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Hacker News 新闻 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录 展示 HN: Fuzzy Studio – 为视频/摄像头应用实时效果 (ulyssepence.com) 11 分，由 ulyssepence 1 小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论背景故事：我过去几年一直在业余时间学习计算机图形学，并从扭曲和拉伸图像/视频中获得了很多乐趣。我希望你也能通过 Fuzzy Studio 获得一些乐趣！尝试将效果应用到你的摄像头！我和我的室友用奇怪的效果做鬼脸，笑了很多！没有任何内容发送到服务器；一切都在浏览器中完成！真是太神奇了。我只在 macOS 上测试过……如果你的浏览器/操作系统尚未支持，请见谅。
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## Rust 标准库现在可以在 GPU 上运行——VectorWare 的突破 VectorWare 取得了一项重要里程碑：使 Rust 的标准库 (`std`) 能够原生在 GPU 上运行。传统上，在 Rust 中进行 GPU 编程需要放弃使用 `std`，因为 GPU 上缺乏操作系统。这限制了代码重用和开发者体验。然而，像 NVIDIA 的 GPUDirect 以及 CPU 和 GPU 架构的融合等进步，现在使得 `std` 支持成为可能。 VectorWare 的解决方案利用了一个定制的“hostcall”框架——本质上是 GPU 和 CPU 之间的远程过程调用——来实现 `std` API。这使得现有的 Rust 代码只需进行少量修改即可在 GPU 上运行。虽然有些调用在 CPU 上处理，但目标是为开发者提供无缝的体验。 这项突破解锁了更大范围的 GPU 应用程序，并通过利用广泛的 Rust 生态系统显著提高了开发者效率。VectorWare 正在准备开源他们的工作，并与 Rust 社区合作将这些更改上游，探索长期可持续性的最佳抽象边界。最终，VectorWare 旨在将 GPU *带到* Rust，而不仅仅是将 Rust *带到* GPU，并计划在未来扩展对其他语言的支持。
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Rust 标准库在 GPU 上 (vectorware.com)
17 分，justaboutanyone 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
nu11ptr 15 分钟前 [–]
我觉得标题有点误导。我认为应该说“从 GPU 使用 Rust 标准库”。标准库代码不在 GPU 上执行，它只是一个远程函数调用，在 CPU 上执行，然后返回响应。非常巧妙，但与标题暗示的在 GPU 上执行本身不同。回复
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两名加密货币窃贼因财富纠纷，意外揭露了从美国政府加密货币钱包中盗取的9000万美元。在一次屏幕共享会话中，为了证明财务实力，一名名为“Lick”的窃贼不慎暴露了一个与被盗资金相关的钱包地址——其中包括之前由加密侦探zachxbt调查的2000万美元盗窃案。 Zachxbt 确认“Lick”为约翰·达吉塔（John Daghita），他是Command Services & Support (CMDSS) 所有者迪恩·达吉塔（Dean Daghita）的儿子。CMDSS *目前* 与美国法警署签订合同，负责管理查封的加密资产。 消息传出后，达吉塔父子和CMDSS都试图清除他们的在线足迹。 “Lick”随后以发送少量被盗加密货币给zachxbt作为嘲讽。CMDSS 将自己定位为美国政府机构值得信赖的关键服务提供商，这引发了对安全性和潜在利益冲突的严重质疑。
一名政府承包商的儿子被指控盗取价值9000万美元的加密货币，这些加密货币此前已被美国政府查封。据报道，该人士正在嘲弄调查人员，甚至向他们发送了被盗资金中的少量金额。
Hacker News上的讨论指出政府承包可能存在系统性问题，评论员指出存在雇用“有关系”人员的模式，以及潜在的利益冲突（例如国会议员对办公楼的租赁）。
许多人认为，这名儿子及其父亲，其职业生涯可能受到威胁，都将面临严重后果。然而，一些人愤世嫉俗地认为，赦免的可能性更大，特别是如果做出大量政治捐款。一位评论员将此事件描述为利用政府为个人牟利，实际上是将报复外包。更多细节可以在评论中链接的《Bitcoin Magazine》文章中找到。
## Catlang：一种编译为SQL的编程语言 作者最近创建了一种名为“catlang”的编程语言，其编译器输出一个单一的、巨大的SQL `SELECT` 语句。这并非旨在创建一种新的查询语言，而是一种有趣的方式来测试一个编译器，该编译器具有基于抽象范畴论的中间语言。 一个简单的例子展示了一个返回100的函数，通过类似循环的结构实现，并被反糖成复杂的范畴运算。这种中间语言利用了诸如恒等、复合、积、余积和 `cochoice` 原语来实现循环等概念。变量名在反糖过程中被消除，从而简化了后端目标。 编译为SQL涉及用相应的SQL结构来表示范畴运算——嵌套查询用于复合，`CROSS JOIN` 用于积，`UNION` 用于余积，递归CTE用于循环。为了从递归CTE中提取最终结果，使用了涉及 `clock_timestamp()` 的解决方法。 作者设想未来的开发包括一个编译*到* catlang的脑洞语言解释器，可能能够实现在postgres内部运行postgres。该项目灵感来自Haskell的箭头语法和编程语言的范畴基础，旨在探索无传统函数应用的编程方式。代码可在GitHub上找到。
一个 Hacker News 的讨论强调了将抽象数据结构转化为实际 SQL 查询的挑战。“Arrows to Arrows, Categories to Queries” 这篇文章探讨了使用范畴论概念进行查询生成，但评论者指出其局限性。
具体来说，使用“箭头”——一个函数式编程概念——被证明很困难，因为它需要在查询系统中嵌入 Haskell 函数，这通常不可行。一位评论者建议了一种有用的调试技巧：将复杂的子查询展开成一系列公共表表达式 (CTEs)。这种方法提高了可读性，并且可以通过命名每个操作来轻松检查中间结果。
这次对话强调，虽然优雅的理论方法很有吸引力，但实际实现通常需要在调试和易用性方面做出妥协，尤其是在处理 SQL 的复杂性时。
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苏格兰哈吉斯的历史 (2019) (historytoday.com)
22 分，Petiver 发表于 6 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 3 条评论
mirawelner 发表于 1 小时前 | 下一个 [–]
我来 HackerNews 就是为了看这类内容回复
canadiantim 发表于 59 分钟前 | 上一个 | 下一个 [–]
实际上非常好吃，配上啤酒
gnabgib 发表于 6 小时前 | 上一个 [–]
(2019) 也许在罗伯特·彭斯诞辰（1月25日）那天更好？ (25 分，2022，6 条评论) https://news.ycombinator.com/item?id=30080881 回复
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一位开发者通过[tambo.co](https://tambo.co)将大型语言模型（LLM）整合到经典文本冒险游戏Zork中，从而使其重获新生。该项目解决了Zork长期以来存在的痛点——对玩家输入理解有限的问题——通过使用LLM将自然语言指令翻译成游戏可识别的操作。
用户现在可以自由输入，甚至可以输入复杂的、多步骤的指令，例如“探索所有房间”，LLM会处理翻译和执行。这极大地改善了游戏的可访问性和流畅性。
评论员指出该项目成功克服了原始游戏的局限性，并提出了潜在的扩展方向，包括图像整合以及使用LLM来*创建*新的文本冒险游戏。一个相关的项目，用文本解析器包装“Lone Wolf”游戏书，也被提及，这表明人们长期以来对弥合自然语言和互动小说之间的差距充满兴趣。
## 时间台模拟器：同步您的无线电控制时钟 时间台模拟器是一个基于浏览器的工具，可以将您的手机或平板电脑变成低频无线电发射器，让您即使在没有实时信号的情况下也能同步无线电控制（“原子”）时钟和手表。它使用网络时间模拟五个主要的时间信号台（中国、德国、日本、英国、美国），并考虑夏令时和闰秒。 该模拟器通过生成特定的音频波形来模仿真实的无线电时间信号广播，依靠设备的扬声器产生短距离无线电传输。它需要支持 WebAssembly 的浏览器和一个 PCM 兼容的 DAC（2019 年以后大多数设备，*不包括* iOS 上的 Safari 和 Android 上的 Firefox 的当前版本）。 要使用它，请选择合适的时间台，将您的时钟置于同步模式，并将设备的扬声器放置在时钟天线附近。通常需要尝试不同的音量和位置。**警告：**生成的音频虽然通常听不见，但可能足够大到造成听力损伤 – *请使用可视化的音量指示器！* 地址：[https://timestation.pages.dev/](https://timestation.pages.dev/)
## 猎人：利用“LLM作为法庭”维护准确的知识 猎人旨在解决“文档腐烂”问题——代码更改导致现有文档不准确且不可靠。它通过自动更新文档来解决这个问题。猎人认识到，仅仅*找到*信息是不够的，还需要*信任*其准确性，因此采用了一种新颖的方法：“LLM作为法庭”系统。 猎人没有依赖简单的模式匹配，而是模拟了一个法律程序。一个“检察官”代理在代码更改（PR）发生时识别可能受影响的文档，并用具体证据构建案件。一个“辩护人”代理反驳此案件，质疑更新的必要性。然后，一个由独立代理组成的“陪审团”评估双方的论点，最后，“法官”做出判决并提出修改建议。 该框架利用了LLM在论证和推理方面的优势，并利用了它们在大量法律内容上的预训练。通过将任务构建为辩论，猎人比简单的评分系统能够做出更细致和可靠的判断。 初步结果显示，可以显著过滤掉不必要的更新（65%的PR，95%的标记PR），并且在需要人工审查时具有高准确性（83%）。该系统旨在主动对抗文档腐烂，确保知识保持最新和可信。
这个Hacker News讨论围绕一个项目，详情见[falconer.com](https://falconer.com)，该项目利用基于LLM的“法庭”设置来确定产品文档是否需要更新。核心思想是模拟法律程序，让LLM分别扮演检察官、辩护律师和法官，以评估提出的代码变更（PR）。
用户们争论这种方法与更传统的预测模型相比，效率和成本效益如何。虽然运行多个LLM代理会增加计算成本，但开发者认为这只适用于一小部分被标记为模棱两可的PR——即出错风险较高的PR。他们发现LLM在简单的数值评级方面表现不佳，但在构建论证方面表现出色，受益于对抗性框架。
有人担心LLM是否真正“理解”诸如“用户伤害”之类的概念，认为它们只能模仿*关于*它的论点，缺乏真正的理解。另一些人则认为，即使没有像人类一样的理解，有条理的回应也是有价值的。该项目旨在利用上下文工程和激励机制来创建客观的辩论并改进推理。
## 估算可能的国际象棋对局：一种数据科学方法
本文探讨了估算国际象棋对局数量的方法，重点关注“短”对局（在100步内结束）。由于国际象棋的巨大复杂性，直接计数是不可能的，因此作者采用了两种技术：费米问题法和克努斯路径乘积估算法。
**费米问题**涉及将估算分解为更简单的、可猜测的组成部分——每局游戏的典型步数和每步的选择数量——从而得出大约10<sup>117</sup>的初步估算。然而，这种方法依赖于主观输入。
**克努斯路径乘积估算法**提供了一种更可靠的方法。它涉及模拟对局，然后计算每个位置的合法步数的乘积。一个关键定理表明，对所有可能的对局取这个乘积的平均值，即可得到对局的总数。最初使用10,000局游戏进行模拟，估算值为10<sup>151</sup>，但具有较高的不确定性。更大的样本（1,000,000）提高了可靠性，使估算值稳定在**大约10<sup>151</sup>**。
路径乘积法即使在针对已知值的非常短的对局进行测试时，也证明了其惊人的准确性，优于简单的指数趋势估算。最终，作者提倡使用克努斯方法，因为它避免了主观猜测，直接结合了游戏规则，并通过更大的样本提高了可靠性。
## 象棋对局数量有多少？ - 摘要
一则Hacker News讨论围绕着估算可能的象棋对局数量。确定这个数字很复杂，估计值差异很大。先前的围棋研究表明，对局数量随着对局长度和分支因子（每步棋的选择）呈指数增长。围棋的估计范围从10^306到10^924。
对于象棋，一个合理的*短*对局数量估计约为10^151。然而，即使有步数限制（由于75步规则，约为17,697步），计算任意长度的对局数量仍然具有挑战性。
讨论还涉及和棋规则的影响——三次/五次重复以及50/75步规则，这些最终限制了无限对局的可能性。有趣的是，和棋规则判定的近期变化使得计算机程序更难检测和棋。参与者还指出，棋局的新颖性出现得很快，一些估计表明Lichess数据库中75%的棋局是唯一的，只出现一次。