## LLM 使用：超越炒作 – 基于数据的总结 最新研究揭示了大型语言模型 (LLM) 采用情况比通常认为的更为复杂。该领域并非由单一模型主导，而是蓬勃发展着一个多样化的生态系统，闭源模型（OpenAI、Anthropic）和日益强大的开源模型（DeepSeek、Qwen）共享显著的使用量——有时开源模型甚至占代币的 30% 以上。 令人惊讶的是，LLM 使用的大部分并非以生产力为中心。角色扮演和娱乐占开源模型使用量的 50% 以上，突显了面向消费者的互动应用方面的巨大机会。此外，使用方式正在演变 *从* 简单的提示 *到* 复杂的、多步骤的“代理推理”，模型规划并执行任务。 从地理位置上看，LLM 需求正在迅速扩展到北美以外的地区，亚洲现在占总使用量的 31%。至关重要的是，价格并非采用的唯一驱动因素，用户优先考虑质量、可靠性和能力。最后，*留存*——找到完全适合特定工作负载的模型——正在成为长期成功的关键指标，超越了简单的增长指标。 这些发现强调了对 LLM 开发和部署采取灵活、全球化方法的需求，该方法应基于现实世界的使用模式。
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## AI 现状：OpenRouter 100T Token 研究 - 摘要
OpenRouter 最近一项研究，分析了通过其 API 处理的 100 万亿 tokens，提供了关于 AI 使用趋势的见解。主要发现包括角色扮演应用占据主导地位（开源 AI 使用的 52%），这可能归因于较少的内容限制和更高的创造力。然而，数据仅限于 OpenRouter 平台，这意味着自托管小型模型的使用并未被捕捉——可能扭曲了平台小型模型份额的观察到的下降。
讨论强调了对 OpenRouter 数据实践的担忧，用户质疑即使进行匿名处理，分析用户数据的伦理问题。该研究还揭示了单个大型账户对整体 token 量的重大影响，并指出 OpenRouter “Apps” 排行榜中存在激励 token 销毁的可能性。
有趣的是，新加坡在 token 数量上排名第二，可能表明通过 VPN 的中国使用情况。该报告还表明，像 Grok Code 这样的模型因免费访问选项而受欢迎，并强调了像 OpenRouter 这样的平台提供的无缝模型切换的价值，尽管存在用户最终绕过平台直接访问模型的风险。
数字物理学认为宇宙运作着一个巨大的底层计算过程——本质上是一台巨大的计算机。 楚塞、冯·诺伊曼和沃尔夫拉姆等先驱提出，这种计算并非由复杂的数学来*描述*，而是*构成*了基本的现实，数学是其结果。 一个引人注目的例子是晶格气体自动机：控制粒子碰撞的简单规则可以令人惊讶地近似复杂的流体动力学Navier-Stokes方程。 这说明了核心思想——基础层面的极端简单性产生内在的复杂性。 与许多提供关于世界预测性解释的科学模型不同，数字物理学提出了一个大胆的形而上学主张，关于世界*是什么*：不是受数学*支配*，而是由计算*构成*。 它假设了一个比传统假设更简单的底层结构，所有现象都源于基本规则的执行。
## 黑客新闻讨论：宇宙是计算机吗？
黑客新闻上最近的一篇文章引发了关于宇宙是否基于计算原理的争论。核心观点——物理学*就是*计算——引发了怀疑，许多评论者质疑缺乏实验证据。一个论点集中在如果时空是离散的，光可能会发生色散，但目前尚未观察到这种现象。
虽然一些人承认由简单规则支配的宇宙具有吸引力，但另一些人指出，用离散系统近似连续系统并不一定意味着根本上是数字化的现实。讨论深入到数学的本质——它是一种*描述*现实的工具，还是*构成*现实的工具？
几位评论员强调了预测能力的重要性；一个计算模型需要做出新的、可实验验证的预测才能获得支持。对话还涉及一些哲学观点，例如主观现实的有效性以及可能支配宇宙的基本长度尺度。最终，普遍的观点倾向于在接受宇宙计算模型之前需要具体的证据。
## 语言价值观：Go、Rust 和 Zig – 一次个人探索 出于理解编程语言做出特定设计选择的*原因*，而非仅仅列出特性，作者尝试了 Go、Rust 和 Zig。目标不是精通，而是辨别每种语言所体现的核心价值观。 **Go** 优先考虑简洁性和企业协作。它刻意保持极简，旨在易于理解和编写稳定的代码，即使这意味着需要编写样板代码。它被设计用于广泛的可用性和团队内的并发编程。 **Rust** 则相反，是最大化的，力求安全性和性能。其复杂的类型系统和众多特性旨在在编译时消除未定义行为，提供强大的保证，但也带来了陡峭的学习曲线。 **Zig** 提供了一种叛逆的替代方案，提供最大程度的控制并避免抽象。它拥抱手动内存管理并拒绝面向对象范式，鼓励数据导向的方法。Zig 旨在赋予开发者完全的控制权，即使这意味着更多的责任。 最终，作者认为 Go 适合协作环境，Rust 适合需要毫不妥协的安全性的应用程序，而 Zig 适合那些寻求自由和摆脱传统编程模式的人。每种语言不仅仅是一种工具，更是一种价值观的体现。
Django 6 发布
Django 6
3 天前
## Django 更新：安全与后台任务 本次 Django 发布引入了安全和后台处理方面的重大改进。**内容安全策略 (CSP)** 支持现已内置，增强了对跨站脚本 (XSS) 等攻击的防御。开发者可以通过 `SECURE_CSP` 等设置定义可信内容来源，利用 Django 常量以提高清晰度。通过中间件和上下文处理器提供强制执行和监控工具。 此外，Django 现在包含一个 **任务框架**，用于将工作卸载到请求/响应周期之外——非常适合发送电子邮件或数据处理等任务。任务使用 `@task` 装饰器定义，并通过配置的后端进行排队（尽管 Django 不*运行*任务，而是依赖于外部工作进程）。 最后，Django 的电子邮件处理已实现现代化，采用 Python 的 `email.message.EmailMessage` API，以实现更简洁、Unicode 友好的电子邮件编写，取代了旧的遗留方法。
## Django 6 与 Web 框架讨论 - 总结
一个 Hacker News 的讨论围绕 Django 的优势，尤其是在 AI 代码生成兴起的情况下。用户强调 Django 的“开箱即用”方法非常适合快速原型化具有功能性 Web 应用程序，例如身份验证和管理面板，这使得 AI 能够更容易地进行迭代，因为代码库更小。
对话延伸到与其他框架的比较。一些人指出 Rails 在 AI 代码生成（Claude）方面表现更好，而另一些人则赞扬 Django 的可维护性和清晰结构。 许多用户表达了对 Django 寿命长和易用性的喜爱，将其与 Java 中 Spring Boot 的复杂性形成对比。
讨论还涉及不断发展的 Web 开发格局，提到了诸如 Flask 之类的微框架、Javascript 堆栈以及 Go 和 Rust 等语言。一个反复出现的主题是功能齐全的框架与构建自定义解决方案的灵活性之间的权衡。 最后，存在关于传统框架与现代 Javascript 为中心的方法的优缺点的争论，一些人哀叹新技术中简单性和稳定性的丧失。
在2023年荷兰之旅中，克里斯在乌特勒支的Speelkok博物馆（自动乐器博物馆）发现了一个有趣的异常现象。虽然该博物馆拥有令人瞩目的自动机、钟表和街头风琴收藏，但一台经过改装的20世纪30年代舞厅机器尤其吸引了他。 这台机器最初设计用于播放编码在穿孔纸板书上的音乐——这是相对于传统音乐筒的一次技术飞跃。令人惊讶的是，它得到了更新。有人巧妙地连接了一台笔记本电脑，使其能够播放现代MP3文件，而不是原始的基于书本的系统。 克里斯现在正在努力揭开这次改装背后的故事：是谁做的，如何实现的，以及为什么。他已联系博物馆获取信息，并向互联网发出求助，希望有人能揭示这个有趣的谜团。
## 复古与数字：对旧音乐机的现代化改造
一个Hacker News的讨论围绕着将笔记本电脑连接到老式机械音乐机（如1930年代的舞厅管风琴和钢琴卷帘琴）的迷人过程展开。核心思想是使用MIDI文件——音乐音符的数字表示——来控制这些较老的系统。
这些机器不播放MP3，而是利用一系列阀门（最初是气动的，现在通常是电子电磁阀）来产生声音，从而模拟冲孔纸卷传统上激活音符的方式。“Look Mum No Computer”等项目展示了这种转换，使用接口板和大量的管道将数字信号转换为物理动作。
几位评论员强调了类似的项目和博物馆，包括荷兰的一个和位于凤凰城的乐器博物馆，展示了这些改造如何实现现代化的播放列表，甚至实时表演控制。该过程依赖于二进制系统——“音符开/关”，使得转换出乎意料地简单。讨论还涉及了相关的技术，如日本的“音乐警报器”和钢琴卷帘琴的真空动力机制，说明了气动控制系统在历史上普遍存在。
## 从杂草到实验室图标：*拟南芥*的故事 *拟南芥*是一种原产于欧亚大陆的小型开花植物，已成为植物生物学的主要模式生物——从不起眼的杂草到实验室必需品，这真是一段非凡的旅程。它最早于 16 世纪被描述，但其潜力直到 20 世纪初才被德国植物学家弗里德里希·莱巴赫认识到，他注意到它简单的遗传构成（只有五对染色体）并开始收集不同的样本。 尽管莱巴赫倡导将其用于遗传研究，但*拟南芥*在 1980 年代之前 largely 被忽视。利用细菌*农杆菌*的植物转化技术的突破，最终释放了它的潜力。易于操纵其基因的能力，加上其小的基因组，促成了广泛的突变体收集，并最终在 2000 年完成了其全基因组测序。 如今，*拟南芥*对于理解植物遗传学、发育和对环境的反应至关重要。从研究这种“植物界的埃希氏大肠杆菌”中获得的见解直接影响作物改良和更广泛的生态学研究。它的适应性——甚至在太空中也能茁壮成长——巩固了它作为全球植物科学家不可或缺的工具的地位。
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最重要的芥末 (asimov.press)
45 分，由 surprisetalk 1天前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
AstroNutt 1天前 [–]
典型的 HN 风格，我们似乎已经集体给予了这个网站致命的拥抱。我稍后会再检查。回复
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## CUDA-L2：AI 优化的矩阵乘法 CUDA-L2 是一个新颖的系统，利用大型语言模型和强化学习自动优化用于半精度通用矩阵乘法 (HGEMM) 的 CUDA 内核。它在 1000 种 A100 配置中，明显优于现有解决方案，包括 PyTorch 的 `matmul` 和 NVIDIA 的闭源库，如 cuBLAS。 内核具有硬件特异性；为 A100 优化的内核最好在 A100 GPU 上使用以保证加速，并计划发布针对其他架构的版本。对于超出提供的配置的用户，可以选择填充现有配置或通过 GitHub 请求新的内核发布。 **关键要求：** Python、PyTorch (2.6.0+) 和 NVIDIA CUTLASS (v4.2.1 – *务必下载正确版本*)。必须正确配置环境变量 `CUTLASS_DIR` 和 `TORCH_CUDA_ARCH_LIST`。 评估通过 `eval_one_file.sh` 脚本进行，支持离线批量处理和查询每秒 (QPS) 目标服务器模式。支持和问题可以通过 GitHub issue 或电子邮件 ([email protected]) 提交给开发者。
## CUDA-L2：使用强化学习进行矩阵乘法 – 一种怀疑的观点
一个名为CUDA-L2的新项目声称，使用强化学习在矩阵乘法方面超越了cuBLAS的性能。然而，Hacker News社区的初步反应大多表示怀疑。许多评论员认为，所谓的“发现”的技术并非新颖，可能是在“洗白”现有的GPU优化建议（例如在“GPU Gems”中找到的那些）。
讨论强调，在基本算法上的真正突破很少见；改进通常来自于巧妙地应用已知技术。一位评论员指出，通过集中的优化工作，现有工具（如LLVM）可能实现显著的加速。
虽然该项目在利用特定硬件配置以获得可衡量的收益方面显示出潜力，但人们对其依赖于代码特化和有限的输入支持（目前仅支持FP16，与FP32求解器进行比较）表示担忧。一些人质疑强化学习是否真的*发现*了任何新东西，或者只是在重新排列现有的知识。对性能提升的严格数值证明的需求也在讨论中。
根据英国空中事故调查局（AAIB）的报告，三月份在格洛斯特郡机场发生的一起飞机失事是由一个3D打印部件的故障造成的。 Cozy Mk IV飞机在最后进近时失去动力，原因是购买于航空展的塑料进气弯头因发动机热量而软化并坍塌。 飞行员成功进行了受控坠毁，仅 sustained 轻伤，但飞机在撞击着陆辅助系统后被毁。 AAIB确定该部件使用的材料“不适合”该应用。 作为回应，轻型飞机协会（LAA）正在向检查员发布安全警报，关于使用3D打印部件，强调材料适用性的必要性，并强调暴露于热量和压力下的潜在风险。 这起事件强调了航空领域对3D打印部件进行严格测试和监管的重要性。
## 飞机坠毁与3D打印零件失效有关
英国一架飞机坠毁是由于一个3D打印的进气弯头失效造成的，该部件是发动机的关键组件。调查显示，该零件是在航空展上购买的，由CF-ABS塑料制成，其玻璃化转变温度（Tg）远低于规定值——这可能是由于材料或打印参数不正确所致。
飞行员对飞机进行了改装并安装了该零件，他依赖于对塑料和传统环氧材料之间Tg值的错误比较，未能理解它们不同的行为。专家指出，在不适合零件的制造/销售以及安装/审批过程中都存在疏忽。该飞机是实验飞机，允许进行更多改装，但关于材料属性和测试的标准工程实践被忽略了。
这起事件强调了在没有严格测试和正确材料选择的情况下使用3D打印零件的风险，尤其是在安全关键应用中。人们对误导性的长丝规格以及在应力和热作用下发生蠕变的潜力表示担忧。
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## 玻利维亚亚马逊的古代景观揭示了可持续实践
最近在玻利维亚Exaltación大断层湖西南部的跨学科研究，揭示了人类与环境之间丰富而复杂的历史。由人类学家卡拉·海姆斯·贝坦科特教授领导的团队记录了广泛的考古遗址——帕基奥、科基纳尔、特索罗岛和哈斯查哈，展示了600-1400年期间的宏伟土方工程，如抬高田和运河系统。
这些发现表明，古代社区巧妙地适应并改造了湿地，实践了多样化的经济，包括捕鱼、狩猎、采集和以玉米为基础的农业。激光雷达测绘和挖掘揭示了精湛的水资源管理技术和多样化的饮食，突出了与亚马逊的自然节律和谐相处的可持续生活方式。
重要的是，这项研究与卡尤巴巴和莫维马土著社区密切合作，尊重他们的知识和优先事项。该项目强调了该地区的生物文化遗产，并倡导对其进行保护，尤其是在面临森林砍伐和气候变化等现代威胁的情况下。Rogaguado和Ginebra的景观提供了宝贵的 sustainability（可持续性）经验教训，证明了 resilience（韧性）源于多样性和对环境的深刻理解——这对我们未来至关重要的遗产。
## 玻利维亚重新发现失落的亚马逊世界 - 黑客新闻摘要
一篇近期文章（frontiersin.org）详细介绍了在玻利维亚重新发现一个失落的哥伦布前文明，引发了黑客新闻的讨论。这一发现突出了先进的古代技术，包括先进的农业实践和湿地管理，促使人们反思整个历史的创新本质。
评论者辩论了现代工业农业与这些古代、生态整合系统的可持续性。虽然承认现代技术在避免饥荒方面的作用，但许多人认为当前方法不可持续，耗尽了如表土等资源，并加剧了气候变化。讨论涉及人口增长、出生率以及对更精确、再生农业方法的需求。
一个反复出现的问题是理解复杂生态系统的重要性以及强加外部控制的潜在陷阱——特别是对联合国教科文组织参与可能损害土著自决权的担忧。 此外，还对气候讨论中“碳储存”与“二氧化碳减量”等词语的不精确使用进行了批评。