## 人工智能与博物馆：重审数字化转型
本次演讲探讨了人工智能对博物馆藏品的影响，认为它迫使人们重新评估过去的“数字化转型”努力。演讲者提出了三个核心观点：博物馆应促进对文化的重访， “数字化转型” 揭示了预先存在的挑战，专业人士必须根据自身情况定义“数字化”和“博物馆”。
讨论强调了人工智能如何暴露博物馆实践中长期存在的问题——不完整的元数据、难以获取的策展知识以及对过时系统的依赖。例如，库珀·休伊特博物馆开放数据发布揭示了数据缺口，以及旧目录描述实际上是数字化前的数据库的认识。
目前博物馆中人工智能的应用主要集中在面向员工的工具：从图像中提取文本（旧金山博物馆），生成物体描述（芝加哥艺术博物馆），以及自动化翻译等任务（洛杉矶郡立艺术博物馆）。然而，演讲者告诫人们不要依赖人工智能来*解决*现有问题，而应先解决数据组织和可访问性等根本问题。
最终，演讲强调人工智能的价值不在于自动化，而在于突出系统性挑战。演讲者敦促博物馆专业人士优先考虑事实准确性，保持对数据的控制，并批判性地对待人工智能的局限性，倡导积极主动的方法，而不是被动接受。他们认为，未来取决于理解人工智能的风险和机遇，同时坚持博物馆的核心价值观。
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## JiaLiChuang平台总结
JiaLiChuang是一个全面的硬件创新平台，提供从开源项目到制造的全方位服务。它拥有活跃的社区，包括论坛、市场和教育资源，例如“创意大学”和“星火计划”，支持初学者和高级硬件爱好者。
该平台提供PCB及PCBA制造、3D打印（树脂、尼龙、金属）和CNC加工等服务，以及EDA软件和CAM工具。其重点是促进开源硬件，例如基于RK3568处理器、配备AMOLED屏幕的小型平板电脑（成本约150元，GPL 3.0许可）。
JiaLiChuang还提供供应商平台用于采购，以及各种软件解决方案，包括SaaS 3D技术。它旨在成为硬件创作者的一站式平台，涵盖设计、生产和社区支持。
访问被拒绝。您没有权限访问此服务器上的“http://pallais.scholars.harvard.edu/sites/g/files/omnuum5926/files/2025-11/Power%20of%20Proximity%20to%20Coworkers%20November%202025.pdf”。 参考编号：18.4e7c3617.1765247520.1ea31252 https://errors.edgesuite.net/18.4e7c3617.1765247520.1ea31252
## 理解与分析系统中的延迟
本文强调了依赖*平均*延迟测量值的危险性，这可能会掩盖关键的性能问题——例如在关键事件期间的缓慢响应。相反，工程师应该关注*百分位数*（95%、99%等）来了解最坏情况。
核心思想是量化请求处理每个阶段所花费的时间，区分**墙钟时间**（用户体验）和**CPU时间**（实际处理）。延迟源于**微延迟**（函数调用、分配）和**宏延迟**（网络、I/O）。将延迟视为一个*分布*至关重要——大多数请求很快，但异常值很重要。
Python 提供了用于**CPU 性能分析**（cProfile、line_profiler、snakeviz）的工具，以识别计算瓶颈，以及用于**墙钟时间性能分析**（py-spy）的工具，以捕获等待造成的延迟。除了性能分析之外，使用 Prometheus 和 OpenTelemetry 等工具进行的**监控**可以创建连续的指标（直方图），用于实时监控。
最后，本文提倡在生产环境中进行**持续的延迟性能分析**，以主动识别性能回归，并了解延迟在负载下的变化。这涉及平衡采样率与开销，并可视化数据以将延迟峰值与部署或配置更改相关联。关键要点：可见性是优化的第一步。
一个 Hacker News 的讨论围绕着 Python 中的延迟分析，起因是 quant.engineering 上的一篇文章。最初对文章质量存在怀疑，一位评论员称其为“AI 生成”，缺乏实质内容。
核心争论在于 Python 分析方法。一位用户认为采样分析器是不必要的，声称使用像 FunctionTrace 这样高效的工具进行函数跟踪可以实现较低（~1-10%）的开销。其他人反驳说，行分析器*可能*会引入显著的开销（2-5 倍），尤其是在已经优化过的代码中。
FunctionTrace 的许可问题受到了质疑，因为它不是传统的开源许可。讨论还涉及了对延迟敏感型应用（如算法交易）的语言选择，一些人质疑 Python 与 C++ 或 Rust 相比的适用性，而另一些人则为 Python 在使用 turbodbc 等工具优化后的性能辩护。多位用户报告了在使用 FunctionTrace 进行测试时，开销结果各不相同。
这个博客最近庆祝了它的十周年，标志着作者分享其不断变化的兴趣和开源工作已经超过十年。从一篇关于解码欧洲FreeDV网络的简单帖子开始，该博客已经发展到包含534篇帖子，反映了作者不断变化的关注点和日益增长的知识。 保持稳定的发布计划——至少每月一篇帖子——一直是一个优先事项，这源于真诚的热情，而非义务。作者打算继续这种方式，承认博客的内容会随着个人成长而自然地转变。 为了欢迎新读者并提供回顾，这篇周年纪念帖子作为博客亮点总结，旨在展示过去十年涵盖的主题广度。
这个Hacker News讨论围绕destevez.net网站，该网站包含科学和技术业余无线电内容。用户gballan分享了链接，引发了关于接收太空信号的讨论。
具体来说，用户们讨论了即将到来的“Escapade Blue and Gold”传输以及使用各种天线设置（从60厘米到1.2米偏移，甚至Allen Telescope Array的6米天线）来跟踪它们的计划。
对话涉及数据可访问性，一位用户询问大型天线是否有公开数据流。另一位回应说，虽然大多数数据不可公开获取，但或许可以访问AMSAT-DL在博胡姆的20米天盘的数据。原始发帖者还强调了GitHub上可用的相关IPython笔记本集合。
## 纽约市失落的餐饮文化
纽约市曾经遍布自动餐厅和自助餐厅，提供经济实惠、快捷的餐饮以及独特的社交场所——介于工作和家庭之间的“第三空间”。 这些场所，如著名的 Horn & Hardart 自动餐厅（甚至在《了不起的麦瑟尔夫人》中重现），在 20 世纪初彻底改变了餐饮业，起源于德国理念并迅速扩张。
除了自动餐厅，像布鲁克林的 Dubrow’s Cafeteria（在《Kibbitz and Nosh》一书中有所介绍）这样的场所，为来自不同背景的纽约人——从表演者到大屠杀幸存者——提供了一个通过咖啡和用餐来交流的社区中心。 其他著名场所包括 Garden Cafeteria，是犹太知识分子的聚集地，以及 Belmore Cafeteria，它在《出租车司机》中出名。
这些餐馆不仅仅提供食物；它们是文化地标。 它们举办政治集会（Dubrow’s），激发文学创作（Hector’s），并提供安全的空间（Life Cafeteria）。 虽然大多数餐馆自 1970 年代和 90 年代以来已经关闭，但它们的遗产依然存在，像 The Brooklyn Dumpling Shop 这样的现代机构正在尝试复兴自动餐厅的体验。
## 纽约市的失落自动餐厅
近期一篇在Untapped Cities上的文章引发了Hacker News上关于自动餐厅和自助餐厅的讨论，尤其是在纽约市曾经流行的那些。用户们分享了对这些“神奇”用餐体验的怀旧回忆，回忆起童年旅行以及从自动售货机式窗口选择预制餐点的独特便利。
讨论范围扩大到包括其他地方的类似概念——日本的先点餐后付款系统、荷兰的FEBO，甚至现代触摸屏点餐亭。 许多评论者推荐纪录片《The Automat》，称其引人入胜地展现了那个逝去的时代。
讨论涉及了这些餐厅面临的商业挑战，例如吸引那些不会仅仅购买最便宜选择的顾客，并将它们与当前的休闲餐饮模式进行了对比。 许多人表达了对自动餐厅效率和独特魅力的喜爱，为它们的消失感到遗憾，同时也承认了在今天的快休闲餐厅和自动化订餐系统中可以看到该概念的回声。 该帖子还包括关于镭发光材料和二战时期技术的有趣历史旁枝。
本次演讲将人工智能的快速发展与历史上的“突然等价”时刻相提并论——即技术迅速超越现有技能的时刻。演讲者以蒸汽机取代马匹（缓慢积累，然后马匹迅速衰落）以及计算机迅速超越人类国际象棋大师作为先例。
目前，人工智能基础设施的投资在稳步增加，但“等价”的*体验*并未如此。演讲者，前Anthropic人工智能研究员，用自己的工作经历来说明：在短短六个月内，人工智能（特别是Claude）从协助回答新员工问题，发展到处理80%的咨询量——超过了整个人工团队的容量——且成本仅为人工团队的一小部分。
这种快速的取代速度，远快于受蒸汽机或国际象棋人工智能影响的人们所经历的速度，促使演讲者反思2500万匹马被淘汰的命运。他们担心许多职业将面临类似的快速和颠覆性未来，并希望有一个比那些马匹更长的过渡期。
这个交互式查看器展示了驱动英特尔8086处理器的512条微指令，基于Andrew Jenner和Ken Shirriff的反汇编工作。8086通过存储在控制ROM中的微代码执行指令，每条21位指令控制数据移动（移动字段）和诸如ALU功能和内存访问之类的操作（动作字段）。 微指令使用13位代码寻址，该代码分为9位AR和4位CR字段。查看器以二进制形式显示地址为AR.CR[3:2]。执行通常按顺序进行，但“短跳转”仅修改CR字段，而“长跳转”则利用转换ROM完全替换AR和CR，以进行更复杂的跳转。将鼠标悬停在跳转值上会突出显示其目标，从而深入了解8086的内部工作原理。
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Intel 8086 微代码浏览器 (nand2mario.github.io)
33 分，by todsacerdoti 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 评论
anematode 1 天前 | 下一个 [–]
太酷了 :) 这种对芯片照片的分析是否曾导致发现 8086 中的新型错误？回复
ChrisArchitect 1 天前 | 上一个 [–]
之前：141 个赞，几乎没有评论 https://news.ycombinator.com/item?id=46140244 回复
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克罗格公司正在大幅削减其在自动化电商 fulfillment 方面的投资，关闭与奥卡多合作开发的三个机器人设施。这标志着与此前扩大该高科技网络的计划背道而驰，最初该网络被认为是克罗格在线杂货业务占据主导地位的关键。 这一决定源于业绩不佳；这些设施未能达到盈利基准，受到地理位置挑战和美国消费者更偏好*速度*而非低价的制约——这一市场由 Instacart 和 DoorDash 等服务主导。克罗格最初认为大型自动化中心可以降低成本，但订单量不足以证明巨额投资的合理性。 克罗格现在将重新专注于利用其 2700 多家现有门店实现更快的交付，与第三方服务合作，并探索小型、基于门店的自动化。这一转变将产生 26 亿美元的费用，但预计将提高 4 亿美元的电商盈利能力。此举对奥卡多来说是一个挫折，其股价暴跌，凸显了其在英国取得的成功难以在美国市场复制的挑战。