每日HackerNews RSS
请启用 JavaScript 并禁用任何广告拦截器。
## SpaceX 与 xAI 合并谈判：摘要
路透社报道，SpaceX 正在与 xAI 进行合并谈判，两家公司均由埃隆·马斯克主要拥有。讨论的重点是潜在地将这两个实体结合起来，引发了关于该交易的理由和公平性的争论。
评论员指出，评估拥有共同所有权的公司的复杂性，并对股东的潜在利益冲突表示担忧。许多人认为马斯克正在试图进行财务操作——一场“空壳游戏”，以减轻其对 Twitter（现为 X）的收购债务，并提高估值，可能利用 SpaceX 的成功来抵消 xAI 的损失。
对于 xAI 雄心勃勃的轨道数据中心计划，普遍存在怀疑，许多人质疑其可行性。一些人认为，此举主要是为了支持马斯克的个人财务目标并维持对其公司的控制，而另一些人则认为这是自我交易模式的延续。总体情绪倾向于一项由马斯克实现高估值并可能巩固其历史地位的愿望驱动的复杂财务策略。
启用 JavaScript 和 Cookie 以继续。
## Usenet 人物：早期互联网名人
在社交媒体出现之前，Usenet——一个全球讨论组网络——孕育了一种独特的互联网名人现象。用户并非通过精心设计的个人资料获得名声，而是通过在特定新闻组中发表的独特帖子，通常是匿名的。这些“Usenet 人物”因其不寻常的想法、幽默感或仅仅是一贯的古怪行为而脱颖而出。
像亚历山大·阿比安（Alexander Abian）这样提出激进理论的数学家，以及像罗伯特·麦克埃尔韦恩（Robert McElwaine）这样的阴谋论者，因其坚定且常常古怪的观点而闻名。还有像 MI5Victim（迈克·科利）这样的人，通过偏执的说法和无休止的发布而受到关注。
除了古怪之外，一些用户还参与了破坏性行为。斯科特·亚伯拉罕（Scott Abraham）因在线威胁而面临法庭禁令，而像塞尔达·阿吉奇（Serdar Argic）这样的人则利用自动化垃圾邮件。还有像乔尔·弗尔（Joel Furr）这样的人，试图组织新兴的“alt”层级。
Usenet 还汇聚了在其领域内做出有意义贡献的个人，例如物理学家约翰·贝兹（John Baez），以及创造独特互动体验的人，例如“互联网神谕”。 这些人物表明，即使在互联网的早期，社区也会围绕个人及其贡献——无论是积极的还是消极的——形成，为现代在线文化奠定了基础。
## Usenet 人物与在线社区的演变
这次 Hacker News 的讨论围绕着 Usenet 时代的一些知名“人物”，反思了在线社区的变化。最初的帖子引发了一长串帖子，详细描述了那些因其贡献（通常是负面的）而闻名的个人，他们对早期的互联网产生了影响。
一个反复出现的主题是，Usenet 缺乏强大的审核机制，使得一些具有破坏性的人，有时伴有潜在的精神健康问题，能够主导讨论，最终导致了它的衰落。许多评论员指出帕累托原则——少数人造成了大部分问题。另一些人强调，Usenet 的设计缺乏中央控制，使得有效解决有问题行为变得困难。
对话还涉及更广泛的在线论坛动态影响，指出那些有最多时间和意愿发帖的人往往会获得不成比例的影响力。一些评论员哀叹失去了更“智能”和多元化的互联网，而另一些人则分享了关于特定人物和早期在线空间的独特文化的轶事。讨论还延伸到相关话题，如内容审核、在线身份的挑战以及早期互联网先驱的持久遗产——包括积极的和消极的。
## 特斯拉战略重心远离汽车制造
特斯拉最近的2025年第四季度财报电话会议显示，公司战略发生了重大转变：从传统的汽车制造商转向“交通即服务”。该公司已停止生产Model S和Model X，并且没有计划推出新的、价格实惠的大众市场车型。相反，特斯拉将优先发展自动驾驶汽车和机器人技术，并将弗里蒙特工厂改造为Optimus机器人的生产基地。
埃隆·马斯克设想了一个个人汽车拥有权最小的未来，预测自动驾驶汽车将主导交通运输。尽管汽车收入下降（2025年下降10%），并且失去了全球最大的电动汽车制造商的地位，被比亚迪超越，特斯拉仍将在2026年创纪录地投资200亿美元用于Robotaxi和人形机器人开发。
批评人士认为，特斯拉本可以通过独立实体同时发展电动汽车制造和人工智能/机器人技术，但最终却牺牲了一个成功的汽车业务——在其鼎盛时期产生800亿美元的收入——来冒险进行未经验证的业务。 承诺的2.5万美元特斯拉已被取消，标志着特斯拉彻底放弃了扩大其车辆产品线的计划。
## 特斯拉战略转变与未来可行性担忧
特斯拉最近的一项声明引发了争论，许多人质疑公司的发展方向。特斯拉正在停止基本驾驶辅助功能——这些功能现在是丰田等竞争对手的标准配置——这引发了人们对特斯拉故意削弱其车辆的担忧。这与埃隆·马斯克的激励薪酬挂钩，要求实现1000万个完全自动驾驶（FSD）订阅，表明其战略重点转向软件收入。
评论员强调特斯拉在先锋技术方面的过去成功，但批评其缺乏前瞻性规划和产品交付。人们越来越认为特斯拉在电动汽车市场落后，尤其是在中国制造商面前，并且越来越依赖于不切实际的“登月”项目，如自动驾驶出租车和人形机器人。
许多人认为特斯拉的高估值并未得到当前销售额的证明，需要不断向新的、未经证实的市场转型。人们对这些项目的可行性表示担忧，特别是机器人技术，以及马斯克的重点是否在于维持投资者炒作，而不是可持续增长。一些人推测SpaceX的潜在IPO可能是最终目标，允许马斯克离开特斯拉。最终，讨论的中心是特斯拉是在战略性地适应，还是正在走向自我毁灭。
## C++20 模块：总结 C++20 引入了模块，这是一次重要的演进，旨在解决语言构建系统和复杂性方面长期存在的问题。与传统的基于头文件的方案（需要 `#include` 指令）不同，模块提供了封装性和更快的编译速度。 关键概念包括**模块单元**（取代翻译单元/`.cpp` 文件）、**导出声明**（明确定义对用户可见的内容）和**模块分区**——允许仅在更大的模块内部可见的内部模块。子模块在逻辑上分组，但编译器将它们视为单个单元的一部分，从而强制执行清晰的公共接口。 导入被简化：`import std;` 取代了 `#include <iostream>`。 重要的是，模块通过“全局模块片段”保持**向后兼容性**，从而能够逐步采用现有的头文件库。 主要好处是**编译时间缩短**。作者使用模块与传统编译方法相比，编译速度提高了 8.6 倍，显著改善了开发流程。 虽然编译器和工具支持仍在不断完善（CMake 提供了良好的支持），但对于个人项目，甚至越来越多的商业项目而言，C++20 模块都是一项值得投资的技术。
## 人工智能医生与一位母亲的求医之路 一位57岁的中国肾移植患者，因医疗系统紧张和远离家人，找到了一位不太可能的伙伴——中国领先的AI聊天机器人DeepSeek。她面临着长途跋涉和与专科医生匆忙的就诊——通常只有几分钟的咨询时间——她开始使用AI分析症状、实验室结果，甚至超声波扫描。 DeepSeek提供了详细的回复、饮食建议以及始终如一、富有同情心的倾听，填补了医生超负荷工作和附近缺乏支持所留下的空缺。起初作者对此感到不安，但他意识到母亲越来越依赖AI源于对细致关怀和易获取信息的渴望。 然而，审查她与AI对话的医疗专业人士发现了重大错误和潜在的有害建议。尽管如此，该聊天机器人提供了安慰和控制感，提供了一个随时可用的信息和验证来源。这凸显了一个日益增长的趋势：随着医疗系统面临困境，人工智能正在作为虚拟医生介入，为解决获取医疗资源的问题提供了一种潜在的解决方案，但也引发了关于准确性、偏见以及关键护理外包的伦理问题。对于这位母亲，以及许多像她一样的人来说，人工智能并非取代医生，而是补充了一个常常让她感到未被倾听和支持的系统。
## 黑客新闻讨论：我的母亲和DeepSeek医生 (2025)
一篇关于一位母亲向AI聊天机器人DeepSeek咨询医疗建议的文章，在黑客新闻上引发了热烈讨论。虽然承认存在不准确和“幻觉”的可能性（例如DeepSeek编造乐队），许多评论者对AI在医疗保健中的作用表示乐观。
核心情绪围绕着AI的可访问性、耐心以及提供信息的能力——即使需要验证。 几位用户分享了使用聊天机器人研究疾病、提出更好的问题给医生，甚至在传统医疗保健不足时获得准确诊断的积极经验。
然而，人们也对AI“诱人”的赞同性质以及用户寻求确认既有信念的风险表示担忧。 讨论强调了批判性思维的重要性，将AI比作需要谨慎使用的工具，以及防止错误信息的需求。 一些人建议使用对抗性AI系统或由公共资金资助、由专业人士审查的聊天机器人作为潜在解决方案。 最终，共识倾向于将AI视为对人类医疗专业人员的*补充*，而不是*替代品*。
## 人工智能对芯片工程未来的影响
人工智能有望显著重塑芯片设计领域，主要通过自动化当前由初级工程师处理的重复性、数据密集型任务来实现。虽然存在对工作岗位流失的担忧，但普遍认为人工智能将作为“力量倍增器”，加速学习并使新工程师能够更高水平地做出贡献。
人工智能预计不会取代工程师，而是会改变技能要求。 行业面临人才短缺，而人工智能提供了一条提高生产力的途径。 专家们争论是简单地*增强*现有工作流程，还是*完全重新设计*它们，利用人工智能处理超出人类能力范围的复杂、高维问题。
至关重要的是，领域专业知识、批判性思维和验证将仍然至关重要。 人工智能工具，包括充当“专家助手”的代理人工智能，可能会处理基础任务，使经验丰富的工程师能够专注于创新和系统级设计。 这意味着接受过*这些工具*培训的新毕业生可能会迅速达到高级水平，而中级工程师可能面临最大的调整。 最终，成功将取决于工程师拥抱人工智能——正如英伟达首席执行官所说，“如果你不使用人工智能，你将被使用人工智能的人取代。”
高昂的内存价格，受到人工智能对高带宽内存（HBM）需求的驱动，正在挤压虚拟专用服务器（VPS）主机等小型企业。虽然人们的关注点集中在个人电脑组装者身上，但对小型提供商的影响是显著的——服务器成本翻倍，仅内存一项就高达2500美元。 这种情况与2000年代初的情况相似，当时放松管制允许大型电信公司扼杀小型互联网服务提供商（ISP）之间的竞争。当时，强制性的“线路分离”阻止了垄断，但后来的逆转导致7000家竞争对手ISP倒闭，价格也随之上涨。 现在的主要区别在于，DRAM 制造商*没有被要求*优先生产标准内存。与电信案例不同，DRAM *是* VPS 主机所必需的。完全转向服务大型人工智能公司可能会无意中淘汰小型 VPS 提供商，让用户只剩下来自大型科技云（如 AWS）的有限且昂贵的选择——这并不适用于所有应用（例如 Tor 中继或带宽密集型流媒体）。虽然 VPS 主机可能会适应，但它们的消失将损害开发人员、系统管理员以及预算有限的人。
## 分布式深度学习中的分片计算的爱因斯坦求和 本文提倡使用爱因斯坦求和（einsum）来简化对分布式张量计算中分片策略的推理，尤其是在像DTensor这样的框架中。虽然传统上它被认为适用于基本算术，但理解分片对于高效的分布式矩阵运算至关重要。 Einsum提供了一种简洁的方式来表示线性代数，消除了不同矩阵乘法函数之间的混淆。重要的是，它也简化了通过反向模式自动微分计算梯度——只需交换输入/输出索引集即可。 核心思想扩展到分片：一组规则决定了分片在einsum操作期间的行为。这些规则涵盖了复制、分片和广播维度，从而产生复制的输出、分片的输出或需要全归约操作的“待处理归约”。 本文通过张量并行（Megatron）和序列并行示例说明了这些规则，展示了einsum如何理清梯度计算并识别正确的分布式训练所需的通信步骤（如全归约）。使用einsum简化了分片逻辑，使其更容易理解和实现分布式计算。
黑客新闻 新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录
使用 Einsum 进行计算分片 (ezyang.com)
26点 由 matt_d 1天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请YC | 联系
搜索：