## 交通工具不可避免的恶化 作者预测,个人拥车将被有效消除,并非通过直接禁止,而是通过少数几家主导的自动驾驶出租车公司的经济压力和操纵。最初,大量风险投资资助的自动驾驶出租车网络将充斥市场,承诺充足的供应和低廉的价格,这类似于共享滑板车热潮,由资本而非盈利能力驱动。 然而,整合是不可避免的。该领域将缩小到 2-3 家主要参与者,它们能够默契地协调定价,根据乘客*愿意*支付的价格来最大化利润,而不是服务的实际成本。当前网约车的关键漏洞——司机接受现金以绕过应用程序——将随着自动驾驶出租车的出现而消失。 最终的压榨将通过保险来实现。公司将越来越多地拒绝为私人拥有的、由人类驾驶的车辆投保,从而有效地迫使人们进入自动驾驶出租车生态系统。自保是可能的,但需要巨额且难以获得的保证金。 作者认为,这种情形是美国独有的。与中国不同,在中国,政府会干预以防止价格欺诈,美国允许公司优先考虑利润,导致个人对基本交通工具的自由和控制权逐渐丧失。这是一种“恶化”模式——随着公司优先考虑投资者和自身利益,服务对用户而言会逐渐变得更差。
## Ralph Wiggum 循环与人工智能辅助编码的兴起
2026年初,人工智能辅助编码领域出现了一项病毒式突破,即“Ralph Wiggum 循环”——一种简单的方法,用于自主运行人工智能代理来构建软件。这种循环涉及代理反复读取代码状态、选择任务、实施任务并提交更改,本质上是 24/7 全天候工作。
虽然这种方法正在获得关注,但它并非全新。开发者 Geoffrey Huntley 指出,**Taskmaster** 是一个更强大的系统,自 2025 年以来一直在构建,是其基础。两者都利用相同的核心循环,但复杂度不同。Ralph 提供了一个极简的 7 文件实现,非常适合学习和小型项目,而 Taskmaster 提供了 39 个工具来管理依赖项、安全性和多代理工作流程。
关键在于理解你在流程中的*位置*。Ralph 非常适合实验,而 Taskmaster 在项目需要协调复杂任务时表现出色。Anthropic 的 Claude 等平台最近的更新正在整合类似依赖跟踪功能,验证了这种模式的有效性。最终,最好的方法是使用这两种工具中的任何一种进行*构建*,并了解哪种方法最适合你的特定需求。
## 词法分析器加速与Tar.gz的故事
我开发了一个ARM64汇编词法分析器(由解析器生成),最初性能比官方Dart扫描器快2.17倍。然而,在104,000个Dart文件上的基准测试显示,词法分析器不是瓶颈——I/O是。读取这些文件比词法分析花费的时间长5倍,并且SSD由于过多的系统调用开销(超过300,000次`open`/`read`/`close`调用)仅以其理论速度的1.5%运行。
尝试内存映射和直接系统调用带来的改进微乎其微。解决方案?模仿pub.dev和package文件,使用`tar.gz`归档。这减少了需要处理的文件数量,从104,000个降至1,351个,将1.13GB压缩至169MB。I/O时间下降了42.85倍,最终实现了2.27倍的整体加速,即使*包含*解压缩开销。
这表明,只有通过对较大文件的顺序访问才能实现现代SSD的速度。这个实验解释了为什么像pub.dev这样的包管理器使用归档:更少的系统调用、减少的带宽和更快的提取速度。虽然像`zstd`压缩和并行解压缩这样的进一步优化是可能的,但核心教训是,在处理大量小文件时,系统调用开销很容易掩盖存储速度。
谷歌正在推出一项新的“高摩擦”流程,用于在Android 8.0及更高版本上安装第三方应用,旨在提高用户对潜在风险的认知。 这并非对第三方安装的限制,而是增加了从Google Play商店以外来源安装应用时的额外步骤和警告。
用户仍然可以选择“无验证安装”,但会面临额外的提示,强调来自未经验证的开发者的危险。 谷歌坚持认为这是一个侧重于教育的“责任层”,而不是阻止安装。
目前,这些变化表现为Play商店内增加的警告信息。 关键问题在于谷歌是否会维持这种对用户教育的关注,或者微妙地使第三方安装变得更加困难,从而可能阻碍Android传统上的开放性和高级用户灵活性。 谷歌目前尚未表明需要PC连接或外部工具。
## Vortex:一种新型列式文件格式,集成DuckDB
Vortex是由SpiralDB开发,现由Linux基金会管理的全新开源列式文件格式,旨在解决Parquet等现有格式的局限性。与Parquet的块压缩不同,Vortex采用轻量级压缩和创新编码(如浮点数的ALP和字符串的FSST),从而能够在**压缩数据上直接执行计算函数**——这一功能称为“延迟物化”。 这最大限度地减少了解压缩,并提高性能,尤其是在处理向量、文本、图像和音频等多样化数据类型时,并优化CPU和GPU处理。
SpiralDB团队与DuckDB Labs合作,创建了一个核心DuckDB扩展,以实现无缝的Vortex集成。基准测试表明,在TPC-H基准测试中,Vortex的性能比Parquet v2快**18%**,比Parquet v1快**35%**,并且在多次运行中结果更一致。
Vortex在三个关键领域表现出色:传统的SQL分析、机器学习预处理和AI模型训练。它能够高效地将数据直接传输到GPU,使其成为现代数据工作负载的一个有前景的格式。它支持动态加载库,甚至嵌入WebAssembly以实现自定义计算内核。