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## Windows 子系统与 WSL:总结 Windows NT 的“子系统”概念最初指的是 API 转换层,它使来自其他操作系统(如 OS/2)的应用程序能够在 NT 上运行。这些子系统,如 OS2SS.EXE 甚至 Windows 本身,通常使用单独的进程来管理状态。早期例子包括一个几乎未使用的 POSIX 子系统和 CSRSS.EXE,用于 Win32 API 转换——其中一部分后来被移动到内核 WIN32K.SYS 中以提高性能。 Windows Subsystem for Linux (WSL) 建立在此历史之上。WSL1 是一个轻量级的转换层,通过仅分配必要的内存提供最小的开销,但由于文件系统 API 的差异而导致性能问题。 WSL2 通过在 Hyper-V 中运行完整的 Linux VM 来解决这个问题,利用存储在 VHDX 文件中的本机 Linux 文件系统。虽然启动速度最初较慢,但 WSL2 提供了显著的性能提升。它动态管理内存,通过网络共享和 WSLg(GUI 应用程序的远程桌面层)等功能与 Windows 集成。 尽管被称为“子系统”,WSL2 的功能更像一个 VM,但微软优化内存使用和集成的努力模糊了界限。使用 WSL2 时,仔细的文件管理至关重要,因为不正确地卸载发行版可能导致数据丢失,因此强烈建议定期备份或为工作使用单独的 VHDX 镜像。

## WSL2:虚拟机还是更多? - 摘要 一则黑客新闻讨论集中在WSL2(Windows Subsystem for Linux 2)是否“仅仅是一个虚拟机”。虽然它在根本上构建于一个虚拟机监控程序(Hyper-V的一个子集之上),但情况更为复杂。WSL2提供了超越标准虚拟机的优化,特别是GPU分区,用于在Linux内加速图形处理,利用DirectX。 主要讨论点包括:完整的PCI-E直通在Windows上不易获得(保留给Server版本),并且WSL2利用现有的开源堆栈,如Mesa/DRI/DRM,并带有Windows兼容的驱动层。 用户们争论其优势。WSL2在与Windows的集成方面表现出色——轻松访问文件、从Linux运行Windows程序以及便捷的网络连接。然而,文件系统性能可能成为瓶颈,尤其是在访问Windows文件时。VMware等替代方案被认为是具有更好图形支持的完整功能虚拟机,但缺乏WSL2的无缝集成。 最终,WSL2在Windows内提供了一个轻量级、优化的Linux环境,但并非在所有情况下都能直接替代传统的虚拟机或双启动设置。

## Better Auth:DevRel 总结 Better Auth 是一款快速发展的身份验证解决方案,为数百万开发者和 ChatGPT、Google Labs 等知名公司提供支持。他们正在寻找第一位 DevRel 员工,以支持他们蓬勃发展的社区并扩大影响力。 这个职位是工程、内容创作和社区领导力的独特结合。您将成为开发者的主要资源,创建文档、教程,并在 GitHub、Discord 和社交媒体等平台上积极互动。关键方面包括主动调试问题、改善开发者体验并直接贡献代码库。 理想的候选人是一位技术娴熟的开发者,在 DevRel、DX 工程或教育方面拥有 3 年以上的经验,具备强大的沟通能力和简化复杂概念的热情。这是一个高自主性的机会,可以从头开始构建 DevRel 功能,塑造广泛使用的行业框架的未来。

黑客新闻新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交登录Better Auth (YC X25) 正在招聘 (ycombinator.com) 7小时前 | 隐藏 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请YC | 联系 搜索:

最近围绕Transformer神经网络的兴奋,例如驱动ChatGPT的技术,源于它们在人工智能方面的明显突破——通过无监督学习取得令人印象深刻的结果。早期模型引人入胜,预示着一个新的时代,此前的人工智能“寒冬”是由较旧的、基于规则的系统和计算上不可能的算法的局限性造成的。 Transformer通过预测序列中的下一个token(词或短语)来工作,从海量数据集中学习。虽然看似简单——本质上是复杂的线性代数——但这种方法绕过了过去人工智能的扩展和复杂性问题。然而,存在一个根本性的缺陷:Transformer *总是* 生成一个token,即使它毫无意义或“幻觉”信息。 这不能通过更多的数据或更大的模型来解决。这是其设计固有的,反映了早期人工智能尝试解决NP完全问题的失败。结果是高错误率,产生听起来合理但错误的输出,通常在没有专业知识的情况下难以检测。这导致了广泛的、不切实际的期望,以及生成式人工智能领域可能出现的“泡沫破裂”,对大量投资该技术的公司构成潜在风险。虽然Transformer不会完全消失,但它们的应用可能会缩小到有限的、低风险的用途。

## AI的未来:炒作与现实 一篇近期文章认为,大型语言模型(LLM)从根本上受到计算复杂性的限制,并预测将迎来新的“人工智能寒冬”,这在Hacker News社区引发了争论。尽管作者声称LLM是失败的,但许多评论者不同意,他们强调了超越Transformer和LLM的显著近期进展——包括AlphaFold、强化学习和多模态模型等领域的进步。 核心争论在于LLM是否代表了“理解”的真正突破,还是仅仅是复杂的统计模式匹配。一些人认为,尽管LLM是统计引擎,但它们*正在*在化学和生物学等领域中实现新的可能性,并且已经深度融入工作流程。另一些人则强调当前人工智能开发的财务不可持续性,以及过高期望可能导致失望的潜力。 一个共同的主题是,LLM是非常有用的*工具*,尤其是对于经验丰富的专业人士而言,但需要专业知识来应对它们的局限性(“幻觉”)。人们担心易用性可能会误导经验不足的用户。最终,这场讨论表明,人们正在从炒作转向对人工智能能力和潜力的更现实评估,许多人预计将迎来一个整合和冷静评估的时期。

## JPEG XL:重生的格式 多年来,JPEG XL 是一种技术上更优越的图像格式,但由于缺乏浏览器支持而受阻。虽然 Safari 用户(17%)和使用小众浏览器的人可以访问它,但大多数用户使用的是 AVIF——一种由 Google 推出的格式,尽管社区对此存在疑虑。 最初,Google 的 Chromium 团队出人意料地决定在 2022 年*移除* JPEG XL 支持,理由是生态系统兴趣不足。这一决定受到了 Meta、Adobe 和 PDF 协会等行业参与者的强烈反对,他们强调了该格式的优势——包括无损 JPEG 重新压缩、HDR 支持和巨大的图像尺寸能力。 现在,Chromium 已经显著地恢复了对 JPEG XL 的支持。这一变化是由不断增长的社区压力以及 Firefox 探索基于 Rust 的解码器所推动的,预计这将推动 JPEG XL 成为一种主要的图像标准。其独特的特性,如提供约 30% 文件大小减少的无损重新压缩,以及渐进式解码,使其成为 Web 及其他领域的理想选择——甚至 PDF 协会计划将其用于 HDR 内容。这种期待已久的的支持预示着多功能且强大的 JPEG XL 格式拥有光明的未来。

## ImAnim:为 Dear ImGui 设计的现代动画引擎 ImAnim 是一个轻量级的动画引擎,专为 Dear ImGui 设计,能够以最少的代码和零依赖(除了 Dear ImGui 本身)实现流畅的 UI 动画。它无缝地运行在 ImGui 的即时模式范式中。 主要特性包括:**缓动**,用于动画化各种数据类型(浮点数、向量、颜色等),具有可定制的缓动函数和策略;**片段**,用于基于时间线的动画,具有关键帧和循环;**路径**,使用贝塞尔曲线;以及 **程序化效果**,如振荡和噪声。 ImAnim 拥有超过 30 个缓动函数、感知色彩混合以及响应式、锚点相关的动画。它易于集成,只需将两个文件添加到您的项目中,并在每一帧调用 `iam_update_begin_frame()` 即可。 提供全面的文档、功能丰富的演示以及交互式工具(缓动可视化工具、贝塞尔编辑器)。ImAnim 是开源的(MIT 许可证),并积极开发,通过 Patreon 提供社区支持。

## 人工智能“帝国反击战”:谷歌挑战OpenAI与英伟达 最近由OpenAI和英伟达主导的人工智能格局,正面临来自谷歌的重大挑战。 谷歌推出了Gemini 3模型,在基准测试中表现优于OpenAI的GPT-4,并提供TPU(张量处理单元)作为英伟达GPU的直接竞争对手,这如同“帝国反击战”中英雄旅程的一个阶段。 这构成了双重威胁。 英伟达此前在人工智能基础设施中至关重要,现在面临利润压力,其主导地位受到质疑。 尽管对计算的需求仍然很高,但谷歌的TPU替代方案以及超大规模公司开发自己的软件堆栈的潜力,威胁着英伟达的锁定地位。 依赖英伟达芯片且在模型开发方面举步维艰的OpenAI,面临失去模型质量领先地位的风险。 然而,OpenAI拥有一项关键优势:超过8亿的ChatGPT用户群。 这种“需求侧”控制权,类似于谷歌的搜索主导地位,创造了强大的护城河。 巩固这一优势的关键在于采用广告模式——目前尚未实现的潜力,这将释放大量收入并进一步巩固其地位。 最终,这场战斗取决于谷歌能否凭借其庞大的资源和基础设施克服OpenAI的用户群和英伟达已建立的生态系统,以及OpenAI是否能够利用其独特优势。 结果将检验有关市场力量以及在科技世界中控制需求的持久实力的核心理论。

## 黑客新闻讨论摘要:谷歌、英伟达和 OpenAI 这次黑客新闻的讨论围绕着 Ben Thompson 对谷歌、英伟达和 OpenAI 竞争格局的分析,特别是关于大型语言模型(LLM)的未来。一个主要的争论点是 Thompson 建议在 ChatGPT 中添加广告会改善产品——许多评论者对此在伦理和用户体验方面强烈反对。 这场辩论凸显了人们对将利润置于用户利益之上的担忧,一些人将其与剥削性的商业行为相提并论。虽然承认谷歌的技术优势(TPU、现有基础设施),但许多人认为 OpenAI 目前拥有用户基础的“护城河”,尽管面临财务挑战。然而,一些评论员认为谷歌通过现有产品(搜索、Android)的巨大覆盖范围使其在部署人工智能和通过广告将其货币化方面具有显著优势。 人们对基准测试的可靠性表示怀疑,并达成共识,即实际性能和用户体验至关重要。讨论还涉及数据、算法优越性和如果公司在没有实现盈利的情况下耗尽资金可能出现的“人工智能寒冬”。最终,该帖子揭示了对人工智能竞赛的复杂看法,并对纯粹的财务激励驱动的“恶性竞争”表示担忧。

Aivition 是一款一体化的图像处理工具。它轻巧、启动迅速,并能即时查看图像。它还具有无限画布,允许您像在桌面上一样自由地排列和组织图像。要进行编辑,只需右键单击图像即可调出选项菜单——从基本的裁剪和旋转到 AI 驱动的功能,如背景移除和高清放大。🍄 自定义 RGB 通道混合 Google Drive 支持平台:Windows 10/11 便携版:无需安装。只需解压并运行。要启用 AI 功能,请下载相应的检查点。要完全卸载:打开应用程序 → 进入设置 → 清除注册表,然后手动删除应用程序文件夹。编辑后的图像记录存储在每个图像目录中的 .aivition 文件夹中。您可以根据需要选择删除这些记录。此仓库主要用于错误报告、功能请求和其他建议。如果您喜欢 Aivition,请为该仓库点赞!

一位开发者在Hacker News上分享了“Aivition”,一款1.8MB的Windows原生AI图像处理工具,完全用C++从头构建,包含自建UI、视觉和AI库。该应用通过Google Drive直接下载提供,不提供公开源代码。 这引发了讨论。一些评论者对下载未经验证的可执行文件表示担忧,其中一人发现多个安全厂商将其标记为潜在恶意软件——原因在于一个图像处理库。开发者澄清该组件处理图像数据,并正在调查。 讨论还集中在术语(“app”与“application”)以及缺乏源代码阻碍信任和验证的问题上。虽然开发者表示这不是一个开源项目,也没有许可证,但评论者建议发布源代码或创建一个演示视频,以建立信任并展示他们的技能。许多人认为GitHub链接没有帮助,因为它缺少代码,仅依赖于下载链接。

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