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## 贸易混乱与美国关税：摘要
最近在Hacker News上的讨论凸显了对当前美国贸易政策日益增长的沮丧，特别是关税的影响。用户报告说，即使是海外发现的二手或美国制造的商品，国际采购的商品成本增加且选择有限。
核心问题不仅仅是价格上涨，而是关税的*混乱*和看似武断的性质。许多人认为该政策缺乏连贯的战略，阻碍了投资并扰乱了既定的供应链。虽然一些人认为关税可以激励国内制造业，但另一些人指出美国在许多行业缺乏产能，导致价格上涨而没有增加本地生产。
一个关键的争论集中在关税是否是合法的谈判策略，还是一种自 inflicted 的经济伤害。人们对关税的合法性以及对美国竞争力的长期损害表示担忧。一些人推测，真正的目标是控制生产，即使这意味着牺牲消费者的选择和经济效率。最终，许多人担心当前的方法是不可持续的，并且对企业和消费者都有害。
气象局（BOM）最近推出的网站重新设计引发了重大争议，原因是其成本高昂——超过9600万澳元，与最初宣称的400万澳元形成鲜明对比——并且存在可用性问题。在广泛的投诉之后，特别是来自农民，他们难以通过修改后的雷达地图获取关键降雨数据，政府介入，强制恢复旧雷达地图并持续对网站进行调整。 气象局为这笔费用辩护，称这是为了满足现代安全和可访问性要求而进行的“完全重建”。然而，环境部长默里·瓦特已指派新的气象局首席执行官斯图尔特·明金调查该项目成本如何飙升以及为何未能满足公众期望。他预计会收到一份关于问题及其原因的完整报告。 反对派人士将该项目称为“灾难”，强调了获取本地化数据受限带来的风险。气象局表示，它正在积极响应社区反馈并实施进一步改进，但由于当前的天气事件，一些更新已暂停。
## 气象局网站改版成本受质疑
澳大利亚气象局（BoM）最近完成了耗资9650万澳元的网站改版，引发了公众和政治界的关注。其中，网站前端的改动费用为410万澳元，大部分费用——7980万澳元——用于重建支持从现场设备到预报模型的数据流动的整个系统，以及1260万澳元用于发布和安全。
Hacker News上的评论员认为，高成本源于范围蔓延、关键数据带来的复杂安全需求，以及咨询公司常见的过度收费和不必要的员工配置。一些人猜测可能存在欺诈行为，而另一些人则指出国家气象系统固有的复杂性，需要高可用性和准确性。
讨论强调了政府IT项目的挑战，包括外包、缺乏内部专业知识和严格的预算限制。与yr.no等更简单、更成功的气象网站的比较进一步加剧了对投资回报价值的争论。最终，此事引发了对政府在关键基础设施上的支出透明度和问责制的质疑。
## Outcrop：构建下一代知识库
Imed 正在构建 Outcrop，一个专注于**速度和简洁性**的 Confluence 替代方案。这个项目源于他在 Stripe 工作期间对现有解决方案的 frustation。他意识到，一个真正更好的知识库需要快速搜索、轻松协作和自动化维护。
该项目最初用 Go 快速构建了一个原型，很快就发现需要一个更强大的基础。他最终选择了 **Rust**，因为它具有高性能和强大的工具，并构建了关键组件，例如受 Zanzibar 启发的授权系统（用于细粒度权限）和利用 `tantivy` 的自定义搜索引擎。他甚至将协作编辑器 Prosemirror 移植到 Rust，以克服性能限制。
Outcrop 优先考虑实时协作，将授权直接集成到搜索中，并旨在超越简单的文本，未来可能支持图表、工作流程以及与任务管理工具的集成。目前 Outcrop 正在开发中，计划在六个月内发布，价格为每席 €/$10，并提供赞助机会。
更多信息和加入候补名单，请访问 [outcrop.app](https://outcrop.app)。
这系列博客文章，主要发表于2022-2025年间，详细分析了IETF和NIST后量子密码学（PQC）标准化的过程，指控其中存在美国国家安全局（NSA）的影响和流程缺陷。作者认为NSA正在通过操纵IETF的共识构建程序，推动标准化强度不足的“非混合”密码学（仅PQC，不含ECC）。 主要担忧包括指控投票结果被篡改、异议被忽视，以及“共识”的定义被改变以强行通过NSA偏好的方案。作者认为这优先考虑国家安全利益而非强大的安全性，可能导致系统存在漏洞。他们强调了流程仓促、对Kyber-512等算法的安全分析存在疑问，以及缺乏透明度等问题。 进一步的批评还包括NIST的标准化流程、PQC算法的专利问题，以及IETF内部更广泛的审查和正当程序问题。作者详细描述了一个正式的投诉流程，据称被阻挠并最终以程序漏洞被驳回。核心论点是，目前的路径由于政治影响和有缺陷的技术决策，可能损害互联网安全。
切片即足够：迈向通用的单侧分布式MatMul
Slicing Is All You Need: Towards a Universal One-Sided Distributed MatMul
2 天前
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欧洲核子研究中心（CERN）已建立指导原则，以负责任的方式在所有活动中使用人工智能（AI），涵盖科学研究（数据分析、加速器优化）到行政任务（自动化、翻译）。这些原则不依赖于特定技术，适用于CERN使用的所有AI技术，无论是由内部开发还是外部采购。
关键原则包括**透明度**——清晰记录AI的作用——以及始终保持**人类责任与监督**。AI的使用必须**合法、公平、无歧视**，并优先考虑**安全**，防止损害和网络安全威胁。
此外，CERN强调**可持续性**，旨在最大限度地减少环境影响，并严格遵守**数据隐私**。至关重要的是，所有AI应用仅限于**非军事目的**。这些原则旨在利用AI的潜力，同时维护CERN的道德标准，并确保其益处符合社会公益。
## CERN 的人工智能原则：摘要
CERN 发布了人工智能使用的一般原则，优先考虑可解释性、责任性、合法性、公平性、安全性、可持续性、数据隐私和非军事用途。该文件在Hacker News上引发了讨论，评论员质疑其在实际应用与作为公司“免责”政策之间的作用。
许多人同意这些原则是合理的，但范围广泛，缺乏针对现实世界权衡的具体指导。人们对在自动化工作流程中维持人为监督以及在使用人工智能系统时可能产生的自满情绪表示担忧。一些人指出其固有的模糊性，认为该政策主要旨在规避责任。
一个关键的争论集中在CERN的能源消耗——每年1.3万亿瓦时——以及鉴于大型强子对撞机（LHC）的整体环境影响，关注人工智能可持续性是否方向错误。另一些人则捍卫基础研究，强调其对社会的长期益处。
最终，这场讨论反映了对缺乏具体实施细节的高层次原则有效性的怀疑，以及对平衡创新与伦理考量更广泛的担忧。
## EV1 的意外复活
通用汽车的 EV1，第一款量产电动汽车，在 90 年代末大部分被停产并被压碎。然而，车辆识别码为 4G5PX2250V0200212 的 EV1 逃脱了这种命运。它于 1997 年最初被租赁，与通用汽车的法律斗争使原始租赁者避免了他的汽车被销毁，但最终却被遗弃在亚特兰大的拖车场。
值得注意的是，这辆 EV1 最近成为*第一辆*合法售予公众的汽车，在拍卖会上以 118,000 美元的价格成交。尽管它年代久远且状况不佳——缺少电池并有一些损坏——但新的车主，一位狂热的电动汽车爱好者，计划进行全面修复。
EV1 虽然续航里程有限，仅为 90 英里，马力为 137，但在当时具有开创性意义，拥有令人难以置信的空气动力学设计（阻力系数为 0.19——优于现代电动汽车）以及再生制动等功能。它的幸存归功于一位坚定的车主和一点法律上的运气，提供了一个重现汽车历史的一部分的独特机会。修复工作正在进行中，目标是在 2026 年它的 30 周年时让汽车重新运行，这得益于一个充满激情的社区和一个对这款先锋电动汽车共同的热爱。
## 黑客新闻讨论：唯一公开出售的 GM EV1
一辆稀有的 GM EV1，是少数几辆在电动汽车项目取消后未被压毁的车辆之一，最近浮出水面并公开出售。黑客新闻上的讨论围绕着这辆车的历史，它如何避免了 GM 的召回和销毁（可能捐赠给了大学），以及拥有和注册这种独特车辆的法律障碍。
用户分享了多年前遇到这辆车的轶事，并讨论了车辆登记和保险的复杂性。一些人强调了涉及机械留置权或将车辆注册为“自制”的漏洞，尽管其最初是由制造商生产的。对话还涉及了进口不符合美国安全标准的电动汽车（如比亚迪汽车）的挑战。
许多评论员反思了 EV1 的遗产以及 GM 取消该项目的决定，并将其与特斯拉在普及电动汽车方面的成功进行了对比。关于马斯克的作用是更偏向于宣传而非奠基，以及政府监管在电动汽车采用中的作用，存在争论。讨论还探讨了制造 EV1 复制品的可能性以及相关的法律考虑因素。
(Empty input provided. There is nothing to translate.)
## Google Kubernetes Engine (GKE) 扩展以支持 AI 工作负载 – 摘要 Google Cloud 正在积极扩展 Google Kubernetes Engine (GKE)，以满足日益复杂的 AI 工作负载需求。他们已成功测试了一个 **130,000 节点集群**，是官方支持限制的两倍，维持 **每秒 1,000 个 Pod**，并管理超过 100 万个存储对象。 这一推动源于已经运行在 20-65K 节点范围内的客户，预计需求将稳定在 100K 节点左右。然而，扩展到超出这个范围带来了新的挑战，主要在于 **功耗**，因为 AI 芯片（如 NVIDIA GB200s）需要大量的能源。这需要强大的 **多集群解决方案**，通过 MultiKueue 等工具和像托管 DRANET 这样的高级网络进行编排。 实现这种规模的关键创新包括通过改进的 API 服务器缓存实现 **优化的读取可扩展性**，基于 Spanner 构建的 **高性能分布式存储后端**，以及 **Kueue** 用于高级作业队列。未来的开发重点是 Kubernetes 本身中的 **工作负载感知调度**，以及通过 **Cloud Storage FUSE** 和 **Managed Lustre** 等解决方案实现高效的数据访问。 这些改进不仅使大型用户受益，还提高了所有 GKE 集群的弹性和性能，无论其规模如何。
## Google构建大规模Kubernetes集群：摘要
Google最近宣布成功运行一个拥有**13万个节点**的Kubernetes集群，利用其Spanner分布式数据库作为etcd的后端。虽然目前尚未正式支持，但此实验展示了显著的可扩展性。
讨论的中心在于，尽管水平可扩展系统具有潜力，但实现高性能查询（QPS）对于Kubernetes控制平面仍然具有挑战性。核心问题似乎在于etcd，Kubernetes默认的数据存储，优先考虑一致性而非原始吞吐量。像Kine（允许Postgres或SQLite作为后端）和Google的Spanner等替代方案提供了性能提升，但也引入了管理开销和复杂性的权衡。
许多评论员指出，扩展到超过1000个节点通常会暴露像Cilium这样的工具的控制平面限制。对于这种大规模是否真的*需要*，存在争议，尤其是在Google以外的公司，有人担心这会给初创公司带来不必要的复杂性，并认为更小、更易于管理的集群更有益。该公告引发了关于Kubernetes本身持续需求的讨论，一些人认为虚拟机足以满足无状态应用程序的需求。
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这个Hacker News讨论围绕着一篇名为“Murphyjitsu”的文章（来自lesswrong.com）。核心争论在于这篇文章是否提供了真正有用的建议，还是仅仅用不必要的复杂术语重新包装了常见的自助/治疗技巧——一位评论者称之为“理性主义的废话”。
另一位用户反驳说，这些术语本身就是重点；这是一种框架，旨在使这些技巧对不同的人来说更容易接受和理解。最终，评论员认为，效果在于*使用*这些技巧，无论它们如何呈现。
最后一条评论以幽默的方式补充了“威尔霍伊特对墨菲定律的推论”，暗示问题不是未来的可能性，而是我们尚未发现的已经存在的现实。