这位创作者在制作立体模型游戏时，从播客中寻找灵感和放松。他们被《虚构建议》播客逗乐，该播客令人信服地讨论了一款不存在的SNES游戏，这一手法与他们自己对虚构的1989年游戏《蓝王子》的经历相呼应。 尽管本意是批评《蓝王子》的游戏玩法（过于繁琐的任务，可疑的赌博元素），但许多人认为这篇详细的文章是 genuine 的欺骗企图。这凸显了一个反复出现的主题：游戏般的虚构与现实之间的界限，正如世嘉最初对游戏《Segagaga》的反应所见。 尽管偶尔会怀疑收听播客，但创作者很高兴它们能激励他人，例如艾德里安·柴可夫斯基的《哲人暴君》系列。他们也欣赏那种一本正经的叙事方式，以《革命》播客的科幻季为例。最终，创作者在游戏中更注重视觉呈现，而非完美的历史准确性，并且喜欢粉丝基于《蓝王子》创作的互动小说场景。
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一个 Hacker News 的讨论，源于 novalis.org 的链接，引导用户深入探索潜在的虚构创作和引人入胜的播客。最初的帖子引发了人们对一个长期玩笑的回忆，即影评人“评论”一部不存在的电影《巨怪4》。
对话随后转向了“火星革命”播客，几位用户强烈推荐。他们赞扬了它的质量，并指出它巧妙地将历史事件融入到推测性小说叙事中——这是他们欣赏的好科幻和奇幻作品的特点。
本质上，这个帖子强调了人们共同享受模糊现实与虚构之间的界限，以及发现引人入胜的故事，无论是有意捏造还是经过深入研究。
Yarn Spinner 游戏开发工具不会整合或使用“AI”技术，原因是对其开发公司的伦理问题感到担忧。 创作者们原本具备机器学习背景，最初认为该领域有潜力，但随着其重点转向旨在降低劳动力成本的工具——本质上是裁员或在不招聘的情况下增加工作量——他们感到幻灭。
他们认为，当前 AI 开发将利润置于负责任的创新之上，忽视了偏见和可解释性等问题，并积极压制异议。 虽然承认采用 AI 的压力（“你会被抛在后面”），但 Yarn Spinner 优先构建真正*帮助*开发者创造*更好*游戏的工具，而不仅仅是利用最新的技术。
他们不会禁止在其他地方使用 AI 的用户，但强烈不鼓励这样做，强调即使是看似无害的使用，也会在经济上支持从事有害行为的公司。 他们仍然愿意在未来探索机器学习，但前提是伦理问题得到解决，并且重点重新转向有益的应用。
## Yarn Spinner 与 AI 辩论：摘要
Hacker News 上的一场讨论围绕着 Yarn Spinner 在游戏开发工具中*不*使用 AI 的决定，尽管该团队在机器学习方面拥有专业知识。他们认为当前 AI 开发的重点——特别是生成模型——主要在于取代工人并最大化产出，*而没有*创造新的就业机会。
核心问题不在于技术本身，而在于支持从就业岗位流失中获利的公司的伦理影响。Yarn Spinner 优先考虑真正改善游戏开发的功能，而不是仅仅为了使用 AI 而采用它。
评论者争论这种立场是否过于道德化，指出 AI 即使对于独立开发者来说，也可以成为有用的“力量倍增器”。其他人强调了 AI *创造*新机会的潜力，而一些人则对 AI 生成内容的质量表示担忧。最终，这场讨论揭示了关于 AI 在创意领域负责任整合的细致辩论，在创新与伦理考量之间寻求平衡。
## LLM 生产力：一个怀疑论者的观点 这位作者是一位资深开发者，他对当前使用 LLM 的“代理编码”状态表示失望。虽然发现 LLM 在研究和简单代码片段等任务中很有用，但他们发现“提示驱动开发”速度慢、容易出错，并且需要过多的监督——最终感觉效率反而降低。 核心沮丧源于围绕 LLM 驱动开发的积极宣传。作者认为将怀疑论等同于害怕过时是一种令人费解的暗示，因为他们*希望*未来能够专注于设计和规范。 他们开始怀疑这种热情的推广并非真正的生产力提升，而是那些感到自己编码技能价值降低的人的一种不安全感的投射。作者仍然愿意改变想法，承认自己存在技能差距，但挑战 LLM 倡导者考虑这种技术可能并非普遍的生产力助推器，并且可能不适合所有开发者或所有任务。
## 黑客新闻讨论：LLM 爱好者的“不安全宣传”
最近黑客新闻上出现了一场讨论，中心是技术社区内对大型语言模型（LLM）的热烈推广，以及支持者们表现出的一种防御姿态。最初的帖子质疑，为什么一些LLM倡导者会在他人没有分享他们积极体验时表现出敌意。
许多评论者同意，LLM在不熟悉的语言或领域中执行任务表现出色，并且可以显著提高某些人的生产力。然而，经验丰富的程序员经常发现LLM生成的代码需要大量修改，并且可能引入细微的错误或低效之处。人们对依赖具有潜在长期责任的“廉价”代码表示担忧。
一个关键点是，LLM是强大的工具，但并非普遍优越。它们的价值取决于任务和用户的技能水平。有些人认为它们对样板代码或探索很有帮助，而另一些人则担心它们会降低代码的整体质量并削弱基本的编程技能。
讨论还涉及到了互联网上普遍存在的强烈、分裂的观点倾向，以及不安全感可能驱动热情倡导 *和* 怀疑论。几位评论员注意到，这与过去的科技辩论（Python vs. C等）相似，并告诫人们不要轻易否定不同的观点。
## OpenJDK性能提升：重新思考线程CPU时间测量 最近的OpenJDK提交（858d2e434dd）显著提升了在Linux上`ThreadMXBean.getCurrentThreadUserTime()`的性能。 之前，获取线程CPU时间涉及复杂的 文件I/O，解析`/proc/self/task/<tid>/stat`，以及处理潜在的格式不一致性——这个过程比使用`clock_gettime()`慢30-400倍。 该修复利用了Linux特定功能：操作`pthread_getcpuclockid()`返回的`clockid_t`。 虽然POSIX要求`CLOCK_THREAD_CPUTIME_ID`返回总CPU时间，但Linux内核允许通过修改时钟ID的位编码来仅请求*用户*时间。 更新后的代码直接使用修改后的ID的`clock_gettime()`，消除了文件I/O和解析。 基准测试显示速度提升了40倍，延迟从11微秒降低到279纳秒。 进一步优化，构建时钟ID以利用内核快速路径，又带来了13%的额外改进。 这一变化突出了理解平台特定功能和重新审视既定假设的好处。 它展示了深入研究内核源代码如何释放巨大的性能提升，最终在JDK 26中带来显著的加速。
## Hacker News 讨论总结：QuestDB 性能提升 400 倍
最近一篇 Hacker News 帖子详细介绍了 QuestDB 中的 40 行修复，消除了 JVM 报告线程活动时的 400 倍性能差距。最初的实现依赖于低效的文件 I/O 和字符串解析来检索 CPU 时间。该修复利用了更快速的方法，使用软件性能事件和直接访问线程 CPU 时间。
讨论集中在进一步的潜在优化上，包括使用 `PERF_COUNT_SW_TASK_CLOCK` 以获得更快的读取速度（可能提升 10 倍），但其文档不足。用户们争论纳秒级计时的准确性以及上下文切换和时钟稳定性带来的影响。
对话强调了性能分析工具（如火焰图和冰柱图）的重要性，它们可以识别性能瓶颈，即使是在看似编写良好的代码中。它还揭示了最初低效实现的历史原因，源于早期 Java 版本的限制以及对 `/proc` 的依赖，用于获取内核遥测数据。该修复虽然解决了相对较小的时间（28 微秒），但表明了有针对性的优化如何产生重大影响，尤其是在频繁调用的函数中。
一些最近的新闻，这封邮件读者们一直期待：大型语言模型仍然不可信赖：LLM所做的大部分工作仅仅是记忆（而且Hinton在这方面的观点是错误的）：它们仍然没有为世界增加很多可量化的价值：更新：这与《华盛顿邮报》最近报道的远程劳动力指数的发现一致，即人工智能只能完成大约2.5%的工作。规模扩大不再进展顺利，而且可能无法解决这些问题。围绕这种粗糙的技术（特别是基于它将大幅改善的未经验证的希望）来调整我们的经济和地缘政治政策是一个错误。
## 生成式人工智能：炒作与现实 - Hacker News 讨论
Hacker News 上一篇帖子链接到一篇文章，声称生成式人工智能“进展并不顺利”，引发了争论。作者 Gary Marcus 以过去不准确的 AI 预测而闻名，导致一些人驳斥了他的批评。
虽然一些人同意人工智能未能达到革命性的说法，但许多用户报告了显著的实际好处。 几位评论员强调了人工智能能够大幅缩短编码时间、协助设计任务以及加速项目搭建的能力——即使需要审查和完善。
一个关键的争论点是人工智能是工具还是通往通用人工智能（AGI）的道路。 一些人认为，目前的局限性并不排除未来的突破，而另一些人则认为它只是一种有用的，但并非变革性的技术。 还有关于生成代码质量的讨论，人们担心“粗糙编码”以及需要经验丰富的开发人员来监督人工智能辅助工作。
最终，这场讨论揭示了各种观点，从彻底的怀疑论到谨慎的乐观主义，许多人承认人工智能正在迅速改进，同时也质疑过高的期望。
## 内联：编译器赋能的优化 本文探讨了编译器内联，一种常常被低估的强大优化技术。虽然传统上侧重于消除调用开销，但内联的真正优势在于*促进*进一步的优化。 通过直接将函数的代码插入到调用位置，编译器获得一个局部副本进行分析和转换。这使得常量传播（例如，在知道某个值始终为真时简化代码）、死代码消除以及分支预测改进成为可能——这些在共享函数中是无法实现的。一个例子展示了将字符串转换为大写；内联允许编译器避免分支来检查大小写，而是直接基于其 ASCII 值操作字符。 然而，过度内联会导致代码膨胀。编译器使用启发式方法来平衡性能提升和大小增加，有时会做出令人惊讶的决定。函数可见性也很重要——编译器需要函数的*定义*，而不仅仅是声明，才能进行内联。 最终，内联不仅仅是节省几个周期；而是为编译器提供在代码使用点进行深度优化的自由。
## 内联优化与编译器怪癖
一篇Hacker News讨论强调了看似微小的代码更改对性能的惊人影响，源于编译器的内联行为。用户分享了经验，在JavaScript中添加注释，或在C++中延长错误消息，意外地*减慢*了代码速度。这是因为旧版本的编译器有时会在决定是否内联函数时，统计AST节点（包括注释）或字节大小——内联是一种关键的优化，它将函数的代码直接插入到调用者中，避免函数调用开销。
对话扩展到编译器用于优化函数调用的技术，包括**特化**（为特定输入创建优化的函数版本）、**IPA克隆**（GCC的程序间分析克隆）和**去虚化**（消除面向对象代码中的动态分派）。
讨论还涉及了多态的性能影响，指出虽然多态本身并不慢，但它可能会*阻止*内联。像Rust这样的语言优先考虑“零成本抽象”，并倾向于静态分派以启用内联。最终，开发人员有时可以使用`force inline`之类的属性来指导编译器，以确保所需的优化。
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## 对早期互联网和IRC的怀旧
一篇源于2000年的文章“为什么现实生活比IRC更好”引发了Hacker News的讨论，揭示了人们对互联网早期时光的渴望。用户们回忆起90年代初IRC的国际社群，它促进了真诚的联系，甚至促成了现实生活中的友谊和旅行。许多人认为互联网当时更小众，更容易找到“部落”，从而激发了对他人生活的兴趣。
然而，对话很快转向了对现代互联网的批判。一些评论员认为互联网已经恶化，并提出了对数据隐私、操纵和自主权丧失的担忧。他们认为早期的互联网，作为“变态和怪人”的“玩具”，在被商业利益和监控主导之前，更加自由。
一个反复出现的主题是共享文化的丧失和回音室的兴起。一些人表达了对过去更简单、不那么具有侵入性的在线体验的渴望，而另一些人则分享了深刻的个人故事，强调了现实生活联系的缺点，并在在线空间提供的匿名性和控制权中找到了慰藉。这场讨论最终质疑，今天建立的世界是否真的比互联网时代之前更好。
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## AI 抓取对 MetaBrainz 等开放数据项目的影响
最近的 Hacker News 讨论强调了 MetaBrainz 等开放数据项目因激进的 AI 抓取而面临的挑战。MetaBrainz 愿意分享其数据，但 AI 机器人没有利用提供的批量下载（如 tarballs 或 torrents），而是低效地逐页抓取网站。这会使志愿者运营的基础设施超载，并迫使项目实施保护措施，如 API 身份验证，从而阻碍了合法用户。
核心问题是协调问题：机器人假设网站主动*隐藏*数据，拒绝尊重高效访问的请求。讨论的解决方案包括网站提供更好的信号（例如，通过指向数据转储的 `.well-known` 路径），Cloudflare 的 AI 检测服务（尽管可能存在可用性缺点），甚至修改版权以激励数据共享。
许多评论员强调了其中的讽刺意味——AI 公司可以很容易地支持这些项目，但反而将数据获取成本外部化。一些人建议通过列出违规 IP/用户代理进行公开羞辱，而另一些人则指出需要标准化协议来促进网站和机器人之间的合作。最终，这场讨论凸显了开放数据原则与 AI 训练需求之间日益增长的紧张关系。
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Databricks 开源了 **Dicer**，一种“自动分片器”，旨在管理大规模服务的内存状态。与传统数据分片不同，Dicer 专注于分配服务的*状态*，而不是它们处理的数据，以提高成本效益、延迟和吞吐量。
Dicer 在应用程序 Pod 中使用一个“Slicelet”库来接收分配更新，并提供一个监听器 API 用于通知。虽然使用通知，但该系统也支持定期轮询分配数据，以解决潜在故障问题。
该工具解决了 Databricks 内部的扩展挑战，并已被证明在 Unity Catalog（元数据层）、查询编排引擎和分布式远程缓存等领域很有用。Dicer 与 Google 的 Slicer（由同一 Databricks 工程师开发）在概念上相似，但在架构和实现上存在显著差异。它被设计为一个最终一致性的 sidecar，避免了代理的开销。
## AI 编码工具：双刃剑 我对 AI 编码工具感到兴奋，认识到它们能够释放超越我个人技能范围的能力。然而，我也担心陷入低效的模式。我看到两种潜在的路径：一个“光鲜亮丽的愿景”，即加速学习和改进系统；以及一个“受诅咒的愿景”，即在缺乏真正理解的情况下构建难以理解的“AI 垃圾代码”。 我认为关键在于**有目的的学习**。AI 允许快速实验和迭代，让我能够以前所未有的速度*通过实践学习*。但这种速度可能是一个陷阱——很容易依赖 AI 提供解决方案，而没有真正掌握潜在原理。 我的方法侧重于使用 AI 来*增强*理解，而不是取代它。这意味着拥抱循环工作流程：快速原型设计，然后是深思熟虑的重新设计，优先考虑清晰的代码结构，并用我自己的文字仔细记录决策。我将 AI 生成的代码视为一次性的，而是专注于巩固我的心理模型，并确保我理解事物构建成特定方式的*原因*。 最终目标是利用 AI 的速度进行更深入的探索，增加更好的可观察性，并专注于核心工程挑战——不仅仅是让某些东西*工作*，而是理解它*如何*和*为什么*工作。避免“诅咒”需要持续的警惕和对主动学习的承诺。
## Hacker News 讨论：学习 vs. AI 自动驾驶
最近 Hacker News 上进行了一场讨论，主题是 AI 生成代码对技能发展以及软件工程工作本质的影响。核心争论在于，依赖 AI 工具是否会阻碍真正的学习，还是仅仅将重点转移到更高层次的问题解决上。
许多评论者认为，很多专业代码都是“一次性”的，会被快速替换或淘汰，使用 AI 加速这项工作并不丢人，而是务实的。尤其是在需求旺盛、薪资较高的网页开发领域，这更是如此，因为网页开发需要不断迭代。
然而，也有人担心初级开发者可能会错过关键的基础学习经验。虽然 AI 可以加速那些已经具备知识的人的学习，但它可能无法提供通过独立解决问题所获得的深刻理解。
一些参与者强调了一个更广泛的趋势：现代软件栈通常过于复杂，而 AI 只是复制了这种复杂性。最终，讨论触及了经济价值（快速开发）和社会价值（持久、设计良好的解决方案）之间的区别，以及优先考虑速度是否会损害长期的技能发展和质量。许多人认为 AI 是一种强大的*学习工具*，但需要谨慎使用，以避免成为拐杖。