Gemini Decision 1 是一款低延迟、高成本效益的多模态决策 API，可在单次前向传播中为选项评分，无需逐 token 解码。它支持文本、图像、音频、视频和 PDF，最多 16K token，1–100 个问题的延迟几乎保持不变，且不计输出 token，因此比同类 API 便宜很多。它支持是/否、多选题和量规评分，并提供置信度分数用于路由。
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Google 推出了 Gemini Decisions API，与 Jev 和 OpenAI 一同提供专用的决策/分类模型。HN 用户争论这是否来得过晚，指出此类模型在 yes/no 选择、路由、过滤和评判方面可能比 LLM 更便宜、更快，同时提供校准后的概率。评论者强调 Gemini 的多模态支持（音频、视频、PDF），但质疑其在新任务上的校准、基准测试声明、成本、延迟以及 Google 的长期支持。一些人将其与旧分类器/NLI 比较，并讨论将决策模型用作门控或评分标准。总体而言，该讨论反映人们对更便宜、结构化 AI 决策的热情，以及对准确性、校准和供应商可靠性持怀疑态度。
自1973年以来，美国生产率提高到1973年40小时的产出只需16小时，但工人仍工作约40小时；收益流向产出，而非休闲。作者认为工资有三项职能——为时间定价、分配收入、赋予生活结构——技术正在将前两项拆开。随着机器自动化例行任务，即使努力不变，工资作为价格也在下降，因此18个被释放的工时从未进入普通工资；另外6个本可缩短工时，但因许多工人无法拒绝低工资而没有实现。提出的解决办法是分离工资的职能：让它作为价格，同时通过共同所有权创造第二张收入票。五分之一的机器和土地可每月向每人支付约374美元，部分资金来自将利润税转为公共合伙并征税土地租金增长；其余可逐步购买。把税收从工资上移开。目标是在自动化使工资更小时，让时间变得可负担。
该帖讨论了一篇关于生产力提升为何未减少工作时长的文章。评论者争论人们努力工作是否因竞争、住房、医疗和教育成本上升、追求地位以及财富集中所致。一些人强调集体行动、劳动史和政策选择；另一些人指出AI可能悄悄减少工时或提高预期。有人批评AI生成的内容和归属错误的说法。个人经历将高压科技工作与更简单的生活方式作对比。总体而言，讨论表明工作强度持续存在，因为盈余被资产所有者获取，社会竞争依然强烈，且结构性激励奖励更多工作而非更多闲暇。
一只来自温尼伯、名叫Eddie的君主斑蝶，被一个微小的BlūMorpho发射器追踪，向南穿越曼尼托巴、北达科他、明尼苏达并进入堪萨斯。这个重60毫克、由太阳能供电的装置发送蓝牙信号，手机和接收器将信号转送至Project Monarch，允许公众追踪。Eddie属于长寿的“super”或Methuselah世代，其迁徙约4000公里至墨西哥森林冬眠，并在春季返回北方。今年秋天，29只温尼伯君主斑蝶被标记，全加拿大和美国1300多只中的一部分；截至10月底，五只已到达墨西哥，而Eddie已有19天未被检测到。追踪通过揭示迁徙路线、补给站点和栖息地缺口，帮助保护工作。君主斑蝶是受威胁的授粉者，因除草剂、气候变化和城市扩张导致的乳草损失而面临危险。社区正在通过种植带有本地乳草和蜜源植物的“君主斑蝶驿站”，在加拿大与墨西哥之间建立蝴蝶通道。
Hacker News 的一篇讨论介绍了用于追踪帝王蝶从加拿大到墨西哥迁徙的微型射频发射器。据报道该设备售价 175 美元，每秒在 2.4 GHz 频段发射一次信号；附近开启蓝牙和定位服务的智能手机或平板电脑可能会将信号中继到 Project Monarch 服务器，即使未安装该应用。评论者质疑其工作原理并将其与 AirTag 比较，同时指出绘制的迁徙路径看似可信。其他人称赞了安装发射器的特写照片，对电池寿命表示好奇，并对如此小巧的追踪器可能被用于间谍活动表示担忧。该帖还链接到先前的 Project Monarch 讨论和产品页面。
科技股暴跌，因人工智能支出和债务引发泡沫担忧。大型科技公司烧钱的数据中心建设越来越多地由不透明的私募信贷/股权融资，使公共养老金和新近的私人退休账户面临未披露风险。私募股权支撑大量数据中心融资；超大规模云服务商信用质量正在减弱，信用违约互换（CDS）需求上升，相关融资引发类似2008年的担忧。尽管选民最近否决了许多数据中心，现有债务仍然存在。文章认为，退休储蓄者和养老金受托人可以向基金施压，避免风险性不受监管资产，同时最终将储蓄重新投向可负担住房和清洁能源等生产性投资。它说，风险可见且可避免。
Hacker News 线程讨论一篇文章，称退休储蓄正在助长 AI 泡沫，尤其新规则允许 401k 和养老金资金进入私募基金。评论者质疑退休资本是否助长每一轮泡沫，以及 AI 泡沫是否真实。一些人认为被动指数投资将暴露集中于 Mag7/AI 股票，而另一些人指出指数基金只是跟踪市场情绪。关于 AI 支出是不可持续还是被强劲收入所证明，存在分歧；一些人警告估值崩溃可能引发连锁反应，另一些人则说需求仍在，且公司盈利。该线程还涵盖数据中心“军备竞赛”式支出、建设暂停可能的好处、救助担忧，以及对文章政治动机和可负担住房提案的怀疑。多人指出这轮泡沫不同于互联网泡沫/房地产泡沫，因为资金来自现金充裕的公司，并讨论了 Zitron 等评论者。
2003年，弗吉尼亚理工大学使用1100台Power Mac G5构建了System X，达到10万亿次浮点运算/秒，全球速度排名第三，也是学术机构中最快的，成本为520万美元，而Earth Simulator的成本为4亿美元。后来它用1100台定制的双2.3 GHz Xserve G5重建，以支持ECC内存，达到12.25万亿次浮点运算/秒，并在2004年TOP500榜单中排名第7。2008年，System G使用324台搭载Intel Xeon处理器的Mac Pro，达到22.8万亿次浮点运算/秒，并专注于功耗感知、节能的超级计算。这些项目共同表明，Mac硬件可以构建能力强且成本低廉的超级计算机，并推动了每瓦性能成为关键指标。
Hacker News 的一个帖子讨论了关于 Virginia Tech 基于 Mac 的超级计算机的文章。评论者分享 Apple 硬件愿望，讨论 Virginia Tech 与 UVA 的知名度和招生，拿“Hokies”开玩笑，提到该系统在 2003 年曾短暂排全球第三，并将其性能与现代 Apple M1 Max 芯片和 GPU 比较；还有人回忆高 GHz 时代低效 CPU。
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Hacker News 讨论了一个名为 term sheet please 的 Show HN 项目，它将《Papers, Please》改编成一个关于决定资助哪些 YC 创业公司的游戏。评论者称赞其想法和部分提案的真实性，但批评其未署名原作者 Lucas Pope、文档管理混乱、UI 过小、规则不清，以及疑似 AI/vibe-coded 生成且缺乏试玩。其他人争论该戏仿是否会削弱《Papers, Please》关于国家权力与压迫的严肃主题，认为创业投资场景缺乏可比的道德分量。一些人认为这是轻松的讽刺，并说创作者可能只是忘了署名。帖子还包含笑话、一个相关创业公司合并工具，以及诸如重命名“Pass”印章和改进品牌等建议。
```AWS 模拟器为编码代理提供免费、离线的本地 AWS 副本来进行测试。它源自 Amazon 的分布式系统历史，包括 Dynamo 和基于 Paxos 的“Alf”锁服务，在这些系统中，仿真和形式化推理帮助在生产前发现并发错误。随着 AWS 扩展到 200+ 服务，手建测试环境变得不切实际，尤其在代理编写代码的速度超过人类检查速度时。代理基于 400+ API 模型和针对真实 AWS 验证的保真测试构建了模拟器，覆盖 200+ 服务。通过将真实基础设施放入代理的编码循环，它帮助代理检查自己的工作，并更频繁地生成正确代码。工程师的角色转向定义规格、测试、合并门禁和护栏，以决定代理编写的代码何时正确。护栏包括保真测试、安全代理审查和确定性检查。代码以 CC0 发布，并公开提交历史和已知差距。未来工作将完善代理驱动的软件开发。```
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AWS 模拟器与智能体编写代码时工程师的工作
（allthingsdistributed.com）
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由 drbm
1 天前
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dang
1 天前
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ChrisArchitect
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AWS Emulator 是用于在无 AWS 账户或真实 AWS 资源时构建和测试软件的本地免费 AWS API 模拟器。它在本地提供 HTTPS 端点；可通过环境变量将 AWS CLI 或 SDK 指向它，或在 Rust 测试中内嵌运行。需要 AWS CLI 2.35.0+。它不适用于生产或安全测试。遥测默认开启且数据最小化；可通过 `--telemetry off`、`EMULATOR_TELEMETRY`、`config.toml` 或内嵌选项禁用。从源码构建需要 Rust/Cargo、C 编译器、约 100 GB 磁盘空间和多核 CPU。许可证为 CC0-1.0，供应商代码除外，后者为 Apache 2.0。
AWS 发布了一个官方的 AWS 模拟器 (github.com/aws/aws-emulator),主要由 AI 代理构建,允许开发者在本地测试软件而无需调用真实的 AWS。一名 AWS 员工确认它是一个真实且持续维护的产品,尽管 GitHub 项目只有几周历史。兼容性因服务而异,通过率从 40%(EC2)到 77%(Data Firehose)不等;除了原始 JSON 测试数据外,没有官方兼容性矩阵。该模拟器使用 AWS 的 Smithy API 规范并针对真实服务进行集成测试。显著限制:它不执行 IAM 策略、存储桶策略或 KMS 密钥策略(使用其自有密钥签名的请求从不被拒绝),缺乏状态重置功能,并且构建需要 100GB 磁盘且没有二进制发布。遥测默认开启。社区反应褒贬不一——一些人称赞它是 LocalStack/Floci/Ministack 所需的官方替代品,而另一些人则质疑其长期维护、完成度以及 vibe 编码的质量。MiniStack 维护者表示,他们将继续支持自己的工具,直到 AWS 模拟器支持多账户和多区域等功能。
研究人员在 Danfoss AK-SM800A 控制器中发现了多个严重的安全漏洞。在法国最近的攻击浪潮之前，已经记录了多个明显的漏洞，包括跨 Danfoss 产品线的认证绕过、操作系统命令注入、路径遍历和 SQL 注入。即使使用最新固件（v5.3.2），一小时的手动审查也揭示了六个允许远程代码执行的预认证栈缓冲区溢出漏洞。该固件缺乏栈金丝雀和 PIE 等基本保护措施，且应用程序以 root 身份运行。一个独立的 Web 应用防火墙二进制文件（sm_fcgi_app）也包含一个预认证内存损坏漏洞。这些设备缺乏安全启动，可能被植入持久性木马或被变砖。数百个 Danfoss、Copeland/Dixell 和 Eliwell 控制器仍暴露在互联网上。研究人员建议资产所有者通过 VPN、私有 APN 或严格的 IP 白名单来限制控制器访问，而不是依赖补丁或严格会话控制，因为这些措施对这一根本性不安全的代码库提供的保护极小。
Hacker News 上的一个帖子讨论了 Danfoss SM-800A 设备中报告的远程代码执行漏洞。评论者建议，移动连接系统可能可以通过 VPN 终止的 SIM 卡进行隔离，而其他人则报告了移动显示问题。Shodan 据称显示约 7,667 台 StoreView 设备，但其中一些可能是蜜罐，包括两个 IP 上的 2,000 台。一位评论者批评 Danfoss 的 IEC 62443-4-1 安全开发认证，指出缺少堆栈金丝雀和 PIE 等基本保护。另一位指出，控制器之所以仍公开暴露，部分原因是超市连锁企业若移除远程维护可能面临 SLA 或保险违规风险。总体而言，该帖子突显了严重的安全弱点，并对认证价值和远程访问实践提出质疑。
blqsort 是一个快速的、单头文件 C++ 快速排序，带有 C 和多线程变体，在随机和部分有序数据上优于 std::sort。它使用无分支分区、针对小分区的排序网络、精心的中值主元选择、重复值处理，以及针对偏斜分区的堆排序回退。在 Apple M1 和 Intel i5 上的基准测试显示，排序 5000 万个 double 和结构体比 std::sort 和 ipnsort 更快。它检测已排序/逆序排序的输入，优化重复值，支持自定义比较器和类型，并针对非平凡可复制类型回退到 BlockQuicksort 变体。多线程 C++ 版本更快。包含 blqs.h 并像调用 std::sort 一样调用 blqs::sort。
一个 Hacker News 帖子称某个 C++ 快速排序比 `std::sort` 更快。评论指出已发布的 `blqsort` 存在严重 bug：其分区循环只跳过大于或等于枢轴的元素，并错误地假设没有未排序剩余元素。一个报告的示例和模糊测试显示了失败，且 C++/线程版本也有同样问题，因此无法证明正确性。其他评论讨论了快速排序为何可能很快——低内存开销和无分支分区有助于随机数据——而基数排序在字典序排序中可能更快。用户还澄清了空间/时间权衡：快速排序平均使用 O(log n) 空间，但最坏情况下可能使用 O(n) 空间和 O(n²) 时间，除非用尾调用优化。