这段代码实现了一个简化的类似React的渲染系统，名为“Didact”。它专注于创建虚拟DOM（使用`createElement`和`createTextElement`）并根据变化有效地更新真实DOM。 核心过程包括： 1. **`createElement`**: 创建虚拟DOM节点（fiber）。 2. **`render`**: 启动渲染过程，通过`requestIdleCallback`调度工作以提高性能。 3. **`workLoop` & `performUnitOfWork`**: 这些函数迭代地构建DOM树，创建DOM节点（`createDom`）并应用属性（`updateDom`）。 4. **`reconcileChildren`**: 比较新的虚拟DOM与旧的虚拟DOM，以识别变化（添加、更新、删除）。 5. **`commitWork`**: 将更改应用于实际DOM，处理插入、更新和删除。 该系统使用“effect标签”（PLACEMENT, UPDATE, DELETION）来跟踪必要的DOM操作，并通过仅更改不同之处来优化更新。它的目标是模仿React的核心概念：虚拟DOM和高效的协调。
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## 构建你自己的 React - Hacker News 摘要
一个名为“[Build Your Own React](https://pomb.us)”的新互动教程正在 Hacker News 上引起关注，因为它清晰且引人入胜地展示了 React 的内部运作。用户称赞它类似于 BackboneJS 提供的注释源代码项目，但受益于 CodeHike 提供的动态动画解释。
讨论强调了对更多以这种格式呈现的文档的需求，并将其与当前过度依赖视频教程的趋势形成对比。 几位评论者分享了相关的项目——包括使用 Bun 的 JSX 转换器进行的服务器端渲染实验，以及使用 Tk 的 Python 实现——这些项目都受到了该教程的启发。
虽然总体上评价很高，但一些用户指出快速滚动时存在轻微的动画故障。 一位反对者强烈不喜欢 React 的核心概念，哀叹其复杂性并提倡 Svelte 等替代方案。 作者 Pomber 回应说，正在进行“Docskit”的工作，以鼓励更广泛地采用这种文档风格。
## 用音乐可视化重塑人工智能：一种新方法
Positron 正在通过专注于音乐可视化来应对现代人工智能开发中的挑战——大规模、反馈循环慢和成本高昂。他们认为这是一个理想的“原始”问题，对缺陷具有容忍性，并能使用更小的 AI 模型进行快速迭代。他们的开源项目 µTate 旨在通过为开发者提供贡献平台并获得经济奖励来启动一种名为 PrizeForge 的筹款解决方案。
核心思想是*远离*当前越来越大的人工智能模型趋势，转向“小型人工智能”——利用诸如权重重用和贪婪粒子方法等技术来降低计算需求。音乐可视化独特地受益于“幻觉”——意想不到的、迷幻的结果——将模型缺陷转化为理想特征。
µTate 使用 Rust 构建，利用 Vulkan 等现代图形 API，并专注于高效的实时性能。该项目强调开放开发，欢迎贡献，并旨在创建一个充满活力的社区，尤其是在本地 LLM 爱好者群体中。最终，Positron 设想了一个良性循环，即快速开发、用户反馈和经济激励，证明即使使用更小、更易于访问的 AI，也可以取得重大进展。
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通过 Rust 可视化音乐来寻找一致性 (positron.solutions)
6 分，来自 positron26 23小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
Leopoldloeb 21小时前 [–]
很酷。只是不幸的是，Rust 拥护者似乎试图通过恶作剧电话（swatting）暗杀 Rene Rebe。嗜血的 Rust 拥护者会审查、淡化并转移对这件事的注意力。回复
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## 卡罗来纳云：经济实惠的数据科学基础设施
卡罗来纳云为数据科学家和小团队提供托管数据科学基础设施，成本约为 AWS 的三分之一，旨在解决高昂的云账单问题。 该服务由一位因云成本过高而离职的人创立，提供标准的 Ubuntu 虚拟机、一键 Marimo Notebook 和 RStudio 托管，以及即将推出的 S3 兼容对象存储。
定价简单：0.005 美元/vCPU/小时，0.005 美元/GiB 内存/小时，以及 0.0001 美元/GiB 热存储/小时。 他们强调增值软件以及在北卡罗来纳州夏洛特的数据中心拥有自己的硬件，从而避免了数据传输费用。 虽然不打算复制所有 AWS 服务，但他们服务于回测、基因组学分析以及需要大量资源的一般计算等工作负载。
初步用户反馈指出了登录页面性能问题（由于 Three.js 着色器，现已修复），以及对硬件清理和许可的疑问。 创始人积极与社区互动，提供免费试用额度并明确他们专注于对价格敏感且不需要复杂云生态系统的客户。 他们目前拥有约 1000 个核心可用。
## 监狱教育：通过语言寻找连接 摩根·戈德温在加利福尼亚州都柏林的一所联邦监狱服刑60个月，意外地通过重拾高中时期的西班牙语找到了目标。她很快发现监狱人口主要由被移民局拘留的女性组成，其中大部分是墨西哥公民，因不知情地走私毒品越境而被捕。 面对剧烈的文化转变和缺乏英语交流者的情况，戈德温意识到她生疏的西班牙语对于在狭小的空间内进行基本交流和建立联系至关重要。她致力于流利地掌握西班牙语，勤奋学习并积极与狱友互动。 这段语言学习之旅拓宽了她的视野，消除了先入为主的观念，并培养了同理心。她深入了解了对被驱逐出境的恐惧、墨西哥的生活现状，以及通过西班牙语媒体对全球事件的更深层次理解。除了实际交流之外，学习西班牙语还打开了文化世界——音乐、食物和文学——丰富了她的监狱生活。 虽然缺乏传统的教育机会，戈德温却获得了一种独特而有价值的教育，证明即使在监禁的限制下，个人成长和更人道的世界观也是可能的。她甚至完成了她的第一部西班牙语小说。
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语言沉浸式学习，监狱风格 (2017) (themarshallproject.org)
16 分，由 johnny313 1 天前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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PBS新闻西部频道将因亚利桑那州立大学终止合同而停播。
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PBS News Hour West to go dark after ASU discontinues contract
4 天前
亚利桑那州立大学沃尔特·克朗凯特新闻学院将于12月19日结束与PBS NewsHour West的合作，关闭为全国新闻节目提供西海岸报道，并为区域观众更新广播的分局。该分局于2019年启动，旨在加强NewsHour与西部观众的联系——西部观众占其总收视人数的20%以上——并为克朗凯特学生提供宝贵的实习机会。 ASU以“调整优先事项”为由未续签合同，但该大学拒绝进一步评论。关闭将导致NewsHour West员工失业。像新闻专业学生AJ Ceglia这样的实习生表达了失望之情，强调该分局强大的指导和实际经验。 虽然PBS和亚利桑那PBS承认这次合作的好处，但双方都没有提供做出决定的具体原因。亚利桑那PBS确认将继续播放全国NewsHour节目，以及其本地新闻节目。目前正在努力为预计下学期在NewsHour West实习的学生寻找替代实习机会。
## PBS 新闻西部分部关闭与资金辩论
PBS 新闻西部分部因亚利桑那州立大学（ASU）终止合同而结束，引发了关于决策原因的讨论。最初的反应指向联邦资金削减是主要驱动因素，但也有人认为国土安全部获得了更多资金，从而减轻了 PBS 资金削减的影响。
辩论迅速扩大到政治氛围，提及特朗普过去下令取消对公共媒体的资助。然而，也有人认为问题更具地方性——鉴于新闻教育面临的挑战和行业工资下降，ASU 可能会优先考虑盈利项目。一些评论员强调，大学的优先事项正在从非营利教育目标上转移。
讨论还涉及媒体偏见、新闻格局的变化（转向点播格式）以及公共媒体与私人资助新闻的价值等更广泛的问题。一些用户为 PBS 的不党派性辩护，而另一些人则批评 NPR 倾向于左翼。最终，这场对话凸显了新闻业面临的经济困难以及新闻日益政治化的趋势。
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一个黑客新闻的讨论突出了一段1953年的有趣视频，名为“人为的麻烦”（youtube.com），展示了复古的电信设备以及早期电话技术人员面临的挑战。用户称赞这段视频既是一部纪录片，也是对一个危险职业的窥视。
对话延伸到推荐类似的影片。“给琳达的回应”（1961年）被提及，详细介绍了使用传统交换机的外线电话接线员的工作。另一位用户分享了“清醒一点！(情绪平衡)”（1951年），这部电影似乎被用作对员工的警示故事。
评论还涉及了当时与现在的工作场所动态之间的鲜明对比，并指出工人承认错误或从事不专业行为所面临的后果。该帖子展示了人们对这些过去技术和工作文化的历史片段的共同欣赏。
## 2025年LLM进展：范式转变之年
2025年是大型语言模型（LLM）取得显著且常常令人惊讶进展的一年。一个关键转变是**基于可验证奖励的强化学习 (RLVR)** 的整合，将训练扩展到预训练、监督微调和RLHF之外。RLVR专注于数学和代码等领域的客观奖励，培养了“推理”能力，并允许进行更长、更有影响力的训练。
今年也带来了对LLM智能的新理解——不是作为不断进化的“动物”，而是作为通过独特堆栈召唤出来的“幽灵”，针对模仿人类文本和解决特定任务进行了优化。这导致了**“锯齿状智能”**——在某些领域表现出色，在其他领域却出人意料地存在缺陷——以及对传统基准测试日益增长的不信任。
新的应用层涌现，特别是**Cursor**，展示了LLM应用程序如何编排复杂的LLM调用并提供定制界面。**Claude Code** 演示了强大的代理能力，在用户电脑上本地运行。“**氛围编码**”——通过自然语言编程——赋予了专业人士和新手以力量，彻底改变了软件开发。最后，像**Google Gemini Nano banana** 这样的模型预示了LLM界面的未来，从基于文本的交互转向视觉和空间GUI。
总而言之，2025年揭示了LLM作为一种根本上新的智能形式，既强大又不完美，拥有巨大的未开发潜力。
1999年，一家公司退役了一台HP 9000/720工作站，最初购买用于运行HP/UX下的特定软件。它最终成为X终端的启动服务器，并因硬盘故障而苦苦挣扎。尽管系统管理员优先处理其他任务，但该机器一直存在，直到该公司更换了X终端。作者获得了该工作站，意图运行OpenBSD，移植工作主要由Michael Shalayeff推动。 OpenBSD的移植面临挑战，因为文档有限，主要依靠晦涩的MkLinux项目来获取灵感。作者原本希望做出贡献，但技能尚不足。麻省理工学院学生Matt Fredette的进步推动了项目，他利用Shalayeff的工作创建了一个NetBSD移植版本，实现了多用户功能。Fredette的工作重振了OpenBSD的开发。 一个关键的挑战是在HP 712型号上启用串行控制台访问，HP故意禁用了该功能以鼓励购买715型号。作者成功地逆向工程并实现在OpenBSD的引导加载程序中的解决方案，从而实现了无头操作——即使在晦涩的波特率下——并将代码分享回社区。这涉及在每个支持的速度下进行繁琐的测试，揭示了较低速率下令人沮丧的慢速显示，但最终确保了强大的功能。
一个黑客新闻的讨论围绕着引导加载程序代码的链接展开，引发了对早期技术的怀旧。该帖子吸引了直接参与讨论机器的人员的评论——特别是惠普720、730和750计算机。
一位评论者设计了这些机器的原始EISA逻辑，回忆了它们发布时的速度。另一位评论者补充说，他们促成了购买了几台720，这些机器的使用寿命超过了竞争对手的Sun机器，甚至多年后仍在使用遗留软件。一个幽默的轶事详细描述了HP-UX 积极缓存RAM导致性能下降的问题。
然而，一些评论员质疑链接的代码是否真正符合“最可怕的引导加载程序代码”的称号，而另一些人则赞赏那个时代实用、注重结果的编码方式。该帖子突出了黑客新闻的常见吸引力：与专家联系，以及与小众技术历史相关的第一手资料。
## Misata：逼真合成数据生成
Misata 是一款工具，可直接从自然语言描述生成逼真的多表数据集——无需模式设计或训练数据。只需描述您需要的数据（例如“具有产品和订单的电子商务”），Misata 就会自动生成具有适当模式、关系和业务约束的关系数据库。
主要功能包括自动模式生成、关系完整性、对大型数据集的支持（通过流式传输实现 1000 万+ 行），以及定义自定义业务规则的能力。Misata 利用大型语言模型 (LLM) 通过 Groq、OpenAI 和 Ollama（用于本地、私有生成）等提供商来智能解析描述。
用户可以通过诸如行数、重现性的种子以及注入噪声以提高真实性等选项来定制数据生成。高级功能包括时间漂移模拟和自定义列覆盖。Misata 可作为命令行工具使用，并为复杂场景和与现有管道集成提供企业解决方案。它采用 MIT 许可，由 Muhammed Rasin 构建。
## Misata：基于LLM的合成数据生成
Misata是一个新的开源合成数据引擎，旨在克服Faker和Mimesis等现有工具在关系和时间数据完整性方面的局限性。由rasinmuhammed（github.com/rasinmuhammed）创建，Misata采用两层方法：使用LLM（Groq/Llama-3.3）解释定义数据关系的自然语言规则，并使用高性能的向量化NumPy模拟层生成数据本身。
目前处于早期alpha阶段，Misata在M1 Air上可以生成大约25万行数据每秒。它通过构建表的依赖关系图来确保引用完整性。作者正在寻求关于架构的反馈，特别是关于使用内存Pandas数据框扩展到当前1000万行限制的方法，DuckDB被认为是潜在的解决方案。一个独特且实验性的功能允许从图表描述中生成数据。
Anthropic称人工智能情绪是积极的。但他们的数据显示并非如此。
We ran Anthropic’s interviews through structured LLM analysis
4 天前
Anthropic的标题是“主要积极”。他们说得没错。人们确实看到了益处。但益处并不等于解决问题。85.7%的人在使用人工智能，同时对它感到不安。这是认知负债。就像所有债务一样，它会累积。如果你是一名创作者，觉得人工智能正在侵蚀你的自我意识，你并不孤单。你属于大多数。前进的道路是有意识地采用：理解你正在交易什么，你正在保护什么，以及为什么这些对你很重要。科学家们已经弄清楚了：验证一切，保持你的身份独立，将人工智能视为工具而不是合作者。这就是韧性。
## Anthropic AI 访谈分析总结
Anthropic 最近对 1250 份关于人工智能在工作场所的访谈进行分析，揭示的情况比公司最初的“主要积极情绪”标题更为复杂。该研究由 playbookatlas.com 通过结构化 LLM 分析进行，发现 **85.7% 的受访者体验到与人工智能采用相关的未解决的紧张关系**——具体而言，是在效率与质量以及便利性与技能之间取得平衡。
**创意工作者面临的困境最多，但也是采用人工智能最快的群体**，他们在使用这项技术时常常苦于真实性缺失的感觉。相反，**科学家表现出的焦虑最低**，尽管他们对人工智能的信任度也最低，主要将其视为一种工具。
该分析表明，围绕人工智能存在着复杂的情感景象，用户对其依赖性越来越强，甚至对工作性质的变化感到担忧。虽然承认人工智能模型最近有所改进，但该报告强调人们越来越担心人工智能的使用可能会从有益的辅助转变为对核心专业技能的根本改变——甚至潜在的取代。完整的分析方法和数据集可在网上获取。