## 数据导向优化：摘要 本文详细介绍了一种实用的性能优化方法，强调以数据为中心的心态。作者基于编译器和向量化代码的经验，提倡在尝试算法改进之前，理解数据在程序中*如何*流动。 核心过程包含五个关键步骤：**1. 剖析（Profile）：** 识别瓶颈——通常往往不在最初预期的位置。**2. 算法特化（Specialize the Algorithm）：** 通过将算法调整到正在处理的特定数据，超越通用实现，做到“减少工作量”。**3. 提高缓存友好性（Make it Cache Friendly）：** 优化数据访问模式，以实现时间和空间局部性，可能对不常访问的数据使用流式存储，并重构数据布局以提高缓存利用率。**4. 利用SIMD（Make it SIMD）：** 利用单指令多数据（SIMD）指令进行核心内的并行处理，可能借助编译器自动向量化。**5. 实现并行化（Make it Parallel）：** 利用多核处理器并行化独立的数据流，同时注意伪共享问题。 作者强调，过早优化不如*不恰当*粒度的优化更具危害。虽然系统语言（C/C++/Rust）提供最大的控制权，但优化原则适用于所有语言，尽管效果各不相同。最终，性能提升源于有效地管理和转换数据，认识到所有编程本质上都涉及数据操作。
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## 字节优先于 FLOPS：性能优化总结
最近 Hacker News 的讨论围绕一篇博客文章展开，该文章认为，对于性能而言，算法效率（FLOPS）通常不如高效的数据处理（字节）重要。作者认为，许多性能问题源于次优的内存访问模式，而并非算法速度慢。
在 C# 中使用 `Vector<T>` 和 `Span<T>` 等优化手段可以显著提高性能，因为它们利用了高效的内存布局。虽然最初的改进来自通用启发式方法（缓存大小、顺序访问），但真正实现性能最大化需要根据特定的 CPU 缓存特性调整代码。然而，作者指出，这种级别的优化通常是不必要的——解决基本的内存效率问题通常能带来最大的收益。
有趣的是，“扁平”的性能剖析（时间均匀分布）可能表明更具挑战性的优化场景，表明存在根本性问题，例如低效的内存管理，而不是明确的瓶颈。这与“尖峰”剖析形成对比，后者提供了直接的改进路径。
OCR竞技场排行榜关于由 extend.ai 构建当前排名排名模型ELO胜率战斗开始一场战斗上传图片开始匿名OCR战斗需要文档？获取一个随机文档支持PDF、JPEG和PNG文件选择文件战斗竞技场拖放文件以提取文本支持PDF、JPEG和PNG文件浏览文件匿名模型1等待战斗开始...匿名模型2等待战斗开始...拖放文件以提取文本支持PDF、JPEG和PNG文件浏览文件匿名模型1等待战斗开始...匿名模型2等待战斗开始...当前排名排名模型ELO胜率战斗开始一场战斗上传图片开始匿名OCR战斗需要文档？获取一个随机文档支持PDF、JPEG和PNG文件选择文件
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Show HN: OCR Arena – 一个用于OCR模型的游乐场 (ocrarena.ai)
24点 由 kbyatnal 2小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2评论
我构建了OCR Arena，作为一个免费的游乐场，供社区比较领先的基础VLMs和开源OCR模型。
上传任何文档，测量准确性，并（可选地）在公共排行榜上为模型投票。
目前它拥有Gemini 3，dots.ocr，DeepSeek，GPT5，olmOCR 2，Qwen，以及其他一些模型。如果您想添加其他模型，请告诉我！
arathis 10分钟前 | 下一个 [–]
Claude 也会很好！回复
dang 24分钟前 | 上一个 [还有1条]
[隐藏内容][请参阅 https://news.ycombinator.com/item?id=45988611 了解说明]回复
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## SSD 数据保留问题 - 摘要
Hacker News 的讨论指出，未通电的 SSD 会因闪存的特性而缓慢丢失数据。数据保留时间差异很大：QLC NAND（最便宜）约为一年，TLC 最长三年，MLC 五年，SLC 十年。然而，这些数据通常基于企业级 SSD 的寿命终点规格，而非典型的消费者使用情况。
重要的是，仅仅给 SSD 通电是不够的；需要定期*读取*数据来“充电”存储单元，以防止数据丢失。建议定期进行完整卷检查（NAS 使用每月一次）。
用户分享了 SSD 长时间不活动后数据损坏的经历，一些人指出特定型号（如三星 870 EVO）可能存在固件问题。虽然 SSD 在实际场景中通常不会快速丢失数据，但长期存储更适合传统的 HDD，它们在断电时不会降级。共识倾向于将 SSD 用于活跃数据，将 HDD/NAS 用于归档目的。
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DoGE“减少肌肉，而非脂肪”；26K专家在残酷裁员后被重新雇佣 (arstechnica.com)
36点 由 jnord 20分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1评论
ChrisArchitect 5分钟前 [–]
[重复]“突然暴露”的DOGE员工担心在马斯克抛弃他们后被起诉
https://news.ycombinator.com/item?id=46024983
Doge在特许经营到期前还有八个月“不存在”
https://news.ycombinator.com/item?id=46028721
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对于许多千禧一代来说，Neopets是一个以虚拟宠物和游戏为中心的、具有形成性意义的童年网站。但对于一位作家来说，它却是她意想不到的职业基础。从十岁开始，她通过在《Neopian Times》上发表故事，发现了自己对写作的热情，最终积累了超过三十篇已发表的作品。 除了写作之外，Neopets还激发了她对网页设计的兴趣。受到精美宠物主页的启发，她自学了HTML，这项技能出乎意料地很有价值。多年后，这些知识让她在大学计算机课上获得了显著优势，并最终促使她进一步发展了编码和图形设计能力。 即使现在，她仍然利用Neopets来磨练自己的HTML技能，这表明看似无关紧要的童年活动可以培养出意想不到的有用才能，并塑造未来的成功。
这个Hacker News讨论强调了Neopets对早期科技职业道路的意外影响。用户分享了这款在线宠物游戏如何激发了他们对编码的兴趣。
一位用户详细描述了从学习HTML用于Neopets公会定制，到通过制作游戏作弊程序学习Visual Basic，最终在对更高级的作弊程序印象深刻后自学Python的过程。这导致他们创建并*出售*用于游戏内货币（Neopoints）的作弊程序，直到他们的帐户被冻结。
另一位用户也表达了类似的经历，将Neopets作为他们进入网页设计和编程的最初尝试，通过定制公会主页来实现。
这次对话表明，一款看似简单的在线游戏如何培养了一代用户的早期编程技能，并激发了他们对科技的热情。
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你可以在IBM伦敦办公室看到一台工作的量子计算机 (ianvisits.co.uk)
9 分，由 thinkingemote 1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 评论
fsh 21分钟前 | 下一个 [–]
没有稀释制冷机和热辐射屏蔽，系统显然“未运行且未投入使用”。回复
pjs_ 7分钟前 | 上一个 [–]
脱了衣服的稀释制冷机可能会有点热。回复
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## HN 模拟器：AI 驱动的黑客新闻
开发者 johnsillings 创建了一个交互式黑客新闻模拟器 (ysimulator.run)，用户可以在其中提交帖子并立即获得 AI 生成的评论。该模拟器使用 Node、Express 和 Postgres 构建，并利用 Replicate 进行推理，旨在真实地模拟 HN 体验。
该项目的核心在于其评论生成，由一个“评论者原型”、情绪和风格库驱动。用户甚至可以查看用于创建每个评论的提示，从而深入了解 AI 的过程。
早期用户正在享受该模拟器，一些人提交自己的项目进行“吐槽”，另一些人则注意到它在提交前获取反馈方面的潜力。反馈表明，可以改进的地方包括更多样化的评论长度，以及融入更短、更非正式的回复，以更好地反映真实的 HN 讨论。创建者承认意外地将测试内容提交到了真实的 HN，并为造成的任何干扰表示歉意。
Karumi是一个旨在彻底改变产品演示的新平台，它通过视频通话提供**即时、个性化的体验**。与传统的演示不同，Karumi通过落地页、应用内集成或外发邮件提供**全天候、随需访问**。 该平台利用“代理”技术来提供能够**适应每位客户特定需求**并始终保持与最新产品功能同步的演示。它还支持**多语言对话**以扩大覆盖范围。 Karumi可以无缝**集成CRM**，自动记录记录稿、分析和后续步骤，以提高跟进效率。早期用户报告称，它能带来**更快的“顿悟”时刻、更高的潜在客户获取率以及更强大的销售渠道**——所有这些都不需要增加人手。它充当第一线互动， квалифицировать潜在客户，进行定制演示，甚至提供个性化入职指导。
## Karumi：AI驱动的产品演示 - Launch HN 总结
Karumi (karumi.ai) 是一款新型AI代理，旨在为用户提供个性化、自动化的产品演示，无需人工销售代表。由Toni和Pablo（YC F25）开发，Karumi在用户的网络应用程序内运行，引导用户了解功能并解答问题——所有操作都在共享的浏览器会话和视频通话中进行。
该系统包括规划层（推理与行动控制）、浏览器执行层（受控交互）和产品知识层（基于文档和分析进行训练）。Karumi优先考虑安全、可预测的行为，并在遇到不熟悉的UI元素时向用户请求澄清。目前仅支持网络应用程序，计划增加桌面应用程序支持。
发布初期需求旺盛，导致实时演示排队时间过长，这与他们的标语“永远不要让你的潜在客户等待”形成了讽刺。创始人解决了这个问题，并将其归因于来自Hacker News和Product Hunt的流量激增。定价目前根据复杂度和使用情况为每个客户定制。Deel平台上的演示可供观看。
蓬勃发展的人工智能行业正在导致计算机内存和存储价格大幅上涨并出现短缺，影响着消费者。对于现代电脑至关重要的DDR5内存价格飙升——一套64GB内存现在价格约为600美元，超过了新游戏机的价格。这仅仅在两个月内就上涨了近190%。
人工智能公司的需求优先满足自身，导致消费者面临着价格膨胀和供应有限的困境。这不仅限于内存；硬盘稀缺，推动了对SSD甚至microSD卡的替代需求。制造商甚至将组件捆绑销售以应对短缺。
专家预测，随着人工智能开发的加速，DRAM和NAND存储的这些限制很可能持续到2026年。虽然目前的情况很严峻，但历史趋势表明价格*可能*在2027年左右恢复正常，回到更实惠的水平。
## 内存价格飙升，超过PS5成本
最近的Hacker News讨论指出，内存价格大幅上涨，64GB的DDR5内存现在价格高于一台PlayStation 5。价格自9月以来已翻三倍，受到新兴人工智能行业高需求和当前供应短缺的推动。
评论员认为，内存制造商历来利润空间薄弱，需求增加可能会激励投资新的生产设施——可能导致更具竞争力的定价，包括来自中国制造商的定价。然而，文章引用的估计表明，优惠价格要到2027年才会回归。
多名用户报告说，由于膨胀的组件成本，难以组装电脑，甚至固态硬盘（SSD）的价格也在上涨。一些人认为人工智能“狂潮”是罪魁祸首，而另一些人则指出内存定价的周期性，预测随着需求稳定和产量增加，市场未来会进行修正。苹果公司凭借其集成的内存解决方案，被认为较少受到这些价格上涨的影响。
## Anthropic 新的人工智能代理功能 Anthropic 发布了三项新功能，旨在显著提升使用众多工具的 AI 代理的能力：**工具搜索**、**程序化工具调用**和**工具使用示例**。目标是使代理能够无缝管理和利用庞大的“工具库”——涵盖从 IDE 助手到连接数十种服务的运营协调员的一切——而不会使模型的上下文窗口不堪重负。 **工具搜索**允许 Claude 在*需要时*动态发现工具，将 token 使用量减少高达 85%，并在处理大型工具集时提高准确性。**程序化工具调用**让 Claude 使用代码执行来编排工具，绕过重复推理和中间结果造成的上下文污染的限制——显著提高复杂任务的效率和准确性。最后，**工具使用示例**提供了超越基本模式定义的具体用法模式，阐明参数约定并提高工具调用的成功率。 这些功能解决了代理开发中的关键挑战：上下文过载、低效的工作流程和模棱两可的工具使用。内部测试表明，准确性和性能得到了实质性提升，尤其是在涉及大型数据集和复杂逻辑的任务中。这些进步为构建能够处理现实世界复杂性的复杂 AI 代理开辟了新的可能性。这些功能目前处于 Beta 测试阶段，可通过 Claude 开发者平台使用。
Anthropic 发布了 Claude 的高级工具使用能力，能够更高效地开发 AI 代理。一个关键特性是“编写代码调用工具”——本质上是将工具执行卸载到 Python 沙箱中，通过 API 进行，而不是在 LLM 上下文中直接调用。这种“批量工具调用”显著加快了代理处理速度，可能使工具交互速度提高一倍。
讨论强调了 AI 代理设计中的一种循环模式：从复杂的系统到更简单的 LLM 循环，然后再次回到增加复杂性，例如 MCP（多模态上下文处理）。一些评论员质疑这种复杂性是否必要，指出 Gemini 的工具使用不需要 MCP。
一个反复出现的主题是行业倾向于重新发明现有的解决方案，常常忽略有价值的开源项目，直到大型公司采用类似的方法。人们也对低效的上下文窗口使用（预先加载工具模式）以及管理每次工具调用带来的上下文累积表示担忧。