## 数字图与超验综合：摘要
本文通过“数字图学”的视角，探讨了数学、哲学（特别是康德）和代码的交叉点。它认为数字不仅仅是量化工具，而是理解时间和思想本身的媒介，基于康德的观点，即时间是经验的先决条件。
核心概念是**数字图**，它是由简单的算术运算推导出的图表，揭示了十进制数字中隐藏的关系。该图表分为层级——扭曲层、时间回路和复合层，暗示了潜在的结构。相关的工具，如基于素因数分解的数字系统**Tic Xenotation (TX)**，以及利用36进制的**Alphanumeric Qabbala (AQ)**，进一步证明了数字如何产生“超文本性”——概念之间的联系。
至关重要的是，本文将此与哥德尔不完备定理联系起来，认为算术不是一个封闭系统，而是一个持续的、超验的过程。提供的C代码为了解这些概念提供了便利，提供了素因数分解、进制转换和数字图相关计算的功能。最终，这项工作提出，数字可以“有效地用于”思考和创造意义。
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十进制迷宫的打哈欠深渊 (oh4.co)
12 分，由 austinallegro 7小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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## 内存价格暴涨：迫在眉睫的危机
内存（RAM和存储）价格大幅上涨，正在影响所有人，从电脑组装者到科技制造商，而且情况可能还会恶化。 近几个月价格飙升——64GB DDR5 套装从 209 美元上涨到 650 美元——这主要是由于人工智能数据中心建设的大量需求所致。
主要制造商正在优先生产人工智能产品，减少或取消消费级内存产品线（如 Crucial）。 即使是三星等巨头也难以确保 RAM 供应，而较小的供应商则面临着价格飞涨——单个 4GB 模块现在可能需要 35 美元！树莓派已经提高了价格，其他公司也可能效仿，可能导致产品线停产。
这不仅仅是典型的供需问题。 专门用于人工智能的内存（如 HBM）与消费系统不兼容，这意味着人工智能“泡沫破裂”后不一定会涌入可用的硬件。 公司已经开始囤积库存，加剧了短缺。 这种情况与 2021-2022 年的芯片短缺如出一辙，威胁着电脑组装爱好，并使单板计算机变得昂贵。 目前，翻出旧项目可能是最可行的选择。
## 内存短缺与人工智能需求 – 摘要
目前，内存（尤其是DDR5，但也影响DDR4）出现严重短缺和价格上涨，正在冲击电脑硬件市场。主要驱动因素是人工智能数据中心建设的大量需求，也有关于潜在价格操纵的猜测。只有少数公司控制着全球内存生产，限制了供应。
情况严重到制造商如美光正在停止面向消费者的品牌（英睿达），以优先考虑与人工智能公司的高利润合同。这引发了对个人计算未来的担忧，担心组装或升级电脑将变得过于昂贵。
有人建议使用旧硬件和Linux作为一种经济有效的解决方法，但即使是较旧的内存类型也因剩余供应有限而面临价格上涨。虽然一些人认为增加产量最终会稳定价格，但建设新的内存工厂成本高昂且耗时。 存在争议，这到底是暂时性的泡沫，还是计算格局发生根本性转变的迹象，可能有利于集中式人工智能服务而非个人硬件。
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## 甜甜圈象棋：旧游戏的全新演绎
开发者“mannymakes”分享了一种独特的象棋实现方式——甜甜圈（环面）象棋，可在[mchess.io/donut](mchess.io/donut) 处玩。 游戏附带一个详细的YouTube讲解 ([https://youtu.be/iRcfHCPFgkM](https://youtu.be/iRcfHCPFgkM))，挑战玩家适应一个非传统的棋盘，棋子在多个维度上循环移动。
这个项目由一个小型的独立团队开发，支持AI对战和在线对战。 用户指出，3D棋盘最初会让人感到迷失方向，并建议加入自动旋转等功能来帮助理解。 讨论还包括基于环面的相关游戏，如环面上的俄罗斯方块，以及棋子放置的一个小视觉细节。 开发者乐于接受反馈，并强调了当前设置的旋转对称性，这为未来扩展到多人游戏提供了可能性。
## PyTogether：面向初学者的协作Python IDE
PyTogether (pytogether.org) 是一款基于浏览器的、实时协作的Python IDE，专为学习、教学和结对编程而设计。它的目标是消除传统IDE的复杂性，提供一个轻量级且无干扰的环境。
主要功能包括即时设置（无需下载）、Google Docs风格光标的实时代码编辑、集成聊天和语音通话，以及代码检查。它支持通过手动登录或Google OAuth进行安全身份验证，并允许通过群组和项目进行组织。
PyTogether使用Django、React和Y.js构建，优先考虑简单性和易用性，而非高级功能。虽然不适用于大规模生产，但它非常适合教室、编程俱乐部和初学者入门Python。使用Docker和npm可以简化本地开发。
## PyTogether：协作Python IDE
PyTogether是一个新的、轻量级的、实时协作Python IDE，专为教学和学习而设计。作为Replit的替代方案，它特别避免了许多类似平台采用的“AI优先”方法，而是专注于简洁、协作的编码体验。
用户对其在课堂上的潜力感到兴奋，一位组织者计划在Python聚会上分享它。目前，PyTogether允许多个用户在基于浏览器的环境中一起编码。
开发者正在积极添加调试器和共享终端访问等功能，并承认这些功能对教育目的很重要。目前，部分Firefox用户在使用输入功能时存在问题。该项目是开源的，引发了关于可持续发展模式与依赖AI驱动的货币化的讨论。
美国顶尖大学的学生申请学术便利设施的请求激增，斯坦福大学的数据高达38%。这种激增主要集中在心理健康问题和学习障碍，如焦虑和注意力缺陷多动症（ADHD），引发了对其真实性的担忧。专家认为，真正面临困难的学生更可能不会进入这些院校，而那些*在*校的学生可能正在寻求诊断来解释学习困难并获得优势。 促成因素包括诊断标准的扩大（如2013年ADHD的DSM变更）以及社交媒体的影响，日常困境经常被描绘成神经发育状况的症状。这造成了对“正常”的扭曲认知，并鼓励学生认同这些状况。 此外，高成就学生中普遍存在的风险规避文化也在助长这一趋势；他们害怕失败，寻求便利设施作为安全网。虽然有些学生确实需要支持，但过度依赖便利设施可能会阻碍智力发展，并使学生为大学毕业后的生活挑战准备不足，本质上成为一种自我欺骗和不公平的优势。
## EndeavourOS Ganymede 发布：摘要
EndeavourOS 团队发布了“Ganymede” ISO，解决了更新之间长时间的等待。他们向社区保证，尽管团队成员优先考虑个人生活和学习——包括他们的主要开发人员的编程认证，但该项目仍然活跃。最近的 Arch Linux 基础设施问题也导致了延迟。
Ganymede 专注于改进全新安装、Calamares 安装程序和 Live 环境。仅需要常规更新的现有系统不受影响。主要变化包括**完全自动的 NVIDIA 驱动程序检测和安装**（支持标准和开源驱动程序），以及修订后的**Broadcom WiFi 驱动程序**方法，现在会在检测到时提示用户启用它们。
进一步的增强针对 Plasma、GNOME、LXDE 和 i3-WM 等特定桌面环境，提供软件包更新和替换。使用 Systemd-boot 在单独驱动器上**Windows 11 双启动**仍然存在已知问题，社区教程提供了一个解决方法。
团队感谢他们的测试人员和社区提供的持续支持和贡献。ISO 可以在 EndeavourOS 网站上下载。
## EndeavourOS “盖尼米德”版本发布与开源软件资助讨论
Hacker News 论坛讨论的核心是 EndeavourOS “盖尼米德”版本的发布，这是一个基于 Arch 的 Linux 发行版。许多评论者最初对这个名字感到困惑，将其与过去的 Eclipse 版本或木星的卫星联系起来，突显了初始帖子中需要更清晰的背景信息。熟悉该发行版的用户赞扬了它的易用性和性能，尤其是在较旧的硬件上，如树莓派和旧笔记本电脑。
然而，讨论很快演变成关于开源软件（OSS）资助的更广泛的讨论。一个关键点是，目前像 Patreon 或 “Buy Me a Coffee” 这样的资助模式不足以维持关键基础设施项目。评论者争论开源开发者应该直接获得资助，还是普遍基本收入的方法更能促使出于热情而非利润的贡献。想法从基于使用的微支付到“Steam for OSS”订阅模式，以及一个用于跟踪和分配资金基于依赖链的系统。共识倾向于需要一个比目前更健全和公平的系统。
## 臀部模型与LLM挑战
2015年，一位Facebook工程师成功构建了一个CNN，用于识别暴露臀部的图像，并根据不同的文化标准调整审查规则。这依赖于外包、三重审核的标签，并实现了高准确率。然而，2023年，一项构建更具“情境感知”的LLM模型以处理细微内容策略（性暗示姿势、艺术意图）的要求，揭示了一个关键缺陷：传统的训练-测试分割方法不适用于复杂的LLM任务。
尽管经过了大量的提示工程，LLM的表现仍然挣扎，甚至不如最初的CNN。分析显示，由政策专家创建的标签存在不一致性，强调了简单的“是/否”标签足以应对基本任务，但细微的策略需要*专家*标签——这是一种稀缺资源。
关键要点是，LLM不需要庞大的训练数据集，它们需要*清晰的规则*和少量示例。准确率的提升来自于与政策专家一起完善规则，而不是超参数调整。由于标签固有的模糊性，盲测是不可能的，因此需要不断审查LLM的输出并澄清政策。
未来在于工程团队和政策团队之间的紧密合作，优先考虑数据质量和持续评估，而不是大规模训练，认识到LLM“执行”规则，而不是像传统意义上那样“从数据中学习”。
最近的 Hacker News 讨论围绕一篇质疑机器学习中传统训练集/测试集划分必要性的博文展开，尤其是在大型语言模型 (LLM) 兴起的情况下。
用户指出，文中描述的做法——关注数据质量、迭代改进以及难以超越既有模型——并非新事物，但现在无需大量训练即可更容易实现。一个关键观点是，重点正在从单纯增加数据集大小转移到优先考虑数据质量和代表性。
一位评论者建议在分类任务中使用嵌入向量，而不是复杂的链式 LLM 调用，认为这会更快且可能更有效。另一位评论者将问题描述为构建“代理内容审核员”，在这种情况下，传统的训练集/测试集划分变得不太重要，而持续评估更受青睐。这次讨论凸显了机器学习工作流程向更实用、更贴近现实的方向发展。
在相机镜头中，不是反射，而是图像2，像一个通往异维空间的入口。将图像3作为标志放置在相机上，在镜头上方。在相机旁边桌面上添加一个平放的镜头盖，黑色金属光泽，处于阴影中，并压印有图像3的标志。
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FLUX.2 (bfl.ai)
14 分，由 doener 发布 10 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
qrios 9 小时前 [–]
重复：https://news.ycombinator.com/item?id=46046916
9 天前
117 条评论 回复
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## Multivox：体积显示系统概要
Multivox是一个用于驱动定制旋转体积显示系统的系统，包括Rotovox（垂直面板，高分辨率）和Vortex（水平面板，更亮，更快）。它基于树莓派4，并使用HUB75 LED面板，通过单个GPIO引脚与旋转同步。
核心部分包括一个驱动程序，用于管理共享内存中的体素缓冲区，并将数据扫描到面板上，以及生成该缓冲区内容的客户端代码。输入通过蓝牙游戏手柄处理（首选Xbox手柄），音频也通过蓝牙传输。
该软件包含一个模拟器（`virtex`），用于在没有物理硬件的情况下进行测试，以及一套演示程序（“玩具”），例如光循环、烟花和3D对象查看器。一个启动器`multivox`将这些演示程序以复古游戏机风格的界面呈现为“卡带”。
该项目设计为自包含的，但可以通过Python脚本（`pointvision.py`、`vortexstream.py`）从PC流式传输点云数据。安装涉及克隆仓库，通过`cmake`配置硬件，并可选地将驱动程序设置为系统服务以实现自动启动。代码未经大量测试，并假定特定的硬件配置。
## Multivox：一种新型体积显示 – Hacker News 摘要
“ancientjames”创作的一种新型体积显示正在 Hacker News 上引起关注。与传统显示器不同，该设备在固体玻璃体积内投射图像，创造出真正的 3D 视觉体验。 视频演示 ([https://youtu.be/pcAEqbYwixU](https://youtu.be/pcAEqbYwixU)) 展示了该技术，但评论员指出，由于背面裁剪的限制，其效果目前最适合“剖面”视图。
讨论强调了体积显示的其他方法，包括旋转机制和振荡橡皮筋。 创作者还制作了一个能够运行 Doom 的微型乐高积木，进一步给社区留下了深刻印象。
许多用户设想了超越简单视觉的潜在应用，例如用于太空游戏的雷达式显示器、具身人工智能助手（如体积 Siri），甚至可视化 LiDAR 数据。 虽然承认该技术目前在可扩展性和刷新率方面存在局限性，但评论员希望更大的公司能够投资以提高分辨率，并将这种“神奇”显示器带给更广泛的受众。 还有其他相关项目，如 Voxon，也被提及。
Converge 正在构建终极增长操作系统：我们帮助DTC增长团队了解哪些营销活动推动了盈利增长。我们是唯一一个将一流的跟踪与混合报告和多点归因相结合的平台。我们独特的定位带来了客户数量和规模的快速增长。我们增长的秘诀之一是大力投资于客户成功。而我们的竞争对手将成功视为成本中心，我们则为在整个客户生命周期中提供专业的营销技术和营销报告支持而自豪，并据此进行薪酬调整。我们的策略正在奏效，拥有200多个付费客户（包括一些最著名的DTC品牌）以及强大的投资者支持。我们现在正在寻找一位资深技术客户成功经理来帮助我们将年经常性收入（ARR）扩大到1000万美元以上。
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Converge (YC S23) 正在纽约招聘一位营销技术专家 (runconverge.com)
7小时前 | 隐藏
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