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## Steam硬件更新：延期与组件短缺
Valve计划发布的Steam Machine、Steam Deck LCD和Steam Frame由于行业范围内的严重短缺以及RAM和SSD等关键组件的价格上涨而面临延期。Valve最初的目标是在2026年上半年发布，现在正在重新评估定价和发货时间表。
讨论的重点是这些短缺的影响，并希望中国增加生产能够缓解问题。担忧不仅限于游戏硬件，还包括依赖这些组件的所有电子产品。
关于Steam Controller，它很可能像Steam Deck一样运作——在Steam未运行时具有基本功能，但高级功能需要Steam Input。Steam Controller在SDL3中的支持正在推进，并且需要开源驱动程序。
Valve还在开发诸如VR头显的注视点渲染流和HDMI VRR支持等功能，可能通过逆向工程实现。用户对Steam Frame感到兴奋，但担心其价格。一个关键点是Steam Machine的SSD和内存的可访问性和可升级性。
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Lily 是一种静态类型编程语言，具有解释器，并兼具性能和安全性。它采用引用计数进行内存管理，并辅以垃圾回收。主要特性包括内置模板元编程、无缝的 C 嵌入/扩展、单继承类、异常以及强大的代数数据类型——特别是 `Option` 和 `Result`，用于健壮的错误处理。 提供的示例通过一个逆波兰表示法 (RPN) 计算器展示了 Lily 的能力。这个函数 `rpn` 解析字符串输入，使用栈，并执行在字典 (`math_ops`) 中定义的算术运算。它利用 `Result` 来处理潜在的错误，例如栈下溢、无效操作和除以零，并提供信息丰富的失败消息。这段代码展示了 Lily 简洁的语法和类型推断，突出了它优雅地管理错误和有效地执行计算的能力。
## Lily 编程语言：概要
最近 Hacker News 上出现了一场关于 Lily 编程语言 ([lily-lang.org](https://lily-lang.org)) 的讨论。核心问题是“*为什么*选择 Lily？”——它解决了什么问题，或者提供了什么独特的优势？
Lily 是一种解释型、静态类型语言，旨在实现表达力和类型安全，并支持 AOT 编译。它具有内置模板、C 嵌入/扩展、单继承类、异常、泛型和代数数据类型等特性。
评论者们争论着在 F#、C#、Ruby 和 Lua 等现有选项以及 AI 辅助编码兴起的情况下，这种语言是否有必要。一些人认为静态类型脚本语言很有价值，而另一些人则指出现有语言中已经存在这些特性。 许多用户强调了最近的项目，旨在创建专门为与 LLM 配合使用而优化的语言。
最终，这场讨论强调了持续的语言设计探索，在特性、可用性和不断发展的软件开发环境（包括 AI）之间取得平衡。 许多评论员指出，在已经存在如此多的语言的情况下，创建*另一种*语言的固有挑战。
OpenAI 回应了 Anthropic 的超级碗广告，批评其具有讽刺意味的虚伪，因为它描绘了一种 OpenAI *绝不会* 运行的情景。他们的反驳核心在于不同的理念：OpenAI 倡导 AI 的广泛、免费访问，这体现在 ChatGPT 更广泛的用户群中，而 Anthropic 则迎合付费、更富有的客户，并寻求对 AI 使用的更大控制——甚至阻止竞争对手的访问。 OpenAI 认为这种控制是“一条黑暗的道路”，他们相信安全且有益的 AI 开发需要全球合作，而不是由一家公司说了算。他们将其与自身专注于通过 Codex 等工具赋能“构建者”形成对比，自推出以来已下载 50 万次。 最终，OpenAI 将自己定位为开放访问和民主发展的倡导者，他们认为 AI 的未来属于那些与之共同构建的人，而不是那些寻求控制它的人。
## 苹果错失了AI Agent的机会 Mac Mini出乎意料地热销，并非用于常规用途，而是作为运行AI Agent的专用服务器——一种直接在用户电脑内自动化任务的软件。OpenClaw，一个实现这一功能的开源框架，已成为苹果硬件令人惊讶的“杀手级应用”。 这凸显了苹果错失的一个机会。与其发布有限的“Apple Intelligence”，不如利用其硬件、生态系统和值得信赖的声誉，打造一个强大的、具有代理能力的AI，真正实现税务或电子邮件等工作流程的自动化。这将带来高额溢价，并可能主导AI领域。 作者认为，苹果可能因责任问题以及与LinkedIn和Facebook等依赖于用户在其*自身*生态系统内参与的平台之间的潜在冲突而犹豫不决。通过仅仅作为“硬件提供商”，苹果避免了对其代理行为的直接责任。 然而，这种做法目光短浅。拥有“代理层”将创建一个强大的、自我增强的平台——类似于App Store——苹果控制访问权限，并从AI的学习和在所有苹果设备上的集成中受益。目前的情况是，苹果从硬件销售中获利，而将更有利可图的平台收入让给了他人。
适用于Bun的高性能任务队列。无外部依赖。 ``` import { Queue, Worker } from 'bunqueue/client'; const queue = new Queue('emails', { embedded: true }); const worker = new Worker('emails', async (job) => { console.log('Processing:', job.data); return { sent: true }; }, { embedded: true }); await queue.add('welcome', { to: '[email protected]' }); ```
## Bunqueue：一个基于 SQLite 的 Bun 任务队列
Bunqueue 是一个为 Bun 运行时设计的新的任务队列，作为 BullMQ 等基于 Redis 的解决方案的更简单替代方案。由 kernelvoid 创建，它使用带有 WAL 模式的 SQLite 用于持久化，旨在处理每秒 10 万次以上的操作 – 从而消除了许多用例对额外基础设施的需求。
它提供诸如优先级、延迟、重试、定时任务和死信队列 (DLQ) 等功能，同时保持与 BullMQ 的 API 兼容性。目前，Bunqueue 仅支持单服务器，不适用于多区域分布式系统。然而，开发者正在积极开发高可用性 (HA) 功能，包括领导者选举和复制。
该项目解决了依赖抽象 Redis 服务，而这些服务可能成为单点故障的开发人员的痛点。虽然不能替代强大、集群化的 Redis 设置，但 Bunqueue 为优先考虑简单性和性能的单服务器部署提供了一个引人注目的选择。源代码可在 GitHub 上找到 ([github.com/egeominotti](https://github.com/egeominotti))。
Debian 正在面临志愿者“流失”的问题——开发者在不沟通的情况下悄然放弃项目职责。虽然志愿者并没有*离开* Debian，但缺乏沟通会导致软件包无人维护和安全角色无人照看等问题。 项目负责人 Andreas Tille 强调，这源于一种善意的避免直接询问某人是否继续投入的犹豫，导致职责悬而未决，缺乏明确的所有权。这不是奉献精神的问题，而是缺乏在长期志愿者项目中管理可用性变更的既定流程。 为了解决这个问题，Debian 正在探索诸如自动化“失联” (MIA) 团队流程之类的解决方案。这将涉及在六个月后向潜在的非活跃贡献者发送自动电子邮件，并每月跟进以确定其状态。目标是创建一个低压力的可见性系统，确保项目能够适应并保持健康，并有效地支持其志愿者。
## Debian 的开发者留存挑战
最近一篇 Phoronix 文章引发的讨论凸显了 Debian 项目面临的挑战：在个人承诺发生变化时，维持开发者的参与度。 核心问题并非大规模流失，而是开发者减少参与时缺乏沟通，阻碍了项目适应能力。
评论员指出了一些促成因素。 在核心区域（美国、中国、印度、欧洲）以外的开源社区中， perceived 的弱势限制了新领导者的出现。 非营利基金会的资金问题也令人担忧。 一些人建议实施限时开发者任期，以鼓励定期重新评估承诺。
另一些人批评 Debian 不愿采用现代推广方法，如社交媒体，这可能会限制其可见性和招募。 历史上，Debian 一直被认为对新开发者不友好，严格的密钥签名流程就是一个例子。 尽管面临这些挑战，许多人仍然承认 Debian 的稳定性和长寿，并将其归功于其以用户为中心、以开发者为中心的方法。
sqldef.github.io sqldef 是一个用于比较两个 SQL 模式差异的 CLI 工具。你可以使用它来管理 RDBMS 的迁移，使用常规 SQL DDL。支持的数据库：MySQL, MariaDB, TiDB, PostgreSQL, SQL Server 和 SQLite3。 在线演示： MySQL PostgreSQL SQLite3 SQL Server 启用 DROP Up (当前 → 期望) Down (期望 → 当前) 工作原理： 在线演示使用 sqldef 的 WebAssembly 构建来比较两个 SQL 模式并生成 DDL。 https://github.com/sqldef/sqldef
## Sqldef：声明式模式管理 - Hacker News 摘要
Sqldef 是一种用于管理 MySQL、PostgreSQL 和 SQLite 数据库模式的新工具，旨在采用声明式方法。用户不是编写增量迁移脚本，而是定义所需的模式状态，Sqldef 会生成必要的更改。
讨论强调了其潜在优势和局限性。虽然因其简洁性和可读性而受到称赞，但用户指出它在处理复杂迁移（例如在 SQLite 中添加外键或处理数据转换（例如拆分列））方面存在困难。提到了几种替代工具，包括 pgSchema、pg_roll、Atlas、Migra 和 Skeema。
一个关键的争论集中在声明式与命令式方法上。像 Sqldef 这样的声明式工具在避免模式漂移和简化开发方面具有优势，但可能需要补充命令式脚本来进行数据迁移或复杂更改。人们对仅比较当前和目标模式时可能遗漏迁移步骤表示担忧。最终，该工具似乎最适合更简单的模式演进，并可能作为现有迁移工作流程的补充。
## 自动化思考与研究的兴起 人工智能的最新进展，特别是像Claude这样的编码代理，正在从根本上改变我们与计算机交互和进行研究的方式。作者详细描述了一种从手动编码到利用人工智能自动化复杂任务的转变——以重新实现AlphaGo为例。这不仅仅是代码生成；这些代理可以形成假设，设计实验，分析结果，甚至建议未来的研究方向，有效地充当“自动化科学家”。 一项关键创新是创建标准化的“实验”命令，允许人工智能独立运行和报告研究，从而大大提高生产力。这超越了传统的自动化调优系统，因为这些代理可以调整代码并推理结果。 作者预测计算机科学将迎来“黄金时代”，以前难以解决的问题将随着现有资源的普及而变得可解。这将推动对推理计算的巨大需求，其影响可与空调对全球生产力的影响相媲美。最终，这项技术有望实现创新民主化，从而能够在各个领域实现快速开发和问题解决——从软件工程到科学发现，甚至可能包括数学证明。
## 黑客新闻讨论摘要：“正如岩石可能思考”与人工智能的未来
最近黑客新闻的讨论围绕着1X人工智能副总裁Eric Jang的文章，反思了人工智能的快速发展及其潜在的社会影响。核心情绪是兴奋与谨慎怀疑的混合。
许多评论者呼应了作者的观点，即人工智能正在迅速发展，能够自动化以前被认为只有人类才能完成的任务——包括编码。一些人将当前的人工智能发展比作拥有庞大、快速但健忘的劳动力。然而，人们也对过度炒作人工智能的能力表示担忧，一些用户认为LLM并非真正“思考”，而是复杂的模式匹配工具。
一个重要的讨论主题探讨了经济影响，争论人工智能是会带来生产力繁荣时代，还是会加剧不平等和失业。人们担心收益不会共享，人工智能被用于控制和操纵的可能性也被讨论。
实际限制——例如GPU生产能力和能源消耗——也被提出，质疑指数级人工智能增长的可持续性。最终，这场讨论强调了主动考虑驱动人工智能发展的激励机制，以及如何引导它走向有利结果的必要性。
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从头开始编写优化张量编译器 (michaelmoroz.github.io)
17 分，由 t-3 1 天前发布 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 1 条评论
deterministic 1 天前 [–]
如果你对此感兴趣，我推荐你了解一下 Mojo 语言。回复
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