Forwarded from Hacker News 摘要
Telegraph
英伟达欠了我十亿美元股票
原标题：Owed a billion dollars in Nvidia stock 这篇文章由作者 Eric Gullichsen 撰写，讲述了他作为英伟达（NVIDIA）早期顾问，因当年的期权归属计算错误而错失价值约十亿美元股票的经历。 早期渊源与技术合作 • 结缘英伟达：1993年，黄仁勋（Jensen Huang）邀请作者加入英伟达技术顾问委员会。当时，黄仁勋与另外两位联合创始人 Curtis Priem 和 Chris Malachowsky 一起拜访了作者位于索萨利托的船屋。 • 技术背景：作者此前创办了早期虚拟现实公司…
Forwarded from HAT's Public Channel |
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
src: BV1SgaY64EG5, made by Claude Opus 5.5
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
duangsuse::Echo
Show HN: Koi.rest – 看看游鱼，找回身心平衡 原文：https://koi.rest 阅读时间：1 分钟 看着很想把之前的【液态玻璃】加进去 #game #vibe 本来以为需要直接插js过去的，想起来可以用录屏。 这个荷叶图层有问题，我懒得找作者教PR了
https://loficities.com/
https://github.com/SafaElmali
#vibe 同样是AIGC，有人的代码就这么有趣
虽然js不怎么样。 把像素spirit全用js硬编码， 虽然对动画有好处，但可维护太差了
Agent不珍惜代码量，可是人类维护者有瓶颈啊
#pingbk https://t.me/dsuse/23345
https://github.com/SafaElmali
#vibe 同样是AIGC，有人的代码就这么有趣
虽然js不怎么样。 把像素spirit全用js硬编码， 虽然对动画有好处，但可维护太差了
Agent不珍惜代码量，可是人类维护者有瓶颈啊
#pingbk https://t.me/dsuse/23345
Forwarded from Hacker News 摘要
Telegraph
MicroLLM 实验室——在浏览器中体验 7 款微型 LLM
原标题：MicroLLM Lab – Try 7 tiny LLM's in the browser 这是一个基于浏览器的端侧 AI 实验室项目（MicroLLM lab），支持通过 WebGPU 硬件加速在浏览器内直接运行、评测和对比小型语言模型（SLM）。整个过程完全在本地设备运行，具有百分之百的隐私性，无需服务端成本，也不需要注册账号。 小型语言模型的优势 相比耗费高昂成本且存在网络延迟的前沿大模型（如 GPT-4、Claude），25M 到 360M 参数的小型模型可以作为超快、高效的边缘计算层，具备以下优势：…
Forwarded from yihong0618_bot
Links Rewritten
duangsuse:
【有力的文字是简洁的】这其实是欧化汉语（翻译腔）。 #english #china
https://fixupx.com/xuanwo/status/2104811628063854831
如果100%保持原意，你会认为它无法再精炼，但其实，【XX是XX的】不够中文化。
“有力的文字必然简洁”
“行文要有力，贵在简练。”
“文贵简练。” 或 “文章有力，重在精粹。如画无废笔，器无繁构。”
It rains. 翻译后不一定写【天在下雨】，可能是“小雨” “天晴雨轻”。 如果你译去译回一次能90%对回原文，说明不够中文
中文的词法，特点在于压缩+扩写，而不单单删掉语素。《文言和白话(人教版)》 《论中文的常态与变态》里就曾以理驳斥诟病“不如文言简洁”或“文字游戏”的说法，列举 “进行……”、“是……的”、“具有……性质” 这些黑名单语法。
duangsuse:
【有力的文字是简洁的】这其实是欧化汉语（翻译腔）。 #english #china
https://fixupx.com/xuanwo/status/2104811628063854831
如果100%保持原意，你会认为它无法再精炼，但其实，【XX是XX的】不够中文化。
“有力的文字必然简洁”
“行文要有力，贵在简练。”
“文贵简练。” 或 “文章有力，重在精粹。如画无废笔，器无繁构。”
It rains. 翻译后不一定写【天在下雨】，可能是“小雨” “天晴雨轻”。 如果你译去译回一次能90%对回原文，说明不够中文
中文的词法，特点在于压缩+扩写，而不单单删掉语素。《文言和白话(人教版)》 《论中文的常态与变态》里就曾以理驳斥诟病“不如文言简洁”或“文字游戏”的说法，列举 “进行……”、“是……的”、“具有……性质” 这些黑名单语法。
🧵 讨论串 • FixupX
Xuanwo (@xuanwo)
辞达正式上线了，希望大家喜欢！
- 多国语种翻译/润色
- 选中翻译 / 截屏翻译 / 图层翻译
- macOS 原生，120 帧渲染
- 免费，无追踪无广告
- 开源，漩涡独裁模式
https://cida.xuanwo.io/
引用 Xuanwo (@xuanwo)
构建一些让自己开心的东西 🥰
这个工具我在本地用了很久，稍微收拾了一下发出来。
辞达：辞达而已矣
在 Mac 的任何地方翻译和润色文字，没有广告，没有冗余的功能，纯粹的辞达
（第一个可以下载的版本还在构建，可以先点赞让我开心开心）…
- 多国语种翻译/润色
- 选中翻译 / 截屏翻译 / 图层翻译
- macOS 原生，120 帧渲染
- 免费，无追踪无广告
- 开源，漩涡独裁模式
https://cida.xuanwo.io/
引用 Xuanwo (@xuanwo)
构建一些让自己开心的东西 🥰
这个工具我在本地用了很久，稍微收拾了一下发出来。
辞达：辞达而已矣
在 Mac 的任何地方翻译和润色文字，没有广告，没有冗余的功能，纯粹的辞达
（第一个可以下载的版本还在构建，可以先点赞让我开心开心）…
yihong0618_bot
Links Rewritten duangsuse: 【有力的文字是简洁的】这其实是欧化汉语（翻译腔）。 #english #china https://fixupx.com/xuanwo/status/2104811628063854831 如果100%保持原意，你会认为它无法再精炼，但其实，【XX是XX的】不够中文化。 “有力的文字必然简洁” “行文要有力，贵在简练。” “文贵简练。” 或 “文章有力，重在精粹。如画无废笔，器无繁构。” It rains. 翻译后不一定写【天在下雨】，可能是“小雨”…
LOTU$:
我怀疑你是LLM但是我没有证据
duangsuse:
额
没错，我写的很详细，而且内嵌了50%左右Gemini的输出
但是这个点子确实是我提的，AI只是帮我搜集资料
如果放在网页世界的话， deepl 可能都支持.md 或者按句选择翻译版本了。 LLM的语言能力比它更强不是吗
如果上线还想更新的话，这种润色模块也可以加啊
LLM 自己可不会凭空跑去给 Xuanwo 提这种产品哲学上的 issue。这样分享思路，总比点个赞扔掉对两边更有趣吧
我不想显得自己很judge所以用了类似AI的口吻，str2str 说的好像Xuanwo没有打磨一样，其实我是觉得，既然叫辞达，可以保留简洁和Tuneable
LLM本身信噪比挺优秀的，如果不是往那一甩，它可以作为技术参考
#perf #rust #net Xuanwo是谁
https://xuanwo.io/2023/01-beyond-storage-why-we-failed/
《BeyondStorage: why we failed》在开源界广为流传
三个月？Metadata 框架？这不就是json转静态补齐，顶多挂个funame……
没错…… 这也太可怕了。数十个下游服务仓库，几十个 PR CI 流水线绿成一片，这还是Codex们没有深度集成时， 这种品味，未来不得干成一个go文件0.5MB啊
说回来，unix的mount不够，也不用户态线程，而且fs树的重要性放低了。xxfs的未来恐怕是一片RO给层叠一片给(No)SQLs，s3fs这些东西终究是bash的小秘而已
没错…… s3fs这些FUSE其实本该做成fakeroot的纯用户态。至于网络本地 r/w/a 的块和流统一接口，在特定体积和吞吐量下和 u[k]=v 读写赋值不一样，和 u.map('k',v=>v) 融恰一些，只可惜IO不能这样优雅。
尽管有读写背压和事务retry，S3在应用里还是大同小异的。所以这不是有DAL了吗？ 尽管没有做成纯声明式封装，但op.cmd()也是很聪明的设计
我怀疑你是LLM但是我没有证据
duangsuse:
额
没错，我写的很详细，而且内嵌了50%左右Gemini的输出
但是这个点子确实是我提的，AI只是帮我搜集资料
我说的也是一个问题啊， str2str 的数据流，找到一个MacOS+热键专属的【框】
如果放在网页世界的话， deepl 可能都支持.md 或者按句选择翻译版本了。 LLM的语言能力比它更强不是吗
如果上线还想更新的话，这种润色模块也可以加啊
LLM 自己可不会凭空跑去给 Xuanwo 提这种产品哲学上的 issue。这样分享思路，总比点个赞扔掉对两边更有趣吧
我不想显得自己很judge所以用了类似AI的口吻，str2str 说的好像Xuanwo没有打磨一样，其实我是觉得，既然叫辞达，可以保留简洁和Tuneable
LLM本身信噪比挺优秀的，如果不是往那一甩，它可以作为技术参考
#perf #rust #net Xuanwo是谁
https://xuanwo.io/2023/01-beyond-storage-why-we-failed/
《BeyondStorage: why we failed》在开源界广为流传
三个月？Metadata 框架？这不就是json转静态补齐，顶多挂个funame……
没错…… 这也太可怕了。数十个下游服务仓库，几十个 PR CI 流水线绿成一片，这还是Codex们没有深度集成时， 这种品味，未来不得干成一个go文件0.5MB啊
说回来，unix的mount不够，也不用户态线程，而且fs树的重要性放低了。xxfs的未来恐怕是一片RO给层叠一片给(No)SQLs，s3fs这些东西终究是bash的小秘而已
没错…… s3fs这些FUSE其实本该做成fakeroot的纯用户态。至于网络本地 r/w/a 的块和流统一接口，在特定体积和吞吐量下和 u[k]=v 读写赋值不一样，和 u.map('k',v=>v) 融恰一些，只可惜IO不能这样优雅。
尽管有读写背压和事务retry，S3在应用里还是大同小异的。所以这不是有DAL了吗？ 尽管没有做成纯声明式封装，但op.cmd()也是很聪明的设计
Go=new Java 这个问题还真是，犯过的错都要犯一遍
接口和注解地狱，nil和iferr，pnpm，只是个大数据吞吐量的升级，依旧软件失忆
真的不能理解为什么有人热衷于100行一个repo和left_pad。Codex们出现以后真的都不鸟他们。Unix 提倡“做一件事并做好（Do one thing and do it well）”，但很多开发者把“一件事”极端曲解成了“一个函数” “缺乏用户共情的MVP功能”。
要不是LLM智商在线，我都以为我才是有病的那个，并且还要陪他们一起【震惊跌坐】了
Monorepo和microrepo这些东西真是把我搞笑了，虽然我几乎只写过脚本，但我非常清楚每一百行代码暴露了什么能力和flow。 真搞不懂git那么多有什么意义，“Star 虚荣与 PMC 官僚病” 也是常见问题。至于codegen，我看了也没什么创新，就是javapoet级别，可能字面量vs变量的escape都没做
xuanwo.io
BeyondStorage: why we failed
Achieving Data Freedom Through Open Source and Rust
英伟达让AI重写Kimi注意力内核：速度达到官方版近3倍 #ai #news
NVIDIA 研究团队让 AI Agent 直接重写了 Kimi Delta Attention 的 GPU 内核。Kimi Delta Attention 是月之暗面 Kimi-Linear 模型使用的核心注意力机制之一。这类底层代码过去通常需要熟悉 CUDA 和芯片架构的工程师反复手工优化。
最终，Agent 写出的版本在 NVIDIA B300 上达到月之暗面官方 FlashKDA 的 2.96 倍速度。团队测试了固定长度和不同变长序列共 6 组任务，2.96 倍是全部任务的几何平均值。相关内核已经开源。
信源
动察 Beating 频道 · 动察 Beating 交流群
NVIDIA 研究团队让 AI Agent 直接重写了 Kimi Delta Attention 的 GPU 内核。Kimi Delta Attention 是月之暗面 Kimi-Linear 模型使用的核心注意力机制之一。这类底层代码过去通常需要熟悉 CUDA 和芯片架构的工程师反复手工优化。
最终，Agent 写出的版本在 NVIDIA B300 上达到月之暗面官方 FlashKDA 的 2.96 倍速度。团队测试了固定长度和不同变长序列共 6 组任务，2.96 倍是全部任务的几何平均值。相关内核已经开源。
信源
动察 Beating 频道 · 动察 Beating 交流群
❤1
duangsuse::Echo
英伟达让AI重写Kimi注意力内核：速度达到官方版近3倍 #ai #news NVIDIA 研究团队让 AI Agent 直接重写了 Kimi Delta Attention 的 GPU 内核。Kimi Delta Attention 是月之暗面 Kimi-Linear 模型使用的核心注意力机制之一。这类底层代码过去通常需要熟悉 CUDA 和芯片架构的工程师反复手工优化。 最终，Agent 写出的版本在 NVIDIA B300 上达到月之暗面官方 FlashKDA 的 2.96 倍速度。团队测试了固定长度和不同变长序列共…
#signal #statement
🤔💭 你觉得这些东西很厉害，那硬件工程师跑哪说理去呢？ 这些ABI是他们【实现的设计】，OpenGL和Vulkan那群人在网上有个毛的声量，谁说他们是手艺人呢？ 他们是透明人。
长期以来，我理解的【软件工艺】，是同一份代码，布局差不多的功能效果，但通过元编程知识，让每个.py.js .. 更短且可扩展，或许是要像 tf->th 的范式转移那样的元编程
它们（特定厂商krnl）没有任何visualize，也缺乏复用、分支繁荣的能力，没有人机界面或生态圈，仅仅是spell。 【软件工艺】不是以IQ和理解能力为护城河的，而是以灵感和语境
KDA² 并不是让人脊背发凉，它只是%timeit自返馈回输入的优秀【机-核界面】而已。 没有这样的【元能力】【元思路】才是让人奇怪的，比如，为什么全栈没有融合跑分的转译器？ 为什么perf和覆盖率不像F12事件断点那样容易？
作者焦虑的方向——不是"我再也不能一个字一个字敲了"，而是"我说得清楚什么叫对吗"。
那我们都已经用上自反馈架构了，冯诺曼确实已经过时了。 解释力(distill.pub) 的多元化没有过时，但矩阵转来转去也不属于这个【人机界面】范围啊。
ML 的初衷不就是隐藏参数、只面向任务和迁移吗？喜欢【知道啥更对】应该去AI领域。 SIG领域从来没有过人能解释，但表现能够用的（比如FFT要么是钢琴键和EAC音高，若结合相位做ASR/TTS一秒破功），hardcode雕刻的都是和数学方程一样不真实的情况
比如demucs就没有用频谱，mel对数stft就像在CV里边缘检测还翻转卷积核一样怪异。
你手工插进管线的，机器怎么拟合？ Sobel本身是2D求导技巧，放信号处理上不算什么可读的原理
这些个算法，本质上是Canny或f0音高那样的 “ControlNet”，为了辅助训练加速FLOPs提供，但不是说生物就用那种方法做判断。就像语法可以有，但流形编码的词典效果比手搓的屎山可维护
#ai锐评 算 SHM 的 Bank Conflict、死扣 Register 的用量防止 Spill、计算 Warp Divergence、Triton 精心切分多层 Tiling。这些东西，都是汇编时代，比如GBA游戏开发的遗毒
🤔💭 你觉得这些东西很厉害，那硬件工程师跑哪说理去呢？ 这些ABI是他们【实现的设计】，OpenGL和Vulkan那群人在网上有个毛的声量，谁说他们是手艺人呢？ 他们是透明人。
长期以来，我理解的【软件工艺】，是同一份代码，布局差不多的功能效果，但通过元编程知识，让每个.py.js .. 更短且可扩展，或许是要像 tf->th 的范式转移那样的元编程
它们（特定厂商krnl）没有任何visualize，也缺乏复用、分支繁荣的能力，没有人机界面或生态圈，仅仅是spell。 【软件工艺】不是以IQ和理解能力为护城河的，而是以灵感和语境
KDA² 并不是让人脊背发凉，它只是%timeit自返馈回输入的优秀【机-核界面】而已。 没有这样的【元能力】【元思路】才是让人奇怪的，比如，为什么全栈没有融合跑分的转译器？ 为什么perf和覆盖率不像F12事件断点那样容易？
作者焦虑的方向——不是"我再也不能一个字一个字敲了"，而是"我说得清楚什么叫对吗"。
那我们都已经用上自反馈架构了，冯诺曼确实已经过时了。 解释力(distill.pub) 的多元化没有过时，但矩阵转来转去也不属于这个【人机界面】范围啊。
ML 的初衷不就是隐藏参数、只面向任务和迁移吗？喜欢【知道啥更对】应该去AI领域。 SIG领域从来没有过人能解释，但表现能够用的（比如FFT要么是钢琴键和EAC音高，若结合相位做ASR/TTS一秒破功），hardcode雕刻的都是和数学方程一样不真实的情况
比如demucs就没有用频谱，mel对数stft就像在CV里边缘检测还翻转卷积核一样怪异。
你手工插进管线的，机器怎么拟合？ Sobel本身是2D求导技巧，放信号处理上不算什么可读的原理
这些个算法，本质上是Canny或f0音高那样的 “ControlNet”，为了辅助训练加速FLOPs提供，但不是说生物就用那种方法做判断。就像语法可以有，但流形编码的词典效果比手搓的屎山可维护
而且希望手搓的许多人，往往没有博客可视化介绍手搓技巧和跟因啊 。 。
ML的哲学本来就是以力破巧，照抄平均脸。 跳步、预先省试错的智能，就像画师的数位板那样，单线程的。
这就像狙击手以为破盾容易，除非对方反应过来唯快不破，但，人家是个反重力铅板坦克……
Forwarded from Hacker News 摘要
Telegraph
英国火车站进行50万次人脸扫描：零逮捕，仅出现1次误报
原标题：500k facial scans at UK stations yield no arrests, 1 false positive 根据《卫报》通过信息公开申请获取的数据，英国交通警察局在伦敦各大火车站开展的实时人脸识别技术试点测试，在耗费巨资后未能直接促成任何逮捕行动，反而出现了一次错误识别。 试点测试的核心数据与成本 • 测试规模：在今年 2 月至 7 月的 6 个月内，警方在伦敦多个最繁忙的交通枢纽共进行了 18 次部署，扫描了超过 50 万张人脸。 • 财政与人力投入：设备租赁和警力配置总计花费…
duangsuse::Echo
😅😊
#signal
CUDA 的 PTX 汇编设计者、Khronos 那群人（ ShaderToy.com 的上游） 、Mesa 维护者，没有任何声量，而 kernel 作者恰好坐在 ML 圈子看得见的那条边界上，就成了顶尖英雄。
都在说手搓汇编牛逼，谁问把指令流翻译成布线，同时掌握二者的人怎么样了
如果追求人机界面，应该喜欢编译器和DSL元编程；如果追求底层，可以与嵌入式和可观测圈打交道
Hopper 上调好的东西到 Blackwell 得重来，这不是工艺积累，是对漏水抽象的【人肉编译器】适配。是反向积累和“分支预测失败”。
就像一个能力足够的人坐在那录一整天20min会议稿。 有天赋，但是不scale。 可能过一年你的判断力还是老样子
🎁 洞察力对代码质量（甚至功能）的提升有限，但它会帮你减少摩擦。如果对【增量更新】的理解从 find . -depth 变为.bytes[hash]，基于数据流的实现，不会出根本性的变化（还是消息传递，换个类型），而zipdiff的思路，就是代码库没用了。这还只是个生活化的案例。
当然，KDA² 长期以来没爆，不是因为没有源码级自反馈的思路，而是AI编程（自己调超参数）能力太差，以至于旧的框架特性重获挑战需要二开
我说的灵感不是指调试时的经验，是【不需要问这个问题】的元能力。比如，torch就是靠Tape和动态图/静态优化/断点支持“瞬间”超过tf的
这不是一个【淘汰工匠】的问题，实际上，没人是不受消费主义“价值威胁”的。 这是动机纯洁并持续投入者的胜利。
CUDA 的 PTX 汇编设计者、Khronos 那群人（ ShaderToy.com 的上游） 、Mesa 维护者，没有任何声量，而 kernel 作者恰好坐在 ML 圈子看得见的那条边界上，就成了顶尖英雄。
都在说手搓汇编牛逼，谁问把指令流翻译成布线，同时掌握二者的人怎么样了
声量分配跟贡献无关，只跟"离热点多近" “是不是北大高材生”有关。
如果追求人机界面，应该喜欢编译器和DSL元编程；如果追求底层，可以与嵌入式和可观测圈打交道
Hopper 上调好的东西到 Blackwell 得重来，这不是工艺积累，是对漏水抽象的【人肉编译器】适配。是反向积累和“分支预测失败”。
就像一个能力足够的人坐在那录一整天20min会议稿。 有天赋，但是不scale。 可能过一年你的判断力还是老样子
这就像一个人曾以为，【apk增量更新】就是像make -j8 那样按日期降序同步文件，写完后知道CAS分块寻址，震惊跌坐了。然而，read()本来就有块、流、列表三个模式，而且fork()的脏页正是4K块的“内容寻址”
以为【deb打包】就是手写文件地址的，后来知道PKGBUILD和自动 ld.so/exec 转依赖名，AppImage叠层，继续头脑爆雷，然而，包管理本来能反查，PATH也本就是只增叠层
两个世界互相不在乎。包管理让你自己填表格，既不安全更不方便。这就是计算机界许多牛人的真相——他们太顺了，以至于忘记了直觉。
🎁 洞察力对代码质量（甚至功能）的提升有限，但它会帮你减少摩擦。如果对【增量更新】的理解从 find . -depth 变为.bytes[hash]，基于数据流的实现，不会出根本性的变化（还是消息传递，换个类型），而zipdiff的思路，就是代码库没用了。这还只是个生活化的案例。
当然，KDA² 长期以来没爆，不是因为没有源码级自反馈的思路，而是AI编程（自己调超参数）能力太差，以至于旧的框架特性重获挑战需要二开
我说的灵感不是指调试时的经验，是【不需要问这个问题】的元能力。比如，torch就是靠Tape和动态图/静态优化/断点支持“瞬间”超过tf的
这不是一个【淘汰工匠】的问题，实际上，没人是不受消费主义“价值威胁”的。 这是动机纯洁并持续投入者的胜利。
❤1