2025 04 30 HackerNews

2025-04-30 Hacker News Top Stories #

Qwen3 模型是 Qwen 家族中最新的成员，具有竞争力的性能和多种功能。

游戏开发者 Brandon Reinhart 放弃了使用 Rust 语言和 Bevy 游戏引擎，转而使用 Unity 和 C# 进行游戏开发。

LibreLingo 是一个社区驱动的语言学习平台，提供多种语言的学习资源，包括西班牙语、德语、法语等。

作者分享了他从 Google 搜索引擎转向 Kagi 搜索引擎的经历，认为 Kagi 搜索引擎的结果更准确、更相关，且不含广告。

火狐浏览器的标签组功能终于来了，这是火狐浏览器社区中最受欢迎的功能请求。

Windows 7 的一个历史问题，即当用户设置纯色背景时，登录速度会变慢，问题出在了 Windows 7 的登录系统中。

亚马逊计划在其网站上显示特朗普关税的成本，这样消费者就可以清楚地看到关税对产品价格的影响。

作者通过 Ruby on Rails 框架独立创建了一个七位数年收入的业务，主要聚焦于“单人框架”的概念。

O3 模型在 GeoGuessr 游戏中的表现超越人类，作者与 O3 模型进行了一场比赛，结果显示 O3 模型的猜测结果更为准确。

作者作为一名博士研究生在大学里的经历，感到非常沮丧和困惑，不知道如何开始自己的研究工作。

Qwen3: Think deeper, act faster #

https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/

Qwen3 模型是 Qwen 家族中最新的成员，具有竞争力的性能和多种功能。该模型包括两个主要版本：Qwen3-235B-A22B 和 Qwen3-30B-A3B，分别具有 235 亿和 30 亿参数。这些模型在 benchmark 评估中表现出色，尤其是在编码、数学和一般能力方面。

Qwen3 模型引入了混合思维模式，支持两种模式：思考模式和非思考模式。思考模式允许模型花时间逐步推理，然后给出最终答案，而非思考模式则提供快速的近似回答。这种灵活性使用户能够根据任务需求控制模型的“思考”程度。

Qwen3 模型支持 119 种语言和方言，使其成为国际应用的理想选择。这些语言包括英语、法语、德语、汉语等。模型的多语言能力使其能够处理来自不同地区和文化的任务和问题。

在预训练方面，Qwen3 模型使用了一个大规模的数据集，包含 36 万亿个标记，覆盖 119 种语言和方言。预训练过程分为三个阶段，分别是基本语言技能、知识密集型数据和长上下文数据。这种预训练过程使 Qwen3 模型能够获得基本语言技能、知识和推理能力。

Qwen3 模型的性能与 Qwen2.5 模型相比具有显著的改进，尤其是在 STEM、编码和推理方面。Qwen3 模型的密集基础模型的性能与 Qwen2.5 模型的基础模型相似，但参数数量较少。Qwen3-MoE 基础模型的性能与 Qwen2.5 密集基础模型相似，但活跃参数数量仅为 10%。

在后训练方面，Qwen3 模型使用了一个四阶段的训练流水线，包括长链式思考、基于推理的强化学习、思考模式融合和一般强化学习。这种训练流水线使 Qwen3 模型能够获得混合思维模式和快速回答的能力。

HN 热度 821 points | 评论 375 comments | 作者：synthwave | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43825900

人工智能模型在解决简单但劳动密集型问题时很有用，但在解决复杂或专业问题时可能会失败。
当人工智能模型面临较为专业或冷门的领域时，往往会出现知识不足或错误的现象。
人工智能模型在广泛使用的领域中表现较好，但在小众领域或新兴领域中可能会遇到困难。
提供足够的上下文和文档可以帮助人工智能模型更好地理解和解决问题。
人工智能模型可以作为辅助工具，帮助人们快速获取信息和解决简单问题，但在复杂决策中仍需要人类的判断。
人工智能模型在生成代码时可能会出现错误或不完善，需要人类的检查和修正。
人工智能模型可以帮助人们快速生成静态网页或简单的代码，但在复杂的编程任务中可能会遇到困难。

Migrating away from Rust #

https://deadmoney.gg/news/articles/migrating-away-from-rust

这篇文章讲述了游戏开发者 Brandon Reinhart 在开发游戏《Architect of Ruin》时的经历。他最初选择使用 Rust 语言和 Bevy 游戏引擎进行开发，因为他喜欢 Rust 语言和 Bevy 的 ECS 模型。但是，随着开发的进展，他遇到了几个问题，包括与兄弟合作时的困难，抽象层次的限制，迁移更新的麻烦，以及学习和模组化的挑战。

尽管 Bevy 社区很活跃，Brandon 也学到了很多东西，但这些问题最终导致他决定放弃 Bevy 和 Rust，转而使用 Unity 和 C#进行开发。他花了六周时间重写了游戏，并且发现 Unity 更适合他的需求。Brandon 认为，Unity 的成熟度和稳定性使得开发更加高效，他也可以更容易地找到解决问题的方法。

在文章中，Brandon 详细描述了他在 Bevy 和 Rust 中遇到的问题，包括协作困难、抽象层次的限制、迁移更新的麻烦，以及学习和模组化的挑战。他还解释了为什么他最终选择了 Unity 和 C#，以及他在转换过程中遇到的挑战。通过这篇文章，读者可以了解到游戏开发中的挑战和选择合适的工具和技术的重要性。

Brandon 还提到了他在开发过程中使用了 AI 工具来辅助学习和开发，这使得他更加高效地解决问题。然而，他也指出，Bevy 和 Rust 的快速发展使得 AI 工具难以跟上，这导致了额外的挑战。通过这篇文章，读者可以了解到游戏开发中的技术选择和工具使用的重要性，以及如何平衡开发效率和技术挑战。

总的来说，这篇文章是一篇游戏开发者的亲身经历，讲述了他在开发游戏时遇到的挑战和选择合适的工具和技术的重要性。通过这篇文章，读者可以了解到游戏开发中的技术选择、协作、抽象层次、迁移更新、学习和模组化的挑战，以及如何使用 AI 工具来辅助开发。

HN 热度 693 points | 评论 697 comments | 作者：rc00 | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43824640

Rust 语言在游戏开发方面存在生态问题和语言问题，导致开发效率低下。
Rust 语言的所有权和借用机制虽然提供了内存安全，但在某些情况下难以使用，特别是在需要反向引用时。
Rust 语言的特征（trait）不适合构建对象层次结构，导致代码难以维护。
其他语言（如 D 语言）也在探索内存安全和性能的平衡，使用了垃圾回收和借用检查等机制。
垃圾回收和借用检查可以混合使用，但需要仔细考虑边界和整合问题。
内存安全和性能是编程语言的重要目标，需要在不同语言和机制中寻找平衡点。

LibreLingo – FOSS Alternative to Duolingo #

https://librelingo.app

这个网页似乎是一个语言学习平台的介绍页面。该平台名为 LibreLingo，旨在创建一个社区驱动的语言学习环境。用户可以在这里开始学习多种语言，包括西班牙语、德语、法语、孟加拉语、古波斯语、巴斯克语、拉迪诺语（针对英语、希伯来语和西班牙语使用者）以及胡马语（针对英语使用者）。

LibreLingo 平台由 Dániel Kántor 和多位贡献者共同创建。该平台的源代码遵循 AGPL-3.0 许可协议，这意味着该平台的开发是开源的，任何人都可以访问和修改其源代码。

此外，该网页还提供了开发文档和开发工具的链接，主要面向英语使用者。这些资源可能对有兴趣为 LibreLingo 平台做出贡献的开发者来说是有用的。总的来说，LibreLingo 是一个致力于提供多语言学习资源和社区支持的平台，欢迎语言学习者和开发者加入。

HN 热度 675 points | 评论 308 comments | 作者：hyperific | 19 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43829035

Duolingo 的语言学习方法存在不足，无法提供足够的上下文和重复练习，导致学习效果不佳
输入假设和语境化学习是语言学习的有效方法，需要大量的重复和上下文化的练习
仅仅依靠翻译句子和语法规则的学习方法是不够的，需要结合阅读和听力等多种方式来提高语言水平
有些语言学习者认为 Duolingo 等应用程序可以作为语言学习的起点，但需要结合其他学习方法来达到更好的效果
语言学习需要大量的输入和练习，包括阅读、听力和口语等多种方式，才能达到流利和熟练的程度
语言学习的目标和方法会因人而异，需要根据个人的需求和目标选择合适的学习方法和资源

Try Switching to Kagi #

https://daringfireball.net/2025/04/try_switching_to_kagi

本文的作者分享了他从 Google 搜索引擎转向 Kagi 搜索引擎的经历。作者提到，他在使用 Google 搜索时遇到了两个问题：首先，当他搜索“travel to UK”时，结果页面的顶部出现了许多不相关的链接和广告，官方的英国政府网站被挤到了下面；其次，当他搜索酒店预订时，结果页面也出现了许多不相关的链接和广告，导致他花费了更多的钱。

作者表示，他在互联网上寻找更好的搜索引擎时，发现了 Kagi 搜索引擎。Kagi 搜索引擎的结果更准确、更相关，作者将其设置为默认搜索引擎。作者还提到，Kagi 搜索引擎不仅更私密，而且结果更好，甚至在某些情况下，Kagi 搜索引擎的结果比 Google 搜索引擎更好。

作者还比较了 Kagi 搜索引擎和 DuckDuckGo 搜索引擎，表示 Kagi 搜索引擎的结果更准确、更相关。作者提到，他在使用 DuckDuckGo 搜索引擎时，经常需要使用“!g”命令将搜索结果重定向到 Google 搜索引擎，但是使用 Kagi 搜索引擎时，他几乎不需要这样做。

作者总结说，Kagi 搜索引擎是一个更好的选择，提供更准确、更相关的结果，且不含广告。作者表示，使用 Kagi 搜索引擎的感觉就像在有线电视时代订阅 HBO 一样，提供更高质量的内容和服务。作者认为，Kagi 搜索引擎是一个值得付费的选择，提供更好的搜索体验。

HN 热度 591 points | 评论 401 comments | 作者：Ch00k | 18 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43829490

Kagi 搜索引擎的付费模式是其发展的瓶颈，很多用户不愿意为搜索服务付费。
用户认为 Kagi 搜索引擎的效果很好，但价格较高，难以让用户接受。
有些用户表示，如果 Kagi 搜索引擎的价格更低，他们会考虑付费使用。
部分用户认为，Kagi 搜索引擎的价值不够高，无法与免费的搜索引擎竞争。
一些用户表示，Kagi 搜索引擎的付费模式让他们感到不舒服，担心会增加不必要的开支。
有些用户认为，Kagi 搜索引擎的价值在于其能够提供高质量的搜索结果，值得付费。
部分用户表示，Kagi 搜索引擎的价格与其提供的服务不成比例，需要调整价格策略。
有些用户认为，Kagi 搜索引擎的付费模式是其商业模式的缺陷，需要改进。

Firefox tab groups are here #

https://blog.mozilla.org/en/firefox/tab-groups-community/

火狐浏览器的标签组功能终于来了，这是火狐浏览器社区中最受欢迎的功能请求。火狐浏览器团队在开发这个功能时，参考了社区用户的反馈和建议，旨在为用户提供一个更好的浏览体验。标签组功能允许用户将标签分组和组织，使得用户可以更容易地找到和管理他们的标签。

火狐浏览器团队表示，这个功能的开发是社区用户的贡献和反馈的结果。他们在开发过程中，仔细阅读了社区用户的评论和建议，并将这些反馈纳入到功能的设计中。这个功能的目标是帮助用户更好地管理他们的标签，减少标签的混乱，提高浏览效率。

标签组功能的开发过程中，火狐浏览器团队还尝试了智能标签组的功能，这个功能可以根据用户的标签使用习惯自动建议标签组。这个功能可以帮助用户更容易地找到和管理他们的标签，并且可以提高浏览效率。

火狐浏览器团队表示，他们将继续改进和完善标签组功能，听取社区用户的反馈和建议，并将这些反馈纳入到功能的设计中。他们希望这个功能可以为用户提供一个更好的浏览体验，并且可以帮助用户更好地管理他们的标签。

此外，火狐浏览器团队还表示，他们将继续开发和改进其他功能，例如智能标签组和标签管理功能，以帮助用户更好地管理他们的标签和浏览历史。他们希望这些功能可以为用户提供一个更好的浏览体验，并且可以帮助用户更好地保护他们的隐私和安全。

HN 热度 492 points | 评论 296 comments | 作者：TangerineDream | 9 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43834101

火狐浏览器的标签组功能非常实用，能够很好地管理多个标签页
有些用户习惯同时打开大量标签页，甚至达到几千个，使用标签管理工具来组织和管理
标签页管理工具如 Sidebery、Tree Style Tabs 等能够帮助用户更好地管理标签页，包括标签页分组、标签页卸载等功能
部分用户认为同时打开大量标签页会导致浏览器占用过多内存和资源，影响性能
火狐浏览器的内存管理机制能够自动卸载长时间未使用的标签页，以释放内存和资源
有些用户反映火狐浏览器在 Linux 系统下可能会出现内存管理问题，导致浏览器被操作系统杀死
标签页管理工具能够帮助用户更好地组织和管理标签页，减少标签页数量对浏览器性能的影响

Why did Windows 7 log on slower for months if you had a solid color background? #

https://devblogs.microsoft.com/oldnewthing/20250428-00/?p=111121

本文讨论了 Windows 7 的一个历史问题，即当用户设置纯色背景时，登录速度会变慢。文章的作者 Raymond Chen 分享了他个人使用纯色背景的经历，并解释了这个问题的原因。问题出在了 Windows 7 的登录系统中，当用户登录后，系统会设置桌面，包括创建任务栏、加载系统服务、创建桌面窗口和填充图标等。然而，如果用户设置了纯色背景，系统会等待 30 秒后才切换到桌面，这是因为系统没有收到桌面准备好的信号。

文章进一步解释了这个问题的原因，指出问题出在了代码的逻辑中。当用户设置纯色背景时，系统不会加载壁纸位图，因此不会发送桌面准备好的信号。同样，当用户启用“隐藏桌面图标”组策略时，也会出现同样的问题。文章指出，这个问题是在 2009 年 11 月份解决的，仅仅是在 Windows 7 发布后的几个月。

文章还提到了作者个人对默认配置的偏好，以及为什么他喜欢使用纯色背景。作者指出，使用默认配置可以使 bug 报告更加容易，因为它不需要用户修改设置。最后，文章中还包括了一些读者的评论，讨论了相关的问题和解决方案。

HN 热度 479 points | 评论 272 comments | 作者：zdw | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43827214

KDE 桌面环境被认为是“臃肿”的，但也有人认为它只是有很多选项
有人认为 KDE 的设计不够现代，用户体验不佳
有人喜欢 KDE 的传统服务器端装饰风格，而有人则认为这是糟糕的用户体验
有人认为 GNOME 是更好的选择，因为它更简洁和现代
有人认为 Cinnamon 是一个更好的选择，因为它在功能和简洁性之间取得了平衡
有人认为 xfce 是最好的 GUI 桌面环境
有人认为 KDE 的 Wallet 功能是“臃肿”的，但也有人认为它是有用的功能
有人认为不需要宣传或讨论自己的桌面环境偏好，因为每个人都有自己的需求和喜好

Amazon to display tariff costs for consumers #

https://punchbowl.news/article/tech/amazon-display-tariff-costs/

该网页主要介绍了美国电子商务巨头亚马逊计划在其网站上显示特朗普关税的成本。据悉，亚马逊将在每个产品的价格旁边显示特朗普关税的金额，这样消费者就可以清楚地看到关税对产品价格的影响。这个举动被认为是亚马逊不想承担特朗普关税带来的成本，而是希望消费者了解关税的真实影响。

此外，网页还提到了特朗普政府的贸易政策对科技行业的影响。文章提到，特朗普的方法，包括征收关税、破坏半导体法案和实施严格的出口管制，正在让一些华尔街人士感到担忧。同时，科技行业也在为税收和贸易问题寻求 K 街的帮助。

网页还提供了一些相关新闻的链接，包括“芯片世界乘坐特朗普过山车”和“科技行业为税收和贸易问题支付 K 街费用”。这些新闻进一步解释了特朗普政府的贸易政策对科技行业的影响，以及科技公司如何应对这些变化。

总的来说，该网页提供了有关亚马逊显示特朗普关税成本的计划以及特朗普政府贸易政策对科技行业的影响的信息。通过这些内容，读者可以更好地了解当前美国贸易政策的最新动态以及其对科技行业的影响。

HN 热度 436 points | 评论 399 comments | 作者：donohoe | 14 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43831027

亚马逊将向消费者展示关税成本，这可能会导致企业将关税作为提高价格的借口。
企业可能会利用关税作为提高价格的理由，而不是真正反映关税的成本。
亚马逊表示从未考虑在主站上列出进口费用，但这可能是为了应对关税而采取的措施。
企业可能会将关税作为提高价格的理由，即使关税并没有真正影响到他们的成本。
亚马逊的声明称，他们从未考虑在主站上列出进口费用，但这可能是为了避免关税带来的负面影响。
企业可能会利用关税作为提高价格的理由，并且可能不会在关税取消后降低价格。
亚马逊的做法可能会导致消费者对价格产生误解，并且可能会损害消费者的利益。
企业的利润可能并不完全来自于销售商品，而可能来自于其他方面，如广告、促销等。

The One-Person Framework in Practice #

https://bramjetten.dev/articles/the-one-person-framework-in-practice

这篇文章讲述了作者如何通过 Ruby on Rails 框架独立创建一个七位数年收入（ARR）业务的故事，主要聚焦于 “单人框架” 的概念，以及在这个过程中所学到的经验教训。

背景与起步 #

作者在 2011 年转向使用 Rails，最初没有太多计划，仅仅是出于对新技术的奇。2022 年，他们的公司 PlanGo 达到了超过 €1M 的年收入，这个里程碑让他们感到不可思议。在这段旅程中，虽然作者的联合创始人和支持团队在业务运营上扮演了重要角色，但技术开发和维护基本上是由作者一人完成的。

初期的挑战 #

在开始阶段，PlanGo 在发布初期推出了免费一年的营销活动，结果吸引了 500 个用户。这使得作者面临巨大的客户支持压力，因为当时的产品只是一款最简化的版本（MVP），并没有准备好迎接这么多用户的需求。这一经历让作者意识到，开发软件和运营软件业务是两回事。

学习与技术债务 #

作者坦言，最初的 Rails 代码充满了不良实践，包括复杂的控制器、大量未相关责任的模型、缺乏测试等。他的代码中包含许多不必要的 gem（Ruby 库），这虽然在开始时节省了时间，但后来造成了许多问题和技术债务。

完全重写 #

2014 年，作者决定进行一次全面重写，使用 Rails 4。这次重写经历了几个月的紧张工作，最终简化了架构，减少了依赖的 gem 数量，并为关键功能编写了测试。新的代码库不仅更简单、更快，还能够由一个兼职开发者维护。

Rails 的优势 #

作者强调，Rails 使他能够高效地进行开发，享受 “约定优于配置” 的优势，快速构建高质量的应用程序。在此过程中，他还探索了原生应用开发，并利用 Turbo Native 实现了原生性能和 Rails 代码库的结合。

超过 1M ARR 后的发展 #

在 2022 年底，一家外部投资者联系了 PlanGo，表达了收购兴趣。这一机会促使团队反思未来的发展方向，最终选择了一家与他们价值观一致的荷兰常青基金，出售部分股份以获得支持，同时保持对公司的控制权。

经验教训 #

在 14 年的开发过程中，作者总结了一些关键的经验教训：

** 拥抱 Rails 约定 **：遵循框架的最佳实践能够减少摩擦，让开发更专注于产品本身。
** 少即是多 **：每个添加的 gem 都可能带来复杂性，因此在添加之前要仔细考虑其必要性。
** 找到社区 **：作为独立开发者，保持与其他 Rails 开发者的联系非常重要。
** 技术债务并不总是坏事 **：在合适的情况下，快速解决问题的方法可以是合理的选择。
** 独自开发也能走得远 **：利用 Rails，单个开发者可以构建、扩展和部署产品，而不需要团队的支持。

未来展望 #

新的合作伙伴希望加入另一位 Rails 开发者，虽然这意味着在之前的代码库中引入新成员会有挑战，但作者认为这样的变化是积极的，能够带来新的视角和创意。尽管计划不打算建立庞大的工程团队，但作者意识到，即使是高效的独立开发者，也能从合适的团队成员中获益。

文章最后，作者鼓励其他在 Rails 上独立开发的人员联系他，分享他们的项目，展示了使用 Rails 框架实现成功的可能性。

HN 热度 367 points | 评论 150 comments | 作者：frans | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43826584

框架并不是决定性因素，人的因素更为重要，个人经验和开发风格决定了框架的选择。
选择合适的框架可以提高开发效率，但在单人开发环境中，框架的选择并不是最关键的因素。
Ruby 和 Python 都有各自的优势和劣势，选择框架应该根据具体的需求和个人偏好。
框架的选择不应该被过度强调，个人开发经验和技能才是决定项目成功的关键因素。
语言和框架的选择应该根据项目的具体需求和个人偏好，不能一概而论。
个人开发环境中，使用简单的框架或自行开发框架可以提高开发效率和降低成本。
选择合适的语言和框架可以提高开发效率和项目质量，但不能忽视个人经验和技能的重要性。

O3 beats a master-level GeoGuessr player, even with fake EXIF data #

https://sampatt.com/blog/2025-04-28-can-o3-beat-a-geoguessr-master

本文介绍了作者与 OpenAI 的 o3 模型进行的一场 Geoguessr 比赛，Geoguessr 是一款地理位置猜测游戏。作者是一名高级玩家，拥有 Master I 级别的排名，他想测试 o3 模型的能力，看看它是否能超越人类玩家。

作者首先介绍了他之前在 Hacker News 上发布的评论，评论中他提到了 o3 模型的惊人地理位置猜测能力。许多人对此表示赞赏，但也有一些人质疑模型的能力，认为它可能只是在读取图像中的 EXIF 数据。作者决定进行一场比赛，以证明 o3 模型的能力。

比赛使用了一张社区世界地图，作者和 o3 模型各自进行了五轮猜测。作者可以看到完整的街景全景，而 o3 模型只能看到两个 90 度的截图。o3 模型拥有正常的网络访问权限，可以使用任何信息来进行猜测。

在第一轮中，作者和 o3 模型都猜测了保加利亚作为正确答案。作者通过分析图像中的建筑风格、地形和其他特征来进行猜测，而 o3 模型则使用了其自己的推理过程，包括分析图像中的文本和符号。o3 模型的猜测结果更为准确，距离正确位置仅几百米。

在随后的轮次中，o3 模型继续表现出色，准确地猜测了奥地利、美国和其他国家的位置。作者对 o3 模型的能力感到惊讶，认为它的表现远超人类玩家。

为了进一步测试 o3 模型的能力，作者在图像中嵌入了假的 EXIF 数据，试图欺骗模型。但是，o3 模型仍然能够准确地猜测出正确的位置，证明了它的能力不仅仅依赖于 EXIF 数据。

最终，o3 模型以 23,179 分对 22,054 分的优势获胜，证明了其在 Geoguessr 游戏中的强大能力。作者认为，这次比赛证明了 o3 模型的能力不仅仅是读取 EXIF 数据，而是通过分析图像中的各种特征和信息来进行猜测。

HN 热度 366 points | 评论 254 comments | 作者：bko | 8 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43835044

人们对 AI 在 GeoGuessr 游戏中使用网络搜索来获取信息的行为持有不同意见，认为这可能不公平。
有人认为 AI 的能力应该仅限于其自身的训练数据，不应该使用外部资源。
也有人认为，AI 使用网络搜索是其能力的一部分，能够综合利用多种资源是其优势。
有人指出，GeoGuessr 游戏本身就有规则，禁止使用网络搜索，AI 的行为可能违反了这些规则。
也有人认为，AI 的能力已经超出了人类的认知范围，应该重新定义什么是“公平”。
有人提到，AI 在其他领域，如国际象棋、Jeopardy!等游戏中，也表现出了超越人类的能力。
有人认为，AI 的强大之处在于其能够利用计算机的优势，如大容量存储和快速计算。
也有人认为，仅仅因为 AI 使用了计算机的优势，就认为其不公平是不合理的。

Knowledge-based society, my ass #

https://mihaiolteanu.me/knowledge-based-society-my-ass

这篇文章讲述了作者作为一名博士研究生在大学里的经历。作者刚刚开始研究生涯时，教授要求他立即开始工作，但随后又告诉他没有任何任务可以做，甚至连相关的研究材料都没有提供。作者感到非常沮丧和困惑，不知道如何开始自己的研究工作。

随着时间的推移，作者试图获取基本的研究设备，如办公室和电脑，但教授一直推诿和拒绝。作者不得不自己寻找解决方案，甚至去找系主任和院长来解决问题。最后，教授终于提供了一个办公室和电脑，但办公室位于学校的地下室，条件非常简陋。

作者的研究主题是关于电磁场对人体的影响，特别是对颈动脉支架的影响。然而，作者发现学校没有任何相关的实验设备和资源，甚至连一个数字温度计都没有。教授告诉作者，只需要进行计算机模拟就足够了，但作者发现相关的软件和模型非常昂贵和难以获取。

作者试图获取软件许可证，但教授告诉他学校已经没有可用的许可证了。然而，作者后来发现教授自己拥有两个许可证，但拒绝与他分享。作者不得不通过其他途径获取许可证，最后终于成功获取了一个。

尽管作者取得了一些小的胜利，但他感到非常疲惫和沮丧，觉得自己在大学里的研究工作没有任何意义和价值。作者开始质疑自己是否真正有能力进行科学研究，是否有资格从事这个领域的工作。最后，作者决定简化自己的研究，使用非常简单的模型和假设来进行模拟，觉得自己已经没有时间和精力去做更深入的研究了。

HN 热度 347 points | 评论 88 comments | 作者：molteanu | 20 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43828713

政府政策试图通过大量资助博士生来推动知识型社会的建设，但这种方式可能会改变知识的定义。
扩大博士生规模可能会带来一些问题，例如缺乏深入思考和创新。
政府在推动创新和生产力方面的作用是次要的，提供稳定和安全的环境更为重要。
过度强调效率和指标可能会导致人们追求指标最大化而不是真正的创新。
研究经费的管理和分配可能存在问题，过度的行政成本可能会超过浪费的经费。
增加博士生和研究人员可能会带来长期的利益，尽管短期内可能看不到效果。
政府应该减少行政成本，放松对研究经费的控制，允许研究人员更自由地进行研究和创新。