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## 布雷顿森林体系III:摘要 佐尔坦·波扎尔提出的“布雷顿森林体系III”论点,源于2022年乌克兰危机,认为全球货币体系正在经历根本性转变。他认为,正在从以美元为基础的体系(布雷顿森林体系II——以美国国债为支撑的美元)转向越来越依赖大宗商品和黄金(“外部货币”)的体系,原因是美元资产被没收的风险已经显现。 波扎尔在佩里·梅尔林“货币观”的基础上(货币有四种价格:平价、利率、汇率和物价水平),强调了金融市场的“管道”——资金*实际*流动的运作方式。他将这一观点延伸到大宗商品市场的“现实领域”,揭示了平行的基础设施和压力。例如,重新路由俄罗斯石油等中断事件,需要更多的船只、时间和关键的*融资*,这会给银行资产负债表带来压力,并可能在量化紧缩期间加剧问题。 一个关键的脆弱性在于,非美国银行持有大量美元资产,但无法获得美元的最后贷款人支持,这导致它们依赖美联储的掉期额度。这一框架解释了最近出现的利率平价悖论,并表明各国正在寻求替代美元主导地位的资产,对不受地缘政治风险影响的资产——大宗商品——的偏好日益增加。最终,波扎尔的研究强调了金融与物理现实的相互联系,以及货币政策在应对大宗商品驱动冲击方面的局限性。

## 人工智能:炒作、泡沫与权力争夺 作者浸淫人工智能三年后得出结论,它是一种有用的但被严重夸大的技术,可能正走向灾难性的泡沫破裂。虽然小规模应用显示出潜力——例如信息整合——但试图广泛自动化工作流程或取代整个职能往往代价高昂且无效。作者是一位设计师,同时也是一家依赖人工智能的企业联合创始人,他指出人工智能在复制现有创意作品方面存在困难,并且在设计和用户界面等领域,其效率始终不如人类专业人士。 核心问题不在于人工智能的潜力,而是由对通用人工智能(AGI)的追求所驱动的不可持续的财务投资。顶尖公司投入巨资,形成了一个相互依赖的系统,缺乏可行的盈利模式,这与互联网泡沫如出一辙。 除了财务风险外,作者还对人工智能对真相和社会信任的影响表示担忧,这种担忧因其生成令人信服的虚假信息的能力而加剧。然而,更深层次的担忧是,人工智能的炒作掩盖了通过大规模数据中心建设来整合土地、能源和水资源——从而有效地创建由私营部门拥有、基础设施丰富的实体,并拥有巨大的政治权力,甚至可能超越民主治理。这种“私有化”代表了一种根本性的权力转移,无论人工智能是否能实现其宏伟的承诺。

现在由高通公司拥有的Arduino,对其服务条款和隐私政策进行了重大且有争议的修改,引发了人们对其开源根源的担忧。新政策赋予Arduino对用户上传内容的永久许可,允许广泛监控AI功能的使用情况,并禁止对平台进行逆向工程——这对用户群体来说是一个核心原则。 关键的是,用户数据,包括未成年人的数据,现在被整合到高通的数据生态系统中,即使在帐户删除后,用户名也会保留多年。这些变化有效地将Arduino从一个社区驱动的平台转变为一个更加可控、提取数据的公司服务。 修改的时间与对高通商业行为的审查同时发生,包括涉及前高管的欺诈案件,以及关于该公司庞大私人飞机机队的问题,尽管Arduino获得了大量资金。透明度和数据权利倡导者正在敦促用户查看更新后的政策。

澳大利亚的“Triple Zero”(000)紧急呼叫系统出现了一个严重缺陷,可能危及数千人。最近的事件,包括悉尼的一起死亡案例,显示,较旧的三星智能手机可能无法连接到紧急服务,尤其是在依赖沃达丰网络时。 问题源于全国范围内的3G网络关闭。虽然许多手机已过渡到4G/5G,但有些手机缺乏完整的VoLTE(Voice-over-LTE)功能——在这些网络上进行语音通话所必需的——或者在“漫游”到不同运营商以获取信号时存在兼容性问题。这意味着如果主网络不可用,这些手机无法可靠地切换到另一个网络拨打紧急电话。 Telstra的测试证实了某些三星型号的故障,三星已发布受影响设备清单,需要更新或更换。澳大利亚运营商正在通知用户,并将禁止不合规手机接入其网络。这并非澳大利亚独有的问题;欧洲也发现了类似的VoLTE互操作性问题,凸显了4G/5G语音通话技术缺乏全球标准化。

每次你让ChatGPT编写复杂的逻辑、制定计划或做一些创造性的事情,你都在做一件事:外包摩擦。而摩擦正是技能建立的地方。我们正在训练大脑相信:如果我无法立即找到答案,机器会替我找到。这不仅仅是关于效率,而是关于功能上的依赖。一旦我们失去对LLM的访问,我们就会变得像一无所知的3岁孩子一样。我可能错了,我会写另一篇关于通过人工智能加速学习的文章。

## 基准:面向网页开发者的快速指南 基准是W3C的一项倡议,在网页开发者中越来越受欢迎,作为跨浏览器功能支持的简单指标。它将网页功能分为“非基准”、“新可用”和“广泛可用”(在Chrome、Safari、Edge和Firefox中支持2.5年以上)。 虽然填补了快速评估的空白,但基准并非明确的“通行证”。它不考虑所有浏览器版本、可访问性问题,或是否需要渐进增强/polyfills。它被设计为一个起点,而不是对目标受众和最佳实践进行全面考虑的替代品。 该项目的成功在于建立一个通用的网页功能目录和共享词汇。WebDX社区组正在积极努力改进基准,方法是纳入可访问性数据,将功能映射到polyfills,并通过诸如`baseline-browser-mapping`和`browserslist-config-baseline`之类的工具扩展浏览器覆盖范围。 最终,基准是一个有用的快捷方式——“广泛可用”表示可以安全采用,“新可用”表示需要注意,“非基准”不应阻止探索新功能。鼓励开发者为WebDX组做出贡献,以帮助塑造基准的演进。

Hacker News 新闻 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录 完善基准线 (piccalil.li) 15 分,作者 tobr 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论 wonger 12 小时前 [–] 我赞赏他们承认了细微之处和不足。当我第一次听说基准线 = 可用 2.5 年时,我觉得这对使用较旧设备的用户的确是一个很大的劣势。我认为更好的解决方案是一个工具,它可以扫描你的所有 HTML/CSS/JS 输出,查找关键词和特性,并返回跨浏览器版本的可用性列表。就像 caniuse 一样,但扫描整个构建目录。这样开发者就可以自己看到他们依赖哪些特性以及这些特性何时被支持,而不是依赖文档中别人的绿色批准。有人知道是否存在这样的工具吗? 编辑:看起来 Eslint 可以做到吗? 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请 YC | 联系 搜索:

错误:无法满足请求。Amazon CloudFront 分发配置已阻止您所在国家/地区的访问。我们目前无法连接到此应用程序或网站的服务器。可能流量过多或配置错误。请稍后重试,或联系应用程序或网站所有者。如果您通过 CloudFront 向客户提供内容,可以通过查阅 CloudFront 文档来找到故障排除步骤并帮助防止此错误。由 cloudfront (CloudFront) 生成。请求 ID:JrB428K4jvEQR5p6VVd7cbWpDcz_aK8L4UvMuVFDNOkmeDBC55eO4g==

## Hacker News 讨论摘要:阿博特与马斯克的部分邮件 一份详细披露德克萨斯州州长阿博特与埃隆·马斯克之间部分邮件的报告引发了 Hacker News 的讨论。阿博特办公室以担忧商业机密、 “私密且令人尴尬” 的交流以及保密讨论为由,解释了这些删减。 用户们争论这些删减的合理性,许多人认为政府沟通应该完全透明,并质疑为何敏感话题会通过官方邮件讨论。一些人认为删减可能隐藏潜在的尴尬政治运作或不当影响。另一些人承认保护合法的商业机密的需求,但担心删减过程被滥用。 许多评论员强调了透明法律在制约权力方面的重要性,并建议通过法官进行 *in camera* 审查来验证删减声明。讨论还涉及了政客与企业直接谈判时可能出现的腐败问题,以及吸引投资与维护公众问责制之间的紧张关系。最终,核心问题在于删减是为了保护合法利益,还是为了掩盖潜在的不道德行为。

2025年11月,作者在使用Anthropic Claude Code推广活动剩余额度时,意外地在手机上“氛围编码”出一个可用的Prolog解释器——尽管他们已经二十年没有使用Prolog了。该项目旨在探索AI驱动代码生成的极限,特别是利用AI工具,在提示和指导改进之外,不编写任何人工代码。 该解释器成功运行示例查询,展示了基本功能。作者强调严格的测试、代码审查和安全审计,倡导高质量的AI生成代码,并积极纠正任何错误。该项目采用MIT许可,但承认完全AI生成代码的版权含义。通过pull requests和issues积极鼓励贡献和外部工具集成。最终,这是一个有趣的实验,旨在看看“能推到什么程度”,承认已经存在更优秀的Prolog实现。

Hacker News 新闻 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 工作 | 提交 登录 展示 HN: Vibe Prolog (github.com/nlothian) 27 分,由 nl 1 天前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 4 条评论 像很多人一样,我获得了 250 美元的 Claude Code 额度,但没有用完。 我决定周末用(主要是)我的手机和 vibe 编码一个 Prolog 解释器来用完它。 现在我正在看看能把它推到什么程度。 forgotpwd16 1 天前 | 下一个 [–] 如果这个项目是关于测试 Claude 的能力,那么提示会更有趣。回复 nl 1 天前 | 父评论 | 下一个 [–] 这不像是一次性生成之类的。回复 tmaly 1 天前 | 前一个 [–] 你有没有考虑过要求一个汇编版本?回复 nl 1 天前 | 父评论 [–] 还没有。你是指目标汇编输出还是用汇编编写?回复 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请 YC | 联系 搜索:

## 静态网站托管性能:操作系统选择很重要(一点点) 本次分析探讨了在Intel N150迷你电脑上使用nginx托管静态网站时,不同操作系统性能表现。目标并非严格的基准测试,而是对默认配置下实际性能的实用观察。 对于纯HTTP,操作系统选择在很大程度上无关紧要。所有测试系统(FreeBSD、SmartOS、NetBSD、Debian、Alpine)都实现了相似的吞吐量(约64k请求/秒),SmartOS LX区域显示略微性能下降。然而,性能在HTTPS下*出现分歧*。FreeBSD、Debian和Alpine表现出更优越的TLS性能,能够以更多的CPU余量处理更高的请求速率。NetBSD、OpenBSD和SmartOS需要更多的CPU才能达到可比的速度。 容器化技术带来的开销很小;FreeBSD jails和SmartOS原生区域的性能几乎与裸机安装一样好。SmartOS LX区域引入了小但明显的性能成本。 最终,操作系统选择不应仅仅依赖于这些基准测试。团队专业知识、现有基础设施和长期可维护性等因素至关重要。然而,对于HTTPS静态托管,FreeBSD和现代Linux发行版在此硬件上提供性能优势,尤其是在CPU效率方面。这些信息对于确定硬件规模和规划资源分配很有价值,但不应掩盖可靠且维护良好的系统的重要性。

## 英特尔 N150 静态网站托管:性能比较 一篇最近的博文对在运行 FreeBSD、SmartOS、NetBSD、OpenBSD 和 Linux 的英特尔 N150 迷你电脑上静态网站托管的性能进行了基准测试。Hacker News 上的讨论迅速转向了优化超出“开箱即用”测试的性能。 用户指出,在 Nginx 配置中启用内核级 TLS (kTLS) 和 `sendfile()` 可能会带来潜在的收益,而这些功能在初始测试中未被利用。虽然并非所有操作系统都支持 kTLS,但启用这两个功能可以减少开销,避免往返用户态。 对话还涉及使用实际负载进行测试的重要性,指出在较小的请求大小下可能出现饱和,以及需要更强大的负载生成。一些评论者分享了使用 N150 执行诸如运行 Wii 游戏的 Dolphin 模拟器以及作为日常驱动电脑的积极体验,强调了它们令人印象深刻的性价比。 还有人讨论了对 ECC 内存和多个 M.2 插槽的需求,以提高可靠性和存储选项。

## any-llm-gateway:控制和监控您的LLM使用情况 any-llm-gateway是一个新的开源代理服务器,旨在为使用any-llm库的任何LLM部署添加关键的管理功能。它位于您的应用程序和LLM提供商(如OpenAI、Anthropic和本地模型)之间,提供预算、分析和访问控制。 主要功能包括**智能预算管理**,具有共享层级和自动重置功能;**灵活的API密钥系统**,具有虚拟密钥以增强安全性和跟踪;以及**完整的用法分析**,详细说明每个用户的token数量和成本。 该网关支持流式传输,并可使用Docker和Kubernetes轻松部署。它允许团队在防止成本失控并促进通过受控访问进行创新的同时,自信地扩展LLM的使用。它非常适合SaaS应用程序、研究团队和需要强大的LLM成本控制的组织。 了解更多信息并从快速入门指南开始:[https://mozilla-ai.github.io/any-llm/gateway/quickstart/](https://mozilla-ai.github.io/any-llm/gateway/quickstart/)

## Hacker News 上关于 LLM 网关的讨论 最近一篇 Hacker News 帖子强调了 Mozilla 的新“any-llm-gateway”——一个旨在控制支出和访问各种 LLM 提供商的代理。讨论很快集中在现有解决方案上,特别是 **LiteLLM**,许多用户对其日益复杂的复杂性和错误表示不满。 几位用户报告了 LiteLLM 的问题,包括预算更新问题、UI 不稳定以及提交了修复程序但未解决的错误。 提到的替代方案包括 **apisix**、**PydanticAI Gateway** 和 **Bifrost**(尽管 Bifrost 具有付费功能)。 一位用户计划测试新的 Mozilla 网关,因为它很简单。 人们对 Mozilla 的参与表示担忧,质疑他们的资源是否最好花在这个项目上,而不是 Firefox。 然而,澄清 Mozilla 拥有一个专门的 AI 部门 (Mozilla.ai)。 谈话还涉及竞争格局,一些人认为 Mozilla 的免费产品可以挑战 LiteLLM 等付费解决方案。 最终,用户正在寻找一个可靠、可扩展的 LLM 网关,具有强大的速率限制和预算功能。

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