## AI驱动的转型：gnata 节省年度 50 万美元 受 Cloudflare 利用 AI 驱动的 Next.js 重构启发，Reco Labs 成功创建了 **gnata**，一个使用 AI 辅助构建的、高性能的 JSONata 2.x Go 语言实现。该项目仅用时七小时，AI 代币成本 400 美元，极大地改善了他们的数据管道。 Reco 的策略引擎依赖 JSONata 来评估针对数十亿事件的规则，但 JavaScript 参考实现由于语言边界开销（约 30 万美元/年）造成了代价高昂的瓶颈。Gnata 通过在他们的 Go 服务中直接执行评估来消除这一问题。 Gnata 采用两层评估系统：一个用于简单表达式（如字段查找）的快速路径，直接在原始字节上运行；以及一个用于复杂逻辑的完整解析器/评估器。结合模式感知缓存和流式传输能力，gnata 在常见表达式上实现了 **1000 倍的速度提升**。 经过严格测试——包括影子模式部署和对原始 JSONata-js 的错误修复——gnata 替换了 JavaScript 实现，节省了 **30 万美元/年**。对规则引擎的进一步优化，得益于 gnata 的能力，又额外节省了 **20 万美元/年**。这展示了 AI 辅助开发在有针对性的重构和显著成本降低方面的强大力量。
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## AI驱动重写为公司节省年度成本50万美元
Reco.ai 通过使用AI重写关键的JSONata表达式评估器，大幅降低了成本。此前，该系统依赖于在Kubernetes Pod中运行的JavaScript，并通过RPC从Go服务调用——这种设置每年花费30万美元，且扩展性差。他们采用了类似于Cloudflare的vinext重写策略：将JSONata-js测试套件移植到Go，并使用AI实现评估器，直到所有测试通过，从而在7小时内生成了13,000行Go代码，AI代币花费400美元。
此次讨论引发了关于是否需要进行重写的争论，因为已经存在Go实现的JSONata，以及对AI生成代码长期维护的担忧。许多评论员质疑为什么低效的架构没有更早得到解决，并强调了潜在的隐藏成本和彻底测试的重要性。Reco.ai 澄清了对完全符合规范的实现的需求，以支持最新的JSONata功能，并强调了AI在解决之前被认为成本过高而无法手动解决的问题方面的优势。
根据TankerTrackers.com的数据，3月1日至23日，伊朗平均每天出口约160万桶石油，接近战前水平。即使在2月28日战争开始之前，该国的出货量就异常高，Kpler数据显示，2月的装运量为自2018年7月以来最高水平。
## 伊朗石油收入与地缘政治变化 - Hacker News 摘要
最近Hacker News的讨论集中在伊朗石油收入的增加，这得益于其作为霍尔木兹海峡的主要出口国，而其他国家则面临中断。 俄罗斯向菲律宾供应石油的报告也加剧了这种情况，一些人认为这是美国的地缘政治失败。
对话迅速扩展到对美国影响力和潜在后果的争论。 人们对石油美元的潜在削弱以及美国对盟友的经济/军事压力表示担忧。 有人认为伊朗通过阿富汗和中国等国家用其收入换取商品/武器。
人们讨论了替代霍尔木兹海峡石油出口的方案，例如可再生能源和化肥生产，以及扩大这些方案的可行性和成本。 一个反复出现的主题是对美国外交政策的怀疑，以及对捏造干预中东（特别是伊朗）理由的指控。 讨论还强调了人们对全球油价上涨及其对各个行业的影响的担忧。
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## Anthropic增加微软Azure作为子处理商
Anthropic宣布将微软Azure添加到其云基础设施提供商列表中，与AWS和GCP并列。这意味着Azure将处理Anthropic全球范围内的所有产品的基础设施。此举引发了用户讨论，一些人指出这可能对已经使用Azure服务（如GitHub Copilot）的公司产生合规影响。
多位评论员强调了理解哪些子处理商访问客户数据的重要性，尤其是在GDPR和HIPAA等法规下。Anthropic主动发布此列表，并为新增提供30天通知，被视为积极的一步。
人们也对潜在的中断表示担忧，提到了Azure和GitHub过去的问题。其他人讨论了在使用Claude时，一些人经历的“老虎机”效应，即在类似提示下输出结果不一致。该公告引发了关于数据隐私、透明度以及LLM使用策略挑战的更广泛讨论。
对不起。
Cloudflare 最近过渡到第 13 代服务器，由 AMD EPYC™ 第 5 代都灵处理器提供支持，这得益于其核心请求处理层 FL2 的完整重写，从而实现了显著的性能提升。虽然新的都灵处理器比上一代提供两倍的核心数量（最多 192 个核心），但其每核心缓存却有所减少。使用现有的 FL1 软件进行的初步测试显示，吞吐量有所增加，但由于内存访问增加，导致不可接受的延迟增加。
为了克服这个问题，Cloudflare 部署了 FL2，一个基于 Rust 的系统，旨在提高安全性、加快开发速度和改善性能。FL2 的架构最大限度地减少了对大缓存的依赖，从而使性能能够随核心数量线性扩展。
结果表明，与 FL1 相比，FL2 在第 13 代服务器上的延迟降低了 70%，吞吐量提高了 **62%**，每瓦性能提高了 **50%**。这使得 Cloudflare 能够在保持延迟 SLA 的同时，将吞吐量能力翻倍，并将机架吞吐量提高 60%。由 FL2 提供支持的第 13 代部署代表着边缘计算性能和效率方面的一大进步。
随着苹果在macOS中停止对FireWire的支持，需要一种解决方案来利用旧的FireWire设备，如DV摄像机和硬盘驱动器。作者转向了树莓派和Linux，尽管那里最终也会面临过时问题（大约在2029年）。
该设置涉及一个GeeekPi Mini PCIe HAT和一个StarTech Mini PCIe FireWire适配器，需要自定义Linux内核编译以启用FireWire支持。至关重要的是，由于旧FireWire控制器的限制，需要将Pi的PCIe总线配置为32位DMA。
配置完成后，Pi成功识别了FireWire控制器，并允许使用FireWire 400设备。作者使用了`dvgrab`软件从Canon GL1摄像机捕获视频，演示了成功的录制和交互控制。此设置为脚本编写和与Open MRU等项目的集成打开了可能性，通过r/tapeless subreddit发现，为旧的FireWire设备提供了持续的使用寿命。
对不起。
仓库文件导航 一个基于笔刷的CSG编辑器和游戏引擎，拥有统一的渲染器，灵感来自Radiant和Worldcraft/Hammer（来自过去！）。自定义OpenGL/PyGame引擎支持即时“开箱即用”（如CryEngine Editor）。设计紧凑轻量（目标：Snapdragon 8CX，OpenGL 3.3）。实时光照，带有（开发中）模板阴影。体积雾，玻璃和水着色器，具有可配置的表面参数。实体I/O系统，灵感来自《半条命2》（逻辑，触发器，灯光，扬声器）。地形生成。OBJ模型支持。json关卡格式，带有魔术数字指纹。完全模块化和开源（MIT License）。PyQt5, numpy, Pillow, PyOpenGL, pygame, PyGLM。纪念David Lynch。关于Liminal 3D 世界编辑器和游戏引擎 - 灵感来自Radiant和Hammer。主题 资源 许可 星星 观察者 分叉 您现在无法执行此操作。
对不起。
这段C代码实现了一个简单的算术语言的微型解释器。它包括词法分析器、语法分析器和求值器。 代码首先定义了一个内存池分配器，用于高效的内存管理。词法分析器（`Lexer`）将源代码转换为标记流（`Token`），识别整数、运算符（+、-、*、/）、括号、标识符和赋值运算符（=）。语法分析器（`Parser`）然后从这些标记构建抽象语法树（AST）（`Node`），表示程序的结构。AST节点包括加法、减法、乘法、除法、赋值和整数字面量/标识符等操作。 最后，求值器（`eval`）遍历AST并计算结果，使用环境（`Env`）存储变量绑定。`main`函数提供了一个读取-求值-打印循环（REPL），允许用户输入表达式或赋值，然后对其进行处理并打印结果。包含了解析和求值的错误处理，提供信息性的消息。程序在用户发出输入结束信号（Ctrl+D）时退出。
对不起。
纽约市公共医院不会在合同到期后与数据分析公司 Palantir 续约，时间为十月。这标志着反对该公司政府合同的活动人士取得了胜利。这份近 400 万美元的合同始于 2023 年 11 月，旨在通过分析患者数据和申请公共福利来改善收入回收，并声明存在防止与 ICE 共享数据的“防火墙”。然而，人们对 Palantir 访问去标识化的患者信息用于超出研究范围的用途表示担忧。 这一决定与英国对 Palantir 日益严格的审查同时发生，在那里，一份价值 3.3 亿英镑的国民健康服务体系合同正面临反对，原因是担心隐私问题。批评者，如 Medact，警告说 Palantir 的软件可能导致“数据驱动的国家滥用”，并可能允许重新识别所谓的匿名数据。 Palantir 还在扩大其在英国政府的工作，最近获得了金融行为监管局的合同，引发了进一步的抗议。虽然像基尔·斯塔默这样的支持者为依赖该公司辩护，但活动人士敦促美国和英国优先发展国内数据能力并终止与 Palantir 的合同，理由是担心该公司与有争议的行动（如 ICE 突袭）有关联。
## 部署塔罗：摘要 “部署塔罗”以数字塔罗牌解读的形式，幽默地展现了软件部署过程中的焦虑。它呈现了各种常见的部署场景——从简单的配置更改和快速修复，到复杂的数据库迁移，甚至首次公开募股（IPO），承认其中固有的混乱和不确定性。每张“牌”代表一种部署类型，突出潜在的陷阱以及常常模糊不清的需求。 解读的目的并非预测成功，而是*照亮*道路，包括灾难的可能性。它也戏谑地指出了参与其中的各种角色——从要求立即发布的CEO，到拥有意外生产环境访问权限的实习生——以及他们对流程常常脱节的视角。 最终，“部署塔罗”是对现代软件开发和发布周期中压力、沟通不畅和偶尔出现的荒谬现象的轻松评论。它提醒我们，不要将问题归咎于工具（或牌！），而是要关注潜在的系统性问题。
对不起。