Klarna 将显著的财务收益归功于其人工智能整合，使“先买后付”公司能够在大幅裁员的情况下，将员工工资提高了近 60%。自 2022 年以来，员工人数从 5527 人减少到 2907 人，现在人工智能承担了之前由外包工人完成的 853 名全职员工的工作。 这种效率提升推动了 108% 的收入增长，同时运营成本保持不变，导致平均员工薪酬从 126,000 美元增加到 203,000 美元。然而，Klarna 报告最新一个季度的亏损为 9500 万美元，这主要是由于其在纽约证券交易所上市后，新的美国会计准则所致。 首席执行官塞巴斯蒂安·西米亚特科夫斯基，同时也是人工智能公司的个人投资者，预计将进一步裁员，因为公司旨在提高每位员工的收入，尽管已经多年没有招聘新员工。他还警告不要对人工智能基础设施进行昂贵的投资，并预测未来将提高效率。
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Klarna表示，人工智能的应用已帮助其将员工人数减半并提高工资。
Klarna says AI drive has helped halve staff numbers and boost pay
7 天前
## 重拾梦想：我的Amiga 500升级
出于怀旧，我最近修复了一台Amiga 500，旨在重现1990年我梦想拥有的机器。该项目涉及重要的硬件升级，包括GottaGoFast RAM + IDE控制器，将系统提升至1MB芯片内存，8MB快速内存，以及一个512MB CompactFlash驱动器。
这台Amiga已经通过SupraRam 500改装至1MB芯片内存——对于标准的A500来说并不常见。修复工作包括清洁机箱（使用Retrobright对抗发黄），用锌喷漆修复腐蚀，以及重建鼠标。一个关键挑战是从IDE启动Workbench，这需要一个修补过的Kickstart ROM以及焊接Zorro II连接器的连接。
软件安装随后进行，重点是DiskMaster等基本工具，文本编辑器（Textra & CygnusED），以及一个定制的shell（WShell），以提供更现代的CLI体验。我仔细配置了启动顺序，并添加了自定义菜单，以便快速访问常用程序。最终结果是一个稳定、增强的Amiga 500，它融合了经典的Amiga感觉和改进的功能，展示了这款标志性机器的强大性能。一段视频展示了完全修复后的系统运行情况。
## Amiga 怀旧与现代模拟
一篇 Hacker News 的讨论，源于一台“改装”过的 Amiga 500，突显了这款经典电脑的持久魅力。用户们回忆起 90 年代初令人惊讶的软件生态系统，即使硬件有限，如 1-9MB 的内存，也涵盖了编程、游戏、音乐创作等等。
对话很快转向了体验 Amiga 软件的现代方式。 建议了几个选项：**WinUAE/FS-UAE** 和 **AmiKit** 用于在 Windows/Mac/Linux 上的模拟，**PiMiga** 用于 Raspberry Pi，以及 **MiSTer FPGA** 用于更原汁原味的体验。 **AmigaVision** 也被推荐用于精选的游戏配置和正确的显示缩放。
许多人指出像 **Aminet**（仍在接收更新！）这样的资源，以及预构建的系统如 **The A500 mini** 作为新手入门的便捷途径。 讨论还涉及了维护原始硬件的挑战，以及像 **The A1200** 这样的现代复刻版的可获得性。 最终，社区展现了对 Amiga 持续而充满活力的热爱，提供了无数种方式在 2025 年重温它的魔力。
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## 编程的未来：Hacker News 讨论
最近 Hacker News 上重新讨论了 Bret Victor 2013 年的演讲“编程的未来”，引发了关于交互式开发工具和软件创作现状的对话。 许多评论者分享了受 Victor 作品启发的个人项目，包括带有实时编码、时间旅行调试以及支持不可变性的语言的定制 IDE，以进行更安全的实验。
一个关键主题是这些创新工具难以获得关注，许多人认为该领域在语言设计中优先考虑计算机而非人。 一些人认为应该专注于构建用于特定任务的工具以保持动力，而另一些人则认为核心问题在于坚持冯·诺依曼架构。
讨论还涉及了人工智能的潜力，但一些人担心当前由人工智能驱动的开发忽略了改进核心工具和直观界面的价值——这条道路可能带来更大的生产力提升。 最终，该讨论强调了对更动态、视觉化和以人为中心的编程方法的渴望，呼应了 Victor 最初的愿景。
## AWS 网络与 S3：一次代价高昂的教训
本文详细描述了一个即使拥有近二十年 AWS 经验，仍然犯下的代价高昂的错误。在将大型数据集迁移到 S3 进行镜像时，由于意外的数据传输费用产生了 1000 美元以上的账单。问题在于，数据不知不觉地通过 NAT 网关路由，尽管在同一区域内 EC2 和 S3 之间的传输通常是免费的。
根本原因是没有为 S3 配置 **VPC 端点**——具体来说是“网关端点”。这些端点在 VPC 和 S3 之间创建直接的私有连接，绕过 NAT 网关及其相关的数据传输费用（为每 GB 0.045 美元）。网关端点完全免费使用。
解决方案是通过 Terraform 实现 VPC 端点，自动重新路由 S3 流量。
**关键收获：**
* **启用 AWS 成本异常检测：** 它能快速标记出问题。
* **利用 VPC 端点：** 对于从具有 NAT 网关的 VPC 访问 S3 和 DynamoDB 至关重要。
* **验证假设：** 不要依赖通用知识；进行测试和监控成本。
AWS 网络很复杂，即使是有经验的用户也可能忽略关键配置。定期审计 VPC 端点配置可以防止意外账单。
``` %PDF-1.4 1 0 obj endobj 2381 0 obj stream AFPL Ghostscript 8.54 2009-10-23T10:25:45+02:00 2009-10-22T22:01:30Z FreePDF XP 3.24 - http://shbox.de 2009-10-23T10:25:45+02:00 30265370-c1a1-11de-0000-9a991d0effde uuid:b7d2f2c9-673a-423c-8682-d42d88c50266 application/pdf hoffmann_peter Admin 1 B endstream endobj 3 0 obj endobj 3519 0 obj [>] endobj 3520 0 obj stream H|wT?!@*!B&{U ޤ"4PTlHU J; s;oΞ9;%iu V 'k8{x"i``` ```
一位Hacker News用户分享了一篇2009年的PDF文档，标题为“严谨的伊安尼斯·泽纳基斯算法作曲方法”，引发了关于泽纳基斯作曲方法的讨论。另一位用户指出泽纳基斯自己的著作《形式化的音乐》是重要的参考资料。
然而，最初发帖者澄清说，虽然相关，但该PDF提供了对泽纳基斯整体方法的更广泛的见解，而《形式化的音乐》则更侧重于技术层面。他们发现这篇论文出乎意料地易读，并指出作者用第二语言（英语）写作，导致解释异常详尽。
目前读到大约100页，该用户赞赏该作品的清晰性和自包含性，几乎不需要参考引用的来源——这与他们之前阅读《形式化的音乐》的经验形成对比。
## MMaDA-Parallel：鲁棒的思维感知图像生成
现有的“思维感知”文本到图像模型通常在复杂任务上表现*下降*，因为顺序生成过程中存在错误传播。为了解决这个问题，研究人员推出了**ParaBench**，一个基准测试，揭示了推理文本和生成图像之间的不良对齐是关键问题。
他们的解决方案，**MMaDA-Parallel**，是一种新颖的并行多模态扩散框架。与顺序方法不同，它能够在整个图像创建过程中实现文本和图像之间的持续、双向交互。这进一步得到了**并行强化学习 (ParaRL)** 的增强，它使用语义奖励来确保模态之间的一致性。
在 ParaBench 上的实验表明，与最先进的 Bagel 模型相比，**输出对齐度提高了 6.9%**。MMaDA-Parallel 目前在合成数据集（环境、静物等）上表现出色，并且正在扩展以处理更多样化、真实世界的图像。代码和预训练模型（MMaDA-Parallel-A & MMaDA-Parallel-M）已公开可用。
## MMaDA-Parallel：一种新的多模态扩散方法
提出了一种新的框架，**MMaDA-Parallel**，用于更具交互性和一致性的文本和图像生成。它利用一种并行多模态扩散过程，允许在整个生成过程中进行连续的双向模态交互——本质上让文本“关注”图像，反之亦然。一个关键组成部分是**ParaRL**，一种使用语义奖励来维持跨模态一致性的策略。
讨论的重点在于图像之外的潜在应用，尤其是在编码方面。一些人认为，这种并行方法可以更好地模拟人类编码的迭代和编辑性质，优于当前自回归模型（如GPT-5），从而可能改善带有反馈循环（如代码检查工具、测试）的代码生成。
然而，其他人指出，现有的代码扩散模型尚未优于传统的LLM，并质疑在单个模态内进行并行处理（例如同时“思考”和“编码”）是否真正新颖，因为当前模型已经表现出内部交互。 此外，人们还担心模型表达的推理与其内部实际过程之间可能存在差异，以及用户体验是否适合文本生成。
G2 和 R1 都是由人工智能驱动的设备，旨在将信息无缝融入您的日常生活，同时让您保持专注和连接。**Even R1** 显示滚动文本与您的语音同步，让您在保持眼神交流的同时，自信地进行演示。**Even G2** 响应语音指令（“Hey, Even”），提供答案、控制功能并记住过去的互动。 主要功能包括 31 种语言的实时翻译、具有清晰方向的增强现实导航，以及可定制的仪表盘，以便快速访问重要信息。它通过语音激活的待办事项列表和轻松的完成情况跟踪来简化任务管理。 此外，**Conversate** 利用上下文人工智能来增强沟通——解释复杂主题、提供背景信息、生成摘要并提出相关问题，确保您始终了解并参与其中。
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## 宕机检测器嵌套与可靠性追求
一则Hacker News讨论围绕着一个“用于检测宕机检测器的宕机检测器”网站（downdetectorsdowndetectorsdowndetector.c...）展开。最初的帖子引发了对递归监控和系统可靠性固有复杂性的趣味探索。
许多评论者引用了道格拉斯·亚当斯的《银河系漫游指南》和《秘密特工》剧集“铁手”来阐释无休止分层系统试图自我诊断的荒谬性。人们对该网站对多个CDN和服务（Tailwind、Vercel、AWS）的依赖表示担忧，强调了潜在的单点故障以及宕机检测器需要如此多基础设施的讽刺。
建议包括利用DNS TXT记录来搭建小型网页，以及构建分布式、点对点的宕机检测器网络，甚至有人提出了基于树莓派的解决方案。一个反复出现的主题是对优化效率的沮丧，因为仅仅“购买更快的电脑”往往会抵消这些努力。最终，对话触及了对根本上稳健、分布式系统而非依赖集中式监控工具的需求。 几位用户指出该网站本身也曾出现过宕机的情况，这更具讽刺意味。