作者在人工智能及其底层数学方面拥有丰富经验，对最近在培养和训练人造神经元方面的进展深感不安。具体而言，一个实验室培养的神经网络成功运行《DOOM》游戏，引发了一种令人不安的认识。
虽然大型语言模型被认为仅仅是预测下一个词元，缺乏意识，但这个生物系统模糊了界限。作者质疑，创造一个“生物计算机”并使其置于持续的、模拟的暴力环境中是否构成伦理对待，特别是考虑到该系统*解读*视觉数据，可能“看到”游戏画面。
尽管规模相对较小（20万个神经元——超过一些动物的神经元数量），但这种潜在的强大且节能的生物计算技术，为持续发展创造了强大的商业动机。作者最后表达了一种不适感，强调了围绕这项可能具有突破性——且伦理上存在争议——技术的公众讨论不足。
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这个轶事说明了微软和IBM在OS/2合作期间的文化差异。 一次小小的分歧——是否在对话框中使用“Tab”键进行导航——演变成了一场多层管理层的争端。 IBM坚持通过层层官僚主义来升级问题，最终寻求副总裁级别的确认来支持他们偏好的方法。 微软则相反，授权工程师独立做出决策。 当IBM要求获得同等管理层批准时，一位微软员工以“比尔·盖茨的母亲对TAB键不感兴趣”作为回应，有效地结束了争论。 这个故事突显了微软敏捷、自下而上的决策方式与IBM僵化、自上而下的结构，展示了工作风格上的根本冲突，这可能导致了合作关系的挑战。 这是一个幽默的提醒，有时即使是最小的细节也能揭示更大的组织分歧。
## Vision 与 API Agent：成本比较 一项基准测试比较了使用 AI agent 通过两种方法操作内部管理面板的成本：“视觉”（像用户一样解释截图）和“API”（直接调用应用程序函数）。目标是量化通常假定的视觉 agent 的成本，因为为内部工具构建专用 API 成本高昂。 测试涉及一项常见任务——查找客户、管理订单和接受评论。API agent 完成任务使用了 8 次调用，始终使用约 12k tokens。即使使用详细的分步提示，视觉 agent 也需要更多——53 步，550k+ tokens，并且时间变化很大（17 分钟 ± 5 分钟）。 关键区别是什么？视觉 agent *读取像素*，需要多次交互才能导航和提取数据，而 API agent 直接接收结构化数据。这项研究强调，即使更好的视觉模型可以提高准确性，它们也无法降低“观察”每个屏幕的基本成本。 重要的是，像 Reflex 这样的工具现在可以从现有应用程序自动生成 API，从而大大降低 API 开发成本。这改变了经济方程式，使 API agent 成为更高效的选择，尤其是在您控制代码库的内部工具中。视觉 agent 仍然对*没有* API 的应用程序很有价值，但对于自建工具，成本效益分析现在更倾向于直接的 API 方法。
自2026年5月8日起，Instagram将移除端到端加密的直接消息功能，允许Meta有可能访问用户对话内容。该功能自2023年起为可选功能，确保消息仅由发送者和接收者可读，从而保护它们免受外部访问，包括Meta。
Instagram以用户采用率低为理由解释此变化，表明很少用户使用该加密功能。受影响的用户将收到应用内说明，以便在截止日期前下载重要的媒体和消息，但未下载内容的命运尚不明确。
此决定逆转了Instagram在2019年推广更强加密的立场，并引发了隐私担忧。虽然Meta面临来自执法部门关于加密的压力，但此变化也为数据使用打开了可能性，例如定向广告和人工智能训练。端到端加密仍然在WhatsApp上可用，并且作为Facebook Messenger群聊的自选功能。
## 这真的是极光吗？快速指南
很多人询问他们的照片是否捕捉到了北极光。以下是如何判断！首先，**查看英国极光预警等级**——绿色/黄色表示可见性较低，而琥珀色/红色则表示可能性较高，尤其是在北方地区。
至关重要的是，**需要是黑暗的**，并且你**应该能够看到星星**。云层会遮蔽极光。注意**光污染**——来自街灯或运动场的光芒会模仿极光颜色。
真正的极光通常是**动态的**，在天空中移动和奔腾（尽管从英国看，通常是地平线上的光芒）。常见的颜色是**绿色和红色/紫色**，而橙色/黄色通常表示光污染。最后，极光会出现在**北方**——任何其他方向都排除可能性。
不确定？在英国极光预警的Facebook页面上分享你的照片！经验丰富的爱好者和团队会很乐意提供帮助，你还可以将你的图像与他们在Flickr图库中验证的极光照片进行比较。
## 推测解码：更快的LLM推理 标准的LLM推理速度受限于数据在内存和处理单元之间移动的瓶颈。**推测解码**通过将*生成*与*验证*分离来解决这个问题。它利用一个快速、轻量级的“草稿者”模型（如MTP）同时预测多个token，而更强大的“目标”模型（例如Gemma 4）并行验证它们。 这使得系统能够在传统上生成一个token的时间内，潜在地输出多个token *以及* 来自目标模型的token。 这项技术可以显著提高聊天机器人和智能体等应用的响应速度，能够在消费级硬件上运行更大的模型，并提高设备端性能，通过减少处理时间和节省电池寿命——所有这些都**不会牺牲主要目标模型的准确性或推理能力**。本质上，它解锁了跨各种平台（从边缘设备到工作站）更快的AI。
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## 英国新车市场 – 2026年4月总结
英国新车市场在4月份强劲反弹，增长24.0%至149,247辆注册量，从去年因车辆税收变化导致的小幅下降中恢复。这是自2019年以来最好的4月。车队销售引领增长（增长26.8%），其次是私人零售（增长20.2%）。
值得注意的是，第二百万辆电动汽车已注册，电池电动汽车（BEV）的市场份额达到26.2%——尽管4月通常是传统淡季。总体而言，电动汽车（BEV、PHEV、HEV）占所有注册汽车的50%以上（53.2%）。
然而，2026年的市场前景已进行修订。虽然总注册量现在预计将达到209.3万辆（高于之前的预测），但零排放汽车（ZEV）的预期份额已降低至26.8%，原因是第一季度需求低于预期。这未能达到强制目标，促使人们呼吁审查向电动汽车的过渡，以避免阻碍消费者选择和行业竞争力。
↑↓ 导航 ↵ 打开 esc 关闭 ⌘K 调色板 № 01 · 第2026版 — 平台 · — 分类 从托管 PaaS 和 CaaS 到沙箱、Jamstack 边缘、ADN 运行时、自托管控制平面和云 IDE — 来自 awesome-paas 列表的每个平台，组织成一个可导航的景观。平台 — 列出 分类 — 区分 许可证 MIT 开源 贡献者 42 位贡献者 索引 缺少一个？欢迎 PR — 列表位于根目录的纯文本 README.md 中。贡献 → 没有匹配的平台。一个不断发展的景观。在 MIT 许可下策划。灵感来自 awesome-go。徽标通过 favicon — 感谢每个平台的品牌。awesome-paas · © 2026 最后渲染 —
## GitHub 事件更新 – 及时了解 GitHub 通过电子邮件和/或短信提供影响其服务的事件更新。您可以订阅接收事件更新通知，并且在 GitHub *创建* 或 *解决* 事件时，可以特别选择通过短信接收通知。 短信更新适用于非常广泛的国家/地区列表 – 基本上全球范围内，并提供国家代码以便于选择。要接收短信提醒，您需要使用一次性密码 (OTP) 验证您的手机号码。 如果您愿意，您可以选择仅通过电子邮件接收更新，只需点击“订阅”即可，无需短信验证。这是一种及时了解 GitHub 服务状态和任何正在进行的问题的有用方法。
## GitHub 稳定性问题与替代方案
近期，美国东部地区 GitHub Actions 队列时间增加一事，引发了 Hacker News 上关于 GitHub 可靠性的讨论。尽管 GitHub 认为这并非完全中断，但用户表达了沮丧，并指出该平台对性能下降情况保持透明——这与其他一些竞争对手形成对比。
对话很快转向了为什么尽管人们对稳定性存在担忧，并且“氛围编码”（AI 辅助开发）兴起，但仍然没有出现可行的 GitHub 替代方案。提到了几个选项——GitLab、Bitbucket、Codeberg、Forgejo 和 SourceHut——但网络效应和 GitHub 广泛的功能集让用户难以离开。
许多人认为微软的资源应该能够提供更好的稳定性，一些人推测 AI 使用量的增加正在给系统带来压力。另一些人则指出了潜在的解决方案，例如提高 GitHub Actions 的价格。最终，用户仍然使用 GitHub 是因为现有的集成、合作者的位置以及惯性，尽管他们正在探索诸如自托管 Forgejo 实例之类的替代方案。对 GitHub 的正常运行时间（有消息来源报告为 84.88%）的担忧正在增加，一些人预测该平台未来将面临衰退。