作者认为,人工智能行业正趋于瓶颈。由于大语言模型(LLM)本质上是概率性的,若要替代确定性的业务流程,将面临无法维持的开发与监管成本。
苹果公司向本地端侧AI处理的转型,反映出其务实地背离了昂贵且依赖云端的大模型模式。苹果并未参与追求通用人工智能(AGI)的竞赛,而是专注于以用户为中心的实用工具,这凸显了“前沿”大模型基准测试在现实世界中的价值可能不及宣传水平。作者认为,大模型的商业模式正承受压力:模型成本不断攀升,但其实际且可持续的应用场景依然有限。
此外,作者警告不要将人工智能定义为“国家安全”问题,认为这种论调助长了军备竞赛心态,进而加剧全球冲突与割裂。归根结底,作者将大语言模型视为一种“增强工具”,认为其最佳用途是辅助而非替代人类判断。本文对早期采用者提出了警示:在层出不穷的新功能发布背后,行业可能正在转型,因为当前大模型架构的局限性已愈发不可忽视。
以下是所提供文本的摘要:
人工智能并非中立工具,而是一种本质上具有政治性的技术。其设计本身就威胁到了自由民主的根基。虽然大众讨论多聚焦于“天网谬论”——即对具有感知能力、具有破坏性的机器人的恐惧,但最紧迫的风险其实在于人工智能作为一种资本主义工具的平庸而成功的实施。
目前,人工智能正致力于大规模替代劳动力和实现资本的极端集中。作者认为,随着人工智能系统取代工人并实现认知任务自动化,公民将变得在经济上无关紧要,并日益依赖科技巨头提供的“恩惠”——即私营部门的安全网。这种转变类似于石油国家中出现的“资源诅咒”,即权力围绕单一主导资产进行整合,从而削弱了民主问责制和个人能动性。
作者将人工智能不仅视为一项突破性技术,更视为数百年来榨取式经济趋势的延续。他警告说,我们正处于迈向“技术封建主义”状态的昏睡之中。为了维护民主自治,作者敦促公民拒绝有关技术必然性的叙事,支持有组织的劳动力,并在这些选择在社会和经济基础设施中永久固化之前,追究科技行业的责任。
在 PostgreSQL 中,大规模的 `DELETE` 操作效率低下,因为它们会产生“死亡元组”(dead tuples)、增加预写日志(WAL)压力、导致复制延迟,并且在不立即回收磁盘空间的情况下增加清理(vacuuming)负担。由于 Postgres 为了维持 MVCC 一致性而保留已删除的行,因此批量删除实际上是在增加“额外开销”而非完成工作。
为了保持数据库的最佳健康状态,作者建议采取以下避免逐行删除的策略:
* **优先使用 `DROP TABLE` 或 `TRUNCATE`:** 这些操作由元数据驱动,不进行逐行处理,不会产生死亡元组,且能立即释放磁盘空间。
* **分区(Partitioning):** 通过使用基于日期或范围的分区,你可以将批量 `DELETE` 操作转化为针对整个分区的简单 `DROP TABLE` 操作。
* **重建策略:** 若要清理大量“垃圾”数据,可锁定表,将必要数据复制到临时表,对原表执行 `TRUNCATE`,再将数据移回。
* **分批处理:** 如果无法避免大规模删除,请以较小的步长分批进行,以便 `autovacuum` 进程能及时跟上,并防止锁竞争。
通过构建能够避免大规模批量删除的架构,可以显著提升查询性能并减少运维成本。
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𝗭𝗲𝗻 𝗠𝗮𝗴𝗻𝗲𝘁𝘀 @ZenMagnets
由于采取封闭专有策略,阿里 Qwen 3.7 正逐渐从前沿领域淡出。
取而代之的是 Minimax M3 和……(查看笔记)Rio 3.5 397b,由里约热内卢市政府下属的市政 IT 公司开发。
huggingface.co/prefeitura-rio…
下午 1:58 · 2026年6月13日
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