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**摘要：`ripgrep` 在 musl 目标平台上的 SIGSEGV 崩溃** `ripgrep` 15.2.0（针对 `x86_64-unknown-linux-musl` 构建）在跨大型文件树执行高并发搜索时会持续发生 `SIGSEGV` 崩溃。 **详情：** * **表现：** 崩溃发生在使用 `calloc` 调用 `opendir` 期间，由 MUSL 的 `mallocng` 堆元数据完整性断言失败触发。 * **复现：** 在高并发下扫描大型目录树（约 20GiB，180 万个文件）可复现此问题。在多核系统上持续搜索不到一分钟，通常就会出现崩溃。 * **回溯：** 堆栈跟踪指向由 `ignore` crate 的并行遍历器调用的 `std::fs::read_dir`，最终在 MUSL C 库的堆管理函数内部失败。 报告者已提供二进制文件、核心转储文件以及用于生成合成测试目录树的脚本，以辅助调试。预期的行为是应用程序应完成搜索，且不出现内存损坏或段错误。
一位 **ripgrep** 用户近期报告称，在使用 musl 链接的二进制文件进行大规模搜索时，会出现间歇性的段错误。虽然起初怀疑是库或应用程序的漏洞，但社区调查表明，这很可能是 Linux 内存管理中存在的**内核级竞态条件**。
Hacker News 上的讨论主要集中在三个方面：
* **漏洞本身：** 该崩溃似乎源于内核 `munmap` 与缺页中断处理之间的竞态条件。由于难以复现且需要特定的时序或硬件配置，一些人推测这可能是某种罕见的硬件相关 TLB 问题。
* **AI 争议：** 一份由 AI 生成的关于该漏洞的详细分析遭到了严厉批评。尽管有人承认 AI 提供了一些有用的数据点，但许多开发者对其“词藻堆砌”的风格、冗长的语气，以及在可能产生幻觉的情况下仍显得言之凿凿的态度表示不满。
* **分配器之争：** 调查指出，在 musl 上运行的 `ripgrep` 有时会使用一种在高线程竞争下会进行序列化的分配器。虽然有人认为更换默认分配器可以提高性能，但也有人指出，这些问题往往会暴露出本应被隐藏的底层内核漏洞。
抱歉。
要成就伟大的事业，请遵循以下四个核心步骤：选择一个领域，学习到足以触及该领域的前沿，发现知识空白，并进行探索。
这一过程需要天赋、深厚的兴趣和勤奋工作的结合。由于不深入其中就无法真正了解一个领域，因此“实践”是找到专注方向的唯一途径。相比僵化的计划，应优先考虑那些“令人兴奋且雄心勃勃”的项目；保持好奇心并处于机遇的“上风向”，比遵循固定的路线图更为有效。
**成功准则：**
* **追随好奇心：** 它是你的动力引擎。如果你对他人忽视的事物怀有极大的好奇心，那么你可能已经找到了潜在的突破口。
* **拥抱原创性：** 原创性是一种思维习惯，而非一个过程。它往往源于“破碎的模型”——即发现他人忽略或无视的异常现象。
* **重视持久性：** 伟大的工作会产生复利。持续不断地去做（做点什么总比什么都不做要好）比每天的突击更重要。
* **保持真诚：** 避免矫揉造作和智力上的不诚实。愿意承认自己的错误，才能保持对真理的开放态度。
* **从小处着手：** 构建简单且不断演进的想法版本，而不是从一开始就追求完美。
这篇 Hacker News 的讨论围绕保罗·格雷厄姆（Paul Graham）的文章《如何做出伟大的工作》（How to Do Great Work）展开。讨论帖中出现了两极分化的争论，既针对文章内容，也针对作者本人。
批评者认为，这些建议过于笼统、“不通世故”，或者主要针对那些已经拥有特权的精英群体。许多参与者认为，格雷厄姆对“伟大工作”的定义与经济上的成功和硅谷的风险投资生态系统有着内在联系，他们质疑这种哲学对于从事艺术、社区活动或非营利事业的人是否具有价值。一些评论者认为这篇文章虚伪，辩称它忽视了在资本主义制度下追逐金钱的必要性。
相反，支持者则认为这篇文章为有抱负的人（尤其是学生和职业生涯早期的专业人士）提供了实用且鼓舞人心的指导。一些人认为，“伟大工作”超越了金钱，格雷厄姆提出的原则——专注于天赋、浓厚的兴趣和韧性——是普遍适用的。另一些人则指出，虽然这些建议对职业中期的专业人士来说可能显得基础，但对于年轻、有抱负的读者来说，它仍然是一份有价值的资源。
归根结底，这一讨论反映了人们在以下问题上存在的更广泛的文化分歧：什么构成了“伟大”、财富在衡量成功中的作用，以及是否应该根据社会经济地位来审视具有影响力的人物。
此版本带来了一项备受期待的功能，感谢 @crmne 的贡献：现在不再需要为每个 worker 使用线程池来运行多线程任务，而是可以在单个 fiber reactor 线程上使用 fibers。 要使用此功能，只需在 worker 配置中指定 fibers 的数量而不是线程数，如下所示： ```yaml workers: - queues: "api*" fibers: 100 polling_interval: 0.05 ``` 该功能底层使用 Async，因此需要将其作为依赖项才能正常工作。此外，你需要在 Rails 中使用 fiber 隔离（`config.active_support.isolation_level = :fiber`）。这对于涉及 LLM 调用等 I/O 密集型工作负载非常有用。 **更新内容** * 添加 fiber worker 执行模式，由 @crmne 贡献于 #728 * 回滚测试中因任务线程被终止而泄露的事务，由 @rosa 贡献于 #773 * 记录如何更新动态循环任务，由 @wintan1418 贡献于 #777 **新贡献者** 完整更新日志：v1.5.1...v1.6.0
RamenHaus
9 天前
Hacker News 社区近期讨论了 **RamenHaus**，这是一个展示世界各地拉面摄影的极简主义网站。讨论迅速演变成一场关于拉面本质、餐饮文化以及外食经济的广泛辩论。
参与者对拉面的可及性表达了截然不同的观点：有人认为拉面是旨在快速食用的“快餐”典型，而另一些人则认为它是一门工艺，这解释了为何它在西方城市的价格高于日本。来自伦敦、旧金山和杜塞尔多夫等地的用户对比了各自当地的体验与日本正宗标准，重点指出了在海外寻找优质汤底和新鲜面条的难度。
讨论串也涉及了对那些由爱好者驱动的、简洁的网络项目的怀旧之情，许多用户称赞了该网站的美学设计。在关于美食的讨论之余，一些评论者还对地缘政治波动和人工智能发展进行了更深层、更广泛的推测，而另一些人则辩论了 Yelp 与 Google 等餐厅评论平台的准确性。归根结底，这场对话反映了 Hacker News 社区多样化且常会发散的兴趣点，并以对这一平凡烹饪主食的共同欣赏为核心。
G’MIC 这一免费开源的数字图像处理框架迎来了 4.0 版本，标志着该项目达到了一座重要的里程碑。在诞生 18 年后，该项目已进入稳定与成熟阶段。
作为该项目最受欢迎的界面，G’MIC-Qt 插件现已包含超过 640 款滤镜。4.0 版本新增的功能包括“像素拉伸 (Pixel Stretch)”、“高度图变形 (Heightfield Warp)”以及“色彩迁移 [多重] (Transfer Colors [Multi])”滤镜，后者是一款基于前沿研究、用于高级色彩映射的独特算法。
除了图形界面外，G’MIC 作为一种强大的脚本语言也在不断演进。核心库的更新不仅提升了性能，还增加了诸如主成分分析 (PCA) 和增强型 3D 网格渲染等高级数学运算功能。该项目还推出了一个新的交互式教学演示代码库，并继续作为“创意编程”的热门工具，助力用户生成复杂的动画和视觉特效。
在 GREYC 实验室的支持下，G’MIC 已巩固了其作为一款多功能、可扩展工具的地位，深受研究人员、命令行爱好者及数字艺术家的青睐，并正越来越多地被集成到 GIMP、Krita 和 Affinity Photo 等主流软件中。
抱歉。
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这场在 Hacker News 上的讨论聚焦于 OpenAI 最近发布的数学和理论计算机科学领域的十大重要进展。
辩论在对 OpenAI 营销持怀疑态度的人群与关注人工智能在研究中更广泛影响的人群之间展开：
* **透明度与方法论：** 怀疑者认为 OpenAI 在实验预算和流程上缺乏透明度，担心 2000 美元的成本数字具有误导性，属于“P值操纵”（P-value hacking）。他们主张采取开源实践并全面公开提示词历史以确保可重复性，并将其与实验科学领域的可重复性危机相提并论。
* **数学研究的未来：** 参与者讨论了人工智能究竟只是一个“初级”助手，还是一场范式转移。虽然有些人预见未来人工智能将处理证明搜索这类“苦差事”，但另一些人则对人类数学劳动的贬值表示存在主义担忧，许多人将其与国际象棋引擎对职业棋手的影响进行了比较。
* **重要性：** 支持者认为，无论使用何种提示词，这些研究结果（例如针对长期悬而未决的猜想提出反例）本身就具有客观重要性。他们认为，过度关注“如何做”或“成本”是舍本逐末，因为人工智能已证明有能力弥合那些困扰人类研究者数十年的复杂领域。