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## ATTN/11：基于 1970 年代硬件的 Transformer
该项目成功地用 PDP-11 汇编语言实现了一个单层、单头的 Transformer，呼应了早期神经网络（如 Xortran）的精神。目标是确定一个小型的 Transformer 是否可以在 1970 年代的有限硬件上进行训练（在几小时内）。
该 Transformer 被设计用于反转数字序列，利用自注意力、位置编码和 softmax——这些是扩展基本神经网络的关键组件。尽管结构简单，序列反转仍然是一项具有挑战性的任务，需要模型学习基于索引的路由。
最初的 Fortran IV 实现速度太慢。优化包括手动调整的逐层学习率，并利用最小的定点神经网络堆栈 (NN11) 以及 Q8/Q15/Q16 精度算术。查找表取代了昂贵的超越函数。这产生了一个非常高效的模型，在 PDP-11/34A 上仅需 5.5 分钟即可收敛。
最终的二进制文件仅为 6,179 字节，可容纳在 32KB 的核心存储器内。开发得到了一个功能性 ML 框架 (Sheaf) 的帮助，用于原型设计和验证，以确保在汇编之前正确性。该项目表明，即使像 Transformer 这样复杂的模型也可以在 1970 年代可用的硬件上 realistically 实现和训练。
## 在老式硬件上训练Transformer
一位开发者成功地在1976年的PDP-11迷你计算机上训练了一个Transformer模型，这表明人工智能的核心思想并不受历史硬件条件的限制。这个项目名为ATTN-11，展示了人工智能的进步既源于算法创新，也源于计算能力的提升。
该模型使用定点运算，适应了PDP-11有限的32KB内存。作者指出，即使是更早的机器，比如1965年的穿孔卡片计算机，也能执行基本的机器学习任务。Hacker News论坛的讨论显示，PDP-11是早期计算中流行的机器，并且这些老旧系统的硬件可靠性是一个持续的挑战——需要持续的维护和修理。
该项目引发了对复古计算的兴趣，其他人分享了经验和相关项目，例如Game Boy上的Transformer实现以及PDP-11模拟器。Transformer和俄罗斯方块的可玩版本通过WASM GUI提供：[https://dbrll.github.io/ll-34/](https://dbrll.github.io/ll-34/)。
## 特朗普对伊朗的威胁与可疑的市场活动 - 摘要 周末，唐纳德·特朗普威胁要在48小时内重新开放霍尔木兹海峡，否则将对伊朗采取军事行动，具体目标是民用基础设施。然而，周一他突然改变了立场，声称正在进行富有成效的谈判——伊朗对此予以否认。 这种突然转变与特朗普宣布前几分钟，股票和石油期货交易量的大幅且无法解释的激增相吻合。在此期间，约有5.8亿美元的石油期货被出售，表明有人事先知晓政策变化并从中获利巨大。 作者认为这构成潜在的内幕交易，甚至叛国，鉴于其对国家安全的影响。他们强调，在特朗普政府之前的行动中，存在类似的可疑市场活动的模式。令人担忧的是，政策决定可能受到潜在的经济利益影响，而不是国家利益，并呼吁进行彻底调查——尽管对当前联邦调查局的参与存在怀疑。最终，这一事件凸显了政府内部腐败及其对国家安全的影响这一更广泛的担忧。
对不起。
Cocoa-Way 能够在 macOS 上原生运行 Linux 应用程序，**没有任何虚拟机开销**。它通过 Unix socket 和 `waypipe` 工具，直接使用 macOS 的 Metal/OpenGL 渲染 Wayland 应用程序。这带来了**原生感觉的窗口、HiDPI 支持（Retina 优化）以及精美的 UI 元素**，例如阴影和焦点指示器。
与 XQuartz 或 VNC 等替代方案不同，Cocoa-Way 提供**低延迟和完全集成**，而无需 X11 的复杂性或全屏限制。安装涉及安装依赖项和从源代码构建（或下载 .dmg/.zip）。
该项目是关于使用 Rust 进行高效跨平台 Wayland 虚拟化研究的一部分，并提供了一个脚本 (`run_waypipe.sh`) 来解决潜在的 SSH 连接问题。Cocoa-Way 是开源的 (GPL-3.0) 并且欢迎贡献。
对不起。
## Go 命名规范：快速指南 在 Go 中，选择好的名称至关重要，它会影响代码的清晰度和可维护性。Go 对标识符（变量、函数等）有特定规则和约定：它们可以包含 Unicode 字母、数字和下划线，但不能以数字开头或成为 Go 关键字。 除了规则之外，请遵循以下准则：对未导出的标识符使用 `camelCase`，对导出的标识符使用 `PascalCase`。 保持首字母缩略词的一致性（例如，`apiKey`，而不是 `APIKey`）。 避免使用非 ASCII 字符以及与内置类型/函数冲突（例如 `int`、`len`）。 除非在转换类型时，否则不要在标识符中包含类型（例如，`userIDStr`）。 保持名称具有描述性，并根据作用域调整长度——局部变量短，更广泛使用的变量长。 包名称应为小写、简洁并反映内容（例如，`orders`，而不是 `ordermanager`）。 文件名应为单个单词，小写（例如，`cookie.go`）。 避免在导出函数/类型中使用“冗余”——`New()` 比 `NewCustomer()` 更好。 方法接收器应简短（例如，`c` 代表 `Customer`）。 通常，除非字段未导出，否则跳过 getter/setter 方法，直接访问字段。 具有一个方法的接口应以“-er”结尾（例如，`Speaker`）。 虽然约定很强，但清晰度至关重要——在特定情况下，打破约定是可以接受的，但通常，一致性是可读、可维护的 Go 代码的关键。
## Hacker News 讨论：Go 命名规范
一篇关于 Go 命名规范的 Hacker News 讨论，源于 Alex Edwards 的文章，引发了关于可读性和一致性的争论。核心争论在于，在像循环这样紧凑的作用域内，是使用描述性、较长的名称（如 `person.Age`），还是使用更短、依赖上下文的名称（如 `p.Age`）。
许多评论者认为，短名称会阻碍理解，尤其是在调试或稍后回顾代码时，并提倡清晰度胜过简洁性，利用现代工具如自动补全。另一些人则为频繁使用、局部作用域的变量使用短名称辩护，将其与既定规范和减少“认知负荷”的想法相提并论。
讨论还涉及了缩写的用法，强调“无损”缩写和首字母缩略词一致的大小写的重要性。 许多参与者强调了编码风格对团队协作和可维护性的影响，建议使用代码检查器和自动化工具来强制执行标准。最终，共识倾向于优先考虑一致性和可读性，并根据特定项目和团队偏好进行调整。
## Matadisco：开放和去中心化的数据发现
Matadisco是一个新的开源网络，构建于AT协议之上，旨在解决开放数据分散在众多孤立存储库中的发现问题。它将数据*发现*与数据*存储*分离，允许任何人发布元数据“指针”指向数据集——无论其格式如何（STAC、DataCite等），通过轻量级记录实现。
**工作原理：** “生产者”将这些记录写入网络，而“消费者”读取它们以构建自定义数据门户。这种去中心化方法避免了集中控制，并允许社区独立管理目录，同时参与更广泛的发现。
主要特性包括：用于记录完整性的密码签名、元数据标准方面的灵活性，以及仅需要资源链接和发布日期的简单模式。Matadisco旨在使有价值的数据集——例如卫星图像、气候模型和基因组序列——易于查找和访问，从而促进开放数据领域的协作和创新。目前它仍处于实验阶段，欢迎社区贡献。
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## 欧洲核子研究中心利用人工智能实时过滤大型强子对撞机数据
欧洲核子研究中心正在使用超紧凑的人工智能模型，特别是变分自编码器（VAE），部署在现场可编程门阵列（FPGA）上，以实时过滤来自大型强子对撞机（LHC）的数据。这使得能够在海量数据流中快速识别潜在的重要事件。
这些模型并非像ASIC那样“烧录在硅片上”，而是经过量化感知训练并实现于FPGA上，从而允许重新编程。目前的架构利用VICReg训练的特征提取器堆叠在VAE之上。
研究人员澄清，这并非大型语言模型（LLM），而是一种专门的人工智能应用。虽然该项目利用机器学习技术，但它专注于异常检测，这是粒子物理学中长期以来采用的做法，旨在提高识别关键分析数据的效率。该团队还在探索开源替代方案，以减少对商业硬件描述语言（HDL）工具的依赖。
为 Hacker News 添加信任信号火花线，显示在用户名旁边。Firefox 插件。 这是对“宏观趋势”的回应。效果可能因人而异。/newest 页面高提交率惩罚演示：
## HN-TrustSpark 总结
HN-TrustSpark (hn-trustspark.com) 是一款浏览器插件，旨在在 Hacker News 用户名旁边显示“信任信号”微型图。其目标是帮助用户快速评估评论者和提交内容的可靠性。
该插件基于 karma、评论/提交频率和帐户年龄等因素计算这些信号，利用 API 和定期更新的 `alltrust.json` 文件。作者最初更喜欢书签小工具，但 HN 的安全策略要求使用插件。
讨论集中在插件的闭源性质上，作者引用了担心开源后被“控制”以及使用 LLM 辅助代码的问题。用户们争论 karma 作为信任指标的可靠性，并建议使用用户自定义的“好友/敌人”列表等替代方法。一些人已成功将插件转换为用户脚本，而另一些人则指出了小的错误和可用性问题。
最终，该工具旨在对抗垃圾信息并改善 HN 体验，但其有效性以及作者坚持代码闭源的原因是讨论的关键点。
在作为芯片设计授权商35年后，Arm Holdings发布了其首款自主研发的CPU，AGI CPU，目标是不断增长的数据中心市场。这标志着该公司的一项重大转变，现在将直接与长期客户竞争。Meta是首个合作伙伴，计划在其大规模AI基础设施建设中使用AGI CPU——该项目今年的资本支出可能高达1350亿美元。 此举解决了CPU日益严重的“隐性供应危机”，因为AI需求增加了通用计算能力，以及GPU的需求。Arm的设计优先考虑每瓦性能，在相同的功耗下，性能可能比x86处理器高一倍——这对于像Meta这样功耗受限的数据中心来说至关重要。 Arm投资7100万美元建立了一个新的芯片实验室来生产该CPU，目前由台积电制造。虽然传统上专注于移动芯片，但Arm的Neoverse平台已经赢得了亚马逊、谷歌和微软的青睐。AGI CPU旨在提供可定制的效率，允许公司“创建他们想要的芯片”，而无需进行大规模的内部研发投资。Arm计划广泛提供该CPU，而不仅仅是提供给Meta，以满足市场对可访问、高性能处理器的需求。
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## 黑客新闻讨论：计划报废与逆向工程
一段展示通过将文件重命名为`.zip`来“破解”旧硬件的视频，引发了黑客新闻关于计划报废和日益依赖应用程序来实现设备功能的讨论。
用户分享了与Breville（Joule低温烹饪）和Vizio等公司相关的经历，这些公司正在通过应用程序更新停止对旧设备的维护，从而使其无法使用。 这引发了关于维修权和拥有被锁定在特定软件生命周期的设备的挫败感的争论。
许多评论员哀叹了需要互联网连接来实现基本功能的趋势，并赞扬了Home Assistant等工具，它们提供了本地控制。 像Claude这样的LLM也被讨论为令人惊讶的有效逆向工程工具，甚至可以用于复杂的应用程序，但一些人警告说它们在处理低级任务（如汇编代码）时的准确性有限。
一个反复出现的主题是，许多文件格式（如.docx、.xlsx、.epub，甚至APK/IPA）从根本上来说都是zip文件，这提供了一定程度的可访问性。 讨论的结论是普遍不信任制造商，并呼吁制定法规来解决因强制升级而导致日益严重的电子垃圾问题。