## Skald & Local，注重隐私的RAG管道 Skald旨在实现自托管、尊重隐私的AI解决方案——允许组织利用强大的LLM，而不会损害数据安全。这意味着使用本地运行的、理想情况下是开源的组件来构建检索增强生成（RAG）管道。 典型的RAG设置包括向量数据库、嵌入模型、LLM、重排序器和文档解析器。虽然每个组件都有云服务可用，但Skald专注于开源替代方案，例如Qdrant/Weaviate（向量数据库）、Sentence Transformers（嵌入）、Llama/Mistral（LLM）和Docling（解析）。 最近的基准测试将完全本地化的堆栈（Postgres + pgvector，Sentence Transformers，GPT-OSS 20B）与基于云的Voyage AI + Claude进行了对比。云设置得分很高（9.45/10），但使用Voyage嵌入/重排序和GPT-OSS的本地堆栈也获得了可观的9.18分。仅使用默认Sentence Transformers的性能下降（7.10），在处理多语言查询和复杂信息聚合方面遇到困难。然而，使用多语言模型（bge-m3）将分数提高到8.63。 Skald的初始本地部署仅用了8分钟，证明了可行性。目前的工作重点是优化性能、基准测试各种开源选项以及简化部署，以提高更广泛的可访问性。
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## 本地 RAG：务实方法
最近 Hacker News 上的一场讨论集中在本地构建检索增强生成 (RAG) 系统，不依赖 SaaS 提供商。一个关键观点是**向量数据库和复杂的嵌入并非总是必需的**。许多人建议从更简单、更快速的方法开始，例如使用 `grep`、`rg`、SQLite FTS5 或 DuckDB 进行**全文搜索 (FTS)**，并结合一个能够优化搜索查询的强大 LLM。
几位评论员强调了**语义分块**对于提高召回率的重要性，以及**结合词法和语义搜索的混合方法**的优势。 还有人强调了在拥有足够 RAM 的情况下，**自行托管向量数据库**的可行性。
对话还涉及在**消费级硬件**上运行 LLM 的日益普及，以及在使用前沿模型时**保护私人信息**的重要性。分享了几个项目，包括使用 Datasette、Emacs、Elasticsearch 和 llama.cpp 构建的工具，展示了各种本地 RAG 实现方法。最终，讨论表明 RAG 开发中越来越重视实用性和控制力。
这篇论文探讨了我们对爱和性的认知转变，这种转变源于普遍存在的在线监视和评判预期。作者详细描述了个人经历，无辜的欲望却遭到剥削或问题行为的指责，突显了一种将每个想法和行动都通过严厉批判的视角解读的趋势。 这不仅仅是“取消文化”，而是对情欲和情感隐私更深层次的侵蚀。互联网倾向于即时评判，营造了一种恐惧的气氛，人们会预先审查自己的欲望和别人的欲望，常常用创伤或病理的语言来构建经验。 虽然承认像#MeToo这样的运动在解决系统性虐待方面的重要性，作者认为当前的环境缺乏明确的目标，反而助长了一种惩罚性的心态，以及对真正伤害和主观冒犯之间界限的模糊。我们已经变成了自己盘optic，不断地监视和评判自己和他人。 作者提出的解决方案在于，重新夺回个人隐私，将欲望从僵化的叙事中解放出来，并认识到性唤起往往是情境性的，并且天生是无辜的。最终，我们必须克服暴露的恐惧，才能让欲望自由发展。
经过长时间的中断，一个业余操作系统项目重新启动开发，最终实现了一个可用的Web服务器。该项目最初专注于构建完整的网络协议栈（以太网、IP、TCP/UDP、DHCP、DNS），其中TCP的实现尤其具有挑战性，需要调试损坏的终端缓冲区和E1000驱动问题。
网络稳定后，实现了一个自定义的HTTP引擎，利用了另一个项目的现有HTTP解析器。该引擎支持使用lambda函数处理程序的简单路由，模仿了现代Web框架的方法。添加了一个带有缓存的文件存储库，用于提供静态内容。
该服务器现在可以成功处理请求、提供文件，甚至可以处理TCP RST数据包的突发——这是浏览器刷新行为的关键修复。未来的计划包括更完善的用户界面、优雅的关闭功能，以及雄心勃勃的构建操作系统Web浏览器的任务。这一里程碑标志着一个长期、从零开始的业余项目取得了重大进展。
一位开发者在Hacker News上宣布完成了为他们定制的爱好者操作系统（oshub.org）编写的C++ Web服务器，这是在离开项目一段时间后的一个重要里程碑。这一成就引发了关于代码可维护性的讨论——能够轻松地回顾和理解中断后的代码表明良好的设计。
评论者探讨了实现网络协议的挑战。TCP由于状态管理而复杂，而HTTP/1.0的困难在于文本解析和处理不合规的客户端。一些人建议HTTP/3（使用QUIC）可能更简单，而另一些人则不同意，认为它具有有状态的特性和复用挑战。
对话还涉及API设计，讨论了是*从*规范生成代码（规范优先开发），还是*从*代码生成规范。最后，分享了一个与Drogon框架相关的GitHub仓库中的问题。
该PDF文件似乎主要包含与图形元素相关的结构和编码信息，可能用于渲染视觉文档。数据由大量对象组成，这些对象定义了边界、编码方案（特别是`Encode[0 1 0 1 0 1]`）和处理集（`/ProcSet[/PDF]`）。 重复的`Bounds`值（如`25.00032 75.00096`）表明某些元素具有一致的尺寸。`Extend[true false]`和`Extend[false false]`属性指示了这些元素在缩放或变换时的处理方式。 值得注意的是，还有包含二进制数据（`stream xP(...) endstream`）的流对象，这些很可能代表实际的视觉内容（图像、形状或文本），并为PDF渲染进行编码。在进一步分析这些流之前，文档的具体内容仍然未知，但结构表明它是为视觉显示而设计的。
## 专注力的消逝：现代工作的一种数学解读 我们都*感觉*在工作中越来越难集中注意力，而且情况还在恶化。持续的会议、Slack通知以及即时响应的文化正在侵蚀深度工作。但到底有多糟糕，我们能做些什么呢？ 这篇分析将工作建模成一个数学公式，确定了三个关键参数：**λ (lambda)** – 中断频率，**Δ (delta)** – 中断后的恢复时间，以及 **θ (theta)** – 有意义的工作所需的最小不间断时间。 模拟结果揭示了一个严峻的现实：高中断率和长的恢复时间会大幅减少有效工作时间。研究表明，许多工作者面临着深度工作在统计上不可能实现的状况。然而，这个模型并非为了指责，而是为了理解这些因素*如何*影响生产力。 你可以通过**减少中断 (λ)** – 保护你的日程安排并尽量减少干扰 – 以及**缩短恢复时间 (Δ)** – 使用诸如给自己留便条或尽量减少上下文切换等技巧来提高你的专注力。至关重要的是，**调整你的任务以适应你的环境 (θ)** 是关键；将大型项目分解为更小、更易于管理的部分，即使在频繁中断的情况下也能取得进展。 最终，认识到这些参数可以让你调整工作环境并重新获得专注力，从被动状态转变为主动状态。一个工具，[中断模拟器](链接到工具)，可以用来试验这些参数并可视化它们的影响。
## 工作中难以集中注意力：摘要
最近一篇Hacker News上的帖子引发了讨论，探讨了如今工作中越来越难保持专注的问题，并与25年前的环境进行了对比。参与者回忆起当时会议较少，中断频率较低（因为沟通成本较高），以及管理层给予更多的信任。
核心观点是，现代工作受到持续通知、“敏捷”方法和监控文化的影响，所有这些都导致注意力分散。这种持续的中断不仅令人烦恼，还会迫使大脑反复“重新加载”上下文，浪费精神能量并阻碍深度工作。
虽然承认软件复杂性的增加*需要*更多的沟通，但有些人建议采取诸如批量处理中断和尽量减少“意外情况”等策略来重新掌控局面。另一些人则指出，学习快速从中断中恢复的重要性，这是一项通过生活中不可避免的干扰而磨练的技能。最终，这场对话凸显了协作和专注的个人工作之间的紧张关系，并质疑当前的工作场所实践是否真正优先考虑生产力，还是仅仅*看起来*如此。
## 书写与韧性：强大的联系
简单的书写行为，从快速短信到详细的文章，从根本上改变大脑并培养韧性。研究表明，书写能够帮助我们处理并疏远痛苦的经历，从 overwhelmed 到清晰——这是从挑战中恢复的关键要素。
韧性通常被描绘成一种非凡的特质，但实际上它是由日常实践建立起来的。书写通过外化情绪、减轻认知负担，并有效地“搁置”创伤来实现这一点。这个过程调动了大脑的多个区域，巩固记忆并能够重新构建经历。
具体来说，书写通过平静杏仁核（恐惧中心）并激活前额叶皮层（推理中心）来调节情绪，将我们从反应性的回应转变为深思熟虑的行动。即使是像待办事项清单这样平凡的书写任务也能提高注意力。
为了通过书写培养韧性，专家建议：手写，每日日记，在强烈的情绪反应 *之前* 书写，撰写未发送的信件，以及将修改视为学习过程。最终，书写不仅仅是 *表达*；它是一个主动的意义构建和适应过程，证明韧性往往存在于平凡之中。
一篇最近的文章（来自Hacker News的讨论链接）探讨了**写作如何通过实际改变大脑来建立韧性**。核心观点是，将想法和感受转化为书面文字的行为会迫使更深层次的认知处理，从而帮助情绪调节和解决问题。
讨论引发了关于什么*算作*有益写作的争论。用户建议，即使**为大型语言模型（LLM）如ChatGPT编写有效的提示**也能提供类似的益处，因为它需要对问题进行周密的表达。
一位评论员强调了与创建有效的Anki闪卡相似之处——*提问过程*至关重要。另一位则指出，**通过写作得出明确的结论很重要**，质疑仅仅*开始*这个过程是否足以建立韧性。最终，对话的中心在于写作所涉及的认知努力，无论最终产品如何。
专为现代游戏玩家打造。为怀念实体按键的手机游戏玩家打造。为庞大的游戏库感到不知所措的人们。为厌倦广告和微交易的人们。为无法将16-30小时投入到单款游戏中的人。我们创造了Playtiles，为寻求掌上游戏体验的玩家提供每周更新、即时乐趣——而且价格实惠！
## Playtiles：袖珍游戏平台
Playtiles 是一款全新的、类似贴纸的游戏平台，通过二维码连接到智能手机，提供基于物理按键的游戏体验。用户将 Playtile 贴在手机上，即可玩为该平台设计的游戏。
Hacker News 上的讨论显示了一些初步观察：早期图片显示 3D 打印的按键，很可能是原型，并且主页设计使得链接到特定页面比较困难。“devkit” 最初引起了混淆，但后来明确了它包括物理 Playtile *和* 使用免费开源的 GBStudio 引擎进行游戏开发的课程。开发者还可以提交游戏以供潜在发布。
人们对电池续航（设备本身不需要电池，依靠手机供电）和粘附方式（可重复使用、水可恢复的粘性表面）表示担忧。一些用户认为 Playtiles 的概念是 Playdate 手持游戏机的可爱替代品。关于使用二维码与 NFC 进行连接也存在争论。
## 政治预测市场的兴起 对传统民意调查和政治分析日益增长的不信任感正在推动像Kalshi和Polymarket这样的预测市场繁荣，用户们用真钱赌注选举结果。这些市场最初是像爱荷华大学的IEM这样的学术练习，现在每月交易额达数十亿美元——甚至超过了主要参议院竞选的筹款额。 这种转变源于普遍承认的民意调查失败，尤其是在2016年，以及“利害关系”导致预测比专家意见更准确的信念。交易者集体的智慧，被激励去赌注可能的结果，被认为是对“现实”更可靠的衡量标准。 然而，这个不断发展的行业也引发了担忧。随着投注赔率变得突出，预测与影响之间的界限变得模糊，可能*塑造*政治结果，而不仅仅是反映它们。一些人担心我们已经到达一个“地图”（市场预测）先于“领土”（实际事件）的阶段，从而影响政治报道并削弱对传统来源的信任。
## 黑客新闻讨论摘要：信号与噪声 & 预测
一个黑客新闻的讨论，源于对 dirt.fyi 的链接，探讨了“信号”（有价值的信息）与“噪声”的概念及其当今的相关性。最初的帖子引发了关于使用噪声分析来确定因果关系的话题——追溯噪声以识别影响因素。
一个关键的争论集中在信号与噪声之间的区分是否已经崩溃，一位评论员认为平台现在*产生*噪声以最大化参与度，有效地将注意力置于高质量内容之上。其他人则反驳说，信号/噪声总是主观的。
对话扩展到包括市场与专家意见的准确性，尤其是在预测场景中，例如选举。一位用户详细描述了一位成功的赌徒如何通过采用一种新颖的民意调查技术，专注于感知到的邻里投票习惯，准确地预测了 2020 年美国大选，强调了非常规方法超越传统分析的潜力。
最终，这场讨论强调了解读信息的复杂性、错误推理的普遍性，以及围绕概率和预测的现代世界中引人入胜但往往肤浅的讨论。
近一个世纪以来，计算机的定义——能够复制任何逻辑定义的流程——一直遵循所谓的“充分计算原则”。该原则强调了计算的核心特征：由指令驱动的行动、思想与执行之间的直接联系、看似无限的知识以及基于复制质量的评估。 然而，除了主流的“数字”计算之外，还存在其他形式——“模拟”、 “辩证”以及至关重要的“人工”计算。拉鲁埃尔发现，人工计算*撤离*了充分计算原则。它优先考虑纯粹的流程而非可执行的指令，将思想与行动分离，拥抱彻底有限的知识，并拒绝模仿作为技术目标。 本质上，它不是关于*更好*的计算，而是关于一种根本*不同*的计算——一种与当前方法并存，专注于内在流程和一种目前超出了哲学理解范围的“泛型”思维。虽然人工*计算机*尚未存在，但理论框架，就像Shor算法在硬件出现之前一样，已经建立起来。
最近一篇Hacker News上的帖子讨论了一篇名为“人工计算”(cultureandcommunication.org)的文章。最初的评论者kazinator质疑文章的前提——“我们还不知道计算机不能做什么”——并引用了图灵机的已知局限性。
具体来说，他们指出图灵机无法确定程序是否会停止，或者两个程序是否等价。他们还要求澄清“人工计算”作为不同类别的定义是什么。
另一位用户jamesrcole澄清说，原文的说法可能意味着我们尚未发现计算机的所有局限性，而只发现了一些。讨论涉及图灵教会论，这是一个未经验证的理论，认为任何可计算函数都可以通过图灵机解决，目前尚无已知例外。
## 人工智能采用增速放缓 - 2025年11月28日
来自美国人口普查局和Ramp的最新数据显示，人工智能（AI）在美国企业中的快速采用增长开始在所有规模的公司中**趋于平缓**。这一观察基于对超过40,000家企业和Ramp平台追踪的数十亿美元的企业支出数据，每两周收集的六次调查移动平均值。
用于衡量采用率的Ramp AI指数显示，在经历了一段显著增长期后，可能出现平台期。虽然数据代表截至2025年11月28日的当前判断，并且可能发生变化，但它表明人工智能采用格局正在发生转变。
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## 人工智能采用速度放缓？
近期分析表明，人工智能的采用率可能正在趋于平缓，引发了对该技术未来发展轨迹的讨论。虽然最初的炒作很强烈，但有几个指标表明可能出现放缓，尤其是在大型企业中。
然而，数据很复杂。不同的调查显示出不同的采用水平，引发了对方法论和“采用”定义的质疑。一些人认为，随着人工智能融入现有工具而非作为独立解决方案，这种停滞是预料之中的。另一些人则认为，缺乏明确的价值以及人工智能所需的重大工程投入正在阻碍更广泛的应用。
许多评论员强调了熟练工程师有效利用人工智能的重要性，认为仅仅拥有访问权限是不够的。人们也担心对人工智能的依赖可能会削弱核心技能。尽管存在这些担忧，但一些人认为持续增长的可能性很大，尤其是在小型企业中，并且当前阶段是朝着更可持续、价值驱动的人工智能整合迈出的必要一步。最终，对经济的长期影响以及“人工智能寒冬”的可能性仍然不确定。