英伟达推出了一项新的收入分成计划，旨在帮助快速成长的人工智能初创公司获得关键的计算能力。根据该计划，初创公司可以获得英伟达基础设施的代币抵扣额度，作为交换，这些公司需将其未来产品和云服务收入的一部分分给这家芯片制造商。通过充当中介，英伟达直接提供了对高需求 GPU 资源的使用权，而这些资源已成为人工智能领域稀缺且昂贵的商品。 该计划的首批合作伙伴包括 Sharon AI 和 Firmus Technologies，两家公司目前都在建设由数万枚英伟达 GPU 驱动的大型数据中心。这一转变凸显了行业内的一个广泛趋势：资金紧张的 AI 公司正越来越多地通过出让股权或未来收入来换取必要的硬件。此举正值英伟达持续巩固其市场地位之际，该公司近期宣布计划筹集至少 200 亿美元的债务，以支持其企业运营和持续扩张。
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Nvidia 为初创公司客户提供以计算能力换取收入分成机会 (cnbc.com)
10 点，由 root-parent 于 51 分钟前发布 | 隐藏 | 往日 | 收藏 | 3 条评论 | 帮助
khurs 2 分钟前 | 下一条 [–]
这意味着 Nvidia 收费过高，广大客户群已经负担不起了。
“Nvidia 本月早些时候表示，计划筹集债务，据消息人士称，金额可能至少达到 200 亿美元。该公司打算将发行所得用于一般企业用途，包括偿还和再融资现有债务。”
还以为他们钱多到淹死人呢……
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dude250711 7 分钟前 | 上一条 [–]
不是泡沫。
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baal80spam 4 分钟前 | 父评论 [–]
我来接话：指不定哪天就破了！
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据报道，Meta 正在探索云业务，以将其多余的 AI 计算能力变现。这一举动在 Hacker News 上引发了激烈讨论，反映出人们对人工智能领域可能存在过度投资的担忧。
怀疑论者认为，此举是“AI 泡沫”破裂的迹象，并将此与互联网泡沫时期闲置光纤基础设施过剩的情况相提并论。而另一部分人则认为，这是一种对冲需求波动的合理策略，使 Meta 能够在内部需求较低时通过出租昂贵的 GPU 资源来创造收入，同时保持备用资源。
评论者还分析了 Meta 更广泛的战略动机。一些人认为，首席执行官马克·扎克伯格是出于对平台依赖的恐惧——具体而言，是希望拥有基础设施层，以避免受制于苹果或谷歌的政策变化。尽管人们怀疑 Meta 是否能与 AWS 等老牌云服务商成功竞争，但观察人士指出，Meta 核心广告业务带来的巨额现金流，使其有足够的缓冲空间进行这些高风险的基础设施投入，且由于扎克伯格的控制权，公司也免受传统股东的压力。
市政垃圾收集日历通常是涵盖整个区域的繁杂文档，既难以阅读，又往往与个别家庭无关。为了解决这个问题，作者每年都会制作一份个性化且适合张贴在冰箱上的日历。
作者利用 Python 的 `calendar` 模块构建了一个自定义的 `HTMLCalendar` 类，为每个日期分配了唯一标识符（ID）。这使得他们能够生成简洁的月度网格，并可以通过 CSS 进行样式设计。通过手动将自己住址的特定收集日期添加到样式表中，他们能够用鲜明的颜色和粗体文字高亮显示垃圾回收日。
最终生成的单页 HTML 文档易于打印，可以一目了然地查看垃圾收集安排。这项只需五分钟的简单工作，不仅节省了全年的时间，还有助于作者高效管理垃圾处理。
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创建个性化垃圾回收日历 (alexwlchan.net)
3 个积分，由 surprisetalk 发布于 1 小时前 | 隐藏 | 往日 | 收藏 | 讨论 | 帮助
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为获得最佳浏览体验，建议使用笔记本电脑或台式机查看这些地图。这些航拍照片记录了多伦多从 1947 年到 1992 年间的景观变迁。通过飞机拍摄的影像展示了河流、森林、公园、建筑物、道路以及城市环境中的其他地貌特征。航拍照片均可在线免费浏览。如需航拍照片副本，请单独购买图版。修改日期：2025 年 6 月 10 日
抱歉。
欧洲法院（ECJ）维持了对谷歌41亿欧元（约合46.7亿美元）的反垄断罚款，确认了欧盟委员会2018年的裁决。该处罚源于谷歌被指控滥用其在移动市场的支配地位，强迫智能手机制造商预装其自家的应用程序（如谷歌搜索和应用商店），从而获得不公平的竞争优势。 尽管一家下级法院此前曾将最初的43.4亿欧元罚款额略微下调，但欧洲法院驳回了谷歌的最终上诉。谷歌坚称其安卓操作系统促进了创新和用户选择，并认为该判决忽视了维持该平台免费及可互操作性所需的大量投资。 这一裁决标志着欧盟委员会针对这家科技巨头长达十年的反垄断行动取得了重要里程碑。虽然谷歌声称已调整其业务以符合规定，但欧洲监管机构仍通过《数字市场法案》等框架继续瞄准大型科技公司。该决定引起了美国官员的批评，他们认为欧洲激进的监管和高额罚款可能会阻碍美国企业参与全球人工智能经济。
谷歌针对其 Android 操作系统被欧盟处以 47 亿美元创纪录反垄断罚款的上诉被驳回。该裁决核心在于指控谷歌利用其移动平台扼杀竞争，这一事件在 Hacker News 上引发了激烈讨论。
裁决的支持者认为，这是遏制企业越权和反竞争行为的必要手段。相反，谷歌坚称其投入保证了 Android 的免费和可互操作性；一些美国官员也持相同观点，警告称这种严厉监管可能会阻碍（企业）参与全球人工智能经济。
评论区呈现出两极分化的反应：一些用户认为罚款是遏制垄断行为的积极一步，而另一些用户则认为这更像是关税，而非解决市场潜在问题的良方。许多批评者对谷歌的辩护持怀疑态度，他们指出替代应用商店目前面临的持续压力，以此证明 Android 的“开放”生态系统依然受到限制。
回顾数十年的计算生涯，作者分享了一份精心整理的键盘清单，这些键盘塑造了其职业生涯并带来了舒适的使用体验。
这段旅程始于经典的 **IBM Model M**，它因其类打字机的触感而备受推崇。作者后来发现了 **Model M SSK（节省空间键盘）**，它通过移除数字小键盘改善了人体工学。清单中还包含了一款独特的 **NMB RT-9100W ConcertMaster**，这是约翰·卡马克（John Carmack）在开发《雷神之锤》（Quake）和《毁灭战士3》（Doom 3）期间使用的经典键盘；尽管其薄膜按键较为罕见，但其内置音频系统的表现至今无人能及。
为了应对重复性劳损（RSI）和手腕不适，作者转向了人体工学分体式键盘。虽然 **Ergodox EZ** 服务了作者十年之久，但由于其在极端倾斜时的稳定性问题，作者最终选择了 **ZSA Moonlander**。配合专用的底座配件，Moonlander 将人体工学定制化与稳固的稳定性完美结合。对作者而言，Moonlander 是终极且无可替代的键盘体验。
最近关于“我最喜欢的键盘”的 Hacker News 讨论，凸显了爱好者们在人体工学硬件和打字效率方面各不相同的偏好。
该讨论的重点包括：
* **轮廓设计：** 一位用户强调了人体工学设计中，类似 Kinesis Advantage 系列和 Glove80 那种“碗状”布局的必要性。
* **工作流限制：** 另一位用户提到在分体式键盘（如 Moonlander）和鼠标之间切换很困难，并质疑集成触摸板是否是更好的解决方案。
* **布局之争：** 有观点认为，如果不改变作为打字效率主要瓶颈的 QWERTY 布局，仅关注正交键盘等物理硬件是无效的。
总的来说，这个讨论串反映了一个小众群体内部持续的辩论：对打字者而言，究竟是硬件的人体工学设计，还是软件层面的布局优化更有价值。
这份摘要提炼了作者对数学、人工智能的影响以及人类直觉本质的探讨。
数学的根本在于清晰与理解，而非仅仅是定理的机械推导。作者指出了“官方数学”（形式化、二元且公理化的）与“秘密数学”（构建框架时人类直觉与认知的过程）之间的张力。从历史上看，数学界的“荣誉准则”优先考虑定理证明，这曾是衡量概念创新的可靠且唯贤的代名词。
然而，人工智能的兴起威胁到了这一范式。人工智能能够利用“悬而未决的问题”（现有数学文献中潜藏的联系），以人类无法企及的速度和规模解决问题。尽管人工智能擅长技术性解题，但它缺乏人类在“经典化”和概念构建方面的感悟能力。其风险在于，人工智能可能产出“数学垃圾”——即正确但难以理解的证明，而公众可能会因此误以为数学只是一场“已被解决”的博弈游戏。
为了在这一革命中生存，数学界必须抛弃其疏离的荣誉准则。数学家必须强调，工作的真正价值在于拓展人类的认知能力，而非追求定理的生产指标。数学仍是人类理解世界不可或缺且永无止境的工具，其存续取决于能否确立其在人类进化中的作用，而非沦为无意识的自动化产物。
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定理经济的陨落 (davidbessis.substack.com)
8 分 由 varjag 1 小时前发布 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论 帮助
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受 Sigge Winther Nielsen 所著《创业型国家》（*The Entrepreneurial State*）启发，作者探讨了大型政治与私营部门项目反复失败的问题。这些失败常被归咎于高度的不确定性，但作者认为，通过严谨且迭代式的执行，可以降低“决策风险”。 与其投入大规模的预设项目，组织应将工作拆解为尽可能小的可学习单元。通过行动与学习的交替，团队能根据现实反馈调整路径。至关重要的是，领导者应设定预期的成果，而非具体的产出。当掌握权力者在缺乏专业领域知识的情况下强行指定解决方案时，会扼杀团队向实际结果“攀登”的能力。 作者认为，政治改革的系统性失败并非不可避免，而是一个亟待解决的“元问题”。通过将系统思维应用于政治进程，我们完全有机会摆脱僵化、高风险的规划，转向一种更敏捷、更有效的社会挑战解决方案。作者保持乐观，认为只要找出这些制度性失败的根本原因，我们就能使政治决策的制定与实施实现现代化。
这篇 Hacker News 的讨论围绕文章《我们不必在改善社会方面做得如此糟糕》展开，探讨了现代社会为何难以实现有效进步。
参与者对未来的最佳路径提出了相互矛盾的观点：
* **集权之争：** 一些用户以中国为例，认为其模式具备决策果断的优势；而另一些人则认为集权本身存在缺陷。批评者认为，自上而下的管理方式重蹈了苏联低效的覆辙，将组织的成功寄托于领导层的个人能力，从而增加了系统性风险。
* **文化战争的阻碍：** 一个主流观点认为，政治极化产生了一种瘫痪力量。当每一个社会议题都被刻画为“文化战争”时，实质性的进步便无从谈起，导致无论变革是否合理，都会遭到抵制，进而陷入僵局。
* **优先事项：** 讨论最后对这些辩论背后的基本价值观提出了质疑，特别是社会应当优先考虑短期经济稳定，还是长期生态健康。
总的来说，评论者们共同表达了对政治惰性的挫败感，对集权机构的怀疑，以及认为社会部落主义是目前实现有意义改革的最大障碍。
非对称量化：实现 97% 存储压缩的近无损检索 Asymmetric Quantization: Near-Lossless Retrieval with 97% Storage Reduction
13 小时前
像 Wholembed v3 这类后期交互模型通过保留细粒度的文档信息，显著提高了检索精度，但由于每个文档会生成数百个向量，导致其存储成本高昂。 为了使该技术在十亿级文档规模下具备实用性，Mixedbread Search 团队在其“Silo”引擎中实现了**非对称量化**。通过保持查询向量的高精度（int8），并将文档向量存储为 1 位二进制符号，该系统实现了每个文档 32 倍的存储缩减，从 393 KiB 降至 12.28 KiB。 这种方法在极小程度降低 NDCG@10（从 90.26 降至 89.65）的同时保留了排名质量，并显著提升了性能。由于文档向量是持久的而查询是短暂的，这种权衡优化了系统的主要成本驱动因素：存储、IO 和缓存空间。此外，二进制文档格式允许使用优化的评分内核，以简单的选择与求和操作取代复杂的乘法运算。最终，该方法在利用高质量多向量表示的同时，保持了大规模生产搜索系统所需的高效率和低成本。
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非对称量化：实现 97% 存储压缩的近无损检索 (mixedbread.com)
由 breadislove 发布于 1 小时前 | 5 分 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 1 条评论 | 帮助
johnathan101 4 分钟前 | 下一条 [-]
97% 的压缩率令人印象深刻，但我很好奇在生产环境中延迟方面的取舍如何。对于检索系统而言，存储只是问题的一半。
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**MarketFish** 是一个开源的多智能体市场模拟引擎，旨在以数据驱动的验证取代推测。它不再依赖单一的大语言模型（LLM），而是在数字市场中部署了 128 个以上的异构 AI 智能体，每个智能体都具备独特的预算、情绪和偏好。
通过 30 轮模拟，这些智能体会进行互动、相互影响并做出购买决策。MarketFish 基于六大学术框架（包括 *Generative Agents*、*TwinMarket* 和 *EconSimulacra*）构建智能体行为，为产品市场匹配度、流失模式和竞争定位提供可操作的见解。
**主要功能：**
* **多元智能：** 支持 11 家 LLM 提供商（包括 DeepSeek、OpenAI 和 Claude），以构建真实且多样的消费者群体。
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* **灵活模式：** 使用“探索”（Explore）发现产品方向，“验证”（Validate）进行生存评分和定价测试，或使用“混合”（Hybrid）模式与 AI 驱动的竞争对手展开博弈。
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MarketFish – 在发布产品前，用 128 个 AI 消费者模拟市场 (github.com/key-wxh)
7 分 | 由 a280887763 发布于 1 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论
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