在一篇点击量颇高的文章中,Cory Doctorow 揭示了科技公司如何通过应用程序逃避传统的法律制裁。这篇文章讨论了货币供应增加和价格操纵的影响,并指出价格通过所谓的“应用程序”来提高,使得消费者支付更高的费用而不自觉。尽管有企业辩称价格操控不可能在“有效市场”中发生,评论者们反驳道这是因为缺乏有效的市场监管,并呼吁更多立法干预来阻止这种现象。
文章链接: It's not a crime if we do it with an app)
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Vanguard 公司近期公开表示不会推出比特币 ETF,也不打算提供任何与加密货币相关的产品。这一决定源于他们认为加密货币更像是一种投机而非投资。Vanguard 的这种立场在评论区引发了包括支持和质疑在内的广泛讨论。许多用户称赞 Vanguard 坚守长期投资者利益的理念,而不是追逐短期趋势。
文章链接: No Bitcoin ETFs at Vanguard (2024)) HN 链接: Hacker News)
在这篇引起广泛讨论的博客文章中,作者探讨了 Wayland 与 X11 在输入延迟方面的差异,并通过实验验证了 Wayland 相较于 X11 的光标延迟问题。Wayland 平均比 X11 多 6.5ms 的延迟,这一差异几乎接近于一个完整的屏幕刷新时间。虽然这一微秒级的差异非常难以察觉,但对于高刷新率显示器的用户来说,仍能够感受到不同。评论者们也积极发表了他们的观点,包括硬件配置的影响和实验设计的可改进之处。
原文链接: Hard numbers in the Wayland vs. X11 input latency discussion)
HN 链接: 点击这里查看在 Hacker News 的讨论)
Y Combinator 创投项目吸引了全球无数创业者,然而并不是每个项目都能顺利成长为独角兽。YC Graveyard 项目揭示了 821 个不再活跃的 YC 初创公司,他们来自 39 个批次,覆盖 50 个行业。尽管这些项目未能成功,却记录了创业者们的创新和努力。评论者指出,与其经营一个勉强生存但无增长的“生活方式企业”,投资者宁愿项目失败,以便进行投资决策的减值,他们的焦虑在于成长停滞。
文章链接: YC Graveyard)
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在 1975 年的越南战争末期,南越空军少校 Buang-Ly 为了逃离即将陷落的国家,驾驶一架小型的 Cessna 飞机,成功在美国海军航母上着陆。这一壮举不仅拯救了他的家人,也成为历史上的传奇事迹。评论指出,许多南越民众在战争的最后时刻,纷纷寻找方法逃离。这场充满勇气和决心的飞行,让 Buang-Ly 的故事永远载入史册。
文章链接: The South Vietnamese pilot who landed a Cessna on a carrier to save his family)
HN 链接: The South Vietnamese pilot who landed a Cessna on a carrier to save his family (2019))
苹果 Macintosh Classic II 当年由于 ROM 中一个意外的 68030 指令错误,应该导致无法启动。然而,恰巧这个基于 Motorola MC68030 的 CPU 通过执行未定义指令避免了崩溃,并最终成功启动。这一发现不仅揭示了 Classic II 的启动秘密,也让我们看到硬件世界背后可能隐藏的 bug,其中 MAME 模拟器更是帮助揭开了这个有趣的谜团。正如技术圈常说,没有什么是完美的,这个故事再次验证了这一点。
HN 链接: An invalid 68030 instruction accidentally allowed the Mac Classic II to boot)
在新一年之初,微软将其旗舰办公软件重命名为 Microsoft 365 Copilot,并大幅提高了价格,此举引发了广泛的不满。在 Hacker News 上关于这一事件的讨论中,网友纷纷表示不满,其中有用户指出 Mac 版本的 Word 更新无法关闭 Copilot 功能,而其他用户则批评此举混淆了原本清晰的产品分类。还有人担心此版本强制启用的人工智能会冲击学校的写作教育。
文章链接: The Microsoft 365 Copilot launch was a disaster) HN 链接: Hacker News 讨论)
R1 模型最近引发了 AI 领域的广泛讨论,以其相对简单的强化学习方法颠覆了复杂的深度策略。本文深入解读了 R1 的原理,批判了预期过高的炒作,并澄清了与其他现有模型的区别。评论者指出,R1 的开放性使其成为许多新兴创新的基础,然而其真正意义及影响尚需进一步观察。
文章链接:Explainer: What's r1 and everything else?) HN 链接: Hacker News 讨论)
在最新的研究中,团队展示了如何通过仅使用 8K MATH 示例进行强化学习,使 7B 模型能够产生复杂的长链推理 (Chain-of-Thought, CoT),并且性能达到惊人的水平。这一研究不仅完全开源了训练代码,还展示了在有限数据和小规模模型上再现 DeepSeek-R1 的成果。这项工作有望启发社区中更多关于推理的研究。
文章链接: Emerging reasoning with reinforcement learning) HN 链接: Hacker News Discussion)