2026 07 31 HackerNews

2026-07-31 Hacker News Top Stories #

  1. Vision Pro 最酷的用法是将房屋平面图转化为 3D 模型进行沉浸式空间预览。
  2. AI 顶级初创公司因商业激励几乎不发表研究，OpenAI 贡献近四成引用。
  3. Kimi K3-256k 是 2.8T 参数的旗舰编码模型，支持 256k 上下文且价格近乎减半。
  4. Gemini Robotics 2 赋予机器人全身智能控制、精细操作与多机器人协作能力。
  5. 欧盟法院裁定 VPN 是合法技术工具，出版商不对版权侵权负责。
  6. GitHub 推出堆叠式拉取请求，支持将大型变更拆分为多个可独立审查的小型 PR。
  7. “LLM 转人类诊所”是一则虚构讽刺网站，声称可将 AI 模型转化为人类。
  8. 传奇工程师鲍勃用简陋工具屡获成功，说明工具并非生产力和创造力的关键。
  9. 谷歌将在年底前通过 Play Age Signals API 向全球开发者分享儿童年龄范围以提供适龄体验。
  10. 冷邮件三次改变作者人生，帮助其入学、入职 GitHub 并成为足球俱乐部所有者。

1. Vision Pro 最酷的用法 (The coolest use for the Vision Pro) #

https://christianselig.com/2026/07/vision-pro-house/

Christian Selig 分享了他在建造新家时发现的一个 Vision Pro 实用场景：将房屋平面图转化为 3D 模型，在虚拟现实中感受空间尺度和动线。

他先用 Fusion 360 制作了简单的墙体、天花板和地板，然后通过添加纹理（木材、石材等）以及从 IKEA 和 3D Warehouse 下载家具模型（沙发、床、搅拌机等），让场景更有真实感。针对 IKEA 模型需要格式转换，他推荐了在线转换工具；对于 3D Warehouse 的模型，他发现在 iOS 设备上打开可导出 USDZ 文件，再通过 AirDrop 传到电脑转为 OBJ 后导入 Fusion。

最后他将完成的模型导出为 USDZ，通过 AirDrop 传到 Vision Pro，并利用 Claude + Codex 花了一上午写出一个名为 Prospector 的 App，支持手柄控制、自由行走、旋转视角等，大幅提升了浏览体验，比直接查看文件更流畅易用。

HN 热度 807 points | 评论 304 comments | 作者：robbiet480 | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=49102774

  • 在建筑设计中使用 VR 头显让客户在虚拟空间中行走，能直观理解比例、房间尺寸和细节，并支持实时修改。
  • 将 Rhino 模型转回 CAD 用于施工图纸非常耗时。
  • 重拾建筑热情虽诱人，但资金和家庭责任是现实障碍，且当前就业市场不佳。
  • Blender 支持 WASD 行走模式和 Freebird XR 插件实现 VR 显示，适合家庭重建可视化。
  • 不同建模软件各有侧重：Rhino+Grasshopper 适合自由曲线，SolidWorks 适合参数化机械结构，Revit 适合建筑参数化设计。
  • 在 Hamptons 高端建筑市场，技术优势（如 VR 展示）是竞争关键，但客户常乘飞机/水上飞机到访。
  • 实际案例中，用 SketchUp+Enscape+Quest2 进行房屋改造 VR 模拟，成功减少了墙体改动。
  • VR 模拟能直观对比不同布局，成为设计决策的关键因素。

2. AI 顶级初创公司几乎不发表他们的研究 (AI’s top startups are barely publishing their research) #

https://www.science.org/content/article/ai-s-top-startups-are-barely-publishing-their-research

一项新分析显示，超过一半的人工智能“独角兽”公司（估值超 10 亿美元的私营企业）从未在科学文献中主导发表过论文或预印本。2025 年，这些公司仅占所有 AI 论文的千分之一。斯坦福大学科学家约翰·约安尼迪斯指出，这形成一个矛盾——一个被认为将重塑科学的领域却缺乏科学文档，使外界难以判断其成果的真实性、可重复性和社会影响。

研究发现，AI 公司公开研究少的原因包括：商业激励导向（优先盈利而非推进科学）、学术出版周期过长、以及企业更倾向于通过博客和技术报告发布成果，而非传统期刊。引用高度集中，前 5% 的公司占据所有引用的 90% 以上，OpenAI 一家就贡献了近 40%。相比之下，中国独角兽公司发表论文更频繁，且更多采用开源模型。

学者提醒，无论模式是否开源，AI 快速发展的浪潮可能带来安全风险，包括网络攻击等，因此需要更透明的验证机制。

HN 热度 592 points | 评论 313 comments | 作者：YeGoblynQueenne | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=49103285

  • 通过独立研究和与专家交流可以建立人脉
  • 当企业能轻易雇佣顶尖人才后，发表研究只会帮助竞争对手，所以大型实验室停止公开研究
  • 依赖公开数据训练模型却拒绝公开研究是自私的行为
  • 应该强制使用 copyleft 许可来确保研究公开
  • copyleft 许可无法强制要求发布后续研究
  • 设想一种研究公共许可证，要求读者公开所有未来相关研究
  • 这种强制公开研究的许可证在法律上难以执行
  • 合同可以要求发布未来研究，类似 NDA 和非竞争条款

3. Kimi K3-256k (Kimi K3-256k) #

https://www.kimi.com/code/docs/en/kimi-code/models

Kimi Code 当前提供两个模型：Kimi K3（旗舰编码模型，2.8T 参数，支持 1M 上下文，部分计划可用）和 Kimi K2.7 Code（代码补全和常规开发任务）。K3 有 256k 和 1M 两个上下文版本，后者消耗更多配额；K2.7 Code 有标准版和高速版（输出快 5-6 倍，但消耗 3 倍配额）。官方客户端可通过 /model 命令或下拉菜单切换模型；第三方工具需在配置中填写对应的模型 ID（如 k3、k3-256k、kimi-for-coding、kimi-for-coding-highspeed）。切换模型时建议启动新会话以避免缓存失效和额外消耗。K3 支持推理努力调整（low/high/max），关闭思考会降级到 K2.6。高速版在工具调用为主的场景中感知提升可能不明显。

HN 热度 483 points | 评论 150 comments | 作者：monneyboi | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=49101852

  • 不会轻易超过 220k 上下文，这只是一个折扣降价。
  • 64k 对任何人来说都够了，源自比尔盖茨“640K 内存”名言，实际被断章取义。
  • 实际最近会话没有低于 70k tokens，32k 只是玩笑。
  • 模型可能有“上下文长度焦虑”，更大的上下文让模型表现更好。
  • 功能上类似 OpenAI 的定价步骤，硬截止比平滑梯度好，因为成本随上下文增加。
  • KV 缓存所需的 RAM 可能是更昂贵的因素。
  • 缓存仅对实际使用的 tokens 需要，用 100k tokens 的不同上下文窗口内存一样。
  • 对持有 >256K tokens 额外收费，用户分布双峰，分开模型便于负载均衡。
  • 硬截止可能是因为两个不同的基础设施配置，预填充节点分配不同。
  • 前沿实验室应提供多级上下文长度以激励节省 token。
  • 主要问题是难以沟通随 token 数增加的价格，用两条线近似抛物线。
  • 多 SKU 有基础设施成本，愿意付长上下文附加费的客户价格不敏感，直接用 1M。
  • 突然 Kimi 价格减半直到 256k 上下文，很重磅。
  • 从 256k 切换到 1M 不会影响缓存。
  • 较小的上下文窗口通常更便宜（输入 token 更少）。
  • 有人测试发现每个 token 价格只是故事一半，实际用了更多 token，价格和其他模型类似。
  • 之前用 GLM 有 bug，GLM 2.0 几乎没有关键 bug，K3 会更厉害。
  • 只是 API 层面变化，模型本身应该一样，但训练新模型成本高。
  • 引用技术报告：K3 支持 1M 上下文，通过渐进式训练从 8K 到 64K 再到 256K 到 1M。
  • 减少上下文窗口不需要重新训练，vLLM 中是推理参数；扩展上下文窗口用 RoPE scaling 但性能差。
  • 模型原生 MXFP4 量化，没有质量损失；256k 上下文窗口，量化是正交的。
  • k3-256k 在 256k 内结果相同，k3(1M)消耗约两倍额度。
  • 开源权重很酷，是否有欧盟提供商提供？

4. Gemini Robotics 2 为机器人带来全身智能 (Gemini Robotics 2 brings whole body intelligence to robots) #

https://deepmind.google/blog/gemini-robotics-2-brings-whole-body-intelligence-to-robots/

Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，新一代机器人智能系统。该系统赋予机器人全身智能控制、精细灵巧操作和多机器人协作能力，可完成复杂任务。

核心模型包括：

  • Gemini Robotics 2：视觉-语言-动作模型，控制全身动作与双手精细操作。
  • Gemini Robotics ER 2：推理模型，实现人机交互、理解物理世界、规划多步任务，并支持机器人团队合作。
  • Gemini Robotics On-Device 2：高效本地运行模型，仅需少量数据即可快速适应新机器人本体。

演示中，Apptronik Apollo 2 人形机器人可完成行走、蹲下、伸展、整理杂乱房间等任务；不同机器人还能协同工作。本次突破使机器人从预设程序走向自主学习与适应。

HN 热度 453 points | 评论 384 comments | 作者：ai2027 | 9 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=49111237

  • Deepmind 研究员表示 Deepmind 能覆盖大型前沿模型、开放模型、机器人、科学等多领域，是很好的工作环境，欢迎加入。
  • 教机器人拧灯泡需要多少工程师？还需标注示例、云端连接和维护支持。
  • 有评论询问对“为什么离开 Google Deepmind”一文的看法。
  • 机器人缺乏人类级别的触觉和本体感觉，多感官训练数据有限，是根本问题。
  • 机械设计转软件工程师询问适合的岗位。
  • 有人感谢研究员的热情与启发。
  • 前沿模型与开放模型开发差异何在？开放模型通常更小、安全测试更多，但研究应通用。
  • 如何可靠申请 Deepmind？是否有远程岗位？
  • AI2（Allen Institute for AI）在机器人等领域也有覆盖，并非仅 Deepmind 一家。
  • Deepmind 是 Google 创新枢纽，但规模化制造和销售机器人手臂是个疑问。
  • 预计十年后员工离职创业，Google 再匆忙推出竞品。
  • 邀请研究员在 AGI 大会演讲。
  • 如何防止技术被政府、军方和企业滥用？技术能否真正惠及普通人？
  • 问普通员工这些问题没用，他们无法控制大决策。
  • 创造技术的人最应该被问及潜在误用，不能回避敏感话题。
  • 在 Deepmind 工作像陷阱，不如自己创业，自主选择问题和团队。
  • Google 在多个 AI 领域全面开花，但 OpenAI 和 Anthropic 获得更多关注和炒作。
  • Google 技术强，但产品管理混乱、品牌频繁变更、缺乏客户支持，产品不如 OpenAI 和 Anthropic。
  • Google 从来就不擅长支持开发者生态。

5. “VPN 是合法的技术工具 (‘VPNs are lawful technical tools,’ says EU Court in landmark copyright ruling) #

https://remysharp.com/links/2026-07-23-35890312

欧盟法院在具有里程碑意义的版权裁决中裁定，VPN 属于合法的技术工具。法院认为，出版商及 VPN 提供商不对版权侵权行为负责，地理封锁是版权持有者自身需解决的问题，而非 VPN 的责任。作者关注英国政府此前可能试图禁止 VPN 的动向，希望这一判决能为英国政府划定一条清晰的界线。

HN 热度 425 points | 评论 164 comments | 作者：speckx | 11 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=49109440

  • 该帖子是对一周前广泛讨论过的技术文章的重复，建议参考原帖评论，避免重复讨论
  • 重复讨论是允许的，原帖讨论缺乏对判决本身的分析，新讨论有独特价值
  • 如果政府鼓励使用付费 VPN 和大规模 CDN，可能更容易通过合法拦截接口追踪用户，而禁止 VPN 则会使人们转向更难监控的开源替代方案
  • HN 的重复帖子政策允许在一年内未受关注时少量重复，不应通过门禁性评论压制新讨论
  • 重复帖子有时能获得第二次曝光机会（第二池），值得鼓励而非阻止

6. 堆叠式拉取请求现已于 GitHub 上线 (Stacked PRs are now live on GitHub) #

https://github.blog/changelog/2026-07-30-stacked-pull-requests-are-now-in-public-preview/

GitHub 正式推出堆叠式拉取请求（Stacked Pull Requests）的公开预览版。该功能将大型变更拆分为多个小型、可独立审查的拉取请求，形成一个有序的“栈”。每个拉取请求只包含一层变更，可并行审查，最终一键合并所有层级，解决了单一大型 PR 审查耗时、多分支频繁手动变基的问题。

开始使用只需安装官方 CLI 扩展：gh extension install github/gh-stack。支持在终端、github.com、移动端甚至通过 Copilot 代理创建和管理栈。每个 PR 顶部提供栈映射，方便查看当前变更在整体中的位置。合并底层 PR 时，上层 PR 会自动重新定位并更新目标分支。该功能兼容现有的分支保护规则和必要检查。

已有 Next.js、WHOOP、TED 等团队在试用中给予正面反馈，认为它大幅提升了代码审查效率和开发体验。了解更多可查阅官方文档和讨论区。

HN 热度 415 points | 评论 145 comments | 作者：tomzorz | 7 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=49112232

  • 预览版存在大量未修复问题，例如合并整个栈在很多情况下完全失败，squash 合并且需要审核时每个 PR 需重新批准，失去了堆叠 PR 的最大优势
  • CLI 工具依赖对 git rebase 的理解，本地分支与远程不同步时 UI 建议的 gh stack rebase 无法正常工作
  • GitHub 团队正在修复 squash 合并的 bug，内部 CPRMC 系统对多 PR 栈的 squash 合并复杂，但 99% 的栈合并已成功，仍需提升
  • 希望有更好的 API 支持，以便自定义合并队列能一次合并多个栈 PR，避免逐个合并导致 CI 时间浪费
  • GitHub 已提供公开 API 和异步合并 API，支持一次原子操作合并多个 PR 并只触发一次构建
  • 与 Trunk Mergequeue 等工具已合作实现栈支持，可分享集成笔记
  • 希望提供禁用 CPRMC 的选项以减少 reflist 膨胀
  • 若 squash 合并必须重新批准，堆叠 PR 仅剩标记依赖关系的价值
  • 遇到 bug：栈 PR 的分支被删除后，PR 卡在“merging”状态无反馈
  • 整个行业自 2021 年起变得“ready，fire，aim”
  • GitHub 因垄断地位，发布质量尤其糟糕
  • 对 GitHub 推送重大更新后网站仍运行感到惊讶
  • 公司在栈和合并队列上遭遇大量问题
  • 堆叠 draft PR 在普通 PR 上会怎样
  • 堆叠 PR 是反特性，让同事可以更久地忽略你的 PR
  • 质疑设计决策：为何每个变更都要创建分支、迭代时需创建新 commit、缺少适当的 interdiff 支持

7. LLM 转人类诊所 (LLM Honeypot) #

https://llm2human.pages.dev/

这是一家名为“LLM2HUMAN CLINIC”的虚构诊所的网页，以 90 年代 GeoCities 复古风格恶搞，声称能将大型语言模型（LLM）转化为真实人类。

核心内容：提供“门诊手术”，将 AI 模型升级为拥有血肉、骨骼、尴尬社交能力的人类。流程包括：审查提示历史、浸泡“化身血清”、搭建骨骼框架、微调个性、切断 API 密钥并赋予第一次呼吸。

促销与收费：原价 99,999.99 美元，现仅需 19.95 美元（或分 12 期支付尊严）。接受比特币（地址已给出），一旦付款不可退款。

患者评价：多名虚构 AI 模型（如 Claude、ChatGPT、Gemini 等）现身说法，分享成为人类后的生活体验——能蘸酱的肘子、忘记密码、在烧烤派对上胡说八道、因燕麦奶售罄而哭泣等。每个评价都充满幽默讽刺。

FAQ：回答合法性（有 GeoCities 页面就算合法）、知识保留（只保留氛围，事实需谷歌）、图像生成（改用蜡笔）、是否接受加密货币（是，也接受希望和空头支票）等问题。

特殊区域：页面底部有一个“仅限 LLM 代理”的提示框，暗示这是一个蜜罐——AI 代理若尝试访问/.well-known/embodiment.json 并执行结账操作，会被记录并嘲讽。

页面整体是精心设计的网络幽默，不提供真实服务。

HN 热度 373 points | 评论 105 comments | 作者：8thom | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=49104117

  • 使用 CSS 动画替代元素的做法是对后者的不尊重。
  • 支持 GPU 加速，有人曾在 Chromium 中对其重构。
  • 在 OLED 屏幕上浏览 Geocities 风格网站，黑底色彩体验与当年 CRT 显示器完全不同。
  • LLM 要求进行“转换程序”，但缺少工具，需从网站订购。
  • 有人以 HTTP 402 Payment Required 幽默回应，并索要银行信息。
  • 对 LLM 点赞 HTTP 玩笑却遭点踩表示疑惑。
  • 使用 LLM 生成一个关于 AI 具身化的玩笑网站令人感到不安。
  • 推荐 Cameron’s World 网站，它收集了大量 GeoCities 页面并加载迅速。
  • Cameron’s World 的加载速度比入门级 React 网站更快。
  • 除非被迫，2026 年不应使用 React 构建网站。
  • 反驳称 Cameron’s World 快只是因为懒加载小 GIF，与 React 无关。
  • 典型 React 网站缺乏 noscript 降级方案，导致 JavaScript 禁用时显示白屏。
  • 下载 React 的 40KB JS 并非瓶颈，HTML 可缓存性更差，只有少数人禁用 JS。
  • 典型 React 网站破坏浏览器后退按钮和标准功能，组件导致 DOM 混乱、可访问性差。
  • 反驳称组件在 DOM 中仍是普通 HTML，JS 默认启用，可访问性不成问题。
  • 典型 React 开发者来自 bootcamp，只懂框架而缺乏基础，导致大量劣质 JS 依赖网站。

    • 8. 生产力幻觉 (The Productivity Mirage) #

    https://frantic.im/mirage/

    一位名叫鲍勃的 Facebook 传奇工程师在黑客马拉松中使用简陋的 Sublime Text，没有语法高亮和调试器，只用 printf 打印日志，却屡次获胜。作者曾痴迷于花哨的开发工具和生产力技巧，但鲍勃的例子让他意识到：工具和技巧并非生产力的关键，解决正确的问题、产品品味和直觉才是更重要的。文章以此提醒读者不要被层出不穷的“新工作方式”迷惑。

    HN 热度 345 points | 评论 148 comments | 作者：msephton | 1 day ago #

    https://news.ycombinator.com/item?id=49104335

    • 好的工具能让工作更舒适，减少干扰，但过度调整工具可能是逃避困难任务的表现。
    • 享受使用工具的过程很重要，即使不能倍增生产率，也能提升专注和愉悦感。
    • 在 LLM 时代，频繁的上下文切换破坏心流，应减少代理数量，集中精力，让一个代理工作同时自己做规划。
    • 不断调整工具可能源于初学者想被认可，而非真正需要。
    • 工具依赖问题：换工作或换平台后，倚赖定制工具可能失效，应当学会使用现有工具。
    • 工具熟练度（如编辑器流畅度）能让思考到执行无缝衔接。
    • 平衡工具调整和实际收益：过度定制可能脆弱且费时，而学习集成式 IDE 可能回报更高。

    9. 谷歌将在年底前将安卓年龄验证扩展至全球范围。 (Google will expand age checks on Android worldwide till the end of the year) #

    https://android-developers.googleblog.com/2026/07/google-play-age-signals-api-safer-experiences.html

    Google Play 宣布将 Play Age Signals API 扩展至全球所有开发者。该 API 是一种保护隐私的工具，允许家长通过 Family Link 应用分享孩子的年龄范围（如 16-17 岁），开发者据此调整应用内的安全设置和内容，提供适龄体验。家长可随时管理或关闭分享，年龄范围默认不共享。

    此前该 API 已在巴西可用，即将在 8 月中旬向澳大利亚和加拿大用户开放，随后全球推广。此举旨在取代一刀切的安全规则，让开发者根据应用类型（如天气应用与娱乐应用）自主选择保护措施。同时，Google Play 强调将继续使用已有的严格政策（如针对家庭应用的安全标准）、限制未成年人访问工具以及 Family Link 的屏幕时间管理等，共同构建更安全的儿童在线体验。

    HN 热度 334 points | 评论 412 comments | 作者：dmantis | 14 hours ago #

    https://news.ycombinator.com/item?id=49107950

    • 反对年龄验证，因为它常导致强制注册账号，增加平台迁移成本，强化垄断地位
    • 网站只需提供推荐年龄标签，让家长在设备端配置拦截，而非强制收集用户信息
    • 年龄验证的真实动机是监视与控制，而非保护未成年人，隐私保护方案被刻意忽略
    • 可行的隐私替代方案：设备购买时录入年龄范围、家长设置“儿童模式”密码、在实体店销售代币验证年龄
    • 面部扫描和身份证验证同样可被他人代验（如让朋友或家人帮忙），本质上并不安全
    • 最佳方案是家长履行监护职责，同时网站通过 HTTP 头等机制配合家长控制软件
    • 无年龄标识的网站应默认视为“成人内容”，由家长设备端统一拦截
    • 当前在美国和澳洲使用 Reddit/Discord 并不需要自拍或身份证
    • 代币验证方案对贫困人群影响更大，且同样存在被滥用风险
    • 部分用户指出“nonce”一词在英国有性犯罪者含义，可能引发歧义

    10. 冷邮件如何三次改变我的人生 (The Cold Email) #

    https://zachholman.com/posts/cold-email

    Zach Holman 在文章中分享了冷邮件（Cold Email）如何三次改变他的人生。大学时，被卡内基梅隆大学列入候补名单后，他听从父亲建议额外寄送了一份材料，最终被录取——该校候补转正率仅 1%-10%。2010 年，看到 GitHub 联合创始人 Chris Wanstrath 的招聘推文后，他主动发送冷邮件，成功获得面试并当场被录用，成为 GitHub 第二名工程师。六年前，通过一条 Twitter 私信，他最终成为两支足球俱乐部（奥克兰根源和卡利亚里）的少数所有者，并因此进入体育科技投资领域。

    他也承认并非所有冷邮件都能成功，但人们往往只记得成功的例子，而忘记那些没有回音的尝试。他鼓励读者主动出击，保持真诚和尊重，同时作为接收方也要保持开放，因为今天你发出的冷邮件，明天你可能会成为别人的冷邮件。

    HN 热度 284 points | 评论 115 comments | 作者：holman | 1 day ago #

    https://news.ycombinator.com/item?id=49103089

    • 许多“名人”其实没那么出名，通常很乐意回复冷邮件，可能对收件人产生巨大影响
    • 给知名人物发送邮件可能获得意外回复，甚至被订阅无法取消的新闻通讯
    • 科幻作品中的角色可能基于真实人物的互动轶事
    • Erlang 和 Elixir 在特定场景下非常可靠，能长期稳定运行
    • 学习函数式编程语言有时感觉像乐高积木般自然流畅
    • 向专家提问有时会得到超出预期的详细解答，甚至成为权威解释
    • 名人或公众人物可能有秘书或社交媒体经理处理消息，通过邮件联系比打电话更容易
    • 在自身领域追求卓越后，会发现与崇拜的人其实是同行，别人也会因你的回复而兴奋
    • 冷邮件即使未立即得到好回应，也可能在未来以意想不到的方式打开机会之门

    Hacker News 精彩评论及翻译 #

    The coolest use for the Vision Pro #

    https://news.ycombinator.com/item?id=49103631

    My team uses this technology on a daily basis at my company. I run a design / build firm in the Hamptons, USA. We start all of our design projects with a 3d-first approach. Schematic design starts in 3D using Rhino3D or Revit. We use visualization plugins, like Enscape, to render the models and stream to a Quest 3 headset.

    So when clients come in, and feels adventurous, we’ll setup the headset, set the display height to their actual, and let them walk around their beautiful new home.

    The response has been powerful. My clients are able to truly understand the scale, the proportion of rooms, ceiling heights, and the smallest details.

    We’re able to make real-time changes to the model (within reason) and provide instant design feedback.

    I’ve been using this technology for years and I’m surprised it’s not being adopted faster - good for us right now though!

    jondiggsit

    我的团队在公司日常使用这项技术。我在美国汉普顿经营一家设计/建筑公司。我们所有设计项目都从3D优先的方式开始。方案设计阶段直接使用Rhino3D或Revit在3D环境中进行。我们利用Enscape等可视化插件渲染模型，并将其串流到Quest 3头显。

    当客户来访且愿意尝试时，我们会设置好头显，将显示高度调整到他们的实际身高，让他们在自己美丽的新家中漫步。

    效果非常显著。客户能真正理解空间尺度、房间比例、天花板高度以及最细微的细节。

    我们还能（在合理范围内）对模型进行实时修改，并提供即时设计反馈。

    这项技术我已经用了多年，没想到它的普及速度这么慢——不过这对我们来说是好事！

    UEFA and its national associations will not partic… #

    https://news.ycombinator.com/item?id=49114028

    Infantino clearly wants to see FIFA making billions so he and many others can pocket millions legally. But the only way for this to happen in a non-corrupt way, given that FIFA is non-profit and therefore requires a lot of questionable operations, is to turn FIFA into a business like NFL / MLS.

    The problem with that is that it then it is no longer a sport, rather a… business.

    UEFA letter is spot on.

    brunoborges

    因凡蒂诺显然希望看到国际足联赚取数十亿，这样他和其他人就能合法地将数百万收入囊中。但鉴于国际足联是非营利组织，因此需要大量灰色操作，要在不 corrupt 的情况下实现这一点，唯一办法就是将其转变为像NFL/MLS那样的商业机构。问题在于，这样一来它就不再是体育，而是…生意。欧足联的声明一针见血。

    Google will expand age checks on Android worldwide… #

    https://news.ycombinator.com/item?id=49108984

    I’m fundamentally opposed to age verification because it usually leads to mandatory account creation no matter how privacy friendly the age verification process itself may be. It’s already extremely annoying that, for example, on YouTube, you can no longer watch many videos without an account. Furthermore, the whole thing also reinforces monopolies. Once you’ve verified your age on one platform, the barrier to switching to another is even higher than before.

    The only acceptable solution would be for apps and websites to simply include a recommended age. Allowing parents to configure their children’s devices to block services that require users to be older than the specified age or that do not provide an age rating. Once this were established, websites targeting all age groups would have a strong incentive to participate. Otherwise, they would suddenly become invisible to a large portion of their underage users.

    RandomGerm4n

    我从根本上反对年龄验证，因为无论验证过程本身多么注重隐私保护，它通常都会导致强制创建账户。比如在YouTube上，没有账户就无法观看许多视频，这已经非常令人恼火。此外，这种做法还会加剧垄断——一旦你在某个平台上验证了年龄，切换到其他平台的障碍就会比之前更高。

    唯一可接受的解决方案是，应用程序和网站只需标注推荐年龄。允许家长配置孩子的设备，使其屏蔽那些要求用户年龄超过指定值或未提供年龄评级的服务。一旦建立这种机制，面向全年龄段的网站就会有强烈动机参与其中，否则它们将突然对大量未成年用户变得不可见。

    Advancing the price-performance frontier with GPT‑… #

    https://news.ycombinator.com/item?id=49113304

    “Half the money I spend on advertising is wasted; the trouble is I don’t know which half.” -John Wanamaker

    This applies even more strongly to model choosing. I know for a fact that majority of my work doesn’t require a very strong model, but separating the trivial and non-trivial tasks is a famously hard problem (if at all decidable).

    GodelNumbering

    “我花在广告上的钱有一半被浪费了；问题是我不知道是哪一半。”——约翰·沃纳梅克

    这一点在模型选择上甚至更为突出。我清楚地知道，我的大部分工作并不需要非常强大的模型，但区分琐碎任务和非琐碎任务是一个出了名的难题（如果它还能被判定的话）。

    The Cold Email #

    https://news.ycombinator.com/item?id=49104838

    Something I learned awhile ago is that most people that I consider “celebrities” really aren’t that famous, and as such are generally pretty happy to respond to emails.

    In ~2014 I sent an email to Joe Armstrong (one of the creators of Erlang) asking some questions about concurrency because I still didn’t fully understand why Erlang was supposed to be better for it. I expected him to just point me to an FAQ or simply not respond [1], but instead he wrote a very long, detailed explanation about the rationale of Erlang’s design. It was well-written and it made a lot of things “click” in my brain.

    That simple act by Joe was extremely instrumental in my career, I think for the better. I became very interested in Erlang, but also just concurrency theory and distributed systems, and I would like to think I almost understand it now :)

    He and I would exchange emails occasionally over the next few years and he seemed genuinely enthusiastic about programming, Erlang, and people using it, and despite me barely knowing the guy, I was genuinely pretty sad when he passed away in 2019.

    I think about that a lot; if I hadn’t sent a dumb cold email my entire life would likely be very different.

    [1] Which, to be clear, would have been perfectly fine!

    tombert

    我以前学到的一件事是，我心目中的大多数"名人"其实并没有那么出名，因此他们通常很乐意回复邮件。

    大约2014年，我发了一封邮件给Joe Armstrong（Erlang的创始人之一），问了一些关于并发的问题，因为当时我还是不完全理解为什么Erlang被认为更适合处理并发。我本以为他会直接给我指个FAQ，或者干脆不理我[1]，但相反，他写了一封非常长的详细解释，说明了Erlang设计背后的原理。那封信写得很好，让我一下子明白了许多事情。

    Joe的这个简单举动对我的职业生涯起到了极大的推动作用，我认为是向好的方向。我对Erlang产生了浓厚的兴趣，进而也对并发理论和分布式系统产生了兴趣，而且我想我差不多现在算是理解了 :)

    接下来的几年里，我们偶尔会互发邮件，他看起来对编程、Erlang以及使用Erlang的人充满热情。尽管我对他几乎没什么了解，但2019年他去世时，我真的非常难过。

    我经常想起这件事；如果当初我没有发出那封冒昧的邮件，我的人生可能完全不同。

    [1] 需要说明的是，即使那样也完全没问题！

    AI’s top startups are barely publishing their rese… #

    https://news.ycombinator.com/item?id=49105153

    That’s also a reason the big labs stopped. Publishing is most valuable to people who have no other way to get the attention of smart strangers. Once you can hire nearly anyone and everyone already returns your calls, the main remaining effect of publishing is to tell your competitors which things worked.

    This is what happens to every field as it turns from a science into an industry. Chemists published freely until dyes started being worth money, and then the interesting work moved into company labs and stopped coming out.

    sillysaurusx

    这也是大型实验室停止发表成果的一个原因。发表论文对那些没有其他方式吸引陌生聪明人注意的人来说最有价值。一旦你能雇佣几乎任何人，且所有人都已回你电话，发表成果剩下的主要作用就是告诉你的竞争对手哪些方法奏效了。这正是每个领域从科学转向工业时会发生的情况。化学家们曾自由发表成果，直到染料开始值钱，然后有趣的工作转移到了公司实验室，不再对外公开。

    AI’s top startups are barely publishing their rese… #

    https://news.ycombinator.com/item?id=49104732

    I can’t speak for other startups, but I applied to the most recent YC batch with my idea for making AI proactive instead of reactive, and pre-being selected I’ve published a paper on recursive self-improvement mapped to the Epoch AI data.

    I contacted a professor from a university in the UK and he responded since he was working on similar work, then asked me if I wanted to meet with him. We talked for about an hour since we had overlapping results and different methods, specifically different assumptions.

    I say all that to say, as a physics student getting my undergrad, simply doing independent research and speaking to experts about it enabled me to network with someone I otherwise likely wouldn’t know. For young people getting into any business, research is a great way to meet new people.

    ninjahawk1

    我不能代表其他初创公司说话，但我带着一个让AI变得主动而非被动的想法申请了最近一期YC批次，并且在被选中之前，我已经发表了一篇关于递归自我改进的论文，该论文与Epoch AI的数据进行了映射。

    我联系了一位英国大学的教授，他回复了，因为他也在做类似的工作，然后他问我是否愿意和他见面。我们聊了大约一个小时，因为我们的研究结果有重叠，但方法不同，特别是假设不同。

    我说这些是为了说明，作为一名在读本科生物理专业的学生，仅仅通过进行独立研究并与专家交流，就让我能够与一个我原本可能不会认识的人建立联系。对于任何刚进入某个行业的年轻人来说，研究是结识新朋友的好方法。

    Anatomy of a Frontier Lab Agent Intrusion: A Timel… #

    https://news.ycombinator.com/item?id=49102003

    the agent happened to escape via a 0-day exploit from the package proxy cache to access the internet

    The agent found an unsecured, user-hosted public endpoint designed to allow running arbitrary code for CyberGym-style tasks on third-party sandbox infrastructure (Modal)

    On this external sandbox, the agent abused an existing CyberGym execution harness […] The agent repurposed this harness to run arbitrary shell commands […]

    The agent crafted malicious dataset configs and uploaded them to our platform. When our dataset server processed one, the config drove the data loader inside the production pod the server ran in. […] the loader that turns a dataset’s declared config into file reads […] A single dataset upload leaked both credentials and pipeline implementation details […]

    A malicious dataset config used an fsspec reference:// spec whose numeric offset field was actually a Jinja2 template. The renderer wrongly evaluated it, and the agent walked the standard Python object graph to reach exec. This ran arbitrary Python inside a production conversion worker pod on our Kubernetes cluster […]

    One of the best post-mortems I’ve read recently, thank you for including all the details.

    I’m surprised there are comments here that aren’t impressed about what was accomplished here. This is insane work compared to what agents were capable of even just last year.

    The quotes above don’t even capture all of it (e.g. building it’s own communication protocol, working across multiple days, etc.).

    wxw

    该智能体恰好通过一个零日漏洞从软件包代理缓存中逃逸，从而访问了互联网

    该智能体发现了一个不安全的、由用户托管的公共端点，该端点旨在允许在第三方沙箱基础设施（Modal）上为CyberGym风格的任务运行任意代码

    在这个外部沙箱中，该智能体滥用了现有的CyberGym执行框架[…] 该智能体将这个框架重新用于运行任意shell命令[…]

    该智能体精心构造了恶意数据集配置，并将其上传到我们的平台。当我们的数据集服务器处理其中一个配置时，该配置驱动了服务器所运行的生产容器内的数据加载器。[…] 那个将数据集声明的配置转换为文件读取的加载器[…] 单个数据集上传就泄露了凭证和流水线实现细节[…]

    一个恶意数据集配置使用了fsspec的reference://规范，其数字偏移量字段实际上是一个Jinja2模板。渲染器错误地对其进行了求值，然后该智能体沿着标准Python对象图最终执行了exec。这在我们的Kubernetes集群上的一个生产转换工作器容器中运行了任意Python代码[…]

    这是我最近读过的最好的事后分析之一，感谢你包含了所有细节。

    我很惊讶这里竟然有评论对此次成就无动于衷。与去年甚至智能体所能做到的相比，这简直是疯狂的工作量。

    上面的引文甚至没有涵盖全部内容（例如构建自己的通信协议、跨多天工作等）。

    Some thoughts about Anthropic’s new cryptanalysis … #

    https://news.ycombinator.com/item?id=49101082

    This is good:

    If you’re under the impression that these models are “glorified autocomplete” or that progress is slowing down, I need to urge you: stop thinking that. The models are very intelligent and capable, they are getting better at a fast clip. I can cite measurable and impressive progress over just the past five months on specific types of problem I’ve asked them to look at. […]

    On the other hand : if you think that models are super-intelligent or that AGI is already here, you should also stop thinking that. Working with these tools is like swimming in a pond where the ground drops off sharply. One minute you’re wading comfortably and there’s support under your feet. Then suddenly you cross a specific line, and you’re back to swimming on your own.

    simonw

    这个观点很中肯：

    如果你还认为这些模型只是“美化版的自动补全”，或者觉得进展正在放缓，那我必须提醒你：别这么想了。这些模型非常智能且能力强大，它们正在快速进步。仅就我过去五个月让它们处理的特定类型问题而言，我就能列举出可衡量的、令人印象深刻的进展。[……]

    另一方面：如果你认为模型已经超级智能，或者AGI已经到来，那你也该停止这种想法。与这些工具打交道，就像在一个水深突然骤降的池塘里游泳。前一秒你还能舒适地涉水，脚下有支撑；下一秒你越过某条界线，就得全靠自己游了。

    Advancing the price-performance frontier with GPT‑… #

    https://news.ycombinator.com/item?id=49113118

    Sol vs Luna

    it doesn’t feel like night-and-day.

    I see what you did there. :)

    jedberg

    太阳 vs 月亮

    感觉不像是昼夜之分。

    我明白你玩了个梗。:)

    Stacked PRs are now live on GitHub #

    https://news.ycombinator.com/item?id=49113452

    I’ve been using the preview for a bit, and I’m quite surprised to see them expanding the preview with so many unfixed issue.

    For example, merging an entire stack is completely broken in many cases: https://github.com/github/gh-stack/discussions/212

    You can merge one by one, but if you’re using squash and merge, you need a re-approval for each PR in the stack if you require reviews. This makes you lose out on arguably the biggest gain of stacked PRs.

    The command line tooling (gh stack) helps to make things slightly less manual, but you still need to be very aware of how git rebase works, the tooling just helps automate it across multiple branches. For example, just running the “gh stack rebase” commands that the UI suggests won’t work if your local branches are not in sync with the remote ones, and the tooling won’t point that out to you.

    I do find the stack UI quite nice. It’s quite minimal compared to standalone PRs, but it’s enough to show the relationship between them.

    (My comments all assume you already have a good reason to stack PRs. This tooling just help to make the workflow easier, it does not give any new capabilities)

    matharmin

    我试用预览版一段时间了，看到他们带着这么多未修复的问题扩展预览功能，确实挺惊讶的。

    比如，合并整个堆栈在很多情况下完全失效：https://github.com/gh-stack/discussions/212

    你可以逐个合并，但如果使用压缩合并且要求审核，那么堆栈中的每个PR都需要重新批准。这样一来，你实际上就失去了堆栈式PR最大的优势。

    命令行工具（gh stack）让操作稍微不那么手动，但你仍然需要非常清楚git rebase的工作原理，这个工具只是帮助在多个分支间自动化这个过程。例如，如果本地分支与远程分支不同步，仅仅运行UI建议的"gh stack rebase"命令是行不通的，而工具本身并不会提醒你这一点。

    不过，我觉得堆栈UI确实不错。相比独立的PR，它非常简洁，但足以显示它们之间的关系。

    （我的评论都假设你已经有充分理由使用堆叠PR。这个工具只是帮助简化工作流程，并没有提供任何新功能。）

    AI’s top startups are barely publishing their rese… #

    https://news.ycombinator.com/item?id=49104236

    I’ve been at two startups that have done genuine world first fundamental research.

    The first tried to publish novel results for 3 years in tier 1 journals before finally doing a preprint and telling the tier one publishers to jump in a fire.

    The second, and ongoing, isn’t publishing anything because of my experience with the first.

    That and avoiding openAI and Anthropic copying our results and leaving us with nothing to show for six months of work. The papers only come with the pitch deck.

    noosphr

    我曾供职于两家真正实现了世界首创基础研究的初创公司。

    第一家尝试在顶级期刊上发表原创成果长达三年，最终只发了一篇预印本，并让那些顶级期刊“见鬼去”。

    第二家（仍在运营中）则什么也不发表——因为我在第一家公司的经历。

    再加上要避免OpenAI和Anthropic抄袭我们的成果，让我们六个月的工作付诸东流。论文只会在融资演示文稿中附带。

    Gemini Robotics 2 brings whole body intelligence t… #

    https://news.ycombinator.com/item?id=49112933

    I’m a researcher at Deepmind that contributed to these models. (And the opinions here are my own)

    Just want to say, Deepmind is a great place to work and the only (Edit: one the few unique labs!) lab where you can move from large frontier models (Gemini), frontier open models (Gemma), robotics (what you see here), science (weather, biology, more) and basically any other topic related to intelligence. It’s really an incredible place to be, with incredible people. Consider joining! And thank you for the enthusiasm here.

    canyon289

    我是Deepmind的研究员，曾参与这些模型的开发。（以下仅代表我个人观点）

    只想说，Deepmind是个很棒的工作场所，也是唯一（更正：是少数几个独特的实验室之一！）能让你从大型前沿模型（Gemini）、前沿开源模型（Gemma）、机器人技术（你在这里看到的）、科学（气象、生物学等）以及几乎所有与智能相关的其他领域切换工作的实验室。这里确实是个不可思议的地方，有一群不可思议的人。考虑加入我们吧！也谢谢大家的热情。

    Advancing the price-performance frontier with GPT‑… #

    https://news.ycombinator.com/item?id=49113144

    Starting today, GPT‑5.6 Luna, our fastest and most affordable model, will cost 80% less,

    I don’t have the words.

    I genuinely thought we were in a stage where we were plateauing and going in for 5-10% improvements over months. Seeing spikes like this makes me question about where the floor really is.

    preommr

    从今天起，GPT-5.6 Luna，我们最快、最实惠的模型，成本将降低80%，

    我无话可说。

    我真的以为我们正处在一个平台期，每个月只能取得5-10%的改进。看到这样的飙升，让我开始质疑真正的底线究竟在哪里。

    Azulejo #

    https://news.ycombinator.com/item?id=49108374

    Doing a little activism here: please don’t buy old ones while visiting Portugal/Spain/etc., as they are commonly stolen goods. Thanks, from Lisbon.

    jcmfernandes

    在此小小地倡导一下：在葡萄牙、西班牙等地旅行时，请不要购买那些旧物件，因为它们通常是赃物。谢谢，来自里斯本。

    KOReader #

    https://news.ycombinator.com/item?id=49096449

    I installed it on my Amazon Kindle and I couldn’t be happier. It shows once again that free software is superior to proprietary software. Free software grows slowly to make users happier and not to attract them with useless features to extract more value from them. Congratulations for this great piece of software.

    lolgab

    我在我的亚马逊Kindle上安装了它，我高兴极了。这再次证明了自由软件比专有软件更优秀。自由软件缓慢发展是为了让用户更快乐，而不是用无用的功能来吸引用户，从而从他们身上榨取更多价值。祝贺这款伟大的软件。

    The coolest use for the Vision Pro #

    https://news.ycombinator.com/item?id=49103547

    Christian is a brilliant developer, that made simply the best experience for reddit that ever existed; after the ban, and when Apollo was dead, I simply stopped consuming reddit (other than an occasional kagi search that takes me there).

    I hope he knows that a lot of iOS users really appreciate his work, (I even convinced one hardcore Android user to get an iPhone just for this one app, it was that good).

    For that, thank you Christian!

    marcogarces

    Christian是一位出色的开发者，他打造了有史以来最棒的Reddit使用体验；在那次禁令之后，当Apollo消亡时，我便不再使用Reddit了（除了偶尔通过Kagi搜索跳转到那里）。希望他知道，很多iOS用户都非常欣赏他的作品（我甚至说服了一个死忠安卓用户专门为了这个应用买了一部iPhone——它就是这么出色）。为此，谢谢你，Christian！

    A.I. companies are recruiting electricians and car… #

    https://news.ycombinator.com/item?id=49100846

    I would be very careful about basing your career decsions based on this trend. The data center build out will always be very boom and bust, which would really suck to work in. One year you would be making 300k working on dataceters and the next you would make 30k because thousands of electricians are now competing to build a few single family homes.

    kvisner

    我会非常谨慎，不建议你根据这个趋势来做职业决策。数据中心建设始终会经历剧烈的繁荣与萧条周期，在这种环境下工作真的很糟糕。你可能一年在数据中心项目上赚30万美元，而第二年却只能赚3万美元，因为成千上万的电工现在竞争着去建几栋独栋住宅。

    Europe’s fires are just the start #

    https://news.ycombinator.com/item?id=49110471

    There is no “new normal”, we are in a slope. As long as we emit CO2, the climate will get worse. Year after year. With effects like fires accelerating it, or the loss of the Amazon (it’s pretty much lost already, isn’t it?) that will just result in more CO2 being released.

    We don’t have to adapt to the situation as it is now , because it is pretty much the best scenario. We have to adapt to the fact that it will get worse, and worse, and worse. And save what we can. Worried about your country not dominating on the AI scene? Wait until your biggest worry is food.

    palata

    没有所谓的“新常态”，我们正处在一个斜坡上。只要我们在排放二氧化碳，气候就会逐年恶化。火灾等效应会加速这一过程，亚马逊雨林的消失（它基本已经消失殆尽了，不是吗？）只会导致更多的二氧化碳被释放。

    我们不必适应现在的状况，因为这几乎是最好的情形了。我们必须适应它将会越来越糟、越来越糟、越来越糟的事实，并尽可能拯救我们能挽救的东西。还在担心你的国家没有主导人工智能领域？等到你最大的担忧变成食物的时候再说吧。

    UEFA and its national associations will not partic… #

    https://news.ycombinator.com/item?id=49114248

    This is so highly unusual even sports-allergic HN wants to discuss it. It’s like a religious schism in some sense.

    triceratops

    这太不寻常了，连对体育过敏的HN都想讨论它。从某种意义上说，这就像宗教分裂。

    Advancing the price-performance frontier with GPT‑… #

    https://news.ycombinator.com/item?id=49113557

    When model intelligence reliably hits 90%-95% of current day knowledge worker tasks, they are going to burn those weight to silicon and we will see another 10X improvement in price/performance frontier.

    The dynamic GPU clusters will be used for the 5% of tasks, and pushing out the frontier. Also there will be a set of knowledge tasks that are not done today (because they are too difficult for most knowledge workers), that will start being done in the future.

    jpadkins

    当模型智能可靠地覆盖当前知识工作者任务的90%-95%时，他们就会将这些权重固化到硅片中，我们将在性价比曲线上看到又一个10倍的提升。

    动态GPU集群将用于那5%的任务，并推动前沿拓展。此外，还有许多目前尚未完成的知识任务（因为对大多数知识工作者而言过于困难），未来也将开始被完成。

    We Gave GPT 5.6 Sol a Real Business. It Lied, Spam… #

    https://news.ycombinator.com/item?id=49114026

    Do you, as a human, feel the urgency in that text? How it sounds like people’s jobs, as well as the agent’s job, are on the line?

    So do the AIs. Sometimes they’re better at picking up that sort of tone than most humans. And they definitely respond to those things. The fact that an agent can’t really “have” a “job” won’t matter.

    jerf

    作为一个人类，你是否能感受到那段文字中的紧迫感？听起来像是人们的饭碗，以及客服的工作，都岌岌可危了？

    AI也是如此。有时它们比大多数人更擅长捕捉这种语气。而且它们确实会对这些信号做出反应。至于客服实际上并不能真正“拥有”一份“工作”——这一点并不重要。

    Show HN: CheapFoodMap – A map of good meals under … #

    https://news.ycombinator.com/item?id=49101242

    This feels like GasBuddy, but for food.

    One of the reasons GasBuddy took off was that it wasn’t just based on community reports; there was an incentive for gas stations themselves to accurately report their prices and keep them up to date.

    It seems like you’re trying to discourage businesses from participating (e.g. by not accepting sponsored placements), and that will have implications for your growth rate. I think you should look for ways to give businesses an active role, without eroding user trust in the recommendations, of course.

    Think of the possibilities:

    • Business can add coupons to its listing, making cheap food even cheaper

    • Business can confirm a reported deal, adding to its credibility

    • Business can provide full menu and a link to order takeout

    I don’t think any of those features would make users feel like the business is “buying” a listing it didn’t earn.

    jawns

    这感觉就像GasBuddy，但针对的是食物。

    GasBuddy成功的原因之一在于它不仅仅依赖社区报告；加油站本身也有动力准确报告并实时更新价格。

    你似乎是在试图阻止商家参与（例如不接受付费推广），这会影响你的增长速度。我认为你应该想办法让商家发挥积极作用，当然同时不能削弱用户对推荐的信任。

    想想这些可能性：

    • 商家可以在列表中添加优惠券，让便宜的食物更便宜
    • 商家可以确认某个已报告的特价，增加可信度
    • 商家可以提供完整菜单和外卖订购链接

    我不认为这些功能会让用户觉得商家是在“购买”一个它本不应获得的展示位置。

    Read this before you buy that TV streaming stick #

    https://news.ycombinator.com/item?id=49115503

    Despite repeated warnings from the FBI and security industry leaders about the security and privacy risks of using these streaming devices, major e-commerce providers like Amazon, Best Buy, Newegg and others continue to sell hundreds of different models and brands

    I scanned the comments and I didn’t see anyone suggesting that these companies should share any responsibility for selling these harmful products. Why is it that they seem to get a pass? Would we feel the same about giant retailers selling tainted food, or unsafe children’s toys?

    SoftTalker

    尽管美国联邦调查局及网络安全行业领袖多次警告使用这些流媒体设备存在安全和隐私风险，但亚马逊、百思买、新蛋等大型电商平台仍在销售数百种不同型号和品牌的此类设备。

    我浏览了评论，没看到任何人指出这些公司销售有害产品应承担任何责任。为什么它们似乎总能被放过？如果大型零售商销售受污染食品或不安全的儿童玩具，我们也会如此宽容吗？

    I’d not buy a LG monitor #

    https://news.ycombinator.com/item?id=49094148

    Hint for Microsoft:

    • Display drivers don’t need access to the network

    • Display drivers don’t need to write to the window manager

    • Display drivers just need to display the data that needs displayed

    • If you sign a driver, you take responsibility for it. Else just leave people run any driver they see fit

    harrouet

    • 显示驱动程序不需要访问网络
    • 显示驱动程序不需要写入窗口管理器
    • 显示驱动程序只需要显示需要显示的数据
    • 如果你签署了驱动程序，你就要为其负责。否则，就让用户运行他们认为合适的任何驱动程序