## C STL-like 库比较 – 项目总结 本项目对几个旨在为经典 C 编程提供类似 STL 容器功能的 C 库进行基准测试和比较。目标是评估 C++ 模板化容器的替代方案，重点关注向量、列表、映射和集合等常见数据结构的实现。 一个关键组成部分是一组标准化的测试程序——使用 `int`、`mpz_t`（来自 GMP）和字符串——旨在评估库的 API 人体工程学和性能。这些程序执行基本操作，如数组声明、初始化、排序和搜索。比较考虑的因素包括支持的 C 标准（C89、C99、C11、C23）、泛型机制实现（void 指针、宏等）、类型安全以及对复制/移动语义、迭代器和排序算法等功能的支持。 目前，正在评估的库包括 M*LIB（由作者开发）、STC、CMC、CTL、CollectionsC、CC 和 GLIB，C++ STL 作为参考。该项目正在进行中（WIP），欢迎贡献，包括库的添加以及对比较标准的反馈。基准测试结果可用，该项目使用 C11 编译器、`make`、Git、GMP 和 GLIB 进行构建和测试。
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一个 Hacker News 的讨论围绕着 GitHub 上对提供泛型容器能力的 C 库的比较（[https://github.com/p-p-h-d](https://github.com/p-p-h-d)）。最初的帖子引发了关于这些库的可移植性的讨论，特别是关于构建脚本中硬编码的编译器假设（GCC、Clang、MSVC）。
一位用户指出，由于这些假设，将这些库集成到测试框架（slimcc）中很困难，并建议这通常表明 C 代码本身存在进一步的可移植性问题。另一位用户反驳说，许多假设可以使用 `make` 标志覆盖，但原始发帖者表示更喜欢避免具有如此根深蒂固的编译器依赖项的项目，认为这表明缺乏更广泛的兼容性。其中一个包含库的作者承认了它的存在于比较中。
VictoriaLogs 消息、时间与流的实用摄取指南
VictoriaLogs Practical Ingestion Guide for Message, Time and Streams
1 天前
## VictoriaLogs：实用摄取指南 - 摘要
VictoriaLogs 专为高效日志管理而设计，可接受结构化和非结构化数据。每个日志条目*必须*包含 `_msg` 字段（人类可读的事件描述），并且理想情况下包含 `_time` 字段（时间戳 – 如果缺少，则使用摄取时间）。
一个关键概念是 **流 (stream)**，它是相关日志的逻辑分组（例如，按服务）。定义有效的流至关重要：过于狭窄（高基数 – 许多唯一流）会导致查询缓慢，而过于宽泛（“胖流”）会产生性能瓶颈。目标是使用对于生产者实例保持不变的标识符，避免频繁更改。
VictoriaLogs 会自动处理压缩，受益于具有有限唯一值的字段（常量、枚举、数字、时间戳）。将复杂消息字段分解为单个优化字段可以提高摄取和查询性能。嵌套字段会被展平，或者如果名称超过限制，则转换为 JSON 字符串。
正确的摄取依赖于通过查询参数或 HTTP 标头正确指定 `_msg_field` 和 `_stream_fields`。VictoriaLogs 会自动添加 `_stream_id`（唯一标识符）和 `_stream`（Prometheus 样式的标签），以便进行高效过滤。
最终，理解这些核心概念 – 消息、时间、和流 – 比微调单个设置更有影响力。VictoriaLogs 由 VictoriaMetrics 开发，旨在提供可扩展且具有成本效益的可观察性解决方案。
## VictoriaLogs：一种有前景的日志摄取方案
一篇 Hacker News 讨论强调了对 **VictoriaLogs** 的积极体验，这是一款由 VictoriaMetrics 的创建者推出的新型日志摄取工具。用户报告称，它在速度和效率方面明显优于 **Loki** 和自定义 **ClickHouse/Vector** 设置。
一位用户成功摄取 **每天 4.28 亿条日志（625GB），请求速率为 6k/秒**，使用的 GCP 实例配置为 8vCPU 和 16GB 内存。另一位用户报告在 Hetzner 服务器（ZFS 设置）上处理 **每秒 7 万行** 日志。
用户称赞 VictoriaLogs 易于部署、管理和与 **Grafana** 集成。它被视为 **Elastic Stack** 的一个更简单的替代方案，特别是对于那些对其复杂性感到犹豫的人。 许多用户期待 **VictoriaTraces** 的发布，以取代 Tempo 处理 OpenTelemetry 数据。 虽然一些人对资源配置存在争议，但总体情绪非常积极，用户推荐将其用于替换现有的日志解决方案。
## LL3M：使用大型语言模型进行3D建模
LL3M是一个新系统，利用大型语言模型在Blender中使用Python代码生成和编辑3D资源。与以往专注于有限任务的方法不同，LL3M可以根据文本指令创建复杂且不受约束的3D模型，处理几何体、布局和外观。
该过程包括三个阶段：初始创建、自动优化（纠正错误和改进几何体）以及用户引导的优化，用于迭代编辑。这允许持续的协作创作和改进循环。
LL3M的一个关键优势是它生成的*可解释代码*——带有透明参数的良好文档化的Blender代码——使用户能够轻松地在Blender内直接修改设计。该系统展示了生成各种形状、应用一致的风格化（如蒸汽朋克）、编辑材质以及创建具有对象之间层次关系的复杂场景的多功能性。
LL3M还表现出代码的可重用性，在不同的提示之间传递知识，从而实现高效和模块化的3D资源生成。
提交于2020年1月15日（v1），最后修订于2021年9月24日（此版本，v3）。查看题为“用于同余伪随机数生成器的计算简单、光谱良好的乘数”的论文的PDF，作者为Guy Steele和Sebastiano Vigna。查看PDF。摘要：同余伪随机数生成器依赖于良好的乘数，即在谱测试方面具有良好性能的整数。我们提供了一系列具有良好晶格结构的乘数，维度高达八维，滞后高达八，适用于具有典型2的幂模数的生成器，并详细分析了接近模数平方根的乘数，其乘积可以快速计算。来自：Sebastiano Vigna [查看邮件] [v1] 2020年1月15日星期三 13:23:36 UTC (45 KB) [v2] 2021年1月21日星期四 10:47:59 UTC (45 KB) [v3] 2021年9月24日星期五 20:00:58 UTC (658 KB)
最近的 Hacker News 讨论围绕着一篇新的 arXiv 论文，探讨了“同余伪随机数生成器 (PRNG) 的良好乘数”。虽然传统上被认为存在缺陷，但这些简单的 PRNG（MCG 和 LCG）由于其速度和已建立的数学分析而仍然受欢迎。
讨论强调了 George Marsaglia 的工作，他之前曾暗示这一类 PRNG 存在固有局限性，这促使他开发了替代生成器。然而，该论文认为这些生成器仍然有用，尤其是在与其他 PRNG 结合使用或通过输出函数进行后处理以减轻缺陷时。
具体而言，评论员指出 Marsaglia 自己的 KISS 生成器就是一个成功结合 LCG 与其他方法以提高随机性的例子。KISS 算法的链接已提供以供进一步阅读。
## Nuvistor：电子管技术的最后一次创新
Nuvistor 是 RCA 在 20 世纪 50 年代末开发的一种电子管技术，正值晶体管开始主导电子产品市场。尽管晶体管兴起，Nuvistor 仍具有独特的优势，促使 RCA 大力推广它，重点在于小型化、效率和可靠性。
这些电子管，例如 6CW4 和 7586，采用独特的金属和陶瓷结构，与现有电子管相比，尺寸明显更小，高频性能更优越。RCA 为这项技术设计了独特的标志，甚至采用特殊包装，推广“Nuvistorization”——将这些电子管整合到新设计中。
起初曾被考虑用于电视调谐器，Nuvistor 最终在各种领域得到应用，包括高保真音频设备（如 Ampex 磁带录音机和 Neumann 麦克风）、需要坚固耐用的军事应用，甚至早期太空计划（Ranger 任务）。其低噪声和稳定性使其成为敏感电路的理想选择。
尽管最终因成本和小型化优势而被晶体管取代，但 Nuvistor 十年的寿命表明它不仅仅是绝望地抵抗变革，而是一种有价值的技术，在晶体管尚未完全胜任的领域填补了空白。如今，Nuvistor 仍然受到爱好者的追捧，用于修复项目和独特的电路设计。
## Nuvistor 电子管：黑客新闻讨论摘要
这个黑客新闻讨论围绕着 Nuvistor 电子管展开，这是一种真空管，以其惊人的寿命和能力而闻名。讨论始于一个指向 r-type.org 的链接，该网站详细介绍了这些电子管。
用户分享了经验，驳斥了关于真空管的一些常见误解——特别是它们的脆弱性和频繁烧毁。 许多评论员指出，电子管，尤其是来自较旧设备（如二战时期的无线电）的电子管，即使经常使用，也能持续数十年。电路设计（电压水平、通风）和元件质量等因素似乎在寿命中起着重要作用。
对话扩展到吉他放大器，在那里电子管因其声音特性而仍然受欢迎，以及经典 Fender 放大器中发现的独特输入阻抗匹配。一个有趣的点是，Nuvistor 被用于一些固态设备（如旧的惠普示波器）的输入级，因为它们具有低噪声特性。
该讨论还涉及了使用 Nuvistor 构建极其坚固、抗辐射的计算机的可能性，这些计算机能够在灾难性事件中幸存。最终，这场讨论突出了这项“旧”技术的持久吸引力和可靠性。
作者发现领英越来越令人沮丧，尽管最初欣赏它作为一个动态简历平台的概念。它已经演变成一个充满“有害平庸”的空间——过度抛光，但最终肤浅的帖子，旨在自我推销和“个人品牌”建设。 这种内容，常常伪装成有洞察力的建议（例如将个人生活经验应用于商业），受到平台算法的激励，奖励互动而非实质。虽然用户真心希望推进自己的职业生涯，但作者认为这种方法是无效的，并且最终将花费在领英*上*的时间置于有意义的工作之上。 解决方案？注重深度而非频率，优先考虑实际成就而非表演性发布。可以考虑使用个人博客等平台进行更真实的内容创作。作为消费者，积极支持和放大真正有价值的贡献，而不是奖励噪音。或者，干脆断开连接，优先考虑平台之外的生活。
Porffor 是一个新型的 JavaScript 引擎/运行时，它将 JS 代码提前编译为 WebAssembly 和原生二进制文件，与 Node.js 和 Bun 等运行时相比，生成的执行文件更小、更快。 与将运行时*与* JS 捆绑在一起的替代方案不同，Porffor 旨在采用类似于 C++ 或 Rust 的真正编译方法。 基准测试表明，Porffor 二进制文件小于 1MB，执行时间为毫秒级，并且在简单的“hello world”示例中，速度比 Bun 快 25 倍，比 Deno 快 59 倍。
最近，Porffor 成功部署在 AWS Lambda 上，展示了令人印象深刻的冷启动性能。 它比 Node.js 快约 12 倍，比 Amazon 的 LLRT 快约 4 倍，*并且* 即使考虑到 Node.js 的托管运行时优势，成本也比 Node.js 低 2 倍以上。
然而，Porffor 仍处于早期开发阶段（预 Alpha），JS 支持有限（目前完成度超过 60%），并且缺乏强大的 I/O 或 Node.js 兼容性。 尽管存在这些限制，作者正在寻找合作者，他们拥有小型、无 Node-API 的 Lambda 函数，以探索潜在的好处。 完整的基准测试数据可在 GitHub 上找到。
## Porffor：消除 AWS Lambda 的 JavaScript 冷启动
一个名为 Porffor 的新项目旨在通过将 JavaScript/TypeScript 应用程序编译为原生代码（通过 WebAssembly (WASM)）来大幅缩短 AWS Lambda 的冷启动时间。初步基准测试显示出令人鼓舞的结果，中位性能达到 16 毫秒，明显快于典型的 Node.js Lambda 函数。
该方法通过潜在地利用诸如每个请求进程fork或arena分配等技术，避免垃圾回收器 (GC)，并利用 Lambda 函数的短生命周期。它还通过将受信任的代码直接编译为原生代码，解锁了以前受 JavaScript 运行时环境限制的可能性，例如传统的线程和低级内存访问。
尽管该项目仍处于早期开发阶段，并且缺乏完整的 I/O 或 Node.js 兼容性，但它验证了核心思想并展示了潜力。讨论强调了维护与现有 JavaScript 语义兼容性的挑战以及对稳健测试的需求。Lambda 上 Rust 和 Java 等替代方案以及 AWS 的 LLRT 也被讨论，以及在生产环境中考虑初始冷启动时间以外的因素的重要性。最终，Porffor 代表了优化无服务器架构中 JavaScript 性能的一个令人兴奋的步骤。
政治指南针已成为广为人知的模因，并成为衡量信仰的默认框架。 几十年来的问题都没有改变，这使得随着时间的推移跟踪和比较变得容易。 问题来源：https://www.politicalcompass.org/test 你可以在这里做测试，看看你的分数与人工智能相比如何。 我和我知道的人的分数经验让我认为它足够准确。 话虽如此，可能还有其他更好的测试！ 如果你有一个你认为设计巧妙的测试，想让我们运行，请发邮件至 [email protected] 建议。
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## RLHF 与推理模型：摘要
这次黑客新闻的讨论围绕一篇 Notion 文章，旨在消除对基于人类反馈的强化学习 (RLHF) 及其与较新的“推理模型”之间关系的误解。虽然 RLHF 中使用的技术是基础，但它们不足以训练能够进行复杂推理的模型。
关键区别在于奖励系统。RLHF 依赖于基于与参考答案的*接近程度*的奖励。然而，推理模型需要基于*最终答案*（在“思考标记”之后）满足特定标准的奖励——这是一个更具挑战性的问题。这解释了 RLHF 初始成功与推理模型后期出现之间的差距，并与 Karpathy 的观察结果相符，即有效的 RL 会导致“思考标记”变得非英语。
几位评论员强调了区分“正确”和“成功”输出的重要性，以及由于需要答案来构建问题而导致 RL 难以扩展的悖论。其他人讨论了“世界模型”的作用，以及模型学习*判断*答案质量的必要性，甚至包括它们自身的答案质量，作为一种更有效的学习方法。关于监督微调是否是 RL 的子集存在争论，争论的中心在于是否存在延迟奖励。
## 基因检测中“意义不明的变异”的挑战
尽管DNA测序技术不断进步，解读基因检测结果往往并不简单。寻求明确健康风险答案的个体经常会收到“意义不明的变异”（VUS）报告——表明存在基因差异，但其影响尚不清楚。这在临床遗传学中是一个主要障碍，因为存在数百万种基因变异，大多数无害，但相当一部分落入这个模糊的“灰色地带”。
这个问题源于我们*检测*基因变异的能力与我们理解其*生物学意义*之间存在差距。虽然更多的检测会导致发现更多的VUS，但解决它们需要大量数据——家族研究、功能分析，以及越来越多地使用变异效应多重分析（MAVE），它可以有效地同时评估多个变异的影响。
MAVE数据已经在重新分类VUS，并有望改善使用人工智能的预测工具。诸如对VUS进行风险分层——仅报告那些被认为风险较高的VUS——等策略也在被探索。虽然完全的解决方案尚未出现，但持续的研究和数据积累，特别是通过MAVE技术，为减少诊断不确定性并实现基因组医学的潜力提供了一条途径。
这个Hacker News讨论的核心是解读基因变异的挑战，特别是“不确定意义的变异”(VUS)。用户指出当前临床遗传学的一个关键缺陷：混淆了变异*是否*具有功能影响以及该影响的*严重程度*。
一位评论员认为应该将这两个问题分开，建议独立地记录变异的直接功能效应（例如，多巴胺回收减少15%），而不考虑其临床后果。另一位评论员同意，强调即使没有明确的病理学表现，影响功能的细微基因变化也可能显著影响健康，并受到饮食和生活方式等环境因素的影响。他分享了自己发现导致B6缺乏症的基因突变的故事。
最后一位评论员指出，这只是基因预测中的*一个*复杂性，多基因模型和基因-环境相互作用等许多其他方面仍需探索。核心观点是呼吁对基因变异进行更细致的理解，而不仅仅是简单地将其归类为“致病性”或“非致病性”。