本项目完全使用 Rust 的类型系统实现了一个 Lisp 解释器。通过利用 trait，它能够在编译期完成表达式求值。 **核心特性与限制：** * **编译期执行：** 表达式在编译阶段求值，结果通过类型级断言进行验证。 * **作用域与控制：** 支持全局和词法环境（通过 `let`）、递归函数，以及用于高级流程控制的 `call/ec`（逃逸续延）。 * **手动配置：** 必须使用 `defkey!` 宏显式声明符号。 * **局限性：** * **数值限制：** 整数限制在 [0, 8192] 范围内。虽然可以通过 `build.rs` 进行扩展，但这样做需要增加 Rust 的栈大小。 * **缺失功能：** 不支持 `defmacro` 或运行时 `eval` 功能。 * **实验性质：** 该系统尚未经过广泛测试。 简而言之，本项目通过在构建过程中使用 Rust 的 trait 系统来执行复杂的 Lisp 程序（如所提供的阶乘和续延示例），展示了 Rust 类型系统的图灵完备性。
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从 Deno v2.9.0 开始，**deno desktop** 允许开发者将任何 Deno 项目（从简单的脚本到 Next.js 或 Astro 等复杂的 Web 框架）打包为独立、可分发的桌面应用程序。 与 Electron 或 Tauri 等现有解决方案不同，*deno desktop* 专注于减小二进制文件体积、提供完整的 Node.js 兼容性以及无缝的开发体验。其主要功能包括： * **框架无关性：** 自动检测主流 Web 框架，无需修改代码。 * **高性能：** 使用进程内绑定（in-process bindings）代替 IPC，实现更快的后端到 UI 通信。 * **内置工具：** 提供跨平台编译、原生系统集成（菜单、托盘、通知、对话框）以及稳健的二进制差分自动更新系统。 * **灵活的后端：** 默认使用操作系统原生 WebView 以获得紧凑的二进制体积，并提供可选的集成 Chromium (CEF) 后端以实现一致的跨平台渲染。 *deno desktop* 目前可在 canary 版本中使用，它通过利用 Deno 运行时和通用的 Web 生态系统简化了桌面开发。虽然 API 在正式发布前可能会有所变动，但它为构建现代跨平台应用程序提供了一个强大且具有独特见解的替代方案。
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一位丹麦隐私活动人士兼前警官报告称，他遭到蒙面武装警察的突袭逮捕，对方在未发警告的情况下闯入其家中。该活动人士认为，此次突袭是对他公开丹麦首相私人联系方式，以及批评其支持大规模监控和反加密政策的报复。 据该活动人士所述，警察在行动时立即切断了他的路由器电源，并没收了他的谷歌 Nest 摄像头，以防他们的行动被录下。尽管该活动人士设法拍摄了对峙初期的视频，但由于警察没收了他的设备，目前这些影像已无法访问。他强调，根据丹麦法律，拍摄警察是合法的。他认为警察试图销毁潜在视频证据的行为，以及在逮捕过程中拒绝告知指控罪名，都是非法的。该活动人士对公民自由状况表示深切担忧，并警告称丹麦和西方国家正趋向威权主义，隐私权也在不断衰退。
加拿大政府在一项秘密的 Palantir 合同上花费了 4680 万加元。 Canadian government spent $46.8M on a secret Palantir contract
2 天前
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以下是《现代 64 位 CPU 高效 C++ 编程》第四章的总结，重点介绍了常见操作在 CPU 周期上的性能成本：
* **算术运算：** 基本整数运算成本较低（1–2 个周期），但除法依然“极其昂贵”（10–28 个周期）。乘法成本适中（3–5 个周期）。
* **C++ 抽象：** 异常在不被触发时效率很高，但一旦触发则会消耗数千个周期。与虚函数调用相比，RTTI 和 `dynamic_cast` 的开销显著更高。
* **函数调用：** 直接调用成本约为 15–30 个周期，而间接/虚函数调用成本为 20–60 个周期。内联至关重要，它不仅能消除调用开销，还能启用更广泛的编译器优化，从而节省数十个周期。
* **并发：** 原子/CAS 操作在本地成本约为 15 个周期，但在多插槽（multi-socket）系统中可能达到 300–600 个周期。线程上下文切换开销极其巨大（10,000–100,000+ 个周期），这主要归因于缓存失效等间接成本。
* **其他：** 由于指针间接寻址，访问 `thread_local` 变量会引入额外的开销。
作者强调，虽然这些数据为优化提供了一个实用的参考框架，但它们只是估算值，会因架构和上下文的不同而有所差异。
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“Wigglegram”是一种通过循环播放从不同角度拍摄的画面而产生的类 3D 立体图像。作者是一位犹豫不决的摄影师，无意中收集了同一场景的多个版本，后来发现自己的相机胶卷里存满了制作这些动画的原始素材。
为了实现自动化处理，作者编写了一个脚本，利用感知哈希（一种类似于以图搜图的技术）来识别视觉上相似的照片。通过计算图像哈希值之间的“汉明距离”，该脚本成功检测出可以拼接成 wigglegram 的照片簇。
由此产生的作品集涵盖了从偶然拍下的“动态电影”到精心构思的艺术摄影，内容包罗万象，包括宠物、设计项目和雕塑等。作者已将该脚本分享到 GitHub，供他人整理自己的照片库，将多年的数字杂物转化为引人入胜的视觉档案。
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河豚 Sakana Fugu
2 天前
本报告强调了 **Fugu-Ultra** 在六个不同领域中的卓越表现，其性能始终优于领先的前沿模型。主要成就包括： * **人工智能研究：** 通过自主框架（AutoResearch），Fugu-Ultra 优化了自身的训练方案（批次大小、学习率等），实现了最佳的验证集字节位率（0.9774）。 * **历史分析：** 它成功解码了 17 世纪日本手稿中复杂的“散乱书写”排版，在阅读顺序准确性方面远超竞争对手。 * **逻辑与工程：** Fugu-Ultra 在复杂任务中展现了精湛的水平，例如生成魔方求解器的功能代码、设计机械 CAD 孔径，以及与 Stockfish 等强力引擎进行盲棋对弈。 * **金融决策：** 在一项 50 周的序列交易基准测试中，它实现了 +19.43% 的平均回报率，显著高于前沿基准模型低于 15% 的表现。 这些结果表明，Fugu-Ultra 的智能体编排方法使其能够在高度专业化和逻辑性的任务中超越单个前沿模型的能力。在从机器学习研究到机械工程及历史分析等不同基准测试中展现出的一致性，凸显了其在自主问题解决能力方面的稳健提升。
关于 Sakana AI 新款产品“Fugu”的 Hacker News 讨论反映了社区内部的分歧。Fugu 是一款通过将任务分发给不同大语言模型来提升输出质量的编排模型；一些人认为，这是一种有前景的“代理式”转变，摆脱了对单一厂商前沿模型的依赖。
支持者钦佩 Sakana 非传统的研究路径，特别是他们对进化算法和生物智能的关注，并认为 Fugu 是一种利用多个模型优势的巧妙方法。然而，批评者对该产品的价值主张持怀疑态度。常见的抱怨包括高昂的价格（每月 200 美元）、推理速度缓慢，以及质疑这种“编排器”相比 OpenRouter 或手动切换模型等现有方案，是否真的能提供足够的性能提升。
讨论的焦点转向了更广泛的议题：日益增多的“AI 套 AI”外壳产品、对 Sakana 参与军事合同的担忧，以及闭源前沿模型与高效开源本地替代方案之间的持续矛盾。总的来说，尽管一些人看到了 Sakana 构建模型“群落”愿景的潜力，但许多用户认为，目前的实现方式对于通用场景而言过于昂贵且笨重。
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