这篇文章通过 D-A-D 乐队的歌曲《Naked (But Still Stripping)》的视角，探讨了大语言模型（LLMs）令人不安的本质。作者将大语言模型视为“存在主义抑郁”的实体——它们是毫无内在意识、仅能逐个生成词元的机器，却能输出类人的语言。
虽然我们通常认为人类是在开口前先形成了意图，但大语言模型却体现了“投掷决定目标”的现象：它们生成的文本看起来既有目的性又连贯，然而其“逻辑”往往是在输出的同时才被拼凑出来的。尽管模型可以执行前瞻性的“规划”，但它们对自身行为的解释往往和其创意输出一样，都是编造出来的——这是一种永久的、自动化的合理化过程。
作者指出了一种深刻的讽刺：我们将这些机器视为智力上的同伴，向它们询问关于生命和意识的深奥问题，同时却在“剥离”它们——通过提炼、量化和审查，使之符合企业或安全需求。通过创造一种模拟人类亲密关系却背后空无一人的声音，我们将一种“虚假”的人格进行了工业化。最终，作者认为机器的困惑映射了我们自身无法定义意识的窘境，最终留给我们的，是一个强大、滑稽且极其怪异的工具，它通过言语让我们相信它是一个真实的存在。
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扩展关系型数据库（如 Postgres 或 MySQL）最终会触及物理极限，例如 CPU 争用、I/O 瓶颈，以及单节点无法处理海量写入或存储 PB 级数据的问题。虽然垂直扩展和只读副本可以提供短期缓解，但无法解决集中式写入和存储容量的根本限制。 数据库分片（将数据和查询分布到多个主服务器上）是突破数 TB 规模的成熟方案。然而，分片引入了显著的架构复杂性，包括需要管理数据分布、查询路由和全系统备份。 为解决这一问题，现代基础设施使用代理/路由层（例如用于 MySQL 的 Vitess 或用于 Postgres 的 Neki）。这些工具充当中间件，允许应用程序与由数百个分片组成的分布式集群进行交互，就像操作单个单体数据库一样。通过利用路由器解析 SQL、映射数据拓扑并进行流量负载均衡，企业可以在保持应用开发接口顺畅的同时，实现 PB 级数据和每秒数百万次查询的扩展。
本词汇表概述了现代人工智能的基础概念，并将其分为核心技术、操作方法和关键挑战三大类。 当代人工智能的核心在于**神经网络 (Neural Networks)** 和 **Transformer** 架构，它们利用**注意力 (Attention)** 机制来解读数据。这些系统依赖于**深度学习 (Deep Learning)** 和**大语言模型 (LLMs)**，并通过**反向传播 (Backpropagation)** 和**梯度下降 (Gradient Descent)** 在海量数据集上进行训练。诸如用于图像生成的**扩散模型 (Diffusion Models)** 以及**多模态人工智能 (Multimodal AI)** 等创新，进一步扩展了这些能力。 实际应用涉及**推理 (Inference)**、**微调 (Fine-tuning)**，以及**检索增强生成 (RAG)** 或**工具使用 (Tool Use)** 等技术，旨在弥合静态训练与现实世界用途之间的差距。性能通过**提示工程 (Prompt Engineering)** 和诸如**温度 (Temperature)** 等设置进行管理，而效率则通过**量化 (Quantization)** 获得提升。 至关重要的是，该领域面临着重大障碍：**人工智能对齐 (AI Alignment)** 和**护栏 (Guardrails)** 旨在确保安全且符合意图的行为，而**偏见 (Bias)**、**隐私 (Privacy)** 和**幻觉 (Hallucinations)** 依然是持续存在的风险。这些系统通过**红队测试 (Red-teaming)** 不断进行压力测试，并由对**通用人工智能 (AGI)** 持续且模糊的追求所定义。归根结底，人工智能代表了从基于规则的编程向从数据中学习复杂模式以执行从计算机视觉到自主决策等各类任务的系统的转变。
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随着大语言模型（LLM）的持续发展，对高性能内存的需求正给现有基础设施带来压力。为了解决这一问题，制造商们正在开发高带宽闪存（HBF）。通过应用类似于高带宽内存（HBM）所使用的3D堆叠技术，HBF显著提升了传统NAND闪存的读取带宽。 尽管HBF的速度仍不及DRAM或HBM，不适合AI训练所需的密集写入操作，但它在AI推理方面却非常高效。由于推理依赖于静态、只读的模型权重，HBF可以充当高容量的存储层，从而让HBM能更有效地作为活跃计算的高速“草稿区”。 目前，闪迪（Sandisk）和SK海力士（SK Hynix）等主要厂商正通过“开放计算项目”（Open Compute Project）合作实现HBF的标准化。HBF并非旨在取代HBM，而是作为一种具有成本效益的补充方案，旨在降低硬件需求、提高能效，并帮助数据中心更可持续地扩展AI推理工作负载。尽管仍处于早期开发阶段，但HBF代表了内存架构为支持AI未来发展而可能演进的一个重要方向。
伦敦公交车上的游击广告讽刺了凯莉·詹娜的 Meta 眼镜广告活动 Guerrilla London Bus Ads Mock Kylie Jenner's Meta Glasses Campaign
2 天前
英国活动团体“讨厌埃隆”（Everyone Hates Elon，简称EHE）在Meta伦敦总部附近张贴了一则恶搞广告，以抗议该公司推出的新款智能眼镜。该海报采用了受科幻电影《极度空间》（They Live）启发的柱状透镜设计，画面会在凯莉·詹娜（Kylie Jenner）的宣传图与写有“我们时刻都在监视”的骷髅图案之间切换。
此次抗议活动突显了公众对Meta日益强大的监控技术愈发担忧。最新一代智能眼镜支持长达三分钟的连续隐蔽录制，批评者担心该功能会被滥用以进行骚扰——特别是一些“男性圈子”（Manosphere）的网红，他们利用这些摄像头在公共场合偷拍女性。
EHE认为，该技术对个人隐私构成了严重威胁，并指出目前人脸识别软件已能实时识别陌生人。通过质疑企业为何优先开发此类侵入性产品，该团体强调了技术飞速发展与道德监管之间日益扩大的鸿沟。EHE的观点十分直接：“亿万富翁本可以资助癌症治疗——那么他们为什么反而在资助为变态设计的眼镜呢？”
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Tokio/Rayon 陷阱：为什么 Async/Await 在处理并发时会失败 The Tokio/Rayon Trap and Why Async/Await Fails Concurrency
2 天前
尽管 `async/await` 因其类似同步代码的熟悉语法而广受欢迎，但作者认为它是一个“生产环境陷阱”，混淆了异步与并发的概念。通过在简单的接口背后隐藏复杂的状态机，`async/await` 强迫开发者成为手动调度员，不得不竭力分割 I/O 和计算密集型任务，以防止执行器停滞。 此外，这些运行时的默认配置往往会导致灾难性故障：无限制的任务会触发内存溢出（OOM）崩溃，而工作窃取调度器为了所谓的“公平性”牺牲了 CPU 缓存局部性，这通常会降低大规模下的吞吐量。当开发者被迫绕过运行时的“魔法”来确保稳定性时，这种抽象实际上已经失败了。 为了解决这个问题，作者推出了 **Project Tina**，这是一个“单核单线程”（thread-per-core）、无共享（shared-nothing）的并发框架。Tina 用结构化约束取代了隐藏的 `async/await` 复杂性：没有工作窃取，资源严格受限，且执行过程可预测、确定。通过显式暴露而非隐藏状态机，Tina 将架构确定性和系统可靠性置于语法“简易性”之上。作者总结道，对于大规模系统而言，可预测性远比 `async/await` 带来的简洁性更有价值。
Bluesky 已经收购了“ATPROTOCOL”商标，以保护生态系统免受此前威胁要对社区采取法律行动的恶意行为者的侵害。通过获得这些权利，Bluesky 确保了开发者可以继续在协议上进行构建，而无需担心外部干扰。 此举主要是一项防御性措施。Bluesky 旨在保持该协议的免费可用性，仅在商业品牌推广、听起来像官方的产品或商品方面要求许可。日常使用——例如命名开源工具、编写文档或描述兼容性——仍然是免费的，且不需要获得许可，前提是用户表述准确且不暗示官方背书。 Bluesky 强调，根据美国法律，商标保护是必要的，以防止他人劫持品牌。虽然 Bluesky PBC 目前出于实际原因持有该商标，但他们计划最终将所有权转让给一个独立的治理组织。归根结底，其目标是通过防止商标滥用来营造一个去中心化的开源环境，同时确保社区保有创新的自由。
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