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每日科技新知 NO.20250522：Hacker News 中文解读，科技前沿热点速递

意外富翁 · 8个月前 · News · 36 · 0

Hacker News 中文精选 NO.20250522

一个基于 Hacker News 的中文日报项目，每天自动抓取 Hacker News 热门文章及评论，通过 AI 生成中文解读与总结，传递科技前沿信息。

Hacker News 中文精选

提升 rav1d 视频解码器性能：1% 的优化之旅

本文介绍了如何通过优化 rav1d 视频解码器，使其性能提升 1% 以上。文章详细阐述了作者使用的工具、方法以及发现的性能瓶颈。

文章首先介绍了 rav1d 解码器的背景，它是一个用 Rust 编写的 dav1d 解码器。作者参与了 memorysafety.org 举办的性能优化竞赛，并分享了他在优化过程中的发现。作者使用采样分析器来比较 Rust 和 C 版本的解码器，并重点关注汇编函数。通过分析，作者发现了一些性能差异，并针对这些差异进行了优化。

作者详细描述了使用 hyperfine 进行基准测试的过程，并展示了 rav1d 在 M3 芯片上的性能表现。接着，文章介绍了使用 samply 进行性能分析的方法，并展示了分析结果。通过比较 C 和 Rust 版本的汇编函数，作者发现了性能瓶颈。作者还提到了 cdef_filter_neon_erased 函数在 Rust 版本中耗时较长的问题，并分析了其原因。

评论区中，有人对作者的工作表示赞赏，认为这种细致的性能分析和优化非常有价值。也有人讨论了 Rust 和 C 在性能优化方面的差异，以及编译器对代码的影响。一些开发者分享了他们在性能优化方面的经验，并提出了改进建议。

总的来说，这篇文章分享了作者在优化 rav1d 视频解码器性能方面的经验，并展示了如何使用工具进行性能分析。文章也引发了关于 Rust 和 C 性能差异的讨论，以及对编译器优化策略的思考。

在 SQLite 中使用 JavaScript 扩展数据库功能

本文介绍了 sqlite-js，一个允许你在 SQLite 数据库中使用 JavaScript 扩展功能的库。通过它，你可以创建自定义函数、聚合函数、窗口函数和排序规则，从而实现更灵活的数据操作。

sqlite-js 提供了多种方式来扩展 SQLite 的功能，包括标量函数、聚合函数、窗口函数和排序规则。标量函数处理单个行并返回单个值，适用于数据转换、计算和文本处理。聚合函数处理多行并返回单个聚合结果，类似于 SQL 中的 SUM、AVG 和 COUNT。窗口函数类似于聚合函数，但可以访问整个数据集，而不会将其折叠成单个输出行。排序规则定义了文本值在 SQLite 中的排序方式，允许自定义排序，如自然排序和特定于区域设置的排序。

安装方面，你可以从官方的 Releases 页面下载适用于 Linux、macOS、Windows、Android 和 iOS 的预构建二进制文件。加载扩展的方式是在 SQLite CLI 中使用 .load ./js 命令，或者在 SQL 中使用 SELECT load_extension('./js');。

对于标量函数，你可以使用 js_create_scalar('function_name', 'function_code') 来创建。其中，function_name 是你的自定义函数的名称，function_code 是定义函数的 JavaScript 代码。例如，你可以创建一个计算年龄的函数。

聚合函数使用 js_create_aggregate('function_name', 'init_code', 'step_code', 'final_code') 创建。你需要提供初始化代码、处理每行的代码和计算最终结果的代码。例如，你可以创建一个计算中位数的函数。

窗口函数使用 js_create_window('function_name', 'init_code', 'step_code', 'final_code', 'value_code', 'inverse_code') 创建。除了初始化、处理和最终结果代码外，你还需要提供一个返回当前值的代码和一个从窗口中移除值的代码。

排序规则使用 js_create_collation('collation_name', 'collation_function') 创建，其中 collation_function 是比较两个字符串的 JavaScript 代码。

评论观点分析

评论区可能会讨论 sqlite-js 的性能、与其他 SQLite 扩展的比较、以及实际应用场景。一些开发者可能会关注 JavaScript 代码在数据库内部运行的安全性问题，以及如何处理潜在的性能瓶颈。 也有人会讨论该库在特定项目中的适用性，例如，在嵌入式系统或需要自定义数据处理的应用程序中使用。 另外，用户可能会分享他们在使用过程中遇到的问题和解决方案，以及对库的改进建议。

Ruby 3.5 中快速分配对象

本文介绍了 Ruby 3.5 在对象分配方面的性能提升，重点关注了如何通过优化方法调用来加速 Class#new。文章通过基准测试和代码示例，展示了 Ruby 3.5 在不同参数类型和 YJIT 启用情况下的速度提升。

文章首先通过基准测试展示了 Ruby 3.5 在对象分配方面的显著提升。 尤其是在使用关键字参数时，速度提升更加明显。 随后，文章深入探讨了 Class#new 的内部实现，解释了其性能瓶颈。

性能提升的关键

文章指出，Class#new 的主要操作包括分配对象和调用 initialize 方法。 优化主要集中在减少调用 initialize 方法的开销上。

方法调用开销

文章解释了 Ruby 和 C 方法调用之间的差异，以及由此产生的开销。 Ruby 使用栈来传递参数，而 C 使用寄存器或机器栈。 在 Ruby 调用 C 函数时，需要在 Ruby 栈和 C 寄存器之间进行数据复制，这会带来额外的开销。

优化策略

文章提到，通过直接将参数复制到寄存器，可以减少调用 C 函数时的开销。 这对于位置参数尤其有效。

总结

总的来说，Ruby 3.5 通过优化方法调用，特别是针对 Class#new 方法，显著提升了对象分配的性能。 这种优化在关键字参数较多的情况下效果更佳。

评论区可能会出现以下观点： 有人会关注具体实现细节，例如 YJIT 的优化策略。 也有人会讨论这种优化对实际应用的影响，例如哪些类型的应用受益最大。 此外，可能会有人将此与 Python 等其他语言的对象分配性能进行比较。

使用模型上下文协议 (MCP) 进行符号代数探险

这篇文章介绍了使用模型上下文协议 (MCP) 将大型语言模型 (LLM) 与计算机代数系统结合，从而解决 LLM 在处理复杂符号运算时遇到的问题。文章作者分享了使用 MCP 协议的经验，并探讨了其在数学计算领域的潜力。

文章首先介绍了 MCP 协议，它允许 LLM 调用外部工具，类似于一个“幕后”的助手。作者指出，MCP 旨在标准化 LLM 调用外部工具的方式，类似于 AI 工具的 USB-C。文章接着提到了 MCP 的一个实际应用场景，即解决 LLM 在处理张量微积分时遇到的困难。LLM 在进行复杂的符号运算时常常出错，而计算机代数系统（如 Mathematica 和 Sympy）在这方面表现出色。因此，将这些工具通过 MCP 暴露给 LLM，让它们各司其职，是一个理想的解决方案。

作者分享了使用 MCP 的经验，并指出 MCP 生态系统还处于早期阶段，文档零散，实现方式也带有明显的“黑客马拉松”风格。调试 MCP 服务器也充满挑战，因为涉及到随机的黑盒通信。尽管如此，作者认为 MCP 的基本实现非常简单，并提供了一个使用 GNU factor 命令的示例，展示了如何让 LLM 将整数分解任务委托给专业工具。文章还展示了如何使用 Sympy-mcp 服务器解决阻尼谐振子的经典物理问题，LLM 负责自然语言交互和编排，而计算机代数系统则进行精确的符号运算。

文章最后强调了 MCP 的潜力，特别是与形式验证系统（如 Lean）结合，实现自然语言界面到形式数学。这可以降低复杂数学计算的门槛。

评论区对这篇文章的观点进行了多角度的探讨。有人认为 MCP 是一种很有前景的技术，可以提高 LLM 在特定任务上的准确性和效率。也有人指出了 MCP 仍处于早期阶段，存在一些挑战，例如调试困难和生态系统不完善。还有人讨论了将 LLM 与定理证明器结合的可能性，以及如何利用 LLM 的自然语言理解能力来简化数学计算。总的来说，评论区对 MCP 的未来发展持乐观态度，并期待其在各个领域的应用。

游戏《Alpha Centauri》地图的重制与技术探讨

这篇文章介绍了作者将经典游戏《Alpha Centauri》中的地图重制成海报的过程，并探讨了在制作过程中遇到的技术挑战和思考。作者分享了从游戏数据中提取信息、选择投影方式等细节，并对比了真实地图与虚构地图的区别。

文章首先介绍了作者制作的《Alpha Centauri》星球 Chiron 地图，并解释了该地图的创作背景和意义。作者提到，这个项目是他职业生涯中技术要求最高的项目之一，并分享了制作地图的初衷。作者还探讨了真实地图与虚构地图的区别，认为制作虚构地图需要不同的技能，例如需要从头开始绘制。

接下来，文章详细介绍了地图制作的技术细节。作者从游戏中提取了海拔、降雨量、岩石度等数据，并使用 QGIS 等工具进行处理。作者还提到了地图的投影方式，选择了圆柱等积投影，并解释了选择该投影的原因。整个过程耗时数年，体现了作者对细节的极致追求。

评论区可能会出现对游戏地图制作技术的讨论，例如数据提取方法、投影选择的优缺点等。也有可能引发对游戏本身的回忆和讨论，以及对虚构地图与真实地图的对比。此外，读者可能会对作者分享的技术细节表示赞赏，并期待更多类似的技术分享。

Gemini Diffusion：基于扩散模型的快速 LLM

本文介绍了 Google I/O 大会上发布的 Gemini Diffusion，这是一种使用扩散模型而非 Transformer 的 LLM。它以惊人的速度生成文本，尤其在代码生成方面表现出色。

Gemini Diffusion 的核心优势在于速度。它通过逐步优化噪声来生成输出，从而实现快速迭代和纠错。作者亲身体验后，发现其速度非常快，例如，在几秒钟内生成一个交互式的 HTML+JavaScript 页面。性能与 Cerebras Coder 类似，但速度更快。Google 宣称其性能是 Gemini 2.0 Flash-Lite 的 5 倍。

文章还提到了其他相关技术，例如 Inception Mercury。评论区指出，扩散模型实际上更接近于 BERT 和掩码语言建模。扩散模型通过逐步去除噪声来生成文本，这使得它们在编辑、数学和代码方面表现出色。

评论区对 Gemini Diffusion 展开了热烈讨论。有人认为，这种技术可能主要依赖于后训练，并质疑注意力机制的重要性。也有人对 Gemini Diffusion 的速度表示惊叹，并认为它在生成新代码和快速原型设计方面具有巨大潜力。

一些评论者认为，扩散模型在处理大型现有内容时可能存在局限性，因为它们无法了解代码库中“不存在”的内容。另一些人则强调了扩散模型在代码生成方面的潜力，并预测未来将出现更多创新。

此外，评论中还提到了扩散模型在推理和规划方面的优势，以及其在编辑和代码编辑器中的应用前景。有人指出，扩散模型虽然计算量更大，但由于并行处理，可以实现更快的速度。

为什么分贝 (dB) 如此令人困惑？

这篇文章探讨了分贝 (dB) 作为科学“单位”的荒谬之处，作者认为它不像一个传统单位，更像一个前缀，描述了数量级的变化。文章深入分析了分贝的定义、应用以及在不同领域中带来的混乱。

文章首先介绍了分贝的基本概念，它源于对贝尔 (bel) 的划分，贝尔用于衡量功率，而分贝是贝尔的十分之一。作者指出，分贝的定义和应用在不同领域中差异很大，容易造成混淆。例如，在声学中，分贝与帕斯卡 (压力单位) 相关，而在电子学中，分贝可能与电压或功率相关。

文章进一步指出，分贝的参考点和单位经常没有明确说明，导致人们难以理解其具体含义。例如，在声学中，0 dB 通常对应于人耳的听觉阈值，但在其他领域，参考点可能完全不同。作者还提到了分贝在不同应用中的后缀，例如 dBm 和 dBμ，这些后缀的命名方式也容易引起误解。

总而言之，作者认为分贝的复杂性和不一致性使其难以理解和使用，并呼吁在科学和工程领域中更加清晰地定义和使用分贝。文章最后提到了分贝在不同领域中的应用，例如声学、电信和射频工程，并指出分贝在简化计算和表示大范围数值方面具有一定的优势。

评论观点分析

评论区对这篇文章的观点呈现多样性。

一些评论者认为作者对分贝的理解过于肤浅，缺乏实际经验。他们指出，分贝在电信、射频和光纤工程中发挥着重要作用，并且简化了对数运算。另一些评论者则认为，分贝的复杂性是必要的，并非为了制造混乱。

总的来说，评论区对分贝的看法褒贬不一，既有批评作者观点过于片面的声音，也有对分贝在实际应用中价值的肯定。

微型卫星为全球量子信息传输铺平道路

这篇文章介绍了中国团队利用微型卫星，成功实现了量子加密图像的远距离传输，打破了量子通信的距离记录。这项技术为未来全球范围内的安全量子通信奠定了基础。

文章的核心在于中国研究团队利用一颗廉价且轻便的微型卫星，成功地将量子加密密钥传输了近 13,000 公里，从中国到南非。 这项成就标志着量子通信技术在实际应用中的重大突破。 这种微型卫星的成本效益和轻量化设计，使得部署量子通信网络成为可能，为全球范围内的安全信息传输提供了新的途径。

研究人员通过卫星中继，克服了光纤传输距离的限制，实现了更远距离的量子密钥分发。 这项技术不仅可以用于军事和政府通信，还可以应用于金融、医疗等对信息安全有极高要求的领域。 评论区可能会讨论这项技术的潜在应用，以及它对未来信息安全的影响。 也有人会关注这项技术在实际部署中可能面临的挑战，例如卫星的稳定性和安全性。

一些评论可能会探讨量子通信的安全性优势，以及它如何抵御未来的黑客攻击。 另一些评论则可能关注这项技术对传统加密方式的冲击，以及它对现有通信基础设施的影响。 总的来说，这项研究引发了人们对未来安全通信的广泛讨论，并预示着量子技术在信息安全领域的重要作用。

Three.js 实现弯曲空间着色器：4D 球体投影

本文介绍了一个使用 Three.js 实现弯曲空间着色器的项目，它通过 4D 球体投影来模拟视觉上的弯曲空间效果。该项目在 GitHub 上开源，并提供了在线演示和视频演示。

该着色器最初是用 HLSL 编写的，用于 Unity 游戏 Sfera，后来被重写为 GLSL，用于 Three.js。核心思想是使用 4D 旋转和投影来转换 3D 模型，从而实现弯曲空间的效果。具体来说，每个模型都经过以下步骤处理：首先缩放并放置在世界空间的中心附近；然后在顶点着色器中，将 3D 点投影到 4D 单位球体上，应用 4D 旋转，最后使用立体投影将点投影回 3D。

项目提供了交互式控制，包括鼠标滚轮缩放、Ctrl 和 Shift 键控制旋转、鼠标拖动控制旋转和缩放，以及键盘控制相机飞行和场景重置。项目还使用了来自 three.js 示例的动画模型和音乐。

评论区对该项目表现出浓厚的兴趣。有人认为该技术在 VR 领域有潜力，并考虑将其应用于自己的项目中。也有人对投影的原理提出疑问，探讨了 2D 到 3D 的映射关系。此外，有人认为该技术让人联想到 AI 变形动画，并探讨了结合的可能性。还有人询问了该技术在立方体球体上的应用效果，以及是否可以扩展到更高维度。总的来说，评论区展现了对该项目技术细节和应用前景的多元思考。

Inigo Quilez 的计算机图形学教程合集

这篇文章介绍了 Inigo Quilez 撰写的关于计算机图形学、数学、着色器、分形、演示场景等主题的教程合集。这些教程涵盖了广泛的计算机图形学领域，适合对相关技术感兴趣的开发者和爱好者。

Inigo Quilez 的教程内容丰富，包括各种实用函数、程序噪声、光线追踪、点云、体素、压缩技术、尺寸编码、SDF（带符号距离函数）和光线步进、纹理和过滤、光照、渲染器/引擎、简单旧式效果以及有用的数学知识。 教程以书面形式呈现，并附带代码片段，采用 MIT 许可证，方便读者学习和复用。 教程内容深入浅出，涵盖了从基础概念到高级技术的广泛主题。

文章中列出了各个教程的链接，方便读者快速找到感兴趣的内容。 教程的组织结构清晰，方便读者浏览和查找特定主题。 此外，作者还提供了 Patreon 和 PayPal 的链接，供读者支持其工作。

评论区观点分析

评论区里，大家对 Inigo Quilez 的教程给予了高度评价，认为其内容质量高，讲解清晰。 有人特别提到了 SDF 和光线步进相关教程的价值，认为这些内容对于理解和实现高级图形技术非常有帮助。 也有人分享了自己学习这些教程的经验，并鼓励其他开发者尝试。

总的来说，Inigo Quilez 的教程合集在 Hacker News 上受到了广泛的欢迎，被认为是学习计算机图形学的重要资源。 评论区的讨论也反映了开发者们对高质量技术文章的渴望和对知识分享的积极性。

扩散语言模型的优势与局限性

本文探讨了扩散语言模型（Diffusion Language Models）的优势和局限性，尤其是在与传统的自回归模型进行比较时。文章重点关注了扩散模型的速度优势、固定长度输出的特性以及在处理长上下文和推理方面的挑战。

扩散模型之所以快速，是因为它们可以并行生成多个 token，而不是逐个生成。这使得它们在生成较长文本时具有优势。扩散模型可以通过调整编辑（即去噪）的次数来平衡速度和质量。如果追求更快的速度，可以减少去噪次数，但会牺牲一定的质量。

然而，当只需要生成少量 token 时，自回归模型可能更快。扩散模型需要进行完整的去噪过程，无论输出的 token 数量是多少。扩散模型在处理长上下文时速度较慢，因为它们需要重新计算整个上下文的注意力机制。这导致了更多的计算量。

文章还讨论了扩散模型在推理方面的潜力。由于扩散模型以块为单位生成文本，因此它们可能难以像自回归模型那样进行链式思考。自回归模型可以逐个 token 思考，并随时改变想法。扩散模型是否能以类似的方式进行推理，目前尚不清楚。

文章最后提到，扩散模型内部通常使用 Transformer 模型来预测输入中的噪声。但从开发者的角度来看，这种区别并不重要，因为扩散模型的整体架构决定了其行为特征。

评论观点分析

评论区对扩散模型的讨论主要集中在速度、质量和应用场景上。一些评论认为扩散模型在特定任务上具有显著优势，尤其是在需要快速生成长文本的场景中。另一些评论则强调了自回归模型在处理短文本和复杂推理任务上的优势。

有人认为，扩散模型在生成创意内容方面可能更具潜力，因为它们可以并行生成多个 token，从而更容易探索不同的可能性。也有人担心扩散模型在处理长上下文时会遇到性能瓶颈，这可能会限制它们在某些应用中的使用。

总的来说，评论区呈现出对扩散模型既有期待又有担忧的复杂情绪。开发者们正在积极探索扩散模型的应用，并尝试克服其局限性。未来，我们可能会看到更多关于扩散模型的研究和创新，从而更好地发挥其潜力。

软件开发中的“一切皆是 Bug”理念

这篇文章探讨了在软件开发中，将所有任务都视为“bug”或“issue”的管理方法。作者分享了早期在硅谷工作的经验，以及这种方法如何帮助团队高效、可靠地开发软件。

文章的核心观点是，将所有需要完成的任务都纳入一个统一的 bug 跟踪系统，例如 Bugzilla。这种方法基于四个关键原则：一切皆为 bug、统一的 bug 记录模式、明确的责任分配以及强大的查询功能。通过这种方式，团队可以清晰地了解项目的进展，优先处理重要任务，并确保每个人都在同一页面上。作者认为，这种方法能够促进团队协作，提高开发效率，并最终交付高质量的软件。

文章还提到了现代软件开发中，bug 跟踪系统演变为“issue”的现象，以及 GitHub 等工具在代码管理和 bug 跟踪方面的集成。作者认为，将 bug 与源代码紧密结合，可以简化用户管理，提供更强大的功能，并保持用户界面的一致性。

评论区中，一些开发者分享了他们对“一切皆是 bug”理念的看法。有人认为这种方法有助于团队更好地理解和管理项目，提高沟通效率。也有人指出，这种方法可能导致信息过载，需要谨慎使用。还有人讨论了不同 bug 跟踪工具的优缺点，以及如何根据团队的具体情况选择合适的工具。总的来说，评论区呈现出多样化的观点，反映了开发者们在实践中对不同方法和工具的思考和探索。

Kotlin-Lsp：VS Code 的 Kotlin 语言服务器和插件

本文介绍了 GitHub 上的 Kotlin-Lsp 项目，它为 Visual Studio Code 提供了 Kotlin 语言服务器和插件。这个项目旨在提升在 VS Code 中编写 Kotlin 代码的体验。

Kotlin-Lsp 允许开发者在 VS Code 中获得代码补全、错误检查、代码导航等功能。它基于 Language Server Protocol (LSP)，使得 VS Code 能够与 Kotlin 编译器进行交互。通过使用 Kotlin-Lsp，开发者可以享受到更流畅、更智能的 Kotlin 编码体验。

该项目提供了 Apache-2.0 许可证，方便开发者使用和贡献。目前，该项目已经获得了 559 个星标和 3 个 fork，表明了社区对它的兴趣。

评论区可能会讨论 Kotlin-Lsp 的性能、与其他 Kotlin IDE 的比较，以及未来可能添加的功能。一些开发者可能会分享他们使用 Kotlin-Lsp 的经验，并提出改进建议。

总的来说，Kotlin-Lsp 是一个值得关注的项目，特别是对于那些使用 VS Code 进行 Kotlin 开发的开发者来说。它提供了一套强大的工具，可以帮助他们更高效地编写和调试 Kotlin 代码。

将 CSV 文件转换为可搜索、可过滤的 HTML 表格

这篇文章介绍了一个名为 "csv-to-html-table" 的 JavaScript 项目，它能将 CSV 文件转换为美观、可搜索、可过滤的 HTML 表格。这个项目完全使用 JavaScript 编写，并提供了在线演示。

该项目的使用方法非常简单：首先，克隆项目仓库；然后，将你的 CSV 文件添加到 data/ 文件夹中；接着，在 index.html 文件中，通过 CsvToHtmlTable.init() 函数设置选项，例如 CSV 文件的路径、表格渲染的 HTML 元素、是否允许下载 CSV 文件等。此外，你还可以自定义表格的格式，例如对特定列应用自定义函数进行格式化。

文章还提到了运行该项目的几种方式，包括使用 Python 的 SimpleHTTPServer 或 http.server 模块在本地运行，以及通过 GitHub Pages 免费托管。此外，你还可以将生成的表格嵌入到你的网站中，使用 iframe 标签。

该项目依赖于 Bootstrap 4、jQuery、jQuery CSV 和 DataTables 等库。文章还提供了常见的故障排除方法，例如检查 JavaScript 控制台中的错误。最后，文章鼓励用户报告错误和提交 Pull Requests。

评论区中，用户主要关注该项目的实用性和易用性。一些用户可能只是系统管理员，对这种工具感兴趣，以便快速展示和处理 CSV 数据。总的来说，这个项目为开发者提供了一个方便的工具，用于将 CSV 数据以更友好的方式呈现出来。

韩炳哲的哲学：浅薄的成就社会与数字时代的异化

这篇文章介绍了韩国裔德国哲学家韩炳哲的哲学思想，探讨了我们如何生活在一个浅薄的、过度强调成就的社会中，以及数字技术如何加剧了这种异化。文章重点分析了韩炳哲的几部著作，包括《倦怠社会》、《爱之衰竭》和《透明社会》。

文章首先指出，韩炳哲的思想是对当代社会的反思，他认为我们正生活在一个“成就社会”中，这种社会鼓励人们不断追求成就，导致了精神上的倦怠和孤立。这种社会将“可以”取代了“应该”，人们不再是被迫服从，而是被激励去“能”做到更多，从而陷入了自我剥削的循环。这种对成就的无尽追求，让我们与真实体验、自然和他人疏远。

韩炳哲认为，这种社会也导致了爱的危机。在数字时代，我们沉溺于自恋，与“他者”的距离越来越远。数字世界抹去了模糊性和不完美，而正是这些构成了美的本质。他以杰夫·昆斯的作品为例，指出当代美学追求“光滑”，抹去了负面因素，导致我们失去了反思和沉思的空间。社交媒体等平台进一步强化了这种趋势，创造了一个“同质空间”，我们看到的只是自己的镜像。

文章还提到了韩炳哲的《透明社会》，他认为整个世界正在变成一个全景监狱，数字平台如谷歌和社交网络，虽然表面上是自由的空间，却在行使着全景式的监视。人们自愿地屈服于这种监视，主动参与到数字全景监狱中。

文章最后总结了韩炳哲的核心观点：我们正生活在一个过度强调成就、缺乏负面性、被数字技术异化的社会中。

评论区可能会出现以下几种观点：有人可能会赞同韩炳哲的观点，认为现代社会确实存在过度追求成就、精神空虚的问题，并对数字技术带来的负面影响表示担忧。也有人可能会批评韩炳哲的观点过于悲观，认为技术进步和成就导向并非一无是处，甚至会辩驳韩炳哲的理论缺乏实证支持。还有人可能会从更宏观的角度，探讨这种社会现象的成因和解决之道，例如强调个体意识的重要性，呼吁建立更健康的生活方式和更平衡的社会价值观。

Linux Perf GUI 工具 Hotspot

本文介绍了 Hotspot，一个用于 Linux 性能分析的图形用户界面 (GUI)。它旨在提供类似 KCachegrind 的用户界面，用于分析 perf 数据。

Hotspot 是 KDAB 的一个研发项目，目标是创建一个独立的 GUI，用于性能数据分析。它支持多种性能数据格式，并提供火焰图、时间线等可视化功能。用户可以通过它来查看 perf.data 文件，并进行时间、进程或线程的过滤。

Hotspot 提供了 Arch Linux、Debian/Ubuntu、Gentoo 和 Fedora 的安装包，也支持 AppImage 格式，方便在各种 Linux 发行版上使用。用户可以通过命令行启动 Hotspot，并指定 perf.data 文件的路径。为了获得回溯信息，需要启用 dwarf callgraph 模式。

评论观点分析

评论区讨论了 Hotspot 的实用性、与其他性能分析工具的比较以及潜在的改进方向。一些用户认为 Hotspot 界面友好，易于使用，特别适合快速分析性能瓶颈。也有用户将其与 KCachegrind 和其他性能分析工具进行比较，讨论了各自的优缺点。

一些评论提到了 Hotspot 的局限性，例如对某些 Linux 发行版的兼容性问题，以及对某些高级性能分析功能的缺失。总的来说，评论者对 Hotspot 的前景表示乐观，并期待它在未来能够提供更强大的功能。

Mistral AI 发布 Devstral：面向软件工程任务的 Agentic LLM

Mistral AI 推出了 Devstral，一款专为软件工程任务设计的 agentic LLM。Devstral 在 SWE-Bench Verified 上的表现超越了所有开源模型，并以 Apache 2.0 许可证发布。

Devstral 旨在解决 LLM 在实际软件工程问题上的局限性。它能够处理大型代码库中的上下文、识别组件之间的关系以及发现复杂函数中的细微错误。Devstral 接受过解决真实 GitHub 问题的训练，并使用 OpenHands 或 SWE-Agent 等代码代理框架。在 SWE-Bench Verified 基准测试中，Devstral 取得了 46.8% 的分数，优于之前的开源 SoTA 模型。在相同的测试框架下，Devstral 的表现甚至超过了 Deepseek-V3-0324 (671B) 和 Qwen3 232B-A22B 等更大的模型。Devstral 性能出色，可以本地部署，适用于各种场景。

Devstral 可以在单个 RTX 4090 或 32GB RAM 的 Mac 上运行，适合本地部署和设备端使用。它也适用于企业内部的 agentic 编码，特别是那些对隐私和安全有严格要求的环境。Devstral 还可以作为 agentic 编码 IDE、插件或环境的理想选择。该模型以 Apache 2.0 许可证免费发布，供社区构建、定制和加速自主软件开发。

评论观点分析

评论中，用户对 Devstral 的发布表现出浓厚的兴趣。有人关注 Mistral 的发展策略，认为其在市场上的定位值得关注。也有人关注模型的大小和内存需求，Ollama 提供的 14GB 文件大小对 M2 Mac 用户来说很有吸引力。

用户对 Devstral 在 SWE-Bench 上的高分表示赞赏，认为其性能出色。同时，有用户分享了在 8GB RAM 显卡上运行 Devstral 的体验，并指出在处理大型上下文时，API 调用可能更具优势。此外，Apache 2.0 许可证也受到了用户的欢迎，因为它是一个被广泛理解的许可证。

算法的内存优势：一项突破性进展

这篇文章介绍了计算机科学家 Ryan Williams 在计算机科学领域关于时间和内存关系的一项重大突破。这项研究表明，在计算中，少量内存可以发挥比大量时间更强大的作用。

文章详细阐述了 Williams 的研究过程，他最初对自己的发现表示怀疑，经过反复验证后才确认了其正确性。Williams 的证明为将任何算法转化为使用更少内存的形式提供了数学方法。这项成果也暗示了关于在一定时间内无法计算的内容的结论，这对于计算机科学领域具有重要意义。文章还提到了 Williams 的个人经历，以及他对计算机科学的兴趣和研究方向。

评论区对这项研究的评价很高，认为其具有“惊人”和“美丽”的特质，是计算机科学领域的重大进步。一些评论者表达了对 Williams 的祝贺，并强调了这项研究的重要性。也有评论者提到了这项研究可能带来的新方法，以解决计算机科学中最古老的问题之一。总的来说，这项研究引发了人们对时间和空间在计算中的关系的深入思考。

为什么 Debian 会修改软件？

本文探讨了 Debian 为什么会修改其打包的软件，并列举了修改的原因和一些例子。文章解释了 Debian 修改软件的几个主要原因，包括遵循 Debian 的策略、与其他程序协同工作、移除“回拨”代码、修复错误以及处理许可证问题。

Debian 修改软件的原因

Debian 修改软件是为了遵循 Debian 的策略，例如将系统范围的配置放在 /etc 中，文档放在 /usr/share/doc 中。 此外，Debian 还会修改软件以确保它们能够协同工作，例如统一 Unix 域套接字的位置或运行 Unix 用户帐户。 Debian 还会移除“回拨”代码，以保护用户隐私，并避免绕过 Debian 打包系统的更新方式。

Debian 还会修复上游未修复的错误，或将错误修复移植到较早的版本，特别是针对安全问题。 此外，Debian 还会根据 Debian 自由软件指南，移除无法合法分发的代码，并将这些代码移至“非自由”部分。 最后，Debian 经常会添加上游未提供的手册页。

评论观点分析

评论区对 Debian 修改软件的做法有不同的看法。 有人赞赏 Debian 移除“回拨”代码的做法，认为这很好。 也有人批评 Debian 对软件进行修改，认为这可能会导致软件出现问题，并且用户很难知道他们正在运行的是一个被修改过的版本。

一些评论提到了 Debian 修改软件可能带来的风险，例如 2008 年的 OpenSSL 漏洞。 还有人提到了 Debian 修改软件可能导致软件编译失败或功能损坏的问题。 此外，一些评论还指出，Debian 的修改有时是出于美学原因，或者 packagers 与上游开发者的意见不一致。

总的来说，评论区对 Debian 修改软件的做法褒贬不一，反映了对这种做法的复杂性和潜在风险的担忧。

追逐分布式架构的十年：数据分析的迷途？

这篇文章探讨了在数据分析领域，我们是否在过去十年中过度追逐分布式架构，而忽略了单机硬件性能的提升。作者通过在 2012 年的 MacBook Pro 上运行 DuckDB，并与现代 MacBook Pro 进行对比，试图揭示这一问题。

文章首先指出，随着硬件的快速发展，单机处理能力已经大幅提升，许多数据集可以在单机上高效查询。作者以 2012 年的 Retina MacBook Pro 为例，这款机器配备了 SSD 和四核 CPU，是当时颇具代表性的个人电脑。作者在 2012 年的 MacBook Pro 上安装了 DuckDB，并运行了 TPC-H 基准测试，测试结果显示，即使是处理大规模数据集，这台老旧的机器也能在合理的时间内完成查询。

文章还对比了 2012 年的 MacBook Pro 与现代 M3 Max MacBook Pro 的性能差异。虽然现代机器在 CPU 速度、RAM 和 SSD 速度上都有显著提升，但 2012 年的机器仍然能够完成数据分析任务。作者认为，这表明在过去十年中，单机硬件的进步足以支持许多数据分析需求，而我们可能过分依赖了分布式架构。

文章最后总结，虽然分布式架构在处理超大规模数据集时仍然不可或缺，但在许多情况下，单机解决方案已经足够高效。作者认为，我们应该重新审视数据分析的架构选择，根据实际需求选择最合适的方案。

评论区对此文章的讨论也颇为热烈。一些人认为，文章的观点很有启发性，提醒人们关注单机硬件的潜力。他们认为，在许多情况下，单机解决方案更简单、更易于维护，并且性能也足够好。另一些人则认为，分布式架构仍然有其优势，尤其是在处理大规模数据集和需要高可用性时。他们认为，文章的结论过于简单化，忽略了分布式架构在特定场景下的必要性。还有人讨论了 DuckDB 的性能和适用性，以及与其他数据库的比较。总的来说，评论区呈现出多样化的观点，反映了数据分析领域架构选择的复杂性。

深入探讨：直接 TLS 如何加速你的连接

这篇文章探讨了直接 TLS 如何加速数据库连接，尤其是在使用 Cisco 防火墙的环境中。文章详细介绍了在特定网络环境下，由于防火墙的 TLS 身份发现机制导致的连接延迟问题，以及通过使用 PostgreSQL 的直接 TLS 功能来解决这一问题。

文章首先描述了在 AWS 办公室内，使用 VPN 和不使用 VPN 连接到 Aurora DSQL 集群时，连接速度的差异。不使用 VPN 时，连接速度会慢很多。经过调查，发现问题出在公司网络环境中的 Cisco 防火墙上。

文章解释了 PostgreSQL 的 TLS 握手过程，以及 Cisco 防火墙的 TLS 身份发现机制。防火墙为了检查 TLS 证书，会建立一个额外的连接，尝试进行 TLS 1.2 握手。在 TLS 1.3 中，由于证书加密，防火墙无法直接获取证书，因此会尝试建立第二个连接。如果防火墙无法完成 TLS 握手，就会导致连接延迟。

文章随后介绍了 PostgreSQL 17 及以上版本支持的直接 TLS 功能。通过在客户端设置 sslmode=require 和 sslnegotiation=direct，可以跳过 TLS 握手前的请求步骤，直接进行 TLS 握手，从而避免了防火墙的额外连接和延迟。文章还提到了使用直接 TLS 的优势，例如可以节省一次往返延迟，并支持依赖标准 SSL 连接的网络工具。

文章最后给出了使用 psql 连接到 Aurora DSQL 集群并启用直接 TLS 的示例，并强调了直接 TLS 在 AWS 环境中的推荐使用。

评论区中，有开发者分享了类似的经验，指出在某些网络环境下，防火墙的 TLS 检查会导致连接问题。也有人讨论了直接 TLS 的安全性，认为在可控的环境下，直接 TLS 是一种更高效的选择。一些评论还提到了 ALPN（Application-Layer Protocol Negotiation）在直接 TLS 中的作用，以及如何防止协议混淆攻击。总的来说，评论者普遍认为直接 TLS 是一个有用的技术，可以提高数据库连接的性能。

论文发表的“元游戏”：如何让你的论文被接受

这篇文章分享了作者在论文投稿过程中，通过调整论文第一页来提高被接受几率的经验。文章的核心在于，论文的第一印象至关重要，需要精心设计标题、图表、摘要和引言，以吸引审稿人。

作者通过对比自己论文被拒稿和被接受的版本，详细阐述了如何优化论文第一页。主要包括：选择具体且令人印象深刻的标题、考虑使用品牌名称、在图 1 中展示明显的价值，以及在每个图注的结尾总结核心要点。文章强调，论文的价值应该显而易见，而不是必须是巨大的。作者还建议，在撰写论文时，要站在读者的角度思考，确保内容清晰易懂。

文章还提到了审稿人主要通过第一页来决定是否接受论文，因此优化第一页至关重要。作者建议，在撰写论文时，要花时间思考如何最好地展示你的工作，并确保图表具有吸引力，标题具有独特性。

评论区中，有人认为文章的建议很有用，特别是关于优化第一页的策略。也有人指出，虽然这些技巧可以提高论文被接受的机会，但更重要的是确保研究的质量。一些评论者分享了他们自己撰写论文的经验，并强调了清晰、简洁的写作风格的重要性。总的来说，评论者们普遍认为，这篇文章提供了一些实用的技巧，可以帮助研究人员更好地呈现他们的工作，并提高论文被接受的可能性。

CERN 计划在欧洲运输反物质

这篇文章介绍了 CERN（欧洲核子研究组织）正在研发的用于在欧洲运输反物质的便携式设备。文章详细介绍了该设备的构造、运输测试以及面临的挑战。

反物质运输：CERN 的新尝试

CERN 正在开发一种便携式反物质容器，以便在欧洲范围内运输反物质。由于反物质的寿命极短，研究十分困难，CERN 希望通过移动反物质来提高研究精度。该设备包括一个超导磁体、真空系统、电源和液氦冷却系统，以确保反物质在运输过程中不与容器壁碰撞。

为了测试该设备，CERN 使用了质子（更容易产生）进行了运输实验。该设备被放置在卡车上，在 CERN 园区内行驶了约 4 公里，速度超过 40 公里/小时。实验结果表明，该设备在运输过程中能够保持低温环境，并且质子没有泄漏。

然而，运输过程中液氦的晃动导致液氦量下降，这被认为是运输的主要限制因素。目前，CERN 正在寻找合适的实验室，以便将反物质运送到其他地方进行实验。未来，CERN 计划将反物质运往德国杜塞尔多夫进行实验。

评论观点分析

评论区中，有人对这项技术表示赞赏，认为这是科学研究的重要进步。也有人对运输过程中液氦的损耗表示担忧，认为这可能会限制运输的距离和时间。还有人讨论了反物质研究的潜在应用，例如在医学成像和宇宙学研究中的应用。

总的来说，这项研究代表了在反物质研究领域的一个重要进展，但也面临着一些技术挑战。

Gemini 找到了我侄子的名字

这篇文章讲述了作者使用 Gemini 大语言模型（LLM）通过搜索电子邮件来找到他侄子名字的经历。作者构建了一个 MCP (Model Context Protocol) 服务器，让 Gemini 可以访问他的电子邮件，并使用搜索、获取邮件内容和获取邮件线程这三个工具来完成任务。

作者首先让 Gemini 制定策略，通过搜索关键词来查找邮件。Gemini 尝试了多种搜索方式，例如搜索来自特定发件人的邮件，以及包含“儿子”、“宝宝”等关键词的邮件。经过多次尝试，Gemini 最终通过一封邮件的主题行推断出他侄子的名字。作者还分享了 Gemini 在整个过程中使用的查询和工具。

评论区对这篇文章的讨论集中在几个关键点上。有人指出，Gemini 的“发现”过程实际上是基于有限的证据做出的推测，如果交给人类助手，这样的结果可能会令人失望。另一些人则表达了对将个人电子邮件交给第三方 LLM 的担忧，认为这涉及到隐私和安全问题。还有人开玩笑地提到了 LLM 在预测犯罪方面的潜在应用。

总的来说，这篇文章展示了 LLM 在信息检索方面的潜力，但也引发了对数据隐私和模型准确性的讨论。

ITXPlus：复刻 Macintosh Plus 主板

本文介绍了 ITXPlus 项目，该项目旨在复刻 Macintosh Plus 主板，并将其设计成 Mini-ITX 尺寸，方便安装到现代机箱中。文章详细介绍了该项目的技术细节和进展。

ITXPlus 采用 Mini-ITX 尺寸，使用标准 24pin ATX 电源供电，并配备了 VGA 输出、50 针 SCSI 接口和 4MB 焊接 RAM。 该项目使用了 GuruThree 的 Pico 视频转换器、DosFox 的 Sony Sound IC 替代方案、作者自己实现的 SCHWIM IWM 旁路 PLD 以及 pgreenland / quortan 的 ATTiny RTC 替代方案。 虽然该设计不直接支持软驱，但提供了一个扩展接口，可以连接真实的 IWM。 除了 68000 处理器、连接器和其他一些小部件外，主板完全采用表面贴装技术。

作者选择 Macintosh Plus 作为基础，因为它可以用全新的部件构建，而不是追求最快的运行速度。 该设计完成后将完全开源，并发布在 GitHub 上。 目前，主板设计已经完成，并已发送给 JLC 进行生产，预计下周可以拿到。 作者计划先生产 5 块板子进行测试，之后可能会进行更大规模的生产。

评论区对该项目表示了极大的兴趣和赞赏，认为这是一个里程碑式的成就。 有人表示希望能够组装一个这样的复刻版，并认为它非常适合放入 ITX 机箱。 也有人讨论了使用通孔元件的可能性，以及未来推出套件的可能性。 此外，有人询问了生产数量，并对开源表示了支持。

无需 CRDT 或 OT 的协作文本编辑

本文探讨了一种无需使用冲突无关复制数据类型 (CRDT) 或操作转换 (OT) 的协作文本编辑方法。文章旨在提供一种更简单、更易于定制的协作文本编辑解决方案，特别适用于需要高级功能的应用程序。

文章首先介绍了协作文本编辑的核心问题：如何确保多个用户同时编辑时，服务器能够正确地更新文本。 传统解决方案，如 CRDT 和 OT，虽然有效，但实现复杂，难以定制。 作者认为，这些复杂性限制了开发者在现有库的基础上构建高级协作功能的能力。

文章接着提出了一个替代方案，该方案基于服务器协调，但避免了 CRDT 和 OT 的复杂性。 这种方法的核心思想是，客户端将操作发送到服务器，服务器根据操作的类型和位置来应用这些操作。 这种方法简化了实现，并允许开发者更好地控制协作过程。

文章还讨论了该方法的一些优势，例如易于实现、易于定制，以及能够支持高级功能，如部分文档权限、建议更改等。 作者认为，这种方法可以帮助开发者构建更灵活、更强大的协作应用程序。

评论区中，一些人对这种方法的可行性和优势表示赞赏，认为它提供了一种更简单、更易于理解的解决方案。 也有人提出了对性能和扩展性的担忧，认为在处理大量并发用户时，这种方法可能不如 CRDT 或 OT 高效。 此外，一些评论者讨论了该方法与其他协作技术的比较，以及在不同场景下的适用性。 总的来说，评论区呈现出对该方法的多样化观点，反映了对不同协作文本编辑方案的深入思考。

动画分解图：数字分解的视觉呈现

这篇文章介绍了“动画分解图”，这是一种将数字分解过程可视化的方法。通过动态的图形，我们可以直观地看到数字是如何分解成质因数的。

动画分解图通过动画的形式，展示了数字分解成质因数的过程。每个数字都用一组圆圈表示，圆圈的数量等于数字的大小。当数字被分解时，这些圆圈会重新排列，形成代表质因数的组。例如，数字 12 会被分解成 2 x 2 x 3，动画会展示圆圈如何重新排列成两组，每组包含两个圆圈，以及一组包含三个圆圈。这种可视化方法使得抽象的数学概念变得更加直观和易于理解。文章还提到了这种方法与高中代数的关系，以及在没有计算器的情况下快速分解数字的技巧。

评论区里，大家对这种可视化方法表现出浓厚的兴趣。有人提到，3 的幂的分解图形成了谢尔宾斯基三角形。还有人希望能够构建一个拖放式的玩具，通过这种方式来演示乘法和加法。一些评论者建议改进动画的速度，以便更好地观察分解过程。也有人希望能够在一个页面上展示所有数字的分解图，并添加缩放和筛选功能，以便更好地探索数字的模式。总的来说，大家认为这种可视化方法非常出色，并提出了许多富有创意的改进建议。
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