ChatGPT 幻觉推动功能上线：AI 虚构成真，产品开发被“带跑偏”？
[ChatGPT shows us how to make music with ChatGPT]
Soundslice 团队最近因为 ChatGPT 的“功能幻觉”不得不真的上线了一个原本并不存在的新功能。由于 ChatGPT 错误地告诉用户 Soundslice 支持 ASCII 吉他谱导入音频播放，导致大量新用户涌入并上传不被支持的截图，让工程师不得不“被迫”加码开发该特性。这一事件在 Hacker News 上激发热议，开发者和产品人深刻讨论了 AI 推动产品开发和“幻觉需求”的新现象，有人提出 AI 带来需求预测，但也担心未来错误信息影响更大——甚至有人戏谑，产品经理或许以后要为 AI 的胡思乱想买单！
文章链接: Adding a feature because ChatGPT incorrectly thinks it exists
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“个性消失的时代：当心理标签取代我们的人格”
[Gen Z Therapy Culture]
“治疗式语言 Therapy-speak” 正在占领年轻一代的自我描述。文章指出，从“内向”和“健忘”这些温情的形容词逐步被诸如 “ADHD” 和 “自闭症” 等心理标签所取代，现在越来越多的年轻人，尤其是 Z 世代，将“心理健康挑战 mental health challenges”视为自我身份不可或缺的一部分。这种现象受到社交媒体和网络自我诊断热潮的影响深远，不仅让普通性格被病理化，也让许多人用标签来解释和定义自我。多位 HN 用户在评论区讨论了这一趋势对共情、身份认同与家庭支持系统的影响，同时质疑“标签化”是否真能带来更多理解与幸福。
文章链接: Nobody has a personality anymore: we are products with labels
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经典复刻：基于 Apple Lisa UI 的 Web OS 引发极客热议，1-bit 图形致敬早期计算美学
[Apple Lisa Web OS UI]
开发者 ayaros 全新制作了一款基于 Apple Lisa 用户界面的“web OS”，采用 1-bit 图形，成功唤起上世纪 80 年代计算机的复古魅力。这一项目不仅极具还原度，还在 Hacker News 上获得了大量点赞与热烈讨论。网友们积极反馈技术细节，例如像素尺寸对不同显示器分辨率的影响、移动端鼠标操作改进建议，以及小游戏 BUG 等实用建议，展现出开发者与社区的高互动性。有用户特地回忆，Lisa 的 UI 仍然比当代许多系统更高效直观，显示出老派设计的强大生命力。
文章链接: Show HN: I wrote a "web OS" based on the Apple Lisa's UI, with 1-bit graphics
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不要把大模型当“人”来看待：LLMs 的本质是什么？
[LLM 概念图]
在 AI 领域里，很多关于 “对齐 alignment” 和 “安全 AI safety” 的讨论，都会把 LLMs 赋予某种近似人类的特质。本文作者以工程和技术视角强调：LLMs 本质上只是数学映射和规则系统，它们生成文本序列，不过是高维空间中的随机路径，与人有本质区别。评论区讨论非常热烈，有人认为把 LLMs 拟人化有助于实际操作和理解，也有人主张应该尽量用更精确的技术抽象去描述这些模型——因为“目标 goal”“行为 behavior”等词本身就是类比用语，而不是实际具有“意识”或“价值观”的表现。观点碰撞牵涉哲学、技术与人类直觉，作者也提醒，混淆这些概念只会让技术变得神秘又让人恐惧。
文章链接: A non-anthropomorphized view of LLMs HN 链接: news.ycombinator.com
Anthropic 大规模扫描和下载盗版书籍训练 AI，但法官认定部分行为为合理使用
[Anthropic 扫描和盗版数百万本书训练 Claude]
Anthropic 公司为训练其 AI 聊天机器人 Claude，花费了“数百万美元”购买二手纸质书籍，并通过拆解、扫描，将它们数字化。此外，法官还指出，该公司还下载了超 700 万本盗版书籍，用于模型训练。加州北区的 Alsup 法官裁定：对已购书籍的数字化和训练模型行为属于“高度变革性”的合理使用，但直接下载盗版书籍则明显违规。这一裁决已在业界激起热烈讨论，许多评论也质疑 AI 行业双标与伦理底线，例如“劫贫济富式”的数据索取方式是否真的合理，还有评论指出同行如 Spotify 早期也曾用盗版音乐打基础，行业普遍存在相似灰色实践。
文章链接: Anthropic cut up millions of used books, and downloaded 7M pirated ones – judge
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Mercury 超快扩散式大模型震撼发布：AI 速度与开发体验双升级
[Mercury diffusion-based language model]
Mercury 是由 Inception Labs 发布的一款基于 Diffusion 的全新商业级大语言模型 LLM，采用 Transformer 架构并实现了多 Token 并行预测，专为编码任务打造 Its coding 型号 Mercury Coder Mini 与 Small 在 NVIDIA H100 GPU 上创下最高每秒 1109 和 737 token 的极致推理速度 Speed，代码应用质量也达业界 SOTA 水准。社区热烈讨论，开发者普遍认为这将进一步突破 LLM 时代 CI（持续集成）测试瓶颈，但也有网友指出 Mercury 在 playground 中代码写作过程中出现“停不下来”以及测试评估逻辑偶有混乱的现象，反映创新背后的挑战。与此同时，有开发者提到，该模型极快推理速度能大幅加速 AI 赋能编程试错，带来“游戏规则级”体验提升。部分网友对技术原理、定价策略及是否融合 OpenAI 技术也展开了多元探讨。
文章链接: Mercury: Ultra-fast language models based on diffusion
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AGI 并不近在眼前？AI 距离“泛用智能爆发”还有多远
[AGI debate]
近期 Dwarkesh Podcast 上的一篇长文引发了关于“人工通用智能（AGI）”实际到来的激辩。作者分享自身与 LLM 的深度共创体验，坦言尽管当前大模型在文本理解与生成方面已然神奇，但由于缺乏“持续学习”能力，距离能真正替代白领、持续提升表现的泛用智能，仍有相当长的距离。评论区观点交锋激烈，有人质疑当前 AGI 概念模糊、LLM 最大瓶颈在于无法像人一样积累经验和不断优化，也有观点认为随着算力和算法持续突破，2030 年前后有望出现能胜任几乎所有白领任务的 AI。本文作者则持“短期难以跨越，长期却可能大爆发”的观点，建议大家继续关注算法创新与持续学习能力何时实现质的飞跃。
文章链接: I don't think AGI is right around the corner
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英语为什么没有“⻩金小点”：一场没有重音符号的拼写革命
[早期英语抄写僧与中世纪手稿]
你是否好奇，为什么 English 一直没有像法语、西班牙语一样的重音符号 diacritics？这背后其实是一段关于 Norman 征服、法国传统与印刷术革新的历史。故事详述了“ship”与“queen”这些拼写如何因为法国修道士和人文主义印刷家的手而摆脱了重音符号，转而通过字母组合来表达声音，这种传统直到今天依然深刻影响着英语。Hacker News 上不少网友提出，英语这种拼写简化不仅让二外学习者受益，也成为 English 支配编程与互联网一个微妙但真实的优势。
原文链接: Why English doesn't use accents
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用 AI 挖掘你的数字人生：用 o3 从 Pocket 链接自动分析自我画像
[AI profiling from Pocket links]
越来越多的开发者像 noperator 一样，开始用 AI 来分析自己的 Pocket 收藏数据。这次他用 o3 AI 直接分析了自己七年来近 900 条已保存链接，生成了包含年龄、性别、地域、行业、职业层级、收入、家庭结构等极为具体的个人画像，甚至连“长时间未读积压”都能被敏锐察觉！引发了社区对 AI 自助分析能力的热烈讨论，网友们纷纷实测自己，并评价谱写自画像内容之精准与惊喜，同时指出各家大模型对长文本上下文理解、兴趣与职业判别等能力的差别。部分评论还进一步提出未来能否整合更多如 YouTube 观看历史等数据，为个性化内容推荐与兴趣建模铺路。
文章链接: I used o3 to profile myself from my saved Pocket links
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