Making a PDF that’s larger than Germany #
https://alexwlchan.net/2024/big-pdf/
根据提供的链接，这篇文章的标题是《Making a PDF that’s larger than Germany》（制作一个比德国还大的 PDF）。文章作者通过手动编辑 PDF 文件的方式，解释了关于 PDF 文件大小限制的一些事实和误解。
文章首先提到了一个关于 PDF 文件大小限制的常见说法，即一个 PDF 文件的最大尺寸只能覆盖德国一半的面积。作者指出，这个说法并没有提供任何支持证据或解释，只是被人们当作事实来接受。接着，作者探讨了这个说法的来源，并解释了 Adobe Acrobat 对 PDF 文件尺寸的限制。
根据 PDF 1.7 规范，Adobe Acrobat 对 PDF 文件的尺寸有一定的限制。在早期版本的 Acrobat 中，PDF 文件的最大尺寸为 45 英寸 ×45 英寸（约合 381 平方公里）。而在 Acrobat 7.0 及以后的版本中，PDF 文件的最大尺寸可以通过 UserUnit 参数进行设置，最大值为 15,000,000 英寸（约合 381 公里）。这个限制是 Acrobat 的限制，并不是 PDF 格式本身的限制。
接下来，作者通过手动编辑 PDF 文件的方式，演示了如何创建超过这些“最大”值的 PDF 文件。作者解释了 PDF 文件的内部结构，包括对象、交叉引用表和尾部等部分。作者通过修改页面的尺寸参数（MediaBox 和 UserUnit），成功创建了一个超过德国面积的 PDF 文件。
HN 评论 143 comments | 作者：alexwlchan | 1 day ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=39210507
根据您提供的链接，这篇帖子中的评论观点可以总结如下：
PDF 是一个很好的格式，虽然在技术上有很多问题，但相比于易失的动态/软件即服务网站，拥有一个自包含的静态文件更加可靠。
PDF/A 是真正的 PDF 格式，它剥离了大部分危险的冗余信息。
有人担心在亚马逊从您的账户中删除书籍时，PDF 能够保证您拥有文件的控制权。
有人喜欢购买纸质书籍，即使在听书时使用 Audible，也是为了保存的目的。
PDF/A 的转换是一个复杂的过程，需要使用特定的软件和技术。
有人认为 PDF 是一个可执行文件，虽然很多人担心运行 JavaScript，但使用 PDF 文件没有问题。
有人对 Apple 的 PDF 实现感到不满，认为其功能不如 Adobe 的 Acrobat。
有人赞赏苹果的预览应用程序作为 PDF 查看器和编辑器的功能和用户体验。
有人认为 PDF 应该是一个打印格式，而不是一个文档格式，同时也希望能够有一个更好的标准来描述文档结构和布局。
有人认为将 HTML 文件发送而不是 PDF 文件可能更容易提取数据和调整页面大小。
PDF/X 被认为是真正的 PDF 格式。
有人开玩笑说 PDF 文件可能会通过 PDF 查看器攻击用户。
有人讨论了 PDF 文件的尺寸和限制。
有人提到了 Umberto Eco 和 Jorge Luis Borges 关于地图和分类的作品。
这些是评论中的主要观点，涉及了 PDF 的可靠性、安全性、功能、转换和使用体验等方面。
My favourite Git commit (2019) #
https://dhwthompson.com/2019/my-favourite-git-commit
根据提供的链接，这篇文章是关于作者最喜欢的 Git 提交的。作者认为，Git 提交消息是一种非常强大的工具，可以在代码库的整个生命周期中用于记录和文档化。作者通过展示他最喜欢的 Git 提交来说明这一点。这个提交是作者在英国政府数字服务部门（Government Digital Service）工作期间在 GOV.UK 项目上的一个开发者 Dan Carley 的提交，名为“将模板转换为 US-ASCII 以修复错误”。作者喜欢这个提交的原因是因为它的提交消息非常有用，并且解释了变更的原因。这个提交消息还具有可搜索性，并且通过详细描述问题、调查过程和修复过程，讲述了一个故事。此外，这个提交消息还帮助他人学习，并建立了同理心和信任。
这篇文章强调了好的提交消息的重要性，以及如何通过提交消息来解释变更的上下文、帮助他人学习，并为团队的代码库建立共同的认知模型。
文章中提到的一些关键点包括：
提交消息应该解释变更的原因，而不仅仅是变更了什么。
提交消息应该具有可搜索性，以便其他人可以通过搜索来找到相关的提交。
提交消息可以讲述一个故事，描述问题、调查过程和修复过程。
提交消息可以帮助他人学习，并传播知识。
提交消息可以建立同理心和信任，让人们记住每个变更背后都有一个人在做出决策。
这些原则可以帮助团队更好地使用 Git 提交消息来记录和文档化代码库的变更历史，提高团队的协作效率和代码质量。
HN 评论 291 comments | 作者：karagenit | 9 hours ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=39217149
根据提供的链接，这篇帖子中的评论观点可以总结如下：
Git 提交消息的主要问题是大多数工具只显示第一行，导致提交消息的其余部分很少被人看到。
Git 的提交消息被设计为邮件正文，但现在很少有人阅读整个消息，而是只看前面几个字符。
在 Git 生态系统中，很难找到完整的提交消息，即使它们写得很好。
好的提交消息可以提供宝贵的文档，但很难找到这些信息。
有些人认为只有对代码进行重要更改的提交才需要详细的消息，而对于其他更改，可以在代码中添加注释。
一些工具（如 IntelliJ 或 emacs 中的 magit）可以轻松地查看每个提交的完整消息，但使用纯命令行界面的人可能会遇到困难。
Git 提交消息对于历史研究非常有用，可以帮助理解代码的演变和目的。
GitHub 等工具对于查看提交消息并不方便，需要点击多次才能找到。
好的提交消息可以节省后续工作的时间，对代码审查和理解代码意图非常重要。
这些观点涵盖了 Git 提交消息的可见性、工具的限制、提交消息的作用以及工具的优缺点。请注意，这些观点是根据提供的链接中的评论总结而来，可能不代表所有人的观点。
Mistral CEO confirms ‘leak’ of new open source AI model nearing GPT4 performance #
根据 VentureBeat 的报道，最近几天对于不断发展的开源人工智能（AI）社区来说是一个非常激动人心的时刻。大约在 1 月 28 日左右，一个名为"Miqu Dev"的用户在 HuggingFace 上发布了一组文件，这些文件组成了一个看似全新的开源大型语言模型（LLM），标记为"miqu-1-70b"。HuggingFace 的条目仍然存在，该条目指出这个新的 LLM 的"Prompt format"（用户与之交互的方式）与 Mistral 相同，Mistral 是一家总部位于巴黎的知名开源 AI 公司，其产品 Mixtral 8x7b 被许多人认为是目前性能最好的开源 LLM 之一，它是 Meta 的 Llama 2 的优化和重新训练版本。
同一天，一个匿名用户在 4chan 上发布了 miqu-1-70b 文件的链接，4chan 是一个以网络迷因和负面内容闻名的网站，用户开始注意到这个模型。一些人在 Elon Musk 的社交网络 X（以前称为 Twitter）上分享了这个模型的发现，以及它在常见的 LLM 任务（通过称为基准测试的测试来衡量）上表现出的异常高性能，接近之前的领导者 OpenAI 的 GPT-4 在 EQ-Bench 上的表现。
机器学习（ML）研究人员也在 LinkedIn 上注意到了这一点。JP Morgan Chase 的 ML 科学家 Maxime Labonne 写道："‘miqu’是否代表 MIstral QUantized？我们不能确定，但这很快成为了最好的开源 LLM 之一，我们现在也有了一个很好的未量化版本的 miqu"。量化在 ML 中是一种技术，通过将模型架构中的特定长数字序列替换为较短的序列，使得在性能较低的计算机和芯片上运行某些 AI 模型成为可能。
用户们猜测"Miqu"可能是 Mistral 公司秘密"泄露"到世界上的一种新模型，特别是因为 Mistral 以神秘和技术手段发布新模型和更新而闻名，或者可能是一位员工或客户的行为。现在，Mistral 的联合创始人兼首席执行官 Arthur Mensch 在 X 上澄清了这种可能性：“我们的一位早期接触客户的热情员工泄露了一个经过量化（并带有水印）的旧模型的版本，我们当时非常公开地进行了训练和分发…为了迅速开始与一些选择的客户合作，我们从 Llama 2 重新训练了这个模型，我们获得整个集群的访问权后的那一刻——预训练在 Mistral 7B 发布当天完成。我们取得了很好的进展——请继续关注！”
根据 Mensch 的评论，似乎 Mistral 正在训练一种接近 GPT-4 水平性能的所谓"Miqu"模型，甚至可能与之相匹敌或超越。这将不仅是开源生成式 AI 的重要时刻，也是整个 AI 和计算机科学领域的重要时刻：自 2023 年 3 月发布以来，GPT-4 一直是世界上性能最强大、最高效的 LLM，根据大多数基准测试。甚至谷歌目前可用的传闻中的 Gemini 模型都无法超越它（根据某些指标，当前的 Gemini 模型实际上比较老的 OpenAI GPT-3.5 模型更差）。发布一个开源的 GPT-4 级模型，预计将对 OpenAI 及其订阅层施加巨大的竞争压力，特别是随着越来越多的企业寻求使用开源模型或开源模型与闭源模型混合的方式来驱动他们的应用。
这一报道表明，开源 AI 社区正在迅速赶上。OpenAI 可能凭借更快的 GPT-4 Turbo 和 GPT-4V（视觉）保持优势，但形势已经很明显：开源 AI 社区正在迎头赶上。OpenAI 是否有足够的领先优势和象征性的"壕沟"（指 GPT Store 等功能）来保持 LLM 领域的领先地位，这是一个值得关注的问题。
HN 评论 242 comments | 作者：pg_1234 | 1 day ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=39208213
根据提供的链接，这篇帖子中的评论观点可以归纳如下：
Mistral 的 CEO 确认了新的开源 AI 模型接近 GPT4 性能的“泄漏”消息。Mistral 是一个小团队，他们正在超越竞争对手，这是 OpenAI 应该做到的。
Mistral 泄漏了 GGUF 格式的 GGML quants，这是一种用于生产的不太理想的格式，但对于普及和跨设备使用来说很方便。
Llama.cpp 服务器存在很多问题，如常常挂起和崩溃，不适合批量生产。
Ollama 是另一个基于 llama.cpp 的服务器实现，变得越来越受欢迎。
Mistral 的作者似乎不太关心最小特权原则，这引发了对其他安全问题的担忧。
Mistral 的模型在书籍方面的知识不太好，这让一些人感到失望。
Mistral 的模型比较小，没有吸收世界的知识，但在给定的信息范围内工作得很好。如果想要像搜索引擎一样提取信息，GPT4 是更好的选择，因为它更大。
有人认为将知识注入到模型中会使其变成一个机械的模仿机器，不比搜索引擎好，只是更慢。他们认为模型应该具备假装推理的能力，并支持从世界中注入知识的工具。
Mistral 的模型在某些方面具有优势，如成本更低、完成时间更快、输出更可预测。但有时会产生过度聊天和产生幻觉的问题。
Mistral 的 API 没有保护措施，但可以通过在 JSON 负载中设置标志来移除保护措施。
Mistral 的模型在某些情况下与 GPT4 相比质量相近，但成本更低、速度更快。但有时会产生过度聊天和产生幻觉的问题。
Mistral 的模型在政治、法律、编码等方面的讨论中表现良好，但在书籍推荐方面可能不如预期。
Mistral 的模型与 GPT4 相比，输出更具确定性，但有时会产生错误的答案。
Mistral 的 API 价格便宜，但与 GPT4 相比，质量稍逊。
Mistral 的模型适用于一些特定的用例，如语义搜索、图像处理等。
有人遇到了在使用 Mistral 时出现的错误，但由于其他事务繁忙，决定放弃使用。
请注意，这些观点是根据提供的链接中的评论总结而来，可能不代表所有人的观点。
Damn Small Linux 2024 #
https://www.damnsmalllinux.org/
Damn Small Linux（DSL）是一个紧凑的 Linux 发行版，专为低配置的 x86 计算机而设计。它将许多应用程序打包到一个小包中，这些应用程序被选择出来是因为它们的功能性、小尺寸和低依赖性。DSL 还包含许多基于文本的应用程序，使其在终端窗口或 TTY 中使用非常方便。
为什么在这么多年后还要创建一个新的 DSL？
创建原始的 DSL 是一项非常有趣的工作，也是我个人最引以为豪的成就之一。然而，作为一个概念，它在正确的时间和地点出现，并且计算机行业自那时以来发生了很大变化。虽然现在可能仍然可以制作一个可引导的 50MB X 窗口发行版，但它将缺少许多驱动程序，并且只有少数非常基本的应用程序。人们可能会将这样的发行版视为一种有趣的玩具或基础，但它无法直接供普通计算机用户使用。
与此同时，在 2024 年，几乎所有人都放弃了在旧到没有 DVD 并且无法从 USB 驱动器引导的计算机上运行的子 700MB 大小限制。这是完全可以理解的，因为应用程序、内核和驱动程序的空间要求都大幅增加。向 Puppy Linux 致敬，他们是为数不多仍然在小尺寸中提供完整桌面环境的发行版之一。
DSL 的新目标是将尽可能多的可用桌面发行版打包到一个足够放入单个 CD 或硬性限制为 700MB 的映像中。该项目旨在为旧计算机提供服务，并使它们在未来继续有用。这个想法符合我的价值观。我认为这个项目是我让原本可用的硬件不被丢弃的方式。
与 GNU/Linux 社区的大多数事物一样，这个项目继续站在巨人的肩膀上。我只是一个没有计算机科学学位的人，所以目前，这个项目基于 antiX 23 i386。AntiX 是一个很棒的发行版，我认为它与原始 DSL 项目分享了很多相同的精神。AntiX 与 MEPIS 有着相同的血统，并且在很大程度上依赖于 Debian 的天才们。因此，这个项目是站在巨人的肩膀上。换句话说，DSL 2024 是一个谦逊的小项目！
尽管在 2024 年，700MB 相对于 2002 年的 50MB 来说似乎很小，但我经过了很多搜索，找到了占用空间小的应用程序，并且我不得不使用一些技巧将可用的桌面放入 700MB 的限制中。为了减小大小，ISO 只启用了 en_US、en_BG、en_CA 和 en_AU 等几个地区设置，并且我不得不删除了源代码、许多手册页和文档。我提供了一个下载脚本，可以恢复所有缺失的文件，到目前为止，它似乎运行良好。
与原始的 DSL 不同，这个版本完全启用了 apt。因此，如果您觉得缺少某些东西，非常简单就可以安装它。我还努力保留了尽可能多的 antiX 优点。然而，必须指出的是，DSL 是一个派生作品，但也是一个简化作品。一些来自 antiX 的东西可能损坏或丢失。如果您发现错误，那很可能是我的错。
HN 评论 144 comments | 作者：abbbi | 11 hours ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=39215846
根据提供的链接，这篇帖子中的评论观点可以归纳如下：
Damn Small Linux（DSL）曾经是 50MB 大小，因为当时商务卡片大小的 CD 只能容纳这么多。现在已经很少见到商务卡片大小的 CD 了。
有人提到 Upper Deck 公司在 1999-2000 年推出了类似商务卡片大小的 CD-ROM，用于展示棒球选手的精彩片段。
有人回忆在高中时使用商务卡片大小的 CD 来携带 Linux 发行版，因为学校的计算机不支持从 USB 启动。
有人提到在高中时使用胶带钱包携带软盘，里面装着 Floppix（一个非常有限的发行版）和一些额外的 DOS 工具。
有人提到将 DSL 放在钱包里，一次在只有 Windows 机器的教室里教授 Unix 工具课程时救了自己一次。
有人提到商务卡片大小的 CD 在垂直安装的驱动器或插槽式驱动器上效果不佳。
有人提到商务卡片大小的 CD 只有在高速驱动器上才会发出噪音，2 倍速时非常安静。
有人提到现在还可以看到商务卡片大小的 CD，用于驱动程序。
有人提到商务卡片大小的 CD 是一种奇怪的椭圆形状，不是圆形的。
有人解释商务卡片大小的 CD 只有内部部分有数据，其余部分是空白的，但只要平衡就可以正常工作。
有人提到一个名为 xwoaf rebuild project 4.0 的项目，它是一个非常小的 Linux 发行版，只有 2.1MB 大小。
有人提到 Alpine Linux、Puppy 和 Tiny Core Linux 等发行版适用于旧硬件。
有人提到 Linux From Scratch（LFS）是一个学习工具，可以自定义构建 Linux 系统。
有人提到 Gentoo 是一个介于 LFS 和 Debian 之间的发行版，具有包管理工具。
有人提到 Slax 是一个方便的救援系统。
有人提到 DSL 曾经是一个被废弃的项目，因此它的内存使用情况比较旧。
I moved my blog from IPFS to a server #
https://neimanslab.org/2024-01-31/why-i-moved-my-blog-ipfs-to-server.html
根据提供的链接，这篇文章是由 Neiman 在 2024 年 1 月 31 日写的，标题为《为什么我将我的博客从 IPFS 迁移到服务器》。Neiman 是一个 IPFS+ENS 网站的先驱者，他在 2019 年 3 月建立了自己的第一个 ENS+IPFS 网站。然而，他最近将他的博客从 IPFS 迁移到了一个常规服务器上，并在文章中解释了原因。
Neiman 最初对 IPFS 和点对点网站感到兴奋的原因是，理论上，一个网站拥有更多的访问者，它就更具有鲁棒性、抗审查和可扩展性。他想要像种子文件一样，让网站永久存在。他想象中的网站难以遭受 DDoS 攻击（鲁棒性），难以被封锁（抗审查），并且拥有更多读者的网站使用起来速度更快，因为一些读者帮助传播内容（可扩展性）。他设想了一个带有“Pin Me”按钮的网站（在 IPFS 中，pinning 类似于 BitTorrent 的 seeding）。如果读者按下该按钮，他们将帮助提供该网站的内容。
然而，实际上，这种设想并没有实现，原因有几个。首先，大多数 IPFS 用户并不运行自己的节点或软件，而是使用网关。这是基于社区中的观察和事实的推测，而且运行自己的 IPFS 节点相当麻烦。即使你运行自己的节点，访问一个网站并不意味着你会将其 pin 下来。这与 BitTorrent 有很大的不同，因为获取内容的唯一方式是运行自己的软件，并且默认情况下，当你下载某个内容时，你也会分享它。
其次，网站是动态对象，其内容一直在更新。如果你只 pin 当前版本的网站内容，那并没有太大帮助。大多数 IPFS 网站使用一个指向其内容最新版本的命名系统，通常是 IPNS（IPFS 的内部命名系统）或 ENS（以太坊名称系统）。但是 IPFS 还没有一个简单的命令来始终 pin IPNS 的最新内容，如果有人使用 ENS，那么 pin 它的人还需要监听以太坊区块链事件，这本身就是一个巨大的额外挑战，无需使用集中式服务。
此外，以可靠的方式在浏览器中获取 IPFS 内容实际上是相当困难的。作者在文章中提到了他尝试了很多方法，但无法使他的 IPFS 博客在所有主要网关、所有 IPFS 节点、原生支持 IPFS 的 Brave 浏览器以及 IPFS 的 js 库中可用。他发现了一个名为 cid.contact 的“内容路由”服务，它与 IPFS 有关，但是它为 IPFS 保存了路由数据。作者无法弄清楚如何在 cid.contact 中索引自己的内容，而且他也不确定是否想要这样做，因为这似乎只是增加了对一个集中式服务的依赖。
综上所述，作者最终厌倦了为使他的 IPFS 博客正常运行而不断努力。因此，他将博客迁移到了一个简单、经典的解决方案上，使用 Jekyll 构建，并托管在他自己的 10 美元服务器上。尽管如此，作者仍然是 IPFS 的粉丝，认为它是一个非常好的项目，但目前还不适合个人博客的需求。
HN 评论 160 comments | 作者：neiman | 1 day ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=39208673
这篇帖子中的评论观点可以归纳如下：
有人认为作者很棒，赞赏他写出来分享自己的经验。
有人提到自己在开发 IPFS 实现的过程中遇到了困难，但他们正在逐步接近实现 P2P 网站托管的目标。
有人对作者的项目表示兴趣，认为它解决了数据主权的问题，并提到了类似的项目如 Upspin 和 Solid。
有人对 IPFS 的用户体验提出了批评，认为 IPFS 的使用方式不够直观，需要手动固定文件才能进行复制。
有人认为 IPFS 解决了 BitTorrent 的重复问题，并提到 BitTorrent v2 在这方面的改进。
有人提到 IPFS 与 Web3 和加密货币的关联，认为这会让一些人对 IPFS 产生抵触情绪。
有人指出 IPFS 的稳定链接对于嵌入式内容很有用，并提到了 BitTorrent 的类似功能。
有人讨论了 IPFS 的文件哈希和 URL 之间的关系，以及文件在不同目录中的重复问题。
有人讨论了 IPFS 和 BitTorrent 在托管嵌入式内容方面的适用性。
有人提到 Filecoin 作为基于 IPFS 的项目，但认为它缺乏用户友好的应用程序。
有人提到其他类似的项目，如 Storj 和 Fileverse。
有人讨论了 IPFS 和 P2P 技术的适用性和隐私问题。
有人对 IPFS 的普及度和用户体验表示质疑。
有人认为 IPFS 对于数据科学包中的数据缓存更有用，而不是用于网站托管。
有人讨论了 IPFS 在移动设备上的使用问题。
有人讨论了 P2P 技术的法律和隐私风险，并提到使用 VPN 的解决方案。
这些观点涵盖了对作者的赞赏、对 IPFS 技术的讨论、对 IPFS 用户体验的批评以及与其他相关技术的比较和讨论。
Show HN: filippo.io/mlkem768 – Post-Quantum Cryptography for the Go Ecosystem #
https://words.filippo.io/dispatches/mlkem768/
根据提供的链接，这是 Filippo Valsorda 的一篇文章，标题为《面向 Go 生态系统的后量子密码学》。文章介绍了 filippo.io/mlkem768，这是一个纯 Go 语言实现的 ML-KEM-768，它是一种后量子密钥交换机制，正在被 NIST 标准化并被大多数行业采用。该实现的代码量约为 500 行，加上 200 行注释和 650 行测试代码。它没有依赖项，除了 golang.org/x/crypto/sha3。该实现旨在被纳入 Go 标准库，并通过易于审查、简洁和全面的测试来提供高安全性保证。
文章还提到了该实现与其他实现的不同之处，它并没有从参考的 pq-crystals 库进行移植，而是从头开始编写，以验证规范的正确性，并展示仅通过规范就可以产生可互操作的实现的可能性。文章还提供了一些实现过程中的挑战和解决方案，以及对性能和测试的讨论。
HN 评论 83 comments | 作者：FiloSottile | 14 hours ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=39214743
根据提供的网页内容,主要有以下几点网友观点:
- 关于量子计算机对密码学的威胁程度和时间表,存在分歧。一些网友认为量子计算机远非眼前之急,一些则认为应该提前做准备。
- 实现后量子密码学的动机不仅是应对量子计算机的威胁,也是为了使过去和现在加密的信息在未来更安全。
- 量子密码学算法和实现可能存在后门或安全漏洞的担忧。一些网友建议采用混合方案以防后量子算法被攻破。
- Go 语言实现量子密码学相对来说更安全,至少不差于 C 语言。但仍需注意保证定时实现,避免打开时序侧信道。
- 有经验的密码学专家实现标准化和测试良好的量子密码学算法要优于使用第三方库。FiloSottile 在密码学和 Go 语言编程方面具有专业性。
- 对于其他语言中的量子密码学实现,提供了一些参考链接。Java 和 C#可以使用 Bouncy Castle 和 OQS。
- 一些网友对使用 Unicode 字符表示变量持肯定态度,一些则认为 ASCII 字符更通用易读。
MobileDiffusion: Rapid text-to-image generation on-device #
https://blog.research.google/2024/01/mobilediffusion-rapid-text-to-image.html
MobileDiffusion: Rapid text-to-image generation on-device 是一篇关于在移动设备上实现快速文本到图像生成的研究文章。该研究介绍了一种名为 MobileDiffusion 的新方法，该方法可以在设备上实现快速的文本到图像生成。MobileDiffusion 是一种高效的潜在扩散模型，专门为移动设备设计。研究人员还采用了 DiffusionGAN 来实现一步采样，从而在推理过程中进行模型微调。MobileDiffusion 在 iOS 和 Android 高端设备上进行了测试，可以在半秒内生成 512x512 的高质量图像。其相对较小的模型大小为 520M 参数，使其非常适合移动部署。
该研究还探讨了文本到图像扩散模型的架构效率优化。MobileDiffusion 通过详细研究 Stable Diffusion 的 UNet 架构中的每个组成部分和计算操作，提出了一种设计高效的文本到图像扩散模型的综合指南。MobileDiffusion 的设计遵循潜在扩散模型的原则，包括文本编码器、扩散 UNet 和图像解码器。在扩散 UNet 中，研究人员对 Transformer 块和卷积块进行了全面研究，并提出了一些优化策略，如在 UNet 的瓶颈位置增加 Transformer 块，使用轻量级可分离卷积代替常规卷积等。此外，研究人员还对图像解码器进行了优化，通过剪枝原始解码器的宽度和深度，实现了显著的性能提升。
为了实现一步采样，研究人员采用了 DiffusionGAN 混合模型。通过使用预训练的扩散 UNet 来初始化生成器和判别器，研究人员成功地将训练过程转化为微调过程，从而实现了快速而高效的训练。
MobileDiffusion 在 iOS 和 Android 设备上进行了性能测试，显示出非常高的效率，可以在半秒内生成 512x512 的图像。这种快速的图像生成能力为移动设备上的许多有趣应用场景提供了可能性。
总之，MobileDiffusion 是一种在移动设备上实现快速文本到图像生成的高效方法，具有潜在的应用前景。该研究的结果为移动设备上的图像生成体验提供了新的可能性。
HN 评论 58 comments | 作者：jasondavies | 1 day ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=39210458
根据您提供的链接，这篇帖子中的评论观点可以归纳如下：
有人认为 MobileDiffusion 在移动设备上的文本生成图像的效率和速度优势很大，但可能不会被发布。
有人认为 Google 可能会增加一些安全限制，以避免类似于最近的 Taylor Swift 生成图像事件的争议。
有人认为 AI 生成的图像可以添加水印，而不是因为"安全"原因而拒绝生成图像。
有人认为图像是否真实并不重要，关键是它们有可能造成困扰和伤害。
有人认为应该追究滥用 AI 技术的人的责任，而不是限制工具的使用。
有人认为对于某些不良行为，应该限制工具的使用，类似于对枪支的控制。
有人认为应该改进现有的骚扰立法，而不是限制工具的可用性。
有人认为 Google AI 的研究成果很少能够转化为实际产品。
有人认为 Google AI 需要改变文化，从像学术界一样的方式工作转变为像开发者一样为客户开发产品。
有人对 Google AI 的研究持怀疑态度，认为它们很少发布可用的产品。
有人认为 AI 研究人员可以随意夸大研究成果，而不必担心被揭穿。
有人认为 Google AI 的研究成果对于吸引投资者很有吸引力，但很难独立验证。
有人认为 Google AI 的研究成果可能会成为 Android 的本地功能。
有人希望 Google AI 能够更多地将研究成果转化为实际产品。
请注意，这些观点是根据评论中的内容进行总结的，可能不代表所有人的观点。
The VAE Used for Stable Diffusion Is Flawed #
根据我访问的链接内容，这篇 Reddit 帖子讨论了稳定扩散（Stable Diffusion）模型中使用的变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）存在的一个关键缺陷。这个缺陷可能是由于训练不良导致的，它限制了使用该模型的所有其他模型的性能，包括 DALL-E 3 等。下面是对帖子内容的详细摘要：
该帖子指出，KL-F8 VAE（KL-F8 变分自编码器）在 KL 散度损失上出现了问题，这是稳定扩散 1.x、2.x、SVD 和 DALL-E 3 等模型使用的 VAE。由于这个问题，由该 VAE 创建的潜在空间具有巨大的 KL 散度，并通过少数像素传递图像的全局信息。因此，如果想要使用该 VAE 来训练一个新的、从头开始训练的基础模型，是不可行的。然而，SDXL 模型不受此问题的影响，因为它有自己的 VAE，据我所知，该 VAE 经过正确训练，不会出现相同的问题。
VAE 在潜在扩散模型中起到了重要作用，它将常规像素空间图像转换为潜在图像，这些图像被构造成尽可能多地编码关于这些图像的信息，并以更小、更易于扩散模型处理的形式进行编码。
KL-F8 VAE 存在的问题是，它在潜在空间中存在一个“黑洞”，试图通过潜在空间传递图像的全局信息。这与 KL 散度损失的目标相悖。这个问题可能是由于 KL 损失项的权重过低导致的。
这个问题的影响是微妙但重要的。使用这个编码器的任何潜在扩散模型都需要额外的工作来解决潜在空间的问题。
这个问题的最重要影响之一是，这些潜在像素对整个图像产生了巨大的影响，但在损失目标中却被视为同等重要。模型还必须在管理这些问题上花费大量的参数空间。
帖子中提到了一些可能的解决方案，包括修复 VAE 以消除全局信息传递的问题，或者转向使用其他模型架构。作者还提到了一些可能的修复方法，例如调整重建损失，以更好地与潜在重建的影响相一致。
帖子还提到了一些实验和代码示例，以帮助读者更好地理解问题和验证作者的发现。
HN 评论 61 comments | 作者：prashp | 13 hours ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=39215242
根据提供的链接，这篇帖子中的评论观点可以总结如下：
VAE 的训练和架构存在一些缺陷，这对于图像质量和与 AI 生成图像相关的众多伪影负责，而这些问题并没有得到足够的关注。
潜在输出应该尽可能地接近均值为 0，方差为 1 的高斯分布，但实际输出是无界的，可以通过限制范围或应用 tanh 函数来解决。KL 损失权重也过低，因此需要通过一个魔术数来调整潜在输出，使其更接近-1 到 1 的范围。
为了减少扩散模型的计算负载，应该减小输入的空间维度，而通道数的大小并不重要。
鉴别器基于一个古老的 PatchGAN 模型，可以通过应用近几年的 GAN 研究或使用扩散解码器结合一致性或对抗性蒸馏来获得更好的结果。
KL 散度并不是实现潜在扩散模型 VAE 目标的最优方式，更好的结果可以通过使用普通自动编码器（AE）、限制输出范围、引入方差损失项以及在输入解码器之前对潜在变量进行各种扰动来实现。
有人提到了 Emu 论文，该论文提出了一种考虑到上述问题的新模型。
SD XL 是一个新的 VAE 模型，它使用了一个新的 VAE 架构，但并没有考虑到上述问题。
有人提到了 Twitter 上的一篇推文，对这些问题进行了较为令人信服的驳斥。
一些评论者对这些问题的影响和解决方法表示不确定，需要进一步研究和讨论。
请注意，这些总结是根据提供的链接中的评论观点进行的，可能不代表所有人的观点。
I don’t want anything your AI generates #
https://coryd.dev/posts/2024/i-dont-want-anything-your-ai-generates/
根据您提供的链接，这篇文章是由 Cory Dransfeldt 撰写的，题为《我不想要你的 AI 生成的任何东西》。文章主要表达了对 AI 生成内容的衍生性和剥削性的担忧。
作者认为 AI 生成的输出基本上是衍生的和剥削性的，无法信任其提供的答案或生成的文本。作者认为 AI 并不能取代搜索，而是使搜索变得更糟。AI 生成的图像充其量只是对平均水平的改进，如果需要定制的艺术品，应该支付给艺术家。
作者希望与人交流，而不是与聊天机器人交流。聊天机器人会浪费时间，而你需要等待一个真正能够帮助你的人。作者认为 AI 生成的音乐推荐无法欣赏或理解音乐，人类的推荐将始终更好。作者不希望 AI 介入它无法理解的社交互动（尽管它可能表面上看起来可以）。如果在任何社交平台或新闻源中出现过多的信息，作者会减少关注的内容。
如果你让 AI 代替你参加会议，那么这个会议可能并不重要。如果你让 AI 写你的电子邮件，那么这封邮件可能并不重要。如果你让 AI 为你筛选求职者，那么你可能会错过优质的候选人。
作者不喜欢 AI 基于他所写或创作的内容进行训练。作者承认 Copilot 比传统的自动补全更好，但这似乎是一个很低的标准。虽然这些工具将会改进，但对环境的成本将会增加，它们将帮助公司降低工作技能要求并混淆公众讨论。对终端用户而言，它们所提供的“好处”充其量是可疑的，尽管所有参与创建它的人肯定会从中获益。
总的来说，作者对未来的发展持怀疑态度，并表示无法想象自己希望或感兴趣的未来。作者通过 robots.txt 文件表达了这一立场。
文章来源：I don’t want anything your AI generates • Cory Dransfeldt
HN 评论 295 comments | 作者：cdme | 1 day ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=39210126
根据您提供的链接，这篇帖子中的评论观点可以总结如下：
有人认为对于 AI 的争议性观点过于极端，不应将使用 AI 与剥削劳动力和环境的指责联系在一起。
有人认为 AI 的发展需要更多的监管和限制，以避免滥用和负面影响。
有人认为 AI 对于工程师和投资者来说是有益的，但对于其他人可能并非如此，因为它可能导致失业和不平等。
有人认为 Netflix 和 YouTube 等平台在使用 AI 推荐引擎时存在问题，可能会推动人们进入阴谋论和政治分裂的内容。
有人认为 Netflix 等流媒体平台的大量推出可能导致内容质量下降、市场过度饱和和缺乏创新。
有人认为 AI 和机器学习将改变世界，但也有人担心我们无法控制其发展和潜在的负面影响。
请注意，这些总结是根据评论中的观点进行归纳的，并不代表我的观点或立场。