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福特汽车重新聘用了 350 多名资深工程师（内部戏称为“灰胡子”），以纠正因过度依赖人工智能检测系统而导致的质量控制失误。在公司的自动化策略导致数十亿美元的损失和大规模召回问题后，高管们承认，人工智能缺乏识别复杂设计缺陷所需的细腻判断力。 这些经验丰富的工程师目前负责进行人工质量审查并培训公司的人工智能系统。这种以人为本的转变已经取得了成效：福特近期在 16 年来首次位居 J.D. Power 新车质量研究（IQS）榜首。 尽管由于遗留问题，福特目前仍是美国召回数量最多的汽车制造商，但管理层坚持认为这种策略转型正在奏效。福特并不打算放弃人工智能，而是转向一种混合模式，即在资深员工的专业知识和直觉支持下，将技术作为一种辅助工具。
2017年，野生动物摄影师穆罕默德·阿尔蒙塔西尔（Mohammed Almuntasir）在利比亚西南部拍摄到了沙丘猫的影像，为这种行踪诡秘的物种在该国的存在提供了首份实物证据。这种猫常被称为“沙漠幽灵”，长期以来一直有传言称其栖息于该地区，但此前始终缺乏确凿证据。 阿尔蒙塔西尔与动物学家菲拉斯·海德（Firas Hayder）合作，开展了一项为期八年的远程主导研究。尽管在地形崎岖且冲突频发的地区考察十分危险，但研究团队与当地图阿雷格人社区合作，在利比亚撒哈拉沙漠追踪了这些动物。他们的研究发表在《干旱环境杂志》（*Journal of Arid Environments*）上，证实了沙丘猫在13个地点有分布，揭示了该地区是这一物种的重要栖息地。该研究还记录了撒哈拉臭鼬在8个新地点的存在。 这些发现凸显了利比亚沙漠此前鲜为人知的生物多样性。然而，研究人员警告称，这些猫正面临非法宠物贸易和意外捕猎的持续威胁。他们强调，建立保护工作并提升当地居民的意识，对于保护这些适应沙漠环境的物种，以及确保利比亚独特且尚待探索的生态系统的长期健康至关重要。
对不起。
WAL-RUS：用 Rust 重写的 PostgreSQL 备份工具 WAL-G WAL-RUS: a Rust Rewrite of WAL-G for PostgreSQL Backups
2 天前
ClickHouse Cloud 推出了 **WAL-RUS**，这是一款基于 Rust 开发的开源工具，用于 PostgreSQL 的备份和 WAL 归档。尽管广泛使用的 WAL-G 非常可靠，但其基于 Go 的架构依赖于垃圾回收机制，会导致不可预测的“锯齿状”内存模式和较高的虚拟内存消耗。这种不可预测性迫使运维人员必须过度配置资源，而这些资源本可用于数据库本身。
WAL-RUS 的设计旨在通过以下优势解决这些运维挑战：
* **可预测的内存使用**：利用 Rust 的手动内存管理，WAL-RUS 将峰值虚拟内存消耗比 WAL-G 降低了 70% 以上。
* **守护进程架构**：它通过保持持久连接来实现连续、高性能的流式传输，避免了频繁创建新进程带来的开销。
* **无缝兼容性**：WAL-RUS 完全兼容 WAL-G 的配置和归档格式，支持轻松迁移。
WAL-RUS 专为资源受限的环境打造，在不牺牲功能的前提下提供了稳定、高效的性能。它目前支持 ClickHouse Cloud 的托管 PostgreSQL 服务，并作为一个欢迎社区协作的开源项目持续发展。
美国政府已拒绝授权极星（Polestar）从 2027 车型年开始在美国销售车辆，此举实质上危及了该品牌在美市场的未来。美国商务部援引“联网汽车规则”，因极星由中国汽车制造商吉利控股而阻止了其销售申请。 这一决定引发了争议，尤其是因为同属吉利旗下的姊妹品牌沃尔沃已于五月获得授权，且极星目前已在南卡罗来纳州生产极星 3 以规避贸易关税。这两个品牌之间所受待遇的差异至今未得到解释。 此番进展凸显了联邦政府在汽车行业日益激进的方针，其特征表现为保护主义政策和随意的市场干预。随着比亚迪等全球汽车制造商以先进且具成本效益的技术不断挑战西方车企，美国政府正愈发明显地在“挑选赢家和输家”。批评者认为，这种干预主义策略扰乱了自由市场，忽视了高度全球化供应链的现实，也为在美运营的外国汽车制造商发出了前途未卜的信号。
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这篇文章以《心灵捕手》中的经典场景为核心，对比了人工智能与学术理论的“知”和人类经验的“活”。威尔·杭丁虽然拥有渊博的学识，却缺乏通过爱、丧失、战争和脆弱等真实经历所获得的智慧。 作者认为，在人工智能内容生成的时代，我们正被误导，认为个人的人生经验无关紧要。但这是一种危险的谬论。信息可以复制，但意义必须通过每个人独特且不可重复的人生炼金术来合成。就像没有两位演员能演出相同的角色一样，因为他们调动的是不同的个人经历；你的作品——无论是博客、故事还是创作——只有注入了你自己的视角和情感创伤，才能成为“艺术”。 世界不需要更多可以在书本或AI片段中找到的“信息”，它需要的是你个人的脆弱真实。挑战在于，停止躲在专业知识的背后，开始演绎你自己的剧本。你的人生经历是你最大的资产——去运用它们，否则你将在喧嚣中失去人性。
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本指南概述了如何配置双节点 AMD Strix Halo 集群，以通过张量并行（Tensor Parallelism）实现分布式 vLLM 推理。为实现节点间的高性能同步，本方案通过 Intel E810 网卡使用 **RoCE v2 (RDMA)** 技术，将通信延迟从约 70µs 降低至 5µs。
### **核心要求与设置**
* **硬件：** 两台通过 100GbE DAC 线缆连接的 Strix Halo 系统（128GB 统一内存）。
* **操作系统：** Fedora 43，配置静态 IP 和巨型帧（MTU 9000）。
* **内核/BIOS：** 关键调整包括 `iommu=pt`、`pci=realloc`，以及用于管理统一内存的自定义 GTT/TTM 设置。
* **软件：** 系统使用提供的容器化“工具箱”（Toolbox），其中包含支持 Strix Halo (gfx1151) RDMA 操作的自定义补丁版 `librccl.so`。
### **快速工作流程**
1. **配置主机：** 安装 `rdma-core` 和 `perftest` 工具；设置免密 SSH。
2. **工具箱：** 运行 `refresh_toolbox.sh` 以拉取环境，实现自动化硬件检测及驱动挂载。
3. **集群：** 使用 `start-vllm-cluster` TUI 初始化 Ray 控制平面。
4. **推理：** 以 `Tensor Parallelism=2` 启动 vLLM。建议使用 **Eager 模式**以避免 CUDA 图（CUDA Graph）的不稳定性。
对于缺乏 RDMA 硬件的环境，Thunderbolt 4/USB4 网络连接可作为一种简化的替代方案。