## Rust 标准库现在可以在 GPU 上运行——VectorWare 的突破 VectorWare 取得了一项重要里程碑：使 Rust 的标准库 (`std`) 能够原生在 GPU 上运行。传统上，在 Rust 中进行 GPU 编程需要放弃使用 `std`，因为 GPU 上缺乏操作系统。这限制了代码重用和开发者体验。然而，像 NVIDIA 的 GPUDirect 以及 CPU 和 GPU 架构的融合等进步，现在使得 `std` 支持成为可能。 VectorWare 的解决方案利用了一个定制的“hostcall”框架——本质上是 GPU 和 CPU 之间的远程过程调用——来实现 `std` API。这使得现有的 Rust 代码只需进行少量修改即可在 GPU 上运行。虽然有些调用在 CPU 上处理，但目标是为开发者提供无缝的体验。 这项突破解锁了更大范围的 GPU 应用程序，并通过利用广泛的 Rust 生态系统显著提高了开发者效率。VectorWare 正在准备开源他们的工作，并与 Rust 社区合作将这些更改上游，探索长期可持续性的最佳抽象边界。最终，VectorWare 旨在将 GPU *带到* Rust，而不仅仅是将 Rust *带到* GPU，并计划在未来扩展对其他语言的支持。
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## Rust 标准库在 GPU 上的应用：摘要
VectorWare 正在推出一项系统，允许 Rust 标准库在 GPU 上原生运行，旨在减少某些应用程序中的 CPU 开销。核心思想是扩展 Rust 的抽象层以支持异构系统，从而实现 `std` 代码在 GPU 上的直接执行，同时保持源代码兼容性。
讨论的重点在于*为什么*这很有用。虽然 GPU 在并行处理方面表现出色，但对于 I/O 或控制逻辑等任务，频繁的 CPU-GPU 往返可能会造成瓶颈。 突出显示的用例包括城市建设游戏开发（在 CPU/GPU 上实现一致的地形生成）和 LLM 推理（通过将整个生成循环保留在 GPU 上来降低延迟）。
怀疑论者质疑性能优势，指出数据传输的潜在开销以及单个 GPU 核心与 CPU 相比速度较慢的问题。然而，支持者认为，消除 CPU 编排以实现交互式任务，并启用持久 GPU 内核可以显著提高响应速度。
该项目并非旨在在 GPU 上运行任意 CPU 代码，而是要利用 GPU 来完成减少 CPU 交互至关重要的任务，并通过扩展现有的 Rust API 来提供更流畅的开发体验。
两名加密货币窃贼因财富纠纷，意外揭露了从美国政府加密货币钱包中盗取的9000万美元。在一次屏幕共享会话中，为了证明财务实力，一名名为“Lick”的窃贼不慎暴露了一个与被盗资金相关的钱包地址——其中包括之前由加密侦探zachxbt调查的2000万美元盗窃案。 Zachxbt 确认“Lick”为约翰·达吉塔（John Daghita），他是Command Services & Support (CMDSS) 所有者迪恩·达吉塔（Dean Daghita）的儿子。CMDSS *目前* 与美国法警署签订合同，负责管理查封的加密资产。 消息传出后，达吉塔父子和CMDSS都试图清除他们的在线足迹。 “Lick”随后以发送少量被盗加密货币给zachxbt作为嘲讽。CMDSS 将自己定位为美国政府机构值得信赖的关键服务提供商，这引发了对安全性和潜在利益冲突的严重质疑。
## 加密货币盗窃与政府监管 – 摘要
一名政府承包商的儿子被指控盗窃了美国法警局先前没收的价值 9000 万美元的加密货币。据称该儿子在网上炫耀他新获得的财富，引起了关注并引发了调查。然而，政府最初的反应似乎很慢，一些人声称他们甚至没有在事件在网上病毒式传播后才承认盗窃行为。
这起事件引发了关于政府能力、潜在腐败（包括与国会财务关系密切的建筑物的长期租赁）以及机构信任度下降的讨论。评论员对明显缺乏安全措施以及盗窃发生的容易程度表示难以置信，一些人认为可能会有赦免。
进一步加剧了争论，关于没收的加密资产的去向出现了问题，一些用户报告说他们的钱包被联邦调查局没收。此案凸显了对问责制以及政府承包和资产管理中潜在滥用的担忧。
## Catlang：一种编译为SQL的编程语言 作者最近创建了一种名为“catlang”的编程语言，其编译器输出一个单一的、巨大的SQL `SELECT` 语句。这并非旨在创建一种新的查询语言，而是一种有趣的方式来测试一个编译器，该编译器具有基于抽象范畴论的中间语言。 一个简单的例子展示了一个返回100的函数，通过类似循环的结构实现，并被反糖成复杂的范畴运算。这种中间语言利用了诸如恒等、复合、积、余积和 `cochoice` 原语来实现循环等概念。变量名在反糖过程中被消除，从而简化了后端目标。 编译为SQL涉及用相应的SQL结构来表示范畴运算——嵌套查询用于复合，`CROSS JOIN` 用于积，`UNION` 用于余积，递归CTE用于循环。为了从递归CTE中提取最终结果，使用了涉及 `clock_timestamp()` 的解决方法。 作者设想未来的开发包括一个编译*到* catlang的脑洞语言解释器，可能能够实现在postgres内部运行postgres。该项目灵感来自Haskell的箭头语法和编程语言的范畴基础，旨在探索无传统函数应用的编程方式。代码可在GitHub上找到。
一个黑客新闻的讨论围绕着一篇名为“Arrows to Arrows, Categories to Queries”的博文（reasonablypolymorphic.com）。该文章可能探讨了使用范畴论，特别是箭头，来构建查询生成系统。
用户们一致认为，将抽象查询转换为SQL极具挑战性，原因在于生成的SQL复杂且难以调试。一位评论者建议了一种有用的技术：将子查询展开为公共表表达式（CTEs），以提高可读性并简化故障排除——允许检查中间结果。
另一个提出的观点是，使用箭头存在局限性；它们需要嵌入Haskell函数，这并非总是可行的。尽管如此，文章标题因其巧妙性而受到赞扬。总的来说，这次讨论强调了将理论概念应用于实际数据库查询构建的实际困难。
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苏格兰哈吉斯的历史 (2019) (historytoday.com)
29 分，Petiver 1 天前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 4 条评论
mirawelner 1 天前 | 下一个 [–]
我来黑客新闻就是为了看这种内容回复
gnabgib 1 天前 | 上一个 | 下一个 [–]
(2019) 也许1月25日罗伯特·彭斯生日更好？ (25 分，2022，6 条评论) https://news.ycombinator.com/item?id=30080881回复
canadiantim 1 天前 | 上一个 [–]
实际上非常好吃，令人愉悦回复
bjoli 20 小时前 | 父级 [–]
我总是和我的美国朋友开玩笑（在美国，由于关于销售肺的规定，无法提供真正的哈吉斯或 Pölsa），说它尝起来像自由。回复
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## LLM 重塑 Zork
开发者 alecf 使用 Tambo 将经典文字冒险游戏 Zork（1、2 和 3）与大型语言模型 (LLM) 结合，允许玩家使用自然语言指令代替原游戏有限的解析器。LLM 将玩家输入翻译成 Zork 语言，并可选择性地为游戏输出添加描述性细节。
用户对 LLM 处理多回合指令的能力印象深刻——例如，自主探索整个房屋。早期测试者发现体验出人意料地引人入胜，甚至有趣，LLM 对不寻常的提示做出创造性的回应。
虽然目前 API 成本较低，但由于需要随每个回合重新发送完整的游戏历史记录，因此对扩展性表示担忧。该项目引发了关于将 LLM 应用于其他互动小说和游戏书的讨论，一些人建议有可能创建完全由 LLM 驱动的新冒险。 许多评论者分享了相关项目，包括一个冒险编译器和一个早于 LLM 的类似项目。
## 时间台模拟器：同步您的无线电控制时钟 时间台模拟器是一个基于浏览器的工具，可以将您的手机或平板电脑变成低频无线电发射器，让您即使在没有实时信号的情况下也能同步无线电控制（“原子”）时钟和手表。它使用网络时间模拟五个主要的时间信号台（中国、德国、日本、英国、美国），并考虑夏令时和闰秒。 该模拟器通过生成特定的音频波形来模仿真实的无线电时间信号广播，依靠设备的扬声器产生短距离无线电传输。它需要支持 WebAssembly 的浏览器和一个 PCM 兼容的 DAC（2019 年以后大多数设备，*不包括* iOS 上的 Safari 和 Android 上的 Firefox 的当前版本）。 要使用它，请选择合适的时间台，将您的时钟置于同步模式，并将设备的扬声器放置在时钟天线附近。通常需要尝试不同的音量和位置。**警告：**生成的音频虽然通常听不见，但可能足够大到造成听力损伤 – *请使用可视化的音量指示器！* 地址：[https://timestation.pages.dev/](https://timestation.pages.dev/)
## 猎人：利用“LLM作为法庭”维护准确的知识 猎人旨在解决“文档腐烂”问题——代码更改导致现有文档不准确且不可靠。它通过自动更新文档来解决这个问题。猎人认识到，仅仅*找到*信息是不够的，还需要*信任*其准确性，因此采用了一种新颖的方法：“LLM作为法庭”系统。 猎人没有依赖简单的模式匹配，而是模拟了一个法律程序。一个“检察官”代理在代码更改（PR）发生时识别可能受影响的文档，并用具体证据构建案件。一个“辩护人”代理反驳此案件，质疑更新的必要性。然后，一个由独立代理组成的“陪审团”评估双方的论点，最后，“法官”做出判决并提出修改建议。 该框架利用了LLM在论证和推理方面的优势，并利用了它们在大量法律内容上的预训练。通过将任务构建为辩论，猎人比简单的评分系统能够做出更细致和可靠的判断。 初步结果显示，可以显著过滤掉不必要的更新（65%的PR，95%的标记PR），并且在需要人工审查时具有高准确性（83%）。该系统旨在主动对抗文档腐烂，确保知识保持最新和可信。
## LLM作为法庭：摘要
最近的Hacker News讨论集中在一个利用大型语言模型（LLM）的新方法上——将其置于“法庭”结构（控方、辩方、陪审团、法官）中以提高推理能力。Falconer的开发者发现LLM更擅长*辩论*立场，而不是分配数值评分，从而建立了这种用于评估代码变更（PR）的对抗系统。
该系统并非应用于每个PR；一个漏斗会过滤掉大部分，只有1-2%会触发完整的对抗流程，这仅用于模棱两可的情况。这解决了成本和延迟问题，因为运行多个LLM代理需要大量资源。
讨论要点包括将这种方法与更简单的基线进行比较、情境工程以确保无偏论证的重要性，以及LLM是否真正能够理解“用户危害”等概念。虽然有些人质疑其经济性，但开发者报告在人工审核中83%的成功率，表明在某些情况下收益超过了成本。核心思想是，对抗性检查可以提高LLM推理能力，超越单提示方法。
## 估算可能的国际象棋对局：一种数据科学方法
本文探讨了估算国际象棋对局数量的方法，重点关注“短”对局（在100步内结束）。由于国际象棋的巨大复杂性，直接计数是不可能的，因此作者采用了两种技术：费米问题法和克努斯路径乘积估算法。
**费米问题**涉及将估算分解为更简单的、可猜测的组成部分——每局游戏的典型步数和每步的选择数量——从而得出大约10<sup>117</sup>的初步估算。然而，这种方法依赖于主观输入。
**克努斯路径乘积估算法**提供了一种更可靠的方法。它涉及模拟对局，然后计算每个位置的合法步数的乘积。一个关键定理表明，对所有可能的对局取这个乘积的平均值，即可得到对局的总数。最初使用10,000局游戏进行模拟，估算值为10<sup>151</sup>，但具有较高的不确定性。更大的样本（1,000,000）提高了可靠性，使估算值稳定在**大约10<sup>151</sup>**。
路径乘积法即使在针对已知值的非常短的对局进行测试时，也证明了其惊人的准确性，优于简单的指数趋势估算。最终，作者提倡使用克努斯方法，因为它避免了主观猜测，直接结合了游戏规则，并通过更大的样本提高了可靠性。
## 象棋对局可能性：总结
一则Hacker News讨论围绕着估算象棋对局数量。确定这个数字极其复杂，远超宇宙中原子数量，但受限于游戏规则。
估算依赖于分支因子（每步棋的平均选择数）和对局长度。先前的围棋研究表明，公式为分支因子的对局长度次方，围棋的范围从10^306到10^924。对于象棋，估算表明大约有10^151个短对局。然而，由于75步规则，象棋对局最多限制在17697步（手数）。
使问题复杂化的是，准确确定棋步合法性的难度，以及最近的平局规则变化（特别是，如果没有任何棋步序列可以导致将死，则宣布平局）。以编程方式检测平局出乎意料地具有挑战性。
玩家也指出，遇到的独特棋局数量迅速超过了人类所见，一些估计表明大型数据库中75%的棋局是独特的。最终，虽然理论上数量巨大，但象棋对局数量受限于防止无限循环的规则。
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## Chrome Canary 提出的文本缩放与网页可访问性争论
Chrome Canary 中的一项提议旨在允许网站更好地尊重用户定义的文本缩放偏好，目前浏览器和平台对此处理不一致。核心想法是一个 meta 标签，指示浏览器将用户首选的文本比例应用于整个页面。
然而，这项提议引发了争论。许多人认为，响应式设计和页面缩放等现有解决方案已经有效地解决了这个问题，而独立的文本缩放会因大量的视口/文本大小组合给开发者带来测试噩梦。人们担心布局破坏和可用性问题，可能会*恶化*用户的可访问性。
一些评论员指出，问题源于浏览器历史上对文本缩放的处理方式不同，而这个 meta 标签是一种强制一致性的解决方法。另一些人则提倡浏览器层面调整默认缩放级别，当用户增加操作系统级别的文本大小时。虽然有些人欢迎这项举措，但许多人担心广泛实施率会很低，导致该功能在大多数网站上都无法正常工作。