Hacker News 每日播报 2025-10-16

欢迎收看 Hacker News 每日播报，今天我们将探讨 Windows 11 引发的隐私担忧、从零开始训练 LLM 的激动人心时刻、TurboTax 如何阻碍免费报税、Zed 编辑器登陆 Windows 的得与失，以及食蚜蝇的迁徙如何引发了关于星际旅行的遐想。

告别 Windows 10：微软正走向“监控国家”吗？

随着 Windows 10 即将退役，一篇措辞严厉的文章指出，微软正通过 Windows 11 将用户推向一个“监控国家”。文章作者认为，Windows 11 在设计上对数据隐私构成了前所未有的威胁，现在是个人和企业用户认真考虑转向 Linux 的时候了。

文章列举了 Windows 11 的几大“罪状”：

• 强制硬件升级：通过 TPM 和安全启动等要求，迫使用户购买新硬件，从而将用户锁定在其生态系统中。
• 误导性安装选项：默认设置诱导用户将数据同步到 OneDrive，且难以撤销。
• 强制安装 AI 工具：AI 工具 Co-pilot 在未经用户同意的情况下被安装并启用，且难以移除。
• 侵入性“Recall”功能：即将推出的“Recall”功能会将用户活动快照保存到云端，进一步加剧了监控担忧。
• 强制使用 Edge 浏览器：通过各种“暗模式”设计，强迫用户使用自家的 Edge 浏览器。

鉴于这些问题，作者强烈建议客户转向 Linux，并推荐了 Zorin OS、PopOS、Ubuntu 等多个发行版。

围绕这一话题，技术社区展开了热烈讨论。许多人对作者的观点表示赞同，认为 Windows 11 的隐私问题和强制性功能确实令人不安。大家积极分享转向 Linux 的经验和建议，其中 Linux Mint 因其与 Windows 相似的用户体验而被誉为最平稳的过渡选择，而 Debian Stable 与 Cinnamon 桌面环境的组合也备受推崇。

对于游戏玩家这一特殊群体，大家指出，得益于 Valve 的 Proton 技术和 Steam Flatpak，如今在 Linux 上玩游戏已不再是难题，大多数非内核级反作弊的游戏都能良好运行。

不过，讨论也触及了 Linux 推广的现实挑战。有人提醒，普通用户可能并不像技术爱好者那样关心隐私问题，因此在推广时应更关注用户的实际需求，如速度、无广告和成本节约。此外，硬件兼容性仍是一个不容忽视的障碍，例如有用户就遇到了 AMD 显卡在 Linux 下的随机闪烁问题。

有趣的是，关于 TPM 和安全启动的看法也出现了分歧。一些人认为，这些技术本身具有安全价值，许多 Linux 发行版也能很好地支持它们；问题在于微软将其作为“强制性”的最低要求，限制了用户的选择自由。

从零编写 LLM（二十二）：亲手训练自己的大语言模型

Giles Thomas 的“从零开始编写 LLM”系列迎来了激动人心的第 22 部分——模型训练。经过漫长的铺垫，作者终于将所有组件整合，亲眼见证了自己搭建的 LLM 开始生成文本。

文章的亮点在于，在一个仅有 2 万字符的小数据集上，模型在 RTX 3090 上训练短短十秒，就能生成初步连贯的文本。更令人振奋的是，当加载 OpenAI 原始 GPT-2 模型的权重后，模型立刻展现出惊人的能力，这直观地展示了预训练模型的强大威力。

在技术细节上，作者分享了实践中的挑战。例如，由于代码中存在大量随机性，完全复现书中的结果变得异常困难。他还介绍了超越传统 SGD 的 AdamW 优化器，并形象地将其比喻为给梯度下降的“球”赋予动量，使其能越过局部最优解。为了避免模型简单地“鹦鹉学舌”般重复训练数据，文章还介绍了温度（temperature）和 Top-K 采样等技术，以增加生成文本的多样性和质量。

这篇文章在社区中引发了对学习方法和实践成本的深入探讨。许多人将这个系列与 Andrej Karpathy 的 nanogpt 等项目相提并论，认为这种从底层构建 AI 的方式极具教育意义。

关于如何更好地学习 LLM，社区出现了有趣的观点碰撞。有人认为，像 Sebastian Raschka 的《从零开始构建大型语言模型》这类书籍虽然代码详尽，但在“建立直觉”方面有所欠缺。另一些人则反驳称，在机器学习领域，理解背后的数学原理比模糊的“直觉”更重要。不过，Karpathy 的“Zero to Hero”系列视频因其在构建直觉方面的出色表现而备受推崇。

此外，关于训练成本的讨论也从理论走向了实践。有经验的开发者指出，在比较本地 GPU 与云端集群的成本时，绝不能只看硬件费用，还必须考虑数据传输、环境调试等“隐藏开销”，这些因素在实际项目中可能显著影响总成本和效率。

TurboTax 如何在 20 年间阻止美国人免费报税 (2019)

这篇来自 ProPublica 在 2019 年的深度调查报道，至今仍在技术社区中反复被提及。它揭露了 TurboTax 的母公司 Intuit 如何通过长达二十年的游说和商业策略，成功阻止美国政府为公民提供免费、简化的报税服务——而这种服务在许多发达国家早已是标配。

报道的核心观点是，Intuit 的商业帝国建立在美国税收制度的复杂性之上。为了维护这一模式，该公司采取了多种手段：

• 强大的游说攻势：投入巨资游说国会，甚至推动立法，明确禁止美国国税局（IRS）开发自己的免费报税系统。
• 操纵“Free File”计划：作为与政府协议的一部分，Intuit 承诺为低收入人群提供免费报税服务，以换取 IRS 不与自己竞争。然而，他们却通过技术手段（如在网页中添加代码阻止搜索引擎收录）来限制该计划的可见性。
• “免费”的陷阱：Intuit 推出的商业“免费版”充满了欺骗性的设计（即“暗模式”），诱导用户在报税流程的最后一步才发现需要付费，让数百万本应符合免费条件的用户最终支付了费用。

这篇报道的影响深远，每次报税季来临或有相关新闻出现时，它都会在 Hacker News 等社区被重新分享和讨论。这表明，大型科技公司如何利用其影响力操纵市场、阻止公共服务以及通过欺骗性营销牟利，是科技从业者持续关注的伦理焦点。这种反复的讨论也反映出社区对企业不当行为的普遍不满，以及对更公平、透明系统的持续呼吁。

美国国税局（IRS）开源其“事实图谱”项目

美国国税局（IRS）最近开源了一个名为“事实图谱”（Fact Graph）的项目，这是一个用于建模美国税法的知识图谱。该项目源自已被取消的 IRS Direct File（免费直接报税）计划，旨在提供一个标准化的工具来以声明方式处理复杂的税法逻辑。

这个项目一经发布，便引发了社区的热烈讨论。首先，大家很快澄清了一个误解：这个 GitHub 仓库本身是知识图谱的引擎和工具，而实际的税法数据则存放在另一个相关的仓库中。

然而，讨论的焦点迅速转向了 Direct File 项目被取消一事。许多人对此表示极度失望和愤怒，认为这是 TurboTax 等商业报税软件公司游说成功的恶果，直接损害了普通纳税人的利益。这种“愚蠢的政治操作”让大家对现有体系感到不满。

在对商业软件的声讨中，许多用户开始积极推荐替代方案，其中 FreeTaxUSA 和 Cash App Taxes 因其更低廉的费用和更友好的用户体验而备受推崇。

此外，这个开源项目也激发了人们对 AI 应用的想象。有人提出，将 Fact Graph 与大型语言模型（LLM）结合，或许能提供有趣的税务建议。但大家普遍认为，虽然 LLM 可以帮助发现潜在的抵扣项，但鉴于税法的复杂性和 LLM 的“幻觉”风险，所有建议都必须经过人工核实并参考官方说明，否则可能带来严重的法律后果。

高性能代码编辑器 Zed 现已登陆 Windows 平台

以高性能和原生体验著称的代码编辑器 Zed，在万众期待下终于正式登陆 Windows 平台。Zed 团队强调，其 Windows 版本并非简单的跨平台封装，而是通过直接调用 DirectX 和 DirectWrite 等底层 API 实现，旨在提供最原生的外观和性能。此外，它还深度集成了 WSL 和 SSH 远程开发功能，所有 AI 和扩展功能也已完全支持。

然而，Zed 的 Windows 首秀在社区中引发了复杂而激烈的讨论，主要集中在以下几个方面：

安装包体积之谜

许多用户对 Zed 超过 400MB 的安装包大小感到震惊，这与大家对“高性能、轻量级”的期待相去甚远。深入探究后发现，这主要是由于 Rust 默认的静态链接方式以及庞大的依赖树（超过 2000 个 crate）所致，其中用于协作功能的 webrtc-sys 和 tree-sitter 语法解析器是主要的“重量级”组件。有人认为，与 Sublime Text（约 52MB）相比，这个体积“令人尴尬”；但也有人辩护称，考虑到 Zed 提供的丰富功能，应将其视为一个准 IDE，400MB 在当今环境下并非不可接受。

性能与用户体验