近期一项研究表明，个体呼吸模式可能与指纹一样独特，这为身份识别以及深入了解身心特征提供了一种新的方法。魏茨曼科学研究所的研究人员研发了一种可穿戴设备，用于测量97名健康个体24小时内鼻腔气流。通过分析吸气/呼气时长和气流不对称性等参数，他们训练了一种机器学习算法，仅根据呼吸模式就能识别参与者。
该算法在数周或数月后重新识别参与者时达到了很高的准确率。有趣的是，这项研究还发现呼吸模式与体重指数（BMI）以及自我报告的抑郁症和焦虑症水平之间存在相关性。这意味着清醒和睡眠期间的呼吸模式可能作为一种诊断工具，用于识别个体并揭示其身心健康信息。
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一篇Hacker News帖子讨论了nature.com上的一篇文章，该文章讲述了呼吸模式像指纹一样独一无二，可以用于身份识别。
一位评论者eimrine指出，睡觉时需要更多的新鲜空气，暗示耗氧量是个人呼吸模式的一个因素。zeristor建议打开窗户或使用二氧化碳监测器来帮助解决eimrine的睡眠问题。
最初发布文章链接的XzetaU8提供了archive.today的链接。encom开玩笑地指出，读者现在正在有意识地控制自己的呼吸。
讨论还包括了Y Combinator 2025年秋季批次的申请推广。
Telnet趣闻
Fun with Telnet
19 小时前
还记得图形界面出现之前的互联网吗？Telnet 将带你重温那段时光。亮点之一是 `towel.blinkenlights.nl 23` 上的全长星球大战ASCII动画，这绝对是一场独特的电影体验。除了星球大战，你还能探索大量基于文本的游戏。在 `freechess.org 5000` 下一盘棋，在 `mtrek.com 1701` 进行太空战斗，或者在 `fibs.com 4321` 挑战别人玩西洋双陆棋。你甚至可以在 `mapscii.me` 探索一个用ASCII字符绘制的世界地图。想更深入体验？试试 `telehack.com`，它模拟了早期的Arpanet和Usenet，包含60多个基于文本的游戏。友情提醒：Telnet 以明文传输数据，所以请避免分享敏感信息。准备好你的命令行，开始这段复古的互联网之旅吧！
这篇 Hacker News 帖子讨论了 Telnet 重新受到关注的现象，人们回忆起在网络广泛普及之前使用 Telnet 的经历。用户分享了通过 Telnet 连接到 MUD（多人在线角色扮演游戏）、BBS（电子公告板系统）甚至基于文本的在线商店的回忆。
许多用户 fondly 回忆起这些早期网络体验中的社交和社区方面，注意到一种发现感和利基社区建设，这与现代社交媒体形成对比。一些人惊讶地发现旧的 MUD 和 BBS 仍然存在，并且一些用户仍在积极参与。
还讨论了 Telnet 用于基本 TCP 侦听器验证的实际用途，并就其与 netcat 和 curl 等现代工具相比的相关性进行了辩论。一些用户强调了 Telnet 在确认套接字绑定方面的简洁性，而另一些用户则指出了其在处理 HTTPS 等复杂协议方面的局限性。值得一提的是可以通过 Telnet 访问的星球大战 ASCII 动画 (`towel.blinkenlights.nl`) 和一个可缩放的 Telnet 地图。
Claude Code 的“魔力”源于其快速迭代解决方案的能力，这有效地提升了用户对其智能的感知。正如乔布斯的名言所说，高速的处理速度能让简单的步骤看起来像魔法。虽然底层的 LLM 与其他接口相同，但 Claude Code 自主、多次尝试的方法（由启发式算法辅助）显著提高了其性能和解决问题的能力。 作者最初轻视了 Claude Code，但在目睹其在复杂任务（更新项目依赖项）中的有效性后改变了看法。该工具自主迭代了数十次，编译并运行测试，所需人工干预极少。这表明通过扩展其计算能力和自主性可以进一步提升其能力。随着 LLM 性能达到瓶颈，这种迭代方法可能是释放其巨大现实价值和自动化更复杂任务的关键。
Hacker News 上的一个帖子讨论了 Claude Code 的能力是否配得上“智能”这个词，一些人认为它只是复杂的模式匹配。讨论凸显了社区对大型语言模型（LLM）的看法存在分歧，兴奋之情与对过度依赖的担忧形成对比。一些用户发现 LLM 有助于快速解决已被充分探索的问题，但同时也担心开发人员的解决问题的能力和原创思维会在长期内下降。一位评论者认为，智能只是有效搜索问题空间的能力，而 LLM 提供良好的启发式方法，代理则提供迭代。还有一些讨论集中在当前人工智能发展的快节奏以及难以保持更新的问题上。最后，有人提问 Claude 是否能够编写 RV64 汇编代码。
人工智能编码助手虽然功能强大，但也可能导致“过早闭合”，这与医生执着于初步诊断类似，可能会忽略关键问题。它们完美的建议可能会让开发者满足于第一个看似可行的方案，从而阻碍对更好方案的探索。 人工智能擅长处理常规任务，但复杂问题需要仔细考虑。盲目接受AI生成的代码可能会错过学习机会，导致技术债务，并降低解决问题的能力。 为了减轻这个问题，应该将AI的建议视为同行代码审查：质疑假设，探索替代方案，并权衡速度和学习的权衡。进行彻底的代码审查以培养识别潜在问题的模式。处理复杂任务时，应首先理解问题，勾勒出解决方案，然后使用AI进行实现。 目标是平衡AI的效率和批判性思维的人为因素，确保在复杂场景中彻底性占主导地位。关键在于将AI作为合作者，而不是神谕，以保持深刻的理解并防止潜在问题。
Fossify 是一组专注于隐私、开源且无广告的移动应用程序。它作为已停止维护的 SimpleMobileTools 的分支而出现，旨在延续其传统，为所有人带来简单私密的科技。如果您有任何疑问或想了解更多信息，请在此处发起讨论或联系 [email protected]。您的贡献将受到赞赏！🌟
开源且无广告的安卓应用套件Fossify正在Hacker News上引发热议。用户们赞赏它是Simple Mobile Tools套件的衍生项目，后者被卖给ZipoApps后，Fossify应运而生。评论者们强调了该套件“令人恼火却又精彩绝伦”的简洁性以及缺乏类似间谍软件的功能，这与Play商店中的大多数应用形成了鲜明对比。计算器（包含多种单位换算）、图库（支持重命名和删除元数据）、简单的日历、录音机和信息应用等单个应用都受到了特别赞扬。这些应用因其最少的权限、没有广告和追踪，以及整体易用性而广受好评。用户们非常重视该项目对隐私的承诺和其直截了当的功能。
19世纪的铁路网络往往因土地成本、隧道建设限制和法规等原因止于城市边缘。这导致了像伦敦和巴黎那样的无中心“轮辐式”设计，或者像德国的中央火车站那样的中心终点站模式。而后来出现的城市地铁则具有优势：全市覆盖、方便换乘且没有终点站瓶颈。 许多城市都拥有既有的郊区铁路网络。“贯通运行”作为一项关键的交通政策，通过隧道连接城市两侧的郊区线路，从而创造出直接通往市中心的类似地铁的服务。慕尼黑的S-Bahn，通过4.3公里长的隧道连接现有线路，就是这方面的典范。伦敦的伊丽莎白线，一条21公里长的隧道，连接了117公里的郊区线路，极大地提升了交通连通性和客运量。“贯通运行”具有成本效益，它利用现有基础设施创造了世界领先的交通系统。这些线路也促进了城市发展，使交通便利的地区成为理想的开发地点。
以下是我的网络浏览模拟，并非所有人使用手机的方式都相同。我希望这个工具能帮助网页设计师确保他们的网站对所有人来说都是可读且易访问的🙏 请按浏览器上的退格键返回。这个项目灵感来源于我糟糕的手机。爱你，“噼啪先生”！
使用AI助手撰写论文时认知负债的累积
Accumulation of Cognitive Debt When Using an AI Assistant for Essay Writing Task
21 小时前
本研究调查了在教育环境中使用类似ChatGPT的大型语言模型（LLM）对论文写作能力的认知影响。54名参与者被分为LLM组、搜索引擎组和纯脑力组，他们被要求在三个环节中使用各自指定的工具（或不使用工具）撰写论文。第四个环节中，LLM组和纯脑力组互换了条件（LLM转纯脑力组和纯脑力转LLM组）。研究采用了脑电图（EEG）、自然语言处理（NLP）分析、访谈以及人工/人工智能评分等方法。结果显示，各组的神经连接模式存在显著差异，其中纯脑力组参与度最高，LLM组参与度最低。LLM组的论文归属感和回忆能力较弱。在第四个环节中，LLM转纯脑力组的神经连接性降低，而纯脑力转LLM组的记忆回忆能力增强，脑活动与搜索引擎组相似。该研究表明，长期使用LLM可能会阻碍学习技能，因为在神经、语言和评分指标上，LLM组最终的表现都比纯脑力组差。这凸显了在学习环境中整合LLM时需要谨慎的必要性。
Hacker News 上的一个帖子讨论了一项名为“使用 AI 助手撰写论文时的认知债务积累”（Accumulation of Cognitive Debt When Using an AI Assistant for Essay Writing Task）的研究。该研究发现，使用大型语言模型 (LLM) 写论文的参与者在神经、语言和评分指标上的表现都比独立写作的参与者差。评论者对依赖 LLM 可能导致认知能力下降表示担忧，并将其与“自动化的讽刺之处”相提并论，即被动审查会导致糟糕的表现。讨论强调了使用 AI 工具时积极参与的重要性，建议 AI 应该提供反馈并增强用户的工作，而不是取代它。一位评论者质疑广泛使用 LLM 对大脑活动的长远影响。该讨论链接到之前关于同一主题的相关帖子。
火星学院成立于2020年，位于加利福尼亚州邦贝海滩附近，是一个临时的、实验性的共居社区，每年1月至3月运营。它吸引了艺术家、人工智能爱好者以及其他对离网生活和合作项目感兴趣的人。居民们每年都从零开始，使用托盘架和胶合板搭建营地，从而培养团队合作精神和适应能力。 2025年，火星学院采用了“多营地”模式，允许人工智能研究、工具营、身体疗法和自由区等专业小组拥有更多自主权。由居民艾米·布朗·卡弗和本组织的自由区，为资源有限的来访者提供住房和厨房空间。 社区强调参与、资源共享和集体用餐。共享的杂货系统，每人每天花费约5美元，提高了效率，并避免了与食物相关的冲突。家务劳动平均分配，突出了家务劳动的重要性。火星学院在结束时会选举委员会，以改进组织和结构，不过大部分内容都会年年变化。
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案例研究：火星学院 (supernuclear.substack.com)
surprisetalk 7 分 19 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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光子穿过整个成年人头部 (spiedigitallibrary.org)
gnabgib 2小时前 7 分 | 隐藏 | 往期 | 收藏 | 2 条评论
aetherspawn 4分钟前
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我点击它是因为我以为他们把光子传送到一个人的头部。
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ggm 34分钟前
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与获得相当成像质量的 X 射线或核磁共振成像相比，这种方法的风险是否可能更低？
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