纽约市正在接近完成3号隧道，这是一个始于1970年、计划于2032年全面完工的大型水利基础设施项目。这条隧道对于确保持续向城市五个行政区输送清洁用水至关重要，这些水源来自超过125英里外的水库。 目前，纽约市95%的水通过重力作用通过三个隧道流动；现有的1号和2号隧道正在老化，需要大量维护。3号隧道将允许城市将这些老隧道离线进行长期延期的维修，*而不会*中断供水。 该项目涉及在地下数百英尺处挖掘岩石并用混凝土加固。虽然这是一项耗时数十年的工程，但官员强调其长期效益，预计该隧道将服务城市数百年，是对纽约市未来的重要投资。
每日HackerNews RSS
历经62年建设：纽约市最新水隧道接近完工。
62 years in the making: NYC's newest water tunnel nears the finish line
17 小时前
## 纽约市第三号供水隧道即将完工
纽约市一个始于1954年的60英里长的供水隧道项目即将完工。在Hacker News上的讨论引发了关于大型基础设施项目与人工智能快速发展之间的对比。许多评论员认为，建设实体基础设施比开发人工智能复杂得多，理由是政治障碍和后勤困难。
这条隧道挖掘于地下800英尺，穿过基岩，每天将输送10亿加仑的水，设计寿命为200-300年。关于隧道的深度和工程选择，人们提出了疑问，解释指出这是基于基岩成分和重力供水原理。
对话还涉及了此类项目与海水淡化等替代方案的长期成本效益分析，争论认为隧道一旦建成，运营成本较低。与《虎胆龙威》电影系列的联系为讨论增添了一丝轻松的色彩。
这篇摄影探索详细描述了将相机原始传感器数据转化为视觉上吸引人的图像的复杂过程，以圣诞树为拍摄对象。最初，原始数据呈现灰度，因为捕捉到的光值范围有限。颜色通过拜耳滤色矩阵引入，然后通过像素值平均的去马赛克技术进行优化，但结果是图像偏暗且带有绿色色调。
这种黑暗源于显示器动态范围的限制以及人类亮度感知是非线性的特性。纠正方法包括应用非线性曲线和白平衡，这个过程与相机自动生成标准JPEG图像的方式惊人地相似。最终“编辑”的图像不一定比相机的输出更人工；两者都是对相同数据的解读。这个过程突出了在技术约束下复制人类视觉的挑战，并证明了在编辑期间进行图像调整的合理性。
## Unity性能瓶颈：.NET现代化的必要性
Unity目前依赖Mono框架运行C#代码，但其速度远低于现代.NET实现。最近的测试表明，在Unity的Mono环境之外使用当前.NET版本运行代码，性能提升了2-3倍，在基准测试中甚至高达15倍。
这种性能差距源于.NET生态系统自2006年Mono首次采用以来的进步，包括新的JIT编译器和运行时优化。Unity于2018年开始探索迁移到.NET CoreCLR，预计性能将提升2-10倍，但进展停滞不前。
作者的测试将游戏模拟与渲染分离，证明了这种差异。在Unity/Mono中，地图生成过程需要100秒，而在.NET（调试模式）中只需38秒，在.NET（发布模式）中更是惊人的12秒——这是一项显著的改进。
虽然Unity的Burst编译器提供了优化，但其范围有限。现代化到CoreCLR可以释放更广泛的性能提升，包括对高级API的更好支持以及针对iOS等平台的提前编译（AOT）的可能性。最终，拥抱.NET现代化不仅仅是关于新的C#特性，更是关于为Unity游戏和编辑器本身解锁显著的性能提升。
## Unity C# 性能问题：总结
最近的一篇文章引发了关于 Unity 游戏引擎中 C# 性能的讨论。作者发现他们的 C# 代码运行速度比预期慢，并调查了原因，最初专注于分离模拟和表现层。然而，评论者指出了几个关键因素。
首先，现在大多数 Unity 游戏使用 IL2CPP 而不是 Mono，尽管大约 20% 仍然使用 Mono。其次，现代 Unity 开发能够从 Burst 编译器和 HPC# 作业系统获得显著的性能提升。作者承认这些观点，但强调了他们的游戏独特的架构——缺乏对 Unity 类型的依赖——以及托管代码对 Mod 支持的好处。
人们对 Unity 使用的 Boehm GC 提出了担忧，它的性能比 .NET 的 GC 差，并导致内存碎片化。虽然 CoreCLR 提供了潜在的改进，但它与控制台平台和 IL2CPP 的兼容性仍然是一个挑战。最终，这场讨论强调了优化 Unity 中 C# 性能的复杂性以及持续努力使引擎的运行时环境现代化。作者还指出，编辑器中的性能提升通常会转化为发布版本。
随着人工智能的快速发展，2026年及以后一个关键策略是 сознательно区分“工作”和“健身”任务。“工作”任务侧重于*结果*——让人工智能处理繁重的工作以实现结果。“健身”任务则侧重于*过程*——批判性思维、解决问题和技能发展，其中努力*本身*就是目标。
作者提倡识别你的核心“健身”技能——那些对你的身份和成长至关重要的技能——并积极防止人工智能使其萎缩。虽然承认人工智能不可避免地会协助这些任务，他们正在构建一个系统，与他们的人工智能助手“Kai”一起运作，充当导师。
Kai会审查完成的“健身”工作，并就人工智能决策背后的*如何*和*为什么*向作者提问，从而促进更深入的理解。建议要么尽量减少人工智能对关键技能的帮助，要么实施类似的“导师”系统，以确保持续学习并在人工智能驱动的世界中保持认知“肌肉”。
## 黑客新闻讨论摘要：人工智能与技能发展
一篇来自danielmiessler.com的文章引发了黑客新闻关于人工智能，特别是LLM，对学习和技能发展的影响的讨论。核心争论在于平衡人工智能辅助的“自上而下”学习（快速获取理论知识）与必要的“自下而上”实践驱动的掌握。
许多人同意LLM加速了理论知识的获取，但担心如果忽视实践，基本技能会萎缩。建议有意识地创建“模拟健身房”——没有人工智能辅助的环境——来测试和巩固批判性思维等核心能力。另一些人则提出了“混沌猴子”的方法，间歇性地移除人工智能支持，以保持基本技能。
一个关键的担忧是人工智能可能加剧现有的不平等，以及个人需要主动定义他们想要独立于人工智能维持的技能。有些人认为人工智能已经在许多领域超越了人类的能力，而另一些人则强调人类工艺的重要性，并抵制人工智能的整合。最终，这场讨论强调了有意识地、有计划地将人工智能融入学习和工作中的必要性，重点是保护独特的人类技能并促进持续的自我提升。
我们检测到您的浏览器已禁用 JavaScript。请启用 JavaScript 或切换到受支持的浏览器以继续使用 x.com。您可以在我们的帮助中心查看受支持的浏览器列表。帮助中心 服务条款 隐私政策 Cookie 政策 版权信息 广告信息 © 2025 X Corp.
## 金融平庸的牢笼 - Hacker News 讨论总结
最近 Hacker News 的讨论围绕一篇名为“金融平庸的牢笼”的文章展开，引发了关于财富分配、代际差异和财务策略的争论。许多评论者质疑文章的篇幅，并怀疑它是由 LLM 大量生成的，提倡简洁的写作。
核心论点在于实现巨额财富的难度日益增加，人们对婴儿潮一代（尽管占人口的 20%，却持有约 50% 的国家财富）和年轻一代（千禧一代持有约 10%）之间的贫富差距表示担忧。一些人认为婴儿潮一代受益于不同的经济环境——可负担的住房、养老金，而另一些人则认为他们的成功是通过努力工作和有纪律的储蓄获得的。
许多评论者指出住房市场操纵、经济金融化和通货膨胀压力等系统性问题是关键障碍。 提出的解决方案包括金融素养（特别提到了 Bogleheads.org，用于长期、低成本投资）以及承认当前制度的固有不公平性。 还有关于运气的作用以及经济衰退对不同世代的影响的讨论。 最终，这场对话凸显了人们对感知到的经济不平等日益增长的沮丧，以及一种对许多人来说通往财务保障的道路越来越被阻碍的感觉。
``` %PDF-1.3 %âãÏÓ 8 0 obj > endobj 9 0 obj > endobj 10 0 obj> endobj31 0 obj> stream H‰b``g``¾Ì ¢°(- Ä"PTÌÀeÇþ ©S cC‡GÃ$N†þW $K 4ç4°˜df`Pæ‚ÐL‡ œ|(endstreamendobj32 0 obj89 endobj11 0 obj > /ProcSet 30 0 R >> /Contents [ 14 0 R 17 0 R 19 0 R 21 0 R 23 0 R 25 0 R 27 0 R 29 0 R 33 0 R ] /Thumb 1 0 R /MediaBox [ 0 0 612 792 ] /CropBox [ 0 0 612 792 ] /Rotate 0 >> endobj 12 0 obj> endobj13 0 obj 592 endobj 14 0 obj > stream H‰tSÑnœ0üþa“*ç`ƒ?6R£¦J+µEêK^,àˆ³ï$Êßwwi¢ t ½ Ù™Ù½cÄà d.!—```
黑客新闻 新的 | 过去的 | 评论 | 提问 | 展示 | 工作 | 提交 登录
约翰·马龙和液体基引擎的发明 (lanl.gov)
14 分，作者 akshatjiwan 6 小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 2 条评论
moffka 4 小时前 [–]
显然是一种斯特林引擎：https://en.wikipedia.org/wiki/Malone_engine 回复
ajb 2 小时前 | 父评论 [–]
谢谢。所以液体部分是工作流体。我一直在想活塞是否是液体；有些像那样的引擎已经建造出来，但据我所知效率不高。
指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请 YC | 联系
搜索：
This content appears to be a fragment of a PDF file's internal structure, specifically the cross-reference table and a stream of binary data. It is not human-readable text and does not have a meaningful translation. 它看起来是PDF文件内部结构的一个片段，特别是交叉引用表和二进制数据流。它不是人类可读的文本，也没有有意义的翻译。
黑客新闻 新的 | 过去的 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录
理查德·格林布拉特的口述历史 (2005) [pdf] (computerhistory.org)
14 分，来自 0xpgm 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：
## libloong：高性能龙架构模拟器
libloong是一个紧凑（约18千行代码）且快速的用户空间模拟器库，用于龙架构，建立在libriscv的基础上。它设计用于嵌入应用程序中，尤其是在游戏引擎内的脚本编写，提供约4ns的低调用开销——远快于Lua（约150ns）或Java等替代方案。
主要特性包括对64位龙架构（LA64）、向量指令（LSX/LASX）的支持，以及C++ API和Rust与Go的绑定，以及执行超时和内存保护等强大的安全特性。配置选项允许进行调试输出、二进制翻译和线程调度。
性能基准测试显示出优异的结果，作为解释器可达到超过3000 CoreMark的分数，轻量级JIT可达到原生性能的38%。嵌入式二进制翻译目前可达到原生速度的约77%，潜力可达90%。libloong在需要低延迟和安全执行龙架构代码的场景中表现出色。
一个新的LoongArch处理器用户空间模拟器，使用`libriscv`构建，正在Hacker News上受到关注。该项目旨在达到约77-90%的原生性能，并提供快速高效沙盒的潜力。
一位用户分享了他们构建一个私有项目，允许通过SSH访问WebAssembly (Wasm)环境的经验，甚至将Go代码转换为Wasm。他们对公开发布犹豫不决，因为存在一些小错误以及对AI辅助的伦理担忧（在最近涉及Rob Pike的事件之后），但认为与`libriscv`在沙盒方面存在协同潜力。
另一位评论者表达了对类似SPARC/Solaris模拟器的兴趣，强调了在现代系统上运行较旧的自由软件的价值。回复指出，Qemu已经支持SPARC和LoongArch模拟。
讨论的中心是高效模拟和沙盒技术所释放的令人兴奋的可能性。
## 海豚模拟器进度报告 - 2023年假日总结
最新海豚版本带来了显著的改进，重点在于性能和准确性。主要更新包括两种新的帧显示选项——**冲刺帧显示**和**流畅帧显示**，旨在减少延迟并改善帧率，解决长期存在的模拟挑战。独立测试证实海豚的延迟现在与原始主机硬件相媲美，在某些情况下甚至超越了它。
Android用户在2512版本中获得了**RetroAchievements支持**，允许在移动设备上解锁GameCube游戏的成就。其他增强功能包括一个新的**本地模式宽带适配器 (BBA)**，用于多实例连接（非常适合流媒体），以及大量的游戏特定补丁来修复棘手的问题。
几个修复解决了长期存在的问题，包括*NFL Blitz Pro*中的音频故障以及SD卡模拟中的一个关键错误，现在支持高达32GB的SD卡。屏幕显示 (OSD) 的改进包括新的字体和合并的设置。该版本还具有增强的USB支持，并模拟了罗技麦克风功能（目前仅限PC）。
本次发布是对社区贡献的证明，有来自众多开发者的585次提交，改进了海豚在所有平台上的体验。
## 海豚模拟器 – 2512 版本总结
最新的海豚模拟器版本（2512）引起了关注，特别是它对宽带适配器支持的改进、延迟降低以及通过优化游戏循环实现的游戏特定性能提升。
用户称赞海豚是保存GameCube游戏的重要工具，因为原版硬件正变得越来越昂贵和不可靠。许多人更喜欢海豚的质量，而不是任天堂官方的模拟努力。
该团队还在探索使用ZeroMQ库（GitHub上有可用的拉取请求）将宽带适配器支持扩展到macOS和其他操作系统。评论员强调了海豚团队对细节的奉献和创造力，使他们成为模拟社区的领先榜样。
神经光学诱导系统 心流状态•可视化•深度工作 专为高绩效者设计的神经光学引擎。即时进入心流状态并加速认知处理。 查看协议与研究→ 立体声：耳机必不可少。频率左右分离以产生双耳节拍。 光学驱动：将亮度设置为100%。闭上眼睛。将屏幕置于视觉范围之内，使整个视野充满光线。 反馈循环：记录时长以及使用前后的状态，以追踪效率。 阿尔法波 (10赫兹) - 被动观察 最佳用途：常规编码，“自动驾驶”工作。 使用方法：不要强迫思考。让思绪自由游荡。有助于稳定。 初始化
## Phantas：一款基于浏览器的专注工具
一位患有失忆症（无法可视化）的开发者创建了 **Phantas** (phantas.io)，这是一款基于浏览器的工具，使用Web Audio API生成无损双耳节拍和同步的490nm青色频闪。这款工具的诞生是为了解决开发者个人在分心后难以重新集中注意力的难题，他发现标准的音频流会影响实现有效“诱导”所需的精确度。
Phantas直接在浏览器中生成原始正弦波，消除了压缩伪像。随附的频闪旨在通过**光刺激**诱导**短暂性前额叶皮层功能减退**——一种与“心流”相关的状态，视觉皮层与闪烁频率同步。
开发者承认存在安慰剂效应的可能性，并且对类似“健康”工具存在怀疑，但他将Phantas定位为“大脑的节拍器”，旨在减少认知噪音并提高专注力。初步的主观结果显著缩短了他自己的重新集中注意力所需的时间。
该工具免费发布，以收集关于音频/视觉同步和强度的反馈，并确定其益处是否能扩展到开发者特定的神经学特征之外。最近导致白屏的错误已修复。