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Databricks 开源了“Dicer”，一种“自动分片器”，旨在管理大规模服务的内存状态。与传统数据分片不同，Dicer 专注于分配服务的*状态*，而不是它们处理的数据，以提高成本效益、延迟和吞吐量。
该系统利用应用 Pod 中的“Slicelet”库来接收并响应来自 Dicer 服务的分配更新。一位评论员指出，对于关键组件，更倾向于定期数据拉取而不是基于通知的更新，以避免潜在的故障。
Dicer 与 Google 的“Slicer”（由同一 Databricks 工程师开发）在概念上相似，但在架构和实现上存在显著差异。用例包括分片 Unity Catalog 的元数据、查询编排引擎和分布式远程缓存——所有这些都是 Databricks 平台内的关键组件。它特别适用于处理动态热点，并旨在通过 sidecar 部署实现最终一致性。
## AI 编码工具：双刃剑 我对 AI 编码工具感到兴奋，认识到它们能够释放超越我个人技能范围的能力。然而，我也担心陷入低效的模式。我看到两种潜在的路径：一个“光鲜亮丽的愿景”，即加速学习和改进系统；以及一个“受诅咒的愿景”，即在缺乏真正理解的情况下构建难以理解的“AI 垃圾代码”。 我认为关键在于**有目的的学习**。AI 允许快速实验和迭代，让我能够以前所未有的速度*通过实践学习*。但这种速度可能是一个陷阱——很容易依赖 AI 提供解决方案，而没有真正掌握潜在原理。 我的方法侧重于使用 AI 来*增强*理解，而不是取代它。这意味着拥抱循环工作流程：快速原型设计，然后是深思熟虑的重新设计，优先考虑清晰的代码结构，并用我自己的文字仔细记录决策。我将 AI 生成的代码视为一次性的，而是专注于巩固我的心理模型，并确保我理解事物构建成特定方式的*原因*。 最终目标是利用 AI 的速度进行更深入的探索，增加更好的可观察性，并专注于核心工程挑战——不仅仅是让某些东西*工作*，而是理解它*如何*和*为什么*工作。避免“诅咒”需要持续的警惕和对主动学习的承诺。
## Hacker News 讨论：学习 vs. AI 自动驾驶
最近 Hacker News 上进行了一场讨论，主题是 AI 生成代码对技能发展以及软件工程工作本质的影响。核心争论在于，依赖 AI 工具是否会阻碍真正的学习，还是仅仅将重点转移到更高层次的问题解决上。
许多评论者认为，很多专业代码都是“一次性”的，会被快速替换或淘汰，使用 AI 加速这项工作并不丢人，而是务实的。尤其是在需求旺盛、薪资较高的网页开发领域，这更是如此，因为网页开发需要不断迭代。
然而，也有人担心初级开发者可能会错过关键的基础学习经验。虽然 AI 可以加速那些已经具备知识的人的学习，但它可能无法提供通过独立解决问题所获得的深刻理解。
一些参与者强调了一个更广泛的趋势：现代软件栈通常过于复杂，而 AI 只是复制了这种复杂性。最终，讨论触及了经济价值（快速开发）和社会价值（持久、设计良好的解决方案）之间的区别，以及优先考虑速度是否会损害长期的技能发展和质量。许多人认为 AI 是一种强大的*学习工具*，但需要谨慎使用，以避免成为拐杖。
精益规模化
Running Lean at Scale
14 小时前
## 使用定制 REPL 服务扩展 Lean 定理证明
Harmonic 开发了一个定制的自动化强化学习系统，以改进 Lean 定理证明。其核心组件是 REPL 服务，管理模型与 Lean 证明之间的所有交互，旨在独立于 GPU 容量扩展到数十万个 CPU，并使用经济高效的抢占式实例。
最初使用基于 WebSocket 的服务在 GKE 上进行的尝试，面临连接固定和可靠性问题。随后的基于 gRPC 的版本引入了 HTTP/2 的复杂性，但没有解决断开连接的问题。
最终迭代 (v3) 使用定制的 C++ 负载均衡器作为消息队列，根据 CPU 可用性将请求路由到后端，并采用全局队列以实现公平性和自动扩展。该架构在国际数学奥林匹克竞赛 (IMO) 期间，实现了近 50 万个 CPU 的 95-100% CPU 利用率。
未来的改进包括在路由器上缓存状态数据以减少数据传输，以及利用现有 GPU 机器上未使用的 CPU 容量。该项目强调了构建针对特定需求量身定制的内部解决方案的好处，并挑战了传统的做法以获得最佳结果，最终展示了构建可扩展且高效系统的成就感。
这个Hacker News讨论围绕“大规模精益运营”，提到了对“亚里士多德”系统的贡献，该系统在国际数学奥林匹克竞赛（IMO）上取得了金牌水平的成绩。“亚里士多德”利用Lean，一个自动定理证明器，并且越来越多地使用大型语言模型（LLM）来*生成*证明。
用户们讨论使用像Claude Code这样的LLM为“亚里士多德”（在GitHub上可用）创建插件，并探索其应用，主要用于验证LLM的输出。一个关键点是大规模运行Lean的潜在成本效益——大约50万美元可以运行50万次实例一小时，但隐藏成本受到质疑。本质上，这次对话强调了形式化验证（Lean）和人工智能（LLM）在复杂问题解决中的强大结合。
## Nogic：将代码库可视化为图形
一个名为Nogic的新VS Code扩展旨在通过将代码库可视化为图形来帮助开发者更快地理解代码。该工具由davelradindra创建，旨在解决随着项目增长，尤其是在AI工具加速代码生成的情况下，保持代码心理模型的挑战。
早期的反馈既有兴奋也有挑战。用户赞赏这个概念，并认为它比现有的Code Canvas等工具更有洞察力，但也报告了性能问题，尤其是在大型代码库中。目前的语言支持仅限于JavaScript、TypeScript和Python，未来计划扩展。
开发者承认了性能问题并计划解决，并且重要的是，他承诺很快将该项目开源，以回应社区对闭源编辑器扩展和供应链安全的担忧。一些用户指出了现有的开源替代方案，如Visor和Ruby LSP，而另一些用户则建议与Cursor和Open VSX等平台集成。
这探讨了一个反直觉的概率问题，涉及不可靠的信息来源。你试图通过朋友爱丽丝和鲍勃来猜测硬币翻转的结果（正面或反面），他们都 20% 的时间说谎。令人惊讶的是，增加鲍勃的意见并不能提高仅信任爱丽丝所达到的 80% 的准确率。 原因在于，虽然鲍勃有时会同意爱丽丝，从而增强信心，但他也会引入分歧。当他们意见不一致时，你无法获得任何新信息，实际上是在随机猜测。他们意见一致带来的收益，完全被意见分歧带来的不确定性所抵消。 如果朋友数量为奇数（比如增加查理），那么增加朋友可以提高准确率，因为多数票可以打破僵局。然而，如果增加偶数的朋友（比如大卫），则再次无法提高准确率，重复了收益和损失相互抵消的模式。这种现象类似于政治科学中的康多塞陪审团定理，强调只有当每个选民有超过 50% 的可能性是正确的时，增加选民才能提高决策的准确性。作者在模拟一个不同的问题时发现了这个结果，并对这个意想不到的结果感到高兴。
## 两头并非总是更好：一个概率难题
这次Hacker News的讨论围绕一个概率难题：你试图猜硬币翻转的结果（正面或反面），可以向两位朋友爱丽丝和鲍勃寻求帮助。然而，他们每个人说真话的概率只有80%。令人惊讶的是，增加鲍勃并不能提高你的胜算，仍然只有80%的概率猜对。
核心问题在于，当爱丽丝和鲍勃意见不一致时，你无法获得任何信息。当他们意见一致时，虽然更可能正确，但你仍然本质上依赖于其中一个人的可信度。如果人数是偶数，增加更多朋友也无济于事，因为平局无法提供新的见解。
对话延伸到相关的概念，如纠错、群智以及历史上的导航技术（为什么水手更喜欢一个或三个计时器）。参与者探讨了不同诚实程度的情景，并讨论了提供信息者之间的*关系*如何比仅仅独立观察更有价值。最终，这个难题强调了仅仅增加更多数据点并不总是意味着提高准确性。
## 如何制作一个网站：总结 Louie Mantia 认为创建网站常常过于复杂。他提倡一种出乎意料的简单方法：**从一篇 HTML 博客文章开始。** 忘记内容管理系统、复杂的设计，甚至一开始也不用 CSS。核心思想是*发布一些东西*——一个功能完备但未加样式的网页——尽快。 这个过程从直接用纯文本编写 HTML 文章开始，然后将其上传到服务器。完成后，专注于创建一个 RSS 订阅源，以便读者可以关注更新。这需要手动创建一个简单的 XML 文件，并在每次发布新文章时更新它。 Mantia 强调逐步进展。在内容和 RSS 订阅源之后，*再*考虑使用 CSS 进行样式设计，从基本元素开始。他反对过早优化或依赖复杂工具，认为最大的障碍仅仅是克服惯性并实际发布内容。最终，他提倡一种手动、迭代的方法，证明网站可以像 HTML 和持续更新的承诺一样简单。
## 制作一个网站 (2024) - 摘要
最近一篇由 [lmnt.me](https://lmnt.me/) 引起的 Hacker News 讨论，强调了现代网页开发中经常流失的简单性。核心信息：**不要过度复杂化。** 许多有抱负的网站创建者在选择博客平台和复杂工具时陷入困境，而简单的 HTML 页面集合通常就足够了，尤其对于个人网站而言。
对话强调优先考虑 *内容* 而不是工具。用户分享了对“数字花园”——非时间顺序的页面集合——优于传统博客的看法，并回忆起使用基本的 HTML 和 FTP 创建网站的简易性。
虽然 RSS 订阅对想要更新的读者很有用，但并非必需品。对于更新频率低的网站，甚至可以手动更新 RSS。讨论还涉及域名/托管设置的挑战（Cloudflare Pages 和 GitHub Pages 被建议为更简单的选择），以及拥抱个人网站的自由和个性，让人联想到 Geocities 时代。最终的结论是，与其陷入无尽的规划和工具选择，不如 *开始写作* 和构建。
## 游戏工坊禁止员工使用人工智能：摘要
游戏工坊，华夏（Warhammer）的创作者，已禁止员工使用人工智能工具，这在黑客新闻上引发了关于人工智能在创意领域更广泛影响的讨论。 此禁令似乎源于希望避免围绕版权和知识产权的法律纠纷，考虑到该公司依赖其独特且高度保护的背景故事和设计。
评论员指出了一种常见的脱节：许多人强烈反对人工智能生成艺术和设计，但他们更愿意使用人工智能来执行软件开发等任务，认为编程不如独特的“创意”工作。 这突显了对价值的不同看法以及人工智能可能破坏各种就业市场的潜力。
许多人认为游戏工坊的决定并非完全出于原则，而是考虑到其强大的品牌形象和忠实的粉丝群所做出的务实选择。 他们可能*无需*人工智能也能蓬勃发展，这与面临激烈竞争的公司不同。 讨论还涉及人工智能可能被3D打印社区采用以规避游戏工坊的价格，以及围绕人工智能生成内容和版权的更广泛的伦理问题。 最终，该讨论表明，人们与人工智能的关系复杂且不断发展，既受到实际问题的驱动，也受到对创造力和所有权根深蒂固的信念的影响。
## 专注于构建，而非管理：早期工程团队 这篇文章建议种子轮和A轮的创始人，如果认为自己面临工程管理问题，应该**优先考虑产品开发和用户互动，而非积极管理。** 核心观点是：在这个阶段，“管理”工程师往往会分散注意力，浪费宝贵的时间。 不要试图*激励*工程师——这种特质最好是*招聘*而来——而是专注于招聘那些具有内在驱动力、毅力和求知欲的人。避免通过长时间工作或过度签到来制造人为的激励，这可能会赶走顶尖人才。 同样，**推迟招聘工程经理。** 过早的管理会增加负担，而产品仍在定义阶段时并不能带来益处。一位技术创始人可以有效地管理最多15人的团队，并培养早期重要的文化。 最后，**避免“创新”的管理方法。** 坚持简单、成熟的方法——管理的“节点与Postgres”，并优先考虑速度和透明度。有用的早期实践包括异步更新、有限的Slack使用、自然的1:1会议以及开放的公司信息访问。专注于解决客户问题，而不是重新发明管理。
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Instagram人工智能网红用性丑闻诽谤名人
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Instagram AI Influencers Are Defaming Celebrities with Sex Scandals
16 小时前
人工智能网红正在利用Instagram发布欺骗性内容，创建和分享伪造的图像，描绘与勒布朗·詹姆斯、道恩“巨石”·强森，甚至委内瑞拉总统等名人发生性行为的场景。这些帖子通常采用“前后对比”的形式，尽管违反了Instagram关于未披露人工智能生成和未经同意使用肖像的政策，但仍然获得了数百万的浏览量。
这种策略旨在将流量引导至Fanvue等平台——OnlyFans的竞争对手——在这些平台上，这些人工智能账号出售裸体图像和视频，*仅*在这些外部网站上明确标记内容为“人工智能生成”。尽管Meta已经删除了一些被标记的Reels，但这种做法仍然存在，表明该平台难以控制人工智能生成的剥削行为。
这种趋势代表了一种利用人工智能色情牟利的日益增长的商业模式，并且之前还包括创建带有残疾的人工智能网红。勒布朗·詹姆斯等名人已经开始采取法律行动，但创建和传播这种内容的容易性构成了重大挑战。
## 独自生活的成本日益增加 越来越多的加拿大人和美国人发现住房越来越难负担，引发了关于替代居住安排的讨论。虽然传统的目標仍然是拥有住房，但房价上涨和工资停滞不前意味着即使是租房也变得不可持续——许多人花费在住房上的比例远超过建议的收入的30%。这并非一个新问题；可负担性标准起源于战后时代，优先考虑工作、休息和生活之间的平衡，但逐渐发生了变化。 经济压力对于单身人士来说尤其严重，他们承担着住房的全部费用，却无法分享收入。这促使一些人探索集体生活，共同出资购买房产——例如多伦多的一群人，他们为一栋价值130万加元的房子获得了一份共同所有权抵押贷款。 除了经济实用性之外，这些安排还提供了一种解决社会隔离的方案，提供现成的社区和陪伴。虽然并非适合所有人，但独立生活日益困难正促使人们重新评估传统的住房模式，并寻找创新、协作的解决方案。
## 单身人士的住房困境
一篇最近在Hacker News上被重点讨论的文章指出，单身人士越来越难以负担住房。虽然高房价被承认，但将解决方案集中在诸如租金管制等措施上被认为方向错误。核心问题是**住房供应不足**，源于限制性的建筑法规。
评论员指出，历史上，多代同堂和合租更常见且更经济实惠。然而，现代的期望——包括对更大居住空间和独立性的需求——推高了成本。房屋面积的增加，受到经济因素和不断变化的偏好（如家庭办公室）的驱动，加剧了这个问题。
多个帖子讨论了双收入家庭的财务优势，并指出单身收入者面临更大的挑战。一些人建议探索合作住房或接受室友作为潜在的解决方案，而另一些人则强调恢复更经济实惠的选择，如单间公寓（SRO）。最终，讨论的重点是如何说社会向更多单人户转变，加上有限的住房选择，正在造成严重的负担能力危机。