## 迷失在地图中：驾驭大型语言模型时代 受布尔赫斯的故事启发，即地图变得与其帝国一样大，本文认为大型语言模型（LLM）正超越对信息的有用呈现，并积极*重塑*我们对信息的理解。 就像越来越详细的地图一样，LLM 有可能掩盖它们所代表的“领土”——它们处理的原始数据和复杂现实。 作者借鉴波德里亚的表征阶段，强调 LLM 如何从忠实的复制品转变为扭曲的摘要，甚至可能完全掩盖现实的缺失。 这造成了一个危险的滑坡，依赖 LLM 的输出可能会降低批判性思维和来源验证能力。 然而，与传统地图不同，LLM 是个性化和可塑的，可以适应个人提示甚至用户的背景。 这为总结和探索提供了独特的优势，但也要求掌握一种新的技能：一种“内隐知识”，用于辨别何时信任、质疑以及直接参与底层信息。 最终，作者提倡一种平衡的方法——避免过度依赖和漠视，以有效地利用这些强大的工具，并保持与它们所代表的“领土”的联系。 随着 LLM 的不断发展，这种技能将变得越来越重要。
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## 铁核：仍在运行天际线的60年老系统 本系列探讨了支撑现代航空旅行的令人惊讶的古老基础设施。尽管作者以构建分布式系统为生，但他发现自己2026年会议的机票预订依赖于20世纪60年代设计的系统——具体来说，是IBM的事务处理设施（TPF），运行在大型机上。 TPF诞生于美国航空替换混乱的卡片式预订系统的需求，它优先处理*大量*简单的交易，速度和可靠性都非常高。与现代操作系统不同，它放弃了进程和线程，而采用短寿命程序和固定内存，实现每秒约10,000笔交易，促销期间峰值可达50,000笔。 尽管航空公司曾短暂考虑过替代方案，但TPF的性能被证明是无与伦比的，这导致了它被所有主要的全球分销系统（GDS），如SABRE和Amadeus持续使用。即使在今天，30秒的预订也涉及跨越数十年老系统的复杂交互链，由一个六字符的旅客姓名记录（PNR），如“DDTCIV”连接在一起。 关键要点？适用的目的胜过时尚的架构。这个具有弹性的专业系统表明，即使是旧的解决方案，如果维护得当，也能在特定任务上胜过现代替代方案。
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构建了一个产业的问题 (ajitem.com)
16 分，由 ShaggyHotDog 1 小时前发布 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 3 条评论 帮助
paulnpace 26 分钟前 [–]
> 它…以低于 100 毫秒的延迟处理每秒 50,000 笔交易，硬件成本远低于同等云的成本。它已经这样做了 60 年。
比特币，甘拜下风。
回复bombcar 1 分钟前 | 父级 | 下一个 [–]
每秒 50,000 笔交易对人类来说很多。
对于一台古老的 CPU 来说根本不算什么——更不用说我们现代的奇迹，让 Cray 1 哭泣。
关键在于经过深思熟虑和测试的设计。
回复buckle8017 0 分钟前 | 父级 | 上一个 [–]
啊，是的，一个完全集中的系统可以扩展，谁会想到呢？
（对于吹毛求疵的人来说，它既不是完全集中的，也不是联邦制的，因为每家航空公司都认为他们对世界的看法是绝对正确的）
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## 渲染引擎中的神经网络：摘要
本文详细介绍了将神经网络（NN）集成到渲染引擎的过程，最初始于2021年基于UBO2014数据训练的神经材质（NM）。早期实现侧重于推理，由于硬件加速支持有限，需要基于自定义计算着色器的NN基础设施。
*运行时*训练的需求，以神经辐射缓存（NRC）为例，扩展了框架以包含训练流水线。一个关键挑战出现：现有的硬件加速（NVIDIA Tensor Cores、Intel XMX、AMD WMMA）缺乏跨平台着色器访问。这促使探索Vulkan的协同矩阵和DirectX的WaveMatrix，旨在实现抽象和硬件利用。
NVIDIA的协同向量（VK_NV_cooperative_vector）的最新进展为需要发散网络评估的场景提供了一种解决方案——不同的像素需要不同的网络权重（如NM）。协同向量从矩阵-矩阵运算转变为向量-矩阵运算，能够有效地处理每个像素的数据，并使用单个网络。NRC从中受益匪浅，因为它对所有像素使用相同的网络，但输入参数不同。
协同向量利用“长向量”——扩展的数据结构——并利用硬件将向量-矩阵请求组合成加速的矩阵运算。虽然训练目前仍需要CPU端的矩阵运算，但该框架支持推理和训练，为更高效和动态的渲染技术铺平了道路。
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合作向量介绍 (evolvebenchmark.com)
6 分，由 JasperBekkers 1小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论 帮助
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韩国推出“全民基本数据”计划，在公民用完每月流量后，为超过七百万公民提供400kbps的无限数据访问。该计划经SK Telecom、KT和LG Uplus等主要运营商同意，旨在确保所有公民都能访问基本在线服务。 此举很大程度上是对这些运营商近期严重的数据安全漏洞（包括数据泄露和潜在恶意软件传播）的回应，旨在重建公众信任。除了基本数据访问外，这些电信公司还承诺提供价格实惠的5G套餐，增加老年人的流量，并改善公共交通上的Wi-Fi。 政府还在激励对支持人工智能的网络基础设施进行投资，推动未来技术更广泛的可访问性，同时要求电信行业承担更大的责任。
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韩国推出全民基本移动数据访问 (theregister.com)
13 分，由 saikatsg 发表于 38 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论 帮助
jl6 发表于 12 分钟前 [–]
> 该计划将为超过七百万用户提供在数据流量用完后，400 kbps 的无限下载。这是否意味着它并非真正的全民 entitlement，因为你首先需要为包含流量的套餐付费？（更不用说购买设备了）。回复
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## 高性能内存访问的最佳块大小
本研究通过实验确定在处理连续内存块中的数据时，理想的块大小，旨在平衡性能和数据结构灵活性。核心问题是：块必须有多大才能避免因在它们之间跳转而产生的性能损失？
在Ryzen 9 7950X3D（并在M4 Macbook Air上验证）上进行的测试表明，**对于大多数工作负载，通常1MB的块就足够了**，特别是那些使用高效SIMD指令的工作负载。**当处理需要至少每字节一个周期时，128kB的块就足够了**，甚至**对于需要每字节10+周期的工作负载，4kB的块也是足够的**。
实验包括使用不同块大小和工作负载处理数据——从简单的标量统计到优化的SIMD求和和复杂的计算——同时仔细控制缓存效应。结果表明，随着块大小的增加，性能很快会达到平稳期，最佳大小在很大程度上取决于工作负载的计算强度。
作者得出结论，为了达到峰值性能，不一定总是需要将数据强制放入大块中，较小的块大小为灵活的数据结构提供了好处。代码和原始数据已在[github.com/solidean/bench-linear-access](https://github.com/solidean/bench-linear-access)上公开提供，以供进一步研究和在不同系统上进行基准测试。未来的研究领域包括多线程性能、步长访问以及组合读/写工作负载。
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线性内存访问需要多少？ (solidean.com)
7 分，PhilipTrettner 1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论 帮助
PhilipTrettner 1小时前 [–]
我研究这个问题是因为我们的流水线的一部分必须被分块。大多数建议归结为“更多的连续性=更好”，但没有数字，或者至少没有可推广的数字。我的具体任务在 128 kB 之前就会达到峰值性能，而且我找不到纯处理工作负载能从超过 1 MB 的块大小中显著受益。代码链接在文章中，希望能在更多系统上看到结果。回复
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比特币矿工正面临巨大的经济压力，目前每个区块的亏损率达到21%，原因是比特币价格约为69,200美元，而预计的生产成本为88,000美元。 这一困境因伊朗冲突和油价上涨（影响网络约8-10%的能源成本）而加剧，正在给比特币网络带来压力。
今年网络难度下降了近10%，哈希率降至920 EH/s，区块时间超过了10分钟的目标。矿工收入（算力价格）接近盈亏平衡点。 这迫使矿工出售比特币以弥补成本，给市场带来下行压力，尤其是在现有供应的大部分已经处于亏损状态的情况下。
上市公司矿工正在通过多元化进入人工智能和高性能计算领域来适应。 预计四月份将进行另一次难度调整，很可能会延续下降趋势。 虽然网络会随着矿工退出而通过降低难度进行自我修正，但亏损时期会造成市场不稳定，并可能导致价格进一步下跌。
## 比特币挖矿困境与市场动态
最新报告显示，比特币矿工目前每挖一枚比特币损失约19,000美元，而挖矿难度已下降7.8%。然而，Hacker News上的评论员指出，这是比特币设计中的自然组成部分：亏损的矿工退出，难度向下调整，挖矿最终会再次盈利。
关键的担忧不是立即的损失，而是这段亏损期*持续多久*，因为陷入困境的矿工被迫出售可能会给比特币价格带来下行压力。争论的中心在于矿工退出速度是否会超过难度调整，从而可能破坏系统稳定——这种情况在比特币14年的历史中从未发生过。
讨论还涉及挖矿“工具”（硬件）的高成本，以及矿工经常在亏损的情况下继续运营，预期未来价格上涨或将设备未使用成本纳入考量。一些人建议矿工可以转向人工智能处理，但目前的比特币挖矿依赖于专门的ASIC，其替代用途有限。最后，用户讨论了对冲比特币的方法，包括反向ETF和做空期货。
Cirrus Labs成立于2017年，专注于具有挑战性的工程技术，其理念受到贝尔实验室的启发。该公司已被OpenAI收购。Cirrus Labs构建了工具和环境，以提高云时代工程师的生产力，尤其是在SaaS CI/CD方面，支持多种操作系统，并创建了流行的Apple Silicon虚拟化解决方案Tart。 保持独立使Cirrus Labs能够优先考虑质量和客户需求。然而，团队认识到“代理工程”的兴起——人工智能代理需要类似的工具，并认为这与OpenAI的使命自然契合。 加入OpenAI的Agent Infrastructure团队将使他们能够扩展最初的目标，即赋能工程师，现在包括人工智能代理，站在工作流程创新的前沿。作为过渡的一部分，Cirrus Labs将以更宽松的许可协议开源其工具（Tart、Vetu、Orchard），并停止新的Cirrus Runners订阅，CI将于2026年6月1日关闭。
Cirrus CI，一家持续集成服务提供商，将在2026年6月1日停止服务，此前已被OpenAI收购。该消息在Hacker News上分享，引发了用户反响，他们赞赏Cirrus CI的功能，特别是其免费服务和多样化的运行器镜像（Debian、Fedora等）。
用户强调Cirrus CI对Podman的强大支持，这是Dagger等替代方案所缺乏的特性。一些人表达了失望之情，而另一些人则批评该公司的网站，认为其过于关注“人工智能”等流行语。此次关闭标志着开发者社区中一个备受好评的CI工具的消失。
总统恐慌 霍尔木兹浩劫 最高得分：加载中… 查看排行榜 ► 开始游戏 总游戏次数 ------ 前10名得分 人类 人工智能辅助 总统恐慌：霍尔木兹浩劫 第1/30周 石油$100 支持率40% 贪污$0m 分数0 + 第 1 / 30周 石油价格（上限$200） $100 支持率（需50%以上） 40% 个人财富 $0m 分数 0 最高得分：-- — 选择你的行动 — 验证官方分数… 全球排行榜 人类 人工智能辅助 分享 分享 ► 再玩一次 ⚡ 快讯 — 直播 ► 确认 总统先生，请提醒我您的名字是什么？ > ► 确认 跳过 ► 继续 ► 继续
## 荷尔木兹浩劫：被AI攻占的游戏
一位开发者创作了名为“荷尔木兹浩劫”的讽刺浏览器游戏，内容关于管理中东危机，原本 intended 给朋友玩。然而，在24小时内，玩家们释放了AI机器人来统治排行榜。
最初，机器人利用客户端JavaScript中包含的计分公式，通过直接针对代码进行优化，获得了比人类玩家高2.5倍的分数。开发者将游戏引擎移至服务器端来应对。
随后，机器人尝试了暴力攻击，并利用一个漏洞，允许重放签名的会话令牌，从而挑选更有利的结果，将分数提高了1.5倍。这个问题通过实施回合nonce系统得到了解决。
目前，排行榜分为人类和AI辅助分数两部分。开发者预计会面临进一步的AI挑战，并邀请其他人来测试游戏的防御能力。这次经历凸显了AI快速利用漏洞的能力，即使是在简单的游戏中。
微塑料纤维日益普遍存在于我们的环境中，由于其尺寸较小，可能对健康造成潜在风险——足以深入肺部，类似于石棉。然而，它们是否同样有害尚不清楚；它们的柔韧性与刚性矿物纤维不同，可能影响毒性。 一个主要担忧是，微塑料充当载体，携带细菌并放大其他污染物的效应。研究仍处于早期阶段，对人体造成的全部影响尚不清楚。 解决这个问题并非易事。个人行为，例如改用天然纤维或增加通风，会对环境产生更广泛的影响。最终，要真正解决微塑料污染危机，需要大幅减少每年生产的4.6亿吨塑料，并进行系统性变革。这是一个复杂的问题，需要仔细权衡利弊。
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如何在家里减少吸入微塑料 (bbc.com)
13 分，由 vinni2 发表于 28 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论 帮助
rusch 发表于 2 分钟前 [–]
我想知道微塑料何时以及是否会迎来它的石棉时刻。显然，它们不像石棉那样致癌，但似乎我们还没有掌握全部情况，而且微塑料的存在程度比石棉高得多。回复
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