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11种AI工具 • 共识记忆 • 多模型验证 没有一个AI总是正确的。Claude、Gemini、Codex——各有优势,但你信任哪个?HiveTechs提供11种AI工具集成终端,以及一个协作共识系统,多个模型辩论并验证答案。查询你策划的共识记忆,获取先前交叉验证的答案。停止切换终端。开始获得你信任的答案。 HiveTechs共识:3个AI模型进行多轮辩论直至达成共识。 11种AI工具,一个工作空间。 Claude、Gemini、Codex以及8个更多集成终端。 基于基准测试的档案。 从9个权威来源选择模型。 构建前5阶段规格。 查询你策划的、交叉验证的答案。 免费下载。 macOS • 提供免费版本 • 无需信用卡。

## HiveTechs:一个AI IDE 总结 一位开发者因为频繁切换不同的AI工具而感到沮丧,因此构建了HiveTechs (hivetechs.io),这是一个集成了11种AI模型(如Claude、Gemini和Codex)的IDE。解决的核心问题是在不同AI之间移动时保持上下文,每种AI都有其独特的优势。 HiveTechs提供一个共享工作区,集成了终端和一个独特的“共识验证”功能——三个AI独立分析,第四个AI综合结果。它基于Monaco编辑器、Git集成和PTY终端构建,使其与简单的封装器区分开来。 该IDE利用OpenRouter访问各种提供商和模型,提供灵活性和标准化的接口。用户可以创建自定义配置,并可以快速测试可用的新模型。讨论强调了多模型环境的好处以及在使用OpenRouter等服务时提示缓存的重要性。该项目使用Electron、TypeScript和SQLite构建,并非从VS Code衍生而来。开发者考虑过Tauri,但由于性能问题选择了Electron。

加州大学伯克利分校的一位教授怀疑遭到破坏,多年来电脑多次受损,总计损失46,855美元,主要影响了一名博士候选人。教授认为这些事件并非仅仅是运气不好,于是安装了一个隐藏摄像头,拍到了另一名26岁的博士生邹嘉瑞故意损坏受害者的笔记本电脑。 邹已被指控犯有三项重罪破坏罪,涉及11月9日至10日的事件,每次破坏造成的损失均超过400美元。警方怀疑邹对多年来发生的类似事件负责。他于11月12日被捕,目前已获释,定于12月15日出庭。 教授已获得建筑物管理者的许可安装摄像头,但其身份和受害者的姓名尚未公布。受害者的研究方向是电源管理集成电路。

## 黑客新闻讨论:伯克利学生破坏事件 伯克利一位教授的摄像头记录到一名学生涉嫌破坏另一名学生的电脑,引发了黑客新闻的讨论。事件似乎涉及一种类似于USB杀手盘的设备,旨在永久损坏硬件。 评论员猜测作案者的动机,从人际冲突和学术竞争(源于焦虑)到潜在的心理健康问题不等。有人认为此举意在扰乱研究,迫使受害者反复更换设备。 讨论也延伸到更广泛的监控辩论。一些人提倡增加摄像头数量以起到威慑作用,并为争议提供证据,而另一些人则表达了对潜在滥用和侵犯隐私的担忧。一些评论员指出摄像头在问责制方面的益处,并引用了乔治·弗洛伊德案件作为例子。 该事件导致人们呼吁追究涉案者的责任,并分享了他们的在线资料链接,供潜在雇主审查。

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## 布鲁诺·西蒙的3D作品集:独特的网络体验 布鲁诺·西蒙的作品集网站 (bruno-simon.com) 引起了轰动,因为它是一个极具创意和技术含量的在线体验。该网站以舒适游戏风格的3D世界呈现,用户使用WASD键驾驶类似吉普车的车辆,探索充满互动元素和彩蛋的场景。 网站加载时间较长,可能会给系统资源带来压力,但一旦运行,就能提供流畅且引人入胜的体验。用户甚至可以参与一个全球状态元素——一个随着每次虚拟跳入传送门而增加的“献祭给神灵”计数器。 虽然该网站因其执行和新颖性而受到赞扬,但有人认为它是否真正是“最酷”的网站尚有争议,认为它更像是一个制作精良的演示,而非突破性的用户体验。尽管如此,它仍然是three.js等网络技术所能实现的可能性的一个引人注目的例子,并引发了关于网页设计不断演变的格局以及创新与可用性之间平衡的讨论。作者已在GitHub上开源了该项目。

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## Fate:适用于 React 和 tRPC 的现代数据客户端 Christoph Nakazawa 宣布发布 **fate** 的初始 alpha 版本,这是一款专为 React 和 tRPC 设计的新数据客户端,旨在简化数据获取和状态管理。Fate 借鉴了 GraphQL/Relay 的优势——规范化缓存、片段组合和声明式数据需求——将这些优势带到 tRPC 生态系统中。 Fate 优先考虑最小化的、仅使用 JavaScript 的 API,避免使用 DSL 或“魔法”。它专注于组件*需要*什么数据,而不是*如何*获取数据,在根级别组合数据请求以提高效率。数据按对象缓存,而不是按请求缓存,从而减少样板代码并提高一致性。 主要功能包括定义数据依赖关系的声明式“Views”,通过支持乐观更新和自动回滚的“Actions”与 tRPC 突变无缝集成,以及与现代 Async React 功能(如 Suspense 和 React Compiler)的完全兼容性。 Fate 旨在解决典型 React 数据获取模式的复杂性,提供更清晰、更易于维护的方法。虽然仍处于早期开发阶段,但它提供了一个现成的模板,方便快速设置,并欢迎社区贡献。代码的很大一部分甚至是在 OpenAI 的 Codex 的帮助下生成的。

## Fate:一个新的 React 数据客户端 一个名为“Fate”的新型 React 和 tRPC 数据客户端已发布(fate.technology),由一位在核心 JavaScript 工具(如 Jest、Yarn 和 Metro)方面拥有丰富经验的开发者创建。 该项目旨在为更广泛的应用带来具有弹性和前瞻性的数据获取概念,类似于 Relay(最初专注于 GraphQL)。“Fate”这个名字是对 Facebook 历史的致敬——参考了 F8 开发者大会,并且与“face”在发音上相似。 Hacker News 社区的早期反馈积极,用户表达了尝试它的兴奋之情,并希望未来能支持其他 RPC 框架,例如强调契约优先设计的 oRPC。该创建者欢迎贡献,以扩展 Fate 的功能。

本周科技领域呈现多样化的进展和讨论。SpaceX成功接收到星舰HLS-9的遥测数据,而一个完全使用Rust语言编写的内核被合并到Linux 7.4版本中。重大的科学突破包括ITER实现净正能量输出,持续了20分钟。 在软件方面,SQLite 4.0发布,函数式编程的未来仍在争论中。Google停止Gemini云服务,以及微软提高Office 365价格引发了担忧。人工智能的进展受到质疑,一些人认为达到人类水平的智能是一种海市蜃楼,从而引发了对无AI工具的兴趣,例如新的文本编辑器。 其他值得关注的消息包括欧盟通过了“人工验证权”法案,对Neuralink V4协议进行了逆向工程,以及探索了硅后计算,使用光子电路。实际项目包括在隐形眼镜上运行LLaMA-12 7B,以及尝试在RISC-V集群上运行GTA VI,同时还讨论了隐私(法拉第笼)和AR眼镜中的广告注入问题。

Mistral AI 发布了 Devstral 2,一个全新的开源编码模型系列,旨在加速分布式智能。该系列提供两种尺寸 – 123B 参数的 Devstral 2(修改后的 MIT 许可)和 24B 参数的 Devstral Small 2(Apache 2.0),它们在注重成本效益的同时,提供最先进的性能。 Devstral 2 在 SWE-bench Verified 基准测试中达到 72.2% 的成绩,与 DeepSeek 和 Kimi 等更大的竞争对手不相上下,但体积明显更小。Devstral Small 2 表现同样出色,可与体积是其五倍的模型相媲美,并且可以在消费级硬件上本地运行。 Mistral 还推出了 **Mistral Vibe**,一个用于自主代码自动化的开源 CLI 工具。Vibe 直接集成到终端和 IDE 中,能够执行诸如修复错误和代码库现代化等任务。 Devstral 2 目前通过免费 API 提供(未来定价为每百万 token 0.40 美元/2.00 美元),Devstral Small 2 的价格为 0.10 美元/0.30 美元。两种模型均设计用于生产环境,并支持微调。

在他后来的岁月中,神经学家奥利弗·萨克斯的视角发生了转变,他以一种新的爱意观察着人类,同时也承认自己内心深处对爱的渴望。进入“老年状态”后,他感到可以更自由地承认这种渴望,并为简单的举动而感动。 这种渴望促使他与作家比尔·海耶斯建立了一段重要的关系,始于2008年一次偶然的午餐。尽管两人之间有着强烈的联系,但萨克斯最初犹豫是否要完全接受一段公开的关系,这受到过去内心冲突和社会压力的影响。他和海耶斯相处了四年,直到萨克斯在2013年的回忆录《在路上》中才最终公开了自己的性取向,详细描述了他数十年的禁欲生活和母亲的不赞同。 萨克斯身边亲近的人,包括他的长期助手和治疗师,理解他需要按照自己的方式出柜。最终,与海耶斯相爱对两位男士来说都是一次深刻的个人成长,为萨克斯带来了慰藉,并让他能够拥抱真实的自我。

该文本详细介绍了一种令人惊讶的高效哈希表设计,使用开放寻址和线性探测,并采用2的幂次方作为表大小——这种方法被称作“可爱”且鲜为人知。它将键值对存储为64位整数(32位用于键,32位用于值),允许使用零来表示空槽,从而无需使用墓碑。 核心创新是“罗宾汉”策略:在插入期间,如果发生冲突,算法优先置换距离其理想(哈希)位置更远的键,以确保平衡的分布。查找操作在找到空槽或遇到“分数”较低的键(基于距离其理想位置的距离)时有效终止。 该设计针对64位架构进行了优化,利用了高效的位运算指令。它包括查找、插入(带返回值)、删除(无需墓碑)和迭代等函数。讨论了针对非随机键分布(使用哈希)和更大的键/值大小的调整,但并发和SIMD优化不在其范围内。最终,作者提倡这种设计作为许多用例的实用且高性能的解决方案。

## 小型哈希表讨论总结 一个Hacker News讨论围绕一个小型、高效的哈希表实现([corsix.org](https://corsix.org))。该表采用线性数组方法,利用高达32GiB的内存存储40亿个值,其中键充当数组索引。这种设计最大限度地减少了指针追逐,从而最大限度地提高CPU缓存效率。 用户强调了简单布局和紧凑数据结构对性能的重要性,并指出诸如位交错之类的优化可以提高吞吐量(在一种情况下,提高了100倍)。 许多评论者分享了从看似微小的代码调整中获得意外性能提升的轶事,强调了分析器的局限性。 该实现使用`uint64_t`存储键和值,主要是为了有效地与零进行比较以识别空槽,尽管也讨论了结构体或联合体等替代方案。 该哈希表实现的是多重集合,而不仅仅是集合。 讨论还涉及将变长字符串与机器字键进行哈希处理的挑战。

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