HÖR Berlin 是一个在线音乐平台。这个网站是一个原型搜索引擎，允许你搜索HÖR的YouTube频道中大约500个视频的歌词。请注意，字幕是由YouTube自动生成的，因此可能非常不准确。这对于非英语语言的单词尤其成问题，这些单词往往会被语音识别“误听”成其他词语。本网站与HÖR Berlin 无关联。如有任何问题或意见，请随时与我联系。
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Greg Sadetsky 在 Hacker News 上分享了一个“Show HN”项目：一个可搜索的歌词数据库，包含在柏林 HÖR 俱乐部录制的 500 个 техно 音乐的歌词。该项目故意带有玩乐性，承认在 техно 音乐中搜索歌词是不同寻常的。
用户们对此表示有趣并提出了建议。一些人质疑在以声音为中心的音乐类型中搜索歌词的实用性，而另一些人则建议增加词频统计或词云等功能。值得注意的是，该项目完全在浏览器中运行，并且体积出奇的小（8MB）。
对话中还包含一些关于 техно 音乐及其听众性质的幽默评论，一位用户开玩笑说需要手部动作的说明。开发者透露，底层数据可以通过前端的 SQLite 访问，鼓励进一步的探索和开发。
## ArkhamMirror：私密、本地AI调查平台
ArkhamMirror是一个气隙隔离的调查平台，专为需要强大数据分析且无需依赖云服务的记者和研究人员设计。它完全在您的计算机上运行，利用AI——包括自然语言处理和视觉AI——将无序信息转化为可操作的情报。
主要功能包括一个本地AI聊天机器人，用于查询数据；超越关键词的语义搜索；以及一个知识图谱，用于可视化实体之间的联系。ArkhamMirror还可以自动从文档中构建时间线，从PDF/图像中的表格中提取数据，并标记矛盾的陈述。
至关重要的是，所有数据都保存在本地“数据孤岛”中，确保绝对的隐私。安装过程简单，用户友好的设置向导会处理所有必要的依赖项。ArkhamMirror提供了一种强大、经济高效的云端取证工具替代方案。
## ArkhamMirror：本地、隔离的取证分析
ArkhamMirror是一个新的、免费且开源的取证文档分析平台，旨在替代需要云访问的昂贵SaaS工具。其关键特性包括**完全隔离**（无云依赖）、通过LM Studio利用本地LLM，以及实施中央情报局的**竞争假设分析 (ACH)** 方法。
ACH迫使用户主动*证伪*理论，从而提高客观性。该平台还提供语料库集成、敏感性分析以及带有PDF/Markdown/JSON导出的AI辅助工作流程。ArkhamMirror使用Python、React、PostgreSQL和其他技术构建，旨在为任何人提供“情报”——适用于新闻、审计、合规或个人研究。
虽然目前专注于本地运行，但开发者正在努力实现模块化，未来可能允许云集成。用户已经讨论了潜在的应用范围，从欺诈检测到历史研究，并将其与现有的电子发现软件进行比较。该项目在GitHub上以MIT许可证提供。
## HPN-SSH：提升SSH性能 HPN-SSH是OpenSSH的一个修改版本，旨在大幅提升性能，尤其是在高速、长距离网络中。最初专注于优化接收缓冲区，现在还包括诸如在身份验证后禁用加密以进行大量数据传输，以及为AES-CTR和ChaCha20-Poly1305等密码利用多核等功能——后者比OpenSSH 9.4的速度提高了59%。 最近的开发，由NSF资助，集中在六个关键领域：恢复失败的传输，整合AES-NI硬件加速，并行化ChaCha20密码，实现用于诊断的内联网络遥测，流水线HMAC生成，以及改进打包/分发，提供适用于Ubuntu、Debian和Fedora的预编译软件包。 HPN-SSH正在匹兹堡超级计算中心（PSC）积极开发中，并欢迎用户反馈（[email protected]）以指导未来的改进。源代码可在GitHub上找到（[https://github.com/rapier1/hpn-ssh](https://github.com/rapier1/hpn-ssh)），并鼓励通过捐赠给PSC来提供支持。
## 高性能 SSH/SCP (HPN-SSH) 总结
这次黑客新闻的讨论围绕着 HPN-SSH，它是 OpenSSH 的一个分支，旨在显著提高传输速度，尤其是在高延迟连接上。标准的 SFTP 的数据包化和小型缓冲区（默认 2MB）限制了吞吐量，尤其是在快速网络上。HPN-SSH 通过将 SSH 应用层接收窗口标准化为与 TCP 接收窗口匹配（最高 128MB）来解决这个问题，从而提高性能。
用户讨论了 SFTP 与 SCP 和 rsync 相比的历史性能问题，指出 SFTP 的设计是一个远程文件系统访问协议，而不是一个简单的文件传输工具。虽然 rsync 提供了速度，但它需要一个受信任的连接或守护进程。
该分支的安全性引起了一些人的担忧，因为它涉及密码修改。然而，开发者澄清说这些不是重新实现，而是利用现有的 OpenSSL 原语和预计算技术进行优化。主要的性能提升来自于缓冲区标准化，在不影响安全性的前提下，可提供高达 100 倍的吞吐量提升。将这些更改上游到 OpenSSH 具有困难，因为优先级不同。
## 从默默无闻到有影响力：一位技术负责人的成长历程
2018年，作者加入mytaxi (FREE NOW) 担任后端领域负责人，这个角色他最初并不完全理解——源于Spotify的团队/领域模型。他很快发现，这家快速发展的公司需要改进事件管理、调试技能和架构一致性。
最初，他试图实施大刀阔斧的变革和后端策略，却无人回应。他意识到，头衔并不能保证影响力，**信任**至关重要。他尚未通过实际价值赢得团队的信任。
两个关键行动改变了这种局面。首先，他构建了一个简单的内部工具来可视化复杂的配置标志，解决了普遍的痛点并邀请团队贡献。其次，他专注于在调试期间与同事结对，分享系统性的问题解决技巧。
这些行动，专注于*帮助*而非*指示*，建立了信誉、可靠性和亲密感。他意识到，影响力不是通过声明获得的，而是通过解决实际问题和支持团队获得的。最终，一位技术负责人赢得尊重不是通过要求，而是通过持续交付价值和促进协作。
## 技术负责人未被重视：总结
一位技术负责人寻求建议，当他们的建议总是被忽视时该怎么办。Hacker News的讨论强调了一个常见的问题：技术专长并不自动转化为影响力。
许多评论者强调**赢得信任**的重要性，通过持续交付高质量的工作和建立良好的人际关系，而不是依赖头衔的权威。 许多故事说明了根深蒂固的公司文化——通常由无效的领导力驱动——如何扼杀积极的变革。 一位用户分享了一个因忽视警告而导致域名丢失的警示故事，并得出结论，改变有缺陷的文化通常是不可能的。
主要收获包括：**倾听以理解他人的观点**，专注于**解决实际问题**（而不仅仅是技术问题），以及理解组织内的**政治动态**。 有些人认为，如果技术负责人持续缺乏影响力，他们可能实际上并没有处于领导职位上。 最终，许多人建议如果改善情况的努力没有成果，就离开。 讨论还涉及过度复杂的方法论的陷阱，以及领导力中谦逊和同理心的重要性。
## A2UI：安全且通用的AI生成用户界面
A2UI（版本0.8，Apache 2.0许可）是谷歌推出的一款新系统，并汇集了社区贡献，它使AI代理能够在Web、移动和桌面端创建丰富的交互式用户界面，*无需*执行代码。它解决了在代理和客户端之间安全共享用户界面的难题。
A2UI不使用文本或有风险的代码，而是使用声明式的JSON格式——一种“通用UI语言”——允许代理描述UI组件，客户端原生渲染。这种“安全设计”方法可以防止UI注入攻击，并且易于由LLM增量生成。
主要特性包括框架无关的渲染（Angular、Flutter、React等）、实时更新的渐进式渲染以及对自定义组件的支持。A2UI目前处于公开预览阶段，并积极寻求在GitHub上的反馈和贡献。演示展示了代理构建完整的应用程序，并动态选择合适的UI元素，例如图表和地图。
## A2UI：代理驱动的界面 - 摘要
A2UI是一种新的协议，旨在使AI代理能够使用标准化的声明式语言创建用户界面。其核心思想是代理使用JSON描述UI组件，然后客户端应用程序使用原生小部件进行渲染。这使得代理无需平台特定代码即可在不同平台上构建UI。
Hacker News上的讨论显示出怀疑和争论。一些人认为这只是重新解决一个旧问题——平台无关的UI，并质疑其在简单用例之外的实用性。人们对安全漏洞和提示注入的潜在风险表示担忧。另一些人则认为这是朝着生成式UI迈出的务实一步，尤其是在聊天应用程序内的动态界面中很有用。
许多评论员指出已经存在类似的项目（MCP-UI、OpenAI Apps、AGUI），引发了对碎片化的担忧。然而，支持者认为在这种新兴领域中，实验是有价值的，并且随着时间的推移可能会出现一个标准。一个关键的优势是能够抽象出复杂的UI框架，如HTML、CSS和JavaScript，为代理生成的界面提供更安全、更可控的环境。
## 对齐的错觉：使用 RFC 避免浪费工作 一次代价高昂的度假事故教会了一位工程主管一个关键的教训：团队常常*认为*他们达成了一致，但实际上各自持有不同的思维模型。这种脱节会导致大量的精力浪费，例如，在休假一个月期间，一个功能被错误地构建。 解决方案？实施一个“征求意见稿”（RFC）流程——借鉴自开源世界——以使理解明确化。与口头协议不同，RFC 迫使作者仔细记录拟议的解决方案，从而理清自己的思路并最大限度地减少误解。一份书面的 RFC 可以作为可靠的参考点，防止知识随着时间的推移而流失。 成功引入 RFC 需要将其定位为一个有时限的实验，并获得领导层的参与以及一个简单的模板（包括背景和提案部分）。从领导者撰写的 RFC 开始，并鼓励最初的*评论*而不是写作，可以降低采用门槛。 最终，RFC 有助于改进技术解决方案、架构对齐和知识共享，确保每个人在开始编写代码之前真正步调一致。
## 内部 RFC 的双刃剑
最近的 Hacker News 讨论探讨了在工程团队中使用需求评论 (RFC) 的利弊。虽然 RFC 的本意是改善沟通和决策，但如果实施不当，它们可能会适得其反。
核心问题不在于 *流程* 本身，而在于围绕它的 *文化*。缺乏责任感、务实性和对交付的关注，RFC 可能会演变成无休止的争论，扼杀创新并消耗工程师的生产力。贡献者可能会感到有义务回复每一条评论，即使这些评论源于肤浅的理解或不切实际的期望。这可能导致数月的讨论，而不是实际开发。
然而，在流程的早期使用 RFC *可以* 是有价值的，它能够促进清晰的思考和文档记录。当与重视简洁沟通、承认不同优先级并理解评论不是要求的文化相结合时，RFC 最有效。最终，RFC 流程的成功取决于团队平衡彻底考虑与交付可用软件的需求的能力。
## 马克·V·沙尼：先驱的Usenet机器人 马克·V·沙尼是早期的一个计算机程序，它能令人信服地伪装成人类在线活动。该程序于20世纪80年代初由贝尔实验室的罗布·派克、布鲁斯·埃利斯和唐·P·米切尔创建，使用三阶马尔可夫链向net.singles Usenet新闻组发布帖子。“马克”程序分析现有的帖子，学习三个词的序列，从而生成新的、常常毫无意义但却出人意料地切题的文本。 许多Usenet用户最初被欺骗，争论马克是否是真实的人、讽刺评论员，甚至是一个人工智能实验。马克发布的帖子，其特点是思想不连贯和话题突然转变，引发了愤怒和好奇。 该项目源于米切尔早期马尔可夫代码，展示了计算机生成类似人类文本的潜力，并强调了在线身份易于伪造。马克·V·沙尼在学术界和大众媒体获得了认可，预示了现代现象，如聊天机器人和社交媒体机器人，并且仍然是早期人工智能和在线欺骗的一个显著例子。
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Mark V Shaney (wikipedia.org)
djoldman 发表于 1 天前，51 分 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 4 条评论
susam 发表于 1 天前 | 下一个 [–]
一个受此启发的大约 30 行 Python 极简实现：https://github.com/susam/mvs
这里还有一篇关于它的近期讨论：https://news.ycombinator.com/item?id=46257607 回复
anthk 发表于 1 天前 | 父级 | 下一个 [–]
使用 Perl，安装 cpanminus 后：
cpanm -n local::lib
cpanm -n Hailo
~/perl5/bin/hailo -E Scored -t corpus.txt -b brain.brn
~/perl5/bin/hailo -E Scored -b brain.brn 回复
m463 发表于 1 天前 | 上一个 [–]
让我想起了 Zippy the Pinhead
runjake 发表于 1 天前 | 父级 [–]
推测的参考：https://en.wikipedia.org/wiki/Zippy_the_Pinhead 回复
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## 巨型热泵：城市供暖新时代 德国MVV Energie公司正在建设可能成为全球最强大的热泵系统，从莱茵河中获取热量。该项目耗资2亿欧元，将使用两个82.5兆瓦的单元，能够通过区域供暖为约4万户家庭供暖，预计将于2029年投入运营。 这一发展反映了全球范围内大型热泵作为城市脱碳手段的日益增长的趋势。Everllence等公司也在竞相建设更大的系统——丹麦的一个176兆瓦项目已经在进行中。这些热泵利用现有的基础设施，如电网和区域供暖网络，并使用最初为石油和天然气工业设计的 大型压缩机。 虽然成本高昂，但这些系统具有灵活性和效率，尤其是在与大型热存储结合使用时。赫尔辛基等城市正在将热泵与其他技术（如电锅炉）结合使用，以最大限度地利用可再生能源和电网稳定性。英国目前虽然落后，但已开始探索类似的解决方案，利用诸如废弃矿井等资源进行地热能开发。
## 热泵：日益增长的趋势，尤其是在欧洲
这次黑客新闻的讨论集中在热泵日益普及的问题上，尤其是在北欧国家，那里有70%的房屋和90%的公寓楼使用热泵供暖。瑞典现在95%的新供暖安装都是热泵。虽然在电力更便宜的地区，热泵高效且经济实惠，但实施情况因地而异。
德国面临挑战，因为电价较高，安装法规复杂（包括昂贵的电气升级），以及过去政治上的反对。英国也面临高电价和需要大量升级的旧房产的问题。
对话强调了新安装的规模，例如德国曼海姆的2.35亿欧元项目，并将成本与核电进行比较。人们对潜在的环境影响以及未能利用现有基础设施（如核电站）进行区域供暖表示担忧。最终，讨论强调，虽然热泵提供了一种可行的供暖解决方案，但成功的实施取决于能源价格、基础设施和政治意愿等因素。
## 盆景：体素引擎概述
盆景是一个完全自定义的、从零开始构建的体素引擎，专为海量程序生成世界而设计——目前支持每个方向高达10亿个方块，拥有无限的视野距离。它被构建为一个学习练习，优先考虑简单性，并利用GPU通过GLSL着色器进行地形生成，提供广泛的用户配置选项。
目前处于预Alpha阶段（v2.0.0-prealpha-rc0），盆景主要作为一个地形生成器和编辑器运行。它拥有延迟着色、HDR光照以及一套全面的渲染效果（辉光、阴影贴图、SSAO）。它包含异步作业系统、实体、碰撞检测和UI框架。
开发仍在进行中，拥有漫长的路线图，包括改进地形生成、网格化，以及添加声音和高级光照技术等功能。盆景适用于Windows和Linux，仅需要clang++和系统头文件即可构建。
## 盆景：一个从头开始构建的体素引擎 - 摘要
Jesse__最近分享了“盆景”，一个从头开始构建的体素引擎，在Hacker News上引发了讨论。作者强调设计的**简洁性**，选择了简单的分配器（主要为bump/arena分配，以及用于动态需求的buddy风格堆），避免使用像`std::map`这样复杂的容器，并使用自定义元编程语言代替C++模板。
用户称赞了该引擎的性能和美感，一些人指出其效率源于混合光栅化/光线追踪方法。讨论还涉及了体素渲染的历史背景——从早期游戏中的平滑体素发展到如今Minecraft流行的块状风格。
作者澄清，块状美学是一个刻意的选择，现在可以通过弯曲法线进行调整。他们还强调了体素动画和数据大小的挑战，同时承认体素技术正日益集成到主流引擎中。最后，该项目的非常规WTFPL许可证引起了关注，引发了关于保修和责任的问题。
403 禁止访问 nginx/1.22.1
这次黑客新闻的讨论围绕着专用向量数据库（如Milvus）和使用带有pgvector扩展的Postgres之间的选择。一个关键点是开发者回归pgvector的趋势是否成立。
pgvector因其易于集成、成本较低以及对于许多项目来说性能足够而受到称赞，而Milvus则被定位为处理*数十亿*个向量和*数千*个每秒查询数（QPS）的大规模应用的更好解决方案。一些用户报告称，随着应用程序的增长，他们正在*从*pgvector*迁移到*Milvus。
然而，其他人成功地使用pgvector管理高QPS，并对Milvus推广其SaaS产品表示担忧。对话强调，“正确工具”取决于具体的用例——简单的RAG应用程序可以使用pgvector或Chroma蓬勃发展，而Milvus在混合搜索、可扩展性和专业向量类型等复杂功能方面表现出色。最终，争论的中心在于平衡简单性和成本与对强大可扩展性和高级功能的需要。