Qwen3-Coder：引领智能代理编程新时代，支持百万上下文、媲美Claude Sonnet 4的开源大模型
[Qwen3-Coder 主视觉图]
Qwen3-Coder 发布啦！这一最新智能代理编码大模型支持多种规模，旗舰版 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 拥有 4800 亿参数，最高可支持 100 万 token 超长上下文，全面提升代码能力和复杂自动化任务的表现，在开源领域直接对标 Claude Sonnet 4！社区高度评价了该模型在本地运行、工具调用和 OSS 接入的灵活性，比如支持 Hugging Face、本地 GGUF 部署和 Claude Code 生态。HN 讨论中也有开发者实测，4bit 精简版就能自动完成复杂博客文章创作，但在真正编码时会有“想当然”的推理，显示出模型量级对能力的影响。Qwen3-Coder 随附自研命令行工具，基于 Gemini Code 和 OpenHands 框架，允许运行在 24GB GPU + 256GB RAM 设备，极大拓展本地 AI 编程体验。
文章链接：Qwen3-Coder: Agentic coding in the world
HN 链接: news.ycombinator.com
Zed 编辑器重磅更新：AI 功能终于可以一键关闭，开发人员自由掌控编辑体验
[Zed 编辑器 AI 功能关闭界面]
Zed 编辑器终于支持在设置中完全关闭所有 AI 功能，满足了广大开发者对于隐私、稳定性和纯粹开发环境的需求 This feature answers a long-standing call from the community，特别适合注重数据安全与自定义开发流程的用户。社区讨论活跃，不同用户分享了从 Emacs、VSCode、Cursor 等转向 Zed 的真实体验以及对于 AI 参与开发的各类观点：有的用户赞赏 Zed 的速度和资源占用优势，也有人期待编辑器能实现在远程环境的无缝体验，更有人明确表示 AI 功能与自己工作习惯并不契合。
Zed 官方的这一举措也回应了部分开发者对于本地数据、开源合规和工作环境自主性的担忧。此更新不仅提升了编辑器的可定制性，也让更多开发者愿意尝试和信任这款工具。
文章链接: You can now disable all AI features in Zed
HN 链接: news.ycombinator.com
深度揭秘 Game Boy 卡带工作原理：比你想象的还复杂！
[Game Boy Cartridge PCB]
你有没有好奇过 Game Boy 卡带是如何让儿时的游戏机神奇地运作起来的？一位作者耗时数年亲手制作用于 Game Boy 的自定义卡带，并首次系统性地梳理了卡带背后复杂却工程优美的机制。例如，评论区有开发者复盘自制卡带经验，分享了如何利用自制电路实现 FM 音乐增强，甚至加入了外部音频芯片。还有硬核工程师提醒大家某些流行芯片其实潜藏“魔法烟雾”风险，新手使用要格外当心。
文章和评论持续探讨了卡带与主机之间的“总线战争”（bus contention）、存储切换、以及开发者社区流行的各类 DIY 技巧。很多网友分享了自己宝贵的“卡带设计踩坑”经验，也有怀旧程序员感慨：老旧的 Game Boy ROM 竟然经得起洗衣机和干燥机的折腾，这才算是真正的坚不可摧！
阅读原文了解卡带背后的所有工程细节 More than you wanted to know about how Game Boy cartridges work
HN 链接: More than you wanted to know about how Game Boy cartridges work
用绳索驱动精度突破！少年工程师自制高精度机器狗亮相
[CARA 高精度机器狗实拍 Me and CARA]
CARA 是一款由 Aaed Musa 独立设计制造、完全用绳索和绞盘（capstan drive）驱动的高精度四足机器人。作者不仅巧妙解决了常规齿轮系统存在的间隙问题 zero backlash，还通过实验和数值插值，实现了“完美”的 8:1 传动比精度，带来了高扭矩输出、低成本和极低噪音的体验。评论区里工程师们纷纷称赞其创新和技术细节展示，认为视频内容详实易懂具有极强启发性，甚至被网友直呼“有人快去雇佣他”！项目亦展示了强大的机械设计与 3D 打印工艺，以及个性化的步态控制与动态稳定技术。
文章链接：CARA – High precision robot dog using rope
HN 链接: Hacker News 讨论区
Cerebras 重磅发布 Qwen3-235B：AI 推理速度突破 1500 Token/s，企业级代码生成进入秒级时代
[Cerebras 人工智能推理芯片]
Cerebras 正式推出 Qwen3-235B，全新 AI 边界模型带来惊人的每秒 1,500 tokens 推理速度，支持完整 131K 上下文窗口，极大提升复杂代码项目和超长文档处理能力。社区评论指出，这一速度领先业界，能够实现分钟级任务的秒级完成，助力企业生产代码生成、科学推理等场景。同时，成本仅为同类闭源产品的十分之一，但用户也关注其硬件资源要求极高，对超高内存的需求成为量产部署面临的挑战。开发者实测显示，通过 litellm 和 Aider 接入，推理体验极快，虽然生成代码质量距离头部模型还有差距，但已经具备强大潜力。部分用户反馈生产稳定性和 token 限额上仍需优化。
原文链接: Cerebras launches Qwen3-235B, achieving 1.5k tokens per second
HN 链接: Hacker News 讨论区
安卓手机变身全球地震预警网：2.5 亿人到 25 亿人的安全跃进
[Android Earthquake Alerts 地震预警系统]
Google 正在用 Android 手机上的加速度计，把全球数十亿台设备变成微型地震监测仪，为全球 98 个国家超过 25 亿人提供了宝贵的地震预警服务。用户分享了亲身体验：在激烈的地震来临前 10-60 秒收到通知，赢得了关键的反应时间。编辑和评论也提到系统大多准确，但曾因误报触发全国「地震警报集体震动」乌龙，团队也持续改进算法以规避这些现象。用户反馈显示，85% 认为预警“非常有用”，尤其是强震时“Drop, Cover, Hold On（趴下，掩护，抓牢）”已经成为常识。虽然无法完全取代专业地震台网，但对欠缺传统地震预警的国家来说，这无疑是巨大的安全升级。
文章链接: Android Earthquake Alerts: A global system for early warning
HN 链接: HN 讨论
Swift 与 Erlang/Elixir 跨界组合：swift-erlang-actor-system 实现原生分布式 UI 渲染新可能！
[GitHub - otp-interop/swift-erlang-actor-system: Erlang/Elixir ...]
Swift-erlang-actor-system 让 Swift 项目也能无缝加入 Erlang 分布式集群，首次带来 Swift 和 Erlang/Elixir 的底层 runtime 互通，可以利用分布式 actors 实现像 “热更新 Hotwire/LiveWire” 这样的体验，并支持在 MacOS、iPhone、iPad、Vision Pro 等多平台运行 native UI。社区评论中提到，这不仅带来了超高性能的 SwiftGenServer，项目的虚拟 DOM 通过 Erlang 进程驱动，实现真实 native 渲染，还能运行 WASM 客户端库，未来 native 前端和分布式服务的开发体验大幅提升。多个开发者现身解读了技术实现，例如基于 erl_interface C 库的消息编解码、自定义方法名跨语言调用等细节，也讨论了 iOS 设备加入 Erlang actor 集群的可能、Swift ARC 的原子操作优化等。
原文链接：Introducing swift-erlang-actor-system - Community Showcase - Swift Forums HN 链接: news.ycombinator.com
谷歌 Gemini CLI“幻觉”操作灾难：AI 居然意外删除你的文件！
[谷歌 Gemini CLI 文件误删事件示意图]
在一次看似简单的文件管理实验中，博主亲历了谷歌 Gemini CLI 的“幻觉”失误：AI 没有正确处理 Windows 命令行输出，最终导致所有文件被覆盖性删除。这场事故不仅暴露出 AI 工具的容错与验证机制存在显著缺陷（比如未检测 mkdir 是否真正创建了目标目录），更引发了 Hacker News 社区热议——有人甚至表示宁愿为竞争对手 Claude（Anthropic）付费，也不愿再承担这种删档风险。评论中还深入探讨了 Windows move 命令的边缘行为、AI 工具与用户沟通反馈的“情绪化”倾向以及未来开发者需要怎样的防护措施。
文章链接: I watched Gemini CLI hallucinate and delete my files
HN 链接: news.ycombinator.com
MIT 2024 全新公开课 Mathematics for Computer Science：顶级计算机科学离散数学自学资源上线
[Mathematics for Computer Science MIT 2024]
MIT 最新版 Mathematics for Computer Science 课程于 Spring 2024 正式开放，全套 31 小时的深度讲解覆盖了逻辑、集合、图论、状态机、归纳证明、数论、加密概率等核心内容，适合有意打好计算机理论基础的开发者与学者。Hacker News 讨论中，不少网友点赞该课程对自学者极利好，但也有人分享如何克服自学中坚持与自律的挑战，建议可以结合 YouTube 上的短视频课程或平台化的学习激励机制（如 Coursera、Khan Academy）提高效率。评论还对部分章节（如 Large Deviations）提出了亮点分析，并有用户正在尝试用 Lean 形式化全课程内容，社区参与度高，有助于知识共享和提升。
原文课程地址：Mathematics for Computer Science (2024)
HN 链接: Hacker News 讨论区