这个模拟器演示了如何平衡机器学习训练流水线的数据流，以避免瓶颈。该流水线包含三个阶段：将数据加载到CPU内存，将其传输到GPU内存（VRAM），以及GPU执行计算。 每个阶段都有速度（吞吐量），队列具有有限的容量。关键在于，性能并非关于最大化*一个*方面，而是平衡*所有*阶段。 增加预取大小会使用更多的CPU内存，而更大的VRAM队列可以平滑数据流，但会增加VRAM的使用。更快的加载/传输只有在后续阶段能够跟上时才有效。更大的批次大小会增加整个流水线的内存压力。 本质上，如果队列已满，则减少对该阶段的输入或增加下游的处理速度。稳定的性能需要一个平衡的流水线，考虑到数据加载、传输和计算——这是理解训练瓶颈的关键一阶模型。
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Show HN: 模型训练内存模拟器 (czheo.github.io)
3 分，czheo 发表于 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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## YouTube 收入超越流媒体竞争对手
谷歌最近透露，YouTube 在 2025 年的收入超过 600 亿美元，超过了 Netflix 的 450 亿美元——这是谷歌自 2006 年收购 YouTube 以来首次公开披露 YouTube 的年度收入。该数字包括广告收入和付费订阅，如 YouTube Premium，后者目前在谷歌服务中拥有超过 3.25 亿订阅用户。
尽管 2025 年第四季度广告收入略有下降，但谷歌强调了 YouTube 的整体增长，这得益于无广告观看和订阅用户的后台播放等功能。YouTube 正在日益成为数字生活的重要组成部分，超过 70% 的国际消费者每周都在使用它。
该平台正在超越“猫咪视频”，成为电视领域的参与者——甚至从 2029 年开始举办奥斯卡颁奖典礼。然而，创作者们对谷歌的 AI 概述对他们内容流量的影响表示担忧，引发了欧洲和英国监管机构的调查。谷歌仍然致力于大力投资 AI，尽管存在这些担忧。
## YouTube巨额收入
一份最新报告显示，YouTube的收入达到600亿美元，超过了Netflix的450亿美元。这个数字包括广告和付费订阅。
Hacker News上的讨论集中在将YouTube与Netflix进行比较是否合理，一些人质疑YouTube的运营成本，因为它依赖用户生成的内容。另一些人指出，谷歌为YouTube支付的收购价格现在看起来非常精明。
虽然收入数据是公开的，但运营大规模YouTube的实际成本仍然未知，引发了人们对理解该平台盈利能力超出表面数据的兴趣。总体情绪倾向于认可YouTube是谷歌一项非常成功的收购。
## 从标准件到定制设计：物理与数字世界 历史上，物理制造和软件开发都依赖于“标准件”，因为设计成本高昂。在物理世界中，这意味着螺栓和梁；在软件中，则是库和框架。这两种方法都需要将你的设计*适应*现有组件，从而产生额外的代码和继承的复杂性。 3D打印大大降低了制造成本，使得过去过于昂贵的定制夹具和固定装置成为可能。现在，LLM（大型语言模型）正在为软件设计做同样的事情——以低廉且快速的方式生成代码。然而，与3D打印不同，LLM生成的代码不会牺牲质量；它在功能上与手工编写的代码相同。 这改变了依赖关系的计算方式。问题从“是否有为此库？”转变为“这个问题是否足够复杂，以*证明*需要依赖？” 随着定制解决方案变得容易获得，简单的包装器和过于主观的库的吸引力降低。 虽然设计现在更便宜了，但并非免费。重点转移到*理解*问题本身，而不是编码的机制。这有望带来更小、更集中的代码库——软件精确地针对其目的定制，就像没有标准组件建造的3D打印火箭一样高效。
一篇最近在Hacker News上被重点讨论的文章认为，由于现成的工具和技术，软件设计现在变得显著更便宜。然而，讨论很快转向了什么*构成*真正的软件设计。
一位评论员认为，真正的软件设计只有在产品经受住20多年的考验后才能被证明，强调了长期维护和灵活性——这些通常在快速构建的解决方案中缺乏的品质。他们还批评了过度依赖人工智能工具（“氛围编码员”）的开发者，认为他们并没有真正*设计*软件。
另一位用户反驳说这种观点过于严厉，承认现在实现高质量、灵活的设计变得容易，但质疑使用人工智能是否会将角色从设计师转变为提示词编写者。核心争论在于速度和可访问性是否等同于真正持久的软件设计。
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计算机编年史：人工智能 (1984-1998) (computerchronicles.tv)
4 分，LeoPanthera 1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
brudgers 17分钟前 [–]
几天前的Show HN，https://news.ycombinator.com/item?id=46758648 回复
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经过13年运行自托管Git服务器（更早之前使用CVS），作者决定关闭它，原因是人工智能爬虫持续不断的滥用。这些爬虫用低效的请求淹没了服务器，特别是cgit Web前端，导致性能问题，最终导致停止服务的决定。 虽然令人沮丧，但作者选择不与爬虫进行持续的斗争。幸运的是，大多数仓库已经在GitLab和GitHub等平台上有了镜像，现在这些平台是代码的主要位置。链接已更新以指向这些平台。 作者仍然维护一个自托管的Web服务器，用于静态博客（使用Jekyll构建），希望其静态特性能更好地抵抗爬取。然而，即使这个服务器也经历了一次短暂的宕机，原因是爬虫生成的404错误导致日志文件耗尽，需要进行配置修复。
最近一篇Hacker News上的帖子引发了关于网络抓取激增的讨论，一些人将其归因于人工智能。原作者详细描述了被这些抓取程序压垮的情况，导致其网站出现大量404错误。
评论者质疑人工智能是否真的负责，认为编写不良的传统抓取程序或更复杂的攻击，绕过标准的机器人检测方法，更有可能是罪魁祸首。 存在关于为什么这个问题会成为头条新闻的争论，以及对互联网因这种活动而变成“数字沙漠”的担忧。
有人提出了Cloudflare等解决方案，但许多用户报告其效果有限，即使*使用*此类服务，也因为抓取技术日益复杂，并且可能存在经济利益驱动。 一些人批评Cloudflare试图将针对这些抓取程序的保护措施货币化是一种“骗局”。 一个关键点是缺乏公开可用的日志来分析抓取程序的行为并确认其来源。
跳至主要内容 R1S R1T R2 R3 车队 Rivian 黑色文字完整品牌标识 试驾 登录 登录 Rivian 黑色文字完整品牌标识 /en-US/r2/en-CA/r2/fr-CA/r2/en-GB/r2/en-BE/r2/en-CH/r2/en-DE/r2/en-NL/r2/fr-FR/r2/fr-BE/r2/fr-CH/r2/nl-BE/r2/nl-NL/r2/de-AT/r2/de-CH/r2/de-DE/r2/it-IT/r2/it-CH/r2/es-ES/r2/sv-SE/r2/da-DK/r2
## Rivian R2 在 Hacker News 的讨论
最近 Hacker News 上出现了一场关于 Rivian 新发布的 R2 中型电动 SUV 的讨论。用户反应不一。主要的抱怨集中在 Rivian 的网站上，批评其视觉效果过于繁重，缺乏易于获取的信息。
评论员指出，R2 的物理尺寸小于特斯拉 Model Y，尽管外观看起来更大。一些人欣赏 Rivian 专注于实用的卡车功能——特别是能够轻松地将物品装入车厢的能力——这与其他电动汽车设计形成对比。
其他提出的担忧包括电动汽车制造商为了优先考虑电池使用和成本而牺牲内饰质量的趋势，即使是在价格较高的车辆上。一个指向 *InsideEVs* 原型车评测的链接也被分享。
弹珠台乐趣
Fun With Pinball
7 小时前
## 弹珠台设备演示板：摘要
一系列小型演示板被创建，用于展示机械弹珠台中各个独立元件的功能。这些板子由24V交流电（用于电磁铁/继电器）和6V交流电（用于灯泡）供电，并从中央变压器连接成链，从而实现灵活的排列和轻松的元件更换。
这些板子展示了基本设备，如**电磁铁**（驱动运动）、**继电器**（激活开关）、**爆破挡板**和**挡板**。更复杂的组件也被演示，包括**步进器**（顺序运动 – 球数、信用跟踪、得分转盘）、**投影单元**（早期信用显示）和**旋转单元**（随机功能选择）。
每个板子都包含一张说明卡和一段演示其操作的视频。该系列提供了对这些基本构建模块如何单独工作以及如何结合起来创造经典弹珠台复杂游戏玩法的深入了解。许多这些设备的专利信息也可获得。这些板子是理解机电弹珠台技术内部运作的有价值的教育工具。
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Pinball 乐趣 (funwithpinball.com)
7 分，由 jackwilsdon 2小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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## 蓝调广播幕后花絮
最近一次对圣路易斯蓝调队两场比赛幕后进行的探访，展现了现代体育广播复杂世界的一个迷人视角。这次体验与他的工程师父亲一同分享，重点关注为直播数字广播提供动力的技术——特别是SMPTE 2110移动台。
这次参观揭示了广播车内出人意料的“庄严”但高度专业的工作氛围，充满了持续的、有目的的沟通，协调着节目的各个方面。这项运营的关键是Evertz主时钟，价格高达2.5万美元，确保所有数字系统之间的精确时间同步。令人惊讶的是，工程师经常使用原子钟应用程序手动设置时钟，因为在现场活动地点可靠地访问GPS存在挑战。
虽然光纤非常普遍，但捆绑的模拟铜线在音频传输中仍然发挥着关键作用。该场馆升级的基础设施包括一个巨大的跳线板，展示了传统的XLR连接和最先进的SMPTE混合光纤/铜电缆，用于8K摄像机信号。尽管数字技术取得了进步，但保持清洁的连接仍然是一项关键挑战。
最终，这次体验突出了广播专业人员令人难以置信的团队合作和奉献精神，他们无缝地将比赛传递给观众，通常工作时间很长，并展现出令人印象深刻的专业知识。
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探索现代 SMPTE 2110 广播车 (jeffgeerling.com)
7 分，由 assimpleaspossi 发表于 1 小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 讨论
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集中式系统最初的设计是出于最好的意图，但最终还是被用来对付我们。点对点系统也会完全一样。我们如何使下一代协议更难被武器化？我们将用这个视角来研究柳树，这是一系列由公共资金支持的开源点对点协议。我们如何从过去集中式和点对点系统被滥用的方式中吸取教训，并将其应用于新设计？我们将探讨柳树为使其更难被用来对付我们而采取的一些（令人惊讶的）路径。请欣赏来自worm-blossom集体带来的这篇图文并茂、略带音乐的演示文稿。演讲者链接。
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Willow – 应对不确定未来的协议 [视频] (fosdem.org)
3点 由 todsacerdoti 1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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## 停止编写API文档，发布类型 传统的API文档存在固有缺陷——它是代码真相的手动维护、且经常过时的副本。这会导致令人沮丧的集成问题，尤其是在AI代理成为主要API消费者的情况下，它们无法轻易要求澄清。解决方案？**优先发布类型，而不是文档。** 类型充当可执行文档，为服务交互方式提供清晰的契约。它们由编译器强制执行，消除歧义和运行时错误。Zod、tRPC 和 gRPC 等工具促进了“模式优先”开发，其中单个模式可以自动生成类型、OpenAPI 规范、SDK，甚至文档。 这种方法提供了显著的好处：更快的集成、更少的错误以及易于AI导航的代码库。开发人员和代理不再依赖散文，而是可以利用类型签名和自动完成功能。CI 管道可以强制执行契约，防止代码和文档之间的偏差。 虽然散文文档仍然对系统*存在的原因*很有价值，但*契约*本身应该通过类型来定义和强制执行。这种转变并非完全消除文档，而是为了使你的代码库具有AI原生性，并确保通过单一可靠的事实来源实现正确性。
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船舶类型，而非文档 (shiptypes.com)
6点 由 howToTestFE 1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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