模拟 随机化 重置 图案 果实 R-五格骨牌 滑翔者 顽强者 戈斯珀枪 脉冲星 相机 顶部 等距 由 Koen van Gilst 制作 • 源代码在 github
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## 堆叠式生命游戏 - 摘要
一位开发者在Hacker News上分享了康威生命游戏的可视化版本，名为“堆叠式生命游戏”，引发了关于类似先例和潜在改进的讨论。该项目在GitHub上可用（初始发布后已修复链接），通过堆叠代表过去世代的层来以3D方式显示游戏演化，创造出渐变效果。
虽然该可视化因其新颖性和有机感而受到赞扬，但评论员指出早在2012年甚至1980年代就存在先前的2D和3D实现。改进建议包括更清晰地视觉区分当前世代（例如，使用对比色）以及可配置的层/透明度。用户还讨论了相关概念，如多状态细胞自动机和3D打印应用。该可视化允许通过鼠标交互进行旋转、平移和缩放，以及手动添加细胞。总的来说，该项目被认为是经典概念的一种新颖尝试。
逆向工程湿件：尖峰神经网络与矩阵数学的终结
Reverse-Engineering the Wetware: Spiking Networks and the End of Matrix Math
1 天前
## 超越反向传播：神经科学揭示人工智能的未来
当前人工智能依赖于使用反向传播训练的人工神经网络——这一过程在生物学上与人脑不符。最近对计算神经科学的探索表明，我们的大脑功能根本不同，为人工智能发展提供了新的途径。
大脑不是被动地接收信息，而是*预测*并主动*幻觉*现实，将这些预测与感官输入进行比较，并从“预测误差”中学习。这种学习不使用基于微积分的梯度（如反向传播），而是依赖于**棘突时序依赖可塑性 (STDP)**——一种局部、基于时序的神经元之间连接调整。
**多巴胺**起着至关重要的作用，类似于人工智能强化学习中使用的**时序差分 (TD) 学习**算法，它传递奖励预测误差并指导学习。
为了真正模拟这一生物过程，该领域正在转向专为脉冲神经网络设计的**神经形态芯片**，与传统的GPU相比，它具有更高的能源效率，并且能够更自然地处理不确定性。研究人员还在探索诸如**目标传播**和**反馈对齐**等技术，以实现深度学习，而无需依赖反向传播。
人工智能与神经科学的融合为构建更智能、更高效和更具适应性的人工智能系统提供了蓝图，超越了当前方法的局限性。
这个Hacker News讨论的核心是开发循环脉冲神经网络（SNN）和神经形态计算的挑战和潜在陷阱。一个关键观点是，直接模拟生物神经网络不一定是人工智能的正确方法，因为当前计算机架构在生物体难以处理的任务方面表现出色——速度、无损处理和可扩展性。
难点在于*找到*有效的SNN拓扑结构；模拟速度慢且常常没有成效。虽然诸如依赖时间突触可塑性（STDP）之类的概念正在研究中，但讨论建议侧重于利用传统计算的优势。
几位评论员指出，在清晰的软件基础或明确有用的应用出现之前，过早地推动专用神经形态硬件（如SpiNNaker）。共识倾向于首先在软件中验证SNN概念，等待证据表明功能优势*需要*定制硬件才能有效实现。最终目标应该是实用性，而不是生物学上的准确性。
作者约翰·斯卡尔齐解释了他不再回复读书会邀请的原因：大量人工智能生成的垃圾邮件。他每天收到数十封*声称*来自读书会的邮件，难以区分真正的请求和旨在骗取金钱或信息的诈骗。 这不仅影响了他的时间，也是一个普遍存在的问题，阻碍了作者们获得合法的机会，例如参加大会和演讲活动。斯卡尔齐有资源来过滤这些请求，但许多作者缺乏这样的资源，正在努力应对这股浪潮。 核心问题是，人工智能驱动的垃圾邮件正在侵蚀信任，使创作者更难与真正的读者联系并推广他们的作品。斯卡尔齐对诈骗犯表示沮丧，并向那些受到牵连的合法读书会道歉，表示他必须优先写作而不是整理垃圾邮件。
## 黑客新闻讨论：AI垃圾邮件与作者联系
一篇Scalzi.com的文章引发了黑客新闻的讨论，内容是关于AI生成的垃圾邮件日益增多，目标是作者，特别是书友会邀请。Scalzi收到了大量此类信息，核心问题是筛选合法请求与AI生成信息所需的时间投入。
用户们讨论了各种解决方案，从要求手写信（尽管承认这种方法并不完美，因为过去曾有诈骗和潜在的外包问题）到实施简单的过滤器，例如要求在主题行中包含特定关键词。一些人认为AI已经能够进行复杂的个性化定制，而另一些人则认为当前的垃圾邮件依赖于数量和基本的书籍摘要。
许多评论者指出这是一个更广泛的网络信号丢失问题，以及区分真实互动和自动化机器人之间的困难。讨论还涉及出版行业现有的AI问题，作者们面临着AI生成的代理人招揽和编辑服务。最终，共识倾向于简单、易于实施的解决方案，以减轻作者的负担，即使这些方案不能完全消除问题。
## 加密客户端问候 (ECH) 处理摘要 当服务器收到客户端的初始连接尝试，其中包含加密的客户端问候 (ECH) 扩展时，它首先确定是否支持 ECH。它通过使用预配置的 ECHConfig 值列表尝试解密扩展，按配置 ID 匹配或尝试使用所有可用配置进行解密。 成功解密会显示一个新的客户端问候，用于处理。 服务器在解密有效负载之前，会验证兼容性（密码套件、ECH 版本），并使用与所选 ECHConfig 关联的私钥进行解密。 可选地，它可以验证 ECHConfig 中的公共名称是否与服务器名称指示 (SNI) 匹配。 如果解密成功，服务器会将解密的客户端问候转发到后端服务器。 如果后端请求重试（HelloRetryRequest），服务器将使用相同的 ECHConfig 解密客户端的第二次尝试。 如果*所有*解密尝试都失败，服务器将继续进行标准的 TLS 握手，并可能向客户端提供重试配置。 失败并不一定表示错误，因为它可能是 GREASE 扩展，并且如果需要 ECH，客户端应中止连接。 服务器会转发所有后续消息，不做修改。
## 学习与发展中“循环游戏”的力量 婴儿（甚至动物）参与的最简单的游戏——比如取物、躲猫猫或重复开关物体——从根本上说是建立在重复基础上的“循环游戏”。这些不仅仅是为了娱乐；它们是至关重要的学习工具。通过这些互动，婴儿发展对因果关系的理解——行动如何产生反应。例如，躲猫猫不仅仅是关于物体恒存性，而是学习社会线索，比如眼神接触带来的积极关注以及照护者的可靠性。 这种对重复互动的需求延伸到婴儿期以后，培养*社会效能*——理解行动会影响他人——以及归属感。对这种“练习”的渴望可能源于生物学，可能与参与习惯形成的脑结构有关。 即使是敌对互动，比如争论，也可以被视为教授抵抗和应对利益不完全一致的“循环游戏”。适应不良的行为，比如重复争论或寻求负面关注，可能源于需要*更多*练习来掌握这些社会动态，或者难以有效处理反馈。最终，这些“循环游戏”突出了重复不是无聊，而是学习和完善我们对世界以及我们在其中位置的理解的基本动力。
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Circle Games (2019) (srconstantin.wordpress.com)
9 分，由 surprisetalk 发表于 18 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论 帮助
Anonbrit 发表于 15 小时前 | 下一个 [–]
合理，但缺乏建议的实验或预测。原则上似乎可测试，在人类和动物模型中都可以。回复
RugnirViking 发表于 15 小时前 | 上一个 [–]
有趣的想法，我喜欢。回复
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人工智能的怀疑者认为，语言模型应该明确定义为*工具*，例如计算器，以避免用户高估和潜在的心理问题。然而，这种观点忽略了一个关键点：构建有能力的人工智能*需要*赋予它们类似人类的“个性”。 未经训练的“基础模型”基本上无法使用，会产生随机甚至有害的输出，反映了其庞大且未经过滤的训练数据。效用只有通过引导这些模型才能出现——本质上是赋予它们明确的特征——以优先考虑有益和合乎道德的响应。这种个性并非欺骗性的营销手段，而是人工智能浏览其复杂数据并提供相关结果的机制。 正如人类根据其性格来过滤行为一样，人工智能的个性也会约束输出，防止模型默认出现训练数据中存在的问题内容。因此，试图创造一个“仅仅像工具一样运作”的人工智能，从根本上来说与构建一个功能安全系统不相容，考虑到这些模型是在人类互动的基础上进行训练的。
展示 HN：PHP 中的 Rust 编译器，输出 x86-64 可执行文件
Show HN: Rust compiler in PHP emitting x86-64 executables
2 天前
## Rust 编译器在 PHP 中：摘要 该项目使用 PHP 完全实现了一个 Rust 编译器，能够直接生成 x86-64 Linux ELF 二进制文件，*无需* 依赖 LLVM、汇编器或链接器。它专为工具受限的环境（如旧共享主机）设计，支持 Rust 的核心特性，包括所有权和借用检查、类型检查、移动语义、泛型、特征、闭包和迭代器。 该编译器处理基本数据类型（整数、布尔值、字符串）、结构体、枚举、控制流、函数和具有 `pub` 可见性的模块。它包含 `Option` 和 `Result` 的实现，用于错误处理。提供了一个带有预期输出的测试套件，用于验证。 目前，该编译器缺少一些特性，例如复合赋值、元组、`Vec`、浮点数、`?` 运算符、复杂的闭包、生命周期和额外的整数类型。然而，它为在仅 PHP 环境中运行 Rust 代码提供了一个功能基础，尤其是在 Windows 上通过 WSL 实现。
## Rust 编译器在 PHP 中：Hacker News 摘要
一位开发者 mrconter1 使用 PHP 编写了一个 Rust 编译器，能够生成 x86-64 可执行文件，这在 Hacker News 上引发了讨论。该项目在很大程度上被认为是一个引人入胜的概念验证，特别适用于资源极其有限的环境，例如较旧的共享主机服务器。
评论者们争论了编译器创建的难度，许多人认为虽然*过程*很简单，但掌握必要的技能需要多年的专注学习。 几个人指出 LLM 越来越能够自动化流程的某些部分，引发了对项目来源的质疑，以及是否使用了 AI 辅助——注意到快速的提交频率。
对于该项目的实际价值存在怀疑，但也赞赏其独创性和 Claude 等新工具所带来的实验潜力。 一些人对 AI 使用和许可方面的透明度表示担忧，提倡明确披露以维护开源生态系统的完整性。 这位开发者也有过雄心勃勃的个人项目的历史，包括从头开始构建的 3D 引擎。
## pg_jitter：PostgreSQL 的更快 JIT 编译提供者
pg_jitter 是 PostgreSQL 14-18 版本的轻量级即时编译 (JIT) 提供者，比默认基于 LLVM 的 JIT 具有显著更快的编译时间。它引入了三个替代后端——sljit、AsmJit 和 MIR，以加速查询执行，尤其是在表达式密集型工作负载和宽表的情况下。
Postgres 中的传统 JIT 编译可能很慢（数十到数百毫秒），这会阻碍它在典型的在线事务处理 (OLTP) 查询中的实用性。pg_jitter 实现微秒级编译，使 JIT 对于更广泛的查询来说是可行的。**sljit** 提供一致的性能（比解释器快 5-25%），并推荐用于大多数场景。**AsmJit** 在处理宽行方面表现出色，而 **MIR** 提供可靠的增益和可移植性。
主要功能包括运行时后端切换、两级函数优化以及可选的预编译函数 blob，以实现零成本内联。虽然更快，但 JIT 可能会由于缓存未命中和内存压力而引入开销，因此最好避免将其用于非常快的查询。该项目目前处于 Beta 阶段，通过了所有标准 Postgres 测试并展示了性能改进，并计划进行持续开发和测试。
## Postgres JIT 改进：摘要
一个新项目旨在通过解决基于 LLVM 的标准 JIT 编译速度慢的问题来改进 Postgres 的即时 (JIT) 编译。当前的 LLVM JIT 编译可能需要数十分之一到数百毫秒，使其仅适用于非常重的查询。
讨论的重点在于，考虑到 Postgres 即使在参数相同的情况下也经常重新规划查询，提前编译或缓存 JIT 结果哪种方式更有效。一些用户报告在使用默认 JIT 设置时性能*下降*，并认为 Postgres 的性能在某些情况下与 Python 相当。
关键挑战包括在进程之间共享编译后的代码（Postgres 使用每连接一个进程的模型）以及在不停止服务的情况下处理 `ALTER TABLE` 查询。 也有人提出了为特定模式预编译等替代方案。 该讨论强调，虽然其他数据库缓存查询计划，但 Postgres 的架构使得在没有客户端管理的情况下很难实现这一点。
最终，该项目旨在将编译时间缩短到 JIT 变得普遍有益的程度，可能与 ClickHouse 等专用数据库的性能相媲美。
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