2025 06 27 HackerNews

2025-06-27 Hacker News Top Stories #

研究人员设计了一种新型金字塔状物体，总是稳定地落在同一面上，验证了数学猜想，并可能在航天器设计中有潜在应用。
一篇文章讲述了以代码行数衡量工作进度的局限性，并通过Bill Atkinson优化代码的故事引发了关于代码优化和绩效评价的讨论。
QEMU项目禁止使用AI代码生成器，原因是AI生成代码的法律和许可问题尚未明确，可能带来版权风险。
理查德·费曼建议从简单问题开始研究，强调真正有价值的问题是那些能够解决或贡献的，并鼓励找到自己的研究位置。
测试显示，SteamOS 3.7在游戏性能上优于Windows 11，尤其是在联想Legion Go S设备上。
波多黎各的太阳能微电网在全岛停电期间成功维持电力供应，展示了可再生能源的潜力。
DeepMind开发的AlphaGenome能够预测DNA序列变异对生物过程的影响，计划通过API提供非商业使用。
Anthropic推出新功能，允许开发者直接在Claude应用中构建和托管AI驱动的应用程序，无需部署。
Libxml2宣布不再遵循安全禁运政策，将安全问题视为普通错误处理，引发关于开源项目维护和安全报告的讨论。
美国监狱人口大幅下降，预计未来十年将减少约60%，主要原因是青少年犯罪减少。

A new pyramid-like shape always lands the same side up #

https://www.quantamagazine.org/a-new-pyramid-like-shape-always-lands-the-same-side-up-20250625/

在 2025 年 6 月 25 日，Elise Cutts 发表了一篇关于数学和工程学的文章，介绍了一种新型金字塔状物体——一个只能稳定地落在其一个面上的四面体。这个发现证实了一个几十年前的猜想。

文章首先回顾了柏拉图在公元前 360 年提出的宇宙是由五种几何形状构成的观点，这些形状被称为多面体。尽管这些形状已经被研究了数千年，但即使是最简单的四面体，仍然存在许多未解之谜。例如，如何最密集地包装规则四面体，以及哪些类型的四面体可以被切割并重新组合成一个立方体。

数学家约翰·康威（John Conway）和理查德·盖伊（Richard Guy）在 1966 年提出了一个问题：是否可能构造一个由均匀材料制成的四面体，其重量均匀分布，只能坐在其一个面上。如果将这样的“单稳态”形状放在其他任何面上，它都会翻转到其稳定的一侧。几年后，他们自己回答了这个问题，表明这种均匀单稳态四面体是不可能的。但如果允许不均匀地分配其重量呢？

北卡罗来纳州立大学的 Dávid Papp 提到，这似乎是显而易见的，因为这就是不倒翁玩具的工作原理：只需在底部放置一个重物。但这仅适用于形状光滑或圆形或两者兼有的情况。对于具有锋利边缘和平面的多面体，如何设计一个总是翻转到同一侧的形状并不明显。

Gábor Domokos 是布达佩斯技术和经济大学的数学家，他长期以来一直对平衡问题感兴趣。2006 年，他和他的同事发现了一个名为 gömböc 的形状，它具有“单单稳态”的不寻常特性——它只能在两个点上平衡（一个稳定，另一个不稳定，像硬币的侧面），没有其他点。如果你试图在其他地方平衡它，它会滚动到稳定的点上。

Domokos 想要知道一个尖锐的多面体是否也能有类似的属性。因此，康威的猜想吸引了他。他和学生 Gergő Almádi、Krisztina Regős 以及加拿大圣玛丽大学的 Robert Dawson 在 2023 年证明了，确实可以分配四面体的重量，使其只坐在一个面上。至少在理论上是这样。

Almadi、Dawson 和 Domokos 想要构建这个形状，这个任务比他们预期的要困难得多。现在，他们在昨天发布的预印本中展示了这个形状的第一个工作物理模型。这个四面体重 120 克，最长边长 50 厘米，由轻质碳纤维和密集的钨碳化物制成。为了工作，它必须被精确地设计到十分之一克和十分之一毫米的精度水平。但最终的构造总是像预期的那样翻转到一个面上。

这项工作展示了实验和游戏在研究数学中的重要角色。它还有潜在的实际应用，例如在设计自纠正航天器方面。Papp 说，这项研究让数学家们能够“真正欣赏我们以前不知道的东西，以及我们现在的理解有多彻底”。

在 2022 年，Almadi，当时是一名渴望成为建筑师的本科生，参加了 Domokos 的力学课程。Domokos 看到了他是一个勤奋且不断深思的人。在学期结束时，Domokos 要求他设计一个简单的算法来探索四面体如何平衡。与康威最初提出问题时只能使用铅笔和纸通过抽象数学推理来证明单稳态四面体存在的情况不同，Almadi 几十年后有了计算机。他可以通过暴力搜索大量可能的形状。最终，Almadi 的程序找到了一个四面体的四个顶点的坐标，当赋予特定的重量分布时，可以使其成为单稳态。康威是正确的。

Almadi 找到了一个单稳态四面体，但可能还有其他的。它们共享什么属性？虽然这似乎是一个简单的问题，但“一个四面体是单稳态”这样的陈述不能轻易地用一个简单的公式或一组方程来描述。团队意识到，在任何单稳态四面体中，三个连续的边缘（面对面相遇的地方）必须具有特定的属性。

HN 热度 613 points | 评论 151 comments | 作者：robinhouston | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=44381297

有人拥有文章中提到的模型，建议联系 Bob Dawson。
有人创建了一个网页来展示模型，但图片需要点击链接查看。
有人提到网站不支持图片显示，只能提供链接。
有人表示对网站的评价不高，但认为提供链接是可以接受的。
有人建议改进文本的权重和对比度。
有人尝试保存网页到互联网档案馆但未能成功。
有人希望看到 YouTube 视频展示。
有人认为这个模型不仅仅是形状，而是中心质量高度操纵的结果。
有人解释了为什么模型在一种方向上会先向后倾斜再向侧面倾斜。
有人讨论了如何设计一个三步倾斜过程的版本。
有人指出，如果物体必须具有均匀密度、凸形且不包含任何空隙，则无法选择其中心质量的位置。
有人认为，只要中心质量位置相同，即使密度不均匀，物体也会表现出相同的行为。

-2000 Lines of code (2004) #

https://www.folklore.org/Negative_2000_Lines_Of_Code.html

这篇文章讲述了 1982 年初，Lisa 软件团队为了在接下来的六个月内完成软件发货，开始尝试通过跟踪每位工程师每周编写的代码行数来衡量他们的工作进度。管理层设计了一种表格，要求每位工程师每周五提交，其中包括填写当周编写的代码行数。

文章的主要人物是 Bill Atkinson，他是 Quickdraw 的作者，也是主要的用户界面设计师，对 Lisa 项目的成功至关重要。他认为以代码行数来衡量软件生产力是愚蠢的，因为他的目标是编写尽可能小而快的程序，而代码行数的指标只会鼓励编写粗制滥造、膨胀、易出错的代码。他最近在优化 Quickdraw 的区域计算机制，通过使用一个更简单、更通用的算法完全重写了区域引擎，经过一些调整后，使得区域操作速度提高了近六倍。作为副产品，重写还节省了大约 2000 行代码。

当 Bill Atkinson 完成优化工作，第一次需要填写管理层的表格时，他在代码行数部分思考了一下，然后填写了数字：-2000。文章不确定管理层对此有何反应，但确实在几周后，他们停止要求 Bill 填写表格，而他也很高兴地遵从了。

文章的最后部分提到了一个评分系统，整体评分为 4.72（最高分），并展示了一些读者的评论。评论者们普遍认为这个故事很有教育意义，认为 IT 经理应该从中学习。一些评论者提到，任何有用的工具都可能被愚蠢地使用，而以代码行数来评价工作绩效是不恰当的。还有评论者分享了自己的经历，他们通过优化代码减少了代码行数，提高了代码的运行效率和功能，但这种以代码行数为标准的绩效评价方式却忽视了这些成果。

文章最后提供了用户评论的区域，允许读者留下自己的观点，并提到这个故事的文本内容是根据 Creative Commons License 授权的。

HN 热度 517 points | 评论 223 comments | 作者：xeonmc | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=44381252

通过算法优化，可以将 60K 行代码减少到 5K 行，实现无内存状态的轻量级服务。
编程中存在大量未知领域，需要不断学习。
算法和数据结构的知识可以在实际工作中自然领悟，之后才可能知道它们的名字和相关书籍。
通过重写老旧的 PHP 后端，使用 Go 语言可以显著提高响应速度。
年轻时“发明”了 Trie 数据结构，后来发现它已有名称，适用于特定用例。
16 岁时“发明”了 CSV 文件，因为懒得为 Discord 机器人设置 SQL。
大型语言模型（LLMs）擅长为模糊提示提供名称和搜索词。
通过阅读数据结构和算法的好书，可以快速跟上这类评论。
知道的越多，越知道自己不知道的越多。
难度的一半来自于专业术语，学会专业术语后，人们会认为你是天才。
图论的术语听起来复杂，但底层逻辑大多数人能理解。
通过学习图算法的基础知识，可以理解大部分图论术语。
通过绘制图形和手动操作例子，可以更好地理解问题和解决方案。
通过实际解决问题，可以像费曼那样理解问题，而不是仅仅记忆答案。
反对 LeetCode 式的算法面试，认为它们与实际工作脱节。

Define policy forbidding use of AI code generators #

https://github.com/qemu/qemu/commit/3d40db0efc22520fa6c399cf73960dced423b048

这个网页是关于 QEMU 项目对于 AI 代码生成器使用的政策声明。

QEMU 项目最近更新了其文档，明确了对于 AI 代码生成器的使用政策。文档中提到，尽管 AI 代码生成器引起了广泛的兴趣，但目前对于这些工具生成的代码的法律解释和许可影响还没有达成广泛共识。尽管供应商可能声称没有问题，并且可以选择自由的许可证，但由于他们有利益冲突，这种解释并不可靠。目前，也没有广泛共识关于在多种许可证下训练的代码生成器的许可影响。

开发者证书原件（DCO）要求贡献者声明他们有权在指定的项目许可证下贡献代码。鉴于对 AI 代码生成器输出的许可缺乏共识，声明符合 DCO 条款（b）或（c）是不可信的，如果补丁包含这样的生成代码。

因此，QEMU 项目决定目前不接受已知或疑似使用 AI 代码生成器的贡献。这些工具还处于 AI 辅助软件开发的早期阶段，法律问题最终会得到解决，工具也会成熟，我们可以期待一些工具在自由软件项目中安全使用。

QEMU 项目目前的政策是严格和安全的，然后可能会放宽。同时，也可以根据具体情况考虑例外请求。政策声明由 Daniel P. Berrangé 签署，并得到了 Kevin Wolf、Stefan Hajnoczi 和 Alex Bennée 的审核。

文档中还提到，QEMU 项目的政策是拒绝任何被认为包含或源自 AI 生成内容的贡献，这包括 ChatGPT、Claude、Copilot、Llama 等类似工具。AI 辅助软件开发的普及带来了许多法律问题和风险，特别是由大型语言模型（LLMs）生成的内容。

QEMU 社区要求贡献者证明他们的补丁提交符合开发者证书原件（DCO）的规则。为了满足 DCO，补丁贡献者必须完全理解他们贡献给 QEMU 的内容的版权和许可状态。对于 AI 内容生成器，输出的版权和许可状态不明确，没有普遍接受的法律基础。如果训练材料已知，通常包括大量受限制的许可/版权条款的材料。即使训练材料全部已知为开源许可证，也可能包含多种条款，并非所有条款都与 QEMU 的许可要求兼容。

QEMU 项目不愿意或无法接受不合规的法律风险。因此，QEMU 项目要求贡献者在打算提交给项目时避免使用 AI 内容生成器，并且如果已知或怀疑使用了 AI，将拒绝任何贡献。这项政策不适用于 AI 的其他用途，例如研究 API 或算法、静态分析或调试，只要它们的输出不被包括在贡献中。

受此政策影响的工具包括 GitHub 的 Copilot、OpenAI 的 ChatGPT、Anthropic 的 Claude 和 Meta 的 Code Llama，以及基于这些工具构建的代码/内容生成代理。随着 AI 工具的成熟和法律情况的澄清，这项政策可能会发展。在此期间，QEMU 项目将根据具体情况逐案评估对这项政策的例外请求。要获得例外，贡献者需要证明工具的输出与其训练模型和代码的许可和版权状态清晰，以满足项目维护者的要求。

HN 热度 502 points | 评论 359 comments | 作者：todsacerdoti | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=44382752

开源和自由软件在 AI 生成代码的未来特别容易受到侵犯或成为公共领域的风险。
AI 生成的代码可能会使后续的人类编辑成为非合理使用的衍生作品。
专有软件在这两种情况下受到的伤害较小，需要推测性版权所有者来反编译他们的二进制文件。
版权滥用和否认知识产权所有权的核心理念同样损害了公共利益。
AI 可能使版权（和复制左）在经济上变得多余。
一旦 AI 能够生成整个操作系统，所有当前的许可模型的好处就会消失。
目前大多数开源软件项目必须将 AI 代码视为不可用。
随着技术的发展，AI 生成代码的成本可能会降低到非常低。
一旦 AI 模型足够好，即使以目前昂贵的价格收费，也会使所有人类失业。
考虑使用 LLM 复制整个 Linux 系统的成本，当前模型还不够好，所以这个问题目前无法以任何价格解决。

What Problems to Solve (1966) #

http://genius.cat-v.org/richard-feynman/writtings/letters/problems

这个网页是一篇由理查德·费曼（Richard Feynman）撰写的文章，标题为“What Problems to Solve”。文章以费曼收到他的学生小野幸一（Koichi Mano）的来信为起点，小野在信中提到自己正在研究“相干理论及其在电磁波通过湍流大气传播中的应用”，这是一个谦逊且实际的问题。费曼在回信中表达了对小野的担忧，因为他认为小野受到了错误的影响，对什么是有价值的问题有了误解。

费曼在信中指出，真正有价值的问题是那些你能够真正解决或帮助解决的问题，那些你能够真正贡献一些东西的问题。他认为，如果一个科学问题尚未解决，而我们看到了解决它的途径，那么这个问题就是宏伟的。他建议小野从更简单或更谦逊的问题开始，直到找到他能够轻松解决的问题，无论这些问题多么微不足道。费曼强调，成功的喜悦和帮助他人（即使是回答能力不如你的同事的问题）的乐趣不应该因为对价值的错误理解而被剥夺。

费曼提到，当他与小野相遇时，他正处于职业生涯的巅峰，似乎只关心与神明相近的问题。但同时，他还有另一名博士生阿尔伯特·希布斯（Albert Hibbs），正在研究风如何吹过水面形成波浪的问题。费曼接受了他，因为希布斯带着他想要解决的问题来找他。费曼承认，他给小野的问题是一个错误，他没有让小野自己找到问题，而是留给了小野一个关于什么有趣、愉快或重要的错误观念。

费曼分享了自己曾经研究过的无数问题，这些问题小野可能会认为是微不足道的，但他享受并对此感到自豪，因为他有时能够部分成功。这些问题包括：在高度抛光表面上的摩擦系数实验，以了解摩擦是如何工作的；晶体的弹性特性如何依赖于原子间的力；如何使电镀金属粘附在塑料物体上；中子如何从铀中扩散出来；电磁波从玻璃薄膜上的反射；爆炸中冲击波的发展；中子计数器的设计；某些元素为何从 L 轨道而非 K 轨道捕获电子；如何折叠纸张制作特定类型的儿童玩具（称为 flexagons）；轻核的能量水平；以及湍流理论（费曼花费数年时间研究但未成功）等。他还包括了所有“更宏伟”的量子理论问题。

费曼强调，如果我们可以真正对问题有所作为，那么没有问题是太小或太微不足道的。他告诉小野，他不是无名之辈，至少对他的妻子和孩子来说不是，如果他能够回答同事们的问题，他也不会在同事中长久无名。费曼告诉小野，他不应该对自己感到无名——这是一种悲哀的生活方式。他鼓励小野找到自己在世界中的位置，并公正地评价自己，不要基于自己年轻时的天真理想，也不要基于错误地想象他的老师的理想。

最后，费曼祝愿小野好运和幸福，并以真诚的语气结束了信件。

HN 热度 466 points | 评论 58 comments | 作者：jxmorris12 | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=44379606

这篇文章是一封美丽的信件，包含了关于生活的智慧。
在快节奏的世界和职业生涯中，我们常常忽略了解决小问题的重要性。
兴趣和热情可以极大地提升我们的工作效率和创造力。
在工作中保持质疑和提问的态度是重要的，这有助于提升产品质量。
工程师提出问题并不是拒绝，而是寻求更好的解决方案。
即使在管理层和 Jira 系统下，我们也应该保持对工作的热情和创造力。
费曼不仅是一位天才，还是一位善于表达和哲学思考的人。
费曼能够将复杂的概念简化，使之易于理解。
费曼强调简化语言，避免不必要的复杂性。
尽管有高薪的工作，但有些人对自己的工作并不感到热情。
有些人认为应该追求更有意义的工作，如解决气候变化等问题。
有些人认为通过软件工程技能帮助他人找到更快乐的生活比仅仅构建软件更接近他们的目标。
有些人认为，尽管不是革命性的产品，但基础设施中不起眼的部分同样重要。
世界上最重要的工作往往被低估，如教育、清洁和护理。
有些人认为，人类大部分时间都在劳作，因此不应该对在空调办公室工作感到不满。
有些人认为，作为软件工程师，也可以参与解决重要的理论问题。
有些人认为，好奇心是驱动我们探索和实现想法的关键。
有些人认为，我们往往忽视了日常工作的价值，而渴望做一些更伟大、更有影响力的工作。

Games run faster on SteamOS than Windows 11, Ars testing finds #

https://arstechnica.com/gaming/2025/06/games-run-faster-on-steamos-than-windows-11-ars-testing-finds/

这篇文章是关于 SteamOS 和 Windows 11 在游戏性能上的比较测试。文章开头提到，近十年前，Ars Technica 的测试发现 SteamOS 在 Steam 游戏的 Linux 版本上的表现明显不如 Windows。然而，现在的情况有所不同，Ars Technica 在联想 Legion Go S 上的测试发现，近期的游戏在 SteamOS 3.7 上运行的帧率普遍高于 Windows 11。

文章进一步解释说，尽管用户自 2022 年 Steam Deck 发布以来就可以在其上安装 Windows，但 Valve 并未为这种替代硬件使用情况提供官方的“Windows on Deck”支持。相比之下，联想的 Legion Go S 是第一款明确设计为可以与 Windows 11（硬件首次发布于 1 月）或 SteamOS（硬件首次发布于 5 月，与为非 Valve AMD 硬件设计的新版 SteamOS 一同发布）一起工作的便携式游戏设备。

为了测试操作系统选择对性能的影响，测试团队从 Legion Go S 的 SteamOS 版本开始（由联想提供），并测试了五款在过去五年中发布的高端 3D 游戏，使用内置的基准测试工具和两种不同的图形/分辨率级别。之后，他们在掌机上安装了 Windows 11，从联想的支持网站下载了更新的驱动程序，并在 Windows 上通过 Steam 重新运行了相同的基准测试。

文章中提到，在测试过程中，由于游戏报告驱动程序过时，无法在 Windows 上测试《Doom: The Dark Ages》。在调查这个问题时，他们发现了一个方法，可以用华硕为 ROG Ally 发布的更新的 AMD 兼容驱动程序（最后更新于 5 月）替换联想官方的 Legion Go 图形驱动程序（最后更新于 1 月）。这些更新的驱动程序提供了一个更接近 SteamOS 中包含的驱动程序的类比，但不会匹配不通过额外麻烦从其他来源查找和安装“非官方”驱动程序的 Legion Go S Windows 用户的“开箱即用”体验。

文章最后指出，根据包含的图表，SteamOS 在五款测试游戏中的四款中显示出明显的帧率提升。只有《Borderlands 3》在两个操作系统上显示出相当的性能，Windows 在该游戏的基准测试中略微高出一点点帧率。在某些游戏中，更换操作系统可能导致帧率下降 8% 到 36%。

HN 热度 398 points | 评论 240 comments | 作者：JamesA | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=44381144

Linux 上通过 Proton + Wayland (Niri)运行 Steam 游戏性能最佳
从 X11/Xfce 切换到 Wayland/Niri 后帧率整体提升
通过 Proton 运行的 Windows 游戏版本比原生 Linux 版本性能更好
拥有独立游戏设备的 Linux 用户性能表现良好，而硬件性能不足的用户更适合 Windows
Linux 的第三方移植工作室可能不如原生代码质量高，且开发者资源有限
Proton 的投资和进步使其越来越难以被其他兼容性层竞争
优化良好的源代码移植可能会比通过 Proton 运行的 Windows 版本更快，但激励措施不足以证明成本和困难
像 Factorio 和 Minecraft 这样的游戏 Linux 移植得到了与 Windows 版本相当的努力
AAA 开放世界 RPG 游戏在 Proton 上的表现可能更好，即使有原生 Linux 移植
Windows 版本的游戏在 Windows 上进行 QA，可能遇到 Windows API 的瓶颈和边缘情况，而 Linux 原生 API 可能有不同的瓶颈和边缘情况
第三方 Linux 移植工作室可能被支付以在 Proton 上工作
比较 Windows 版本和 Linux 版本时应避免使用 Proton
DXVK 使得一些游戏在 Windows 上运行得比原生更好
建议开发者编译 Linux 版本，并在需要时使用 DXVK-Native
Linux 的 Nvidia 驱动可能默认将显卡锁定在基础频率，而 Windows 驱动允许其提升
一些游戏在首次执行特定动作时可能没有反应，例如扔手榴弹时没有爆炸效果
Linux 桌面生态系统不支持许多高端 PC 游戏特性，如 HDR、Nvidia GPU、VR 等
Linux 不支持 Nvidia GPU 实际上是 Nvidia 不支持 Linux 并保持驱动程序专有
如果 Linux 缺少所需特性，那么对于需要这些特性的用户来说 Linux 是不可行的
个人不购买 Nvidia 产品
Linux 在 VR 支持方面正在取得进展，尽管需要一些工作和变通
Linux 将支持许多新特性，但总会有其他新特性不被支持
HDR 在 Linux 上的支持情况，如 Steam Deck 上的 HDR 支持
Nvidia 在 Linux 上的 HDR 支持仍然存在问题，驱动程序崩溃
Linux 在特性上并不缺乏，而是缺乏打磨

Puerto Rico’s Solar Microgrids Beat Blackout #

https://spectrum.ieee.org/puerto-rico-solar-microgrids

这篇文章讲述了波多黎各的太阳能微电网如何在全岛停电期间保持电力供应。文章开头提到，2024 年 4 月 16 日，波多黎各全岛发生停电，但位于岛中部山区的阿德汉塔斯镇（Adjuntas）由于实验性的微电网、太阳能板和储能设施的结合，许多企业和居民的电力得以维持。而其他地区则需要等待超过 24 小时甚至更长时间才能恢复电力。

文章接着描述了波多黎各老化的电网所面临的一系列电力中断问题。这些问题是由于数十年的管理不善和对电网基础设施的投资不足造成的。2017 年飓风玛丽亚摧毁了电网，导致波多黎各陷入长达数月的黑暗，并造成近 3000 人死亡。飓风之后，波多黎各电力局（PREPA）与私营实体合作，希望修复电网。联邦紧急事务管理局（FEMA）授予了超过 200 亿美元的联邦灾难救助资金，以改善电网并增强其韧性。然而，波多黎各和美国本土的官僚作风和政治阻碍了这些资金的大部分支出。

文章中提到，美国能源部计划将原本用于屋顶太阳能的 3.65 亿美元重新分配给波多黎各主要依赖化石燃料的电网基础设施。这一决定引发了波多黎各太阳能行业和纽约众议员 Nydia Velazquez 的强烈反对。Velazquez 认为这笔资金原本是为了服务岛上的弱势社区。

尽管政治动荡和联邦资金的瓶颈，波多黎各岛上太阳能加储能系统的广泛发展仍在继续，这些系统通过租赁、贷款或购电协议（PPA）私人融资。每个月，岛上大约有 4000 个太阳能加电池储能系统上线，这些装置连接到电网，但在停电期间也能运行。

文章最后提到，阿德汉塔斯镇采取了更实验性的方法。该镇的地方环保非营利组织 Casa Pueblo 与美国能源部橡树岭国家实验室的研究人员合作，开发了一种连接多个微电网以相互交换电力的方法，而无需连接到波多黎各的电网。这种策略被称为电网编排，确保了即使电网出现问题，电力也能在微电网之间流动。

HN 热度 336 points | 评论 191 comments | 作者：ohjeez | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=44382834

在欧洲，人们常在阳台上安装小型太阳能板，直接插入墙插使用。
美国不允许使用电源插座作为太阳能板的入口，但可以直接将电器插入电池。
美国开始出现类似欧洲的太阳能系统，需要电工安装智能面板以防止电流回灌。
美国的太阳能系统需要安装防止电流回灌的设备。
太阳能微逆变器在检测到没有线路电压时会自动关闭，防止电流回灌。
如果没有电网电压，逆变器会停止供电。
太阳能设备在停电时完全关闭，不再为冰箱等设备供电，但可以直接将电器连接到电池。
太阳能发电的功率很小，通常在一千瓦左右，对于普通家庭来说，这点功率微不足道。
在某些司法管辖区，屋顶安装的太阳能装置不需要建筑许可证，但几乎总是需要电气许可证。
为了节省成本，不要购买便携式电池包，而是购买一体化太阳能逆变器和服务器机架电池。
最简单最便宜的方式（不并网）是让电工在主面板中添加一个由逆变器输出供电的关键负载面板。
更简单的方法是安装一个太阳能断路器和物理锁定装置，以隔离公用电源和太阳能断路器。
改变使用模式是解决能源短缺问题的核心。
更简单的解决方案是不需要用户做任何事情，太阳能或电池不足时自动回退到电网供电。
改变使用模式会增加心理负担，对大多数人来说不可接受。

AlphaGenome: AI for better understanding the genome #

https://deepmind.google/discover/blog/alphagenome-ai-for-better-understanding-the-genome/

这篇文章介绍了一个名为 AlphaGenome 的新型人工智能（AI）工具，它旨在更全面和准确地预测人类 DNA 序列中的单变异或突变如何影响广泛的生物过程，特别是那些调控基因的过程。AlphaGenome 的开发得益于技术进步，使得模型能够处理长的 DNA 序列并输出高分辨率的预测。

AlphaGenome 模型接受长达 100 万个字母（即碱基对）的 DNA 序列作为输入，并预测数千种分子属性，这些属性描述了其调控活性。它还可以通过比较突变序列与未突变序列的预测来评分遗传变异或突变的效果。预测的属性包括基因在不同细胞类型和组织中的起始和终止位置、剪接位置、RNA 产量以及哪些 DNA 碱基是可接近的、彼此靠近或被特定蛋白质结合的。训练数据来源于包括 ENCODE、GTEx、4D Nucleome 和 FANTOM5 在内的大型公共联盟，这些联盟实验性地测量了这些属性，涵盖了数百种人类和小鼠细胞类型和组织中的重要基因调控模式。

文章还提到，为了推进科学研究，AlphaGenome 将通过 AlphaGenome API 以预览形式提供给非商业研究使用，并计划在未来发布该模型。作者认为 AlphaGenome 可以成为科学界的宝贵资源，帮助科学家更好地理解基因组功能、疾病生物学，并最终推动新的生物学发现和新疗法的开发。

AlphaGenome 的工作原理是接受长 DNA 序列作为输入，预测不同组织和细胞类型中的多种分子属性。动画展示了 AlphaGenome 如何处理一百万个 DNA 字母的输入，并预测不同组织和细胞类型中的多样化分子属性。这项工具的开发和应用，预示着在基因组学和相关领域中，AI 技术将开启新的发现时代。

HN 热度 336 points | 评论 100 comments | 作者：i_love_limes | 10 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=44387659

DeepMind 在高影响力 AI 应用研究中表现出色，技术营销做得好。
Arc Institute 正在尝试构建细胞模拟，可能对生物研究有重大帮助。
STATE 不是模拟，而是一个经过训练的图形模型，用于预测扰动后的属性。
量子计算可能在未来十年内对 AI 加速有所帮助，但难以预测。
人们更希望建立真正的确定性模拟，而不是无法展示工作过程的黑箱模型。
DeepMind 之所以能取得成功，部分原因是谷歌的资源支持。
Arc Institute 发布了一个新的扰动模型，如果能够可靠地超越线性基准，将是一个巨大的进步。
资金和资源只是 DeepMind 成功的部分原因，还有其他同等甚至更有价值的公司在应用 AI 方面没有那么成功。
将人类基因组扩展到 3.2Gbp 可能会揭示之前无法想象的相互作用。
当前许多技术问题都围绕着 U-nets 和 transformers。
存在广泛适用的技术，如热机、电力、液体燃料、齿轮、玻璃、塑料和数字计算机，以及 transformers。
将整个基因组放在区块链上的想法虽然讽刺，但区块链技术可能在未来发挥作用。
谷歌在生物学领域取得了一些进展，如使用 exacycle 展示蛋白质折叠和设计的激动人心的结果，并推出了 Cloud Genomics 来存储和处理大型数据集进行分析。
Sundar 作为谷歌的领导者虽然有争议，但在他领导下谷歌的利润增长显著。
微软在 90 年代的战略和执行力非常出色，为整个国家的软件工程师和系统管理员提供了全国性的培训和认证计划。

Build and Host AI-Powered Apps with Claude – No Deployment Needed #

https://www.anthropic.com/news/claude-powered-artifacts

今天，我们介绍了在 Claude 应用中直接构建、托管和共享交互式 AI 驱动应用程序的能力。现在，开发者可以在不必担心扩展复杂性和成本的情况下，更快地迭代他们的 AI 应用程序。

构建和托管 Claude 驱动的应用程序以下是我们构建的内容： Claude 现在可以创建通过 API 与 Claude 交互的工件，将这些工件转变为 AI 驱动的应用程序，其中经济模式实际上适用于共享。当有人使用您的 Claude 驱动应用程序时：

他们使用现有的 Claude 账户进行身份验证
他们的 API 使用量计入他们的订阅，而不是您的
您无需为他们的使用支付任何费用
无需管理 API 密钥 Claude 编写实际代码，协调复杂的 AI 功能。您可以看到它，修改它，并自由分享。社区的想法早期用户已经使用交互式工件构建了：
拥有能够记住对话并适应玩家选择的 NPC 的 AI 驱动游戏
根据个人技能水平调整并提供个性化辅导的学习工具
用户上传 CSV 文件并用自然语言提问的数据分析应用程序
从脚本到技术文档，帮助处理一切的写作助手
协调多个 Claude 调用以完成复杂任务的代理工作流程

开始使用通过启用这项新的交互功能，在 Claude 应用中开始构建。只需描述您想要创建的内容，Claude 就会为您编写代码。当您一起工作时，Claude 可以根据您的反馈调试和改进自己的代码。一旦您的应用程序准备好，您可以通过链接立即共享——无需部署过程。Claude 负责处理技术细节，如提示工程、错误处理和协调逻辑，使您能够完全专注于将您的想法变为现实。

您可以做什么：

在您的工件中使用 Claude API
使用 React 处理文件并创建丰富的用户界面
查看、分叉和自定义任何工件

当前限制：

尚未支持外部 API 调用
没有持久性存储
仅限于基于文本的完成 API

这项功能以 beta 版本提供给免费、专业和最大计划用户。

HN 热度 312 points | 评论 136 comments | 作者：davidbarker | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=44379673

Anthropic 将添加 window.claude.complete() 函数到 Artifacts 的操作包装成重大新产品发布，是很好的营销策略。
有评论者对 LLM（大型语言模型）的不稳定行为表示不满，认为即使不断优化提示词，问题依旧存在。
有观点认为，要求总是测试和调试提示词和逻辑在分析工具中是必要的，但这种做法可能并不总是有效。
评论中有人讽刺地提出，如果重复强调“总是正确，永不错误”可能会让 AI 工作。
有评论指出，不同的 LLM 对相同的提示词反应完全不同，不能期望它们总是给出正确结果。
有用户认为，不应当在与 AI 模型的对话中掺杂个人偏见。
有评论者提到，与 AI 模型合作时，仅仅对模型大喊大叫是没有用的，需要修复提示词或添加传统逻辑以确保期望的行为。
有观点认为，LLM 虽然强大，但并非万能，需要与传统逻辑结合使用。
有评论者对在每个提示中包含整个对话历史的要求表示担忧，认为这在规模化应用中不现实。
有用户分享了他们使用新技术制作有趣网站或应用的经验，并指出 AI 模型的高运行成本使得这种模式不再可行。
有评论者提到，Anthropic 的新功能允许用户使用自己的 Claude 账户，API 使用量计入用户自己的订阅，开发者无需支付费用，这改变了之前的模式。
有观点认为，Anthropic 应该允许创作者在用户使用配额的基础上收取一定比例的费用，或者给创作者一些激励，以改善这里的激励机制。
有评论者提出，通过让用户选择支付百分比或由合同层级设置支付百分比，可以处理微支付问题。
有观点认为，将模型运行在本地可能是一个好的解决方案，特别是对于小型项目。
有评论者提到，Firebase 最近推出了一些实验性的本地 API，可能与此相关。
有观点认为，“自带 AI”或“提供您的 AI API 访问密钥”可能会成为许多服务/应用程序的标配。
有评论者希望看到个人代理能够代表我们临时使用付费服务的那一天。

Libxml2’s “no security embargoes” policy #

https://lwn.net/SubscriberLink/1025971/73f269ad3695186d/

Libxml2 是一个 XML 解析器和工具包，自其首次发布以来的 25 年里，它被广泛采用于开源项目、商业软件和政府用途中，是开源运动成功与失败的一个典型例子。尽管许多组织乐于使用开源软件，但愿意帮助维持这些软件的组织却相对较少。这导致 libxml2 的当前维护者拒绝了安全禁运，并引发了关于自由和开源项目维护条款的讨论。

Libxml2 的历史可以追溯到 Daniel Veillard 为 GNOME 项目编写的原始 libxml，也称为 gnome-xml。他开发的后续版本 libxml2 于 2000 年初在 MIT 许可下发布，尽管 GNOME 应用程序倾向于使用 GPLv2 许可。在 2000 年代初，Veillard 似乎渴望让其他人在 GNOME 项目之外采用 libxml2。Libxml2 用 C 语言编写，但提供了 C++、Java、Pascal、Perl、PHP、Python、Ruby 等多种语言的绑定。它实现了大量标准，并支持多种操作系统，宣称通过了 OASIS XML 测试套件中的所有 1800 多个测试。在 2004 年互联网档案馆捕获的页面上，没有提到与 bug 报告不同的安全报告处理方式，但那时的情况更简单。

到了 2000 年代末，项目成熟，发布节奏相应减慢。Veillard 继续维护项目，但他的注意力主要集中在其他地方。Nick Wellnhofer 从 2013 年开始定期为项目做出贡献，到 2017 年他为项目做了很多工作，最终承担了大部分发布工作，尽管 Veillard 仍然是官方的发布者。Wellnhofer 也对相关项目 libxslt（用于将 XML 文档转换为其他 XML 文档或 HTML、纯文本等的可扩展样式表语言转换处理器）做出了类似贡献。

2021 年 4 月，Stefan Behnel 抱怨说，自上次 libxml2 发布以来已经过去了将近 18 个月。Veillard 回应说，原因是他工作太忙，而且“在发布之前需要完成一些事情”。这些事情似乎是一个针对 CVE-2021-3541 的安全修复，这是一个可能导致拒绝服务的 libxml2 漏洞。libxml2 2.9.11 和 2.9.12 的发布似乎标志着 Veillard 对项目的最后贡献。随着 Veillard 逐渐退出，Wellnhofer 成为了 libxml2 和 libxslt 的实际维护者，但他在 2021 年 7 月暂时辞职。他一直通过 Chrome 漏洞赏金和其他谷歌项目资助他的工作，但安全研究的回报迅速减少，他看不到再获得最低水平资金的方式。

2022 年 1 月，Wellnhofer 宣布，得益于谷歌的捐赠，他能够恢复对 libxml2 和 libxslt 的维护工作，直到 2022 年。他计划将项目转移到 GNOME 的基础设施，并恢复发布，同时设立一个官方的 libxml2 开发赞助方式。最终，他选择了开源集体作为财政托管人。到目前为止，该项目似乎收到了 11000 美元的巨额资金，其中大部分是以谷歌捐赠的 10000 美元形式，这似乎是 Wellnhofer 为维护 libxml2 直到 2022 年所收到的资金。

到了 2025 年，Wellnhofer 在 5 月 8 日在 libxml2 GitLab 仓库中开启了一个问题，宣布了项目的新安全政策。他表示，他每周花费数小时处理安全问题，这对于一个无偿志愿者来说是不可持续的。作为一个例子，以及可能是最后一根稻草的暗示，目前在 libxml2 问题跟踪器中有四个标记有安全标签的错误。其中三个是由为 Positive Technologies 公司工作的安全性研究员 Nikita Sveshnikov 在 5 月 7 日打开的。其中一个问题是关于可能导致拒绝服务的空指针解引用的报告。它包括一个请求，要求 Wellnhofer 为漏洞提供一个 CVE 编号，并提供预期补丁日期的信息。需要注意的是，libxml2 和 GNOME 都不是 CVE 编号授权机构（CNAs）。

可以争论 Sveshnikov 和其他研究员报告的漏洞有多大价值。Wellnhofer 认为他已经修复了大约 100 个类似的错误，并不认为这类错误是安全关键的。即使它是一个有效的安全漏洞，也很清楚为什么它可能会激怒维护者。报告不是来自项目的用户，也没有尝试修复漏洞的补丁。这是对一个无偿维护者的另一个要求，以便安全研究公司可以夸耀发现以促进其服务。

如果 Wellnhofer 按照维护者的预期脚本行事，他将花费数小时修复错误，与研究员通信，并发布 libxml2 的新版本。Sveshnikov 和 Positive Technologies 将在他们的 CVE 名单上再添一笔，但 Wellnhofer 从这种安排中得到了什么？额外的工作，一个不想要的 CVE，以及对 libxml2 用户微不足道的实际好处。

因此，Wellnhofer 宁愿不遵守禁运和处理安全修复的截止日期，而是像对待任何其他错误一样对待安全问题；问题将在报告和修复后立即公开。Wellnhofer 还宣布他辞去了 libxslt 维护者职务，并表示它不太可能再次被维护。他说，随着安全研究员“紧盯着志愿者的脖子”，这更不可能了。将安全缺陷视为常规错误可能会让一些下游用户感到紧张，但 Wellnhofer 希望这能鼓励更多的贡献。

HN 热度 280 points | 评论 250 comments | 作者：jwilk | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=44381093

安全漏洞的定义过于宽泛，导致真正的高风险问题难以被发现
许多所谓的“安全漏洞”实际上并非真正的安全问题，例如服务拒绝攻击并不会导致财产损失或隐私泄露
一些被视为“安全漏洞”的问题，如程序崩溃，实际上可能只是正常的程序错误
软件维护者应该对内存分配失败（如 malloc 返回 null）进行处理，而不是忽视结果
软件维护者可以通过编写 malloc 的包装函数来在分配失败时崩溃，或者将错误传递回调用者
将未定义行为视为可能的安全问题是有一定道理的，尤其是在 C 和 C++ 标准中
POSIX 标准下，对未映射地址的引用将导致 SIGSEGV 信号，但实际的编译器优化可能会忽略这一点
编译器优化可能会假设指针有效，而忽视未定义行为的可能性，这可能导致安全问题
报告者应该提供具体的修复方案，而不是仅仅通知维护者存在漏洞
报告者的态度可能过于官僚，导致维护者不愿意合作解决问题
报告者可能更关心获得 CVE-ID 以展示自己的发现，而不是真正关心软件的安全
维护者可能因为报告者的不当态度而不愿意修复问题，即使修复相对简单

America’s incarceration rate is in decline #

https://www.theatlantic.com/ideas/archive/2025/06/prisoner-populations-are-plummeting/683310/

这篇文章讨论了美国即将到来的监狱人口大幅下降的问题。文章指出，美国长期以来拥有世界上最大的监狱系统之一，但在未来十年，监狱人口可能会大幅减少，甚至超过改革团体的目标。2009 年，美国监狱人口达到 160 多万的峰值，而到 2023 年底，这个数字已经下降到 120 多万，预计还将继续下降到大约 60 万，总体下降约 60%。

文章强调，要理解即将到来的监狱人口下降，需要了解几代人之间犯罪和监禁之间的关系。监狱人口的构成反映了五到二十年前的情况，因为大多数人在青少年或成年早期就开始了他们的犯罪生涯。以 2016 年的数据为例，州监狱中的平均男性已经被逮捕过九次，目前是第六次被监禁，正在服 16 年的刑期。

文章的作者是 Keith Humphreys，他是斯坦福大学精神病学和行为科学教授，也是《成瘾：一个非常简短的介绍》一书的作者，并且是斯坦福成瘾政策网络的成员。文章最后提到了 COVID-19 这一主题，但没有详细展开。

HN 热度 257 points | 评论 498 comments | 作者：paulpauper | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=44379670

青少年犯罪、被捕和监禁人数的减少对监狱系统有重要影响，因为年轻罪犯是监狱系统的主要来源。
随着生育率下降和父母平均年龄增加，青少年怀孕率也在快速下降，这可能导致青少年犯罪减少。
有孩子的行为变得更加慎重，父母可能有更多资源，这可能意味着青少年犯罪减少。
随着年龄的增长，生孩子变得更加困难，但年轻时虽然缺乏经济资源，但拥有更多精力。
40 岁生孩子可能会在孩子 15 岁时依赖父母，如果孩子上大学，可能会在同龄人退休时还依赖父母。
60 岁的父母在体能上可能仍然能够与 35 岁的父母竞争。
身体状态和能够熬夜的能力并不成正比。
有孩子后，尤其是新生儿，会让人熬夜，但与工作熬夜相比，照顾孩子的熬夜更容易。
47 岁生孩子，现在孩子 9 岁，感觉疲惫更多是因为工作而非孩子。
随着年龄的增长，保持良好身体状况需要良好的习惯和运气。
适度锻炼的成年人在老年时跌倒相关伤害的发生率低于几乎不锻炼的人。
45 岁生孩子，身体状况比 30 岁时更好，也更明智、耐心，经济状况也更好。
照顾孩子和父母的责任可能会随着年龄的增长而增加，同时自己的健康也在下降。
如果没有稳定的伴侣，没有必要急于要孩子，因为世界不需要更多因糟糕童年而挣扎的人。
60 岁的跑步者如果夜间被新生儿哭声打断睡眠，再加上新的责任，可能很难继续跑步。
锻炼并不是一些人生活中的首要任务，他们可能更重视孩子和家庭的经济支持。
40 岁的父母如果身体状况良好，完全能够跟上孩子的步伐。