1999年10月11日，Nvidia 发布了 GeForce 256，这是其首款以 GPU 名义营销的产品。这个说法可以说是品牌包装：Amiga 和 3dfx 早已有图形协处理器和 CPU 卸载。GeForce 的关键新增功能可能是硬件变换与光照，尽管更快的 CPU 有时能在软件中达到同等效果。它尤其帮助了配备低端赛扬的廉价系统，而 Nvidia 通过频繁推出后续产品保持了势头。
Nvidia 早年处境岌岌可危。1996年，一笔与世嘉 Dreamcast 有关的交易出了问题，使 Nvidia 资金短缺，直到世嘉投资了500万美元。世嘉后来收回了投资，并额外获得1000万美元利润。这笔资金帮助 Nvidia 推出了 Riva 128，随后是 TNT2，然后是 GeForce 256。没有世嘉，Nvidia 可能已经失败；相反，它后来于2000年12月收购了3dfx的大部分知识产权。3dfx 于2002年10月关闭并破产。
每日HackerNews RSS
Graphicle 是一个单一 Rust 程序，为编码代理提供代码图和项目记忆。它索引仓库，构建文件、函数、类、调用和导入的图，并记住文档、决策和过去的代理会话。它本地运行，无需 API 密钥、账户或遥测，并可连接 Claude Code、Cursor、Codex、VS Code 和其他 MCP 客户端。`graphicle setup` 配置代理、启用会话捕获、添加 Git 钩子、备份更改过的文件，而 `graphicle disconnect` 撤销一切。用户可以提出带引用的提问，获取包含确切文件和行号的摘录，在浏览器应用中浏览图和记忆，并让记忆与代码保持关联。它将数据存储在一个 SQLite 文件中，同步更改过的文件，支持工作区，并采用 Apache-2.0 许可。基准测试声称其代码图提取比 Graphify 更快。它还提供 MCP 服务器、SDK 和团队服务器方案。
在路易斯安那州艾弗里岛，塔巴斯科辣椒与盐捣碎，在橡木桶中陈酿长达三年，然后与醋混合，制成这款标志性辣酱。埃德蒙·麦基尔亨尼于19世纪60年代创立了这家家族企业，并通过巡回推销员、滑稽歌剧、军人配给以及日本等市场，将其从地方调味品发展为全球品牌。如今，塔巴斯科辣酱销往195个国家，无处不在、辨识度极高，尽管其路易斯安那身份已有所扩展。来自手工辣酱和辛辣食品的竞争比以往任何时候都更激烈。塔巴斯科以新口味、联名合作和非酱料产品作出回应。作者认为，它的成功源于始终如一的口味、巧妙的营销和适应能力——一个征服世界却必须不断进化的老牌可靠品牌。
作者并非专家级模型开发者，却比较了 strands-decider-2B 的编码器与解码器设计。他们测试了 v19（Qwen3.5 解码器）、b1/b2（T5Gemma 编码器-解码器）和 e1a/e1b（仅编码器）。b2 表现最好，但约有 8B 参数，而 v19 为 2B，因此不可比。e1b 在准确率/校准上大致与 v19 相当，同时将中位延迟减半（约 35ms 对 65ms）。然而，随着提示变长，e1b 的扩展性更差，因为其全注意力层是二次复杂度，而 v19 主要使用线性 Gated DeltaNet 层。e1a 在九个留出任务中的七个上胜过 v19，但在 JevBench 和 JF100 上表现更差，表明没有 e1b 的掩码方法时泛化能力更差。总体而言，编码器和解码器都没有明显的赢家。该实验受到架构、基础模型和调优差异的混杂影响。代码仍留在某个分支上，尚不值得合并到主线 strands-decider。
粪便流向图（SFD）是一种可视化工具，用于描绘人类排泄物如何流经城市卫生系统，从容纳和清空到运输、处理以及处置或再利用。绿色箭头表示安全管理的流向；红色箭头表示不安全的管理。箭头宽度反映沿每条路径流动的排泄物比例。SFD帮助规划者识别卫生链条在哪里发生泄漏，并优先安排改进。它们由SuSanA、GIZ、世界银行、EAWAG和盖茨基金会等组织开发，广泛用于中低收入国家。创建SFD涉及文献综述、实地观察、访谈、利益相关者咨询和分析，通常使用SFD图形生成器。巴巴蒂、坎帕拉、阿拉普扎和古瓦哈提的案例研究揭示了报告厕所普及率与安全管理的环境卫生之间的重大差距。局限性包括数据不可靠、容纳设施定义不明确、地方能力薄弱和非正规做法。持续改进侧重于更好的方法、更清晰的指南、培训、数字工具以及纳入环境考量。
Character.ai 的破产是早被预言的 AI 泡沫的一个早期信号。该公司在算力上烧掉巨额资金，同时收入微薄，并面临代价高昂的诉讼。其 2023 年估值达到 10 亿美元，但文件显示，它 2024 年每月在算力上花费 1380 万美元，2025 年每月 1000 万美元；订阅收入峰值为每月 280 万美元，总收入峰值为每月 530 万美元。2026 年 1 月至 8 月，它在算力上花费 5610 万美元，仍每月亏损 800 万至 900 万美元。为削减成本，它转向更便宜的 GPU、开放权重模型、裁员、广告和应用内购买——批评者称之为“垃圾化”。据报道，迪士尼在发出停止并终止函后，提出以 2000 万美元进行知识产权授权。法律费用是原因之一，但无论如何，这项业务都不可持续。与 OpenAI、Anthropic、Meta 和 Google 不同，Character.ai 缺乏财力雄厚的注资或广告补贴。文件显示，二线 AI 玩家的资金跑道已经到头，即便其平台在破产程序中仍在运行。
海底电缆是全球关键的通信基础设施，但正日益脆弱。大多数故障由浅海领海内的捕鱼和船锚造成，地质因素和蓄意攻击也增加了风险。维修缓慢且昂贵：船只稀缺且老化，许可可能耗时数月，责任又分散。曼德海峡、新加坡和吕宋等咽喉要道集中了风险。旧的电信财团模式已经消退；超大规模云企业——尤其是谷歌——如今资助并控制着大部分网络，引发主权和问责担忧。与此同时，到2030年，约四分之一的海底电缆长度将面临退役，到2040年，大部分维修船也将退役，却没有明确的出资方。韧性需要更好的海底勘测、电缆保护区、路线多样性、重建分布式维修船队，以及更快速地紧急进入领海。归根结底，全球数字基础设施依赖于海底电缆，也依赖于保护与维护它们的国际合作。
请启用 JavaScript 和 Cookie 以继续
要使用 Mastodon 网页应用，请启用 JavaScript。或者，试试适用于你平台的其中一款 Mastodon 原生应用。
抱歉。
QA Wolf 已新增 Windows 桌面应用测试。Windows 桌面测试难以并行化，因为每个测试都需要一台完整的、已登录的虚拟机，状态会在运行之间保留，而面向 Linux 的工具并不适用。QA Wolf 将 Windows 机器视为一次性手机：Kubernetes 设备调度器从预热的 GCE 池中为每个测试分配一台一次性 Windows VM。Linux runner Pod 运行测试代码，并通过 CDP/Playwright 远程连接浏览器，通过 Appium/WinAppDriver 连接原生应用，通过 WebRTC 进行实时屏幕流传输和录制。VM 从不复用；预热池避免 2–3 分钟的启动，被遗弃的 VM 会被回收，更新通过自然淘汰进行。可复现的 Windows 镜像内置了自动化工具。应用通过短期有效的签名 URL 传入，并支持 .exe/.msi/.msix 安装程序。测试在 Web、iOS、Android 和 Windows 上使用同一套 API。安全功能包括已知 IP 范围、私有池、Workload Identity，以及不保留持久客户数据。Windows 测试现已通过 QA Wolf 及其 MCP 上线。