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Entropica 是第一个前向传播可以作为被动线性光学干涉仪实现的生成语言模型(推理过程中零电耗)。使用仅 Reck 方案 MZI 网格和 Born 规则读出,一个 1024 模式、32 层的酉网络可以在单个笔记本电脑 GPU 上在不到 1.8 小时内学习连贯的 TinyStories 风格生成。该模型已准备好通过打印相位掩码和 30 美元的激光笔演示完整的光学实现路径。所有代码、权重和数据集生成脚本都是公开的。

一个新型的“零功耗”光子语言模型已被证明,它使用1024维复希尔伯特空间和可编程马赫-曾德尔网络。与传统模型不同,它依赖于酉运算和玻恩规则来计算token概率,*不*使用注意力机制。 令人印象深刻的是,一个1024x32的模型在单个消费级GPU上不到1.8小时的时间内实现了TinyStories的连贯生成。开发者计划使用从速卖通采购的廉价光学器件来物理实现该模型——这被认为是该项目的“第一部分”。 然而,评论员提出了实际问题。虽然宣传为“零功耗”,但该系统仍然需要能量来进行电子-光学转换和光源。人们对将模拟转换为可靠硬件以及将模型扩展到技术演示之外的难度表示怀疑,因为为有用的计算添加复杂性带来了重大挑战。

Clippy 并未出售你的数据。Clippy 也未将你的数据作为人质。Clippy 只是想帮助你。 厌倦了万亿美元的公司利用你的数据吗?被迫使用他们的服务吗?你的数据被勒索吗?你的数据被用来训练他们的 AI 模型吗?数据收集需要选择退出而不是选择加入吗?加入“像 Clippy 一样”的运动,让公司更像 Clippy。将你的个人资料图片设置为 Clippy,发出你的声音。以下是一个解释“像 Clippy 一样”运动的视频。这是一个号召开发者、公司和用户共同拥抱更开放、透明和用户友好的技术方式的行动呼吁。

## Clippy 作为抗议吉祥物:一场激烈的辩论 一篇最近在 Hacker News 上的帖子引发了关于将微软 Clippy 用作抗议数据剥削和公司过度干预运动吉祥物的热烈讨论。这个核心想法,由 Louis Rossmann 推广,是 Clippy 尽管很烦人,但并不像如今那些贪婪数据的软件那样*恶意*——它没有出售或扣押数据。 然而,这个选择引发了争议。许多评论者强烈反对,回忆起 Clippy 曾被普遍憎恨和侵扰,甚至在 90 年代也是如此。一些人认为它是一个糟糕的象征,因为如果技术允许,Clippy *会* 剥削数据的。另一些人认为这是一种怀旧的误导,并且会分散人们对真正问题的注意力。 尽管受到批评,支持者坚持认为重点不在于 Clippy 的质量,而在于它与现代实践的对比。他们认为这个形象可以作为对事物恶化程度的强烈提醒,以及对对当前技术趋势感到沮丧的人们的集结号召。这场辩论凸显了代际差异以及对用户体验和数据隐私演变的不同看法。

## Plinko:高效的隐私信息检索 Plinko 是一种为**私密读取**设计的协议——允许用户从数据库中获取信息,而无需向服务器透露他们正在读取*什么*。这对于隐私保护搜索(维基百科、RAG/LLM)和区块链数据访问等应用至关重要。 传统的 PIR 方法在通信开销和服务器计算方面存在困难。Plinko 解决了这些问题,将两者都从 O(N) 降低到 O(√N),其中 N 是数据库大小,利用**预处理策略**消除了对服务器的信任需求。 核心思想涉及客户端预处理数据库以生成“提示”,然后在查询期间,使用提示和向服务器发送的小请求来重建所需的数据。它将数据库视为一个正方形,并利用“可逆 PRF”来实现高效的提示发现。 Plinko 要求客户端最初下载整个数据集(或以同态方式执行此步骤,目前的研究挑战),并存储相对较小的数据量(例如,对于以太坊状态的 100 亿值数据集,约为 390MB)。查询涉及向服务器发送大约 215kB 的数据。 与 TreePIR 等替代方案相比,Plinko 在通信和计算之间提供了不同的权衡。虽然进一步优化是可能的,但 Plinko 代表着朝着实用、高效的隐私信息检索迈出的重要一步。

黑客新闻 新的 | 过去的 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录 Plinko PIR 教程 (vitalik.eth.limo) 17 分,由 sygma 发表于 6 小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 讨论 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请 YC | 联系 搜索:

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在2025年网络星期促销期间,Phoronix鼓励通过其高级会员支持其Linux/开源报道。 另外,Linux厂商固件服务(LVFS)——超过1.35亿Linux用户用于更新——获得了其首个官方赞助商:Framework Computer。 Framework承诺每年支付约1万美元的会费,更重要的是,它还鼓励其供应商支持LVFS/Fwupd,从而改善整体Linux固件体验。 LVFS/Fwupd的关键贡献者包括Red Hat的Richard Hughes、Linux基金会和AMD的Mario Limonciello。 虽然其他一些OEM也表达了赞助兴趣,但Framework是第一个完成协议的公司,这标志着朝着更广泛的行业对简化Linux固件更新的支持迈出了积极一步。

## Framework Computer 赞助 LVFS/Fwupd 开发 - 摘要 Framework Computer 正在赞助 LVFS(Linux 厂商固件服务)和 Fwupd 开发,获得了依赖这些工具进行更新的开源社区的积极反馈。然而,该消息引发了争议,原因是 Framework 此前赞助了由 David Heinemeier Hansson (DHH) 组织的 Rails World 活动。 一些评论员对 DHH 的争议性观点表示担忧,引用了他的种族主义和反跨性别言论。一些人因此抵制 Framework,而另一些人则认为不应追究公司对其赞助对象的观点责任。Framework 澄清说,他们并非直接赞助 DHH 的个人项目,而是赞助了 Rails 基金会,因为他们使用了 Ruby on Rails。 争论升级为关于公司应如何参与政治争议以及 Framework 是否应道歉的讨论。许多人认为 Framework 最初的赞助是一种政治声明,需要回应,而另一些人则认为这是过度反应,公司应专注于技术价值。这场讨论凸显了人们对公司与特定价值观保持一致的期望日益增加。

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## Fil-C:移植C库以实现内存安全 一名开发者已将 freetype、fontconfig、harfbuzz 和 graphite 移植到 Fil-C,该系统旨在为基于 C 的项目提供内存安全。Fil-C 通过重新编译代码来实现,提供标准 C 中 отсутствующими 安全保证,但会带来性能成本(速度慢 1.2 倍至 4 倍,内存使用量增加 2 倍至 3 倍)。 一个关键优势是全栈安全:与依赖不安全的 C 依赖项的 Rust 或 Go 不同,Fil-C 会重新编译*所有*依赖项,确保端到端的内存保护。然而,它与标准 C 不兼容 ABI(“Yolo-C”),需要完全重新编译。 讨论的重点是 Fil-C 的定位。虽然它牺牲了性能,但它为保护遗留 C 代码(如 PAM)提供了一种解决方案,在这些代码中重写不可行。它被定位为垃圾回收语言的竞争对手,适用于优先考虑安全而非原始速度的场景,并为保护依赖大量 C 库的复杂系统提供独特优势。它也提供了一些针对线程错误的保护,但程度不如 Rust。

冰岛已宣布大型大西洋洋流系统——大西洋经向翻转环流(AMOC)可能崩溃构成国家安全威胁。这一举动源于越来越多的科学证据表明,由于全球气温上升,这个关键的“热量传送带”正在减速,并可能在本世纪崩溃。 一旦停摆,将对全球产生灾难性后果,包括严重的天气变化、海平面上升和季风季节紊乱。对于冰岛而言,意味着剧烈的区域降温,可能导致海冰环绕岛屿,并摧毁其基础设施、渔业以及整体生活方式——冰岛环境、能源和气候部长称之为“生存威胁”。 这一认定将触发高层政府应对,重点是了解、预防和减轻影响。冰岛的积极姿态凸显了人们日益增长的认识,即气候变化不仅仅是一个环境问题,更是国家生存问题,并呼吁其他国家为应对这一日益严峻的风险做好准备。

## 冰岛宣布海洋环流不稳定为国家安全风险 冰岛已宣布关键大西洋洋流可能崩溃构成国家安全风险,引发了Hacker News上关于更广泛影响的讨论。该洋流的减弱,被称为AMOC(大西洋经向翻转环流),可能彻底改变全球天气模式。 评论员们强调了北欧可能出现的严重降温,条件可能类似于拉布拉多,同时加勒比海和美国东海岸的热量和飓风强度可能会增加。一些人指出最近的研究表明,崩溃的可能性越来越大,可能在2100年之前发生。 虽然承认问题的严重性,讨论范围涵盖了适应措施的可行性到对威胁规模的怀疑。人们对解决气候变化的政治意愿不足以及社会崩溃的可能性表示担忧,一些人建议关注韧性,甚至像人工智能驱动的自动化等技术解决方案作为潜在的,尽管存在争议的应对措施。对话还涉及了IPCC等组织对气候变化影响的长期低估。

本研究探讨了初学编程的学生如何看待AI编码助手——“课堂上的新同学”。研究人员让20名学生先在AI辅助下完成一个编程任务,然后不使用AI完成任务的扩展,并收集了定量和定性的反馈。 研究结果表明,学生最初认为AI工具有助于理解概念和建立信心。然而,当他们需要独立工作时,却遇到了困难,这表明他们可能过度依赖AI,并且缺乏扎实的基础知识。 这项研究强调了调整教学方法的需求。教育者不应仅仅将AI作为捷径,而应专注于以增强核心编程技能和确保真正学习的方式来整合这些工具,防止学生过度依赖并阻碍他们的长期发展。

## AI 编码助手与计算机科学教育的未来 - Hacker News 摘要 最近 Hacker News 上的一场讨论围绕一项研究展开,该研究探讨了学生对 AI 编码助手的看法。核心问题是,这些工具是否会阻碍基础学习,导致整体编码技能下降,尽管可能一开始会提升信心和理解概念。 许多评论者认为 AI 的快速发展将超过教育的适应速度,可能使传统的编码教学过时。一些人建议将 AI 作为辅导员和测试者使用,而另一些人则担心技能差距会扩大——一小部分精英在 *使用* AI 的情况下表现出色,而大多数人则落后。 一个关键点是作弊的动机,现在由于 AI 的易用性而大大增加。这正在扰乱传统的评分曲线,并可能降低 GPA 和在线评估分数作为真正能力指标的价值。多位用户提倡更严格的学术诚信措施,并重新评估技能评估方式。 最终,这场对话凸显了编码学习和评估方式的根本性转变,以及对教育和就业市场长期影响的不确定性。大家普遍认为,当前的系统需要进行重大调整,以应对 AI 带来的挑战和机遇。

## 零知识证明:摘要 零知识证明(ZKP)允许证明一个陈述是正确的,而无需透露*如何*证明它是正确的,或超出该陈述有效性之外的任何额外信息。一个简单的例子是通过展示其他所有花色都存在来证明你从一副牌中抽到了一张黑桃。 费马素性检验在数学上说明了这一点。你可以通过找到一个不满足费马小定理的底数来证明一个数是合数(不是质数),而无需透露它的因数。这是一个ZKP,因为它证明了合数性,而没有泄露因数。 然而,费马检验无法*证明*一个数是质数——只能证明它*可能*是质数。 ZKP的一个关键方面是它们不一定是万无一失的,允许存在很小的错误概率。 除了数学之外,ZKP还有实际应用。它们可以验证约束——例如加密货币中平衡的交易金额——而无需透露敏感数据,例如交易细节。本质上,ZKP证明某件事是正确的,而无需透露*为什么*它是正确的,这使得它们对隐私和安全非常有价值。

## 黑客新闻讨论摘要:零知识证明与合数 一篇关于零知识证明(ZKPs)的文章引发了黑客新闻的讨论,深入探讨了在不泄露信息的情况下证明知识的细微之处。最初的文章重点介绍了在不透露其因子的情况下证明一个数是合数的例子,但评论者很快提出了关于“零知识”方面的疑问。 一个关键的争论集中在仅仅展示一个属性(例如合数性)是否构成真正的ZKP,因为如果“见证者”(在本例中为因子)被策略性地选择,那么过程本身可能会泄露信息。 几位用户指出,随机选择的见证者对于保持零知识至关重要,而故意构造的见证者可能会泄露因子。 对话扩展到图着色、二次筛法和数字签名等例子,以说明ZKP概念。 关于标准的数字签名是否真正是ZKP存在分歧,一些人认为它们本质上会泄露信息。 讨论还涉及了ZKP所需的底层计算假设以及证明其完全安全性所面临的困难。 最终,该讨论强调,ZKPs不仅仅是关于*可能性*,而是关于构建真正不会泄露超出被证明语句真实性之外的任何额外信息的协议。

farphone 回家 2025/11/28 本周早些时候,我分享了该网站的使用方法,该网站运行在一个旧智能手机上。lobste.rs 和 hacker news 的用户指出,长时间插着锂电池存在火灾风险。法国博主 korben 甚至在关于 fairphone 2 的文章中提到了这一点。由于 fairphone 2 具有模块化设计,因此打开手机、取出电池并用胶带将 micro-usb 充电线固定在手机上以避免意外断电非常简单。四十分钟后,farphone 启动,Web 服务器恢复运行。感谢 lobsters,感谢 hackers,你们可能阻止了一场悲剧性的服务器爆炸。由 louis merlin 在 cc by-nc-sa 4.0 许可下构建。

黑客新闻 新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录 [重复] Farphone电池的更新 (far.computer) 51点 由 birdculture 11小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1条评论 tomhow 9小时前 [–] 评论已移动至 https://news.ycombinator.com/item?id=46078684.回复 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请YC | 联系 搜索:

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