## 无用：一场无尽滚动练习
FUTILE是一个极简主义网站，旨在批判像TikTok和Instagram这样的平台上的无限滚动成瘾特性。该网站呈现一个永久加载的页面——一个“虚空”，并衡量用户愿意滚动的*距离*，而不是追踪点赞或互动。
值得注意的是，分数**仅在智能手机上记录**，因为开发者认为用拇指滚动更能“真实”地衡量对这项无意义任务的投入程度。虽然除了对优先事项的质疑之外没有实际回报，FUTILE却俏皮地暗示它*可能*会改善你的心情（不可见地），甚至微妙地影响地球的自转。
它是一个自我意识的数字分心实验，承认了时间浪费甚至拇指疲劳的可能性。FUTILE维护着一个排行榜，根据滚动距离对用户进行排名，拥抱了“虚无冠军赛”的荒谬性。
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## 值得掌声的软件：莲花1-2-3与对惊叹的追求
如今，视觉效果惊艳的软件演示往往难以激发真正的惊叹，很快就会被遗忘。作者回忆起过去，像MacPaint中的像素擦除或安迪·沃霍尔的填充功能这样简单的创新，就能引来热烈的掌声。他试图理解现在什么才能引起同样的反应。
他发现答案在于**集成的功能和切实的改进**。莲花1-2-3，早期IBM-PC的“杀手级应用”，实现了这一点。与需要繁琐磁盘更换的VisiCalc不同，1-2-3将电子表格、图表和数据库功能整合到一个快速、易于使用的软件包中。能够以图表的形式即时可视化电子表格数据——一项“一键”操作——是革命性的。
虽然宏和插件等功能扩展了其功能，但1-2-3的核心优势在于其效率和集成性。甚至一个雄心勃勃的自然语言界面HAL，也试图简化复杂的任务。尽管最终被超越，但1-2-3的影响是不可否认的，它影响了现代电子表格，并证明真正的创新并不总是关于视觉奇观，而是关于解决问题和显著改善工作流程。它不仅仅是一个电子表格，它是一个商业引擎。
这个Hacker News讨论围绕一篇关于在PC上使用DOS的Lotus 1-2-3的博客文章展开。读者们普遍赞扬文章的深度和怀旧感，回忆起软件曾经更具艺术性和吸引力。许多人 fondly 回忆起阅读充斥着详细广告的计算机杂志的经历，这与如今快节奏、精准的广告形成了鲜明对比。
一个关键点是复古计算与现代模拟的“纯粹性”之争，特别是关于DOSBox中的TrueType字体。有些人认为它通过重现的截图捕捉了那个时代的精神，而另一些人则更喜欢严格的真实性。讨论还强调了Lotus 1-2-3对财务建模可访问性的影响，它赋予了非程序员权力。
许多评论者分享了在专业环境中使用该软件的个人轶事——会计、咨询和教育——以及早期计算的挑战，例如软盘驱动器和配置autoexec.bat。对话涉及了竞争软件，如WordPerfect和Multiplan，以及微软Excel最终的统治地位。最终，这个帖子是对一款关键软件和逝去的计算时代的庆祝。
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## Washere.live：一个全球数字画布
一个新网站[washere.live](washere.live)允许用户在街景式全景图中绘画，创建一个共享的、持久的数字画布，供其他人实时查看。该项目利用WebGL2进行3D渲染，并使用Mapillary提供街景图像，使绘画能够环绕建筑物并适应环境。
该网站在Hacker News上发布后迅速走红，但也立即面临不当内容（包括生殖器和纳粹符号的描绘）的挑战，促使创建者开始开发自动审核工具以及举报按钮。
用户指出了一些用户体验问题，包括难以找到绘画地点以及理解墨水限制（存在免费增值模式以增加绘画容量）。创建者正在积极处理反馈，扩大覆盖范围，超出最初的2000个地点，并改进用户界面。该项目借鉴了早期协作在线标注的尝试，例如“Wplace”，旨在创建一个任何人都可以留下数字标记的世界。
## Windows 可靠性的衰退
多年来，向家人推荐Windows笔记本电脑是一个简单的答案——价格实惠、兼容性好、灵活度高。然而，情况已经改变。微软优先发展云服务（如Azure）和人工智能开发，似乎忽视了其核心操作系统，导致用户体验和信任度下降。
最近的问题包括强制集成人工智能（如侵犯隐私的“Recall”）、破坏性更新导致全球系统瘫痪，以及令人沮丧的用户界面充斥着不需要的预装应用程序。尽管存在安全风险，许多用户*更喜欢*不受支持的Windows 10，而不是日益出现问题的Windows 11，这凸显了根深蒂固的不信任感。
苹果公司更实惠的MacBook选项进一步威胁着Windows的主导地位。虽然MacOS和Linux等替代方案存在，但它们没有相同价位或广泛的兼容性。微软的重心转移——将Windows视为“管理的资产”而非优先事项——导致产品由投资者需求驱动，而非用户需求。
虽然对稳定性的重新关注正在出现，但重建经过多年可疑决策后的信任将是一个漫长的过程。曾经简单的技术推荐现在需要暂停，这是微软内部更深层问题的症状。
## Windows 衰落：用户体验危机
一位前 Windows 开发者揭示了一个核心问题：**Windows 设计师实际上并不 *使用* Windows。** 这种脱节导致令人沮丧的设计选择，例如难以区分的窗口状态和无法使用的标题栏，常常无视可用性测试的反馈。提出担忧的工程师会被边缘化，而设计师的愿景占上风，最终导致用户体验下降。
Hacker News 的讨论中也回响着这种情绪，用户们注意到类似的问题，以及对微软发展方向日益增长的沮丧——优先考虑人工智能集成和广告，而非核心功能。一些人认为微软并不重视消费者体验，因为它很大程度上受到企业合同的保护。
macOS 和 Linux 等替代方案正在获得关注，Linux 变得越来越容易上手。虽然 Windows 仍然占据主导地位，但其未来受到质疑，一些人认为苹果可以利用微软的失误。核心抱怨是设计重心从以用户为中心转向优先考虑对微软有利的功能，最终损害了用户体验。许多人认为 Windows 处于“维护模式”，其衰落是不可避免的。
## Postgres 中的 Top K 查询与替代方案
“Top K”查询——根据标准（例如，最近、最高分）查找 K 个最佳行——看似简单，但优化起来可能出乎意料地困难。虽然 B 树索引擅长有序检索，但其有效性会因复杂的过滤条件而降低。添加复合索引有所帮助，但随着查询变体的增加，索引管理会变得难以控制，导致存储膨胀和写入速度变慢。
Postgres 在将全文搜索与 Top K 结合使用时尤其困难，通常需要昂贵的索引扫描和排序，因为无法有效地组合不同的索引类型。即使使用 GIN 索引等优化，查询仍然可能很慢。
像 ParadeDB 这样的数据库通过使用包含所有可搜索字段的单个复合索引来解决这个问题，而不是依赖多个专用索引。该索引并非严格排序，但优先考虑快速过滤和评分，从而即使在文本搜索的情况下也能实现高效的 Top K 查询。ParadeDB 利用倒排索引和列数组来提高速度，并采用诸如 Block WAND 之类的技术来剔除不必要的计算。
最终，ParadeDB 旨在在各种查询形状上实现一致的 Top K 性能，而 Postgres 的性能高度依赖于将索引与确切的查询匹配。
## Postgres Top K 查询优化 - 摘要
一场 Hacker News 讨论围绕着在 PostgreSQL 中优化“Top K”查询（根据特定条件查找前 K 个结果）。 核心话题源于 [ParadeDB.com](https://www.paradedb.com/) 博客文章，详细介绍了对此过程的改进。
对话强调，虽然 Postgres 通过诸如跳跃扫描（版本 18 中引入，但仅限于相等匹配）等功能取得了进展，但在大规模 Top K 问题方面仍然落后于像 Lucene 这样的专用搜索技术。 Lucene 及其受 Rust 启发的对应物 Tantivy（*在* ParadeDB *内部* 使用）擅长处理海量数据集。
ParadeDB 旨在通过直接*在* Postgres *内部* 集成类似 Lucene 的搜索库来弥合这一差距，从而提供两者的优势。 然而，评论者争论标准 Postgres 索引对于 Top K 查询的有效性，指出排序方面的局限性和潜在的性能瓶颈。 诸如部分索引和列式扩展（如 Timescale）等替代方案也被讨论，并考虑数据集大小、写入量和运营开销。 最终，讨论强调了 Postgres 的优势，同时也承认了它在复杂分析场景中的局限性。
## RVA23：CPU设计向可预测并行转变
RVA23代表着CPU架构的一次重大变革，强制采用RISC-V向量扩展（RVV），将显式并行性提升为核心能力，而非可选附加组件。这一举措将性能重点从投机执行——以牺牲功耗、复杂性和安全性为代价来提升速度——转移到可预测的、向量驱动的并行性。
历史上，CPU依赖“猜测”来实现性能提升，需要日益复杂的硬件来管理投机。RVA23并未消除投机，但通过允许向量单元直接处理并行工作负载，恢复了平衡，从而实现更简单、更高效的标量核心。
这从根本上改变了软件/硬件契约。开发者现在可以*可靠地*利用RVV进行代码优化，尤其是在AI和机器学习中常见的数据并行任务方面。硬件设计者可以优先考虑向量吞吐量和内存带宽，摆脱仅仅追求投机收益的模式。这呼应了Cray等早期向量机器的方法，优先考虑可预测的性能而非推断并行性。
最终，RVA23结束了投机在CPU设计中的垄断地位，为现代计算需求提供了一种可行且日益有利的替代方案。
一篇最近的文章在Hacker News上引发了关于RISC-V CPU架构和新提出的强制包含向量指令（RVV）的争论。文章将此描述为可能减少对推测执行的依赖，但评论员们大多不同意。
核心观点是主流CPU *已经* 使用向量指令，而RISC-V是特例。强制包含它们并不能从根本上改变现状；即使在机器学习兴起的情况下，大多数代码也无法显著利用它们。
关键的是，一些评论员指出文章混淆了向量化与消除推测执行的*必要性*——无论是否使用向量，对于流水线处理来说，这都是必需的。向量指令可以提高能源效率和可扩展性，但不能解决流水线停滞的根本问题。
有人推测，推动RVV的原因可能源于某些RISC-V实现的局限性，例如来自 Andes Technology 的实现，可能缺乏强大的乱序执行能力。总的来说，共识是这项改变是渐进式的，而不是革命性的。
不，Anthropic 的每个 Claude Code 用户不会花费 5000 美元。
No, it doesn't cost Anthropic $5k per Claude Code user
2 天前
最近关于Anthropic的每月200美元Claude Code Max计划每用户亏损4800美元的报道具有误导性。5000美元的数字源于Cursor的内部成本——他们以接近零售价的价格*使用*该模型，而非Anthropic的实际计算费用。
虽然重度用户*可能*会根据Anthropic的定价（每百万token 5美元/25美元）达到5000美元的API等效使用量，但这并不反映Anthropic的潜在成本。与OpenRouter等平台上的类似开源模型（Qwen, Kimi）相比，推理成本大约低10倍——对于重度用户而言，可能在500美元左右。
Anthropic可能在大多数订阅者身上实现盈亏平衡或盈利，因为只有不到5%的用户达到使用上限。核心问题并非推理成本，而是模型训练、研究人员薪资和计算基础设施的巨大开支。
“昂贵的AI推理”的说法有利于前沿实验室，为其高API溢价和抑制竞争辩护。基于OpenRouter的定价，现实的观点表明推理的盈利能力远高于通常认为的。
图形化定义加载中… 一个力导向图，展示了词语如何相互定义。这些词语是谷歌万亿词语语料库中最常见的10,000个词语的子集，定义来源于Open English Wordnet。由Wyatt Sell在Claude的帮助下制作。
## 英语单词定义网络
一项新的可视化项目 (wyattsell.com) 探索了10,000个最常用的英语单词如何互相定义，从而创建了一个网络图。该项目使用Open English Wordnet作为数据来源，但值得注意的是，它排除了像“is”、“be”和“from”这样非常常见的“封闭类”词汇，因为WordNet缺乏它们的定义。
Hacker News上的讨论强调了可视化复杂网络的挑战，建议使用四边形Simmelian骨干等工具来改善结构。评论员还建议使用更小、更精选的词典（约3,500个单词）来获得更清晰的核心网络。
这项可视化项目引发了与早期语义网、普林斯顿Wordnet以及Guy Steele的“Growing a Language”演讲的比较。一些用户指出显示方面的一些小问题，而另一些用户则赞赏该项目的审美和概念深度，认为它代表了原始词汇如何构建复杂的语言。该图表使用NetworkX构建，并使用SigmaJS显示。
## Tess.Design：AI艺术授权项目回顾
2024年5月，Kapwing推出了Tess.Design，一个旨在为AI图像生成提供艺术家风格的伦理授权平台，为每次使用提供50%的版税。尽管该平台拥有坚实的法律基础——主张艺术家对AI生成的衍生作品拥有版权——但在运营20个月后，于2026年1月关闭。
Tess解决的核心问题是艺术家因其作品被用于AI模型训练而缺乏补偿。虽然它对寻求合法AI图像的艺术家和媒体公司具有吸引力，但采用率却面临挑战。对325位艺术家的接触显示出显著的抵制：对AI的意识形态反对、对品牌稀释的担忧以及对声誉风险的担忧。只有6.5%的艺术家加入，他们的动机是被动收入和创意探索。
Tess产生了12,172美元的收入，但亏损7,000美元，未能达到可持续的规模。一份潜在的企业合同因围绕AI版权的持续法律不确定性而未能达成。最终，关闭源于未解决的法律问题、艺术家不信任的不利时机以及需要将资源重新集中到Kapwing上。
这次实验强调了关键教训：在插画等碎片化领域，创作者的采用很困难；品牌控制对艺术家至关重要；时机至关重要。虽然AI授权模式并未消亡，但成功需要应对这些挑战，并可能专注于更狭窄的范围。Kapwing已将Tess的功能整合到其AI助手中，为艺术家提供私人的风格模仿工具。
展示HN：霍普龙吸引子。经典之作，以3D新视角呈现。
Show HN: Hopalong Attractor. An old classic with a new perspective in 3D
2 天前
## Hopalong吸引子：摘要
Hopalong吸引子由A.K. Dewdney于1986年推广，是一种由简单递归方程系统生成的视觉上引人注目的分形。该吸引子被可视化为密度热图，颜色强度表示点浓度，通过迭代这些方程并将结果映射到像素来实现。
核心算法采用两步策略：首先，计算轨迹的空间范围；其次，将轨迹点映射到离散像素网格以构建热图。这种方法优先考虑内存效率和处理速度，并利用Numba库的即时 (JIT) 编译进行优化。
关键参数（a、b、c和迭代次数'n'）显著影响生成的图案。代码使用`math.copysign()`作为符号函数，影响吸引子的行为并经常创建复杂的分形结构。虽然考虑过单步方法，但两步方法在性能和内存使用方面提供了最佳平衡。该项目包括2D和3D可视化选项，并采用MIT许可证。
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Show HN: Hopalong Attractor。一个经典项目，以3D新视角呈现 (github.com/ratwolfzero)
23点 由 ratwolf 1天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2评论 帮助
gavmor 6小时前 | 下一个 [–]
我希望我能理解其中的任何一部分。回复
ochronus 18小时前 | 上一个 [–]
真酷 :) 回复
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