数据类型 温度 降雨 光照 温度类型 平均值 体感温度 最高值 平均值 最低值 拖动旋转3D图
每日HackerNews RSS
一个名为“城市天气探索器”(awjuliani.github.io)的新网络工具，允许用户通过3D圆形图直观地比较不同城市每年的天气模式。该工具发布在Hacker News上，并因其直观地比较同一半球内的城市而获得积极的初步反馈。
用户喜欢探索过去和现在的位置，并觉得可视化效果引人入胜。改进建议包括：能够对映半球的城市对齐季节、调整图表的轴以提高可读性，以及减少数据重叠时的视觉“厚度”。虽然一位用户觉得它比标准折线图更难解读，但其他用户则赞赏圆形格式对年度周期的逻辑呈现，并有人建议使用雷达图作为替代的2D可视化方案。
## 超越智能代码检查：一种基于系统的AI代码审查方法
当前的AI代码审查工具往往模仿代码检查器，提供大量注释，却无法理解代码的意图或更广泛的背景。为了真正模拟资深工程师，AI审查需要一种系统性的方法——结合专业能力，而不是依赖于单个强大的模型。
Qodo的系统优先考虑**思维一致性**，首先通过PR描述、关联问题和提交历史来理解更改的*原因*。这种背景信息会告知后续分析，由专注于安全、性能或架构等领域的专业“专家”代理并行运行。
一个中央**协调器**激活相关的专家，一个**仲裁者**综合他们的发现，过滤团队特定的优先级并解决冲突。这避免了向开发者提供过多干扰，只提供可操作的见解。
至关重要的是，该系统从过去的PR中学习，构建一个**组织知识层**来理解历史决策和模式。这使得AI能够提供上下文相关的反馈，适应团队独特的代码库和偏好。
最终，Qodo旨在创建一个代码审查平台，它不仅*发现*问题，而且*理解*问题——以知情、专注和个性化的反馈参与代码库的演进。
黑客新闻 新的 | 过去的 | 评论 | 提问 | 展示 | 工作 | 提交 登录 [已标记]
timbilt 8小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏
geooff_ 7小时前 [–]
这只是一个广告。它甚至没有提供任何有趣的数据，只是一个合理的架构。我不得不提醒自己我不在领英上。
指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请YC | 联系
搜索：
Please provide the content you want me to translate. I need the text to be able to translate it to Chinese. Just paste it here, and I will give you the Chinese translation.
最近一份高盛（2024年6月）的报告，名为“生成式人工智能：过度支出，收益不足”，正在Hacker News上讨论。该报告暗示生成式人工智能的投资回报可能被高估，引发了评论员的争论。
一些用户批评该报告的负面性，指出实际人工智能应用并质疑高盛分析的客观性。一位评论员引用了他们股票策略负责人称人工智能“极其昂贵”，且无法解决“复杂问题”。另一些人则反驳了这一观点，引用了成功的人工智能部署案例。
许多用户普遍对高盛的预测表示怀疑，并提及其过去不准确的预测。一份来自摩根大通关于人工智能热潮的报告被建议作为一种可能更平衡的替代方案。讨论还涉及了人工智能应用相关的伦理问题，特别是关于内容生成。最终，人们对该报告是否准确反映了人工智能投资的现状及其益处，意见不一。
## Bob 项目更新：Scheme 到 WebAssembly
开源项目 Bob，一套用 Python 实现的 Scheme 语言工具集，最近庆祝了它的 15 周年。最初创建 Bob 是为了探索字节码虚拟机，现在它包含了 Python 和 C++ 中的解释器、编译器和虚拟机。开发者最近添加了一个新的编译器，能够将 Scheme 直接编译到 WebAssembly (WASM)。
此举旨在解决将具有垃圾回收和闭包等特性的高级语言编译到 WASM 的复杂性，并获得使用 WASM GC 扩展的实践经验。该项目成功地在 WASM 环境中表示 Scheme 对象，如对、布尔值和符号，利用 WASM GC 进行内存管理，并使用线性内存进行字符串表示。
主要挑战包括实现 `write` 函数，以便在 WASM 文本中直接输出 Scheme 值，最终借助了 AI 的帮助。WASM 编译器依赖于两个宿主函数进行基本输出，保持核心逻辑自包含。生成的编译器大约有 1000 行代码（其中很大一部分是生成的 WASM 文本），提供了一个关于实际代码发射到 WASM 的良好示例。
## 将代码编译为 WebAssembly：Hacker News 讨论
最近 Hacker News 的讨论集中在将语言编译为 WebAssembly (Wasm)，重点是实现小的 Wasm 文件大小。对话强调了几个项目和方法。
用户对直接在浏览器中编译为 Wasm 的小型语言表现出兴趣，而不是依赖于像 Lua 这样的虚拟机或像 Rhai 这样的解释器。 提出了一些选项：**WAForth**，一种 *在* Wasm 中的 Forth 实现；**Ben Lynn 的 Haskell 编译器**，为素数筛生成约 40KB 的文件；以及 **Janet**，一种类似 Clojure 的 Lisp，编译一个包含标准库的游乐场，大小为 823KB。
其他人指出使用 **WebAssembly 文本格式 (wat)** 直接进行等低级方法，以及像 **Orb**（一种在 Elixir 中对原始 Wasm 的 DSL）这样的项目，旨在生成千字节大小的输出。 讨论了在使用像 TypeScript 这样的大型语言时最小化文件大小的挑战，并指出未使用标准库组件的开销。 最后，提到了使用像 Emscripten 这样的工具直接在浏览器中将 C/C++ 编译为 Wasm 的可能性，以及像 **uLisp** 和 **Hoot**（Guile-on-Wasm）这样的项目。
这个Hacker News讨论集中在使用大型语言模型（LLM）来解决合并数据表的复杂问题——具体来说，是在不同来源中匹配记录。一个关键挑战是“模糊匹配”，即数据并非完全相同，但相似。
在金融领域工作的人指出，在建议匹配时，**假阳性比假阴性造成的损害更大**，因此采用分层方法：自动匹配高置信度匹配项，人工审核中等置信度匹配项，以及让低置信度项目保持不匹配状态。
*最困难*的情况不是文本的轻微变化，而是对同一笔交易的完全不同的描述（例如，“PAYPAL *ACME”与“Invoice 1234 - Acme Ltd”）。 **从过去的用户行为中学习**比仅仅依赖语义相似性更有效。LLM“网络代理”可以通过利用网络搜索来连接LLM未直接记忆的实体，但这可能成本高昂且需要高效的实施。模糊匹配在列*应该*包含相似数据时效果最佳，并具有高阈值以最大程度地减少错误。
一项对85项研究的新回顾表明，就大脑健康而言，并非所有坐姿都是一样的。研究人员区分了“主动式”坐姿——例如阅读、玩牌或使用电脑——和“被动式”坐姿，例如看电视。
虽然*总*坐姿时间与认知能力下降有关，但“主动式”坐姿却显示出与认知功能有压倒性的*积极*关联，改善了记忆力和执行功能。相反，“被动式”坐姿始终与*负面*结果相关，包括更高的痴呆症风险。
关键区别在于精神参与度；主动式坐姿刺激大脑，而被动式坐姿则不然。研究人员希望这一发现能将健康建议从简单地“少坐”转变为鼓励在*坐着*时进行精神刺激活动，从而提供一种现实的方式来支持长期的脑部健康并可能降低痴呆症风险。锻炼仍然至关重要，但大脑锻炼并不总是意味着站起来活动。
## “主动”坐姿与大脑健康：黑客新闻讨论摘要
一篇最近的文章提出“主动”坐姿更有益于大脑健康，这在黑客新闻上引发了争论。核心发现——例如阅读或玩牌等参与性活动与更好的认知功能相关，而观看电视等被动活动则不然——受到了质疑。
许多评论者指出显而易见的事实：**大脑活动，而不是*如何*坐姿，是关键因素。** 几位强调了参与的重要性；积极参与电视节目（预测情节、分析角色）可以起到刺激作用，而被动观看则不然。
相关的讨论围绕着工作中的站立与坐姿展开，并附有研究链接，阐明了长时间*强制*站立可能有害，并且不能消除久坐不动生活方式的风险。人们对混淆因素表示担忧，例如社会经济地位会影响工作类型和健康结果。
最终，共识倾向于**精神刺激至关重要**，而仅仅将其归结为“主动”与“被动”坐姿的问题具有误导性。 几位用户批评了对原始研究的耸人听闻的报道。
即使您的设备不在列表中，我们建议您保持设备更新，以确保其免受最新的安全漏洞影响。 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 由于伦理考量和潜在滥用风险，WhisperPair的实现并未公开提供。 请联系我们以获取测试工具，我们可以根据要求私下发布。 这项工作得到了弗拉芒政府通过网络安全研究项目，项目编号为：VOEWICS02的支持。
最近发现的安全漏洞“WhisperPair”允许攻击者劫持使用谷歌快速配对技术的蓝牙配件。 whisperpair.eu的研究人员发现，未经授权的设备可以发起配对过程，可能危及耳机和其他配件。
这并非孤立事件，此前已有类似漏洞（CVE-2025-20700、CVE-2025-20701、CVE-2025-20702）报告，表明索尼和Jabra等多个供应商使用的供应商存在系统性问题。 此特定漏洞被追踪为CVE-2025-36911。
Hacker News上的评论员推测，可能还有更多设备受到影响，并质疑漏洞的严重性和发现漏洞所需的调查工作量，而赏金相对较低（15,000美元）。 近几周，关于这些蓝牙漏洞的讨论已在Y Combinator的Hacker News上进行了多次。
Mintlify 现在支持“技能”——具体来说是 `skill.md` 文件——以提高 AI 代理使用您的文档时的性能。该文件位于 `/.well-known/skills/default/skill.md`，为 Claude Code 和 Cursor 等代理提供关于您的产品、最佳实践、限制和特定配置的简洁、最新的信息。 Mintlify 会在每次文档更新时自动生成此文件，确保代理拥有最新的上下文。用户可以自定义 `skill.md` 以反映他们的偏好并解决常见的代理错误。这种方法取代了先前宣布的 `install.md`，成为传递安装 *和* 使用知识的更有效方式。 主要好处是提高了代码生成质量。虽然代理可以访问完整的文档，但它们难以处理以人为中心的内容结构和长度。`skill.md` 整合了关键信息，使用决策表和明确的边界等格式来有效地指导代理。它为 AI 提供的是“作弊单”，而不是对全面文档的替代。 Mintlify 鼓励用户复制生成的 `skill.md` 并添加个性化注释，以随着时间的推移改进代理的理解。
Mintlify 发布了“Skill.md”，一个定义代理技能的开放标准，引发了 Hacker News 的讨论。该公告受到了一些质疑，主要原因是 perceived 快速变化以及之前一个很快就被弃用的“install.md”文件。
用户质疑 Mintlify 的承诺，并担心项目可能被放弃（“rugpull”）。一些人指出 Anthropic 已经发布了一个类似的标准，并询问这与该标准有何不同。
进一步的批评集中在初始版本中的损坏链接上，尽管这些链接后来已被作者修复。尽管存在担忧，一些人还是为 Mintlify 辩护，承认早期创业公司在优先级排序方面面临的挑战以及对灵活性的需求。总体情绪表明，人们对此持谨慎态度，担心在快速发展的 AI 领域出现另一个昙花一现的标准。
在OpenFGA中驯服P99：我们如何构建了一个自调优策略规划器
Taming P99s in OpenFGA: How we built a self-tuning strategy planner
17 小时前
## OpenFGA动态授权规划器：降低尾部延迟
OpenFGA是一个开源授权系统，致力于解决其核心“检查”操作（确定访问权限）中的尾部延迟问题——最慢请求的响应时间。这需要高效的图遍历，但最佳遍历策略因数据分布而异。
最初，OpenFGA使用基于图复杂度的静态策略选择，但这种方法缺乏灵活性。为了解决这个问题，开发了一种动态自调整规划器，使用了**汤普森采样**，一种强化学习技术。该规划器从实时生产延迟中学习，独立对待每个图节点并应用最有效的策略。
汤普森采样通过维护每个策略性能的概率分布，来平衡**探索**（尝试新策略）和**利用**（使用已证明的策略）。重要的是，系统使用精心调整的“先验”进行初始化——编码基于子图结构的预期性能的领域知识，从而实现快速收敛。
部署到Auth0 FGA显示出显著的改进，复杂模型的P99延迟降低高达98%。该规划器甚至识别出原始逻辑仍然是最优的情况，证明了其对各种现实世界数据的适应性。这种方法提供了一个更强大、性能更高的授权系统，使OpenFGA用户和更广泛的社区受益。
这个Hacker News讨论围绕一篇Auth0博客文章，文章详细介绍了他们如何使用“自调整策略规划器”——基于多臂老虎机构建——来优化OpenFGA的性能，OpenFGA是他们的授权系统。
OpenFGA通过遍历关系图来确定访问权限（“用户X是否可以访问资源Y？”）。当这些图遍历成为性能瓶颈时，就需要一个规划器。
一位评论者表示难以理解其底层基础设施。他们询问了图的表示和遍历方式：是单个数据库查询，还是涉及对下游服务的多个API调用？本质上，他们希望更深入地了解博客文章中描述的性能优化策略背后的技术实现。
Hugging Face
模型
数据集
Spaces
社区
文档
企业
定价
登录
注册
Linum-AI 的 Collections
Linum v2 (2B, text-to-video)
Linum v2 (2B, text-to-video)
更新于 3 小时前
360p 或 720p, 2-5 秒, Apache 2.0
赞
1
Linum-AI/linum-v2-360p
文本到视频
更新于 2 天前
3
Linum-AI/linum-v2-720p
文本到视频
更新于 3 天前
2
赞
1
分享 Collection
查看历史
Collection 指南
浏览 Collections
系统主题
公司
使用条款
隐私
关于
招聘
网站
模型
数据集
Spaces
定价
文档
## Linum V2：从零开始的文本到视频模型
Sahil和Manu Chopra兄弟发布了Linum V2，一个20亿参数的文本到视频模型，历时两年从零开始训练。它采用Apache 2.0许可，生成2-5秒的360p或720p视频片段，在运动和美学方面可与阿里巴巴的Wan 2.1（13亿参数）相媲美。
为了满足超越Veo/Sora等现有模型的定制化需求，他们使用T5进行文本编码，Wan 2.1 VAE进行压缩，以及DiT变体作为主干网络，构建了自己的系统。一个关键的重点是构建有效的数据整理流程。
该模型在卡通/动画风格、食物和自然场景方面表现出色，但在复杂的物理效果、快速运动和一致的文本方面存在困难。未来的开发包括改进物理效果、通过知识蒸馏提高速度、集成音频以及模型扩展。该团队详细记录了他们的流程，并欢迎反馈和问题。
目前，运行360p演示大约需要15GB的VRAM，其中50亿参数的T5编码器是内存使用的重要贡献者。