作者约翰·斯卡尔齐解释了他不再回复读书会邀请的原因:大量人工智能生成的垃圾邮件。他每天收到数十封*声称*来自读书会的邮件,难以区分真正的请求和旨在骗取金钱或信息的诈骗。 这不仅影响了他的时间,也是一个普遍存在的问题,阻碍了作者们获得合法的机会,例如参加大会和演讲活动。斯卡尔齐有资源来过滤这些请求,但许多作者缺乏这样的资源,正在努力应对这股浪潮。 核心问题是,人工智能驱动的垃圾邮件正在侵蚀信任,使创作者更难与真正的读者联系并推广他们的作品。斯卡尔齐对诈骗犯表示沮丧,并向那些受到牵连的合法读书会道歉,表示他必须优先写作而不是整理垃圾邮件。
## pg_jitter:PostgreSQL 的更快 JIT 编译提供者
pg_jitter 是 PostgreSQL 14-18 版本的轻量级即时编译 (JIT) 提供者,比默认基于 LLVM 的 JIT 具有显著更快的编译时间。它引入了三个替代后端——sljit、AsmJit 和 MIR,以加速查询执行,尤其是在表达式密集型工作负载和宽表的情况下。
Postgres 中的传统 JIT 编译可能很慢(数十到数百毫秒),这会阻碍它在典型的在线事务处理 (OLTP) 查询中的实用性。pg_jitter 实现微秒级编译,使 JIT 对于更广泛的查询来说是可行的。**sljit** 提供一致的性能(比解释器快 5-25%),并推荐用于大多数场景。**AsmJit** 在处理宽行方面表现出色,而 **MIR** 提供可靠的增益和可移植性。
主要功能包括运行时后端切换、两级函数优化以及可选的预编译函数 blob,以实现零成本内联。虽然更快,但 JIT 可能会由于缓存未命中和内存压力而引入开销,因此最好避免将其用于非常快的查询。该项目目前处于 Beta 阶段,通过了所有标准 Postgres 测试并展示了性能改进,并计划进行持续开发和测试。
## NeuralCPU:基于GPU的CPU实现
NeuralCPU是一种新颖的CPU架构,完全作为在GPU上运行的程序实现,利用PyTorch张量作为寄存器、内存、标志和程序计数器。 关键在于,*所有* ALU操作——加法、乘法、位运算和移位——都由专门的预训练神经网络执行。
该系统通过诸如加法中的Kogge-Stone进位先行和乘法中的字节对查找表等技术实现令人印象深刻的性能,所有这些都使用神经网络实现。 它支持64位ARM64指令集,并在347个自动化测试中验证了整数算术的100%准确性。
提供两种模式:“神经网络模式”,其中所有算术运算都使用训练好的模型;以及“快速模式”,利用原生GPU张量运算实现显著更高的吞吐量(高达1.35M IPS)。 通过原生Metal GPU实现可以进一步优化,以实现零CPU-GPU同步。 该项目包括诸如DOOM光线投射的演示,展示了复杂应用程序完全在此神经网络CPU架构上运行的可行性。
PHP 基金会已任命伊丽莎白·巴隆为新任执行董事,接替创始董事罗曼·普朗斯基。巴隆经过全面搜索后被选中,她拥有丰富的 PHP 社区和开源治理经验。
她的背景包括联合创办一个支持 PHP 中女性和非二元性别个体的非营利组织,领导 GitHub 的开发者外展工作(包括 Patchwork 倡议),并通过 CHAOSS 为开源社区健康指标做出贡献。她在社区建设、筹款和战略方面的多样化技能使她能够很好地领导基金会的未来。
普朗斯基将过渡到专注于他在 JetBrains 的角色,同时继续担任董事会成员,以确保平稳过渡。巴隆表达了她对在基金会的成就基础上继续努力,并确保 PHP 在未来几年内持续成功的兴奋之情。