提交于2020年1月15日（v1），最后修订于2021年9月24日（此版本，v3）。查看题为“用于同余伪随机数生成器的计算简单、光谱良好的乘数”的论文的PDF，作者为Guy Steele和Sebastiano Vigna。查看PDF。摘要：同余伪随机数生成器依赖于良好的乘数，即在谱测试方面具有良好性能的整数。我们提供了一系列具有良好晶格结构的乘数，维度高达八维，滞后高达八，适用于具有典型2的幂模数的生成器，并详细分析了接近模数平方根的乘数，其乘积可以快速计算。来自：Sebastiano Vigna [查看邮件] [v1] 2020年1月15日星期三 13:23:36 UTC (45 KB) [v2] 2021年1月21日星期四 10:47:59 UTC (45 KB) [v3] 2021年9月24日星期五 20:00:58 UTC (658 KB)
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最近的 Hacker News 讨论围绕着一篇新的 arXiv 论文，探讨了“同余伪随机数生成器 (PRNG) 的良好乘数”。虽然传统上被认为存在缺陷，但这些简单的 PRNG（MCG 和 LCG）由于其速度和已建立的数学分析而仍然受欢迎。
讨论强调了 George Marsaglia 的工作，他之前曾暗示这一类 PRNG 存在固有局限性，这促使他开发了替代生成器。然而，该论文认为这些生成器仍然有用，尤其是在与其他 PRNG 结合使用或通过输出函数进行后处理以减轻缺陷时。
具体而言，评论员指出 Marsaglia 自己的 KISS 生成器就是一个成功结合 LCG 与其他方法以提高随机性的例子。KISS 算法的链接已提供以供进一步阅读。
## Nuvistor：电子管技术的最后一次创新
Nuvistor 是 RCA 在 20 世纪 50 年代末开发的一种电子管技术，正值晶体管开始主导电子产品市场。尽管晶体管兴起，Nuvistor 仍具有独特的优势，促使 RCA 大力推广它，重点在于小型化、效率和可靠性。
这些电子管，例如 6CW4 和 7586，采用独特的金属和陶瓷结构，与现有电子管相比，尺寸明显更小，高频性能更优越。RCA 为这项技术设计了独特的标志，甚至采用特殊包装，推广“Nuvistorization”——将这些电子管整合到新设计中。
起初曾被考虑用于电视调谐器，Nuvistor 最终在各种领域得到应用，包括高保真音频设备（如 Ampex 磁带录音机和 Neumann 麦克风）、需要坚固耐用的军事应用，甚至早期太空计划（Ranger 任务）。其低噪声和稳定性使其成为敏感电路的理想选择。
尽管最终因成本和小型化优势而被晶体管取代，但 Nuvistor 十年的寿命表明它不仅仅是绝望地抵抗变革，而是一种有价值的技术，在晶体管尚未完全胜任的领域填补了空白。如今，Nuvistor 仍然受到爱好者的追捧，用于修复项目和独特的电路设计。
## Nuvistor 电子管：黑客新闻讨论摘要
这个黑客新闻讨论围绕着 Nuvistor 电子管展开，这是一种真空管，以其惊人的寿命和能力而闻名。讨论始于一个指向 r-type.org 的链接，该网站详细介绍了这些电子管。
用户分享了经验，驳斥了关于真空管的一些常见误解——特别是它们的脆弱性和频繁烧毁。 许多评论员指出，电子管，尤其是来自较旧设备（如二战时期的无线电）的电子管，即使经常使用，也能持续数十年。电路设计（电压水平、通风）和元件质量等因素似乎在寿命中起着重要作用。
对话扩展到吉他放大器，在那里电子管因其声音特性而仍然受欢迎，以及经典 Fender 放大器中发现的独特输入阻抗匹配。一个有趣的点是，Nuvistor 被用于一些固态设备（如旧的惠普示波器）的输入级，因为它们具有低噪声特性。
该讨论还涉及了使用 Nuvistor 构建极其坚固、抗辐射的计算机的可能性，这些计算机能够在灾难性事件中幸存。最终，这场讨论突出了这项“旧”技术的持久吸引力和可靠性。
作者发现领英越来越令人沮丧，尽管最初欣赏它作为一个动态简历平台的概念。它已经演变成一个充满“有害平庸”的空间——过度抛光，但最终肤浅的帖子，旨在自我推销和“个人品牌”建设。 这种内容，常常伪装成有洞察力的建议（例如将个人生活经验应用于商业），受到平台算法的激励，奖励互动而非实质。虽然用户真心希望推进自己的职业生涯，但作者认为这种方法是无效的，并且最终将花费在领英*上*的时间置于有意义的工作之上。 解决方案？注重深度而非频率，优先考虑实际成就而非表演性发布。可以考虑使用个人博客等平台进行更真实的内容创作。作为消费者，积极支持和放大真正有价值的贡献，而不是奖励噪音。或者，干脆断开连接，优先考虑平台之外的生活。
Porffor 是一个新型的 JavaScript 引擎/运行时，它将 JS 代码提前编译为 WebAssembly 和原生二进制文件，与 Node.js 和 Bun 等运行时相比，生成的执行文件更小、更快。 与将运行时*与* JS 捆绑在一起的替代方案不同，Porffor 旨在采用类似于 C++ 或 Rust 的真正编译方法。 基准测试表明，Porffor 二进制文件小于 1MB，执行时间为毫秒级，并且在简单的“hello world”示例中，速度比 Bun 快 25 倍，比 Deno 快 59 倍。
最近，Porffor 成功部署在 AWS Lambda 上，展示了令人印象深刻的冷启动性能。 它比 Node.js 快约 12 倍，比 Amazon 的 LLRT 快约 4 倍，*并且* 即使考虑到 Node.js 的托管运行时优势，成本也比 Node.js 低 2 倍以上。
然而，Porffor 仍处于早期开发阶段（预 Alpha），JS 支持有限（目前完成度超过 60%），并且缺乏强大的 I/O 或 Node.js 兼容性。 尽管存在这些限制，作者正在寻找合作者，他们拥有小型、无 Node-API 的 Lambda 函数，以探索潜在的好处。 完整的基准测试数据可在 GitHub 上找到。
## Porffor：消除 AWS Lambda 的 JavaScript 冷启动
一个名为 Porffor 的新项目旨在通过将 JavaScript/TypeScript 应用程序编译为原生代码（通过 WebAssembly (WASM)）来大幅缩短 AWS Lambda 的冷启动时间。初步基准测试显示出令人鼓舞的结果，中位性能达到 16 毫秒，明显快于典型的 Node.js Lambda 函数。
该方法通过潜在地利用诸如每个请求进程fork或arena分配等技术，避免垃圾回收器 (GC)，并利用 Lambda 函数的短生命周期。它还通过将受信任的代码直接编译为原生代码，解锁了以前受 JavaScript 运行时环境限制的可能性，例如传统的线程和低级内存访问。
尽管该项目仍处于早期开发阶段，并且缺乏完整的 I/O 或 Node.js 兼容性，但它验证了核心思想并展示了潜力。讨论强调了维护与现有 JavaScript 语义兼容性的挑战以及对稳健测试的需求。Lambda 上 Rust 和 Java 等替代方案以及 AWS 的 LLRT 也被讨论，以及在生产环境中考虑初始冷启动时间以外的因素的重要性。最终，Porffor 代表了优化无服务器架构中 JavaScript 性能的一个令人兴奋的步骤。
政治指南针已成为广为人知的模因，并成为衡量信仰的默认框架。 几十年来的问题都没有改变，这使得随着时间的推移跟踪和比较变得容易。 问题来源：https://www.politicalcompass.org/test 你可以在这里做测试，看看你的分数与人工智能相比如何。 我和我知道的人的分数经验让我认为它足够准确。 话虽如此，可能还有其他更好的测试！ 如果你有一个你认为设计巧妙的测试，想让我们运行，请发邮件至 [email protected] 建议。
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## RLHF 与推理模型：摘要
这次黑客新闻的讨论围绕一篇 Notion 文章，旨在消除对基于人类反馈的强化学习 (RLHF) 及其与较新的“推理模型”之间关系的误解。虽然 RLHF 中使用的技术是基础，但它们不足以训练能够进行复杂推理的模型。
关键区别在于奖励系统。RLHF 依赖于基于与参考答案的*接近程度*的奖励。然而，推理模型需要基于*最终答案*（在“思考标记”之后）满足特定标准的奖励——这是一个更具挑战性的问题。这解释了 RLHF 初始成功与推理模型后期出现之间的差距，并与 Karpathy 的观察结果相符，即有效的 RL 会导致“思考标记”变得非英语。
几位评论员强调了区分“正确”和“成功”输出的重要性，以及由于需要答案来构建问题而导致 RL 难以扩展的悖论。其他人讨论了“世界模型”的作用，以及模型学习*判断*答案质量的必要性，甚至包括它们自身的答案质量，作为一种更有效的学习方法。关于监督微调是否是 RL 的子集存在争论，争论的中心在于是否存在延迟奖励。
## 基因检测中“意义不明的变异”的挑战
尽管DNA测序技术不断进步，解读基因检测结果往往并不简单。寻求明确健康风险答案的个体经常会收到“意义不明的变异”（VUS）报告——表明存在基因差异，但其影响尚不清楚。这在临床遗传学中是一个主要障碍，因为存在数百万种基因变异，大多数无害，但相当一部分落入这个模糊的“灰色地带”。
这个问题源于我们*检测*基因变异的能力与我们理解其*生物学意义*之间存在差距。虽然更多的检测会导致发现更多的VUS，但解决它们需要大量数据——家族研究、功能分析，以及越来越多地使用变异效应多重分析（MAVE），它可以有效地同时评估多个变异的影响。
MAVE数据已经在重新分类VUS，并有望改善使用人工智能的预测工具。诸如对VUS进行风险分层——仅报告那些被认为风险较高的VUS——等策略也在被探索。虽然完全的解决方案尚未出现，但持续的研究和数据积累，特别是通过MAVE技术，为减少诊断不确定性并实现基因组医学的潜力提供了一条途径。
这个Hacker News讨论的核心是解读基因变异的挑战，特别是“不确定意义的变异”(VUS)。用户指出当前临床遗传学的一个关键缺陷：混淆了变异*是否*具有功能影响以及该影响的*严重程度*。
一位评论员认为应该将这两个问题分开，建议独立地记录变异的直接功能效应（例如，多巴胺回收减少15%），而不考虑其临床后果。另一位评论员同意，强调即使没有明确的病理学表现，影响功能的细微基因变化也可能显著影响健康，并受到饮食和生活方式等环境因素的影响。他分享了自己发现导致B6缺乏症的基因突变的故事。
最后一位评论员指出，这只是基因预测中的*一个*复杂性，多基因模型和基因-环境相互作用等许多其他方面仍需探索。核心观点是呼吁对基因变异进行更细致的理解，而不仅仅是简单地将其归类为“致病性”或“非致病性”。
尼克，30岁 财政大臣重申对财政责任的承诺。 • 国家医疗服务体系（NHS）候诊名单再创新高，官员证实。 • 政府承诺推出一项新的“雄心勃勃”计划，以揭示具有突破性的变革计划。 • 政府称，在居民降低预期后，坑洼投诉数量下降。 财政大臣重申对财政责任的承诺。 • 国家医疗服务体系（NHS）候诊名单再创新高，官员证实。 • 政府承诺推出一项新的“雄心勃勃”计划，以揭示具有突破性的变革计划。 • 政府称，在居民降低预期后，坑洼投诉数量下降。 欢迎来到尼克，30岁的世界。 你和你的女朋友想安定下来，组建家庭。你们需要在5年内为房屋首付存10万英镑。 祝你好运。 好的。 上季度总结 尚未显示任何活动。 总体状况 你的总存款：14,320英镑 女朋友的总存款：6,042英镑 总首付存款：20,362英镑 学生贷款余额：45,211英镑 最低房屋首付：100,000英镑
## 尼克模拟器：对英国生活的批判性观察
一个新的在线模拟器[nicksimulator.com](https://nicksimulator.com)正在Hacker News上引发讨论，但并非全是积极的。这款游戏让玩家扮演“尼克”，一个30岁的英国人，在事业、人际关系和令人望而却步的购房挑战中摸索。
许多评论者质疑该模拟器的真实性，尤其是在财务方面。人们对过高的租金成本以及购买房屋需要10万英镑定金的建议表示担忧，认为购房对于许多人来说是可实现的，特别是通过政府计划，如终身ISA和共有产权。另一些人指出，住房成本存在地区差异。
然而，该模拟器也触及了对英国生活更广泛的焦虑，包括社会凝聚力下降、企业文化的压力以及移民的影响。一些人认为这款游戏对这些问题持愤世嫉俗，甚至是仇外的态度，而另一些人则欣赏它对现代英国生活的讽刺性描绘。
最终，这场讨论凸显了英国年轻人面临的复杂现实，以及系统性问题使经济保障和舒适生活越来越难以实现的感受。该游戏的设计者与工党内部的进步运动有关，这引发了对其目的和潜在政治动机的质疑。
杰里米亚·N·雷诺兹1839年在《尼克博克》杂志上发表的文章详细描述了摩卡·迪克（Mocha Dick）的传说，这是一头以凶猛和异常白色而闻名的鲸鱼，曾多次与智利海岸的捕鲸者作战。这个故事很可能被夸大，但对赫尔曼·梅尔维尔的《白鲸》产生了重大影响。
然而，这个故事也突出了19世纪捕鲸业中绳索使用规模的巨大。每艘捕鲸船都需要数千英尺的绳索——每艘船最多需要一万英尺——用于捕鲸叉和固定猎物。这种需求推动了绳索制造的革命，从完全手工制作的方法转变为工业化生产，并出现了诸如登记板和成型管之类的发明。
麻成为主要的纤维，经过腐烂、打麻和纺纱等工艺处理。这个过程包括将纤维捻成纱线，然后是股线，最后是绳索，这些都在长长的建筑物中进行，这些建筑物被称为绳索场——通常超过1000英尺长，以适应所需的绳索长度。绳索与桅杆和树木衍生的防水材料一起构成了“海军物资”，对于造船至关重要，并受到英国等政府的高度激励，以支持其海军舰队。
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“莫查·迪克”，太平洋的白鲸 (lithub.com)
10 分，samclemens 发表于 20 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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## Wan2.2：高级开源视频生成
Wan2.2是基础视频模型的重大升级，专注于提高质量、效率和控制力。主要创新包括**混合专家（MoE）架构**——在不增加计算成本的情况下提高模型容量——以及精心策划的美学数据，用于**电影级别的视频生成**。
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Wan2.2支持**文本生成视频、图像生成视频和文本-图像生成视频**，并与**Hugging Face、ComfyUI和Diffusers**等流行平台集成。该项目提供了全面的工具，包括推理代码、模型权重以及对FP8量化等高效训练技术的支持。
资源，包括模型和代码，可在[GitHub](https://github.com/Wan-Video/Wan2.2.git)上获取。
## Wan – 开源AI视频生成
Wan 是一个新型的开源AI视频生成替代方案，作为VEO 3的开源替代品，在AI社区中越来越受欢迎。它拥有活跃的社区和众多变体模型，优化版本如“Wan2GP” 可以在仅需6GB显存（仅限Nvidia）的系统上运行。
最近的进展包括Wan 2.2，它采用27B混合专家（MoE）架构以提高细节表现。5B模型可以在24GB GPU（或两个12GB GPU）上生成720p24视频，被认为是目前最先进的，甚至可以与闭源模型相媲美。
用户正在积极通过加速器LoRA等技术改进性能，降低计算需求。与ComfyUI等工具的集成也在扩展其功能。虽然缺乏视频生成的基准测试，但讨论主要集中在提高速度以及解决生成视频中逼真的物理效果和物体交互问题。该项目的原始名称WanX，根据社区反馈更改为“Wan”。