2025-01-30 08:33:59
OpenAI和微软正在调查DeepSeek是否未经授权使用其数据训练人工智能模型，双方指控引发了关于知识产权和数据使用的争议。 研究人员发现了两种新的针对Apple M2/A15和M3/A17处理器的推测执行攻击，称为SLAP和FLOP，可能影响多款Apple设备的安全性。 作者从2010年起使用Sublime Text，认为其速度快、资源占用少、功能灵活，尽管已有多年历史但仍是其首选工具。 YouTuber Dianna Cowern在患病两年后首次站立，呼吁支持其频道，同时视频引发了关于长期新冠和医疗系统的讨论。 DeepSeek开源其大语言模型R1，以降低训练成本并进入西方市场，但其开源方式引发了关于“真正开源”定义的争议。 文章介绍了如何在Python脚本中使用uv作为shebang行，简化了脚本的执行流程，尤其适用于处理依赖关系。 作者对AI在写作中的过度“打磨”表达不满，认为AI的自动修改功能破坏了写作的个性和初衷。 OpenAI指控DeepSeek可能使用其模型训练竞争对手，双方在知识产权和数据使用上的争议引发了广泛讨论。 研究表明，肠道微生物摩根氏菌可能通过代谢产物引发炎症反应，与抑郁症相关联。
https://www.404media.co/openai-furious-deepseek-might-have-stolen-all-the-data-openai-stole-from-us/
OpenAI 公司对 DeepSeek 的指控
OpenAI 公司和微软公司正在调查 DeepSeek 是否未经授权使用 OpenAI 的数据来训练其人工智能模型。据报道，DeepSeek 的 R1 模型在人工智能领域引起了轰动，但其训练数据的来源却存在疑问。OpenAI 公司和微软公司认为，DeepSeek 可能违反了 OpenAI 的服务条款，或者绕过了 OpenAI 对数据获取的限制。
OpenAI 公司的 CEO 萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）表示，DeepSeek 的行为可能是对 OpenAI 公司的知识产权的侵犯。然而，这一指控引发了人们的质疑，因为 OpenAI 公司本身也曾被指控过未经授权使用他人的数据来训练其人工智能模型。这种行为被称为“数据蒸馏”（distillation），即一个模型通过向另一个模型提问来学习其知识。
DeepSeek 的 R1 模型被认为是人工智能领域的一项重大突破，但其训练数据的来源却存在疑问。一些专家认为，DeepSeek 可能使用了 OpenAI 的数据来训练其模型，但这一行为是否违法或违反了服务条款仍然存在争议。
OpenAI 公司和微软公司的指控引发了人们对人工智能领域数据使用和知识产权保护的讨论。随着人工智能技术的发展，数据的获取和使用变得越来越重要，如何平衡数据使用的需求和知识产权保护的需要成为一个重要的问题。
人工智能领域的发展需要大量的数据来训练模型，但这些数据的来源和使用却存在许多问题。未经授权使用他人的数据可能会侵犯知识产权，甚至导致法律纠纷。因此，人工智能领域需要制定明确的数据使用和知识产权保护的规范和标准，以确保技术的发展和创新，同时保护相关方的权益。
https://news.ycombinator.com/item?id=42865527
SLAP 和 FLOP 是两种新的推测执行攻击，分别针对苹果公司的 M2/A15 和 M3/A17 处理器。SLAP 攻击利用了加载地址预测器（LAP）来猜测下一个内存地址，从而导致 CPU 执行任意计算，包括访问不应该访问的数据。FLOP 攻击则利用了加载值预测器（LVP）来猜测内存访问的结果，从而导致 CPU 执行任意计算，包括绕过关键的内存安全检查。
SLAP 攻击可以用来恢复敏感数据，例如电子邮件内容和浏览行为。研究人员展示了一个攻击场景，攻击者可以通过 Safari 浏览器来恢复电子邮件内容。FLOP 攻击可以用来恢复任意内存数据，包括位置历史、日历事件和信用卡信息。研究人员展示了一个攻击场景，攻击者可以通过 Safari 和 Chrome 浏览器来恢复这些数据。
SLAP 和 FLOP 攻击对苹果设备的影响重大，包括所有 Mac 笔记本电脑、Mac 台式机、iPad Pro、Air 和 Mini 模型，以及所有 iPhone 13、14、15 和 16 模型。这些攻击可以绕过硬件和软件措施，防止两个打开的网页之间的隔离，允许攻击者读取敏感数据。
研究人员建议苹果公司应该解决这些问题，并且用户应该启用自动更新，以确保设备运行最新的操作系统和应用程序。同时，研究人员也指出，其他处理器制造商的产品可能不受这些攻击的影响，但需要进一步的测试来确认。
SLAP 和 FLOP 攻击的检测和防御是具有挑战性的，因为这些攻击不留下任何系统日志文件的痕迹。研究人员建议，用户应该注意这些攻击的可能，并采取措施来保护自己的设备和数据。同时，研究人员也呼吁苹果公司和其他处理器制造商应该采取措施来防止类似的攻击在未来发生。
https://news.ycombinator.com/item?id=42856023
https://ohdoylerules.com/workflows/why-i-still-like-sublime-text-in-2025/
作者仍然喜欢使用 Sublime Text 编辑器，尽管它已经存在了很长时间。作者从 2010 年开始使用 Sublime Text 2，并且一直沿用至今。Sublime Text 的速度快、资源占用少、处理大文件能力强、崩溃率低，这些都是作者喜欢它的原因。
Sublime Text 的语言服务器协议（LSP）功能使其能够提供代码补全、悬停信息等现代编辑器的功能。作者可以为每个文件启用多个 LSP 服务器，并且可以根据项目的需要进行配置。LSP 的配置也非常灵活，作者可以根据文件的语法范围启用或禁用 LSP 服务器。
Sublime Text 的代码片段功能也是作者喜欢的原因之一。作者可以创建自己的代码片段，并且可以根据语法范围启用或禁用这些片段。代码片段可以包含占位符、引用等功能，作者可以根据需要进行定制。
作者还提到了 Sublime Text 的项目工作区、构建系统、多光标、键盘绑定等功能。这些功能使得 Sublime Text 成为一个非常强大的编辑器，能够满足作者的各种需求。
尽管 Sublime Text 已经存在了很长时间，但它仍然在不断更新和改进。作者认为 Sublime Text 是一个“完成”的软件，它已经具备了所有必要的功能，作者可以放心地使用它。作者还提到了其他编辑器可能从 Sublime Text 中吸取了灵感，这也证明了 Sublime Text 的影响力。
总的来说，作者仍然喜欢使用 Sublime Text 编辑器，因为它速度快、功能强大、配置灵活。作者可以根据自己的需要进行定制，Sublime Text 也能够满足作者的各种需求。尽管 Sublime Text 已经存在了很长时间，但它仍然是一个非常好的选择。
https://news.ycombinator.com/item?id=42862246
https://www.youtube.com/shorts/2ntx91cOYEc
这个网页是一个视频分享页面，视频的标题是“Dianna 站起来了！2 年来第一次！”。视频的内容是关于一位名叫 Dianna 的女性，她患有 ME/CFS 和长期新冠肺炎，最近她的健康状况有所改善，终于能够站起来了。
视频的描述中提到，Dianna 的健康状况有所改善，她终于能够站起来了，这是一个值得庆祝的时刻。视频的作者是 Dianna Cowern，她是一位物理学爱好者，创建了一个名为 Physics Girl 的频道，用于分享物理学相关的视频。
视频的描述中还提到，Dianna 的频道 Physics Girl 需要支持，可以通过 Patreon 进行捐赠。视频的背景音乐由 APM 提供，视频的编辑是 Levi Butner。视频的发布日期是 2025 年 1 月 24 日，目前已经有 19 万个赞同和 1.2 万个评论。
视频下方有一个评论区，用户可以在这里发表自己的评论和讨论。评论区中有一些用户对 Dianna 的康复表示祝贺和支持，也有一些用户分享了自己的经历和感受。
https://news.ycombinator.com/item?id=42862118
https://www.getlago.com/blog/deepseek-open-source
该网页主要讨论了 DeepSeek 开源其 LLM（大语言模型）以及这对 AI 行业的影响。DeepSeek 是一家中国公司，他们开发了一个名为 R1 的开源 LLM，该模型的性能与 OpenAI 的 o1 模型相当，但训练成本却远远低于后者。文章认为，DeepSeek 开源其模型是出于对西方市场的渗透需要，因为开源可以建立信任，并且可以让用户自行托管或使用第三方服务。
文章还讨论了开源在 AI 行业中的地位，认为开源模型将变得越来越重要，因为它们可以提供更高的可定制性和透明度。尤其是在基础设施领域，开源软件往往更受欢迎，因为它们可以让用户自行维护和定制。文章提到了 Lago 公司作为开源基础设施公司的例子，认为开源可以让工程师更好地控制和定制产品。
此外，文章还谈到了 OpenAI 在 LLM 领域的领先地位，但认为 DeepSeek 的开源模型 R1 可能会改变这种局面。文章指出，OpenAI 的模型虽然领先，但开源模型的出现可能会迫使 OpenAI 和其他公司寻找更高效的训练方法，从而推动整个行业的发展。最后，文章强调了开源在 AI 行业中的重要性，认为开源可以让用户更好地控制和定制产品，并推动整个行业的发展。
在最后，文章还提到了 Lago 公司的产品，包括 Lago Premium 和 Lago Open Source，认为这些产品可以提供更好的控制和灵活性。同时，文章还提供了相关资源和链接，包括 GitHub、文档、API 参考等，方便用户进一步了解和使用这些产品。
https://news.ycombinator.com/item?id=42866201
https://akrabat.com/using-uv-as-your-shebang-line/
本文介绍了作者 Rob Allen 在使用 Python 脚本时的一个技巧。作者创建了许多脚本来自动化任务，并将它们存放在~/bin/目录中。由于~/bin 目录在系统的路径中，作者希望能够直接在命令行中运行这些脚本。为此，作者使用了一种特殊的 shebang 行：#!/usr/bin/env -S uv run –script。这行代码告诉系统使用 uv 运行脚本，并将文件作为参数传递给 uv。uv 会忽略 shebang 行，并将脚本的其余部分作为正常的 Python 文件运行。
为了使脚本能够直接运行，作者需要确保脚本有可执行权限，这可以通过 chmod a+x {filename}命令来实现。一旦脚本有了可执行权限，作者就可以直接在命令行中运行它，而无需指定 Python 解释器。这种方法使得使用 Python 编写命令行脚本变得更加方便，尤其是当脚本需要处理依赖关系时。
本文还提到了作者的个人信息，包括他的职业、兴趣爱好和联系方式。作者是一位软件顾问和工程领导，专注于 HTTP API。他是开源软件的支持者，并维护了几个开源项目，包括 rst2pdf 和 Slim Framework。作者还参与了其他开源项目，例如 Apache OpenWhisk，并在 Mastodon、Bluesky、Instagram、Flickr、GitHub 和 YouTube 等平台上有账号。作者还写过几本书，包括《Zend Framework in Action》。
https://news.ycombinator.com/item?id=42855258
https://thebloggess.com/2025/01/28/no-i-do-not-want-ai-to-polish-me/
这篇博客文章的作者 Jenny 讨论了她对人工智能（AI）在电子邮件写作中的应用的不满。 当她正在写一封电子邮件时，一个名为“Polish”的小工具突然出现，声称可以帮助她改善写作风格。 但是，当 Jenny 点击这个小工具时，它却将她的整个电子邮件内容改写成了一个完全不同的版本，使用了更加正式和拘谨的语言。
Jenny 对此感到非常不满，她觉得 AI 的“帮助”实际上破坏了她的原意和个性。 她指出，如果她的朋友和熟人收到这样的电子邮件，他们一定会怀疑她是否被绑架了，因为这根本不像她的写作风格。 Jenny 还提到，她的电子邮件通常充满了拼写错误、冗长的括号和道歉，这些都是她写作风格的特征。
Jenny 对 AI 的另一个抱怨是，它总是试图“改进”她的写作，即使她明确表示不需要这样的“帮助”。 她提到，当她试图插入图片到博客文章中时，AI 竟然建议使用 AI 生成的图片，而不是她自己选择的图片。 这让 Jenny 感到非常沮丧，因为她觉得 AI 正在试图控制她的创作过程。
在文章的后半部分，Jenny 分享了一些读者的评论，这些评论表达了对 AI 的类似不满。 一些读者指出，AI 在某些领域（如医学和天文学）可能有用，但在写作和创作方面，它们往往会产生反作用。 其他读者分享了他们自己与 AI“战斗”的经历，例如试图关闭 AI 的“智能功能”或避免使用 AI 生成的内容。
总的来说，这篇博客文章表达了 Jenny 和她的读者对 AI 在写作和创作中的应用的不满和担忧。 他们觉得 AI 的“帮助”往往会破坏个性和原意，甚至可能导致人们失去对自己写作风格的控制。 这篇文章也提醒我们，在使用 AI 时需要谨慎和批判，确保它真正能够帮助我们，而不是控制我们。
https://news.ycombinator.com/item?id=42864854
https://www.ft.com/content/a0dfedd1-5255-4fa9-8ccc-1fe01de87ea6
OpenAI 近期表示，他们发现了中国人工智能初创公司 DeepSeek 可能使用其专有模型进行训练的证据，这引发了对知识产权潜在侵犯的担忧。OpenAI 提到，发现了一些 “蒸馏” 技术的证据，怀疑这些技术来自 DeepSeek。蒸馏是一种行业常用的技术，通过使用较大、功能更强的模型的输出，开发者可以在小型模型上获得更好的性能，从而以更低的成本实现特定任务的相似结果。
尽管蒸馏是一种普遍的做法，但 OpenAI 关注的是 DeepSeek 可能利用这种技术来构建自己的竞争模型，这违反了 OpenAI 的服务条款。OpenAI 的条款中明确规定，用户不得 “复制” 其服务或 “利用输出开发与 OpenAI 竞争的模型”。据悉，OpenAI 和其合作伙伴微软去年对一些被怀疑使用其 API 的 DeepSeek 账户进行了调查，并因涉嫌违反服务条款而阻止了其访问。
DeepSeek 最近发布的 R1 推理模型在市场上引起了广泛关注，其低成本模型的表现与美国领先模型相当。这引发了投资者和技术公司的担忧，导致 Nvidia 的股价在短时间内下跌了 17%。DeepSeek 声称其 V3 模型使用了 2048 个 Nvidia H800 显卡，仅花费 560 万美元进行训练，参数量达到 6710 亿，而与之相当的 OpenAI 和 Google 模型的训练费用则要高得多。
一些专家表示，DeepSeek 生成的响应表明其可能是基于 OpenAI 的 GPT-4 输出进行训练，这也违反了 OpenAI 的服务条款。业内人士指出，中国和美国的 AI 实验室通常会使用 OpenAI 等公司的输出便让其模型的响应更加人性化，这种做法在初创公司和学术界十分常见。
OpenAI 在声明中表示，他们意识到中国其他国家的公司正在不断尝试蒸馏美国领先 AI 公司的模型，并强调保护技术优势的困难。同时，OpenAI 也面临来自《纽约时报》和一些内容创作者的版权侵犯指控，指控其在没有许可的情况下使用他们的文章和书籍来训练模型。
https://news.ycombinator.com/item?id=42861475
https://www.science.org/content/blog-post/bacteria-and-their-metabolites-and-depression
这篇文章探讨了肠道微生物与人类健康之间的关系，特别是某种细菌 —— 摩根氏菌（Morganella morganii）与重度抑郁症之间的潜在联系。摩根氏菌通常被视为肠道微生物组的一部分，也是一种机会性病原体，可能与炎症性肠病（IBD）和尿路感染等疾病相关。
一项大型基因组关联研究（GWAS）表明，摩根氏菌可能在重度抑郁症中发挥了因果作用，这一结果起初让研究者感到意外，但研究显示在 5,959 名个体的样本中，摩根氏菌与重度抑郁症之间的联系非常强，并且在后续的多年度健康记录中得到了验证。
然而，研究人员提出的关键问题是：摩根氏菌是如何导致抑郁症的？最近的一项研究试图寻找可能的机制，发现摩根氏菌产生了一些结构异常的分子，这些分子类似于心磷脂（cardiolipins），这种脂质通常在细菌和线粒体的内膜中发现。尽管这些新分子与心磷脂在结构上相似，但它们的中间部分是二乙醇胺（diethanolamine），而不是甘油，这使得它们成为一种不同的物质。
值得注意的是，二乙醇胺并不是人类或细菌代谢的自然组成部分，而是一种工业污染物。研究发现，这些不自然的脂质具有明显的促炎特性，能够通过 TLR（ Toll-like receptor）激活来释放 IL-6，而 IL-6 水平已被证实与重度抑郁症相关联。
综上所述，研究者们认为，继续探索炎症与抑郁症之间的关系，尤其是在摩根氏菌感染或环境中二乙醇胺暴露增加等可能加重因素的影响下，是非常重要的。这一领域仍然有许多知识有待揭示。
https://news.ycombinator.com/item?id=42863262
2025-01-29 07:43:31
- Pebble 智能手表的创始人 Eric Migicovsky 宣布，他们正在努力将 Pebble 重新带回市场。
- 谷歌宣布开源Pebble智能手表的源代码，包括整个Pebble操作系统，提供了标准的智能手表功能。
- DeepSeek R1 是一个开源的 AI 模型，具有较小的蒸馏版本，并且分享了其训练方法。
- 机器学习在生产中是一门课程，旨在教导学生如何将机器学习模型应用于实际生产环境中。
- Open-R1 是一个开源的 DeepSeek-R1 模型复现项目，旨在重现 DeepSeek-R1 模型的数据和训练流程。
- Rebble 团队宣布了几个重大发展，这将影响 Rebble 的未来，包括转变为非营利组织和开源 PebbleOS。
- 阿尔法神话：圈养狼如何误导了我们，这篇文章探讨了基于圈养狼行为建立的“阿尔法狼”概念如何影响人类对权力和领导力的理解。
- Boom XB-1 飞机成功突破音障，实现了超音速飞行，但仍然面临着许多挑战，包括经济可行性和监管障碍。
Pebble 智能手表的创始人 Eric Migicovsky 宣布，他们正在努力将 Pebble 重新带回市场。八年前，Pebble 是一款非常受欢迎的智能手表，以其简单的功能、长电池寿命和独特的设计而闻名。尽管其他公司也尝试过制造类似的智能手表，但仍然没有一款能够取代 Pebble 的地位。
Eric Migicovsky 表示，他已经尝试过几乎所有其他智能手表，但仍然每天佩戴他的 Pebble 手表，因为其他手表无法匹配 Pebble 的功能和电池寿命。他希望有人能够制造出一款真正的 Pebble 替代品，但到目前为止，还没有一家公司能够做到这一点。因此，他决定亲自接手这个项目，带领一个小团队制造一款新的 Pebble 智能手表。
新的 Pebble 智能手表将运行开源的 PebbleOS 操作系统，这意味着任何人都可以下载、修改和改进这款操作系统。PebbleOS 的源代码已经在 GitHub 上公开，任何人都可以使用它来制造自己的智能手表或其他设备。Eric Migicovsky 表示，这个项目得到了 Google 的支持，Google 曾经收购了 Fitbit 公司，而 Fitbit 公司之前曾经收购了 Pebble 公司。
PebbleOS 的开源意味着任何人都可以使用它来制造自己的智能手表或其他设备。用户可以在现有的 Pebble 手表上运行 PebbleOS，也可以在其他设备上模拟它。Eric Migicovsky 希望能够吸引更多的人加入这个项目，一起将 Pebble 重新带回市场。他表示，如果足够多的人对这款新手表感兴趣，他们将开始制造它。
Pebble 智能手表最初是在 2012 年通过 Kickstarter 众筹平台发布的，之后卖出了超过 200 万台。该公司的知识产权后来被 Fitbit 收购，但现在，Pebble 的创始人希望能够将这款智能手表重新带回市场，继续为用户提供简单、功能强大、电池寿命长的智能手表。
https://news.ycombinator.com/item?id=42845091
https://opensource.googleblog.com/2025/01/see-code-that-powered-pebble-smartwatches.html
本文介绍了谷歌开源项目的最新动态，特别是关于 Pebble 智能手表的源代码公开。Pebble 智能手表最初通过 Kickstarter 众筹平台获得了巨大的成功，之后的 Pebble Time 也是 Kickstarter 上最成功的项目之一。尽管 Pebble 公司在 2016 年停止运营，但其智能手表仍然拥有大量忠实的用户和开发者。
谷歌宣布公开 Pebble 智能手表的源代码，这是为了支持那些仍在维护 Pebble 手表功能的志愿者们。公开的源代码包括整个 Pebble 操作系统，提供了标准的智能手表功能，如通知、媒体控制、健身追踪以及支持自定义应用和表盘。该系统基于 FreeRTOS，包含多个模块，包括内存管理、图形和时间管理，以及一个框架用于加载和运行用 C 语言和 JavaScript 编写的自定义应用。
然而，需要注意的是，公开的源代码中有一些专有代码被移除，特别是芯片支持和蓝牙协议栈的代码。这意味着公开的代码虽然包含了构建系统文件，但无法直接编译和链接。谷歌希望通过公开 Pebble 的源代码，能够帮助 Rebble 项目的志愿者们继续支持和维护 Pebble 手表的功能。
此外，文章还提到了谷歌开源项目的其他动态，包括 Google Summer of Code 2024 的最新进展和其他开源项目的介绍。这些项目展示了谷歌在开源领域的贡献和支持，鼓励更多的开发者参与开源社区，推动技术的进步和创新。
https://news.ycombinator.com/item?id=42845070
https://simonwillison.net/2025/Jan/27/llamacpp-pr/
本文介绍了一个名为 DeepSeek R1 的 AI 模型的应用。作者提到，DeepSeek R1 可以帮助优化代码，特别是在 WebAssembly（WASM）方面。作者分享了一个 PR（Pull Request）示例，展示了如何使用 DeepSeek R1 优化 WASM 代码，实现了 2 倍的速度提升。
作者还分享了他们与 DeepSeek R1 的交互过程，展示了如何使用该模型重写代码。他们提到，DeepSeek R1 可以帮助解决复杂的问题，例如如何映射本地模型 ID 到实际的 Groq 模型名称。作者认为，DeepSeek R1 的思维过程非常有趣，展示了该模型如何逐步解决问题。
此外，作者还提到了其他相关话题，例如开源代码、Anthropic 的新 Citations API、LLM 和 Datasette 项目的视频演示等。这些话题都与 AI 和编程相关，展示了作者对这些领域的兴趣和关注。
总的来说，本文介绍了 DeepSeek R1 的应用和优点，展示了该模型在代码优化和问题解决方面的能力。同时，也提到了其他相关话题，展现了作者对 AI 和编程领域的广泛兴趣。
https://news.ycombinator.com/item?id=42852866
https://unsloth.ai/blog/deepseekr1-dynamic
DeepSeek R1 是一个近期引起关注的开源模型，它的性能与 OpenAI 的 O1 推理模型相媲美。最近，研究人员成功地将 DeepSeek R1 的 671B 参数模型压缩到 131GB，减少了 80% 的大小，同时保持了良好的功能。这种压缩是通过研究 DeepSeek R1 的架构，并选择性地对某些层进行量化（如 4bit），而其他层（如 MoE 层）则使用 1.5bit 进行量化实现的。
研究人员发现，如果简单地将所有层量化为低位（如 1.5bit），模型将产生无限循环和无意义的输出。因此，他们开发了一种动态量化方法，可以根据层的重要性选择合适的量化位数。这种方法可以有效地减少模型的大小，同时保持其性能。他们将量化后的模型上传到 Hugging Face 平台，供其他研究人员使用。
为了测试量化模型的性能，研究人员使用了一个 Flappy Bird 游戏生成任务。他们发现，动态量化的 1.58bit 模型可以生成有效的输出，而简单量化的模型则会产生无意义的输出。他们还发现，量化位数的选择对模型的性能有很大影响，1.58bit 的模型比 2.06bit 的模型表现更好。
研究人员还分析了 DeepSeek R1 的架构，发现前三层是全连接层，而后面的层是 MoE 层。他们发现，MoE 层使用了共享的专家，并且这些层的权重占模型总权重的很小一部分。因此，他们可以将这些层的权重量化为低位（如 1.5bit），从而减少模型的大小。
此外，研究人员还讨论了 chat 模板的问题，发现原来的 chat 模板使用了错误的 token 映射。他们提供了正确的 token 映射，并建议用户在使用模型时注意这一问题。总的来说，研究人员的工作为 DeepSeek R1 模型的压缩和优化提供了新的思路和方法，有助于提高模型的性能和效率。
https://news.ycombinator.com/item?id=42850222
https://newsletter.languagemodels.co/p/the-illustrated-deepseek-r1
DeepSeek-R1 是最新的 AI 进展，它是一个开源的模型，具有较小的蒸馏版本，并且分享了其训练方法。该模型的训练过程分为三个步骤：语言建模、监督微调和偏好微调。DeepSeek-R1 的训练过程与其他 LLMs 相似，但它在解决数学和推理问题方面表现出色，因为它可以花更多时间处理问题。
DeepSeek-R1 的训练过程中，有三个特殊的方面：长链推理的 SFT 数据、一个临时的高质量推理 LLM，以及使用大规模强化学习创建推理模型。长链推理的 SFT 数据是指大量的长链推理示例，这些示例很难获得并且很昂贵。临时的高质量推理 LLM 是一个专门用于推理的模型，它可以生成 SFT 推理数据。
大规模强化学习是 DeepSeek-R1 训练过程中的一个重要步骤。它包括两个阶段：R1-Zero 和 R1。R1-Zero 是一个可以在没有标记的 SFT 训练集的情况下，通过强化学习训练的模型。它可以在推理任务中表现出色，并且可以与其他模型竞争。R1-Zero 的训练过程中，使用了自动验证的方法来检查模型的输出，这样可以在没有人类干预的情况下，生成大量的训练数据。
DeepSeek-R1 的训练过程中，还使用了一个名为 R1-Zero 的模型来生成 SFT 推理数据。R1-Zero 模型可以通过强化学习训练，生成高质量的推理数据。然后，使用这些数据来训练 DeepSeek-R1 模型，使其在推理任务中表现出色。DeepSeek-R1 模型的训练过程中，还使用了偏好微调的方法来改善其在非推理任务中的表现。
总的来说，DeepSeek-R1 是一个高质量的 LLM 模型，它在推理任务中表现出色。其训练过程中，使用了大规模强化学习和自动验证的方法来生成高质量的训练数据。DeepSeek-R1 模型的训练过程中，还使用了偏好微调的方法来改善其在非推理任务中的表现。
https://news.ycombinator.com/item?id=42845488
https://mlip-cmu.github.io/s2025/
这篇文章介绍了卡内基梅隆大学（CMU）的一门课程，名为“机器学习在生产中”（Machine Learning in Production），课程编号为 17-445/17-645/17-745，也被称为“人工智能工程”（AI Engineering），课程编号为 11-695。该课程旨在教导学生如何将机器学习模型应用于实际生产环境中，包括如何设计、部署、测试和维护机器学习系统。
课程内容涵盖了机器学习系统的整个生命周期，从模型训练到部署和维护。课程将涵盖如何设计系统以应对模型可能出现的错误，如何确保系统的安全性和可靠性，以及如何测试和调试机器学习系统。课程还将讨论如何将机器学习模型应用于实际生产环境中，包括如何处理大数据、如何设计用户界面以及如何确保系统的可扩展性。
课程的学习目标包括分析机器学习系统的设计 tradeoff，计划和实现生产级别的机器学习系统，设计容错和可扩展的数据基础设施，确保机器学习管道的质量，构建可测试和监控的系统，以及考虑系统级别的要求，如安全性、隐私性和公平性。课程还将涵盖生产级别的基础设施工具，如 Apache Kafka、Jenkins、Prometheus 和 Grafana。
课程将通过讲座、实验和项目等形式进行教学。实验将在星期五进行，项目将重点于构建、部署、评估和维护一个推荐系统。课程将开放给所有满足先修条件的本科和研究生学生，春季学期将在星期一和星期三下午 2:00-3:20 进行讲座。
https://news.ycombinator.com/item?id=42847834
https://huggingface.co/blog/open-r1
本文介绍了 Open-R1 项目，该项目旨在重现 DeepSeek-R1 模型的数据和训练流程。DeepSeek-R1 是一种推理模型，能够解决数学、编码和逻辑问题。该模型的训练流程包括使用强化学习来教导基础语言模型如何推理，而无需人类监督。Open-R1 项目的目标是重现 DeepSeek-R1 模型的训练流程，并使其开源，以便研究人员和开发者能够使用和改进该模型。
DeepSeek-R1 模型的训练流程包括两个阶段：第一阶段是使用强化学习来训练模型，第二阶段是使用人类偏好和可验证的奖励来改进模型的输出。Open-R1 项目计划重现这些阶段，并使其开源。该项目的第一步是复制 R1-Distill 模型，这涉及从 DeepSeek-R1 模型中提取一个高质量的推理数据集。第二步是复制纯强化学习流程，这涉及创建新的、large-scale 数据集用于数学、推理和编码。第三步是展示如何从基础模型到 SFT（监督微调）到 RL（强化学习）通过多阶段训练。
Open-R1 项目的目标不仅是重现 DeepSeek-R1 模型，还包括分享研究成果和经验，以便其他研究人员和开发者能够使用和改进该模型。该项目计划在 Hugging Face 平台上分享模型和数据集，并在 GitHub 上分享代码。同时，项目作者也鼓励其他人参与该项目，贡献代码和讨论，以便共同推进该项目的发展。通过 Open-R1 项目，研究人员和开发者可以更好地理解强化学习在推理模型中的应用，并开发出更好的推理模型。
https://news.ycombinator.com/item?id=42849536
https://rebble.io/2025/01/27/the-future-of-rebble.html
Rebble 团队宣布了几个重大发展，这将影响 Rebble 的未来。首先，Google 宣布开源 PebbleOS，这是一个巨大的消息，对 Rebble 来说是一个加速器，帮助他们生产新的硬件。之前，Rebble 团队一直在开发自己的替代固件 RebbleOS，但进展缓慢。现在，拥有原版 PebbleOS 源代码后，他们可以加速开发新的固件。
Rebble 团队还宣布，他们将转变为一个非营利组织，以确保社区的长期发展和 Rebble 的所有权。这个组织将致力于教育人们关于用户尊重技术的重要性，使用 Pebble 作为嵌入式系统的教学平台，保存 Pebble 平台的历史，并开发开源软件。这个转变将使 Rebble 更加透明和社区驱动。
另外，Rebble 团队宣布了他们的第二个黑客马拉松活动，邀请开发者加入并为 RebbleOS 和其他应用程序做出贡献。这个活动将于 3 月 1 日至 8 日举行，届时开发者可以一起工作和交流。Rebble 团队还获得了 Snowy 的源代码，Snowy 是 Pebble 上的一个流行助手，计划在黑客马拉松活动中升级它。
总的来说，Rebble 团队的这些公告标志着他们的未来发展方向更加明确和积极。他们致力于开源社区驱动的智能手表，并将继续开发和改进 RebbleOS 和其他应用程序。这些发展将使 Rebble 更加强大和用户友好，社区也将在其中发挥重要作用。
https://news.ycombinator.com/item?id=42845017
https://anthonydavidadams.substack.com/p/the-alpha-myth-how-captive-wolves
这篇文章《阿尔法神话：圈养狼如何误导了我们》由安东尼・大卫・亚当斯撰写，探讨了基于圈养狼行为建立的 “阿尔法狼” 概念如何影响人类对权力和领导力的理解。文章主要分为几个部分：
总的来说，文章呼吁人们反思传统的权力和领导观念，从自然界中寻找真正的领导力灵感，而非依赖被圈养的狼所反映的失衡行为。
https://news.ycombinator.com/item?id=42844619
https://www.youtube.com/watch?v=-qisIViAHwI
Boom Supersonic 公司的 XB-1 飞机成功突破音障，实现了超音速飞行。该飞机的试飞过程被实时直播，观众可以从追逐飞机的视角看到 XB-1 突破音障的过程。Boom Supersonic 公司的首席飞行测试工程师 Nick Sheryka 对试飞过程进行了详细的解释。
XB-1 飞机的设计目的是为了实现超音速飞行，其速度可以达到音速的 2.2 倍。该飞机的试飞过程被认为是航空业的一大突破，可能会改变未来飞机的设计和飞行方式。
https://news.ycombinator.com/item?id=42853633
2025-01-28 09:16:38
- 裁员彻底改变了我对工作的看法，认识到公司不会因为员工的出色表现而不裁员，好的表现可以让员工在下一份工作中受益。
- DeepSeek 发布了 Janus Pro，一个文本到图像生成器，通过优化训练策略、扩展训练数据和扩大模型规模，显著提升了多模态理解和图文生成能力。
- Marginalia Search 是一个优先考虑非商业内容的搜索引擎，提供了搜索和发现工具，帮助用户找到旧的网站。
- OpenHaystack 是一个用于追踪个人蓝牙设备的框架，利用苹果的 Find My 网络，用户可以创建自己的追踪标签，并将其附加到物理对象上。
- Facebook 审查政策引发争议，导致一些无害内容被封禁，用户们认为言论自由应该基于理性、证据和科学思维，而不是公众舆论。
- 堪萨斯州正在经历历史上最大的结核病爆发，根据堪萨斯州卫生和环境部的报告，截至 1 月 17 日，堪萨斯城地区已经记录了 66 例活跃病例和 79 例潜伏性感染。
- 先锋公司表示，不会推出比特币 ETF 或其他加密货币相关产品，因为加密货币作为一种资产类别尚不成熟，缺乏内在的经济价值和现金流，且波动性极高。
- 作者对家庭旧照片的整理和扫描过程中，发现家庭照片可以分为两类：一类是活着时看的照片，另一类是用来纪念和怀念的照片。
- DeepSeek R1 是一个新型的模型和服务，它能够向用户展示思考过程，用户可以通过 chat.deepseek.com 免费使用该服务，也可以通过 platform.deepseek.com 的 API 进行访问。
- Qwen 2.5-1M 模型发布，支持最长 1M 令牌的上下文长度，该模型在长序列任务中表现出色，尤其是在超过 64K 令牌长度的序列中。
https://mertbulan.com/2025/01/26/once-you-are-laid-off-you-will-never-be-the-same-again/
这篇文章讲述了作者在一家公司被裁员的经历。作者回忆了被裁员的那一天，收到公司 COO 的邮件，通知他被列入裁员名单。作者表示，当时感到非常震惊和难以接受，因为公司之前曾保证不会再进行裁员。
作者分析了被裁员之前出现的几个警示信号，包括团队活动的取消、意外的包裹通知、领导层缺乏明确的愿景、突然的模糊会议以及季度财报的发布时间。这些信号表明公司可能正在准备裁员。
作者还分享了自己在公司的工作经历，包括他如何承担额外的责任、独立完成项目、创建仪表盘和特性、参加黑客马拉松等。尽管他取得了良好的绩效和认可，但他仍然被裁员了。作者感叹，在裁员时，个人努力和贡献似乎并不重要，自己只是一个 Excel 表格中的一个数据。
作者反思了自己对工作和公司的看法，觉得自己曾经非常投入和忠诚，但最终还是被裁员了。文章表达了作者对裁员的感受和思考，希望读者能够从中吸取教训，更加注意自己的职业发展和人生规划。
https://news.ycombinator.com/item?id=42838700
https://github.com/deepseek-ai/Janus/blob/main/janus_pro_tech_report.pdf
**Janus 系列：统一的多模态理解与生成模型 **
《Janus-Pro: Unified Multimodal Understanding and Generation with Data and Model Scaling》主要介绍了 Janus-Pro 这一多模态理解和生成模型的改进。
Janus-Pro 是 Janus 模型的升级版，通过优化训练策略、扩展训练数据和扩大模型规模，显著提升了多模态理解和图文生成能力，同时提高了生成任务的稳定性。其目标是为多模态领域提供更强大的统一模型。
优化训练策略：
数据扩展：
模型扩展：
Janus-Pro 的核心设计是解耦视觉编码，以分别处理多模态理解和生成任务。通过独立的编码器将原始输入转化为特征序列，再使用统一的自回归 Transformer 进行处理。
多模态理解：
文本到图像生成：
生成质量：
尽管表现优异，Janus-Pro 仍存在以下问题：
Janus-Pro 通过优化策略、扩展数据和扩大模型规模，在多模态理解和生成领域取得显著突破，为统一多模态模型的发展提供了新的思路。
如需进一步信息或深度分析，请告知！
https://news.ycombinator.com/item?id=42843131
https://marginalia-search.com/
Marginalia Search 网页是一个搜索引擎的主页，介绍了该搜索引擎的特点和功能。该搜索引擎优先考虑非商业内容，提供了搜索和发现工具，帮助用户找到旧的网站。同时，Marginalia Search 是开源的，使用自定义的索引和爬虫软件，采用简单的技术，不使用人工智能或云计算，遵循 AGPL 许可协议。
该搜索引擎注重用户隐私，遵循 GDPR 和 EU Cookie 指令，不收集用户个人信息，不使用 cookie 跟踪用户，不与第三方共享搜索数据或用户信息。同时，访问日志仅保留 24 小时，匿名化日志可能保留更长时间以帮助诊断错误。
网页还提供了联系方式，用户可以通过电子邮件联系搜索引擎的管理员。同时，搜索引擎的源代码可以在 Git 仓库中找到，使用 AGPL 许可协议。IP 地理位置数据来自 IP2Location LITE 数据，遵循 CC-BY-SA 4.0 协议。
https://news.ycombinator.com/item?id=42836405
https://github.com/seemoo-lab/openhaystack
OpenHaystack 是一个用于追踪个人蓝牙设备的框架，利用苹果的 Find My 网络。用户可以创建自己的追踪标签，并将其附加到物理对象上（如钥匙链、背包等），或将其集成到其他蓝牙设备中，如笔记本电脑。
OpenHaystack 的历史始于 2019 年 6 月，安全移动网络实验室（Secure Mobile Networking Lab）对苹果的 Find My 网络进行了逆向工程和安全分析。他们发现了苹果设备如何被 iPhone 设备发现，即使设备处于离线状态。整个系统是一个巧妙的组合，包括蓝牙广播、公钥加密和中央数据库的加密位置报告。他们还发现了两个不同的漏洞，其中最严重的一个允许恶意应用程序访问位置数据，后来被苹果公司修复（CVE-2020-9986）。
使用 OpenHaystack 需要两个组件：macOS 应用程序和固件图像。macOS 应用程序可以显示个人蓝牙设备的最后报告位置，而固件图像使蓝牙设备能够广播信标，使其可被 iPhone 设备发现。系统要求包括 macOS 11（Big Sur），安装过程需要禁用 Gatekeeper 并安装自定义插件。
OpenHaystack 的工作原理是利用苹果的 Find My 网络，附近的 iPhone 设备会发现附有 OpenHaystack 标签的设备，并将其位置上传到苹果服务器。当设备丢失时，用户可以使用 OpenHaystack 应用程序找到其最后报告的位置。OpenHaystack 还提供了一个移动应用程序，允许用户在移动设备上追踪其设备。
总的来说，OpenHaystack 是一个用于追踪个人蓝牙设备的框架，利用苹果的 Find My 网络。它提供了一个 macOS 应用程序和固件图像，允许用户创建自己的追踪标签，并将其附加到物理对象上或集成到其他蓝牙设备中。OpenHaystack 的工作原理是利用苹果的 Find My 网络，附近的 iPhone 设备会发现附有 OpenHaystack 标签的设备，并将其位置上传到苹果服务器。
https://news.ycombinator.com/item?id=42835772
https://distrowatch.com/weekly-mobile.php?issue=20250127#sitenews
DistroWatch 网站发布了第 1106 期的周刊，讨论了多个 Linux 发行版的最新动态。首先，文章讨论了如何检测是否正在虚拟机环境中运行程序。然后，文章介绍了 NetBSD 终端中的图形绘制和 Nix 包管理器在 FreeBSD 内核上的移植。另外，GhostBSD 将举办一个在线会议，讨论和推广 BSD 系列操作系统的桌面计算。
文章还讨论了 Adelie Linux 和 Pop!_OS 两个发行版的最新开发动态。Adelie Linux 发布了 1.0 Beta 6 版本，提供了多种桌面环境和自定义选项。Pop!_OS 也发布了 24.04 Alpha 5 版本，引入了新的 COSMIC 桌面环境。文章还征求读者对 Pop!_OS 未来版本的意见。
此外，文章介绍了最近发布的 BSD Router Project 1.994 和 Solus 4.7 版本。同时，DistroWatch 网站也提供了相关的 Torrent 下载链接。最后，文章提到了 Facebook 对 Linux 的禁令，以及 DistroWatch 网站的捐赠和赞助情况。
在发行版动态方面，Adelie Linux 1.0 Beta 6 版本提供了多种桌面环境，包括 Plasma、LXQt、MATE 和 Xfce。安装过程中，可以选择自定义软件包，包括桌面环境、游戏、办公应用和网络服务。然而，安装过程中的一些选项没有明确的解释，需要用户自己研究。
Pop!_OS 24.04 Alpha 5 版本引入了新的 COSMIC 桌面环境，提供了更现代化的用户界面。然而，文章没有提供太多关于这个版本的详细信息。文章还提到了其他几个发行版的动态，包括 Solus 4.7 和 BSD Router Project 1.994。
总的来说，这篇文章提供了 Linux 发行版社区的最新动态，包括新版本的发布、开发动态和用户体验。同时，文章也征求读者对某些问题的意见，提供了一个交流的平台。
https://news.ycombinator.com/item?id=42839502
美国堪萨斯州正在经历历史上最大的结核病爆发。根据堪萨斯州卫生和环境部的报告，截至 1 月 17 日，堪萨斯城地区已经记录了 66 例活跃病例和 79 例潜伏性感染。这些病例大多数发生在怀恩多特县，少数发生在约翰逊县。
结核病是由一种通常影响肺部的细菌引起的。感染活跃病毒的人会感到不适，并可以将其传染给他人，而潜伏性感染者不会感到不适，也不能将其传染给他人。结核病通过空气传播，当感染活跃病毒的人咳嗽、说话或唱歌时就会传播。这种疾病可以通过抗生素治疗。
堪萨斯州公共卫生官员表示，普通公众面临的风险“非常低”。据堪萨斯州卫生和环境部的可报告传染病统计数据显示，2023 年全州有 51 例活跃病例，2024 年增加到 109 例，2025 年目前为 1 例。
堪萨斯州卫生和环境部副秘书长阿什利·戈斯表示，自从他们去年夏天开始介入堪萨斯城爆发时，活跃病例已经从 65 例减少到大约 32 例。戈斯表示，活跃病例患者在服用药物 10 天并进行三次痰液检测后，通常不会再传播结核病。
治疗结核病需要几个月的时间，对于活跃病例和潜伏性感染者都是如此。戈斯表示，他们仍在与几家大型雇主合作，以控制爆发，并希望找到更多潜伏性感染者，而不是活跃病例，以减少对人们生活的影响。疾病控制和预防中心正在与堪萨斯州卫生和环境部合作，监测和控制结核病爆发。
https://news.ycombinator.com/item?id=42835183
Vanguard 公司近期表示，不会推出比特币 ETF 或其他加密货币相关产品。该公司的全球 ETF 资本市场和经纪商及指数关系负责人 Janel Jackson 和投资业务负责人 Andrew Kadjeski 解释了这一决定。他们认为，目前加密货币作为一种资产类别尚不成熟，缺乏内在的经济价值和现金流，且波动性极高，可能会对投资者造成损害。
Vanguard 公司的产品和服务旨在帮助投资者长期投资，而不是短期投机。他们认为，加密货币更像是投机而不是投资，缺乏传统资产如股票、债券和大宗商品的基本价值。即使是小额的加密货币投资，也可能会显著增加投资组合的风险。例如，仅仅 5% 的比特币投资就可能使传统的平衡投资组合的风险显著增加。
Vanguard 公司的决定是基于他们对投资者长期利益的考虑。他们希望投资者能够避免高风险的投资，保持长期的投资视角，而不是追逐短期的市场趋势。该公司过去也曾做出过类似的决定，例如在 2019 年停止提供杠杆和反向基金和 ETF，以及在 2022 年停止提供大部分场外股票交易。
尽管这一决定可能不受一些投资者的欢迎，但 Vanguard 公司认为这是符合他们的投资理念和过去的做法。他们的使命是为投资者提供最好的投资成功机会，而不是追逐短期的市场趋势或提供高风险的投资产品。因此，Vanguard 公司的投资者可以继续相信该公司会为他们提供长期的投资建议和服务。
https://news.ycombinator.com/item?id=42832026
这篇文章讲述了作者对家庭旧照片的整理和扫描过程。作者的父亲是一位热爱摄影的业余爱好者，他在退休后不久去世，留下了大量的幻灯片。作者的母亲在去世后，将这些幻灯片交给了作者的姐姐，后来作者接手了这个项目，决定将这些幻灯片扫描成数字照片。
作者使用了一台 Canon CanoScan 9000F 扫描仪来处理这些幻灯片，每天早晨在阅读邮件的同时扫描几盒幻灯片。作者会先预览幻灯片，如果觉得有趣就会进行快速扫描，选择最好的照片，然后使用 iPhoto 软件进行编辑和整理。作者还会添加日期和地点信息到照片的元数据中，以便于搜索和分类。
在整理过程中，作者发现了很多有趣的照片，包括父母的订婚派对、蜜月旅行、家庭度假和特殊场合的照片。作者还发现了很多日常生活的照片，例如家庭成员的互动、孩子们的成长和家庭活动的场景。作者认为这些照片不仅仅是记录了家庭的历史，还记录了父母的梦想、自豪和美好的瞬间。
作者还分享了一些关于拍摄家庭照片的经验，例如拍摄标题照片可以帮助记录地点和日期，添加标签可以帮助搜索和分类照片。作者还建议拍摄家庭成员的互动和日常生活的场景，因为这些照片可以记录下家庭的历史和美好的瞬间。
最后，作者提到这个项目不仅仅是扫描照片，还包括了与家人分享和交流的过程。作者使用 Flickr 和 Facebook 等社交媒体平台来分享照片，并创建了私人群组来与家人讨论和分享照片。作者认为这个项目帮助了家人之间的交流和了解，也记录下了家庭的历史和美好的瞬间。
https://news.ycombinator.com/item?id=42835282
https://www.jasonthorsness.com/20
DeepSeek R1 是一个新型的模型和服务，它能够向用户展示思考过程。用户可以通过 chat.deepseek.com 免费使用该服务，也可以通过 platform.deepseek.com 的 API 进行访问，目前该 API 的价格比 OpenAI 的 o1 模型要低。用户还可以点击 “Judge Me” 按钮来查看模型对其用户代理、浏览器能力和 IP 地理位置头部的评判。
然而，在这篇文章发布后不久，DeepSeek API 开始出现问题。根据时间线显示，自文章发布以来，用户可以看到评判结果，但随后 API 开始出现故障，platform.deepseek.com 返回 404 错误，status.deepseek.com 显示红色横幅，表明 DeepSeek 服务已经宕机。
在 Hacker News 上，有一些用户对 DeepSeek 的评判结果进行了讨论和分享。由于 DeepSeek 优先考虑聊天功能，因此用户可以将 “Judge Me” 的提示复制并粘贴到 chat.deepseek.com 中，进行 DIY 风格的评判。
https://news.ycombinator.com/item?id=42834648
https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-1m/
Qwen 2.5-1M 模型发布，支持最长 1M 令牌的上下文长度。该模型在长序列任务中表现出色，尤其是在超过 64K 令牌长度的序列中。Qwen 2.5-14B-Instruct-1M 模型不仅优于 Qwen 2.5-Turbo，还在多个数据集上持续优于 GPT-4o-mini，提供了一个强大的开源替代方案。
Qwen 2.5-1M 模型在短序列任务中保持了与 128K 版本相似的性能，确保了基本能力没有被长序列处理能力所损害。与 GPT-4o-mini 相比，Qwen 2.5-14B-Instruct-1M 和 Qwen 2.5-Turbo 在短序列任务中实现了相似的性能，同时支持最长 8 倍的上下文长度。
Qwen 2.5-1M 模型的构建采用了渐进式方法，通过多个阶段扩展上下文长度。首先，使用预训练的 Qwen 2.5 中间检查点，具有 4K 令牌的上下文长度。然后，通过预训练和监督微调，逐渐增加上下文长度到 256K 令牌。最后，使用强化学习训练模型，支持最长 1M 令牌的上下文长度。
为了提高长序列任务的性能，Qwen 2.5-1M 模型采用了双块注意力（DCA）技术，解决了相对位置编码（RoPE）在长序列任务中带来的问题。实验结果表明，即使在仅训练了 32K 令牌的模型中，DCA 也可以将上下文长度扩展到 1M 令牌，几乎不损害准确率。
为了提高推理速度，Qwen 2.5-1M 模型采用了稀疏注意力机制，通过将注意力权重稀疏化来减少计算量。同时，模型还采用了块预填和长度外插值技术，进一步提高了推理速度。实验结果表明，Qwen 2.5-1M 模型在 1M 令牌长度的序列上实现了 3.2 倍到 6.7 倍的加速。
用户可以通过克隆 vLLM 仓库和安装依赖项来部署 Qwen 2.5-1M 模型。需要注意的是，部署 Qwen 2.5-1M 模型需要满足一定的系统要求，包括 CUDA 版本、Python 版本和 VRAM 要求。
https://news.ycombinator.com/item?id=42831769
2025-01-27 08:27:40
- DeepSeek-R1 模型通过强化学习激励 LLM 的推理能力，展示了出色的推理能力，但存在可读性差和语言混乱的问题。
- 食品行业的价格操纵问题，特别是冷冻土豆市场被四家公司控制，通过第三方数据中介Potatotrac来操纵价格。
- Steam Brick 是一个极简主义的 Steam Deck 游戏机改装版本，去掉了屏幕和控制器，只保留了电源按钮和 USB 端口。
- OpenRA 是一个关于命令与征服游戏的开源重制版的网站，介绍了该游戏的更新和新功能，包括对现代游戏特性的支持。
- 每个 HTML 元素网页主要介绍了 HTML 的各种元素，展示了不同类型的元素如何使用。
- Wayland 和 X11 输入延迟的比较，结果显示 Wayland 的平均输入延迟比 X11 高出大约 6.5 毫秒。
- YC Graveyard 网站记录了 821 个不再活跃的 Y Combinator 孵化的初创公司，涵盖了 50 个行业。
- 越南战争中，南越飞行员 Buang Ly 驾驶一架小型飞机 Cessna 在航母上紧急降落的故事令人感动。
- Macintosh Classic II 启动错误的原因是由于一个无效的 68030 指令引起的，作者通过调试和分析代码发现了错误的原因。
https://arxiv.org/abs/2501.12948
本网页介绍了一篇名为"DeepSeek-R1：通过强化学习激励 LLM 的推理能力"的文章。该文章由 DeepSeek-AI 和其他 199 位作者共同撰写。文章介绍了两种新型的推理模型：DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero 是一种通过大规模强化学习训练的模型，展示了出色的推理能力，但存在可读性差和语言混乱的问题。为了解决这些问题，作者提出了 DeepSeek-R1 模型，该模型采用多阶段训练和冷启动数据，实现了与 OpenAI-o1-1217 相似的推理性能。
文章的主要内容包括对 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 模型的介绍，以及它们的训练方法和实验结果。作者还提供了六种不同大小的模型（1.5B、7B、8B、14B、32B、70B），这些模型都是从 DeepSeek-R1 中提取出来的。这些模型可以用于研究和开发，作者希望通过开源这些模型来支持研究社区。
此外，文章还提供了相关的参考文献和引文信息，包括 NASA ADS、Google Scholar、Semantic Scholar 等。同时，文章还提供了相关的代码和数据，包括 alphaXiv、CatalyzeX Code Finder、DagsHub、GotitPub、Hugging Face 等。这些资源可以帮助读者更深入地了解文章的内容和相关的研究工作。
总的来说，本网页介绍了一篇关于推理模型的文章，内容包括模型的介绍、训练方法、实验结果和相关的资源。文章的主要贡献是提出了两种新型的推理模型，并提供了相关的代码和数据，希望能够支持研究社区的工作。
https://news.ycombinator.com/item?id=42823568
https://pluralistic.net/2025/01/25/potatotrac/#carbo-loading
本文讨论了科技行业的一个核心问题，即“如果我们使用应用程序，那么就不是犯罪”。这意味着只要使用应用程序，就可以规避法律和监管，例如未经许可的出租车、非法酒店房间、未注册的证券和工资盗窃等问题。作者指出，这种观念已经成为一种常见的现象，尤其是在食品行业。
食品行业已经被几家大公司垄断，例如可口可乐和百事可乐的双头垄断，以及联合利华和宝洁等公司的主导地位。这些公司已经提高了价格，并且吹嘘他们的“定价权”，而且他们得以逍遥法外，因为新古典经济学家坚持认为，在一个“有效市场”中，这种价格操纵是不可能发生的。
作者还提到了其他食品行业的卡特尔，例如冷冻土豆市场被四家公司（Lamb Weston、JR Simplot、McCain Foods 和 Cavendish Farms）所控制。这些公司通过第三方数据中介 Potatotrac 来操纵价格，Potatotrac 使用这些公司的商业敏感数据来提供“最佳定价”建议。这种行为实际上就是价格操纵，但由于使用了应用程序，所以被认为是合法的。
此外，作者还提到了其他行业的类似现象，例如肉类包装行业和房地产行业。这些行业也存在类似的价格操纵行为，使用数据中介和应用程序来协调价格。作者认为，这种行为不仅仅是食品行业的特征，而是整个经济中的一种普遍现象。
作者最后指出，通货膨胀有很多原因，但当一个行业集中度足够高时，任何通货膨胀的来源都可以被用来提高价格，并且在冲击过去后仍然保持高价。作者呼吁人们关注这种价格操纵行为，并要求监管机构采取行动来防止这种行为。
https://news.ycombinator.com/item?id=42830646
https://crastinator-pro.github.io/steam-brick/
Steam Brick Mod 是一个非常规的项目，旨在将 Steam Deck 游戏机改装成一个极简主义的版本，去掉屏幕和控制器，只保留电源按钮和 USB 端口。这个项目的作者表示，Steam Deck 对于旅行来说是一个游戏规则的改变者，但是由于其体积和重量，经常被留在家中。作者认为，如果去掉内置控制器和屏幕，Steam Deck 可以变得更小更轻。
作者首先进行了 Steam Deck 的拆解，使用 iFixIt 的维修指南，成功地将主板与其他组件分离。在这个状态下，Steam Deck 可以通过 USB 输出显示器信号，并通过外部 dock 接受外设。作者还发现了一个有用的铝框，可以用来作为 Brick 的内部框架。
为了创建 Brick 的外壳，作者使用了有限的 CAD 能力，设计了一个简单的壳体。壳体有两个销子来固定主板，还可以使用 3D 打印笔添加 PLA 来进一步固定主板。壳体还有一個切口来容纳原始的电源按钮，和一个通风口来接受金属格栅。
最终的结果是一个名为 Steam Brick 的设备，它的体积约为 Steam Deck 的三分之一，重量减轻了 24%。作者表示， Brick 的电池寿命应该与 Steam Deck 相似，因为屏幕和控制器的功耗相对较低。作者还提到， Brick 可以被随意丢入背包或手提箱中，不需要任何保护壳或屏幕保护膜。
在 FAQ 部分，作者回答了一些常见问题，包括 Brick 的电池寿命、为什么要去掉屏幕，以及是否可以添加其他功能。作者表示， Brick 的设计目的是去掉不必要的组件，而不是添加新的功能。然而，作者也提到，可能会开发模块化的「帽子」来添加额外的功能，例如第二个电池和 USB 集线器。
总的来说，Steam Brick Mod 是一个非常有趣的项目，旨在将 Steam Deck 游戏机改装成一个极简主义的版本。虽然这个项目有一定的风险，但是作者的创造力和技巧还是值得赞赏的。
https://news.ycombinator.com/item?id=42825441
systemctl reboot --firmware-setup 进入 BIOS 设置shutdown /r /t 0 /fw 进入 BIOS 设置OpenRA 网页是一个关于命令与征服游戏的开源重制版的网站。网站介绍了该游戏的更新和新功能，包括对现代游戏特性的支持，如攻击移动、单位经验值和迷雾战。同时，网站还提到了游戏的在线对战功能，包括对模组和自定义地图的支持。
网站还介绍了游戏的更新日志，包括最近的更新版本 Playtest 20241228 和 Playtest 20241116。这些更新包括了游戏的各种改进和修复，例如游戏窗口的修复、单位描述和百科全书的格式改进，以及游戏性能的优化。
此外，网站还提到了游戏的社区功能，包括社区论坛、Discord 服务器和 GitHub 仓库。这些平台允许玩家与开发者和其他玩家交流，分享反馈和建议，并参与游戏的开发过程。
网站还介绍了游戏的模组功能，包括 Mod SDK，允许玩家创建自己的游戏模组和自定义地图。同时，网站还提到了游戏的多语言支持和即将推出的新功能。
总的来说，OpenRA 网页是一个关于命令与征服游戏的开源重制版的网站，提供了游戏的更新、社区功能和模组功能的信息。网站的内容丰富，涵盖了游戏的各个方面，包括游戏更新、社区功能和模组功能。
https://news.ycombinator.com/item?id=42823667
https://iamwillwang.com/dollar/every-html-element/
这个网页主要介绍了 HTML 的各种元素，展示了不同类型的元素如何使用。网页以一个段落开始，解释了 HTML 的基本结构，包括标题、段落、列表等。随后，网页展示了不同类型的列表，包括有序列表、无序列表和定义列表。
网页还介绍了文本格式化元素，包括加粗、斜体、下划线等，并展示了如何使用这些元素来改变文本的外观。此外，网页还介绍了其他类型的元素，包括块引用、缩略语、代码等。
在网页的中间部分，出现了一个表格，展示了不同 HTML 元素的用途和是否被使用。表格中还包括了一些已废弃的元素，例如滚动文本和闪烁文本。随后，网页介绍了表单元素，包括输入框、复选框、提交按钮等，并展示了如何使用这些元素来创建一个简单的表单。
网页还包括了一些交互元素，例如按钮、对话框等，并展示了如何使用这些元素来创建一个简单的交互界面。最后，网页总结了 HTML 的各种元素，并鼓励读者继续学习和探索 HTML 的世界。
在整个网页中，作者使用了大量的代码示例和实践案例来演示不同 HTML 元素的使用方法，这使得读者能够更好地理解和掌握 HTML 的知识。同时，网页的内容也非常丰富，涵盖了 HTML 的各个方面，包括结构、样式、交互等，使得读者能够对 HTML 有一个全面和深入的了解。
https://news.ycombinator.com/item?id=42823722
label 元素时，直接包裹 input 元素比使用 for 属性更方便，也能避免 ID 冲突。<plaintext> 标签已经从 HTML 标准中移除，不能再使用。<dialog> 元素可以通过 HTML 属性 open 直接显示，也可以通过 JavaScript 显示。<ruby> 标签可以用来渲染中文或日文字符的注音。for 属性可以提高访问性。input 标签自闭合，但在 HTML 标准中不需要。<popover> 属性不能创建模态弹窗，只能创建非模态弹出框。https://mort.coffee/home/wayland-input-latency/
这篇文章讨论了 Wayland 和 X11 输入延迟的比较。作者提到，自己也是 Wayland 的用户，但也曾经感受到过输入延迟的问题。作者认为，之前的一篇博客文章虽然讨论了这个问题，但缺乏具体的数据和证据。因此，作者决定进行一个实验来比较 Wayland 和 X11 的输入延迟。
实验的设计很简单，作者使用一部手机的 240 帧每秒的摄像头记录自己在 Wayland 和 X11 下移动鼠标的过程。然后，作者将录制的视频转换成一系列的 JPEG 图像，并计算从鼠标开始移动到光标开始移动的帧数。作者重复了这个过程 16 次，在 Wayland 和 X11 下各重复 8 次。
实验的结果显示，Wayland 的平均输入延迟比 X11 高出大约 6.5 毫秒。作者认为，这个差异是显著的，可能是由于 Wayland 的光标处理机制与 X11 不同所致。然而，作者也指出，这个实验存在一些局限性，例如摄像头的帧率可能不够高，图像的质量可能不够好等。
作者总结说，这个实验的结果证明了 Wayland 和 X11 之间的输入延迟差异是存在的，至少在作者的硬件配置下是如此。然而，作者也指出，需要进一步的测试来确定这个问题的普遍性和严重程度。特别是，需要测试不同的硬件配置、刷新率和组合器来确定 Wayland 和 X11 之间的输入延迟差异是否是一种普遍现象。
最后，作者指出，这个实验的结果并不意味着 Wayland 在所有情况下都有更高的输入延迟。特别是，作者认为，Wayland 和 X11 在图形应用程序和游戏中的输入延迟可能是相同的。因此，需要进一步的测试来确定 Wayland 和 X11 之间的输入延迟差异是否是特定于光标处理的，还是一种更广泛的现象。
https://news.ycombinator.com/item?id=42831509
https://ycgraveyard.iamwillwang.com/
这个网页似乎是一个名为"YC Graveyard"的网站，记录了 821 个不再活跃的 Y Combinator 孵化的初创公司。这些公司来自 39 个不同的批次，涵盖了 50 个行业。网站列出了每个公司的名称、批次和行业分类。
网站上的公司涵盖了广泛的领域，包括工程、产品设计、安全、金融、医疗保健、电子商务、社交媒体、游戏等。每个公司都有一个简短的描述，包括其批次和行业分类。
从列表中可以看出，许多公司都处于早期阶段，可能由于各种原因而停止运营。有些公司可能已经被收购或合并，而其他公司可能由于资金不足或市场需求不佳而关闭。
这个网站可能是对初创公司生态系统的一个有趣的洞察，展示了创业的挑战和风险。同时，也可以为想要创业的人提供一个参考，了解哪些领域和行业可能面临更大的挑战。
网站上的信息可能对创业者、投资者和行业分析师有所帮助，他们可以从中了解到初创公司的成功和失败的经验。同时，也可以看到 Y Combinator 孵化的公司的多样性和广泛性，涵盖了许多不同的行业和领域。
https://news.ycombinator.com/item?id=42828198
https://www.historynet.com/maj-buang-lys-daring-feat-to-save-his-family/
这篇文章讲述了 1975 年 4 月 29 日，南越空军少校 Buang-Ly 的一次大胆飞行。他在南越即将沦陷之际，偷了一架小型两座位飞机，带着妻子和五个孩子（年龄从 14 个月到 6 岁）从越南的康山岛逃往海上。他们的飞机是一架 O-1 Bird Dog，原本用于战争中的侦察和炮兵观测任务，但它不适合在水上飞行，也没有必要的安全设备和导航仪器。
当时，北越军队正在逼近南越首都西贡，美国军队和南越家庭正在进行疯狂的撤离。Buang-Ly 一家人在飞机上面临着巨大的挑战，包括有限的燃油、没有无线电通信设备和缺乏经验。尽管如此，Buang-Ly 还是决定跟随一群飞往东方的直升机，希望找到一个安全的地方。
这群直升机实际上是美国海军的 HH-53 和 CH-53 直升机，它们正在执行代号为“频繁风”的行动，目的是从西贡撤离美国人和南越友军。美国海军航空母舰中途岛号已经接到命令，前往西贡协助撤离行动，并搭载了 10 架大型直升机。中途岛号的船员们正在为即将到来的任务进行训练和准备。
Buang-Ly 一家人最终发现了中途岛号，并决定尝试在航母上降落。尽管他们的飞机不适合在航母上降落，Buang-Ly 还是成功地完成了这次高风险的着陆，多亏了中途岛号船员的快速反应和专业操作。Buang-Ly 一家人得以安全地逃离战乱，成为“频繁风”行动中的一部分，这次行动最终撤离了数千名难民。Buang-Ly 的勇敢和决心拯救了他的家人，使他们免于陷入北越军队的魔爪。
https://news.ycombinator.com/item?id=42826536
本文讲述了作者 Doug Brown 对 Macintosh Classic II 计算机的 ROM 进行逆向工程分析的过程。作者使用 MAME 模拟器来运行 Classic II 的 ROM，并发现当启用 32 位寻址模式时，计算机无法启动，会出现"Sad Mac"错误屏幕。作者通过调试和分析代码，发现错误的原因是由于一个无效的 68030 指令引起的。
作者首先介绍了 MAME 模拟器和 Classic II 的 ROM 结构，然后描述了他如何使用调试器来跟踪错误的发生过程。通过分析代码，作者发现错误发生在 InstallSoundIntHandler 函数中，这个函数负责安装声音中断处理程序。作者进一步分析了这个函数的代码，发现错误是由于一个无效的内存访问引起的。
作者还介绍了 Classic II 的硬件结构，包括 EAGLE 门阵列和 Apple Sound Chip（ASC）。他解释了为什么 Classic II 的 ROM 中包含了对 V8 芯片的引用，尽管 Classic II 并不使用 V8 芯片。作者还分析了 V8SndIntPatch1 函数的代码，发现它负责检查是否存在 ASC 芯片，如果存在，则跳转到 V8SndIntPatch1Rtn 函数。
在 V8SndIntPatch1Rtn 函数中，作者发现了导致错误的无效指令。这个指令试图访问一个不存在的内存地址，导致了"Sad Mac"错误屏幕。作者通过分析代码和调试，终于找到了错误的原因，并解释了为什么 Classic II 在 32 位寻址模式下无法启动。
总的来说，本文是一篇详细的技术分析文章，作者通过逆向工程和调试，揭示了 Classic II ROM 中一个错误的原因，并解释了相关的硬件和软件结构。文章对于了解 Classic II 的内部工作原理和 ROM 的结构具有参考价值。
https://news.ycombinator.com/item?id=42824562
2025-01-26 08:32:00
- 卡尔特雷恩电动列车的再生制动系统表现良好，能够回收并送回电网大约 23% 的能源。
- Lightpanda 浏览器是一个开源的、为无头使用而设计的浏览器，支持 JavaScript 执行、Web API 和通过 CDP 与 Playwright 和 Puppeteer 兼容。
- 一个使用子像素技术的蛇游戏，游戏的作者 Patrick Gillespie 使用显示器的子像素作为游戏板，创造了一个非常小的游戏。
- Pixelfed 是一个专注于照片分享的社交网络，最近其用户数量已经达到 500K，但评论者对其可扩展性和存储能力表示担忧。
- 物理论坛是一个成立于 2001 年的科学社区，曾经是一个热闹的讨论平台，但在 2010 年代和 2020 年代逐渐衰落。
- Helix 编辑器的文件浏览器功能已经合并，提供了一个基本的文件浏览和管理功能。
- TinyZero 是一个基于 veRL 的项目，旨在重现 DeepSeek R1 Zero 在倒计时和乘法任务中的表现。
- 这篇文章讨论了关于 Rails 应用性能的常见误解，特别是关于 IO-bound 的概念。
- 一位安全研究人员发现，一名黑客针对低技能黑客，也就是所谓的“脚本小子”，使用一个假的恶意软件构建工具。
- 该文章讨论了在现代应用中使用 WebSockets 的复杂性，包括部署 WebSocket 应用的挑战、建立一致的消息模式、检测无声断开连接等问题。
https://www.caltrain.com/news/caltrains-electric-fleet-more-efficient-expected
Caltrain 在其每月董事会会议上宣布，新电动列车的再生制动系统超出预期地表现良好，能够回收并送回电网大约 23% 的能源。这一消息对于重视可持续发展的公共机构 Caltrain 而言，是非常受欢迎的好消息。
根据最初的估算，Caltrain 的电力使用成本约为每年 1950 万美元，而自电动服务启动以来，实际的电力使用量在工作日平均为 207 MWh，周末为 175 MWh。这使得预计的电力使用成本修正为每年 1650 万美元。此外，Caltrain 预计每年将从加州空气资源委员会的低碳燃料标准项目中获得约 600 万美元的能源补贴，这意味着电动服务的燃料成本将低于之前的柴油服务。
再生制动技术最早在 1886 年被引入电动列车。其工作原理是将电动机反向驱动，从而回收能量，而不是在制动时将其以热量的形式损失掉。Caltrain 的电动列车能够将回收的电力输送回架空接触网（OCS），然后再分配给最近的牵引电力设施，供系统内其他列车使用或直接返回电网。
Caltrain 执行董事 Michelle Bouchard 表示：“Caltrain 的服务完全依靠 100% 的可再生能源，并将近四分之一的电力返回电网。新的电动车队实现了其承诺，提供先进的服务，致力于提供可持续交通，提升每个人的生活质量。”
Caltrain 由半岛走廊联合权力委员会拥有和运营，提供从旧金山到圣荷西的铁路服务，并通往吉尔罗伊。自 1863 年起运营，Caltrain 是密西西比河以西最古老的持续运营铁路系统，也是第一条在一代人中实现从柴油到电力转型的铁路。
https://news.ycombinator.com/item?id=42818692
https://github.com/lightpanda-io/browser
Lightpanda 浏览器是一个开源的、为无头使用而设计的浏览器。它支持 JavaScript 执行、Web API（部分功能正在开发中）以及通过 CDP（Chrome DevTools Protocol）与 Playwright 和 Puppeteer 兼容。Lightpanda 的主要特点包括超低内存占用（比 Chrome 少 9 倍）和异常快的执行速度（比 Chrome 快 11 倍），同时具有瞬间启动能力。
要开始使用 Lightpanda，可以从每晚构建的版本中下载最新的二进制文件，支持 Linux x86_64 和 MacOS aarch64 平台。下载后，可以通过运行二进制文件来启动浏览器，如果提供了 URL，浏览器将获取该页面并退出；否则，它将启动一个 CDP 服务器。Lightpanda 提供了多个命令行选项，包括设置 CDP 服务器的主机和端口、设置超时时间以及在获取模式下将文档转储到标准输出。
Lightpanda 还支持通过 Puppeteer 脚本来控制浏览器。通过配置浏览器的 WebSocket 端点，用户可以连接到 Lightpanda 的 CDP 服务器并执行 Puppeteer 脚本。这种方式允许用户利用 Lightpanda 的高性能和低内存占用优势来进行网页自动化任务。
如果用户想要从源代码构建 Lightpanda，需要先安装 Zig 0.13.0，以及其他依赖项如 zig-js-runtime、Netsurf libs 和 Mimalloc。构建过程可以通过运行 make install 命令来完成，这将安装所有依赖项并构建 Lightpanda。用户也可以选择逐步构建依赖项，包括初始化和更新子模块、安装 Netsurf libs、Mimalloc 和 zig-js-runtime。
Lightpanda 提供了单元测试和 Web 平台测试（WPT）来确保其功能和兼容性。用户可以通过运行 make test 命令来执行单元测试，而 WPT 测试则需要额外的设置和配置。Lightpanda 的开发者还提供了一个用于执行 WPT 测试的专用仓库，用户可以通过 make install-submodule 命令来获取这些测试用例。
https://news.ycombinator.com/item?id=42817439
https://www.youtube.com/watch?v=iDwganLjpW0
这个网页是一个关于 JavaScript 游戏的视频页面，视频的标题是“Subpixel Snake: The Web’s Smallest Game”。视频的作者是 Patrick Gillespie，他创建了一个使用显示器子像素作为游戏板的蛇游戏。这个游戏非常小，以至于需要用显微镜才能正确地玩。
视频的描述中提到，这个游戏使用了子像素的概念，子像素是显示器中最小的单位。作者还提供了游戏的代码和资源链接，供感兴趣的观众参考。视频下面的评论区有许多观众的讨论和反馈，其中一些人提到了子像素的概念和游戏的实现细节。
视频的内容不仅仅是一个游戏，还包括了作者对子像素的研究和实验。作者使用了不同的子像素排列方式来创建游戏板，并且讨论了子像素在显示器中的工作原理。这个视频不仅是一个游戏展示，还是一个关于子像素技术的教育资源。
除了视频内容之外，网页还提供了相关的链接和资源，包括游戏的代码、子像素的资源和其他相关的视频。这些资源为观众提供了进一步学习和探索的机会。总的来说，这个网页是一个关于 JavaScript 游戏和子像素技术的综合资源，提供了丰富的信息和教育价值。
https://news.ycombinator.com/item?id=42815288
https://fedidb.org/software/pixelfed
FediDB 是一个前沿服务，提供有关联邦网络（Fediverse）的详细统计和见解。该平台聚焦于 Pixelfed，一个专注于照片分享的社交网络。
以下是一些主要的 Pixelfed 服务器及其相关数据：
pixelfed.social
pixelfed.de
pixelfed.uno
其他服务器如 pxlmo.com、gram.social、pixey.org 等也在统计范围内，每个服务器都列出了版本、用户数、新注册情况和位置等信息。
根据用户总数和帖子数量，以下是活跃服务器的排名：
** 用户总数排名前十的服务器 **：
** 按帖子总数排名前十的服务器 **：
FediDB 不仅提供了有关 Pixelfed 的统计数据，还允许用户加入 Pixelfed、进行捐赠、参与聊天及查看 API 文档。该平台自 2020 年起，为联邦网络服务而自豪。
https://news.ycombinator.com/item?id=42821519
https://hallofdreams.org/posts/physicsforums/
本文讨论了物理论坛（PhysicsForums）网站上用户帖子的广泛伪造问题。物理论坛是一个成立于 2001 年的科学社区，曾经是一个热闹的讨论平台，但在 2010 年代和 2020 年代逐渐衰落。然而，尽管其用户数量大大减少，网站仍然保留了大量的历史帖子和数据。
作者通过分析网站的数据，发现了一个奇怪的现象：许多用户的帖子数量突然增加，且这些帖子都是在用户最后登录网站多年后发表的。进一步调查发现，这些帖子都是由语言模型（LLM）生成的，并被归属给真实用户。这种现象被称为“死互联网理论”（Dead Internet Theory），即互联网上的内容越来越多地被人工智能生成的内容取代。
作者举例说明了这种现象，例如一个名为“ravenprp”的用户，在 2006 年至 2007 年间发表了 2891 篇帖子，平均每天发表 13 篇帖子。然而，进一步分析发现，这些帖子都是在用户最后登录网站多年后生成的，并且其中许多帖子都是重复或无意义的。作者还发现，许多其他用户也遭遇了类似的命运，他们的帖子数量突然增加，但这些帖子都是由语言模型生成的。
作者认为，这种现象是互联网内容逐渐失去真实性和价值的体现。随着人工智能技术的发展，互联网上的内容越来越多地被机器生成的内容取代，这将导致互联网失去其原有的价值和意义。作者呼吁人们注意这一问题，并希望通过揭露这种现象来唤醒人们对互联网内容真实性的关注。
此外，作者还分析了物理论坛网站的数据库，发现了大量的异常帖子，这些帖子都是在最近几年内生成的，并被归属给早期的用户。作者估计，至少有 110 个用户的帖子被语言模型生成的内容取代，且这些内容都是在用户不知情的情况下发表的。这一发现进一步证实了“死互联网理论”的存在，并引发了人们对互联网内容真实性和价值的担忧。
https://news.ycombinator.com/item?id=42816284
https://github.com/helix-editor/helix/pull/11285
这个网页似乎是一个关于 GitHub 项目的讨论页面，具体来说是关于 Helix 编辑器的文件浏览器功能。页面内容包括了对该功能的讨论、代码提交记录、用户评论等。
Helix 编辑器的文件浏览器功能是一个 minimal 实现，旨在提供一个基本的文件浏览和管理功能。该功能的实现基于现有的文件选择器，仅修改了三个文件，因此增加的维护负担较小。然而，代码的实现并不是非常优雅，可能缺乏一些功能。
用户 drybalka 提交了一个 pull request，添加了文件浏览器功能，并进行了讨论。其他用户对该功能进行了评论和反馈，一些用户对该功能表示赞赏和支持，而另一些用户则提出了一些改进建议和问题。
在讨论中，用户 daedroza 提出可以使用 oil.nvim 的方法来实现文件浏览器功能，该方法使用 buffer/pop 来导航和编辑文件。然而，drybalka 认为这种方法可能不太适合 Helix 编辑器，因为它可能会增加维护负担，并且 buffers 主要用于文本编辑。
此外，用户 gj1118 请求 drybalka 提供一个截图来展示文件浏览器的界面，drybalka 回复说文件浏览器的界面类似于 telescope-file-browser，并提供了一个简单的截图。
总的来说，这个网页记录了 Helix 编辑器文件浏览器功能的讨论和开发过程，包括代码提交、用户评论和反馈等。通过这个页面，可以了解到 Helix 编辑器的开发动态和用户的需求和反馈。
https://news.ycombinator.com/item?id=42818278
https://github.com/Jiayi-Pan/TinyZero
TinyZero 是一个基于 veRL 的项目，旨在重现 DeepSeek R1 Zero 在倒计时和乘法任务中的表现。该项目使用 3B 基础语言模型，通过强化学习（RL）开发自我验证和搜索能力。用户可以通过该项目以低于 30 美元的成本体验到“Ahah”时刻。
该项目的安装步骤包括创建一个新的 conda 环境，安装 torch、vllm、ray 等依赖库。然后，可以运行数据预处理脚本，准备好倒计时任务的数据集。训练脚本可以在单个 GPU 或多个 GPU 上运行，具体取决于模型的大小。
项目中还包括一个名为“QWen-2.5-3B Instruct”的实验，使用 QWen-2.5-3B 基础模型和 Instruct 模板。该实验需要重新处理数据，以适应聊天模板。训练脚本可以在多个 GPU 上运行，使用 XFORMERS 作为注意力后端。
该项目的作者表示，他们的实验基于 veRL，并使用 Qwen2.5 系列的基础模型 Qwen2.5。他们还提供了该项目的引用信息，包括作者、标题、发布时间等。
总的来说，TinyZero 项目是一个有趣的尝试，旨在使用强化学习和基础语言模型来开发自我验证和搜索能力。该项目的代码和实验结果都公开了，用户可以轻松地复现和扩展该项目的结果。
https://news.ycombinator.com/item?id=42819262
https://byroot.github.io/ruby/performance/2025/01/23/the-mythical-io-bound-rails-app.html
这篇文章讨论了关于 Rails 应用性能的常见误解，特别是关于 IO-bound 的概念。作者认为，很多人错误地认为 Rails 应用都是 IO-bound 的，这意味着应用的大部分时间都花在等待 IO 操作上，例如数据库查询。然而，作者认为这种说法并不准确。
首先，作者指出，Rails 应用的性能瓶颈通常是数据库，而不是应用本身。数据库的扩展性比应用本身更难，尤其是当数据量很大时。因此，数据库成为应用性能的瓶颈是正常的。但是，这并不意味着应用的大部分时间都花在等待 IO 操作上。
其次，作者指出，很多 Rails 应用的性能问题都是由于数据库索引缺失、N+1 查询等问题引起的。这些问题可以通过优化数据库和应用代码来解决，而不是通过增加并发性来解决。作者认为，应用的大部分时间应该花在执行 Ruby 代码上，而不是等待 IO 操作。
第三，作者引用了 YJIT（Yet Another JIT）的例子，YJIT 是一种 Ruby 的即时编译器。YJIT 可以显著提高 Ruby 应用的性能，减少应用的延迟。作者认为，如果应用的大部分时间都花在等待 IO 操作上，YJIT 就不可能带来如此显著的性能提升。
最后，作者指出，CPU 资源竞争可能会导致应用看起来像 IO-bound。作者认为，开发者应该注意 CPU 资源竞争的问题，并采取措施来解决它，而不是简单地增加并发性。作者还指出，微服务架构可以帮助解决这个问题，因为每个服务的工作负载更为均匀，更加容易优化。
https://news.ycombinator.com/item?id=42820419
一位安全研究人员发现，一名黑客针对低技能黑客，也就是所谓的“脚本小子”，使用一个假的恶意软件构建工具。这个工具实际上是一个带有后门的木马程序，能够窃取数据和控制受感染的计算机。研究人员称，这个恶意软件已经感染了全球 18,459 台设备，主要分布在俄罗斯、美国、印度、乌克兰和土耳其。
这个假的恶意软件构建工具被称为 XWorm RAT 构建工具，通过各种渠道传播，包括 GitHub 仓库、文件托管平台、Telegram 频道、YouTube 视频和网站。这些渠道宣称，这个构建工具可以让其他黑客免费使用 XWorm RAT 恶意软件。然而，实际上，这个工具会感染下载和使用它的黑客的设备。
一旦设备感染，XWorm 恶意软件会检查 Windows 注册表，以确定是否正在虚拟环境中运行。如果不是，它会进行必要的注册表修改，以确保在系统重启后保持感染状态。每个感染的系统都会向一个 Telegram-based 的命令和控制服务器注册，使用一个硬编码的 Telegram 机器人 ID 和令牌。
恶意软件还会自动窃取 Discord 令牌、系统信息和位置数据（从 IP 地址），并将其传输到命令和控制服务器。然后，它会等待来自操作员的命令。研究人员发现，恶意软件支持 56 个命令，其中一些特别危险，例如窃取保存的密码、cookies 和自动填充数据，记录受害者输入的所有内容，捕获受害者的屏幕截图，甚至可以加密所有文件。
研究人员还发现，恶意软件操作员已经从大约 11% 的感染设备中窃取了数据，主要是截图和浏览器数据。为了破坏这个僵尸网络，研究人员使用了硬编码的 API 令牌和内置的杀死开关，向所有监听的客户端发送了一条卸载命令。虽然这导致了许多感染设备上的恶意软件被卸载，但仍有一些设备仍然感染。
https://news.ycombinator.com/item?id=42821611
https://composehq.com/blog/scaling-websockets-1-23-25
该网页是一篇关于 WebSocket 的文章，讨论了在现代应用中使用 WebSocket 的复杂性。WebSocket 是一种允许客户端和服务器之间进行双向实时通信的技术，已成为现代应用的关键组件。
首先，文章讨论了部署 WebSocket 应用的挑战。作者指出，部署时需要确保用户不会注意到任何中断，这意味着 WebSocket 连接需要在部署过程中保持不变。为了实现这一点，作者的公司 Compose 使用了一种复杂的重新连接逻辑，包括自定义的关闭消息和随机延迟，以避免同时重新连接的问题。
其次，文章讨论了建立一致的消息模式的重要性。由于 WebSocket 没有像 HTTP 那样内置的路由约定，开发人员需要定义自己的消息模式。Compose 使用一个固定长度的类型前缀来分类消息，并使用分隔符来分隔消息中的不同字段。这种方法使得客户端可以可靠地解析消息，并且可以轻松升级 API。
第三，文章讨论了检测无声断开连接的重要性。由于连接可能会在没有关闭事件的情况下意外断开，客户端可能会认为自己仍然连接着，但实际上已经断开了。为了防止这种情况，Compose 实现了一个心跳机制，客户端和服务器之间定期发送 ping/pong 消息。如果心跳消息在一定时间内没有收到，客户端会立即断开连接并尝试重新连接。
最后，文章讨论了 WebSocket 的一些其他挑战，包括缺乏标准工具、无法缓存响应和每条消息的身份验证。尽管存在这些挑战，作者认为 WebSocket 是实现现代应用的实时和协作功能的最佳方式。通过使用 WebSocket，开发人员可以创建快速、实时和协作的应用，并且 Compose 的 SDK 可以帮助开发人员轻松构建这些应用。
https://news.ycombinator.com/item?id=42816359