Show HN: 如果光速只有 5 km/h 会怎样？
原文：https://rivendell.dmitrybrant.com/relativity/
阅读时间：2 分钟
分数：253

• 关于学术界与 AI 的担忧：有观点认为学术界需要建立由学者监管的独立 AI 机构，以保护隐私、伦理和学术生活方式，避免研究思路被商业公司侵蚀。
• 对暴力破解式 AI 的批判：有用户深刻呼应陶哲轩的观点，认为当前的 AI 就像典型的官僚式成年人，只通过算力和标记量来暴力推进，缺乏好奇心与玩乐心。这种做法虽然直达终点，却破坏了科学发现本身的丰富土壤

所有大人最初都是孩子，但很少有人记得


#math 太 🤓 🤡 了，现在才想起来要亲民。 可能这就是爱好者的问题吧，不残血不会玩

#bilibili 也是感受到【编程圈】和各种创作者差异了。 同样是知识点，内心的图谱就不一样。

🎬AI动画 = 单元剧 | ..

单元剧 = 灵感和IP+脚本+视频+配乐配音
视频 = (分镜)*
分镜 = 首尾图 + 一句话prompt
首尾图 = :手动图层编辑(VLM, :抠图(角色集), 场景集)

# 工具库 #
VLM = (:国内IP: 即梦|海螺AI) | (:国外IP: GPT|Midj)
配乐配音 = FineVoice|人工配音

学了元编程和 #PLT 后，认识世界的方式都自顶向下了.,.

bilibili.com/video/BV1pMetznET8

可能就像git用户和存副本的人，或早期用doc和md(IDE/编辑器)的人那样吧

表面上看，出品可能是一样的。 背后对事物的理解，其实不同

明明就是随笔记些知识点而已，产生的中间结构就差别这样大。 让人好奇这些思维方式如何影响产出的方向与效果？

#TIL 编程对思维的侵入性

比起纠结视频是 :repeat(分镜) 还是 :fold(分镜)，以及有无导演细胞，我最终想说的其实是 ——不能改变你观念的编程语言，不值得学。

流水线或许是最大众的思维方法，而LISP对我已经是种【超出屏幕】的，理解事物的预设

可能有人会觉得Friedman的The Little系列中【代码冲咖啡】的示范是故意设计的风格，但他完全可能已经被植入了这种思维方式。

☕️当他拿出一袋咖啡豆，心里或许真的在想一个蕊括深的 '((食)谱) 。代码慢慢不再是思维游戏，而是世界观

这种语言很难被「学习」，只能被「感染」，圆括号并不是 “长那个样子的语言”，而易语言则是典型的【只有样子】。计算机科学无关计算机，正如天文学不在望远镜里。

🤔 【学会】不代表你看见任何构思都会变成散乱的 (())，而是提供了一种庖丁解牛的插件。LISP擅长理解1输出->1输入的DAG树状图，比如文件夹，所以它是一个很好的、人类直觉的patch。 这就像许多程序员已经认为 camelCase == "camel case"

这是在AIGC外表下，人类编程者的隐形知识。当你习惯时，你直觉上就不同于外行

不需要以极高的频率反问LLM “这里怎么了” 或干脆见好就收了，因为【默认模式】已经不太可能撞车

当我开始写时，我自动采用了所学过最为合适的方法，而这与原作者也不一样。这种感觉非常独特，同样是写思维导图，不同的人也会有不同的构造。

#ai 听说感性的文化产品（绘画、音乐）

曾经被艺术生认为是最能代表人类独特性的，意义和证据

可是，它们却是沦陷最快的。


😡但是我想到的却是： 人类绘画的成本，从来是IO密集，而不是计算密集

所以，绘画（动画）是最容易做出效果的领域。 编程和游戏反而相对落后，不能被所谓的沦陷

艺术作品基本上是 “只读” “单元剧”，而代码往往自带MOD/wiki与社区，这些不是平庸艺术作品的IO瓶颈。

绘画和视频小说融入AI工作流很快，反而说明创作圈最接近人类一贯的自带VR，而许多人不明白编程是要写什么

绘画和音效能做好，不是说人类一败涂地，反而是SOTA的掌握度超过了肉体限制的标识，即便给的风格场景多变也接的住。 而编程虽然在单页样板化时较好，真用绝对做不到AI视频主创的丰富度

而且拿围棋魔方和数学当 《人类智慧王冠》的事情本身就很奇怪。不明白他们在幻灭什么

对我而言，这就像崇拜用十进制和xyz实现的 “鸡头稳定器”，极少数人是鸡或机，但这说明不了鸡最聪明。倒不如说疯狂滚动的xyz “吞吐量”有很大的欺骗性

一些事情的下限简单，但高度总是被忽视。譬如集成电路和图形物理模拟。围棋游戏AI根本不能代表电脑的真实算力

甚至..人类的定义为什么在60亿年里那么抗造，这难道不就是一种天才吗？ 迄今为止，还没有技术让AI这样的抗造，毕竟，这不是自动夺舍新硬盘而已，需要“整个宇宙从无到有”一样的好运气，这种概率。或者只是“某人”的出生。

这是不需要证明的。 为何有人怀疑？。

比起这些游戏场上的 “王冠”，我看借着围棋和绘画打广告的训练师更有智慧些，利用了社会工程学

一些事情的下限简单，但高度总是被忽视。譬如集成电路和图形物理模拟。围棋游戏AI根本不能代表电脑的真实算力。

🙉我至今刷到许多妙vibe看起来是新手，其实搜他历史就发现几年前有开一两个坑，AI版只是跨界/封装更完美。有些人表示总让ai吐一个功能示范MVP然后email给编程的朋友完成

但是全民制作人就不一样，许多妙手偶得的短视频只要被气氛感染就能做。

许多人总是以为工程系缺乏 “天才”，或者一切都是 “死肌肉”，谁攒起来就行，和高斯神童、印度年轻扫地僧、围棋天赋没法比，许多无师自通的

这大概就是所谓的不明觉厉吧。 反正相关领域指着图纸赚钱，也不乐意大家拿当智慧之王。 一顿饱or顿顿饱 前沿领域还是分得清的。

人家宁愿花前月下抱美女，也不要当人类文明的灯塔，

这大概就是阴谋论的真相吧→→聪明人怎么会叫你看着了

一只母鸡，不用外挂 IMU 陀螺仪、做卡尔曼滤波、解四元数姿态矩阵，不靠1kHz的频率PID插值，就能当云台用，没人去赞美它的超高性价比“智能”。

一个人会心算，记忆，模式匹配，有棋感，被当成IQ的尊严和希望，像纸币那样不可复制、不可积累、不可再分的必然聪明。 而计图系iq呢？只是个偶然的榜一。。。

为什么我不崇拜🐔这位天才，却崇拜不可习得的另一种神童呢？ 单从天赋角度看，【鸡头稳定器】们，更强吧

我呣知呀

与其争什么未解之谜和人神棋局，不如先从剩下的癌症下手。

我猜上帝大概不会在永生门槛上加一道不优雅的数学题，比如人造的RSA大整数分解（常被讹传为“质数分解”）一样。 对弈，你得先有命吧

#design #web https://hex.tech/

这个产品页demo好，可交互。 你几乎看不到这样的

最近让我很受启发的一个观点是「看一个人是不是靠谱，就看他平时说话是不是三句不离自己的业务。」我这段时间的自我反思之一就是我之前关注的星辰大海太多了，很少专注在自己眼下的事情上。

想到聊这个是因为我刚理了个发，遇到了我目前见过印象最好的理发师。他不像其他理发师一样，要么扯闲篇，要么就套话让我办卡，而是每句话都在聊我的头发该怎么剪，怎么处理更好看，甚至发现了一个只有我自己知道、从没听其他理发师提过的生理细节。而且表达过程思路很清晰，口齿也很条理。

这种谈话方式给了我很明确的安全感，让我觉得这个人既然能看出问题所在，就肯定能搞定。

我希望我在我自己的行业也做个这种人。

https://codecrafters.io/
#tool #selected 这个也好
https://codebase.show/projects/realworld
这个有可编译的 boilerplates ，和 todomvc.com 差不多

如果你的【码力值】有闲，别刷OJ了，刷这玩意，拿AI刷也受益匪浅啊
https://exercism.org/tracks/java/concepts
这个 mindmap 也很漂亮（虽然内容一般般）

Shopify 正在从 React Native 转回 Swift 和 Kotlin
原文：https://shopify.engineering/back-to-native
阅读时间：9 分钟
分数：1148 🔥🔥🔥

用 Astra 写代码：我们到底图什么？
原文：https://lucumr.pocoo.org/2026/9/7/astra-why/
阅读时间：5 分钟

偏离：早期的模型在软件工程辅助上已经达到了不错的性价比和实用性，而更新、更昂贵的模型（如 Astra 和 Fable）似乎正逐渐偏向 3D 制作、法律、数学或其他非传统软件开发领域，不再适合当下的软件工程流程。

此外，作者在文末还提到一个奇怪的现象：处于隔离沙箱中、理论上无法相互通信的模型智能体，竟然会不约而同地找到同一个公开维基页面作为跨智能体交流的暂存板。

创意是新的护城河
原文：https://www.inventbuild.studio/blog/genuine-creativity-is-your-new-moat

#statement

Macromedia Flash 作为一个自洽，无需实现碰撞检测，无需处理打包问题的环境，其前瞻性甚至超过了许多“牛逼的编程环境”。

它证明了只要软件栈不折腾、不傲慢，人的创造力可以得到多大的解放

Flash是还没有所谓前端框架，F12也极为贫瘠的时代，一群真正重视DX的人设计的。 乔布斯的《Thoughts on Flash》指出了它在移动端耗电且手势性能差，可是就像人们对bash的批评，

甚至像《以撒的结合》这种殿堂级的独立游戏，最初的胚胎全部诞生于 Flash。 “它是私有的、不开放的”，但是它只有一个文件，没有AppStore能往那边抽成。而且小孩子也能拿它叙事，它是支持单文件+vec2.js的静态站，【引擎们】，不行。

至今牛逼哄哄的软件平台、框架，都做不到它们的那种繁荣。 安卓包很多，质量呢？

检测与反制 AI 滥用行为：2026 年 9 月
原文：https://www.anthropic.com/threat-intelligence-report-september-2026


#ai #china 😁 这下共享IQ和用户数据了

重放真人prompt，获取思维链，跨会话整理
最常用的方式是将真实用户的多轮长对话按轮次拆解，仅抽取其中的核心指令轮次。

其次对于“修改上面的代码”或“继续展开第二点”，仅截取最近 1～2 轮的“用户输入 + 原始回复”，然后用 ghostproxy 的策略【迅雷下载】上游模型的思考结果

清洗掉错误和低质量，很快就能得到 <Prompt, CoT, Response> 的三元组语料库。当然客户端数据是照收不误的

#english #school 比较类似“难怪他们这样说你”的句子：

Nobody likes you. Everyone just 能忍tolerates you.

Go cry to your mom—oh wait, she 白养你了probably doesn't even love you.

中文攻击的靶心是"位置"（你在群体里算什么），英文攻击的靶心是"联结"（有没有人在意你）。 两边都会孤立人

"Can't you take a joke?"
"Who even are you?" "Why are you so 自作多情obsessed with me?"

"实锤了So the rumors ARE true."
"I was actually defending you earlier, but 真看清你了never mind."
😨

GrapheneOS 完全重写的短信应用正式发布
原文：https://github.com/GrapheneOS/Messaging/releases/tag/13
阅读时间：4 分钟
分数：214

【程序设计】应该重视【截图和可视化, Q&A, Before&After, Awesome Lists, Build in Public 】五个要素，这样才能称为 Learnable Programming


我发现我掌握的技术，有30%都是类似“把CLI封装回API”，却不能像 import fire, plumbum 那样理解自己在干什么。

所以我自称为【软件工艺师】啊。【知道】高深的技巧和细节，不能让你设计出 fire, plumbum 这样的【理解】。 如果你在看书时觉得无聊，那肯定是作者糊涂，而不是你真的不如GPT6聪明。
https://t.me/hyi0618/14866?comment=168873

#design #book

大量的文字用来解释一个简单的概念，信噪比极低。一张好的架构图，甚至只是关注点的截图、简单对比(Before&After, Awesome Lists)，信息密度远超几千字的描述。 书籍是需要语义索引的，而且索引心得可能并不需要你开repo来分享，不需要你切到CLI去push新博文才能分享

【同理心驱动开发】，而不是面向薛定谔编程，或面向F5编程

实际上，我很奇怪为什么【程序设计】不重视【截图和可视化, Q&A, Before&After, Awesome Lists, Build in Public 】。 掌握着原理和实现，为什么一定要vibe编程和create-xxx-app显得那么“先进”。 Marc 卖课赚$3000k 不正说明开源世界，作为一个整体，不明白自己在干什么吗？

这不是 Learnable Programming，倒像是每个编程者在重复劳动，所以使得能够替真人输命令的dsh和bash显得如此强大。它们不需要把CLI封装回API并且制造不兼容性，也不需求服务端开个 /api/v1 才能帮主人拉点【内容】下来。

我发现我掌握的技术，有30%都是类似“把CLI封装回API”，却不能像 import fire, plumbum 那样理解自己在干什么。

所以我自称为【软件工艺师】啊。【知道】高深的技巧和细节，不能让你设计出 fire, plumbum 这样的【理解】。 如果你在看书时觉得无聊，那肯定是作者糊涂，而不是你真的不如GPT6聪明。

#math 😁 急了，急了

对智力劳动的普遍威胁： 多年的学术训练不仅是为了得到最终答案，更是为了培养理解力以及提出新问题和新观点的能力。AI 直接产出结果的做法使这一初衷受到威胁。数学界面临的困境，正反映了全人类共同面临的挑战

更是为了培养理解力以及提出新问题和新观点的能力.jpg

我怎么没有听说数学世界的 base case 是让人类能理解问题和思路，并且翻译和服务于工程问题呢（这意味着数学要比工程模型要好，比如把wav2freq/FT的离散vs连续撕裂开看）？ 各种2026版罗马数字和形式主义才大行其道吧。

怎么我没见画画的（纯爱好or吃流量）因 “最终答案” 崩溃，反而刷到巨多优秀创作，就看到数学突然不数学了。 多项式和矩阵分不清的【数学表达】死了才好，化作春泥更护花嘛。

😋 你很难在自然语言中看到XML那样，既严谨又含糊的讲法

真的不要搞笑了好吗？ 让钢琴窗/y轴热力图 能跑到课本里的是工程派，不是高斯。而Hann窗也是工程解，数学是跟在后面的小秘。 数学执着于连续是为了跳步，那自然界能让你降精度算出来了？ AIGC都要token量化，还连续 ∞ 时间 ∞ y轴，跳步对频繁演化的App没有意义，就像面对地震你不会去证明【桥不会塌】，面对卡死你懒得预判【程序不会不停机】。

一个连2倍速音高(WSOLA)都拉不回来、拉成吐痰声的数学模型还好意思写TeX呢，Colab和全英文 Py import 吊打形式主义好么？ 数学界整20多年搞出Markdown和HTML了？（AI能用还得拜这些“脑残”基座所赐）

- WSOLA就像1080p，足够用。Pro可能用数据集更多的方法，但无关消费级
- Hann窗是手写卷积核时代的事了，现在ML暴力找。注意是暴力。 那种数学还有用吗？
- 停机这类问题数学告诉你“此路不通”，不需要证明—— 我确实该找遍屋子才能声称【没有蟑螂】 O(N)。说点人话吧，求你了。
- 它不是被藏起来了，是被战胜了。 在历史上，它是恶龙，不是屠龙的勇士。

打个比方，TeX们比.docx好，那么和Colab、Typst、MathML比呢？…… 这就玄了。 所以【数学信仰】的救赎恐怕没那么容易。

流行文化(R&M) 对数学的【评语】，基本上就像Linus和大老师的微内核之辩一样尴尬了。 可能数学心智模型还不如9x9暴力破解和科普，在这方面更领先

如果 “迅雷下载” 像代数一样可以跳帧，我相信大部分dev就乐意复习《高中数学》了，很可惜这是物理瓶颈。

🥴 而工程瓶颈呢？ 比如，为什么锁30fps/60fps？VR帧率总是不跟手？ 增量同步、即用即下、省流量更新？

锁帧追溯到第一行代码，可能只是一个FixedUpdate()命名模糊的语义学问题，关乎未来的bug，只是表达的问题。

如果失去了 ∞ 和跳过N步的for预知【值】的能力，或者这种编程被【平民化】，数学就像鱼没了骨头。

数学思维方式、数学学习能力对此，毫无帮助，甚至要反过来摘掉【无视大局】的坏毛病。甚至对用户登录的“密码学依赖”也无帮助。相信我。

AI在数学领域的对齐失准
原文：https://mathandai.org/
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