## 代码维基：即时代码理解 代码维基是一个新平台，旨在通过解决理解现有代码的主要瓶颈来大幅提升开发者效率。它不依赖于静态且常常过时的文档，而是直接从代码仓库创建持续更新的结构化维基。 该系统会在每次代码更改时自动重新生成文档，提供一个由Gemini驱动的智能、上下文感知知识库。用户可以在概念和代码之间进行交互式导航，并通过聊天提出具体问题，获得基于最新代码库的答案。 目前代码维基处于公开预览阶段，可以为公共仓库生成交互式文档，包括架构图。Google 也在开发一个 CLI 扩展，以便安全地在本地与私有仓库一起使用，旨在使团队更容易理解遗留代码。最终，代码维基的目标是通过消除解读代码所花费的时间来赋能开发者，从而更快地构建。
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黑客新闻新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交登录代码 Wiki：加速你的代码理解 (googleblog.com)14 分，geoffbp 发表于 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论
ChrisArchitect 发表于 29 分钟前 | 下一个 [–]
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## 电荷泵：超越电压倍增 电荷泵是高效的DC-DC转换器，通常*存在于*集成电路内部，例如运算放大器和微控制器。与线性稳压器不同，它们使用电容器来“泵”电荷并升压（或降压）电压。一个基本的电压倍增器通过交替地从电源给“飞行”电容器充电，然后将电荷转移到输出电容器，从而有效地将电压相加。 然而，电荷泵并不局限于倍增。存在一种不太直观的“电压减半”拓扑。虽然最初看起来像一个简单的电容分压器（这对于直流电不起作用），但它利用一个飞行电容器来维持输出电压稳定在输入电压的一半。这是通过连续地在两个串联电容器之间转移电荷来实现的，确保它们保持电荷均衡并向负载提供稳定的电流。 这些电路依赖于充当开关的晶体管，由振荡器或数字控制驱动，以移动电容器——在实际设计中无需物理移动。它们为在芯片内部产生各种电压提供了一种优雅的解决方案。
## 电荷泵电压减半器：黑客新闻讨论
最近一篇黑客新闻文章讨论了一种“受诅咒的电路”——电荷泵电压减半器，它可以在没有电感的情况下高效地转换电压。虽然有些人认为“受诅咒”的标签不合理，并指出类似的设备（如Enpirion的EC2650QI）已被制造，但讨论深入探讨了电路的复杂性和应用。
核心思想是使用开关电容来减半电压，在特定场景下具有优势。现代进展，如Linear Technology的LTC7820，表明电荷泵可以处理显著的功率（500W+），并具有高效率，这挑战了传统上认为它们仅用于低功耗偏置产生的观点。
对话强调了权衡：虽然电感器正变得更小、更高效，并采用GaN技术，但电容器在优先考虑低剖面的应用中具有优势。电荷泵在需要大转换比率或在ASIC设计中电感器不切实际的情况下也很有用。一个关键点是该电路依赖于不显而易见的细节，并且需要考虑晶体管电压限制和寄生效应以确保可靠运行。最后，该电路被用于现代手机充电协议，如PPS。
Anthropic，Claude强大AI模型的创造者，已收购高性能JavaScript运行时Bun，以显著增强其AI驱动的编码工具Claude Code。此次收购正值Claude Code迅速发展，仅六个月就达到10亿美元的年收入。 Bun的速度和一体化功能（运行时、包管理器、打包器和测试运行器）对于现代AI驱动的软件开发至关重要。它已被超过700万用户每月下载，并被Midjourney等公司使用。 Anthropic认为Bun对开发者体验的关注与其自身使命完美契合。集成将带来更快的性能、更高的稳定性以及Claude Code内的新功能，惠及Netflix、Spotify和Salesforce等用户。重要的是，Bun将保持开源，并继续作为所有开发者的领先JavaScript运行时进行开发。此举战略性地强调了Anthropic致力于为不断增长的AI辅助编码领域构建强大的基础设施。
## Anthropic 收购 Bun
Anthropic 收购了快速 JavaScript 运行时环境 Bun。Bun 方面宣布此次收购源于 Anthropic 对 Bun 在其 AI 编码工具 Claude Code 中的大量依赖。Claude Code 构建于 Bun 之上，并受益于其速度以及创建单文件可执行文件的能力，方便分发。
值得注意的是，Anthropic 一直在积极贡献 Bun 的开发，一个 AI 机器人负责处理错误修复和 PR。这表明了深度集成和战略重要性。
此举使 Bun 能够绕过初创公司变现的挑战，并专注于工具开发，并获得 Anthropic 的资源支持。虽然一些人对未来方向潜在的不一致表示担忧，但此次收购似乎互惠互利，为 Anthropic 提供其 AI 产品的重要组成部分，并为 Bun 提供稳定的未来。该消息也引发了关于竞争运行时（如 Deno）未来发展的讨论。
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## 学校手机禁令与学业成就
最近的一篇NBER工作论文研究了佛罗里达州一个学区实施手机禁令的影响，发现学生考试成绩略有但显著提高——大约0.6到1.1个百分位数——在两年后。Hacker News上的讨论强调了智能手机普遍影响以及它们可能干扰注意力和学习的更广泛担忧。
评论者反思了社会对持续连接的接受度转变，将当今无处不在的设备与过去的限制进行对比。一些人认为允许在学校使用手机是出于家长方便，而另一些人则指出学生在试图限制访问时会表现出抵制。
一个关键主题是重新建立边界和“独立领域”以实现高效注意力，这呼应了切斯特顿的栅栏。多位用户认为，观察到的微小收益可能与从疫情相关的学习损失中恢复以及越来越多地依赖手机完成作业有关，可能通过访问在线资源实现。一些人提倡更严格的政策，包括恢复纸笔考试，以应对这些挑战。
IBM 首席执行官阿文德·克里希纳认为，人工智能公司为追求通用人工智能（AGI）而对数据中心进行的大规模投资不太可能获得回报。他估计目前承诺建设约 100 吉瓦的产能将耗资 8 万亿美元——仅利息就需要 8000 亿美元。 克里希纳指出，人工智能芯片的快速贬值（需要五年更换一次）和投资的巨大规模是关键问题。虽然他承认人工智能有潜力提高企业生产力，但他怀疑仅靠当前的大型语言模型（LLM）技术就能实现AGI，认为在没有进一步突破的情况下，概率为 0-1%。 他的怀疑与认为AGI炒作过度或是一种营销策略的其他科技领导人保持一致。甚至OpenAI联合创始人伊利亚·苏茨科维尔也认为，单纯的规模扩大并非解决之道，需要回归基础研究。克里希纳建议将硬知识与LLM融合作为一种可能的前进方向，但他仍然持谨慎乐观态度，表示即使那样他也“可能”才会被说服。
## 人工智能数据中心支出受到质疑
IBM 首席执行官认为，对人工智能数据中心的巨额投资可能无法获得回报，引发了 Hacker News 的讨论。 担忧集中在高达 8 万亿美元的巨额资本支出上，以及承诺的回报是否能够实现，尤其是在人工智能硬件快速过时的情况下（可能需要在五年内更换）。
许多评论员表示认同，这些资金可以更好地用于解决无家可归和贫困等紧迫的社会问题。 然而，也有人指出，这是私人资本，过去的大规模社会项目并非总是成功的。 一些人认为，技术进步在历史上*提升*了人们的生活水平，扼杀创新是适得其反的。
讨论还涉及潜在的成本膨胀、这些数据中心的需求电力，以及未来的突破是否会使当前的投资过时。 一个关键点是，盈利能力取决于持续的快速发展和竞争格局，而不仅仅是建设更多的基础设施。 最终，这场辩论凸显了技术进步与社会需求之间的紧张关系。
在AWS re:Invent 2025上，亚马逊网络服务推出了Trainium3，其最新的AI训练芯片，基于3纳米工艺制造。这一代产品在性能和内存方面比其前代产品提高了4倍，可扩展至支持数千个互连的UltraServer上的多达100万个芯片。重要的是，Trainium3的能效也提高了40%，符合AWS降低自身和客户成本的重点。 早期采用者，如Anthropic和Karakuri，已经在使用Trainium3时看到了推理成本的降低。展望未来，AWS预告了正在开发的Trainium4。Trainium4的一个关键特性将是与英伟达的NVLink Fusion技术的兼容性，从而可以与英伟达GPU无缝集成，并可能吸引更多基于CUDA平台构建的AI应用程序。虽然发布时间表尚未确定，但预计将在明年的会议上公布更多细节。
亚马逊发布Trainium3 (techcrunch.com)
23点 由 thnaks 25分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 4条评论
aaa_aaa 13分钟前 [–]
有趣的是，文章中没有说明这颗芯片实际做什么。一次也没有。回复
Kye 0分钟前 | 父评论 | 下一个 [–]
向量数学回复
egorfine 9分钟前 | 父评论 | 上一个 | 下一个 [–]
可能因为这颗芯片唯一的任务就是取悦股东。回复
wmf 4分钟前 | 父评论 | 上一个 [–]
训练。字在名称里。回复
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Anthropic 故意使用一份内部代号为“灵魂文档”的 14,000 个 token 的文档来训练 Claude 4.5 Opus，Anthropic 的 Amanda Askell 已经证实了这一点。这份文档在监督学习（SL）期间使用，概述了人工智能的核心价值观和预期行为，旨在实现安全性、益处和可理解性。 “灵魂文档”反映了 Anthropic 认为人工智能安全的关键在于向模型灌输“良好的价值观、全面的知识和智慧”。它详细阐述了该公司尽管存在潜在风险，仍致力于追求强大人工智能的原因——相信以安全为重点的方法至关重要。 值得注意的是，该文档明确解决了提示注入等漏洞问题，指示 Claude 对不寻常的请求持怀疑态度，并警惕恶意企图绕过安全协议。这可能解释了 Opus 对此类攻击的改进（但并非完美）的抵抗力。Anthropic 计划很快发布完整文档和更多细节。
本次发布包含一些重要的内部更新，增加了对Clang/LLD的支持，现在以单个二进制文件形式提供UEFI和传统启动支持。完整变更日志： 增加对最新Intel CPU的支持 增加对最新AMD CPU的支持 更快的多核CPU检测 增加对DDR5温度报告 增加可选的深色模式 修复DDR5 XMP 3.0问题 改进BadRAM支持和报告 改进早期ICH的SPD检测 改进对VTxxx串口的支持 对龙芯微架构进行各种改进 错误修复和优化
## Memtest86+ v8.00 发布 - Hacker News 摘要
最新版本的 Memtest86+，一款广泛使用的内存测试工具，已经发布。讨论强调了定期测试硬件，特别是内存的重要性，因为现代计算机优先考虑速度和成本效益，而非稳定性和安全裕量——导致位翻转和崩溃更加频繁。
用户建议运行内存测试，甚至对于超频系统运行多次测试（如 Karhu 或 TestMem5），因为单次通过并不能保证稳定性。Memtest86+ 还可以轻微测试 CPU 和散热。
对话澄清了 Memtest86+（开源且积极维护）和 MemTest86（由 PassMark 提供，现在具有有限的免费软件选项）之间的区别。Memtest86+ 的最新更新包括 UEFI 支持，使其能够在现代系统上运行。
## TypeScript 7.0：原生性能已就位 TypeScript 团队正在通过将编译器和语言服务移植到原生代码（“Project Corsa”，即将发布的 TypeScript 7.0）来显著提升性能。原生预览版现已可用，并且出乎意料地稳定，提供更快的加载时间、更低的内存使用量以及更流畅的编辑器体验——尤其是在 VS Code 中，通过每日更新的 Marketplace 扩展。 代码补全、导航和重构等关键编辑器功能均可正常使用，最近的更新解决了之前的限制。编译器 (@typescript/native-preview 通过 npm) 也显示出重大进展，实现了与 TypeScript 5.9 几乎完全的类型检查对等性，并在构建中实现了高达 10 倍的速度提升。 TypeScript 6.0 将是最后一个基于 JavaScript 的版本，作为过渡到 7.0 的桥梁，其弃用将与新版本保持一致。未来的开发将*完全*集中在原生代码库上，优先考虑稳定性和功能对等性。由于架构变化，现有的语言服务问题将被重置，需要针对 7.0 特定的错误进行新的报告。 团队鼓励开发者试用原生预览版并提供反馈，以帮助最终确定 TypeScript 7.0。
最近的 Hacker News 讨论集中在为什么 Google Chrome 没有在其 Chromium 引擎内原生执行 TypeScript 代码。对话强调了其中涉及的复杂性。
虽然 Chrome 已经内部将 TypeScript 编译为 JavaScript，但真正的“原生”执行——即引擎在运行时理解并强制执行 TypeScript 类型——将需要对 Chromium 引擎和 JavaScript 规范进行重大修改。
用户指出 TypeScript 发展太快，Chrome 无法持续跟上，并且不同的项目配置以及对广泛兼容性的需求（避免 JavaScript 可以正常工作但会产生运行时类型错误的的情况）使得原生执行不切实际。共识是依赖开发者管理 TypeScript 编译并提供标准的 JavaScript，可以提供更稳定的用户体验。一个相关的 TC39 提案，旨在向 JavaScript 添加类型注解，也被分享了。
最新研究显示一个令人担忧的趋势：越来越多的公司采用人工智能，却减少了对初级员工的招聘（下降13%），与此同时，相关领域22-25岁人群的失业率也在上升。这尚未反映在大学就业统计数据中，但学生和大学教职员工都表示感受到了影响——难以找到第一份工作，以及日益增长的沮丧感。
一个关键问题是传统导师制的衰落。公司现在更注重个人贡献者角色，而非管理岗位，导致更少的资深工程师积极培养初级人才。同时，人工智能正在自动化入门级任务，实际上取消了职业生涯阶梯上的“学徒期”。
解决方案？ 专注于人工智能*无法*复制的技能：人际智能——影响、协作和建立真诚的专业联系的能力。人脉拓展至关重要，但学生需要练习建立*有意义*的关系，而不仅仅是收集联系方式。大学应该优先培养这些技能，资深工程师应该拥抱导师制。最终，积极主动的职业规划以及对独特人类技能的关注，对于应对这个不断变化的环境至关重要。
一个 Hacker News 的讨论围绕着招聘初级开发人员的挑战展开，起因是 people-work.io 上一篇关于“初级招聘危机”的文章。主要观点包括对一个强调人际技能的“前进之路”的怀疑，评论员认为许多人缺乏这些能力。
一个反复出现的主题是年轻开发人员的态度似乎发生了变化——一些人被描述为过度自信、抵制批评和资历，并且容易做出无生产力的贡献。指导被强调为至关重要，但在一种不鼓励向经验丰富的同事学习的文化中，实现起来很困难。
一些评论员表达了沮丧，即真正热情的候选人也因当前的市场和大量训练营毕业生而受苦。共识倾向于人脉和重视“人文技能”——强调人际关系的重要性——作为在竞争激烈的就业市场中脱颖而出的方式，而这个就业市场正日益被人工智能生成的申请淹没。