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Don't rent the cloud, own instead
Comma.ai 自建数据中心实践总结 (Summary of Comma.ai's Self-Built Data Center)
本文档总结了 Comma.ai 如何构建和维护自己的数据中心，旨在为其他公司或个人提供参考。Comma.ai 认为，拥有自己的数据中心能够更好地掌控数据和计算资源，避免对云服务提供商的过度依赖，并带来诸多工程和成本上的优势。
1. 为什么不使用云服务？ (Why Not Cloud?)
- 自主性: 自建数据中心可以完全掌控自身命运，避免被云服务商锁定。
- 工程激励: 维护数据中心能激发工程师解决实际问题的能力，而云服务依赖于特定 API 和计费系统。
- 成本: 对于模型训练和运行等需要持续计算和存储的企业，自建数据中心通常比云服务更经济实惠。Comma.ai 估计，自建数据中心花费约 500 万美元，而使用云服务可能需要 2500 万美元以上。
2. 数据中心硬件配置 (Hardware Configuration)
- 电力: 数据中心最高功率需求约 450kW，Comma.ai 计划未来自产电力。2025 年电力成本为 540,112 美元。
- 散热: 采用自然空气冷却系统，仅消耗少量电力，但对温度和湿度控制较少。
- 服务器:
- 计算: 75 台自制 TinyBox Pro 机器，每台配备 2 个 CPU 和 8 个 GPU，共 600 个 GPU，用于模型训练和通用计算。
- 存储: 几排 Dell R630 和 R730 机器，配备 SSD，提供约 4PB 的存储空间。
- 其他: 路由器、气候控制器、数据采集机、存储主服务器、指标服务器、Redis 服务器等。
- 网络: 3 个 100Gbps 的 Z9264F 交换机作为主网络，2 个 InfiniBand 交换机用于 GPU 间训练加速。
3. 软件架构 (Software Architecture)
- 系统管理: 所有服务器运行 Ubuntu，使用 pxeboot 启动，并由 Salt 管理。
- 分布式存储 (mkv):
- 主存储: 3PB 非冗余存储，用于存储训练数据，可实现约 1TB/s 的读取速度。
- 缓存存储: 约 300TB 非冗余存储，用于缓存中间处理结果。
- 模型存储: 冗余存储，用于存储训练好的模型和训练指标。
- 工作负载管理 (Slurm): 用于管理计算节点和计算任务。
- 分布式训练 (PyTorch): 使用
torch.distributed FSDP 进行多 GPU 训练，2 个独立的训练分区通过 InfiniBand 互联。
- 实验跟踪: 自研的实验跟踪服务 (类似 WandB 或 TensorBoard)，提供模型指标和报告的仪表盘。
- 分布式计算 (Miniray): 轻量级的任务调度器，可将任意 Python 代码部署到空闲机器上。利用 Triton 推理服务器，可以高效运行模型。
- 代码管理: 采用小于 3GB 的 Monorepo，在本地工作站缓存，并通过 NFS 共享，确保所有分布式任务使用相同代码库和依赖。
4. 典型训练流程 (Typical Training Process)
Comma.ai 使用自建数据中心进行复杂的自监督驾驶模型训练。一个简单的训练命令可以触发所有基础设施协同工作，例如：
./training/train.sh N=4 partition=tbox2 trainer=mlsimdriving dataset=/home/batman/xx/datasets/lists/train_500k_20250717.txt vision_model=8d4e28c7-7078-4caf-ac7d-d0e41255c3d4/500 data.shuffle_size=125k optim.scheduler=COSINE bs=4
总结 (Conclusion)
Comma.ai 的数据中心构建经验表明，自建数据中心不仅可以降低成本，还能激发工程创新，提高自主性。 如果您对该主题感兴趣，可以考虑自己构建数据中心或加入 Comma.ai。
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When internal hostnames are leaked to the clown
https://rachelbythebay.com/w/2026/02/03/badnas/
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AI is killing B2B SaaS
SaaS 面临的挑战与应对：AI 驱动的“氛围编码”对 B2B SaaS 的冲击
本文探讨了人工智能（AI）驱动的“氛围编码”（vibe coding）对 B2B SaaS 行业带来的挑战，并提出了应对策略。文章指出，SaaS 模式是目前利润最高的商业模式，但 AI 的出现正在改变这一格局。
核心问题：
- “氛围编码”的兴起： 越来越多的非技术人员可以通过 AI 工具快速构建简单的内部工具和工作流程，这些工具被称为“氛围编码”服务。虽然这些工具易于使用且效率高，但缺乏架构设计和安全保障，长期来看容易出现问题。
- 客户需求的变化： 客户对 SaaS 服务的期望值大幅提高，他们希望获得更灵活、定制化的解决方案，并能够根据自身需求进行调整。
- 市场反应： 市场已经对这种趋势有所反应，SaaS 股票表现落后于纳斯达克指数，一些分析师甚至认为不再值得持有软件股。
- 客户流失风险： 如果 SaaS 无法满足客户日益增长的定制化需求，客户更有可能转向其他解决方案。
应对策略：
文章提出了三种主要的应对策略，帮助 SaaS 公司在 AI 时代生存和发展：
- 成为记录系统 (System of Record)： 将自身打造成公司核心业务流程的“记录系统”，深度嵌入客户的日常运营，使其难以替代。这需要提供稳定、安全、可靠的基础平台，并允许客户在其之上构建自定义功能。
- 重视安全、认证和健壮性： 强调 SaaS 平台在安全、认证和数据安全方面的优势，这是“氛围编码”工具难以提供的。需要积极向客户宣传这些价值，例如安全审计、数据加密、权限控制等。
- 适应客户需求，提供定制化服务： 放弃要求客户适应 SaaS 平台的做法，而是积极适应客户的需求，提供高度定制化的服务，允许客户在其之上进行“氛围编码”，构建专属的微应用。
文章结论：
AI 并非要取代 B2B SaaS，而是会淘汰那些拒绝适应变化的 SaaS 公司。未来的 SaaS 公司将不再仅仅是提供软件产品，而是要成为一个平台，允许客户在其之上进行构建。这种转变将带来更高的客户保留率、参与度和增长空间。作者正在开发一种白标 AI 平台，帮助 SaaS 公司实现这一转型，允许用户在其现有系统之上进行“氛围编码”。
总而言之，SaaS 公司需要拥抱 AI 带来的机遇，积极适应客户需求的变化，才能在新的竞争格局中立于不败之地。
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ICE seeks industry input on ad tech location data for investigative use
美国移民及海关执法局 (ICE) 寻求利用广告技术数据进行调查
美国移民及海关执法局 (ICE) 近期发布了一份“信息请求”(RFI)，旨在评估商业广告技术市场中能够提供位置数据和大规模分析工具的公司。 这份RFI并非采购提案，而是市场调研，旨在了解符合“广告技术合规”标准的位置数据服务，以支持ICE在刑事、民事和行政调查中的工作。
主要内容：
- 调查目的： ICE希望了解商业大数据供应商和广告技术公司如何支持调查活动，同时兼顾监管限制和隐私期望。他们正在评估商业现成的调查数据和法律分析平台是否能够有效管理和利用海量数据。
- 关注数据类型： ICE特别关注与数字广告相关的传统数据，包括位置数据、设备标识符、IP情报和行为信号，这些数据源于日常消费者活动。
- 广告技术生态系统： 广告技术(Ad Tech)是一个复杂的生态系统，由软件、数据经纪人、分析平台和中介组成，用于支持精准广告投放。这些公司收集并处理用户位置、移动轨迹、应用程序安装以及设备跨网络连接等信息。
- ICE的需求： ICE寻求能够整合、关联、分析和可视化来自多个来源的信息的“运营平台”，例如将位置数据与犯罪记录、财务数据、旅行记录、社交媒体活动和行政文件相结合，以产生调查线索。
- 合规与隐私： ICE强调需要“广告技术合规”的服务，但这种合规通常仅指遵守自我监管框架和隐私政策，而非执法标准。 ICE声明考虑隐私期望，但RFI本身缺乏关于如何实施这些考虑的细节，例如是否需要搜查令或如何区分美国公民和非公民的数据。
- 法律风险： 批评人士认为，政府利用商业数据规避传统法律障碍，获取敏感信息，例如详细位置历史，而无需搜查令或充分理由。最高法院也对这种做法表示了怀疑。
- 数据安全问题： 近期，数据经纪公司Gravy Analytics 发生数据泄露事件，暴露了数百万用户的精确位置信息，突显了数据匿名化处理的风险。
- 后续步骤： ICE计划邀请供应商进行现场演示，展示其平台的实际运行方式和数据分析能力。尽管目前未承诺后续采购，但此类演示通常会影响后续的采购、任务订单或试点项目。
- 历史趋势： ICE过去也曾通过RFI和演示等方式逐步引入新的监控能力，例如社交媒体监控工具和移动生物识别系统。
总结：
ICE的RFI反映了联邦执法部门适应和利用广告技术驱动的数据经济的努力。 这份文件引发了关于商业数据、监控和宪法保护的讨论，并突显了在政府利用广告技术数据进行调查时，需要明确隐私期望、加强监督和完善法律框架的重要性。
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The Great Unwind
全球金融市场动荡：日元套利 unwind 的真相 (全球金融市场动荡：日元套利 unwind 的真相)
概述 (概述)
自 2025 年 10 月以来，全球金融市场波动加剧，加密货币下跌 40%，白银暴跌，微软等科技股也出现大幅下跌。主流媒体将其归因于人工智能泡沫、格陵兰冲突和特朗普的推特，但本文认为，真正的根源是华尔街日元套利交易的秘密 unwind (解局)。
日元套利交易：免费资金的源泉 (日元套利交易：免费资金的源泉)
近三十年来，日本央行 (BOJ) 的零利率政策 (ZIRP) 和负利率政策 (NIRP) 将日元变成了全球融资货币。这使得华尔街能够以低廉的成本借入日元，并将资金投入到收益更高的资产中，例如美国国债、股票和加密货币。 这种模式为金融市场提供了持续的流动性，推动了股市上涨，并抑制了波动性。
** unwind 的开始 ( unwind 的开始)**
自 2025 年 12 月起，日本央行开始加息，并由首相高市早苗政府明确表示将采取鹰派政策。 这改变了杠杆头寸的风险回报比率，引发了强制平仓事件。
市场动荡的连锁反应 (市场动荡的连锁反应)
- 格陵兰冲突 (格陵兰冲突): 格陵兰冲突并非根本原因，而是触发市场波动性的一只引线。
- 华盛顿提名 (华盛顿提名): 联邦储备委员会主席人选为华盛顿的提名，暗示了“美联储护盘”政策的结束，进一步引发了市场恐慌。
- 机构资金流出 (机构资金流出): 日本大型机构投资者，如诺林冲金银行，开始大幅度抛售海外资产，导致美国国债市场流动性真空。
日元：游戏币 (日元：游戏币)
日元类似于 GameStop ($GME)，是全球最被做空的货币。当做空者开始平仓时，会导致日元升值，迫使更多做空者平仓，从而形成恶性循环。
关键事件时间线 (关键事件时间线)
- 2025 年 10 月 - 12 月: 日本央行暗示加息，日元交易者开始减少风险。
- 2026 年 1 月 17-21 日: 格陵兰冲突引发市场波动。
- 2026 年 1 月 30-31 日: 华盛顿的提名和贵金属的暴跌标志着强制平仓事件的开始。
危机背后的机制 (危机背后的机制)
- 比特币 (比特币): 作为最先受到冲击的资产，比特币的下跌反映了日元交易者需要现金来偿还保证金。
- 科技股 (科技股): 微软等科技股的大幅下跌是由于日本投资者需要偿还保证金而被迫抛售。
- 贵金属 (贵金属): 黄金和白银的暴跌是由华尔街的保证金要求和日元升值导致的。
- 衍生品市场 (衍生品市场): 日本机构投资者退出衍生品市场，导致流动性不足，加剧了市场波动。
结论 (结论)
全球金融市场动荡是由日元套利交易的 unwind 造成的。日本央行加息、高市早苗政府的财政政策以及机构资金的撤退共同导致了这一局面。 这种 unwind 可能会持续，并对美国资产价格和日元汇率产生影响。
行动呼吁 (行动呼吁)
本文鼓励读者保持警惕，并意识到金融体系的脆弱性。 购买日元期权可能是一种策略，但请注意风险。
免责声明 (免责声明)
本文不构成财务建议。 读者应自行承担风险，并进行独立研究。
总结: 这篇文章分析了 2026 年全球金融市场动荡的根本原因，认为这与华尔街利用日本央行低利率进行日元套利交易有关。随着日本央行加息和政府采取鹰派政策，这些套利头寸开始 unwind，引发了股市下跌、加密货币暴跌和贵金属价格崩盘。文章详细分析了事件发展的时间线、市场
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How Jeff Bezos Brought Down the Washington Post
《华盛顿邮报》的衰落：贝佐斯的承诺与现实 (《纽约客》文章摘要)
日期: 2026年2月4日
文章讲述了亚马逊创始人杰夫·贝佐斯收购《华盛顿邮报》的经历，以及随后的报社衰落的历程。
背景: 2013年，贝佐斯以2.5亿美元的价格从格雷厄姆家族手中收购了《华盛顿邮报》。当时，报社正经历艰难时期，贝佐斯承诺提供“金融上的支持”，避免其持续缩减规模，并迎来新的黄金时代。
早期发展: 在贝佐斯领导下，《华盛顿邮报》在2016年特朗普当选总统期间一度盈利，但随后亏损额度开始扩大，2023年亏损7700万美元，2024年亏损1亿美元。
大规模裁员: 面对巨额亏损，贝佐斯不再愿意继续提供资金支持。报社先后进行了两轮自愿买断，导致新闻编辑部规模从1000多人缩减到800多人，并流失了许多优秀记者和编辑。随后，又进行了大规模裁员， reportedly超过300名新闻编辑部员工。
重组措施: 为了应对困境，《华盛顿邮报》进行了“广泛的战略重组”。体育部门被关闭，记者将被调往报道“文化和社会现象”。市区新闻部规模大幅缩减，海外报道点也从20多个减少到12个。一些重要人物，如国际版主编彼得·芬，主动提出离职。书籍评论版和标志性播客“Post Reports”也停止运营。
格雷厄姆的反应: 前报主格雷厄姆在社交媒体上表达了对裁员的悲伤，并表示愿意帮助离职员工。
贝佐斯的转变: 文章指出，贝佐斯与2013年承诺支持报社的乐观主义者形象大相径庭。尽管他曾表示会提供财务支持，并致力于吸引数百万付费订阅者，但如今似乎只想让报社苟延残喘。
离职员工的看法: 许多前员工批评贝佐斯对《华盛顿邮报》的经营方式。前编辑大卫·马拉尼斯认为，贝佐斯对报社的兴趣已经消失。前执行主编马丁·巴隆认为，贝佐斯的决策是“短视且错误的”，导致了品牌破坏。
编辑方向的改变: 贝佐斯对意见版的干预，以及随后意见版向右倾斜的转变，进一步加剧了员工的不满。
管理层的变动: 贝佐斯更换了数任出版人，但都未能扭转报社的颓势。
与《纽约时报》的对比: 文章对比了《华盛顿邮报》和《纽约时报》的发展轨迹。《纽约时报》通过多元化业务和创新产品，实现了订阅用户和盈利的增长，而《华盛顿邮报》则面临着持续的亏损和裁员。
可能的出路: 文章最后提出，贝佐斯可以将《华盛顿邮报》转型为非营利组织，并提供充足的资金支持，以保障报社的长期发展。
总结: 这篇文章揭示了贝佐斯收购《华盛顿邮报》后，从最初的承诺和支持到如今的裁员和衰落的转变，并对这一事件的深远影响进行了反思。文章暗示，贝佐斯对报社的经营方式未能达到预期，导致了《华盛顿邮报》的衰落。
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French streamer unbanked by Qonto after criticizing Palantir and Peter Thiel
总结：关于x.com使用问题的提示
这段内容提供了一个简短的提示信息，说明在使用x.com（可能是指Twitter）时可能遇到的问题。
主要内容：
- 问题提示： 出现了一些问题。
- 可能原因： 某些与隐私相关的浏览器扩展程序可能导致问题。
- 解决方案： 建议用户禁用这些扩展程序，然后再次尝试。
核心要点：
用户在使用x.com时遇到问题，原因可能是浏览器中安装的隐私保护扩展程序干扰了x.com的正常运行。解决办法是暂时禁用这些扩展程序。
(总结完毕)
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Why more companies are recognizing the benefits of keeping older employees
总结：越来越多的公司认识到保留老年员工的益处 (Zhu Yi Yu Le Duo Gong Si Ren Shi Dao Bao Lao Nian Yuan Gong De Yi Chu)
这篇文章探讨了越来越多的公司开始认识到保留老年员工的价值，尽管年龄歧视仍然普遍存在。文章通过B&Q和宝马的案例，以及对相关研究和专家观点的引用，阐述了这一趋势的兴起和重要性。
主要观点：
- B&Q的成功案例： 1989年，英国家装零售商B&Q尝试以老年员工为主的团队运营，结果利润增长了18%，员工流失率大幅下降，缺勤率也显著降低。这促使B&Q将经验视为优势，并推广年龄包容性政策。
- 宝马的改进措施： 2007年，宝马在德国丁格尔芬工厂实施了70项低成本的人体工程学改进，以适应老年和中年员工的需求，从而提高了7%的生产力。
- 人口结构变化： 随着出生率下降和人工智能投资的增加，入门级员工的涌入减少，企业越来越需要依赖老年员工。
- “海鸟理论”与“智者理论”的辩论： 经济学家Mark Zandi提出了“海鸟理论”（老年员工拖累生产力）和“智者理论”（老年员工拥有判断力、机构知识、情商和专业知识）。尽管一些研究表明老年员工可能对新技术接受度较低，但更多研究显示拥有更多老年员工的公司生产力更高，团队表现更强。
- 经验的价值： 年龄研究表明，虽然处理速度在成年早期会下降，但与复杂工作相关的许多能力在中年时期仍在提高。综合衡量整体功能表现时，人员绩效在55至60岁之间达到峰值。
- 系统性设计问题： 许多公司仍然认为工作效率在职业生涯早期达到顶峰，但现实是，许多员工在最佳工作年龄之前就被迫离职，往往是由于裁员或重组，而非绩效问题。
- 银色经济的潜力： 全球55岁及以上人群的消费支出预计将在本世纪末达到15万亿美元，成为全球经济增长最快、最大的来源之一。
- 投资者和管理层的关注： 长期投资者越来越关注老年化对经济增长、生产力和风险的影响，认为延长工作年限是应对这些挑战的一种可行措施。
- 行动建议： 文章建议公司：
- 了解员工年龄构成，识别老年员工的离职原因。
- 重新设计职业发展路径，延长工作年限。
- 投资于中年和老年员工的技能提升。
- 建立跨代团队，充分结合经验和数字技能。
- 将产品、服务和品牌策略与老年消费者的需求相结合。
总结：
文章强调，在人口老龄化的背景下，企业应该重新评估对老年员工的看法，将他们视为宝贵的资产，而不是负担。通过采取积极的年龄包容性政策，企业不仅可以提高生产力，还能抓住银色经济的机遇，实现可持续发展。
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Claude Code for Infrastructure
Fluid：基础设施终端代理 - 总结
Fluid 是一个终端代理，旨在帮助用户在生产基础设施（如虚拟机/Kubernetes 集群等）上进行工作。它通过创建基础设施的沙箱克隆，为 AI 代理提供一个安全的环境，允许代理执行命令、测试连接、编辑文件，并最终生成基础设施即代码 (IaC)，例如 Ansible Playbook，以便应用到生产环境。
核心理念及优势：
- 解决 LLM 局限性: 虽然 LLM 擅长生成 IaC 代码（如 Terraform, OpenTofu, Ansible），但它们缺乏对生产系统实际运作情况的理解。Fluid 通过提供基础设施的克隆，让代理能够探索、运行命令、进行测试，从而获得更好的上下文，并安全地验证想法和变更。
- 安全隔离: Fluid 避免了直接将 LLM 连接到生产机器的风险。它通过沙箱环境和临时 SSH 证书，限制代理只能在沙箱中运行工具，并赋予其创建沙箱的自主权，同时限制对其他资源的访问。
- 审计跟踪: Fluid 记录所有命令和变更，提供完整的审计跟踪，方便在应用到生产环境之前进行审查。
- 自动化 IaC 生成: Fluid 能够从沙箱环境中的操作自动生成 Ansible Playbook，实现可重复的基础设施配置。
关键功能：
- 沙箱隔离: 快速创建虚拟机克隆，在隔离环境中测试变更。
- 情境感知: Fluid 会首先探索宿主机的操作系统、软件包和 CLI 工具，并进行适应。
- 审计跟踪: 记录所有命令和变更，提供可审查的审计日志。
- Ansible Playbook 生成: 根据沙箱操作自动生成可执行的 Ansible Playbook。
- 安全机制: 需要人工批准在低资源/CPU 主机上创建沙箱以及访问互联网或安装软件包。
安装：
Fluid 是一个终端代理，需要在本地笔记本电脑/工作站上安装。安装命令如下：
curl -fsSL https://fluid.sh/install.sh | bash
fluid
使用示例：
用户可以通过 Fluid 创建沙箱，例如安装 Apache HTTP Server，并自定义 /var/www/html/index.html 页面。 Fluid 会自动生成一个 Ansible Playbook (httpd-setup)，包含以下四个任务：
- 更新 apt 缓存
- 安装 Apache
- 创建自定义 index.html
- 启动和启用 Apache 服务
该 Playbook 可以在任何 Ubuntu 服务器上运行，以重现该配置。
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Spotlighting the World Factbook as We Bid a Fond Farewell
世界概况年鉴 (The World Factbook) 停止发布：总结
美国中央情报局 (CIA) 的一项历史悠久且广为人知的出版物——《世界概况年鉴》(The World Factbook) 已停止发布。该年鉴长期以来一直是情报界和公众获取全球国家和社区基本信息的便捷资源。
历史沿革:
- 1962年: 最初以《国家基本情报年鉴》(The National Basic Intelligence Factbook) 的名称作为一份机密出版物启动。
- 1971年: 发布了首个未机密版本。
- 1980年代: 更名为《世界概况年鉴》(The World Factbook)。
- 1997年: 转型为数字出版物，在CIA.gov网站上线，每年吸引数百万访客。
受众与特点:
- 《世界概况年鉴》受到研究人员、新闻机构、教师、学生和国际旅行者的欢迎。
- 许多读者曾询问其感兴趣的地理区域或实体是否可以在该网站上刊登。
- 该年鉴收录了超过5000张由CIA工作人员捐赠的免版税照片。
总结:
《世界概况年鉴》的停止发布标志着一个时代的结束。尽管如此，CIA希望公众能保持对世界的兴趣，并继续探索世界，无论是在现实世界还是虚拟世界中。 该年鉴的全球影响力和遗产将继续激励人们了解世界。
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OpenClaw is what Apple intelligence should have been
Mac Mini 热销背后的 AI 机会：苹果错失平台机遇？
核心要点：
近期，Mac Mini 的销量异常火爆，其背后的驱动力并非传统用途，而是用户利用其运行 AI 代理程序（AI agents）自动化工作流程。开源框架 OpenClaw 成为关键应用，允许用户控制计算机并执行各种任务，例如自动点击按钮。
苹果的错失：
文章认为，苹果本应推出类似功能的 AI 代理程序，充分利用其硬件、生态系统和“开箱即用”的声誉。如果苹果能提供一个可以真正自动化用户电脑操作的 AI 代理，例如自动报税、回复邮件或管理日程，用户愿意为此支付更高的价格。
苹果未行动的原因推测：
文章推测，苹果可能未行动的原因包括：
- 缺乏预见性： 苹果可能未能意识到 AI 代理程序的重要性，专注于芯片设计、生产规模和零售策略等其他方面。
- 风险规避： 苹果可能担心 AI 代理程序自动购买商品、发布社交媒体内容或做出不可逆转的决策，从而产生巨大的法律责任。
- 维护现有生态： 苹果可能意识到，AI 代理程序自动化操作会减少用户在 LinkedIn、Facebook 等平台上的使用，威胁到这些平台的商业模式。苹果通过“硬件销售商”的身份规避责任，与这些平台保持距离。
平台效应与错失机遇：
文章强调，苹果错失了建立强大平台效应的良机。AI 代理程序越了解用户，其性能就越好。苹果拥有用户的各种数据、应用和设备，如果能构建跨 iPhone、Mac、iPad 和 Apple Watch 运行的 AI 代理程序，将形成难以撼动的竞争优势。 苹果可以控制 API 接口，要求其他服务遵循其规则，从而成为平台中心，而非被平台所控制。
Mac Mini 热销的预示：
Mac Mini 的热销预示着市场对 AI 代理程序和自动化工具的需求。用户愿意购买额外的电脑，仅仅为了运行别人的 AI 程序，这表明了潜在的巨大商机。
结论：
文章认为，苹果本有能力构建一个强大的 AI 代理平台，但由于过于关注短期法律风险，而忽视了长期平台价值。 未来十年，人们可能会将 2024-2025 年视为苹果错失建立 AI 代理平台主导权的关键时刻。 苹果错失了将硬件收入转化为平台收入的机会，而平台收入正是苹果成为万亿美元公司的关键。
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Microsoft's Copilot chatbot is running into problems
https://www.wsj.com/tech/ai/microsofts-pivotal-ai-product-is-running-into-big-problems-ce235b28
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Building a 24-bit arcade CRT display adapter from scratch
怀旧CRT显示器项目总结
这个项目旨在为Recurse Center的RCade游戏机构建一个CRT显示器适配器，使用USB连接标准计算机。最初使用树莓派和VGA板，但由于分辨率和色彩限制，决定构建一个定制解决方案。
项目背景与挑战：
- RCade使用非标准分辨率（336x262），超出了大多数显示适配器的支持范围。
- 最初的VGA板仅支持18位色彩，导致色彩显示出现色带问题。
- 需要使用笔记本电脑，而非台式机，因此需要USB接口。
- 项目目标是连接CRT显示器，并通过USB将图像数据传输到适配器。
技术方案：
- RP2040 PIO编程： 使用RP2040的Programmable IO (PIO)模块，编写汇编程序实现精确的周期性VGA信号调制。
hsync程序负责产生水平同步信号。vsync程序负责产生垂直同步信号。rgb程序从DMA读取像素数据，并输出到RGB引脚。
- GUD内核模块： 尝试使用Linux内核模块与DRM层交互，但最终放弃，转向使用GUD（Generic USB Display）内核模块。
- GUD Gadget实现： 编写基于Rust的GUD Gadget程序运行在RP2040上，实现图像数据的USB传输。
- STM32H723设计： 设计新的电路板，使用STM32H723微控制器，配备LTDC外设直接驱动VGA信号，并支持USB HS高速传输。
- 电路板使用电阻分压器作为DAC，将数字信号转换为模拟信号。
- 采用长度匹配的信号线，以减少信号反射和串扰。
硬件设计迭代：
- Rev0: 最初的电路板设计，功能验证。
- Rev1: 改进设计，但由于设计失误导致短路。
- Rev2: 最终设计，采用STM32H723，支持USB HS高速传输，并集成LTDC外设，直接驱动VGA信号。
项目结果：
- 成功构建了一个能够输出高分辨率、高色彩的CRT显示器适配器。
- 解决了分辨率、色彩和接口限制。
- 实现了USB连接，方便使用笔记本电脑。
- 最终适配器安装在RCade游戏机上，显著改善了游戏机的显示效果。
未来改进方向：
- 加入音频支持，并考虑使用电子管放大器。
- 实现双缓冲或三缓冲，提高显示效果。
- 编写GUD协议文档，方便其他开发者使用。
代码仓库：
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Child prodigies rarely become elite performers
总结：关于诺瓦克·德约科维奇的成就
这篇文章主要讲述了网球运动员诺瓦克·德约科维奇的职业生涯和成就。
以下是主要内容：
- 早期生涯： 德约科维奇四岁开始打网球，十二岁时离开家乡塞尔维亚，前往德国的网球学院学习。
- 重大突破： 他在20岁时赢得了他的第一个大满贯冠军——2008年的澳大利亚网球公开赛。
- 辉煌成就： 截至目前，德约科维奇已获得23个大满贯冠军，并且在世界排名第一的时间上超过了任何其他球员。
文章刊登于《经济学人》杂志的科技版块，标题为“为非凡之人欢呼”。
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Steve Bannon Proposes Using ICE in Elections
新闻摘要：关于中期选举和ICE在投票站的争议
以下是对新闻报道的总结，主要内容涉及前特朗普顾问史蒂夫·巴农的言论，以及围绕中期选举和美国移民及海关执法局（ICE）在投票站存在的争议。
核心事件：
- 巴农的言论： 史蒂夫·巴农在自己的播客节目《战争室》中表示，在11月的中期选举中，ICE特工将会“包围投票站”。 他声称，这是为了防止“偷窃选举”，并暗示民主党依赖选民欺诈来获胜，包括非法移民在明尼苏达州和纽约市投票。
- 特朗普的呼吁： 特朗普此前也在播客中呼吁共和党在15个州“接管”选举，并继续声称2020年大选存在大规模欺诈。
- 共和党提案： 共和党在国会推动更严格的投票要求，例如通过“SAVE Act”和“Make Elections Great Again Act”，要求选民出示合法身份证明，并清理选民名册。
法律背景：
根据布伦南中心的研究，联邦和州法律明确禁止政府派遣联邦特工到投票站，并且禁止任何可能恐吓选民的活动。
相关争议与反应：
- 对ICE的关注： 近期，移民执法特工在明尼苏达州发生的导致两名美国公民死亡的枪击事件，加剧了对ICE的审查。
- 民主党的反应： 参议院少数党领袖舒默称“SAVE Act”是“吉姆·克劳法2.0”，认为它将剥夺数百万美国人的投票权，并表示所有民主党参议员将反对包含该法案的任何计议案。 参议员马克·华纳则对特朗普可能派遣联邦政府机构（如ICE）巡逻投票站表示担忧。
- 资金问题： 特朗普签署了一项政府拨款法案，仅为DHS提供两周的资金，原因是民主党要求对移民执法施加更多限制。
关键人物：
- 史蒂夫·巴农： 前白宫顾问，发表了关于ICE在投票站的言论。
- 唐纳德·特朗普： 前总统，呼吁共和党接管选举，并继续声称2020年大选存在欺诈。
- 马克·华纳： 民主党参议员，对特朗普可能派遣ICE特工到投票站表示担忧。
- 舒默： 参议院少数党领袖，批评“SAVE Act”。
未来展望：
中期选举将于11月3日举行。
(中文总结结束)
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Postgres Postmaster does not scale
Recall.ai：高并发场景下Postgres连接延迟问题排查与解决
Recall.ai 是一家专注于会议记录和自动化的公司，每周处理数 TB 的实时媒体流。他们发现，尽管大家关注媒体处理，但会议的同步特性（例如，会议通常在整点开始）对他们的基础设施产生了深远影响。本文讲述了他们在处理高并发连接时遇到的一个棘手问题，以及他们如何深入研究 Postgres 内部机制，并最终解决了这个问题。
核心问题：
在高并发场景下，EC2 实例连接到 Postgres 时出现 10-15 秒的延迟。 经过排查，延迟并非由于慢查询导致，而是连接过程本身存在瓶颈。
问题分析：
- Postgres 架构： Postgres 的核心是
postmaster 进程，负责管理和启动新的连接和后台工作进程。postmaster 使用单线程主循环处理事件，在高工作进程快速增减（churn）时，该循环会占用整个 CPU 核心，从而影响连接建立速度、并行查询和信号处理。
- 延迟过程： 客户端 TCP 连接建立迅速，但 startup message 的响应却延迟了 10 秒左右。
- 复现环境： 为了隔离问题，Recall.ai 构建了一个生产环境模拟器，使用 Redis pub/sub 从 3000+ EC2 实例向 Postgres 发起同步连接，方便进行问题排查和性能分析。
- 性能分析： 使用
perf 工具分析 postmaster 进程，发现其大部分时间都消耗在启动和回收后台进程（fork 过程）上。
- 根本原因： 高并发连接和高后台工作进程 churn 共同导致
postmaster 主循环过载，无法及时处理新的连接请求。
解决方案：
- 引入抖动 (jitter): 在 EC2 实例启动时引入随机延迟，降低连接峰值。
- 优化 API 查询: 避免在高峰时段触发并行查询，减少对
postmaster 的压力。
- 启用 Huge Pages: 通过启用 Huge Pages 可以减少fork时page table entries的数量，从而提升连接速率，实验结果表明连接速率提升了20%。
关键发现：
- Postgres 的
postmaster 进程的单线程主循环是高并发连接的瓶颈。
- 后台工作进程 churn 进一步加剧了
postmaster 的压力。
fork 过程的开销对性能影响显著。- 目前数据库服务和监控工具缺乏对
postmaster 内容的观测，这阻碍了问题的快速排查。
结论：
该问题揭示了 Postgres 在高并发场景下的一个潜在瓶颈，并突出了连接池的重要性。 通过深入分析 Postgres 内部机制，Recall.ai 成功定位并解决了该问题，并认为未来可能存在提升 Postgres 并发能力的方法，例如通过多 postmaster 进程来缓解单线程循环的压力。
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In Tehran
伊朗抗议事件：一位德黑兰居民的亲身经历 (Yīlǎng kàngyì shìjiàn: yī wèi déhèlán jūmín de qīshēn jīnglì - Iranian Protest Events: A First-Hand Account of a Tehran Resident)
本文讲述了2023年1月8日开始的伊朗抗议事件中，一位德黑兰居民的亲身经历，揭示了抗议的规模、政府的反应以及由此带来的社会影响。
抗议爆发 (Kàngyì bàofā - Outbreak of Protests):
在Reza Pahlavi（已故沙阿的儿子，现居住在美国）呼吁民众上街抗议后，1月8日晚间，德黑兰爆发了大规模抗议活动。抗议的原因是灾难性的经济状况和之前开始的集市罢工。作者目睹了市中心商店关闭、人群涌上街头，并参与了前往Qeytarieh广场的抗议活动。抗议者高呼“万岁沙阿”和“塔梅姆总统去死”等口号。
政府的镇压 (Zhèngfǔ de zhènyā - Government Repression):
抗议活动遭到政府的严厉镇压。警察使用催泪瓦斯和子弹，导致多人受伤甚至死亡。作者亲眼目睹了一位年轻女性被击中，并目睹了便衣警察用刀刺伤一名抗议者。 互联网和电话通信中断，使得抗议者难以联系。
社会影响 (Shèhuì yǐngxiǎng - Social Impact):
- 阶级界限的消失: 经济压力打破了社会阶级界限，来自富裕社区的人也参与了抗议。
- 恐惧和压制: 政府加强了安全措施，并发布声明，要求民众举报“可疑”活动，并将抗议者定义为“恐怖分子”。
- 信息封锁: 政府试图控制信息传播，警告民众不要与外界联系或分享图像。
- 经济困境: 经济形势恶化，食品价格上涨，许多人不得不通过Snapp!（类似于Uber）驾驶来维持生计。
- 公共哀悼: 由于大量人员伤亡，德黑兰笼罩在悲伤之中，人们开始购买香料、糖果和蜡烛，用于哀悼仪式。
- 对政府的不满: 人们对政府的谎言和压迫感到愤怒，对未来充满担忧。
伤亡人数的争议 (Shāngwán rénshù de zhēngwéi - Controversy over Casualty Numbers):
关于死亡人数的报道相互矛盾。伊朗国际电视台声称有超过12,000人死亡，BBC Persian则称有数千人死亡。 一位曾经运输400具尸体的救护车司机声称，他认为有10万人死亡。 官方媒体最初公布的数字仅为2000人，但后来一些非官方估计将死亡人数提高到36,500人以上。
总结 (Zǒngjié - Summary):
该文章通过一位德黑兰居民的亲身经历，生动地描绘了伊朗抗议事件的残酷现实，揭示了政府的镇压、社会的分裂以及人们对未来的绝望。 它强调了信息控制、经济困境以及对政府日益增长的不满，并突出了这场危机对伊朗社会造成的深远影响。
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RS-SDK: Drive RuneScape with Claude Code
RS-SDK 项目概要 (RS-SDK Project Summary)
RS-SDK 是一个面向研究的 Runescape 风格机器人启动工具包，旨在为目标导向的程序合成技术（如 Ralph 循环）提供一个丰富的测试环境，并促进代理之间的协作和竞争研究。
核心内容:
- SDK: 提供 TypeScript SDK，用于控制和自动化游戏行为。
- 代理文档和绑定: 包含代理相关的文档和接口。
- 服务器模拟器: 基于 LostCity 引擎/客户端的服务器模拟器。
主要特点:
- 开箱即用: 用户只需指定要自动化的任务即可开始。
- 安全环境: 提供一个纯机器人环境进行实验。
- 排行榜: 公开展示在 demo 服务器上运行的机器人的排行榜，排名基于总等级与游戏时间的比率。
技术架构:
- 客户端 (botclient): 一个基于 Web 的客户端，连接到 LostCity 2004scape 服务器模拟器。
- 网关服务器 (gateway): 接受来自客户端和 SDK 实例的连接，并根据用户名转发消息。SDK 无法直接与游戏服务器通信，必须通过客户端进行交互。
- 服务器 (engine): LostCity 2004scape 服务器模拟器，运行在
engine 目录下。
- Web 客户端 (webclient): 运行在
webclient 目录下。
游戏修改:
为了方便开发和机器人测试，服务器进行了以下修改：
- 加速升级: 经验曲线被加速，且更平缓。
- 无限奔跑能量: 玩家不会耗尽奔跑能量。
- 禁用随机事件: 防止机器人被检测的随机事件被禁用。
快速开始:
- 克隆仓库:
git clone https://github.com/MaxBittker/rs-sdk.git
- 安装依赖:
bun install
- 创建机器人:
- 使用 Claude Code:
claude "start a new bot with name: {username}"
- 手动:
bun scripts/create-bot.ts {username}
- 运行机器人:
bun bots/{username}/script.ts
注意事项:
- Demo 服务器的稳定性无法保证，数据可能不会持久化。建议自行搭建服务器。
- 聊天功能默认关闭，以防止欺诈和提示注入攻击。可以通过设置
SHOW_CHAT=true 在 bot.env 文件中启用。
声明:
RS-SDK 是一个免费、开源、社区驱动的项目，仅用于教育和科学研究。 它并非 Jagex Ltd. 官方授权，也无法用于游玩 Old School RuneScape 或获取官方游戏服务。 机器人在官方游戏服务器上无法使用。
开源协议:
该项目采用 MIT 许可证。
运行本地服务器:
需要同时运行以下服务:
cd engine && bun run startcd webclient && bun run watchcd gateway && bun run gateway
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