Restate 的 TypeScript SDK 现已包含持久协程：具有工作流式恢复能力的持久、并发、多步骤例程，但每个持久动作的开销仅毫秒级（在复制的 3-AZ GCP 设置中，>10,000 actions/sec 时 P50=2.5ms，P99=9ms）。它们与持久 Agent 构建者共同开发，而基于每步 activity 的调度难以进行细粒度进度跟踪。协程提供类似持久进程的模型，其中步骤可以使用局部变量和缓存资源。 API 使用 TypeScript 生成器作为确定性协程：`run()` 创建持久步骤，`spawn()` 启动并发任务，`select()`/`all()` 组合它们。调度器一次推进一个 fiber，使用 `RestatePromise.race()` 记录完成顺序，使重放确定性。内存中的 future 可能同步完成；Restate 动作会被记录。取消会通过生成器抛出终止错误，以便清理。 持久协程补充了 Restate 的持久函数：细粒度子步骤使用协程，更重的排队工作使用单独函数。它们已为 Replit Agent 等生产系统提供支持，并可通过 Restate SDK 获取。
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一篇 Hacker News 帖子链接到 restate.dev 上的《Durable Coroutines for TypeScript》。评论中，一位用户描述了在 harness 中用类型化 actor 系统封装生成器。另一位询问 actor 如何处理嵌套工作流，指出它们适合智能体间消息传递。一条回复认为 JavaScript 缺少进程原语，因此将异步工作建模为带消息队列和内部状态的进程更容易排序。它建议将工具调用、传输和聊天补全端点视为 effect，且这类进程可被沙箱化或迁移到不同主机。MCP 也可以通过 stdio 或 HTTP 端口适配。
窗户毛衣 Window Sweaters
2 天前
Window Sweaters 是一款 macOS 应用，可为窗口添加毛衣针织边框，灵感源自应用颜色。可通过 Homebrew、发布版 ZIP 或从源码构建进行安装；由于未经过公证，macOS 可能要求在「隐私与安全性」中批准。使用菜单栏的毛线图标可调整样式、图案、宽度、针脚大小、暂停、退出或禁用应用。支持按应用定制毛衣或匹配的锯齿主题，提供 37 种自定义配色，其他应用则在本地采样图标颜色。需要 macOS 13+、Apple Silicon/Intel 及辅助功能权限。配置文件和图表可编辑。支持可选的启动 shell 脚本。可通过 Homebrew 或手动删除进行卸载，随后需单独移除辅助功能权限。采用 GPL-3.0 许可证。
Hacker News 上一篇帖子介绍了产品设计师 Sara Gordic 开发的 macOS 应用 “Window Sweaters”，它会为应用窗口加上类似毛衣的边框。作者表示这是她的第一个开源项目，出于娱乐制作，并称若不信任二进制文件，用户可自行构建。评论褒贬不一：许多人觉得它可爱并称赞这个想法，也有用户要求截图或基于天气的主题，并指出它仅支持 macOS。一些人提出运行新 GitHub 二进制文件的信任和供应链顾虑，包括关于使用 LLM 智能体审计或安装代码的讨论。随后更广泛地讨论了 AI 辅助的 vibe-coded 项目，有人认为 LLM 让这类项目意义减弱，也有人捍卫创意、想法价值和代码共享。作者为其设计背景和持续修复进行了辩护。总体而言，该帖结合了对这款异想天开的桌面应用的热情与对 AI 生成呈现和安全性的怀疑。
OCAP 有界权限：Edera 对对象能力的托管方法 OCAP Bounded Authority: Edera's Managed Approach to Object Capabilities
2 天前
AI 代理使传统的环境权限变得危险：给工作负载凭证或文件系统访问权限可能暴露远超预期的内容。传统控制通常在授予权限后再加以限制。对象能力安全通过使权限显式、狭窄且可组合来逆转这一点。工作负载在持有授予特定操作的不可伪造能力之前没有任何权限。Edera 的“有界权限”将此应用于代理和 Kubernetes 工作负载：代理不再获得凭证，而是获得无凭证的能力，例如用于狭窄范围 HTTP API 调用的 capcurl 和用于特定命令的 capsudo。代理器验证身份和能力边界，执行特权操作并审计，将秘密排除在工作负载之外。SPIFFE 等身份系统确定工作负载的身份，而能力定义它可做什么。隔离（例如微虚拟机）限制影响范围；能力限制可执行的操作。这支持最小权限，减少提示注入或被入侵时的爆炸半径，并让平台为动态 AI 代理组合可复用、可审计的权限。
Hacker News 上的一篇帖子讨论了 Edera 的“OCAP Bounded Authority”方法。一名评论者认为，云提供商已经对持有者令牌 API 进行代理和筛选，而 Edera 增加了将命名与权限紧密耦合的经典能力理念；他们说，只有当能力 blob 是唯一访问路径，而不是环境权限之上可选的层时，它才是真正的能力系统。另一名评论者说，能力早在 1976 年的 CAP 计算机中就已通过硬件强制执行。
然而随着该学科的发展，其基础文献变得浩繁，散见于成千上万页密集的专著与讨论班记录，其中大量以法文写成。该学科的大量实际知识也以不成文的传统知识形式，由导师传给学生。即使要定义代数叠——一种能够记住其所参数化对象的内部对称性的几何空间——也需要一整套涵盖交换代数、拓扑、层与上同调的艰巨先修知识。数学家们需要一部统一、自包含的参考书，将这些先修知识完整地写下来。
Hacker News 讨论了一个在 Lean 中形式化 Stacks Project 的项目。评论者将其与有限单群分类形式化作比较，指出 Stacks Project 广泛且组织严谨，而非聚焦于单个定理。一些人称赞其有用性，说 Stacks Project 在自然语言上类似 Lean，而另一些人质疑 AI 的作用、人类理解以及形式化细节。还有人混淆代数/几何 stacks 与软件 stacks。若干评论批评公告的 AI 生成措辞草率，而另一些人捍卫这一成就。总体而言，该讨论串反映了对 AI 辅助形式数学的兴奋、怀疑与辩论。
Linum 的 v3 之路推出了一款 2B Pyramid-JiT（P-JiT）图像模型，基于 6.6 亿样本训练，成本约 2.1 万美元，实验性地以 Apache 2.0 许可证发布。它是一个像素空间扩散模型，移除了 VAE，将图像以 32×32 压缩为 token，相比 16×16 将注意力上下文减少 4 倍，并且比 Linum v2 的收敛速度提升 11 倍。该 2B DiT 使用 Qwen3.5-4B 文本特征、32×32 patch 化、22 个共享 DiT 块、与 DINOv3-L 的 PixelREPA 对齐，以及在第 10/16 块的低分辨率读出，加上全分辨率的 MSE/LPIPS/P-DINO 损失。训练在 512² 分辨率上运行了 6.1 亿样本，随后在 1024² 上运行了 5000 万样本，采用噪声调度课程学习、Muon/AdamW、EMA 以及 FDFO 后训练。目标是更便宜、更快的视频生成与更好的控制。局限性：不支持渲染文本，小模型在全身、人群、多人交互和世界知识方面表现较弱。团队计划接下来开发更大模型和视频。
Hacker News 展示了 Linum AI 的 Show HN：一个两人实验室在 Apache 2.0 许可下发布了开放权重的文生图模型权重，以约 2 万美元在 6.6 亿样本上训练。该项目使用无 VAE 的像素空间扩散架构（Pyramid-JiT），旨在简化训练、加快收敛、降低推理成本，作为迈向更便宜视频模型的一步。评论者称赞低成本和效率工作，质疑训练数据和手部等图像伪影，并讨论了浏览器部署、量化和动画控制。该发布被定位为朝向更快、更可用的生成式视频工具的研究进展。
Bild AI 是一家早期创业公司，面临大量非常困难的技术挑战。我们采用模型花园方法构建蓝图理解，因此还有许多未知领域需要开拓。我们在演示日之前就从全球顶级风险投资机构融资，并以客户为中心推进产品开发。
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Bild AI（YC W25）正在招聘创始产品工程师
（ycombinator.com）
1 天前 | 隐藏
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开源权重大语言模型的架构：MoE、混合层、三元权重 The architecture of open-weight LLMs: MoE, hybrid layers, ternary weights
2 天前
本研究比较了可在 8GB GPU 上运行的开源大语言模型架构，考察每种设计对性能与权衡的影响。稠密 Transformer 仍是基线：所有参数都参与计算，生成成本随模型规模和 KV 缓存内存增长。为降低成本，架构采用分组查询注意力、滑动窗口、潜在注意力、MoE 稀疏性、混合循环/卷积层、逐层嵌入、量化和三元权重。MoE 模型参数众多但每 token 只激活少量，将瓶颈转向内存带宽。混合模型用固定状态或短卷积层替代大多数注意力层以限制缓存增长，但检索可能下降。小模型通过大量训练、蒸馏和额外嵌入表提升容量。量化和三元权重可减少内存并加速生成。运行时行为取决于 VRAM、RAM、PCIe 带宽、上下文大小、预填充批处理和解码内存带宽；当模型超出 VRAM 时，权重可运行在 CPU 或共享内存上。下一篇将控制条件下对这些预期进行基准测试。
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开放权重大语言模型的架构：MoE、混合层、三元权重
（silasdata.com）
16 分 由 silasyl 1 天前
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pymizu 是一个基于 libmizu 的实验性 Python 库，用于基于共享内存的快速异步与并行执行。它实现亚微秒级任务往返，以及在进程之间甚至 R 之间对列表、字典、NumPy 数组和 Arrow 表格的零拷贝共享。它提供工作窃取池、无锁共享内存通道、可直接替代的 concurrent.futures 执行器、真实 Future、asyncio 支持、可复现的并行随机数生成器和无死锁的嵌套 map。Python 与 R 可通过同一核心互操作并进行零拷贝数据交换。基准测试显示其相对 ProcessPoolExecutor 和 ThreadPoolExecutor 有大幅加速。可从 PyPI 安装，适用于 64 位平台上的 Python 3.10+；可选 numpy 和 cloudpickle 扩展。API 为实验性，可能发生变化。
Mizu (R) 与 pymizu (Python) 使用共同的 C 核心，基于共享内存提供无锁异步与并行计算。它们将任务往返时间降至不到一微秒，而基于 socket 的执行器约为 100 µs。工作器从无锁队列拉取任务，无需调度器或热路径系统调用。PoolExecutor 是可直接使用的 concurrent.futures.Executor，任务支持 asyncio，NumPy、polars、pyarrow 和 pandas 数据以零拷贝视图传递。由于 R 与 Python 共享线格式，Arrow 和数据框也能在跨语言工作池之间零拷贝移动。它仅限单机且处于实验阶段；欢迎反馈。
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为更强大、更造福人类的 AI 更新的模型规范
(openai.com)
9 分，由 gmays 发布于 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论
帮助
drywater2 1 天前 [–]
我猜，又是监管俘获的又一次尝试。
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bluebands 1 天前 | 父评论 [–]
模型规范是为了……监管俘获？
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巴拉圭全国爆发抗议：乌诺银行因偿付能力危机在午夜被关闭，客户无法提取资金。据估计，60%的成年人在乌诺银行开户。
Hacker News 的讨论聚焦于影响约半数人口储蓄的巴拉圭银行倒闭。用户批评所提交的半岛电视台链接证据不足，并建议更好的来源。评论者争论总统圣地亚哥·佩尼亚的辞职是否与倒闭有关；一名巴拉圭用户称这是内部政治操作，但指出佩尼亚深度参与银行问题。另一名评论者将情况比作加密货币。一名用户认为存款有保障，98%的储蓄账户将全额支付，但另一人反驳说冻结账户和官僚程序仍可能摧毁普通家庭。总体上，讨论混杂了来源质量、政治、金融保障和现实影响的担忧。