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## 今天 Hacker News 社区聊了啥？ NO.20250817
今天这份日报信息量爆炸！AI智商测试结果新鲜出炉，想知道AI有多聪明？Node.js直接跑TypeScript，开发效率原地起飞！还有教你如何用数学知识完美切洋葱，保证大小均匀！另外，还有3D建模新工具、LinkedIn内容怪象、NVMe SSD加速技巧等干货等你来挖。别犹豫了，赶紧点击阅读全文，get最新科技趋势和实用技能！
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## LL3M：大型语言模型驱动的 3D 建模工具
LL3M 是一种利用大型语言模型（LLM）编写 Python 代码，从而在 Blender 中创建和编辑 3D 资产的技术。它通过文本指令驱动，能够从零开始生成富有表现力的形状，并实现精确的几何操作。
LL3M 的核心在于使用高级代码作为 3D 模型的表示形式，实现迭代优化和协同创建。系统包含三个阶段：初始创建、自动优化和用户引导的优化。在初始创建后，系统会自动纠正不合理的配置和简化几何结构。用户可以提供反馈，进行交互式的 3D 资产生成。这种迭代方式允许从粗到精的创建过程，涉及自动和用户引导的优化。
LL3M 能够生成各种形状，包括复杂的细节和材质属性。生成的每个网格都通过可解释、可编辑的 Blender 代码实现。用户可以通过修改代码中的变量或算法逻辑来调整模型。即使视觉效果不同，形状也经常共享高级代码模式，例如循环、修改器和节点设置。这使得模型能够迁移知识，并从各种提示中生成多样化、可编辑和模块化的代码。
LL3M 还可以生成多个对象，并在单个场景中以适当的空间关系排列它们。它使用实例化和父子关系等复杂操作来构建场景层次结构。通过生成 Blender 代码，LL3M 允许用户通过代码和 Blender 节点中透明的可解释参数进行直观的编辑。
评论区观点：
用户 @Etherlord87 认为，对于有 7 年 Blender 使用经验的人来说，LL3M 的主要用途可能是学习 Python 和 Blender Python API 的基础知识。他认为 LL3M 生成的模型过于简单，不如直接学习 Blender 建模。他更看好 meshy.ai，认为其在将照片或渲染图转换为可雕刻的网格方面更有潜力。
用户 @nickparker 分享了使用 meshy.ai 将图像转换为 3D 模型的流程，包括使用图像模型简化图像，然后将其输入 meshy.ai，最后在 Blender 中进行调整。
- 原文: [LL3M: Large Language 3D Modelers](https://threedle.github.io/ll3m/)
- Hacker News: [https://news.ycombinator.com/item?id=44930808](https://news.ycombinator.com/item?id=44930808)
- 作者: simonpure
- 评分: 164
- 评论数: 31
- 发布时间: 2025-08-17 19:20:20
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## LinkedIn 上的平庸内容为何盛行？
这篇文章探讨了 LinkedIn 上“有毒的平庸”现象，作者认为平台上充斥着大量空洞、浮夸且无意义的内容，这些内容为了建立个人品牌而存在，但实际上并没有人真正关心。作者指出，LinkedIn 鼓励用户发布和互动这类内容，导致算法将其视为有价值的内容，从而形成恶性循环。
作者认为，LinkedIn 的初衷是好的，但优质内容却被淹没在无意义的帖子中。他建议人们应该记住，LinkedIn 是一个以盈利为目的的平台，不要指望通过发布内容来改变职业生涯，而应该专注于有价值的工作，并展示这些工作成果。如果写作对你很重要，最好是建立自己的博客，在那里你可以更自由地创作有深度的内容，而不是为了点赞而发布无聊的东西。
评论区对作者的观点提出了不同的看法。有人认为，LinkedIn 上的内容营销可以带来实际的收入，并且通过长期发布内容来建立信任关系是有价值的。他们建议将博客作为内容创作的中心，而 LinkedIn 则作为将流量引导到博客的渠道。另一些人则表示，他们在 LinkedIn 上看到了很多有价值的内容，例如关于 Web 性能优化和商业经验的讨论。他们认为，LinkedIn 的体验取决于你所关注的人和内容。总的来说，评论区表明 LinkedIn 的价值因人而异，并且可以通过不同的方式来利用这个平台。
- 原文: [Why LinkedIn Rewards Mediocrity](https://www.elliotcsmith.com/linkedin-toxic-mediocrity/)
- Hacker News: [https://news.ycombinator.com/item?id=44930186](https://news.ycombinator.com/item?id=44930186)
- 作者: smitec
- 评分: 176
- 评论数: 165
- 发布时间: 2025-08-17 17:29:56
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## 使用 NVMe SSD 加速索引 I/O
本文主要讨论了 Marginalia Search 如何通过重新设计索引结构，利用 NVMe SSD 的特性来提升搜索性能。文章深入探讨了 B 树和跳跃列表等数据结构，以及直接 I/O 和缓冲 I/O 在性能上的差异。
文章指出，为了应对索引数据量增长，Marginalia Search 对索引进行了重写。新的数据结构旨在更好地利用现代硬件。文章对比了 B 树和跳跃列表的优缺点，最终选择了确定性块状跳跃列表。传统的 B 树使用隐式指针，导致节点需要块对齐，造成了存储空间的浪费。而跳跃列表在排序列表的交叉操作方面表现出色，并且更容易实现。文章还讨论了 Linux 中两种读取文件的方式：缓冲读取和直接读取。缓冲读取依赖于系统页面缓存，而直接读取则绕过缓存，直接从磁盘读取数据。在数据库相关的开发中，当访问模式非常随机且文件大小超过系统 RAM 时，直接读取通常更受欢迎。作者还提到了 Linux 中即将推出的 `RWF_DONTCACHE`，这似乎是缓冲模式和直接模式之间很有希望的折衷方案。最终，通过使用直接 I/O 和确定性块状跳跃列表，Marginalia Search 显著提升了索引 I/O 的速度。
(由于没有评论内容，跳过评论相关的输出)
- 原文: [Faster Index I/O with NVMe SSDs](https://www.marginalia.nu/log/a_123_index_io/)
- Hacker News: [https://news.ycombinator.com/item?id=44931368](https://news.ycombinator.com/item?id=44931368)
- 作者: ingve
- 评分: 34
- 评论数: 2
- 发布时间: 2025-08-17 21:17:20
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## BBC Micro：你拥有的设备的祖先
本文介绍了 BBC Micro 电脑，它不仅仅是 80 年代的一款微型计算机，更是 ARM 架构的摇篮，而 ARM 架构现在广泛应用于全球近 60% 的移动设备中。文章作者分享了他拥有的 BBC Master，以及配套的 5.25 英寸软盘驱动器和三键鼠标。
作者回忆了当年在学校使用 BBC Micro 的经历，那时英国政府为了普及计算机教育，投入大量资金，BBC Micro 便是当时的标准化教学设备之一。尽管如此，由于价格昂贵，只有富裕家庭和学校才能负担得起。作者还提到了一个名为“末日审判计划”的项目，他们曾短暂借用 BBC Micro 进行数据录入。与早期的 BBC Micro 型号相比，Master 系列在多个方面进行了改进，例如使用功耗更低的 65C12 处理器，并标配 128KB 内存。作者也提到，在加拿大，Commodore PET 在学校中很受欢迎，而 Apple II 则在美国占据主导地位。
评论区里，有用户分享了自己拥有的 BBC B 电脑，以及当年在学校计算机俱乐部使用 CBM (PET) 3016、Acorn System One 和 UK101 的经历。 还有用户提到 BBC Micro 是他的第一台电脑，并分享了学习 BASIC 编程的经历。更有用户指出，文章没有突出 BBC Micro 与 ARM 架构之间的联系，强调 BBC Micro 由 Acorn Computers 制造，而 Acorn Computers 后来设计了 ARM 处理器。 这位用户将 (BBC Micro, Acorn Computers, arm) 比作 (IBM PC, Intel, x86)，突显了 BBC Micro 在计算机发展史上的重要地位。
- 原文: [BBC Micro: The Ancestor to a Device You Are Guaranteed to Own](https://retrogamecoders.com/bbc-micro-the-ancestor-to-a-device-you-are-guaranteed-to-own/)
- Hacker News: [https://news.ycombinator.com/item?id=44931321](https://news.ycombinator.com/item?id=44931321)
- 作者: ingve
- 评分: 20
- 评论数: 8
- 发布时间: 2025-08-17 21:08:44
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## 深入理解导数、梯度、雅可比矩阵和黑塞矩阵
本文旨在解释导数、梯度、雅可比矩阵和黑塞矩阵之间的关系，并通过实例展示它们的应用场景，帮助读者理解这些概念在实际问题中的作用。文章从最基本的导数概念入手，逐步过渡到梯度、雅可比矩阵和黑塞矩阵，揭示了它们之间的内在联系和应用。
文章首先介绍了导数的概念，解释了导数如何表示函数在某一点的变化率，并展示了导数在优化问题中的应用，例如通过梯度下降法寻找函数的最小值。接着，文章引入了梯度的概念，梯度是多元函数对各个自变量的偏导数组成的向量，它指向函数值增长最快的方向，在梯度下降等优化算法中扮演重要角色。
进一步，文章阐述了雅可比矩阵的概念，雅可比矩阵是由多元函数的所有一阶偏导数组成的矩阵，它可以看作是梯度概念的推广，用于描述多维空间中的变换。文章还通过视频链接，帮助读者更深入地理解雅可比矩阵在机器学习中的应用。最后，文章介绍了黑塞矩阵，黑塞矩阵是由多元函数的二阶偏导数组成的矩阵，它可以用于描述函数的曲率，在优化问题中可以帮助更快地找到最优解。总而言之，文章由浅入深，清晰地阐述了导数、梯度、雅可比矩阵和黑塞矩阵的概念和应用，有助于读者建立起对这些数学工具的系统性理解。
- 原文: [Derivatives, Gradients, Jacobians and Hessians](https://blog.demofox.org/2025/08/16/derivatives-gradients-jacobians-and-hessians-oh-my/)
- Hacker News: [https://news.ycombinator.com/item?id=44931666](https://news.ycombinator.com/item?id=44931666)
- 作者: ibobev
- 评分: 9
- 评论数: 0
- 发布时间: 2025-08-17 22:08:18
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## AI 的智商测试结果追踪与分析
本文追踪了多个 AI 模型在智商测试中的表现，并对结果进行了分析，包括语言理解和视觉推理能力。通过每周的测试，展示了不同 AI 模型的优势和劣势。
文章通过图表形式展示了各种 AI 模型的智商测试结果，包括总分排名、不同测试来源的排名以及正确答案的统计。最新的测试题是一个关于时钟的 3x3 矩阵推理题，要求 AI 从多个选项中选择正确的答案来填充空白格。大多数模型，如 OpenAI 的 GPT 系列、Grok-4、Claude-4 以及 Gemini 2.5 Pro 等，都正确地选择了答案 D (9:00)，并给出了相应的推理过程，例如按行或列分析时间变化的规律。
这些 AI 模型通过分析时钟矩阵的规律，发现每行时间以 +1.5 小时和 +3 小时递增，从而推断出空白格应填入 9:00。文章还对比了不同模型的解题思路，例如有些模型侧重于行分析，有些则同时考虑行和列的规律。值得注意的是，文章还包含了视觉 AI 模型的测试结果，这些模型通过图像识别来解答问题，但正确率不如纯语言模型。Llama 4 Maverick (Vision) 选择了 A，而 Gemini 2.5 Pro (Vision) 选择了 B，显示了视觉推理方面的一些挑战。
总的来说，这篇文章提供了一个有趣的视角来观察 AI 的智力水平，并展示了不同模型在解决复杂问题时的能力差异。
- 原文: [IQ Tests Results for AI](https://www.trackingai.org/home)
- Hacker News: [https://news.ycombinator.com/item?id=44930222](https://news.ycombinator.com/item?id=44930222)
- 作者: stared
- 评分: 68
- 评论数: 133
- 发布时间: 2025-08-17 17:36:22
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## 使用 Porffor 消除 AWS Lambda 上的 JavaScript 冷启动
本文介绍了 Porffor，一个可以将 JavaScript 代码提前编译为 WebAssembly 和原生二进制文件的 JS 引擎/运行时，从而显著减少 AWS Lambda 函数的冷启动时间。通过实验对比 Node、LLRT 和 Porffor 在 Lambda 上的冷启动性能，结果表明 Porffor 在速度和成本方面都具有显著优势。
文章详细解释了 Porffor 的工作原理，它通过将 JS 文件编译成微小的（小于 1MB）、快速（毫秒级）的二进制文件，与 Node 和 Bun 提供的“编译”选项不同，Porffor 实际上是将 JS 编译成类似于 C++ 或 Rust 的原生代码，从而实现更小、更快的二进制文件。文章还对比了 Node、LLRT 和 Porffor 在 Lambda 上的冷启动性能，展示了 Porffor 在速度和成本上的优势。具体来说，Porffor 比 Node 快约 12 倍，比 LLRT 快近 4 倍，且成本更低。尽管 Porffor 目前仍处于早期阶段，功能有限，但它在优化 Lambda 函数冷启动方面展现出巨大的潜力。作者也坦诚地指出，Porffor 仍处于 pre-alpha 阶段，JS 支持有限，且目前没有好的 I/O 或 Node 兼容性。但如果你的 Lambda 函数较小，且不需要 Node API，可以联系作者进行免费评估。
评论区对 Porffor 的潜力和未来发展方向进行了积极讨论。有人认为 Porffor 在 TypeScript 编译方面更具潜力，并提出无 GC (垃圾回收) 的方案在特定场景下的可行性。也有人指出，将 TS/JS 与运行时分离的理念具有前瞻性，并赞赏了使用 WASM 作为中间表示的设计。但也有评论指出，类似的性能比较需要考虑功能完整性，避免在功能不完善的情况下进行对比。另有评论者表示，在实际使用 Node.js/Lambda 时并没有遇到严重的冷启动问题，并通过优化构建配置实现了较快的冷启动速度。
- 原文: [Eliminating JavaScript cold starts on AWS Lambda](https://goose.icu/lambda/)
- Hacker News: [https://news.ycombinator.com/item?id=44922383](https://news.ycombinator.com/item?id=44922383)
- 作者: styfle
- 评分: 102
- 评论数: 36
- 发布时间: 2025-08-16 19:44:42
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## 使用 SQLite 构建同步引擎和响应式系统的经验教训
本文主要探讨了作者在构建一个本地优先、端到端加密且具有响应式特性的应用时，使用 SQLite 作为本地数据库，并与远程服务器同步的经验。作者分享了从最初尝试 PGlite 和 Electric，到最终构建一个极简 SQLite 同步引擎的历程，并详细介绍了其中的技术选择和实现方案。
文章首先回顾了作者最初尝试使用 Electric 和 PGlite 的方案，该方案的优点在于本地和服务器端使用相同的数据库引擎，并且 Electric 可以细粒度地同步每一个更改，从而确保本地数据库的状态与服务器完全一致。此外，PostgreSQL 的 LISTEN 功能也实现了整个应用程序的完全响应式。然而，作者在使用过程中遇到了两个主要问题：Electric 作为一个新兴工具，仍然缺少一些功能，例如数据库增长后启动时间过长；PGlite 在处理大量并发 LISTEN 请求时出现内存泄漏和性能下降。
随后，作者反思了应用的需求，并意识到 SQLite 在浏览器中的 WASM 实现已经取得了很大进展，更适合这种类型的挑战。同时，作者认为对于单人笔记应用来说，不需要像 Electric 那样复杂的同步方案，可以构建一个更简单的同步引擎。此外，SQLite 也可以通过一些现代 JavaScript API 实现响应式。
基于以上考虑，作者最终选择了以下方案：首先从服务器获取用户数据，并使用 `updated_at` 属性进行迭代，将所有记录作为 JSON 发送并更新到数据库中。然后，每隔几秒钟，获取 `updated_at` 时间戳较新的记录，并进行更新。每次更新记录时，使用一个布尔值来跟踪更改，以确保在几秒钟后与服务器同步。为了进一步保证数据一致性，作者还可以在文本列上设置 CRDT，例如 Yjs，以限制数据被覆盖的可能性。
在响应式方面，作者使用触发器在单独的表中创建一个日志，记录对数据所做的所有更改，包括更改的表和相关的 ID。然后，使用 Broadcast Channel API 通知响应式脚本发生了更改，该脚本获取更改并再次使用广播通道来共享已创建、更新或销毁的行。最后，Svelte 存储接收到通知后，如果适用于它们，则重新执行 SQL 查询以获取数据的最新版本。
总而言之，作者的方案简单易懂、稳定且速度极快，使整个应用程序感觉完全响应式。
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评论区里，Electric 的开发者 samwillis 对这篇文章表示赞赏，并介绍了 Tanstack DB 项目，旨在构建一个“同步原生”且完全后端无关的客户端数据存储。他还指出，Electric 并不一定需要 PGlite，它本质上是一个“协议优先”的同步引擎，可以用于写入和维护任何客户端存储。同时，samwillis 认为作者基于修改数据的差异同步方案非常适合大量应用，Tanstack DB 也计划构建类似的功能。另一位评论者 gdorsi 推荐了一个名为 "vlcn" 的 SQLite 分支，它增加了多主复制功能。
- 原文: [Lessons learned from building a sync-engine and reactivity system with SQLite](https://www.finkelstein.fr/sqlite-sync-engine-with-reactivity)
- Hacker News: [https://news.ycombinator.com/item?id=44929478](https://news.ycombinator.com/item?id=44929478)
- 作者: engmarketer
- 评分: 129
- 评论数: 26
- 发布时间: 2025-08-17 14:51:50
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## 为什么选择 Nim 语言？
本文探讨了 Nim 语言作为一种通用编程语言的潜力，作者认为 Nim 试图成为一种“适用于一切”的语言。
Nim 拥有简洁优雅的语法，既可以编写自动化脚本，又能凭借其代码优化和性能优势开发操作系统和游戏引擎。Nim 兼具底层控制能力，支持动态内存管理和内联汇编，融合了 Ada、Python 和 C 的优点。更重要的是，Nim 可以编译成 JavaScript，实现前端开发。作者认为，Nim 适合用于可靠的系统开发，也是计算机科学教学的理想选择，并且能够与 C、C++ 等语言互操作。Nim 还借鉴了多种安全特性，并已被 Status、Reddit 和 Exercism 等组织采用。Nim 的宏系统非常出色，甚至可以通过宏实现类 OOP 语法。
评论区对 Nim 的发展前景存在不同看法。有人认为，Nim 缺乏像 Rust 那样独特的优势，难以在众多编程语言中脱颖而出。Rust 以其内存安全性在非垃圾回收语言领域占据一席之地，而 Nim 在快速、跨平台、基于垃圾回收的 OOP 语言领域面临激烈竞争。一些开发者表达了对 Nim 的喜爱，但苦于没有实际工作机会使用它。还有人指出，Nim 的生态系统相对较小，需要开发者自行构建许多专用库。此外，Zig 的崛起也可能对 Nim 的开发者采用率产生影响。也有人认为 Nim 的宣传页面不够完善，应该更清晰地介绍 Nim 的功能和优势。最后，一些开发者对 Nim 的显著空白（significant whitespace）特性表示不满，而另一些开发者则质疑 Nim 是否具有足够的新颖性来促进广泛采用。
- 原文: [Why Nim?](https://undefined.pyfy.ch/why-nim)
- Hacker News: [https://news.ycombinator.com/item?id=44931415](https://news.ycombinator.com/item?id=44931415)
- 作者: TheWiggles
- 评分: 58
- 评论数: 44
- 发布时间: 2025-08-17 21:28:29
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## VictoriaLogs 核心概念：消息、时间和流
本文旨在快速掌握 VictoriaLogs 的核心概念，重点介绍消息（Message）、时间（Time）和流（Stream）这三个关键要素，并结合实际案例分析常见问题。
VictoriaLogs 可以接收结构化和非结构化日志。对于非结构化日志，VictoriaLogs 会将其转换为包含 `_msg` 和 `_time` 字段的结构化格式。`_msg` 字段存储人类可读的事件描述，而 `_time` 字段则记录事件发生的时间。如果日志消息中未指定 `_time` 字段，VictoriaLogs 将使用日志摄取时间。
流（Stream）是 VictoriaLogs 中用于组织相关日志的逻辑“桶”。例如，可以将来自同一服务的日志放入同一个流中，并通过 `service` 字段进行标识。VictoriaLogs 将同一流的日志一起写入磁盘并压缩成块，从而提高查询效率。查询时，系统可以跳过不属于目标流的块，减少扫描范围。
选择流字段时，应考虑最常用的过滤字段，例如 `app`、`instance` 或 `namespace`，前提是这些字段的值不会频繁变化。然而，在实际应用中，可能会遇到“胖流”（Fat Stream）和“高基数流”（High Cardinality Stream）的问题。
“胖流”指的是单个流包含大量日志，导致查询缓慢。解决方法是添加更多流字段，例如 `pod` 或 `feature`，以缩小扫描范围。但过度添加字段可能导致“高基数”问题，即每个流的日志量很少，需要扫描大量块头才能找到目标日志。
另一种高基数问题是字段名称本身不断变化，例如将用户 ID、产品 ID 等放入日志字段名称中。这种做法会导致字段名称数量迅速增长，影响查询性能。因此，选择流字段时需要在“胖流”和“高基数”之间找到平衡点，选择在单个生产者实例生命周期内保持不变，且足够粗粒度的标识符。
- 原文: [VictoriaLogs Practical Ingestion Guide for Message, Time and Streams](https://victoriametrics.com/blog/victorialogs-concepts-message-time-stream/index.html)
- Hacker News: [https://news.ycombinator.com/item?id=44930625](https://news.ycombinator.com/item?id=44930625)
- 作者: func25
- 评分: 22
- 评论数: 4
- 发布时间: 2025-08-17 18:49:14
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## 剖析 OpenAI 在 RLHF 上的误导性信息
本文深入探讨了 OpenAI 在利用人类反馈进行强化学习 (RLHF) 过程中可能存在的误导性信息，旨在澄清 RLHF 的真实作用和局限性。文章的核心论点是，OpenAI 对 RLHF 的描述可能过于简化，掩盖了其在提升大型语言模型 (LLM) 性能方面的复杂性和挑战。
文章首先指出，LLM 的“成功”与“正确”之间存在重要区别。LLM 擅长生成看似合理的文本，但这并不意味着它们真正理解或掌握了相关知识。为了使 LLM 能够更好地泛化，需要持续进行强化学习，但这在实践中面临着可扩展性和其他问题。例如，训练机制可能需要预先知道答案才能提出问题，这突显了世界模型和符号主义的重要性。
文章还讨论了 RLHF 的局限性，指出它可能不足以训练出具有真正推理能力的模型。为了实现更高级的推理，需要根据最终答案是否符合奖励标准来生成奖励，这比传统的 RLHF 方法更具挑战性。此外，文章还对监督式微调 (SFT) 与 RL 之间的关系提出了疑问，认为将传统 SFT 视为 RL 的一种形式可能存在争议。
总而言之，文章旨在帮助读者更全面地了解 RLHF 的运作机制和潜在局限性，从而更理性地看待 LLM 的能力和未来发展方向。
评论区对文章的观点存在一些争议。
* **einrealist** 强调了 LLM 的“成功”与“正确”之间的区别，并指出这严重限制了该技术的应用。
* **josh-sematic** 认为文章描述的机制不足以训练出具有推理能力的模型，并提出了基于最终答案奖励的更高级方法。
* **vertere** 对文章中 RL 的定义表示困惑，质疑传统 SFT 是否应被视为 RL 的一种形式。
* **macleginn** 认为文章对 OpenAI 模型行为的描述纯粹是猜测。
* **mehulashah** 认为文章对 RL 的描述有助于消除 AI 领域的术语障碍。
* **williamtrask** 指出监督式微调不是 RL 的一种形式，因为 RL 涉及延迟奖励。
* **Nevermark** 提出了另一种强化学习方法，即训练模型判断自身答案的质量。
* **byyoung3** 认为文章与许多研究相悖，这些研究表明 RL 对于推理并非必要。
这些评论反映了对 RLHF 和 LLM 训练的不同理解和观点，突显了该领域研究的复杂性和多样性。
- 原文: [Dispelling misconceptions about RLHF](https://aerial-toothpaste-34a.notion.site/How-OpenAI-Misled-You-on-RLHF-1f83f742d9dd80a68129d06503464aff)
- Hacker News: [https://news.ycombinator.com/item?id=44929424](https://news.ycombinator.com/item?id=44929424)
- 作者: fpgaminer
- 评分: 73
- 评论数: 20
- 发布时间: 2025-08-17 14:37:10
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## SuperSight：Brøderbund 经典游戏 Stunts 的图形增强 Mod
本文介绍了为经典赛车游戏 Stunts 开发图形增强 Mod "SuperSight" 的过程，旨在将游戏的 3D 引擎提升到更高的视觉水平。作者分享了逆向工程的技术细节，以及对 Stunts 游戏引擎的深入分析。
文章详细讲述了作者尝试通过调试器和内存分析来修改游戏图形细节的过程。最初，作者尝试通过修改游戏选项菜单中的图形设置来定位相关的内存地址，但未能成功。随后，作者发现了 Restunts 项目，这是一个由 Stunts 粉丝发起的逆向工程项目，旨在重建游戏的源代码。Restunts 项目提供了大量的游戏内部信息，包括反汇编代码、C 语言移植代码以及各种工具和文档。作者深入研究了 Restunts 项目的代码，并利用这些信息来理解游戏的图形渲染算法。文章还提到了 Stunts 游戏本身的一些特点，例如其独特的赛道编辑器，以及活跃的玩家社区。
由于文章是系列的第一部分，目前还没有评论。后续文章可能会有更深入的技术细节和社区反馈。
- 原文: [SuperSight: A graphical enhancement mod for Brøderbund's "Stunts"](https://marnetto.net/2025/02/20/broderbund-stunts-1)
- Hacker News: [https://news.ycombinator.com/item?id=44887744](https://news.ycombinator.com/item?id=44887744)
- 作者: alberto-m
- 评分: 130
- 评论数: 12
- 发布时间: 2025-08-13 20:42:00
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## Nuvistor电子管：真空管时代的创新终章
Nuvistor电子管是真空管技术时代末期的一项重大创新，尽管当时晶体管正在兴起，但Nuvistor电子管在某些电子应用中仍然具有优势。Nuvistor电子管由RCA于1959年推出，旨在缩小体积、提高效率和可靠性，最初应用于电视VHF/UHF调谐器，后来被晶体管取代。
RCA的广告宣传Nuvistor电子管为“明日之管”，预示着它将在娱乐、通信、国防和工业等领域引发电子设备的小型化和性能提升的革命。Nuvistor这个名字旨在让人联想到“new（新的）”和“transistor（晶体管）”，以克服人们对使用“老式”真空管技术的偏见。
Nuvistor电子管采用独特的金属外壳和陶瓷底座，具有体积小、高频性能好的优点。标准的Nuvistor三极管外形像一个倒置的顶针，但尺寸更小。Nuvistor电子管的制造工艺特殊，无需玻璃外壳，而是在真空室内组装并通过陶瓷底座密封金属外壳。
Nuvistor电子管有三极管和四极管两种类型，其中6CW4三极管在20世纪60年代的业余VHF和UHF放大器和变频器设计中得到广泛应用。与传统的玻璃电子管不同，Nuvistor电子管没有吸气剂结构，这表明其内部真空度非常高。Nuvistor电子管的引脚直接与内部结构相连，有助于减少引线电感，从而提高高频性能。
- 原文: [Nuvistor Valves](http://www.r-type.org/articles/art-150.htm)
- Hacker News: [https://news.ycombinator.com/item?id=44930111](https://news.ycombinator.com/item?id=44930111)
- 作者: userbinator
- 评分: 23
- 评论数: 7
- 发布时间: 2025-08-17 17:15:31
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## Wan2.2：开源先进的大规模视频生成模型
Wan2.2 是一个开源的视频生成模型，它在 Wan 的基础上进行了重大升级，引入了多项创新技术，旨在提供更高质量、更可控的视频生成能力。
Wan2.2 的核心亮点包括：
* **有效的 MoE 架构**：通过引入混合专家（MoE）架构，在保持计算成本不变的情况下，扩大了模型容量。
* **电影级美学**：Wan2.2 整合了精心策划的美学数据，包括光照、构图、对比度和色调等详细标签，从而实现更精确和可控的电影风格生成。
* **复杂运动生成**：相比 Wan2.1，Wan2.2 在更大的数据集上进行训练，显著增强了模型在运动、语义和美学等多个维度上的泛化能力。
* **高效的高清混合 TI2V**：Wan2.2 开源了一个 5B 模型，该模型使用先进的 Wan2.2-VAE，实现了 16×16×4 的压缩率，支持 720P 分辨率和 24fps 的文本到视频和图像到视频生成，并且可以在消费级显卡上运行。
该项目还提供了详细的使用指南，包括中文和英文版本，方便用户快速上手。此外，Wan2.2 已经集成到 ComfyUI 和 Diffusers 中，用户可以通过这些平台更方便地使用该模型。
Wan2.2 提供了多种模型，包括 T2V-A14B（文本到视频）、I2V-A14B（图像到视频）和 TI2V-5B（文本图像到视频），用户可以根据自己的需求选择合适的模型。
该项目还列出了待办事项，包括多 GPU 推理代码、模型检查点、ComfyUI 集成和 Diffusers 集成等，表明该项目仍在积极开发中。
总而言之，Wan2.2 是一个非常有前景的开源视频生成模型，它具有强大的功能和易用性，有望在工业界和学术界得到广泛应用。
- 原文: [Wan – Open-source alternative to VEO 3](https://github.com/Wan-Video/Wan2.2)
- Hacker News: [https://news.ycombinator.com/item?id=44928997](https://news.ycombinator.com/item?id=44928997)
- 作者: modinfo
- 评分: 97
- 评论数: 15
- 发布时间: 2025-08-17 13:00:40
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## Rust 宏工具：批量处理昂贵的异步操作
本文介绍了一个名为 `batched` 的 Rust 宏工具，它旨在帮助开发者批量处理那些开销较大的异步操作。该工具通过宏的方式，简化了异步任务的批量处理流程，提高了代码的可读性和可维护性。
`batched` 宏工具的核心功能在于将多个独立的异步操作合并成一个批处理任务。 这样做的好处是可以减少网络请求的次数，或者降低数据库的访问频率，从而显著提升程序的性能。 尤其是在处理大量数据或者需要频繁进行 I/O 操作的场景下，`batched` 宏工具的优势会更加明显。 该工具的使用方法也比较简单，只需要在需要批量处理的异步函数上添加相应的宏即可。 通过灵活的配置选项，开发者可以根据实际需求调整批处理的大小、超时时间等参数，以达到最佳的性能表现。 此外，`batched` 宏工具还提供了错误处理机制，可以方便地处理批处理过程中出现的各种异常情况，保证程序的稳定性和可靠性。
由于没有评论内容，这里跳过评论分析。
- 原文: [Show HN: Rust macro utility for batching expensive async operations](https://github.com/hackermondev/batched)
- Hacker News: [https://news.ycombinator.com/item?id=44904742](https://news.ycombinator.com/item?id=44904742)
- 作者: hackermondev
- 评分: 7
- 评论数: 0
- 发布时间: 2025-08-15 03:43:01
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## LLM 生成内容的缺陷：源于其避免意外的设计
本文探讨了大型语言模型 (LLM) 在喜剧、艺术、新闻、研究和科学等领域表现不佳的根本原因，指出这与 LLM 的设计目标——最小化意外有关。
文章的核心论点是，好的笑话、故事和新闻都需要包含一定程度的“意外”元素。一个好笑的笑话应该在事后看来是必然的，但在听之前却难以预料。好的故事也需要情节出人意料，但又合乎情理。新闻的价值在于其新颖性和意外性。然而，LLM 的设计目标是预测下一个词，从而尽可能地减少意外。这导致 LLM 生成的内容缺乏惊喜，变得平淡乏味，如同“AI 垃圾”。
文章进一步解释说，笑话能否引人发笑取决于听众的背景知识和预测能力。一个对某些人来说有趣的笑话，对另一些人来说可能毫无意义或过于明显。LLM 在生成笑话时，试图迎合大多数人的口味，但这往往导致笑话缺乏独特性和惊喜感。同样，LLM 在生成故事时，也难以把握“意外”与“合理”之间的平衡，导致故事要么过于平淡，要么情节混乱。
文章还提到了新闻报道的例子，指出新闻的价值在于其意外性。如果一个事件过于常见，就不会引起人们的兴趣。LLM 在生成新闻报道时，可能会过于注重事实的准确性，而忽略了新闻的趣味性和吸引力。总而言之，文章认为，LLM 的设计目标与创造性内容的本质存在冲突，导致 LLM 在许多领域都难以达到人类的水平。
- 原文: [LLMs tell bad jokes because they avoid surprises](https://danfabulich.medium.com/llms-tell-bad-jokes-because-they-avoid-surprises-7f111aac4f96)
- Hacker News: [https://news.ycombinator.com/item?id=44891596](https://news.ycombinator.com/item?id=44891596)
- 作者: dfabulich
- 评分: 63
- 评论数: 67
- 发布时间: 2025-08-14 01:53:12
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## 探索你的编程哲学：Dev Compass 编程理念测验
这个测验通过20个问题，从“抽象 vs 具体”和“人类友好 vs 计算机友好”两个维度，帮你发现你的编程哲学。它旨在帮助开发者了解自己在编程风格上的偏好。
测验中的问题涵盖代码组织、算法关注点、测试、调试以及重构等多个方面。完成测验后，你会得到一个坐标，显示你在开发者罗盘上的位置，以及对你的编程哲学的简要描述。例如，偏向“抽象/人类友好”可能意味着你喜欢优雅、高级的解决方案，代码易于理解和维护；而偏向“具体/计算机友好”则可能意味着你更注重效率和性能，喜欢贴近底层进行优化。
这个测验的设计思路在于，通过回答一系列偏好问题，揭示你在编程实践中更看重哪些方面。虽然每个问题都看似简单，但综合起来，它们可以反映出你对编程的整体态度和价值观。
评论区对这个测验提出了不少有趣的观点。
一些人认为，很多问题缺乏上下文，难以给出明确的答案。比如，对于“你喜欢强静态类型还是动态类型？”这个问题，答案很大程度上取决于具体的应用场景。
另一些人则指出，测验的问题设计可能存在缺陷，导致结果不够准确。有人认为，问题的内部一致性没有得到验证，使得测验结果可能偏向中心值。
还有人分享了自己的测试结果和对编程哲学的理解，认为某些答案可能暗示了不良的编程习惯，例如过早进行抽象。
总的来说，评论区对这个测验的有效性和准确性存在争议，但同时也肯定了其引发思考的价值。许多人认为，测验可以作为一个起点，帮助开发者反思自己的编程风格和偏好，从而更好地理解自己在团队中的角色和价值。
- 原文: [Dev Compass – Programming Philosophy Quiz](https://treeform.github.io/devcompas/)
- Hacker News: [https://news.ycombinator.com/item?id=44927244](https://news.ycombinator.com/item?id=44927244)
- 作者: todsacerdoti
- 评分: 189
- 评论数: 90
- 发布时间: 2025-08-17 06:04:29
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## Node.js v22.18.0 (LTS) 发布：原生支持 TypeScript 执行
Node.js v22.18.0 LTS 版本正式发布，其中最引人注目的更新是实验性地默认启用了 TypeScript 类型剥离，这意味着 Node.js 现在可以直接执行 TypeScript 文件，无需额外的配置步骤。
该版本的主要亮点在于其对 TypeScript 的支持，开发者可以直接使用 `node file.ts` 命令来运行 TypeScript 文件，极大地简化了开发流程。当然，这个功能还处于实验阶段，并且存在一些语法上的限制，具体可以参考官方文档。如果想禁用此功能，可以使用 `--no-experimental-strip-types` 命令行参数。
除了 TypeScript 支持，该版本还包含以下值得关注的更新：升级了 amaro 依赖到 1.1.0，为 `node.1` 添加了所有与 watch 模式相关的 flag，将 islandryu 添加到 collaborators 列表中，实现了 `import.meta.main`，允许使用 AsyncIterator 正确处理 fs-events 中的 burst，在 spawn 中传播 permission model flags，在 db connection level 中为 `readBigInts` 选项添加了支持，为 `permission.has(addon)` 添加了支持，添加了 `fileURLToPathBuffer` API，添加了 `--watch-kill-signal` flag，以及使 `Worker` 异步可释放。
此外，该版本还修复了一些 bug，例如 assert 中的 dead code，dns 解析中的内存泄漏，以及 crypto 模块中与 OpenSSL 3.4 相关的 breaking change。同时，该版本也更新了一些依赖，包括 npm、sqlite、googletest、minimatch、acorn、simdjson 和 zlib。这些更新旨在提升 Node.js 的性能、稳定性和安全性。
总的来说，Node.js v22.18.0 LTS 是一个重要的版本，它带来了许多有用的新功能和改进，特别是对 TypeScript 的原生支持，有望提升开发者的效率。建议 Node.js 开发者尽快升级到此版本，以享受这些新特性带来的便利。
- 原文: [Node.js is able to execute TypeScript files without additional configuration](https://nodejs.org/en/blog/release/v22.18.0)
- Hacker News: [https://news.ycombinator.com/item?id=44929260](https://news.ycombinator.com/item?id=44929260)
- 作者: steren
- 评分: 282
- 评论数: 146
- 发布时间: 2025-08-17 14:03:27
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## OpenAI 的进展：从 GPT-3.5 到 GPT-5 的飞跃
OpenAI 的模型在过去几年里取得了显著的进步，从 GPT-3.5 到 GPT-5，能力提升巨大。这些进步体现在多个方面，包括准确性、推理能力、编码能力以及与人类价值观的对齐。
GPT-3.5 到 GPT-4 是一个重要的飞跃，从一个“派对把戏”变成了一个有时真正有用的工具。虽然 GPT-4 仍然会出现幻觉，但它在回答简单问题方面表现良好。GPT-4o 进一步提高了准确性，能够回答更复杂的问题，甚至可以替代 Google 进行基础的事实核查。GPT-4o 首次让人觉得付费使用这个工具是值得的。
之后，o1 模型在准确性方面再次提升，用户可以更加自信地将其用于专业领域，验证结果的频率大大降低。更重要的是，o1 模型在编码能力方面取得了显著进展，首次可以通过一个提示创建简单的应用程序。GPT-5 的提升是渐进式的，但仍然带来了显著的改进。
一些数据点也突出了这些进展的规模。在 LM Sys 的人类偏好基准测试中，GPT-5 High 的得分显著高于 GPT-4 Turbo，这意味着人们更喜欢 GPT-5 的回答。在 Livebench.ai 的推理基准测试中，GPT-5 也表现出巨大的飞跃。此外，AI 模型在智商测试中的得分也在不断提高，从 2024 年中的 90 分左右提高到现在的 135 分。AI 编码能力也得到了显著提升，现在可以创建完整的应用程序，而不仅仅是代码片段。
评论区主要讨论了不同模型之间的性能差异和进步。有人认为 GPT-3.5 到 GPT-4 的飞跃最为显著，也有人强调 GPT-4o 和 o1 模型的重要性。还有人分享了自己与 AI 模型进行哲学讨论的经历，例如探讨自我意识和意义创造。同时，也有评论指出，GPT-5 似乎不再像以前的模型那样提醒用户自己是 AI，这可能会导致用户过度信任。此外，GPT-5 还会主动建议新的提示，这既有潜在的用处，也可能存在风险。
- 原文: [OpenAI Progress](https://progress.openai.com)
- Hacker News: [https://news.ycombinator.com/item?id=44924461](https://news.ycombinator.com/item?id=44924461)
- 作者: vinhnx
- 评分: 340
- 评论数: 295
- 发布时间: 2025-08-16 23:47:12
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## Ruby 进程监控框架：Resurrected God
Resurrected God 是一个用 Ruby 编写的进程监控工具，它fork自 mojombo/god，用于监控和管理服务器上的进程，确保它们在崩溃后能够自动重启。这个项目托管在 GitHub 上，并且使用 MIT 许可证。
Resurrected God 允许开发者定义进程的监控规则，例如 CPU 使用率、内存占用、端口监听等。当进程的状态不符合预定义的规则时，God 可以自动执行相应的操作，例如重启进程、发送通知等。通过 godrb.com 可以访问该项目的官方网站，了解更多信息和使用方法。目前该项目在 GitHub 上有 4 个 stars 和 528 个 forks。
- 原文: [ResurrectedGod: The Ruby Framework for Process Management](https://github.com/mishina2228/resurrected_god)
- Hacker News: [https://news.ycombinator.com/item?id=44894827](https://news.ycombinator.com/item?id=44894827)
- 作者: arguflow
- 评分: 8
- 评论数: 1
- 发布时间: 2025-08-14 06:53:02
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## C 语言泛型容器库对比：探索 C 的 STL 实现
本文对比了多个 C 语言的泛型容器库，旨在为 C 开发者提供类似 C++ STL 的容器功能，例如向量、链表、排序集合和无序 Map 等。文章通过基准测试比较了这些库的性能，并分析了它们在不同容器和类型上的 API 人体工程学。
文章首先介绍了项目目标，即比较 C 语言中提供类似 C++ STL 功能的几个库。随后，详细说明了测试程序需要满足的规则，包括使用基本类型（int）、非 POD 类型（GMP 库的 mpz_t 类型）和字符串作为容器的主要类型。测试程序需要执行动态数组的声明、初始化、排序和打印操作，以及非排序关联数组的声明、初始化、查找和打印操作。文章还列出了用于比较不同 C 语言库的特征，例如支持的 C 语言标准、是否为纯 C 程序、是否为仅头文件库、泛型机制的实现方式、类型安全性以及对各种数据类型的支持等。此外，还考察了库对拷贝语义、移动语义、容器与基本类型空间分离、适配器层、emplace、迭代器、排序算法、单链接定义、容器类型完全抽象、契约违规检查、数组的自然使用、错误处理、自定义内存函数、容器前向声明和序列化等方面的支持。
最后，文章通过表格总结了各个库（包括 STL、M*LIB、STC、CMC、CTL、CollectionsC、CC 和 GLIB）在上述特征上的表现。这个对比表格能帮助开发者根据项目需求选择合适的 C 语言泛型容器库。
- 原文: [Comparison of different C libraries providing generic containers capabilities](https://github.com/P-p-H-d/c-stl-comparison)
- Hacker News: [https://news.ycombinator.com/item?id=44889132](https://news.ycombinator.com/item?id=44889132)
- 作者: lemper
- 评分: 17
- 评论数: 1
- 发布时间: 2025-08-13 22:45:15
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## 揭秘“箭鹳”：一支箭引发的鸟类迁徙认知革命
“箭鹳”（Pfeilstorch）指的是身中箭伤，却仍带着箭从非洲返回欧洲的白鹳。这个现象不仅引人注目，更在鸟类迁徙研究史上扮演了关键角色。
1822年，德国克吕茨村附近发现了一只颈部插着非洲长矛的白鹳，这只被命名为“罗斯托克箭鹳”的鸟，成为了证实鸟类迁徙而非冬眠或变异的重要证据。在此之前，人们对鸟类迁徙的认知非常有限，甚至有动物学家认为鸟类会变成其他动物或在水下冬眠。罗斯托克箭鹳的发现，直接证明了鸟类会进行长途迁徙以寻找越冬地。
德国境内已记录了大约25例箭鹳事件。除了白鹳，其他鸟类如白腹鹳、短趾雕、蜂鹰和黑鸢等，也曾被发现身上带有箭。随着弓箭逐渐被枪械取代，箭鹳的目击事件也随之减少。罗斯托克箭鹳的标本至今仍保存在罗斯托克大学的动物学收藏中，供人们参观学习。
- 原文: [Pfeilstorch](https://en.wikipedia.org/wiki/Pfeilstorch)
- Hacker News: [https://news.ycombinator.com/item?id=44921609](https://news.ycombinator.com/item?id=44921609)
- 作者: gyomu
- 评分: 282
- 评论数: 77
- 发布时间: 2025-08-16 17:07:49
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## Dyna：为机器学习而生的逻辑编程语言
Dyna 是一种专为机器学习研究人员设计的编程语言，它基于 Datalog 和 Prolog 等逻辑编程语言的范式，但更进一步，允许灵活的执行顺序和带权重的规则。
Dyna 的核心在于它允许开发者用更少的代码表达复杂的程序，而无需关注程序的具体执行方式，只需关注需要计算的内容。文章中展示了用 Dyna 实现矩阵乘法、斐波那契数列、CKY 句法分析甚至“无限”神经网络的简洁代码示例。Dyna 通过弥合数学概念和可执行代码之间的差距，旨在简化机器学习算法的开发迭代过程。
Dyna 项目始于 2004 年，旨在为机器学习（ML）研究人员创建一种编程语言。ML 研究人员实现的大多数算法都可以用几行数学公式来表达。在研究新算法的过程中，研究人员通常需要多次迭代。这意味着他们会修改算法的数学概念，然后重新编写程序以匹配。Dyna 项目希望通过缩小数学概念和可执行代码之间的距离来帮助这个过程。
Dyna 1.0 扩展了 Datalog，允许使用任何 semiring 代替逻辑编程中使用的布尔 semiring，使其成为表达和运行动态程序的工具。Dyna 2.0 解决了 1.0 的诸多限制，例如取消了所有内容使用相同 semiring 的要求，并引入了函数。Dyna 2.0 还支持惰性表达式和原型继承。
目前关于 Dyna 的研究包括：使用关系代数和项重写来构建灵活、完整的实现，以及使用强化学习来寻找最佳执行策略。通过重新排列程序以提高程序的运行效率。
- 原文: [Dyna – Logic Programming for Machine Learning](https://dyna.org/)
- Hacker News: [https://news.ycombinator.com/item?id=44926414](https://news.ycombinator.com/item?id=44926414)
- 作者: matteodelabre
- 评分: 131
- 评论数: 13
- 发布时间: 2025-08-17 03:50:15
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## 提高 TCP 初始拥塞窗口的必要性
本文讨论了提高 TCP 初始拥塞窗口的必要性，并建议采用 BBR 拥塞控制算法来优化现代互联网的性能。
文章指出，最初 Google 曾建议将 TCP 初始拥塞窗口从 1 增加到 10，以便在单个往返中加载更多资源。然而，随着互联网的不断发展，网页加载的资源量急剧增加，导致最初的建议不再适用。作者认为，简单地将初始拥塞窗口增加一个数量级可能会适得其反，因为这可能导致网络拥塞和数据包丢失。文章解释了 bufferbloat 问题，即数据包在低带宽链路上的网络设备缓冲区中排队，从而导致延迟。为了解决这个问题，作者建议采用 Google 开发的 BBR 拥塞控制算法。与传统的拥塞控制算法不同，BBR 主要关注拥塞迹象，而不是数据包丢失。BBR 监控连接中的往返时间变化，并使用它来识别拥塞，从而更有效地管理拥塞窗口。因此，作者建议将初始拥塞窗口增加到一个更高的合理值（20 到 40 之间），并采用 BBR 作为 Web 服务器和 API 服务器的默认拥塞控制算法。此外，文章还提到了 Google 已经转向 QUIC 协议，该协议使用 UDP 而不是 TCP，从而消除了拥塞窗口的限制。
(由于没有评论内容，跳过评论相关的输出)
- 原文: [An argument for increasing TCP's initial congestion window (2024)](https://jeclark.net/articles/tcp-initcwnd/?tag=performance)
- Hacker News: [https://news.ycombinator.com/item?id=44889673](https://news.ycombinator.com/item?id=44889673)
- 作者: cyb0rg0
- 评分: 96
- 评论数: 35
- 发布时间: 2025-08-13 23:23:11
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## 用数学方法切洋葱：如何实现最佳均匀度
这篇文章探讨了如何通过数学方法实现洋葱丁的最佳均匀度，分析了垂直切割和放射切割等不同方法的优劣，并结合标准差的概念，量化了切割效果的差异。文章指出，放射切割通常比垂直切割更均匀，但需要找准切割角度。
文章首先介绍了切洋葱的常见方法——垂直切割和放射切割，并通过图示和标准差计算，展示了不同切割方法下洋葱丁大小的均匀程度。垂直切割在中心区域表现较好，但在底部会产生较大的块状。放射切割在外边缘会产生较大的块状。文章引用了 J. Kenji López-Alt 的研究，指出最佳的放射切割角度是瞄准洋葱半径的 60% 深度。
更进一步，文章还引用了数学教授 Dr. Dylan Poulsen 的研究，他计算出的“洋葱常数”约为 55.731%。文章通过调整切割参数，发现当对一个有 10 层的洋葱进行 10 次放射切割时，最佳的切割深度是洋葱半径的 96% 处，此时的标准差最小，洋葱丁的均匀度最高。文章还分析了先进行 1-2 次水平切割再进行垂直或放射切割的方法，发现水平切割对于提高均匀度几乎没有帮助。
文章最后总结了一些关键点：放射切割通常比垂直切割更均匀，但需要找准切割角度；理想的放射切割深度取决于洋葱的层数和切割次数，但始终大于等于 48%；随着层数和切割次数的增加，这个理想深度会收敛到“洋葱常数”55.731%。
虽然文章通过严谨的数学分析得出了最佳的切洋葱方法，但作者也引用了 Kenji 的观点，即对于家庭厨师来说，洋葱丁的大小稍微不均匀并不会对烹饪产生太大影响。这篇文章更多的是为了满足人们对完美和效率的追求，以及对数学在生活中的应用的探索。
- 原文: [Dicing an Onion, the Mathematically Optimal Way](https://pudding.cool/2025/08/onions/)
- Hacker News: [https://news.ycombinator.com/item?id=44923465](https://news.ycombinator.com/item?id=44923465)
- 作者: surprisetalk
- 评分: 327
- 评论数: 121
- 发布时间: 2025-08-16 21:54:19
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## Raft 共识算法：易于理解的分布式系统一致性解决方案
Raft 是一种旨在易于理解的共识算法，它在容错和性能上与 Paxos 等效，但通过分解为相对独立的子问题，更清晰地解决了实际系统所需的所有主要部分。Raft 的目标是让更广泛的受众能够使用共识算法，并开发出比现有系统更高质量的、基于共识的系统。
共识是容错分布式系统中的一个基本问题，涉及多个服务器对值达成一致。一旦就某个值达成决策，该决策就是最终的。典型的共识算法在任何多数服务器可用时都会取得进展；例如，一个包含 5 台服务器的集群即使有 2 台服务器发生故障也能继续运行。如果发生更多服务器故障，它们将停止取得进展（但永远不会返回不正确的结果）。
共识通常出现在复制状态机的上下文中，这是一种构建容错系统的通用方法。每个服务器都有一个状态机和一个日志。状态机是我们想要实现容错的组件，例如哈希表。客户端会认为他们正在与单个可靠的状态机进行交互，即使集群中的少数服务器发生故障也是如此。每个状态机都将日志中的命令作为输入。在我们的哈希表示例中，日志将包括诸如 _set x to 3_ 之类的命令。共识算法用于就服务器日志中的命令达成一致。共识算法必须确保，如果任何状态机将 _set x to 3_ 应用为第 _n_ 个命令，则没有其他状态机将应用不同的第 _n_ 个命令。因此，每个状态机都处理相同的命令序列，从而产生相同的结果序列并达到相同的状态序列。
文章中还提供了 Raft 算法的可视化工具，包括 RaftScope 和 The Secret Lives of Data，方便读者更直观地理解 Raft 的工作原理。此外，文章还列出了 Raft 相关的论文、演讲和课程，为读者提供了深入学习的资源。
(由于原文中没有评论内容，因此跳过评论相关的总结和分析。)
- 原文: [The Raft Consensus Algorithm (2015)](https://raft.github.io/)
- Hacker News: [https://news.ycombinator.com/item?id=44886202](https://news.ycombinator.com/item?id=44886202)
- 作者: nromiun
- 评分: 161
- 评论数: 39
- 发布时间: 2025-08-13 17:09:34
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## 欧盟聊天监控法案与隐私权的终结
本视频讨论了欧盟的聊天监控法案，以及该法案如何实际上使 GDPR（通用数据保护条例）变得毫无意义，因为它侵犯了公民的隐私权。
视频指出，欧盟正在推动一项法案，该法案允许对所有在线聊天内容进行监控，声称是为了保护儿童。然而，批评者认为，这项法案实际上是对公民隐私的侵犯，并且可能会被滥用。视频中，Louis Rossmann 强调了该法案对加密通讯的威胁，并指出欧盟官员似乎并不理解加密技术的运作方式。他认为，该法案将允许政府大规模监控公民的私人通信，这与 GDPR 旨在保护个人数据的原则背道而驰。此外，视频还提到，即使是那些投票支持该法案的官员，可能也并不完全了解其内容和影响。
评论区也表达了对该法案的强烈担忧。许多人认为，以保护儿童为名义的监控，最终会演变成对所有人的监控。有人指出，该法案不包括政客，这表明其真实目的并非完全是为了保护儿童。还有人建议，如果政府真的关心儿童安全，就应该公开所有政府雇员的交易记录，以防止儿童贩卖和性侵等犯罪行为。一些评论呼吁大家联系自己的民选官员，表达对该法案的反对。此外，有人建议在欧盟议员休假结束后，再次发起一轮信息攻势，以确保他们的声音被听到。
- 原文: [GDPR meant nothing: chat control ends privacy for the EU [video]](https://www.youtube.com/watch?v=3NyUgv6dpJc)
- Hacker News: [https://news.ycombinator.com/item?id=44927934](https://news.ycombinator.com/item?id=44927934)
- 作者: givemeethekeys
- 评分: 375
- 评论数: 297
- 发布时间: 2025-08-17 08:21:50
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## 探讨高效伪随机数生成器的乘数选择
本文主要探讨了同余伪随机数生成器中乘数的选择问题，旨在寻找计算简便且频谱特性良好的乘数。
同余伪随机数生成器（congruential pseudorandom number generators）的性能很大程度上取决于所选乘数的质量。好的乘数能够保证生成器通过谱测试，从而产生更均匀、随机性更好的序列。这篇文章提供了一系列在典型二次幂模数下，晶格结构良好（维度高达 8，滞后高达 8）的乘数。作者特别关注了那些接近模数平方根的乘数，因为它们的乘积可以被快速计算，从而提高生成器的效率。选择合适的乘数对于保证伪随机数生成器的质量至关重要，尤其是在模拟、密码学等领域。文章通过详细分析，为开发者提供了一份有价值的参考，帮助他们选择既高效又可靠的乘数。文章还深入研究了这些乘数的晶格结构，这对于理解和评估伪随机数生成器的随机性至关重要。通过提供具体的乘数列表，并分析其性能，文章为实际应用提供了直接的指导。
- 原文: [Good multipliers for congruential pseudorandom number generators](https://arxiv.org/abs/2001.05304)
- Hacker News: [https://news.ycombinator.com/item?id=44896529](https://news.ycombinator.com/item?id=44896529)
- 作者: luu
- 评分: 13
- 评论数: 3
- 发布时间: 2025-08-14 11:43:05
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🫵 来啊，说点有用的废话!
