微软据报道已降低了部分人工智能产品的销售增长目标，原因是销售团队在上一财年未能达成目标——这是该公司罕见的举措。这一消息导致微软股价下跌近3%，今年其表现逊于人工智能竞争对手Alphabet。 此次调整加剧了人们对人工智能实际应用和当前投资热潮是否为泡沫的担忧，尤其是在研究表明人工智能项目在初步测试之外的成功率较低的情况下。 一项案例研究指出，凯雷集团因数据集成问题而减少了对微软Copilot Studio的支出。 尽管面临这些挑战，微软的Azure云部门仍在增长（上一季度增长40%），该公司仍然是人工智能领域的领导者，市值已达到4万亿美元。 然而，预计巨额资本支出——仅上个季度就近350亿美元——将持续，因为微软正在解决预计将持续到2026年的人工智能容量限制。
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## 微软AI增长目标下调 - 摘要
最新报告显示，微软正在降低其AI软件的增长目标，引发了关于当前AI投资策略可行性的讨论。许多评论员认为，围绕AI的炒作与其目前的盈利能力不符，暗示了一种“先炒作后抛售”的模式，投资者优先考虑短期收益而非可持续的商业模式。
担忧集中在微软将AI强行整合到Office等产品中，一些人认为这种整合具有侵入性且缺乏真正的价值。虽然Copilot等编码工具显示出一些收入，但更广泛的采用面临障碍——包括确定性问题、企业系统内复杂的整合挑战以及严格的平台限制。
许多用户强调微软历史上发布令人失望产品的模式，质疑AI是否代表着真正的创新，还是仅仅是“为了改变而改变”。 还有人指出本地AI模型的潜力以及对更专注开发的需要，而不是广泛的、依赖平台的解决方案。 此外，人们对有限的消费者AI配额以及Copilot默认设置下的数据隐私问题感到沮丧。
Anthropic，Claude聊天机器人的开发者，据报道正在为最早于2026年的潜在IPO做准备，可能领先竞争对手OpenAI上市。该公司已聘请Wilson Sonsini Goodrich & Rosati开始准备工作，但讨论仍处于初步阶段。 此举与一轮新的私募融资同时进行，可能使Anthropic的估值超过3000亿美元，并获得微软和英伟达的大量投资。Anthropic预计收入将大幅增长，预计明年达到260亿美元——是目前数字的三倍，这得益于不断扩大的客户群。 该公司已经开始实施内部变革，包括聘请新的首席财务官，以满足公开市场的标准。虽然OpenAI也在考虑未来的上市，但预计短期内不会进行。两家公司都面临着在对人工智能开发和基础设施进行大量投资（包括500亿美元的数据中心扩张）的情况下，证明盈利能力的挑战。
## 美国医疗融资：一个5万亿美元的生态系统 这项分析可视化了美国医疗系统4.9万亿美元的资金流向，揭示了一个复杂且可能混乱的结构，与其他富裕国家不同。该体系通过逐步建立诸如医疗保险（Medicare）、医疗补助（Medicaid）和雇主赞助保险等项目而形成，反映了对医疗核心原则的基本分歧——它是一种权利、一种商品还是一种应得的福利？ 该图表强调了美国人*已经*通过税收、工资扣款和保费集体为医疗融资，但效率低下。大量资金流向老年护理（包括医疗保险和疗养院，超过1.2万亿美元），而公共卫生或儿童健康的资金相对较少。 美国体系的复杂性——拥有高额的管理成本（8%）——与英国单一支付的国民医疗服务体系（NHS）或德国的监管竞争模式形成鲜明对比。与这些体系不同，美国缺乏清晰的统一理念，导致了一个支离破碎的体系，成本高昂、获取途径不平等，并且仍有2700万人没有保险。 最终，该图表的目的不是为了确定“正确”或“错误”的选择，而是为了理解*已经*做出的选择，并揭示美国人对集体医疗责任的矛盾态度。它是一个视觉呈现，展现了3.3亿人生活在一个反映我们社会分歧的体系之中。
最近的 Hacker News 讨论集中在一个详细的美国 5 万亿美元医疗系统地图上（链接：[https://healthisotherpeople.substack.com](https://healthisotherpeople.substack.com)）。用户们争论着大部分资金的实际去向——患者护理与管理成本和股东利润，尤其是在大型“医院”和“医生”类别中。
评论者强调了美国医疗体系碎片化、历史演进的特点，并将其与设计好的体系进行对比。大家对正在进行中的改革努力表示乐观，并以马里兰州独特的医院资助模式为例，认为其他州可以借鉴。
一个关键点是，真正的医疗改善需要关注预防性健康，这可能会扰乱华尔街的金融利益。一位用户简洁地将该系统概括为“就业计划”，暗示了其复杂性和经济影响。讨论强调了州一级实验和有限的联邦监管的必要性。
给定场景的多视图图像，我们的目标是构建可用于在任意表面上平铺并在我们的新型GSWT渲染器中实时渲染的 Gaussian Splatting Wang Tiles (GSWT)。整个流程的概述如下。我们首先在多个LOD（细节层次）下重建3DGS示例。对于每个级别，我们通过采样边缘和中心补丁并应用语义感知图割算法来生成一组Wang Tiles。在渲染之前，我们对每个tile进行预排序，以实现高效的无排序splatting，并在运行时执行动态平铺，从而实现高效的基于GSWT的地形合成和渲染。(a) 给定输入图像，我们使用不同的细节层次（LOD）多次构建示例。(b) 我们构建tile集并在渲染前对其进行预处理。(c) 工作线程在运行时对表面进行平铺，而主线程渲染每一帧。
## 高斯溅射 Wang 瓦片：摘要
一个名为“高斯溅射 Wang 瓦片”（GSWT）的新项目，探索了一种使用高斯溅射生成 3D 纹理环境的方法。其核心思想是使用单个高斯溅射“瓦片”，并通过策略性的切割/重叠副本来创建具有明确邻居约束的不同瓦片——灵感来自 Wang 瓦片。这使得创建可重复的 3D 片段成为可能，适用于诸如田野或洞穴等环境。
讨论强调了将 GSWT 与波函数坍缩算法结合用于程序化生成的潜力。虽然浏览器中的演示令人印象深刻，但性能在不同机器之间差异很大（M1 Pro 上为 2fps，M4 上更好）。
用户对游戏开发和电影环境的可能性感到兴奋，特别是解决了高斯溅射内容创作的挑战。想法从程序化生成到动画化摇曳的草地等元素，尽管目前的实现大多是静态的。进一步的开发可能涉及对溅射数据的语义理解，以实现更复杂的动画。
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C++ 编译器优化：一次实践之旅 (acm.org)
32 分，由 fanf2 发表于 12 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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## 国会股票表现：摘要
近期NBER的一项研究显示，美国国会议员在升任国会领导职位后，股票投资回报率比同僚高出显著的每年47%，*在*获得这些领导职位之后。在担任领导职位之前，他们的表现与其他国会议员相当。
讨论的重点在于这是否表明存在非法内幕交易，或者仅仅是基于未来政策影响力的明智投资。许多评论员认为后者更可能，强调通过委员会参与进行知情交易的机会，以及证明非法活动的难度。
提出的解决方案包括更严格地执行现有的内幕交易法，提高国会议员的薪资，甚至完全禁止国会议员持有股票，或将投资限制于广泛的市场基金。人们对执行的实用性和潜在漏洞表示担忧。一些人建议进行系统性变革，例如竞选资金改革，甚至用抽签（随机选择）取代传统的选举，以减少腐败。最终，这场讨论凸显了对政治家财务动机的深刻不信任，以及对更道德和更具代表性的政府的渴望。
ScriptPlan是一个高精度、分钟级项目调度引擎，专为强大的资源分配和依赖管理而设计。它使用熟悉的TaskJuggler (.tjp) 文件格式，方便现有用户采用。该引擎以JSON或CSV格式将报告输出到标准输出，支持Unix风格的管道，可与`jq`和`csvkit`等工具无缝集成。
主要特性包括精确的时间物理（处理时区、闰年和夏令时）、复杂的资源约束管理（每日/每周限制、层级结构）以及先进的调度模式，如ASAP和ALAP，并具有优先级抢占功能。ScriptPlan擅长处理具有原子任务、间隙约束和零缓冲同步的复杂工作流程。
在内部，它采用整数运算以避免浮点数漂移，确保即使对于复杂的计划也能保持精度——通过成功调度跨越闰年边界的500个具有质数持续时间的任务来证明。它构建可靠，提供安全的并发执行和SHA256报告ID用于内容验证。ScriptPlan是开源的（Apache 2.0），并且是Highway Workflow Engine的一部分。
一个名为“任务关键型高级调度”（github.com/rodmena-limited）的新项目正在Hacker News上引发批评。它似乎是开源项目TaskJuggler从Ruby到Python的快速移植，主要通过LLM辅助编码在一个周末完成。
然而，评论员指控该项目可能违反GPL许可协议，原因是移植代码的重新授权。 担忧还集中在该项目声称的“机场级”和“任务关键型”认证，但未提供任何支持证据或认证机构。
用户发现该项目的文档含糊不清，质疑其实用性，而另一些人则强调了GPL在防止人工智能公司利用开源代码方面的无效性。 该项目的背后公司Rodmena Limited最近成立，这进一步加剧了人们对其声明和做法的怀疑。
《强殖舰队2》经过大规模优化，文件大小减少了85%——从154GB降至仅23GB，这得益于与Nixxes Software的合作。 这一显著减少是通过移除重复的游戏数据实现的，最初是为了改善老式机械硬盘（HDD）的加载时间。
开发者发现他们最初对HDD加载时间的预估不准确，这一更改只会为仍然使用HDD的11%玩家增加几秒钟的加载时间。重要的是，在《强殖舰队2》中，大部分加载时间实际上是由关卡生成造成的，而非资源加载。
PC玩家可以通过Steam的beta更新访问更小的“精简”版本，所有进度和购买将保留。 这一举措树立了一个积极的先例，鼓励其他开发者优先考虑PC游戏的存储空间优化。
## 《强殖舰泊2》安装包体积大幅缩减
《强殖舰泊2》的开发者已将游戏安装包体积从154GB大幅削减至仅23GB。 这一减少源于移除了为可能改善旧硬盘驱动器（HDD）的加载时间而冗余包含的游戏资源。
Hacker News上的讨论表明，开发者意识到这些重复文件并没有提供明显的优势，尤其是在固态硬盘（SSD）普及的情况下。 一位评论员指出，更新至较小体积的文件比游戏去重后的原始大小还要大。
许多用户对23GB现在被认为是“精简”的现代高分辨率游戏感到惊讶，凸显了AAA级游戏不断增长的体积。 其他人则回忆起过去的游戏所需的存储空间远小于现在。 此次优化受到了欢迎，特别是对于存储容量有限的玩家而言。
印度已经撤销了此前要求智能手机制造商在所有新设备上预装政府运营的“Sanchar Saathi”网络安全应用程序的命令。最初的指令要求该应用程序不可卸载，引发了网络安全专家对隐私和监控的担忧，并遭到了苹果和三星等主要公司的抵制。 政府将此举解释为验证手机真伪和打击欺诈的一种手段——该应用程序的下载量和欺诈报告近期激增——但批评人士认为这侵犯了用户隐私。尽管通讯部长声称该应用程序不构成监控风险，但由此引发的强烈反对最终导致该命令被撤销。 政府以该应用程序的“日益普及”为撤销原因，但数字倡导团体仍持谨慎乐观态度，正在等待该决定的完整法律细节。
印度已取消了一项要求在智能手机上预装政府运营的网络安全应用程序的命令，此前引发了公众强烈抗议，主要是在推特上。虽然该应用程序旨在解决网络安全问题——可能类似于现有的GSMA注册表——但人们对其真实目的表示担忧。
Hacker News上的评论员认为，该举措源于官僚机构对技术的误解，并受到数据挖掘利益的影响。担忧集中在可能滥用收集的数据进行政治操纵（选举趋势、针对对手）、社会工程学，甚至对特定人口群体进行歧视性做法。
普遍预计，类似的强制安装应用程序的尝试将会再次出现，可能会效仿英国、欧盟和澳大利亚等地区正在实施的法规。目前的逆转被视为一次暂时的胜利。
## 2013年的Rust：回顾 最近研究了最初的2013年Rust教程（版本0.5/0.6），发现它与今天的Rust语言大不相同。安装是手动进行的，依赖于tar包、Python 2.6，甚至Windows上的MinGW——与如今`rustup`的便捷性形成了鲜明对比。 “Hello, world!”程序展示了一个更简单的模块系统，其中核心模块全局可见，并且缺少`alloc` crate，这意味着向量位于`core`中。 早期的Rust缺乏有用的编译器错误，并且`fmt!`用于字符串格式化时不够直观。所有权和借用，现代Rust的基石，尚未完全发展，重点主要在于语法。引用 (`&T`, `@T`, `~T`) 复杂，管理有效性和所有权，而不是像现在这样防止别名。这些引用以及独特的生命周期系统，创造了一个具有挑战性的借用模型。 值得注意的是，Rust尝试过“push迭代器”甚至带有消息传递的绿色线程。由于Cargo的缺失，crate元数据存储在`.rc`文件中。虽然核心宏系统仍然出奇地相似，但整体体验要复杂得多。Rust的演变，特别是借用的简化和Cargo的引入，显著提高了其可用性，并为它目前的成功铺平了道路。
## Rust：从2012年至今 - Hacker News 讨论总结
一个由一篇2012年关于Rust的观察引发的Hacker News帖子，反思了该语言的演变。最初的讨论集中在早期接触Rust的经历上，Mozilla员工Steve Klabnik回忆说那是他第一次见到该语言的时刻。用户们争论设计选择，例如从Erlang风格的绿色线程转向零成本抽象。
对话涉及了Rust的异步特性持续存在的挑战，一些人认为它们冗长且未完成，与Go或Elixir中的解决方案相比。另一些人强调了自2015年Rust 1.0发布以来的稳定性改进，指出那个时代的的代码通常今天仍然可以编译，解决了对长期可维护性的担忧。
尽管Rust目前已被广泛采用于大型科技公司和关键基础设施，但仍有一些人批评Rust的语法，认为它“丑陋”且过于复杂。然而，许多人认为Rust目前是最接近“完美”的语言，即使承认仍有改进的空间。该帖子展示了一个积极参与讨论Rust的过去、现在和未来的社区。