Zetta 是一家雄心勃勃的初创公司，致力于通过开发用于驱动 AGI（通用人工智能）和 ASI（超级人工智能）的先进 XPU 芯片，成为下一个 NVIDIA。我们正在寻找一位硬核技术大牛加入我们在旧金山的创始团队，共同构建 AI 计算的未来。 **核心要求：** * **核心专长：** 对数字设计（VLSI、RTL、微架构）以及综合/时序收敛有深厚的专业知识。 * **技术能力：** 具备前端工具链（VCS/Genus）、脚本编写（Python、Tcl、Nix）及优化 PPA（功耗、性能、面积）的经验。 * **领域重点：** 在 GPU、CPU 或 AI 加速器的计算数据通路和内存子系统设计方面拥有成熟的背景。 * **思维方式：** 沉浸式、具备自学能力的博学之才，准备好在软硬件边界攻克近乎不可能的工程挑战。 **加分项：** 具有高速接口（PCIe、HBM）、可测试性设计（DFT）意识的 RTL、可复用 IP 设计以及系统级编程经验者优先。 **加入我们：** 您将在一家具有变革意义的公司中担任基石角色，并与顶尖工程师直接共事。我们提供具有竞争力的薪酬、可观的股权，以及参与“毕生之作”的机会，该项目旨在影响未来数代的技术发展。
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抱歉。
作为一名技术人员和家长，我对现代数字平台那种具有操纵性且“追求参与度”的本质持谨慎态度。虽然我希望孩子们能体验科技带来的丰富魅力，但我不希望让他们暴露在当前基于监控的生态系统中。
为了在确保孩子安全与独立的同时重新获得科技的益处，我转向了“复古”解决方案。通过使用 CD 和 DVD 等物理媒介，我能够掌控内容，并让孩子们在没有算法干扰的情况下自由地探索音乐和电影。同样，我安装了一部专门的座机，让他们在没有智能手机风险的前提下，能够独立管理自己的社交联络，比如给祖父母打电话。最后，我设置了一台受限的家庭电脑，并配置了仅限白名单的网页过滤器，让孩子们可以在一个安全、经过筛选的数字空间中享受教育资源和游戏。
尽管这些解决方案比主流科技需要付出更多的努力，但这种权衡是非常值得的。通过摒弃现代掠夺性系统的便利，转而采用更具意图性、往往更为老派的技术，我得以按照我们自己的方式与孩子们分享数字世界的奇妙。
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mawise 发布于 1 小时前 | 14 点 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论 | 帮助
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2020年，谷歌解雇了其人工智能伦理团队的领导者蒂姆尼特·格布鲁（Timnit Gebru）博士，原因在于她拒绝撤回其研究论文《论随机鹦鹉的危险性》（On the Dangers of Stochastic Parrots）。这篇与埃米莉·本德（Emily Bender）等人合著的论文，概述了大型语言模型（LLM）的五大关键风险，而这些风险后来被证明具有惊人的预见性。 格布鲁警告称，模型的规模化将导致其成为无法真正理解含义的“随机鹦鹉”，从而产生广泛的“幻觉”现象。她预测，训练数据的偏差将固化招聘、医疗和金融领域的歧视，这一现象如今已得到大量记录。此外，她还强调了巨大的环境成本、大规模数据集无法审计（导致有害内容扩散）的问题，以及可能削弱语言多样性的文化权力集中化风险。 谷歌解雇格布鲁并解散其团队的决定，有效地压制了内部异见，在研究人员中制造了一种恐惧文化。尽管科技巨头无视她的警告，执意追求快速发展，但随后的行业危机——从模型崩溃到破纪录的碳排放——都印证了她的研究。格布鲁被解雇一事是一个鲜明的例证，表明企业激励机制如何将利润置于安全与伦理考量之上，而后者对于人工智能的负责任发展至关重要。
Hacker News 最近的一场讨论重新审视了蒂姆尼特·格布鲁（Timnit Gebru）于 2020 年引发争议地离开谷歌的事件，其核心围绕着她的论文《论随机鹦鹉的危险》（On the Dangers of Stochastic Parrots）。
该论文指出了大型语言模型（LLM）的五个主要风险：大规模带来的危害、偏见的放大、环境成本、训练数据审计的困难，以及文化权力在少数精英科技公司手中的集中。
关于这篇论文的遗产，评论者们仍存在严重分歧。一些人认为格布鲁的警告已被证明具有预见性，特别是在权力集中和大规模人工智能的伦理影响方面。另一些人则认为这篇论文已显得过时，他们指出，大型语言模型已展现出真正的推理和解决问题的能力，而不仅仅是“随机鹦鹉”。
此外，讨论还强调了围绕格布鲁离职情况的持续争论——究竟是解雇还是辞职——并对论文的意识形态框架提出了批评。归根结底，该讨论反映了行业内更广泛的紧张关系：尽管环境和权力集中的问题依然相关，但技术界许多人认为，论文中关于大型语言模型缺乏任何“理解力”的哲学定性，在很大程度上已被这些模型的实际表现所超越。
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现在是成为“胶带工程师”的最佳时机 (derwiki.medium.com)
19 点，由 derwiki 发布于 1 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 3 条评论
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zahlman 0 分钟前 | 下一条 [–]
也许是用这些技术解决个人问题的最佳时机。但这并不等同于（甚至可能背道而驰）利用这些技术去求职或开展业务的最佳时机；对于那些你（雇主）的潜在客户可以轻而易举自行完成的事情，市场上通常不会有太大的需求。
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cevn 6 分钟前 | 上一条 [–]
> 我没有开发 Twilio。我没有开发实时 API。我没有开发 Claude Code 或 MCP。
我也没有写这篇博文。
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RealityVoid 0 分钟前 | 父评论 [–]
谢谢，这句俏皮话真的把我逗乐了。:))
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尽管谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）强调公司75%的新代码是由人工智能生成的，但内部员工的看法却大相径庭。据《404 Media》报道，谷歌员工在公司内部留言板Memegen上大量发布“反人工智能”的表情包。这些数量成百上千的表情包反映了员工对AI工具（特别是“Jetski”）的不满，他们认为这些工具会产出不准确的报告、产生虚假信息（幻觉）以及生成低质量的代码。
员工们认为，虽然人工智能增加了代码的数量，但却给必须筛选这些“垃圾内容”的人工审核员造成了严重的瓶颈。除了技术上的挫败感，员工还表示，由于公司不断将重心转向人工智能项目，牺牲了其他必要任务，导致他们感到精疲力竭。一些员工称，强制使用人工智能的做法流于形式，因为无论是否使用AI，最终仍需人工干预才能完成工作。
对此，谷歌回应称，公司非常重视工程师提供的这些“坦诚反馈”，并将其视为改进内部工具的重要组成部分。然而，谷歌随后修改了这一声明，删除了关于“人在回路（humans in the loop）”的具体表述，这一举动引发了外界对其推进人工智能整合进程的进一步关注。
一份最近的《404 Media》报道指出，谷歌员工会在内部通过表情包嘲讽自家的 AI 工具，这在 Hacker News 上引发了广泛讨论。
许多评论者认为这不足为奇，他们将内部表情包视为工程文化中常见的“压力释放阀”。一些用户认为，即便通过幽默的方式对内部工具进行批评，也是一种重要的反馈机制；但另一些人则指出，这类批评很少能带来结构性的改变。
讨论随后转向了对谷歌 AI 竞争力的普遍怀疑。科技从业者们争论：谷歌内部的各自为政是否让 Anthropic 和 OpenAI 等竞争对手取得了领先，以及 AI 目前是被过度炒作，还是现代开发中不可或缺的工具。怀疑者认为 AI 的产出往往是“垃圾”，而支持者则坚持认为无法整合这些工具会成为职业短板。归根结底，这些讨论反映了两种观点的分歧：一方视 AI 为具有变革性的竞争优势，另一方则对 AI 当前的局限性以及技术领域的不确定性保持警惕。
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创始人 Nick 和 Drew 推出了 **Boxes.dev**，这是一个云原生“智能体开发环境”（ADE），旨在将 Claude Code 和 Codex 等编码智能体从本地计算机转移到云端。
由于对“本地主机”（localhost）局限性的不满——例如资源受限、繁琐的 git 工作树管理以及需要保持笔记本电脑始终开机——该团队构建了 Boxes，为每个智能体提供专属的云端计算机。该平台具备以下特性：
* **云优先工作流：** 每个编码线程都从完整开发环境的快照中运行，拥有独立的文件系统和计算资源。
* **完整的端到端测试：** 智能体可以在隔离环境中运行整个应用程序，而不会占用开发者的本地机器资源。
* **多平台支持：** 提供桌面应用程序、用于“通过文本编码”的全功能移动应用程序以及 Slack 集成。
* **自动化：** 支持定时任务和智能体工作流。
创始人认为，随着编码转向人工智能驱动的智能体，云基础设施对于扩展至关重要。尽管用户已经开始质疑该平台如何保持对大型 AI 实验室的竞争防御力，但团队强调，他们的工具提供了一个专业且独立于特定模型的环境，能够提升当前智能体工作流的速度和能力。
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法兰克福波音787前起落架坍塌致数人受伤 (reuters.com)
18 分 | karakoram 发布于 25 分钟前 | 隐藏 | 往日 | 收藏 | 3 条评论 | 帮助
jaydenmilne 11 分钟前 | 下一条 [-]
> 这不太寻常，我想强调这一点
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binaryturtle 4 分钟前 | 父评论 | 下一条 [-]
我刚才用 DuckDuckGo 搜索了“前起落架坍塌”，看来这似乎比预想的更常见？至少有很多飞机前轮折断、机头触地的照片。
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sigmoid10 9 分钟前 | 上一条 [-]
有人能告诉我这只是确认偏见，还是波音真的衰落得这么厉害？我的意思是，管理层显然在麦道并购后就开始走下坡路了，但真的花了将近 30 年才显现出来吗？还是说这些事情在过去几十年里被瞒报了？
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**KVarN** 是专为 vLLM 设计的高性能 KV 缓存量化解决方案，旨在克服容量、速度和准确性之间传统的权衡问题。
与现有的牺牲吞吐量或精度来换取缓存容量的方法不同，KVarN 在保持 FP16 级准确性的同时，相比 FP16 实现了约 3–5 倍的容量提升，且吞吐量相当甚至更高。它通过一种新颖的“方差归一化”处理来实现这一点，该过程利用 Hadamard 旋转和迭代归一化，在低位舍入前将量化误差降至最低。
**主要功能：**
* **即插即用：** 作为原生 vLLM 注意力后端运行。无需更改模型或进行校准，只需通过单个标志（`--kv-cache-dtype kvarn_k4v2_g128`）即可启用。
* **高性能：** 始终位于性能指标的“右上角”——在提供更长上下文的同时，同步实现更高的并发请求容量和改进的吞吐量。
* **部署便捷：** 可作为 vLLM 的分支轻松安装，支持标准的服务工作流程。
KVarN 基于 Apache 2.0 许可证发布，是论文《KVarN: Variance-Normalized KV-Cache Quantization Mitigates Error Accumulation in Reasoning Tasks》的官方实现。对于需要在不妥协质量或速度的前提下进行长上下文推理的生产工作负载，它是理想的解决方案。
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KVarN：华为推出的原生 vLLM KV 缓存量化后端 (github.com/huawei-csl)
12 点，由 theanonymousone 发布于 42 分钟前 | 隐藏 | 往期 | 收藏 | 3 条评论 | 帮助
throwa356262 5 分钟前 | 下一条 [-]
性能优于 TQ，质量优于 FP16？我没看错吧？？回复
v3ss0n 7 分钟前 | 上一条 [-]
为什么这不是一个 vLLM 的合并请求 (PR)？回复
esafak 0 分钟前 | 父评论 [-]
这是研究论文的产物；作者并非旨在构建 vLLM。回复
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这段文字将政治评论与软件发行说明并置。文章首先回顾了1989年的“坦克人”抗议事件，指出中国政府持续审查该图像以压制异议并维持控制。作者认为，政权对该图像的恐惧源于它展现了个人反抗权威的力量。
随后，文本转入关于“Notepad++”软件的技术信息。文中明确指出，8.9.6.4版本旨在修复8.9.6.2版本中HMAC实现部分发现的TOCTOU（检查时机与使用时机不一致）漏洞。文章结尾提供了发行说明、错误报告的链接，并呼吁对乌克兰提供人道主义援助。
Notepad++ 发布了 8.9.6.4 版本，命名为“天安门大屠杀纪念”版。虽然此次更新包含技术性漏洞修复，但这一具有挑衅意味的命名方式在 Hacker News 上引发了观点两极的讨论。
评论区反映了关于开源软件开发与政治表达之间关系的广泛争论。一些用户对开发者专注于政治信息表示不满，有用户称已改用“Kate”编辑器以避开此类影响。相反，另一些贡献者则捍卫维护者利用其平台进行个人倡议的权利，指出自由软件有着悠久的意识形态参与历史。
对话最终转向了关于国际人权问题（包括乌克兰战争和加沙局势）的选择性愤怒的激烈辩论。总体而言，该讨论串是两类用户之间矛盾的缩影：一类将软件视为中立的工具，另一类则认为开源软件维护者有权将项目与个人的政治价值观挂钩。
Hacker News 上的一则讨论展示了一本独特的 3D 打印书籍，其书页上压印了自身的 G 代码。该项目探讨了当前 FFF 3D 打印技术的局限性，并指出第一版仅包含了其自身代码的 2.5%。用户指出，通过“Quine”（即能输出自身源代码的程序）从理论上实现一本完全自描述的书是可能的，但这需要更具表现力的语言，并可能需要先进的数据压缩技术来克服打印体积的物理限制。除了技术讨论外，评论者还指出了 designboom.com 网站的可用性问题，特别是对其令人困惑且可能具有误导性的 Cookie 同意横幅提出了批评。