论文:有趣的工作更不易受AI影响 -- Thesis: Interesting work is less amenable to the use of AI
文章核心观点是:有趣且值得做的工作相比无趣的工作,更不容易被人工智能取代。作者观察到许多人因使用AI而提高效率,但认为若将工作交给AI,可能会失去上下文并违背“专注做好一件事”的原则。
问 HN:有哪些资源可以找到非智能家电? -- Ask HN: Any resources for finding non-smart appliances?
文章讨论了寻找非智能家电的资源问题,指出大多数家电如洗衣机通常是“智能可选”的,即使不启用智能功能也能正常使用。此外,许多家电本身并不具备智能功能。作者还提到,添加的每个功能都可能增加故障风险,导致设备在短期内需要维修或更换,尤其是与核心功能无关的逻辑板等问题。尽管并非所有人都关注减少浪费,但许多人希望有选择权。
Deno 2.4 -- Deno 2.4
Deno 2.4版本带来了多项新功能和改进,包括重新引入的deno bundle命令,支持导入文本和字节,内置OpenTelemetry的稳定化,新的--preload标志用于修改Deno环境,以及更简便的依赖管理工具deno update。此外,还增加了脚本覆盖率收集、权限变更、条件性package.json导出等功能,提升了开发体验和工具链的灵活性。
LLMs不应取代治疗师 -- LLMs should not replace therapists
研究表明,大型语言模型(LLMs)在表达污名化和不恰当回应方面存在问题,这阻碍了它们安全地替代心理健康提供者。这些缺陷表明,LLMs在处理敏感心理健康问题时仍需改进,以确保其能够提供安全、有效的支持。
为什么英语不使用重音符号 -- Why English doesn't use accents
英语不使用重音符号的原因主要源于历史和文化因素。在中世纪,诺曼征服后,英格兰的书写习惯受到法语影响,逐渐简化了拼写系统,省略了重音符号。此外,英语的广泛传播和标准化过程中,为了便于学习和使用,进一步减少了对重音符号的依赖。这种简化使得英语在书写上更加简洁,但也导致了一些发音和拼写的不一致。
加密学101——加密学入门课程 -- Crypto 101 – Introductory course on cryptography
《Crypto 101》是一门面向程序员的免费密码学入门课程,适合不同年龄和技能水平的学习者。课程内容涵盖SSL/TLS等完整系统的基础知识,包括块密码、流密码、哈希函数、消息认证码、公钥加密、密钥协商协议和签名算法等。通过实践学习,学员可以掌握如何利用常见密码学漏洞,如伪造管理员Cookie、恢复密码甚至在后门随机数生成器中植入漏洞。课程以PDF格式提供,无DRM限制,适合各种设备使用。该课程最初是2013年PyCon大会上的演讲,现扩展为书籍,重点在于破解密码学。
Claude代码专业版限制?睡觉时也能破解 -- Claude Code Pro Limit? Hack It While You Sleep
Claude Auto-Resume 是一个 Shell 脚本工具,用于在 Claude CLI 任务因使用限制中断后自动恢复执行。它能够检测到 Claude 的使用限制,智能等待并在限制解除后自动恢复任务。该脚本在执行 Claude 命令时使用了 --dangerously-skip-permissions 标志,意味着任务会跳过权限检查自动执行,因此建议仅在受信任的环境中使用,并仔细审查提示内容。适用于开发环境中因使用限制中断的任务恢复,但不建议在生产系统或涉及敏感数据时使用。
英特尔Lion Cove P核与游戏工作负载 -- Intel's Lion Cove P-Core and Gaming Workloads
Intel最新推出的高性能CPU架构Lion Cove在指令执行效率、执行引擎重组和数据缓存层次结构上进行了多项优化,相比前代Raptor Cove在SPEC CPU2017基准测试中表现显著提升,尤其在IPC子测试中。在Arrow Lake桌面平台上,Lion Cove与AMD的Zen 5性能相当,整体优于Raptor Cove且功耗更低。然而,游戏性能是许多爱好者关注的焦点,游戏对CPU的需求与生产力工作负载有所不同。
非拟人化视角下的LLMs -- A non-anthropomorphized view of LLMs
文章批评了在讨论“对齐”或“AI安全”时,人们往往赋予大型语言模型(LLMs)近乎神奇的人类化能力,而实际上LLMs只是矩阵乘法与非线性的结合。作者通过比喻解释了LLMs的工作机制:将文本视为在高维空间中的路径,LLM根据之前的路径计算下一个词的概率,并随机选择下一个词。作者认为这种机制并不复杂,不应被过度拟人化。
使用GCC构建Rust编译器 -- Building the Rust Compiler with GCC
作者热爱研究Rust编译器,并计划在夏季使用GCC而非LLVM来构建Rust编译器。这一过程称为“引导”,分为三个阶段:首先使用现有的基于LLVM的Rust编译器构建GCC代码生成器,然后用GCC重新构建Rust编译器,最后再次使用第二阶段的结果进行验证,以确保两个阶段生成的编译器行为一致。