## Chris Lattner 与人工智能工程的未来 – 摘要
Chris Lattner，LLVM、Swift 和现在 Mojo 编程语言的创造者，是软件创新的重要推动力。他分享了自己的职业历程，从说服苹果采用 LLVM 到秘密构建 Swift，以及目前专注于 Mojo——旨在简化和加速人工智能程序开发。
Lattner 对 Claude 和 Cursor 等人工智能编码工具充满热情，认为通过自动化重写，经验丰富的程序员可以提高 10% 的效率。然而，他强调人工智能最大的影响在于原型设计等任务（效率提升 10 倍），并强调“成人监督”至关重要——需要人类监督来维护代码质量、安全性和架构完整性。他警告不要“感觉编码”并失去对系统架构的理解。
Lattner 优先招聘专业专家和应届毕业生，重视求知欲和解决难题的意愿。他提倡将重点从 LLM 优化转向代码*可读性*，认为对人类友好的代码对人工智能也最好。Mojo 旨在平衡表达力和可读性，利用 Python 的语法和新的实现方式来提高性能。
最终，Lattner 设想未来程序员将作为人工智能的监督者，并强调在快速发展的环境中，基础技能和批判性思维的重要性。他认为人工智能正在 democratize 编程的访问权限，但强调需要结构化教育和人类指导。
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一个黑客新闻的讨论围绕着一篇似乎由人工智能撰写的文章，讽刺性地标题为“不要关闭你的大脑”。用户们对人工智能生成内容日益普及表示不满，特别是关于人工智能的文章，称其为“黯淡的数字地狱”的症状。
许多评论员批评这篇文章是低质量的“垃圾”，是曾经困扰 Medium 等平台的问题的延续，现在正在 Substack 上重演——即大量易于生产、低质量的内容，现在被大型语言模型放大。一位用户最初认为这是一篇关于 Chris Lattner 的文章，但发现它缺乏实质内容。总体情绪是对不断增加的人工智能写作材料及其对在线内容质量的影响感到沮丧。
## WriterDecks：在干扰的世界中专注写作
WriterDecks是专门的写作设备，旨在最大限度地减少干扰——是对打字机的现代演绎。虽然市面上已有Freewrite等商业选择，但许多作家会自己动手制作，通常受到“赛博甲板”美学的影响——一种定制、简化的计算机，专注于单一任务。
其核心吸引力在于消除了多功能计算机的诱惑。WriterDeck*仅*允许写作，从而提高专注力和生产力。除了功能之外，它们还提供愉悦的写作体验和有趣的DIY项目。
你可以使用树莓派、旧笔记本电脑（以及writerdeckOS等软件），甚至带有键盘的手机/平板电脑来构建WriterDeck。关键在于一个简单的设置：计算机、屏幕、键盘和写作软件（WareWoolf和ZeroWriter是流行的选择）。
然而，该指南强调，专用工具并非*必要*——简单的笔记本和笔仍然是一个完全可行且经济实惠的选择。可以在Reddit ([r/writerDeck](https://www.reddit.com/r/writerDeck/))上找到资源和支持社区。
## 写作者工具 & 追求完美写作环境
一则关于极简写作设备 Writer Deck 的 Hacker News 讨论，引发了关于工具与实际*写作*的更广泛讨论。许多评论者表示，优化写作环境本身可能成为一种干扰，延误创作的核心行为。
核心观点：**自律和单纯的写作比使用的工具更重要。** 许多用户分享了在完善笔记系统、木工坊或乐器收藏上花费过多时间，导致爱好中的准备工作盖过实际活动的经历。
讨论中也提到了笔和纸等替代方案，但也有人指出手疲劳等局限性。另一些人则发现使用简单的解决方案，例如运行精简操作系统的翻新笔记本电脑，或用于无干扰打字的专用软件模式，效果更好。最终，讨论强调了一种常见模式：人们倾向于无休止地完善写作的*概念*，而不是真正地进行写作。 许多评论者警告不要陷入这种陷阱，强调一个功能齐全、随时可用的工具通常就足够了。
## Magit 手册恢复在线
Magit git GUI 手册在因意外的高昂托管费用而下线后，再次恢复在线。维护者 tarsius 上个月经历了 5000% 的成本增长，原因是 LLM 爬虫积极访问托管在 AWS 上的网站。
讨论集中在 AWS 的高成本上，特别是带宽和缺乏硬性支出限制，许多人建议使用更便宜的替代方案，如 Cloudflare Pages、静态网站托管服务 (NearlyFreeSpeech.net)，甚至使用 Caddy/Nginx 等工具进行自托管。 还有人强调了速率限制和禁止爬虫的重要性。
该事件引发了关于现代 Web 基础设施复杂性的争论，以及是否经常忽略更简单的解决方案，而倾向于“Web 规模”架构。最终，tarsius 能够通过来自欣赏 Magit 价值的用户捐款来抵消成本。
到达雷达
Arrival Radar
12 天前
你的目标是尽快安全地降落飞机，同时保持它们之间的间隔。你通过为飞机分配航线来引导它们进入最终进近。你能做的只有这些，与其他空管模拟器不同，后者允许你直接引导飞机、分配高度和速度等。这种限制带来了一些挑战，因为飞机随机到达，并且容易违反最小间隔要求，除非你巧妙而积极地分配航线。为了防止冲突，你必须熟练地重新分配航线，并要求飞机在特定航路点汇合。为了帮助你完成任务，飞机在前方有其他交通时会稍微减速，并且在靠近机场的航路点会有速度限制，以便在航线汇合处实现更高的密度。它很有趣，而且令人上瘾！点击上面的链接了解更多关于游戏的信息以及如何玩。
## 到达雷达 - 极简飞行游戏
一款名为“到达雷达”(entropicthoughts.com) 的新浏览器游戏，因其引人入胜的真实感和简洁性而受到 Hacker News 的关注。玩家管理飞机降落，在无需深入了解航空知识的情况下，提供了一个易于理解的航空概念入门。
用户赞赏其“上手即玩”的特性以及作为教育工具的潜力，一位评论者计划用它来教孩子关于飞机降落的知识。
讨论还强调了航空爱好者的相关资源，包括基于浏览器的空管模拟器 (atc-sim.com)、仪表模拟器 (luizmonteiro.com/Learning.aspx) 和 VOR 模拟器 (hub.pilotinstitute.com/vor-download)。经典游戏“肯尼迪进近”也被提及，作为类似体验。该游戏因其极简主义美学而受到赞扬，使用 Pico-8 平台构建。
一个为macOS原生开发的应用程序，重现了经典Winamp体验，用于播放MP3和FLAC音频文件。
最小化（播放列表+主窗口独立）
发布
如果您喜欢在macOS上使用Winamp并希望支持它的开发，请考虑请我喝杯咖啡：
支持链接：Buy Me a Coffee
🎵 支持MP3和FLAC播放
🎨 Winamp风格的用户界面
📝 播放列表管理/M3U
⏯️ 全功能播放控制（播放、暂停、停止、下一曲、上一曲）
📊 频谱分析仪可视化
🎚️ 10频段均衡器
🔍 支持拖放的文件浏览器
多种示波器可视化
Milkdrop（点击主应用程序中的图标）- 支持全屏模式
Milkdrop中的歌词叠加
macOS 13.0或更高版本
Xcode 15.0或更高版本
在Xcode中打开Winamp.xcodeproj
选择Winamp方案
构建并运行（⌘R）
或者
使用Swift Package Manager
或者
MIT许可证 - 随意使用和修改。
## macOS 平台的 Winamp 克隆：Hacker News 摘要
一款基于 Swift 的 macOS Winamp 克隆程序在 Hacker News 上引发了讨论。它因作为原生应用（非 Electron 平台）并满足了在 macOS 上稳定 Winamp 体验的需求而受到称赞，但评论员也迅速指出了现有的替代方案。
**Re:AMP** 被认为是目前 macOS 上最好的 Winamp 克隆程序，但它已经五年没有更新了。**Foobar2000** 也被频繁提及，作为一个强大、跨平台的选择，但有人指出它的 macOS 版本并非完全具备所有功能。
对话扩展到对 Winamp 可视化效果（Milkdrop、Project M）和插件的怀旧，并附有复兴它们的资源链接。有人对该项目名称可能侵犯 Winamp 商标表示担忧。 几位用户也指出标题最初错误地提到了“OS/X”而不是 macOS。
最终，该项目被视为一项有趣的尝试，但面临来自成熟玩家的竞争和潜在的法律障碍。 这次讨论强调了人们对一款类似于 Winamp 鼎盛时期那样专用且可定制的音乐播放器的持续需求。
EDE是一个旨在响应迅速、资源占用少且具有熟悉外观和感觉的小型桌面环境。它运行在Linux、*BSD、Solaris、Minix、Zaurus甚至XBox上。下载2.1版本，或浏览旧版本发布。
Mozilla正在开发“Window AI”，一种新的、可选择加入的Firefox浏览模式，内置AI助手，与当前聊天机器人侧边栏不同。Mozilla强调用户控制，并旨在满足不同的AI偏好，但参与该功能塑造的用户的最初反应却压倒性地负面。
一个论坛帖子显示，最初的52条回复都拒绝了这个想法，敦促Mozilla避免集成AI。这引发了关于该功能是否符合更广泛的Firefox用户群体的意愿的问题。
Mozilla将Window AI定位为中间地带，提供AI功能，但不强加给用户——这与其他完全拥抱AI的浏览器形成对比。然而，批评者认为Mozilla正在进入一个竞争激烈的领域，与资金更雄厚的大公司竞争，并可能疏远其核心用户群，而对于他们来说，像LibreWolf这样的无AI替代品已经存在。
卡伦·郝的《人工智能帝国》揭示了OpenAI内部对通用人工智能（AGI）的坚定信念，这种信念源于他们或竞争对手创造AGI将从根本上重塑人类的信念，无论好坏。这种信念源于埃隆·马斯克对DeepMind的Demis Hassabis的担忧，他认为Hassabis可能成为首先构建AGI的“超级反派”。 OpenAI对AGI的追求根植于“纯语言”假说——AGI仅通过大规模语言模型训练就能涌现。GPT模型的成功强化了这种观点，尽管存在显著的环境成本（用水量、污染）和伦理问题（数据工人剥削、有害输出），但它仍然证明了巨大的计算规模是合理的。 作者批评了基于AGI的期望值（EV）论证来证明这些成本的做法，认为它们无法证伪，并且忽视了现实世界的危害。相反，作者提倡务实的方法：将LLM评估为解决*特定*问题的工具，优先考虑效率，并尽量减少危害——回归健全的工程原则，而不是“AGI幻想”。
## AGI 炒作阻碍了实际人工智能工程
一则 Hacker News 的讨论集中在人工智能通用性（AGI）的追求会分散对有价值的、实际人工智能工程的注意力。核心论点是，关注 AGI 会产生不切实际的期望，并转移资源，使其无法利用当前人工智能工具解决具体问题。
一些评论员争论批评人工智能环境影响（特别是用水量）的有效性，一些人认为与农业或高尔夫球场相比，这只是一个次要问题。另一些人则反驳说，即使是较小的影响也很重要，不应被忽视。
一个关键点是当前 LLM 的硬件限制。实现人类水平的智能需要比目前可用更复杂、更高效的硬件。讨论还涉及驱动 AGI 研究的商业动机——炒作吸引投资——并质疑是否正在取得真正的进展，还是仅仅是营销。
最终，许多人同意，虽然 LLM 是有用的工具，但将它们视为通往 AGI 的垫脚石是适得其反的，并且会分散对现实世界应用和改进现有技术的关注。
该手稿声称通过建立特定构造的自伴随算子的谱与黎曼zeta函数的零点之间的直接联系，从而给出了黎曼猜想的完整证明。证明的核心在于证明该算子，基于“熵螺旋”坐标系构建，具有离散、对称的谱，*精确地*对应于非平凡零点——并且这些零点*不能*偏离临界线。 该工作严格地建立了算子的自伴随性和紧致性，并通过Weyl-Titchmarsh和Herglotz框架将其谱性质转化为ζ(s)的解析约束。关键在于证明任何不在直线上的零点都会违反算子的自伴随性并引入无界行为。 此外，该证明利用Bochner积分、Paley-Wiener变换和Selberg迹公式等工具，展示了谱的算术结构，确认了预期的素数幂贡献，并唯一地识别了von Mangoldt权重。通过一系列独立的验证——详见附录——该手稿消除了所有已知的潜在漏洞，建立了谱性质和解析性质之间确定且稳定的联系。
英伟达正准备销售服务器，而不仅仅是GPU和组件。
Nvidia is gearing up to sell servers instead of just GPUs and components
12 天前
英伟达据报道正在计划对其人工智能硬件供应链进行重大调整，伴随即将推出的Vera Rubin平台。英伟达不再向合作伙伴销售组件用于服务器组装，而是计划直接向他们发货完全组装的10级（L10）计算托盘——包括GPU、CPU、散热和接口。
据摩根大通称，此举简化了原始设计制造商（ODM）的流程，但可能会降低他们的利润率，因为英伟达将承担更多生产。合作伙伴将主要负责机架级集成——机箱制造、电源安装和最终测试，而不是复杂的服务器设计。
这一变化是由Rubin GPU日益复杂的性能需求（可能高达2.3kW）驱动的，旨在通过与富士康等EMS供应商的规模经济，加速VR200的部署。最终，英伟达将控制服务器的核心“计算引擎”，将合作伙伴的角色转变为系统集成和支持。英伟达Kyber机架级解决方案的长期影响还有待观察。
## Nvidia 扩展至服务器销售：摘要
有报道称，Nvidia 正在转向销售完全组装的服务器系统——包括 CPU、GPU、散热和网络设备——而不仅仅是组件。 这代表着垂直整合的重要一步，超越了像 GB200 平台这样的部分集成解决方案。 此举旨在从价值链中获取更多利润，并可能将客户“沙盒”在其生态系统内。
讨论表明，这符合 Nvidia 长期愿景，可追溯到 2019/2020 年，即提供完整的计算解决方案，甚至可能提供“计算即服务”。 一些人将其与苹果或 IBM 的大型机模式相提并论。
有人担心客户可能被锁定，以及 Nvidia 与其合作伙伴直接竞争的风险。 另一些人指出，鉴于 Nvidia 的高估值和当前的供应限制，可能会提高盈利能力。 这种转变也可能影响云提供商，可能将其转变为托管数据中心。 最终，此举被视为一项战略努力，旨在控制更多人工智能基础设施堆栈。