``` npm install @openfuseio/sdk import { OpenfuseCloud } from '@openfuseio/sdk'; const openfuse = new OpenfuseCloud(...); const customer = await openfuse.breaker('stripe').protect( () => stripe.customers.retrieve(customerId) // 正常调用 Stripe ); // 一个断路器。所有服务器同步。 这就是你所需的所有代码。 阈值、恢复和同步由仪表盘管理。 ```
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罗德里戈，一名分布式系统工程师，介绍了Openfuse (openfuse.io)，一个集中式熔断器系统，旨在解决传统按实例熔断器库（如Resilience4j和Polly）的局限性。他观察到，各个服务实例通常独立地响应故障，导致对故障依赖项的持续负载和级联问题。
Openfuse 聚合了整个服务集群的故障数据，并基于全局视角做出熔断决策。这确保了所有实例同时做出反应，防止了浪费的请求。它通过最少的代码集成，并提供了一个中心仪表板来监控熔断器状态和手动控制熔断器——在维护期间打开它们，或在修复后关闭它们——而无需部署。
定价从免费版本开始，扩展到每月99美元，适用于大多数团队。罗德里戈正在寻求那些具有生产故障场景经验的人的反馈，以进一步完善产品。有人提出了一个问题，关于当*使用它的服务*宕机时，Openfuse的行为。
Electrobun 是一个使用 TypeScript 构建的新桌面应用框架，旨在解决作者在使用 Electron 和 Tauri 等现有解决方案时遇到的问题。在多年构建 Web 规模应用之后，创建者希望回归桌面应用开发的“黄金时代”，发现当前工具对于持续交付和更新来说过于繁琐。 Electrobun 专注于速度、小型打包尺寸和跨平台兼容性（macOS、Windows、Ubuntu）。它自动化安装包创建、自动更新（使用 Zig 优化的差异补丁系统），并利用 Bun 的 FFI 以提高效率。 该框架提供全面的功能——窗口控制、菜单、webview 以及强大的工具——旨在提供卓越的“进程外 iframe”（OOPIF）体验。作者已经使用 Electrobun 重写了他们的项目 co(lab)，现在专注于发展社区并支持开发者构建雄心勃勃的桌面应用程序。
Electrobun 是一个用于使用 TypeScript 和 Bun 构建快速、小型且跨平台桌面应用程序的新框架。一位开发者报告称，使用 Electrobun 完成 macOS 应用程序的时间比使用 Tauri 缩短了 70%，赞扬了它的生产力和清晰的 API。
主要特性包括使用类型化 RPC 轻松操作 webview，内置打包、代码签名和公证功能。开发通过单个命令实现热模块替换 (HMR)，并且控制台日志直接输出到终端。Electrobun 还拥有一个高效的更新机制，使用 BSDiff 和 Zig，从而实现小的更新尺寸。
早期采用者，包括游戏开发者，正在尝试将 Electrobun 作为 Electron 的潜在替代方案，尤其是在独立游戏开发方面。 许多评论者对它专注于 TypeScript 以及与 Electron 和 Tauri 相比更精简的方法表示兴奋。
## 欧洲的人工智能挑战：生产力提升与不均衡分配 欧洲在全球人工智能竞赛中面临十字路口。虽然在人工智能研究和工业能力方面具有优势，但在技术发展上落后于美国和中国。最近的研究既带来了乐观——潜在的生产力提升——也提出了关于技能差距和不平等加剧的警告。 对超过12,000家欧洲企业的新研究表明，采用人工智能后，平均劳动生产力提高了4%，*没有*立即出现工作岗位流失——表明人工智能目前是*增强*而非取代工人。然而，这些收益并非平均分配。大型企业比小型企业受益更多，并且至关重要的是，对软件、数据基础设施和*特别是*员工培训的配套投资对于释放人工智能的全部潜力至关重要。 该研究强调了一个悖论：欧洲的人工智能采用率与美国总体水平相当，但在金融发达（例如瑞典、荷兰）和欠发达（例如罗马尼亚、保加利亚）欧盟国家之间存在显著差异。政策制定者必须专注于促进金融市场以支持小型企业，激励配套投资，并优先发展“融合技能”培训，以确保包容性增长并防止人工智能加剧现有的经济差距。持续监测人工智能对劳动力市场的影响至关重要。
一场 Hacker News 的讨论围绕着 CEPR.org 上的一篇文章，该文章考察了人工智能对欧洲生产力和就业的影响。一位评论员提出的关键观点是，人工智能可能*恢复*因有效网络搜索的衰落而损失的生产力——此前因搜索引擎优化和赞助结果而受阻。他们认为，人工智能助手现在可以直接回答问题，绕过了令人沮丧的在线“研究”。
另一位评论员讽刺性地赞扬人工智能的好处，声称 2022 年后欧盟经济得到了显著改善，并链接到世界经济论坛的一篇文章，似乎突显了对人工智能的偏颇立场。
简短的交流表明，人们正在争论人工智能是否代表着真正的进步，或者是一种可能被歪曲的叙述，并对信息获取和经济现实表示担忧。
## 步骤 3.5 Flash：快速且易于访问的语言模型
步骤 3.5 Flash 是一种 1960 亿参数的语言模型，专为速度和高效推理而设计，每个 token 仅激活 110 亿参数。它通过 **稀疏混合专家 (MoE)** 架构和 **混合注意力机制** 实现这一点，该机制结合了滑动窗口注意力 (SWA) 和全注意力，并针对 **推测解码** 进行了优化——并行预测和验证多个 token。
主要创新包括增加 SWA 层中的查询头数量，以增强表示而无需增加成本，以及 **头部门控注意力** 以实现数值稳定性。这在 NVIDIA Hopper GPU 上可实现高达每秒 350 个 token 的解码吞吐量。
重要的是，步骤 3.5 Flash 专为 **本地部署** 而设计，可在 Apple M4 Max 和 NVIDIA DGX Spark 等硬件上运行。它提供 INT4/INT8 量化格式，即使在边缘设备上也能实现 256K 上下文窗口。
一种新颖的 **强化学习 (RL) 框架**，利用 **Metropolis Independence Sampling Filtered Policy Optimization (MIS-PO)**，确保了推理能力的稳定且可扩展的训练，解决了训练-推理不匹配和脱离策略漂移的问题。这使得在数学、编码和工具使用等领域实现持续自我改进成为可能。
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Step 3.5 Flash：足够快到可以思考。足够可靠到可以行动 (stepfun.com)
7 分，kristianp 发表于 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论 帮助
wmf 发表于 26 分钟前 | 下一个 [–]
反向 x 轴确实令人困惑。回复
kristianp 发表于 1 小时前 | 上一个 [–]
最近的模型发布于几周前。“专家混合 (MoE) 架构，它每次处理一个 token 时仅激活 196B 参数中的 11B”。 在更多基准测试中胜过 Kimi K2.5 和 GLM 4.7。编辑：有 4 位量化版本可以在像 GB10 [1]、AI Max+ 395 或 mac studio 这样的 128GB 机器上运行。[1] https://forums.developer.nvidia.com/t/running-step-3-5-flash...回复
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Anthropic 正式禁止使用订阅授权用于第三方用途。
Anthropic officially bans using subscription auth for third party use
6 小时前
## Claude Code：法律与合规摘要
本文档概述了使用Claude Code的法律和合规方面。您的使用受**商业条款**（团队、企业、Claude API）或**消费者服务条款**（免费、Pro、Max）管辖，具体取决于您的计划。现有的商业协议适用于Claude Code的使用，除非另有约定。
**合规性：** 对于已激活业务伙伴协议（BAA）和零数据保留（ZDR）的客户，BAA扩展到Claude Code的使用。所有使用还受Anthropic **使用政策**约束。
**身份验证至关重要：** 免费、Pro和Max计划仅对Claude Code和Claude.ai使用OAuth – 在其他地方使用这些令牌是被禁止的。使用Agent SDK或通过API构建的开发者*必须*使用API密钥。第三方开发者不能通过这些计划提供Claude.ai登录。
**安全性：** Anthropic优先考虑信任和安全，Trust Center & Transparency Hub中提供相关资源。应通过HackerOne报告安全漏洞。
## Claude OAuth 禁用总结
Anthropic 明确禁止在第三方应用程序中使用 Claude 免费、专业和 Max 计划的 OAuth 令牌。这意味着开发者**不能**允许用户使用他们的 Claude 凭据登录到他们的应用程序。该公司明确表示这违反了他们的服务条款。
即使开发者没有使用他们*自己的*帐户进行转售，而是允许用户通过 OAuth 连接，此限制也适用。Anthropic 倾向于开发者使用按令牌使用量计费的 API 密钥，或云提供商集成。
此举似乎直接针对像 OpenClaw 和 OpenCode 这样的项目，这些项目之前利用了 OAuth 登录。虽然像伪造请求这样的解决方法是可能的，但 Anthropic 保留执行禁令的权利，并且可能会在没有警告的情况下这样做。其他 LLM 提供商，如 OpenAI (ChatGPT)，*允许* OAuth 连接，而 Gemini 则不允许。
## Respectlytics：注重隐私的移动分析
Respectlytics 是一款自托管的移动分析服务器，其核心设计原则是隐私保护——通过最小化数据收集来优先考虑*规避回报* (ROA)。它仅存储每个事件的 5 个必要字段：`event_name`、轮换的 `session_id`（仅在 RAM 中，每 2 小时刷新一次）、`timestamp`、`platform` 和近似 `country`（从 IP 推断得出，并立即丢弃）。**不保留任何个人数据、用户 ID、设备 ID 或精确的位置数据。**
该服务器易于使用 Docker 或 Python/PostgreSQL 环境部署。提供快速入门指南，以及全面的 API（包含事件摄取、摘要和漏斗分析端点）和 SDK。
主要功能包括基于会话的分析、严格的数据限制以及可选的 GeoIP 集成（使用 MaxMind）。数据保留时间可通过 `purge_old_events` 命令进行配置。
Respectlytics 采用 AGPL-3.0 许可，鼓励开放贡献。对于不兼容的使用场景，提供商业许可。还提供完全托管的云版本。**请咨询法律顾问，以确保符合相关的隐私法规。**
## Respectlytics：注重隐私的移动分析
开发者 cesncn 发布了 Respectlytics，这是一款以隐私为核心原则构建的开源移动分析解决方案。由于对现有 SDK 隐藏的数据收集行为和可疑的合规声明感到沮丧，Respectlytics 优先考虑数据最小化。
与竞争对手不同，Respectlytics 每次事件只收集五个数据点：事件名称、会话 ID、时间戳、平台和国家/地区——在国家/地区查询后立即丢弃 IP 地址。它积极*阻止*收集敏感标识符，如设备 ID 和广告追踪器。
该项目包括 Swift、Flutter、React Native 和 Kotlin 的 SDK（MIT 许可）以及一个可自我托管的分析服务器（Django + PostgreSQL，AGPL-3.0），可使用 Docker 轻松部署。 社区版也提供托管 SaaS 选项，没有限制。
开发者欢迎反馈，特别是关于在 API 级别拒绝不需要的数据以实现最大透明度的决定。
十五年来，英伟达一直有策略地限制消费级GPU的双精度（FP64）性能，使其与企业级GPU相比存在明显市场划分。虽然消费级显卡的FP32性能大幅提升（从2010年到2025年增长了77.63倍），但FP64仅提升了9.65倍，性能差距持续扩大——目前RTX 5090上为64:1。
这种差异并非技术限制，而是一种刻意的商业策略，因为FP64对于高性能计算至关重要，但对于游戏等典型的消费者任务来说并不必要。然而，人工智能的兴起正在打破这种模式。人工智能训练通常*更喜欢*较低的精度（FP16、BF16），这使得消费级GPU在计算工作负载方面出乎意料地强大。
现在，英伟达正在转变重点。随着FP64仿真技术（使用FP32甚至FP8张量核心）变得可行，并且人工智能推动了对低精度计算的需求，该公司最新的企业级GPU（如B300）正在*减少*专用的FP64硬件，转而采用更高效的人工智能核心。这代表着一种逆转——企业级硬件采用了以前与消费级显卡相关的限制——并预示着FP64将越来越多地通过仿真实现，潜在地模糊了消费级和企业级芯片之间的界限，低精度浮点数将成为新的分界因素。
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15年FP64分段，以及为什么Blackwell Ultra打破了模式 (nicolasdickenmann.com)
9点 由 fp64enjoyer 1小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 讨论 帮助
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Mojang 正在将《我的世界：Java 版》的渲染从 OpenGL 过渡到 Vulkan，作为“鲜活视觉效果”更新的一部分，承诺带来视觉增强和性能提升。这一重大改变旨在利用现代特性，并保持与包括 macOS（通过翻译层）和 Linux 在内的 PC 操作系统兼容。
此次切换将要求模组制作者更新他们的作品，放弃 OpenGL，Mojang 鼓励提前准备并利用现有的渲染 API 以简化过渡。虽然缺乏 Vulkan 支持的旧硬件可能会变得不兼容，但 Vulkan 具有广泛的 GPU 支持。
玩家不会立即被强制切换；Mojang 计划今夏在开发快照中发布 Vulkan 和 OpenGL 并存的版本，允许在两者之间切换。最终，一旦 Vulkan 稳定且性能良好，OpenGL 将被移除。此次更新代表了《我的世界：Java 版》未来发展的重要一步。
## Minecraft Java 版将切换至 Vulkan
据 gamingonlinux.com 报道，Minecraft Java 版正在从 OpenGL 过渡到 Vulkan。考虑到该游戏仅专注于桌面平台，此举被认为是明智的，可以避免在移动平台上使用不稳定 Vulkan 驱动程序可能出现的问题。
Hacker News 上的讨论指出，微软的这一转变令人惊讶，微软最近开始采用 Khronos 标准，例如 SPIR-V 用于着色器编译，从而改善了与 Vulkan 和 DirectX 的互操作性。
一个主要担忧是潜在的着色器编译延迟，这是 Vulkan 的常见问题。然而，评论员认为 Minecraft 相对简单的体素渲染风格可能会减轻这些问题。有人开玩笑说，未来有可能使用 Nanite 和 Lumen 在 Unreal Engine 5 中重建游戏。
## HM 与双向类型系统：为你的语言提出的错误问题 关于 Hindley-Milner (HM) 和双向 (Bidir) 类型系统的争论，常常被框定为二选一的选择，但这是一种错误的二分法。核心问题不是 *选择哪个* 系统，而是 *你的语言是否需要泛型*。 泛型需要合一——推断和求解类型变量的过程（例如 Rust 中的 `Vec<T>`）。HM 本质上包含合一。然而，双向类型系统并不局限于缺乏合一；它 *支持* 合一，使其成为 HM 的超集。你可以实现一个带有或不带有合一的双向系统，提供灵活性。 如果没有泛型，一个更简单的依赖于类型注解的双向系统就足够了，尤其是在学习练习或领域特定语言 (DSL) 中，在这些情况下，最小化复杂性是关键。然而，对于通用语言，泛型越来越被认为是必不可少的，从而推动了对合一的需求。 最终，双向类型系统提供了一种更具适应性的方法。选择它并不会排除合一，并且允许你根据语言的特定需求定制系统——无论是一个功能齐全的泛型语言，还是一个精简的、注重注解的 DSL。
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如何选择 Hindley-Milner 和双向类型 (thunderseethe.dev)
9 分，thunderseethe 发表于 1 小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 讨论 帮助
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## 486.713通往罗马的路线：摘要
“486.713通往罗马的路线”是一个数据可视化项目，通过大规模的移动模式来研究“殊途同归”的说法。该项目利用路由算法和OpenStreetMap数据与GraphHopper，绘制了从各个地点到罗马的大量可能路线。
结果以大尺寸lambda打印（120厘米 x 80厘米）和交互式网络地图的形式呈现，提供详细信息和“探索”应用程序。这些可视化展示了道路基础设施如何反映地理、政治和区域背景。 除了罗马，该项目还扩展到分析东京、柏林和旧金山等城市的城市流动“指纹”和“街道DNA”，从而深入了解独特的城市结构。 最终，它将数据艺术和信息可视化巧妙地结合在一起。
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通往罗马的道路 (2015) (benedikt-gross.de)
5 分，由 robin_reala 1小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论 帮助
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