Go 的性能剖析系统（包含 CPU、堆、阻塞、互斥锁和 Goroutine 剖析）依赖于一种共享架构，将运行时行为转换为标准化的 `pprof` 文件。无论何种类型，每个剖析文件最终都会将调用栈记录为指向去重后的位置、函数和字符串表的引用，从而确保极低的内存开销。
虽然输出格式相同，但根据事件类型的不同，采集模式也有所区别：
* **CPU：** 使用异步信号中断线程。由于是在信号处理程序中运行，它采用非阻塞、无锁的环形缓冲区，并由后台 Goroutine 进行清理。
* **堆、阻塞和互斥锁：** 使用“原地”聚合模型。运行时在特定事件（内存分配、阻塞或锁竞争）期间捕获样本，并更新哈希表中长期存在的堆栈计数器。
* **Goroutine：** 以按需快照的方式运行，通过短暂暂停执行，并发统计所有活跃 Goroutine 的状态。
归根结底，Go 的剖析器之所以高效，是因为运行时在受限的上下文（如信号处理程序或内存分配器）中完成了捕获数据的“繁重”工作，并将这些离散的事件合成为程序性能的统一视图。
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近期一场 Hacker News 的讨论凸显了对欧盟数字身份钱包项目的担忧，批评者认为该项目在年龄验证方面依赖谷歌和苹果的专有安全 API。
参与者提出了几点主要反对意见：
* **平台锁定：** 通过强制要求使用特定的移动操作系统认证，欧盟面临排斥其他操作系统（如基于 Linux 的手机、自定义 ROM 或桌面系统）用户并抑制竞争的风险。
* **主权担忧：** 批评者认为，这一举措实际上迫使国家身份认证依赖于美国公司及对情报敏感的基础设施。许多人认为这与欧盟的“数字主权”目标相矛盾。
* **隐私与范围：** 虽然一些人承认政府颁发的验证方式可能比当前的私人“年龄验证”服务更安全，但另一些人担心该系统是威权主义的过度扩张。部分评论者指出，“保护儿童”的说法只是实施广泛数字监控的借口。
* **实施方式：** 一些人争论该限制是否如所声称的那样广泛，部分参与者指出，相关代码库仅为参考实现，而非最终的消费级产品。
总体而言，该讨论反映了人们对欧盟日益关注集中式数字身份和特定平台强制要求的深度怀疑。
作者记述了自己在注册瑞士政府强制推行的数字身份系统 AGOV 时遭遇的困境。尽管尝试了多种浏览器和设备，作者仍无法输入验证码，因为注册表单错误地拦截了“Shift”键——而这正是标准法语（AZERTY）键盘输入数字所必需的。
经过大量的排查，作者发现该 Bug 出在网站的 JavaScript 逻辑中，代码明确禁止了修饰键。讽刺的是，尽管法语是瑞士的官方语言，这一疏忽却将法语用户拒之门外。
这段经历突显了几个系统性失误：
* **界面过度工程化：** 使用了六个独立的输入框和自定义 JavaScript，而非标准的无障碍网页表单，导致了不必要的阻碍。
* **支持服务的“先有鸡还是先有蛋”：** 客服系统被置于需要登录才能访问的页面之后，而登录环节本身却已损坏，导致用户无法上报 Bug。
* **缺乏透明度：** 由于源代码尚未公开，用户被迫依赖封闭的操作系统（Android/iOS），且无法进行自主排查。
作者总结认为，AGOV 将复杂、死板的安全协议置于核心无障碍性和系统韧性之上，在为合法用户设置壁垒的同时，却未能提供必要的支持机制。
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只要让我输入数字 (gendx.dev)
15 分，brandon_bot 发布于 3 小时前 | 隐藏 | 往日 | 收藏 | 1 条评论
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kleiba2 5 分钟前 [–]
读到这篇文章让我感觉自 20 世纪 80 年代以来，我们在软件工程和 UI 设计方面简直毫无长进。
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12 小时前
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Adam Gold 推出了“agent-benchmarks.com”，这是一个旨在帮助工程团队评估其 AI 智能体成熟度的免费工具。该评估基于从数百位工程主管处收集的见解，大约需要五分钟完成。它使用 1 到 5 的量表来衡量智能体的自主水平，范围从基础建议到跨代码、基础设施和外部系统的数小时工作流的全程执行。
Hacker News 社区对此反响不一。虽然该工具旨在为 AI 集成提供标准化的衡量指标，但评论者批评了其品牌命名，认为“软件工厂”并不是非重复性开发工作的合适隐喻。其他人则在讨论中发表了幽默言论，指出让 AI 本身来参加基准测试具有讽刺意味，或者将追求“AI 成熟度”比作羊群争夺位置。
本文探讨了英伟达 B200 GPU 在指令调度方面所面临的挑战，并强调尽管编译器的目标是提高效率，但硬件始终是判定指令正确性的最终仲裁者。 由于英伟达并未发布详细的流水线规范，作者认为仅靠静态分析是不够的。当编译器出现“调度不足”（即在生产者计算结果就绪前就发布了消费者指令）时，GPU 会在不抛出异常的情况下直接使用陈旧数据执行指令。这会导致静默计算错误，而此类错误的调试难度远高于性能相关的流水线停顿。 作者提出了一种通过在 B200 硅片上直接运行微基准测试来建立“硬件风险登记册”的方法。这些测试将故障归纳为两类： * **固定延迟风险：** 如 FFMA 等需要精确周期延迟的 ALU 操作。作者通过递归链识别出正确执行所需的精确周期“下限”。 * **可变延迟风险：** 依赖硬件记分板（scoreboard）的内存操作。通过用无效地址“污染”寄存器，作者将静默数据损坏转化为可确定且易于追踪的 MMU 崩溃。 核心结论是，编译器工程师必须优先进行基于硅片的验证，而非依赖理论模型，以确保生成代码的可靠性与高性能。
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位于纽约、享有盛誉的冷泉港实验室的脑科学家帕萨·米特拉（Partha Mitra）曾以客座教授身份参与设计并帮助建立了印度理工学院马德拉斯分校的人类大脑组织学项目。他表示，此类详尽的大脑图谱可以通过逐个细胞地揭示阿尔茨海默病或自闭症等疾病如何影响大脑，并将其与健康大脑进行对比，从而对神经系统疾病的研究产生“变革性影响”。
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印度科学家绘制出迄今最详尽的人类脑干 3D 图谱 (bbc.com)
19 点 | BaudouinVH 2 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论
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在非英伟达硬件上运行 CUDA 的替代方案 (hpcwire.com)
15 分 | alok-g 33 分钟前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 2 条评论 | 帮助
pjmlp 22 分钟前 [–]
这些“替代方案”大多只关注 CUDA C++，而忽略了 CUDA 真正有趣的地方。早在 2020 年就已经有：https://developer.nvidia.com/blog/cuda-refresher-the-gpu-com...
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msond 5 分钟前 | 父评论 [–]
我们实际上是在针对所有这些内容，而不仅仅是 CUDA C++。
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这篇文章提出了一个有趣的类比：托尔斯泰式的艺术在结构上类似于零知识证明（ZKP）。 列夫·托尔斯泰将艺术定义为一种真诚的人类活动，即艺术家通过外部符号将自己体验到的情感传递给观众，从而有效地将这些情感“感染”给他们。在密码学中，零知识证明允许证明者在不泄露底层秘密的情况下，向验证者证明某项声明的真实性。 作者认为艺术反映了这一过程： 1. **声明**：艺术家声称自己体验到了特定且真诚的情感，并已将其成功呈现。 2. **验证**：观众（验证者）体验到了所传递的情感，从而确认该艺术是真诚的表达。 3. **零知识属性**：虽然艺术让观众确信了艺术家的真诚和情感深度，但它并未泄露触发这些情感的具体生活境遇或“秘密”事件。 作者承认这是一种戏谑且非正式的比较，而非严谨的学术证明，但它强调了艺术和零知识证明都能在无需披露底层隐私数据的情况下，实现真理的深刻传递。
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零知识托尔斯泰艺术 (max-amb.github.io)
7 分，作者：max-amb，1 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论 | 帮助
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Jektex 是一个高性能的 Jekyll 插件，它通过 KaTeX 提供服务器端 LaTeX 渲染功能。该插件在构建过程中渲染公式，消除了对臃肿的客户端 JavaScript 的需求，从而确保更快的页面加载速度并提升了可访问性。
主要特性包括：
* **高效性：** 具备 I/O 高效的缓存系统，可避免冗余渲染。
* **兼容性：** 支持 Kramdown 风格和标准 LaTeX 数学符号，并可在原始 HTML 块中无缝运行。
* **灵活性：** 可通过 `_config.yml` 高度配置，支持自定义宏、缓存位置管理及文件排除。
* **易用性：** 在渲染过程中验证表达式，并针对无效公式提供明确反馈。它会自动跳过代码块，以防止意外干扰。
Jektex 获得 KaTeX.org 认可，可通过 RubyGems 轻松集成到现有的 Jekyll 工作流程中。对于希望在不影响网站性能的前提下展示数学内容的作者来说，它是一个强大且对开发者友好的解决方案。
Jekyll 的 LaTeX 渲染插件 **Jektex** 发布了 0.2.0 版本，带来了显著的性能提升。通过优化插件与 KaTeX 的交互方式，开发者将拥有 5,000 个 LaTeX 表达式的博客构建时间从 92 秒缩短至 7 秒。
此次速度的显著提升得益于渲染方式的改进：从过去为每个表达式单独调用 KaTeX，改为每页进行一次“批量”渲染，从而消除了频繁进行 Ruby 与 KaTeX 通信所带来的开销。除了性能改进，该版本还引入了新的配置选项并修复了多个错误。目前该插件已在 RubyGems 上架。
根据 Emarketer 的数据，OpenAI 的广告业务预计将远低于其内部设定的五年营收预期。尽管 OpenAI 预计今年的广告收入为 25 亿美元，到 2030 年将达到 1000 亿美元，但目前的分析显示，主要聊天机器人（包括 ChatGPT、Microsoft Copilot、Google AI 模式和 Amazon Alexa）的收入可能会比这些目标低 90%。 这些平台今年的总广告收入预计将低于 10 亿美元，到 2030 年仅能达到 54.1 亿美元。这些数据表明，OpenAI 的乐观预测建立在一个不太可能的假设之上，即它能够同时主导聊天机器人市场、颠覆传统搜索广告，并在所有广告形式中实现前所未有的增长。
一份最新报告指出，OpenAI 的广告业务表现严重不佳，有分析师预测其营收可能比 2030 年的目标低 90%。
这则新闻在 Hacker News 上引发了用户间两极分化的讨论。一些评论者批评标题具有误导性，指出 90% 的缺口是指长期的 2030 年预测，而非当前的失败。另一些人则借此机会贬低 OpenAI 的品牌，将其称为“有毒”，并对基于大语言模型的广告模式的可行性表示怀疑。
讨论还转向了更宏大的哲学批判，用户将人工智能驱动的体验描述为一种“拟像”——即一种无穷无尽、肤浅的反馈循环，虽看似有用，实则缺乏真正的人际联结。尽管负面声音不断，仍有参与者为广告模式辩护，认为它依然是现代资本主义不可或缺的支柱。