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## DeepSeek-v3.2：新的开源大语言模型竞争者
DeepSeek-AI 发布了 DeepSeek-v3.2，一种新的开源大型语言模型，以及一个专注于深度推理的专业版本（“Speciale”）。初步基准测试表明，“Speciale” 在准确性上超越了 GPT-5，并与 Gemini 3.0 相匹敌，尤其擅长复杂的推理任务。
值得注意的是，DeepSeek 通过生成明显更长的回复（在某些测试中高达 Gemini 3 的 3.5 倍 token 数）来实现更高的准确性，这种策略由于其成本大大降低（比 Gemini 便宜 30 倍）而可行。用户们讨论了令人印象深刻的性能以及中国人工智能模型的日益竞争力，并质疑了美国行业评估。
虽然功能强大，但即使使用高端硬件（如四张 RTX 5090）运行该模型也可能导致相对较慢的处理速度。该发布凸显了开源大语言模型开发的加速步伐以及人工智能竞赛的演变动态。
## Windows 子系统与 WSL：总结
Windows NT 的“子系统”概念最初指的是 API 转换层，它使来自其他操作系统（如 OS/2）的应用程序能够在 NT 上运行。这些子系统，如 OS2SS.EXE 甚至 Windows 本身，通常使用单独的进程来管理状态。早期例子包括一个几乎未使用的 POSIX 子系统和 CSRSS.EXE，用于 Win32 API 转换——其中一部分后来被移动到内核 WIN32K.SYS 中以提高性能。
Windows Subsystem for Linux (WSL) 建立在此历史之上。WSL1 是一个轻量级的转换层，通过仅分配必要的内存提供最小的开销，但由于文件系统 API 的差异而导致性能问题。
WSL2 通过在 Hyper-V 中运行完整的 Linux VM 来解决这个问题，利用存储在 VHDX 文件中的本机 Linux 文件系统。虽然启动速度最初较慢，但 WSL2 提供了显著的性能提升。它动态管理内存，通过网络共享和 WSLg（GUI 应用程序的远程桌面层）等功能与 Windows 集成。
尽管被称为“子系统”，WSL2 的功能更像一个 VM，但微软优化内存使用和集成的努力模糊了界限。使用 WSL2 时，仔细的文件管理至关重要，因为不正确地卸载发行版可能导致数据丢失，因此强烈建议定期备份或为工作使用单独的 VHDX 镜像。
## WSL2：不仅仅是虚拟机？
一篇 Hacker News 讨论探讨了 WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）是否仅仅是一个虚拟机。虽然 WSL2 基于 Hyper-V 管理程序构建，但它提供了超越标准虚拟机的特性。
具体来说，WSL2 独特地实现了 GPU 分区和 DirectX 加速，为 Linux 发行版提供图形加速，由主机显卡提供支持。虽然 GPU 直通在标准的 Hyper-V 中是可能的，但它在 Windows 10/11 上官方不支持（仅在 Server 上支持），并且需要大量的配置。
WSL2 通过一个开源堆栈（Mesa/DRI/DRM）与 Windows 的 WDDM 驱动堆栈进行通信，通过供应商提供的“ennoblement”包实现这一目标。这种简化的方法使其与通常与 Linux/KVM 管理程序一起使用的传统 PCI-E 直通设置不同。
## Better Auth：DevRel 总结 Better Auth 是一款快速发展的身份验证解决方案，为数百万开发者和 ChatGPT、Google Labs 等知名公司提供支持。他们正在寻找第一位 DevRel 员工，以支持他们蓬勃发展的社区并扩大影响力。 这个职位是工程、内容创作和社区领导力的独特结合。您将成为开发者的主要资源，创建文档、教程，并在 GitHub、Discord 和社交媒体等平台上积极互动。关键方面包括主动调试问题、改善开发者体验并直接贡献代码库。 理想的候选人是一位技术娴熟的开发者，在 DevRel、DX 工程或教育方面拥有 3 年以上的经验，具备强大的沟通能力和简化复杂概念的热情。这是一个高自主性的机会，可以从头开始构建 DevRel 功能，塑造广泛使用的行业框架的未来。
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30分钟前 | 隐藏
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最近围绕Transformer神经网络的兴奋，例如驱动ChatGPT的技术，源于它们在人工智能方面的明显突破——通过无监督学习取得令人印象深刻的结果。早期模型引人入胜，预示着一个新的时代，此前的人工智能“寒冬”是由较旧的、基于规则的系统和计算上不可能的算法的局限性造成的。 Transformer通过预测序列中的下一个token（词或短语）来工作，从海量数据集中学习。虽然看似简单——本质上是复杂的线性代数——但这种方法绕过了过去人工智能的扩展和复杂性问题。然而，存在一个根本性的缺陷：Transformer *总是* 生成一个token，即使它毫无意义或“幻觉”信息。 这不能通过更多的数据或更大的模型来解决。这是其设计固有的，反映了早期人工智能尝试解决NP完全问题的失败。结果是高错误率，产生听起来合理但错误的输出，通常在没有专业知识的情况下难以检测。这导致了广泛的、不切实际的期望，以及生成式人工智能领域可能出现的“泡沫破裂”，对大量投资该技术的公司构成潜在风险。虽然Transformer不会完全消失，但它们的应用可能会缩小到有限的、低风险的用途。
## AI的未来：炒作与现实
一篇近期文章认为，大型语言模型（LLM）从根本上受到计算复杂性的限制，并预测将迎来新的“人工智能寒冬”，这在Hacker News社区引发了争论。尽管作者声称LLM是失败的，但许多评论者不同意，他们强调了超越Transformer和LLM的显著近期进展——包括AlphaFold、强化学习和多模态模型等领域的进步。
核心争论在于LLM是否代表了“理解”的真正突破，还是仅仅是复杂的统计模式匹配。一些人认为，尽管LLM是统计引擎，但它们*正在*在化学和生物学等领域中实现新的可能性，并且已经深度融入工作流程。另一些人则强调当前人工智能开发的财务不可持续性，以及过高期望可能导致失望的潜力。
一个共同的主题是，LLM是非常有用的*工具*，尤其是对于经验丰富的专业人士而言，但需要专业知识来应对它们的局限性（“幻觉”）。人们担心易用性可能会误导经验不足的用户。最终，这场讨论表明，人们正在从炒作转向对人工智能能力和潜力的更现实评估，许多人预计将迎来一个整合和冷静评估的时期。
## JPEG XL：重生的格式
多年来，JPEG XL 是一种技术上更优越的图像格式，但由于缺乏浏览器支持而受阻。虽然 Safari 用户（17%）和使用小众浏览器的人可以访问它，但大多数用户使用的是 AVIF——一种由 Google 推出的格式，尽管社区对此存在疑虑。
最初，Google 的 Chromium 团队出人意料地决定在 2022 年*移除* JPEG XL 支持，理由是生态系统兴趣不足。这一决定受到了 Meta、Adobe 和 PDF 协会等行业参与者的强烈反对，他们强调了该格式的优势——包括无损 JPEG 重新压缩、HDR 支持和巨大的图像尺寸能力。
现在，Chromium 已经显著地恢复了对 JPEG XL 的支持。这一变化是由不断增长的社区压力以及 Firefox 探索基于 Rust 的解码器所推动的，预计这将推动 JPEG XL 成为一种主要的图像标准。其独特的特性，如提供约 30% 文件大小减少的无损重新压缩，以及渐进式解码，使其成为 Web 及其他领域的理想选择——甚至 PDF 协会计划将其用于 HDR 内容。这种期待已久的的支持预示着多功能且强大的 JPEG XL 格式拥有光明的未来。
## JPEG XL 在谷歌的复兴
最近在 Hacker News 上的讨论显示，谷歌似乎改变了放弃支持 JPEG XL 图像格式的决定。 此前已被弃用，JPEG XL 现在正在被“复活”，这在技术社区引发了争论。
这一举动是在受到批评之后，包括来自自由软件基金会的批评，关于谷歌对网络标准的控制。 一些人认为，谷歌应该在法律上被要求支持由独立机构确定的标准，而不是按照自己的意愿行事。 还有人指出，Mozilla 对 JPEG XL 和 XSLT 持有类似立场，理由是维护负担和收益有限。
虽然实施挑战依然存在——一张全分辨率图像可能需要拍字节的存储空间——但一些人预计 JPEG XL 将首先出现在 PDF 阅读器中，然后再在 EPUB 等电子书系统中广泛采用，一些用户觉得 EPUB 在视觉上有所欠缺。 讨论还涉及 WebP 等其他格式的未来，声称它可能会被 JPEG XL 取代。
## ImAnim：为 Dear ImGui 设计的现代动画引擎
ImAnim 是一个轻量级的动画引擎，专为 Dear ImGui 设计，能够以最少的代码和零依赖（除了 Dear ImGui 本身）实现流畅的 UI 动画。它无缝地运行在 ImGui 的即时模式范式中。
主要特性包括：**缓动**，用于动画化各种数据类型（浮点数、向量、颜色等），具有可定制的缓动函数和策略；**片段**，用于基于时间线的动画，具有关键帧和循环；**路径**，使用贝塞尔曲线；以及 **程序化效果**，如振荡和噪声。
ImAnim 拥有超过 30 个缓动函数、感知色彩混合以及响应式、锚点相关的动画。它易于集成，只需将两个文件添加到您的项目中，并在每一帧调用 `iam_update_begin_frame()` 即可。
提供全面的文档、功能丰富的演示以及交互式工具（缓动可视化工具、贝塞尔编辑器）。ImAnim 是开源的（MIT 许可证），并积极开发，通过 Patreon 提供社区支持。
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ImAnim: 将现代动画能力带到 ImGui 应用 (github.com/soufianekhiat)
17 分，klaussilveira 发表于 48 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论
ryanmcbride 发表于 32 分钟前 | 下一个 [–]
哇，这个时间点对我来说太棒了，谢谢，这正是我需要的类型，而且完全符合我的审美。
erichocean 发表于 20 分钟前 | 上一个 [–]
如果作者在场，你能简单介绍一下这个是如何实现的吗？ 我自己也有一个即时模式 UI 框架，很好奇你是怎么做的。
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## 人工智能“帝国反击战”：谷歌挑战OpenAI与英伟达
最近由OpenAI和英伟达主导的人工智能格局，正面临来自谷歌的重大挑战。 谷歌推出了Gemini 3模型，在基准测试中表现优于OpenAI的GPT-4，并提供TPU（张量处理单元）作为英伟达GPU的直接竞争对手，这如同“帝国反击战”中英雄旅程的一个阶段。
这构成了双重威胁。 英伟达此前在人工智能基础设施中至关重要，现在面临利润压力，其主导地位受到质疑。 尽管对计算的需求仍然很高，但谷歌的TPU替代方案以及超大规模公司开发自己的软件堆栈的潜力，威胁着英伟达的锁定地位。 依赖英伟达芯片且在模型开发方面举步维艰的OpenAI，面临失去模型质量领先地位的风险。
然而，OpenAI拥有一项关键优势：超过8亿的ChatGPT用户群。 这种“需求侧”控制权，类似于谷歌的搜索主导地位，创造了强大的护城河。 巩固这一优势的关键在于采用广告模式——目前尚未实现的潜力，这将释放大量收入并进一步巩固其地位。
最终，这场战斗取决于谷歌能否凭借其庞大的资源和基础设施克服OpenAI的用户群和英伟达已建立的生态系统，以及OpenAI是否能够利用其独特优势。 结果将检验有关市场力量以及在科技世界中控制需求的持久实力的核心理论。
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Google、Nvidia 和 OpenAI – Stratechery by Ben Thompson (stratechery.com)
9 分，来自 tambourine_man 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
aworks 11 分钟前 [–]
“天真的护城河方法侧重于转换成本；然而，实际上，护城河强度的更重要关联是独特购买者/用户的数量。” 回复
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Aivition 是一款一体化的图像处理工具。它轻巧、启动迅速，并能即时查看图像。它还具有无限画布，允许您像在桌面上一样自由地排列和组织图像。要进行编辑，只需右键单击图像即可调出选项菜单——从基本的裁剪和旋转到 AI 驱动的功能，如背景移除和高清放大。🍄 自定义 RGB 通道混合 Google Drive 支持平台：Windows 10/11 便携版：无需安装。只需解压并运行。要启用 AI 功能，请下载相应的检查点。要完全卸载：打开应用程序 → 进入设置 → 清除注册表，然后手动删除应用程序文件夹。编辑后的图像记录存储在每个图像目录中的 .aivition 文件夹中。您可以根据需要选择删除这些记录。此仓库主要用于错误报告、功能请求和其他建议。如果您喜欢 Aivition，请为该仓库点赞！
Jaramy发布了“Aivition”，一款1.8MB的Windows原生AI图像处理工具，完全使用C++从头开始构建，不依赖任何外部库。他为UI（使用Win32 API）、计算机视觉（处理类似OpenCV的图像处理任务）和AI推理（在本地运行神经网络，可与PyTorch媲美）开发了自定义库。
Jaramy每天使用Aivition，并寻求对其性能、兼容性和整体用户体验的反馈。他澄清，虽然源代码可在GitHub上找到（github.com/okery），但该应用程序并非开源，目前也没有特定许可证。随后进行了一场关于术语的讨论，一位评论者建议使用“application”代替“app”，以避免与移动应用程序混淆。
Netflix 在大多数现代电视上停止了从其移动应用程序的投屏功能。
Netflix Kills Casting from Its Mobile App to Most Modern TVs
5 小时前
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## Netflix 移除投屏功能，用户不满
Netflix 已经移除了在其移动应用程序上将内容投屏到许多现代电视的功能，而是引导用户使用电视内置的应用程序。这一变化引发了用户的不满，特别是那些依赖投屏以快速访问和方便操作的家长，以及帮助老年人或不太懂技术的用户。
用户抱怨失去了一项有用的功能，并指出应用程序依赖功能越来越令人恼火，需要不断更新和登录。一些人推测此举与支持广告的套餐限制或许可问题有关，因为流媒体服务正在应对复杂的内容成本和广告报告要求。另一些人则认为这仅仅是“寻租”行为。
这一变化影响了可访问性和用户体验，一些用户开始尝试替代方案，例如 Plex，甚至直接下载内容以绕过 DRM 限制，如 HDCP。这场讨论凸显了人们对流媒体应用程序设计方向日益增长的不满，以及对更简单、更可靠的内容访问方式的渴望。
## 定价实验：超越基础A/B测试
运行定价实验与标准A/B测试有显著不同，需要关注微观经济学，而不仅仅是操作层面。单纯改变价格，并非关于减少摩擦，而是关于理解销量和价值（利润）之间的权衡。提价可能*降低*转化率，但*增加*整体利润。
成功的定价需要从“转化率优化”转向“收入优化”，重点关注**支付意愿 (WTP)** 和 **价格弹性**。弹性揭示需求对价格变化的敏感度——你是在价格至上的大宗商品市场，还是拥有品牌，允许提价？
策略性地测试：针对生活方式/奢侈品提价（利用“凡勃伦效应”，即更高价格=更高感知价值），针对竞争/消耗品降低价格以提高销量和生命周期价值。
至关重要的是，在测试期间隔离变量，并确保所有平台的价格一致性。使用**每位访客毛利润 (GPPV)**，而不仅仅是转化率来分析结果。不要害怕实验——了解你的最佳定价点对于盈利能力至关重要，并且通常需要勇气来挑战假设。
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如何进行有利可图的定价实验？ (cleancommit.io)
5 分，mrkaluzny 发表于 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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