当我们学习母语时，并不依赖字典。我们在特定的语境中学习单词，这些单词与物体、情境或情感紧密相连。记忆在很大程度上依赖于这些丰富的联想，但大多数语言工具却剥离了这一切。这让我在学习英语、提高英语水平时感到沮丧，因此我创建了“Nattly”，旨在帮助我以母语者习得语言的方式学习英语。
Nattly并不是提供孤立的词汇表，而是将词汇与特定场景和图像相结合，并采用间隔重复法。其目标是基于语境进行回忆练习，而不仅仅是识别直接翻译。
直接提取与识别：
这种接触差距令人震惊。以母语为母语的父母的孩子在能够说话之前，获得了数千小时的语言接触，而成年学习者每年可能只有15到30小时的接触时间。
因此，我在Nattly中构建了一个*广播*功能，生成日常场景：叙述者扮演场景的图像描绘角色，并偶尔用第二语言直接解释困难的单词，帮助学习者建立直接的第二语言联想，而不是不断通过母语进行翻译。随着时间的推移，这种接触将增强直接提取第二语言的路径。
我很想听听你对“Nattly”的反馈。你觉得将单词与故事或情境联系在一起时，记忆起来更容易吗？
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嗨，HN，
我创建了Btfy，这是一个实验性的区块链，利用天气观测作为共识的不确定性来源。
动机很简单。工作量证明通过执行计算来产生不确定性。我想探索是否可以从现实世界中获取一些不确定性。
Btfy将天气观测数据与可验证延迟函数（VDF）结合起来：
天气观测数据 -> VDF -> 区块 -> 哈希链
在当前的实现中，观测数据来自多个地点，计算出VDF，然后将结果用于生成一个区块。此外，由于每个区块依赖于前一个区块的哈希，这使得重放之前观察到的天气数据以构建替代历史变得困难。
这严格来说是一个实验性项目，并不是一个准备投入生产的共识协议。我特别关注这里的安全假设：具体来说，天气观测数据能够提供多少不确定性，攻击者可能如何操纵或预测信标，以及VDF在这个设计中是否发挥了重要作用。
Btfy仍然是一个非常早期的项目，需要各种形式的验证。然而，我希望这能激发对基于现实世界信息的新区块链可能性的探索。我非常希望听到你的反馈。
谢谢！
如标题所示。请在 sleek.silisleek.com 使用 sleek。
嗨，HN，
我正在尝试在我大学提供的旧智能手机上刷入一个新的操作系统。我通过adb移除了预装的MDM软件，所以可以开始了，但我遇到了一些问题。
我想使用更高版本的安卓系统（目前是安卓12），我的设备完全符合VNDK标准，并支持Project Treble。由于没有针对我特定设备的实际定制ROM，我需要使用GSI（通用系统映像）。我找到了一款应该完全兼容的GSI（CrDroid GSI）。根据AOSP和Project Treble，任何版本的安卓系统都应该可以在我的设备上运行，即使系统厂商仍停留在安卓12。
但实际上，你只能向前升级两个版本，之后就会出现问题。我想使用安卓15，但这超出了我的能力。我也问过几个AI，它们只是说“忍耐吧”，这虽然没错，但有没有什么解决办法？（如果你想知道GSI是如何做到这一点的，我很乐意在评论中解释）
谢谢！
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