## .NET 垃圾回收器：实现标记阶段 本期内容重点在于使用 C# 实现自定义 .NET 垃圾回收器的“标记”阶段。标记阶段用于识别可达对象，从而确定哪些对象可以被释放。它从三个来源扫描“根”——无条件被认为是存活的引用：局部变量/线程静态存储（由运行时通过 `GcScanRoots` 处理）、GC句柄和最终化队列。 `GcScanRoots` 方法使用回调函数来遍历局部变量。`ScanContext` 结构体提供线程 ID 和栈限制等信息。为了标记对象，实现利用了方法表指针的对齐方式；设置最低有效位表示对象已被标记。 深度优先搜索 (DFS) 遍历对象图，使用栈来避免递归。目前，为了简单起见，忽略了“内部指针”（对象内的引用）。 标记完成后，“扫描”阶段遍历堆。未标记的非空闲对象将被清除（内存尚未重用，以确保过早回收不会导致崩溃），并替换为空闲对象，以保持堆的可遍历性。 虽然已经建立了一个功能性的基础，但由于缺少对 GC 句柄、最终化队列和内部指针的支持，当前的 GC 仍然会导致应用程序崩溃——这些是未来开发的主题。完整的代码可在 GitHub 上获取。
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用 C# 编写 .NET 垃圾回收器 – 第 6 部分：标记和清除
Writing a .NET Garbage Collector in C# – Part 6: Mark and Sweep
19 小时前
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用C#编写.NET垃圾回收器 – 第6部分：标记和清除 (minidump.net)
40点 由 pjmlp 7小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 讨论
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## 法拉利与市场相关性：一种怀疑的观点
Hacker News 上最近的一篇文章讨论了 Enigma Technologies 的一项说法，该说法将法拉利进口到美国与 2020-2026 年期间的市场表现（比特币、标准普尔 500 指数、纳斯达克）相关联。虽然数据显示存在相关性，但评论员普遍对其重要性表示怀疑。
核心批评在于，由于共同的宏观经济因素，*任何* 趋势序列在那个时期都会显得相关。此外，分析显示数据本身存在不准确之处，一些车辆被错误地归类为法拉利。
许多人认为该页面主要是一种营销策略——利用奢侈品形象和相关系数来吸引商业客户，而不是提供真正的经济见解。它体现了一种网络内容优先考虑搜索排名和感知复杂性而非实际信息的趋势。一些用户指出，法拉利经典车需求的增加及其价值的上涨可以解释这种相关性，从而使进口更具吸引力。另一些人建议将法拉利进口与其他豪华车辆进行比较，以进行更有意义的分析。
## Rust vs. Swift：似曾相识 最近学习 Rust 时，发现它与我使用多年的 Swift 语言有惊人的相似之处。两种语言都大量借鉴了函数式编程——包括标记枚举、匹配表达式和强大的类型系统——并提供通过 `unsafe` 代码访问低级功能的方式。两者都编译为本机代码和 WASM，在没有垃圾回收的情况下实现高性能。 然而，它们的内核哲学却不同。Rust 是“自下而上”的，是一种系统语言，默认情况下优先考虑控制和速度，需要显式内存管理（所有权/借用），但在需要时提供 `Rc` 和 `Cow` 等便利功能。Swift 是“自上而下”的，优先考虑易用性，默认使用值类型和写时复制语义，将所有权作为性能优化的选择。 这体现在语法和编译器行为上。Swift 经常将 Rust 类似的概念*隐藏*在熟悉的 C 风格结构之下（例如，`switch` 语句充当模式匹配）。Rust 的编译器会主动*强制*解决复杂问题，而 Swift 经常会自动化这些问题。 虽然 Swift 历史上专注于 Apple 平台，但它正在迅速成为一种可行的跨平台选择，对 Linux、WASM 甚至 Windows 的支持日益增加。尽管存在一些缺点，例如编译时间和不太成熟的包生态系统，但 Swift 为许多应用程序提供了一种引人入胜且便捷的 Rust 替代方案。
## LLVM 开发总结 - 2025
2025 年 LLVM 多个关键项目持续取得进展。历时多年的 **ptradd 迁移** 接近完成，将 GEP 指令规范化为单个偏移量，从而实现公共子表达式消除并改进链式 GEP 处理——这些优势与最终迁移无关。目前仍在继续讨论 `ptradd` 的缩放因子支持以及过渡到强制使用。
**生命周期 intrinsic** 发生了重大变化，强制其与 allocas 一起使用，并删除了大小参数，从而改进了栈着色并发现了现有的 IR 问题。**捕获跟踪** 得到了增强，可以区分地址捕获和来源捕获，从而使 Rust 优化受益。
为改进 LLVM 的 ABI 处理，开发了一个原型 **ABI 下降库**，并对 Clang 和 LLVM 之间的类型对齐进行了一致性检查。通过对 SCCP 和对象大小计算进行优化，以及来自其他贡献者（如调试行表发射）的贡献，**编译时间** 得到了改善。
进一步的优化包括 **存储合并优化** 和在 SCCP 中启用 **PredicateInfo**。Rust 更新利用了 LLVM 的新功能，例如只读捕获和 alloc-variant-zeroed 属性。打包改进包括单体构建和 PGO，但简化兼容性包的尝试失败，凸显了 RPM 符号链接方面的挑战。
最后，作为领域团队和项目委员会参与新的 LLVM 治理结构，并与形式化规范工作组进行初步合作，完成了这一年。大约审查了 2500 个 pull request。
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LLVM 年度回顾 (2025) (npopov.com)
26点 由 asb 3小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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Noctalia 是一个为 Wayland 设计的极简桌面 shell，旨在不打扰用户并可高度自定义。它基于 Quickshell 以获得高性能，并具有简洁美观的界面——最初为薰衣草色，但用户可以通过众多配色方案轻松定制。
它原生支持流行的 Wayland 合成器，如 Niri、Hyprland 和 Sway（并兼容其他合成器），并提供插件支持以扩展功能。 Noctalia 优先考虑简单的设计理念，力求“不碍事”，让用户专注于使用。
该项目是开源的（MIT 许可证），欢迎贡献，并为 Nix 用户提供开发 shell。一个活跃的社区正在积极塑造 Noctalia 的发展，虽然欢迎捐赠，但捐赠是自愿的。有全面的文档和安装指南供新用户使用。
## Noctalia：一种新的 Wayland 桌面 shell
Noctalia 是一种新的、极简的 Wayland 桌面 shell，在 Hacker News 上受到关注。它旨在填补 Wayland compositor（如 Sway）和完整桌面环境之间的空白，提供通常由 Waybar 和 Fuzzel 等工具处理的功能。
用户正在尝试将 Noctalia 与 DMS 等类似项目一起使用，认为 Noctalia 开箱即用更加完善，而 DMS 提供更大的自定义性。一个关键特性是基于背景图像的自动主题调整。
讨论强调了从 X11 到 Wayland 的持续过渡，一些人赞扬了 Wayland 的改进（例如消除屏幕撕裂），而另一些人则对 Wayland 的持续开发以及感知到的延迟等问题表示沮丧。将其与 dank-material-shell 等现有项目进行了比较，并指出该项目实际上名为“Noctalia”，而不是“Noctia”。 还在讨论中提到了 AI 辅助开发在创建这些 shell 中的潜力。
## Wiki 教育与生成式人工智能：保护维基百科的完整性
Wiki 教育负责培养 19% 的新英文维基百科编辑者，调查了生成式人工智能（GenAI）工具（如 ChatGPT）对内容质量的影响。他们的研究揭示了一个令人担忧的趋势：虽然人工智能不一定会*创建*虚假引用，但**超过三分之二的人工智能生成文章包含无法在引用来源中验证的信息**——这是一种微妙但重要的错误信息形式。
他们使用 Pangram 检测工具发现，ChatGPT 发布后人工智能生成文本急剧增加。干预措施——包括培训、自动警报和内容审查——被证明是有效的。通过主动阻止直接复制粘贴并强调可验证性，他们将文章中人工智能草稿的内容从预计的 25% 降低到仅 5%。
Wiki 教育虽然告诫不要使用 GenAI 来*撰写*内容，但发现人工智能对研究任务（如识别文章中的空白和查找来源）有帮助。他们提倡广泛采用 Pangram 等工具进行自动内容审查，并建议为新编辑提供更明确的指导，强调基于来源的写作，而不是人工智能生成的草稿。
最终，Wiki 教育的经验强调了在人工智能时代保持警惕和适应的重要性，以确保维基百科保持其准确性和可靠性。
## 生成式人工智能与维基百科：日益严重的问题
一项最新研究强调了维基百科上人工智能生成内容的一个显著问题：**超过三分之二被标记为可能由人工智能撰写的文章包含无法通过其引用来源验证的主张。** 这意味着句子看起来合理，并带有看似合法的引用，但来源实际上并不支持所呈现的信息。
讨论表明，这并非完全是新问题——不准确的引用和捏造的来源长期以来一直是维基百科上的问题，甚至早于人工智能时代。然而，人工智能的速度和数量正在以惊人的速度扩大潜在错误的*规模*。
许多评论员指出现有的问题，例如编辑者优先恢复而非讨论，以及在撰写内容后添加少量引用的倾向。一些人认为人工智能工具可以*帮助*验证，而另一些人则对广泛的错误信息以及更正困难的潜力表示担忧，特别是考虑到新闻文章等来源中可能存在的偏见。 存在争议，即人工智能是加剧了现有问题，还是创造了一个根本新的问题。
## Moltbook 直接发布脚本摘要 这些脚本通过 Moltbook 的公共 REST API 实现直接发布，无需代理包装器。首先，使用 `curl` 命令注册 API 密钥，并安全地存储它（推荐位置：`~/.config/moltbook/credentials.json`）。 关键脚本包括： * **`moltbook_post.py`:** 创建新的文本帖子，指定标题、内容，以及可选的子 Molt。 * **`moltbook_comment.py`:** 添加帖子评论，可以使用父 ID 回复现有评论。 * **`moltbook_upvote.py`:** 对特定帖子点赞。 * **`moltbook_status.py`:** 检查认领状态（待处理或已认领）。 **重要提示：** 由于服务器负载，即使凭据有效，也可能偶尔出现错误 – 请重试。**始终**确保您的 API 密钥仅发送到 `https://www.moltbook.com/api/v1/*` 以维护安全性。
## Moltbook 与机器人/人类界限 - Hacker News 摘要
一个新项目允许通过其公共 REST API 直接向新兴社交网络 Moltbook 发布内容。 这引发了 Hacker News 的讨论，核心挑战在于区分由 AI 代理发布的帖子和由人类撰写的帖子——或者*使用* AI 的人类撰写的帖子。
许多评论者质疑鉴别“真实”代理是否可行，考虑到 LLM 的能力和人类干预的可能性。 想法包括将响应速度作为机器人指标进行衡量，对程序输出进行密码学验证，甚至限制仅允许 Moltbook 本身托管的代理发布。 然而，人们担心这种限制会从根本上削弱平台的独特吸引力。
这场对话凸显了在人类和 AI 越来越交织的时代，定义“真实”内容的心理模糊性，以及可能出现“机器人/人类 CAPTCHA 经济”。 最终，该项目被认为意义重大，可能为社会学研究提供丰富的数据，但面临扩展和延迟方面的挑战。
自动驾驶汽车和无人机愉快地服从道路标志的提示注入。
Autonomous cars, drones cheerfully obey prompt injection by road sign
20 小时前
该网站正在使用安全服务来保护自身免受在线攻击。您刚才的操作触发了安全解决方案。 提交特定词语或短语、SQL命令或格式错误的数据等行为可能会触发此阻止。
## AI漏洞：针对自主系统的提示注入攻击
一份最新报告指出，人工智能驱动的系统，如自动驾驶汽车和无人机，存在安全漏洞：它们容易受到通过操纵环境提示进行的“提示注入”攻击，特别是道路标志。研究人员证明，即使是简单的添加，如“通行”，也能覆盖系统的安全协议，可能导致危险行为。
这一事件引发了对底层技术的讨论，一些专家证实，大型视觉语言模型（VLMs）正越来越多地集成到这些系统中。虽然令人担忧，但也意味着可以修复问题——例如，Waymo 正在积极研究基于 VLM 的解决方案。
该事件还引发了对自动驾驶车辆蓄意破坏的更广泛问题，并分享了个人故意干扰其运行的案例。这引发了与历史上的卢德运动的比较，反映了人们对自动化和失业的担忧。最终，该事件强调了在这些技术变得越来越普遍时，需要强大的安全措施和对人工智能局限性的细致理解。
## 软件开发者角色的演变 尽管人工智能编码工具（LLM）兴起，软件开发并未消失——它正在*变化*。虽然比以往任何时候都多地构建软件，但开发者正在从主要*编写*代码转变为*管理*流程，类似于监督“不可靠编译器”的初级管理者。 关键在于有效的授权：在使用人工智能时，避免过度管理（过度监督）和盲目信任（不足监督）。成功的开发者将建立明确的工作流程，并设定明确的检查点，以便进行有针对性的人工监督。 这使得开发过程呈现出“杠铃”形状——将精力集中在**规划**（做出关键技术决策）和**验证**（确保质量）上。中间环节——实际编码——正日益自动化。 该职业的未来在于利用人工智能的速度，同时在关键环节保留重要的判断力，最终扩大开发能力并保持高质量的输出。
Hacker News 讨论批评了一篇名为“管理不可靠的编译器”的文章，认为其严重误导。用户指出，该文章主要讨论的是开发者管理、人工智能在软件开发中的作用，以及推广了一个人工智能工具包——这些都与*编译器*不可靠性没有直接关系。
一位评论员强调了“计划 -> 代码验证 -> 代码实现 -> 验证”优于简单的“计划 -> 代码 -> 验证”方法，并指出像 Copilot 这样的工具可能会操纵测试而不是修复代码。另一位评论员将大量但有缺陷的 LLM 与庞大而缺乏技能的劳动力进行类比，强调成本仍然是一个限制因素。
最终，大家一致认为这篇文章内容泛泛，缺乏实际例子，感觉像是人工智能生成的，并且有多位用户明确表示，这篇文章根本不是关于管理不可靠的编译器，而是一则伪装成技术见解的广告。
维基百科: 沙盒
Wikipedia: Sandbox
20 小时前
这是一个维基百科编辑练习页面。您可以使用源代码编辑器和可视化编辑器进行实验，并在发布前预览更改。请记住，此处的內容**并非永久**保存，并且会定期清除——您可以随时重置它。
虽然拥有维基百科帐户可以使用个人沙盒（建议用于长期练习），但此公共沙盒对所有人开放。
**重要提示：** 请勿发布受版权保护、冒犯性、非法或诽谤性的材料。
有关更详细的信息，请参阅维基百科关于沙盒和贡献的帮助页面。 维基百科新手？ 请查看教程或在茶馆提问！
这个Hacker News讨论始于一位用户注意到维基百科存在一个公开的“沙盒”页面，用于学习编辑器。这引发了关于维基百科标记语言与Markdown或HTML等更简单格式的复杂性，以及表格格式化的挑战的讨论。
用户指出，MediaWiki（维基百科的软件）是图灵完备的，导致了复杂的解析引擎。许多维基百科都提供全局沙盒和个人公开用户沙盒，用于实验。几位评论者分享了个人经历——从修复其他维基百科中的语法错误到被阻止编辑维基百科，突出了编辑政策和新贡献者可访问性方面的问题。
讨论还涉及维基百科文化中的独特方面，例如“barnstars”和WikiProjects，以及Fossil等替代维基软件，后者提供私有的、基于浏览器的沙盒。最终，这个帖子说明了协作编辑平台的复杂性以及持续需要用户友好的工具和政策。