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## AI 智能体格局：真正的价值在哪里？ 尽管人工智能模型取得了进步，但构建有效智能体的进展并不均衡。关键在于理解一个基于**问题复杂度**和**易用性**的 2x2 框架。 “易于解决，易于采用”的领域（如基础问答）很快被大型模型提供商（OpenAI、Google）占据，因为它们拥有现成的数据和资源——这是一个“价值陷阱”，粘性较低。编码智能体打破了这一趋势，通过易于采用*和*快速反馈循环，为改进创造了有价值的数据飞轮。 “易于解决，难于采用”（如企业支持自动化）最初取得成功，但通过深度企业集成构建了数据护城河，使其难以被取代。 最具长期发展前景的机会在于**“难于解决，难于采用”**象限（复杂的工程/运营流程）。虽然开发速度较慢，但这些解决方案提供了最强大的数据护城河——难以被竞争对手复制的深度定制专业知识。未来大量的投资和增长预计将发生在这里。 最终，**数据是成功的关键**，用户体验创新对于更广泛的采用至关重要，尤其是在复杂领域。未来 12-24 个月，可能会在“难-难”象限中出现赢家，但增长将比在更简单的市场更具挑战性。
## 数据作为护城河：一则黑客新闻讨论总结
一则黑客新闻讨论探讨了数据是否是公司，尤其是在人工智能时代，主要的“护城河”——可持续的竞争优势。最初的帖子认为数据是关键，引发了广泛讨论。
许多评论者同意数据*重要*，但并非*唯一*因素。可防御性来自于多种因素的结合：分发、品牌、网络效应、执行速度，以及关键的**注意力**。 几位评论者认为注意力是核心资产，因为它驱动了数据获取并最终影响了结果。
另一些人强调了算法突破和架构创新的重要性，指出这些通常是可移植但有价值的。人们对数据的质量表示担忧，尤其是在大型语言模型中，缺陷并不明显。 一些人指出，在B2B环境中，用户生成的数据不如专业知识重要。
最后，一些评论涉及了负面护城河，如恐吓、无情的竞争，甚至腐败，以及对用户数据所有权和控制的监管呼吁。 结论倾向于对竞争优势进行多方面的看待，数据是一个重要组成部分，但并非成功的唯一决定因素。
慕尼地铁 地铁状态 ⎈ 加载中... 关于
## Munimet.ro：一个由机器学习驱动的旧金山地铁状态页面
旧金山居民MrEricSir创建了**munimet.ro**，一个旨在帮助通勤者在地铁中断时选择地铁或公交的webapp。该项目灵感来自“我需要一把伞吗”，并利用人工智能工具进行快速开发。
开发者使用Claude Code自动化下载实时地铁电路图，并创建了一个图像标注工具（使用tkinter）。这些标注数据随后驱动了一个基于PyTorch的预测模型——最初因缺少GPU支持激活而受阻。
该项目突出了人工智能辅助编码的优势和挑战，指出虽然有帮助，但手动调整和验证至关重要。源代码已在MIT许可下公开发布在GitHub上，供感兴趣的人探索实现：[https://github.com/MrEricSir/munimet.ro](https://github.com/MrEricSir/munimet.ro)。
## go-legacy-win7：为遗留系统设计的Go分支
`go-legacy-win7` 是Go编程语言的一个分支，专门设计用于维护与Windows 7和Windows Server 2008 R2的兼容性——这些操作系统不再受官方Go项目支持。它还恢复了传统的`go get`工作流程，即使启用了模块，也能在GOPATH模式下运行。
该分支通过撤销在旧版Windows上破坏功能的更改来实现兼容性，包括调整随机数生成、库加载、套接字系统调用、控制台处理和进程等待。
它包含了来自上游Go发布的全部改进和错误修复，同时优先考虑遗留支持。安装涉及下载预构建的二进制文件（Windows）或归档文件（macOS/Linux），并相应地配置环境变量（GOROOT、GOPATH、PATH）。
该项目欢迎贡献，并鼓励用户报告问题和提交拉取请求。对于需要在旧版Windows基础设施上构建和维护Go应用程序的开发人员来说，这是一个宝贵的资源。
## Windows XP 仍然拥有社区
最近的 Hacker News 讨论强调了一个令人惊讶的活跃社区，他们正在维持 Windows XP 的运行。用户不仅在维护安全补丁和 MyPal 等浏览器，还在为 Discord 等平台创建现代客户端。
原因各异：一些人认为可以节省成本，但许多人指出对较新 Windows 版本臃肿和缺乏对用户尊重的做法不满。怀旧情绪也扮演着重要角色，XP 代表了许多人的 formative 计算体验。另一些人则 просто 享受维护旧系统的挑战，将其比作复古计算爱好。
有趣的是，现代开发工具*可以*针对 XP。W64devkit 提供了一个最新的 GCC 编译器，甚至像 Nim 和 C++ 这样的较新语言也可以通过一些努力为该操作系统编译。该讨论还揭示了在 XP 上运行 .NET 10 的项目。虽然属于小众，但保持 XP 运行的奉献精神表明了人们对控制、熟悉度和拒绝计划报废的渴望。
## 学习编程：大型语言模型并非捷径 作者认为，尽管大型语言模型（LLM）目前很受欢迎，但它们并非学习编程的必需品。他们强调编程界长期以来公开分享知识的传统，通过免费资源如源代码、书籍、教程和协作论坛来实现。 他们认为，真正的理解来自于积极地*动手*实践——阅读代码、实验和形成/测试假设——而不是被动地从LLM那里获取答案。这种努力对于知识的保留至关重要，就像真正阅读一本小说与阅读其摘要一样。 此外，作者强调了人际互动在学习过程中的价值。虽然LLM提供了便利并消除了被评判的恐惧，但它们剥夺了学习者（以及潜在的教师）解释概念和通过讨论巩固理解的必要实践。 最终，作者提倡好奇心、无畏的实验精神以及与充满活力的编程社区的互动，作为通往精通的最有效途径——这些资源一直都是免费提供的，早在LLM出现之前就已经存在。
## 黑客新闻讨论摘要：LLM 与编程学习
一篇名为“我如何学到所有编程知识”的博文引发了黑客新闻的讨论，主题集中在 LLM 在编程学习中的作用。原文作者强调了开放知识共享和社区在其自身学习过程中的重要性。
然而，许多评论者强调了 LLM 的实用性，并非传统学习方法（如书籍和专注学习）的替代品，而是克服初始障碍的强大工具。LLM 可以通过快速澄清概念、调试代码和提供易于理解的解释来降低学习门槛——特别是对于那些缺乏强大的人脉或面临提问社交障碍的人。
争论的焦点在于 *如何* 使用 LLM。它们可能成为拐杖，也可能充当“苏格拉底式导师”或“辩论伙伴”，从而促进更深入的理解。一个关键点是，LLM 降低了学习的激活能，使 *开始* 和坚持通过具有挑战性的初始阶段变得更容易。虽然有些人担心对 LLM 的依赖，但共识倾向于将其作为学习工具包中的宝贵补充，并承认个人学习风格各不相同。
## Tusk Drift：API 测试记录与回放
Tusk Drift 是一款 CLI 工具和云服务，用于使用记录的真实流量进行 API 测试。它允许您将这些“轨迹”回放至您的服务，从而实现逼真且可靠的测试。
**主要特性：**
* **记录与回放：** 捕获实时流量并在本地或 CI/CD 管道中回放。
* **确定性测试：** 使用本地模拟服务器和动态字段规则（UUID、时间戳）以获得一致的结果。
* **云集成：** 将测试存储在 Tusk Drift Cloud 上，以进行智能回归分析、偏差分类和根本原因识别。
* **AI 驱动的设置：** 使用 AI 代理自动化 SDK 仪器化和配置（支持 Python 和 Node.js）。
* **灵活执行：** 在本地运行测试，并进行过滤、并发控制和结果保存，或通过云端远程运行。
**安装：** 通过 Linux/macOS 上的 `curl` 进行简单安装。建议 Windows 用户使用 WSL。
**配置：** 使用 `.tusk` 目录存储轨迹、结果和日志。配置可以自动化，也可以通过 `.tusk/config.yaml` 文件手动完成。
**了解更多：** [https://github.com/Use-Tusk/tusk-drift-cli](https://github.com/Use-Tusk/tusk-drift-cli)
## Tusk Drift：基于真实流量的真实API测试
Tusk Drift是一个新系统，旨在通过利用生产流量来简化和改进API测试。它不编写和维护脆弱的手工模拟，而是*记录*真实的API请求（包括数据库和HTTP调用），并将其作为确定性测试*回放*到正在运行的服务中。
该系统使用轻量级SDK（目前适用于Python和Node.js）来捕获流量，然后使用CLI工具 (`tusk run`) 对服务进行沙箱化，并通过Unix套接字提供模拟响应。这消除了测试代码或fixtures的需求，使测试始终与实际使用情况保持一致。
开发者们正在将其在CI/CD流水线中使用，甚至将其作为AI编码代理的测试 Harness，为代码变更提供快速反馈，而无需实时依赖项。该项目是开源的，并且可在GitHub上找到：[https://github.com/Use-Tusk/tusk-drift-cli](https://github.com/Use-Tusk/tusk-drift-cli)。
该软件包高效地计算深度网络 Hessian 矩阵的逆与向量的乘积，这是一项计算量巨大的任务。直接求 Hessian 矩阵的逆会随着网络规模的增大而性能下降，使其不切实际。 这项工作利用巧妙的增强和枢轴技术，将方程组转换为可解的块三对角形式。求解该增强后的系统有效地模拟了通过修改后的网络的正向传播。 核心算法详见链接论文，并在 `hessian_inverse_product` 中实现，它依赖于操作分层结构的块矩阵，并由 `block_partitioned_matrices.py` 库提供支持。最终目标是将其用作预条件器来加速随机梯度下降，并基于 Pearlmutter 关于 Hessian-向量乘积的工作。演示可在 `demo_hessian.ipynb` 中找到。
## 深度网络Hessian反演：摘要
一种高效反演深度神经网络Hessian矩阵的新方法已被开发，可能为传统优化技术提供更快的替代方案。虽然朴素地反演Hessian矩阵计算成本高昂（随网络层数呈立方级增长），但该方法通过利用Hessian矩阵内的矩阵多项式结构，实现了线性缩放。
核心思想让人联想到Pearlmutter的早期工作，涉及应用一种“Hessian逆乘积”算法，该算法类似于在对偶网络上的反向传播。研究人员认为这可以作为随机梯度下降（SGD）的预条件器，从而可能加速训练。
讨论的重点在于将其用作预条件器，还是直接应用于牛顿法（考虑批次大小与完整数据集计算）。对话还涉及相关技术，如随机牛顿法、无雅可比牛顿-克里洛夫方法，以及使用雅可比矩阵进行优化的好处。为了帮助那些对数学概念不太熟悉的人理解，分享了关于Hessian矩阵、梯度和雅可比矩阵的资源和解释。
## Shellbox：轻量级 SSH 实例 Shellbox 提供按需使用的轻量级 SSH 实例，配置 2 核 CPU、4GB 内存和 50GB SSD 存储。访问方式仅通过 SSH – 无需客户端或插件 – 实例会持久保存，暂停和恢复您的会话。 **主要特性：** * **经济实惠：** 按使用量计费，运行费用为每小时 0.05 美元，停止费用为每小时 0.005 美元，余额降至 5 美元时自动停止。 * **轻松访问：** 通过 `ssh shellbox.dev connect <box_name>` 连接。每个实例都获得一个带有自动 TLS 的公共 HTTPS URL。 * **完整 SSH 支持：** 包括端口转发和 `scp` 文件传输。 * **预付费且可退款：** 充值账户并可退还未使用额度。 **基本命令：** * `create <name>`：创建新的实例。 * `list`：显示您的实例及其状态。 * `billing`：显示账户余额和使用情况。 * `funds <amount>`：向您的账户充值。 更多信息和支付选项请访问 [https://pay.paddle.com/...](https://pay.paddle.com/...) (如示例所示)。
## Shellbox.dev：通过SSH提供的暂停Linux盒子 - 摘要
Shellbox.dev 提供按需的Linux虚拟专用服务器（VPS），可通过SSH访问，并采用独特的计费模式：仅在盒子处于活动连接状态时付费。断开连接的盒子将以较低的费率“暂停”。该服务旨在简化易用性，避免传统VPS提供商的复杂性。
然而，Hacker News用户的初步反应对定价持怀疑态度。许多人指出，来自Hetzner等提供商的标准VPS选项，即使*包含*公共IP地址，对于24/7使用也更便宜。价值主张取决于显著较低的暂停成本和无摩擦的用户体验。
讨论集中在潜在的使用场景——例如，用于不频繁的任务或仅在需要时访问强大的硬件——以及与exe.dev和Fly的sprites等类似服务的比较。人们对潜在的滥用以及对健全安全措施的需求表示担忧。底层的技术栈使用Python、Firecracker用于虚拟机和Paddle用于计费，运行在裸机实例上。创建者正在考虑在进一步完善后开源该项目。
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Live 2025 – Spine [视频] (youtube.com)
16 分，由 surprisetalk 发表于 5 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 4 条评论
irickt 发表于 1 小时前 | 下一个 [–]
详情：https://teadrinker.net/spine/
appplication 发表于 4 小时前 | 上一个 | 下一个 [–]
如果能将此应用于图表绘制，那就太棒了。 许多工具可以从代码中生成例如 mermaid 图表，但总是需要大量手动调整才能使其看起来良好，并且可能不支持将这种调整反向编码到源代码中。
mlajtos 发表于 3 小时前 | 上一个 | 下一个 [–]
这绝对令人难以置信，而且是积极的意义上。
Jonovono 发表于 3 小时前 | 上一个 [–]
差不多了，欢迎回来 Bret Victor。 非常酷。
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英国海上风电价格在创纪录的拍卖中比天然气便宜40%。
UK offshore wind prices come in 40% cheaper than gas in record auction
1 天前
英国最近完成了其第七轮离岸风电拍卖，获得了创纪录的8.4千兆瓦（GW）的新增装机容量——足以供近1000万户家庭用电。这是欧洲有史以来规模最大的离岸风电拍卖，包括固定式和新兴的浮式风电项目。
值得注意的是，此次拍卖获得了极低的价格：英格兰和威尔士为每兆瓦时91.20英镑，苏格兰为每兆瓦时89.49英镑。这明显低于新的天然气（每兆瓦时147英镑）和核电（每兆瓦时124英镑）的发电成本，预计每年可为消费者节省17亿英镑。
在19个符合资格的项目之间展开激烈竞争的推动下，德国能源巨头RWE成为最大赢家，获得了近7千兆瓦的装机容量。预计此次拍卖将释放220亿英镑的私人投资，并创造约7000个就业岗位。
能源大臣埃德·米利班德称这一结果为能源独立的一大胜利，也是英国实现2030年清洁电力目标的重要一步，巩固了离岸风电作为大规模发电的经济高效解决方案。