2024-05-26 Hacker News Top Stories #

Financial Statement Analysis with Large Language Models #

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4835311

这篇论文的标题是《使用大型语言模型进行财务报表分析》，作者是 Alex Kim、Maximilian Muhn 和 Valeri V. Nikolaev。论文研究了一个名为 GPT4 的大型语言模型是否能够像专业人类分析师一样成功地进行财务报表分析。

研究者向 GPT4 提供了标准化和匿名的财务报表，并指示模型分析这些报表以确定未来收益的走向。即使没有任何叙述性或行业特定信息，GPT4 在预测收益变化方向方面胜过了金融分析师。在分析师往往难以应对的情况下，GPT4 表现出相对优势。

此外，研究发现，GPT4 的预测准确性与一个窄化训练的最先进机器学习模型的性能相当。GPT4 的预测并非源自其训练记忆，而是发现 GPT4 生成了关于公司未来表现的有用叙述见解。

最后，基于 GPT 的预测的交易策略产生了比基于其他模型的策略更高的夏普比率和阿尔法值。综合起来，研究结果表明，大型语言模型可能在决策中发挥核心作用。

HN 评论 197 comments | 作者：mellosouls | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=40468518

Figure 3 显示 LLM 模型与 3 层神经网络在 1989 年使用 59 个变量时没有显著优势。
量化交易中的 ANN 基准远非最先进。
量化交易不仅仅停留在 1989 年，私下交易已成为主流。
专业交易团队通常不会使用公开的工具或策略。
专业交易侧重于快速执行和管理风险。
交易成功关键在于执行质量和风险管理。
量化交易通常基于基本策略和信号组合。
LLM 在交易中发挥作用，尽管生产价值有争议。
量化交易侧重于速度和正确性，以及新的预测策略。
量化交易不仅仅是高中数学，还涉及复杂代码和优化。
量化交易需要科学思维，处理高噪声和适应性环境。
量化交易是复杂的，需要高度智力，避免失误比有天才性质的想法更重要。

Mp3tag – Universal Tag Editor #

https://www.mp3tag.de/en/

https://www.mp3tag.de/en/ 是一个功能强大且易于使用的音频文件元数据编辑工具。它支持批量编辑多种音频格式的 ID3v1、ID3v2.3、ID3v2.4、iTunes MP4、WMA、Vorbis Comments 和 APE Tags 的标签信息。此外，它还支持从 Discogs、MusicBrainz 或 freedb 等在线数据库进行查找，可以自动获取正确的标签信息并下载音乐库的封面。你可以根据标签信息重命名文件，替换标签和文件名中的字符或单词，导入/导出标签信息，创建播放列表等。

主要功能包括：

批量标签编辑：一次向多个文件写入 ID3v1.1、ID3v2.3、ID3v2.4、MP4、WMA、APEv2 标签和 Vorbis Comments。
封面艺术支持：下载并添加专辑封面，让你的音乐库更加生动。
从 Discogs、freedb、MusicBrainz 导入：保存时间，从在线数据库导入标签信息。
替换字符或单词：替换标签和文件名中的字符串（支持正则表达式）。
自动生成播放列表：在编辑时自动生成和管理播放列表。
根据标签信息重命名文件：根据标签信息重命名文件并从文件名导入标签。
导出为 HTML、RTF、CSV：根据用户定义的模板生成漂亮的报告和列表。
完全支持 Unicode：用户界面和标签完全符合 Unicode 标准。

除了这些主要功能外，Mp3tag 还提供了许多其他功能和特性，如批量导出嵌入式专辑封面、支持 iTunes 特定标签（如媒体类型或电视节目设置）以及将多个操作组合成可通过单击应用的组等。

支持的音频格式包括 AAC、ALAC、AIFF、DSF、FLAC、MKA、APE、MP3、MP4、MPC、OGG、Opus、OFR、SPX、TAK、TTA、WMA、WV、WAV、WebM 等。

HN 评论 157 comments | 作者：accrual | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=40468933

MP3tag 是一个古老的工具，仍在积极维护，用于编辑音乐标签和整理音乐库。
许多人仍使用 MP3 格式，因为它在各种设备上都能使用。
一些用户喜欢将 CD 转换为 FLAC，然后再转换为 MP3，以保留高质量备份。
有人建议使用 320kbps MP3，认为 192kbps 不够好。
一些用户选择使用 AAC 或 Opus 格式，以提高音质。
Verbatim 光盘被推荐用于长期存储音乐。
MusicBrainz Picard 被推崇为一个优秀的音乐标签编辑工具。
一些用户对 Spotify 的推荐算法表示不满，认为其推荐的音乐有限。
用户们分享了各种工具和技巧，用于编辑和管理音乐标签，以及保留音乐库的整洁和有序。

Show HN: Spot – Simple, cross-platform, reactive desktop GUI toolkit for Go #

https://github.com/roblillack/spot

这个 GitHub 仓库（ https://github.com/roblillack/spot）是一个名为 Spot 的 React 风格的桌面 GUI 工具包，用于 Go 语言。Spot 是一个简单、跨平台、响应式的 GUI 工具包，使用本地小部件（native widgets）来构建 GUI 应用程序。它旨在易于使用，并在不同平台上提供一致的 API。

Spot 具有以下特点：

简单易用：您可以将 Spot 作为项目的简单依赖项，并立即开始构建 UI，无需使用额外的工具或代码生成步骤。只需编写 Go 代码，即可获得一个本地 GUI 应用程序作为自包含二进制文件。
跨平台：Spot 在可用时使用本地小部件，并在编译时自动选择最适合您所在平台的后端。目前提供两种后端实现：一种基于 FLTK，使用 go-fltk，另一种基于 Cocoa，使用（修改版的）gocoa。
响应式：Spot 在应用程序状态更改时自动更新 UI。您只需提供无副作用的渲染函数，并使用 UseState 钩子管理应用程序的状态。
广泛的小部件支持：Spot 提供各种 UI 控件，包括按钮、标签、文本输入、滑块、下拉框等。

此外，仓库中还包含了一些常见问题的解答，如“reactive”意味着什么、Spot 使用的“本地小部件”是什么、如何编写自定义组件等。Spot 目前还没有的功能包括自动布局、多窗口、模态对话框、可调整大小的窗口、菜单栏、自定义小部件等。

希望这个摘要能帮助您了解 Spot 这个桌面 GUI 工具包的基本情况和特点。

HN 评论 48 comments | 作者：da_rob | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=40469592

有用户认为在 Go 中提供跨平台 UI 开发工具是一个很好的机会，因为 Go 的构建过程简单，可以提供良好的开发体验。
有用户对于跨平台布局的问题表示好奇，因为不同平台的本地控件具有不同的固有尺寸。
有用户表示对于使用 Go 编写内部开发工具感兴趣，认为 Spot 看起来有趣且值得一试。
有用户对于声明式 GUI 与命令式 GUI 的优劣进行了讨论，认为声明式 GUI 更易于管理状态。
有用户提到了其他类似的 GUI 工具包，如 SolidJS、.NET 的 UI 开发等。
有用户对于 Spot 的虚拟组件树进行了讨论，指出其在处理复杂状态和 UI 更新方面的优势。
有用户对于 Spot 的跨平台构建过程表示关注，希望有一种简单的命令可以生成 MacOS 的.app 和 Windows 的.exe 文件。
有用户对于 Spot 的 React-like 模型提出了疑问，认为这种模型是否符合 Go 的简洁和资源高效的精神。
有用户对于 Spot 选择 React-like 模型而不是实现 react-dom 表示好奇，指出 React Native 是在 JavaScript 中运行，而 Spot 是在 Go 中实现的。

Abusing Go’s Infrastructure #

https://reverse.put.as/2024/05/24/abusing-go-infrastructure/

这篇文章讨论了对 Go 基础设施的滥用情况。作者在探索 Go 的校验和数据库内容时发现了一些有趣的结果，其中包括与 Go 无关的项目出现在数据库中。

作者通过实验发现，可以通过 Go 的公共代理加载任意数据，这可能被滥用用于绕过下载限制或进行恶意软件传播。文章还提到了可能的拒绝服务攻击和命令控制的实现方式。作者总结表示，虽然这个问题可能被滥用，但也可以得到改善。

文章提出了一些问题，例如为什么某些非 Go 项目出现在数据库中，以及是否有人正在滥用这一情况。整体而言，这篇文章探讨了 Go 基础设施中的潜在问题和可能的改进方向。

HN 评论 56 comments | 作者：efge | 9 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=40474712

用户指出任何允许用户上传并公开可见材料的在线服务最终都会被用于命令与控制、侵犯版权和托管 CSAM。
评论提到 Twitter、Telegram、PGP 密钥基础设施等服务已经发生过类似情况。
有人提到 Gmail、Google Groups、Google Drive、Gchat 等服务也存在类似问题，即使存储的数据并非公开。
有人质疑“交付”与“垃圾邮件”、“滥用”是否属于同一类别。
有人解释“交付”是指不属于垃圾邮件或滥用的情况。
有人推测“交付”可能指向向其他组织交付，包括维护出站 IP 声誉，与垃圾邮件和滥用密切相关。
有人提到公司在美国法律上有义务扫描 CSAM。
有人讨论使用 PyPI 可能会很容易用于此类行为，因为包可以包含任意非 Python 文件。
有人对将文件推送到 GitHub 存储库是否与其他服务有何不同提出疑问。
有人指出 GitHub 对匿名请求有相当严格的速率限制。
有人提到 Google 团队应该与 GCP 和 Drive 合作，因为托管恶意文件是 Google 经常要处理的问题。
有人讨论了使用 Python 分发二进制文件的可能性。
有人提到如果 pip 开始要求您在虚拟环境中下载软件包，那么这种用例可能不再那么有用。
有人讨论了 Go 的模块系统以及与 OCI 基础设施相关的依赖管理系统。

Google scrambles to manually remove weird AI answers in search #

https://www.theverge.com/2024/5/24/24164119/google-ai-overview-mistakes-search-race-openai

这篇文章讨论了谷歌 AI 概览产品的推出，展示了 AI 主导地位的竞争是多么危险。社交媒体上充斥着谷歌新 AI 概览产品说一些奇怪的话的例子，从告诉用户在披萨上涂胶水到建议他们吃石头。混乱的推出意味着谷歌正在赶紧手动禁用特定搜索的 AI 概览，因为各种梗被发布，这就是为什么用户看到很多这样的内容在发布后不久就消失了。

这是一个奇怪的情况，因为谷歌已经在过去一年里测试 AI 概览产品了 — 该功能于 2023 年 5 月作为搜索生成体验的测试版推出 — 而首席执行官桑达尔·皮查伊表示公司在那段时间内提供了超过 10 亿次查询。但皮查伊也表示，谷歌在这段时间内将提供 AI 答案的成本降低了 80%，“得益于硬件、工程和技术突破”。看起来这种优化可能发生得太早，在技术准备好之前。

一位希望匿名的 AI 创始人告诉 The Verge：“一个曾以处于前沿并发布高质量产品而闻名的公司，现在以低质量的输出而闻名，这些输出被制作成梗。” 谷歌继续表示，其 AI 概览产品主要向用户输出“高质量信息”。谷歌发言人梅根·法恩斯沃斯在给 The Verge 的一封电子邮件中表示：“我们看到的许多例子都是不常见的查询，我们还看到了一些被篡改的例子，或者我们无法复制。” 法恩斯沃斯还确认公司正在“迅速采取行动”删除某些查询上的 AI 概览，“在适当情况下根据我们的内容政策，并利用这些例子来开发对我们系统的更广泛改进，其中一些已经开始推出。”

谷歌对 AI 概览有着宏伟的计划 — 就像今天存在的功能只是公司上周宣布的内容的一小部分。对于复杂查询的多步推理，生成 AI 组织的结果页面的能力，Google Lens 中的视频搜索 — 这里有很多野心。但现在，公司的声誉取决于只是做对基础部分，而这看起来并不好。

HN 评论 269 comments | 作者：rntn | 7 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=40475578

该帖讨论了谷歌手动删除搜索结果中怪异 AI 答案的做法，提及谷歌曾尝试调整搜索算法以解决搜索结果中的问题。
有评论指出解决方案总是支付人员并保持低调，同时提到供应商可能会继续制作带有运动鞋的侏儒雕像。
有人提到谷歌照片无法识别任何东西为大猩猩。
有评论指出谷歌手动禁止大猩猩被识别，因为它们一直将黑人与大猩猩混淆。
有人调侃谷歌是否买下了所有大猩猩。
有建议每年花费 5 亿英镑在专家上，提出了一种等待专家回答的搜索方式。
谷歌回答服务于 2002 年推出，2006 年退役。
有人提出用户可以支付其他人进行搜索，而不是重新使用谷歌回答的概念。
有评论讨论了 AI 的准确性问题，指出 100% 准确是不可能的，目标应该是减少明显愚蠢的回答。
有人讨论了人类和 LLM 的区别，指出人类可以承认不知道，而 LLM 会自信地给出愚蠢的陈述。
有评论提到 AI 应该学会回答“我不知道”，并给出置信度分数，这是接近 100% 准确的路径。
有人讨论了 AI 的可验证性，指出 LLM 在某种程度上是不可验证的。
有评论讨论了 LLM 的确定性，指出它们可以是确定性的，但在训练中可能会发生变化。
有人提到 LLM 总是会产生幻觉的输出，这是它们的特点。
有评论讨论了人类和 LLM 的区别，指出 LLM 无法产生合理的信念。

Google Search Is Now a Giant Hallucination #

https://gizmodo.com/google-search-ai-overview-giant-hallucination-1851499031

这篇文章讨论了谷歌最近在美国推出的 AI 概述功能，将其旗舰产品暴露于大型语言模型的幻觉之中。在经过几个月的测试后，谷歌最近将 AI 概述功能推广到全国，但显然这段时间还不够。AI 对几个用户查询产生了幻觉式的答案，给谷歌的旗舰产品带来了不太可靠的体验。在过去的一周里，Gizmodo 收到了谷歌提供的 AI 概述，其中提到了涂有胶水的披萨，并暗示巴拉克·奥巴马是穆斯林。

这些幻觉令人担忧，但并不完全令人意外。就像我们之前在 AI 聊天机器人中看到的那样，这项技术似乎将讽刺与新闻混淆 - 我们发现的几个错误的 AI 概述似乎参考了《洋葱报》。问题在于，这款 AI 向每天向谷歌搜索查找信息的数百万人提供权威答案。现在，至少有些人将被呈现出幻觉式的答案。

谷歌发言人在给 Gizmodo 的一封电子邮件声明中表示：“绝大多数 AI 概述提供高质量信息，并提供了深入了解网络的链接”，指出公司看到的许多示例来自不常见的查询。“我们正在根据我们的内容政策迅速采取行动，并利用这些示例来开发对我们的系统的更广泛改进，其中一些已经开始推出。”

在我看来，AI 概述往往是正确的多于错误。然而，每一个错误答案都让我对在谷歌搜索上的整体体验产生质疑 - 我必须仔细评估每一个答案。谷歌指出 AI 是“实验性的”，但他们默认将每个人都纳入了这个实验中。

谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊在周一接受 The Verge 采访时谈到了 AI 概述的推出：“事实是，我们处理数十亿的查询。你完全可以找到一个查询，然后递给我，说，‘我们在这个查询上能做得更好吗？’是的，当然可以。但在许多情况下，人们对 AI 概述作出积极反应的部分原因是，我们提供的摘要显然增加了价值，并帮助他们看待他们可能没有考虑过的事情。”

总的来说，这篇文章讨论了谷歌 AI 概述功能的推出以及其中出现的幻觉问题，以及谷歌对此的回应和改进措施。

HN 评论 152 comments | 作者：rntn | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=40468230

搜索引擎与提供答案之间的巨大差异，谷歌 AI 提供的答案可能会影响用户看法
AI 结果缺乏模糊性，可能导致用户误解其可靠性
大多数人倾向于相信搜索结果的第一个信息框，而不是深入研究多个来源
谷歌 AI 结果缺乏信息来源的可信度，可能降低其实用性和可信度
AI 结果可能导致信息来源不明确，对开放互联网造成不利影响
快速推广技术可能忽略其潜在问题，存在过度推广风险
谷歌 AI 结果可能过度宣传其当前能力，忽略技术局限性
AI 技术的基本问题可能被忽视，企业可能过于迅速推广技术
谷歌 AI 结果可能导致用户过度信任，可能产生危险结果

Mistral Fine-Tune #

https://github.com/mistralai/mistral-finetune

这个 GitHub 地址是关于 mistral-finetune 项目的内容。mistral-finetune 是一个轻量级的代码库，旨在实现 Mistral 模型的内存高效和高性能微调。它基于 LoRA，这是一种训练范式，其中大多数权重被冻结，只有 1-2% 的额外权重以低秩矩阵扰动的形式被训练。

为了达到最大效率，建议使用 A100 或 H100 GPU。该代码库针对多 GPU 单节点训练设置进行了优化，但对于较小的模型，如 7B，一个单独的 GPU 就足够了。

该库的目标是提供一个简单、引导式的入口来微调 Mistral 模型。因此，它在数据格式等方面相当主观（尤其是数据格式方面），并不旨在涵盖多种模型架构或硬件类型。对于更通用的方法，您可以查看一些其他出色的项目，如 torchtune。

该项目包括安装步骤、模型下载、数据集准备、数据集验证、训练配置自定义、推理等内容。它还提供了关于如何微调 MoEs 模型、如何确定模型训练过程中使用的令牌数量以及如何解决 CUDA 内存不足错误等常见问题的 FAQ。

总体而言，mistral-finetune 是一个旨在简化 Mistral 模型微调过程的工具，提供了详细的指导和步骤，以帮助用户有效地进行模型微调。

HN 评论 58 comments | 作者：alexmolas | 15 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=40473198

Fine-tuning 在模型快速进展时是否仍具价值？有真实用例吗？Bloomberg 去年在其财务数据上训练了 GPT-3.5 类 LLM，随后 GPT-4-8k 在几乎所有金融任务上表现更好。我们专注于高质量的评估数据和易于切换到新模型的架构。
Fine-tuning 通用 LM 在某些情况下效果显著，例如对于非英语人类数据进行细化调整，对于数据隐私原因只能使用离线优先的 LM。
Fine-tuning 可用于生成特定格式的大量输出，通过在格式化消息上进行 fine-tuning，模型将自动生成该格式，节省了在每个提示中解释输出格式的标记。
Fine-tuning 桥接了 LLM 和专用 NLP 管道之间的差距，对于解决非常具体但模糊的问题很有帮助，如果您尝试解决一个非常具体但模糊的问题，LLM 可能只能帮您解决部分问题，那么 fine-tuning 可能是最佳选择。
对于传统 NLP 任务，LLM 远不及专用 NLP 管道，但 fine-tuning 在两者之间架起了一座桥梁。如果您只是训练一个通用 LM 更倾向于您的数据，那么 fine-tuning 可能并不相关，但如果您尝试解决一个非常具体但模糊的问题，LLM 可能只能帮您解决部分问题，那么 fine-tuning 可能是最佳选择。
Fine-tuning 可能仍然在高容量、狭窄/具体目标的使用中发挥作用，例如我们有基于 GPT 的客户联系电话摘要，我们正在考虑 fine-tuning 的两个原因：（1）当前系统提示指令变得相当庞大，我们看到 GPT 遵循指令的挑战增多，我们可以使用历史摘要和简化提示进行微调，稍微提高摘要的性能/降低标记计数（性能）。
Fine-tuning 在特定领域可能仍具价值，但对于通用 LM 可能不太相关，但如果您尝试解决一个非常具体但模糊的问题，LLM 可能只能帮您解决部分问题，那么 fine-tuning 可能是最佳选择。

Optimizing your talking points (2018) #

https://rachelbythebay.com/w/2018/04/28/meta/

这篇博文是关于优化谈话要点的。作者指出有些人总是有一套固定的回答，对于任何故事都有一套标准答案。作者认为这种逻辑存在漏洞，需要被揭示。

文章中提到了一些观点，比如人们不应该写烂代码，不应该雇佣糟糕的程序员等。作者认为如果你是唯一一个完美的程序员，那么就不需要担心团队中其他人写烂代码了。文章还探讨了测试的重要性以及在生产环境中出现问题的后果。最后，作者建议直接表达自己的观点，而不是绕弯子。

整体来说，这篇文章探讨了程序员在工作中可能遇到的挑战和解决方案。

HN 评论 68 comments | 作者：compiler-guy | 19 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=40472374

一些评论者认为在团队中写代码时遇到困难，尤其是处理旧代码的重构和修复问题，可能会导致低级别挫败感。
另一些人认为团队应该鼓励维护和重构代码，优先考虑工程中心工作，以确保工程工作得以正确完成。
有人提到在代码中留下瑕疵可能是为了节省时间，但应该注意避免在关键时刻出现问题。
一些评论者认为在工程团队中需要平衡，避免极端，应根据具体情况权衡技术债务和产品交付。
还有人分享了对自身错误的反思，认为分享错误和反思是学习和开放文化的一部分。
有人提到对于代码中的不完美，应该考虑到代码基础的增长和需求变化可能导致代码质量下降。
还有评论者分享了在处理他人建议时的策略，包括如何处理不同意见和如何改进沟通技巧。
最后，一些评论者讨论了对于完美主义者的理解和帮助，指出了理解背后原因和耐心帮助他们改进的重要性。

Google just updated its algorithm. The Internet will never be the same #

https://www.bbc.com/future/article/20240524-how-googles-new-algorithm-will-shape-your-internet

这篇文章讨论了谷歌最新算法的影响。在过去两年里，谷歌对搜索引擎进行了一系列更新，这些更新对互联网最强大的工具产生了巨大的影响，其中包括前所未有的人工智能功能。文章提到了一个例子：一个名为 HouseFresh.com 的网站，它是一个独立出版商的典范，生产了谷歌希望推广的原创内容。然而，谷歌的算法更新对这样的网站造成了严重影响，导致一些网站的流量急剧下降，甚至不得不裁员。

谷歌表示，他们只会在经过严格测试确认对用户有益的情况下才会对搜索进行更改，并且会为网站所有者提供帮助、资源和反馈机会。谷歌还宣布了一项重大举措，即在搜索结果中提供自己生成的人工智能答案，这一功能称为“AI 概述”，已经在美国用户中推出。这些变化可能对我们上网时看到的内容产生深远影响。文章还提到了一些网站在谷歌算法更新后流量急剧下降的案例，以及一些网站受益于这些更新的情况。

总的来说，谷歌的工作即将对我们上网时看到的内容产生深远影响，一些网站可能会受益，而另一些则可能受到影响。

HN 评论 158 comments | 作者：sonabinu | 11 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=40474202

Google 的算法更新将 SEO 变成一场游戏，网站所有者必须支付大型科技公司以获取访问者。
Reddit 的搜索不起作用，人们添加 Reddit 到搜索短语中是为了避免广告垃圾。
Reddit 受益于糟糕的搜索，因为它增加了网站的互动，带来更多页面浏览。
Lemmy 类似 Reddit 但不属于上市公司，吸引用户，不仅仅是广告产品。
Reddit 的内容重复，首页变成随机选择的内容，用户选择有限。
Google 奖励网站的搜索结果，使其更难找到。
Reddit 是一个污水池，有毒特质和小权力斗争，不再适合使用。
Reddit 的评论充满人们互相抱怨，但在某些话题上仍有价值。
Google 搜索变得完全无用，而 Duckduckgo 在我看来仍提供不错的结果。
Kagi 是一个不错的选择，避免了 AI 生成的垃圾内容，但仍有时会出现。
Google 的搜索技术已经过时，SEO 战争由垃圾邮件赢得。
Google 的搜索算法已经老化，导致小型博客受到打击。
Google 的搜索结果变差，人们开始寻找替代方案，如 Duckduckgo 和 Kagi。

The hikikomori in Asia: A life within four walls #

https://www.cnn.com/interactive/2024/05/world/hikikomori-asia-personal-stories-wellness/

这篇文章探讨了亚洲的“社会隐士”现象，即被称为“hikikomori”的人们，他们选择与社会脱离联系，有时持续数月甚至数年。文章介绍了一些个人故事，涵盖了香港、日本和韩国的案例。

在香港，一位名为 Charlie 的年轻人在十几岁时开始逐渐闭塞自己，最终完全封闭在家中。他的退缩源于学校压力和人际关系问题。在日本，一位名为 Toyoaki Yamakawa 的男子因家庭责任和经济困难而选择自我隔离五年。他通过游戏和兴趣爱好逐渐走出孤立状态。在韩国，32 岁的 Sung O-hyun 多次选择隐居，最终通过参与社区生活计划逐渐走出孤独。

这些个人故事反映了全球范围内的社会隐士现象，揭示了亚洲以外地区也存在类似情况。专家指出，社会隐士并非仅限于亚洲，可能有更多未被诊断为抑郁或焦虑的案例。文章还强调了家庭支持对社会隐士康复的重要性，以及政府和组织为帮助这些人重新融入社会所做的努力。

HN 评论 216 comments | 作者：reqo | 8 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=40475178

一些评论认为社会隔离是实际和现实的选择，可能是由于财务和健康挑战，导致社交困难和隔离。
另一些评论提到了中国的“躺平”现象，认为这是一种放弃社会压力和竞争的选择，与社交隔离无关。
评论中也提到了社交资本的重要性，指出社交圈子的建立对于社交融入至关重要，尤其对于新移民等群体。
还有评论讨论了社会对失败的社会容忍度，以及社会安全网的作用和影响。
一些评论涉及了心理健康问题，社交媒体的影响，以及对气候变化的担忧，认为这些因素影响了人们的社交和心理状态。

来源出处

2024 05 26 HackerNews https://supertechfans.com/cn/post/2024-05-26-HackerNews/

2024 05 26 HackerNews