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## Heroku:并未消亡,但已深刻改变 在关于Heroku的最新消息之后,作者——一位生产工程运维的前技术负责人(2021-2024)——提供了一个内部视角,认为尽管表面上看如此,Heroku并未结束。作为直接支持所有Heroku工程团队的人,他们亲眼目睹了Salesforce 2010年收购带来的挑战。 核心问题并非技术故障,而是组织摩擦。收购后,将Heroku整合到Salesforce的系统中造成了疲惫并减缓了进展。为期十年的集中化努力进一步使情况复杂化。资源不足加剧了这些问题,Heroku默默地承担了其他Salesforce组织的花费,却没有得到充分的认可或投资。 作者强调了创新与企业级需求(如安全和合规性)之间的斗争,以及扩展曾经的创业公司所面临的困难。他们设想了解决方案——例如资源核算平台——来展示Heroku的价值,但系统性问题阻碍了实施。 最终,作者认为Heroku的困境是许多在发展和收购中挣扎的科技公司所共有的。虽然承认对其现状感到悲伤,但他们仍然抱有希望,相信Salesforce有能力解决这些挑战,并且Heroku正在演变,而不是终结。

## Heroku 的未来:并未消亡,但… 一篇近期文章在 Hacker News 上引发了关于 Heroku 未来发展的争论。虽然文章声称 Heroku 并没有消亡,但许多评论者不同意,认为 Salesforce 停止签订新的企业合同是一个重大打击。 许多用户指出 Heroku 过去的优势——易用性、强大的生态系统以及比早期的 Salesforce 基础设施更流畅的部署流程。然而,许多人认为它在功能和开发者体验方面落后于 Supabase、Vercel 和 Cloud Run 等竞争对手。 担忧集中在 Salesforce 缺乏投资和沟通上,导致一些人认为 Heroku 处于“维生状态”。现有的企业用户正在积极探索替代方案,理由是可靠性问题和成本增加。然而,有些人仍然留下来,因为 Heroku Connect 和 Applink 等独特功能,以及 Salesforce 主协议下的现有合同。 最终,共识倾向于 Heroku 在功能上已经消亡,即使它在一段时间内继续运营,也可能在最终关闭之前被“榨取”利润。

传统的纱丽设计,以其严格的几何规则(如 *korvai* 连接)和神圣图案为特征,对人工智能提出了独特的挑战。早期的 AI,如卷积神经网络 (CNN) 和生成对抗网络 (GAN),常常会生成视觉上吸引人但结构上存在缺陷的设计,可能导致文化上不敏感的“胡言乱语”。GAN 虽然擅长模仿纹理,但难以掌握编织的底层 *语法*。 解决方案在于更新的“胶囊网络”(CapsNets),它们擅长理解空间关系并确保设计连贯性。与 CNN 不同,CapsNets 使用“胶囊”——一组神经元,它们不仅编码 *存在什么*,还编码 *如何定位和方向*。 新兴技术,如扩散模型和强化学习,进一步增强了设计可能性。扩散模型可以根据详细提示对图像生成提供精确控制,而强化学习则允许 AI 通过模拟织布环境“学习”设计规则,并因正确的图案放置而获得奖励。 这些进步使设计师能够集思广益、测试变体并生成文化上流利的设计草案,充当“文化档案员”,以保存和发展这种复杂的工艺。最终目标是利用 AI 增强而非取代手工编织纱丽设计的艺术性。

## 坎奇布拉姆纱丽与科技解决方案:摘要 altermag.com 上的一篇文章探讨了坎奇布拉姆丝绸纱丽的世界,强调了其创作背后的艺术和传统。文章在赞扬持续的手工生产的同时,深入研究了人工智能、区块链甚至 CRISPR 等潜在的科技解决方案,以应对市场效率低下、真伪问题和染料污染等挑战。 然而,这篇文章引发了争论。一些评论员认为,科技重点放错了地方,认为问题主要是经济和社会问题,并不需要复杂的解决方案。人们对“技术解决方案主义”以及通过 NFT 认证等举措进一步剥削工匠的潜力表示担忧。另一些人指出,现有的政府项目(如地理标志和 ODOP)已经解决了真伪问题。 讨论还涉及印度遗产的更广泛背景、全球奢侈品牌的影响以及保护传统工艺的重要性。许多评论员分享了与坎奇布拉姆和泰米尔纳德邦纺织传统的个人联系,强调了以尊重和可持续的方式进行保护的必要性。最终,这篇文章引发了一场关于在创新与丰富文化遗产的完整性之间取得平衡的对话。

Anthropic 正在主动应对其在美国不断增长的 AI 基础设施带来的电力成本上升问题。公司认识到数据中心需要大量电力——未来几年全国可能达到 50 吉瓦,并且可能通过电网升级和需求增加导致消费者价格上涨,因此公司承诺承担这些成本。 具体而言,Anthropic 将完全资助其数据中心所需的电网基础设施升级,承担通常转嫁给纳税人的成本。他们还将努力增加新的发电量,并直接抵消其电力需求造成的任何价格上涨。其他努力包括投资于减少高峰时段电网压力的系统,以及支持当地就业创造和可持续发展实践。 Anthropic 承认公司层面的行动不足够,并倡导更广泛的联邦政策来加速能源开发和电网现代化。该举措旨在确保 AI 发展不会给消费者带来更高的能源账单。

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一个黑客新闻的讨论围绕着公共领域评论中的一本名为“雪花图说”的1832年雪花插图书籍。用户们被其复杂的细节所吸引,注意到手工转移每片雪花——可能用镊子——的艰苦过程。 有趣的是,这本书被认为创造了“雪花”一词(sekka),虽然更常见的术语是“雪の結晶”(yukinokesshō)。相关的讨论涉及升华一词,以及该词可能更早出现在剑柄上的情况,但其真实性尚有争议。 这篇帖子激发了人们对日本文化中雪花的艺术和语言历史的兴趣。

本文概述了 GitHub 平台上的功能和资源,该平台用于软件开发和版本控制。GitHub 为开发生命周期的每个阶段提供工具,包括**代码创建**(借助 Copilot & Spark 等人工智能辅助)、**开发者工作流**自动化(Actions、Codespaces)和**应用程序安全**(Advanced Security)。 它服务于各种用户——从**企业**到**初创公司**——并支持 DevOps、CI/CD 和应用程序现代化等各种**用例**,涵盖医疗保健和金融等行业。 除了核心开发之外,GitHub 还提供广泛的**资源**,如文档、博客和培训(GitHub Skills)。它还通过开源倡议、赞助和支持论坛来培养强大的**社区**。最后,该页面详细介绍了**企业解决方案**和可用的**附加组件**,如高级支持和高级安全功能,以及条款和隐私政策等法律信息。

## CodeRLM:使用 Tree-sitter 探索 LLM 代码库 Jared Stewart 介绍了 **CodeRLM**,这是一种旨在改进 LLM 编码代理浏览和理解代码库的方式的工具。与依赖 globbing、grepping 和顺序读取文件的传统方法不同,CodeRLM 利用 **tree-sitter** 索引项目,构建带有可通过 API 访问的交叉引用的符号表。 这允许代理查询特定的代码结构、符号、实现和调用者,仅检索必要的代码,而不是扫描整个文件。工作流程包括 `init`、`structure`、`search`、`impl`、`callers` 和 `grep` 命令,用快速索引查找替换缓慢的文件系统操作。目前支持 Rust、Python、TypeScript、JavaScript 和 Go,CodeRLM 可作为 Claude Code 插件和 Python CLI 提供。 早期测试表明,CodeRLM 在识别诸如重复代码和命名不一致等 *语义* 问题方面明显优于原生工具,同时速度更快。虽然安装需要 Rust 工具链和一些手动设置,但作者正在努力简化该过程。该项目受到 Aider 的 repo-map 等现有工作的启发和构建,但侧重于单个任务内的交互式查询,而不是静态快照。 [仓库](https://github.com/JaredStewart/coderlm) [论文](https://arxiv.org/abs/2512.24601)

一份最新报告声称,Telnet流量大幅下降与GNU Inetutils漏洞公告时间一致,暗示主要的ISP正在主动过滤该协议。然而,Terrace的分析对这些发现提出了质疑。 Terrace将原始数据与他们自己的内部观察、开放数据源以及RIPE Atlas测量结果进行了交叉比对,**没有发现主要ISP实施新的Telnet过滤的证据**。他们成功完成了受影响网络的Telnet traceroute,证明了持续的连接性。 原始报告中大幅的流量下降可能归因于Telnet会话的相关性——许多扫描源自于单个破坏性行为,而非广泛的网络变化。Terrace的AI驱动分析并未在他们自己的23端口扫描数据中检测到类似的下降,进一步支持了结论,即最初报告的发现不准确。本质上,观察到的下降并非由于网络级别的阻止,而是扫描行为的变化。

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