AI 摘要：本文由 OpenAI 团队撰写，深入探讨了大语言模型(LLM)产生“幻觉”的根本原因，指出是现有训练与评估机制奖励了“猜测”而非“不确定性表达”。作者通过统计学视角分析幻觉来源，强调优化 eval (评估机制) 比单纯提升模型规模更关键，并提出需惩罚“自信的错误”，奖励恰当的不确定性表达，以推动模型更可靠和更安全。

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1. 幻觉(hallucinations)的定义与案例
• 幻觉是语言模型生成的“貌似合理但错误”的信息。
• 案例：模型对作者的博士论文题目或生日给出多个版本，全部错误。

2. 评估体系的问题 (“Teaching to the test”)
• 现有 eval 大多单纯以“准确率”为指标，导致模型倾向于胡乱作答，而不是坦率回答“不知道”。
• 类似选择题考试：盲目猜测在统计上可能比“空白不答”获得更高分数，因此模型被激励去猜。
• OpenAI 强调“谦逊”(humility)，并提出评分机制应惩罚错误多于不答，并鼓励表达不确定性。

3. 幻觉的来源机制：下一词预测 (next-word prediction)
• 预训练阶段仅基于预测下一个词，没有“真/假”标注，导致难以区分真伪信息。
• 高频模式(如拼写规则)能被可靠学习，但低频事实(如生日)因缺乏规律难以预测，从而引发幻觉。
• 低频信息与统计不可预测性导致某些类型的幻觉难以通过规模化完全消除。

4. 常见误解与澄清
• “准确率提升后幻觉会消失”：错误，因为真实世界存在无法回答的问题，因此准确率永远无法达 100%。
• “幻觉无法避免”：错误，模型可以选择“不回答”。
• “避免幻觉需更大模型”：错误，小模型有时更容易知晓自身局限。
• “幻觉是神秘 bug”：并非，已有对其统计学成因的理解。
• “仅需开发新的幻觉评测方法”：不够，只有重构主流 eval，奖励不确定性才能系统性减少幻觉。

5. 结论与未来方向
• 幻觉是评估体系与预测机制共同作用的必然产物。
• 通过惩罚“自信错误”、奖励“不确定性表达”，可以有效降低幻觉发生概率。
• OpenAI 新模型 (如 GPT‑5) 显著减少幻觉，但该问题仍是 LLM 的核心挑战，研究仍在持续推进。

AI 摘要：本文详细介绍了 Shopify 如何在持续迭代和数百万用户使用的前提下，将 Shopify Mobile 与 Shopify POS 成功迁移到 React Native 新架构 (Fabric + TurboModules)。迁移过程中坚持“最小代码改动、新旧架构并行兼容、性能稳定性不退化”三大原则，解决了多种迁移使用中的难题，并与开源社区和 Meta 合作推动性能优化。最终实现了稳定迁移、性能提升和生态回馈，并分享了对其他团队的建议与未来优化方向。

1. 迁移策略与原则
- 最小化改动优先，优化与重构延后来做
- 保持新旧架构并行兼容，避免开发停滞
- 确保性能与稳定性不退化，关注 TTI 与 crash-free 指标
2. 迁移过程与技术实现
- Native 模块：仅改造不兼容模块，TurboModules 迁移延后规划
- 依赖管理：升级/替换库，减少依赖规模
- 首先升级到最新 React Native 版本，减少低层 bug 影响
- 应用代码最小改动，增加 deprecation warning 便于后续清理

AI 摘要：传统的 JavaScript 数组方法如 .sort() 、 .reverse() 和 .splice() 会直接修改原数组，可能带来难以排查的 bug，尤其在 React 等依赖 不可变数据 (immutability) 的框架中。ES2023 新增了 toSorted() 、 toReversed() 和 toSpliced() ，它们返回新数组而不会变异原始数据，从而提升代码可维护性和安全性。这一细小的语法改进带来了巨大的开发体验优化，特别是在现代前端应用中。

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1. 新的不可变 (non-mutating) 方法
• toSorted()：返回排序后的新数组，允许自定义比较函数
• toReversed()：返回反转后的新数组，避免破坏原数组
• toSpliced()：返回元素增删后的新数组，保持原数组不变

2. 在 React 中的应用场景
• 保证状态不可变性，触发正确的重新渲染
• 常见用法：展示反向排序的任务列表、根据条件生成新数组
• 避免额外的深拷贝操作（如 structuredClone()）

3. 浏览器与环境支持
• Chrome/Edge 110+、Safari 16+、Firefox 115+、Node.js 20+ 原生支持
• 旧环境可依赖 core-js 提供 polyfill
• 与其他 ES2023 特性互补，如 optional chaining、top-level await

AI 摘要：本文介绍了 Remotion 与 Mediabunny 的合作。Remotion 决定停止自身的 Media Parser 和 WebCodecs 项目，全面支持由 Vanilagy 开发的 Mediabunny，该库具备更快性能、更佳架构和更自由的许可。此举包括资金赞助、代码贡献和推广支持，目标是推动 Mediabunny 成为 Web 上的首选多媒体工具库，从而让浏览器能实现更高效的视频处理与应用。

AI 摘要：本文介绍了 Web.dev 更新的 Learn CSS 课程，新增了 9 个涵盖最新 CSS 功能的模块，例如 CSS 嵌套 (nesting)、容器查询 (container queries)、自定义属性 (custom properties)、锚点定位 (anchor positioning) 等。此次更新反映了近四年 CSS 的重大进展，模块同时关注 Baseline 功能保证了实用性，适合学习或提升前端开发技能的开发者。

1. Learn CSS 课程的演进
• 2021 年推出的 Learn CSS 是 Web.dev 基础 Web 开发内容的起点
• 四年间 CSS 特性快速发展（如容器查询从无到广泛可用）
• 每月数千人使用此课程，促使更新迭代

2. 本次更新的核心内容
• 新增 9 个重要模块：
• CSS 嵌套
• 容器查询
• 自定义属性
• 计数器
• 光标和指针
• 锚点定位
• 浮层和对话框
• 单页应用 (SPA) 的视图过渡
• 路径、形状、剪切和遮罩
• 更新后的模块紧贴近几年 CSS 标准发展与浏览器支持

3. Baseline 功能的聚焦
• 所有教学功能均已达到或即将进入 Baseline 状态
• 包括 Interop 2025 中的新特性，如锚点定位和视图转换
• 每个模块配有明确的浏览器支持信息，保证学习即用

AI 摘要：本文通过构建粒子效果的案例，揭示了在 CSS 中实现颜色动态变化时会遇到的限制（如 RGB 插值导致灰色过渡），并提出利用 CSS filter 中的 hue-rotate() 作为更佳的解决方案。同时，作者还演示了如何使用随机性和闪烁效果（twinkling）增强动画的自然感受，最后预告了即将上线的动画课程。

1. 引言：粒子特效与颜色变化的重要性
• 粒子从随机颜色开始，逐渐淡出时改变色相 (hue)
• 动画核心在于“颜色渐变”而非单一随机取色

2. 颜色生成的方式
• 使用 RGB 随机值生成色彩 → 结果缺乏统一风格
• 使用 HSL 固定饱和度和亮度，只在色相上变化 → 形成更加统一的色调效果

3. 从单一颜色到颜色过渡
• 初步尝试利用 HSL 渐变 → 浏览器实际以 RGB 插值，导致过渡中间产生灰度色
• HSL 的 0° 与 360° 等效，无法实现完整色相轮动画

4. CSS 渲染限制：RGB 插值问题
• color-transition 过程中浏览器默认以 RGB 渠道计算
• 中间值往往失真，无法表现我们感知的平滑色相变化

5. CSS filter 的解决方案
• 使用 filter: hue-rotate() 实现真实的色相旋转
• 可实现超过 180° 的平滑过渡
• 注意：该方法常使颜色显得更暗，需要选择更亮或低饱和度的初始色

6. 增强动画的细节：Twinkling 闪烁效果
• 使用 keyframes + 随机参数产生轻微闪烁，避免所有粒子同步
• 过渡不再是死板的线性透明度衰减，而是更自然的消隐效果

AI 摘要：ForgeUI 是一个基于 React 的实验性组件库，重点在于“动画优先”的设计理念，提供动画表单、动态卡片、闪烁文字等现代化 UI 组件，旨在帮助开发者快速实现富交互界面。其技术栈包括 Next.js、TypeScript、Tailwind CSS、shadcn/ui 和 Framer Motion。项目定位更像是作者的“个人实验室”，供开发者参考与取用，而非正式社区驱动的开源产品。

AI 摘要：本文深入介绍了高质量字体 (high-quality fonts) 所附带的各种隐藏功能，尤其是 OpenType 及 Variable Fonts 的特性，如 axes 变化、替代字形 (alternates)、swashes、数字样式 (numerals)、小型大写 (small caps)、上下文替换 (contextual alternates) 等，并结合 CSS 的相关属性给出实践方式。文章核心思想是：字体远不止「粗体/斜体」，合理启用这些特性能够提升应用设计的可读性与美感。

1. Variable Axes（可变字体轴线）
• OpenType 字体支持多个轴 (axes)，如 wght(weight)、wdth(width)、slnt(slant)、ital(italic)、opsz(optical size)。
• CSS 提供对应属性 (如 font-weight)，但对于自定义轴需用 font-variation-settings。
• font-variation-settings 存在级联冲突问题，可通过 CSS variables 解决。

2. Alternates（替代字形）
• Stylistic alternates：用 salt、ss01、cv01 等替换字符形态（如 “a”、“g”）。
• CSS 可通过 font-feature-settings 或 font-variant-alternates 控制，后者更可读，但同样有继承覆盖问题。

3. Swashes（装饰性字形）
• 一些字体附带装饰性笔画 (swashes)，可增强标题表现力。
• 使用 font-feature-settings 或 font-variant-alternates 启用。

4. Numerals（数字字形样式）
• 字体可包含 lining numerals（对齐大写字母高度）、old-style numerals（小写高度）、tabular（等宽）、proportional（按比例）。
• 使用 font-variant-numeric 控制，如 tabular-nums、oldstyle-nums。
• 场景：表格更适合 tabular，正文常用 proportional 或 old-style。

5. Small Caps（小型大写）
• 小型大写可减少正文中大写字母突兀的问题。
• 使用 font-variant-caps（small-caps 或 all-small-caps）。
• 避免浏览器自动合成（非真正小型大写），可通过 font-synthesis 禁用。

6. Contextual Alternates（上下文替换）
• 自动替换特定上下文中的字符形态，如 → 符号、@ 符号的排版优化。
• 多数字体默认启用，可通过 font-variant-ligatures: no-contextual 禁用。

7. Further Reading（扩展资料）
• 提及更多 OpenType 特性（连字、分数、历史字形、花饰等）。
• 推荐网站、演讲与「Variable Fonts Primer」。

AI 摘要：本文回顾了前端开发工具从 2009–2013 的简洁时代（以 JavaScript、jQuery、HTML、CSS 为主）到 2015 后的工具爆炸时期（SPA、TypeScript、各类框架、构建工具与 AI 工具层出不穷）的演变，指出当下开发者陷入“工具过载”，导致决策困难、学习曲线陡峭、工具频繁替换（tool churn）等问题。作者提倡理性选工具：优先选择成熟、社区验证的方案，避免盲目追逐潮流，注重团队稳定性、代码可维护性和适用性，而非工具数量和新潮程度。

AI 摘要：本文通过 npm 中 chalk、debug、duckdb 等热门包遭遇钓鱼攻击事件，指出现有包管理器的安全模型存在设计性缺陷，暴露了软件供应链体系的脆弱性。作者主张借鉴 Linux 发行版与金融行业经验，对包管理器进行系统性升级，包括强制性签名、多维护者审查、抗钓鱼认证、自动化恶意检测、透明构建流程与依赖权限隔离。核心观点是：包管理器已成为现代软件的关键基础设施，必须以更高安全标准来治理。

AI 摘要：文章探讨了 UI 动画在交互设计中的价值与风险，提出动画必须有明确目的，且要考虑交互频率与速度感知。作者强调：合适的动画能提升可预测性与愉悦感，不合理的动画则会破坏效率与信任。有时，最佳的“动画”就是没有动画。

1. 动画的双刃性
• 正确使用动画可让界面更自然、流畅、愉快
• 滥用动画则会使界面显得缓慢、不确定，甚至损害用户信任

2. Purposeful Animations（有目的的动画）
• 动画需服务于具体功能或信息传达，而非纯粹装饰
• 案例：Linear 用动画展示功能逻辑；按钮点击缩放增强响应感
• 动画可营造 delight（愉悦），但仅适合低频使用，避免变成负担

3. Frequency of Use（使用频率）
• 高频操作（如 Raycast 命令输入、键盘快捷键）不应使用动画，否则会拖慢效率
• 低频操作可适度加入动画，提高体验的独特性和愉悦感
• hover 或菜单切换等高频交互场景更适合零动画或极快动画

4. Perception of Speed（速度感知）
• 动画速度需足够快，保持用户与界面的即时连接
• 一般 UI 动画时长应低于 300ms
• 案例：下拉菜单在 180ms 内更灵敏，tooltip（提示框）应有初始延迟但切换时不应再延迟

5. 设计原则与结论
• 动画不是必然元素，而是用户体验的加速器或负担
• 最佳实践：以用户需求为导向，基于目的、使用频率和性能感知来判断是否加入动画
• 有时，没有动画，才是最好的设计