## RunMat：具有自动GPU加速的快速MATLAB风格计算
RunMat是一个预发布、开源的运行时，旨在利用熟悉的MATLAB语法进行高性能数值计算。它能自动优化和融合操作，智能地将它们路由到CPU或GPU——通常可以匹配或超越手动优化的CUDA性能，即使在各种硬件（NVIDIA、AMD、Apple Silicon、Intel）上也是如此，而无需任何代码重写或设备管理。
主要特性包括MATLAB兼容语言、基于数据大小的自动CPU/GPU选择，以及使用Rust构建的现代运行时，以实现内存安全和跨平台兼容性。分层运行时（Ignition解释器 & Turbine JIT）确保了快速启动和优化的执行。
目前，提供了基本的绘图功能，并计划增加更复杂的可视化功能。RunMat拥有CLI、Jupyter内核支持和软件包系统，用于扩展功能。基准测试表明，在各种工作负载中，RunMat比NumPy和PyTorch具有显著的加速效果。
**欢迎贡献！** 开发者可以贡献代码，领域专家可以添加函数，用户可以提供反馈和错误报告。RunMat采用MIT许可，并要求署名，旨在为科学计算构建一个开放和可访问的未来。
每日HackerNews RSS
## RunMat：自动CPU/GPU路由的快速数学运行时
RunMat是一个新的开源运行时，旨在加速MATLAB风格的代码，在无需CUDA或手动GPU管理的情况下提供显著的性能提升。由Nabeel创建，它自动融合操作并智能地在CPU和GPU之间路由计算，以实现最佳速度。
在Apple M2 Max上的基准测试表明RunMat的速度：在蒙特卡洛模拟和图像处理等任务上，它比NumPy快高达130倍，比PyTorch快高达140倍。其核心思想是专注于优化数学运算，利用MATLAB语法中固有的数学意图捕获。
最初的目标是提高GNU Octave用户的性能，RunMat现在旨在成为最快的数学计算运行时，让科学家和工程师专注于他们的数学，而不是低级优化。该项目欢迎反馈和贡献，特别是识别需要改进和性能瓶颈的领域。
有关融合和路由机制的更多详细信息，请参见项目博客：[https://runmat.org/blog/runmat-accel-intro-blog](https://runmat.org/blog/runmat-accel-intro-blog)。
一个黑客新闻的讨论围绕着Ars Technica最近的一篇文章，详细介绍了资深RPG设计师克里斯·阿维隆的游戏设计理念，他以《辐射2》和《异位面：折磨》而闻名。用户们强调了阿维隆庞大而令人印象深刻的作品列表，包括《猎 Prey》、《星球大战：旧共和国武士II》、《辐射：新维加斯》以及通过Kickstarter众筹的《永恒之柱》和《努美奈拉的折磨》。
对话涉及了他早期游戏的持久品质，许多用户即使几十年后仍在重玩和欣赏《异位面：折磨》等游戏。一位评论员分享了阿维隆设计理念的一个关键要点，即优先考虑玩家体验——承认他们投入的时间和金钱。
该讨论还延伸到其他值得关注的游戏设计师的推荐，如桑迪·彼得森（《克苏鲁的呼唤》、《毁灭战士》）和蒂姆·凯恩（《辐射》的创作者），他们都在网上活跃并提供游戏开发的见解。用户们分享了关于RPG“黄金时代”的轶事，并讨论了游戏开发历史的复杂性，例如《猎 Prey》（2017）的艰难开发过程。
如果您几秒钟内没有被重定向，请点击此处。如果您无法访问 Google 搜索，请点击此处或发送反馈。
## AI 在简单日期计算上遇到困难
一则 Hacker News 帖子指出，AI 模型在回答一个基本问题时表现出令人惊讶的困难：“2026 年是明年吗？” 谷歌的搜索 AI 和 ChatGPT 的初始回复都错误地回答“否”，尽管当前年份是 2025 年。ChatGPT 最初解释了其错误的逻辑，然后在被直接质疑后纠正了自己。
这场讨论引发了关于 AI 可靠性的争论。一些人认为，即使 AI 在提供信息方面有用，其概述也不可信。另一些人则认为，AI 代表了工作流程的必要转变，需要用户验证输出。许多评论者分享了类似的经历，即在试图纠正 AI 错误时，会遇到令人沮丧的循环逻辑。
进一步的测试显示，不同模型的表现各不相同——Grok 和 Claude 提供了正确的答案，而 GPT-5.1 也确认 2026 年是明年。一篇链接的 Substack 文章指出，问题源于“是/否”问题格式，迫使 AI 基于可能过时的训练数据做出决定。最终，这篇帖子提醒我们，尽管 AI 取得了进步，但仍然缺乏常识和批判性思维。
## YesNotice：从“否”到“是”的变化通知
YesNotice (yesnotice.com) 是一个新网站，旨在立即提醒您特定条件从“否”变为“是”的情况。与需要不断手动检查的工具不同，YesNotice 会定期监控您关心的内容——例如产品可用性、网站发布或域名注册——并在它们变为可用状态的*那一刻*通过电子邮件或短信通知您。
它适用于跟踪产品发布（树莓派6？）、电影/电视节目发布（星期三第三季？）、本地活动、网站更新、软件版本，甚至书籍发布。用户可以通过简单的仪表盘自定义检查频率和通知偏好，甚至可以接收预计可用时间表。
您可以在 yesnotice.com 上免费试用 YesNotice，或使用临时帐户立即演示 [Demo YesNotice 链接]。它的目标是消除重复搜索的需要，并确保您不会错过任何重要更新。
## YesNotice 摘要
YesNotice (yesnotice.com) 是一项新服务，它会监控问题并当答案从“否”变为“是”时通过电子邮件或短信通知用户。它利用人工智能驱动的网络搜索来跟踪各种主题的状态更新，从产品可用性到网站更改，甚至包括个人问题（尽管准确性值得怀疑，正如一个关于求婚的幽默例子所示）。
讨论表明该服务可能使用大型语言模型 (LLM) 来解释网络内容并确定用户问题的答案。用户正在探索它的*运作方式*——特别是它如何处理不同的网站、API 和动态内容。
一些评论员指出类似的可选工具（IFTTT、Website Watcher、RSS 订阅），但强调 YesNotice 的简洁性和“是/否”框架是其主要优势。开发者 Zack 因其在其他音乐相关的软件和硬件项目（如 Zeptocore 和 Collidertracker）上的大量开发工作而受到赞扬。一些用户报告了注册问题（403 错误）。
## Nixtml：一个基于 Nix 的静态网站生成器
Nixtml 是一个使用 Nix 构建的静态网站生成器，灵感来自 Hugo。它允许你使用 Nix 表达式声明式地定义网站的结构和内容。
主要特性包括：Markdown 内容处理、基于目录的内容组织以及可定制的模板，这些模板定义为返回 HTML 字符串的函数。Nixtml 支持集合，用于分组和分页内容（如博客文章），以及分类法，用于使用标签或系列对内容进行分类。
配置通过 `flake.nix` 文件完成，你可以在其中定义元数据、内容目录、集合和模板导入。模板是模块化的，可以通过片段重用。Nixtml 会自动生成集合和分类法的列表页，包括 RSS 订阅源。
内置开发服务器 (`nix run .#serve`) 简化了测试。示例提供了基本用法和博客设置的演示，可通过 `nix build .#examples.simple` 和 `nix build .#examples.blog` 访问。
## Nixtml：一个基于 Nix 的静态网站生成器
Nixtml 是一个用 Nix 编写的新型静态网站和博客生成器，在 Hacker News 上引发了讨论。作者旨在利用 Nix 的依赖管理进行网站生成，将模板直接定义为 Nix 函数。
虽然它因其与 Nix 的集成而受到赞扬，但一个主要担忧是模板的可移植性。当前的方法，使用 Nix 代码定义 HTML 结构，对于习惯于 Webflow 等可视化工具的设计师来说可能比较困难。作者承认了这一点，并提出了潜在的解决方案，例如将传统的 HTML 模板预处理为 Nix 兼容的格式，或利用动态派生。
讨论强调了 Nix 的精细控制和开发者体验之间的权衡。有些人欣赏避免在 Nix 和其他语言之间进行数据交接，而另一些人则提倡使用 Python 等工具进行模板处理的构建步骤，让 Nix 专注于整体结构。 许多评论员也提到了类似，有时甚至是更极端的项目，例如 htmnix。最终，Nixtml 代表了在 Nix 生态系统中推动静态网站生成器边界的一个有趣的实验。
Mistral AI 发布了新一代开源AI模型 **Mistral 3**，采用 Apache 2.0 许可。该系列包括三个更小、更高效的模型 (**Ministral 3** – 3B、8B 和 14B 参数)，提供强大的性价比，以及 **Mistral Large 3**，一个强大的 41B 激活/675B 总参数混合专家模型，性能可与顶级的闭源模型相媲美。
Mistral Large 3 在通用提示、图像理解和多语言对话方面表现出色，目前在 LMArena 排行榜上，非推理型开源模型排名第二。提供基础版本和指令微调版本，推理版本即将发布。
此次发布得到了 NVIDIA、vLLM 和 Red Hat 的合作支持，确保了在各种硬件上的可访问性和优化性能，包括 NVIDIA 的 Blackwell 和 Hopper GPU，甚至边缘设备。Ministral 3 模型尤其适合边缘部署。
Mistral 3 现在可在 Mistral AI Studio、Amazon Bedrock 和 Hugging Face 等多个平台上使用，并提供定制模型训练服务，以满足定制化解决方案的需求。此次发布旨在普及最先进的 AI 技术，促进创新和协作。
土拨鼠是一个快速、开源的数据目录，专为寻求强大发现功能而无需复杂企业设置的现代数据团队设计。它允许用户快速定位组织内的*任何*数据资产——表、队列、API等等。
与传统目录不同，土拨鼠具有简单的部署方式，只需一个二进制文件（或通过Docker/Kubernetes），以及直观的用户界面。主要功能包括：利用全文和元数据进行强大的搜索，交互式血缘关系可视化以跟踪数据流，以及支持通过CLI、API和基础设施即代码工具进行各种集成的灵活架构。
基于PostgreSQL构建，土拨鼠优先考虑轻量级运行和集中式元数据存储，以改善数据理解和团队协作。它正在积极开发中，并欢迎社区通过错误报告、功能建议、文档改进和插件开发做出贡献。
## Marmot：一个简化的数据目录
Marmot是一个新的、单二进制数据目录，旨在保持简单，与需要Kafka或Elasticsearch等依赖项的更复杂解决方案形成对比。它使用Go构建，并以Postgres为后端，提供全文搜索、术语表关联以及支持各种数据资产的灵活API。它还通过Terraform和Pulumi支持“代码即目录”。
该项目优先考虑个人贡献者的可用性，专注于“运营”目录方法。数据可以通过插件读取凭证进行填充，或集成到IaC管道中。血缘追踪目前依赖于手动输入或插件支持，利用OpenLineage进行跨系统追踪。
虽然与Airflow等工具的集成正在出现，但开发者承认需要更广泛的插件支持（Tableau、Snowflake）以及SSO和MCP等功能，目前正在开发中。讨论强调了维护准确元数据文档的常见挑战，以及Marmot的简化架构与Amundsen等替代方案相比的优势。
访问被拒绝。您没有权限访问此服务器上的“http://pallais.scholars.harvard.edu/publications/power-proximity-coworkers-training-tomorrow-or-productivity-today”。 参考编号：18.4f7c3617.1764689474.275c3f1b https://errors.edgesuite.net/18.4f7c3617.1764689474.275c3f1b
## 邻近效应与生产力：哈佛研究摘要
一项最近的哈佛研究表明，员工的短期产出与长期发展之间存在权衡。研究指出，**与同事的物理邻近性会提升长期的“人力资本发展”——特别是通过对初级开发人员的指导——但会*降低*即时生产力。**
这项发现已经引发了争论，一些人担心管理者会以此作为要求员工返回办公室（RTO）的理由。然而，评论员指出，“产出”并非唯一的衡量标准，员工幸福感和工作质量等因素至关重要。
许多讨论强调，该研究目前仍是发表前的“修改并重投”稿件，样本量相对较小。另一些人指出，之前的研究强调了*有目的性*的集中办公的好处——仅仅身在办公室是不够的。许多人也认为，公司优先考虑短期收益而非长期员工发展，使得广泛采纳这些发现的可能性不大。 讨论还涉及面对面入职培训对新员工的重要性以及远程工作对某些人造成的挑战。
## Elixir高效集合类型系统的历程 Elixir团队与CNRS合作，开发了一种利用并集、交集和否定式的集合类型系统。最初的实现依赖于析取范式（DNFs）——表示类型组合的列表的列表，但面临指数级增长的问题，尤其是在引入匿名函数类型推断和否定式后。 为了解决这个问题，团队探索了二元决策图（BDDs），这是一种基于树的结构，可以提高效率。然而，BDDs在并集操作中引入了速度下降。进一步的改进产生了“惰性BDDs”，它结合了一个新的“不确定”元素，以在交集和差集中保留并集。 惰性BDDs成功的关键在于优化交集和差集公式，以重新分配并集，防止性能下降。这些优化现在已在Elixir v1.19中实现，从而实现了更快的类型检查——通常超过了以前基于DNF的系统的速度——并能够高效处理复杂的类型推断。这项工作旨在为其他动态语言中集合类型的未来实现提供指导。
这个Hacker News讨论围绕着一种新的方法，用于在Elixir中用二元决策图（BDDs）表示集合论类型。作者josevalim介绍了“更惰性”的BDDs，旨在提高子类型和空集检查等操作的性能。
最初，taeric的反馈指出了对图中节点重复的困惑，促使作者澄清问题并非重复本身，而是操作过程中展开的*复杂度*——导致重复计算。Taeric还建议使用ZDD（零抑制决策图）方法可能更简单。
进一步的讨论包括MarkusQ指出的`lazy_bdd()`类型定义中的一个代码错误，josevalim迅速解决了并更新了代码。总的来说，这次对话表明了对这篇文章的积极评价以及对该技术的更深入理解的渴望。
## Zig 语言宣布新的异步 I/O 方法 Zig 编程语言正在引入一种新的异步 I/O 设计，旨在实现简单性和灵活性。 与具有特殊 async 代码语法的语言（如 Python 或 Rust）或将所有内容都设为异步的语言（如 Haskell）不同，Zig 的方法避免了这些复杂性。 核心是一个新的 `Io` 接口，作为所有 I/O 操作的网关。 函数接收一个 `Io` 实例作为参数。 计划了两个初始实现：`Io.Threaded`（同步，可选线程）和 `Io.Evented`（使用事件循环（如 `io_uring`）的异步）。 程序员还可以创建自定义 `Io` 实现以进行细粒度控制。 这种设计允许代码在同步或异步 I/O 中都能正确运行，而无需修改。 库可以通过异步方式提供性能优化，而无需改变其核心逻辑。 需要并行执行的函数使用 `asyncConcurrent()`。 虽然仍在开发中——`Io.Evented` 仍处于实验阶段，并且计划支持 WebAssembly——但这种方法优先考虑熟悉的 Zig 语法和控制流，从而最大限度地减少对开发人员的干扰。 目标是在 Zig 走向 1.0 版本发布的过程中，建立一个稳定的 I/O 接口。