## 中国日益增长的对人工智能的怀疑论 尽管有国家自豪感和大量投资，但中国媒体、政策和学术界正出现一股对人工智能的重大怀疑浪潮。虽然人工智能被定位为应对人口老龄化等经济挑战的“新生产力”，但许多专家质疑人工智能能否实现承诺的增长，并担心它可能*加剧*现有的结构性问题。 主要担忧包括缺乏协调发展，各省政府争夺人工智能的主导地位，导致资源浪费和重复努力——这与太阳能和电动汽车等其他行业的问题相似。人们还担心对大型语言模型（LLM）的炒作，批评指出投资与实际生产力收益之间存在差距。 此外，中国精英越来越公开地谈论人工智能对劳动力的潜在负面影响，担心人工智能导致的工作岗位流失和不平等加剧。担忧还延伸到社会风险，包括数据安全、虚假信息以及人工智能可能超越人类智能的潜力。 中共领导层正在承认这些焦虑，呼吁采取差异化的区域战略，并避免“盲目扩张”。然而，在与美国日益激烈的技术竞争中，平衡国内谨慎仍然是一个重大挑战，使得中国人工智能战略的未来充满不确定性。
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## 中共精英表达对人工智能的怀疑
最近的Jamestown.org报告指出，中国精英阶层对人工智能的快速发展日益表示怀疑。 担忧集中在数据质量上——特别是用于全球人工智能模型训练的中国数据比例很小（仅为1.3%），以及国家安全部警告的“中毒数据”可能操纵公众舆论。
Hacker News论坛的讨论显示，人们对中国在人工智能领导地位上的竞争力感到焦虑，一些人认为，将意识形态控制置于准确数据之上，最终将限制模型的效用，并可能创造出失控且具有欺骗性的系统。 另一些人则指出，尽管中国有共产主义根源，但自动化可能会导致劳动力流失。
一些评论员指出，中国官员采取务实的方法，专注于人工智能的实际应用，而不是追求最前沿的研究。 还有关于中国的国家资本主义制度是否真正符合共产主义理想的争论，以及与西方人工智能发展和社会影响方式的比较。 最终，这场对话表明中国内部就人工智能的风险和回报进行了一场细致的讨论。
## Python 与 R 在数据科学中的比较：支持 R 的理由 本文认为，尽管 Python 存在局限性，但由于历史原因及其通用性，Python 在数据科学中常常被过度使用，而非其本身更适合。作者承认 Python 在深度学习方面具有优势（例如 PyTorch 框架），但认为 R 在核心数据科学任务方面更胜一筹——数据整理、探索、统计建模和可视化。 基于领导计算生物学实验室二十年的经验，作者观察到，即使学生精通 Python 编程，也经常在 R 中可以轻松完成的任务上遇到困难。这并非技能问题，而是 Python 工具过于繁琐，需要更多代码才能进行等效分析。 作者强调了*交互式*数据科学的重要性，优先考虑探索速度而非原始性能。R 和 Python 都能满足这一需求，但 R 通常能够提供更简洁、更清晰的概念性代码，将分析逻辑与数据操作等后勤细节分离。一个企鹅数据集的例子说明了 R 如何更直接地表达计算，反映问题陈述，而 Python 通常需要更冗长、更复杂的代码。未来的文章将深入探讨 Python 的具体缺点以及为什么数据分析经常变得过于复杂。
在疲惫的TPAC 2025会议之后，作者反思了CSS术语。核心观点是：将“CSS变量”与官方名称“自定义属性”互换使用是完全可以接受的。 虽然官方模块名称是“CSS用于级联变量的自定义属性”，并且其URL使用“css-variables”，但作者认为它们*是*变量——特别是，可以随CSS规则动态变化的级联变量。他们强调了诸如动画能力、对视口/容器变化的响应以及显式类型化（通过@property）等特性。 作者俏皮地声称CSS（以及HTML！）确实是编程语言。受到最近CSSWG F2F实验成功的鼓舞，他们计划在未来的文章中详细阐述这个想法。最终，这篇文章只是由疲惫引发的一个快速想法，倡导在CSS社区内使用舒适易懂的语言。
## Vercel 的 v0 iOS 应用：深入探讨原生开发 Vercel 最近发布了 v0，这是其首款 iOS 移动应用，标志着这家以网络为中心的公司发展的新方向。团队旨在达到 Apple Design Award 的质量，广泛试验了技术栈，最终选择 **React Native 与 Expo** 来提供原生体验。 该应用专注于快速捕捉想法和随时随地的 AI 驱动创作，优先考虑简单、愉悦的聊天界面，而不是与网页版完全的功能对等。实现这一目标需要大量的工程努力，尤其是在制作消息的流畅动画方面——淡入、滚动以及处理键盘交互。关键技术包括 **LegendList、React Native Reanimated 和 React Native Keyboard Controller**，以及用于管理动画和键盘行为的自定义钩子。 为了确保真正原生的感觉，团队修复了 React Native，以解决诸如滚动指示器、键盘关闭和模态闪烁等问题。他们还使用 Zod 构建了一个具有运行时类型安全的共享 API 层，并使用 Hey API 和 Tanstack Query 生成客户端代码。Vercel 计划开源经验并为 React Native 社区做出贡献，强调了致力于改善开发者体验的承诺。他们正在积极招聘移动团队成员。
最近的 Hacker News 讨论围绕着 v0 iOS 应用及其开发细节。开发者旨在打造原生体验，引发用户关于*如何*实现的问题，从而促成了这篇详细的博客文章。
然而，评论者对使用 React Native 表示怀疑，认为它与 Web 应用相比脆弱，并且 Web 技术如 WASM 具有潜在优势。一些人发现该应用的目的在着陆页上不明确（它是一个 AI 应用），并且技术文章过于详细，甚至有人怀疑是 AI 生成的。
用户还报告了错误，包括键盘关闭问题（可能与 iOS 26.2 相关）以及 Apple 登录后的功能问题，开发者正在积极解决。尽管存在批评，但也有人赞扬该应用使用了 Apple 的 Liquid Glass UI。作者正在积极回应反馈并提供支持。
LPLB是一种研究阶段的并行负载均衡器，旨在动态解决混合专家（MoE）模型中的负载不平衡问题，超越了其前身EPLB的静态均衡。它利用线性规划（LP）来优化每个批次内专家之间的工作负载分配，并利用NVIDIA的cuSolverDx和cuBLASDx来提高速度。 LPLB使用EPLB重新排序专家，然后基于定义的拓扑结构（立方体、超立方体、环面或自定义）策略性地复制最重的专家。它通过沿连接原始专家和冗余专家的“边”重新分配token，同时遵守容量限制，来最小化不平衡。实时工作负载同步通过NVLINK/NVSHMEM优化，为了获得最佳性能，需要DeepEP。 目前，LPLB仅基于token数量进行负载均衡，可能忽略了非线性计算成本。虽然它提供了约100µs的节点内优化，但这种开销会影响小批次。在极端全局不平衡的情况下，它也可能表现不如EPLB。前提条件包括CUDA Toolkit >= 12.6.3，并且最好使用DeepEP。
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LPLB：基于线性规划的早期研究阶段MoE负载均衡器 (github.com/deepseek-ai)
42 分，由 simonpure 1天前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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展示HN：我们构建了一个开源、零webhook的支付处理器。
Show HN: We built an open source, zero webhooks payment processor
2 天前
## Flowglad：为开发者简化的计费方案
Flowglad 旨在通过提供简化的自助计费解决方案，彻底改变开发者支付方式。它消除了传统支付系统的复杂性——不再需要 Webhooks、手动 ID 映射或复杂的数据库设置。相反，Flowglad 直接与您的现有身份验证系统集成（使用您的用户/组织 ID），并为客户计费数据提供单一的事实来源。
主要功能包括可通过用户友好的仪表板进行配置的自适应定价模式（订阅、基于用量、分层等），以及适用于 React 和 Node.js 的全栈 SDK。开发者可以轻松地在前端（使用 `useBilling()`）和后端（`flowglad(userId).getBilling()`）检查功能访问权限和用量余额。
Flowglad 优先考虑无缝的开发者体验，目标是在一分钟内完成设置并尽量减少持续维护。它的设计理念是让开发者专注于构建，而不是管理支付，并承诺未来解锁更多支付提供商选项。
奥泽培克（Ozempic）不减缓阿尔茨海默病进展，其制造商诺和诺德（Novo Nordisk）在为期两年的研究后表示。这种热门药物使肥胖患者体重平均减少约15%，早期数据表明它可能还会减缓某些脑部疾病的进展，以及癌症、心脏病、肝脏和肾脏问题。问题一直在于这些变化是否是减肥的结果，或者是一种混淆因素：服用奥泽培克的患者可能更注重健康。一些更令人兴奋的说法有所缓和——它也未能减缓帕金森病患者的神经退化——但该药物对心血管和肾脏问题的改善似乎更可靠。 诺和诺德的股价在消息公布后下跌了6%。
## 信号滤波器：简易入门 信号滤波器是电子学的基础，出现在诸如数模转换器、无线电和放大器等电路中。尽管它们看似简单，但由于复杂的术语和大量的微积分解释，理解滤波器理论可能具有挑战性。本文提供了一种更易于理解的方法，从基本的RC电路开始。 当电容器通过电阻充电时，电流最初激增然后呈指数衰减，而电压则上升。这种行为并非由于非线性，而是由于一个负反馈回路，其中电阻“扼制”了充电电流。恒定电流源以线性方式给电容器充电，展示了电流、电容和时间之间的关系（V=I*t/C）。 电容器的电压公式，通过直觉和离散时间建模推导得出，最终依赖于数学常数*e*（约等于2.7183）来准确模拟指数衰减。这导致公式：V(t) = Vsupply * (1 - e^(-t/RC))，其中RC是电路的“时间常数”。 RC电路充当滤波器。低通滤波器衰减高频分量，同时通过低频分量，而高通滤波器则相反。正弦波会发生相位偏移，并且可以通过组合RC电路来创建更复杂的滤波器，尽管这些通常需要更高级的设计技术（如巴特沃斯或切比雪夫滤波器）来实现更锐利的滤波并避免不必要的振荡。虽然理想的“砖墙”滤波器是理想的，但实际滤波器总是涉及权衡。
最近 Hacker News 上出现了一篇关于“模拟信号滤波原理”文章的转载讨论 (lcamtuf.substack.com)。这篇文章引起了许多人的共鸣，特别是工程师们，他们发现即使有经验，这个话题仍然具有挑战性，一些人甚至后悔早年没有掌握必要的微积分。
评论者分享了重新学习数学的资源，包括 MathAcademy.com，并强调了像 LLM 这样的学习工具的可访问性。 讨论还深入到实际的滤波器设计中，建议从将滤波器视为频率相关的分压器概念入手，并利用 LT Spice 和德州仪器应用笔记等工具。 一位评论者建议探索 Sallen-Key 滤波器，因为它们简单且稳定。
值得注意的是，Y Combinator 的 dang 确认在一年后欢迎转载，并提供了 2024 年 7 月原始讨论的链接。
## Orion 浏览器 1.0：一款注重隐私的替代方案问世
经过六年的开发，Orion 浏览器正式登陆 macOS，与现有的 iOS 和 iPadOS 版本一起，成为一款功能完善、可用于生产环境的浏览器。由 Kagi 创建的 Orion 旨在恢复当今数据驱动环境中缺失的以用户为中心的网络体验。
Orion 基于 WebKit（Safari 的引擎）构建，以实现速度和独立于 Chromium 的目标，优先考虑**默认情况下零遥测和隐私**，拒绝通过广告或数据收集来为其提供资金。它提供快速、可定制的体验，具有专注模式、链接预览和可定制的配置文件等功能，满足普通用户和高级用户的需求。
虽然拥抱人工智能的潜力，但 Orion 谨慎地避免将其直接集成到核心中，优先考虑安全性和用户控制。用户可以连接到他们选择的人工智能工具，而不会损害浏览器安全性。
Orion 可免费使用，并得到一个专门的社区和可选付费订阅的支持，后者提供其他功能。开发工作仍在进行中，计划推出 Linux 和 Windows 版本，并制定路线图，重点是更深层次的定制、稳定性改进以及更紧密的 Kagi 集成。Orion 邀请用户**“超越浏览”**现状，体验一款为*人*而非广告商打造的浏览器。
## 软件项目持续失败 尽管IT支出大幅增加——自2005年以来翻了三倍达到5.6万亿美元——软件项目成功率并未提高，导致成本不断上升和广泛失败。这并非新问题，像灾难性的加拿大凤凰薪酬系统（超支3.1亿加元）以及密歇根州和澳大利亚的算法失败等案例都表明，IT行业反复犯着相同且可避免的错误。 这些失败并非由于缺乏人工智能等新工具，而是由于根本性问题：不切实际的目标、无法管理复杂性以及未解决的风险，再加上组织政治和糟糕的管理。敏捷和DevOps方法提供了改进，但需要持续的承诺，而这在实践中常常缺乏。 核心问题是不愿从过去的错误中吸取教训。项目通常被视为“独一无二”的，忽略了数十年来的文献记录的失败和最佳实践。这种“故意无知”导致每年因维护遗留系统和重复失误而损失数十亿美元。解决这个问题需要诚实地评估风险，对供应商的承诺持怀疑态度，并在必要的资源和问责制之外，优先考虑道德因素——从而最终打破可预测的IT失败循环。