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5 小时前
访问被拒绝。您没有权限访问此服务器上的“http://www.costar.com/article/970809918/nashville-council-approves-eminent-domain-action-to-halt-data-center-project”。参考编号 #18.d2753617.1785985364.68ad242e https://errors.edgesuite.net/18.d2753617.1785985364.68ad242e
纳什维尔市已采取行动，动用征收权（eminent domain）以阻止在当地动物园附近建设数据中心的提议。此次决策以27票赞成、5票反对的结果获得市议会通过，反映出近期地方社区对数据中心开发愈发抵触的趋势。
Hacker News 的评论者们就这种抵触情绪的根本原因展开了辩论。一些人认为，相比高尔夫球场等其他行业，公众对数据中心用水量的担忧被夸大了或方向有误；另一些人则认为，数据中心已成为公众发泄对电网负荷、贫富差距以及人工智能基础设施“加速主义”式扩张不满的焦点。
部分参与者认为，这种抵触是公众对电价上涨和更广泛经济焦虑的一种自然民主反应。也有人指出，在公众对大规模、高耗能 AI 设施的恐惧中，“传统”托管项目——即为日常互联网服务提供基础架构的项目——正日益成为附带损害。讨论还涉及纳什维尔市县合一政府的程序细节，强调地方规划和市政条例仍然是公民在面对社区内迅速的技术与工业变革时，为数不多能够行使控制权的手段之一。
Anthropic 近期推出了能够执行密码分析的语言模型“Claude Mythos”。该模型成功识别出针对后量子签名候选算法 HAWK 的密钥恢复攻击，降低了其安全性，并对缩减轮数的 AES-128 提出了改进型攻击。虽然这些成果在学术上值得关注，但它们对完整轮数的 AES 或其他广泛使用的密码学标准并不会构成实际威胁。 专家们依然确信，大型语言模型无法破解 SHA-3 或 BLAKE3 等已建立的对称加密基元。这种乐观态度源于对称加密设计所特有的“混乱性”（即刻意缺乏公钥方案中那种整洁的数学结构），以及现代算法是经过数十年高强度、由人类主导的审查而形成的这一事实。尽管大型语言模型在形式化密码分析技术、识别安全证明中的漏洞以及分析研究较少的后量子候选算法方面展现出潜力，但它们不太可能发现全新的攻击类别。归根结底，对称密码学依然稳固；当前研究表明，与其攻击已确立的行业标准加密算法，不如将大型语言模型的资源投入到寻找未经充分验证系统的漏洞中。
这篇 Hacker News 帖子讨论了题为《大语言模型不会破解对称加密》的文章，文中指出大语言模型不太可能破坏现有的对称加密标准。
评论者们对人工智能在这一领域的潜力展开了辩论。一位用户质疑了“密码分析对 AI 来说太难”的观点，认为大语言模型非常适合处理破解密码时涉及的繁琐试错任务。然而，另一些人则认为，对称算法已经过数十年来人类研究的严格考验，AI 目前还无法与人类积累的庞大失败经验相提并论，正是这些经验塑造了现有的安全标准。
讨论还澄清了一个技术区别：虽然一些参与者最初将对称加密与 RSA（非对称）大数分解混为一谈（这是一个常见的误区），但目前的共识仍然是，大语言模型在短期内不太可能绕过经过同行评审的稳健对称加密基础。总体而言，社区对于生成式模型是否具备破解这些既定系统所需的专业能力持怀疑态度。
在这篇文章中，Serhii Potapov 探讨了分支预测（一种 CPU 优化功能）如何意外地降低 Rust 程序的性能。在处理大型数组时，如果数据是随机的，条件分支（如 `if x > threshold`）会成为性能瓶颈。CPU 的分支预测器难以猜出结果，导致频繁的“流水线刷新”，从而大幅拖慢执行速度，尤其是当约 50% 的元素满足条件时。 Potapov 指出，虽然对数据进行排序可以使分支变得可预测，但这往往不切实际。因此，他引入了“无分支编程”（branchless programming）。通过重构代码，利用算术运算而非控制流——例如无条件写入元素并使用布尔转换来增加计数器——从而完全消除了不可预测的分支。 这种技术将控制依赖转化为数据依赖，使得性能在任何数据分布下都能保持一致。然而，作者也提醒，无分支代码的可读性较差，并且在分支预测非常准确的“最优”情况下可能会更慢。他最后总结道，无分支优化是一种强大的工具，应谨慎使用，仅保留给通过分析确定为性能关键的“热点路径”。
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无分支 Rust：通过移除 if 语句使过滤器提速 4 倍 (greyblake.com)
15 分，由 greyblake 发布于 1 小时前 | 隐藏 | 往期 | 收藏 | 讨论 | 帮助
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漫画历史学家盖伊·劳利（Guy Lawley）探讨了以新闻纸、平涂色彩和机械网点为特征的“复古”漫画美学演变。虽然现代数字印刷可以呈现无缝图像，但1930年代至1980年代的经典外观却是报业工业限制的直接产物。
与普遍看法相反，“四色”一词是描述该时代并不准确的简称。事实上，复古漫画独特的视觉效果源于特定的印刷技术——即专为高速报纸生产而设计的卷筒纸轮转凸版印刷机。印刷制造商之间的这场“军备竞赛”以及对话气泡的采用，将漫画转化为一种独特的美国大众媒介。
至关重要的是，劳利强调这些视觉效果不仅仅是“廉价印刷”的结果，而是将黑白墨线图转换为彩色时所使用的特定“分色”技术。这些方法经历了三个截然不同的技术时代：本戴点（Ben Day dots）、Craftint多色印刷和醋酸纤维片法。通过从纯摄影工艺转向手工制作，这些匠人们创造了一种至今仍具文化标志性的“老派”美学。劳利系列文章的第二部分将对这三种关键的分色方法进行详细的技术深度剖析。
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复古漫画的起源 第一部分 (truegrittexturesupply.com)
7 点积分 由 Michelangelo11 发布于 1 小时前 | 隐藏 | 往期 | 收藏 | 讨论 帮助
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Nikita Bier 宣布卸任 X（原 Twitter）的产品领导职务。他的离职在 Hacker News 上引发了关于该平台现状及未来走向的激烈辩论，各方观点呈现两极分化。
X 的支持者认为，过去一年平台的用户体验显著改善，提到信息流更简洁、机器人账号减少，以及小众内容的发现机制有所提升。他们主张，通过主动的筛选定制，用户可以获得理想的使用体验。相反，批评者则将该网站形容为“垃圾场”，指出平台上有毒言论增加、付费“蓝标”机器人泛滥，以及算法对争议性、诱导愤怒内容的推广。
讨论的焦点在于：该平台是否真的有所改进，还是用户只是变得更擅长通过训练信息流来避开算法陷阱。怀疑论者批评了 Bier 作为“增长黑客”的背景，而另一些人则认为他任期内表现成功。归根结底，这一讨论反映了技术圈用户对于 X 究竟是重要的讨论工具，还是一个正在衰落的有毒环境，存在着深刻的分歧。
传统软件曾拥有一种“超能力”：边际成本几近于零，这使其能够保持 75%–85% 的毛利率，并推行“不惜一切代价追求增长”的经营模式。然而，人工智能从根本上打破了这一范式。
由于 AI 产品需要持续的语言模型推理，企业现在面临着显著、高粘性且按单位计算的算力成本。这引发了前所未有的冲突：使用更优质的模型能提升产品质量，但会摧毁利润率；使用更廉价的模型虽然能节省成本，却面临用户流失的风险。创始人被迫像管理硬件一样管理“物料清单”经济学，从固定费率订阅转向基于用量的定价模式，以应对成本的波动。
尽管有些人寄希望于推理成本的下降能恢复 SaaS 模式的利润率，但“杰文斯悖论”表明，算力的降价更有可能导致 AI 使用量的激增，而非盈利能力的提升。因此，“先增长、后盈利”的模式已经过时。下一代成功的 AI 企业将建立在不同的规则之上：从第一天起就优先考虑单位经济效益，将定价与实际成本挂钩，并专注于可持续的资本高效增长。与其说这是一种倒退，不如说这种转变代表着向更具韧性、透明且严谨的商业模式迈进。
这场 Hacker News 讨论探讨了人工智能时代软件单位经济效益的转变。参与者争论道：大语言模型推理的高昂成本（目前比传统的 Web 请求，如数据库或缓存查询，要高出几个数量级）究竟是一个永久性障碍，还是一个随着模型效率提升会迎刃而解的临时性难题。
讨论的一个核心主题是 SaaS 产品价值主张的变化。用户开始质疑，当他们越来越能够自行“锻造”定制化的专属工具时，是否还有必要为第三方订阅付费。讨论最后对市场格局提出了质疑：除了对前沿大模型进行简单的封装外，目前尚不清楚哪些集成 AI 的产品真正实现了长期生存能力和独特的价值。
这篇文章详细介绍了在虚拟机（特别是 Axiom 的 OpenVM 项目）中实现接近原生执行速度的 RISC-V 程序运行技术。 作者探讨了从标准的“取指-译码-执行”解释器转向**提前（AOT）重编译**的过程。通过逐步消除冗余开销，作者实现了以下优化： * **预译码：** 只对指令进行一次译码，从而将其从热点循环中移除。 * **线程化分发：** 使用计算跳转（computed gotos）或强制尾调用（`musttail`），消除返回共享解释器循环带来的开销。 * **寄存器映射：** 利用 Clang 的 `preserve_none` 调用约定，将客户机寄存器保留在宿主机硬件寄存器中以跨越块边界，大幅减少了内存访问。 * **基本块重编译：** 将 RISC-V 代码转换为精简且经过优化 C 函数（每个基本块对应一个）。这使得编译器能够在保持可扩展性的同时，跨多条客户机指令进行优化。 性能基准测试表明，这种基于块的方法在计算密集型工作负载下可达到原生性能的 84%–89%。作者总结认为，虽然完整的 AOT 编译较为复杂，但结合使用 `musttail` 和 `preserve_none` 提供了一条高度可移植且高效的路径，能够最大限度地缩小虚拟化执行与裸机执行之间的性能差距。
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突破 RISC-V 模拟的极限 (shuklaayu.sh)
6 点，由 shuklaayu 发布于 1 小时前 | 隐藏 | 往期 | 收藏 | 1 条评论 | 帮助
dmitrygr 10 分钟前 [–]
归根结底这并不是模拟，而是静态重编译（可以说这更酷）
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用于 int32 坐标的精确、并行二维 Delaunay 三角剖分 Exact, parallel 2D Delaunay triangulation for int32 coordinates
8 小时前
Delaunay32 是一个快速、确定性的 C++17 库，专为处理像素、栅格样本和投影几何等大型数据集的二维 Delaunay 三角剖分而设计。它结合了精确的整数谓词与 Morton 排序的分治算法，实现了显著的性能提升——在大型点集上，其速度比 `delaunator-cpp` 快 10 倍，比 Fade2D 快 4 倍。
主要特性包括：
* **灵活输入**：支持 32 位有符号整数坐标以及直接有限浮点输入（使用内部可配置的均匀量化）。
* **鲁棒性**：具备精确的方向和内圆谓词，并能确定性地处理重复点。
* **高级功能**：提供约束 Delaunay 三角剖分、多边形域过滤（支持空洞）以及可选的多线程支持。
* **集成性**：标准使用下无依赖，返回引用原始输入点的索引。
* **扩展功能**：可选的配套库提供点采样、SVG 导出以及几何 JSON 输入/输出工具。
Delaunay32 非常适合输入数据已离散化或符合高分辨率量化的应用场景，如图形学、地图绘制和空间可视化。该库采用 MIT 许可证，拥有高性能且经过验证的架构，适用于大规模、高鲁棒性的几何网格划分。
一个新的项目 **Delaunay32** 已在 GitHub 上发布。该项目提供了针对 32 位整数坐标优化的精确并行二维 Delaunay 三角剖分功能。据报道，该库性能表现卓越，在处理大型点集时，速度比 `delaunator-cpp` 快 10 倍以上，比 `Fade2D` 快约 4 倍。
Hacker News 上的相关讨论反响积极，用户对其效率给予了称赞，并推测了 32 位设计背后的技术限制。尽管一些评论者质疑其在顶点插入/删除方面的潜力，以及为何该库仅限于 32 位，但另一些人指出，这些限制很可能是为了将中间计算保持在现代 CPU 的 64 位范围内，从而确保硬件级的性能。社区也对未来扩展至三维 Delaunay 四面体剖分表示了兴趣。
Prime Intellect 推出了 **Prime Agent**，这是一个开源的自我提升型编码工具框架，旨在突破静态、人工设计智能体架构的局限。与传统框架不同，Prime Agent 将模型视为一个递归、自适应的系统，构建在两个核心抽象之上：
* **递归语言模型（RLM）：** 将上下文视为变量，并将子智能体委托视为持久化 IPython REPL 中的程序函数调用。这实现了深度嵌套的编排和高效的内存管理。
* **持续进化工具（Continual Harness）：** 允许智能体将其自身的提示词、技能、记忆和子智能体视为可创建、读取、更新或删除（CRUD）的对象。通过 `/refine` 流水线，智能体能根据过去的成功与失败自主提升自身性能。
Prime Agent 具备后台守护进程，支持持久会话、智能体间通信以及长周期任务的自主执行。在评估中，Prime Agent 在 ARC-AGI-3 和复杂编码任务等既有模型及基准测试中，表现出与顶尖水平相当甚至更优的性能，且通常以更少的 Token 用量获得更高的分数。通过实现模型与工具的协同学习，Prime Agent 旨在推动行业向直接的程序化控制转变，以不断演进的自主架构取代僵化且依赖提示词的设计。
Hacker News 上关于“Prime Agent”（一种自我改进型递归语言模型，RLM）的讨论，既体现了技术上的质疑，也引发了更广泛的哲学思考。
批评者认为，该项目的代码库臃肿不堪，充斥着 10,000 行的庞大文件和过多的 switch 语句，这与高效、自我改进型人工智能的目标背道而驰。许多用户指出，当前的基础模型已经足够强大，无需复杂的“框架”；简单的利用 Markdown 文件进行上下文管理往往就已足够。
讨论还涉及了该项目的命名，这一名称参考了经典科幻中篇小说《Prime Intellect 的变形》（The Metamorphosis of Prime Intellect）。参与者就书中对通用人工智能（AGI）的高概念探讨及其具争议性的图形化内容展开了辩论。
最后，用户对该项目在 ARC-AGI-3 测试中报告的基准数据提出了质疑。观察人士认为，自我改进型智能体可能通过过度重试或硬编码违背了基准测试中“少样本（few-shot）”的限制，这凸显了为不断演进的自主智能体建立标准化评估体系所面临的持续挑战。总体而言，尽管社区认为这种“递归”方法很有趣，但许多人将其视为一种进化步骤，而非革命性的突破。