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## 运行转换 (OT) 与无冲突复制数据类型 (CRDT) – 摘要 本文探讨了协作编辑的两种主要方法:运行转换 (OT) 和无冲突复制数据类型 (CRDT)。两者都没有明确的“最佳”选择;它们都涉及复杂性、分布和功能的权衡。 OT 较早发展,通过转换操作(插入、删除等)来维持一致性,以应对并发编辑。这种转换非常复杂,尤其是在多个用户的情况下。CRDT 是一种较新的方法,它使用特殊的数据类型和操作,无论操作顺序如何,都能保证最终一致性,从而简化了分布式处理。 虽然 CRDT 在理论上*看起来*更简单,但实际实现会引入复杂性,例如高效的数据查找以及在 CRDT 操作与用户界面编辑器操作之间进行转换。OT 虽然概念上更难,但最初的实现可能更简单。然而,OT 的撤销功能以其复杂性和低效率而闻名。 基本的 OT 算法涉及一个转换函数和一个控制算法,用于管理操作上下文和顺序。OT 和 CRDT 都需要仔细考虑空间和时间复杂度。当前现实世界的编辑器,如 Google Docs,主要使用基于 OT 的解决方案,但对这两种方法的研究仍在继续。作者强调 OT 资源匮乏,并鼓励进一步探索相关论文和资源。

一个黑客新闻的讨论围绕着一篇提供操作转换(OT)实用介绍的博客文章,OT是一种协作编辑技术。核心争论在于OT和无冲突复制数据类型(CRDT)之间的关系。 一位关键评论员澄清说,根本区别不在于ID与位置,而在于系统*是否必须*在点对点(P2P)环境中工作。CRDT由P2P功能定义,所有CRDT也是OT,反之则不然。OT可以基于ID,而CRDT不一定需要ID。 另一位用户分享了一个相关的理论,称为“坍缩时间机器”,而其他人则称赞了博客的设计和排版,指出作者甚至创建了一种自定义字体。最后一条评论质疑了博客关于OT撤销比CRDT撤销更复杂的说法。

## 大型 HTML 文档:摘要 虽然大多数 HTML 文档都很小,但有些网站却会加载数兆字节的 HTML,这通常不是由于内容过多,而是由于嵌入的资源。常见的罪魁祸首包括 **Base64 编码的图片和字体**,它们消除了单独的请求,但会妨碍缓存并可能导致加载优先级错误。**内联 CSS**,通常包含背景图片,以及深度嵌套的选择器也会显著增加文件大小。 现代 JavaScript 应用程序会加剧这个问题,因为存在 **水合状态**——嵌入在 HTML 中的数据,用于在无需额外 API 调用即可启用客户端交互。这种状态可能会变得很大,尤其是在包含大量数据(如产品列表和图片)的 JSON 数据中,甚至嵌套在其他 JSON 中!其他原因包括大型脚本、Figma 元数据和大型巨型菜单。 大型 HTML 会通过增加下载和解析时间,并阻止有效缓存来影响页面速度。虽然快速连接可以缓解一些问题,但仍然可能导致渲染延迟。虽然不总是关键问题,但识别和解决不必要的大型 HTML(可能通过 CI 构建检查)可以带来快速的性能改进。GZIP/Brotli 压缩至关重要,并且应考虑避免嵌入像图片这样的资源。

一个 Hacker News 的讨论围绕着 perfplanet.com 的一篇文章,探讨了处理大型 HTML 文档和网页性能的技术——具体来说,它似乎是第 17 届年度网页性能 Advent Calendar 的一部分。 用户们讨论了将小型 CSS 和脚本直接嵌入 HTML 以方便原型设计,并指出当这些文件变大时,需要分离成独立文件的权衡。一个关键点是 SVG 样式的困难,尤其是在用作背景图像时,尽管在某些情况下可以使用 CSS 定位其中的 ID。 perfplanet Advent Calendar 的维护者 ssttoo 确认了它的持续进行,并欢迎今年的投稿。这次对话突出了实用的网页开发流程以及在保持灵活性的同时优化性能的挑战。

本文详细介绍了 GitHub 仓库 “farant/rhubarb”。这是一个公开的个人项目,拥有 1 个星标,没有分叉。该仓库包含大量的 C 代码(97.8%),以及少量的 Objective-C 和其他语言的代码。 项目结构包括命令、数据、文档、剧集、头文件、库、项目规范、工具和 Vim 配置目录。关键文件包括 README.md、CLAUDE.md、INTENTIONS.md,以及多个以 SABAW 编号的 markdown 文件,表明该项目可能具有迭代或实验性质。 仓库中存在用于编译库、Sputnik 和测试的脚本。它还包含与 UI(“rhubarb-ui.md”)和图形文件浏览器相关的文件。目前,没有发布版本或已发布的软件包。在检索文档时,仓库出现加载错误。

一位开发者在Hacker News分享了“Rhubarb”项目,该项目使用**零依赖**构建C89库,起因是最近的供应链问题。独特的亮点是什么?代码完全用**拉丁语**编写! 作者使用C预处理器定义来翻译关键字(例如,4096 变为 MMMMXCVI),并包含拉丁语错误信息和注释。虽然承认拉丁语方面很大程度上是为了娱乐,但开发者强调了通过编写自己的标准库来拥有整个软件堆栈的价值——灵感来自Eskil Steenberg的作品。 评论者对此感到着迷,回忆起80年代用希腊语进行的类似实验,并指出该项目“疯狂”但令人愉悦的特性。作者还维护着另一个项目Aquinas OS,并包含了一些有趣的文件,如“RELAX.md”、“SABAW1.md”和“CLAUDE.md”,详细介绍了对Claude等AI模型的实验。

必须启用 JavaScript 才能使用 Notion。请启用 JavaScript 以继续。

## Hacker News 上关于 AI 生成字体的讨论 最近一篇 Hacker News 帖子展示了一款使用 Nano Banana 创建的 AI 生成字体,引发了关于 AI 在排版领域的新颖性和影响的活跃讨论。尽管被宣传为“世界第一”,评论员很快指出了该领域的先前工作,包括 2024 年 6 月的 Python 脚本,以及 tom7 和 gwern 等人早在 2021 年的项目。 对话扩展到字体设计的挑战,一位用户建议 AI 在尝试创作之前应该“玩转”排版规则。许多用户尝试了链接的工具,发现即使对于设计经验有限的人来说,它也令人惊讶地易于上手。 讨论的很大一部分集中在版权问题上。美国法律并不保护字体设计本身,只保护字体文件作为软件。关于 AI 模型本身的版权能力也产生了进一步的争论,涉及转化性作品与机械性编译的论点。AI 和版权相关的潜在法律纠纷被强调,尤其是在模型训练方面。 最终,尽管一些人认为生成的字体“很糟糕”,但该帖子点燃了人们对 AI 在创意领域不断发展的能力的兴趣。

## EmacsConf 2025:总结 EmacsConf 2025,一个致力于GNU Emacs和Emacs Lisp的在线会议,将于2025年12月6日和7日举行。本次会议继续致力于自由软件,使用完全自由的软件基础设施进行直播和运营。 EmacsConf 欢迎社区参与,帮助本次活动取得成功!感兴趣的人士可以贡献并传播信息。 有关讨论,请加入公开的`emacsconf-discuss`或组织`emacsconf-org`邮件列表。公开联系组织者请发送邮件至`[email protected]`,私下联系请发送邮件至`[email protected]`。你也可以在Libera.Chat IRC的`#emacsconf`频道与社区联系,可以通过IRC客户端或访问[chat.emacsconf.org](chat.emacsconf.org)进行连接。

## EmacsConf 2025 - Hacker News 讨论总结 一个 Hacker News 帖子讨论了即将到来的 EmacsConf 2025 会议。与会者和长期关注者都在赞扬组织者 Amin 和 Sacha 继续举办活动。会议安排在周末,这使得一些人更容易参加。 讨论延伸到 Emacs 与 Lem 等替代编辑器之间的优劣,Lem 是用 Common Lisp 构建的。一些用户强调了 Lem 的潜力,因为 CL 是一种通用语言,与被认为是一种较弱的 Lisp 方言的 Elisp 形成对比。 对话的很大一部分围绕着对自由软件基金会 (FSF) 的批评,一位用户表达了对其教条主义和实践的强烈负面意见。 还有关于 Emacs 社区对新技术的抵制,并将过去对 tree-sitter 等工具的怀疑与当前的 AI 辩论进行类比。

Ecosia,这家非营利搜索引擎,正在推出新的AI驱动功能——**概述 (Overviews)** 和 **AI搜索 (AI Search)**,旨在提供有帮助、保护隐私且对环境负责的服务。概述在搜索结果顶部提供快速、有引用的摘要,而AI搜索则提供交互式聊天体验,甚至提供环保提示。 与其它科技公司不同,Ecosia优先考虑可持续性。他们使用更小、更高效的AI模型,避免耗能的功能,并产生比其AI消耗更多的可再生能源——投资1800万欧元用于太阳能发电厂等项目。 重要的是,Ecosia倡导用户隐私,收集最少的数据,并遵守严格的GDPR法规。他们构建了自己的欧洲搜索索引,以获得更大的控制权和透明度。Ecosia的方法表明,AI可以造福人类*和*地球,专注于一个智能且友好的未来。他们欢迎用户反馈,以不断改进其AI产品。

## Ecosia推出“最绿色AI”搜索——但真的是吗? Ecosia正在推广其新的AI驱动搜索,声称它是“最绿色AI”。这引发了争论,许多人指出内在的矛盾——“最绿色AI是不使用AI”。Ecosia认为他们是在满足对AI的需求的同时努力实现环保,而不是消除这项技术。 讨论迅速集中在AI的实际环境影响上。一些评论员驳斥了AI本质上是有害的观点,指出AI的推理(使用AI)消耗的能量相对较少——与几秒钟的Netflix流媒体相当——并且通常比写作和插图等任务的人力劳动更环保。 然而,人们仍然担心AI模型的能源密集型*训练*以及AI生态系统的更广泛的资源消耗。一些人批评Ecosia的方法是“漂绿”,而另一些人则质疑收益是否大于成本。Ecosia使用OpenAI的模型,而不是独立训练的模型,这引发了人们对他们控制和可持续努力程度的质疑。最终,这场对话凸显了技术进步与环境责任之间的复杂关系。

## 阿里巴巴的Qwen3-VL:强大的开源多模态模型 阿里巴巴发布了一份技术报告,详细介绍了其新的开源多模态模型Qwen3-VL,展示了在处理图像、视频和文本方面的显著进步。该模型以Apache 2.0许可提供开放权重,在视觉相关任务中表现出色,尤其是在**基于图像的数学**方面,在MathVista和MathVision等基准测试中超越了Gemini 2.5 Pro和GPT-5等竞争对手。 Qwen3-VL展现了处理长篇内容的卓越能力,能够处理两小时的视频或数百页的文档,其**上下文窗口为256,000个token**——即使在较长的视频中也能准确识别特定的帧。它还在**文档理解(DocVQA)**和**39种语言的OCR**方面表现出强大的性能。 关键改进包括用于更好处理长视频的“交错MRoPE”、用于访问详细视觉信息的“DeepStack”以及简化的时间戳系统。Qwen3-VL在万亿个token上进行训练,并非没有局限性,在通用推理和视频问答方面落后于其他模型。然而,其开源性质和强大的专业能力使其能够加速多模态人工智能的进一步发展。

## Qwen3-VL:强大的视频理解与监控担忧 Qwen3-VL是一种新型AI模型,能够对长视频(最长可达两小时)进行详细分析,并以惊人的准确度识别特定细节和时刻。用户正在探索其潜力,例如自动标记视频素材以便轻松搜索(例如,找到特定时间戳的“奔跑的马”),甚至通过OCR解析PDF文件。虽然功能强大,但在OpenRouter等平台上运行Qwen3-VL可能不可靠,但在本地使用Ollama等工具时表现良好。 讨论强调了该模型在视觉任务方面的优势,但也指出了其局限性——在GUI自动化等需要精确像素坐标的操作方面表现挣扎。一个主要担忧是其在监控方面的潜在滥用,考虑到其能力以及与中国政府有关联的公司之间的联系,这与人们对数据收集和隐私的现有担忧相呼应。许多评论员指出,类似的技术已经使用了多年,引发了对当前政府监控技术水平的质疑。

“Invest America”是一项新的、两党支持的倡议,承诺投入62.5亿美元,为18岁以下的每个美国儿童提供税收优惠的投资账户。从2025年1月1日起,美国财政部将自动向每个新生儿的账户贡献1000美元,为其提供重要的财务起步。 迈克尔和苏珊·戴尔基金会将进一步加强该项目,额外投入62.5亿美元,为2500万个账户提供每账户250美元的资金——优先考虑在2025年1月1日之前出生且年龄在10岁以下的儿童。 这些账户旨在随着市场回报而增长,并在18岁时可用于教育、培训、购房或储蓄。 “Invest America”旨在通过集体行动促进财务稳定和机会,鼓励家庭、雇主(如戴尔科技匹配员工贡献)和社区的贡献。该倡议强调投资于儿童是建设更美好未来的最有效途径。

## 戴尔对儿童未来的62.5亿美元投资 戴尔承诺投资62.5亿美元,为2500万儿童建立投资账户,旨在提供“财务起步”。最初的存款为每个儿童250美元,计划额外增加1000美元,来自美国财政部,用于2025年1月之后出生的婴儿。讨论的重点在于超越金钱价值的影响。 许多评论员强调了培养金融素养和鼓励终身储蓄习惯的潜力,特别是对于那些之前没有投资账户的人。然而,也存在怀疑论,一些人认为金额太小,无法产生重大影响,并质疑依赖亿万富翁的慈善事业,而不是像财富税或改善社会项目这样的系统性解决方案。 一个反复出现的主题是,当更广泛的社会问题,如可负担住房和财富不平等仍然没有得到解决时,是否应该庆祝这种慷慨。另一些人指出,即使是适度的收益,以及激励进一步捐款的可能性。这项倡议引发了关于私人财富与政府项目在解决社会需求方面作用的辩论。

## Delty:构建AI Staff Engineer Delty是一家由前谷歌(包括YouTube)工程领导人创立的初创公司,他们正在开发一款“AI Staff Engineer”——一种对团队现有代码库和系统有深刻理解的AI工具。与简单的代码生成器不同,Delty协助处理复杂的架构决策,并使AI编码代理能够在真实的系统环境中运行。 他们正在寻找一位具有3年以上经验的全栈工程师,尤其是在AI/ML集成方面(LLM、数据管道等)。该职位涉及构建和演进产品模块,做出关键的架构选择,并与联合创始人紧密合作。 Delty提供高影响力的环境、快速的成长潜力、向经验丰富的工程师学习的机会,以及在AI与企业级软件开发交叉领域解决具有挑战性的问题的机会。他们重视责任感、迭代和长远思考。

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