## Zvec：快速的、进程内向量数据库
Zvec是一个轻量级、开源的向量数据库，设计用于直接集成到应用程序中。它基于阿里巴巴的Proxima引擎构建，提供生产就绪、低延迟的相似性搜索，而无需服务器设置的复杂性。
主要特性包括：**极快的**数十亿向量搜索，支持**稠密和稀疏向量**（包括多向量查询），以及将语义搜索与**结构化过滤**（混合搜索）相结合的能力。
Zvec直接在您的应用程序内运行——笔记本电脑、服务器，甚至边缘设备——目前支持Linux和macOS上的Python 3.10-3.12。它使用起来非常简单：安装、定义模式、插入数据，并使用几行代码进行查询。
详细的性能基准测试可用，该项目欢迎社区贡献。
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## Zvec：一种新型向量数据库
一种名为 **Zvec** (github.com/alibaba) 的新型、轻量级、进程内向量数据库正受到关注，据自称基准测试显示，其每秒查询次数比 Pinecone 快 7 倍。然而，Hacker News 的评论者要求对这些结果进行独立验证，并更深入地解释性能提升的原因。
讨论围绕与现有解决方案（如 **uSearch** 和 **PGVectorScale**）的比较，一些人指出，通过优化的设置以及利用 CPU 缓存和 SIMD 指令，实现高 QPS（如 8K）是可行的。 还有人质疑 Zvec 为什么不与更新的无服务器选项（如 Pinecone Serverless 或 Chroma）进行比较。
对话还涉及 **DuckDB 的 vss 扩展** 和 **sqlite-vec** 等替代方案，强调了速度、可扩展性和数据集大小之间的权衡。 最后，用户讨论了向量数据库在文本分类中的实用性，指出它们对语义索引和处理术语变化有效，但强调了嵌入质量以及评估特定用例的性能的重要性。
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这次Hacker News讨论围绕一篇Medium文章，文章详细介绍了Instagram实际上在“黑洞”URL的做法——使其在应用内无法点击。用户们赞赏原文的简洁，这与冗长的在线文章形成了鲜明对比。
对话很快扩展到与应用商店和在线安全相关的问题。一些评论者难以置信苹果App Store允许存在可疑应用，例如“手机杀毒”软件，并推测苹果30%的收入分成激励他们忽视诈骗软件。另一些人指出，捆绑的恶意SDK正在将设备变成住宅代理，用于数据抓取，特别是被人工智能公司利用。
最后，讨论涉及不渲染HTML文件（使用`text/plain`内容类型）以及讽刺意味，考虑到Meta过滤URL的历史，Medium文章本身也存在这种现象。一位用户还指出，在Instagram上分享链接越来越困难，需要账户登录。
展示HN：来自mitchellh的Vouch信任文件的声誉索引
Show HN: A reputation index from mitchellh's Vouch trust files
21 小时前
Vouch 书籍：基于 Mitchell Hashimoto 的 Vouch 信任文件，在 GitHub 上构建的声誉索引。 搜索用户 按分数 活跃仓库 加权星数 用户名 最少活跃仓库 # 用户 分数 活跃仓库 被谴责 加权星数 选择一个用户来检查 vouch 来源。 评分方式： 每个 VOUCHED.td 文件中的 vouch 贡献的权重基于仓库的星数：ln(stars + 1) + 1。来自 0 星仓库的 vouch 价值约为 1.0；来自 1,000 星仓库的 vouch 价值约为 7.9；来自 50k 星仓库（如 Ghostty）的 vouch 价值约为 11.8。 谴责（以 - 开头）以该权重的 60% 扣除。用户的总分是所有 vouch 权重之和减去所有谴责权重之和。 同一用户可以出现在多个仓库中——每个仓库都独立计算。
Rosslazer 基于 mitchellh 的 Vouch 项目数据创建了一个声誉索引（“Vouch Book”），该项目使用明确的信任（推荐）来管理对 GitHub 仓库的贡献。该系统会抓取 VOUCHED.td 文件——推荐贡献者列表——并为每个用户计算加权分数，给予来自热门仓库的推荐更高的权重。
目标是提供数据，以便通过 GitHub Action 自动批准贡献者。然而，一位评论者 (chabad360) 提出了潜在的漏洞问题，例如专门创建仓库以夸大分数，以及对大型项目贡献的偏见。他们建议采用类似 PageRank 的系统，侧重于用户被推荐的项目*多样性*，这样会更可靠。
该项目的代码可在 GitHub 上找到：[https://github.com/rosslazer/vouch-book](https://github.com/rosslazer/vouch-book)。
距今5300年的“钻木取火器”改写了古埃及工具的历史。
5,300-year-old 'bow drill' rewrites story of ancient Egyptian tools
21 小时前
一项发表在《埃及与黎凡特》上的最新研究揭示了在古埃及发现的最早的金属钻头，其历史可以追溯到前王朝时期（公元前4千年晚期）。来自纽卡斯尔大学和维也纳美术学院的研究人员重新检查了1924年发掘出土的一件小铜合金物体，发现其磨损模式表明存在旋转钻孔动作——比先前认为的要早得多。 这件长63毫米的工具是在一名成年男子的墓葬中发现的，最初被认为是简单的锥子。然而，显微分析显示其具有与弓钻使用一致的条纹和曲率，并发现了被认为属于弓弦的皮革带残余物。 化学分析表明，这件钻头由一种独特的铜合金制成，含有砷、镍、铅和银，表明材料选择经过深思熟虑，并可能与东地中海存在贸易联系。这一发现突出了早期埃及人所使用的复杂实用技术，并表明了重新检查现有博物馆藏品以获得新见解的可能性。
最近在埃及发现了一件有5300年历史的“弓钻”，这挑战了人们对古埃及工具技术的既定认知。该发现表明埃及人拥有的工具制造能力比先前认为的更为先进，一些工程师长期以来通过观察文物表面就对此有所怀疑。
有趣的是，这件钻孔部件已经在博物馆的档案中保存了一个多世纪。这一发现凸显了考古学方法论的转变——从轻易接受推断到要求提供实物证据。
Hacker News上的评论员指出，对这种观点转变感到沮丧，认为间接证据（例如钻孔或绳索磨损的骨头）应该足以推断出钻头和绳索等工具的存在。讨论强调需要一种平衡的方法，既要承认人类倾向于偏爱轰动性的理论，又要保持谨慎、基于证据的方法论。
独角兽果冻
Unicorn Jelly
22 小时前
## 独角兽果冻：概要
《独角兽果冻》是一部完成的哲学科幻漫画，于2000年至2003年在线发布，呈现出一个有开头和结尾的完整故事。它完全采用复古像素艺术创作，故事设定在独特的Tryslmaistan宇宙中，并获得了忠实的粉丝群。
除了核心故事之外，《独角兽果冻》的世界还通过补充材料进行了详尽的描述：术语百科全书、角色数据、地图（包括动画宇宙缩放！）、游戏规则，甚至来自Gryrnese文化的食谱。粉丝的贡献也受到赞赏，包括艺术作品、软件以及包含存档问答的论坛。
该系列通过新的故事继续发展，例如《拯救她》和《柔紫守护者》，探索平行宇宙并扩展了故事背景。精装本和平装本收集了整个故事和奖励内容。创作者詹妮弗·黛安·雷茨继续支持社区，并欢迎贡献以帮助维护网站。
一个黑客新闻的讨论围绕着网络漫画“独角兽果冻”（unicornjelly.com），引发了对早期互联网的怀旧。用户们回忆起那时网络上充斥着独特、个性化的网站和Flash、Newgrounds等创意形式——与如今由YouTube和TikTok等公司主导的平台形成了鲜明对比。
虽然承认现代平台的便利性，评论者们表达了对“旧网络”那种亲密、精心策划体验的失落感，认为它更像是进入艺术家的工作室。讨论还包括实用建议：一位用户详细介绍了如何实现整数缩放以获得更清晰的显示效果，其他人则分享了使用浏览器扩展程序或uBlock Origin自定义规则来禁用网站动画GIF的方法。总的来说，该帖子既赞扬了这部网络漫画，也哀叹了互联网环境的变化。
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## GPT-5.3-Codex-Spark 速度声称受到质疑
最近在Hacker News上的讨论对OpenAI声称的GPT-5.3-Codex-Spark模型速度提升15倍提出了质疑。使用SWE-Bench Pro的分析表明，在比较准确性水平时，更现实的速度提升约为1.37倍。
这场争论凸显了一个更广泛的问题：人工智能的炒作往往超过实际性能，尤其是对于那些不严格测试产品的人来说。虽然Spark确实更快，但最初的说法似乎源于OpenAI网站上的`<meta>`标签，并且在未经核实的情况下被广泛报道。
评论员认为，速度提升部分归功于新的Cerebras硬件。一些人认为，即使速度提升较小，如果它能够加快迭代速度，即使偶尔需要重新提示，也是有价值的。另一些人批评科技新闻业不加批判地重复供应商的基准测试，而是应该进行独立测试，并以成本作为障碍。尽管声称的速度被夸大，但许多人仍认为Spark的进展令人印象深刻，并期待未来迭代的进一步改进。
## AI购物助手崛起与控制权之争 亚马逊的Rufus购物助手据估计带来了120亿美元的增量收入，证明了对话式AI提升在线销售的强大力量——转化率最高可提高3.5倍。这凸显了一个快速增长的市场，预计到2033年将达到285亿美元，购物者期望获得AI驱动的体验。 然而，复制亚马逊的成功具有挑战性。构建类似的AI助手需要大量投资（每年50万至200万美元以上）和工程资源。现有的聊天机器人解决方案通常是被动的，缺乏主动引导用户完成复杂流程的能力。 谷歌的新WebMCP旨在解决这个问题，但也引发了担忧。它要求网站公开其API，可能将客户体验的控制权让渡给*谷歌在Chrome浏览器中的代理*。 一种新的替代方案，Rover，提供了一行代码的解决方案。Rover采用“DOM原生”方法，直接理解网站结构——无需依赖昂贵的截图或API集成——在行业基准测试中实现了顶级性能。它旨在赋能网站*拥有*自己的AI代理，并直接受益于转化率提高、用户 onboarding 以及支持成本降低。核心问题是：网站将控制其AI交互，还是会成为大型平台的后端？
## Rover：可嵌入式网页智能体 – 摘要
Rover (rtrvr.ai) 是一款新工具，旨在通过简单的单行脚本嵌入，将智能体 AI 直接引入网站。由前谷歌工程师开发，它允许聊天小组件与网站的 UI 交互——点击按钮、填写表单和完成任务——而无需暴露 API 或持续的代码维护。
开发者认为，随着浏览器端智能体（如 Chrome 和 Comet 中的智能体）的普及，网站需要这些对话界面才能保持竞争力。Rover 独特地利用了仅 DOM 的架构，在网页基准测试中实现了高性能。
讨论强调 Rover 有望解决构建和维护 RAG 管道的复杂性，为在网站*内*提高用户参与度和任务完成度提供更简单的途径。虽然一些评论员质疑对 AI 生成内容的依赖，但开发者强调了对质量的严格审查。
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SkyRL 将 Tinker 带到您的 GPU (2025) (novasky-ai.notion.site)
8 分，由 robertnishihara 4 小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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## LLM 对软件开发的未来：关键要点 近期在 Thoughtworks 软件开发未来研讨会和 The Pragmatic Summit 上的讨论集中在大型语言模型 (LLM) 对软件开发生命周期的影响。虽然最初存在对工作岗位被取代的担忧，但共识倾向于角色转变而非彻底取代。 高级开发人员预计将专注于架构，利用 LLM 处理编码细节，实践经验对于采用至关重要。初级开发人员可能会受益于 LLM 作为随时可用的导师，而中级开发人员将面临最大的调整。一个关键问题是“认知债务”——对系统设计的碎片化理解，可能会比技术债务更快地阻碍进展。 改善开发者体验 (DevEx) 现在被认为对 LLM 同样有益，强调了清晰的代码和模块化的重要性。IDE 将发展以集成 LLM，智能地选择何时利用 AI 辅助。团队规模可能会*增加*，而不是减少，以便有效地管理和与 AI 代理协作，并可能探索人与 LLM 配对编程。 然而，专家警告不要盲目乐观，警告由于工作量增加和上下文切换，以及开发人员过渡到“监督编程”角色，可能会导致倦怠和质量下降。
## 黑客新闻讨论摘要：软件工程与人工智能
一篇由马丁·福勒撰写的关于监督式编程中任务切换的文章，在黑客新闻上引发了一场关于人工智能时代软件工程未来的讨论。
许多评论者认为，软件工程将*相对*抗拒完全自动化，理由是该学科在处理复杂性和“熵”方面具有独特的挑战——管理大型系统中层叠的问题。这与传统工程形成对比，传统工程处理的是更可预测的物理定律。
争论涉及了LLM在代码架构方面的潜力，一些人声称人工智能在设计方面已经超越了人类的能力，尤其是在像TensorFlow/Pytorch这样的可测试系统中。然而，另一些人强调了“人际交往”、责任制和高层次推理技能的关键作用——这些都是人工智能目前所缺乏的，尤其是在产品负责人等职位上。
一个反复出现的主题是，具有强大法律保护（律师、医生、飞行员）或需要大量政治运作的职业将是最后被自动化的职业，这可能会导致许多职业的重心转向*政治*，包括软件工程。
## Discord 规模化的秘诀：Actor 模型 Discord 实现其速度和可靠性——为数百万用户处理数万亿条消息——得益于一种巧妙的架构模式：Actor 模型。这种模型诞生于几十年之前，将每个组件（服务器、连接、语音通话）都视为独立的“Actor”，通过消息进行通信，从而消除了传统系统中常见的数据冲突和瓶颈。 Discord 的系统不依赖于复杂的锁定机制，而是通过限制数据访问和通信来确保安全的并发性。这使得易于扩展和容错成为可能。最初基于 Elixir（一种非常适合 Actor 模型的语言）构建，现在则利用 Rust 来实现关键服务，Discord 在每一层都不断优化。 关键改进包括定制的“超级磁盘”解决方案，以克服不可靠的 SSD，基于 Rust 的数据服务以消除数据库查询的重复，以及战略性的缓存。Discord 的成功不仅仅在于特定的技术，更在于对基本原则的承诺——优先考虑用户体验，在对用户有益时拥抱复杂性，并授权工程师创造性地解决具有挑战性的问题。他们证明，预测和解决瓶颈，即使是看似微小的瓶颈，对于维持大规模平台的速度和可靠性至关重要。
## Discord性能：摘要
一篇Hacker News讨论围绕着“fullstack.zip”案例研究，内容关于Discord的性能优化。核心问题在于后端效率与前端资源使用之间的矛盾。后端开发者专注于扩展基础设施以实现实时消息传递，而前端开发（使用React、React Native和Electron）可能导致应用程序臃肿，占用大量RAM并产生高延迟。
辩论承认前端开发者面临约束——缺乏对执行环境的控制——导致了诸如优先考虑通用性而非原始性能之类的权衡。然而，人们仍然担心Discord的臃肿，一些人将其归因于不愿在所有平台上放弃React。
Discord架构的关键要点包括优先考虑*尾部延迟*（可预测性）而非单纯的吞吐量，例如他们从Cassandra迁移到ScyllaDB以消除垃圾回收暂停。他们还提倡有针对性的优化——仅重写最关键的服务（如Rust中的已读状态）——而不是全面重写。
最终，讨论质疑优化是否是由真正的用户体验改进驱动，还是出于公关目的，尤其是在Discord数据实践最近引发争议的情况下。一些用户还批评该应用程序界面越来越混乱且视觉分散。