shafarevich theorem）**满足这一条件。 布鲁姆指出，尽管这些技术在理论上几十年前就已具备，但由于研究人员往往追求更深层、更复杂的联系，它们一直被忽略。他反思了人工智能驱动的发现与人类研究之间的差异，并指出人工智能能够不懈地遍历文献并剔除“失败”路径，从而找到了这些反例；而人类研究则往往倾向于追求简化以及偶然的、独立的发现。
Zetta 是一家雄心勃勃的初创公司，致力于通过开发用于驱动 AGI（通用人工智能）和 ASI（超级人工智能）的先进 XPU 芯片，成为下一个 NVIDIA。我们正在寻找一位硬核技术大牛加入我们在旧金山的创始团队，共同构建 AI 计算的未来。 **核心要求：** * **核心专长：** 对数字设计（VLSI、RTL、微架构）以及综合/时序收敛有深厚的专业知识。 * **技术能力：** 具备前端工具链（VCS/Genus）、脚本编写（Python、Tcl、Nix）及优化 PPA（功耗、性能、面积）的经验。 * **领域重点：** 在 GPU、CPU 或 AI 加速器的计算数据通路和内存子系统设计方面拥有成熟的背景。 * **思维方式：** 沉浸式、具备自学能力的博学之才，准备好在软硬件边界攻克近乎不可能的工程挑战。 **加分项：** 具有高速接口（PCIe、HBM）、可测试性设计（DFT）意识的 RTL、可复用 IP 设计以及系统级编程经验者优先。 **加入我们：** 您将在一家具有变革意义的公司中担任基石角色，并与顶尖工程师直接共事。我们提供具有竞争力的薪酬、可观的股权，以及参与“毕生之作”的机会，该项目旨在影响未来数代的技术发展。
对不起。
复古科技育儿 Retro-Tech Parenting
15 小时前
作为一名技术人员和家长，我对现代数字平台那种具有操纵性且“追求参与度”的本质持谨慎态度。虽然我希望孩子们能体验科技带来的丰富魅力，但我不希望让他们暴露在当前基于监控的生态系统中。
为了在确保孩子安全与独立的同时重新获得科技的益处，我转向了“复古”解决方案。通过使用 CD 和 DVD 等物理媒介，我能够掌控内容，并让孩子们在没有算法干扰的情况下自由地探索音乐和电影。同样，我安装了一部专门的座机，让他们在没有智能手机风险的前提下，能够独立管理自己的社交联络，比如给祖父母打电话。最后，我设置了一台受限的家庭电脑，并配置了仅限白名单的网页过滤器，让孩子们可以在一个安全、经过筛选的数字空间中享受教育资源和游戏。
尽管这些解决方案比主流科技需要付出更多的努力，但这种权衡是非常值得的。通过摒弃现代掠夺性系统的便利，转而采用更具意图性、往往更为老派的技术，我得以按照我们自己的方式与孩子们分享数字世界的奇妙。
这次讨论的主题是“复古科技育儿”，这是科技圈家长中日益兴起的一种趋势。他们倾向于使用老式、非算法驱动的设备，以保护孩子免受现代联网设备成瘾性的影响。
参与者分享了培养健康科技习惯的策略，例如：
* **离线硬件：** 使用“哑设备”，如固定电话（通常通过VoIP）、CD播放器和经典游戏机。这些设备不具备诱导点击、数据追踪或算法信息流。
* **实体媒介：** 强调黑胶唱片、录像带和纸质书等触觉体验，以培养孩子的拥有感与耐心。
* **受控访问：** 实施严格的家长控制，使用受监督的家庭电脑，并推迟到高中才允许孩子拥有智能手机。
其主要动机并非单纯的怀旧，而是希望优先选择“服务于用户”的工具，而非“支配用户”的媒体。虽然许多人认为这对于心理健康至关重要，但也有人担心这种限制会导致社交孤立，因为孩子们可能难以与依赖现代通讯和社交媒体的同龄人进行交流。归根结底，大多数参与者认为核心挑战不在于科技本身，而是如何在一个被数字“糟粕”主导的世界里，引导孩子养成健康的习惯。
2020年，谷歌解雇了其人工智能伦理团队的领导者蒂姆尼特·格布鲁（Timnit Gebru）博士，原因在于她拒绝撤回其研究论文《论随机鹦鹉的危险性》（On the Dangers of Stochastic Parrots）。这篇与埃米莉·本德（Emily Bender）等人合著的论文，概述了大型语言模型（LLM）的五大关键风险，而这些风险后来被证明具有惊人的预见性。 格布鲁警告称，模型的规模化将导致其成为无法真正理解含义的“随机鹦鹉”，从而产生广泛的“幻觉”现象。她预测，训练数据的偏差将固化招聘、医疗和金融领域的歧视，这一现象如今已得到大量记录。此外，她还强调了巨大的环境成本、大规模数据集无法审计（导致有害内容扩散）的问题，以及可能削弱语言多样性的文化权力集中化风险。 谷歌解雇格布鲁并解散其团队的决定，有效地压制了内部异见，在研究人员中制造了一种恐惧文化。尽管科技巨头无视她的警告，执意追求快速发展，但随后的行业危机——从模型崩溃到破纪录的碳排放——都印证了她的研究。格布鲁被解雇一事是一个鲜明的例证，表明企业激励机制如何将利润置于安全与伦理考量之上，而后者对于人工智能的负责任发展至关重要。
Hacker News 最近的一场讨论重新审视了蒂姆尼特·格布鲁（Timnit Gebru）于 2020 年引发争议地离开谷歌的事件，其核心围绕着她的论文《论随机鹦鹉的危险》（On the Dangers of Stochastic Parrots）。
该论文指出了大型语言模型（LLM）的五个主要风险：大规模带来的危害、偏见的放大、环境成本、训练数据审计的困难，以及文化权力在少数精英科技公司手中的集中。
关于这篇论文的遗产，评论者们仍存在严重分歧。一些人认为格布鲁的警告已被证明具有预见性，特别是在权力集中和大规模人工智能的伦理影响方面。另一些人则认为这篇论文已显得过时，他们指出，大型语言模型已展现出真正的推理和解决问题的能力，而不仅仅是“随机鹦鹉”。
此外，讨论还强调了围绕格布鲁离职情况的持续争论——究竟是解雇还是辞职——并对论文的意识形态框架提出了批评。归根结底，该讨论反映了行业内更广泛的紧张关系：尽管环境和权力集中的问题依然相关，但技术界许多人认为，论文中关于大型语言模型缺乏任何“理解力”的哲学定性，在很大程度上已被这些模型的实际表现所超越。
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抱歉。
尽管谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）强调公司75%的新代码是由人工智能生成的，但内部员工的看法却大相径庭。据《404 Media》报道，谷歌员工在公司内部留言板Memegen上大量发布“反人工智能”的表情包。这些数量成百上千的表情包反映了员工对AI工具（特别是“Jetski”）的不满，他们认为这些工具会产出不准确的报告、产生虚假信息（幻觉）以及生成低质量的代码。
员工们认为，虽然人工智能增加了代码的数量，但却给必须筛选这些“垃圾内容”的人工审核员造成了严重的瓶颈。除了技术上的挫败感，员工还表示，由于公司不断将重心转向人工智能项目，牺牲了其他必要任务，导致他们感到精疲力竭。一些员工称，强制使用人工智能的做法流于形式，因为无论是否使用AI，最终仍需人工干预才能完成工作。
对此，谷歌回应称，公司非常重视工程师提供的这些“坦诚反馈”，并将其视为改进内部工具的重要组成部分。然而，谷歌随后修改了这一声明，删除了关于“人在回路（humans in the loop）”的具体表述，这一举动引发了外界对其推进人工智能整合进程的进一步关注。
一份最近的《404 Media》报道指出，谷歌员工会在内部通过表情包嘲讽自家的 AI 工具，这在 Hacker News 上引发了广泛讨论。
许多评论者认为这不足为奇，他们将内部表情包视为工程文化中常见的“压力释放阀”。一些用户认为，即便通过幽默的方式对内部工具进行批评，也是一种重要的反馈机制；但另一些人则指出，这类批评很少能带来结构性的改变。
讨论随后转向了对谷歌 AI 竞争力的普遍怀疑。科技从业者们争论：谷歌内部的各自为政是否让 Anthropic 和 OpenAI 等竞争对手取得了领先，以及 AI 目前是被过度炒作，还是现代开发中不可或缺的工具。怀疑者认为 AI 的产出往往是“垃圾”，而支持者则坚持认为无法整合这些工具会成为职业短板。归根结底，这些讨论反映了两种观点的分歧：一方视 AI 为具有变革性的竞争优势，另一方则对 AI 当前的局限性以及技术领域的不确定性保持警惕。
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创始人 Nick 和 Drew 推出了 **Boxes.dev**，这是一个云原生“智能体开发环境”（ADE），旨在将 Claude Code 和 Codex 等编码智能体从本地计算机转移到云端。
由于对“本地主机”（localhost）局限性的不满——例如资源受限、繁琐的 git 工作树管理以及需要保持笔记本电脑始终开机——该团队构建了 Boxes，为每个智能体提供专属的云端计算机。该平台具备以下特性：
* **云优先工作流：** 每个编码线程都从完整开发环境的快照中运行，拥有独立的文件系统和计算资源。
* **完整的端到端测试：** 智能体可以在隔离环境中运行整个应用程序，而不会占用开发者的本地机器资源。
* **多平台支持：** 提供桌面应用程序、用于“通过文本编码”的全功能移动应用程序以及 Slack 集成。
* **自动化：** 支持定时任务和智能体工作流。
创始人认为，随着编码转向人工智能驱动的智能体，云基础设施对于扩展至关重要。尽管用户已经开始质疑该平台如何保持对大型 AI 实验室的竞争防御力，但团队强调，他们的工具提供了一个专业且独立于特定模型的环境，能够提升当前智能体工作流的速度和能力。