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BrowserOS是一个新的开源浏览器,基于Chromium构建,旨在原生运行AI代理,提供更自动化和私密的浏览体验。它致力于革新日常浏览方式——超越标签页超载和繁琐任务——通过赋予用户在本地计算机上运行的AI能力。 与ChatGPT Atlas、Perplexity Comet,甚至Chrome和Brave等替代方案不同,BrowserOS优先考虑隐私。用户可以使用自己的API密钥或使用Ollama等工具本地运行模型,确保数据安全。它提供熟悉的Chrome类似界面,支持扩展程序,并内置AI广告拦截器。 BrowserOS是社区驱动的,并提供MCP服务器兼容性等独特功能。开发者设想一个AI可以无缝处理日常在线任务的未来,并邀请贡献者共同构建最佳的AI驱动浏览器。

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## 黑客新闻讨论摘要:巅峰表现与早期成就的悖论 一篇最近发表在science.org上的文章引发了黑客新闻关于一项令人惊讶的发现的讨论:早期的高成就者不一定与后来达到精英水平的个体相同。核心观点是,早期表现出色并不能保证持续的成功,而且,那些后来达到巅峰的人实际上在年轻时可能*不如*他们的同龄人。 讨论主要围绕**伯克森悖论**展开,认为选择偏差起着关键作用。关注精英表现者会产生扭曲的视角——在青年时期或成年时期被选拔为高成就者的人看起来呈负相关,即使更广泛的人群显示出正相关。 许多评论员强调了**跨领域知识和适应性**的重要性,认为快速学习者可能缺乏深刻的理解和创造性解决问题的能力。另一些人指出,**专业化**可能会造成盲点。还有人注意到**运气、资源分配和奉献精神**在实现巅峰表现中的影响,质疑仅仅关注早期指标是否具有误导性。 一个反复出现的主题是,持续的成功需要的不仅仅是最初的天赋,更广泛的技能组合和适应意愿对于长期成就至关重要。人们也对科学研究的可及性和研究“最优秀的人”时可能出现的过度简化表示担忧。

## 缓冲解释:为什么你的程序不总是立即打印 你是否想过为什么程序的输出不会立即显示?这通常归结于缓冲。向控制台(TTY)写入时,库通常使用*行缓冲*,在每个换行符(`\n`)之后刷新数据。但是,当管道输出或重定向到文件(非TTY)时,使用*完全缓冲*,累积数据 – 通常高达4-8KB – 然后刷新。 标准错误(stderr)通常是无缓冲或行缓冲的,即使在管道传输时也是如此,以确保错误消息能及时显示。像Rust这样的语言清楚地展示了这一点;如果没有手动`flush()`,管道传输时的输出可能会延迟。 这种差异源于程序检测其环境的方式。TTY代表交互式终端会话,而非TTY是数据流。在程序中,你可以使用像Rust的`is_terminal()`这样的函数检测TTY。 这种区别会影响优化和用户体验。像`ripgrep`这样的工具利用TTY检测在终端中启用彩色输出以提高可读性,但在管道传输时禁用它以避免在文件中出现混乱的转义码。 有趣的是,Rust目前在TTY和非TTY环境中都使用行缓冲,这是一个优先考虑一致行为的 deliberate 选择,尽管开发者承认根据环境调整缓冲策略可以获得潜在的性能提升。理解缓冲有助于调试意外的输出延迟,并为不同的场景优化程序行为。

这个Hacker News讨论围绕流缓冲,尤其是在终端I/O的背景下。发帖者强调了1991年sfio库中的一种“池化”技术,其中链接的流会同步,从而在写入stderr时刷新stdout——消除了代码中手动刷新的需要。 评论者讨论了现代系统如何处理这个问题。例如,Rust目前对终端和非终端都使用行缓冲,这一决定受到了一些批评。另一些人指出,有可用的原始、无缓冲I/O句柄以提供更多控制。 一个关键主题是关于根据输出是否定向到TTY(终端)自动改变行为的争论。许多人认为这是一种反模式,会导致沮丧和意外行为,尤其是在脚本中。有人建议使用显式控制和中间层进行输出处理等替代方案,从而可能将程序从特定的sink行为(终端、文件、GUI)中解耦。讨论还涉及I/O处理的历史演变,一些人哀叹Linux中经常看到的“更差的是更好”的方法。最终,核心思想是在不将代码绑定到输出目的地的具体细节的情况下,实现高效且可预测的缓冲。

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## 光学幻象集 本文展示了45个迷人的光学幻象,全部使用CSS(以及少量HTML元素)创建,可在CodePen上探索。这些幻象展示了我们的大脑如何解读视觉信息,常常导致感知与现实不同的情况。 该系列涵盖了广泛的效果,包括:**误导性的对齐**(如波根多夫幻象)、**诱导梯度**(颜色根据周围环境而变化)、以及利用**对比和亮度**的幻象(康斯威特、怀特、韦特海默-科夫卡环、阿德尔森)。许多幻象揭示了颜色或长度实际上是相同的,尽管*看起来*不同。 除了静态幻象外,该系列还包含**基于运动的效果**——即使是静态的图案也能产生*运动*的错觉(膨胀的洞、旋转的蛇),或者展示感知运动如何随着焦点变化(运动绑定、交替运动)。这些幻象突出了我们的视觉系统如何主动构建我们对世界的感知,有时会产生令人惊讶和困惑的结果。 这些幻象经过分类和解释,并提供交互式演示,让用户能够亲身体验这些效果。还提供了进一步探索的资源。

这个Hacker News讨论围绕着alvaromontoro.com上展示的一系列CSS视觉错觉。用户分享了对特定错觉的见解,例如“消隐错觉”(出现/消失的点),被归类为McAnany和Ninio类型,以及一个依赖于颜色对比而非大脑假设的可口可乐错觉。 一些评论者使用CSS重现了这些错觉,包括Ames窗口,突出了其中涉及的技术技巧。一个反复讨论的点是CodePen上的展示方式——需要用户“运行”代码,这被一些人认为是不必要的,并且可能对那些对JavaScript执行感到警惕的人产生负面影响。 除了这些错觉本身,对话还涉及它们的实际影响,例如UI的意外干扰,以及在CAPTCHA或理解大脑视觉处理等领域的潜在应用。用户还注意到感知的差异,有些人能够有意识地克服某些错觉,而另一些错觉仍然有效。

丹佛市中心写字楼市场正面临着显著且持续的低迷,原因是新冠疫情催生了远程和混合办公模式的转变。上个季度,空置率达到38.2%,较疫情前水平大幅上升,尽管像Ibotta这样的公司正在扩大其业务。 这种趋势不仅仅是公司规模缩小,许多公司正在重新构想办公空间。例如,Ballard Spahr律师事务所搬迁到市中心一个更小、设施更完善的地点,采用“酒店式”办公桌来适应混合办公,优先考虑协作而非独立办公室。然而,像Freshworks这样的公司则选择了共享办公空间,而州劳动部门则减少了其办公面积。 导致这一情况的因素包括新建筑增加了可用空间、石油和天然气行业的影响力下降以及限制性的商业政策。较老的“C级”建筑受到的冲击尤其严重,空置率接近50%。一些建筑正在被改造成酒店或公寓。虽然预计全面复苏将是缓慢的,但专家们看到了一些稳定迹象,特别是二级租赁的减少,表明公司正在致力于其现有空间。

本文揭示了学术界对连接优化研究与微软SQL Server实际实现之间令人惊讶的平行。虽然研究人员最近重新审视了Yannakakis算法——利用位图过滤器来改进连接处理——但作者发现SQL Server已经十多年来一直在使用类似的位图预过滤基础设施。 有趣的是,这不是学术理论驱动行业实践,而是务实的优化导致了一个*已经*实现实例最优连接计划的系统,通常超越理论预期。SQL Server结合位图过滤器、基于拉取的执行以及其Cascades优化器,有效地探索计划空间,揭示了被忽视的预过滤机会。 研究表明SQL Server系统始终能够最小化估计成本,并为复杂的连接实现强大的运行时性能。本文并非结论性的声明,而是邀请数据库社区研究这种“隐藏”的系统设计,并探索其在连接处理研究方面进一步发展的潜力。

## Hacker News 上关于 SQL Server 的讨论 一场 Hacker News 讨论围绕着微软 SQL Server 展开,观点从赞扬到对其未来表示担忧。 许多评论者一致认为 SQL Server 是一个强大的关系数据库,可靠且通常优于开源替代方案,尤其是在与强大的第三方工具生态系统(如 Red Gate)结合使用时。 其查询优化器和列存储支持也被强调为优势。 然而,一篇冗长的评论提出了对 SQL Server 发展轨迹的重大担忧。 作者认为,不断上涨的每核许可成本,加上硬件核心数量的增加,使其在经济上难以与开源选项竞争。 他们还批评缺乏根本性的改进,指出了并行执行(最大 64 个线程)、SSD 支持(4KB 原子性)和外部数据处理方面的局限性。 该评论者认为微软正在优先发展其基于云的 Fabric 产品,导致本地 SQL Server 引擎停滞不前,并建议不要在其基础上启动新项目。 其他用户也纷纷表示赞赏 .NET 和 Visual Studio 作为微软的顶级产品。

Waymo已在迈阿密推出完全自动驾驶的叫车服务,最初欢迎近1万名预先注册的居民使用,并计划扩大访问范围。该服务的覆盖范围为60平方英里,包括温伍德和布里克尔等热门社区,未来计划扩展至机场。 Waymo强调安全性,引用数据显示,在1.27亿英里的自动驾驶里程中,严重事故的发生率比人类驾驶员降低了十倍。该技术旨在应对迈阿密充满挑战的路况,包括强烈的阳光和强降雨。 当地领导人对潜在的交通选择增加和街道更安全的可能性表示兴奋。MADD(反对酒后驾车母亲)和迈阿密盲人协会等组织强调了该技术对道路安全和可达性的益处,特别是对于弱势群体。Waymo致力于社区合作,并根据迈阿密居民和游客的不同需求调整其服务。感兴趣的乘客可以下载Waymo应用程序加入候补名单。

## ConstellationOS:预测卫星链路管理 ConstellationOS是一个关键任务系统,旨在主动预防卫星链路故障。它利用实时遥测数据——处理超过每秒10万条消息——和人工智能驱动的预测模型,在问题*影响服务之前*识别潜在问题,准确率超过90%。 该系统提供可配置的预测范围(5分钟至1小时),并自主执行解决方案,例如无缝切换和数据重新路由,耗时不到2秒——所有这些均无需人工干预或数据丢失。 ConstellationOS可扩展至1到500+卫星的星座,并提供演示来展示其功能,包括实时预测和投资回报分析。由经验丰富的航天工程师构建,旨在最大限度地提高卫星网络的正常运行时间并最大限度地降低运营成本。

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