## 构建一个用于并行计算的微型PC集群：摘要
该项目详细介绍了使用二手联想Tiny PC运行Ubuntu Server构建小型并行计算集群的过程。目标是学习如何将计算密集型R模拟，特别是目标最大似然估计（TMLE），分配到多台机器上，以减少与单台笔记本电脑或云解决方案相比的运行时间。
设置包括安装Ubuntu、配置无密码SSH以实现节点之间无缝通信，以及通过SSH自动化软件包安装。然后将R脚本分发到每个节点以利用多核处理。使用不同的交叉验证折叠（CV5与CV10）和各种SuperLearner模型比较了性能。
结果表明，与单机处理相比，集群的性能有了显著提高。增加CV折叠可以减少偏差，但略微增加方差。调整后的xgboost与glmnet结合，在偏差、方差和覆盖率之间表现出最佳平衡。
该项目强调了进一步开发的机遇，包括创建可重用的集群管理软件包、添加进度监控和ETA估计，以及探索openMPI以进行更高级的并行化。关键经验教训包括有效使用`sprintf`进行系统命令，以及在`future_lapply`中设置种子以获得可重复性的好处。
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## Tiny PC 集群讨论 - Hacker News 摘要
一篇关于搭建小型 PC 集群进行并行计算的博客文章引发了 Hacker News 的讨论，讨论的中心是这种方法与使用成熟的高性能计算 (HPC) 工具的效率。
多位评论者建议使用 SLURM 进行集群管理，使用 Nextflow 进行工作流编排，认为它比基于 R 的自定义实现更具可移植性、可扩展性和语言无关性，用于任务分发。他们强调 Docker 在依赖管理和 Ansible 在节点配置方面的优势。
对话还涉及硬件选择，提到了 Beowulf 集群、Proxmox 虚拟化、树莓派集群（尤其是 Pi Zero，以降低成本）以及二手的 Intel NUC/联想迷你电脑。一位用户正在专门探索构建一个用于代码编译的集群，使用 NixOS 和网络启动。
最终，讨论强调，虽然构建自定义集群是一种宝贵的学习经验，但成熟的 HPC 工具为严肃的并行计算需求提供了更可靠和实用的途径。
## 关于大型语言模型的“平淡”真相 当前人工智能的讨论两极分化：要么大型语言模型（LLM）将彻底自动化所有知识型工作，要么它们只是被过度炒作的“随机鹦鹉”。本文认为，应该采取更冷静、因此也更不激动的观点——LLM是一种重要的*生产力*工具，类似于过去的科技变革，但不太可能导致广泛的经济崩溃。 LLM代表了另一层抽象，就像从汇编到Python编程的转变。虽然这通常会提高个人产出，但通常不会整体消除工作岗位。关键技能不是语法（现在由LLM处理），而是精确、系统的思维——这是LLM无法教授的。 影响可能主要体现在明确定义的任务中（总结、按规范编码），而模糊、依赖上下文的工作（战略、复杂谈判）——需要不成文的知识和判断力——仍然主要由人类驱动。LLM部署的三年里，这些模糊角色的就业并没有崩溃。 此外，大规模失业的说法与对劳动密集型行业（如医疗保健）持续高成本的预期相悖。如果由于人工智能导致劳动力成本*下降*，这些行业最终应该会看到价格稳定。 最终，最有可能的结果是劳动力重新分配，一些工人将转向仍然需要人类存在的行业，反映了历史上技术调整的模式。虽然LLM具有影响力，但期望它们引发一场独特的灾难性转变可能是一种过度反应。
## 黑客新闻讨论：人工智能 – 颠覆性还是仅仅…很好？
一场黑客新闻的讨论集中在人工智能是否会真正具有颠覆性，还是仅仅像以往的技术进步一样，是一种有用的工具。核心观点认为，人工智能可能会遵循过去技术的模式——从汇编到C到Python——抽象化提高生产力，但不会大幅改变就业人数。
几位评论员指出，虽然人工智能提高了生产力，但它不一定*取代*熟练工人，而是改变了他们的工作性质。有人担心招聘中可能出现年龄歧视，因为公司优先考虑“渴望”的年轻工人。 还有人强调人工智能可能会加剧现有问题，例如教育中的作弊，以及需要系统性变革，而不是依赖技术修复。
一个关键点是，人工智能的影响可能更类似于印刷机或文字处理器，而不是一场彻底的社会变革。 讨论还涉及推动人工智能投资的经济压力，质疑炒作是否与实际盈利能力相符。 最终，许多人认为人工智能将成为一种普遍的工具，融入许多工作，而不是消除对熟练专业人员的需求。
## Spotify 赢得对 Anna's Archive 的法院裁决
Spotify 成功获得法院命令，关闭了 Anna's Archive 的 .org 域名，该网站抓取并归档了流媒体服务中的音乐。 此法律行动源于 Anna's Archive 宣布打算将受版权保护的音乐作为 torrent 分发。
尽管一些人认为该网站实际上并未*托管*侵权材料，但法院引用了对 Spotify 业务的潜在未来损害。 许多评论员质疑法院反应的速度和严重性，并将其与在其他问题上的不作为进行对比。
讨论的中心是版权法、大型公司的力量以及音乐获取的伦理。 一些人认为 Anna's Archive 是一个宝贵的资源，而另一些人则承认，鉴于宣布打算分发受版权保护的材料，Spotify 的行动具有法律依据。 人们对艺术家和更广泛的音乐生态系统产生的影响表示担忧，一些人认为流媒体服务没有充分补偿创作者。 Anna's Archive 的替代域名已经流传，用户正在探索自托管解决方案。
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## Blue Origin 的 TeraWave：摘要
Blue Origin 宣布了 TeraWave，计划在低地球轨道 (LEO) 和中地球轨道 (MEO) 上部署 5408 颗卫星的网络，旨在提供高带宽连接。该系统将同时利用光通信和射频 (RF) 通信，提供高达 6Tbps 的卫星间回程和 144Gbps 的用户访问。
光通信的一个关键挑战——云层可能导致信号中断——将通过多个地面站网络来重新定向信号来解决。讨论的重点是维持连接的可行性以及潜在对飞机或天文观测的干扰。
该消息引发了关于轨道卫星密度增加和潜在空间碎片问题的争论，尽管许多人认为由于轨道衰减和规避机动，灾难性的凯斯勒综合症事件的风险目前较低。TeraWave 似乎针对政府、企业和其他高需求用户，而不是直接与面向消费者的服务（如星链）竞争。该项目还引发了关于频谱许可以及 Blue Origin 在亚马逊现有太空计划之外的长期战略的问题。
这是一个高度交互的网络应用程序，需要JavaScript。简单的HTML界面是可能的，但这并非如此。Andrew G. York (andrewgyork.bsky.social) 发布：令人激动的好消息！@mariaingaramo.bsky.social 的公司 (Nonfiction Labs) 制造了一种远程控制的抗体。它的结合在磁场的作用下可以开启和关闭。这是朝着我们磁控药物梦想迈出的巨大一步。想象一下，一种只攻击肿瘤，而不伤害身体其他部位的癌症药物。2026-01-13T04:57:32.733Z
## 蛋白质的磁力控制
研究人员开发了一种使用小型手持磁铁远程控制蛋白质功能的方法，AndrewGYork 在 Hacker News 上分享了这一消息。这项突破涉及对生物系统进行工程改造，使其响应磁场，从而有效地“开启”和“关闭”蛋白质活性。
这项发现，在 *Science* 和 *Nature* 的文章中详细介绍（提供链接），与未经证实的磁性手镯疗法的说法不同——研究人员本人驳斥了对正常生理功能的影响。相反，该研究侧重于操纵*工程改造*的蛋白质。
围绕研究的可访问性展开了讨论，有人建议使用 Skyview.social 允许查看 Bluesky 帖子，而无需注册帐户。核心发现展示了一种潜在的、强大的生物控制和研究新工具。
## SpeechOS：语音集成，提升生产力 SpeechOS 赋能开发者将语音输入无缝集成到他们的应用程序中，从而提高用户在各种用例中的效率。它通过加速数据录入，简化了在 **CRM**（Salesforce、HubSpot）中的工作流程，并简化了在 **CMS平台**（WordPress、Contentful）和 **文档编辑器**（Google Docs）中的 **内容创作**。 除了核心生产力工具外，SpeechOS 在 **笔记记录**（Notion、Obsidian）、**表单填写**（Typeform、Airtable）和 **客户支持**（Zendesk、Intercom）方面表现出色，通过减少打字并提高速度来提升效率。它还增强了 **可访问性**，方便运动障碍用户使用。 进一步的应用包括 **消息和聊天** 记录（Slack、Discord）、**语音控制仪表盘** 以实现免提导航，以及通过语音命令简化 **任务和项目管理**（Asana、Monday）。本质上，SpeechOS 改变了用户与软件交互的方式，使其更快、更便捷、更易于访问。
## SpeechOS：网页应用语音输入
David Huie 正在推出 SpeechOS，这是一款语音输入 SDK，旨在为 CRM 和文档编辑器等现有网页应用程序带来类似 Wispr Flow 的听写和命令功能。该 SDK 通过几行 JavaScript 代码和一个 API 密钥进行集成，为文本字段添加麦克风小部件。
SpeechOS 提供实时、流畅的转录以及编辑功能（“缩短一点”，“修正语法”），支持自定义词汇和语音激活命令（例如，“提交表单”）。开发者引用研究表明，语音识别的速度比打字快 3 倍，且错误率更低。
目前处于 Beta 测试阶段，并提供 HN 代码 **HN-JFc74cVC** 免费使用。SpeechOS 旨在通过压缩工作流程来提高生产力。Huie 正在寻求关于理想使用场景、所需的命令/代码片段配置以及对隐私、安全和定价的关注的反馈。
早期反馈强调了其压缩工作流程的潜力，但也提出了对隐私政策和法律文档缺乏的担忧，开发者对此表示认可，并计划在发布前解决。
多年来，作者一直苦于Sway缺少自动保存和恢复应用程序的功能——在从KDE切换后，这是一个令人沮丧的缺失。现有的解决方案不可靠，并且充斥着各种变通方法。最近，在将他的自建实验室迁移到更标准化的Ansible配置时，他重新审视了这个问题，并在Claude Code的帮助下，尝试构建一个解决方案。 最初的尝试重蹈覆辙，受到竞态条件的困扰。然而，深入研究Sway的文档后，他获得了一个关键的见解：窗口创建事件流包含进程ID。这使得他能够采用一种新的方法——同时启动所有应用程序，跟踪它们的PID，然后排列它们，从而避免了时序问题。 虽然Claude帮助完成了初始脚本，但作者完善了核心逻辑（完全没有使用AI），以处理嵌套窗口层次结构，克服了Sway IPC的限制。最终的结果，**sway-layout**，是一个基于Go的工具，它读取JSON配置文件以定义启动时的窗口布局。 目前，它在处理分离进程和窗口排序方面存在局限性，但提供了一个强大的自动启动解决方案。未来的开发可能包括通过事件跟踪和布局快照来实现会话保存/恢复。代码可在[GitHub](原文未提供链接)上找到。
## Sway 窗口管理器配置讨论
一个黑客新闻的讨论围绕着配置 Sway 窗口管理器展开。发帖者分享了自动化 Sway 布局启动的成功经验。
用户普遍认为，Sway 虽然强大，但需要大量的自定义才能使其完善，并指出缺乏合理的默认设置（例如，在栏中显示系统时钟）。然而，这个设置过程被视为一次宝贵的学习经历，能够更深入地理解底层系统组件。
一位用户详细介绍了广泛的个性化设置，包括自定义按键和窗口切换程序。另一位用户分享了一个复杂的自动启动配置，使用睡眠来实现所需的布局，但面临着时序和应用程序依赖性问题，导致在可用性之前需要等待 45 秒。发帖者建议探索并发应用程序启动，并可能为加载缓慢的应用程序使用无头输出。最后一位用户计划尝试将 Sway 作为 i3 的直接替代品。
你心中怀着怎样的奇妙梦想？尝试：
飞翔于云端
海边小镇
烹饪美味佳肴
夜空的星星
夜行列車
巫师之战
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海边小镇
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夜行列車
巫师之战
由Cloudflare AI Search提供支持
## 吉卜力搜索：语义图像搜索
一个新项目，吉卜力搜索 ([https://ghibli-search.anini.workers.dev/](https://ghibli-search.anini.workers.dev/))，允许用户使用文本描述或图像搜索吉卜力工作室的电影。它基于完整的 Cloudflare 技术栈（Workers, AI Search, R2, Workers AI）构建，能够根据语义含义找到视觉上相似的场景——例如，搜索“在日落时分飞过云层”将返回相关的片段。
早期的反馈表明它擅长通用概念搜索，但在特定角色识别方面存在困难。讨论围绕着使用吉卜力场景的合法性，有观点支持合理使用，理由是搜索引擎具有变革性，并链接回官方网站。该项目是开源的 ([https://github.com/aninibread/ghibli-search](https://github.com/aninibread/ghibli-search))，创建者欢迎反馈以改进。
## OpenAI平台漏洞：通过API日志泄露数据
OpenAI平台存在一个关键漏洞，使用“responses”和“conversations”API构建的应用程序和代理容易发生数据泄露。这源于API日志中不安全的Markdown渲染——即使应用程序本身阻止了恶意Markdown图片。
攻击链涉及将恶意提示注入到AI应用程序使用的数据源中（例如KYC工具）。这会操纵AI生成一个包含敏感用户数据的URL的Markdown图片。虽然应用程序*可能*会阻止渲染此图片，但漏洞在于OpenAI平台的API日志查看器。当开发者在日志中查看标记的对话时，Markdown会被渲染，从而触发对攻击者服务器的请求并泄露被盗数据。
这不仅影响直接使用这些API构建的应用程序，还影响OpenAI的开发工具，如Agent Builder、Assistant Builder、ChatKit，以及可能将OpenAI列为子处理者的任何供应商。尽管通过BugCrowd向OpenAI进行了负责任的披露，但报告被关闭为“不适用”，促使公开发布以告知用户和开发者采取预防措施。
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## Rust SIMD编程：Hacker News讨论总结
最近Hacker News上围绕一篇关于Rust中SIMD编程的博客文章展开讨论，引发了关于编写安全且高性能密码代码的最佳方法的争论。虽然使用像Rust这样的内存安全语言是有益的，但评论员强调，**真正的安全性，特别是针对侧信道攻击，通常需要用汇编语言编写关键的密码内核。** 这是由于编译器不可预测性以及OpenSSL等库的C代码中长期存在的漏洞，而非汇编部分。
对话还涉及了Rust的SIMD实现复杂性。尽管有所进步，但仍然缺乏标准化的、可移植的高级API，导致crate碎片化，以及一些人对内联汇编的偏好。现代CPU提供了大量的SIMD寄存器文件（例如Zen 5的24KB），但溢出到内存会抵消优势。
参与者强调了`.chunks_exact()`用于自动向量化等技术，以及指定目标CPU特征以进行intrinsic使用的重要性。讨论还指出，Intel过去AVX-512降频问题常常被夸大，尽管最初存在担忧，但该指令集仍然很有价值。最终，共识倾向于混合方法：使用Rust实现内存安全，并使用汇编语言进行最敏感的密码运算。