TownSquare 通过将静态页面转变为共享的互动空间，让互联网重拾人与人之间的连接。只需在网站中添加一行代码，即可让访客以虚拟形象出现，并在无需账户或复杂算法的情况下进行实时聊天与互动。
TownSquare 轻量且无依赖，旨在促进轻松、自发的参与，将孤立的浏览过程转化为社交体验。无论是简单的“你好”还是击掌互动，该平台都致力于让互联网不再只是数据的集合，而更像是一系列有人情味的公共广场。加入不断增长的站点网络，让网络世界多一份“在场感”。
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Phoenix Semiconductor 是一家位于奥斯汀的初创公司，由 Ryan Hatcher 创立，致力于解决航空航天、国防和医疗保健等高价值行业中老旧芯片停产的关键问题。当核心半导体元件停产威胁到价值数百万美元的资产（如美国海军 F/A-18F 战斗机）无法正常运行时，Phoenix 通过将现代现成组件重新封装成模拟原始硬件的设备，为这些资产提供了救命方案。 大型芯片制造商专注于大批量生产，往往忽视了老旧零件小批量需求的“长尾”市场。Phoenix 通过设计定制的转接板来弥补这一差距，使现代芯片能够无缝适配旧系统，而无需更新固件或电路板。这种直接兼容的方案为报废昂贵设备提供了一种高性价比的替代选择。 目前，Phoenix 服务于国防、医疗和工业客户，并将自身定位为原始设备制造商的重要合作伙伴，协助那些不再希望维护过时产品线的企业。凭借 ISO 9001 认证以及制造流程自动化计划，Phoenix 正在扩大其服务能力，以应对传统代工厂不愿涉足的数十亿美元的专用组件市场，从而有效地在原始零件停产后，继续维持关键基础设施的正常运行。
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《连线》杂志近日披露了亿万富翁彼得·蒂尔（Peter Thiel）领导的一个名为“Dialog”的秘密精英网络。泄露的2026年爱尔兰闭门会议注册文件显示，共有222名权势人物受邀参加，其中包括高级军事官员、在职美国政府代表、资深情报人员以及科技和监控行业的重量级人物。 该组织的私人议程反映了其对极端社会变革的关注，会议涵盖了从“战场技术”和“应对第三次世界大战”到“建立邪教”等非传统议题。 将这些精英联系在一起的，是他们对人工智能和人类寿命未来的共同紧迫关注。与会者的预测表明，他们普遍认为人工智能很快将从根本上重塑战争、劳动力和信仰体系，许多人预见到了重大的社会动荡，甚至“文明衰退”。通过汇集如此强大的影响力，“Dialog”凸显了私人财富与国家权力在塑造动荡未来过程中日益紧密的交织。
本文探讨了 Linux 异步 I/O 的演进，通过反向代理开发项目的视角，对比了传统的 `epoll` 模型与现代的 `io_uring` 接口。 `epoll` 基于“就绪”模型。虽然有效，但由于每次 I/O 操作都需要多次系统调用——即检查数据是否就绪 (`epoll_wait`) 以及执行实际的数据传输 (`read`/`write`)——这会产生显著的开销。在高负载下，用户态与内核态之间的上下文切换成为性能瓶颈。 相比之下，`io_uring` 采用“完成”模型。它利用应用程序与内核之间的共享内存环形缓冲区，允许批量提交和获取多个 I/O 操作。这显著减少了所需的系统调用总数。为了实现极致性能，`SQPOLL` 等特性可以自动化提交过程，在稳定运行状态下甚至可能完全消除系统调用。 鉴于 `io_uring` 通过将复杂性从应用程序转移到内核中从而提供了更高的效率，作者认为它是高性能 Linux 开发的新标准，对于现代新建项目而言，`epoll` 已基本过时。
这篇 Hacker News 讨论聚焦于高性能网络编程中 `epoll` 与 `io_uring` 之间的权衡，起因是一篇关于开发代理服务器的文章。
社区的主要观点包括：
* **优化策略：** 除了选择 I/O 模型外，性能提升很大程度上取决于 CPU 绑定（pinning）、NUMA 节点管理、避免伪共享（false sharing），以及将套接字处理与硬件网卡队列对齐，以防止跨核心通信。
* **`io_uring` 与 `epoll` 的对比：** 虽然 `io_uring` 通过批处理和减少上下文切换带来了潜在的性能提升（通常被认为可提升 20% 以上），但它复杂且存在安全风险。频繁出现的漏洞导致许多环境（包括企业级平台和 Go 等主流语言运行时）默认限制或避免使用它。
* **实用性：** 多位评论者指出，尽管 `io_uring` 功能强大，但标准的 `epoll` 依然保持着极高的性能和稳定性。真正的性能瓶颈往往存在于内存分配、网络栈开销或线程与核心对齐不当，而非仅仅取决于系统调用接口的选择。
* **Linux 之外：** 讨论强调高性能 I/O 是一个普遍挑战，Windows 也提供了相应的替代方案，例如注册 I/O (RIO)。
Vänttinen 解释说，这种借用文化植根于一种根深蒂固的实用主义，可以追溯到芬兰的农村生活时代，那时人们习惯于共享农用机械。Vänttinen 说：“如今，许多住在城市里的人空间狭小，可能一年只需要用一次缝纫机。所以为什么要买呢？人们更倾向于不花自己的钱，而是通过税收资助免费使用缝纫机。”
近期关于公共图书馆租赁缝纫机的 Hacker News 讨论，凸显了“物品图书馆”这一日益增长的趋势。许多贡献者分享了他们在当地图书馆的正面经历，这些图书馆提供包括电动工具、乐器、3D 打印机和厨房电器在内的多样化库存。支持者认为，这些举措通过提供昂贵或不常用物品的使用权、促进技能培养，并将图书馆演变为重要的“第三空间”，从而提供了巨大的社区价值。
然而，这一趋势也面临着巨大的阻力。一些批评者认为，图书馆应严格专注于书籍和文化普及，将业务扩展至工具借阅视为偏离核心使命的“职能蔓延”。另一些人则提出了关于维护成本、技术设备复杂性以及被盗风险的实际担忧。此外，讨论还涉及了现代图书馆所面临的社会挑战，特别是其被当作无家可归者事实上的收容所，这在公共空间的安全性与预期用途方面引发了极具争议的讨论。总的来说，尽管许多人认为这些创客空间是适应数字时代的必要举措，但另一些人则将其视为对公共图书馆传统学术使命的背离。
特斯拉疑似在自动驾驶模式下撞入得州民宅，致一名女性死亡 Tesla allegedly in autopilot mode crashes into Texas house, woman killed
2 天前
周五晚上，得克萨斯州凯蒂市发生一起特斯拉 Model 3 撞入民宅的事故，导致一名女性死亡。据报道，肇事司机迈克尔·巴特勒（Michael Butler）在事发时使用了该车辆的自动驾驶辅助系统。 据哈里斯县治安官办公室称，巴特勒未能保持在车道内行驶，车辆高速偏离道路，撞穿了砖砌住宅，并撞上了受害者 M. Avila。受害者被空运至医院，后因伤势过重死亡。 巴特勒在事故中受伤，目前正配合有关部门调查。调查人员表示，没有迹象表明其涉及酒驾或毒驾，截至周六下午，尚未提出任何指控。对事故的调查仍在进行中。
一起特斯拉撞入德州民宅的致命事故，在 Hacker News 上引发了关于特斯拉辅助驾驶软件安全性及其品牌宣传的激烈讨论。
许多评论者批评特斯拉的营销方式，认为“完全自动驾驶（有监督）”（Full Self-Driving (Supervised)）之类的措辞具有误导性，会导致驾驶员警惕性不足。持怀疑态度的人指出，该软件经常难以应对死胡同、车库和红灯等常见危险，他们认为这些情况对于真正的自动驾驶系统来说应该完全在处理能力范围内。
反之，一些用户为该技术辩护，区分了“自动辅助驾驶”（Autopilot）和更先进的“FSD”技术栈，并强调驾驶员仍需对车辆负法律责任。其他人则对特斯拉私有的数据处理方式表示不满，指出公众很少能看到完整的遥测数据。
讨论还触及了软件驱动安全性带来的更深远影响。批评者认为，特斯拉优先考虑快速开发和利润，而非严苛的工程标准；而另一些人则指出，在特斯拉因其软件导致的事故承担严格责任之前，“人在回路”的要求将持续成为困惑和悲剧的根源。
作者观察到自己潜意识里更偏爱 2022 年之前出版的书籍，认为纯人工创作——包括起草、编辑和校对——所投入的精力赋予了作品一种当代 AI 辅助作品所缺乏的价值。 尽管作者意识到这种立场存在矛盾——鉴于他们自己也精通大语言模型，并清楚即便使用 AI 也能产出高质量成果——但他们仍难以将这种理性的认知与对传统写作中“人力成本”的感性珍视调和起来。作者将这种不安与历史上对印刷术或互联网等技术进步的质疑进行对比，承认自己可能只是在抵制一种必然的变革。最终，作者仍不确定这种偏好是某种固有的偏见，还是对不断演变的媒介所做出的正当反应，并认为随着时间的推移和熟悉程度的加深，这种内在冲突或许终将消解。
近期的一场 Hacker News 讨论凸显了用户中的一种增长趋势：优先选择“2022 年前”或“低背景”内容，以避开充斥网络的、由人工智能生成的“垃圾”信息。
参与者表示，AI 工具将内容生产速度提高了几个数量级，而消费者的承载能力却未改变，这导致了内容质量和可靠性的大幅下降。许多用户现在开始主动筛选旧书、旧文章和旧文档，将发布日期作为衡量人工投入、事实核查和编辑监管的指标。
这场对话揭示了人们对现代数字信息深感愤慨。许多人认为，由于 AI 能够模仿人类输出——且往往能规避有缺陷的 AI 检测工具——互联网已演变为一个“零信任”环境。引以为傲的原创作者因作品可能被贬值而感到沮丧，而另一些人则认为，自动化内容的激增不可避免地会促使人们回归到由人工筛选的“把关人”和基于声誉的发现机制。最终，许多贡献者得出结论：“思维的工业化”正在创造一片衍生内容的荒原，使得在网上寻找真相、深度和真实的人际联系变得愈发困难。
Systemd 261 现已发布，引入了多项专为现代 Linux 发行版设计的重大功能。主要更新包括：
* **实例元数据服务 (IMDS)：** 新的 `systemd-imdsd` 守护进程提供了一个统一接口，用于访问 AWS、Azure 和 Google Cloud 等云平台的云原生虚拟机元数据。
* **系统管理工具：** 新增的 `storagectl` 工具简化了存储资源管理，而 `systemd-sysinstall` 则提供了一个现代化的文本式操作系统安装程序。
* **安全与硬件：** 新的基于软件的 TPM 服务 (`systemd-tpm2-swtpm`) 为缺乏物理 TPM 硬件的系统提供了备选方案。此外，`RestrictFileSystemAccess=` 现已支持针对已签名 DM-VERITY 文件系统实施基于 BPF 的限制。
* **性能与内核集成：** PID1 现已支持 Linux 内核的实时更新编排器 (LUO) 和内核交接 (KHO)。此外，新的 `CPUSetPartition=` 设置允许进行更细粒度的 CPU 资源控制。
* **管理功能增强：** 此版本包括用于系统关机的新 Varlink 方法、改进的 Zswap 回写管理以及更新后的根目录权限。
这些更新延续了 systemd 作为综合服务管理器和编排层的发展。完整的发布详情及源代码可在 GitHub 上查看。
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亚马逊云科技（AWS）工程师 Marc Brooker 专门研究代理式人工智能与分布式系统。他通过“检测悖论”（inspection paradox）解释了内部服务指标与客户体验之间存在的严重脱节。 工程师通常以单次事件的平均值（如平均延迟或平均故障修复时间）来衡量性能。然而，客户体验是线性的。由于客户更有可能遇到耗时较长的事件，他们所感受到的“加权”体验比内部平均数据所显示的要糟糕得多。从数学上讲，客户感知到的平均值等于事件平均值加上“方差除以平均值”。因此，即便长尾异常值在系统日志中显得罕见，它们依然主导了用户的真实体验。 Brooker 指出，依赖简单的平均值或截尾指标会掩盖尾部延迟与故障的真实影响。由于人类是以秒或分钟来衡量时间，而非离散的请求次数，工程师必须考虑方差如何不成比例地加剧客户的挫败感。最终，他主张采用非参数化方法来理解这些分布，并警告称，长尾的“厚重程度”是服务可靠性中至关重要却常被忽视的一部分。
本次讨论围绕“检查悖论”（inspection paradox）展开，解释了为何用户感受到的服务性能往往比服务器端指标（如中位数延迟）所显示的更差。
核心要点包括：
* **视角差异**：系统管理员按请求衡量性能，而用户则是随时间体验性能。由于用户在耗时较长的事件（如慢请求或长时间中断）中处于“等待”状态的概率更高，其感知的体验会偏向最差情况，而非平均水平。
* **指标的缺陷**：标准的平均值（p50、p99）可能具有误导性。如果特定用户或高频操作经常遭遇“长尾”性能问题，即便系统平均延迟很低，用户体验依然可能很差。
* **行动建议**：
* **关注长尾**：优化 p99 或 p99.9 延迟比单纯提升中位数延迟能为用户带来更显著的价值。
* **超越指标**：仪表板仅是现实的代理，而非真实情况。直接的用户反馈和基于会话的跟踪（衡量每个唯一用户遇到的“不可接受体验”）往往比请求级遥测数据更准确。
* **背景至关重要**：延迟并非随机噪声，它通常具有系统性，会对特定用户或工作流程产生不成比例的影响。解读指标时，应始终结合人类的实际交互场景。