Threads正在推出重要的联邦宇宙（fediverse）整合功能，包括一个专门用于显示来自Mastodon和Flipboard等平台内容的Feed。这个新的Feed位于“关注”Feed的顶部，按时间逆序显示帖子，不进行算法排序或Threads的内容审核。Meta将此视为一个独立的空间，类似于RSS阅读器，面向希望在一个专用区域查看来自各种在线资源内容的用户。 用户现在也可以直接在Threads中搜索联邦宇宙用户，简化了发现过程。虽然这是Threads中最大的联邦宇宙整合，但ActivityPub仍然是独立的。用户必须选择加入共享，连接单独的账户，并在专用Feed中查看联邦宇宙内容。Meta承认需要教育用户了解联邦宇宙，并解释了这些功能的逐步推出。尽管面临挑战，Meta仍然致力于连接Threads和联邦宇宙，即使最终的整合方式仍不明确。
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Hacker News 讨论了 Threads 向信息流添加 Fediverse 内容。一个关键特性是非算法的、反时间顺序的信息流，被视为远离超优化信息流的积极一步。
人们担心 Meta 可能会采取“拥抱、扩展、消灭”（embrace, extend, extinguish）策略，旨在通过独特的特性主导 Fediverse 客户端，从而可能扼杀其他项目。文章提到了 Google 和 RSS、Slack 和 IRC 以及 Apple 和短信的例子。一些人认为 Meta 可能会优先在其“中立”信息流中显示 Threads 内容。
另一些人则为这一举动辩护，强调数百万用户能够访问非算法内容的好处。讨论还涉及开放协议和竞争的性质。它还提出了一个问题：Fediverse 是否能够颠覆拥有自己独特文化的社区？Mastodon 实例管理员和个人用户可以屏蔽其他实例。人们担心 Meta 可能会利用 Fediverse 数据训练 AI，从而引发版权问题。一些人建议使用向商业平台收取内容使用费的许可证。
AMD的CDNA 4架构，其代表作是MI355X GPU，在CDNA 3设计的基础上进行了改进，重点提升了机器学习中的矩阵乘法性能。虽然仍然采用类似的chiplet架构，但CDNA 4略微减少了每个XCD的CU数量，但却通过更高的时钟速度来补偿。这使得MI355X能够更有效地与英伟达的B200在机器学习工作负载方面竞争，在某些情况下，每CU的矩阵吞吐量提升了一倍。
AMD在向量运算和更高精度数据类型方面仍然保持优势。MI355X通过HBM3E增强了内存子系统，与前代产品和B200相比，带宽和容量都有所提高。更大的本地数据共享（LDS）和改进的数据移动指令进一步优化了性能。
虽然英伟达的Blackwell在每个SM的片上缓存/共享内存分配方面更大，但AMD通过更高的整体CU数量来弥补。CDNA 4代表了对CDNA 3的战略改进，优先考虑效率以及针对机器学习和高性能计算的定向改进。
这篇 Hacker News 讨论帖关注 AMD 发布的 CDNA 4 架构，重点在于其 AI 能力和潜在的市场影响。评论者强调了其在小型矩阵计算和局部数据共享 (LDS) 方面的改进。讨论涉及到 AMD 在 AI 推理领域的竞争力，Meta、OpenAI 等公司近期大量采购 MI300 芯片表明 AMD 正在赶超 Nvidia。
一个反复出现的主题是 AMD 软件栈 (ROCm) 的进步。虽然大家都承认它落后于 Nvidia，但它正在改进，llama.cpp 的成功编译就是证明。讨论还包括将超以太网作为 HPC 网络中 InfiniBand 的替代方案。
讨论还提到了 AMD 软件工程师的薪酬，对其竞争力和吸引顶尖人才的能力持有不同的观点。一些人还讨论了现在投资 AMD 股票的潜在经济利益。
这篇博文探讨了图结构数据的时序预测，利用现实世界数据集中（通常存储在关系数据库中）数据之间相互关联的特性。提出的端到端流程利用图Transformer来预测图中特定节点的时序，从整个图结构中提取信号，而这些信号可以使用关系深度学习 (RDL) 从关系数据库中自动提取。 核心框架根据过去的时序数据、日期时间编码、日历特征和图实体编码进行预测，后者通过图Transformer或图神经网络获得。它强调了捕捉时间和关系依赖性的重要性。 博文还比较了传统的基于回归的预测方法和使用条件扩散模型的生成方法。虽然回归的目标是点预测，并且存在均值坍塌的问题，但生成模型可以生成未来值的分布，从而实现概率推理，捕捉高频细节，并在无需对数据分布进行先验假设的情况下量化不确定性。博文展示了与基线方法相比有前景的初步结果。
Hacker News上的一篇帖子讨论了Kumo.ai的博文“使用图神经网络进行时间序列预测”。
cye131批评了这种方法，认为图神经网络不适合时间序列预测，并且这家初创公司在推广其销售的技术时存在利益冲突。rusty1s，这篇论文的作者之一，澄清说该模型关注的是通过将历史数据与以图结构组织的外部信息相结合来丰富预测，而不是仅仅依赖于图神经网络。他们强调了模块化架构和学术同行评审。
其他用户讨论了Facebook Prophet作为基准的实用性，一些人称赞它处理季节性的能力，另一些人则推荐其他方法，如L1正则化自回归特征。也有人批评该网站具有侵入性的滚动行为。
最后，一个用户质疑这项技术在股市上赚取数十亿美元的潜力，而另一个用户认为其价值在于简化ETL、特征工程和模型设计流程，潜在地减少了企业的劳动力需求。
特斯拉计划在德克萨斯州奥斯汀市推出机器人出租车服务，但此举因可能将表面光鲜置于安全之上而受到批评，人们对其准备程度表示担忧。埃隆·马斯克多次未能实现完全自动驾驶的最后期限，这与Waymo已建立的自动驾驶叫车服务形成鲜明对比。特斯拉的机器人出租车计划涉及奥斯汀市的一个地理围栏区域、远程操控和有限的交叉路口，这与之前承诺的适用于所有特斯拉车辆的无人监督自动驾驶大相径庭。由于缺乏安全驾驶员的测试以及用于宣传该技术的经过操纵的图像，担忧情绪加剧。众包数据表明，在没有驾驶员干预的情况下，发生事故的风险很高，而特斯拉正在努力阻止公布碰撞数据。批评人士担心，马斯克渴望在自动驾驶竞赛中“获胜”的愿望，正在促使特斯拉在真正做好准备之前就推出可能存在危险的服务，尽管存在安全隐患和测试不足的问题。
Hacker News 上的一条讨论线程关注特斯拉即将推出的机器人出租车服务，重点讨论了安全问题以及特斯拉纯视觉方案与 Waymo 基于激光雷达的方案的可行性。一位持有大量特斯拉看跌期权的用户表达了强烈怀疑，他引用了特斯拉销量暴跌和 FSD（完全自动驾驶）系统不足的证据。评论者们就特斯拉能否兑现承诺展开了辩论，一些人强调了特斯拉“移动目标”的历史以及潜在的责任问题。其他人指出特斯拉股价的不理性，认为这是由“狂热”追随者推动的，并质疑马斯克的动机。几位用户分享了他们使用 FSD 的经验，指出了其在恶劣天气条件下的局限性。讨论对比了特斯拉海量训练数据与 Waymo 更高质量的多传感器数据，暗示 Waymo 的方案更胜一筹。人们还担心数据保真度、特斯拉不同车型间的硬件差异以及在没有先进模拟能力的情况下进行严格测试的难度。
作者偶然发现qBittorrent中大量失效的Tracker，其中包括open.demonii.si。出于对潜在流量的好奇，作者购买了该域名，并在VPS上使用opentracker搭建了一个简单的种子追踪器。甚至在Tracker启动之前，1337端口就收到了大量流量。一小时后，Tracker处理的流量激增，峰值达到170万个种子和310万个节点。统计数据显示大量的连接活动、announce请求和scrape请求。这表明仍有大量的BT客户端指向这个失效的Tracker。随后，作者思考了托管一个无意中服务合法和版权材料的Tracker的法律风险。意识到潜在的风险，特别是考虑到是用信用卡购买的域名，作者迅速关闭了服务器并释放了域名，建议将其作为公共服务供其他人使用。
一个Hacker News的帖子讨论了复活一个已死的种子追踪器（torrent tracker）的合法性和影响。原文详细描述了作者获得一个以前用作种子追踪器的已失效域名，并观察到数百万个对等节点仍在尝试连接的经历。
评论者们争论运行这样的追踪器是否构成协助侵犯版权，引用了美国法律和“恶意”（mens rea，意图）的重要性。一些人认为“内容中立”的追踪器是合法的，另一些人则强调了无论合法与否，版权持有者提起诉讼的风险。潜在的法律骚扰的寒蝉效应也被讨论到。
该帖子进一步探讨了由于恶意追踪器数据而导致的种子客户端中的潜在安全漏洞。它还涉及到使用复活的追踪器进行DDoS攻击或作为FBI蜜罐的可能性。提到了替代的去中心化追踪方法，例如DHT，以及对种子搜索引擎的潜在影响。最后，谈话涉及到当今的盗版问题，即对用户的风险是否高于对追踪器运营者的风险，以及当如此多的媒体内容可以免费流媒体播放时，种子下载的吸引力是否下降。
奥斯瓦尔德幸运兔，由沃尔特·迪士尼和乌布·艾沃克斯于1927年为环球影业创作，在迪士尼于1928年失去其版权并创作米奇老鼠之前，曾是一位受欢迎的卡通明星。2006年，迪士尼通过与NBC环球交易体育评论员阿尔·迈克尔斯，重新获得了奥斯瓦尔德的版权。奥斯瓦尔德回归迪士尼后，出现在《艾匹克米奇》等电子游戏中，在游戏中他与被抛弃感和对米奇的嫉妒感作斗争。
迪士尼强调奥斯瓦尔德的个性，旨在将他塑造为一个独特且易于产生共鸣的角色。尽管几十年来未出现在动画中，奥斯瓦尔德在2013年的短片《Get a Horse!》和《Once Upon a Studio》中再次出现。2023年，一些奥斯瓦尔德的原创短片进入公共领域，导致了新的项目，例如即将上映的恐怖电影《奥斯瓦尔德：兔子洞》。他也是迪士尼无限2.0中的一个城镇居民。2022年，奥斯瓦尔德出现在迪士尼制作的一部新的短片中。尽管过去曾被忽视，奥斯瓦尔德却获得了新的欢迎，通过游戏、商品和主题公园的露面吸引了新一代观众。
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纽约市主计长兼市长候选人布拉德·兰德尔在陪同一名男子离开曼哈顿下城移民法庭听证会时，被戴着面具的联邦探员拘留。兰德尔与该男子挽着胳膊，拒绝放手，并在探员试图拉走该男子时，反复要求出示司法令。他被戴上手铐并被带进电梯。
事件发生之际，联邦探员，包括移民与海关执法局（ICE）、联邦调查局（FBI）和财政部官员，增加了在法庭外的执勤人数，他们在法庭外守候，以便在常规听证会后拘留个人。兰德尔多次陪同移民前往法庭，批评这种做法，并强调维护法治的重要性。他的竞选发言人表示，他们正在密切关注事态发展。此前发生的类似事件包括美国参议员亚历克斯·帕迪拉被拘留以及众议员拉莫妮卡·麦克艾弗面临联邦指控，这两起事件都与移民监管有关。兰德尔的行动被描绘成与其他市长候选人，特别是安德鲁·库默形成对比，体现了他对抗潜在权力滥用的立场。
Hacker News 上的一个帖子讨论了纽约市主计长布拉德·兰德在移民法庭被戴着面具的ICE探员逮捕一事。原帖标题暗示兰德是因为要求查看逮捕令而被捕，但一些评论者指出，文章暗示他因为妨碍逮捕而被拘留。
评论者们表达了对ICE权力滥用的担忧，将移民法比作一个平行的、专制的体系，被告的权利更少。一些人推测，缺乏监督使得ICE能够在法律之外行事。一些用户呼吁采取行动，包括联系民选官员和抗议，而另一些人则对这些措施的有效性表示怀疑。讨论还涉及到合格豁免、政治暴力的上升、媒体报道的作用以及民选官员公开反对权力滥用的重要性。人们就ICE探员是否失控，或者他们是否是在执行明确指令展开了辩论。
COSIG（开放科学诚信指南集）是一个开源项目，提供专家撰写的指南，以促进出版后同行评审和法医学元科学研究。其目标是使任何人都能够调查科学文献的完整性，即使没有特定领域的知识。目前，COSIG包含28份指南，涵盖图像分析和剽窃等一般主题，以及生物学、材料科学和统计学等专业领域。 指南可以单独下载，也可以下载合并的PDF版本。欢迎通过GitHub或电子邮件提出改进建议。COSIG采用CC BY-NC-SA 4.0许可，允许非商业性分发、改编和混搭，但需正确引用。提供了COSIG本身以及解释其动机的评论的多种引用格式（APA、MLA、芝加哥、BibTeX）。该项目最后更新于2025年6月13日。
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Hacker News上的一篇文章讨论了“现在可能是学习软件开发的最佳时机”的说法，该说法源于人工智能工具的兴起。许多评论者同意人工智能可以成为宝贵的学习和生产力辅助工具，提供心理支持和代码建议。一些人分享了以往技术炒作的警示故事，例如COBOL、FORTRAN和SQL，这些技术曾承诺淘汰开发者，但却演变成了专业化的角色。
关于人工智能是否会导致程序员失业或创造新的机会，存在着争论，有人将其与农业机械化进行了比较。一些人担心人工智能生成的代码会泛滥成灾，而另一些人则认为人工智能可以过滤掉这些代码。文章还涉及到开发者所需技能的演变，强调领域专业知识、沟通能力和解决问题的能力，而不是死记硬背的编码能力。最终，普遍的观点倾向于人工智能工具降低了编程的门槛，但并没有取代对基础知识和人类创造力的需求。