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Connes Embedding Problem (wikipedia.org)
19 分，jerlendds 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 评论 帮助
gsf_emergency_6 1 天前 | 下一个 [–]
https://leanprover-community.github.io/mathlib_docs/analysis...
第一人称叙述的证伪过程
https://mycqstate.wordpress.com/2020/01/14/a-masters-project...
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big-chungus4 16 小时前 | 上一个 [–]
太疯狂了，还有谁同意吗
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在“我爱自由软件日”期间，Arch项目负责人Levente公开感谢了经常被忽视的自由软件文档维护者，特别是ArchWiki的贡献者。他强调ArchWiki是一个宝贵的资源，即使在Arch Linux生态系统之外，也经常被咨询，因为它对软件的解释清晰，配置技巧实用。
作者分享了个人配置和故障排除时依赖ArchWiki的经历，强调其卓越的搜索功能——爱德华·斯诺登也表达了相同的观点。他赞扬贡献者们构建了丰富的知识体系，并感谢维护者们确保其长期可访问性和可靠性。
该信息鼓励大家欣赏ArchWiki团队的工作，并建议通过向Arch项目捐款来支持他们。作者还感谢Morton在FOSDEM上促成了与关键贡献者的联系。
## “本地家居”实验：破解小米智能时钟 这次探索源于希望利用“云”的实用功能——特别是本地运行设备的能力——而无需完全采用智能家居生态系统。作者发现了一个有希望的候选者：小米智能时钟，本质上是一款没有电池的Android手机，具有方便的外形。 虽然全球版本受到Google服务集成的限制，但这款时钟是可以破解的。使用MTKClient和Lineage OS等工具，可以将其从这些限制中解放出来。这个过程并不简单，由于最近的仓库清理，变得复杂，并且需要Windows和Linux方面的专业知识。 一旦破解，时钟就会变成一个多功能的控制面板。作者成功安装了音乐流媒体应用程序（通过Tempus的Navidrome）、安全的网络访问（Tailscale）和自定义应用程序（Peristyle、SystemUI Tuner）。潜在用途扩展到数字相框、厨房显示屏，甚至本地数据（如公交时刻表或传感器读数）的仪表盘。尽管硬件存在限制（无法维修的外壳），但该项目展示了夺回对日常设备控制权的潜力。
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完美设备 (sometimes.digital)
23 分，surprisetalk 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论 帮助
nine_k 22 小时前 | 上一个 [–]
根据 TRIZ [1]，完美设备是指不存在，但其功能被执行。（这个设备不错，但不是那样。）[1]: https://en.wikipedia.org/wiki/TRIZ 回复
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随着社区的发展，版主们被迫做出艰难的权衡。为了应对日益增长的内容，他们不得不使用简单粗暴的手段——禁言、删除、封禁——这导致信任的流失。有时，争论本身就是目的。真正让版主们寝食难安的，是其他那些时刻。如果不必在增长和信任之间做出选择呢？
Open Notes (opennotes.ai) 是一个旨在通过社区驱动的标注和建设性管理来改善在线讨论的新开源项目。它受到 Twitter 的 Community Notes 和 Pol.is 等系统的启发，允许用户直接在现有对话中添加背景信息——目前以 Discord 集成的方式展示。
目标是提供超越传统管理工具来管理讨论的方法，在用户已经存在的地方与他们互动，而不是要求他们迁移到新平台。Open Notes 利用 Community Notes 算法的修改版本，旨在促进群体决策，并应对人工智能在在线空间日益增长的影响。
开发者正在寻求项目反馈，并鼓励大家在 GitHub 上探索代码：[https://github.com/opennotes-ai/opennotes](https://github.com/opennotes-ai/opennotes)。他们希望将该系统扩展到适用于所有形式的在线讨论。
## 复古网络托管：一台25岁的服务器依然运行
这个项目详细介绍了在一台运行OpenBSD 7.8的2001年Sun Netra X1 SPARC服务器上托管网站的过程。这台Netra服务器是偶然获得的（发货错误！），拥有一个500MHz UltraSparcIIe CPU和1GB RAM。为了降低噪音，内部风扇被替换为更安静的Noctua型号。
服务器运行`httpd`，提供静态HTML/CSS，并通过OpenBSD的`pf`防火墙进行保护，采用默认拒绝策略。重要的是，访问是通过Cloudflare Tunnels提供的——创建一个出站连接，无需端口转发。不需要树莓派；Proxmox容器处理Cloudflare守护进程，将流量转发到Netra。
一个编码助手构建了一个简单、复古风格的“关于”页面。该设置优先考虑安全性，通过最小化的服务、静态内容和网络隔离来实现。网站已上线：[sparc.rup12.net]，证明了旧硬件的持久能力和一次有趣的个人挑战。未来的计划包括访问者跟踪，并将服务器放回其应有的车库机架位置。
## SPARC 服务器 Web 托管：来自过去的闪光
最近 Hacker News 上的一场讨论集中在 SPARC 服务器是否可以托管网站，很多人对此感到惊讶，考虑到它们在历史上的作用。许多评论者回忆起在互联网早期广泛使用 Sun 硬件，包括托管像 CBS News 这样的大型网站。
对话涉及了现代挑战，例如 TLS 加密，解决方案包括卸载到 Cloudflare 或利用 ChaCha20-Poly1305 来克服旧硬件的限制。虽然现代框架可能会给服务器的资源带来压力，但共识是 SPARC 服务器 *可以* 绝对托管网站，特别是静态网站。
许多人欣赏这种复古计算的方面，以及在老旧硬件上运行当前操作系统（OpenBSD 7.8）的演示。一些人哀叹互联网日益集中化，并更喜欢过去更简单、更分散的方法。最终，这场讨论突出了旧硬件的卓越能力以及基础互联网技术的持久相关性。
## 离网：一套完整的离线人工智能工具包 离网是一款移动人工智能工具包，提供文本生成、图像创建、视觉人工智能、语音转录和文档分析等功能——所有功能**完全离线**，直接在您的设备上运行。与基础聊天应用程序不同，它支持强大的模型，如Qwen 3、Llama 3.2和Stable Diffusion。 主要功能包括：流式文本响应（旗舰设备上5-30个token/秒）、实时图像生成（骁龙处理器配合NPU加速下5-10秒）、使用相机进行视觉问答，以及通过Whisper进行私密、本地的语音转录。它还处理文档分析，并具有原生PDF文本提取功能。 离网优先考虑隐私——**无需云连接、订阅或数据收集**。它适用于Android和iOS，源代码可在GitHub上获取，用于构建和贡献。性能因设备和模型而异，但即使在入门级手机上也能实现实用的速度。
## 离线运行：在手机上本地运行AI
一款名为“Off Grid”的新开源应用允许用户在智能手机上完全离线运行AI任务——文本和图像生成、视觉AI、语音转录，利用设备的GPU而非云服务。这优先考虑隐私和可访问性，能够在互联网连接受限或没有互联网连接的情况下使用AI（例如：飞行、审查制度国家、安全环境）。
该应用利用了llama.cpp、Stable Diffusion和Whisper等技术，并在Android和iOS上加速运行。虽然性能因模型大小而异，但即使是较小的量化模型也能为日常任务提供可用功能。
初步用户反馈显示文本生成成功，但图像生成需要网络连接（开发者正在解决的一个bug），并且三星设备上存在一些UI故障（已修复）。讨论还集中在模型大小/质量与硬件限制之间的权衡，以及与现有自托管解决方案的比较，以及运行真正高级模型需要更强大的设备。开发者正在积极寻求贡献，并计划添加TTS和模型推荐等功能。
[https://github.com/alichherawalla/off-grid-mobile](https://github.com/alichherawalla/off-grid-mobile)
显示 HN：MOL – 一种管道可以自我追踪的编程语言
Show HN: MOL – A programming language where pipelines trace themselves
3 天前
## MOL：一种用于AI/RAG管道的新语言
MOL是一种新颖的编程语言，专为构建AI和检索增强生成（RAG）管道而设计，解决了将现有AI工具连接在一起的“胶水代码”问题。与依赖Python或JavaScript的传统方法不同，MOL提供了原生管道操作符（`|>`）和**自动追踪**——自动计时和类型化管道中的每个步骤，以增强调试和可见性。
主要特性包括为AI量身定制的一等类型（如`Thought`、`Document`、`Embedding`），使用简洁的表达式简化RAG管道创建（例如`doc |> chunk(512) |> embed |> store("index")`），以及内置的安全防护，包括守卫断言和访问控制。
MOL可以编译为Python和JavaScript，确保可移植性。其核心优势在于管道操作符、自动追踪、AI特定类型和RAG重点功能的结合——这些功能在Python、Elixir或Rust等其他语言中不存在。
MOL可通过PyPI、Docker、Web Playground以及VS Code支持获得。它拥有不断增长的标准库（90多个函数）和全面的测试套件，使其成为简化AI开发的一个有前景的工具。
## MOL：一种面向管道的编程语言
MOL 是一种为 AI 管道构建的新型领域特定语言，由 MouneshK 和 CruxLabx 团队创建。其关键特性是通过管道操作符 (`|>`) 实现自动执行追踪，显示每个管道步骤的计时、类型和数据——无需手动日志记录或打印调试。
MOL 包含 12 种与 AI 相关的内置类型（如文档、嵌入、向量），数据验证的守卫断言，以及包含 90 多个函数的标准库。它被转换为 Python 和 JavaScript，并使用 Lark 构建的 LALR 解析器。解释器基于 Python（约 3,500 行），目前有 68 个通过的测试，可通过 `pip install mol-lang` 安装，并提供在线游乐场 ([http://135.235.138.217:8000](http://135.235.138.217:8000))。
讨论重点比较了 Elixir 和 F#，它们也具有管道操作符，但缺乏自动追踪功能，并探讨了在 Rust 和 Python 等语言中通过运算符重载和装饰器实现类似功能的方法。用户对动态管道、持久性以及超越当前 AI/ML 关注点的用例感到好奇。
## 人工智能浪潮的局限性
本文反驳了人工智能自动化将不可避免地取代*所有*工作（数字和物理）的观点。作者使用“油漆桶”工具——一种填充操作——作为人工智能快速改变任务的隐喻。然而，他们认为存在一个围绕计算的“魔术圈”，定义了它的边界：输入符号，输出符号。
这个由艾伦·图灵建立的圈子，在其限制*之内*非常强大，但本质上与物理世界的复杂性脱节。与接受各种输入的搅拌机不同，计算是受限制的。一个简单的纸张卡纸就说明了这一点——物理世界不断地干扰数字流程。
人工智能将在数字领域表现出色，但试图完全自动化物理任务将需要笨拙的解决方法——机器人，或依赖人工。这不是无缝自动化，而是“重新设计”任务以适应机器的能力。最终，物理世界对软件来说是“无法消化”的。
作者建议专注于弥合数字和物理之间的差距，创建离线系统，并仔细规范人机协作，以应对不断变化的局面。他们总结说，互联网是一个临时的“仙境”，其对生产力的影响仍然存在争议。
## 黑客新闻讨论摘要：Flood Fill vs. The Magic Circle
最近黑客新闻上出现了一场关于罗宾·斯隆的文章“Flood Fill vs. The Magic Circle”的讨论，文章探讨了数字自动化在物理世界中的局限性。核心论点在于，某些需要身体灵巧度的任务——比如装信封——对机器人来说仍然出乎意料地困难，从而形成了一个边界（“魔术圈”），人类劳动得以持续存在。
许多评论者分享了他们脱离科技“圈子”的经历，指出计算机在许多实际工作中的作用出乎意料地有限。 许多人同意文章的观点，强调了在机器人系统中复制人类触觉和适应性的固有挑战。 另一些人则争论了人工智能的发展速度，一些人预测在未来几十年内，人工智能将迅速发展，从而侵蚀这一边界。
一个关键点是强调了与世界进行物理互动的重要性，这既能带来工作满意度，又能起到一种脚踏实地的作用。 也有人对人工智能管理所有工作，让人类只剩下体力劳动，或者随着人工智能接管创造性任务而导致人类技能贬值的潜在反乌托邦未来表示担忧。 最终，这场讨论强调了数字和物理领域之间复杂的相互作用，以及在快速自动化的世界中人类能力的持久价值。
## Zvec：快速的、进程内向量数据库
Zvec是一个轻量级、开源的向量数据库，设计用于直接集成到应用程序中。它基于阿里巴巴的Proxima引擎构建，提供生产就绪、低延迟的相似性搜索，而无需服务器设置的复杂性。
主要特性包括：**极快的**数十亿向量搜索，支持**稠密和稀疏向量**（包括多向量查询），以及将语义搜索与**结构化过滤**（混合搜索）相结合的能力。
Zvec直接在您的应用程序内运行——笔记本电脑、服务器，甚至边缘设备——目前支持Linux和macOS上的Python 3.10-3.12。它使用起来非常简单：安装、定义模式、插入数据，并使用几行代码进行查询。
详细的性能基准测试可用，该项目欢迎社区贡献。
## Zvec：一种新型轻量级向量数据库
Zvec是由阿里巴巴开发的一种新型、快速的、进程内向量数据库，旨在提供高效的相似性搜索。初步基准测试显示，其每秒查询次数比Pinecone高7倍，但仍需独立验证。
讨论主要集中在与现有解决方案（如pg_vector、DuckDB、FAISS和uSearch）的比较。开发者强调SIMD、缓存和新颖的批量距离计算等优化是Zvec性能的关键。其他人指出，量化、维度和线程等因素在评估向量数据库性能时也很重要。
Zvec的作者欢迎独立测试，并计划在春节后发布详细的博客文章，解释他们的技术。该工具被认为对较小的数据集和应用程序特别有用，在这些情况下，避免外部服务依赖是有益的，例如在本地文件或小型网站中进行语义搜索。 许多用户渴望看到它与其他流行选项（如Redis Vector Sets和sqlite-vec）的比较。
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