LaTeX2e项目letter.cls文档中术语使用规范探讨
在LaTeX2e项目的letter.cls文档中,开发者发现了一个值得关注的术语使用问题。该文档示例中使用了一个可能引起争议的机构名称占位符,这引发了关于技术文档中语言规范性的讨论。
问题背景
在letter.cls文档的示例代码中,原本使用了一个模仿现实世界"高等研究院"(Institute for Advanced Study)的虚构机构名称。这个名称选择了一个与"高等"相反的词汇,而这个词汇在历史上曾是医学领域的专业术语,但现代语境下已被广泛认为具有冒犯性。
技术文档的语言敏感性
技术文档作为开源项目的重要组成部分,其内容不仅需要准确传达技术信息,还应考虑社会文化因素。文档中的示例和占位符名称虽然看似无关紧要,但实际上反映了项目的包容性和对多元文化的尊重程度。
在LaTeX这样的全球性开源项目中,文档读者来自不同文化背景和使用环境,因此文档编写需要特别注意:
- 避免使用可能引起不适或冒犯的词汇
- 保持专业和中立的语言风格
- 考虑术语的时效性和社会认知变化
解决方案分析
针对这个问题,开发团队提出了几个替代方案,这些方案都保持了原始意图——对知名研究机构的幽默模仿,同时避免了争议性词汇:
- 基础研究院(Institute for Trivial Study)
- 初级研究院(Institute for Rudimentary Study)
- 远古研究院(Institute for Antediluvian Study)
这些替代名称既保持了技术文档示例所需的幽默元素,又符合现代语言使用规范。特别是"Antediluvian"(远古的)一词,既表达了"过时"的概念,又带有学术气息,非常适合在技术文档中使用。
开源社区的语言规范演进
这个案例反映了开源社区在文档编写规范上的进步。随着社会对包容性语言的重视程度提高,技术文档也需要相应调整。LaTeX2e作为TeX排版系统的现代实现,其文档标准应当与时俱进。
类似的术语更新在技术领域并不少见,例如:
- 主从(master-slave)架构改为领导者-追随者(leader-follower)
- 黑白名单(blacklist/whitelist)改为允许列表/拒绝列表(allowlist/denylist)
这些变化体现了技术社区对社会责任的认知提升。
对LaTeX用户的启示
对于LaTeX用户和贡献者而言,这个案例提供了几个重要启示:
- 文档编写不仅关注技术准确性,也需注意语言选择
- 示例代码中的占位符名称应保持中立和专业
- 参与开源项目时,应关注社区规范的最新发展
结语
LaTeX2e团队对这个文档问题的快速响应,展现了成熟开源项目对文档质量的重视。技术文档作为项目的重要组成部分,其语言规范性同样值得开发者投入精力维护。这种对细节的关注将有助于创建更加友好和包容的开源环境。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GLM-V
GLM-4.5V and GLM-4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning with Scalable Reinforcement LearningPython00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0107AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile010
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









