21 世纪课堂乐理 跳转至主要内容 目录 索引 上一页 向上 下一页
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Hacker News 上的一则讨论介绍了 Robert Hutchinson 的教科书《21 世纪课堂乐理》（Music Theory for the 21st-Century Classroom）。该书可在网上获取，并配有适合自学的综合性练习。
该讨论帖引发了关于传统乐谱必要性的辩论。一位评论者认为，学习标准乐谱比学习乐理本身要困难得多。他们建议初学者通过 MIDI 编辑器或钢琴卷帘窗可以更快地掌握概念，并提议在理解基础乐理后再学习传统乐谱。另一位用户分享了他们自己编写的音乐学习指南，作为这种方法的实践案例。
四色定理指出，任何地图最多只需四种颜色即可完成着色。该定理的历程充满了争议与创新。阿尔弗雷德·肯普（Alfred Kempe）于1879年提出的最初证明虽包含瑕疵，却引入了极具价值的“肯普链”概念。最终，该定理的证明依赖于计算机：1976年，肯尼斯·阿佩尔（Kenneth Appel）和沃尔夫冈·哈肯（Wolfgang Haken）将问题简化为1482种构型，并通过超级计算机完成了验证。这种对计算的依赖引起了数学界的质疑，人们对机器辅助证明的可靠性存有疑虑。 该证明在1997年得到改进，仅需633种构型，从而获得了更广泛的认可。然而，河原林健一（Ken-ichi Kawarabayashi）和米克尔·索鲁普（Mikkel Thorup）等现代研究人员对这些结果的效率仍不满意。尽管现有方法证实了该定理的有效性，但为具有 $n$ 个顶点的图进行着色的算法过程计算成本依然很高，需要 $n^2$ 个步骤。如今，人们对该经典问题的探索仍在继续，目标是从单纯的验证转向寻求更优雅、更高效的计算解决方案。
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四色定理获得了一个罕见的新证明 (quantamagazine.org)
12 分，由 pavel_lishin 于 3 小时前发布 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 1 条评论 | 帮助
pvillano 10 分钟前 [–]
最好别再包含几百种需要单独核对的配置了
编辑：该死
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**BPF Capsule** 是一个编译器和运行时环境，能够让复杂的 C、C++ 和 Rust 应用程序（如 DOOM、SQLite 和 Python）直接作为 eBPF 程序在 Linux 内核中运行。 通常情况下，eBPF 受限于严格的验证器，该验证器禁止递归、复杂指针和无界循环，导致大型应用程序无法执行。Capsule 通过将程序转换为“区域（regions）”和“纤程（fibers）”的自定义架构，绕过了这些限制。 Capsule 并没有将程序视为单体，而是将其分解为小的、可验证的块（区域）。虚拟机调度程序会按顺序执行这些区域，确保每一步都足够短，从而能够通过验证器的安全检查，同时利用软件定义的栈来处理必须跨越边界持久存在的数据。它还利用 `bpf_arena` 等内存共享技术来维持内核可验证的指针来源。 虽然 Capsule 的目的并非作为安全沙箱，但它证明了复杂的应用程序逻辑可以驻留在内核中，以执行诸如数据包处理等高性能任务。尽管其运行速度明显慢于原生的用户空间代码，但它以极小的开销实现了功能对等，为在现代 Linux 内核的安全约束内运行复杂、长期的逻辑提供了一条途径。
“在内核中运行 DOOM”项目探索了在极具限制性的 Linux eBPF 环境中运行复杂且无边界程序的挑战。
最初，受在非常规硬件上运行 DOOM 这一荒诞想法的启发，作者试图克服 eBPF 严格的安全限制（如递归限制、内存访问控制和程序大小限制），这些限制通常会阻止传统代码的执行。在尝试手动实现和 LLVM 优化均告失败后，作者最终利用现代大语言模型（LLM）来构建实现内存访问“虚拟化”和绑定任意逻辑的方法。
最终形成的框架表现出极强的通用性，成功地在 eBPF 验证器的限制内实现了 Llama2、Lua 甚至 CPython 的运行，并经常利用如 `freplace` 等技术绕过以往的规模限制。尽管该项目仍处于实验阶段，且需要进行大量的性能优化，但它成功证明了复杂的“无边界”应用程序可以在 Linux 内核的关键路径中运行。
*注：该项目的原始文档因过度依赖 AI 生成文本而受到 Hacker News 社区的批评，部分读者认为其内容令人困惑。*
为了缩短 Java 应用程序的启动和预热时间，HotSpot JVM 现在允许将“训练运行”期间生成的优化原生代码存储在提前编译（AOT）缓存中。这些预编译代码在生产环境应用启动时立即可用，从而显著降低了对低效字节码解释器和早期即时（JIT）编译的依赖。
主要功能包括：
* **无缝集成：** 无需对应用程序或配置进行任何更改；系统扩展了现有的 AOT 缓存工作流程。
* **性能灵活性：** AOT 代码与 JIT 代码共存。如果生产环境的工作负载与训练运行不符，JVM 会自动对方法进行反优化和重新优化，确保峰值性能始终保持一致。
* **透明化：** AOT 与 JIT 编译之间的转换对应用程序是不可见的，从而保持了 Java 平台的便携性和动态特性。
* **兼容性：** 支持 AArch64 和 x64 架构，并在相同的 CPU 特性和垃圾回收器之间保持一致。
基准测试显示，启动速度提升了 65%–80%，预热速度显著加快。这既提供了静态编译的速度优势，又保留了动态 HotSpot 环境固有的灵活性和优化能力。
```Hacker News最新 | 过往 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交登录JEP 544: 提前代码编译 (openjdk.org)7分 由 Skinney 发布于 33 分钟前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 2 条评论 帮助
java-man 17 分钟前 [–]
我希望在某个阶段我们能获得纯 AOT 模式（或编译为原生代码），甚至可能实现交叉编译。回复invalidname 3 分钟前 | 父节点 [–]
我们在 Codename One 中实现了这一点，虽然它不完全是“Java”，但它能进行字节码 AOT 编译并交叉编译到某些平台。回复
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Cognition 推出了 **SWE-2**，这是一个基于 Kimi K3 底层构建的 2.8 万亿参数混合专家模型（MoE）。通过将强化学习（RL）扩展至万亿参数规模，Cognition 在大多数基准测试中将基准性能提升了 5–6 个点。
该模型采用了先进的推理技术，包括 FP8 内核和预填充延迟器（prefill delayer），以提高吞吐量。值得注意的是，SWE-2 在代理编码任务中实现了高效表现：它超越了之前的 SWE-1.7 版本，同时交互轮次减少了 58%，成本降低了 81%。Cognition 声称其在 FrontierCode 上的表现具有竞争力（50.0），仅以微弱差距落后于 Claude Fable 5.1 和 GPT-6 Astra 等顶级模型，且运行成本显著降低。
然而，SWE-2 在长视程任务上表现吃力，其在 Terminal-Bench 4.0 上的得分低于前沿模型便证明了这一点。该模型目前为闭源，仅可通过 Devin 生态系统（桌面端、CLI 和 Fusion）使用，暂不提供公共 API。所有性能数据均由 Cognition 自行报告，尚待独立验证。
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Cognition 的 SWE-2 在 Terminal-Bench 2.1 上获得 92.8 分 (tokenstead.ai)
cdnsteve 发布于 43 分钟前 | 5 分 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论 | 帮助
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Show HN：MultiMatte，一个可提示的图像背景移除模型 Show HN: MultiMatte, a Promptable Image Background Removal Model
5 小时前
Feyn 推出了 **MultiMatte**，这是一个强大的背景移除模型，允许用户通过文本提示提取特定对象。MultiMatte 基于 Meta 的 SAM 3 构建，通过从二值掩码转向连续的 Alpha 遮罩，显著提升了分割精度。这种方法使模型能够精准捕捉头发等精细、半透明或模糊的细节，而这些细节通常是二值化模型难以处理的。 为了构建 MultiMatte，研究人员对 1949 万个参数应用了低秩自适应微调（LoRA），这仅占原始模型权重的 2.27%。这种高效的更新在保留 SAM 3 核心文本对齐能力的同时，大幅提升了分割性能。在 DIS-VD 基准测试中，MultiMatte 的 S-measure 指标达到 0.901，远超 SAM 3 的 0.667。 在包括复杂伪装和高分辨率场景在内的多项基准测试中，MultiMatte 的表现均持续优于 SAM 3。该模型旨在简化使用流程，适配器已预先合并到发布权重中，用户可通过 `nobg` 库直接集成。用户可前往 [usefeyn.com/multimatte](https://usefeyn.com/multimatte) 使用自己的图像进行测试。
Feyn 发布了 **MultiMatte**，这是一个开源的、支持提示词的图像背景移除模型。与传统将所有前景元素分离的模型不同，MultiMatte 允许用户指定保留的具体对象（例如，在同一画面中保留狗的同时移除碗）。
该模型基于 Meta 的 SAM 3 构建，通过使用 Alpha 遮罩（alpha mattes）改进了标准的二值掩码。这种方法为像素分配不透明度值，从而能够更出色地处理毛发、发丝和运动模糊等复杂边缘。基准测试显示，其性能较 SAM 3 有显著提升，在 DIS5K 数据集上的 S-measure 相对提高了 34.6%。
MultiMatte 是 Feyn 背景移除技术的第二个迭代版本。用户可以在线测试该工具，通过 GitHub 上的“NoBg”库获取代码，或在 Hugging Face 上查看模型卡片。
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Douglas Hofstadter：类比是认知的核心 [视频] (youtube.com)
18 点 | tosh 发布于 2 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 1 条评论 | 帮助
jshen 1 分钟前 [–]
这与 George Lakoff 的研究非常相似。https://en.wikipedia.org/wiki/George_Lakoff
对于感兴趣的人，可以从他的书《我们赖以生存的隐喻》（Metaphors We Live By）开始了解。
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该 Git 终端目前收到大量针对此仓库的请求。为保障 Codeberg 的可用性，您的搜索请求将不会被处理。由此带来的不便，我们深表歉意，请稍后再试。
Forgejo 发布了关键安全更新（16.0.3 版本），旨在修复两个重大漏洞：
1. **远程代码执行（RCE）：** 仓库模板初始化过程中的一个缺陷，允许恶意模板在变量扩展期间创建伪造的 `.git` 文件夹。攻击者可利用此漏洞读取任意数据或在宿主服务器上执行任意代码。此次修复确保了在仓库初始化之前，任何异常的 `.git` 目录都会被清除。
2. **API 授权绕过：** API 中的逻辑错误导致拥有受限访问令牌的用户可以修改超出其权限的仓库内容，特别是在启用了“允许维护者编辑”的拉取请求（Pull Request）中。该问题已修复，API 现在能够正确执行安全限制。
**建议：** 强烈建议用户立即更新其实例。如果无法立即更新，运行私有实例且已禁用开放注册的用户风险较低；但仍建议在完成补丁更新前，将实例下线或置于严格的访问控制之下。用户可通过 [Forgejo 安全公告页面](https://codeberg.org/forgejo/security-announcements/issues) 跟踪未来的更新信息。
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近期 Hacker News 上的一场讨论凸显了硅谷与军工复合体之间日益加深的融合。这场由布朗大学一份报告引发的讨论指出，受乌克兰和加沙等地冲突对监视、无人机技术及卫星图像需求的影响，风险投资正越来越多地涌向国防科技初创企业。
评论者对这一趋势的看法各异：
* **伦理担忧：** 一些科技工作者认为，专业人士有道德义务拒绝参与开发用于战争和国家支持的压迫行为的系统。
* **历史背景：** 另一些人则指出，硅谷的根基与军事资金密不可分，例如太空竞赛和导弹开发。
* **运营怀疑论：** 批评者认为，当前的初创企业可能在安全性方面存在短板，面临技术被快速逆向工程的风险。与此同时，也有人认为这种转变是对那些长期无法提供实用解决方案、停滞且低效的传统主要国防承包商的一次必要颠覆。
归根结底，该讨论反映了科技行业内部日益增长的紧张关系，即“国防科技”的盈利能力与加速开发现代武器所带来的伦理影响之间的矛盾。
**Syq** 是一款功能通用的工具，用于管理、移动和整理本地与远程机器之间的文件。它无需 SSH 服务器或开放入站端口，即可实现从服务器在笔记本电脑上进行文件传输或执行命令，从而简化工作流程。 主要功能包括： * **无缝传输：** 直接在服务器之间或本地与远程环境之间复制、重命名和重新组织文件。 * **远程控制：** 直接从服务器在笔记本电脑上执行命令。 * **开发者友好：** 通过 JSON API 或 Python SDK 自动化任务。 * **安全高效：** 使用 `--dry-run` 预览更改，使用 `--prune` 管理文件清理。同时支持断点续传。 Syq 设计用于通过在标准命令前加前缀（例如 `syq rsync`）来集成到现有工作流程中。尽管它模拟了熟悉的命令结构，但使用的是其专有协议，而非标准的 `rsync`。请注意，目前不支持 ACL、硬链接和稀疏文件等功能。对于寻求安全、可脚本化且无需代理（agentless）的远程文件同步与管理方案的用户来说，这是一个理想的选择。
一位开发者发布了名为“Syq”的新文件传输工具，旨在作为 rsync 的更快速、更易于脚本化的替代方案。通过利用并行连接、直接加密 TCP 和持久 SSH 会话，Syq 致力于优化速度和工作流程。其主要功能包括在远程 SSH shell 中工作时直接将文件下载到本地机器，以及在不转发 SSH 代理的情况下执行远程到远程的传输，转而使用受限的签名密钥。
在随后的 Hacker News 讨论中，创建者承认 Syq 目前缺乏 rsync 的“增量合并”（delta merge）算法，这意味着对于数据偏移的文件，其效率可能会较低。虽然该项目主打性能和灵活性，但评论者既对其简洁性进行了幽默的讽刺，也提出了其他解决方案，例如针对特定文件系统设置使用 `btrfs send/receive`。Syq 的定位是为那些比起 rsync 的传统功能和复杂性，更看重原始传输速度和自定义脚本的用户而设计的工具。