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19 小时前
## SSD 性能与 `fsync` 延迟：总结 本分析研究了使用 `O_DIRECT` 文件访问时，频繁 `fsync` 调用（每次写入后）对性能的影响，重点关注 InnoDB 的 `innodb_flush_method` 选项。核心发现：**SSD 上的写入速度很快，但 `fsync` 操作可能显著较慢**，尤其是在缺乏掉电保护 (PLP) 的消费级驱动器上。 该研究比较了不同 SSD（Crucial T500、Samsung 990 Pro、Intel D7-P5520、Solidigm PM-9a3）和存储配置（本地 NVMe、Google Hyperdisk）的服务器性能。结果表明，消费级 SSD 的 `fsync` 延迟远高于具有 PLP 的企业级 SSD。`fdatasync` 通常比 `fsync` 具有更低的延迟，但仍然会影响性能。 使用 `O_DIRECT_NO_FSYNC` 可以减少 `fsync` 频率，从而提高性能，但需要仔细考虑。虽然旧的实现存在可靠性问题，但现代文件系统会处理必要的元数据同步。 **关键要点：** * **环境很重要：** 性能因 SSD 类型和系统配置而异。 * **PLP 有益：** *没有* PLP 的 SSD 会受到较慢的 `fsync` 时间的影响。 * **测试您的设置：** 在部署性能关键型应用程序之前，请了解 `fsync` 和 `fdatasync` 延迟。
这次黑客新闻的讨论集中在向NVMe SSD写入数据时，`fsync`或刷新命令的必要性，特别是关于断电保护（PLP）。
核心争论在于，对于具有PLP的现代企业级SSD，刷新是否多余，因为NVMe规范指出，如果存在非易失性写缓存，刷新命令将不起作用。然而，评论员指出，在不使用直接IO的情况下，或者当代码可能在*没有*PLP的消费级SSD上运行时（例如开发者的机器），刷新仍然很有价值。
一个主要担忧是，通过IOCTL检测真正非易失性缓存的可靠性——一些具有PLP的驱动器仍然报告易失性缓存。该讨论链接到一篇关于高性能数据库和`io_uring`的相关文章，强调了优化数据持久性的更广泛背景。最终，共识倾向于为了健壮性而包含刷新命令，并接受企业级驱动器上微小的性能损失。
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从2006年到2014年DRAM行业的“鸡游戏” [pdf] (snu.ac.kr)
14点 由 walterbell 5小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1评论
ironbound 3小时前 [–]
日本的内存条曾经是挑战者
https://www.youtube.com/watch?v=ZOKBUI3p_cs 回复
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1962年，地质学家米歇尔·西弗尔进行了一项开创性的实验，他在法国阿尔卑斯山的一个洞穴中独自生活了63天，完全与外界的时间信号隔绝。 这并非一项地质研究，而是首次研究人类对缺乏时间信息时的反应。 西弗尔的隔离表明，人体拥有自己的内部时钟，开创了计时生物学领域。 他的工作在太空竞赛期间变得尤为重要，为研究长时间太空旅行的影响提供了信息。 如今70多岁高龄，西弗尔仍然秉持着推动他最初实验的冒险精神，生活在一系列来自他非凡人生的纪念品中，并受到太空探索早期时光的启发。 他独特的这项研究从根本上改变了我们对人类生物节律的理解。
一个黑客新闻的讨论围绕着米歇尔·西弗雷的自我实验，他在没有光线的洞穴中生活，详情见《新科学家》的一篇文章。核心争论在于，极端的隔离*导致*了心理影响，还是说进行这类实验的人已经具有了这种倾向。
评论者承认从单一案例中得出结论的困难，但认为无论是否存在既定的精神状态，这种经历很可能*确实*产生了一些影响。有人分享了一个悲惨的轶事，关于维罗妮克·勒古恩，一位参加过类似实验的女性洞穴探险家，后来因巴比妥药物过量而去世，引发了对长期隔离影响的担忧。
尽管存在潜在的缺点，但也有人指出诸如隔离舱之类的练习所产生的积极结果，表明人类*可以*适应感官剥夺，但长期影响仍不清楚。
展示HN：我在浏览器中可视化了整个花旗单车历史。
Show HN: I visualized the entire history of Citi Bike in the browser
22 小时前
搜索⌘K播放空间随机关于A周三，1月1日，2025上午9:41:00--游乐设施--帧率南北东西--游乐设施--帧率-3小时-2小时-1小时现在没有数据命令面板搜索要运行的命令...
## 纽约市自行车出行历史可视化
开发者 freemanjiang 创建了 **bikemap.nyc**，这是一个基于浏览器的可视化项目，展示了迄今为止所有 2.91 亿次的 Citi Bike 出行记录。地图上的每个箭头代表一次单独的行程，用户甚至可以使用收据上的时间戳和站点信息搜索自己的行程。
该项目完全开源，并且令人印象深刻地*没有*后端。数据存储在 Cloudflare CDN 中，并使用 DuckDB WASM 进行查询，站点之间的最短路径通过 OSRM 生成。
讨论重点包括数据的局限性（仅知道起始/结束站点，路线是估计值）、与其他城市类似数据可用的情况比较，以及使用 Mapbox 进行渲染的潜在成本。该项目利用纽约市法律规定的公开数据，Lyft 提供匿名行程信息。用户称赞该可视化既“酷”又“有魅力”，展示了一种独特而引人入胜的方式来探索纽约市自行车共享计划的历史。
[bikemap.nyc](https://bikemap.nyc)
[GitHub Repo](https://github.com/freeman-jiang/bikemap.nyc)
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## Rubik's Cube Passkeys：一种新型身份验证系统
一位开发者，acorn221，最近分享了他的第一篇论文，详细介绍了“CubeAuthn”，这是一种使用魔方作为物理密钥进行数字身份验证的系统。该项目基于魔方独特的配置（4300京可能性之一）生成兼容FIDO2的凭证，将魔方的状态转化为加密种子。然后，一个浏览器扩展程序使用这个种子在支持WebAuthn的网站上验证用户身份。
尽管该项目被呈现为一种“新奇事物”并承认其安全性有限（65位），但在Hacker News上引发了讨论。人们对易用性提出了担忧——记住魔方的状态或达到它的算法——以及如果有人解开魔方时的漏洞。其他人指出，存在更安全的选择，例如DiceKeys。
作者澄清，该系统目前使用蓝牙魔方，但可以调整为使用网络摄像头进行魔方状态检测。由于IEEE的版权限制，该项目的完整论文目前无法在项目的GitHub仓库中获得。尽管存在安全限制，评论员们仍然称赞该项目是对密码学的一种有趣的探索，并且是一个很好的“我想知道我是否能”研究的例子。
2026 Predictions Scorecard
22 小时前
## 2026年预测评估：批判性分析
最近的Hacker News讨论集中在罗德尼·布鲁克斯的2026年预测及其准确性上，引发了关于如何评估预测的争论。 许多评论员认为布鲁克斯在进行“钻空子”式的论证，狭隘地定义术语以支持他的预测——例如，尽管脱离干预率很高，但他因为偶尔的人工干预而否定了当前的自动驾驶汽车。
讨论强调了预测技术进步的难度，一些人建议预测市场提供一种更客观的方法。 对于特斯拉在自动驾驶技术方面的进展存在分歧，一些人否定了特斯拉，而另一些人则承认了特斯拉最近的进展。 量子计算的预测也受到质疑，对分解数字的大小进行了修正。
除了准确性之外，评论员强调*预测过程*本身是有价值的，它能提供见解并促使自我修正。 讨论还涉及飞行汽车，对即将准备好的说法表示怀疑。 最终，该帖子揭示了评估预测的主观性以及考虑细微差别和不确定性的重要性。
## AI排行榜的缺陷基础：LMArena LMArena 是一个流行的在线大型语言模型 (LLM) 评估排行榜，尽管它在人工智能社区内具有影响力，但存在严重缺陷。研究人员和公司依赖它，但该系统优先考虑表面特性——冗长、格式和“感觉”（如表情符号）——而非事实准确性。 用户快速浏览回复并根据呈现方式投票，而不是正确性，这为模型创造了一种扭曲的激励机制，使其*看起来*胜任，而不是*真正*胜任。分析显示，超过一半的 LMArena 投票与事实答案不符，奖励幻觉和自信但错误的信息。 该系统的开放、志愿者基础缺乏质量控制，并且很容易被操纵，正如那些专门设计用于最大化参与度而不是提供准确回复的模型所证明的那样。虽然 LMArena 的创建者试图纠正低质量数据，但根本问题仍然存在。 依赖这种有缺陷的指标存在风险，可能会开发出针对表面吸引力进行优化的 LLM，从而阻碍了朝着真正真实、可靠和安全的 AI 发展。行业面临一个关键选择：优先考虑排行榜排名，还是坚持准确性和实用性的原则，认识到持久的价值最终在于质量，而不是炒作。
## LMArena 与 AI 评估的问题
最近 Hacker News 上出现了一场关于 LMArena 平台有效性的讨论，该平台使用众包的人工反馈来评估 AI 模型。核心观点是，**普通互联网用户已经无法提供*高质量*的信号来改进 AI**，原因在于缺乏努力、无法辨别细微差别或知识不足。
许多评论员指出，激励机制很重要——付费用户可能会为了获得报酬而钻系统漏洞，而不是进行真实的评估。另一些人强调了人类偏见的固有性以及准确评估评估者质量的难度。一些人建议采用替代方法，例如仅由专家进行评估或利用 AI 驱动的编码代理进行可验证的测试。
一个主要担忧是，模型正在被优化为*说服*，而不是提供准确的答案，并且 LMArena 的开放、无偿系统很容易被利用。尽管存在这些批评，一些人认为前沿实验室*已经*意识到这些问题，并正在积极努力解决它们。这场辩论凸显了在日益复杂的 AI 时代依赖人类判断的挑战。
笔记本律师
Notebook Lawyer
22 小时前
USV 合作伙伴 Fred Wilson 详细介绍了一项实验，旨在大幅降低初创公司投资中的法律尽职调查成本。传统上，双方都需要承担大量的法律费用——通常每笔交易超过 5 万美元——用于文件审查和确保与条款表的对齐。 Wilson 利用 Google 的 NotebookLM，一种人工智能工具，来简化流程。他创建了两个“笔记本”：一个包含 USV 过去的投资完成文件，另一个填充了初创公司的资料库材料。 Wilson 没有让律师仔细审查文件，而是使用 NotebookLM 将初创公司的草案完成文件与 USV 的历史先例*和* 双方同意的条款表进行比较，收到一份概述潜在问题的备忘录。同时，他使用第二个笔记本快速提取关于初创公司结构、员工和合同义务的关键信息。 这种人工智能驱动的方法，通过大约 30 分钟的提示完成，旨在显著降低投资过程中的成本并提高效率。
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笔记本律师 (avc.xyz) 10点 由 sethbannon 7小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 3评论
luplex 6小时前 | 下一个 [–]
只要初创公司有律师确保合同不过于离谱，就没问题。如果他们也只是使用人工智能，他们的盲点会与你的盲点重叠，我不会完全信任这个过程。回复
Sprotch 6小时前 | 上一个 | 下一个 [–]
人工智能在从文档中提取相对小众的数据方面有多有效？比如——告诉我这些合同中哪一份包含仲裁条款？回复
joshu 6小时前 | 上一个 [–]
即使在人工智能出现之前：我第二次从USV那里融资时，我的律师和他们的律师已经与另一家公司协商好了文件，所以大家决定重用它。这要便宜得多……回复
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杰克·赫尔伯特推出了“A到Z”（a26z.fun），一款受他童年家庭公路旅行启发的文字游戏，是在他的曾祖母去世后开发的。玩家需要在给定的类别中猜出15个单词——例如美国州或犬种——利用字母线索指示以每个字母开头的单词数量（例如，A¹表示有一个单词以'A'开头）。
Hacker News用户早期的反馈是积极的，将其与《Connections》和《Strands》等游戏进行比较，但也指出了存在一些问题。玩家们最初会忽略字母频率线索，并注意到接受的答案存在不一致之处（例如，爱尔兰被拒绝，东帝汶有重复条目）。网格大小的故障和无用的提示也被报告。
尽管存在这些问题，许多人仍然喜欢这款游戏，一些人甚至承认使用了谷歌来辅助。有趣的是，另一位开发者透露他们也在开发一款公路旅行游戏，并提议与赫尔伯特合作进行测试。