## Flirt 开发更新 – 原生后端进展与未来计划 本次更新详细介绍了代码审查工具 Flirt 的开发进展，紧随首次公告之后。12 月/1 月的主要目标 – “Git 原生”后端的详细功能规格和实现 – 已经基本达成，尽管该后端尚未完全实现所有功能。通过 Git 远程存储和交换审查信息的核心功能已经正常运作。 开发过程包括分析 GitHub、邮件列表和 Gerrit，重点关注逐提交审查，并避免在合并的差异上进行评论。关键决策包括支持行内的评论范围、提交消息评论（针对 GitHub 等平台提供变通方案）以及线程回复。标记文件为已查看等功能最初优先级较低，而解决线程 – 提供本地/共享切换以防止作者干扰 – 是高优先级事项。 原生后端使用一个自定义引用指向包含审查数据的提交，避免了与 `git-notes` 相关的潜在数据丢失风险。这使得审查者能够看到代码演变并了解评论上下文。 未来的工作包括强大的线程处理和一个新颖的“线程迁移”功能，允许评论随着代码更改而移动，确保在修订期间不会丢失上下文。虽然原生后端前景可观，但完成它以及实现 GitHub/邮件列表后端正被证明具有挑战性，可能会推迟三月份的里程碑。
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## Flirt & Git 的代码审查流程 – 摘要
一则 Hacker News 讨论围绕着新的增量代码审查工具 **Flirt**，以及 Git 当前流程中存在的挑战。核心问题是，当在拉取请求 (PR) 中修改提交时，代码审查工具通常会呈现*整个*差异，即使只做了一小处改动——这让审查者感到沮丧。
一些评论者争论这是否是一个重要问题。有些人认为，可以通过现有的实践（如“fixup!”提交或在合并前压缩提交）轻松解决。另一些人认为，Git 需要更清晰地分离提交的历史记录和 PR 所代表的精选更改，建议使用新的元数据对象来表示功能/分支。
有人反驳说，合并提交已经可以做到这一点，问题在于 UI 呈现了过于复杂的“地铁图”可视化效果。讨论还涉及 Flirt 在审查 AI 代理生成的代码方面的潜在好处，在这些情况下，最大限度地减少重复审查至关重要。最终，人们对 Flirt 是否解决了真正的问题，或者现有的 Git 工具和流程是否足够，意见不一。
史蒂夫·乔布斯2005年在斯坦福大学的毕业典礼上发表了一篇出人意料地具有影响力的演讲，目前已被观看超过1.2亿次，甚至激励勒布朗·詹姆斯和他的骑士队在NBA中实现逆转。 这篇演讲由一位大学辍学生发表，没有侧重于技术方面的建议，而是以爱、失去和真实性等普遍的人类经验为中心。 乔布斯亲自撰写了这篇演讲，抵制了苹果公关团队的意见，尽管最初对在著名大学发表演讲感到焦虑——学生们实际上更喜欢乔恩·斯图尔特作为演讲者！ 他借鉴了个人故事，将其框架为“我生命中的三个故事”，以强调过有意义的生活并拥抱自己独特的视角。 这篇演讲的力量在于它的简单和诚实，这反映了乔布斯对技术“人文主义”的信念，也是坚持自我重要性的证明，即使时间有限。
## 黑客新闻讨论：“求知若饥，虚心若愚”(史蒂夫·乔布斯，2005)
一场黑客新闻讨论，源于史蒂夫·乔布斯2005年斯坦福毕业典礼演讲“求知若饥，虚心若愚”，围绕着该理念在现代的关联性和潜在缺点展开。一些评论员认为，以这句话体现的无止境追求，可能导致永恒的 dissatisfaction（不满）——一种“hungry ghost”（饿鬼）状态。
对话探讨了乔布斯非传统道路——辍学、追求如排版这样“不切实际”的兴趣——在今天是否仍然可行，考虑到对传统资质和优化职业道路的强调。虽然许多人声称渴望像乔布斯一样的成功，但很少有人积极效仿他曲折的旅程。
几位用户指出，除了乔布斯的驱动力和愿景之外，运气在他成就中扮演了重要角色，以及与史蒂夫·沃兹尼亚克的关键合作关系的重要性。另一些人强调，“求知若饥”不仅仅是关于 ambition（野心），而是关于 curiosity（好奇心）、self-awareness（自我意识）以及挑战 norms（规范）的意愿。最终，这场讨论突出了 ambition（野心）、contentment（满足）和追求 meaningful life（有意义的生活）之间的复杂相互作用。
## 冬季风暴生存：快速指南
为重大冬季风暴做好准备至关重要。在风暴来临*之前*储备好电池、手电筒、不易腐烂的食物、保暖衣物和水。请记住，电力恢复并不总是立竿见影的——短暂的电力恢复并不能保证电力会一直恢复。
风暴期间，优先考虑安全。及时铲雪，因为随着时间推移，雪会变得更重。体力有帮助，但毅力同样重要。清除屋顶上的积雪以防止损坏，并且*切勿*在室内使用发电机。
节约资源。了解你的家庭系统如何运作（查阅手册！），并为水和供暖制定备用计划——丙烷系统可能仍然依赖电力。通过分层穿衣和准备专门的“雪裤”来保持干燥。
不要低估准备的价值——一个储备充足的家（甚至可能受益于过去的夏季项目！）可以带来很大的不同。虽然闲暇时间似乎非常适合爱好，但它往往被风暴生存的现实所掩盖。最终，掌握基本技能并适应情况，例如认识到何时优先考虑逃生，是关键。
今天，我们推出了一种更简单的方式，让人们可以请求从搜索中移除未经同意的露骨图片。此更新完善了搜索中为这类有害内容受害者提供的各种保护措施。以下是新功能： 快速直接的移除流程：要使用此工具，请点击图片上的三个点，选择“移除结果”，然后选择“它显示了我的性爱图片”。 一次提交多张图片：您不再需要单独举报每张图片。这个新工具允许您选择并提交来自搜索结果的多张图片的移除请求，只需填写一份简单的表格即可。
## Google 更新图片移除流程 - Hacker News 摘要
Google 宣布简化了用户请求从其搜索结果中移除露骨、非自愿图像和深度伪造的流程。此更新旨在改善用户在处理报复性色情等有害内容时的体验。
虽然许多人认为这是一个积极的步骤，但讨论很快转向了潜在的缺点。人们担心该工具可能被滥用以压制合法内容，甚至被用于识别和放大有害图像。一些人指出 Google 已经很大程度上过滤了露骨内容，质疑这是否是一项真正的改进，或者仅仅是表面功夫。
许多评论员强调了互联网正在进行的“净化”，并争论了在审查制度和保护个人之间应该划清界限。其他人质疑为什么该工具仅限于性图像，提倡对出现在搜索中的个人图像进行更广泛的控制。证明非自愿内容的责任以及团体出于特定目的滥用的可能性也被讨论。
最终，对话的中心是平衡个人隐私、信息自由以及大规模内容审核的挑战。
这个模拟器演示了如何平衡机器学习训练流水线的数据流，以避免瓶颈。该流水线包含三个阶段：将数据加载到CPU内存，将其传输到GPU内存（VRAM），以及GPU执行计算。 每个阶段都有速度（吞吐量），队列具有有限的容量。关键在于，性能并非关于最大化*一个*方面，而是平衡*所有*阶段。 增加预取大小会使用更多的CPU内存，而更大的VRAM队列可以平滑数据流，但会增加VRAM的使用。更快的加载/传输只有在后续阶段能够跟上时才有效。更大的批次大小会增加整个流水线的内存压力。 本质上，如果队列已满，则减少对该阶段的输入或增加下游的处理速度。稳定的性能需要一个平衡的流水线，考虑到数据加载、传输和计算——这是理解训练瓶颈的关键一阶模型。
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Show HN: 模型训练内存模拟器 (czheo.github.io)
10 分，由 czheo 2 天前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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## YouTube 收入超越流媒体竞争对手
谷歌最近透露，YouTube 在 2025 年的收入超过 600 亿美元，超过了 Netflix 的 450 亿美元——这是谷歌自 2006 年收购 YouTube 以来首次公开披露 YouTube 的年度收入。该数字包括广告收入和付费订阅，如 YouTube Premium，后者目前在谷歌服务中拥有超过 3.25 亿订阅用户。
尽管 2025 年第四季度广告收入略有下降，但谷歌强调了 YouTube 的整体增长，这得益于无广告观看和订阅用户的后台播放等功能。YouTube 正在日益成为数字生活的重要组成部分，超过 70% 的国际消费者每周都在使用它。
该平台正在超越“猫咪视频”，成为电视领域的参与者——甚至从 2029 年开始举办奥斯卡颁奖典礼。然而，创作者们对谷歌的 AI 概述对他们内容流量的影响表示担忧，引发了欧洲和英国监管机构的调查。谷歌仍然致力于大力投资 AI，尽管存在这些担忧。
## YouTube 的收入与收购成功 – 摘要
一份最新报告显示，YouTube 产生了 600 亿美元的收入，超过了 Netflix 的 450 亿美元，这得益于广告和付费订阅（在 Google 服务中超过 3.25 亿）。Hacker News 上的讨论集中在 Google 2006 年以 16.5 亿美元收购 YouTube 的成功之处。
许多评论者回忆起最初认为这个价格过高，但现在认识到 YouTube 的价值在于其发展势头和潜力——Google 明智地保留了这些，并在扩大平台规模的同时加以利用。Google 的基础设施和广告技术是成功的关键，使 YouTube 能够克服带宽成本并有效地实现盈利。
对话还涉及其他成功的收购案例，例如 Instagram，强调了在利用母公司资源的同时，保持平台核心的重要性。虽然有些人哀叹 YouTube 当前的状态（“沦落”），但许多人承认其持续的价值以及跨设备无广告访问的付费订阅的便利性。最终，这次收购被视为 Google 的战略杰作。
## 从标准件到定制设计：物理与数字世界 历史上，物理制造和软件开发都依赖于“标准件”，因为设计成本高昂。在物理世界中，这意味着螺栓和梁；在软件中，则是库和框架。这两种方法都需要将你的设计*适应*现有组件，从而产生额外的代码和继承的复杂性。 3D打印大大降低了制造成本，使得过去过于昂贵的定制夹具和固定装置成为可能。现在，LLM（大型语言模型）正在为软件设计做同样的事情——以低廉且快速的方式生成代码。然而，与3D打印不同，LLM生成的代码不会牺牲质量；它在功能上与手工编写的代码相同。 这改变了依赖关系的计算方式。问题从“是否有为此库？”转变为“这个问题是否足够复杂，以*证明*需要依赖？” 随着定制解决方案变得容易获得，简单的包装器和过于主观的库的吸引力降低。 虽然设计现在更便宜了，但并非免费。重点转移到*理解*问题本身，而不是编码的机制。这有望带来更小、更集中的代码库——软件精确地针对其目的定制，就像没有标准组件建造的3D打印火箭一样高效。
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计算机编年史：人工智能 (1984-1998) (computerchronicles.tv)
8 分，LeoPanthera 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
brudgers 23 小时前 [–]
几天前的 Show HN，https://news.ycombinator.com/item?id=46758648 回复
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经过13年运行自托管Git服务器（更早之前使用CVS），作者决定关闭它，原因是人工智能爬虫持续不断的滥用。这些爬虫用低效的请求淹没了服务器，特别是cgit Web前端，导致性能问题，最终导致停止服务的决定。 虽然令人沮丧，但作者选择不与爬虫进行持续的斗争。幸运的是，大多数仓库已经在GitLab和GitHub等平台上有了镜像，现在这些平台是代码的主要位置。链接已更新以指向这些平台。 作者仍然维护一个自托管的Web服务器，用于静态博客（使用Jekyll构建），希望其静态特性能更好地抵抗爬取。然而，即使这个服务器也经历了一次短暂的宕机，原因是爬虫生成的404错误导致日志文件耗尽，需要进行配置修复。
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