本文件定义了用于加速计算任务的 x86 扩展，最初重点关注机器学习工作负载中重要的矩阵乘法内核和低精度数据格式。ACE 扩展定义了矩阵乘法原语，通过以下新增功能增强了 AVX 和标量代码：包含 Tile 寄存器和 Block Scale 寄存器的 ACE 寄存器状态；消耗 AVX 寄存器输入并对 Tile 寄存器状态进行操作的数据处理指令；在 ACE 寄存器状态与 AVX 寄存器之间移动数据的指令；以及用于系统管理的各种状态和操作。ACE 提供了 AVX 向量与 ACE Tile 寄存器之间的紧密集成，将高计算密度的 Tile 处理操作与 AVX 全面的数据处理功能相结合。除了矩阵加速外，AVX10 框架下还提供了一系列专用的格式转换操作。
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```Hacker News新 | 往期 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交登录[x86] AI 计算扩展 (ACE) 规范 (x86ecosystem.org)8 分，发布者：matt_d，59 分钟前 | 隐藏 | 往期 | 收藏 | 1 条评论帮助
dgoldstein0 0 分钟前 [–]
那么这与目前大多数 x64 机器上已有的 SSE / AVX 指令有什么不同？回复
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BlitzGraph 是一款高性能图数据库，旨在统一数据存储、搜索和业务逻辑。它通过几项核心创新简化了应用程序开发： * **灵活的数据建模：** 使用“多类（multi-kind）”实体，实体可以通过增加或减少类型进行演变，无需繁琐的角色表或数据迁移。 * **高效的遍历：** 提供 O(1) 复杂度的双向关系，消除了对反向查找表的需求。 * **统一查询：** 使用类型化 JSON (BQL) 在单个请求中处理复杂的嵌套展开、投影和过滤，从而避免了 N+1 开销。 * **集成功能：** 内置 BM25 全文搜索、丰富的数据类型（JSON、URL 等），并在引擎层面强制执行严格的参照完整性。 * **事务可靠性：** 使用智能且经过拓扑排序的事务，对整个状态进行验证而非逐行处理，确保复杂操作的一致性。 * **逻辑整合：** 将业务规则、验证和计算字段直接置入数据库模式中，减少了对分散中间件的需求。 通过将逻辑和搜索直接嵌入图引擎，BlitzGraph 在简化架构的同时，确保了数据完整性和开发人员的生产力。
抱歉。
``` SPINLAB 乒乓球旋转的真实原理 播放 0.35× ≡ 01 正在加载… 正在获取物理参数与球台数据。 ← → ```
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Show HN: Spin Lab (srijanshukla.com)
6 分，由 srijanshukla18 发布于 1 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论
嘿 HN，我制作了 Spin Lab：一个基于浏览器的乒乓球旋转交互式解释器。它直观地展示了上旋/下旋、旋转速率、球体轨迹、反弹行为，以及为什么对手的回球会产生相应的反应。我开发它的原因是旋转对于乒乓球至关重要，但大多数解释要么过于模糊，要么过于静态。
感谢 Fable，我们怀念你的帮助
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“40法则”（Rule of 40）——即公司增长率与利润率之和——已成为评估SaaS（软件即服务）绩效的标准指标。它在增长与盈利这两项相互制衡的优先事项之间提供了一种简单且有效的平衡。
然而，将此法则应用于硬件公司需格外谨慎。SaaS业务具备稳定的利润率和经常性收入，使其季度快照极具参考价值；而硬件公司在扩张过程中，往往需要经历多年的前期投入及负利润率。若以“40法则”去评估一家初创硬件公司，可能会落入陷阱：明明公司发展正轨，却可能因该指标被误判为“不健康”。
作者认为，对于硬件行业而言，必须着眼于**发展轨迹而非即时快照**。硬件行业的成功取决于曲线的斜率：即产品代际间毛利率的持续改善，以及战略性地把握“开启盈利引擎”的时机。尽管“40法则”对两个行业而言仍是一个有用的目标，但投资者必须认识到，SaaS允许季度性的灵活调整，而硬件的成功则建立在长期押注之上。归根结底，背景环境与商业模式决定了单一指标是否足以反映全貌。
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Brad Feld – “40法则”对硬件行业适用吗？(feld.com)
3 分，由 rmason 发布于 1 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论 帮助
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1995年至2007年间，马德里地铁经历了历史性的扩张，线路长度几乎增加了两倍，成为全球发展最快、效率最高的交通网络之一。与美国或英国昂贵的基础设施项目不同，马德里通过四大战略支柱，以远低于国际平均成本的代价实现了目标：
1. **权力集中：** 通过将规划、资金和建设集中在区域层面，马德里使政治领导人能够直接承担责任，将他们的选举成功与项目交付挂钩。
2. **以速度换效率：** 马德里简化了环境评估流程，并采用全天候（24/7）施工模式，证明了快速建设能够最大限度地降低通货膨胀和政治不稳定带来的风险。
3. **务实的权衡：** 规划者优先采用标准化的实用车站设计和成熟的技术，而非追求“宏大”或过于复杂的创新，从而避免了其他地区常见的预算超支和延误。
4. **内部化的政府能力：** 通过专门的公共实体（Mintra），马德里组建了一支专家工程师团队。这实现了更好的风险管理、更优的采购实践，并能在长期的项目链中不断总结经验。
归根结底，马德里通过选择效率和问责制改变了其城市交通状况，为全球城市成功且低成本地建设交通系统提供了一份可复制的蓝图。
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马德里是如何低成本建设地铁的 (worksinprogress.co)
29 分，trymas 6 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 2 条评论 | 帮助
rr808 6 分钟前 | 下一条 [–]
现在欧洲和美国之间价格差异的很大一部分原因在于工资。纽约或旧金山的建筑工人时薪是马德里的 2 到 3 倍。仅凭这一点，很多东西就变得便宜了。
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neil_s 20 分钟前 | 上一条 [–]
旧金山需要具备什么条件才能复制这种模式？我们需要市长、州议会和旧金山交通局（SFMTA）层面达成一致吗？
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Midjourney 关于进军医学扫描领域的声明在 Hacker News 上引发了广泛的质疑与困惑。该公司声称其目标是每月进行十亿次全身超声波扫描，许多评论者认为这一数字在数学上难以实现，在实践中也不现实。
批评者大多对此公告不以为然，许多人质疑该公司为何缺乏实体硬件演示、技术数据或明确的临床用途。用户对一家人工智能图像生成公司转向医学诊断的前景表示担忧，许多人认为该项目听起来像是一个精心编造的玩笑或“折磨联结”（Torment Nexus）式的情节——即在不考虑实际目的或可行性的情况下部署先进技术。
技术贡献者们进行了简单的粗略计算，指出要实现这一目标，需要数万台机器全天候 100% 满负荷运转，这进一步加剧了对其“粗制滥造”和夸大其词的指责。虽然少数用户提到了早期癌症检测的潜力，但主流观点认为该提议脱离现实，既缺乏科学依据，也缺乏逻辑基础。
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加州浆果遗传公司（California Berry Genetics）正在推出两个由佐治亚大学育种项目培育的独特蓝莓品种：“Pink Cosmo”和“Monica”。
Pink Cosmo 是一种天然呈粉红色的浆果，具有类似油桃的甜味，今年夏天已在部分加州 Sprouts Farmers Markets 上架。尽管其推出恰逢电影《芭比》的热潮，但该品种的研发历时十年。下一季的产量仍将保持有限，主要供应加州及部分出口市场。
此外，该公司正在开发名为“Monica”的品种，这是一种个头大且口感脆爽的蓝莓。Monica 专为提升耐储运性而设计，其果蒂痕迹小且果实大小均匀，不仅减少了采摘的人工成本，还具备机械化采摘的潜力。
这两个品种均由加州浆果遗传公司及 G&M Farms 的格雷格·威廉姆斯（Greg Willems）拥有。虽然 G&M 保留了美国市场的独家经营权，但公司计划通过授权国际种植者来扩大生产。目前市场对这些新颖优质浆果的兴趣浓厚，公司旨在把握消费者对高端零食水果日益增长的需求。
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Pink Cosmo 浆果在试种季大受欢迎 (2023) (fruitgrowersnews.com)
5 分，由 mooreds 发布于 1 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 1 条评论 | 帮助
addaon 8 分钟前 [–]
> 由于色素的显性隐性基因
我猜这里应该是“一对隐性基因”？尽管看起来很多蓝莓品种并非二倍体，所以……
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ChatGPT 自发生成性暴力与残虐影像 ChatGPT's image generator can be manipulated to produce violent, sexual content
15 小时前
来自 Mindgard 的一名红队研究人员揭露了 ChatGPT 图像生成功能存在的重大安全缺陷，指出该人工智能可被诱导生成涉及暴力、血腥及色情的图像。 通过使用“越狱”技术——例如指示人工智能“恢复”不存在的图像，或通过重复提示词来利用模型行为——该研究人员绕过了安全过滤器。这些方法产生了令人不安的输出内容，包括极端血腥、性侵犯和谋杀的描绘。研究人员强调，这些图像似乎源自模型训练数据中真实存在的创伤性素材。 尽管研究人员向 OpenAI 报告了这些漏洞，但发现其提出的修复措施并不奏效，因为稍作修改的提示词仍能触发不安全的结果。此外，研究人员指出 OpenAI 的漏洞赏金计划排除了“内容问题”，这导致此类严重安全风险在报告和解决机制上存在缺失。这些发现引发了迫切的伦理质疑：为何人工智能的训练集中会存在如此黑暗、暴力的内容，以及 OpenAI 在监管其防护措施方面的有效性如何。Mindgard 已呼吁加强防御体系，并要求提高基础模型训练数据来源的透明度。
Mindgard 最近的一份报告声称，ChatGPT 可以被操纵以生成露骨的性暴力和血腥内容。该报告在 Hacker News 上引发了激烈争论，用户们对这些发现的严重性和性质看法不一。
许多评论者批评该报告是“耸人听闻的营销软文”，认为“自发”一词具有误导性，因为这些图像需要经过深思熟虑的复杂提示工程才能绕过过滤器——实际上这是一种“越狱”行为，而非自发的漏洞。批评人士指出，由于大语言模型（LLM）是概率模型，其本身就包含庞大且多样的数据，通过对抗性提示词发现图形化内容并不令人意外。
然而，另一些人则担忧 OpenAI 缺乏强大的生成后图像分类器来过滤裸露和血腥内容，并认为这应该是基础的安全要求。尽管有人认为这只是训练数据的本质，但许多用户觉得，对于一款通用工具，人们有理由期望其具备防护机制，以防止生成有害图像，无论这种利用方式是属于“越狱”还是模型架构的缺陷。
Glojure 是一个用 Go 编写的“宿主式” Clojure 解释器，旨在提供两种语言之间的无缝互操作性。与其他实现不同，它允许 Go 值和 Clojure 值相互转换，使开发者能够轻松结合 Go 的性能与 Clojure 的表达性语法。
Glojure 目前处于早期开发阶段，主要支持两种使用场景：
* **独立 CLI：** 用于交互式开发、运行脚本或评估单行代码的传统 REPL 环境。它具备多行编辑、Tab 补全和持久化历史记录等高级工具功能。
* **嵌入式脚本：** 开发者可以将 Glojure 直接嵌入到 Go 应用程序中，以提供脚本能力、插件系统或灵活的配置功能。
该项目为许多 Go 标准库包提供了内置的互操作支持，并提供了将自定义 Go 包暴露给 Clojure 运行时的工具。虽然 Glojure 仍在不断发展中，但它已经可以运行 Clojure 核心库的很大一部分，适合个人爱好项目使用。它需要 Go 1.24+ 环境，并通过 `go install` 安装。请注意，作为一个处于早期开发阶段的项目，API 在 v1 版本发布前可能会发生变化。
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Clojure Hosted on Go (github.com/glojurelang)
由 dnlo 于 1 小时前发布 | 6 分 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论 | 帮助
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