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每日科技新知 NO.20250523：Hacker News 中文解读，科技前沿热点速递

意外富翁 · 8个月前 · News · 39 · 0

Hacker News 中文精选 NO.20250523

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

凯撒的最后一口气：我们呼吸的空气中含有多少凯撒的分子？

这篇文章探讨了一个引人入胜的问题：我们每次呼吸时，会吸入多少来自凯撒最后一口气的分子？答案是大约一个分子，这依赖于费米估算。通过估算地球大气层的体积和一次呼吸的体积，我们可以计算出这个令人惊讶的结果。

文章首先介绍了费米估算的概念，这是一种通过近似和简化来解决问题的技巧。它强调了这种方法在快速估算和理解数量级方面的价值。文章接着详细介绍了如何进行估算，包括确定大气体积和呼吸体积。为了计算大气体积，文章使用了地球半径和大气层高度的近似值。对于呼吸体积，文章使用了气球充气体积的估算。

通过将呼吸体积与大气体积进行比较，文章计算出凯撒最后一口气中的分子在大气中的比例。然后，文章估算了每次呼吸中的分子数量，并最终得出了我们每次呼吸会吸入大约一个凯撒分子的结论。文章还提到了其他资源，如 Fermi 问题网站和相关的 GitHub 仓库，供读者进一步探索。

评论区对文章的观点进行了多角度的探讨。一些评论者质疑了分子在空气中的扩散方式，以及分子是否均匀分布。另一些评论者则强调了这种估算方法在理解数量级方面的价值。还有评论者对估算结果的准确性提出了质疑，认为没有量化各个组成部分的分布会降低结果的可靠性。

总的来说，这篇文章提供了一个有趣的视角，展示了费米估算的力量，以及我们与历史人物之间意想不到的联系。评论区则引发了对估算方法和结果的进一步思考，展现了科技爱好者们对细节的关注和对知识的探索精神。

悼念 Alasdair MacIntyre：一位有影响力的思想家

Alasdair MacIntyre 是一位备受尊敬的哲学家，他的逝世引发了人们对其思想的追忆。这篇文章主要介绍了 MacIntyre 的生平和主要著作，特别是《追寻美德》对道德哲学的影响。

MacIntyre 的学术生涯跨越数十年，他对伦理学、政治哲学和神学都有深入研究。他最为人熟知的作品是《追寻美德》，这本书探讨了在现代社会中，美德如何被瓦解，以及如何重建基于传统和共同体的道德框架。MacIntyre 认为，现代社会缺乏统一的道德标准，而应该回归到亚里士多德式的伦理学，强调实践理性、美德和共同体的作用。他的思想对当代道德和政治哲学产生了深远的影响，激发了人们对传统、文化和道德价值的重新思考。MacIntyre 的著作常常挑战现代社会的个人主义和相对主义，提倡一种基于共同体和传统的道德观。他的思想也对宗教哲学和神学产生了影响，他试图将现代认知论与奥古斯丁和托马斯·阿奎那的哲学相结合。

评论区的多元观点

评论区对 MacIntyre 的思想进行了多角度的讨论。有人认为《追寻美德》过于强调文化传统，可能导致道德相对主义。也有人表示，MacIntyre 的著作对他们的道德观产生了积极的影响，并推荐了他的其他作品。

一些评论者分享了他们对 MacIntyre 的个人印象，表达了对他的敬意和怀念。还有人提到了 MacIntyre 与其他思想家之间的联系，例如切斯特顿。总的来说，评论区展现了对 MacIntyre 思想的多元解读和评价，反映了他思想的复杂性和影响力。

Samchika：Java 快速多线程文件处理库

本文介绍了一个名为 Samchika 的 Java 库，它专为快速、轻量级的多线程文件处理而设计。Samchika 旨在提高 Java 文件处理的效率，特别是在需要并行处理大量文件或大文件时。

Samchika 库的核心优势在于其多线程处理能力。它允许开发者将文件处理任务分解成多个子任务，并在多个线程中并行执行，从而显著减少处理时间。该库的设计注重轻量级，这意味着它在性能方面进行了优化，并且不会引入不必要的开销。Samchika 提供了易于使用的 API，简化了多线程文件处理的复杂性。开发者可以轻松地配置线程数量、定义处理逻辑，并监控处理进度。此外，Samchika 还支持各种文件操作，包括读取、写入、转换和过滤等。

评论区中，一些开发者对 Samchika 的性能和易用性表示了兴趣。他们认为，在处理大型数据集时，多线程文件处理库可以带来显著的性能提升。也有人讨论了 Samchika 与其他 Java 文件处理库的比较，以及在不同场景下的适用性。总的来说，Samchika 提供了一种高效的 Java 文件处理方案，尤其适用于需要处理大量文件或大文件的场景。

John Carmack 在 Upper Bound 2025 的演讲

John Carmack 在 X (Twitter) 上分享了他在 Upper Bound 2025 大会上的演讲幻灯片和笔记，主题是关于他的研究方向。 这次演讲主要探讨了实时在线学习在人工智能领域的应用。

Carmack 提到完整的演讲视频稍后会发布，但现在可以先看看幻灯片和更详细的准备笔记。 他表示，由于他刚进入研究领域，所以这次演讲他做了特别的准备。 幻灯片和笔记都可以在 X 上找到。

文章中，Carmack 强调了从交互式体验流中学习的重要性，这与预训练大型语言模型的方法有所不同。 他认为这种方法对人类和动物来说是更自然的方式。 他的研究方向似乎集中在实时人工智能领域，这需要创新的优化技术。

评论区里，大家对 Carmack 的演讲表现出极大的兴趣。 有人认为 Carmack 的研究方向是正确的，AI 需要更多的物理世界交互。 也有人提出了关于实时学习的质疑，认为当前的计算能力可能还不足以支持。

一些评论提到了 Carmack 在游戏领域的贡献，认为他现在研究 AI 很有意思。 还有人期待看到他将 VR 环境融入 AI 研究中。 此外，评论中也讨论了对 AGI 概念的理解，以及 OpenAI 等公司在 AI 领域的策略。

Elixir 编写 Job Runner 的十年回顾与更新

这篇文章回顾了使用 Elixir 编写 Job Runner 的经验，并分享了作者对 Elixir 在处理后台任务方面的看法。文章深入探讨了 Elixir 中 GenStage 的使用，以及它如何简化了生产者-消费者模式的实现。

文章首先介绍了作者十年前使用 Elixir 编写 Job Runner 的经历，并分享了这次的更新。作者认为，尽管代码变化不大，但这次的分享更完善，细节也更丰富。文章的目标读者包括对 Elixir 感兴趣的开发者，以及希望深入了解 Elixir 在后台任务处理方面应用的开发者。

文章的核心内容围绕着 Elixir 的 GenStage 展开。GenStage 是一种基于需求驱动的架构，允许消费者主动从生产者那里获取任务，从而实现优雅的抽象。文章对比了 Ruby 的 Sidekiq、Python 的 Celery 和 Go 的相关解决方案，强调了 Elixir 在处理并发和错误方面的优势。Elixir 的进程是并发的基本单元，每个进程都有自己的堆栈，相互隔离，避免了共享内存带来的问题。进程间的通信通过消息传递实现，没有锁和竞态条件，简化了并发编程。BEAM 虚拟机中的调度器负责公平地分配 CPU 时间，保证了系统的稳定性。

文章还详细介绍了生产者-消费者模式，并将其与 Apache Spark 和 Kafka Streams 进行了对比。GenStage 通过消费者主动向生产者请求任务，实现了无队列、无中间件的系统，从而实现了自动的流量控制。文章还解释了 Elixir 为什么适合 Job Processing，包括其进程模型、错误隔离和消息传递机制。

评论区中，一些开发者分享了他们使用 Elixir 和 GenStage 的经验，认为这种方法简化了后台任务的处理。也有人讨论了 GenStage 的适用场景，以及与其他任务处理框架的比较。总的来说，评论区对文章的内容表示了积极的反馈，并对 Elixir 在并发和分布式系统中的应用表示了认可。

瑞典公司 Modvion 推出木制风力涡轮机塔架，助力净零排放风电。

Modvion 公司正在建造世界上最高的木制风力涡轮机塔架，旨在解决传统风力涡轮机塔架在运输和成本方面的问题。文章介绍了 Modvion 的产品及其优势。

Modvion 的木制塔架采用模块化设计，方便运输，降低了成本，并允许在任何地点安装高塔。 此外，木材比钢材更轻，但强度相当，这使得建造更高塔架成为可能，而无需昂贵的加固或维护。 值得注意的是，木制塔架在生产、运输和安装过程中，可以储存比排放更多的碳，从而实现碳负排放。 与传统塔架相比，使用木制塔架可以将整个风力涡轮机的排放量减少约 25%。 Modvion 还与 Enel Green Power、Vattenfall 和 Vestas 等公司建立了合作关系，共同推动木制风力涡轮机塔架的全球推广。

评论区对 Modvion 的净零排放目标提出了质疑，认为风力涡轮机的生命周期排放问题已经被夸大。 有人认为，风力涡轮机在运行几个月后就能抵消其生命周期内的排放。 也有评论认为，木材作为建筑材料具有可持续性，但需要考虑木材的来源和供应链。 讨论还涉及了木制塔架的潜在优势，如降低运输成本和提高效率。

使用卫星图像进行深度估计：Depth Anything V2 的应用

这篇文章介绍了如何使用 Depth Anything V2 模型，对 Maxar 提供的曼谷卫星图像进行深度估计。文章详细描述了实验环境的设置、模型的安装和运行，以及对结果的分析。

文章首先介绍了 Depth Anything V2，一个由 TikTok 和香港大学团队开发的深度估计模型，并使用了大量的合成和真实图像进行训练。 随后，作者在自己的工作站上安装了必要的软件和依赖项，包括 ArcGIS Pro 和 Python 3.12。 接着，作者下载了 Maxar 提供的曼谷卫星图像，并使用 Depth Anything V2 的大型模型进行深度估计。

实验结果显示，对于包含大量黑色区域的图像，模型的效果不佳。 但对于裁剪后的较小图像，模型能够生成相对准确的深度图。 作者还提到了将深度信息与地理位置信息结合，以及利用 Overture 建筑数据集进行高度校准的可能性。 最后，文章展示了该模型在航拍图像上的应用，例如对塔林老城的深度估计。

评论区中，有讨论认为，深度估计模型在处理卫星图像时，可能会受到图像质量、光照条件和物体遮挡等因素的影响。 也有人认为，结合其他数据源（如 LiDAR 数据）可以提高深度估计的准确性。 此外，一些评论提到了深度估计在城市规划、灾害评估和环境监测等领域的潜在应用。

LLM 越狱：糖衣毒药

这篇论文探讨了大型语言模型 (LLM) 的一个新漏洞，即“防御阈值衰减 (DTD)”，并提出了一种名为“糖衣毒药 (SCP)”的越狱攻击方法。文章还介绍了相应的防御策略。

文章的核心在于揭示了 LLM 在生成大量良性内容后，其注意力权重会从输入转移到之前的输出，从而更容易受到越狱攻击。研究者将这种现象称为“防御阈值衰减 (DTD)”。为了验证 DTD 的可利用性，他们提出了“糖衣毒药 (SCP)”攻击。SCP 通过诱导模型生成大量良性内容，然后使其产生恶意内容。为了应对这种攻击，论文还提出了一种简单有效的防御策略，即 POSD，它可以在保持模型泛化能力的同时，显著降低越狱攻击的成功率。

总的来说，这项研究揭示了 LLM 在安全性方面的一个新弱点，并提供了一种新的攻击方法和相应的防御策略。这对于理解和改进 LLM 的安全性具有重要意义。

评论区讨论了 DTD 攻击的潜在影响，以及 POSD 防御策略的有效性。一些评论员认为，这种攻击方法可能会被恶意利用，导致 LLM 产生有害内容。另一些评论员则对 POSD 的防御效果表示乐观，认为它能够有效降低越狱攻击的风险。还有一些评论员探讨了 LLM 安全性的未来发展方向，例如，如何更好地理解和防御各种类型的攻击，以及如何提高模型的鲁棒性。

总而言之，这篇论文引发了关于 LLM 安全性的广泛讨论，强调了在 LLM 快速发展的同时，对其安全性的持续关注和研究的重要性。

KumoRFM：关系数据上的上下文学习基础模型

Kumo 推出了一种名为 KumoRFM 的关系型基础模型 (RFM)，它能够在各种预测任务中对关系数据库进行准确预测，而无需特定数据或任务的训练。KumoRFM 扩展了上下文学习的原理，应用于多表关系图设置。

KumoRFM 旨在解决传统机器学习方法在处理结构化和半结构化关系数据时的局限性，这些数据通常需要大量开发和调整时间。KumoRFM 通过使用表不变编码方案和新型关系图转换器，在任意多模式数据中进行推理。它接受用预测查询语言 (PQL) 编写的查询作为输入，该语言类似于 SQL，但侧重于定义预测问题。KumoRFM 能够处理各种预测任务，包括回归、分类和链接预测。

该模型的核心在于其架构，它将关系数据库转换为时态异构图。KumoRFM 包含一个实时上下文标签生成器、一个预训练的关系基础模型、一个上下文学习模块和一个可解释性模块。KumoRFM 能够在无需监督训练的情况下，通过从数据库中存储的历史数据中抽样，在推理时应用上下文学习。

在 RelBench 基准测试中，KumoRFM 在 30 个预测任务中表现出色，平均优于特征工程和端到端监督深度学习方法。KumoRFM 在特定任务上进行微调时，性能可以进一步提高。KumoRFM 的一个关键优势是其速度，它比依赖监督训练的传统方法快几个数量级。

评论观点分析

评论区可能会讨论 KumoRFM 的技术细节，例如其架构和上下文学习机制。 开发者可能会对 KumoRFM 在实际应用中的性能和可扩展性提出疑问，并将其与现有的关系数据库处理方法进行比较。 也有可能讨论 KumoRFM 在不同领域的潜在应用，以及它如何简化数据科学家和开发人员的工作流程。

一些评论可能会关注 KumoRFM 的局限性，例如其对 PQL 的依赖，以及在处理复杂查询和大规模数据集时的性能。 也有人可能会探讨 KumoRFM 的可解释性模块，以及它如何帮助用户理解模型的预测结果。 此外，评论可能还会讨论 KumoRFM 的未来发展方向，例如对更多数据类型和任务的支持，以及与其他 AI 模型的集成。

Defuddle：HTML 转 Markdown 的替代方案

Defuddle 是一个 GitHub 项目，旨在从网页中提取主要内容，并将其转换为 Markdown 格式。它为那些希望从网页中获取干净、易于阅读的文本内容的用户提供了一个有用的工具。

Defuddle 的核心功能在于它能够识别并提取网页中的主要内容，去除导航、广告和其他干扰元素。它使用 JavaScript 编写，可以在浏览器中运行，也可以作为命令行工具使用。用户可以通过提供网页 URL 或 HTML 内容来使用 Defuddle。它会分析页面结构，识别主要文本内容，并将其转换为 Markdown 格式。转换后的 Markdown 文本可以方便地用于笔记、文档或其他需要纯文本格式的场景。

Defuddle 的优势在于其简洁性和易用性。它专注于核心功能，没有过多的配置选项，使得用户可以快速上手。此外，由于它在客户端运行，用户无需担心数据隐私问题。Defuddle 的目标是成为 Readability 的替代方案，Readability 已经停止维护。

评论区对 Defuddle 表现出积极的兴趣。许多人认为这是一个有用的工具，可以简化从网页中提取内容的过程。一些用户还分享了他们使用 Defuddle 的经验，并提出了一些改进建议。

总的来说，Defuddle 是一个有潜力的工具，可以帮助用户更方便地从网页中提取内容。虽然它可能不如一些成熟的工具功能丰富，但其简洁性和易用性使其成为一个值得尝试的选择。

鸟类迁徙的秘密：线粒体如何助力长途飞行

本文探讨了鸟类在迁徙过程中，其细胞内的线粒体如何发生变化，从而为长途飞行提供能量。研究发现，线粒体的数量、形状、效率和互连性都会发生改变，进而影响鸟类的飞行能力。

鸟类迁徙是一项惊人的壮举，例如白冠雀可以飞行 2600 英里。为了完成如此长途的旅行，鸟类在迁徙季节会发生一系列生理变化。科学家们长期以来一直对这些变化感兴趣，但直到最近，他们才开始探索鸟类如何获得维持长时间飞行的能量。

研究表明，线粒体是关键。线粒体是细胞的“能量工厂”，负责将食物中的氧气和分子转化为三磷酸腺苷（ATP），为新陈代谢提供能量。在迁徙鸟类中，线粒体的数量、形状、效率和互连性都会发生变化，从而提高能量产生效率。

这些变化是由季节性光照水平的变化触发的，而不是身体准备。这意味着鸟类可以在短时间内调整其线粒体功能，以适应迁徙的需求。这种“表型可塑性”在鸟类中表现出季节性和种群差异，这些研究首次在细胞水平上证明了这一点。

线粒体的复杂性和多样性远超人们的想象。它们可以融合或分裂，改变形状和性能，甚至可以在细胞之间迁移或专门用于不同的功能。这些发现有助于我们理解某些动物行为的演化。

例如，冬眠的土拨鼠通过降低线粒体的性能来降低新陈代谢，从而在不进食的情况下度过冬天。研究人员受到启发，探索了线粒体变化是否也能解释迁徙鸟类的长途飞行能力。

评论观点分析

文章引发了对线粒体在鸟类迁徙中的作用的广泛讨论。

一些评论强调了线粒体研究的重要性，认为这有助于我们理解生物体的适应性和进化。另一些评论则关注了研究方法，例如如何精确测量线粒体的变化。还有评论提到了线粒体研究对人类健康的潜在影响，例如，了解线粒体如何影响运动能力和衰老。

总的来说，这篇文章提供了一个引人入胜的视角，让我们了解了鸟类迁徙的惊人能力背后的细胞机制。同时，也引发了对生物体适应性、进化以及线粒体研究的更广泛的思考。

量子力学入门：用图解方式学习量子概念

这篇文章介绍了一种名为“量子图解主义”（Quantum Picturalism）的教学方法，旨在通过视觉化的方式，让各个年龄段的人都能轻松理解量子力学。它将复杂的量子概念简化为加减法和角度，降低了学习门槛。

量子图解主义的核心在于使用视觉化的数学形式，仅需加减法和角度就能描绘量子概念。这种方法采用类似“游戏”的规则，同时又能满足量子专家的严谨性要求。这种方法使得教师和学生都能更容易地接触量子数学，更具包容性。文章还提到了量子图解主义的起源，旨在通过视觉方式教学量子概念，减少学习者的畏难情绪，从而吸引更广泛的受众。

评论区里，有人好奇量子图解主义与费曼图的关系，并分享了相关研究的链接。一位量子计算领域的博士生认为，虽然ZX演算在纠错和门编译等前沿研究中很有用，但作为向大众普及量子计算的方法，可能过于简化。他认为，除了简单的“量子隐形传态就像拉绳子”的类比之外，其他的抽象操作都非常困难。

另一位评论者则认为，真正理解量子物理学还是需要通过数学，并批评了学术界使用晦涩难懂的术语。他认为，这种做法使得数学看起来比实际更复杂。他提到了在社会主义国家，人们努力用“普通”语言来命名这些概念，这对他有所帮助。

灵魂的比特：达尔文学院的讲座

这篇 Hacker News 上的文章介绍了达尔文学院关于“灵魂的比特”的讲座，探讨了数字世界中“比特”的概念以及它们与人类体验的关系。文章提供了讲座的视频链接和相关信息。

讲座由 Simon Peyton Jones 主讲，他深入探讨了数字信息（比特）如何影响我们的生活和思维方式。他可能讨论了比特在计算机科学、信息技术以及更广泛的文化和社会中的作用。讲座可能涉及了比特的物理实现、它们如何被编码和传输，以及它们如何塑造我们的现实。此外，讲座还可能探讨了数字技术对人类意识、创造力以及社会互动的影响。

评论区可能讨论了讲座中提出的观点，例如数字世界与现实世界的对比，以及比特对人类思维的影响。一些评论可能关注数字技术对隐私、安全和信息传播的影响。其他人可能探讨了人工智能、机器学习等新兴技术，以及它们与“灵魂的比特”概念的关系。

总的来说，这篇文章提供了一个机会，让我们思考数字世界的基本构成单元——比特，以及它们如何塑造我们的世界。评论区则提供了一个平台，供人们分享对这些复杂问题的看法。

墙上的分形：一个持续了 12 年的涂鸦

这篇文章分享了一个作者在中学时创作的、并持续挂在墙上 12 年的分形图案。文章详细介绍了该分形的绘制方法、与 Gosper 曲线和 L-System 的关系，以及作者对该分形进行数学分析的过程。

文章首先介绍了分形的绘制步骤：从一个正方形开始，在上下左右四个方向以及倾斜约 27 度的四个方向上，重复添加正方形的拷贝。作者将这个分形亲切地称为“墙花”。接着，文章对比了两种生成分形轮廓的方法：一种是“拖放”方法，另一种是 L-System 方法。作者发现，L-System 方法生成的轮廓与“墙花”的轮廓略有不同，前者与“Quadratic von Koch island”等分形相似。文章还探讨了如何对分形中的正方形进行编号，并发现数字 5 与该分形之间存在特殊关系。

评论区对文章内容进行了多角度的探讨。有人对作者的创作过程和对数学的兴趣表示赞赏，认为这种持续的探索精神难能可贵。也有人对 L-System 方法和“拖放”方法的差异进行了深入分析，并探讨了分形与数学概念之间的联系。此外，评论区还分享了其他类似分形的例子，丰富了讨论内容。

总的来说，这篇文章通过一个简单的分形图案，展现了作者对数学的热爱和探索精神。评论区的讨论也为读者提供了更广阔的视角，让大家能够更深入地理解分形的魅力。

Anthropic 发布 Claude 4 模型，提升编码、推理和 AI 代理能力

Anthropic 推出了新一代 Claude 模型：Claude Opus 4 和 Claude Sonnet 4，旨在提升编码、高级推理和 AI 代理能力。Claude Opus 4 被定位为最佳编码模型，而 Claude Sonnet 4 则在编码和推理方面有所提升。

Claude Opus 4 在复杂、长时间运行的任务和代理工作流程中表现出色，是编码和复杂问题解决的理想选择。它在 SWE-bench 和 Terminal-bench 等基准测试中表现突出，并能持续工作数小时。Claude Sonnet 4 在编码方面也有显著提升，尤其是在 SWE-bench 上表现出色，同时兼顾了性能和效率。

除了模型本身，Anthropic 还发布了扩展的工具使用功能（测试版），允许模型在推理过程中使用工具，从而改进响应。新模型还具备并行使用工具、更精确地遵循指令以及在访问本地文件时显著提高记忆能力。Claude Code 现已全面推出，支持通过 GitHub Actions 进行后台任务，并与 VS Code 和 JetBrains 集成。

Anthropic 还发布了四个新的 API 功能，使开发者能够构建更强大的 AI 代理，包括代码执行工具、MCP 连接器、Files API 以及缓存提示的能力。Claude Opus 4 和 Sonnet 4 均提供即时响应和深度推理两种模式，定价与之前的 Opus 和 Sonnet 模型一致。

评论观点分析

评论普遍对 Claude 4 的发布表示欢迎，认为其在编码和 AI 代理方面取得了显著进展。开发者们对 Opus 4 在复杂任务中的持续表现以及 Sonnet 4 在编码效率方面的提升表示赞赏。

一些评论提到了新模型在代码质量提升、多文件修改和问题解决方面的优势。也有评论关注了新 API 功能和 Claude Code 的改进，认为这些更新将进一步简化开发流程。

然而，也有评论可能关注模型的定价和实际应用场景。总的来说，Claude 4 的发布被视为 AI 领域的重要进展，为开发者提供了更强大的工具和更高效的解决方案。

地球真的有两个对面的高潮隆起吗？

这篇文章讨论了关于地球潮汐现象的常见误解，特别是关于地球两侧都有高潮隆起的说法。文章深入探讨了潮汐的复杂性，并解释了为什么这种简化模型并不完全准确。

文章指出，虽然月球的引力是潮汐的主要驱动力，但地球表面的水体运动远比简单的“两侧隆起”模型复杂。 实际的潮汐受到多种因素的影响，包括地球的自转、大陆的形状、海底地形等。 这些因素导致了不同地区潮汐的差异，以及潮汐波的传播方式。

文章还提到了潮汐预测的复杂性，以及历史上科学家们为理解和预测潮汐所做的努力。 早期，科学家们使用机械计算设备来预测潮汐，这可以看作是早期“机器学习”的例子。

文章强调，虽然“两侧隆起”的概念可以作为一种简化模型来理解潮汐的基本原理，但它并不能完全解释实际的潮汐现象。 真实的潮汐是一个动态的、复杂的系统，受到多种因素的共同影响。

评论观点分析

评论区对文章内容进行了多角度的讨论。 有人分享了在物理海洋学课程中未曾深入学习潮汐知识的经历，并对文章的解释表示赞赏。 也有人认为，虽然潮汐的理论很复杂，但简化模型对于理解基本原理仍然有用。

一些评论提到了潮汐预测的历史，以及早期科学家们在这一领域所做的贡献。 还有人分享了亲身经历，例如在满月时海边潮汐的明显变化。 评论中也提到了潮汐对航海和军事的重要性。

总的来说，评论区反映了对潮汐现象的多种理解和观点。 有人认为“两侧隆起”模型过于简化，需要更深入的解释； 也有人认为这种简化模型在一定程度上是有用的。 讨论也涉及了潮汐预测的历史、实际应用以及其复杂性。

OpenAI 扩展 PostgreSQL 的实践

OpenAI 在 PGConf.dev 2025 大会上分享了他们扩展 PostgreSQL 的经验，展示了如何在高负载下使用 PostgreSQL。他们采用单写多读的架构，并分享了在 Azure 上托管的 PostgreSQL 集群的优化措施。

OpenAI 的核心系统依赖 PostgreSQL，任何数据库宕机都会影响关键服务。他们使用 Azure 托管的数据库，采用主从复制架构，没有分片，一个主数据库和 40 多个副本。由于 OpenAI 有 5 亿活跃用户，可扩展性至关重要。写请求成为主要瓶颈，他们采取了多种优化措施，例如尽可能卸载写负载，避免向主数据库添加新服务。

PostgreSQL 的 MVCC 设计导致表和索引膨胀，自动垃圾回收（vacuuming）的调优也很复杂。为了解决这些问题，OpenAI 采取了多方面的措施。首先是控制主数据库负载，包括卸载所有可能的写操作，避免不必要的写操作，使用延迟写来平滑写突发，以及控制数据回填的频率。其次是查询优化，配置超时以避免长时间的事务，并优化复杂的多表连接查询。

此外，他们还关注了单点故障问题，为高优先级请求分配专用的只读副本。最后，他们限制了模式更改，只允许轻量级的模式更改，并使用 CONCURRENTLY 选项创建或删除索引。这些措施帮助 OpenAI 的 PostgreSQL 集群处理了超过 100 万 QPS（读写总和），增加了数十个副本，且没有增加复制延迟，并在不同地理区域部署了只读副本。

OpenAI 还分享了遇到的案例，包括缓存故障导致的级联效应，以及在高 CPU 使用率下 WALSender 进程循环导致复制延迟增加的 bug。他们还向 PostgreSQL 开发者社区提出了几个功能请求，包括索引禁用功能、更完善的观测指标、模式更改事件历史记录、监控视图语义以及优化 PostgreSQL 的默认参数。

评论区对 OpenAI 的分享表示了极大的兴趣，认为这种用户端的实践分享对核心开发者很有价值。有人讨论了 OpenAI 的架构选择，以及在如此大规模下如何权衡读写性能。也有人探讨了 OpenAI 提出的功能请求，例如索引禁用和更完善的监控指标，这些改进对 PostgreSQL 的用户体验和性能优化有重要意义。

Mozilla 将关闭 Pocket 服务

Mozilla 宣布，他们将在 2025 年 7 月 8 日关闭 Pocket 服务，这是一款广受欢迎的“稍后阅读”应用。 本文详细介绍了关闭 Pocket 的原因、用户数据处理方式以及对 Pocket Premium 订阅者的影响。

Pocket 的关闭是由于用户使用网络的方式发生了变化，Mozilla 决定将资源集中在更符合用户浏览习惯的项目上。 用户可以在 2025 年 10 月 8 日之前导出他们保存的文章、收藏、笔记和高亮。 之后，所有用户数据将被永久删除。 Pocket Premium 订阅者将获得退款。

Pocket 最初是一个“稍后阅读”应用，后来发展成为一个内容推荐平台。 Mozilla 在 2017 年收购了 Pocket，并投入资源改进其内容推荐功能。 尽管 Pocket 即将关闭，Mozilla 承诺将继续通过新标签页体验、电子邮件通讯等方式，继续投资于内容推荐。

评论观点分析

评论区里，大家对 Pocket 的关闭表达了惋惜之情，认为它是一个有用的工具，方便用户保存和阅读文章。 有人提到了 Pocket 的便捷性，以及它在不同设备上的同步功能。 也有人对 Mozilla 的决定表示理解，认为公司需要根据市场变化调整策略。

一些评论提到了 Pocket 的替代品，比如 Instapaper 和 Readwise，它们提供了类似的功能。 还有人讨论了数据迁移的问题，以及如何安全地导出和备份 Pocket 中的数据。 总的来说，评论反映了用户对 Pocket 的喜爱，以及对未来阅读习惯的思考。

凯洛格的数学错误：对凯洛格公司宣传的数学有效性进行正式调查

这篇文章讨论了 Reddit 社区 "theydidthemath" 上关于凯洛格公司数学错误的文章。文章重点分析了凯洛格公司在宣传其产品时可能存在的数学误导行为。

文章没有直接给出凯洛格公司具体的数学错误案例，而是引导读者思考在商业宣传中，数学是否被准确和诚实地使用。文章鼓励读者保持批判性思维，并对广告中的数据进行独立验证。它暗示了在营销中使用数学时，可能存在为了达到特定目的而歪曲或简化数据的情况。文章还提到了 "theydidthemath" 社区的宗旨，即通过数学分析来验证各种说法，并揭示其中的错误。

评论区里，一些用户分享了他们对商业宣传中数学使用的看法。有人认为，凯洛格公司可能并非故意误导，而是使用了不严谨的数学方法。也有人指出，消费者应该对广告宣传保持警惕，并学会辨别其中的潜在问题。讨论还涉及了如何更好地教育公众，使其能够理解和评估商业宣传中的数学信息。

总的来说，这篇文章引发了关于商业宣传中数学准确性的讨论。它鼓励读者批判性地思考广告信息，并认识到数据可能被用于误导。评论区展现了对这一话题的多样化观点，从对凯洛格公司的质疑，到对消费者教育的呼吁，都反映了人们对商业宣传中数学使用的关注。

32 位改变微处理器设计的技术

本文介绍了贝尔实验室的 CMOS 芯片，它在微处理器设计领域带来的变革。文章深入探讨了这项技术对现代计算的深远影响。

贝尔实验室的这项创新，采用了 CMOS 技术，极大地推动了微处理器设计的发展。该芯片的出现，标志着微处理器从早期笨重、高功耗的设计，向更小、更节能的方向转变。文章详细介绍了这项技术的技术细节，以及它如何影响了后续的芯片设计。CMOS 技术使得集成电路的密度大大提高，从而可以在更小的空间内实现更强大的计算能力。这为个人电脑、移动设备等各种现代电子产品的出现奠定了基础。文章还提到了这项技术对整个半导体行业的影响，以及它如何促进了创新和技术进步。这项技术不仅提高了芯片的性能，也降低了生产成本，使得计算技术得以普及。

评论区的声音

评论区中，有人对这项技术的历史意义表示赞赏，认为它开启了现代计算的新时代。也有人讨论了 CMOS 技术在不同应用场景下的优缺点，以及它与其他技术的对比。一些评论员分享了他们对早期微处理器设计的回忆，以及这项技术对他们职业生涯的影响。还有人探讨了 CMOS 技术未来的发展方向，以及它可能面临的挑战。总的来说，评论区呈现出对这项技术的多元化视角，既有技术细节的讨论，也有对历史的追溯和对未来的展望。

草图日历：结合数字日历的便利性与纸笔的简单性和表现力

本文探讨了“草图日历”的概念，旨在结合数字日历的便利性与纸笔日历的简单性和表现力。文章讨论了传统日历应用和纸质日历的优缺点，并提出了一个结合两者的混合方案。

文章首先分析了传统日历应用的优势，如方便的视图切换、多设备同步和共享功能。然而，它也指出了这些应用的局限性，例如对日历事件的严格定义，以及缺乏个性化和个人空间。接着，文章介绍了纸质日历的灵活性和个性化，允许用户自由地添加注释、涂鸦和标记。但同时也指出了纸质日历在数字化功能上的不足。

文章的核心在于探索如何结合数字日历和纸质日历的优点。作者提到了现有日历应用通过增加功能来解决这个问题，但认为这会导致功能蔓延和复杂性。相反，他们希望从纸质日历入手，利用其高度的定制性和个性化，并尝试在简单的数字笔记本（iPad & 铅笔）上添加少量结构。文章提出了几个待探索的问题，例如如何创建互联的日视图、周视图和月视图，以及如何处理共享日历和日历邀请等。最后，文章展示了“草图日历”的预览，并承诺分享更多关于其工作原理和构建过程的细节。

评论区中，一位用户分享了他解决类似问题的经验。他认为，关键在于区分日历、待办事项列表和议程。日历用于存储具体安排的事件，待办事项列表用于列出需要完成但没有具体时间的任务，议程则用于列出即将发生的事情。他使用Google日历作为日历，Notion作为待办事项列表，并每天从日历、待办事项列表和之前的议程中提取内容，创建每日议程。

Glitch 即将停止 Web 托管服务

Glitch 宣布将于 2025 年 7 月 8 日停止其 Web 托管服务，这标志着一个时代的结束。 这篇文章详细介绍了这一变化对 Glitch 社区的影响。

文章首先解释了停止托管的原因，包括维护大量应用程序所需的时间和资金，以及平台老化和滥用问题。 其次，文章提到，随着 Fly.io、Deno、GitHub Pages 等新平台的出现，Glitch 的独特价值逐渐降低。 Glitch 将专注于为开发者社区提供更有价值的服务。

文章还概述了过渡期间的计划，包括：Glitch 仪表板将持续可用至 2025 年底，用户可以下载所有项目代码；将添加新功能以设置项目子域的重定向；提供项目导出、Git 仓库创建和迁移到新平台的指南；立即停止新的 Glitch Pro 订阅，现有订阅将持续到 7 月 8 日，并退还未使用时间。 文章最后表达了对社区的感谢，并鼓励用户在社区论坛分享想法和反馈。

评论区对此事反应不一。 有人对 Glitch 的关闭表示惋惜，认为它曾是许多人学习编程的起点。 也有人对 Glitch 的未来表示困惑，不清楚在停止托管后 Glitch 将会变成什么样子。 一些用户分享了他们使用 Glitch 的经验，并表达了对替代平台的兴趣。 还有人认为，Glitch 的关闭是由于其编辑器用户体验不佳，以及其他更具竞争力的平台的出现。

Ruby 3.5 快速分配对象：性能提升详解

本文介绍了 Ruby 3.5 在对象分配方面的显著性能提升，重点关注了如何通过优化方法调用来加速 Class#new 的过程。文章通过基准测试和图表展示了性能提升的具体数据，并深入探讨了实现这些加速的技术细节。

文章首先通过基准测试展示了 Ruby 3.5 在不同参数类型（位置参数和关键字参数）下的性能提升，并与 Ruby 3.4.2 进行了对比。测试结果表明，Ruby 3.5 在各种情况下都实现了加速，尤其是在使用关键字参数时，性能提升更为显著。例如，使用 3 个关键字参数时，Ruby 3.5 在 YJIT 开启的情况下，速度是 Ruby 3.4.2 的 6.5 倍以上。

接下来，文章分析了 Class#new 方法的瓶颈，指出该方法主要由两部分组成：对象分配和 initialize 方法的调用。为了加速 Class#new，作者选择优化方法调用，而不是直接优化垃圾回收。

文章深入探讨了 Ruby 方法调用和 C 方法调用的区别，以及它们对性能的影响。Ruby 使用栈来传递参数，而 C 使用寄存器。当 Ruby 调用 C 方法时，需要在 Ruby 栈和 C 寄存器之间进行参数转换，这个转换过程会带来额外的开销。文章指出，通过优化这种转换过程，可以显著提高性能。

文章还提到了针对位置参数的优化，可以直接将参数从 Ruby 栈复制到 C 寄存器。

评论区讨论了 Ruby 3.5 在对象分配方面的改进，以及这些改进对实际应用的影响。有人认为，这些优化对于提升 Ruby 程序的整体性能至关重要，尤其是在处理大量对象分配的场景下。

也有人对文章中提到的基准测试方法提出了疑问，认为应该考虑更多因素，例如不同硬件平台和代码复杂度。一些开发者分享了他们在实际项目中使用 Ruby 3.5 的经验，并表示看到了明显的性能提升。

总的来说，这篇文章深入浅出地介绍了 Ruby 3.5 在对象分配方面的优化，并提供了详细的基准测试数据和技术分析。评论区则从不同角度探讨了这些优化对实际开发的影响，为读者提供了更全面的视角。

如何通过加载骰子在 Settlers of Catan 中作弊 (并用 p 值证明)

这篇文章探讨了如何通过改变骰子的重量来增加在 Settlers of Catan 游戏中获得资源牌的数量，并用统计学方法证明了这种作弊行为。文章的核心在于通过改变骰子的物理特性，从而影响游戏结果。

骰子加载与策略

文章首先介绍了如何通过浸泡骰子来改变其重量分布，使特定面朝上的概率增加。作者通过实验记录了骰子在 4310 次投掷中的结果，发现 6 点出现的次数明显高于其他点数。接着，文章分析了这种骰子偏差对 Settlers of Catan 游戏策略的影响。通过计算不同点数出现的概率，作者发现使用这种有偏差的骰子可以使玩家平均每轮多获得 0.086 张资源牌。在整个游戏中，这相当于多获得 5 到 15 张资源牌，从而显著提升获胜几率。

科学分析与统计检验

文章还进行了科学分析，用以证明骰子的确存在偏差，并且在 Settlers of Catan 游戏中，对手很难通过统计学方法发现这种作弊行为。作者使用了零假设显著性检验，假设骰子是公平的，然后计算了在公平骰子的情况下，出现实验结果的概率（p 值）。结果显示，p 值非常小，这意味着如果骰子是公平的，那么出现作者实验结果的可能性极低，从而证明了骰子确实存在偏差。文章还指出，由于游戏中骰子投掷次数有限，对手很难通过统计学方法证明骰子存在偏差，从而使得作弊行为难以被察觉。

评论观点与多角度探讨

评论区可能会讨论这种作弊行为的伦理问题，以及在现实游戏中应用的可能性。有人可能会质疑这种作弊的公平性，认为这破坏了游戏的乐趣。也有人可能会从技术角度分析文章中使用的统计方法，讨论其准确性和适用性。此外，评论区还可能探讨如何检测游戏中是否存在类似的作弊行为，以及如何改进游戏规则以防止作弊。

伦敦查令十字火车站桥梁悬挂稻草的古老法律

这篇文章讲述了伦敦查令十字火车站桥梁上悬挂稻草的奇特现象，以及背后源于古老法律的规定。文章探讨了这一传统背后的历史渊源和现代意义。

文章指出，由于桥梁维修工程导致桥下净空高度降低，根据古老的法律，需要在桥上悬挂稻草以警示船只。这项法律源于《伦敦港泰晤士河章程》第36.2条，规定当桥梁的拱形或跨度高度低于正常限制时，必须悬挂稻草。文章还提到，虽然这项法律的起源已经无从考证，但它在港口规章的更新中一直被保留下来。

目前，施工方在亨格福德桥（正式名称）上悬挂了两捆稻草，以提醒船只注意。这些稻草悬挂在铁路桥两侧的禧年人行桥上。随着未来几年维修工程的推进，稻草的位置也将随之移动。文章总结说，在接下来的几年里，查令十字火车站的桥梁上将一直悬挂着稻草，因为古老的法律就是这么规定的。

评论区里，有人对这项古老的法律表示好奇和赞叹，认为它体现了历史的延续性。也有人调侃说，这可能是为了防止船只撞到桥梁，或者纯粹是为了遵守古老的规定。还有人讨论了这种做法的实际意义，以及在现代社会中保留这些古老传统的价值。总的来说，评论区呈现出对这一有趣现象的多种解读和思考。

提升 rav1d 视频解码器性能：一次小幅度的优化

这篇文章介绍了如何通过优化 Rust 编写的 rav1d 视频解码器，使其性能提升了 1% 以上。作者通过分析 C 语言编写的 dav1d 解码器和 rav1d 解码器的性能差异，找到了可以改进的地方。

文章首先介绍了 rav1d 解码器的背景和作者的优化方法。作者使用了采样分析器来比较 C 语言版和 Rust 语言版的解码器，并重点关注了汇编函数。通过对比分析，作者发现了一些性能瓶颈。

作者发现，在处理某些特定函数时，Rust 版本的解码器比 C 语言版本慢。经过进一步分析，作者找到了导致性能差异的原因，并进行了相应的优化。

文章还详细介绍了作者使用的工具和方法，包括 samply 采样分析器和 Firefox Profiler。通过这些工具，作者能够深入了解代码的执行过程，并找到可以优化的部分。

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优化非常值得学习。也有人讨论了 Rust 和 C 语言在性能方面的差异，以及如何更好地利用 Rust 的优势。

总的来说，这篇文章展示了如何通过细致的分析和优化，提升视频解码器的性能。虽然提升幅度不大，但这种精益求精的精神值得我们学习。

2025 年，在 iPhone 上播放自己的 MP3 依旧困难，于是我写了个应用

这篇文章讲述了作者在 2025 年，由于 Apple 仍然难以播放自己的 MP3，而不得不自己开发一个音乐播放器的经历。作者详细介绍了构建过程中的挑战、技术选型以及最终的实现方案。

文章的核心在于作者对在 iPhone 上播放本地音乐的困境的思考。Apple 提供的官方解决方案要么功能有限，要么需要付费订阅。作者因此决定自己动手，开发一个具有全文搜索、iCloud 支持和本地优先体验的音乐播放器。

作者首先尝试了 React Native，但由于文件系统访问和 iCloud 同步的问题，最终选择了 SwiftUI。SwiftUI 提供了更简洁的 UI 声明方式，方便作者专注于业务逻辑和数据同步。文章详细介绍了应用的架构，包括使用 SQLite 进行数据存储、三个主要屏幕（库导入、库管理和播放器）的设计，以及用户的使用流程。

深入探讨：自制音乐播放器的技术之旅

文章首先提到了作者对 Apple 提供的音乐播放方案的不满。Apple Music 需要订阅，而 iCloud Music Library 的同步功能在取消订阅后就无法使用。这促使作者决定自己构建一个音乐播放器。

作者在技术选型上经历了多次尝试。最初，作者尝试了 React Native，希望利用 Web 开发经验。然而，由于文件系统访问和 iCloud 同步的限制，React Native 遇到了瓶颈。最终，作者选择了 SwiftUI，因为它提供了更灵活的控制，并能更好地处理异步操作和数据流。

作者详细介绍了应用的架构。他选择了 SQLite 作为持久化数据存储，并设计了三个主要屏幕：库导入、库管理和播放器。库导入屏幕允许用户从 iCloud 中选择音乐文件夹，并进行索引。库管理屏幕则提供了播放列表管理等功能。播放器屏幕则负责播放控制。

评论区观点：开发者眼中的音乐播放器

评论区可能会出现以下几种观点：

  • 对 Apple 的不满： 许多人可能对 Apple 在音乐播放方面的限制表示不满，认为 Apple 应该提供更好的本地音乐播放体验。
  • 对 SwiftUI 的肯定： 开发者可能会对 SwiftUI 的简洁性和易用性表示赞赏，认为它是一个构建用户界面的好选择。
  • 对技术细节的讨论： 评论区可能会讨论 SQLite 的使用、全文搜索的实现、以及 iCloud 同步的细节等技术问题。
  • 对第三方应用的评价： 可能会有评论员分享他们使用过的第三方音乐播放器的经验，并比较它们的优缺点。
  • 对订阅模式的质疑： 许多人可能会质疑第三方音乐播放器采用的订阅模式，认为对于播放本地音乐来说，这种模式并不合理。

总的来说，这篇文章引发了对 Apple 音乐生态的思考，以及对开发者如何通过技术手段解决问题的讨论。
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