## 光子飞行：新型光传播视图合成
多伦多大学、Vector Institute 和斯坦福大学的研究人员开发了一种新技术，可以从任意视角渲染场景中光传播的视频。这是通过一种新型的“瞬态场”实现的——一种捕捉皮秒级时间变化辐射度的神经表示，并结合使用超快成像技术捕获的独特多视角数据集。
该系统准确地模拟了光速的有限性，考虑了散射、反射、折射和衍射等效应。重要的是，它通过显式建模这些延迟或“扭曲”波前来解决由传播延迟引起的视角相关外观变化，从而实现更清晰的可视化。
该技术在各种场景中得到了演示，包括可乐瓶、蜡烛、镜子和模拟环境，能够分离直接和间接光分量，揭示次表面散射和互反射。这项工作为以前传统方法无法实现的逼真光传输现象渲染打开了大门。
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一篇最近的Hacker News帖子强调了一种渲染传播光线的新技术，详情请见[anaghmalik.com](https://anaghmalik.com/)。该方法建立在现有的“飞秒摄影”技术之上，用于可视化极快的过程，例如光与分子相互作用的方式——正如一位评论员指出的那样，该领域目前面临资金挑战。
讨论的中心是这种渲染与完整波模拟的准确性，一些人质疑为什么在已经存在成熟的基于物理的方法时要使用数据驱动的方法。另一些人则为这项技术辩护，强调测量在识别与理论模型偏差方面的价值。
本质上，该过程涉及从多个角度捕捉光线数据并将其聚合，类似于长曝光摄影，以创建光线路径的可视化。对话中幽默地回应了评论称其“不真实”，并澄清标题明确指出这是一种渲染。一个相关的Veritasium视频也被分享了。
自2024年初以来，特斯拉金融服务因未能识别涉及英国多地交通违规的驾驶员，已面临至少18次定罪。这些案件包括超速高达近100英里/小时的违规行为，源于警方未收到驾驶员信息的回复。 与其让驾驶员承担责任，特斯拉金融服务被处以罚款，总额超过20,686英镑。一名驾驶员三次超速未被识别，可能逃避了驾照吊销。警方信件反复发送至特斯拉在伦敦和曼彻斯特的办公室，但未收到回复。 特斯拉尚未就不断增加的定罪案件发表评论。此问题凸显了一种潜在漏洞，即租赁车辆的公司可能会因个人违规行为而受到处罚。
特斯拉因未能向警方提供与租赁或租用车辆相关的交通违规驾驶员信息而被英国罚款，且多次发生。英国法律要求公司在公司/租赁车辆发生违规行为时，识别驾驶员以供起诉，通常由租赁公司作为注册所有人。
特斯拉未能遵守规定，导致过去两年内多次出庭。Hacker News上的评论员指出，问题不在于特斯拉主动监控超速行为，而在于未能履行在违规行为发生*后*识别驾驶员的法律义务。一位评论员质疑英国为何没有针对租赁户的直接注册流程，认为这超出了特斯拉的责任，存在系统性问题。
我们网络搜索产品和可编程搜索引擎功能的更新
Updates to our web search products and Programmable Search Engine capabilities
13 小时前
谷歌正在改进其可编程搜索引擎，以提供更专业的解决方案。他们正在根据搜索范围简化选项： * **网站特定搜索：**简化的可编程搜索元素最适合在网站*内*进行重点搜索（最多50个域名）。现在，新的搜索引擎需要强制使用免费的“要搜索的网站”功能。 * **企业搜索：**Google Vertex AI Search 提供高级功能，例如人工智能驱动的搜索，以满足更复杂的需求。 * **全网搜索：**对于需要访问整个网络索引的查询，合作伙伴可以注册以获取专用解决方案。 现有引擎可以使用“搜索整个网络”选项，直至2027年1月1日。鼓励使用自定义搜索 JSON API 的用户过渡到 Vertex AI Search（用于≤50个域名）或全网搜索解决方案。 此次调整旨在提供更高质量的搜索体验，以满足特定的用户需求和合作伙伴目标。
谷歌正在停止其可编程搜索引擎（前身为自定义搜索）的完整网络搜索访问权限，从而切断了利基和独立搜索引擎的关键资源。新的引擎将仅限于搜索最多 50 个域名，现有的完整网络访问权限将在 2027 年 1 月 1 日停止。
谷歌现在将需要全面网络搜索能力的用户引导至 Vertex AI Search 等企业级解决方案，这些方案缺乏公开定价，也不保证访问权限。此举被视为将通用网络搜索置于付费墙后，阻碍了小型参与者基于谷歌索引构建搜索产品。
该公告引发了关于替代方案的讨论，用户质疑哪些利基搜索引擎受到影响，并注意到 Qwant 和 Ecosia 合作构建自己索引的类似努力。
## Radicle：去中心化代码协作
Radicle是一个基于Git的P2P代码仓库，为GitHub等中心化平台提供了一种自主的替代方案。它通过在用户运行的节点组成的去中心化网络中复制仓库，赋予开发者对其数据和工作流程的完全控制权。
主要特性包括：安全的、密码学验证的数据存储在Git中；通过自治实现抗审查；以及本地优先功能，用于离线访问。Radicle利用“协作对象”（COBs）——Git对象——实现可扩展的功能，如问题追踪和代码审查。
Radicle的工具栈包括CLI、Web界面和桌面客户端，全部基于模块化设计。目前适用于Linux、macOS和BSD。Radicle是免费、开源的，并欢迎社区贡献。用户可以通过Mastodon、Bluesky、Twitter或Zulip获取更新和反馈。
## Radicle：去中心化代码协作平台（概要）
Radicle是一个基于Git的、点对点代码协作堆栈，旨在为GitHub等平台提供去中心化的替代方案。与中心化服务不同，Radicle 在用户的节点间复制仓库，赋予用户对其数据和工作流程的完全控制权。
主要讨论点在于它与自托管Git或Forgejo/Gitea等平台的区别——Radicle专注于完全分布式网络，实现无需依赖中央服务器的协作。用户通过加密身份建立信任，系统被设计用来处理潜在问题，例如内容删除，但目前仍在不断完善中。
开发仍在进行中，例如探索CRDTs用于协作对象（问题、补丁）以及与现有工具集成等功能。虽然资金来自Radworks，但核心项目仍然是免费和开源的。社区正在积极讨论镜像、CI/CD以及改进用户体验等功能，以鼓励更广泛的应用。
## 英国囤积清理：超越杂物
Jo Powell是英国囤积清理公司的负责人，提供体贴的服务，帮助个人清理难以承受的杂物，这些杂物往往与更深层次的情感挣扎有关。最近的一个案例涉及清理一位患有绝症的老妇人的房间，这项任务因她儿子的自闭症和对变化的焦虑而变得复杂。Jo巧妙地应对了紧张的局面，优先考虑母亲的舒适度，同时尊重地整理了几十年的回忆——旅行纪念品、旧文件和珍爱的纪念品。
Jo创立这家公司，是因为她目睹了那些寻求囤积症帮助的人所经历的羞耻和缺乏同情。她自己经历过悲伤，包括失去父母和继兄弟，这激发了她富有同情心的做法。她强调，囤积症不仅仅是关于杂物，而是常常源于创伤、恐惧和对控制的需求。
她的工作不仅仅是体力劳动，更是关于恢复尊严和提供支持。Jo优先建立信任，适应每位客户的需求，并确保妥善处理物品。尽管面临挑战——有时还会发现令人不安的东西——Jo在做出改变方面找到了满足感，为脆弱的个人提供了一个非评判性的空间，让他们开始疗愈。她希望扩大服务的覆盖范围，相信每个人都应该得到富有同情心的帮助。
这场黑客新闻的讨论围绕着半岛电视台的一篇文章，讲述了一位帮助英国囤积症患者的女性。评论强调了囤积症的复杂性，不仅仅是整理空间那么简单。
许多用户分享了个人积累物品的经历以及难以放手的困难，特别是具有情感价值的物品。一个关键点是，囤积症往往是更深层问题的症状——心理健康问题，以及经常出现的贫困。人们可能会因为过去的不安全感而害怕未来需要而保留物品。
评论员批评了关于囤积症的真人秀节目，认为它们夸大了这个问题，甚至可能造成创伤，提供的是肤浅的“解决方案”，而不是真正的帮助。他们强调，囤积症患者需要经济和心理支持，但由于不信任和防御行为，帮助他们可能非常具有挑战性。最终，这场讨论将囤积症描绘成一种悲惨的疾病，具有多方面的根源。
## Microsoft Autodiscover 错误配置 – 摘要 自2020年2月以来，Microsoft的Autodiscover服务一直错误地将对IANA保留域名`example.com`的请求定向到Sumitomo Electric Industries (`sei.co.jp`)的邮件服务器。这意味着在Outlook (Windows & macOS)中配置类似`[email protected]`的虚拟邮箱时，它会错误地自动配置为Sumitomo的IMAP和SMTP服务器，尽管`example.com`已被明确保留，且不应解析到实际服务。 DNS检查证实`example.com`没有指向`sei.co.jp`的记录，表明问题在于Microsoft的Autodiscover数据库中。直接查询Microsoft的Autodiscover API证实了这一点，返回了`sei.co.jp`的服务器详细信息。调试信息显示，此错误配置已持续近六年，并非由众包数据导致，表明是Microsoft系统中的手动录入。这可能会导致测试凭据被无意中发送到错误的服务器。
最近有报道指出，微软对其Autodiscover服务的错误配置，导致自2020年以来，为IANA保留域名`example.com`的流量被错误地路由到住友电工的邮件服务器。这可能导致测试凭据和其他敏感数据泄露。
评论员指出，使用IANA保留域名（如`.example`、`.test`，甚至`.local`，微软之前曾推荐用于Active Directory）的危险性，原因是潜在的DNS错误配置。Autodiscover协议本身也受到批评；如果缺少`autodiscover.example.com`，它会检查`autodiscover.com`，从而产生漏洞。
用户猜测原因，从简单的错误到潜在的监控影响。该事件加剧了人们对微软品牌管理的担忧，一些人质疑其整体能力。链接文章更详细地介绍了Autodiscover漏洞。
## Whosthere: 局域网发现工具
Whosthere 是一个现代的、基于 Go 语言的工具，用于通过用户友好的终端用户界面 (TUI) 发现和探索您局域网 (LAN) 上的设备。它使用 mDNS、SSDP 和 ARP（无需 root 权限）执行非侵入性扫描，以识别连接的设备。 发现的设备通过 OUI 查找丰富制造商信息。
主要功能包括快速的并发扫描引擎、集成的端口扫描器（具有基于权限的扫描）、以及具有简单 HTTP API 的守护进程模式，用于与其他工具集成。 Whosthere 可以通过 YAML 文件进行高度配置，允许自定义扫描间隔、主题等。
**安装：** 可通过 `brew`、`go install` 或从 GitHub ([https://github.com/ramonvermeulen/whosthere](https://github.com/ramonvermeulen/whosthere)) 编译源代码获得。
**重要提示：** Whosthere 旨在在您拥有明确扫描权限的网络中使用。 未经授权的扫描是不道德的，并且可能违法。
## Whosthere：一款新的局域网发现工具
Ramonvermeulen98 发布了 “Whosthere”，一款使用 Go 编写，并具有现代终端用户界面 (TUI) 的局域网发现工具。Whosthere 旨在无需管理员权限即可探索本地网络，它利用 mDNS、SSDP 扫描、ARP 缓存读取和 OUI 查询来识别设备。
该工具包括可选的端口扫描器、带有简单 HTTP API 的守护进程模式，以及通过 YAML 配置文件进行自定义主题。它受到 lazygit 等流行的 TUI 的启发，旨在提供一种用户友好的方式来映射本地网络。
目前支持 Linux 和 MacOS，Whosthere 可以通过 Homebrew 或 `go install` 获取。然而，有用户报告了端口检测的初始问题，突出了潜在的改进领域。开发者欢迎反馈和新功能建议。
## 过程的价值：我为何不会“爱上”AI 编程助手 基于 LLM 的编码工具，如 Claude Code 和 Codex 的最新进展令人印象深刻，使程序员和非程序员都能高效地创建软件。然而，作者质疑自己是否会真正*喜欢*这些工具，尽管它们很有用。 核心原因在于价值观的不同。许多人将编码助手视为快速获得所需*产品*的方式，而作者则认为编码*过程*本身具有价值——解决问题、学习和构建心理模型。就像享受手工制作而不是简单地获得成品一样，作者更喜欢理解软件*如何*工作，而不仅仅是它*是否*工作。 这种观点影响着职业考量。作者认识到行业越来越重视速度和产出，并承认可能存在工作岗位流失。然而，他们认为深厚的技术专长——尤其是在调试和系统理解方面——将保持价值，尤其是在可靠性至关重要的关键系统中。最终，工作保障取决于将个人价值观与工作需求保持一致。 作者正在有意识地将重点转移到优先通过软件开发*学习*，在真正理解是目标时选择拥抱“困难的方式”，并利用 AI 来处理只需要结果的任务。
## 黑客新闻讨论：对类似Claude的AI编程助手的一些担忧
最近一篇黑客新闻的讨论，源于一篇博客文章（“为什么我用Claude Code不觉得有趣”），围绕着AI编程工具兴起后软件开发的本质变化展开。原文作者表达了在使用这些工具时缺乏乐趣，认为它们吸引的是那些更看重*结果*而非编码本身工艺的人——例如测试、可维护性和一致的结构。
许多评论者对此表示认同，担心软件生产会转向类似工厂化的模式，技能被贬值，团队规模被缩减。另一些人则认为AI工具仅仅是*工具*——就像电动工具与手工工具一样——可以提高生产力，并让开发者专注于更高层次的问题解决。
一个关键点是，自动化代码生成意味着对编码过程本身的价值降低。然而，有人认为这允许有清晰愿景的开发者快速实现设计，或者解决遗留项目中维护现有代码的繁琐技术债务。最终，这场讨论凸显了*创造*代码的乐趣与高效交付*结果*的压力之间的矛盾。
iota 的变体
Variation on Iota
15 小时前
## J型数组索引问题 - 总结 本文详细介绍了在J中查找一个列表（`w`）在列表的列表中（`a`）中的位置的探索过程。最初的问题源于在嵌套列表名称中定位名称（字符向量）的实际需求。 测试了几种方法。第一次尝试展平嵌套列表`a`并使用标准索引，需要映射回原始结构。替代方案涉及使用外积与成员关系（`∊`）以及找到`1`的首次出现来确定索引。这些方法被提炼成无名（无参数）形式以提高简洁性。 最终，最有效和优雅的解决方案利用了`⍸`（Where/Index）运算符。Josh David提供了一个使用区间索引的简洁的扁平数组解决方案，而Aaron Hsu提供了利用单体`⍸`的解决方案。一个最终的提炼解决方案，`{(⍸≢¨⍺,1)[⍵⍳⍨⊃,/⍺]}`，被证明是有效的。 讨论强调了J面向数组编程的强大和多功能性，并承认了像Roger Hui和Gary Bergquist等关键人物的贡献，他们的旧函数启发了新的方法。虽然无名形式简洁，但对于大型数据集，展平数组的方法仍然最快，但性能对于预期用途而言并不重要。
这个Hacker News讨论围绕APL编程语言中的一种优化技术，具体涉及模式`f⌿ X ∘.g Y`，其中`f`是归约，`g`是比较。
用户讨论如何优化这种模式，当`X`已排序时，更倾向于使用“区间索引”（一种二分查找方法）。一位用户详细介绍了他们对APL VM优化器（“iBurg”）的工作，该优化器旨在识别这种模式并应用重写。
该优化器利用基于运算符属性（如结合律和单调性）的规则，可能将外部积等操作替换为更高效的替代方案，如二分查找、直方图或哈希查找。一个成本模型决定了何时进行这些优化，并考虑了所涉及数据集的大小等因素。 讨论还提到APL对C++中`std::iota`等功能的影响。
死亡之临
Presence in Death
15 小时前
## 吐噶姆：死亡之际连接科学与灵性 *吐噶姆*现象——西藏冥想者在临床死亡状态下数天或数周，且没有腐烂迹象——对西方科学理解提出了独特的挑战。藏族人民将其视为意识持续存在的证据，而科学家们则难以找到生物物理学上的解释，初步脑干活动扫描也未发现结果。 研究集中于长期冥想可能引起的代谢变化，但由于文化敏感性，难以获取尸体进行研究，因为这种死后状态被认为是神圣的。一个关键的矛盾在于不同的视角：藏传佛教认为*吐噶姆*证明了死亡后“精细心”的持续存在，可能影响身体，而科学家则寻求可测量的物理效应。 有趣的是，*吐噶姆*的结束——有时由外部线索（如祈祷或铃声）触发——表明可能存在反应能力，暗示着意识的持续。然而，即使是在*吐噶姆*尸体附近报告的平静的主观体验，也难以通过科学手段量化。最终，*吐噶姆*凸显了生物医学对死亡的绝对缺失的观点与藏传佛教对死亡后意识持续存在的信念之间的根本冲突。
## 临终体验：一则黑客新闻讨论摘要
一则黑客新闻讨论源于鲁宾博物馆的一篇文章，探讨了藏传佛教修行、意识改变状态与死亡相关现象的潜在科学解释。用户们讨论了如梦瑜伽和苦行等修行方式，并提及有记录显示藏传僧侣能够控制体温和延缓尸体分解。
对话延伸至相关话题，如*即身仏*（日本的自制木乃伊）、宗教人物的不腐坏以及饮食和肠道菌群在死后腐烂中的作用。一些人推测，特定的饮食和减少压力有助于减缓分解速度，而另一些人则指出自主神经系统活动可能在临床死亡后维持有限的反应。
一个关键主题是：将看似神秘的体验视为值得科学研究的真实现象，而不是直接否定。多位评论员强调了未被发现的神经过程（如通感）解释主观体验的潜力，以及尊重个体感知作为潜在信息数据点的重要性。讨论还涉及探索这些状态的潜在益处，以及纯粹还原论科学方法的局限性。