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EF Core 11 为使用 `.AsSplitQuery()` 的查询引入了显著的性能优化。此前，EF Core 在获取集合时，会在每个集合查询生成的 SQL 中不必要地包含所有“引用导航”（例如相关的父实体）。这导致了冗余的连接和额外的排序字段，给数据库造成了不必要的开销。 从 EF Core 11 开始，框架现在会从次级集合查询中“剪除”这些引用导航。由于映射子实体仅需父实体的主键，移除这些多余的连接简化了 SQL，使其更接近开发人员手动编写查询的方式。 对比 .NET 10 和 .NET 11 的基准测试表明，此项改进提高了执行速度并减少了内存分配，尤其是在包含多个引用导航的场景中。通过减轻数据库负载并简化生成的查询计划，EF Core 11 为处理拆分查询提供了一种更简洁、更高效的方法。
为了在 M3 Mac Studio Ultra 上实现长上下文编码的近乎即时的本地 AI 响应，作者从 DS4 Flash 模型迁移到了 Qwen 3.5 122B，并利用了一个名为 **qMLX** 的 `rapid-mlx` 自定义分支。
这一转变最初受到“冷启动”延迟的困扰，由于模型在每一轮对话中都会重新计算上下文，处理 5 万多 token 的对话需要几分钟的时间。作者在服务栈中发现了三个关键错误：
1. **提示词不稳定**：系统提示词中每个轮次唯一的 ID 导致无法命中 KV 缓存。
2. **状态丢失**：在生成过程中中断模型会导致系统丢弃已流式传输的响应，从而被迫进行全量重新计算。
3. **缓存污染**：低效的淘汰策略导致“垃圾”检查点覆盖了有效数据，从而破坏了缓存。
通过修复这些问题，作者将预填充（prefill）时间从分钟级缩短到了亚秒级。目前，**qMLX** 项目已针对混合注意力架构进行了优化，并提供了区分预填充与解码性能的真实指标。它为长上下文结对编程提供了一个强大的离线环境，证明了当服务栈经过适当调整时，消费级 Apple Silicon 能够媲美专有系统。
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美国教育部正在实施一项新的“不伤害原则”问责测试，要求大学项目证明其毕业生收入高于仅拥有高中文凭（研究生项目则需对比本科毕业生）的人群。若项目在三年内有两年未达到该标准，将面临失去联邦学生贷款资格的风险。 尽管支持者认为这为纳税人资助的教育设定了合理的财务底线，但批评者——尤其是艺术和教育领域的人士——警告称该政策过于狭隘。倡导者认为，音乐、戏剧和幼儿教育等领域的成功不能仅以职业生涯早期的收入来衡量，因为这些职业尽管薪资水平通常不高或缺乏线性增长，却提供了重要的文化与社会价值。 数据显示，大多数项目能够轻松通过考核；然而，目前约有 80 万名学生就读于面临风险的项目中，其中包括美容、专科层次的幼儿教育以及著名的音乐学院。教育部将于 2027 年开始统计收入情况，潜在的经费削减可能于 2028-2029 学年开始生效。反对者担心，这项政策将促使大学取消那些至关重要但薪资水平较低的学位项目，最终损害国家的文化与社会根基。
抱歉。
2025年，近80%的美国消费者报告称遇到了严重的商品或服务问题，这助长了一种普遍的“愤怒”与无力感。这种以隐藏费用、人工智能客服障碍和企业剥削为特征的“烦恼经济”，每年给美国家庭造成约1650亿美元的时间和金钱损失。 专家将消费者满意度的下降归因于多种因素的恶性交织：企业并购加剧、私募股权兴起以及联邦监管的显著削弱。政府监管机构（尤其是消费者金融保护局）面临严重的预算削减和政策倒退，导致消费者法律保护减少，在面对企业不当行为时可用的补救途径受限。与此同时，地方调查新闻的衰落使得许多曾经对企业起到监督作用的传统“看门人”角色消失。 尽管一些州级行动和非营利调查团体仍在积极活动，但拉尔夫·纳德（Ralph Nader）等专家的共识是，消费者的权力正处于历史低点。由于国会不太可能介入，保护消费者的重担正转向民事诉讼和草根“公民新闻”。《卫报》现正对此类系统性失灵展开调查，并邀请读者分享他们在面对企业带来的挫败感时的个人经历。
最近在 Hacker News 上的一场讨论突显了美国日益增长的“消费者愤怒”，其驱动力在于人们认为现代市场已变得本质上具有剥削性。
核心议题包括：
* **质量下降：** 用户反映产品日益脆弱、无法维修且趋于一次性，并指出即便是在高价位商品中，“垃圾”产品也越来越多。
* **企业“平庸化”（Enshittification）：** 参与者认为，企业已用人工智能机器人、订阅陷阱和不透明的算法取代了客户服务，将短期利润置于用户体验之上。
* **经济压力：** 消费者感到工资停滞与生活必需品成本上涨的双重挤压，使得他们在产品出现故障时毫无容错空间。
* **缺乏替代选择：** 许多人认为市场已演变成寡头垄断，反垄断执法疲软，从银行业到零售业，“欺诈”行为随处可见。
虽然有人建议回归由业主经营的本地企业作为解决方案，但另一些人认为该问题是系统性的，并将游说行为、企业贪婪以及社会信任的崩塌视为根本原因。归根结底，这种愤怒反映了一种感觉，即企业与消费者之间的“契约”已经破裂。
尽管现代软件工程侧重于构建“软件工厂”——即支持 AI 智能体生成并交付代码的基础设施——我们绝不能放弃手动编程的实践。 有些人认为 AI 让编写代码变得不再必要，但这种“反向半人马”式的方法会导致被动观察、主体责任感减弱，以及“劣质代码（slop）”的累积。当我们停止编写代码时，便失去了直接以可执行逻辑进行思考的能力，因为英语对于复杂的计算而言，始终是一种不够精确的媒介。 编写代码是维护架构完整性的关键工具。通过手动梳理代码库，人类能够发现脆弱之处、优化模式，并防止因智能体过度追求安全而牺牲设计质量所导致的“保守放大”型错误。正如工厂经理必须偶尔亲临生产线才能了解流程为何失效一样，软件工程师必须保持亲力亲为，以确保工厂产出的是质量，而不仅仅是产量。 归根结底，编写代码不仅关乎语法，更是一种认知过程。通过沉浸在细节之中，我们能更有效地引导智能体，确保系统保持稳健、可维护，并始终与我们的长期架构愿景保持一致。
作者回顾了 25 年前在圭尔夫大学学习人工智能课程的经历，认为尽管符号人工智能在与深度学习的竞争中落败，但 Lisp 编程语言在现代 AI 智能体开发方面具有独特的优势。 通过剥离复杂的框架，作者论证了 AI 智能体循环本质上就是一个简单的递归函数。他利用 Common Lisp，仅用 100 行代码就构建了一个智能体。由于 Lisp 具有“同像性”（代码与数据可以互换），该智能体能够将自身的语言视为一种工具。它无需依赖固定的预定义工具目录，而是在运行时自行编写、定义并执行函数（如网络搜索或复杂数学运算）。 此外，作者通过将智能体的对话历史存储为 JSON 来实现持久化，使其能够通过重新读取记录来“恢复”所学的技能。这种方法将能力从静态的设计时契约转变为基于内存的动态过程。最终，作者得出结论：虽然 Lisp 未能成为符号人工智能的继任者，但其设计与现代自主智能体递归、自我修改的本质完美契合。
关于“用100行 Lisp 代码构建智能体”的 Hacker News 讨论，探讨了利用 Lisp 构建大语言模型（LLM）智能体的实用性。
支持者认为，Lisp 的同像性（homoiconicity）及其 `eval` 函数使智能体能够在同一环境中生成并执行代码，从而比外部脚本执行（如 Python 或 Bash）更优雅地实现动态自修改功能。他们认为，Lisp 简洁的列表式语法减少了模型生成代码时的错误。
然而，批评者认为，在支持 `eval` 和 REPL 的其他语言面前，Lisp 并无独特的实用优势。许多人指出，大语言模型难以处理 Lisp 嵌套的括号，这容易导致语法错误。怀疑论者还认为，“进程内”执行模型对于自主智能体来说极其不稳定，且所提到的多数优势（如热重载或状态管理）在现代非 Lisp 开发环境中已是标配。
最终，尽管该项目因其技术上的优雅与简洁而受到称赞，但各方观点仍存在分歧。一些人将其视为对 Lisp “人工智能本源”的回归，而另一些人则认为这只是一个巧妙但不切实际的实验，并指出无论选择何种语言，智能体稳定性和安全性方面的核心挑战依然存在。
Quantum-Mesh-QEC v2 是一款生产级、容错的基础设施，旨在突破超导量子网格中的“解码延迟壁垒”。通过以三层硬件融合控制回路（3-Tier Hardware-Fused Control Loop）取代集中式、重软件的解码方式，它能在不引发量子态退相干的情况下实现实时纠错。 **三层架构：** 1. **第一层（硬件边缘）：** 使用无分支的 C99/FPGA 原语监测辅助节点上的间接稳定器奇偶校验。通过避免对数据量子比特进行直接观测，防止波函数坍缩，并在亚微秒级范围内触发即时硬件故障标记。 2. **第二层（AI 核心）：** 采用 JAX 融合内核来精炼校验子数据。利用 `stop_gradient` 机制隔离故障区域，防止噪声污染预训练的自主权重。数据通过零拷贝 C++ 桥接器摄取，以实现极致性能。 3. **第三层（全局协调器）：** 异步运行以绕过 Python 的 GIL（全局解释器锁）。它在事后执行“虚拟晶格手术”，更新系统的结构几何掩码以绕过故障节点，且不违反不可克隆定理。 该架构确保了确定性、低抖动的性能，同时为可扩展的量子纠错提供了一个稳健、自主的框架。该项目采用 Apache 2.0 许可证授权，并附带防御性专利保护。
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2020年在法罗群岛开通的东岛隧道（Eysturoyartunnil）是一项工程奇迹，拥有世界上首个海底环岛。该隧道全长11.2公里，位于大西洋海面下72米处，彻底改变了当地的基础设施，将托尔斯港与第二大人口岛屿之间的通行时间从一个多小时缩短至仅需15分钟。 隧道的中心是一个环绕天然岩柱而建的环岛，由法罗群岛艺术家特伦杜尔·帕图尔松（Tróndur Patursson）负责照明与装饰。该装置主体是一座80米高的钢制雕塑，呈现出人们手拉手的形象，象征着法罗群岛的社区精神与合作理念。通过连接偏远地区与经济体，该隧道有望重塑社会面貌，其独特的艺术设计也已成为全球社交媒体的热点，并成为重要的旅游景点。
最近的一场 Hacker News 讨论聚焦于法罗群岛创新的海底环岛，该环岛以其绚丽的灯光为特色，被戏称为“水母环岛”。
讨论的重点大多集中在该项目的经济可行性上。虽然一些用户质疑仅有约 5.6 万人口的法罗群岛如何负担得起 2.6 亿欧元的隧道网络，但另一些人指出，该项目很可能得到了丹麦政府的补贴，并可能通过通行费和未来的旅游业增长来筹措资金。参与者推算，建设成本理论上可以在几年内收回，但他们也承认，维护成本和波动的交通流量使这些估算变得复杂。
除了财务问题，评论者还分享了实用的旅行建议，例如选择小型租赁汽车来应对岛上狭窄的道路和隧道。用户还表示，对“水母”这一品牌仅仅是出于审美照明选择而非海洋生物特征感到失望，这突显了该标题如何成为了无意的标题党。该讨论帖最终演变成关于人工智能数据中心环境影响的离题争论，反映了该平台讨论内容多样且经常偏离主题的特性。
在本文中，Pankaj Mehta 和 David J. Schwab 探讨了细胞计算的能量需求，特别关注了细胞如何测定外部化学配体的浓度。基于兰道尔原理（Landauer’s Principle，即信息处理具有物理成本），作者分析了一个模仿经典 Berg-Purcell 感知策略的双组分细胞网络。 研究表明，细胞若要获取环境信息，就必须打破细致平衡并消耗代谢能量。作者揭示了计算精度与能量消耗之间的直接相关性，指出对环境的“学习”水平越高，所需的能量消耗就越大。这些发现表明，能量约束在细胞网络的演化中起着关键作用，特别是对于在资源匮乏环境下生存的生物（如孢子萌发过程中的细菌）而言。通过量化这些成本，本文阐述了物理和热力学限制如何塑造生物信息处理系统的设计与功能。
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