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## Vercel 的 v0 iOS 应用:深入探讨原生开发 Vercel 最近发布了 v0,这是其首款 iOS 移动应用,标志着这家以网络为中心的公司发展的新方向。团队旨在达到 Apple Design Award 的质量,广泛试验了技术栈,最终选择 **React Native 与 Expo** 来提供原生体验。 该应用专注于快速捕捉想法和随时随地的 AI 驱动创作,优先考虑简单、愉悦的聊天界面,而不是与网页版完全的功能对等。实现这一目标需要大量的工程努力,尤其是在制作消息的流畅动画方面——淡入、滚动以及处理键盘交互。关键技术包括 **LegendList、React Native Reanimated 和 React Native Keyboard Controller**,以及用于管理动画和键盘行为的自定义钩子。 为了确保真正原生的感觉,团队修复了 React Native,以解决诸如滚动指示器、键盘关闭和模态闪烁等问题。他们还使用 Zod 构建了一个具有运行时类型安全的共享 API 层,并使用 Hey API 和 Tanstack Query 生成客户端代码。Vercel 计划开源经验并为 React Native 社区做出贡献,强调了致力于改善开发者体验的承诺。他们正在积极招聘移动团队成员。

最近的 Hacker News 讨论集中在 Vercel 构建其 v0 iOS 应用的方法上。文章详细介绍了他们的开发过程,可能侧重于实现原生外观和感觉。 然而,一位有 React Native 经验的评论者对平台特定移动开发(即使有了 Liquid Glass 和 New Architecture 等进步)的长期可行性表示怀疑。他们认为,与 Web 应用相比,这会引入不必要的脆弱性,并提倡开放 Web 平台和 WebAssembly (wasm) 的未来。 另一位评论者特别赞扬了该应用对 Liquid Glass 在底部控制按钮中的使用,强调了苹果新的 UI 作为一种积极的实现。 这场讨论凸显了开发者社区内更广泛的争论:原生应用体验与基于 Web 的技术之间的权衡。

LPLB是一种研究阶段的并行负载均衡器,旨在动态解决混合专家(MoE)模型中的负载不平衡问题,超越了其前身EPLB的静态均衡。它利用线性规划(LP)来优化每个批次内专家之间的工作负载分配,并利用NVIDIA的cuSolverDx和cuBLASDx来提高速度。 LPLB使用EPLB重新排序专家,然后基于定义的拓扑结构(立方体、超立方体、环面或自定义)策略性地复制最重的专家。它通过沿连接原始专家和冗余专家的“边”重新分配token,同时遵守容量限制,来最小化不平衡。实时工作负载同步通过NVLINK/NVSHMEM优化,为了获得最佳性能,需要DeepEP。 目前,LPLB仅基于token数量进行负载均衡,可能忽略了非线性计算成本。虽然它提供了约100µs的节点内优化,但这种开销会影响小批次。在极端全局不平衡的情况下,它也可能表现不如EPLB。前提条件包括CUDA Toolkit >= 12.6.3,并且最好使用DeepEP。

黑客新闻 新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录 LPLB:一个基于线性规划的早期研究阶段的MoE负载均衡器 (github.com/deepseek-ai) 5 分,由 simonpure 1小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请YC | 联系 搜索:

## Flowglad:为开发者简化的计费方案 Flowglad 旨在通过提供简化的自助计费解决方案,彻底改变开发者支付方式。它消除了传统支付系统的复杂性——不再需要 Webhooks、手动 ID 映射或复杂的数据库设置。相反,Flowglad 直接与您的现有身份验证系统集成(使用您的用户/组织 ID),并为客户计费数据提供单一的事实来源。 主要功能包括可通过用户友好的仪表板进行配置的自适应定价模式(订阅、基于用量、分层等),以及适用于 React 和 Node.js 的全栈 SDK。开发者可以轻松地在前端(使用 `useBilling()`)和后端(`flowglad(userId).getBilling()`)检查功能访问权限和用量余额。 Flowglad 优先考虑无缝的开发者体验,目标是在一分钟内完成设置并尽量减少持续维护。它的设计理念是让开发者专注于构建,而不是管理支付,并承诺未来解锁更多支付提供商选项。

## Flowglad:为开发者简化支付 Flowglad (github.com/flowglad) 是一款新的开源支付处理器,旨在改善开发者集成支付的体验,目前是*基于* Stripe 构建的。 开发者在使用 Stripe 十年后,发现它功能强大,但对于常见用例和复杂的 webhook 管理(250+ 事件类型!)需要大量的“胶水代码”。 Flowglad 提供了一种类似 React 的响应式编程范式来处理支付,允许开发者快速启动定价模型——包括使用计量表和功能门禁——这些模型定义在 `pricing.yaml` 文件中(类似于 Terraform)。 这旨在使 AI 编码代理更容易集成支付。 目前,Flowglad 利用 Stripe 进行实际的支付处理(需要 Stripe Connect 账户),但计划最终更接近银行卡网络。 关键特性包括简化的定价模型设置、实时客户使用情况跟踪以及无需数据库模式更改的集成。 该项目正在寻求反馈,特别是关于所需功能和用例的反馈,并采用混合许可方式(某些包采用 MIT 许可,平台采用 AGPLv3 许可)。 虽然有些人争论专注于开发者体验而非核心支付功能的价值,但创建者认为更流畅的 DX 是向前迈出的关键一步。

奥泽培克(Ozempic)不减缓阿尔茨海默病进展,其制造商诺和诺德(Novo Nordisk)在为期两年的研究后表示。这种热门药物使肥胖患者体重平均减少约15%,早期数据表明它可能还会减缓某些脑部疾病的进展,以及癌症、心脏病、肝脏和肾脏问题。问题一直在于这些变化是否是减肥的结果,或者是一种混淆因素:服用奥泽培克的患者可能更注重健康。一些更令人兴奋的说法有所缓和——它也未能减缓帕金森病患者的神经退化——但该药物对心血管和肾脏问题的改善似乎更可靠。 诺和诺德的股价在消息公布后下跌了6%。

奥森平不减缓阿尔茨海默病,研究发现 (semafor.com) 12 分,danso 发表于 57 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论 wonder 发表于 2 分钟前 [–] 我认为最终药物的所有额外好处都会归结为肥胖有害,而减少肥胖有益健康。这应该没问题,因为这是有效的,并且在健康和生活质量方面都能带来巨大的积极影响。

## 信号滤波器:简易入门 信号滤波器是电子学的基础,出现在诸如数模转换器、无线电和放大器等电路中。尽管它们看似简单,但由于复杂的术语和大量的微积分解释,理解滤波器理论可能具有挑战性。本文提供了一种更易于理解的方法,从基本的RC电路开始。 当电容器通过电阻充电时,电流最初激增然后呈指数衰减,而电压则上升。这种行为并非由于非线性,而是由于一个负反馈回路,其中电阻“扼制”了充电电流。恒定电流源以线性方式给电容器充电,展示了电流、电容和时间之间的关系(V=I*t/C)。 电容器的电压公式,通过直觉和离散时间建模推导得出,最终依赖于数学常数*e*(约等于2.7183)来准确模拟指数衰减。这导致公式:V(t) = Vsupply * (1 - e^(-t/RC)),其中RC是电路的“时间常数”。 RC电路充当滤波器。低通滤波器衰减高频分量,同时通过低频分量,而高通滤波器则相反。正弦波会发生相位偏移,并且可以通过组合RC电路来创建更复杂的滤波器,尽管这些通常需要更高级的设计技术(如巴特沃斯或切比雪夫滤波器)来实现更锐利的滤波并避免不必要的振荡。虽然理想的“砖墙”滤波器是理想的,但实际滤波器总是涉及权衡。

黑客新闻 新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录 模拟信号滤波的入门 (lcamtuf.substack.com) 10 分,harperlee 发表于 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请 YC | 联系 搜索:

## Orion 浏览器 1.0:一款注重隐私的替代方案问世 经过六年的开发,Orion 浏览器正式登陆 macOS,与现有的 iOS 和 iPadOS 版本一起,成为一款功能完善、可用于生产环境的浏览器。由 Kagi 创建的 Orion 旨在恢复当今数据驱动环境中缺失的以用户为中心的网络体验。 Orion 基于 WebKit(Safari 的引擎)构建,以实现速度和独立于 Chromium 的目标,优先考虑**默认情况下零遥测和隐私**,拒绝通过广告或数据收集来为其提供资金。它提供快速、可定制的体验,具有专注模式、链接预览和可定制的配置文件等功能,满足普通用户和高级用户的需求。 虽然拥抱人工智能的潜力,但 Orion 谨慎地避免将其直接集成到核心中,优先考虑安全性和用户控制。用户可以连接到他们选择的人工智能工具,而不会损害浏览器安全性。 Orion 可免费使用,并得到一个专门的社区和可选付费订阅的支持,后者提供其他功能。开发工作仍在进行中,计划推出 Linux 和 Windows 版本,并制定路线图,重点是更深层次的定制、稳定性改进以及更紧密的 Kagi 集成。Orion 邀请用户**“超越浏览”**现状,体验一款为*人*而非广告商打造的浏览器。

## Orion 浏览器 1.0 发布与讨论 - 总结 Orion,一款基于 WebKit(而非 Chromium)的 macOS 浏览器,已发布 1.0 版本。Hacker News 用户对此发布反应不一。虽然它因支持 Chrome 扩展以及作为注重隐私的替代方案而受到赞扬,但有几位用户报告了错误,包括安装时的更新错误(Orion 产品经理已承认并解决了此问题)。 一些用户认为 Orion 存在过多错误,不适合日常使用,更喜欢 Vivaldi 或坚持使用 Safari,理由是 Safari 的无缝集成和隐私功能。另一些用户则欣赏 Orion 对速度的关注,并愿意支持其开发,尤其是 Kagi 搜索用户。 一个关键的讨论点围绕着 WebKit 的选择;有些人认为这对 macOS 来说是积极的,而另一些人则认为如果没有 Windows 支持,它就不那么令人印象深刻。人们还对浏览器是闭源的以及 AI 集成的处理方式表示担忧,并质疑其安全立场。尽管存在这些担忧,Orion 仍拥有超过 2000 名付费用户,并且正在积极开发 Linux 和 Windows 版本。

## 软件项目持续失败 尽管IT支出大幅增加——自2005年以来翻了三倍达到5.6万亿美元——软件项目成功率并未提高,导致成本不断上升和广泛失败。这并非新问题,像灾难性的加拿大凤凰薪酬系统(超支3.1亿加元)以及密歇根州和澳大利亚的算法失败等案例都表明,IT行业反复犯着相同且可避免的错误。 这些失败并非由于缺乏人工智能等新工具,而是由于根本性问题:不切实际的目标、无法管理复杂性以及未解决的风险,再加上组织政治和糟糕的管理。敏捷和DevOps方法提供了改进,但需要持续的承诺,而这在实践中常常缺乏。 核心问题是不愿从过去的错误中吸取教训。项目通常被视为“独一无二”的,忽略了数十年来的文献记录的失败和最佳实践。这种“故意无知”导致每年因维护遗留系统和重复失误而损失数十亿美元。解决这个问题需要诚实地评估风险,对供应商的承诺持怀疑态度,并在必要的资源和问责制之外,优先考虑道德因素——从而最终打破可预测的IT失败循环。

## 软件项目失败:黑客新闻讨论摘要 最近一篇IEEE文章,关于大型软件项目持续失败的问题,引发了黑客新闻的讨论。一个关键点是,**软件开发不像硬件工程那样从过去的错误中吸取教训**,导致问题重复出现。开发者经常选择从头开始重建,而不是分析和调整成功的/失败的系统。 许多评论员强调了**非技术型领导**在这些失败中所起的作用。将项目控制权交给缺乏技术理解的人,会导致不切实际的期望和与实际挑战脱节——这与泰坦尼克号灾难相提并论,过度自信和目标不一致导致了灾难。 还有人指出,即使投入大量资金,基础设施项目也面临类似的问题,这表明问题并非仅仅是许可或“最佳实践”。相反,重点应该放在**现实的资源分配、员工能力以及接受项目失败的可能性**,而不是盲目地追求不切实际的截止日期和范围。一个例子是Phoenix项目,领导层施加的架构限制可能导致了它的失败。

## Roblox 首席执行官与科技行业令人不安的模式 Roblox 首席执行官大卫·巴祖奇最近的一次采访引发了广泛批评,原因是他对平台上的儿童安全问题表现出不屑一顾的态度。这次采访被形容为“怪异”和“灾难”,揭示了一种熟悉的模式:科技领导者优先考虑增长,而非解决严重的安全性问题。 Roblox 独特之处在于它服务于低至 5 岁的用户,因此面临着确保安全的巨大压力,并大力投资于信任和安全团队。然而,该平台历史上允许成年人与未成年人之间进行无限制的联系,并且其过滤和年龄验证系统仍然存在漏洞。诉讼和调查指控 Roblox 纵容了儿童剥削和诱导行为。 这起事件并非孤立事件。在 OpenAI、TikTok 和 Meta 等公司,也观察到类似的防御姿态以及优先考虑增长而非安全的现象,内部研究经常被压制或淡化。尽管这些公司承认可能造成危害,但它们通常会延迟实施保障措施或提供表面上的解决方案。 作者认为,这种模式凸显了一种令人担忧的趋势,即科技领导者承担的责任较少,他们依靠否认和转移注意力,同时继续优先考虑扩张而非用户福祉。这次采访是一个严峻的提醒,解决这些平台带来的现实后果需要的不仅仅是口头意愿——它需要真正的责任和积极的改变。

一个黑客新闻的讨论集中在父母管理孩子参与 Roblox、Minecraft 和 Fortnite 等在线平台所面临的挑战。最初的帖子将 Roblox 视为一个更大的问题的症状:难以监督孩子们的网络生活。 评论者对这些平台表示沮丧,并希望提高问责制。一些人提倡对未能充分审核有害内容的管理人员采取法律后果,并将之与其它行业的产品安全进行类比——如果餐厅提供有害食物,不能仅仅因为父母疏忽而免责。 另一些人强调父母完全控制孩子网络活动的期望是不现实的,承认孩子渴望独立。一个关键点是,父母需要前所未有的知识和努力才能驾驭数字世界的复杂性,导致普遍的父母困境。这场辩论涉及公司责任与父母责任,一些人警告不要采取过于严厉的措施。

## FLUX.2:下一代视觉智能 FLUX.2是Black Forest Labs设计的一系列新型图像生成模型,专为专业创意工作流程而设计。与之前的模型不同,FLUX.2优先考虑实际应用,提供高质量、一致的图像,并改进了对复杂提示、品牌指南和逼真细节的遵循——包括可读文本和准确的光照。它可以在保持连贯性的同时编辑高达4百万像素的图像。 一个关键特性是**多参考支持**,允许最多10张图像影响单个输出,确保风格和角色的统一性。Black Forest Labs倡导**开放创新**,提供一系列模型:完全管理的“pro”和“flex”API,以及开放权重选项,如“dev”(可在Hugging Face上获得)和即将推出的“klein”。 FLUX.2利用了一种新颖的架构,将视觉-语言模型与修正流变换器相结合,从而显著提高了世界知识和空间推理能力。这些模型旨在平衡性能、控制和可访问性,在各个层级的图像生成和编辑中提供竞争优势。

Hacker News 新闻 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录 FLUX.2: 前沿视觉智能 (bfl.ai) 13 分,meetpateltech 发布 42 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论 eric-p7 0 分钟前 [–] 是的,非常令人印象深刻。但它还能把我的屏幕变成橙色吗?回复 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请 YC | 联系 搜索:

在超过一小时的采访中,古典学家玛丽·比尔德分享了她的知识和经验,讲述了我们脑海中关于罗马的印象——这种印象源于《角斗士》等好莱坞电影——是不完整的(并且在某些情况下是错误的),以及从罗马文献中获得的真实情况。我们通过电影、遗址和浅显的故事继承了古罗马的历史。古典学家玛丽·比尔德说,真相远比这复杂。银幕上很少捕捉到的罗马生活隐秘的一面是混乱的;拥挤的街道上挤满了罗马人,他们的日常生活受到社会等级和家庭义务的影响。玛丽·比尔德阐释了考古学、文学,甚至鞋子告诉我们关于罗马人日常生活的哪些信息。从奴隶在为精英着装中的作用到赛马比赛上喧闹的人群,她展示了我们如何低估了他们的复杂性。(通过开放文化)

一场 Hacker News 的讨论围绕玛丽·比尔德(Mary Beard)的观点,即好莱坞经常错误地描绘古罗马。用户普遍认为,电影将娱乐置于历史准确性之上,一位评论员指出好莱坞的首要目标是收入,而非教育。 然而,HBO 剧集《罗马》因其相对准确地描绘平民和精英的生活而受到赞扬,尽管其中包含虚构元素。 几位用户惋惜该剧仅播出两季就被取消了。 对话还涉及更广泛的叙事作用——虚构或事实——在塑造我们对世界和历史的理解方面,并承认完全客观性可能是不可能的。 原始玛丽·比尔德访谈的链接也已提供。

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