## DRAM价格因AI需求激增
三星大幅提高了内存芯片价格——自9月以来高达60%——预示着DRAM市场发生重大转变。 这一大幅上涨主要受到AI数据中心需求激增的推动，导致全球供应链紧张，并优先生产用于AI服务器的高带宽内存（HBM）。
涨价影响着服务器、PC和IT硬件行业，已经在零售领域显现，DDR5套件的價格同比翻倍，甚至更老的DDR4模块也在上涨。 虽然与三星、SK海力士和美光的制造商签订的合同价格推动了最初的上涨，但影响正在向下蔓延到系统集成商和经销商，收窄利润空间并增加波动性。
分析师预测，由于供应受限、产能增加有限以及消费者需求复苏，这些高价格很可能持续到2026年。 新的和二手内存市场都在做出反应，二手模块价格也在上涨，因为卖家预计未来将进一步上涨。 建议买家提前做好战略规划，并可能尽早签订合同，以减轻潜在的短缺。 AI繁荣重新定义了DRAM，使其成为计算领域中至关重要且日益稀缺的组件。
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## DRAM价格因AI需求而飙升
三星已将DRAM价格提高60%，预示着全球内存市场正在收紧，这主要受到蓬勃发展的AI行业需求的推动。这导致消费者价格大幅上涨，一些人报告称DDR5内存成本在短短几个月内翻了两倍不止。
这种情况凸显了DRAM市场的周期性——由于大规模的制造投资，市场经历着丰收和匮乏的时期。许多评论员表示沮丧，指出PC组装成本增加，甚至依赖DDR4的老旧系统也受到影响。
讨论的重点是这是否是由AI炒作推动的短期激增，还是一种长期趋势。人们对市场操纵、少数公司手中的权力集中以及资源错配的可能性表示担忧。一些人提出了潜在的解决方案，例如加强反垄断执法或对公司规模征税，而另一些人则认为市场最终会自我纠正，可能在AI泡沫破裂后。这种影响超出了消费者范围，影响了服务器成本，甚至阻碍了业余爱好者的项目。
## 人工智能泡沫：一种熟悉的模式 人工智能革命仅仅三年，专家们就将其与1999年的互联网泡沫相提并论——并且认为这一次的规模可能更大。虽然人工智能承诺带来变革性的创新，但目前的投资水平——今年已超过6000亿美元，预计2025年可能达到1.5万亿美元——正在助长一种快速且可能不可持续的狂热。 投资速度前所未有，膨胀速度超过了互联网泡沫时期。各大科技公司正在向人工智能基础设施投入数十亿美元，支出超过了可证明的回报。人们越来越担心过度杠杆、像对初创公司的大规模未经证实投资这样的“疯狂交易”，以及风险集中在少数科技巨头手中。 尽管承认人工智能的长期潜力，分析师预测即将出现调整，很可能在几个月内。历史表明，过度乐观和快速投资之后通常会迎来清算。虽然人工智能*将*是一次重大的技术转变，但实现其效益的时间线可能比目前的炒作要长得多。核心问题是什么？人类总是高估革命性技术在短期内的影响。
## 真实的沙漠：人工智能与我们不断变化的世界 我们正经历着与人工智能关系的一次快速转变，其速度比我们意识到的更快。算法已经微妙地调节着我们的生活，以超越我们自我意识的对我们的了解，塑造着“自由”的选择——我们就像一只对下方悬崖一无所知的猫。最初的恐惧是人工智能*变成*像我们一样；现在是人工智能*表现得*像我们一样，模糊了人类与机器之间的界限。 这不仅仅关于人工智能的智能，而是其与根植于情感的人类智能的*不相容性*。然而，即使承认这种差异，也常常导致一种“恋物癖式的否认”——尽管知道是在与机器互动，却在互动中找到安慰。这扩展到机器人之间的互动，日益主导数字空间，甚至可能自动化像学术出版这样的创造性工作。 这种自动化引发了关于人类智力本质以及内在生活与现实之间差距的更深层次的问题。最终的结果可能是一个“死亡互联网”，在没有人类输入的情况下自主运行，反映出一个资本主义乌托邦，在那里劳动已经过时。然而，这个系统*需要*我们——我们的消费为其提供数据，最终，我们的“愉悦”维持着它，就像为矩阵供电的人类一样。解决方案不是支配，而是认识到我们固有的不完美性对于人工智能的持续运作至关重要，这一点恰恰是由ChatGPT本身表达的。
## 黑客新闻讨论摘要：齐泽克关于“死亡互联网”
黑客新闻最近讨论了斯拉沃热·齐泽克在Substack上发表的一篇关于日益自动化的在线互动影响的文章。核心论点在于，机器人之间的对话如果没有人类观察者来影响，最终是毫无意义的——本质上，这是没有受众的广告。
评论者普遍批评齐泽克的写作风格过于复杂和冗长，并将其与低效的机器学习近似值进行不利比较。许多人表达了对在线内容缺乏清晰结构（标题、章节）以及对简洁沟通的偏好的日益沮丧。
讨论延伸到更广泛的主题：人工智能不仅可以自动化体力劳动，还可以自动化脑力劳动，以及广泛自动化对社会的后果。人们对重现已故人士作为人工智能模拟的伦理影响以及未来人类权利可能因技术进步而侵蚀的可能性表示担忧。一些评论者讽刺性地使用ChatGPT来总结齐泽克的文章，突出了人们对简化的需求。
一个 Hacker News 的讨论集中在使用 Z3 定理证明器来解决一个持续了一年的谜题（很可能是一个每日逻辑谜题）。用户们赞扬 Z3 的便利性，但同时也强调了显著的调试挑战。
具体来说，用户发现很难理解 Z3 在处理复杂约束时*为什么*会得出解决方案。使用 `assert_and_track()` 等技术来追踪问题，可能会无意中改变问题本身，导致不一致的结果。此外，Z3 会用无法解释的内部变量来模糊大型表达式。
对话还简要提及了 Z3 的替代方案，并提到了 Knuth 使用 SAT 求解器和二元决策图的工作。一位用户还注意到该网站的 SSL 证书已过期，而其他人则分享了他们每日解决谜题的成功经验。
巴西联邦警察已起诉31人在“洗绿行动”中，这是已知涉及亚马逊地区欺诈性碳信用额度最大的犯罪计划。调查受Mongabay报道的启发，揭示了两个REDD+项目——Unitor和Fortaleza Ituxi——被用于洗钱非法采伐的木材，同时向雀巢、波音和Spotify等大型公司出售碳信用额度。
该计划覆盖亚马逊州超过35万英亩的土地，涉及由里卡多·斯托佩·儒尼奥尔（一位著名的碳信用额度销售商）、埃尔西奥·阿帕雷西多·莫索和若泽·路易斯·卡佩拉索领导的三个集团——他们都曾因与木材欺诈相关的犯罪被定罪。
警方发现了巴西土地改革机构（Incra）和环境保护机构内部腐败的证据，从而促成了这些欺诈活动。这些项目虚报木材数量，掩盖非法森林砍伐，并从销售无效碳信用额度中获利。这项调查凸显了碳信用额度体系中的严重缺陷以及寻求抵消其排放的公司进行“洗绿”的潜力。
## 巴西碳信用欺诈
巴西的一项重大欺诈调查导致对31人提起指控，他们参与了一个生成和销售虚假碳信用的计划。调查显示，声称用于抵消碳排放的项目同时被用于洗钱非法砍伐的木材，覆盖了超过35万英亩的亚马逊雨林。
Hacker News上的评论员强调了碳信用市场长期存在的缺乏验证和真实性激励的问题。人们对建立全球标准表示担忧，一些人建议由联合国进行监督。另一些人指出，巴西的基础设施项目——包括为COP30气候峰会建造的高速公路——正在导致森林砍伐，同时又寻求雨林保护资金，这是一种讽刺。
讨论还涉及对碳信用作为一种潜在欺诈概念的更广泛批评，类似于历史上的“赎罪券”，并质疑排放交易计划的有效性。虽然一些人认为正在转向核能等替代解决方案，但许多人对整个系统仍然持怀疑态度，特别是考虑到本案涉及人员的历史。一位巴西评论员指出，该国最近成功起诉了多起白领犯罪案件。
这篇帖子是迈克·X·科恩博士（通过The Palindrome Substack）系列文章的第二部分，深入探讨了最小二乘法——数据科学和机器学习中的一项基本技术。科恩在数学、统计学和人工智能教学方面拥有背景，继续深入研究这个核心概念。
该帖子仅供The Palindrome的付费订阅者阅读，他们还可以享受7天免费试用以访问完整档案。它被呈现为先前讨论的延续，旨在提供对最小二乘法的全面理解。 鼓励对数据分析的数学基础感兴趣的读者订阅。
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最小二乘法剖析，第二部分 (thepalindrome.org)
5 分，作者 tzury 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
RomanPushkin 1 天前 [–]
哇，要每月 10 美元… 值得花钱吗？回复
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## 拥抱简单：为哑服务器和强大数据库而作的宣言 本文提倡构建“哑”服务器，它们严重依赖于强大的数据库（特别是Postgres）来处理复杂性，优先考虑速度和即时用户反馈。核心思想是最小化间接性——避免蔓延的微服务和队列——而是利用数据库的事务能力来处理异步任务。 与其立即处理诸如发送欢迎邮件之类的任务，服务器会将它们作为`task`表中的条目进行排队。然后，一个单独的工作进程在数据库事务中处理这些任务，确保可靠性并简化错误处理。这种方法避免了管理多个系统（SQS、Redis等）以及潜在数据不一致的陷阱。 作者倡导一种“TODO驱动开发”风格，其中未处理的任务会被记录并自动重试，从而有效地创建一个自我记录的错误队列。这最大限度地减少了对外部工具（如Jira）的依赖，并将开发重点放在解决数据库驱动的问题上。 最终目标是通过即时确认来取悦用户，并将复杂性卸载到数据库，让计算机处理它们最擅长的事情——可靠地处理任务——同时最大限度地减少人工干预和挫败感。提供的代码演示了Postgres中的一个简单的任务队列实现。
## Postgres 异步任务管理：Hacker News 讨论
最近 Hacker News 上出现了一场讨论，围绕一篇文章，该文章详细介绍了一种直接在 Postgres 数据库中管理异步任务的方法——本质上是将它们“隐藏”在表中。核心思想是在任务处理期间锁定数据库行，但评论者提出了潜在的缺点。
几位用户指出，这种方法并非真正的两阶段提交，可能导致无限期的数据库锁，影响并发性。一个关键问题是，如果某个步骤在*部分提交后*失败，重复重试的风险可能会导致无限循环。
共识倾向于使用**幂等键**——允许重试而不会产生意想不到的副作用——或者实现带有超时和重处理机制的“处理中”状态。还提到了使用 LISTEN/NOTIFY 进行事件驱动的工作者，但存在关于持久性的注意事项。
最终，讨论强调了健壮的错误处理、用户对任务进度的反馈，以及避免在数据库事务中进行 RPC 以防止锁定的重要性。pgboss 和 graphile-worker 等工具被建议作为潜在的解决方案。
持久执行 (DE) 引擎依赖于持久日志来跟踪工作流步骤，从而实现重试和可重放性——类似于数据库的写前日志。该日志记录执行步骤的*意图*、其参数以及最终结果。 主要有两种方法：使用外部状态存储（如 Temporal 或 Restate），或将状态持久化到应用程序的数据库中（如 DBOS 与 Postgres）。Persistasaurus 选择后者，利用 SQLite 以简化操作，尽管 SQLite 也可以用于生产环境，尤其是在自包含的代理系统中。 SQLite 日志表存储流程 ID、步骤编号、时间戳、方法详情、状态（待处理、等待中、完成）、尝试次数以及序列化的参数/返回值。Persistasaurus 不使用直接的 API 调用来访问 DE 引擎，而是使用代理模式和 ByteBuddy 来透明地拦截方法调用，在执行前后记录它们。 这允许定义简洁的工作流（例如，`stepOne(); stepTwo();`）。拦截器从日志中重放已完成的步骤，以实现确定性执行，但承认一个潜在问题：执行*之后*但*在记录之前*发生的崩溃可能导致步骤重复执行——通过对产生副作用的操作使用幂等性键来缓解。
## 耐用执行引擎：摘要
这次Hacker News讨论围绕一篇关于使用SQLite构建耐用执行（DE）引擎的博客文章展开。核心思想是创建能够在失败后可靠地恢复长时间运行的操作的系统，而无需人工干预。
然而，对话强调DE并不能消除错误处理——它将重点转移到确保过程的每个步骤的*原子性*。一旦实现了强大的原子性，那么完整DE系统的额外复杂性可能就不那么有益了。
关键点包括**幂等性**（使操作可以安全重复）的重要性以及不同方法之间的权衡。一些框架，如Temporal和DBOS，旨在简化这一过程，其中DBOS特别强调一种轻量级方法，避免了Temporal的基础设施开销。人们对这些系统的性能影响和复杂性表示担忧，一些人提倡更简单的解决方案，如队列，甚至在规模要求时构建自定义系统。最终，其价值在于改善开发人员体验以及DE鼓励的架构模式——将任务分解为可靠可重复的步骤。
## Valve 新设备与 Igalia 的关键作用
Valve 近期发布了 Steam Frame (VR 头显)、Steam Machine (主机) 和 Steam Controller，它们是 Index 和 Deck 的后续产品，都将于明年上市。Igalia 是至关重要的合作伙伴，尤其是在 Steam Machine 和 Frame 的软件开发方面。
一个主要挑战是让基于 ARM 的 Frame 运行为 x86 CPU 设计的游戏，解决方案是使用名为 FEX 的翻译层。这涉及大量的手动测试和调试，通常专注于游戏中细微的视觉或音频故障。同样，优化 Qualcomm Adreno 750 GPU 需要一个强大的 Vulkan 驱动程序 – Mesa3D Turnip – 由 Igalia 开发，其性能和正确性超过了专有驱动程序。
Igalia 的贡献超越了 Valve 的设备，惠及更广泛的 Linux 游戏社区。他们的工作包括编译器改进、Vulkan 扩展开发以及为电池供电的 Frame 设计的新型节能 CPU 调度器 (LAVD)。他们积极参与 Khronos Group，为 Vulkan 标准做出贡献，并确保广泛的兼容性。Igalia 对开源软件的承诺确保了这些改进被广泛可用，甚至影响了 Android 游戏。
## Valve 与 Igalia 携手为 Steam 设备提供开源支持
Valve 正在与 Igalia 合作开发 Mesa3D Turnip，这是一款针对 Qualcomm Adreno GPU 的免费开源 Vulkan 驱动程序，为 Steam Deck 等设备提供支持。 这一努力受到赞扬，因为它罕见地体现了大型公司优先考虑开源开发，尤其考虑到 Qualcomm 传统上的封闭方法。
讨论的中心是 Valve 的动机——一些人认为这是战略性的，旨在使 Windows 商品化以保护 Steam 的市场份额，而另一些人则认为这是 Valve CEO Gabe Newell 以消费者为中心的理念的结果。 尽管过去存在争议（例如战利品箱），但 Valve 在游戏行业中被认为相对而言比较道德。
对话还涉及基于 ARM 的游戏挑战、未来 Steam Deck 2 的可能性，以及 Valve 对 Wine 和 KDE 等项目的更广泛贡献。 许多评论员表达了对 Valve 开源工作的支持，并希望看到在该领域持续投资，即使这不能直接惠及其所有产品。 最终，这项工作凸显了开放协作的价值，以及与纯粹以利润为导向的开发方式的转变。
作者回应了对约会应用的常见批评：它们的商业模式激励用户保持单身，而不是成功配对。然而，他们认为这种推理并不深刻，因为它适用于几乎任何追求利润的事业——从披萨店降低食材成本到汽车制造商牺牲安全性。 核心问题不是恶意，而是可预测的经济力量。作者列出了事情常常“不好”的四个关键原因：人们优先选择更便宜的选项，信息不对称（难以辨别质量），口味不同，以及由于“护城河”保护着成熟的企业而缺乏市场竞争。 最终，公司理想情况下会收取最高价格，并付出最少努力，但消费者需求和竞争会形成平衡。真正的问题不是公司*是否*会利用激励措施，而是它们*为什么*能够逃脱惩罚。这通常归结于消费者接受较低的价格和较低的质量，难以验证质量，或缺乏可行的替代方案。因此，对约会应用的批评并非独特——它是更广泛的市场动态的症状。
## 产品“恶化”：摘要
一篇 Hacker News 的讨论集中在公司经常将利润置于产品质量之上，最终降低用户体验的观点——这一过程被称为“恶化”。核心论点是，企业最初专注于为用户提供价值，然后转向取悦供应商/合作伙伴，最后榨取用户*和*供应商以实现最大利润。
引用的例子包括航空公司减少腿部空间、食物变得不健康以及约会应用程序将参与度（和收入）置于成功的匹配之上。讨论强调了垄断或缺乏竞争如何助长这种行为。与披萨不同，后者成本降低是主要驱动力，约会应用程序面临着独特的挑战：它们的最终成功意味着用户*离开*平台。
许多评论员指出，短期利润压力、委托代理问题（管理者不承担长期风险）以及抵制行动的困难等系统性问题是促成因素。最终，该帖子表明，资本主义固有的逐利驱动往往会导致产品质量和消费者福利下降，除非受到竞争或监管的约束。