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## 奇异吸引子:混沌中的秩序 探索奇异吸引子——生成精美复杂图案的数学方程——成为最初计划之外的迷人探索。这些图案源于出乎意料的简单方程,展示了秩序如何从看似随机的混沌中涌现。这种探索揭示了可视化这个过程的深刻满足感。 其核心在于,奇异吸引子源自**动力系统**和**混沌理论**。动力系统通过“相空间”(代表所有可能状态)和“动力学”(决定系统如何演变)来模拟随时间的变化。虽然有些系统是可预测的,但混沌系统表现出对初始条件的敏感性——“蝴蝶效应”——微小的变化可能导致截然不同的结果。 **奇异吸引子**是系统趋向的一组状态,表现出分形结构和不可预测的轨迹,*尽管*它们受确定性规则支配。这种不可预测性源于支配规则中的不完全信息和近似。 可视化这些吸引子,例如托马斯吸引子,突出了这种敏感性;即使是参数的微小调整或初始状态的变化也会极大地改变生成的图案。高效的渲染技术,例如利用GPU处理的“乒乓渲染”,对于显示这些复杂系统至关重要。最终,奇异吸引子提供了一个引人入胜的视角,让我们得以一窥隐藏在混沌系统中的内在秩序。
尽管最近的通胀数据看似令人鼓舞——9月份CPI同比上涨3%,低于预期——经济学家黛安·斯旺克却告诫人们不要过于乐观。她认为,由于数据越来越不可靠以及经济差距不断扩大,经济“看起来比感觉好”。 尽管市场预计美联储将进一步降息,但斯旺克指出服务业通胀“粘性”较高,并且经济复苏呈现“K型”,高收入者蓬勃发展,而低收入和中等收入家庭则在与不断上涨的成本作斗争。她强调,由于劳工统计局的裁员,目前CPI数据中有很大一部分是*估算*的,这可能会低估实际通胀。 斯旺克预计第四季度经济将大幅放缓,原因是消费者压力、债务增加以及关税的最终影响。她认为,当前的积极看法是一种幻觉,掩盖了潜在的脆弱性以及可能出现比目前预测更剧烈的衰退。最终,她警告说,对经济数据的信任度下降是一个日益严重的问题。
## Grokipedia:初步印象 蒂姆·布雷最近接触了Grokipedia,这是一种新的AI驱动百科全书。他在放弃阅读关于自己的冗长条目后(超过7000字,而他的维基百科文章只有1300字)。他认为它内容详尽,但充斥着不准确之处——甚至存在自相矛盾的情况——并且写作风格平淡,像是LLM生成的。参考文献通常很弱,或者无法支持所提出的论点。 维基百科旨在实现广泛的可访问性或深入的准确性,而Grokipedia目前在两者上都存在困难。它声称的目的是为了对抗维基百科中被认为存在的“觉醒偏见”,而布雷的分析揭示了一种明确的模式,即构建论点以挑战进步观点,并且经常依赖于右倾智库的来源。 他在自己的条目以及关于格蕾塔·通贝里和J.D. Vance的条目中强调了例子,展示了一种提出反论和可疑引用的倾向。布雷得出结论,Grokipedia“按预期运行”——即由具有特定议程的LLM塑造的百科全书——但质疑其整体实用性。
## Google 的开发者验证及潜在解决方案
Google 正在实施针对所有 Android APK 的强制开发者验证,需要 25 美元的注册费(或有限的、需要身份验证的“业余爱好者”许可证),以防止安装“未注册”的应用程序。 此项更改是在 Android 开发中加强隐私措施之后推出的,引起了小型开发者对它可能阻碍分发的担忧。
核心问题是潜在的应用程序安装限制、与修改后的应用程序的兼容性(例如使用旧权限的应用程序)以及对 ADB 安装方法的担忧。 一种提出的解决方案涉及一个“加载器”APK——一个经过验证的应用程序,它使用 Android 的本机代码执行能力动态加载和运行其他 APK,从而绕过传统的安装方式。
这种方法面临着重大障碍,包括复杂的 Android 活动管理、可能被 Google 标记以及由于业余爱好者许可证的限制而需要志愿代码签名。 虽然在技术上可行,但它需要大量的努力、混淆技术,并且最终可能依赖于在加载器中嵌入 Dalvik 运行时——这是一个性能密集型的解决方案。 作者寻求对该概念的反馈,承认它不是一个成品,而是讨论和未来解决方案的起点。
## Kubernetes大规模部署:内存优化之旅
调试大规模Kubernetes基础设施很少是一蹴而就,而是一系列渐进式的改进。本文详细描述了一次这样的旅程,重点关注与DaemonSet(特别是Calico和Vector)在拥有大量命名空间的集群中,因监听命名空间列表而导致的意外高内存使用问题。
团队发现,Calico和Vector都在持续跟踪命名空间,消耗了大量内存,影响了apiserver性能和整体集群效率。优化Calico带来了初步收益,但Vector也显示出高内存使用,原因是日志中引用了命名空间标签。
通过质疑命名空间数据的必要性,他们成功配置Vector使其无需该数据运行,最初节省了50%的内存。进一步的调查,源于一位同事的观察,发现了一个配置疏忽——一个重复的Kubernetes日志源——从而导致了额外的显著减少。
最终结果是在其基础设施上节省了惊人的7TiB内存,提高了发布稳定性,并使系统更易于管理。这凸显了在解决Kubernetes扩展挑战时,持续调查、协作解决问题以及质疑假设的重要性。
Mozilla.ai 正在接管 **llamafile** 的开发,该项目旨在通过单个可执行文件轻松分发和本地运行大型语言模型 (LLM)。此举强化了 Mozilla 对开放、注重隐私的 AI 的承诺。
最初是一个 Mozilla Builders 项目,llamafile 简化了在您的机器上直接运行 gpt-oss、Gemma 和 Qwen 等 LLM 的过程,利用 llama.cpp 项目来实现速度。然而,该项目需要现代化改造以整合最近的进展。
Mozilla.ai 旨在更新代码库、改进功能,并*在社区反馈的基础上*塑造 llamafile 的未来。他们正在积极寻求用户需求、首选功能以及选择(或放弃)该工具的原因方面的反馈。
用户可以在 [Github 讨论区](https://github.com/mozilla-ai/llamafile/discussions) 或 [Mozilla Discord llamafile 频道](https://discord.com/channels/1185949989979883540/1214999999999999999) 分享他们的想法。现有 llamafile 用户将不会受到任何干扰,该项目仍然是开源且公开可用的。
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## 从硅谷银行到1924年新墨西哥州:银行挤兑的历史 硅谷银行(SVB)最近的倒闭凸显了银行挤兑的危险——这种现象有历史先例。SVB的衰落源于对长期债券的投资,随着利率上升,这些债券价值下跌,再加上大量未投保的存款人。当对其偿付能力产生担忧时,迅速的400亿美元提款引发了一场危机,只有政府迅速干预并保证所有存款才得以避免。 这一事件与1924年新墨西哥州的银行恐慌相呼应,该恐慌是由一战后的农业繁荣和随后的衰退引发的。农民背负着来自新当地银行的巨额贷款,受到商品价格下跌和干旱的重创。与SVB一样,这些银行持有流动性较差的资产(农业贷款),而且许多银行没有与联邦储备系统联网,无法获得紧急贷款。 随着银行开始倒闭,恐慌蔓延,这源于流动性问题而非内在弱点。美联储采取了果断的应对措施—— буквально 空运现金——以及强有力的公众支持声明,最终恢复了信心。这场危机表明,恐慌可能具有自我实现的特性,以及流动性和最后贷款人的重要性。 今天,新兴的DeFi领域与传统银行日益交织,两者之间存在相似之处。未来的危机可能会看到传染效应从传统银行蔓延到加密市场,需要监管机构从SVB和新墨西哥州的银行恐慌等历史事件中吸取教训。