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## Solod (So): Go 到 C 转换器 Solod (So) 是一种新工具,可将 Go 代码的一个子集直接转换为可读的 C11 代码,提供一种使用 Go 语法和类型安全的系统编程方法。它具有零运行时开销——没有垃圾回收或隐藏分配——默认使用栈分配,并可选择使用堆。 So 能够实现与 C 代码的无缝原生互操作,无需 CGO,允许在 So 和 C 函数之间进行调用。它支持 Go 的核心特性,如结构体、方法、接口和切片,同时为了简单起见,省略了通道、协程、闭包和泛型。 你可以使用标准的 Go 工具(linting、测试、LSP)来处理 So 项目。过程包括使用 So 包编写 Go 代码,然后使用 `so` 命令将其转换为 C。编译可以使用 GCC、Clang 或 Zig 完成,目前支持 Linux、macOS 和 Windows(仅核心语言)。 虽然仍在开发中,So 旨在为系统编程提供一种快速高效的替代方案,利用 Go 的熟悉性,同时提供 C 的性能和控制。

## Solod:一个编译为C的Go子集 Solod是一个新项目,旨在提供Go编程语言的一个子集,可以直接翻译成C代码(github.com/solod-dev)。目标并非完全兼容Go,而是找到一个平衡点,提供Go的语法和空间内存安全,同时避免像goroutine、channel、closure和泛型等特性。 讨论的中心在于权衡。一些人质疑其价值主张,认为如果目标是C互操作性,直接使用C更简单。另一些人指出,Solod偏离标准Go语义——特别是块作用域的`defer`,而不是Go的函数作用域版本——引发了对测试和可靠性的担忧。 然而,一些开发者看到了潜力,尤其是在Go的并发特性不必要,并且需要直接C集成的情况下。有人将其与Vlang和tinyGo等其他项目进行比较,并建议将其与Neco等协程库集成。最终,该项目似乎是由利用Go语法在Go运行时不适用的环境中的愿望驱动的。

## VOID:逼真视频物体与交互移除 VOID是一个新的AI系统,能够从视频中移除物体,并逼真地模拟移除后的后果——例如,吉他手被移除时吉他会掉落。VOID基于CogVideoX,利用两次传递的Transformer流程进行高质量的视频修复,并以感知交互的掩码为条件。 **工作原理:** VOID首先生成掩码,识别要移除的物体以及受其存在影响的区域(例如,掉落的物体)。然后,它在两次推理过程中使用这些掩码:Pass 1执行基础修复,而Pass 2使用扭曲噪声来优化时间一致性。 **关键要求:** VOID需要大量的计算资源——需要具有40GB+ VRAM的GPU(例如A100)。它还需要安装SAM2等依赖项,并设置Gemini API密钥以生成掩码。 **数据与训练:** 虽然提供预训练模型,但由于许可问题,VOID的训练数据并未直接发布。相反,提供了使用HUMOTO和Kubic生成训练数据(创建包含和不包含物体的反事实视频)的代码。 **可用性:** 模型和代码可在HuggingFace和GitHub上获得,从而促进社区贡献和进一步开发。 ([https://arxiv.org/abs/2604.02296](https://arxiv.org/abs/2604.02296))

## VOID:AI驱动的视频编辑 – 摘要 Netflix发布了“VOID”,一个开源的AI工具,可以从视频中移除物体和互动。通过移除壶铃或人物等示例进行演示,VOID引发了对其潜在应用(包括积极的和令人担忧的)的讨论。 用户们趣味性地设想了修改电影情节(例如“黑镜:崩坏”的编辑)或移除现有内容中不需要的元素(例如“加菲猫不见加菲猫”)的情景。然而,讨论迅速转向该工具的潜在滥用。担忧集中在审查、易于制造深度伪造以及操纵现实用于政治或恶意目的的能力上。 虽然一些人认为随着技术的进步,艺术控制将被重新获得(类似于Stable Diffusion),但另一些人则担心一个“反乌托邦的未来”,即镜头可以被轻易地修改以适应各种议程。尽管存在这些担忧,许多人也承认该工具对电影制作人、VFX工作和老内容修复的潜在益处,可能降低制作成本并实现以前不可能实现的镜头。该工具凸显了关于日益强大的AI驱动的视频操纵的伦理影响的日益激烈的争论。

## 将 Go 标准库移植到 C:字节与字符串 该项目旨在用 C 重现 Go 的一部分,重点是性能并消除 Go 运行时。在成功移植 `io` 包之后,重点转移到 Go 的核心 `bytes` 和 `strings` 包。 移植纯函数,例如 `math/bits` 和 `unicode/utf8` 中的函数,相对简单,但 Go 和 C 之间的运算符优先级差异需要仔细注意。更复杂的是像 `Repeat` 这样的函数,它需要引入分配器接口——模仿 Zig 和 Odin 等语言的方法——用于显式内存管理。这允许灵活的分配方法并有助于调试。 基准测试显示出普遍积极的结果,C 实现通常比 Go 对应实现快 1.5-4 倍。然而,`Index` 最初表现不佳,直到利用 `memchr` 进行优化的子字符串搜索。`strings.Builder` 的显著性能提升来自于确保函数内联并优化返回值结构,以避免不必要的内存访问。 该项目强调了显式内存控制的好处,并证明了,通过仔细优化,C 在许多常见操作上可以实现与 Go 相当或更高的性能。移植的包在 Solod 中可用,Solod 是一种允许将 Go 代码翻译成 C 的工具。未来的工作将集中于移植 `time` 包。

一个黑客新闻的讨论围绕着将Go的`strings`包移植到C的尝试,结果性能几乎与原始Go实现相匹配。作者在C版本利用`memchr`后停止了优化,因为它仍然略慢于Go的基于汇编的方法,这可能是由于调用C库的开销造成的。 对话深入探讨了Go的历史,争论其最初的实现是否是C的转译器(它*用*C编写,但独立编译)。 许多评论员讨论了编程语言的谱系,引用Plan 9的Alef和Limbo作为Go有影响力的前身,但对哪个联系更强存在不同意见。 最后,有一个略带幽默的说明,强调了在2026年看到“没有AI编写”的代码的罕见程度。这次讨论展示了技术细节、历史背景和编程社区内略带玩笑的辩论的融合。

一个人,两个月,2万美元启动资金,无风投,氛围感软件。18亿美元的公司。我们将看到更多这样的个人独资十亿美元公司。人工智能正在将组建、推出、扩展团队和融资这5年的时间压缩成一位高能动性首席执行官 + 2个月。下午4:35 · 2026年4月2日 · 3.71万次浏览 71条回复 · 44次转发 · 515个赞。

一篇近期文章详细描述了对一家最初被吹捧为成功的“人工智能公司”,估值18亿美元的担忧。然而,Hacker News上的讨论表明,这种成功很可能基于欺诈行为,而非真正的AI创新。 用户指出,伪造的医生档案、深度伪造的营销材料,以及扩展到销售ED治疗药物等现象是危险信号。该公司似乎充当中间人,将客户与医生联系起来,主要利用AI来扩大欺骗性营销,并规避传统的监管障碍。 许多评论员认为,问题并非*由*AI引起,而是AI*促成了*欺诈,允许一位道德存疑的创始人迅速扩大欺骗性业务。这被描述为一种“谎言即服务”模式,AI放大了现有的不诚实行为,而不是代表着合法的AI突破。最终,对不当行为负责的是创始人,而非技术本身。

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二十年来,作者参与了Google AdSense,最初是为了学习在线广告并从2005年推出的博客中获得少量收入。虽然从未成为重要的收入来源(最高达到每年1000美元,现在约为100美元),但它提供了宝贵的发布者洞察。 然而,收益已减少。作者现在经常违反AdSense内容规则,收到读者关于侵入性广告的投诉,并且不断与不受欢迎的广告格式扩展作斗争,尽管已经配置了设置来限制它们。 最终,微薄的经济收益不再能证明持续的监控、与“商业”标识相关的潜在法律风险,或负面的用户体验是合理的。因此,作者已将他的博客从AdSense计划中移除,结束了长达二十年的合作关系,尽管对此有些犹豫。

## 黑客新闻讨论:关闭 Google Adsense 20 年后 一个黑客新闻帖子讨论了一位用户在运营网站二十年后禁用 Google Adsense 的决定。发帖者和几位评论者分享了通过 Adsense 赚钱的经历,通常在 2000 年代初达到顶峰,之后显著下降。 许多人回忆了与 AdSense 相关的问题,包括欺诈活动(例如垃圾机器人触发高价广告)、账户被封禁且几乎没有补救措施,以及由于 CPM 降低和广告拦截器使用量增加导致的收入整体下降。一些用户强调了围绕在线广告的伦理问题,提到了隐私侵犯和操纵性做法。 一个关键的收获是广告格局的变化。虽然曾经是一种可行的收入来源,但现在许多人认为 Adsense 不可靠且可能有害。一些人建议采用替代的盈利策略,如直接赞助或创建有价值的产品,而另一些人则倡导回归一个不那么依赖广告的互联网。该讨论还涉及内容平台对其展示的广告的责任,尤其是在积极推广或为某些内容提供经济激励时。

根据前奥巴马政府官员理查德·斯滕格尔的说法,美国针对伊朗的行动——从据称杀害伊朗学生开始——代表着一场损害美国的战争,严重影响着美国的全球形象。斯滕格尔曾领导国务院的公共外交工作,认为这场冲突将使美国的支持率降至历史最低点,可能无法恢复。 他认为,特朗普的政策正在瓦解美国的“软实力”——通过文化吸引力进行影响的能力——并结束长期以来在国外推广民主的传统。政府在伊朗、委内瑞拉以及对古巴的行动,正在重现负面的“丑陋的美国人”刻板印象,其特点是傲慢和文化不敏感,但*没有*民主理想的借口。斯滕格尔警告说,这可能会不可挽回地损害美国的声誉,并限制未来的外交效力。

## 美国声誉下降:黑客新闻总结 一篇在黑客新闻上分享的RawStory文章引发了关于美国全球地位可能不可逆转下降的讨论。许多评论员同意美国已经失去了信誉,原因在于其外交政策中的言论与现实脱节,尤其是在冲突和联盟方面。 许多人指出,特朗普政府之后信任度下降,以及对美国政治持续动荡的担忧。这导致盟友分散国防开支和供应链,质疑美国领导层的可靠性。一些人认为美国正在重蹈覆辙,类似于英国苏伊士运河危机后的情况或苏联在阿富汗的经历。 还有人强调了向区域权力动态的转变,正如塞缪尔·亨廷顿的《文明的冲突》所预测的那样,这挑战了二战后的“单极”世界秩序。虽然一些人对美国领导层变化后可能出现的纠正持乐观态度,但许多人担心损害已经造成,美国正在进入一个影响力下降的时期。“软实力”的丧失以及内部不稳定影响国际信任是关键主题。

Anthropic已与谷歌和博通达成一项多千兆瓦的协议,以获得下一代TPU算力,预计于2027年投入使用,为Claude AI模型提供支持。这是Anthropic迄今为止最大的计算基础设施承诺,源于客户需求的快速增长。 该公司年化收入已增长三倍以上,超过300亿美元——高于2025年底的90亿美元——并且有超过1000家企业每年在Claude上花费超过100万美元。大部分新增算力将位于美国,进一步推动Anthropic对美国计算基础设施的500亿美元投资。 Anthropic利用各种硬件,包括AWS Trainium、谷歌TPU和NVIDIA GPU,以实现最佳性能和弹性。尽管如此,亚马逊网络服务仍然是其主要的云服务提供商,并且Claude可以在AWS、谷歌云和微软Azure上独家使用。

## Anthropic 与 Google/Broadcom 合作 - 摘要 Anthropic 正在扩大与 Google 和 Broadcom 的计算合作,引发了关于人工智能开发真实成本的讨论。 讨论的中心在于“token”是否是一个有用的指标,许多人认为**“千瓦”的电力消耗**更能代表实际消耗和定价的资源。 评论员们争论着扩展是否会无限期地持续下去,一些人认为收益与数据质量有关,而不仅仅是计算能力。 担忧集中在巨大的能源需求对**环境的影响**上,以及在取得重大人工智能进展之前是否会达到生态极限。 除了技术方面,讨论还涉及 Anthropic 的收入数字(可能为年化 190-300 亿美元)以及人工智能增长的更广泛影响。 值得注意的是,需要**区域数据主权**,尤其是在欧洲,以释放更广泛的企业采用。 最终,该帖子强调了衡量人工智能进展的转变,不仅仅是性能,还包括其切实的资源需求。

## Anos:一种现代、非POSIX内核 – 摘要 Anos 是一种业余操作系统,目前处于“玩具内核”阶段,设计用于 x86_64 和 RISC-V 架构。它是一个现代、有主见的、非POSIX系统,构建在一个非严格的微内核(“STAGE3”)之上,侧重于基于能力的安全性以及通过“SYSTEM”监管者进行用户模式系统管理。 主要特性包括抢占式多任务处理(在 x86_64 上最多支持 16 个 CPU)、用户空间设备驱动程序以及定制工具链(Binutils、GCC、Newlib)。内核提供诸如调度、内存管理和 IPC 等基本原语。SYSTEM 处理硬件发现(ACPI/Devicetree – 正在进行中)并提供操作系统抽象。 目前,Anos 支持 CPU、定时器、中断和内存管理等基本硬件。它已经在真实的 x86_64 硬件上进行了测试,并且在 QEMU 中为两种架构运行。虽然 RISC-V 支持正在推进,但 SMP 目前仅适用于 x86_64。开发优先考虑快速的 IPC 机制,而不是广泛的系统调用,并分层委托能力以提高安全性。该项目采用 GPLv2 许可。

## Anos:一个手写微内核 一位爱好者正在开发Anos,一个适用于x86-64和RISC-V架构的约100KiB微内核,支持IPC、多任务处理和SMP(x86-64)。开发者利用LLM(主要为Claude Code)进行文档编写和测试,但刻意避免在内核中使用AI生成的代码,以优先保证学习和代码质量。 Anos专注于现代设计,摒弃遗留特性,并依赖手册和数据表进行实现。所有I/O均为内存映射,使用MSI/MSI-X中断。虽然开发仍在进行中,目前的重点是实现一个USB堆栈以提供交互功能。 开发者承认AI编码工具的潜在影响,但认为像Anos这样的项目仍然对个人学习和技术基础至关重要。讨论围绕着该项目的实用性、移植现有软件的可能性(可能通过POSIX层),以及从seL4和QNX等其他内核设计中获得的灵感。该项目名为“Anos”,不幸的是,在西班牙语中翻译成一个可能具有冒犯性的词语。

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## 纽约市可负担性危机:摘要 一份最新报告显示,纽约市家庭每年需要超过125,000美元才能在任何区生活,这引发了Hacker News上关于该市生活成本上涨的讨论。许多人指出,这个数字没有考虑到储蓄、医疗保健或儿童保育,而且收入较低的人通常依赖于他们可能没有资格获得的补贴。 对话强调了“被挤压”的中产阶级——收入高于获得援助的门槛,但难以负担基本生活必需品。一些人认为,问题不仅仅是收入,而是缺乏可负担的住房,尤其是对于从事基本服务工作的人。另一些人指出,像纽约市这样的城市高薪工作的集中,使得人们不得不居住在那里,尽管成本很高。 一些评论员批评了简单地“搬到更便宜的地方”的想法,认为这忽略了就业市场和城市中心的重要性。 还有人对指责社会保障项目的说法提出反驳,许多人强调了获得福利的困难以及推动不平等的系统性问题。 最终,该讨论表明需要政策改变来解决住房可负担性问题,并确保所有居民都能获得可维持的生活工资。

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