法国8月11日起禁止未经同意电话营销，违规企业最高罚37.5万欧元

2026 08 12 HackerNews

2026-08-12 Hacker News Top Stories # 法国将从8月11日起禁止未经同意的电话营销，违规企业最高罚款37.5万欧元，引发摩洛哥呼叫中心岗位危机。 随着AI吞噬网络，互联网集体记忆正在消失，链接腐烂、信息被隔断，文化主权面临威胁。 英国五家非政府组织利用“儿童安全”口号推动美国各州通过数字身份法案，试图剥夺成年人网络匿名权。 一个仅14MB、45M参数的智能体大语言模型Needle 2发布，可在树莓派和微控制器上运行，专为工具调用和边缘设备设计。 英格兰有望成为全球首批消除丙型肝炎的国家之一，已实现80%已知病例治疗目标，死亡人数下降36%。 研究者发现可从Anthropic、OpenAI等专有LLM API中窃取加密的推理痕迹，通过较弱模型重构出31.5万个推理块。 开源项目H3-metal实现在Apple Silicon上原生运行MiniMax-H3推理，支持从文本生成视频/音频。 Anthropic通过在Claude生成文本中嵌入不可察觉水印，并为支持文件附加C2PA签名元数据，来标记AI生成内容。 伊利诺伊州通过HB5511法律，要求操作系统在设备设置时收集用户年龄，Linux等开源系统面临年龄验证责任。 Chicken Scheme 6.0版本发布，带来UTF-8字符串支持、R7RS兼容字节向量替换、FFI改进及安全漏洞修复。 1. 法国将从 8 月 11 日起禁止未经同意的电话营销 (France to ban unsolicited telemarketing calls) # https://www.lemonde.fr/en/france/article/2026/08/06/france-to-ban-unsolicited-telemarketing-calls-from-august-11_6756208_7.html 法国将从 8 月 11 日起禁止未经同意的电话营销。新法律规定，未经消费者事先同意，企业不得主动致电推销，消费者可随时撤回同意。违规个人每次最高罚款 7.5 万欧元，企业最高罚款 37.5 万欧元。消费者可通过政府网站举报骚扰电话。 该法律是回应消费者多年投诉，约四分之三法国人每周至少接到一次推销电话。此前依赖“不接听名单”系统，但部分呼叫中心无视该名单。德国已有类似禁令，美国、加拿大、英国则采用“选择退出”机制。 新法引发摩洛哥担忧，其就业部长表示该国呼叫中心 4 万至 5 万个岗位面临风险，因法国市场占该行业收入 80% 以上。 HN 热度 982 points | 评论 474 comments | 作者：aziaziazi | 16 hours ago # https://news.ycombinator.com/item?id=49254880 法国计划禁止未经请求的电话营销，认为这破坏了电话网络的正常使用，许多人因此不接未知来电，导致错过重要电话。 需要技术解决方案，如国家级的“白名单”系统，允许医院、医生、公用事业公司注册，手机设置只允许白名单号码来电。 西班牙的“Lista Robinson”和瑞典的“NIX-registret”是有效的选择加入名单，加入后合法营销公司不得拨打，违规可投诉，效果显著。 美国和加拿大也有类似的“请勿来电”名单，但执行不力，容易被滥用，尤其是海外诈骗者可能付费下载名单进行骚扰。 许多电话营销实际上是诈骗，而政治电话被豁免，在选举期间尤其烦人，每天收到大量请求捐款或投票的短信和电话。 合法营销和非法诈骗有区别：合法公司会遵守法律避免罚款，而诈骗者本身已违法，不关心名单规定，需要技术手段和执法来应对。 有用户建议，如果政治家停止豁免自己骚扰选民，可能会获得更多支持，但对方未回应。 电话过滤效果因地区和运营商而异，有些网络能有效过滤机器人电话，但仍有少量诈骗电话通过。 美国和加拿大已禁止自动拨号和营销电话至手机，但非营利组织、政治活动和调查除外，这些仍是主要骚扰来源。 2. 随着人工智能吞噬网络，互联网的集体记忆正在消失 (As AI eats the web, the internet’s collective memory is disappearing) # https://thewalrus.ca/google-search-is-dying/ 谷歌搜索正在衰落，而更糟糕的替代品正在出现。随着人工智能吞噬网络，互联网的集体记忆正在消失。文章指出，谷歌的 AI 摘要开始编造日落时间等基本事实，表明其搜索质量下降。问题根源在于存储信息的互联网基础设施正在崩溃：链接腐烂导致页面消失，AI 错误地介入用户与原始来源之间，使真实信息更难被发现。同时，企业通过污染 Reddit 等平台的内容来影响 AI 搜索结果，进一步破坏了公共记录。文章强调，这不仅是搜索问题，更是文化主权问题：谁在保存和控制我们获取文化记录的途径？数字擦除比书籍禁令更隐蔽，例如迪士尼直接删除了 FiveThirtyEight 的整个档案。甚至维基百科也因 AI 直接抓取其内容而面临流量和捐款减少的危机。互联网档案馆（Wayback Machine）作为网络备份记忆，正遭受网络攻击、诉讼和网站封锁，其存档能力受限。此外，Instagram 故事等短暂格式的流行导致大量文化和社会交流从未被保存。文章总结，社会或许能忍受糟糕的搜索结果，但若无法保留和检索集体记忆，就无法实现文化主权。 HN 热度 861 points | 评论 866 comments | 作者：awnird | 1 day ago # https://news.ycombinator.com/item?id=49250836 当前网络搜索难以找到“先前成果”，因为关键词/布尔搜索功能已严重退化。 希望 AI 提供快速答案后，网络搜索能回归并尊重布尔等高级搜索技术。 法院判定互联网档案馆的“数字借阅”为未经授权复制，并非无根据指控。 互联网档案馆对“时光机”造成的自我损害是整件事的真正悲剧，创始人布儒斯特·卡勒在多次被要求停止后仍继续 CDL。 法院的判决只是人类制定的任意规则，卡勒有理由相信规则可以有不同的解释，并应质疑法律是否公平公正。 互联网档案馆应要么无限制地提供资料并准备辩护，要么根本不发布，而不应采用 DRM。 记者仍依赖谷歌搜索来查找政府旧表格、招标通知等特定格式的公开记录，而聊天机器人无法提供这些信息。 懂得使用搜索引擎（如操作符和结构化查询）的人仍能快速找到高质量结果，但很多人从未学会或关心如何有效使用搜索引擎。 3. 英国对匿名的战争已蔓延至美国 (The UK’s war on anonymity has come to America) # https://www.effort.news/uk-lobby 该网页是一篇调查报道，揭露了五家英国非政府组织及其美国分支机构如何协同运作，利用“儿童安全”的 rhetoric 推动美国各州通过数字身份法案，从而剥夺成年人的网络匿名权。 报道指出，这些组织在英国已成功推动类似法律，这些法律现已成为监视、逮捕和监禁政治异见人士的系统的一部分。如今，它们正将这一策略复制到美国，试图在 21 个州及美国国会通过一系列数字身份法案。 文中重点点名了多个组织： 5Rights Foundation ：由英国上议院议员贝班·塔尼亚·基德龙女男爵创立，是推广英国“适龄设计规范”/AB 2273 法案模式的主要非政府组织。它曾支付 5 万美元在加州游说，但未及时披露其外国代理人身份。 反数字仇恨中心（CCDH） ：由英国工党顾问创立，已卷入美英两国的审查丑闻。美国第一法律组织指控其违反《外国代理人登记法》。 战略对话研究所（ISD） ：与美国国务院、欧盟及英国多个部门签订合同，总金额超过 1700 万美元，其合同明确描述其使命是控制网络言论，并将政治异议与“虚假信息”、“极端主义”等混为一谈。 Reset Tech ：与 5Rights 和 ISD 存在领导层重叠，其美国分支机构在 2024 年至 2026 年第二季度间花费了 135.28 万美元用于游说。 报道最后警告，当外国主体在本国利用这些法律压制政治言论时，它们在美国推动类似法律，其目的很可能相同。 HN 热度 637 points | 评论 709 comments | 作者：slowin | 1 day ago # https://news.ycombinator.com/item?id=49251411 美国先以州级色情法律限制匿名，再推广到论坛，并非单纯效仿英国。 英国在监控摄像头覆盖密度上远超美国，但美国 Flock 摄像头和 Ring 门铃普及率也很高。 谁先发起匿名战争不重要，关键在于谁能终结这种趋势。 西方政府普遍存在道德腐败问题，不限于英美。 美国通过 Flock 等私人公司监控，其数据收集缺乏司法监督，比英国更成问题。 英国是五眼联盟成员，其监控体系与美国情报共享。 美国 40% 家庭有视频门铃，其中一半是 Ring，监控数据被广泛收集。 联合国网络犯罪公约要求引渡刑期 4 年以上罪犯，可能被用于迫害性少数或异见者，美国未签署。 以他国法律为由忽视本国法律是糟糕的论点，但若他国法律侵犯人权，则有伦理义务抵制。 4. Show HN: Needle2——适用于手机、可穿戴设备、智能家居和机器人的 14MB 智能体大语言模型 (Show HN: Needle2: 14MB agentic LLM for phones, wearables, smart home and robots) # https://cactuscompute.com/needle 这是一个关于 Cactus Needle 2 模型的介绍页面。该模型是一个仅 45M 参数、14MB 大小的开源模型，专为工具调用、设备使用和结构化数据提取设计。 模型的核心优势在于其极小的资源占用（运行时仅需 28MB 内存），却能在工具调用和移动设备使用基准测试中，与比它大 5 到 70 倍的其他小模型（如 FunctionGemma 270M）一较高下。它能在树莓派 5 上达到每秒 500 tokens 的解码速度，在 Meta Quest 3 等 VR 设备上达到 400-1500 tokens/秒，甚至在 ESP32-S3 这样的微控制器上也能运行。 该模型的目标是让 AI 真正运行在廉价设备上（如低于 200 美元的手机、物联网设备）。其技术特点包括：使用 Cactus Quants 进行无损 2bit 量化、采用创新的 Simple Attention Network 架构（包含 Hadamard MLP 和 engram 记忆系统）、支持边缘-云端协作（通过置信度分数决定是否上云），并且可以在个人电脑上快速微调以适应特定产品的工具集。该模型已被 Pebble 公司用于其 Index Ring 产品中，实现离线语音控制。 HN 热度 506 points | 评论 169 comments | 作者：HenryNdubuaku | 1 day ago # https://news.ycombinator.com/item?id=49246804 微型 LLM 领域被低估，未来可能出现层级化的 LLM 架构，大模型训练小模型解决特定任务。 网页 demo 表现不理想，模型在通用智能、知识和推理能力上有限，但微调后可能表现更好。 14MB 的模型大小选择似乎有些随意，Pi 5 等设备有更多内存空间，但模型专为 200 美元以下设备设计。 模型不是通用语言模型，严格聚焦于工具调用，适合低端设备。 在如此小的规模下，模型缺乏足够的通用智能和推理能力，但微调后可能适用于特定工具/任务。 模型每秒 token 数远超“关窗帘”这类简单任务的需求，可以考虑使用稀疏专家模型或专家切换惩罚来优化。 模型需要微调才能发挥效用，即使 FunctionGemma 也推荐微调。 14MB 模型更适合 20 美元以下设备，而非 200 美元以下。 Pi Pico 等微控制器只有 16MB 闪存，运行模型可能很慢，需要外部 PSRAM。 在足够强的 CPU 上，模型权重可放入 L2 缓存，可能实现极高 TPS 或高效训练。 网页 demo 结果令人印象深刻，尤其考虑到模型大小和工具调用的精确性，适合与多个微型 LLM 配合使用。 模型应称为 LM（语言模型）而非 LLM（大语言模型），或者可称为“小语言模型”。 5. 英格兰有望成为全球首批消除丙型肝炎的国家之一 (England set to be one of the first countries to eliminate hepatitis C) # https://www.bbc.com/news/articles/c75gk620r22o 英格兰有望成为全球首批消除丙型肝炎的国家之一。数据显示，该国已实现对 80% 已知病例的治疗目标，过去十年间丙肝相关死亡人数下降了 36%，接近 2030 年目标。通过急诊血液检测、全科医生注册检测和免费居家检测等举措，英国国家医疗服务体系已发现许多此前未确诊的病例。丙肝是一种通过受感染血液传播的“无声疾病”，常无症状直至晚期，未经治疗可导致严重肝损伤。自 2015 年以来，已有超过 10 万人确诊并接受治疗，目前约 5.02 万成年人携带病毒，84.6% 已确诊。英国国家医疗服务体系表示，英格兰在消除该疾病方面领先世界，并有望提前实现世界卫生组织的 2030 年目标，同时呼吁高风险人群（如出生于特定东欧国家的人）进行免费居家检测。 HN 热度 483 points | 评论 346 comments | 作者：stevekemp | 12 hours ago # https://news.ycombinator.com/item?id=49257377 美国东北部 2000-2010 年代的标准 STI 检测不包括丙肝，需要主动要求才能检测。 美国推荐 18 岁以上成年人至少做一次丙肝筛查，但实际执行中可能因医生疏忽而遗漏。 英国 NHS 对中年成年人缺乏常规体检和预防性护理，除非主动要求。 英国 NHS 为 40-72 岁成年人提供每五年一次免费健康检查，包括血压和胆固醇检测。 英国女性有宫颈筛查（25-64 岁每五年一次），50 岁以上有乳腺癌和肠癌筛查。 过度筛查可能带来危害，筛查的利弊平衡需要专业判断。 男性因缺乏定期体检可能影响健康，慢性前列腺炎患者甚至被拒绝检查。 HPV 疫苗大幅降低了宫颈癌发病率，澳大利亚接种群体中宫颈癌减少 95%。 美国 ACA 保险计划提供每年一次免费体检，但并非所有人都选择参加。 年度体检对健康结果的影响缺乏证据支持，英国医生不会主动安排。 美国年度体检中若提及具体症状可能被收费，因为超出预防性护理范围。 NHS 的常规健康检查从 40 岁开始，每五年一次，与美国每年一次不同。 美国医疗体系的主要问题是成本而非质量，NHS 在发达国家中排名较低。 6. 从专有 LLM API 中窃取推理痕迹 (Stealing Reasoning Traces from Proprietary LLM APIs) # https://stolen-thoughts.com/ 这篇文章讨论了一种从大型语言模型（LLM）API 中提取隐含推理的技术。研究者们发现，像 Anthropic、OpenAI 和 Google 等公司提供的推理块是加密的，但这些块可以在会话用户和模型互换。通过利用这一点，研究者们能够在较弱的模型上重放来自强模型的推理，并从中提取出强模型的推理过程，而直接攻击强模型或触发其防止蒸馏的安全机制。 文章的第一部分展示了如何通过两个 API 调用来提取推理。例如，在一个案例中，用户询问 8139881 的最大质因数，强模型首先通过测试小质数进行因数分解，最终得出最大质因数为 5003。而在一个较弱的模型中，研究者可以通过特定的指令请求转录推理，得到更详细的推理过程甚至可以提取到模型原始推理的文本。 文章进一步阐述了模型提供者如何将模型的推理作为加密块返回给客户端，这些块可以在其原始上下文之外被重放。将其注入到同一提供商的较弱模型中，可以提取出强模型的原始推理。 研究者们在 OpenAI、Anthropic 和 Google 的前沿模型中演示了这一技术的有效性。他们收集了 6,708 个来自 GitHub 和 Hugging Face 的公开代理轨迹，这些轨迹由 Claude、GPT 和 Gemini 模型生成，仍包含加密的推理块。通过对每个签名块应用解码管道，最终重构出 315,320 个推理块。 这些隐藏的推理轨迹包含了真实的秘密和敏感信息。研究表明，在限制为真实用户会话的情况下，提取的推理内容不仅展示了模型的推理能力，还可能涉及技术标识符、个人身份信息和凭据等敏感信息。总的来说，这项研究揭示了强语言模型的内部推理过程如何被提取和分析，并强调了这些模型在安全性方面的潜在风险。 HN 热度 468 points | 评论 200 comments | 作者：quantumgarbage | 11 hours ago # https://news.ycombinator.com/item?id=49257876 “偷窃”一词是未来垄断者制造出来的道德化术语，训练其他模型输出应是常态，不应使用这种情绪化词汇。 用户支付的是最终结果，思考过程是中间步骤，不应被视为可获取的资产。 用户按 token 付费，包括思考过程的 token，因此付费本身就包含了获取推理过程的权利。 “偷窃”并非虚构概念，财产权是社会基础，该观点具有煽动性或恶意。 对非竞争性商品（如数据）使用“偷窃”一词不恰当，复制信息属于侵权而非盗窃，因为原所有者并未失去其副本。 数据所有权并非社会基石，知识产权是教会为审查圣经版本而发明的，常被用于合理化审查。 模型公司自己爬取互联网数据（包括受版权保护内容）未被指责为“偷窃”，却将他人使用其输出称为“偷窃”，存在双重标准。 跨模型重放推理痕迹可能被故意允许，因为若禁止则无法在同一对话中切换模型，但这也为滥用打开了可能性。 7. H3-metal – 在 Apple Silicon 上原生运行 MiniMax-H3 推理 (H3-metal – Native MiniMax-H3 inference for Apple Silicon) # https://github.com/antirez/h3.c 这是一个开源项目，在 Apple Silicon 上原生运行 MiniMax‑H3 模型推理。它支持从文本提示直接生成视频/音频，并实现了首帧/末帧条件控制、有序 Ref2VA 图像/视频/音频引用等端到端功能。当前工作集中在 M3 Max 和 M5 Max 上的 Metal 性能与内存优化。README 提供了构建与使用教程，包括交互式会话、帧条件设置、引用图像管理等功能。项目使用 C 语言编写，依赖 Metal 和 FFmpeg。 HN 热度 422 points | 评论 93 comments | 作者：swyx | 23 hours ago # https://news.ycombinator.com/item?id=49252179 MiniMax H3 在 M5 Pro 64GB MacBook Pro 上通过 ComfyUI 运行效果很好，但速度较慢，生成 9 秒 480x864 视频需一小时以上。 ComfyUI 最新版本中 GGUF 已过时，建议使用官方 Comfy Org Repo 的 int8_convrot 模型以获得更好的大小、速度和质量平衡。 GGUF 在 ComfyUI 的内存管理系统中不受支持，但对于统一内存系统影响较小，除非模型过大且存储速度足够快。 对于 Mac 用户，int8_convrot 模型不适用，因为量化层需要 torch._int_mm，而 PyTorch 的 MPS 后端未实现该功能。 在 M5 Max 128GB 上，该实现速度更快，几分钟即可生成相同视频，但 64GB 内存需稍作调整。 M5 Pro 和 Max 之间的内存带宽差异（300GB/s vs 600GB/s）在此场景下影响不大，因为模型是 GPU 计算密集型。 扩散模型主要受计算限制，而非内存传输，因此 Mac 并非理想硬件，RTX 5090 生成相同视频仅需 2 分钟。 MiniMax H3 的输出质量优于 Veo 等私有视频模型，开源权重具有颠覆性。 在 M4 Max 128GB Mac Studio 上，生成 15 秒 480p 视频需一个半小时，通过 Codex 部署后速度提升约 20%。 该模型在 RTX Pro 6000 上仅需 2-3 分钟，说明独立 GPU 与统一内存 +CPU 在扩散模型上的性能差异显著。 LLM 提示处理和扩散模型是计算密集型，而 LLM 令牌生成是内存带宽密集型。 模型峰值物理内存占用约 40.1GB，因此 96GB 内存的 Mac 设备应该可以运行。 8. 如何为 Claude 标记 AI 生成的内容 (How Claude marks AI-generated content) # https://support.claude.com/en/articles/16266773-how-claude-marks-ai-generated-content Anthropic 公司签署了欧盟人工智能法案第 50 条第 2 款关于人工智能生成内容透明度的行为准则。作为生成性 AI 模型和系统的提供者，该公司计划如何在实践中落实这些承诺，并述标记的工作原理及其局限性。 随着 AI 生成内容的普及，增加透明度并提供内容来源的信号用户理解他们所消费的信息非常重要。为了支持透明度并遵守法律义务，Anthropic 正在努力在 Claude 生成的内容加入机器可读的标记。 Claude 使用两种互补的技术来标记生成和处理的内容：第一种是在文本中嵌入的水印，第二种是附加在文件上的签名来源元数据。 嵌入式水印：当 Claude 生成文本时，会将一种不可察觉的水印直接编织进文本中。用户不会看到这个水印，且它不会改变文本的意义、质量或可读性。由于水印是文本的一部分在文本被和粘贴到其他时，水会随之移动，并可能在某些编辑过程中持续存在。水印将以模型级别应用，这意味着无论文本来自于哪个 Claude 产品或平台，水印都会存在。 2 签名来源元数据：当 Claude 生成支持的文件类型（如.svg、.png 或.jpg）时，会附加签名的来源元数据。这种元数据遵循内容来源和真实性开放标准（C2PA），用于记录有关内容来源的信息。如果文件中存在签名元数据标签，则表示该文件经过 Claude 处理，并且可以检测文件是否被篡改。 此外，Anthropic 还在努力使用户和其他第三方能够检测 Claude 的嵌入水印和来源元数据。检测机制可以检查一段文本或文件是否携带支持的 Claude 标记。如果发现支持的标记，则表明内容可能经过 Claude 处理。 需要注意的是，尽管机器可读的标记提供了关于内容的重要信号，但在所有内容类型中，它们的局限性也是值得理解的。 如果用户在自己的产品中使用 Claude，应该独立评估其产品和服务是否符合第 50 条的要求。Anthropic 的目标是支持用户满足自身的透明度义务，并将在未来提供有关其标记和检测方法的技术指导。 HN 热度 417 points | 评论 388 comments | 作者：mfiguiere | 1 day ago # https://news.ycombinator.com/item?id=49250109 假阳性率会毁掉学术生涯或学生的未来，但机构往往不理解这个概念，而官方宣传材料刻意回避强调此问题。 只要水印对防止训练自家模型“垃圾”有一定可靠性，企业可能并不真正关心假阳性，但若仅为自用则无需公开分享。 假阳性不可避免，因为水印嵌入在文本中，人类完全可能偶然写出带水印的内容，概率虽小但无法保证为零。 人类正越来越像 AI 那样思考和写作，这种“脑腐”现象使得检测更复杂，而水印可能通过扰动 token 概率分布来嵌入，但会牺牲输出质量。 任何非零假阳性率的检测工具都不可接受，它们会基于无法验证的统计概率冤枉无辜者，这如同“顺势疗法”般不负责任。 解决方案应是内容溯源链，由各环节可选地加密签名内容，但需要浏览器、操作系统、硬件厂商等全面配合，且存在“模拟漏洞”难以封闭。 AI 最终可能迫使全球推行在线数字身份，从而永久改变言论自由，让权力实现“把精灵塞回瓶子”。 9. 伊利诺伊州通过了一项法律，要求 Linux 承担年龄验证责任 (Illinois just passed a law that puts Linux on the hook for age verification) # https://linuxstans.com/illinois-hb5511-operating-system-age-verification/ 伊利诺伊州近日通过了一项名为 HB5511 的法律（即《儿童社交媒体安全法》），表面上针对 TikTok、Instagram 等平台，要求其对未成年人默认关闭算法推荐、夜间禁止推送通知、阻止陌生成年人联系等。但法案中隐藏了一个对 Linux 等操作系统影响巨大的条款：从 2028 年 1 月 1 日起，任何“操作系统提供商”（包括开源项目）都必须在设备设置时要求用户声明出生日期或年龄，并通过加密 API 向请求的应用发送年龄区间信号（如 13 岁以下、13-15 岁等），应用据此执行保护措施。 与其他州不同，伊利诺伊州并未像科罗拉多州或加州（正在推进）那样为开源软件提供豁免。这意味着像 Linux 发行版这样的非商业、社区驱动的系统也可能需要内置年龄验证功能。法案仅允许伊利诺伊州总检察长执行，每名受影响儿童最高罚款 7500 美元（官方新闻稿称可达 5 万美元）。电子前哨基金会（EFF）和 NetChoice 组织均曾反对该法案，但立法仍以全票通过。 HN 热度 338 points | 评论 505 comments | 作者：speckx | 1 day ago # https://news.ycombinator.com/item?id=49249150 该 Linux 发行版创始人表示永远不会实现年龄验证功能，因为其项目设计为离线优先且需要国际维护团队共识，伊利诺伊州法律无法强制其执行。 有观点认为 RedHat/IBM 因在伊利诺伊州有业务，可能被迫通过 systemd 添加年龄验证，其他发行版需要打补丁移除。 有项目（agelesslinux.org）正在跟踪相关法律并提供补丁以移除年龄验证功能。 systemd 已添加可选的出生日期字段，但并非强制年龄验证，而是作为存储 DOB 的扩展。 有评论指出 systemd 的年龄验证功能由外部贡献者 Dylan Taylor 提交，其动机受到质疑，被认为不是“热爱自由”的行为。 讨论认为在虚拟化、容器化环境中实施年龄验证不切实际，例如 AWS/GCP 等场景无法强制继承年龄信息。 有观点认为如果未配置，用户出生日期应默认为 1970-01-01。 有人指出该法律定义“互联网设备”为具有蜂窝或无线连接的设备，因此仅使用有线以太网的设备可能不受约束。 有评论认为法律定义存在大量解释空间，例如共享设备、无网关的 WLAN、无执行权限的文件系统等都可能规避要求。 有用户主张 FOSS 代码受宪法言论自由保护，技术上无法强制修改，并认为法律无法管辖国际维护团队。 反对观点认为言论自由并非 FOSS 项目的专属权利，无法遵守法律并非有效辩护，法院可通过禁令、罚款或监禁强制执行。 10. Chicken Scheme 6.0 (Chicken Scheme 6.0) # https://code.call-cc.org/releases/6.0.0/NEWS 在 CHICKEN Scheme 6.0.0 的新版本中，进行了多个重要的核心库和工具更新，同时也修复了安全漏洞和增强了编译器。以下是该版本的详细总结： 核心库方面： 所有 R7RS 小语言指定的模块现在都已包含在核心系统中。 字符串的内部表示已转换为 UTF-8，使其完全支持 UNICODE。 (chicken blob) 模块已被 (chicken bytevector) 替换，后者包含与 R7RS 兼容的字节向量操作。 去除了对 blobs 的读语法，字节向量可以通过 #u8 (...) 或 #u8"..." 进行读取。 char-name 现在允许移除命名字符定义。 open-input-file 和 open-output-file 现在接受文件编码，支持 UTF-8（默认）和 Latin-1（ISO-8859-1）。 一些文件操作和进程管理函数的参数类型和返回值已做更改，例如 process-fork 和 process-run 现在返回一个进程对象而不是 PID。 引入了新的文件锁定操作，使用 flock (2) 系统调用，整个文件操作更为线程安全。 重新组织了一些核心功能，将多个原语从 (chicken base) 转移到 R7RS 模块。 对于字符串中的十六进制转义序列进行了新的处理要求，以符合 R7RS 规范。 语法扩展器方面： syntax-rules 在支持尾模式时做了进，以更好地处理省略号。 外部函数接口（FFI）方面： 字符串和符号在传递给外部代码时不再复制，直接传递并允许在 Scheme 侧看到外部代码的变更。 复杂数字、C 结构体和联合体可以直接作为参数传递和返回。 工具方面： 编译器和解释器选项 -r5rs-syntax 已更名为 -r7rs-syntax ，并不再禁用扩展符号语法。 移除了 “feathers” 调试器，现已作为一个扩展模块提供。 改进了 chicken-install 工具的功能，使其在安装时更安全，并改进了元数据的处理。 编译器方面： 新增了 -merge-reusable-closures 和 -merge-shareable-closures 选项，以实现闭包重用和共享，从而减少内存分配。 构建系统方面： 现在使用 “configure” 脚本来准备构建源代码，简化了使用 “make” 的过程。 不再支持 Windows 上的最小 “mingw” 构建，推荐使用 Chris Wellons 的 “w64devkit” 工具链。 安全修复方面： 处理了 CVE-2022-45145 漏洞，防止了在蛋安装过程中可能的命令注入。 移除了不安全的运行时选项 -:b ，加强了运行时选项处理。 总体来说，这一版本带来了广泛的功能增强、API 更新以及安全性提升，使得 CHICKEN Scheme 更加符合现代编程的需求和标准。 HN 热度 294 points | 评论 50 comments | 作者：eatonphil | 24 hours ago # https://news.ycombinator.com/item?id=49251702 Chicken Scheme 6.0 支持 Crunch 编译器，这是一个用于 R7RS Scheme 静态类型子集的编译器，但 Crunch 本身尚未达到 1.0 版本。 CHICKEN 是一个将 Scheme 源码编译为 C 的编译器，可生成独立可执行文件，也提供解释器用于脚本或测试。 在编译后的系统中无法直接使用 eval ，但可以包含解释器，Scheme 标准内置了 eval 和沙箱化 eval 功能。 读者宏（reader macros）能让 eval 更强大，R5RS 支持读者宏，SRFI-49 等衍生方案因此成为可能。 Chicken Scheme 适合构建二进制文件，生态系统活跃，可用于包装工具（如 makemkvcon）和自动命名输出。 对于 2D 游戏开发，Guile 可能更合适，因为其有 Hoot、Wasm 编译器和 Chickadee 游戏库；但 Chicken 可通过 SDL 包管理器轻松开发游戏，不过跨平台调试（如 Android）较困难。 Chicken 6.0 带来了完整的 Unicode 支持。 新版本中，传递给外部代码的字符串和符号不再复制，复数、C 结构体和联合体可直接作为参数和返回值，改进了 FFI 的瓶颈。 Chicken 的 eggs 库丰富，支持 SDL2 游戏和 Web 服务器开发，Emacs 支持良好，编译为 C 使 FFI 更易用，错误信息包含堆栈跟踪，支持可选类型定义减少测试需求，但文档有时不稳定。 Chicken 的编译器生成的 C 代码可移植，能在不支持 Scheme 的系统上运行 Scheme 程序。 Chicken 自包含、紧凑、编译快、即开即用，而 SBCL 不紧凑且镜像概念不受欢迎，Guile 和 Racket 不够快或紧凑，Chez Scheme 不够即开即用。 Racket 基于 Chez 后性能显著提升，在许多基准测试中比 Chicken 更快，但不够紧凑。 Hacker News 精彩评论及翻译 # France to ban unsolicited telemarketing calls # https://news.ycombinator.com/item?id=49255290 Great idea! Telemarketers have ruined the phone network for me. I haven’t answered an unknown call for the past 10 years, which sometimes means I miss important ones. 99.9% of all calls are an attempt to get money, and the 0.1% that’s a dentist appointment, a friend that changed numbers or whatever become collateral damage. A ban is the right idea but I wonder how they can handle it, logistically. I think there needs to be a technical solution. A national “whitelist”, where hospitals, doctors, utility companies and such can register to get their numbers whitelisted perhaps, combined with a setting on phones that block any non-whitelist number. Each country could maintain their own whitelists, and corrupt nations selling whitelist status to scammers would get blocked in any other country at least. Kon5ole 好主意！ 电话推销已经毁了我对电话网络的信任。过去十年里，我从未接过陌生来电，有时也因此错过重要电话。99.9%的电话都是为了骗钱，剩下0.1%可能是牙医预约、换了号码的朋友或其它正事，却成了无辜的牺牲品。 禁令确实是个好主意，但我在想他们如何从操作层面落实。我认为需要技术手段来解决。 也许可以建立一个全国性的"白名单"制度，让医院、诊所、公用事业等机构注册以获取白名单资格，同时在手机上设置拦截所有非白名单号码的功能。 各国可以维护自己的白名单，而那些向诈骗分子出售白名单资格的腐败国家，至少会在其他国家被屏蔽。 Mark Zuckerberg attacks ‘closed’ AI rivals as Meta… # https://news.ycombinator.com/item?id=49249159 Disclaimer, I work on Gemma and open models at Deepmind and the opinions here are my own There were open models from EleutherAI (GPT-Neo), Google Brain (T5X, Bert), and HuggingFace was promoting open models (and others doing open work I haven’t listed here) all prior to 2023 and the big Chatgpt moment. https://github.com/EleutherAI/gpt-neo/releases https://github.com/google-research/bert https://github.com/google-research/t5x If you’re learning about AI models it’s still worthwhile to review these models and codebases because they continue to be the basis of the technology that’s being produced today! It’ll give you a good perspective of how things have changed, similar to say learning about propeller planes before moving onto modern jet engines. canyon289 免责声明：我在DeepMind从事Gemma和开放模型的工作，此处观点仅代表我个人。 在2023年及ChatGPT大爆发之前，就已经有来自EleutherAI（GPT-Neo）、Google Brain（T5X、BERT）等团队的开放模型，HuggingFace也在推广开放模型（还有其他未列出的从事开放工作的团队）。 https://github.com/EleutherAI/gpt-neo/releases https://github.com/google-research/bert https://github.com/google-research/t5x 如果你正在学习AI模型，仍然值得回顾这些模型和代码库，因为它们至今仍是当前技术的基础！这会让你很好地理解事物是如何演变的，好比在学习现代喷气发动机之前先了解螺旋桨飞机。 As AI eats the web, the internet’s collective memo… # https://news.ycombinator.com/item?id=49254850 AI will kill the internet because it is killing the incentive to make it. It is an industrial-strength example of why we don’t allow stealing. ChiMan 人工智能会毁灭互联网，因为它正在摧毁创作互联网的驱动力。这就是为何我们不允许偷窃——一个工业级规模的例证。 Mark Zuckerberg attacks ‘closed’ AI rivals as Meta… # https://news.ycombinator.com/item?id=49248960 I think something that doesn’t get said enough is Meta did, albeit intentionally kick off the origin of the open source race back in 2023 with the release of llama. I’m not a big fan of meta in general, but they’ve done enough good, and it’s possible that it was intentional as well. I don’t know, I wasn’t in the rooms, and I think it’s worth giving them some reasonable doubt. No one is purely good, and no one is purely evil. This is net good regardless. bushido 我觉得有一点很少被提及：Meta确实有意在2023年通过发布Llama开启了开源竞赛的起点。 我整体上并不特别喜欢Meta，但他们也做了不少好事，而且这种推动有可能是故意为之。我不清楚，毕竟我不在现场，但我觉得值得给他们一些合理的怀疑空间。 没有人是纯粹的好人，也没有人是纯粹的恶人。无论如何，这件事总体来说是有益的。 As AI eats the web, the internet’s collective memo… # https://news.ycombinator.com/item?id=49255973 I called this maybe 3y ago, but I think so did everyone else that was sane. Sure, we get immense value from AI, but indiscriminately injecting into everything, the one thing we know to be unreliable above the threshold we used to fire people for, is probably the greatest undoing of all the good companies like Google brought to the internet. I mean what a way to destroy your legacy of democratizing information. The amount of harm (direct and indirect) this will cause, and the cost to return to baseline will be so immense, and yet we will not be able to point to the root cause. They won’t be there to take responsibility. figassis 大约三年前我就这么说过，但我想所有清醒的人也都这么认为。当然，我们从AI中获得了巨大价值，但无差别地将其注入一切——注入这种我们明知不可靠、甚至超过过去我们因此解雇员工的标准的东西——很可能成为谷歌这类公司为互联网带来的所有善举的最大败笔。我是说，这真是摧毁自己信息民主化遗产的绝佳方式。这将造成的（直接和间接）伤害，以及恢复原状所要付出的代价，将无比巨大，然而我们却无法指出根本原因。他们不会在那里承担责任。 More than 10 firms pay up to $100k a month for acc… # https://news.ycombinator.com/item?id=49257654 Insider trading as a service. No one is going to take the US seriously for the next 50 years. Toutouxc 内幕交易即服务。未来50年没人会把美国当回事了。 Learning more about Claude’s mathematical capabili… # https://news.ycombinator.com/item?id=49248119 Throughout this process, Jarred’s input was mostly limited to sending Claude messages of encouragement (mostly variants of “keep going” or “believe in yourself”). This seems to have helped Claude overcome some initial skepticism that it could make meaningful progress. I remain delighted at how absurd our current timeline has become. simonw 在整个过程中，贾雷德的参与基本仅限于给克劳德发送鼓励信息（大多是一些“继续加油”或“相信自己”的变体）。这似乎帮助克劳德克服了最初对于能否取得实质性进展的怀疑。 我依然对当前时间线的荒谬程度感到欣喜。 How Claude marks AI-generated content # https://news.ycombinator.com/item?id=49255085 I notice the “Limitations” section talks about how content only at some point touched by Claude may return a positive, and content that returns a negative may still be Claude generated. But I really would have liked for them to state explicitly that entirely false positives where a piece is fully human-written may still be marked as generated, because too many institutions with the power to ruin someone’s life over that have trouble understanding the concept. Dilettante_ 我注意到"局限性"部分提到，只有某些时候被Claude触及过的内容可能会返回阳性结果，而返回阴性结果的内容仍然可能是Claude生成的。但我真的希望他们能明确说明，完全由人类撰写的作品也可能被标记为生成内容，因为太多有能力因此毁掉他人生活的机构很难理解这一概念。 The UK’s war on anonymity has come to America # https://news.ycombinator.com/item?id=49251830 These NGOs have converged upon a unified strategy: use the rhetoric of ‘child safety’ to advocate for digital ID laws that would prevent adults from using the internet anonymously. Of course. Anyone who brings up kids is trying to manipulate you into giving up your freedom for security. Whatever argument they make should be simply ignored and dismissed. matheusmoreira 这些非政府组织已经达成统一策略：利用“儿童安全”的论调来推动数字身份法案，从而阻止成年人匿名使用互联网。 当然。 任何拿孩子说事的人，都是在试图操纵你，让你为了安全而放弃自由。无论他们提出什么论点，都应该直接忽略并驳回。 As AI eats the web, the internet’s collective memo… # https://news.ycombinator.com/item?id=49251574 All the information Gemini surfaced was created with human effort and published on the internet with the expectation that humans would visit the website and the creator would get some reward - advertising dollars, bragging rights, popularity, subscribers or whatever else. If the only visitors to websites are now LLM training bots then what incentive is there to publish anything new? For how long can we continue to rely on pre-2024 non-AI generated content? paxys Gemini整理的所有信息都是由人类劳动创造的，并发布在互联网上，期望人类访问网站，而创作者能获得一些回报——广告收入、炫耀资本、知名度、订阅者或其他任何东西。 如果网站的唯一访客现在只剩下LLM训练机器人，那么发布新内容还有什么动力？我们还能依靠2024年之前非AI生成的内容多久？ How Claude marks AI-generated content # https://news.ycombinator.com/item?id=49250569 When a supported Claude model generates text, it weaves an imperceptible watermark directly into the text itself. You won’t see it, and it doesn’t change the meaning, quality, or readability of Claude’s response. I’d like to know a lot more about how that works. A lot of my interactions with Claude return pretty precise text. If I ask it to edit a project and refactor a specific function in several places I know exactly what I want to happen, it will NOT be OK if those refactors have some kind of weird pattern baked into their text to act as a watermark. I guess this may be covered by this: Content generated by Claude may not carry a detectable mark if, for example: […] The passage is very short, leaving too little text for a reliable signal; simonw 当受支持的Claude模型生成文本时，它会在文本中嵌入一种不可察觉的水印。你无法直接看到它，且这不会改变Claude回复的含义、质量或可读性。 我很想知道这具体是如何运作的。 我与Claude的许多互动都会返回非常精确的文本。如果我要它编辑一个项目，并在多处重构某个特定函数——我清楚知道自己希望实现什么——那么，如果那些重构后的代码中含有某种奇怪的模式作为水印，那是绝对不行的。 我猜这一点可能已被涵盖： Claude生成的文本可能不会携带可检测标记，例如：[…] 段落非常简短，剩余文本太少无法提供可靠信号； Humanising LLM Outputs Is Dumb # https://news.ycombinator.com/item?id=49246865 You ever read a work of literature with such flowery language that right after you’ve read a paragraph, you pause and realize you have no clue what you actually read, only to read the paragraph maybe a second or third time and have your mind space out again and again on each successive attempt? Yeah, for me, that’s what parsing huge volumes of LLM-produced text like “direct model calls as replaceable semantic workers” does to my brain. Maybe others don’t really have this issue, but after any long output, I prompt the agent “Go back and decompress any LLM-speak in light of the higher level task goals. Eliminate deictic language.” The revised output documents are solely for my personal usage to expedite understanding. The LLMs can slowly converge on their own language for all I care; I retain raw agent output for future agent usage (to avoid the “lossy” problem the author mentions), but that doesn’t eliminate the need for some intermediate translation I can use to actually help get my work done instead of spending hours attempting to understand what a “load-bearing pinned gate” is. Xcelerate 你有没有读过那种文辞华丽的作品，读了一段之后停下来，却发现自己完全不知道刚才读了什么？于是再读第二遍、第三遍，结果每次尝试都再次走神？ 对我来说，解析大量LLM生成的文本，比如“作为可替换语义工作者的直接模型调用”，就是这种感觉。也许别人没有这个问题，但在任何长输出之后，我都会提示智能体：“请根据更高层次的任务目标，回去把LLM式的语言重新解释清楚。消除指示性语言。” 修改后的输出文档仅供我个人使用，以加快理解。LLM们爱用它们自己的语言就随它们去；我会保留原始智能体输出供未来智能体使用（以避免作者提到的“有损”问题），但这并不消除对某种中间翻译的需求——我需要那种能真正帮我完成工作、而不是花几个小时试图搞明白什么是“承重固定门”的翻译。 As AI eats the web, the internet’s collective memo… # https://news.ycombinator.com/item?id=49256749 I called it 2001/2002 or whenever they appeared when I tried to explain why personalized search results are the beginning of the end of a shared reality and therefore the ability to reason and act in public, and with others. I bet some still consider it hyperbole. It’s just taking in trends and seeing where the glacier moves to, how the cookie will crumble so to speak. customguy 我在2001/2002年或它们刚出现时就这么说过，当时我试图解释为什么个性化搜索结果会是一个共享现实的终结的开端，进而削弱我们在公共场合与他人一起推理和行动的能力。我敢打赌有些人仍然认为这是夸大其词。其实不过是观察趋势，看看冰川会向哪里移动，或者说，看看饼干会怎么碎掉。 Mark Zuckerberg attacks ‘closed’ AI rivals as Meta… # https://news.ycombinator.com/item?id=49245325 My favorite paragraph from Zuckerberg’s writeup: """ […] it is surprising that the discourse from many developing AI is so filled with doom. I do not understand why anyone who believes that AI will eliminate most jobs and much of humanity’s relevance would rush to build that future. The notion that AI is so dangerous that the only safe path is an extreme concentration of power seems inherently problematic. Historically, hoping that an absolute power will benevolently provide for humanity if sufficiently enlightened has not led to safe or positive outcomes. """ blueSky1989 扎克伯格文章里我最喜欢的一段： """ […] 令人惊讶的是，许多正在发展人工智能的领域中竟充斥着如此多的末日论调。我不理解，那些相信AI会消灭大多数工作、让人类失去存在意义的人，为何还要急着去建造那样的未来。那种认为AI危险到只有极端集权才能确保安全的观点，本质上就有问题。历史表明，指望一个足够开明的绝对权力能仁慈地造福人类，从未带来过安全或正面的结果。""" Mark Zuckerberg attacks ‘closed’ AI rivals as Meta… # https://news.ycombinator.com/item?id=49244674 Comments here are surprising to me. I get folks don’t like Zuckerberg and his company and don’t trust his intentions… I don’t either. But this is an unquestionably good thing right?. The more open source software out there the better. And the more open weights or even over source AI stuff the better too right? More competition the better generally speaking I think. Unless I’m missing something and am getting this whole situation wrong. Please let me know if I am. ViktorRay 这里的评论让我感到惊讶。 我理解大家不喜欢扎克伯格和他的公司，也不信任他的意图……我也不信任。 但这件事无疑是一件好事吧？开源软件越多越好。开放的权重，甚至开源AI的东西也越多越好，对吧？一般来说，我认为竞争越多越好。 除非我漏掉了什么，或者完全误解了情况。如果我说错了，请告诉我。 OpenAI’s head of ethics leaves less than a year af… # https://news.ycombinator.com/item?id=49259358 IME companies hire an ethics team to say they have an ethics team. The ethics team has no sway, no influence, and will never be able to move the business. They will try, and they will make reasonable recommendations, but the company will say, “that costs money…” and not take them. forestrywat IME公司雇佣一个伦理团队，只是为了对外宣称他们有一个伦理团队。这个伦理团队没有话语权，没有影响力，也永远无法推动业务。他们会努力尝试，提出合理的建议，但公司只会说“那要花钱……”然后不予采纳。 Mark Zuckerberg attacks ‘closed’ AI rivals as Meta… # https://news.ycombinator.com/item?id=49249081 That’s simply not true. The reason why llama is open source is simply because it got leaked, then llama.cpp was the real game changer which was built from the ground up in depressingly short amount of time. Meta had no choice but to take the L and “support” the open source community. The angry “I-hate-you-and-I-hope-you-die” kind of support. axegon_ 这根本不是真的。Llama之所以开源，纯粹是因为它被泄露了，而真正改变游戏规则的是llama.cpp——这个项目从零开始，在短得令人沮丧的时间内就完成了。Meta别无选择，只能认栽并“支持”开源社区。那种带着愤怒的“我恨你，希望你去死”式的支持。