Dolt，一个基于Go语言的SQL数据库，一个看似无操作的重构导致sysbench性能下降了30%，这是由于意外的堆分配引起的。问题源于`nodeStore`类型的一个`ReadBytes`方法使用了值接收器而不是指针接收器。这导致每次调用期间在堆上不必要地创建了`nodeStore`的副本，这是由编译器无法证明接收器值不会逃逸函数引起的。 Go的逃逸分析确定变量是否可以在栈上分配，或者必须放在堆上。如果编译器不能保证变量不会超出当前栈帧的生命周期，它默认为堆分配，这由于分配和垃圾回收开销而更慢。 通过切换到指针接收器，避免了不必要的复制，消除了堆分配并恢复了性能。这段经历突出了理解Go内存分配行为以及使用像`go build -gcflags "-m"`这样的工具来分析编译器决策以进行性能优化的重要性。

Open Codex是一个开源的、命令行AI助手，灵感来源于OpenAI Codex，它在你的终端本地运行，无需API密钥。它使用本地语言模型，例如phi-4-mini，将自然语言翻译成shell命令。支持macOS、Linux和Windows系统。 你可以通过Homebrew (`brew tap codingmoh/open-codex; brew install open-codex`)、pipx或克隆GitHub仓库并本地安装来安装它。安装完成后，使用`open-codex`加上你的自然语言提示即可。 Open Codex提供单次交互模式，根据你的输入建议shell命令，并在执行前询问你是否确认。你可以选择执行、复制到剪贴板或放弃该命令。它具有彩色终端输出，并且正在积极开发中，未来将包含交互式聊天、函数调用、语音输入、命令历史记录和插件系统等功能。欢迎贡献代码。

本地LLM推理，例如使用llama.cpp和Ollama，其“首个token生成时间”和“每秒token数”都很快，两者不相上下，但仍落后于OpenAI的gpt-4.0-mini。WebLLM速度最慢，可能是由于WebGPU效率低下。虽然本地推理可行，但最大的障碍是模型选择和部署。在Macbook M2上找到合适的、小型、特定任务的模型（例如，“文本转SQL”）极具挑战性。Hugging Face上大量的选择以及即使是量化模型的巨大尺寸，都导致下载速度慢，用户体验不佳。目前的开发者工具还不成熟，阻碍了其在利基应用之外的实际应用。未来的解决方案需要简化训练，部署小型模型，与云端LLM紧密集成，并实现无缝下载、缓存和执行，从而使模型位置对用户透明。

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这篇博文详细介绍了一种通过编程解决“蓝王子”游戏中的逻辑谜题的方法。这些谜题涉及三个盒子（蓝色、白色、黑色），每个盒子都会做出陈述，规则规定至少有一个盒子完全真实，一个盒子完全虚假，并且只有一个盒子包含奖品。 该方法利用命题逻辑将谜题表示为布尔表达式的系统。为每个盒子的真值（真/假）和宝石存在定义变量。逻辑运算符（AND、OR、NOT）构建复杂的表达式，表示规则和盒子的陈述。 实现了蛮力SAT求解器来查找满足整个逻辑表达式的变量赋值。应用简化技术来清理表达式。识别有效的赋值，并根据宝石存在变量确定奖品位置。求解器检查所有有效赋值是否都同意奖品位置；唯一解表明谜题有效。如果有多个位置可能，则认为游戏对该谜题有多个解。

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Kate是一款强大的KDE文本编辑器，已有20年历史，是编程的绝佳选择。其开箱即用的功能意味着比VS Code等编辑器更少依赖扩展。主要功能包括可自定义的快捷键、项目会话和强大的动作搜索。 重要的插件包括用于命令执行的Build & Run、用于语言服务器集成的LSP Client和使用DAP的调试器。Kate支持代码格式化，并在编辑器内提供强大的Git集成。代码片段支持动态代码生成。 配置是发挥Kate潜力的关键。设置按会话保存，允许为工作和个人项目设置不同的布局。该编辑器也高度可定制，具有颜色方案和按键绑定选项，所有这些都可以轻松备份并在安装之间传输。 该编辑器默认情况下很简单，但在需要时具有强大的功能。Kate赋予用户完全的控制权，并且社区充满了友好和乐于助人的开发者。试试Kate吧！

天文学家首次证实了独立黑洞的存在。由空间望远镜科学研究所领导的一个团队研究了一个最初在2022年被认定为可能是独立黑洞的天体，这一说法后来受到了质疑。利用哈勃太空望远镜和盖亚空间探测器（2021-2022年的数据）的新数据，他们证实该天体的质量大约是太阳的七倍，排除了它是中子星的可能性。最初，研究小组注意到这个可能的独立黑洞是在它经过一颗遥远恒星前方时。这一事件放大了光线并改变了恒星的位置。另一个团队先前认为它是一颗中子星，现在已修改了他们的研究结果，支持它是黑洞的认定。这一证实标志着一个重大突破，因为此前所有被发现的黑洞都拥有伴星。研究小组希望利用计划于2027年发射的即将到来的南希·格雷斯·罗曼太空望远镜发现更多独立黑洞。

中美贸易紧张局势升级。中国警告称，将对那些以中国利益为代价与美国达成贸易协议的国家采取报复行动。此前有报道称，美国正采取策略通过双边协议孤立中国。中国商务部谴责这种做法，敦促各国抵制“单边霸凌”，维护多边贸易体系，并警告这将导致“丛林法则”的回归。此次升级行动紧随中美贸易谈判陷入僵局之后。尽管面临美国压力以及国家主席习近平访问东南亚国家以加强关系，但中国仍未表现出让步的迹象。东南亚出口商面临关税风险，而中国国内需求疲软，依靠制造业和出口推动增长，使其经济容易受到贸易战的影响。高盛预测，中国第二季度GDP增长将大幅下降，这表明与美国相比，由于中国对贸易的依赖，中国可能面临经济困境。

令人意外的是，比尔·马赫和查理·科克最近在“俱乐部随机”节目中找到了共同点，尤其是在批评现代左翼方面。马赫哀叹经典自由主义价值观向“觉醒”意识形态的转变，认为“觉醒”往往与自由主义“背道而驰”。他批评了将种族置于超越肤色之上的社会地位，以及“从河到海”的立场，认为民主党已经左倾得太远了。 他们还讨论了男性参加女子体育运动这一有争议的问题，马赫认为这“太荒谬了”，并强调了加文·纽瑟姆对此事的明显犹豫。马赫透露了他最近与唐纳德·特朗普共进晚餐的经历，他为自己的参与辩护，并批评民主党人没有将特朗普视为一个“真实的人”。科克称赞马赫“有道德勇气”公开反对“觉醒的疯狂列车”。马赫总结说，极左翼阻碍了民主党的当选能力，这与罗斯福总统的观点“我欢迎他们的仇恨”不谋而合。

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Bluesky 正在增强账户验证以建立信任。他们引入了视觉化的蓝色对勾来表示真实且值得关注的账户，补充了现有的基于域的验证。一些独立组织可以成为“可信验证者”，向记者等个人颁发他们自己的蓝色对勾（带有扇贝形设计）。Bluesky 的审核团队监督所有验证以维护真实性。 用户可以通过点击蓝色对勾查看哪个组织验证了某个账户，甚至可以选择在应用设置中隐藏所有验证徽章。目前，Bluesky 并不接受直接的验证申请，但计划在该功能成熟后，为值得关注的账户和潜在的“可信验证者”推出申请表。目标是提供一个多层级系统，信任既来自平台认可，也来自社区认可。

兰斯·罗伯茨的文章阐明了“死亡交叉”——50日均线跌破200日均线的技术形态——它是一个滞后指标，通常证实了已存在的下降趋势，而不是预测市场崩盘。虽然1929年和2008年等历史事件中，“死亡交叉”都出现在严重的熊市之前，但更多情况下，它预示着超卖条件以及潜在的买入机会。 解读“死亡交叉”的关键在于理解市场下跌是“事件驱动型”（短期）还是“结构性”（长期），后者涉及重大的经济扰动。投资者不应恐慌，而应将“死亡交叉”作为风险管理的信号。罗伯茨建议不要忽视基本面，并表示，一个多元化的、与长期目标一致的投资组合能够应对市场波动。他主张利用市场反弹进行再平衡、对冲和筹集现金，同时关注“黄金交叉”（50日均线升破200日均线）作为反转信号。“死亡交叉”只是众多工具之一，关键在于具体情况。

民主党民意支持率跌至历史低点，这主要归咎于其缺乏真实性和与主流美国价值观的脱节。批评人士认为，该党奉行激进意识形态，疏远了温和派选民。例如，他们指责民主党在气候行动主义方面存在虚伪行为，并对身份政治和程式化的演讲表示担忧。该党被描绘成在温和派和极左翼活动家之间存在内部分裂，进一步加剧了其困境。最近的民调数据显示，对民主党领导层的信任度大幅下降。“美国优先”运动以及特朗普总统等人物则被视为直接回应普通美国人的关切，从而形成了对比，他们被认为更具真实性。对拜登政府的不信任感也延伸到对照片造假的指控。总而言之，这一论点表明，民主党正面临信任危机，并被认为已经脱离了美国公众的优先事项。

美国联邦贸易委员会（FTC）正起诉Uber，指控其Uber One订阅服务存在欺骗性行为。FTC声称Uber未经消费者同意就将其注册为会员，夸大了潜在的节省金额，并且取消订阅的过程过于复杂，违反了《联邦贸易委员会法案》和《恢复在线购物者信心法案》(ROSCA)。 具体来说，FTC指控Uber通过不计算订阅成本夸大节省金额，隐瞒了关于该服务的重要信息，并且未经许可注册了一些消费者。此外，该公司还被指控在免费试用期结束前向客户收费，并让用户经历复杂的取消流程，需要多个步骤，并采用策略劝退用户取消订阅，有时甚至在用户提出取消请求后仍然收费。 FTC主席Andrew N. Ferguson强调了该机构致力于保护消费者免受不受欢迎的订阅和复杂的取消流程的侵害。该诉讼已在美国加州北区地方法院提起，旨在追究Uber对其 alleged deceptive practices 的责任。

GTK-LLM-Chat 是一款用户友好的 GTK 应用，用于与基于 `python-llm` 的大型语言模型 (LLM) 交互。它提供了一个现代化、直观的界面，具有在单独窗口中进行多个并发对话、实时流式响应和自动滚动消息历史记录等功能。响应使用 Markdown 渲染，以增强可读性。 主要功能包括：片段支持（用于将外部内容整合到提示中）、会话管理（重命名、删除）、系统托盘小程序（用于快速访问）、模型选择和自定义系统提示。界面具有动态输入区域调整大小和有用的键盘快捷键（Enter 发送，Shift+Enter 换行）。错误消息会清晰地显示。 安装需要 `python-llm` 和相应的 GTK 库。启动应用程序可以开始新的聊天或恢复现有聊天，并可以选择指定会话 ID、系统提示或模型。文档中还提供了使用虚拟环境的开发设置说明。该项目采用 GPLv3 许可。

在*J.G.G.诉特朗普*案中，最高法院斥责了哥伦比亚特区巡回法院的越权行为，特别是博阿斯伯格法官试图阻止遣返委内瑞拉人的企图。此案由美国公民自由联盟代表委内瑞拉囚犯提起，尽管这些囚犯被关押在德克萨斯州，却错误地在哥伦比亚特区提起诉讼。法院裁定管辖权不当，挑战了哥伦比亚特区巡回法院日益增长的权力。 丹尼尔·格林菲尔德认为，在《行政程序法》(APA)的支持下，哥伦比亚特区巡回法院已成为一个“影子政府”，被左翼团体用来阻挠特朗普的政策。旨在防止官僚机构越权的《行政程序法》已被用来挑战总统权力，在涉及跨性别问题和军事政策的案件中可见一斑。格林菲尔德强调，法官们用个人观点代替法律推理，滥用《行政程序法》来夺取权力。最高法院的介入预示着这一趋势可能逆转，限制了哥伦比亚特区巡回法院充当对行政部门未经选举的制衡的能力。

塞尔哈特·古姆鲁库（Serhat Gumrukcu），曾任埃诺希安生物科学公司（Enochian Biosciences，现更名为Renovaro）的“科学创始人”，因策划2018年谋杀其前商业伙伴格雷戈里·戴维斯（Gregory Davis）而被判有罪。他为的是阻止戴维斯揭露其一项失败石油交易中的欺诈行为。 在为期五周的审判中，古姆鲁库（曾被埃诺希安首席执行官马克·迪布尔（Mark Dybul）赞扬）承认自己对当局撒谎并购买了伪造的医学学位。 检方认为古姆鲁库为这起20万美元的谋杀阴谋提供了资金，其论据依赖于同谋的证词，包括一名承认绑架并杀害戴维斯的杀手。辩方辩称古姆鲁库的前助手策划了这起谋杀案，但检方反驳说只有古姆鲁库有作案动机。 此前揭露古姆鲁库欺诈活动的兴登堡研究公司（Hindenburg Research）强调了迪布尔对欺诈行为的所谓不知情。古姆鲁库现在面临着强制终身监禁，这标志着这位曾与好莱坞精英交往的前生物医学企业家戏剧性的陨落。

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非洲互联网注册机构AFRINIC即将举行董事会选举，目前正处于关键时刻。该机构负责分配对互联网功能至关重要的IP地址，近年来曾面临诉讼和内部腐败问题。一名中国公民卢恒正在竞选董事会职位，其目标是私有化IP地址，以便无限制地进行营利性销售。此举可能扰乱地址分配系统， potentially 耗尽非洲的IPv4资源，并将商业利益置于区域发展之上。这并非卢恒首次尝试此举，他此前也曾在亚太互联网注册机构APNIC竞选董事会职位，目标相似但未成功。卢恒控制IP地址分配的举动引发了人们对非洲互联网未来以及通过寻租行为产生全球科技巨头的担忧。

这篇帖子详细介绍了如何在ARM Cortex-A53上使用NEON汇编优化高性能SDR内核（y[n] = ax[n] + b）。由于A53的顺序执行和双发射能力，手动优化比LLVM生成的代码带来了显著的性能提升。 关键优化包括：通过处理64位（两个float32）向量来匹配64位加载数据路径，以及交错加载/存储与算术运算以最大化双发射利用率。流水线处理对于隐藏`fmul`和`fadd`指令的4个周期延迟至关重要。一种有效的加载策略包括将128位加载分成两个64位加载，并与GPR到NEON的移动配对。 最终优化的内核通过仔细调度指令和使用预取来最大限度地减少L1d缓存未命中，从而实现了接近理论峰值吞吐量（每个时钟周期计算1个`y[n]`）。LLVM较差的A53时序模型使其无法生成具有可比效率的代码。一个编写良好的内核，尽可能使用128位算术运算，能够在\(n + 11\)个周期内完成运行（n为缓冲区大小）。这接近理论极限\(n\)个周期，如果所有指令同时运行，则会发生这种情况。

去中心化社交媒体尽管历史上有其美好的愿景，但在可用性方面仍面临挑战。跨不同Fediverse实例或未来的ATproto应用视图（例如Bluesky）分享内容变得笨拙，因为浏览器本身并不理解如何处理这些平台特定的链接。类似地，当点击链接时，替代Fediverse客户端的用户会被踢回默认界面。 一个潜在的解决方案是利用URI方案（例如电子邮件的`mailto:`）。通过为Fediverse定义`fedi:`，为ATproto定义`at:`，操作系统和浏览器可以将点击路由到相应的社交媒体应用程序，从而改善用户体验。 此外，URI方案可以实现“帖子可移植性”。想象一下，一个`fedi:`链接指向一个已失效服务器上的帖子。可以设计Fediverse感知软件来在其他地方找到帖子的内容，从而减轻数据丢失的影响。虽然浏览器对自定义URI方案的支持目前有限，但对去中心化社交媒体日益增长的兴趣可能会激励更广泛地采用这一网络标准，从而改善平台体验和数据可用性。

作者痛惜某些编程语言缺乏关键字/命名参数以及内置功能的不可访问性。他们展示了一个Tcl解决方案`proc*`，它为Tcl的`proc`命令添加了可选的、命名的、且顺序无关的参数，模仿类UNIX的选项处理方式。这涉及到参数解析、强制参数与可选参数的处理以及动态代码生成。 作者强调了由于缺乏选择性字符串替换，Tcl元编程的复杂性。他们求助于一个基于字符串的模板系统，该系统通过自定义的`quasiquote`命令实现，严重依赖正则表达式和字符串操作。生成的代码被描述为令人反感且破坏了Emacs的Tcl模式缩进，突出了与Common Lisp (CL)等语言相比，Tcl元编程的痛点。该解决方案有效地扩展了Tcl的功能，但却依赖于一种脆弱且复杂的方法来生成代码。

Dia 是来自 Nari Labs 的一个拥有 16 亿参数的开放权重文本转对话模型，它能够生成逼真的语音，并可以通过音频调节来控制情感和语气。它可以直接从文本转录中生成包含非语言提示（如笑声和咳嗽）的对话。预训练检查点和推理代码可在 Hugging Face 上获取。一个演示将 Dia 与 ElevenLabs Studio 和 Sesame CSM-1B 进行了比较。 要开始使用，请克隆 GitHub 仓库，设置虚拟环境，安装依赖项，然后运行 `app.py` 脚本以启动 Gradio UI。该模型需要 GPU（CUDA 12.6，PyTorch 2.0+）以及大约 10GB 的 VRAM。在 A4000 GPU 上，它的生成速度约为每秒 40 个 token。 Dia 仅供研究和教育用途。严禁滥用，包括模仿身份、制作欺骗性内容和从事非法活动。Nari Labs 正在努力提高推理速度，并添加 CPU 支持和量化功能。欢迎贡献；加入 Discord 服务器参与讨论。

作者正在探索一个新颖的编程环境，专为类似 Dirtywave m8 tracker 的最小化、便携式硬件而设计。这个环境使用表格界面，代码被组织成函数，以行表示，具有固定的列：名称（NAME）、输入（IN）、5 个表达式（EXPRESSIONs）和输出（OUT）。这种表格结构和表达式限制鼓励创建原子级的、可组合的函数。 目标硬件是 Teensy 4.1，配备小屏幕和仅 8 个按钮（方向键、A/B 键、START/SELECT 键），无需键盘。导航和编辑通过上下文菜单中的选择进行，而不是通过打字，从而最大限度地减少语法错误。 该概念基于类似 Forth 的基于栈的模型，数据流直观明确。演示场景特效，例如等离子体和隧道效果，被用作示例。一个可运行的网络原型验证了核心概念，展示了在有限硬件上进行创意应用（如像素艺术编辑器）的潜力。目标是创建一个硬件和软件协同工作的集成系统。

新墨西哥州多娜阿纳县治安法官乔尔·卡诺在家中遭到国土安全调查局（HSI）突袭后辞职。此次突袭导致一名涉嫌是阿拉瓜列车帮成员的克里斯蒂安·奥尔特加-洛佩兹以及其他无证移民被捕。奥尔特加-洛佩兹此前非法入境美国后，由于边境巡逻设施过度拥挤而被释放，此后一直居住在卡诺家中并为其工作，尽管他无权在美国工作。 事态升级是因为奥尔特加-洛佩兹在社交媒体上炫耀了他与卡诺女儿枪支的合影。卡诺法官的妻子南希甚至恳求美国法官对奥尔特加-洛佩兹从轻发落，承认非法雇佣了他，并向其他人推荐他的工作。 尽管奥尔特加-洛佩兹手机上发现了包括令人不安的图片和通讯在内的帮派关联证据，但一名法官最初下令将其释放，理由是他信任卡诺法官。司法部提出上诉，披露了更多关于奥尔特加-洛佩兹与阿拉瓜列车帮联系的细节。目前已安排听证会重新考虑他的保释问题。

Reventure咨询公司首席执行官Nick Gerli警告迈阿密房地产市场将急剧下滑，他将销售额下降形容为“令人叹为观止”。与疫情高峰期相比，销售额下降了50%，比三月长期平均水平低30%。这与普遍认为迈阿密将不受更广泛房地产市场低迷影响的说法相矛盾。 迈阿密的房屋库存已飙升至历史第二高水平，达到51,000套。尽管需求下降且库存增加，但房价尚未大幅下跌。Gerli指出，房地产市场低迷可能是一个渐进的过程。 根据Reventure的分析，迈阿密戴德郡的房屋被高估了20.3%，增加了市场大幅下跌的风险。此外，全国新建房屋库存已达到2007年以来的最高水平。在抵押贷款利率约为7%的情况下，这种供过于求的市场存在潜在风险。

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这篇帖子介绍了一个名为“MultiplexTools”的MCP工具，它将多个工具调用捆绑到单个请求中，从而简化复杂的工作流程。它解决了链式工具调用中后续工具参数依赖于先前工具输出的繁琐问题。 MultiplexTools工具接受一系列工具调用请求。序列中工具的参数可以指定为“PROMPT_ARGUMENT: 你的提示在此”，这些参数在先前工具运行后使用LLM解析。这允许根据之前的结果进行动态参数推断。 该实现使用`BeforeToolCallPromptArgumentHook`和`AfterToolCallPromptArgumentHook`将请求/响应上下文注入到LLM提示过程中。该工具迭代工具列表，执行它们，并返回它们的执行结果列表。 未来的想法包括集成Lua脚本以进行条件工具执行和参数计算，以及引入分支逻辑以创建类似于Airflow或Spark中工作流的有向无环图(DAG)，所有这些都由LLM协调。