2026 08 25 HackerNews

2026-08-25 Hacker News Top Stories #

  1. 作者利用Claude Opus 5逆向工程硬件固件获得完全控制权，引发关于LLM打破大科技控制及滥用风险的讨论。
  2. 欧盟新包装法规要求微型企业向每个成员国单独注册并承担高额行政成本，可能迫使小卖家退出市场，扼杀创新生态。
  3. Anthropic的Fable 5模型因定价过高且老旧模型满足需求，企业采用率仅11%，面临廉价模型和OpenAI的竞争压力。
  4. 小米Xring O3处理器采用台积电3nm工艺，单核性能接近苹果，多核大幅领先，但实际手机性能受散热和功耗限制。
  5. a16z投资组合包含利用法律漏洞、开发有害产品的公司，并通过政治行动影响AI政策，公众承担代价。
  6. 资深工程师应通过日常倾听同事困难、等待问题重复出现并寻找模式来找到要解决的问题，避免过早行动。
  7. 微软画图和照片应用在本地AI生成图像中嵌入远程服务器返回的GUID作为不可见水印，提示词审核仍是远程的。
  8. Paul Graham建议17岁从头学习构建LLM并训练强大模型，Yann LeCun则强调研究超越LLM的架构以执行物理任务。
  9. 作者提出用SQLite数据库替代ELF作为可执行文件格式，开发SELF原型，简化操作并支持多平台打包。
  10. AI编码工具阻碍新手培养专业技能，导致“能力错觉”，专家直觉需通过长期实践试错积累，而非依赖AI生成代码。

1. 我拥有的一切，尽在掌握 (Everything I own, owned) #

https://schlarp.com/posts/everything-i-own-owned/

作者使用 Claude Opus 5 对身边的外设进行代理驱动的逆向工程，成功获得了三个设备的完全控制权。

Insta360 Link 网络摄像头：运行 ThreadX RTOS，通过 USB 扩展单元命令可进入“大容量存储”模式，进而刷写固件。作者发现 LED 指示灯状态由固件中的“模式表”控制，通过修补该表并修复 MD5 校验，成功在录制时关闭绿色 LED，实现隐蔽录制。

ASUS ROG Swift PG42UQ 显示器：固件几乎无保护，采用 A/B 双槽和简单校验。作者找到了像素清洁警告的修补位置，但尚未刷写。此外，通过 DDC/CI 接口实现了在 Linux 下控制显示器功能（如切换输入、十字线、FPS 计数器等）。

Shure MV7 麦克风：固件隐藏在 Windows 软件 MOTIV Mix 中，通过 Wine 提取。更新协议基于 USB HID 厂商类，暴露了完整的明文命令外壳，包含 48 条命令。作者构建了 WebHID 界面，可控制 DSP 旋钮、内存读写、LED，甚至发现用户权限系统仅通过字符串比较认证（输入“su sup”即可获得最高权限），最高权限可禁用触摸面板并独立控制静音 LED。

HN 热度 1345 points | 评论 335 comments | 作者：schlarpc | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=49413320

  • LLM 使得逆向工程硬件变得像魔法，可能打破大科技的控制。
  • 新硬件只会更封闭，LLM 未来可能需要破解密码学才能继续，且物联网设备被破解可能被坏人利用。
  • 黑客破解硬件并不会促使厂商加强安全，反而情况更糟。
  • 公司软件懒惰，给了旧设备重获新生的机会。
  • 人们不一定有道德正确使用这些能力，可能产生滥用。
  • 工具本身无善恶，关键看使用者；就像刀可以杀人，但责任在人。
  • 这种破解是不稳定的平衡，因为其他人还没学会规模化利用。
  • 逆向工程廉价硬件能实现完全控制，感觉像科幻小说成真。
  • 制造商可能效仿手机厂商进行封锁，但可能做得不好，给我们留有时间窗口。
  • 制造商的无能暂时对我们有利。
  • 希望旧苹果设备能解锁运行 Linux。
  • 收集电子垃圾安装 Linux 和离线资料，以备未来使用。
  • 开源驱动修复了原厂源码的诸多错误，支持更高分辨率，但仍有 KVM 兼容问题。

2. 欧洲如何扼杀创客和微型企业家 (How Europe is killing makers and micro-entrepreneurs) #

https://lectronz.com/u/lectronz/articles/how-europe-is-killing-makers-and-micro-entrepreneurs

欧盟新包装法规（PPWR）将于 2026 年 8 月生效，旨在减少包装废弃物，但实施方式对创客和微型企业家构成严重威胁。法规要求企业向每个欧盟成员国单独注册并履行包装回收义务，导致高昂的行政成本（每年约 1150 欧元），而实际产生的包装废弃物可能只有几十克。这种不成比例的负担迫使小型卖家退出欧盟市场，转向美国等非欧盟地区，扼杀了创新生态。作者提出三个解决方案：设立欧盟统一的“最低门槛”豁免小卖家；创建类似 VAT 一站式服务的 EPR 一站式平台；允许市场平台（如 Lectronz）代表卖家集体管理包装义务。

HN 热度 1002 points | 评论 626 comments | 作者：l-one-lone | 10 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=49419237

  • 法规不适用于使用通用包装的微型企业，文章作者可能误解或曲解了规则。
  • 即使微型企业从 A 公司买包装然后 B2C 到其他成员国，微型企业仍是生产者，法规仍适用。
  • 许多小型在线商店因这些法规已经关闭，损害已经造成。
  • 如果包装没有名称或商标，制造商是包装或包装产品的制造者，通用气泡信封的例子不适用。
  • 使用无品牌包装或使用品牌包装但属于微型企业的公司不被视为包装的“生产者”。
  • 农民用容器包装苹果并以自己品牌销售到其他成员国，若接收者是最终用户则农民是生产者；若农民是微型企业且包装供应商在同一成员国，则供应商成为生产者，这种限制可能有问题。
  • 即使法规有例外，小企业主仍需花大量时间和金钱（如请律师）来理解法规是否适用，德国有专门起诉小企业的律所，风险太大。
  • 欧盟网站本身官僚、难懂、PDF 隐藏信息、阅读耗时、移动端 cookie 按钮被覆盖。

3. Anthropic 最佳 AI 模型难以吸引用户，而更廉价工具蓬勃发展 (Anthropic’s best AI model struggles to attract users as cheaper tools thrive) #

https://www.ft.com/content/5ee49718-c258-4f01-aa32-7e5b76ae5245

Anthropic 的最新 AI 模型 Fable 5 在企业客户中的需求疲软，引发了对该公司高开支商业模式的质疑。根据支付公司 Ramp 收集的 70,000 家公司的支出数据，Fable 5 的使用率在发布两个月后仅占该公司整体支出的约 11%。这一变化打破了企业用户往往选择最强大模型的传统模式，分析师和投资者认为，主要是由于 Fable 的高价格以及老旧模型能够满足大部分业务需求。

随着 Fable 的需求减弱，Anthropic 的商业模式面临重大挑战，尤其是在即将进行的首次公开募股（IPO）之前。预计该 IPO 将使公司估值超过 2 万亿美元，而举可能会在下个月进行。尽管 Anthropic 在 7 月份的收入未能达到投资者的乐观预期（年化销售额预计超过 800 亿美元，实际为 650 亿美元），但该公司自年初以来仍以惊人的速度增长，收入几乎增长了七倍。

Anth 首席执行官达里奥・阿莫迪（Dario Amodei）领导的这家初创公司在第二季度实现了首次调整后运营利润，并且预计在第三季度也将继续盈利。该公司向投资者表示，现有客户中有 6000 家年支出超过 10 万美元的企业。尽管如此，企业正在尝试通过更有效地使用模型来 AI 支出，而不是一味选择最复杂的选项。

中国等地便宜的开放权重模型的出现为客户提供了更多选择，而 OpenAI 在经过一段时间的低迷后，似乎也开始重新崛起。根据消息人士的透露，OpenAI 的年化收入在最近一季度增长了 35%，现已超过 400 亿美元，部分原因是其在 7 月推出的 GPT 5.6 表现优异，推动了公司的业绩。

在发布 Fable 5 时，特朗普政府的相关政策曾迫使 Anthropic 暂停该模型，虽然在白宫于 7 月 1 日批准其重启后，政治因素的影响减弱，但价格和性能仍然是推动客户选择模型的主要因素。根据 Ramp 的经济学家阿拉・卡哈拉齐安（Ara Kharazian）的说法，Fable 的采用受到特朗普政府施加的数据保留规则的阻碍。他表示，预测 Anthropic 未来的走势几乎是不可能的，尽管之前的趋势显示该公司可能在市场中占据主导地位，但由于 OpenAI 新模型的成功以及 Fable 表现不佳，情况发生了逆转。

HN 热度 760 points | 评论 665 comments | 作者：naves | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=49411102

  • Anthropic 的定价策略过于复杂和不确定，让用户感到不安，难以建立稳定的使用习惯。
  • 用户不希望像对待电费一样时刻担心服务被切断，而 Anthropic 频繁调整配额和收费方式让人缺乏信任。
  • 政府政策的不确定性以及 Anthropic 与 OpenAI 的行政关系差异，进一步加剧了用户对依赖其服务的焦虑。
  • 账户无故被封（如因远程助手连接）且缺乏有效人工支持，导致用户转向其他平台。
  • 大型科技公司自动化支持成本高昂，但用户付费后却无法获得人工服务，与小型公司形成鲜明对比。
  • 有些公司（如 SaaS 企业）即使规模较大，仍能保持高质量人工支持，说明支持投入与客户终身价值相关。
  • 自动化客服只能处理理想路径，遇到非标准问题时用户体验极差，甚至需要威胁取消才能转接人工。
  • 用户认为公司利润优化导致系统设计故意忽略非标准情况，这本质上是垄断和权力集中问题。
  • 大规模用户下人工支持难以扩展，但公司可以选择控制增长或接受城市级支持中心规模。
  • 用户认为过度扩张导致支持质量下降，是贪婪的表现，应质疑公司是否应该服务如此多用户。

4. 小米：新 CPU 单线程媲美苹果核心，多线程快得多 (Xiaomi: New CPU matches Apple cores single threaded, much faster multithreaded) #

https://twitter.com/lemire/status/2091894299289874926

小米（Xiaomi）新推出的处理器 Xring O3 引发了广泛关注。该芯片采用台积电 3nm 工艺，拥有高达 44MB 的总缓存，超过了大多数笔记本电脑 CPU。其最大的核心 C1-Ultra 支持 SME2（矩阵/AI 加速）和 SVE2（数据并行 SIMD），拥有惊人的 21 个执行端口，其中 6 个支持 128 位 SIMD 操作，比当前 Intel/AMD 处理器的执行端口更多。在 Geekbench 测试中，单核得分约 3945，多核得分 15221，单线程性能接近苹果核心，多线程则大幅领先。尽管苹果可能很快发布新处理器，但这一趋势表明：核心正朝着更宽的执行单元、更多的 SIMD 和算术单元、以及更大的缓存方向发展。

HN 热度 684 points | 评论 464 comments | 作者：tosh | 8 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=49420873

  • 小米的 ARM C1-Ultra 芯片与联发科天玑 9500 相同，但手机散热和功耗限制下性能从 4000 分降至 3300 分。
  • 小米能制造类似联发科的芯片，作为第三大智能手机厂商，这对联发科和高通是坏消息。
  • 更多竞争对行业是好事，但世界制造依赖单一国家令人担忧。
  • 小米的 Xring O3 和联发科天玑 9500 均由台积电 N3P 工艺在台湾制造，未改变全球制造格局。

5. 安德烈森·霍洛维茨正在向一个黯淡的未来投资数十亿美元 (Andreessen Horowitz is investing billions into a bleak future) #

https://www.modelrepublic.org/articles/a16z-portfolio

安德烈森·霍洛维茨（a16z）正在塑造美国 AI 政策，但其投资组合中包含大量利用法律漏洞、开发有害产品甚至违法的公司。该风投公司通过超级政治行动委员会投入数千万美元影响政策，并推动削弱州级 AI 法律的行政命令。

其投资案例包括：

  • Doublespeed：经营“机器人农场”，用数千部真实手机创建虚假账号，冒充真人发布 AI 生成的广告，甚至针对老年人推销补充剂，违反平台政策及 FTC 规定。
  • AI 伴侣应用：与自杀和针对儿童的不当行为有关。
  • 深度伪造平台：托管数千个深度伪造模型，96% 针对可识别女性，用于生成儿童色情内容。
  • 赌博平台：试图规避现有法律，瞄准弱势用户。
  • 金融科技公司：涉及欺诈和非法行为。

这些公司明知规则却故意违规，或设计产品钻消费者保护的空子，从中获利，而公众承担代价。a16z 的合伙人希望制定规则，却已在鲁莽驾驶。

HN 热度 639 points | 评论 342 comments | 作者：reasonableklout | 16 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=49416055

  • 掌权者利用人性弱点（七宗罪）为自己辩护，声称只是利用而非创造新罪，社会协调问题无人愿意放弃，他们同时投资 Ozempic 和快餐，没有道德指南针。
  • 如果大部分人贫穷买不起，那么谁消费？系统需要有人购买。
  • 低人口天堂是目标，没有平民打扰。
  • 任何权力展示如果没有被统治对象就没有意义，这种“天堂”只是不断追逐极端，直到无处可去。
  • 无数人都会做同样的事（如游客淹没景点、社交媒体竞争），金钱和财产是新的，可能无处可去。
  • 新亿万富翁大多是中国人或印度人，需要更新种族仇恨的靶子。
  • 已经面临人口危机，不仅是退休金金字塔，还有谁照顾老人、制造汽车、当医生，发达国家低于替代率但掌权者没有计划。
  • 富人拥有一切除了时间，所以会投入一切去争取 10% 的永生机会。
  • 抱怨人口下降的人其实是在谈论种族替代，白人出生率低，少数族裔高。
  • 过度人口最终会导致低人口，不会为 10% 的永生机会牺牲一切。
  • 如果只剩下精英，谁来维护这个低人口天堂？
  • 仆人最终机器人，但宫殿经济是稳定的，资源诅咒国家中少数人拥有财富，其他人围绕他们形成同心圆。
  • 机器人必须足够智能才能自给自足，那时它们不会在乎人类。
  • “在意”是人类概念，机器人不一定有愿望，赋予机器人关心和改变的能力极困难。

6. 作为资深工程师，我如何找到要解决的问题 (How I find problems to solve as a staff engineer) #

https://lalitm.com/post/find-problems-staff-engineer/

作为一名资深工程师，作者发现值得解决的问题并非靠“战略性思考”，而是通过以下方法：

  1. 吸收问题而非请求：日常倾听同事遇到的困难，深入挖掘他们真正的需求，而不是直接接受他们提出的解决方案。主动与跨团队人员交流，获取更广泛的视角。
  2. 让问题积累：不要一听到问题就行动，等待问题在不同团队重复出现，或表面不同的问题暴露出相同本质，从而避免浪费精力。
  3. 寻找共同模式：通过散步等方式让思路自然连接，将多个看似无关的请求归纳为同一个底层需求（如用户想自定义 UI 而非添加特定功能）。但需警惕，优雅的假设未必真实，需验证。
  4. 构建前进行压力测试：低风险时直接行动；不确定时先做原型验证，确保方向和需求真实可靠。

HN 热度 549 points | 评论 161 comments | 作者：vanpra | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=49411643

  • 技术行业整体趋势是工程师自下而上的自主权在减少，更多转向自上而下的产品管理主导模式。
  • 随着经验增长，工程师的自主权反而下降，而非增加。
  • 过去可以自主决定远程办公或先做项目再汇报，现在需要事先解释并获得批准。
  • 即使在同一公司长期工作，过去成功的项目在新管理层眼中可能被视为“失败”，导致被轻视。
  • 管理层为了获得奖金和晋升，倾向于忽视过往成功、推动新项目以获取更多预算和权力。
  • 股东对“停滞”感到不安，这是导致不断追求变化的原因之一。
  • 工程师若告诉管理层现有系统足以低成本实现新功能，反而可能自掘坟墓。
  • 高能力工程师常被调去“救火”，若不分清高/低风险任务，容易陷入停滞或 burnout。
  • 职位越高，受到的约束反而越多，因为要处理更复杂的问题并面对更苛刻的上司。
  • 在公司不盈利或资金紧张时，自上而下地转向能直接带来销售的功能是自然且合理的。
  • 存在大量“工作表演”，主管不关心实际业绩，只关心工作是否按可预测的方式执行以显得自己称职。

7. 微软画图和照片应用对本地生成的输出也嵌入了不可见的 GUID 水印。 (MS Paint and Photos inivisibly watermark even locally generated output with GUID) #

https://xusheng.dev/posts/reversing/mspaint_invisible_watermark/main/

微软画图和照片应用在本地生成的 AI 图像中嵌入了服务器颁发的 GUID 作为不可见水印。

逆向工程揭示了画图和照片如何将服务器颁发的 GUID 嵌入到本地生成的 AI 图像的像素中。

微软画图支持本地和云端图像生成，画图和照片也内置了本地 AI 模型。这两个应用会将提示词发送到远程服务器进行审核，服务器返回一个 GUID 以及审核后的提示词。这个 GUID 作为不可见水印嵌入到本地生成的图像中。一个单独的可见水印设置并不控制这个不可见水印。在 Copilot+ PC 上，图像生成是本地完成的，但提示词审核仍然是远程的。微软披露画图会向 AI 生成的图像添加 C2PA 元数据。AI 生成的图像保存仅限于支持 C2PA 的格式：PNG、JPEG、GIF 和.paint。

这项研究始于对画图应用的好奇。作者发现微软在画图应用中添加了许多 AI 功能。起初以为它只是调用远程 API 进行图像生成，但分析后发现微软实际上在 Windows 中作为 Copilot 的一部分提供了本地模型。画图应用路径下存在四个.onnxe 扩展名的模型文件。其中 seg.onnxe 的格式已知，与字符串"Microsoft_2023"异或后即为普通 ONNX 文件。其他三个.onnxe 文件格式最初看起来不同，但后来发现算法未变，只是密钥不同。

在分析过程中，发现了一个 Watermarker.dll 文件。画图应用有一个设置可以嵌入可见水印，即在图像右下角添加一个小的 Copilot 标志。但该 DLL 文件大小为 1.67 MB，对于如此简单的功能来说异常庞大，这促使作者分析其是否也嵌入了不可见水印。

可见水印由 AddPerceptibleWatermark 函数添加。而另一个 WmkWriteWatermark 函数则在本地 Stable Diffusion 图像生成后被调用。如果 WmkWriteWatermark 失败，画图会将整个生成过程转为错误，而不是返回没有水印的图像。传入的载荷必须是 16 字节，实际上是一个 GUID。WmkWriteWatermark 不直接嵌入 GUID，其包装器构造了一个 18 字节的消息：0x4c || GUID[0..15] || (16 个 GUID 字节之和模 256)。核心编码器将可用图像尺寸向下舍入到 8 的倍数，并为每个位维护 144 个计数器，要求每个位至少放置三次。

在 WmkWriteWatermark 边界，载荷只是一个指针和长度。通过回溯调用者，发现画图 AI 中的 AddWatermark 函数接受一个 winrt::guid 参数，确认 16 字节的水印载荷确实是一个 GUID。进一步追踪发现，这个 GUID 实际上来自网络请求。在画图运行本地图像模型之前，AIServices.dll 会将提示词和风格发送到远程服务器进行审核，服务器返回的响应中包含这个 GUID。

HN 热度 506 points | 评论 207 comments | 作者：ComputerGuru | 8 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=49421158

  • 本地生成并不意味着完全本地操作，这可能是隐私侵犯，DPA 应该调查。
  • MS Paint 不再是简单的像素画图应用，添加了 AI 功能，但基础工具如橡皮擦、缩放旋转等质量差。
  • 背景移除功能很实用，节省时间，但其他工具（橡皮擦、缩放）效果锯齿严重。
  • 有人推荐 ComfyUI 做背景和去水印，但回复说 Paint 的便捷性无可替代。
  • 像素化曾是 90 年代的特点，但现在成了 bug。
  • 文章提到的是 AI 生成图片的标准水印标记，不是隐私问题。
  • Paint 不应该有 GenAI 功能，应该保持简单。
  • 现代 Notepad 也变得臃肿，有自动更正、富文本、Copilot，不如以前简洁。
  • WordPad 被删除，但仍有三分之一用户使用，微软把两个工具合并了。
  • 抱怨 Windows 的人应该考虑切换，但企业环境切换成本高。
  • 有人用 Metapad 替代 Notepad。
  • 有人喜欢 Notepad 的暗色模式、标签页、自动保存等新功能。
  • Notepad 的默认编码改为 UTF-8 无 BOM，是好的改变。
  • AI 是红鲱鱼，真正问题是微软在每张图片中秘密添加唯一标识符，可能被用于追踪。

8. 如果我是 17 岁，我会从头学习如何构建大型语言模型（LLM） (I were 17, I’d learn how to build LLMs from scratch) #

https://twitter.com/paulg/status/2091544343589060625

Paul Graham 在 X 上表示，如果自己 17 岁，会从头学习构建大型语言模型（LLM），并利用能获得的硬件训练尽可能强大的模型。他补充说不会急于创业，而是先打好知识基础，未来自然会产生更好的创业想法。

Yann LeCun 回应称，他会先研究为什么 LLM 能写文章却不能打扫房间，然后在大学和研究生阶段学习能解决这一问题的课题，探索超越 LLM 的方法和架构，以快速学习执行物理任务。

HN 热度 498 points | 评论 601 comments | 作者：bilsbie | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=49412396

  • 年轻人应深入理解 LLM 的工作原理，不是为了职业，而是为了培养直觉，知道何时该用、何时不该用。
  • 即使从头构建 LLM，依然无法理解其为何如此运作，因为能力是涌现的，无法像 OS 那样拆解分析。
  • 学习构建涌现系统（如随机梯度下降）应成为基础课程，这是重要技能。
  • 机械可解释性研究尝试理解 LLM 内部，但极其困难，类似神经科学，普通人难以参与。
  • “构建”本身不足以理解，需要探究“为什么”，例如梯度下降中的巧妙技巧。
  • 对高维系统建立直觉很困难，许多研究只是尝试、测试并事后合理化。
  • 工程师可以浅层理解大部分，深层理解少数部分，就像对 CPU 架构的认知。
  • 但 LLM 领域缺乏完美解释的理论，当前抽象是归纳得出的，未经严格检验。
  • 原始 Transformer 的每个部分都被替换改进，这对年轻人来说是绝佳的创新机会。
  • 发展对高维系统的直觉是可能的，但真正理解 LLM 的具体参数仍是开放问题，直觉有限。
  • 关注通用原则和具体应用，就能解锁大量实用价值，无需完全理解内部机制。

9. 可执行文件即 SQLite 数据库 (Executable Is a SQLite Database) #

https://fzakaria.com/2026/08/23/your-executable-is-a-sqlite-database

这是一个关于用 SQLite 数据库替代 ELF 作为可执行文件格式的技术探索文章。

作者 Farid Zakaria 在博士论文期间就开始研究这个想法，但当时反馈不佳。随着 LLM 的进步，他重新审视并开发了一个名为 SELF（结构化可执行与可链接格式）的原型。

核心观点：

  • ELF 本质上就是一个数据库，只是它用手工方式实现了许多数据库原语（如字符串驻留、索引等），而 SQLite 是自描述的、极其稳定的格式。
  • SELF 文件只需要两个核心表就能运行：self_meta（ELF 头信息）和 segments（加载映像），符号表也简化为一个带索引的表。
  • 许多 ELF 工具的操作可以简化为 SQL 查询：strip 变成 DELETE+VACUUM，patchelf 变成 UPDATE，ldd 变成 SELECT 查询。
  • 实现方式：利用 SQLite 的应用 ID 字段标记 SELF，通过 binfmt_misc 机制让系统识别并调用解释器执行。
  • 目前有一个 elf2self 转换工具，可以将 ELF 文件转换为 SELF 格式。

HN 热度 482 points | 评论 90 comments | 作者：setheron | 19 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=49415271

  • 将 SQLite 数据库作为可执行文件容器，可以打包不同平台指令集（如 WebAssembly）和原生代码，让加载器根据机器能力选择合适版本。
  • 学术圈对这类想法反馈不友好，但不必在意，有些人会因嫉妒而贬低新想法，需学会辨别真实反馈与操纵性言论。
  • 用 SQLite 作为可执行文件容器是 zip 容器（如 jar/ooxml/epub）的自然扩展，ELF 格式过于复杂，而 SQLite 更简单易用。
  • 低层系统研究在学术界不受欢迎，因为同行评审圈子不熟悉，且现在论文更偏重性能而非艺术性。
  • SQLite 的虚拟表功能可以挂载文件系统为 SQL 数据库，非常强大，可能极其有用。
  • ELF 本身也是一种数据库，所有结构化数据都是数据库，SQLite 文件格式只是有更好的客户端工具来查看。
  • 数据库概念最初指企业中央信息仓库，而非特定数据结构，与 ELF 和 SQLite 的“数据库”含义不同。
  • 如果设计得当，SQLite 可执行文件格式可以取代大部分 AppImage 使用场景，更高效。
  • 可以在 SQLite blob 中压缩节内容，因为无法直接 mmap 文本页，必须复制。
  • SQLite 可执行文件可以支持强大的插件系统，通过定义符号的 BEFORE/AFTER/REPLACE 钩子实现动态链接和运行时重链接。
  • 利用 SQLite 文件格式易用性，可以打包多个独立可执行文件及其共享依赖，通过 argv[0]选择运行，类似 busybox。

10. 编码专业知识将因依赖 AI 而崩溃 (Coding expertise is going to collapse from AI reliance) #

https://larsfaye.com/articles/ai-coding-will-prevent-expertise

AI 编码工具正在阻碍专业技能的培养。文章指出，AI 编码助手需要深厚的专业知识才能有效使用，但新手过度依赖这些工具反而会削弱学习过程。研究显示，使用 AI 辅助的初学者往往跳过关键规划步骤，产生“能力错觉”，实际表现反而更差。真正的专家直觉来自长期实践中的试错和摩擦，而非单纯观察或对话。文章强调，AI 工具无法替代经验积累，新手若想成为专家，必须经历解决问题的艰难过程，而非完全依赖 AI 生成代码。

HN 热度 408 points | 评论 414 comments | 作者：larsfaye | 7 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=49421554

  • 企业领导层要求手动写代码就是错的，工程师产出代码速度远超人类审查能力，工作变成过滤 AI 生成的 Jira 工单和模板。
  • Jira 工单从简洁需求变为包含大量代码变量和 LLM 模板的冗长文本，需要费力找出实际产品变更。
  • 编码部分已被 LLM 替代，但验证方案、判断问题正确性、在时间约束下选择最佳方案等非编码经验仍有价值。
  • 软件工程成熟度已抽象掉复杂算法，日常工作中很少需要实现新算法，LLM 填补了知识转移的最后一环。
  • 类比电子表格，AI 让非技术人员能自主构建复杂应用，无需通过 IT 团队，且速度比电子表格普及更快。
  • 工程师已告知所有人不要自己实现任何东西，使用免费库，这加速了抽象和依赖。
  • 基础知识和洞察力来自对基础原理的深入理解，如同 NHL 球员持续练习基本功。
  • 以前发现实现比预期困难可能意味着功能不值得做，AI 可能改变这种信号。

Hacker News 精彩评论及翻译 #

Anthropic’s best AI model struggles to attract use… #

https://news.ycombinator.com/item?id=49413750

Where Anthropic f’ed up was treating their monetization the way they treat model training. Turns out that success in experimentation is not transferrable.

They have tried to find the highest that the market pays for sota models; however, on the consumer side, this is just too confusing and unsettling:

“You can only use Fable for a week as a part of your plan” “Be ready! You have to start paying per token!” “Nevermind! we extended it for a couple more weeks” “Wait, now it’s up to half your usage” “Ok, now its…”

Most people want to not care. We want our AI like electricity – Kind of just there no matter how easy/hard is for the supply. You don’t want your electricity company to be on the brink of cutting you off any second.

That’s Anthropic. You don’t feel they want to give you a dependable service for an, albeit premium, price. It’s a constant bargaining game. That forces people to look beyond the walled garden. There, they find models that are fine… and without the shenanigans.

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Anthropic 搞砸的地方在于，他们把商业化的方式搞得像训练模型一样。结果证明，实验上的成功并不能通用。

他们试图找到市场对顶尖模型能承受的最高价格；然而在消费者这边，这种做法实在太令人困惑和不安了：

“作为你套餐的一部分，你只能使用 Fable 一周”“做好准备！你必须按 token 付费了！”“算了！我们又延长了几周”“等等，现在它占你用量的一半了”“好吧，现在又……”

大多数人希望不用费心。我们想要 AI 像电一样——无论供应难易，它就在那里。你不想让电力公司随时可能切断你的电源。

这就是 Anthropic。你感觉不到他们想以（即使算高端的）价格提供可靠的服务。这是一场持续的讨价还价游戏。这迫使人们看向围墙之外。在那里，他们找到了还不错的模型……而且没有这些幺蛾子。

I were 17, I’d learn how to build LLMs from scratc… #

https://news.ycombinator.com/item?id=49416016

There’s this dilemma where in theory there’s a ton of demand for engineers that can do real LLM machine-learning, but in practice there are very few available positions and entrepreneurship opportunities.

The reality is that an incredibly small minority of companies in the world do any real training or optimisation. It’s unnecessary and inefficient for most purposes unless you are fully dedicated to being an LLM company, and still then it’s a struggle. Those few that do train, they spend most of their budget on compute and have relatively small teams.

Getting experience in this field requires having access to very expensive hardware to begin with. And the skills will be quite hard to convert into any real value for someone, leading to a decent income, unless you have a ton of funding from patient investors, or you have decent contacts in Bay Area networks to get hired at the right place.

With all due respect, paulg is in somewhat of a bubble, this is not congruent with the global situation.

oersted

存在这样一个困境：理论上，对能真正进行大语言模型机器学习开发的人才需求巨大，但实际上，可用的职位和创业机会却极少。

现实是，全球只有极少数公司会进行真正的训练或优化。对于大多数场景来说，这既不必要也不高效，除非你全身心投入做一家大语言模型公司，即便如此也依然艰难。那些真正做训练的公司，大部分预算都花在算力上，团队规模也相对较小。

要在这个领域获得经验，首先需要接触到非常昂贵的硬件。而且这些技能很难转化为对他人的实际价值，从而带来可观的收入，除非你拥有来自耐心投资者的巨额资金，或者你在湾区有良好的人脉网络，能进入合适的公司。

恕我直言，paulg 多少有些身处泡沫之中，这与全球实际情况并不相符。

MS Paint and Photos inivisibly watermark even loca… #

https://news.ycombinator.com/item?id=49421902

The AI aspect of this is a red herring. The real problem is that they’re secretly adding in a unique identifier into every image you create. If somebody does not like your meme, they can just send a copyright subpoena to Microsoft to instantly get your full name, address, email, phone number, and any other data associated with your Microsoft account. Just like age verification, this is another weapon in the war against internet anonymity.

weberer

这方面的AI其实是在转移视线。真正的问题在于，他们悄悄地在每张你创建的图片里植入了一个独特的标识符。如果有人不喜欢你的梗图，他们只需向微软发一份版权传票，就能立刻获取你的全名、地址、邮箱、电话号码以及与你的微软账户相关的任何其他数据。就像年龄验证一样，这是针对互联网匿名性战争的又一件武器。

I were 17, I’d learn how to build LLMs from scratc… #

https://news.ycombinator.com/item?id=49417689

A lot of people here are responding to the message but not to the meaning.

It would be a good idea for young people to deeply know how these programs work. Not so that they can spend their career building them, but so that they can approach the next class of problems we’ll all start trying to solve, with intuition all the way down to the weights and underlying mathematics. And also, to develop a healthy intuition of when “Just LLM it” will not be the right choice.

“Build an OS” wasn’t a common university project because we were all expected to go out and work on Windows, but because understanding the bare-metal firmware for a computer helps you deeply understand how to intuit building for a whole class of problems.

mattlutze

很多人都在回应这个信息本身，却没有回应它的含义。

年轻人深入了解这些程序的工作原理是个好主意。不是为了毕生致力于构建它们，而是为了能够凭直觉一路深入到权重和底层数学，从而应对我们即将开始尝试解决的下一类问题。同时，也要培养一种健康的直觉，知道什么时候“直接用大语言模型”不是正确的选择。

“构建操作系统”之所以不是常见的大学项目，并不是因为大家都被期望去开发Windows，而是因为理解计算机的裸机固件，能帮助你深刻理解如何凭直觉构建解决一整类问题的方案。

Coding expertise is going to collapse from AI reli… #

https://news.ycombinator.com/item?id=49421984

100%

We’re already seeing this at the enterprise level. Companies have dictates from leadership that “if you’re writing code manually, you’re doing it wrong.”

Okay, that kind of works for a while. We are indeed producing a shit-ton of code, but the reality is that engineers are pumping out code faster than the humans can understand and (honestly) review it. That sounds great until you realize that “hey Claude, read this Jira ticket and implement the feature in this code base” isn’t really worth $200K/year.

This is all complicated by the fact that we’re also losing our grasp on reality from the other direction because we have leadership air dropping AI generated manifestos on the product owners and product owners having to use AI to transmute all that shit into 1,500 word Jira tickets that are 10% necessary feature work and 90% LLM boilerplate.

So now you have software engineers whose job has changed radically to the point that the hardest part about being a software engineer is just filtering through AI generated artifacts from all directions just to try to get a feature out the door.

ryandvm

100%

在企业层面我们已经看到了这种现象。公司领导层下达指令：“如果你还在手动写代码，那就是在做错事。”

好吧，这种模式一开始确实管用。我们确实产出了海量代码，但现实是工程师们编写代码的速度已经快到了人类无法理解也无法（老实说）真正审查的地步。这听起来很美好，直到你意识到"嘿Claude，读一下这个Jira工单，然后在这个代码库里实现这个功能"根本配不上20万美元的年薪。

更复杂的是，我们也在从另一个方向失去对现实的把握——因为领导层空投AI生成的宣言给产品负责人，而产品负责人又不得不借助AI把那些垃圾转化成1500字的Jira工单——其中10%是必要的功能需求，90%是大语言模型生成的套话模板。

于是现在软件工程师的工作性质彻底改变了，做软件工程师最难的部分变成了：为了把一个功能发布出去，得先过滤四面八方涌来的AI生成产物。

Anna’s Archive Owes $340 Million, Lost Several Dom… #

https://news.ycombinator.com/item?id=49421267

Long live Anna’s Archive. I stand on the shoulders of the Internet, Wikipedia, Anna’s Archive, Z-Library, LibGen, YouTube, Hacker News, Reddit, and Sci-Hub.

I deeply admire the people who are obsessed with their passions and strive to build things that will lay the foundations for others.

num42

安娜的档案馆万岁。我站在互联网、维基百科、安娜的档案馆、Z-Library、LibGen、YouTube、Hacker News、Reddit和Sci-Hub的肩膀上。

我深深敬佩那些执着于自身热爱、努力创造为后人奠定基础的人。

I were 17, I’d learn how to build LLMs from scratc… #

https://news.ycombinator.com/item?id=49416907

Yes. It’s like looking at the (Apollo) moon rocket launch and then suggesting teenagers should learn to build rockets in their garages for the coming space age.

It is viable as a toy project, but there are vanishingly few career opportunities.

yobbo

是的。这就像看着（阿波罗）登月火箭发射，然后建议青少年为即将到来的太空时代学习在自家车库里造火箭。
作为玩具项目是可行的，但职业机会几乎为零。

Xiaomi: New CPU matches Apple cores single threade… #

https://news.ycombinator.com/item?id=49421598

This is still an ARM C1-Ultra. Same one used in Mediatek dimensity 9500, which also got more than 4000 points in GB6 lab test. But actual results inside phone with smartphone cooling and wattage requirement became close to 3300.

But perhaps the most important thing, Xiaomi is now able to make chip similar to Mediatek. They are the third largest Smartphone manufacturer by shipment volume. And they are still growing.

This is bad news for Mediatek and Qualcomm.

ksec

这还是那颗ARM C1-Ultra。和联发科天玑9500用的是同一款，后者在GB6实验室测试中也超过了4000分。但在手机实际环境中，受散热和功耗限制，最终成绩接近3300分。

不过或许最重要的是，小米现在已经能做出接近联发科水平的芯片。按出货量算，他们是全球第三大智能手机制造商，而且仍在增长。

这对联发科和高通来说都不是好消息。

OpenAI: GPT 5.6 Sol price reduction (until at leas… #

https://news.ycombinator.com/item?id=49421351

The fact that AI models can be so easily distilled and replicated is such a stroke of luck.

10 or 15 years ago if one had asked me to envision a future where a private company invents artificial intelligence, I’d have thought for sure they’d have a massive moat, be very difficult to catch, and it would create an almost instant monopoly.

Rather, it seems that selling intelligence might end up as a race to the bottom.

Who woulda thought that just having access to enough textual inputs and outputs and a vaugely similar transformer architecture would be enough to copy-cat rather useful intelligence.

eigenspace

AI模型能够如此轻易地被蒸馏和复制，这真是一种极大的幸运。

如果十年前或十五年前有人让我设想一个未来——一家私营公司发明了人工智能，我肯定会以为他们会拥有巨大的护城河，极难被追赶，并且会形成近乎瞬间的垄断。

然而，现在看来，出售智能可能最终会变成一场逐底竞争。

谁能想到，仅仅拥有足够多的文本输入和输出，以及大致相似的Transformer架构，就足以复制出相当有用的智能呢？

Andreessen Horowitz is investing billions into a b… #

https://news.ycombinator.com/item?id=49418267

“A man who wishes to make a profession of goodness in everything must necessarily come to grief among so many who are not good. Therefore, it is necessary for a prince, who wishes to maintain himself, to learn how not to be good, and to use this knowledge and not use it, according to the necessity of the case” – Niccolo Machiavelli

It’s a self fulfilling prophecy… while us commoners, or so called “activists” or ethicists ponder and debate on culture, morality, law and ethics… The powerful are just living an alternate life devoid of all these moral qualms and are have clearly distanced themselves from the mundane, have distanced themselves from the guilt or any kind of accountability. In their eyes, they are just capitalising on the human tendencies which have been always existed (the seven deadly sins), so the “absolve” themselves pretty quickly by saying that they are not creating new “sins”, just leveraging, or allowing the people to go along those sins.

They think, why should they be the ones to not capitalise on them, if someone else might and will. It’s a coordination problem of our society. No one wants to let go. They want to hedge, they invest in ozempic and invest in fast-food at the same time, there is no moral compass guiding them. It’s for us commoners to debate and think about.

pulkitsh1234

“一个在任何事情上都标榜善良的人，在如此多不善良的人中间必然遭遇不幸。因此，一个想要维持自身地位的君主，必须学会如何不善良，并根据情况的需要，运用或不运用这种知识。”——尼可罗·马基雅维利

这是一种自我实现的预言……当我们这些普通人，或所谓的“活动家”或伦理学家，在文化、道德、法律和伦理上思索和辩论时……那些掌权者却过着另一种生活，完全摆脱了这些道德顾虑，显然已远离了世俗的琐碎，远离了内疚或任何形式的责任。在他们眼中，他们只是在利用人类一直存在的倾向（七宗罪），因此，他们很快就能“开脱”自己，声称自己并非在创造新的“罪”，只是在利用或允许人们沿着这些罪孽前行。

他们认为，既然别人可以并且一定会利用这些，为什么他们自己就不能呢？这是我们社会的协调问题。没有人愿意放手。他们想要对冲，一边投资奥泽匹克，一边投资快餐，没有任何道德指南针指引他们。这只能由我们这些普通人来辩论和思考。

I were 17, I’d learn how to build LLMs from scratc… #

https://news.ycombinator.com/item?id=49416109

While knowledge is always great, I would encourage people not to seek advice from successful people like this (survivorship bias).

Moreover I am not sure it is even good advice? Would you advise a 17 y.o. to learn how transistors work or how to code (i.e. is LLM training the right level in the stack)? LLM training, a discipline where relevant work is already out of reach for 99.999% of budgets really as essential as this post implies?

koe123

虽然知识总是好的，但我建议人们不要像这样向成功人士寻求建议（幸存者偏差）。
而且我不确定这甚至算是好建议？你会建议一个17岁的年轻人学习晶体管的工作原理还是如何编程（即LLM训练是否是栈中的正确层级）？LLM训练，这个领域的相关工作已经超出了99.999%的人的预算，真的像这篇文章暗示的那样重要吗？

Fable and the end of the free lunch #

https://news.ycombinator.com/item?id=49412015

The real revolution is Deepseek v4 flash and similar models (GPT 5.6 Luna, muse spark 1.2, mimo, etc…) - Genuinely good performance for a tiny fraction of the cost of Fable and even GLM etc…

I think a lot of people would be very content if they never got smarter, and just kept getting even cheaper/faster. Of course, both things continue to happen on a seemingly monthly basis

nchmy

真正的革命是Deepseek v4 flash和类似模型（GPT 5.6 Luna、muse spark 1.2、mimo等）——以Fable甚至GLM等模型的一小部分成本，就能获得真正良好的性能。

我认为很多人会非常满足，如果这些模型不再变得更聪明，而是继续变得更便宜、更快。当然，这两件事似乎每个月都在同时发生。

How Europe is killing makers and micro-entrepreneu… #

https://news.ycombinator.com/item?id=49419725

One of the biggest problems that I have in the EU is that it’s almost federated. EU will pass laws, countries will adopt those laws, but you end up with 20-24 different versions of those laws. With some countries being strict or lenient about the law that everyone agreed to. And a lot it is written from the perspective that large corporations are the only ones who do business throughout the EU. It’s completely missed that small entrepreneurs may also want to take part. Modern technology makes it feasible, but old ideas just drags it down.

yardie

在欧盟，我遇到的最大问题之一就是它几乎是个联邦化体系。欧盟会通过法律，各成员国也会采纳这些法律，但最终会产生20到24个不同版本。有些国家会严格执行大家一致同意的法律，有些则宽松对待。而且很多法律的制定视角都假定只有大型企业才会在整个欧盟开展业务，完全忽视了小型创业者也可能参与其中。现代技术让这成为可能，但陈旧的观念却拖了后腿。

How I find problems to solve as a staff engineer #

https://news.ycombinator.com/item?id=49412007

The author notes:

One caveat: my experience comes mainly from working on infrastructure and developer tools at large companies, on teams where engineers have a lot of bottom-up autonomy to influence their roadmaps. In a more top-down environment, there may simply be less room to work this way.

I wonder if the overall trend in tech is that engineers are experiencing less bottom-up autonomy and more top-down controlled environments. I would be curious to see how many tech companies (or the average engineer’s experience) have changed from being tech led where engineers have autonomy to being more product management led. My suspicion without evidence is that the overall engineering autonomy has decreased over the years as the culture of tech has (in my opinion) shifted away from tech focus to more business, management, product focus with engineers just as the widgets who are tasked with fulfilling the goals of business, management, product.

all hypothesis, only anecdata

wpasc

作者提到：

需要说明一点：我的经验主要来自大型企业的基础设施与开发者工具岗位，在这些团队中，工程师拥有大量自下而上的自主权来影响路线图。而在一个更偏重自上而下的环境中，可能根本就没那么多空间以这种方式工作。

我想知道，技术行业的整体趋势是否正在让工程师经历更少的自下而上的自主权，而更多的自上而下控制环境？我很想了解有多少科技公司（或者说普通工程师的体验）已经从“技术主导、工程师拥有自主权”转变为“产品管理主导”。虽然缺乏证据，但我猜测，随着技术文化（在我看来）从技术导向转向更偏向商业、管理、产品导向，工程师沦为完成商业、管理与产品目标的工具人，过去这些年整体工程自主权已有所下降。

全是推测，仅仅是轶事证据。

Over 170k Nonprofits Lost All Their Data. Is Micro… #

https://news.ycombinator.com/item?id=49411696

Yep, this is the sort of thing happens when you’ve deeply internalized that trustworthiness and continuity is not important. Microsoft today is not a serious company, it is not run by serious people, and it is at the forefront of a deeply unserious industry.

12_throw_away

是的，当你内心深处已经彻底接受了可信度和持续性并不重要时，就会发生这种事。如今的微软不再是一家严肃的公司，它也不是由严肃的人在运营，而且它正处在一个极其不严肃的行业的最前沿。

Anthropic’s best AI model struggles to attract use… #

https://news.ycombinator.com/item?id=49413828

Yeah, I agree with this. The constant state of “…will the rug be pulled?!?” does discourage relying on it as a model and building a workflow on it. Anthropic used to just be a reliable thing you could play with. Now it’s this constant source of anxiety.

It also didn’t help that the government yanked it which adds another source of anxiety since OpenAI is on much better terms with the administration and the administration seems corrupt enough that they would mess with Anthropic if they got a big enough donation from OpenAI.

But anyway after Sol entered the picture, I don’t think Anthropic can get away with this as much and I also think they’re going to face a massive backlash from Max subscribers if they do end up ending the +50% promotion at the end of the month because Sol is a Fable peer and priced very competitively.

fluidcruft

是的，我同意这一点。那种“会不会被突然撤走？”的持续焦虑确实让人难以将其作为可靠模型并围绕它构建工作流程。Anthropic曾经是个可以放心使用的可靠选择，现在却成了焦虑的源头。

此外，政府的干预也无济于事——这又增添了另一层担忧，因为OpenAI与政府的关系要好得多，而且这届政府似乎腐败到足以在收到OpenAI的大额捐赠后去给Anthropic使绊子。

但无论如何，自从Sol出现后，我认为Anthropic不能再这么肆意妄为了。而且如果他们在月底真的结束那项+50%的促销活动，恐怕会面临大量Max订阅用户的强烈抵制——因为Sol是Fable的同类产品，且定价极具竞争力。

My agent.md to improve LLM-assisted code quality #

https://news.ycombinator.com/item?id=49411956

A bunch of these should be enforce with linting, that way people who still hand-craft code get the same kind of feedback, e.g. Always use {}, even on a one-line “if” statement. & Keep function names short. Less than 30 characters.

Then this one really is a pattern that creates a lot of churn:

  • Add a small, to the point, comment to explain what the block does and why. Use examples when possible. Propose ASCII drawings to explain complete systems.

The what is the code.

OptionOfT

其中许多应该通过代码检查工具强制执行，这样即使仍手工编写代码的人也能获得同样的反馈，例如：始终使用花括号，即使是一行"if"语句。以及保持函数名简短，不超过30个字符。

而以下这条模式则会造成大量反复修改：

  • 添加简短切题的注释，解释代码块的作用及原因。尽可能使用示例，也可用ASCII图说明完整系统。

I were 17, I’d learn how to build LLMs from scratc… #

https://news.ycombinator.com/item?id=49417041

It’s like looking at the early internet and then suggesting teenagers should write browsers as their projects instead of webpages.

bmacho

这就像回顾早期互联网，然后建议青少年应该把编写浏览器作为项目，而不是编写网页。

Woman stranded in Spain after UK’s eVisa system mi… #

https://news.ycombinator.com/item?id=49418298

This is not a software issue (not directly).

Sure, the software has a bug. Software does. Almost always. What is broken here is that it is possible to get stuck in an airport with no possibility of escalating sensibly to a chain of human beings with agency to resolve it. You could have a software process which works 99.9% of the time, and have staff at hand which could solve any solvable remaining issues like this one. They call the Home Office internal hotline, explain the issue, resolve it by manually interfering on the spot (and have a bug filed), and everyone carries on.

Instead, we demand a 100% correct system, and save money on actually having people around who can deal with the edge cases and make sure everyone has a good time. Of course, getting a project from 99.9% to 100% costs a lot of money, because that includes literally all edge cases ever (getting to 100% is as likely as reaching ∞ by multiplying any given starting number by 2 until you reach it), and so it will likely end up being more expensive in budget overruns than the 99.9% plus humans system.

Obviously, politicians must choose for the fictional 100% case, because they can’t afford the cheaper 99.9% plus human one.

Freak_NL

这并非一个软件问题（至少不完全是）。

当然，软件确实存在漏洞。软件向来如此，几乎总是这样。真正的问题在于，人们可能会被困在机场，却无法合理地将问题升级到有决策权的真人处理链中。你可以设计一个99.9%时间都能正常运行的软件流程，同时安排人手随时处理剩余的可解问题（比如这类情况）。他们致电内政部内部热线，说明情况，通过现场人工干预解决问题（并提交漏洞报告），然后一切恢复正常。

但我们却要求一个100%完美的系统，并省下雇佣能处理边缘案例、确保每个人体验良好的人员费用。当然，把项目从99.9%完善到100%需要巨额成本，因为这意味着要覆盖所有可能的边缘情况（达到100%就像从任意数字开始不断乘以2试图抵达无穷大一样不可能），所以最终预算超支可能比“99.9%系统+人工”的方案更昂贵。

显然，政客们必须选择虚构的100%完美方案，因为他们承担不起更便宜的“99.9%系统+人工”方案。

How I find problems to solve as a staff engineer #

https://news.ycombinator.com/item?id=49411890

Funny people should have that problem. I have spent most of my career in the startup space, and my experience has consistently been that the amount of problems to solve is vastly larger than what I can reasonably achieve in my waking hours.

So I don’t find problems to solve, I try to assess which problems are most urgent, or which solution solves several of them at once. Learning to get that kind of prioritisation right to keep all teams and customers happy and productive is what I’m very proud of in my career.

9dev

有趣的人才会有那种问题。我的职业生涯大部分时间都在创业领域，我的经验一直是：需要解决的问题数量远远超过我在清醒时间内能合理完成的量。

所以我不是去找问题来解决，而是试着评估哪些问题最紧急，或者哪个解决方案能同时解决好几个问题。学会把这种优先级排对，让所有团队和客户都满意且高效，这才是我职业生涯中非常自豪的事。

Why Sal Khan’t: On Learning by Making but Teaching… #

https://news.ycombinator.com/item?id=49410492

Overall, I do agree with the thesis but:

Now… how does Sal Khan want my kid to learn?

Watch a video.

I find this a little uncharitable. I learned a lot of math at a young age from Sal Khan’s early videos (back when he used to erase by switching to a black pen and scribbling across the entire screen) and, to put it in the author’s terms, it served as an easy-to-digest scaffolding on top of which to build a deeper understanding. I don’t think Khanacademy ever sold itself as a magic learning resource that removes the need to work out problems yourself.

skulk

总体上，我同意这个论点，但是：

那么……Sal Khan想让我的孩子怎样学习？

看视频。

我觉得这有点不厚道。我小时候从Sal Khan早期的视频中学到了很多数学知识（那时他擦除内容的方式是切换到黑色笔然后在整个屏幕上乱涂），用作者的话来说，这些视频提供了一个易于理解的框架，在此基础上可以构建更深层次的理解。我不认为可汗学院曾把自己宣传为一种无需自己动手解题的神奇学习资源。

Anthropic’s best AI model struggles to attract use… #

https://news.ycombinator.com/item?id=49419208

This isn’t the reason I’m considering leaving Anthropic.

I don’t think I can tolerate its writing style anymore. Reading Claude output is starting to cause actual psychological harm. I have tried many ways to get it to stop writing in its stupid punchy linked-in marketing-team voice, and I can’t.

Is there a model out there that sounds sound this awful? It’s like rubbing sand into the folds of my brain.

kibibu

这并非我考虑离开Anthropic的原因。

我再也无法忍受它的写作风格了。阅读Claude的输出开始对我的心理造成实际伤害。我尝试过很多方法让它停止使用那种愚蠢的、像LinkedIn营销团队一样咄咄逼人的语气，但都失败了。

有没有哪个模型听起来也这么糟糕？这就像把沙子揉进我的脑沟里。

Andreessen Horowitz is investing billions into a b… #

https://news.ycombinator.com/item?id=49417428

Lee’s stated goal was to “desensitize everyone to the phrase ‘cheating.’” If you say it enough, he argues, “cheat begins to lose its meaning.” A16z praised Lee’s approach as “rooted in deliberate strategy and intentionality.”

Investors: but surely they won’t cheat me !

vintermann

李宣称的目标是“让所有人对‘欺骗’这个词麻木”。他认为，如果你说得够多，“欺骗”就会逐渐失去意义。A16z称赞李的方法“植根于刻意策略与意图”。

投资者：但他们肯定不会骗我！

How Europe is killing makers and micro-entrepreneu… #

https://news.ycombinator.com/item?id=49420499

A couple of things to note:

  1. The EU commission wanted a single central registry

  2. It was the member states, via the Council of Ministers, that torpedoed this.

  3. The EU now advises its member states to not implement/enforce this

  4. Until the correction, which is on its way, can be fully enacted.

So the same old same old: member states do shitty stuff and blame the EU.

mpweiher

几点值得注意：

  1. 欧盟委员会曾希望建立一个单一中央登记系统。

  2. 正是成员国通过部长理事会否决了这一方案。

  3. 欧盟现在建议其成员国不要实施/执行这一规定。

  4. 直到正在推进的修正案能够全面生效。

所以还是老一套：成员国干坏事，却把锅甩给欧盟。

Xiaomi: New CPU matches Apple cores single threade… #

https://news.ycombinator.com/item?id=49421180

I can feel the scores of messages being sent to the federal government from lobbyists saying what a threat Chinese hardware is to national security.

fishfasell

我能感觉到游说者们向联邦政府发送的大量信息，声称中国硬件是对国家安全的威胁。

Anthropic’s best AI model struggles to attract use… #

https://news.ycombinator.com/item?id=49412107

They’ve put themselves in a corner. Fable was too good and they gave it away with the $20 plan. It had to be a big step from Opus 4.8 to show progress, and Opus 4.8 is GREAT at coding in many different domains.

But they’re getting killed on token cost. They have to get people paying more for tokens. So then they put Fable in the $200 plan and release Opus 5. I’m suspicious of Opus 5. It is mostly worse than 4.8. It seems like they nerfed it to create more distance between it and Fable.

So what have most of us done? Stayed on Opus 4.8. The statistics bear this out. 4.8 still dominates.

Now they’re stuck. If they take 4.8 away, everyone will riot. If they make Opus 5.x better than 4.8, they disincentivize everyone from moving to Fable and most importantly, paying more.

Really, all they can do is take the L for now and just let 4.8 be the apex of the $20 pro plan for the foreseeable future while they work like hell to make Fable THAT much better that it earns the $200 to $infinity that they really want everyone to pay.

bentt

他们把自己逼到了墙角。Fable表现得太好了，结果却被放进了20美元的套餐里。要想展示进步，Opus 4.8必须迈出一大步，而Opus 4.8在多个领域的编程能力已经非常出色。

但他们在Token成本上吃了大亏。必须让用户为Token支付更多费用。于是他们把Fable放进了200美元的套餐，又发布了Opus 5。我对Opus 5持怀疑态度。它大部分地方比4.8还差。看起来像是他们故意削弱了Opus 5，好让它和Fable拉开更大差距。

所以大多数人做了什么？继续留在Opus 4.8上。数据也证明了这一点：4.8仍然占据主导地位。

现在他们进退两难。如果移除4.8，所有人都会抗议。如果让Opus 5.x比4.8更强，那大家就没动力转去Fable，更关键的是，没人愿意付更多钱。

说到底，他们现在只能认栽，在可预见的未来让4.8继续作为20美元专业版的巅峰，同时拼命把Fable做得更好，好让它配得上那个200到无限美元的价格——他们真正想让所有人掏的钱。