纽约大学正在提供一门独特的课程，将来自不同领域的学生——化学、计算机科学和医学——聚集在一起学习微芯片设计。 传统上，芯片设计是高度专业工程师的领域，并且受到高成本和复杂性的阻碍，但现在正变得越来越容易获取。 微芯片驱动着从手机到先进人工智能的一切，定制芯片可以极大地加速化学和生物学等领域的研究。 然而，即使制造一个复杂的芯片也需要一个庞大的团队——可能有一千名工程师——并且以难度极高而闻名，甚至可以说比火箭科学更具挑战性。 这门纽约大学的课程旨在 democratize 芯片设计，打破学生进入该领域的障碍，并可能为小型公司和学术研究人员打开创新的大门，从而在这个关键技术领域进行创新。
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## 利用人工智能 democratize 芯片设计 - Hacker News 摘要
最近 Hacker News 的讨论集中在纽约大学利用人工智能使芯片设计更易于访问的努力上。 纽约大学 Siddharth Garg 教授指出，芯片设计可能比火箭科学更难。 纽约大学的研究人员开发了 **VeriGen**，这是一种在大量 Verilog 代码数据集上训练的人工智能模型，旨在简化流程并允许非工程师创建定制芯片。
该项目包括 BASICS 课程以及与 Zero to ASIC 的合作。 评论员们争论“万物 ASIC”的可行性，并指出当前行业对 FPGA 和 CUDA 的依赖。 许多人强调了进入芯片设计领域的困难，以及通过像 VeriGen 这样的工具降低技能门槛的潜力。
一个关键点是，人工智能在 *模拟和射频* 设计方面的进步的需求，它们比数字设计更复杂、更有价值，以及通过向半导体公司提供工具而不是自己制造芯片来获利的可能性。 一些人表示怀疑，质疑其实用性，并将其与其他人工智能驱动的“简化”努力进行比较。
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## Agentic 开发：褒贬不一
JetBrains 的全新 Agentic 开发环境 (air.dev) 正在引发讨论，但反馈并非全为积极。其核心理念——同时管理多个处理不同编码任务的 AI 代理——正受到许多开发者的质疑。
一个主要担忧是人为瓶颈：审查和整合多个代理生成的代码似乎比代理生成代码的速度更快地让开发者不堪重负。许多人认为，目前单代理、交互式的工作流程更有效。有人建议专注于加速代码审查的工具，而不是最大化代理的输出。
虽然一些人认为在编排代理执行特定任务（如 API 创建或错误修复）方面具有潜力，但另一些人认为 JetBrains 正在追逐炒作，而不是改进核心 IDE 功能。人们希望与现有 JetBrains 工具（调试器、测试运行器）更深入地集成，并对代理权限进行更精细的控制。
最终，争论的中心在于 AI 应该旨在 *取代* 编码还是 *增强* 编码，许多人支持后者，并对完全自动化、多代理工作流程表示怀疑。
## 教 LLM 一种小众的图表语言：Pintora
该项目探索训练大型语言模型 (LLM) 处理 Pintora，一种不太常用的图表语言，目标是实现图表生成和编辑功能。作者发现现有的 LLM 可以轻松处理 Mermaid 和 PlantUML 等流行语言，但在处理小众选项时性能会下降。
由于资源限制，该项目专注于参数量小于 30B 的模型，最终选择了 Qwen2.5-Coder-7B。初步测试证实该模型缺乏 Pintora 知识，而是生成 PlantUML。训练分为两个阶段：持续预训练 (CPT) 以学习 Pintora 语法，以及指令微调 (IFT) 以执行特定任务。
创建了一个包含 1000-1500 个示例的数据集，最初尝试手动创建，但最终使用 AI（Gemini 和 Claude）生成，然后经过严格清理以消除语法错误。训练在 Runpod 上使用 QLoRA 进行，以管理 VRAM 限制。
最终的模型在从随机提示生成语法上正确的 Pintora 图表方面达到了 **86% 的准确率**，证明了使用相对较小的数据集成功学习。作者分享了模型、数据集和评估结果，并暗示未来将探索强化学习以及 Strudel 等其他语言。他们还推广了他们的人工智能辅助图表工具 ChatUML。
这个Hacker News讨论围绕一篇帖子，详细介绍了如何教一个大型语言模型（LLM）学习一种小众的图表语言。作者huy.rocks分享了他成功训练一个1.35亿参数模型完成特定任务的“自制方法”，总成本略高于1美元，主要包括数据准备（6小时）和实验时间（2.5小时GPU租赁，花费1.01美元）。
用户称赞这种方法清晰简洁，并指出很难找到类似的实践例子。进一步的讨论集中在优化流程上——特别是模型蒸馏或消融是否是缩小模型尺寸的最佳方法，但作者更倾向于提高准确性，可能通过强化学习（RL）。这篇帖子至少让一位读者对LLM的工作原理有了更清晰的认识。
## 揭秘：利用可靠技术 democratize 营销组合模型 位于圣保罗的 Uncover 正在颠覆传统的营销组合模型 (MMM) 领域，该领域的服务通常成本高昂，仅供大型企业使用。他们的目标是为所有规模的企业提供可访问的、实时的营销投资分析——衡量投资回报率、优化媒体支出和跟踪促销效果。 与用户跟踪方法不同，MMM 依赖于统计分析，吸引那些优先考虑数据隐私的公司。Uncover 的平台集成了来自各种来源的数据（销售、CRM、经济数据等），并利用强大的查询引擎进行复杂的数据查询和可视化。这使得每周都能获得洞察，成本仅为传统的咨询公司 MMM 的一小部分。 为了确保可靠性，Uncover 选择 Gleam，这是一种后端编程语言，具有与 Elm（用于其前端）相似的错误预防能力。这大大减少了错误并提高了测试速度——测试执行速度比以前的后端代码快 50 倍。 Uncover 将 Gleam 视为一种“安全、明智”的选择，利用其互操作性和强大的 BEAM 平台构建具有弹性的网络服务。他们正在探索 Gleam 在全栈开发方面的潜力，并为它的前端能力发展做出贡献。
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没有容错空间 – Uncover 公司在生产环境中使用 Gleam 的案例研究 (gleam.run)
10 分，kamilap 发表于 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
giacomocava 发表于 1 天前 [–]
“如果 Gleam 不安全、合理 - 几乎是乏味的 - 我们就不会使用它。” - 我认为这已成为我最喜欢的引言之一。
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这篇帖子详细介绍了作者使用UCD程序构造模块中学到的原理，以及埃兹赫尔·W·戴克斯特拉的结构化编程思想来解决最近的Advent of Code问题的方法。核心思想是形式化程序验证——定义前置条件和后置条件，并推导定理来证明正确性。 作者使用量化符号细致地构建了一个“领域模型”，以表示问题的逻辑。这包括定义函数（如`C.n`）并通过定理建立基本情况和递归关系。这个过程展示了如何将问题分解为更小、可证明的步骤。 虽然这种形式化方法可以得到经过严格验证的解决方案，但将其翻译成Gleam等实用语言时，会导致代码复杂且可读性降低。作者承认这种权衡，指出该方法对于绝对正确性至关重要的关键软件具有价值，尽管它不适用于日常编程。最终，这项练习是对理论概念应用于实际编码挑战的有效实践。
一个黑客新闻的讨论围绕着一篇博客文章，该文章详细介绍了使用戴克斯特拉程序构造方法对一个 Advent of Code 问题进行形式化验证。作者旨在展示通过形式化方法推导出*正确*程序的流程，即使对于一个简单的任务来说，这显得过于复杂。
评论者们争论这种努力是否值得，一些人认为这是“为了节省一点点思考而付出了大量的思考”。另一些人则为这种方法辩护，强调目标不是效率，而是展示通过练习，程序构造可以成为一个机械化且可证明正确的流程。
几位用户指出他们熟悉类似的正式方法（如 GCL），这些方法在欧洲大学教授，并承认它作为一种智力锻炼的价值，尽管在现代开发中的实际应用有限。核心要点是探索一种严格的软件正确性方法，即使存在更简单的解决方案。
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2 天前
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用于数据科学的R包。tidyverse是一个具有明确观点的R包集合，专为数据科学设计。所有包共享潜在的设计理念、语法和数据结构。使用以下命令安装完整的tidyverse：install.packages("tidyverse")
## Tidyverse 与 R：生态系统整合的争论
一则 Hacker News 的讨论围绕着 tidyverse，一个用于数据科学的 R 包集合，以及它与基础 R 的关系。一位用户认为 Hadley Wickham *应该* 分叉 R 来创建 tidyverse，相信这会鼓励一致的“整洁”编码。其论点是，当 tidyverse 包缺乏功能时，用户经常会退回到基础 R，导致代码可读性降低。
然而，许多人不同意，强调了更广泛的 R 生态系统（如 Bioconductor）以及 tidyverse 内部的潜在陷阱。另一些人指出，tidyverse 的价值在于其特定优势——数据操作和可视化（ggplot2），以及它与其它 R 包的无缝集成。
几位评论者提倡混合方法：将基础 R 用于基本任务，并在 tidyverse 包擅长的领域有选择地使用它们。 还有人担心，仅通过 tidyverse 教授入门 R 会掩盖语言的底层复杂性，并阻碍对核心 R 概念的理解。 最终，这场讨论凸显了统一、有观点的框架（tidyverse）与多样、成熟的生态系统（基础 R 及其包）之间持续存在的紧张关系。
## 西雅图的AI反弹 最近与一位受人尊敬的前微软同事共进午餐时，发现西雅图科技工作者对人工智能普遍持负面态度——这与作者的人工智能地图Wanderfugl在其他地方获得的积极反响形成了鲜明对比。这并非针对产品本身，而是对微软等大型科技公司内部有毒环境的一种反应。 由于公司范围内推动采用（并表现出拥抱）微软的人工智能工具——通常不如替代方案——工程师们感到压抑和贬低。与“Copilot使用效率低下”相关的裁员引发了怨恨，许多人感到被贴上了“非人工智能人才”的标签，并看到职业发展停滞不前。 这形成了一个自我限制的循环：害怕使用强制工具失败，抑制独立创新，以及对任何标有“人工智能”的东西的普遍敌意。作者将此与微软过去的一种赋权和实验文化形成对比，现在已被僵化的结构和普遍的幻灭感所取代。西雅图曾经充满活力的科技圈现在正面临着信任危机，阻碍了新的创业，并扼杀了人才。
## 西雅图对人工智能的怀疑：摘要
最近一篇Hacker News上的帖子引发了关于西雅图（尤其是微软和亚马逊）的科技工人中存在反人工智能情绪的讨论。 核心问题并非是对*技术*本身的否定，而是对公司将人工智能炒作置于为客户提供真正价值之上的做法感到沮丧。 许多工程师感到被迫将人工智能融入到项目中，即使在不需要或有害的情况下，也是出于投资者期望而非实际应用。
许多评论者表达了相同的观点，描述了一种将人工智能视为强行趋势的文化，导致匆忙、实施糟糕的功能，甚至以人工智能整合为幌子的裁员。 人们普遍认为，宝贵的工程时间被浪费在“人工智能洗绿”上，而不是构建强大、有用的产品。
虽然一些人承认人工智能的潜力，尤其是在代码生成等领域，但许多人对它被过度宣传以及由此产生的低质量实现充斥互联网表示担忧。 这场讨论凸显了真正的创新与追求尖端形象之间的紧张关系，一些人担心人工智能正成为又一个过度炒作的技术泡沫。 最终，这种情绪似乎是希望专注于提供切实的价值，而不是追逐最新的潮流。
## 李群：超越离散对称性 简单的形状，如三角形，表现出离散对称性（特定的旋转使其保持不变），而更复杂的物体，如飞盘，则具有*连续*对称性——无限多的旋转可能性。这些连续对称性由**李群**描述，这是一个强大的数学概念。与基本群不同，李群具有平滑的几何结构——可以被可视化为圆形、甜甜圈，甚至更复杂的流形。 这种几何性质是关键。数学家索福斯·李最初探索这些群是为了求解微分方程，但他发现了它们内在的数学价值。一个关键特征是它们与**李代数**的联系，李代数通过用直线近似弯曲的群结构来简化计算。 李群不仅仅是抽象数学；它们是理解自然世界的根本。支配引力等基本力的对称性由李群定义，解释了粒子配对和能量量子化等现象。埃米·诺特的开创性工作进一步揭示了深刻的联系：由李群描述的每种对称性都对应于物理学中的一个守恒定律（如能量守恒）。今天，李群仍然是数学家和物理学家必不可少的工具，为理解对称性在宇宙中的普遍作用提供了一个框架。
## 李群与物理：总结
一篇最近的《量子》杂志文章（以及随后的黑客新闻讨论）强调了李群在基础物理学中的关键作用。李群听起来很复杂，但只要有扎实的线性代数基础就能理解。 许多评论者推荐布莱恩·霍尔的《李群、李代数与表示》和西德尼·科尔曼的讲座作为易于理解的入门材料。
核心思想是，物理定律中的对称性——例如物理学在时间和空间上的一致性——可以用李群来数学描述。 诺特定理证明了直接的联系：每一种对称性都对应着一个守恒量（例如，时间平移对称性意味着能量守恒）。
讨论范围从应用李群推导麦克斯韦方程组和其他基本力，到能量并非总是守恒的惊人事实（例如，在膨胀宇宙中的红移）。 一些人批评《量子》的文章过于简单和不精确，而另一些人则指出像群论训练营这样的资源可以进行更深入的学习。 最终，李群为理解宇宙的潜在几何结构提供了一个强大的框架。