## X 的“为您推荐”信息流推荐系统 X 的“为您推荐”信息流使用机器学习驱动的推荐系统来个性化内容，将关注账号的帖子（通过 **Thunder** 的“网络内”内容）与发现的内容（通过 **Phoenix Retrieval** 的“网络外”内容）相结合。两者来源合并并使用基于 **Grok 的 Transformer 模型 (Phoenix)** 进行排名，该模型改编自 xAI 的开源版本。 该系统基于用户的互动历史预测互动概率（例如，点赞、回复、转发等），无需人工设计的特征，而是依赖 Transformer 来理解相关性。一个模块化的 **候选流程 (Candidate Pipeline)** 协调整个过程：检索候选内容、丰富数据、过滤不符合条件的帖子、使用 Phoenix 模型进行评分，以及选择最佳结果。 主要特点包括：排名期间的 **候选隔离** 以确保一致的评分，**多动作预测** 以实现细致的理解，以及 **可组合架构** 以方便修改流程。过滤器在评分前和评分后都会应用，以确保质量和多样性。最终的信息流是预测互动的加权组合，优先考虑积极互动并最大程度地减少不喜欢的帖子。
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## X的“开源”算法：摘要
X（前身为Twitter）最近在GitHub上开源了其“为您推荐”信息流算法背后的代码，该算法由Grok模型驱动。此举引发了争论，许多人质疑其真正的开放性和价值。
该算法主要依赖于LLM来理解用户互动（点赞、回复、分享）并预测内容相关性，从而有效地消除了手工设计的特征。虽然代码以Apache许可协议发布，但批评者指出，很难验证这是否*实际上*是生产代码，并且缺少诸如模型权重和A/B测试基础设施等关键组件。
许多评论员强调了系统内部权重缺乏透明度，以及考虑到Grok的可调整性，可能存在的操纵潜力。人们也对API访问成本阻碍独立研究表示担忧，并质疑此举是否是真正致力于透明化，还是为了满足监管要求而采取的公关手段。
最终，讨论的中心在于，当核心智能存在于闭源模型中，并且对基本数据的访问受到限制时，仅仅发布源代码是否构成真正的“开源”。
卡汉关于8087以及设计英特尔浮点数 (2016) [视频]
Kahan on the 8087 and designing Intel's floating point (2016) [video]
2 天前
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Kahan 关于 8087 和设计英特尔浮点数 (2016) [视频] (youtube.com)
48 分，bananaboy 23 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论
dandrewsen 9 小时前 | 下一个 [–]
我从未像在本科期间遭受 Kahan 的愤怒时那样感到谦卑。回复
ej71 13 小时前 | 上一个 [–]
我看到 YouTube 推荐引擎也找到了你。:-) 回复
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此页面模拟了一个受生物启发系统，包含少量简单规则。它从一个细胞开始。随着时间推移，细胞会重复决定是否生长和/或分裂。附近的滑块调整每个动作发生的概率。当细胞分裂时，它会创建一个指向略微不同方向的新细胞。减小最大转弯角度会导致细胞以更直的线条生长。只有最年轻的细胞才能生长或分裂。达到一定年龄后，细胞会进入休眠状态。这个阈值年龄定义为任何给定时间细胞年龄分布的百分位数。增加阈值意味着会有更多细胞处于活跃状态。细胞会在它们被创建的位置留下信号，有效地广播它们的存在，以便其他细胞不会在其上面生长或分裂。增加衰减率可以加快再生速度，但也更有可能导致细胞相互生长。当细胞达到固定的最大年龄时，它们会死亡。
一位开发者在Hacker News上分享了一个名为“人造常春藤”的趣味浏览器模拟程序，它设计成一个视觉上吸引人，但效率并不高的屏保式体验。用户们喜欢它的美感，将其比作美丽的纹理和波浪效果，并请求添加诸如速度控制和自定义线条颜色等功能。
讨论还引发了关于扩展模拟现实性的想法，包括加入地心引力和向光性等植物行为，以及模拟养分吸收。一些幽默的建议包括一个“火焰喷射器”选项来清除蔓延的常春藤。
值得注意的是，原作者曾遭遇短暂的阴影封禁问题，但很快通过社区的证明得以解决。一位用户报告称，模拟程序导致了严重的性能问题，最终导致系统崩溃，他将问题归咎于Firefox和Linux Mint，而其他人则觉得这个模拟程序令人放松。最后，一条略微跑题的评论提到了一个过去使用Google的Quick-Draw数据集的项目。
## ZFS 磁盘清洗：确保数据完整性
ZFS 优先考虑数据完整性，会验证*每个*数据块，不同于大多数文件系统，后者假定硬件可靠性。这一点至关重要，因为静默数据损坏是一个危险且常常被忽视的问题。ZFS 通过与每个数据块一起存储的校验和以及冗余来修复错误来实现这一点。
**磁盘清洗**是池范围的验证过程，会读取所有数据和元数据，并将存储的校验和与重新计算的值进行比较。如果出现不匹配，ZFS 将使用冗余（镜像或 RAID-Z）来修复该块——这个过程称为“自我修复”。这与传统的的文件系统检查（如 `fsck`）不同，后者侧重于逻辑一致性；ZFS 在*块级别*验证数据。
定期磁盘清洗至关重要。由于宇宙射线等因素，位错误会自然发生并随着时间累积。如果 ZFS 缺乏足够的冗余来纠正错误，它会报告错误。监控 `zpool status` 可以显示磁盘清洗进度、已修复的块（少量是正常的，数量增加表明存在问题）以及设备错误。
自动执行每月磁盘清洗并及时响应发现的问题是最佳实践。虽然 ZFS 提供了强大的保护，但它*不能*替代备份。全面的 ZFS 策略包括定期磁盘清洗、适当的冗余、勤奋的监控以及良好的硬件维护。
## 理解 ZFS 擦洗与数据完整性
这次黑客新闻的讨论集中在 ZFS 擦洗——验证数据完整性的过程——及其局限性。虽然 ZFS 擅长通过校验和检测因磁盘错误引起的数据损坏，但评论员指出它*不会*检查文件系统内部的逻辑不一致性，例如不正确的对象关系或由 ZFS 错误引起的数据元错误。
本质上，擦洗确认数据*没有*改变，而不是它在逻辑上*正确*。一些用户分享了可能导致静默数据损坏的错误示例，这些错误无法通过擦洗检测到，但可能会在后续读取或 ZFS 崩溃时被发现。
争论涉及 ZFS 是否需要一个“fsck”等效工具。虽然一些人认为这将是有益的，但另一些人认为传统的 fsck 工具不一定能解决 ZFS 特定错误可能造成的问题，并且 ZFS 已经在导入期间处理了许多一致性检查。
最后，讨论涵盖了擦洗频率，平衡了早期错误检测的好处与对驱动器（尤其是 HDD）的磨损以及密集 I/O 的性能影响。建议根据工作负载和硬件，擦洗频率从每月到每季度不等。
“克罗莱维茨战役”是一款为经典8位Atari XL/XE电脑设计的飞行模拟游戏，在仅有64KB RAM的极小内存下运行。该游戏由雅罗斯瓦夫·沃西克（Jarosław 'Roeoender' Wosik）独立开发，未使用任何AI工具，让玩家扮演波兰空军的F-16飞行员，抵御虚构的白俄罗斯和俄罗斯的侵略。
2.0版本提供两种主要模式：一个包含15个任务的战役模式和一个动态的“战争”模式，后者具有程序生成的战场和任务。玩家必须运用战略规划并适应不断变化的3D环境来击败敌军。
这个项目是对80年代和90年代飞行模拟游戏的致敬，在老式硬件上提供了一种令人惊讶的复杂体验。最新版本2.0.2现已可供下载，开发者鼓励玩家分享评论和游戏体验。
## 黑客新闻讨论：F-16 猎鹰打击与飞行模拟器
一篇关于网页游戏“F-16 猎鹰打击”的黑客新闻帖子引发了关于飞行模拟器的讨论，包括复古和现代版本。用户回忆了类似游戏的经典Amiga和Atari版本，强调了对《F-15 猎鹰打击》等作品的怀旧之情。
对话很快转向了现代飞行模拟器的现状。几位评论员指出*Falcon 4.0 BMS*是目前最好的F-16模拟器，并注意到它的免费可用性和庞大的模组社区使其达到了现代标准。
令人兴奋的是，Microprose——最初的开发者——已经复活了其品牌，并正在积极开发*Falcon 5.0*，一款新的F-16/F-35模拟器。用户分享了Microprose Discord的链接以获取更新。 还有关于运行需要高端硬件的现代模拟器的挑战的讨论。 最后，用户们争论了“经典”Atari硬件配置的具体细节。
## Go 1.26：全面更新 Go 1.26 将于二月发布，是一次重要的更新，包含性能改进、新功能和实验性工具。主要亮点包括更通用的 `new` 内置函数（现在可与表达式一起使用）、泛型的递归类型约束以及使用 `errors.AsType` 进行类型安全的错误检查。 性能提升显著，包括新的“Green Tea”垃圾回收器（减少 10-40% 的开销）、更快的 cgo/syscall 交互以及优化的内存分配和 `fmt.Errorf` 和 `io.ReadAll` 等函数。针对 AMD64 架构，向量化操作 (SIMD) 可实验性地使用。 新功能增强了开发工作流程：`runtime/secret` 提供了一种“秘密模式”，用于安全的密码学操作，goroutine 泄漏分析有助于调试，`log/slog` 获得了多处理器支持。测试通过支持工件来简化调试。`go fix` 工具使用分析框架进行现代化改造。 实验性补充包括 `simd/archsimd` 包，用于低级 SIMD 访问，以及 `crypto/hpke`，用于混合公钥加密。还引入了感知上下文的拨号功能，以改善网络连接。 总而言之，Go 1.26 为性能和开发体验提供了强大的增强功能。
## Go 1.26 版本发布 – Hacker News 讨论总结
最近的 Hacker News 讨论强调了对 Anton 的 Go 1.26 交互式教程 (antonz.org) 的积极评价。用户称赞该教程是理解新版本说明的绝佳且易于理解的方式，尤其喜欢能够在移动设备上直接测试代码示例。
讨论的关键改进包括对 `fmt.Errorf` 的优化，减少了内存分配，对 `httptest` 客户端的更改（尽管有些人对测试中的请求劫持表示担忧），以及对类型约束的增强。该版本还细化了 `new()` 和 `make()` 之间的区别，可能简化代码。
几位评论员注意到与内存带宽和 SIMD 相关的改进，并赞赏了 `ErrAsType` 等错误处理功能。甚至有人猜测人工智能可能在促进本次发布的重大变化中发挥了作用。总的来说，社区认为 Go 1.26 是一个重要且符合人体工程学的升级。
## AWS 欧洲主权云：摘要
AWS 发布了欧洲主权云，这是一种功能齐全的全新云基础设施，旨在满足欧洲组织（特别是公共部门和高度监管行业）严格的数据驻留、运营控制和治理要求。该云最初位于德国勃兰登堡（eusc-de-east-1），并计划扩展到比利时、荷兰和葡萄牙，其运营独立于现有的 AWS 区域。
主要特点包括数据保留在欧盟境内、由欧盟居民运营以及专门的欧洲法律实体。它提供全面的 AWS 服务套件——包括计算、存储、数据库、人工智能/机器学习工具——同时保持 AWS 的核心安全能力。
在 78 亿欧元的投资支持下，AWS 欧洲主权云旨在提供安全合规的环境，促进创新，同时遵守欧洲法规。所有客户都可以使用熟悉的 AWS 工具和 API 访问该云，并得到不断增长的 AWS 合作伙伴网络的支持。此发布凸显了 AWS 致力于满足欧洲市场独特的自主性需求的承诺。
## AWS 欧洲主权云：一个怀疑的概述
亚马逊推出 AWS 欧洲主权云在 Hacker News 上受到广泛怀疑。核心问题在于，一家美国公司是否真的能够提供“主权”云，考虑到美国 CLOUD 法案的影响范围，该法案允许美国当局访问无论位于何处的数据。
许多评论员认为这主要是一种营销策略，旨在安抚对数据隐私和潜在美国政府访问感到担忧的欧洲客户。虽然 AWS 声称该基础设施将由一家德国实体运营，并由欧盟公民管理且留在欧盟境内，但人们仍然对完全独立于亚马逊美国运营以及潜在法律义务表示怀疑。
几位评论员指出，微软面临类似的审查，高管承认即使在欧盟境内拥有基础设施，也可能存在数据访问问题。这场讨论凸显了一个更广泛的问题：依赖美国科技巨头来实现数据主权，并呼吁欧洲开发自己的独立云解决方案。最终，许多人认为真正的主权需要的不仅仅是物理位置和人员配置，亚马逊最终将受到美国法律的约束。
光标最近测试了人工智能驱动的编码极限，部署了一群自主代理来从头开始构建一个网络浏览器。这些代理通过规划者、工作者和裁判进行协调，在一周内集体编写了超过一百万行代码。由此产生的浏览器“FastRender”已在GitHub上提供。
尽管最初因构建问题而受到质疑，但该项目现在可以编译和运行，并以令人惊讶的可读性（尽管不完美）显示网站。这表明人工智能在处理复杂软件项目方面取得了显著的飞跃。
这项实验与HiWave浏览器的类似尝试相呼应，并超越了对2029年人工智能辅助软件开发预期的预测。尽管FastRender尚未与成熟的浏览器竞争，但它展示了人工智能在加速软件创建方面的潜力，尤其是在现有标准和测试套件的指导下。
## 长期运行自主编码的扩展：摘要
一个最近的项目使用人工智能代理构建了一个网页浏览器，引发了关于这种方法的意义的争论。尽管其范围令人印象深刻——在几周内实现了一个功能性的浏览器——但人们对巨大的计算成本（数万亿个token，相当于数百万美元）以及浏览器仍然存在的bug表示担忧。
讨论集中在完全由人工智能生成的代码的可维护性、潜在的供应商锁定以及缺乏对软件生命周期全过程的关注，而不仅仅是初始创建。参与者质疑这是否代表了真正的进步，还是仅仅展示了在拥有无限资源的情况下可以实现的可能性。
关键点包括对现有库的依赖、对健全的测试和验证的需求（包括与web-platform-tests.org等工具的集成），以及人类监督的重要性，以解决概念瓶颈并确保软件架构良好。一些人认为LLM擅长于重组现有知识，而另一些人则认为模型正在迅速改进并克服以前的局限性。最终，这场对话强调了需要将重点转向*辅助*开发，利用人工智能来增强人类能力，而不是完全取代它们。
一场 Hacker News 的讨论围绕拉丁美洲初创企业的法律结构展开，起因是 Latamlist 上的一篇文章。对话强调了从特拉华 C 型公司转向的趋势，因为可能存在巨额税负——据报道，一位创始人因税收损失了 1 亿美元。
用户们建议开曼群岛正成为更受欢迎的选择，并被大型投资者接受，作为一种替代方案。关于有限责任公司（LLC）的特拉华州和内华达州的优缺点存在争论，一些人认为特拉华州正变得“敌对”，而内华达州提供更强的创始人保护（但可能招致不必要的审查）。
讨论还涉及国际成本比较，特别是质疑英国公司账目备案费用比开曼群岛高得多的说法。最终，该帖子强调了在拉丁美洲和全球范围内运营的初创企业所面临的复杂税务和法律问题。
## 在日本销售SaaS：一种不同的方法
日本代表着一个重要的SaaS市场，但成功需要与西方国家根本不同的策略。与北美和欧洲常见的快速、交易型销售周期不同，日本需要**耐心、建立关系和注重教育。**
日本公司在与供应商接洽*之前*优先进行彻底的研究，最初寻求文档并寻求通过基于共识的决策过程进行内部协调。积极的销售策略无效；相反，供应商应支持买方的评估。**展示与日本公司合作成功的案例对于建立信任至关重要**，甚至比公司概况更重要。
主要区别包括优先考虑“下载文档”CTA而不是“预约演示”，以及更长的销售周期带来更高的客户保留率。进入市场需要承诺——本地化、日语支持和专门的资源。
对于那些从日本看到初步需求但缺乏本地基础设施的公司，可以利用像Nihonium这样的公司作为兼职团队，处理销售、营销和支持。通常，年经常性收入（ARR）为500万至2000万美元的公司最能从这种方法中受益。最终，日本不是一个随意的测试；它需要长期投资才能获得潜在的成功。
## 在日本销售SaaS：总结
Hacker News的讨论强调了在日本成功推出SaaS业务的重大挑战。与北美或欧洲市场不同，直接翻译和标准销售方法行不通。
主要收获包括本地成熟竞争对手的强大存在，以及由于认为响应速度更快而对国内解决方案的偏好。成功取决于大量的本地化——不仅仅是翻译，而是专门的*本地*销售团队和长期的承诺。建立信任至关重要，耐心是关键，因为销售周期更长。
除了销售之外，技术考虑也至关重要。日本B2B客户通常更喜欢发票支付（振込）而不是信用卡，这需要本地化的计费基础设施。详细的文档备受重视，迎合了重视独立研究的文化。
最终，进入日本市场需要“全力以赴”的方法，可能会牺牲其他市场，甚至估值可能落后于美国同类公司。这是一个艰难的市场，但对于愿意深度投资的人来说，可能是有回报的。