## Stalwart 率先采用完整 JMAP 实现，开启协作新时代 Stalwart 已成为首个完全支持 JMAP 协议的服务器，涵盖日历、联系人、文件和共享，标志着群件技术的重要进步。此版本超越了 WebDAV、CalDAV 和 vCard 等旧版复杂标准的限制，这些标准存在冗余和互操作性问题。 JMAP 提供了一种现代、高效的解决方案，基于 HTTPS 上的 JSON 构建，为所有协作数据提供统一且易于实施的 API。 伴随 JMAP 发布的是新的基于 JSON 的数据模型——JSCalendar 和 JSContact，它们简化了 iCalendar 和 vCard 格式，消除了数十年的技术债务，提高了清晰度和效率。 这一转变有望简化开发、提高互操作性并加速日历和协作领域的创新。 尽管客户端支持仍在增长（Mailtemi 和 Parula 等项目已采用这些标准），但 Stalwart 完成核心功能为未来几个月稳定发布的 1.0.0 版本铺平了道路，为开放通信服务器设定了新标准。 该项目得到了 NLNet 的 NGI Zero 资助。
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## Stalwart Labs 发布 JMAP 支持并引发讨论
Stalwart Labs 发布了 Stalwart，一个用于日历、联系人和文件的 JMAP（JSON Meta Application Protocol）服务器，并在 Hacker News 上引发了热烈讨论。JMAP 旨在现代化电子邮件和群件协议，为较旧的标准（如 IMAP、CalDAV 和 WebDAV）提供更简洁的替代方案。
对话强调了 Stalwart 作为自托管解决方案的潜力，特别是对于那些寻求摆脱大型电子邮件提供商的人们。用户称赞其单二进制文件的简单性和现代功能，例如人工智能驱动的垃圾邮件过滤（在企业版中）。然而，采用情况取决于客户端支持，许多人指出流行的电子邮件客户端（如 Thunderbird 和 Apple Mail）缺乏 JMAP 集成。
虽然有些人认为 JMAP 是一个有希望的演进，但另一些人质疑其必要性，因为现有的协议虽然存在缺陷，但已经建立起来。讨论还涉及了以 Web 技术为中心的电子邮件客户端的好处以及摆脱供应商特定解决方案的挑战。 许多用户对 Mozilla 计划在 Thunderbird 中使用 JMAP 表示兴奋，这可能会显着推动该协议的发展。
JS 中的计数-最小素描 – 频率，但无需数据
How count-min sketches work – frequencies, but without the actual data
41 天前
## Count-Min Sketches：深入剖析 本文探讨了Count-Min Sketches，一种用于高效估计大型数据集频率的强大数据结构。 受其在Instant sync引擎（可在不到一分钟内部署！）中的应用启发，作者深入研究了其机制，并以一个有趣的例子来说明：分析P.G. Wodehouse的作品。 Count-Min Sketches允许以较小的内存占用进行近似计数——一个23MB的文本文件可以被总结成一个50KB的sketch，误差为0.05%，置信度为99%。 核心思想是使用多个哈希函数将数据映射到固定大小的桶数组。 碰撞会引入误差，但增加行数（哈希函数）可以提高置信度，而增加列数可以减少误差。 本文指导读者使用JavaScript从头开始构建Count-Min Sketch，演示了它如何处理词干提取和管理频率偏差。 然后，它解释了确定最佳sketch大小（行和列）的数学公式，基于所需的误差率和置信水平。 最后，它展示了如何将压缩后的sketch数据可视化为PNG图像，突出了与存储精确计数相比的巨大尺寸缩减。 最终，Count-Min Sketches为密码安全、链接流行度估计和数据库优化等应用提供了有价值的工具，在精确计数不必要时提供速度和效率。
一个黑客新闻的讨论围绕着一篇解释**计数-最小草图 (count-min sketches)** 的博客文章——一种无需存储完整数据集即可估计频率的方法。作者“stopachka”详细介绍了他们如何在自己的网站上创建交互式演示，并透露他们*没有*使用他们的数据库 instantDB 来实现这些演示。相反，他们预加载了一部分数据用于初始页面渲染，并异步获取其余数据以避免阻塞加载时间。
用户称赞了这种设置，特别是使用了Wodehouse数据，并建议探索不太常见的草图数据结构，如Cuckoo、XOR、ribbon和计数Bloom过滤器，以及Hyperminhash。作者表示有兴趣进一步研究这些。文章还提到从Bun.xxHash3切换到与客户端兼容的库来实现草图。最后，文章底部包含了一个Y Combinator申请的公告。
## 编码助手作为训练伙伴：一个国际象棋类比 作者将马格努斯·卡尔森使用国际象棋引擎与自身使用编码助手的经验进行了类比。正如卡尔森不是*让*引擎替他下棋，而是*利用*它进行赛后分析以学习和提高一样，作者避免直接使用人工智能生成的代码。相反，他们将代码视为一个学习机会——一个剖析建议、识别错误和发现新方法的机会。 这反映了卡尔森在研究AlphaZero后的进化，他采纳了引擎非常规对局中揭示的新策略。关键在于理解人工智能*为何*会提出某些解决方案，而不是盲目接受它们。 作者强调代码审查变得至关重要——一种“赛后分析”，确保正确性、一致性和与项目需求的对齐。就像国际象棋引擎并没有削弱这项运动一样，编码助手也不是在取代开发者，而是在增强他们的技能并促成更具雄心的项目。最终，学习和质量的责任仍然在于人类开发者。
这篇帖子详细介绍了一系列常用的 shell 脚本，这些脚本是在维护点文件（dotfiles）的十年时间里开发的。这些脚本旨在简化常见任务，提高文件管理、互联网访问、文本处理和系统控制等方面的效率。 关键实用程序包括 `copy` 和 `pasta` 用于剪贴板管理，`mkcd` 用于创建目录并立即进入，以及 `trash` 用于更安全的文件删除。以互联网为中心的脚本，如 `getsong` 和 `getpod` 利用 `yt-dlp` 下载音频/视频，而 `getsubs` 检索视频字幕。 多个脚本可以辅助文本操作——`straightquote` 更正智能引号，`markdownquote` 添加块引用格式，`scratch` 打开一个临时的 Vim 缓冲区。 系统级工具管理主题 (`theme`)、睡眠模式 (`sleepybear`) 和进程控制 (`murder`、`waitfor`、`bb`)。 独特的补充包括 `boop`（命令成功/失败的可听反馈）和 `tuivid`（基于终端的视频播放器）。 作者还分享了用于快速参考的有用脚本，例如表情符号查找和 HTTP 状态码。 最终，这是一个为开发人员工作流程设计的个人工具包，展示了小型脚本如何显著提高日常生产力。
这篇博客记录了对个人科技、极简主义和不断发展的网络进行深入探讨，时间跨度从2017年12月至今。作者经常记录自己设定的挑战——数字排毒（无社交媒体、音乐、无线网络）、生活方式实验（无甜食、游戏）——并反思它们的影响。 一个反复出现的主题是对当前互联网状态的不满，特别是大型平台的主导地位以及对“增长”而非真正连接的追求。作者提倡一种更简单、更专注的在线体验，倡导使用RSS订阅、个人网站和有意识的消费。 最近的文章对“AI浏览器”的浪潮（OpenAI的Atlas、Perplexity的Comet、DIA）表示怀疑，认为它们只是对Chromium的表面添加，而非创新解决方案。该博客还包含与创作者和思想家的众多访谈，以及对生活、创造力和在数字世界中寻找意义的个人反思。这是一个持续更新的空间，探索如何在在线和离线生活中活得更用心。
## HP SitePrint：革新施工放样
HP SitePrint 是一款机器人施工放样解决方案，旨在大幅提升工地的效率和准确性。该一体化系统可自动化楼层放样和偏差标记，减少错误并为专注于室内、墙壁、天花板和地板的承包商节省时间。
该系统通过将 2D CAD 文件转换为机器人可用的指令来工作，并利用机器人全站仪进行精确定位。HP SitePrint 的放样精度高达 +/- 3/32 英寸，楼层偏差精度高达 +/- 1/32 英寸，并且打印点速度比以前的方法快 30%。
主要功能包括障碍物规避、基于云的管理用于文件共享和进度监控，以及与 Leica、Topcon 和 Trimble 等领先的机器人全站仪品牌的兼容性。 “按需付费”模式包含支持、维修、软件和固件更新。HP SitePrint 获得了业界认可，包括创新奖项以及 BuiltWorlds’ 机器人 Top 50 榜单的席位。
## HP SitePrint：自动化施工布局
HP推出了SitePrint，一种旨在自动化施工现场布局流程的机器人系统。该机器人读取蓝图，并将布局线精确地打印到地面上，协助工人进行墙体定位和钻孔等工作。
讨论主要集中在该系统的实用性和潜在问题上。用户质疑耗材（如墨水）的成本、对基于云的订阅模式的依赖以及潜在的供应商锁定——这呼应了人们对HP过去做法的担忧。一些人认为在大型项目中它可以节省时间和劳动力，而另一些人则认为传统方法仍然足够，尤其是在小型建筑中。
该系统需要准确的CAD文件和现场准备，但设计上可以处理粗糙表面并避开障碍物。它引发了关于这是否是真正创新的解决方案，还是仅仅自动化一项对于技术娴熟的工匠来说并不特别繁重的工作的争论。 许多评论员指出HP可能*收购*了最初开发该技术的公司。
这项工作提出了一种新的深度循环神经网络（RNN）实现，利用广义数量级（GOOMs）和非对角线性状态空间模型（SSM），以提高性能和可扩展性。其核心创新在于使用复数类型的GOOMs，能够在无需稳定化技术的情况下并行计算非对角递归——这是RNN中常见的挑战。 该模型使用PyTorch构建，专为生成语言建模（使用GPT-2的词汇表）等任务设计，并在Sequential MNIST和Wikitext-103等多个基准测试中进行了测试。虽然由于有限的复数张量支持，目前无法完全使用PyTorch编译，但部分编译可以显著提高速度和内存使用率。 主要特性包括用于梯度反向传播的自定义自动微分函数，以及用于参数分组、损失计算和token生成的各种方法。训练采用AdamW优化和循环学习率调度等标准技术，结果显示性能具有竞争力，并具有在更大数据集上扩展的潜力。代码可供克隆和实验，详情请参见`goom_ssm_rnn.py`文件。
一种新的状态空间模型（SSM）循环神经网络（RNN）方法，允许并行计算，*且*没有通常的稳定性问题。该方法在Hacker News上分享，其核心创新并非RNN本身，而是一篇最新论文中详细介绍的全新对数数字系统 ([https://arxiv.org/abs/2510.03426](https://arxiv.org/abs/2510.03426))。
该系统擅长处理因多次乘法而产生的大型或小型数字的计算——这不仅适用于深度学习。它利用现有的复数实现来提高效率，并包含优化的操作，如点积和矩阵乘积（使用PyTorch的稳定化函数）。
然而，该系统是专门的；它最适合乘法链，而对于严重依赖加法的运算，标准浮点数仍然更可取。PyTorch实现可在GitHub上找到 ([github.com/glassroom](github.com/glassroom))。
Meta正在重组其人工智能部门，导致其基础人工智能研究（FAIR）部门和人工智能产品/基础设施团队约有600人被裁员。尽管Meta近期在人工智能方面进行了大量投资——包括对Scale AI的143亿美元投资——并且此前曾大幅增加招聘，但此次裁员仍然发生。 此次裁员优先考虑Meta新的“超级智能”团队TBD Lab，该团队仍在积极招聘。FAIR此前是领先的研究中心，现在已经经历领导层变动，其项目正在被整合到TBD Lab的大规模模型开发中。 根据一份备忘录，Meta的目标是建立更精简的结构，以提高个人影响力。受影响的员工将被提供申请公司内其他职位的机会。此次转变标志着从广泛的人工智能研究向人工智能产品和基础设施的重点开发转变。
## Galaxy XR：空间计算新纪元 Galaxy XR 带来无边界、沉浸式的体验，由 Android 提供支持，并由 Gemini AI 增强。这款空间计算机融合了虚拟世界和现实世界，提供无缝切换和通过语音、手势和眼睛进行直观控制。 用户可以访问庞大的内容库，包括重新设计的 Google 应用（地图、照片、YouTube 等）、HBO Max 和 Crunchyroll 等流媒体服务，以及 Adobe 和 Fox Sports 等开发者不断增加的 XR 专属体验。与现有 Android 应用的兼容性进一步拓展了可能性。 至关重要的是，Gemini 集成提升了体验。“Gemini Live” 能够理解你在 XR 中的上下文，提供智能辅助，并能通过自然对话执行操作——本质上是在你的虚拟空间中提供帮助的 AI 伴侣。Galaxy XR 构建于开放标准之上，承诺不断扩展的创新内容和功能生态系统。
## 日志时间：我们如何感知缩短的岁月
詹姆斯·梅恩·肯尼的《日志时间》提出了一种认知假设，解释了为什么随着年龄增长，时间似乎加速流逝。核心思想是，我们根据当前年龄来估计时间间隔——随着年龄的增长，一年感觉所占比例越来越小（对10岁儿童来说是其生命的10%，对100岁老人来说是1%）。
这导致了一种*对数*的时间感知，类似于我们感知物理刺激的方式（韦伯-费希纳定律）。童年夏天感觉漫长，因为它们代表了我们生活经验的重要部分，而后来的岁月则随着它们成为更小的比例而压缩。 这解释了为什么早期的记忆似乎遥远，以及为什么时间会随着年龄增长而加速。
肯尼认为这种对数比例不仅适用于年，也适用于所有时间间隔。他提供了数学模型和与音乐音阶（八度）的比较来阐释这一概念，甚至提供了一种基于计算器的方法来估计主观剩余时间。最终，《日志时间》提供了一个框架，用于理解衰老的个体体验以及我们对时间感知的根本转变。