邋遢侦探
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## Kagi 的“垃圾检测员”面临批评
Kagi，这家注重隐私的搜索引擎，推出了“垃圾检测员”游戏，旨在帮助用户识别人工智能生成的内容。然而，来自 Hacker News 的用户最初反应大多是负面的。
许多人认为游戏识别“垃圾”的标准——过度描述性的措辞和事实错误——已经过时且不准确，指出现代人工智能模型能够生成合理且事实正确的文本。人们担心该游戏可能会给用户带来*虚假*的信心。
具体问题包括依赖于容易检测到的错误、人工智能生成示例与人类示例的比例不佳，以及可疑的解释（例如，由于“自然缺陷”而将一幅画标记为“非人工智能”）。 许多评论员指出，像维基百科的指南这样，有更好的资源可以识别人工智能内容。
一些人认为 Kagi 的动机是将其视为搜索的竞争对手，而另一些人则认为整个项目感觉像是一种营销噱头。Kagi 的一位开发者回应说，鼓励提交错误报告。总的来说，共识倾向于对一个潜在的有价值的教育目标的 flawed 执行。
## 新型超快速日期转换算法
本文介绍了一种新型日期转换算法，与现有方法相比实现了显著的速度提升，可与先前最快算法（Neri-Schneider 2021）相对于Boost（2012）的收益相媲美。C++实现以开源形式发布（BSL-1.0）。
该算法拥有巨大的时间跨度精度——正负1.89万亿年，足以处理完整的64位UNIX时间范围。主要创新包括*反向*计算年份以消除不必要的项，使用年模数位移技术跳过一年中第几天计算，以及利用“儒略图”进行更快的100/400年计算。
值得注意的是，它仅使用**四**次乘法就实现了这种速度，远少于先前快速算法使用的七次或更多。在Intel x64和Apple M4 Pro处理器上的基准测试证实了这些收益。文章详细介绍了ARM64/Apple Silicon的平台特定优化，并讨论了与32位系统的兼容性以及回退选项，同时还提供了全面的基准测试结果和代码的详细逐行解释。
## 快速日期算法总结
一种新的格里高利日期转换算法在x86-64和ARM64架构上比现有方法快30-40%。其关键创新在于*倒数*计算年份，并将所需的乘法次数从7+减少到仅4次。
Hacker News上的讨论揭示了历史背景：3月1日传统上是许多日历的年初，解释了月份命名的怪癖（例如，九月是第七个月）。该算法利用128位整数来保证精度，并且受益于从3月1日计算时，闰日实际上是当年的最后一天这一事实。
虽然在数万亿年内具有高度准确性，但评论员指出潜在的未来日历变化以及地球自转速度减慢的影响。作者提供了完整的C++实现和详细的基准测试，引发了人们对较低位系统甚至汇编级实现潜在优化的兴趣。
## DRAM 价格飙升：复杂局面
DRAM 价格正在飙升，但原因存在争议。行业解释认为需求旺盛——部分得益于人工智能开发和数据中心建设——但许多评论员怀疑是协调提价，理由是该行业有价格操纵丑闻的历史。
目前的情况与过去的低迷不同；需求异常高，降低竞争对手价格有利可图，并降低了增加产量的动机。一些人认为，制造商正在优先生产利润更高的产品，如用于人工智能的 HBM，进一步限制了 DRAM 供应。
人们担心这不仅仅是市场力量在发挥作用，一些人指出可能存在共谋以维持高利润，特别是考虑到竞争有限和进入壁垒高。另一些人认为，人工智能热潮本身正在制造人为需求，可能导致泡沫。无论如何，价格上涨正在影响消费者，并引发了对长期解决方案的质疑，包括对替代内存技术的投资。
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石墨烯操作系统因收到执法部门威胁而离开法国。
GrapheneOS is leaving France after receiving threats from law enforcement
2 天前
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## Scaleway 的 Mac Mini 即服务：摘要 Scaleway 成功地将苹果的 Mac mini 转化为一台功能强大的、可远程访问的云服务器。为了满足开发者和企业对 Apple Silicon (M 系列) 的需求，Scaleway 采购 Mac mini 并将其集成到高度可用、安全的云环境中，该环境托管在法国的数据中心。 为了克服 Mac mini 缺乏数据中心标准功能（如 BMC）的问题，Scaleway 开发了一种定制化的机架系统，可容纳 96 台设备，并利用 Raspberry Pi 模块进行远程控制和维护。这种创新的方法最大限度地提高了密度和能源效率，从而实现了云行业中最有效的服务器设置之一。 Scaleway 的 Opcore DC2 数据中心提供强大的电源冗余、精确的冷却和先进的安全措施。这种“Mac mini 即服务”提供了一个完全托管、可靠的解决方案，消除了硬件限制，并能够与 Scaleway 的云生态系统无缝集成——满足苛刻的生产需求和不断发展的云原生开发，包括日益增长的 AI 工作负载。Scaleway 计划扩大其 Mac mini 机队，以满足不断增长的需求。
这个项目是Jikes的现代化分支，Jikes是由IBM从1996-1999年开发的一种历史悠久、独立的Java编译器，也是IBM的首个开源项目。目标是将Jikes更新到Java 5 (J2SE 5.0)和Java 6 (Java SE 6)标准，包括泛型、增强型for循环、枚举、自动装箱/拆箱、注解和静态导入等特性。
更新后的Jikes生成Java 6字节码，并提供改进的调试功能。它需要CMake 3.20+和C++17编译器，以及可选的编码支持依赖项。虽然由于Java语言的变化，Jikes在2005年停止开发，但这个分支旨在将其复兴为一种潜在的启动工具，并作为编译器设计的一个有价值的研究对象——特别是其高效的C++实现和速度（历史上比`javac`快10-20倍）。该仓库包含编译器版本1.04到1.22。
## JOPA：用C++编写的现代化Java编译器
一位开发者成功利用Claude LLM（特别是Sonnet 4.5和Opus 4.5）对Jikes进行现代化改造，Jikes是一个最初用C++编写的Java编译器，使其支持Java 6并开始着手Java 7兼容性工作。这一成果是通过出乎意料的少量监督实现的，有时甚至采用“对抗”模式，即Claude编写代码，Codex进行审查。
该项目突显了LLM在复杂代码生成和适应方面的潜力，即使是在紧密耦合的遗留代码库中。成功的关键在于分解任务，并在模型遇到困难时提供帮助，同时利用可重现的环境（Nix）和强大的测试。
虽然该编译器的目标并非达到顶级性能，但其目标是为引导现代JDK（特别是ANT）创建一个可行的起点。开发者指出，Claude在完成这项任务时表现优于Codex和Gemini。相关的项目，例如OpenLDK（一个JVM字节码到Common Lisp的转译器）和bootstrappable.org的引导工作，也被讨论。
## 离线 RAG 系统 – 黑色星期五促销！
该项目提供一个开箱即用的、**100% 离线检索增强生成 (RAG)** 系统，用于安全地与您的专有文档（PDF、TXT、Markdown）进行交互。 保护您的敏感数据私密 – 无需依赖云服务或 API 密钥！
该系统采用微服务架构和 **Docker Compose**，实现一键轻松部署。它使用 **Ollama** (Llama 3 8B) 进行 LLM 推理，**mxbai-embed-large** 用于嵌入，以及 **ChromaDB** 用于本地向量存储。 **Python & Streamlit** 后端提供上下文感知的聊天界面。
**主要特点：** GPU 加速（CUDA 支持）、智能文档摄取、对话历史记录以及简化的设置。 推荐硬件包括 16GB+ 内存和 NVIDIA RTX 3060 (8GB VRAM) 以获得最佳性能，但也可以在 CPU 模式下运行。
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[Gumroad 链接](https://gumroad.com/)
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PhilYeh 1天前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏
Alifatisk 1天前 [–]
为什么要在发布在这里？它只是一个自述文件和一个购买产品的链接。GitHub链接感觉具有误导性。
wkat4242 1天前 | 父级 [–]
是的，GitHub是用于开源的。具有误导性，是的。
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## Cloudflare 中断总结
2025年11月18日的一次Cloudflare中断导致互联网的重要部分瘫痪，起因是数据库查询问题。Cloudflare的根本原因分析确定，问题在于一个查询未针对特定数据库进行过滤，导致数据集异常庞大并导致系统崩溃。虽然该公司计划采取预防措施，例如更严格的配置文件处理和改进的紧急关闭开关，但作者认为这些措施解决了*物理*弹性，而非潜在的*逻辑*缺陷。
核心问题在于应用程序逻辑与数据库模式之间的失控交互，这因Cloudflare转向ClickHouse而加剧。作者认为，简单地复制系统并不能防止逻辑上的单点故障。
提出的解决方案不是更多的测试，而是根本性地转向分析型数据库设计——包括完全规范化、无空值字段，以及理想情况下，经过正式验证的应用程序代码。虽然大型科技公司不太可能全面采用这些做法，但将这些做法应用于关键系统可以从设计上防止类似的停机，而不是依赖于被动修复。
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## StratoSpore：高中平流层载荷
高中生Andrew “radeeyate”设计、制造并发射了“StratoSpore”，一个由气象气球携带到平流层的载荷。该项目旨在确定藻类荧光是否可用作生物高度计——一种基于生物应激反应来估算高度的方法。
该项目包括为传感器和树莓派设计定制PCB，开发有损压缩算法以通过LoRA（915 Mhz）传输18x10像素图像，以及分析飞行过程中收集的数据。虽然载荷目前已丢失，但遥测数据和开源代码可在GitHub上找到 ([https://github.com/radeeyate/stratospore](https://github.com/radeeyate/stratospore))。
Hacker News上的讨论强调了令人印象深刻的工程壮举，特别是图像压缩，并提出了关于基于藻类的测量结果的科学有效性问题，因为暴露在紫外线下。尽管存在潜在的局限性，但该项目被赞扬为宝贵的学习经历，展示了Andrew在硬件、软件和数据分析方面的技能。