俄勒冈州最近完成的一项试点项目，向120名无家可归的青年（18-24岁）每月提供1000美元的直接现金援助，结果显示两年后的住房率达到94%。该项目名为“直接现金转移加”，由俄勒冈州人类服务部管理，并促进了参与者的财务素养，帮助他们摆脱不稳定状况。 该项目解决了导致青年无家可归的关键因素——80%的人提到家庭破裂，有相当一部分人报告遭受虐待和暴力。它优先考虑弱势群体，包括年轻父母以及有寄养或司法系统经历的青年。参与者还获得了案例管理和3000美元的充实基金，用于支付教育和交通等费用。 俄勒冈州的成功与纽约市的类似结果相呼应，突显了提供财务稳定和支持的有效性。第二期项目已在杰克逊县启动，资金增加，旨在防止年轻人长期无家可归。该项目强调了赋能青年投资自身福祉和建设可持续未来的重要性。
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## 俄勒冈州每月1000美元资助无家可归青年：摘要
俄勒冈州的一个项目向117名无家可归青年每月提供1000美元，为期一年，且无任何附加条件，旨在评估直接财政援助的影响。初步结果显示，在资金期结束时，94%的参与者已获得住所，许多人报告了积极的生活变化，例如继续教育和稳定就业。
然而，该项目的研究方法引发了争论。参与者的构成（超过一半为女性，30%为男性，18%为跨性别/性别包容者）并不能完全反映整体无家可归人口，导致对其普遍适用性的质疑。项目组织者优先考虑“代表性不足的人群”——包括年轻父母和 LGBTQ+ 青年——因为他们在无家可归期间面临更高的风险。
人们对依赖自我报告的数据以及缺乏对照组表示担忧，质疑结果的客观性和长期可持续性。一些评论员强调了激励回应的可能性以及对更广泛、更客观指标的需求。尽管存在这些担忧，许多人仍然认为该项目是探索全民基本收入和具有成本效益的解决无家可归问题方案的一个有希望的步骤，认为即使是部分成功也比不作为的成本更值得投资。
## 类型检查的不可判定性
一篇1989年的论文证明了当“类型”被视为一种类型本身时，类型检查是不可判定的。这意味着不存在一个算法可以*总是*确定具有这种类型系统的程序是否有效。
Hacker News上的讨论指出，虽然理论上的可判定性很有趣，但实际问题，例如程序终止时间，更为关键。规避不可判定性的方法包括限制类型检查器的计算步骤，类似于有效的C++或Rust程序必须在合理的时间范围内终止。
对话还涉及相关的概念，如赖斯定理和哥德尔不完备性定理，表明自描述系统经常会遇到内在限制。人们也提到了罗素悖论的类比，并澄清了所涉及的具体集合论问题。
最终的共识是，不可判定性并不能使类型系统失效；许多日常程序*是*可以类型检查的，并且权衡是可接受的，特别是考虑到获得的表达能力。一些系统，例如交互式定理证明中的系统，甚至*拥抱*不可判定性以获得更大的灵活性。
## Wordle重复词语：数据分析
纽约时报最近宣布将开始在Wordle中重复使用词语，这引起了社区内的担忧。许多玩家质疑重复的必要性，担心游戏挑战性会下降。
一位博主调查了纽约时报是否真的用尽了选择。他们分析了一个全面的英语词汇表，将潜在的Wordle词语缩小到5437个可能性——足够用于将近15年的每日谜题！
考虑到Wordle于2021年推出，这表明仍然有大量的词汇可供使用。作者质疑纽约时报引入重复词语的理由，暗示这既不必要，也可能对游戏的吸引力造成损害。这一举动让玩家们感到疑惑，为什么在还有大量未使用词语的情况下会发生这种变化。
## Wordle 词汇重复与可访问性
一篇最近的博文引发了关于《纽约时报》可能在 Wordle 中重复使用词汇的讨论，因为该游戏词汇表是有限的。玩家担心这会降低挑战性，但也有人认为重复使用词汇比引入晦涩的词汇更好。
最初的 Wordle 通过使用经过筛选的常用词汇表来优先考虑可访问性。人们担心扩大词汇表可能会引入过于复杂的术语。许多评论员强调了精心策划列表的重要性，类似于填字游戏，避免使用过于专业化的语言。
讨论还涉及了该游戏自被《纽约时报》收购以来的演变，包括词汇表的更改和主题日。一些玩家喜欢 Quordle 和 Connections 等变体，而另一些人则惋惜游戏从最初的简单性转变。最终，争论的中心在于如何在挑战性和广泛吸引力之间取得平衡，并保持游戏核心的可访问性。
## “计算权”法律：摘要
一股新的立法浪潮，源自如ALEC之类的组织，被称为“计算权”法律，正在美国几个州出现。这些法律旨在限制州和地方对人工智能和计算过程的监管，可能阻碍解决算法偏见或安全问题等努力。
核心思想是将“计算”与第一修正案权利（言论自由）联系起来，允许公司挑战其运营所在州的法规，即使这些法规起源于其他地方（例如加州的AI透明法案）。本质上，一家公司可以辩称其在放松管制的州享有的“公民权利”受到其他州更严格的规则的侵犯。
批评者认为这些法律严重偏袒工业界，反民主，使公司免于问责。支持者认为它们可以防止立法者对复杂技术的不当干预。人们还担心这些法律可能对数据中心监管（电力/用水）以及开源AI模型未来产生影响。这场辩论凸显了美国在科技监管方面日益加剧的分歧，红色州倾向于放松管制，蓝色州则寻求更严格的监管。
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一场 Hacker News 的讨论围绕一篇 Substack 文章，该文章声称我们穿着的衣服越来越多地由塑料制成，正在通过微塑料吸收影响皮肤健康。一些评论者对微塑料的普遍存在表示担忧，并提倡使用有机面料，如羊毛和棉花，而另一些人则持怀疑态度。
一位用户指出，研究表明微/纳米塑料*可以*穿透皮肤，可能导致炎症和细胞损伤。然而，反驳观点认为皮肤不易吸收，并以洗手液为例。
对话还涉及微塑料的摄入，目前的证据表明它们不会立即造成危害，尽管纳米塑料在实验室研究中显示出潜在风险。一个关键点是，微塑料通常携带有害污染物，如异黄酮，这构成了一项单独的健康问题，特别是对于那些试图怀孕的人。这场辩论强调了需要进一步研究塑料基服装对人类健康的影响。
人工智能正从简单的问答模式发展到能够推理和持续交互的复杂“AI代理”，例如编码助手或健康教练。传统的AI准确性指标不足以评估这些代理，因为错误会在多个步骤中累积。 一种普遍的观点是，增加更多专业代理总是能提高性能，初步研究也证实了规模化带来的益处。然而，一项新研究“面向代理系统规模化的科学”对这一假设提出了挑战。 通过对180种代理配置进行广泛测试，研究人员发现，仅仅*增加*代理的数量并不能保证更好的结果。事实上，如果代理与任务没有仔细对齐，性能通常会停滞甚至*下降*。这项研究建立了代理系统规模化的首个定量原则，强调了超越“更多代理更好”的更细致方法的需求。
## 多智能体系统扩展：摘要
谷歌最近的研究探讨了多智能体系统成功或失败的条件。研究表明，仅仅增加智能体数量并不能保证更好的性能；事实上，对于需要顺序推理（如规划）的任务，多智能体方法导致结果*下降*了39-70%，原因是通信开销。独立的智能体使错误扩大了17.2倍。
该研究强调了协调的重要性。集中式或混合式协调方法通常比独立的智能体扩展得更有效。然而，增加智能体可用的工具数量也会增加协调的“负担”。
Hacker News评论区的讨论表明，一个关键因素是模型专业化——利用Claude进行编码，OpenAI进行任务管理，Google模型进行文档提取，而不是依赖于一个“包罗万象”的智能体。一些开发者甚至让智能体*推荐*编排策略以提高性能。 还有一些开发者正在构建协调层，如“Clink”，以管理复杂性，专注于工作队列、依赖关系和共识投票。最终，争论的中心在于多智能体系统是否是必要的架构，还是当前LLM局限性的产物。
最近一次 Obsidian 库恢复发现，作者的 Time Machine 备份出现无声故障，原因是 macOS Tahoe 中 Apple 的 SMB 默认设置发生了变化。Apple 对 SMB 签名要求的提高导致与作者的 Synology NAS 不兼容，尽管此前多年运行稳定。
解决方法是编辑 Mac 上的 `nsmb.conf` 文件以强制 SMB 签名，并调整 Synology NAS 上的 SMB 设置（特别是协议版本和启用锁定/租约选项）。虽然可行，但这感觉像是一个临时解决方案，因为 Apple 有过不事先公布 SMB 更改的历史。
为了避免未来中断，作者正在过渡到更强大的 Time Machine 设置，使用托管在 Proxmox 服务器上的 ZFS 存储的 `mbentley/timemachine` Docker 镜像。这提供了对 SMB 实现的更多控制，并绕过了对 Synology 软件的依赖。
作者对 Apple 缺乏对这些更改的透明度表示沮丧，并指出 iOS 设备恢复仍然存在问题，呼吁提高操作系统质量控制。
## macOS Tahoe 上的时光机问题
最近的 Hacker News 讨论强调了苹果 Time Machine 备份软件持续存在的可靠性问题，尤其是在备份到网络共享（如 NAS 设备）时。用户报告频繁失败、无声错误和数据损坏，导致许多人质疑苹果的质量保证流程。
一些评论员认为苹果优先考虑新功能和 iCloud 订阅，而不是维护现有功能，其中一人指出缺乏自动化测试。虽然时光机对某些人来说，尤其是使用直连驱动器时，可以可靠地工作，但网络备份似乎容易出现问题。
许多用户正在放弃时光机，转而使用 BorgBackup、restic 或 Backblaze 等替代方案，理由是稳定性和更好的错误报告。一些人认为苹果可能有意淡化时光机，转而支持基于云的解决方案。 结论是，虽然时光机*可以*工作，但其不可靠性需要警惕，并且通常需要切换到第三方备份解决方案。
## 数据库中字符串压缩的重要性
字符串是一种主要的数据类型，约占所有存储数据的50%，但即使存在更好的替代方案，也经常被使用。高效的字符串存储至关重要，它会影响资源消耗和查询性能——尤其是在字符串经常用作数据库过滤器的情况下。压缩可以减小数据大小，并且重要的是，通过允许更多数据适应更快的内存（如CPU缓存）来提高查询速度。
CedarDB利用字典压缩，使用整数键存储唯一字符串，以便高效访问。然而，字典在包含许多不同值的的数据集中表现不佳。这促成了FSST（快速静态符号表）的开发，它用短令牌替换频繁出现的子字符串，利用数据模式实现更好的压缩。
FSST现在已集成到CedarDB中，通过40%的压缩增益惩罚激活，以避免性能下降。基准测试表明，FSST可以显著减小存储大小（对于TPC-H高达60%），并提高冷查询性能。但是，需要完全解压缩的简单查询可能会更慢。最终，权衡结果有利于FSST，降低了整体资源使用率并提高了大多数工作负载的加载时间。
CedarDB提供工具来检查应用于数据的压缩方案，允许用户优化存储和性能。
## 数据库高效字符串压缩 - 摘要
一篇Hacker News讨论集中在数据库系统的有效字符串压缩技术上，以[CedarDB](cedardb.com)为亮点。核心思想是采用共享字典方法来压缩重复的字符串值，可能使数据库大小减半。
许多评论者对流行的数据库如SQLite、MySQL/MariaDB或Postgres没有采用这种标准做法感到惊讶，并指出它们现有的压缩方法存在局限性。人们对动态字典的维护开销（添加/删除值）以及实施这种系统的复杂性表示担忧。
讨论涉及诸如列到索引的移动（interning）以及现有的解决方案，如DuckDB的压缩和Marisa-trie。CedarDB是一个商业Postgres API兼容数据库，基于慕尼黑工业大学（TUM）的研究成果构建，被认为是一个有希望的实现，但其非开源性质被指出为一个潜在的缺点。该系统专注于重新设计的查询引擎，具有本机代码生成和针对现代硬件的优化执行。
## 开放文档格式 (ODF)：不仅仅是一种文件类型
开放文档格式 (ODF) 代表着数字世界中开放、自由和用户控制的核心理念，尽管日常用户通常不会注意到它。与 Microsoft Office 文件等专有格式不同，ODF 是一种公开可用的标准，通过透明的方式开发，确保没有单一实体拥有或控制它。
这种开放性保证了长期的可访问性——无论供应商变更或软件过时，文档始终可读。ODF 还提供了选择的*自由*；用户不会被锁定在特定软件中，避免了兼容性问题和与更新相关的成本。至关重要的是，它提供了对数据的*控制*，允许检查、自动化和迁移，而无需依赖未记录的功能或限制性许可。
在数据通常以不受控制的格式存储在外部服务器上的云服务时代，ODF 的相关性日益增加。它充当了保障，确保数据完整性和可访问性，并提醒业界用户应保留对其内容的权属和可移植性。最终，ODF 倡导数字文件应赋予用户权力，而不是相反。
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ODF背后的理念：开放、自由和控制 – TDF社区博客 (documentfoundation.org)
18点 由 cratermoon 8小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 1评论
fithisux 8小时前 [–]
做得好！ODF一直为我很好地服务。回复
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## 现实世界认知表现与光照：摘要 本研究使用Brightertime应用程序，在八天内对58名参与者进行日常认知功能调查，评估了持续注意力（PVT）、工作记忆（N-back）和视觉搜索（VS），以及主观困倦程度（KSS）。数据揭示了困倦程度和认知表现中预期的昼夜节律，困倦程度在醒来后和一天中后期达到高峰，而表现随着时间略有波动。 最近的光照暴露与认知结果显著相关。过去30-120分钟内增加的光照暴露与困倦程度降低以及警觉性和工作记忆任务中更快的反应时间相关。个体对光照的敏感性各不相同，受习惯性光照模式影响——更明亮的日子和稳定的日常规律与更强烈的光照-认知联系相关。有趣的是，实验室中对光敏感性的测量与现实世界表现的相关性较弱。 总而言之，该研究证明了日常光照暴露对实验室环境之外认知功能的可测量影响，强调了在研究认知时考虑现实世界条件的重要性，以及基于光照的干预措施优化表现的潜力。
一项最近发表在Hacker News上的关于光照暴露与认知功能之间关联的研究引发了关于其实际意义的讨论。该研究发表在nature.com上，观察了小样本（50人）现有的光照暴露模式。
尽管被认为是一项“合理”的研究，但评论员质疑其能否带来可操作的结果。一位用户建议进行更严格的控制实验——在一段时间内主动增加和减少参与者的光照暴露——以建立更清晰的因果关系。
另一位用户则戏谑地建议在英属维尔京群岛度过一个月，以此来提升认知能力。总体情绪倾向于认为该研究是对现有信念的确认，而非突破性的研究，可能缺乏真正指导行为的雄心。