## NXT RNGD 服务器：现有数据中心的 AI 基础设施 NXT RNGD 服务器是一款高性能 AI 系统，专为轻松集成到标准数据中心环境而设计。它基于 Furiosa 的 RNGD 加速器（最高 4 petaFLOPS FP8），以惊人的功耗效率加速 AI 工作负载——每个系统仅运行 3kW，避免了昂贵的液冷升级需求。 该服务器预装 Furiosa SDK 和 LLM 运行时，可实现快速部署，并支持 Kubernetes 和 Helm 等流行框架。它拥有 384GB HBM3 内存和充足的存储空间，所有组件均通过标准 PCIe 连接，无需专有基础设施。 LG AI Research 已经验证了该服务器，在他们的 EXAONE 模型上表现出色。NXT RNGD 服务器为需要本地数据控制和可扩展性的企业提供了一种经济高效的解决方案。它有望满足对 AI 基础设施日益增长的需求，尤其是在 80% 以上采用风冷且电力受限的数据中心。目前正在接受订单，预计 2026 年 1 月交付。
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## Furiosa AI：AI 推理领域的新挑战者
最近的 Hacker News 讨论集中在 Furiosa AI 公司，他们正在开发一种新的芯片 (RNGD)，目标是 AI 推理。核心声称是 RNGD 的效率是 Nvidia H100 GPU 的 3.5 倍，可能解决运行大型语言模型 (LLM) 时日益增长的电力和成本问题。
讨论强调了一个更广泛的担忧：Nvidia 的主导地位以及可能达到架构限制，导致数据中心需求不可持续。虽然 Nvidia 目前缺乏显著竞争，但 Furiosa 的方法——专注于定制 ASIC 而不是通用 GPU——提供了一条不同的途径。
然而，仍然存在怀疑。基准测试受到质疑，一些人指出与旧 Nvidia 硬件的比较以及对不同模型中实际性能的担忧。该技术的成本和可用性也未知。这场辩论触及了 AI 行业的整体经济性，质疑当前的投资水平是否能由实际收入和用例来证明。最终，Furiosa 的成功取决于提供一种具有成本效益且可扩展的推理解决方案，从而可能颠覆 Nvidia 在市场上的地位。
该脚本演示了Anthropic的Claude API（通过OAuth访问，Pro/Max订阅）会专门阻止系统提示中的“You are OpenCode”短语。脚本详细内容见链接的YouTube视频，测试了各种系统提示配置以识别被阻止的短语。 它使用您的Claude帐户进行身份验证，然后向API发送带有不同系统提示的请求。关键发现是，虽然Claude要求第一个系统指令为“You are Claude Code, Anthropic's official CLI for Claude”，但任何后续包含“You are OpenCode”（或“You are opencode”）的指令都会被拒绝。其他身份声明，如“You are Cursor”或“You are Pi”是被允许的。 该脚本使用了Bun运行时和`@openauthjs/openauth`包来处理OAuth身份验证。结论是，这种阻止行为似乎是一项有针对性的努力，旨在防止用户在Claude环境中利用开源AI编码助手OpenCode。
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## 歐美關係緊張及對特朗普行動的擔憂
一篇近期文章強調了歐盟與美國關係日益惡化的擔憂，這源於當前美國政府的政策。這在Hacker News上引發了討論，許多人表達了沮喪和對潛在後果的恐懼。
用戶們哀嘆美國領導人缺乏強有力的反對，即使局勢不斷惡化。一些歐洲人認為，在當前領導下，美國已成為一個“失敗的民主國家”，並指出了不受制衡的總統權力。關於彈劾的有效性存在爭論，考慮到參議院對定罪的高門檻，以及即將到來的期中選舉是否會帶來有意義的改變。
一個主要的擔憂是緊張局勢升級可能導致衝突，一些人甚至認為全面歐美戰爭並非不可能。另一些人則指出美國在數字領域的優勢可能成為控制的工具。許多人認為，現在需要一個更強大、更統一的歐洲防禦姿態，這源於意識到不再能保證依賴美國的保護。一個反覆出現的主題是對美國選民和政客的沮喪，一些人認為相當一部分人實際上*支持*破壞性的政策。
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## Prolog 中魔方表示
最近 Hacker News 上的一场讨论集中在一种潜在的更有效的方法，用于在软件中表示魔方状态，尤其是在 Prolog 实现中（详细信息见链接的 Medium 文章）。核心思想是仅关注魔方块的*朝向*，相对于以魔方为中心的坐标系（“魔方坐标”）定义它们，而不是单个块的坐标。
目前，许多软件解决方案都会跟踪*位置*和*朝向*。 观点是位置可以从朝向推导出来，从而大大减少必要的状态信息。 虽然魔方可能状态的总数保持不变，但这种方法可以简化求解算法并可能减少计算量。
评论者们争论了这个方法的实用性和新颖性，一些人指出已有的技术，例如将状态表示为排列或使用四元数。 另一些人强调了它在渲染和动画方面的优势，以及 Prolog 的模式匹配在这种类型的问题中的优雅性。 讨论还涉及了表示非法魔方状态的挑战。
布鲁金斯学会的一份报告显示，美国在2025年经历了负净移民——至少在过去50年中首次出现——这主要归因于特朗普政府的移民政策。虽然积极的驱逐行动有所贡献，但主要驱动因素是进入该国的人数大幅减少，导致净流量为-295,000至-10,000。 这种转变源于暂停人道主义项目、减少临时签证以及海关与边境保护局加强内部执法。驱逐出境人数估计为310,000-315,000，低于政府声称的数据。 该报告预测2026年将继续出现负移民，这得益于执法资金的增加。预计这种下降将对经济产生负面影响，可能在2025-2026年间减少600亿至1100亿美元的GDP和消费者支出，尤其会影响依赖移民人口的企业。
纵观艺术史，一个循环往复的规律显现：在繁复、装饰性的风格与简洁、极简主义的设计之间不断切换。这种模式在建筑等领域清晰可见——从朴素的罗马式到华丽的哥特式，再到文艺复兴的清晰，随后是巴洛克式的奢华，最终回归于简洁。
这并非一成不变的规则，会受到技术和环境的影响，但它是一种明显的趋势。同样的循环也出现在绘画和雕塑等其他艺术形式中，甚至令人惊讶地，也出现在软件设计中。早期的文本编辑器如‘vi’优先考虑功能而非形式，而后来的程序如Microsoft Word则拥抱复杂的界面。现在，一种极简主义的趋势正在兴起，工具如iA Writer和最新的macOS版本便是明证，这反映了历史上回归简洁的转变。
虽然软件的演变速度快于传统艺术形式，但这种对设计美学的周期性偏好很可能持续下去，未来必然会出现过度设计的软件，紧随我们当前对极简主义的追求。
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从简约到华丽再回到简约 (2024) (josem.co)
10 分，作者 nikodunk 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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所有使用 ChromaDB 的工具，尽在一个精美的原生应用中。 多配置文件连接：连接本地、远程或 Chroma Cloud 数据库。保存和管理多个连接配置文件，并安全存储 API 密钥。 集合管理：轻松创建、复制和配置集合。设置自定义嵌入函数和 HNSW 参数。 语义搜索：使用自然语言搜索文档。通过向量相似度搜索即时查找相似内容。 13+ 嵌入提供商：内置支持 OpenAI、Cohere、Gemini、Ollama、Jina、Mistral、Voyage AI 等。 文档操作：浏览、创建、编辑和删除文档。批量操作以高效管理大量文档。 原生 macOS 体验：精美的玻璃拟态设计，与您的 Mac 完美融合。
## ChromaDB Explorer & 研究亮点在Hacker News上被提及
一个新工具，**ChromaDB Explorer (chroma-explorer.com)**，一个用于与ChromaDB向量数据库交互的桌面应用程序，最近在Hacker News上分享。它使用Electron和TypeScript构建，旨在提供类似原生应用的用户体验，尽管其基于Web技术。
讨论还强调了**Chroma关于“上下文衰退”的研究**——大型语言模型（LLM）在处理长上下文时性能下降。用户称赞这项研究是该主题上最好的研究，特别是它专注于复杂的推理任务，与更简单的“大海捞针”基准测试形成对比。
该项目的创建者承认在描述应用程序时“原生”一词的使用略有误导，并计划澄清其基于Electron的架构。该工具的GitHub仓库 ([https://github.com/stepandel/chroma-explorer](https://github.com/stepandel/chroma-explorer)) 可供进一步探索。
这个黑客新闻的讨论围绕着《华盛顿邮报》的一篇文章，该文章详细介绍了寻找被盗的杰克逊·波洛克画作的过程。初始帖子链接到文章及其存档版本。
评论很快从盗窃本身转移到更广泛的资源分配问题——一位用户质疑在存在其他问题时追查艺术品盗窃的价值。另一位用户链接到一篇关于中央情报局在冷战期间利用艺术的文章，指出东欧集团将艺术作为宣传工具，以及西方艺术家们的同情。
最后，一位评论者分享了一个关于一位与波洛克一起作画的亲戚的个人轶事，提出了一个引人入胜的可能性，即可能存在未被发现的波洛克作品而无人知晓。这个帖子涉及艺术、政治以及隐藏的艺术遗产的可能性。
这个人试图理解自己每日的思维清晰度为何波动，尽管他们使用Garmin手表追踪睡眠和运动。他们意识到手表无法洞察认知功能，因此转向国际象棋——将胜负作为思维敏锐程度的指标。
他们将1.5年的国际象棋数据（来自Lichess）与Garmin数据结合，构建了一个统计模型来预测ELO值的波动。令人惊讶的是，一个简单的逻辑回归证明了60%的准确率，优于随机猜测。分析显示，**快速眼动睡眠（REM睡眠）**与国际象棋表现呈最强的正相关，而**压力**（通过心率变异性HRV测量）和避免近期**运动**也有益处——这与传统观念相悖。
研究结果表明，短期的思维清晰度并不总是与长期的健康目标一致，这解释了为什么Garmin的指标有时感觉不准确。这促使他们创建了一个自定义的Garmin应用程序来预测每日的认知能力。经过数月的应用，该应用程序被证明具有持续的预测能力，甚至与主观感受相矛盾，从而促使行为改变，例如优先考虑快速眼动睡眠（减少酒精摄入量和使用加重毯），并战略性地安排具有挑战性的任务。虽然目前由于Garmin的限制，这仍然是一个个人工具，但该项目强调了个性化数据分析对于优化认知表现的价值。
一位 Hacker News 用户 dmvaldman 分享了一个项目，内容是训练智能手表来追踪智力，使用睡眠和心率变异性等指标，并以国际象棋 Elo 等级作为表现指标。 这篇文章引发了关于当前睡眠追踪技术准确性和实用性的讨论。
许多评论者表示怀疑，指出设备读数与主观感受之间存在差异，有人建议最好在活动*之后*查看统计数据，以避免自我实现的预言。 另一些人则发现追踪数据与精力水平之间存在相关性，将分数作为改进目标，承认数据并不完美但很有价值。
一个关键点是，像 Garmin 这样的公司提供的开发者支持有限，这可能会促使用户转向 Oura 或 Whoop 等替代方案。 讨论还涉及舒适性——有些人更喜欢基于戒指的追踪器而不是手表——以及对超越设备数据的追踪方法的需求，例如手动记录情绪。
塔内尔·波德尔为PostgreSQL创建了一个纯SQL二维码生成器，名为`pqr.sql`，作为个人学习项目。该生成器不需要外部库或扩展——它只是一个SQL语句！虽然不打算用于生产环境（但优化是一个潜在的学习练习），但它成功地将数据编码成二维码，直接在数据库内完成。
一个更安全的版本，`pqrsafe.sql`，可以防止编码的数据超过二维码的容量，避免生成无法读取的二维码。使用方法很简单，通过命令行工具`psql`和一个有效载荷变量即可。
波德尔指出，PostgreSQL 17相比16有了显著的性能提升。他幽默地反思，像ChatGPT这样的人工智能工具极大地提高了开发效率，并戏称自己现在是“11倍工程师”，相比于20年前完成类似任务时的效率。
一篇 Hacker News 帖子详细介绍了一个项目，用户 (tanelpoder) 成功地使用纯 SQL 在 PostgreSQL 中完全生成了二维码，未使用任何外部库或 PL/SQL。作者利用 Codex AI 构建了生成器，最初引导它完成二维码创建的必要步骤。
该过程涉及迭代改进，克服了诸如不正确的矩阵运算和无法读取的代码等挑战。一个关键步骤是创建一个测试套件，将 SQL 输出与标准的 "qr" 工具进行比较，以确保每次 Codex 迭代的准确性。整个项目大约花费了一个小时。
评论者赞扬了代码的可读性（对于熟悉二维码生成的人来说）和项目的概念优雅，将其与 Haskell 等函数式编程语言相提并论。虽然承认由于可能的性能问题而不适用于生产环境，但该帖子引发了关于潜在用例和 SQL 令人惊讶能力的讨论。作者鼓励在 PostgreSQL 版本 (16、17、18) 上进行性能测试，并欢迎相关分析的链接。