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英格兰及威尔士警方被要求停止在法庭陈述中使用人工智能。 Police in England and Wales told to halt AI use in court statements
16 小时前
抱歉。
**Splash** 是一种简单且易于阅读的色彩格式，它使用 3 位数字来表示 RGB 通道，每个数字的范围从 0 到 9。例如，900 代表纯红，000 代表黑色，999 代表白色。 作为一种情感化工具，Splash 通过提供仅 1,000 种颜色的有限选择来帮助创作者克服选择困难，消除寻找“完美”色调的压力。它具有高度灵活性：你可以通过将 0–9 映射到 0–255 来通过数学方式生成颜色，也可以使用查找表来定义自定义的品牌色板。 由于该格式避免了字母和复杂的语法，它在代码中非常易于实现——无论是通过简单的函数、CSS 变量还是预设的样式表。该系统旨在实现“顺滑”与易用，鼓励实验而非追求完美。通过限制选择，Splash 使设计过程更快、性能更高，并最终带来更多的自由。
抱歉。
对不起。
本项目提供了一套轻量级、与渲染器无关的实时抖动物理标准，在简单的布娃娃系统与复杂的软体模拟之间找到了平衡点。通过使用 UV 映射权重绘制和阻尼弹簧骨骼，开发者可以定义出能随父级运动而真实抖动的柔软区域。
**核心组件：**
* **`jiggle-physics.js`**：纯粹的模拟引擎，基于父级的速度和加速度计算阻尼弹簧偏移量。它与渲染器无关，不需要 DOM 或 WebGL，可轻松集成到任何游戏循环中。
* **变形逻辑**：采用简单的通用公式 `vertex += weight * boneJiggle` 来驱动运动，从而实现局部的“肉体回弹”以及挤压和拉伸效果。
* **资源标准**：使用 UV 映射的权重纹理来定义柔软度（0–1）和骨骼分配。这种方法性能极高，每个顶点仅需一次纹理查找。
随附的 WebGL 演示（`jiggle-app.js` 和 `index.html`）展示了该系统的实际运行效果，其中包含用于绘制权重、调整物理参数（刚度、阻尼、重力）以及测试各种几何体的工具。该系统专为广泛的可移植性而设计；任何支持基础向量数学的引擎均可实现此标准。
一位用户分享了一个新的“Show HN”项目，这是一个专为网页浏览器设计的轻量级、零依赖软体物理引擎。该项目通过一个抖动的甜甜圈模型演示了其功能。
Hacker News 社区对此给予了积极评价，称赞了该引擎简洁的架构——特别是它将物理引擎与渲染器分离的设计，使其能够轻松适配 Three.js 或 Babylon.js 等框架。
讨论还涉及了技术实现，特别是保持模拟稳定性的挑战。评论者指出，使用固定的时间步长（可能通过累加器模式实现）至关重要，以防止物理模拟在浏览器帧率波动时出现异常行为或“崩溃”。此外，还有建议提出使用人体模型来测试该引擎，以展示其在更复杂的权重映射动画方面的潜力。
Linux 内核开发者李晨（Li Chen）最近提出了“孵化模板”（spawn templates），旨在优化传统的 `fork()` 和 `exec()` 进程创建模式。虽然 `fork()` 在历史上被认为是优雅的，但由于它需要复制整个进程状态，而其中大部分工作随后又会被 `exec()` 丢弃，因此其计算成本很高。李晨的提案旨在通过允许应用程序将可执行配置缓存为模板来加速这一过程，从而降低频繁重复命令的设置成本。 尽管该提案显示出 2% 的性能提升，但内核维护者最终拒绝了其当前的形式。像 Mateusz Guzik 这样的审查者认为，业界需要完全摒弃 `fork()` 惯用法，转而创建“纯净”的进程。Christian Brauner 建议使用 `pidfd` 抽象采用替代方法——即创建一个空进程并通过新的系统调用（类似于 `fsconfig()`）进行配置。 李晨认同这一方向，将重心转向开发更稳健、原生的 `posix_spawn()` 实现。这一转变表明，虽然“孵化模板”不会被实现，但它成功催化了 Linux 迈向更简洁、更高效的进程创建 API 的进程。
这篇 Hacker News 讨论聚焦于一篇关于 Linux 是否有潜力超越传统 `fork()` + `exec()` 进程创建模式的 LWN 文章。
参与者们表达了对现状的不满，认为现代开发往往需要生成一个“干净”的进程，但目前的架构却强制开发者克隆父进程，并手动清理文件描述符等状态。虽然有人认为将代码模块化为库可以消除生成二进制文件的需求，但另一些人坚持认为，对隔离的、全新的进程的需求依然是一种常见且必要的模式。
讨论还涉及了围绕性能的技术误区。评论者澄清道，`fork()` 并没有通常认为的那样沉重，因为内存是通过“写时复制”（copy-on-write）机制共享的；讽刺的是，`exec()` 和动态链接器通常才是开销更大的部分。此外，该帖子还澄清了关于共享库的常见误解，指出 Linux 已经通过 `mmap` 有效地对库内存进行了去重，将相同的物理内存映射到多个进程中。最终，尽管人们对 `fork()` + `exec()` 的替代方案很感兴趣，但开发者们承认，这仍然是操作系统设计中一个复杂且小众的领域。
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美国众议员发布草案，旨在禁止各州制定人工智能法规 (reuters.com)
15 分，由 1vuio0pswjnm7 发布于 1 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 3 条评论 | 帮助
panny 10 分钟前 [–]
美国宪法第十修正案：
> 宪法未授予合众国、也未禁止各州行使的权力，分别由各州或由人民保留。
宪法中哪里将人工智能的管辖权授予了联邦政府？只是好奇。
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yesfitz 0 分钟前 | 父节点 | 下一条 [–]
可能是“商业条款”。
https://en.wikipedia.org/wiki/Commerce_Clause
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dosisking 3 分钟前 | 父节点 | 上一条 [–]
AIPAC（美国以色列公共事务委员会）？他们不是负责这件事的人吗？
AI == 其实是以色列 (Actually Israel)
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抱歉。
本文是一份关于在 Rust 中实现过程宏（Procedural Macros）的技术指南，重点介绍如何通过 `#[attribute]` 宏将结构体转换为位域（bitfield）表示。
### 核心概念：
* **过程宏：** 与声明式宏（`macro_rules!`）不同，过程宏是在编译时执行的函数，直接操作 Rust 抽象语法树（AST）。它们需要独立的 crate，并在 `Cargo.toml` 中启用 `proc-macro = true`。
* **工具：**
* **`syn`：** 用于将原始 `TokenStream` 输入解析为结构化的 Rust AST 节点（如 `ItemStruct`、`Attribute`）的必要工具。
* **`quote`：** 通过允许开发者编写类似代码的语法并将其转换为 `TokenStream`，从而简化代码生成过程。
* **`ToTokens`：** 一个用于定义自定义类型（如 `BitFields`）如何转换回代码标记（token）的 trait。
### 实现逻辑：
本宏的目标是解析结构体字段上的自定义属性（例如 `#[flag(rwc(30))]`），以生成位操作方法（`get_*`、`set_*`、`clear_*`）。
* 该实现使用位运算（AND、OR、NOT、移位）来隔离特定的位范围。
* 它利用 `syn` 的 `Parse` trait 处理自定义字段配置，并使用 `quote!` 将生成的 getter 和 setter 等方法注入最终输出，从而确保代码生成的健壮性并保持类型安全。
这篇 Hacker News 帖子讨论了一份关于构建 Rust 过程宏（procedural macros）的新指南，该指南由“Learnix”操作系统的开发者编写。作者创作该资源的初衷是，现有的教程往往缺乏实际应用案例，而仅依赖琐碎的示例。
讨论中强调了关于 Rust 宏的几个要点：
* **必要性**：经验丰富的开发者建议先确认是否真的需要使用过程宏，因为它们可能会拖慢编译速度。简单的逻辑通常可以通过声明式宏（`macro_rules!`）来处理。
* **复杂性**：尽管过程宏功能强大，但往往难以维护。开发者们表示希望能改进声明式宏的匹配能力，以减少对 `syn` 和 `quote` 库的依赖。
* **应用场景**：参与者探讨了宏的适用范围，认为它们非常适合处理通用的样板代码，但对于复杂的领域特定逻辑则存在问题。
* **局限性**：使用过程宏的一个重要驱动因素是，目前在不通过代码包装的情况下，难以轻松操作结构体/枚举注解或复杂类型。不过，目前有新的 RFC 正在开发中，旨在解决其中一些易用性方面的障碍。
总体而言，社区赞赏作者在记录这一复杂主题方面所做的努力，该领域目前在现有的技术文档中仍未得到充分的覆盖。
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一篇题为《莱比锡基准》（Benchmarks in Leipzig）的近期研究论文，利用由49位数学家汇编的100道原创研究级数学题，评估了顶尖大语言模型的数学推理能力。测试显示，这些模型仅有两道题未能解出，标志着人工智能在处理复杂数学推理能力方面迈出了重要一步。
Hacker News 上的讨论主要集中在这些基准测试的局限性上。批评者指出，由于这些问题已有标准答案，模型可能并非在进行“从头”数学发现，而是无意中依赖了训练数据或其文献检索能力。然而，该研究在设计时通过剔除所有模型都能轻易解决的问题，试图缓解这一偏差。
最终，参与者认为，尽管这些大语言模型尚无法解决前沿数学难题，但它们在综合复杂信息和应用已知技巧方面表现出了惊人的熟练度。论文结论指出，随着模型在各类任务中不断达到近乎完美的表现，利用公开研究成果构建练习式基准测试正变得日益困难。
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《华尔街日报》近期的一篇报道指出，Meta 公司正多次推迟向开发者发布其新款 AI 模型。Hacker News 上的讨论认为，主要问题在于模型质量不佳；评论者称，如果以目前的状态发布，该模型将无法发挥作用，甚至可能让公司感到难堪。
关于这些延迟的猜测主要集中在以下几个方面：
* **模型质量：** 熟悉 Meta 内部系统的人士表示，该模型的性能不足以与 OpenAI 或 Anthropic 竞争。
* **管理与激励：** 一些批评者认为，由于管理策略不当，领导层未能实现交付；他们质疑高薪工程师是否被有效地激励去产出成果，还是仅仅在混日子。
* **基础设施与数据：** 尽管 Meta 拥有雄厚的资金资源，但观察人士指出，与竞争对手相比，他们可能缺乏必要的专业人才和高质量的训练数据。
* **市场格局变化：** 参与者指出，行业正迅速转向推理优化和更小、更高效的模型（如 QWEN），这表明 Meta 在大规模模型训练上的巨额投资可能正面临边际收益递减。
总体而言，舆论持怀疑态度，许多人得出结论：这些延迟更像是竞争困境的征兆，而非技术复杂性所致。