## CDLM：加速扩散语言模型 扩散语言模型 (DLM) 相较于传统的自回归 (AR) 模型，具有潜在优势——即并行生成和双向上下文利用。然而，标准的 DLM 由于全双向注意力机制和对高质量输出所需的大量细化步骤而面临计算成本高昂的问题。 CDLM 通过一种后训练方法解决了这些问题。它训练一个“学生”DLM 来模仿“教师”DLM 的行为，重点关注token细化的*轨迹*。这包括一个分块的因果注意力掩码，可以对已完成的分块进行精确的 KV 缓存，以及一个三部分损失函数，促进知识蒸馏、一致性和通用的去噪能力。 结果是一个模型，所需的细化步骤显著减少——大约减少 4.1 倍到 7.7 倍，同时保持准确性。这转化为显著的延迟改进（最快可达 14.5 倍）和更高的吞吐量，尤其是在较小的批处理大小下，通过平衡计算和内存使用来实现。CDLM 是一种广泛适用的技术，旨在随着 DLM 基础模型的不断发展而提高效率。
每日HackerNews RSS
一致性扩散语言模型：速度快达14倍，无质量损失
Consistency diffusion language models: Up to 14x faster, no quality loss
2 天前
## 扩散技术加速语言模型
Together.ai 宣布了一种使用一致性扩散的新方法，在不牺牲质量的情况下，语言模型速度提升高达 14 倍。这项研究解决了扩散模型的一个关键限制——它们难以在生成过程中插入或删除 token，这也是自回归 (AR) 模型中存在的问题。虽然块扩散试图解决这个问题，但人们仍然担心它对 token 操作的影响。
讨论强调了人工智能开发可能出现的变化，一些人认为应该从单纯扩大模型规模转向效率提升。关于扩散模型是否会超越 AR 模型，特别是关于改进能力和 RL 集成的优势，存在争论。
目前，扩散语言模型在基准测试性能上落后于 AR 模型，并且实际的个人使用实现仍然有限。然而，速度提升是显著的，混合扩散/AR 模型的前景令人鼓舞。一些人推测，公司可能正在淡化模型规模的增加，而是专注于优化，并可能在定价透明度方面进行默契合作。这项研究引发了关于 LLM 未来发展的讨论，平衡规模与效率，以及开放研究的重要性。
## 微软的10000年数据存储：摘要
微软正在开发一种使用玻璃的新型数据存储介质，能够在约CD盒大小的板材上（12厘米 x 12厘米 x 0.2厘米）存储4.84TB的数据。数据使用激光写入，概念类似于科幻小说中的想法，但没有发光效果。
Hacker News上的讨论强调了其在长期归档方面的潜在优势，并与现有解决方案进行了比较。虽然单个板材提供了显著的容量，但用户建议未来的分层可以将其容量翻倍。 蓝光M-Disc（额定寿命100-1000年）和LTO磁带（每带2.5TB，约10美元）也被提及，但LTO读取器可能很昂贵。
玻璃存储的主要障碍是写入所需的激光成本以及当前的写入速度，其速度与受限的互联网连接相当。尽管存在这些限制，许多人仍然认为它是一种有价值的长期数据保存解决方案，无需定期升级硬件和迁移数据。
## 亚历山大·科耶夫：重塑后现代先知的形象 数十年间，亚历山大·科耶夫是一位哲学谜题——被广泛引用却鲜有人阅读。现在，马可·菲洛尼和鲍里斯·格罗伊斯的两部新传记正在重塑我们对这位20世纪有影响力的思想家的理解。这两本书超越了科耶夫作为黑格尔的解释者的角色，揭示了他作为后现代主义先驱，敏锐地观察到晚期资本主义的异化现实——无休止的官僚主义、自动化以及在“后历史”世界中争取认可的斗争。 科耶夫曾著名地宣称“历史已经结束”，这一概念被弗朗西斯·福山臭名昭著地误解为自由民主的胜利。然而，科耶夫的愿景，受到他在革命俄国和战时法国的经历的影响，更加复杂，甚至与社会主义和欧亚主义思想调情。 这些传记详细描述了一生充满传奇色彩的人生——从莫斯科优越的成长环境（他的叔叔是康定斯基）到从布尔什维克俄国惊险逃脱，以及战时的隐秘生活。最终，科耶夫认为人类正在努力克服自身的局限性，拥抱“虚无”，并在一个缺乏内在意义的世界中发现美。两位作者都强调了科耶夫玩世不恭、悖论的本质，以及他对哲学最好以游戏的形式体验的信念，敦促读者以创造性和批判性的方式参与他的思想。
黑客新闻 新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录
一则著名的谜题：关于亚历山大·科耶夫 (clereviewofbooks.com)
23点 由 Caiero 21小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论 帮助
指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请YC | 联系
搜索：
启用 JavaScript 和 Cookie 以继续。
## Pi for Excel：AI驱动的电子表格助手 Pi for Excel 是一款为Microsoft Excel设计的开源AI侧边栏插件，由Pi代理框架提供支持。它允许用户直接在Excel中使用大型语言模型（LLM）——包括Anthropic、OpenAI、Google Gemini和GitHub Copilot——来分析、修改和研究数据。 该插件内置16个工具，用于与工作簿交互，例如读写单元格、格式化、追踪公式和管理评论。它会自动向AI提供关于工作簿和用户选择的上下文信息，无需手动描述。 主要功能包括多模型支持、会话管理、一键回滚的自动工作簿恢复以及可定制的格式约定。用户可以通过可安装的扩展程序和网络搜索等集成来扩展功能。高级用户可以利用本地桥接来实现Python和终端访问。 Pi for Excel 旨在兼顾易用性和强大的自定义功能，在熟悉的Excel环境中提供流畅的AI体验。它通过manifest安装方式在macOS和Windows上可用。
## Pi for Excel：在Excel中实现AI辅助
一个名为“Pi for Excel”的新开源项目，将Pi编码代理（OpenClaw使用）的功能直接带入Microsoft Excel，作为一个侧边栏插件。由tmustier开发，它通过自定义代理，独特地支持付费和*免费* AI订阅，例如Antigravity，从而实现Excel内的身份验证。
该插件旨在复制Pi的自由度和可扩展性——允许用户修改代理本身，并利用任何兼容的模型提供商。功能包括内置的贪吃蛇游戏、斜杠命令和用户/文件代理。它甚至可以通过上传manifest文件在Excel的网页版中运行（虽然是临时的）。
尽管仍在开发中，用户报告已成功用于复杂任务，甚至连接到本地Codex订阅。开发者正在积极进行优化，尤其是在处理大数据集以防止上下文溢出的方面。该项目为新兴的商业AI驱动的Excel插件（如“Claude for Excel”）提供了一个开源的替代方案。
## MuMu Player Pro macOS 数据收集总结 MuMu Player Pro for macOS (v1.8.5) 每30分钟秘密收集大量的系统数据，且未在隐私政策中披露此行为。这种数据收集对模拟器功能而言是不必要的，并引发了重大的隐私问题。 该模拟器执行命令来清点您的整个本地网络（设备和IP地址）、正在运行的进程（及其参数）、已安装的应用程序、DNS设置、hosts文件和内核参数。这些信息与您的Mac序列号通过SensorsData分析绑定，从而创建了详细的系统配置文件和持久设备指纹。 收集的数据显示正在运行的应用程序——包括VPN、开发工具甚至会话令牌——可能暴露敏感信息。日志存储在本地，累积大约23个收集周期后才会轮换。 这种行为代表着严重的透明度缺失，因为MuMu声明的隐私实践中并未提及数据收集的范围和频率。用户可以在 `~/Library/Application Support/com.netease.mumu.nemux-global/logs/` 处检查这些日志。
## Lindenmayer.jl：使用L系统生成分形
Lindenmayer.jl 是一个 Julia 包，利用 Luxor.jl 创建 L 系统——最初开发用于模拟植物生长的基于规则的系统。L 系统通过应用于初始状态（“公理”）的一组替换规则递归地定义模式。
一个 L 系统由规则（搜索和替换对）和起始状态定义。例如，一个规则可以将 "F" 替换为 "G+F+Gt"。`drawLSystem()` 函数然后将演化状态中的字符解释为 Luxor.jl 乌龟的绘图指令——"F" 和 "G" 向前移动，"+" 和 "-" 旋转，数字控制线条宽度。
除了植物建模，L 系统还可以生成自相似分形。该包通过 `drawLSystem()` 中的关键字参数提供广泛的自定义选项，控制前向距离、旋转角度、迭代次数和输出文件名等参数。高级功能包括在绘图期间执行的自定义函数（使用“*”字符）以及用于集成到现有 Luxor 工作流程的单独的 `evaluate()` 和 `render()` 函数。调试通过 `JULIA_DEBUG` 环境变量支持。
Lindenmayer.jl 提供了一个灵活的工具，用于探索递归模式和分形几何的美丽和复杂性。
## Lindenmayer.jl & L-系统：摘要
最近的 Hacker News 讨论集中在 Lindenmayer.jl 上，这是一个用于使用 L-系统定义递归模式的 Julia 库。L-系统被强调为从简单规则生成复杂视觉效果的强大方法，将设计重点从手动创建转移到规则工程。
对话深入探讨了 L-系统的独特之处。虽然与上下文无关文法相关，但它们在同时、代际地应用规则方面有所不同——每一步处理整个字符串。这与按顺序扩展规则的短语结构文法形成对比。这种代际特性限制了 L-系统可以产生的字符串，从而创建特定的分形图案，例如龙曲线。
用户指出作者在 Julia 可视化方面的大量工作，并提到一个有用的 Unicode 字符查找工具 glyphy.info。还分享了一篇关于学习短语结构文法和 L-系统的论文，进一步探讨了这些系统的细微差别。核心要点是，L-系统不仅仅是一种不同的表示法，而是一种具有独特属性的不同的文法形式主义。
## Minisforum MS-R1：成功的家庭实验室ARM服务器
作者终于实现了长期以来的目标：使用Minisforum MS-R1迷你电脑，为他们的家庭实验室打造一台合理强大且价格实惠的ARM服务器。MS-R1取代了耗电量大的塔式机，并为昂贵的基于Mac的Asahi配置或性能不足的ARM系统提供了有吸引力的替代方案。
最初尝试安装Rocky Linux时，由于未检测到板载网卡而受阻，需要使用可能不稳定的驱动程序进行变通。最终，尽管作者通常更喜欢基于RHEL的服务器发行版，但由于其原生驱动程序支持，选择了Fedora。
MS-R1运行安静，并且为虚拟机管理程序提供了足够的电力，目前运行FreeBSD虚拟机作为辅助Samba域控制器。尽管该机器并非完美无缺——有限的M.2插槽可用性和不可用的Marvell网卡被指出——但作者对此感到满意。他们赞赏更广泛的ARM生态系统的进步，认为MS-R1是他们家庭实验室中值得添加的一员，特别是考虑到它的价格（559美元）以及Mac Studio等替代方案的昂贵成本。尽管存在一些早期用户的不足，但MS-R1很好地完成了它的使命。
## Minisforum MS-R1 ARM 家庭实验室服务器 评测摘要
文章评测了 Minisforum MS-R1，这是一款面向家庭实验室使用的基于 ARM 的迷你电脑。它提供双 10G 网络和高达 64GB 内存等功能，但也面临一些挑战。初步报告显示，由于 CPU 的核心布局和电源管理，空闲功耗出乎意料地高（14-17W），Cix 正在解决这个问题。
讨论的重点是与替代方案相比的性价比。虽然 599 美元的价格看起来偏高，但有折扣可用。用户们争论它是否能与更强大、更老的 x86 迷你电脑或基础款 M4 Mac Mini 相竞争，考虑到 ARM 平台的优势（效率、潜在的低功耗）和劣势（Linux 支持、当前的功耗问题）。
Mac Mini 被强调为一个强大的竞争者，特别是它集成的电源和长期支持，尽管升级存储和内存会显著增加价格。最终，MS-R1 似乎最适合需要高速网络和 ARM 开发的特定用例，而 x86 仍然是通用服务器任务的强大选择。
## Mahler：一个C99音乐理论库 Mahler是一个小型、仅包含头文件的C99库，专为西方音乐理论计算而设计。它提供了用于处理音程、和弦、音阶和调号的函数，支持甚至理论上和变化正确的表示（例如Fb+或G 20th sharp）。 值得注意的是，Mahler避免了内部内存分配，并拥有100%的测试覆盖率。该库易于使用——一个简单的例子演示了创建C4布鲁斯音阶。可以使用`mah_write_note`函数生成输出。 编译使用CMake（包括`src`和`inc`文件夹）或通过命令行直接进行都很简单。 该库的创建者还推荐探索古斯塔夫·马勒的作品，这位作曲家融合了瓦格纳的情感与斯特拉文斯基的创新——特别是他的第五和第六交响曲以及《大地的歌》。
## HN讨论：小型C99音乐理论库
一个用C99编写的新型小型音乐理论库在Hacker News上分享，引发了关于C标准和库设计的讨论。该库提供西方音乐理论的核心功能——音阶、调式、音程等，可用于音乐教育工具、生成软件或和弦查找器。
对话很快转向了C99和更新标准（如C23）之间的选择。许多评论者强调优先考虑兼容性和寿命，提倡坚持使用更旧、广泛支持的标准（甚至C89），以确保未来的可用性，尤其是在嵌入式系统中。人们对C23有限的编译器支持以及语法糖可能阻碍长期可维护性的问题表示担忧。
其他讨论点包括该库100%的测试覆盖率、使用指定初始化器改进代码可读性的可能性（但需要考虑C++兼容性），以及该库设计上使用整数来表示变音，以支持双升号/降号之外的情况。这场讨论突出了库开发的实际考虑因素——在功能、可移植性和可维护性之间取得平衡。
关于按住版权联系我们创作者广告开发者条款隐私政策和安全性YouTube的工作原理测试新功能© 2026 Google LLC
黑客新闻 新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录
中国元素周期表很厉害 [视频] (youtube.com)
41 分，由 surprisetalk 1天前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论 帮助
kccqzy 23小时前 | 下一个 [–]
视频并没有比维基百科页面 https://en.wikipedia.org/wiki/Chemical_elements_in_East_Asia 提供更多信息…除了关于汉字形成的一些额外背景。文字可以略读；视频不行。回复
decimalenough 17小时前 | 父评论 | 下一个 [–]
嗯，这不仅仅是关于原始数据。视频呈现方式引人入胜，并且提供了一些关于汉字形成的背景知识，这对于理解正在发生的事情是必要的。回复
指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请YC | 联系
搜索：