2024 06 24 HackerNews

2024-06-24 Hacker News Top Stories #

  1. 一个AI项目通过窗户向纽约行人投放帽子,结合技术与日常生活,提供新奇购物体验。
  2. Ruby语言在编写shell脚本方面具有多方面优势,但使用频率不高,可能与安装普及度有关。
  3. Llama.ttf项目将大型语言模型嵌入字体,实现本地文本生成,无需外部依赖。
  4. 作者认为箱线图设计有缺陷,提出更简单直观的图表类型,以提高数据可视化的准确性。
  5. 全球首个高温超导托卡马克装置HH70在中国实现等离子体,展现清洁能源领域的重要进展。
  6. SSH作为sudo的替代方案,通过s6-sudod实现权限分离,提高安全性。
  7. 简单脚本可减少Facebook个性化广告,提高用户心理安全感。
  8. 大型语言模型在学术写作中广泛应用,影响科学文献的撰写方式。
  9. AMD的Bergamo处理器通过增加核心数量提升性能,尤其在多线程任务中表现优异。
  10. 人类大脑在效率上远超GPT-4,具有创造新概念的能力,而AI目前无法实现。

I am using AI to drop hats outside my window onto New Yorkers #

https://dropofahat.zone/

网站 https://dropofahat.zone/ 是一个有趣的项目,旨在通过使用人工智能在纽约市的窗户外自动向行人投掷帽子。网站的创始人是一个来自中西部的简单人,他利用人工智能推断来在行人站在他公寓外时向他们头上投掷帽子。他设想 DropofaHat.zone 将成为第一个基于窗户的商店,纽约忙碌的人可以预订 5 分钟时间段,购买帽子,站在他窗户下的一个位置 3 秒钟,戴上帽子,然后继续他们极其重要、极其忙碌的一天,所有这些都在一个纽约分钟内完成。

该项目涉及使用树莓派、Adafruit 步进电机、一些纱线、Roboflow 人工智能以及轻量但时尚的产品(如螺旋桨帽)来实现窗户投放商品。网站详细描述了打开窗户、选择帽子、投放机制、人工智能以及更广阔的愿景。通过网站提供的教程和资源,其他人也可以尝试在自己的窗户上实现类似的窗户投放项目。整个项目展示了创意、技术和商业的结合,展示了一种新颖的购物体验理念。


HN 评论 178 comments | 作者:jimhi | 7 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=40767459

  • 评论中有人对这个项目的创意表示赞赏,认为作者很有创意,给人带来快乐。
  • 有人对帽子如何掉落在头上的方式表示疑惑,认为作者在营销方面很有潜力。
  • 有人讨论了 AI 的发展,认为现在的图像识别已经是 AI 的一部分。
  • 有人讨论了技术能够准确放置物体在人头上的潜在问题,提到了政府可能会对此产生兴趣。
  • 有人讨论了 AI 的定义和发展,认为 AI 的定义会随着发展而不断演变。
  • 有人提到了 AI 在物体识别方面的应用,分享了一些相关链接和资源。
  • 有人对帖子中的创意表示赞赏,认为这种项目很有趣。
  • 有人讨论了 AI 生成内容的水印问题,担心未来可能需要标记所有使用 AI 生成的内容。
  • 有人讨论了帖子中的创意可能引发的法律问题,担心可能会触犯法律。
  • 有人对帖子中的创意表示担忧,认为这种技术可能被滥用。

Ruby: A great language for shell scripts #

https://lucasoshiro.github.io/posts-en/2024-06-17-ruby-shellscript/

这篇文章介绍了如何使用 Ruby 编写 shell 脚本,并强调了 Ruby 在这方面的优势。作者指出,Ruby 作为一种丰富完整的语言,不仅仅是 Rails 的语言,而且在编写 shell 脚本方面比 Python 更胜一筹。文章列举了 Ruby 在编写 shell 脚本时的一些主要特点:

  1. 调用外部命令:使用反引号(`)即可调用外部命令,无需额外导入库或使用其他命令。
  2. 状态码:Ruby 中的 $?变量包含上一个执行命令的状态码,类似于 Bash。
  3. 类型语言:Ruby 虽然不是静态类型语言,但具有类型,与 Bash 相比更安全。
  4. 函数式构造:Ruby 实现了 map、select、reduce 等函数式操作,可以方便地对命令输出进行处理。
  5. 正则表达式匹配:Ruby 内置了正则表达式,可方便进行匹配操作。
  6. 线程操作:Ruby 支持简单的多线程操作,适合处理多个任务。
  7. 文件和目录操作:Ruby 中文件和目录操作都是类的方法,使操作更直观。

总结来说,文章鼓励读者在处理复杂 shell 脚本时考虑使用 Ruby,认为 Ruby 是最完整、最易于替代 Bash 的选择之一。


HN 评论 296 comments | 作者:lucasoshiro | 20 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=40763640

  • Ruby 在 shell 脚本中使用较少,可能因为不是默认安装;
  • 使用 Ruby 需要用户安装,可能导致编写程序而非脚本;
  • Perl 在 Window 机器上部署简单,Python 和 Perl 只用核心功能时不需要额外安装;
  • 大多数脚本使用 bash,复杂逻辑用 Perl,Python 用于启动 HTTP 服务器等;
  • Python 使用 zipapp 无需 C 扩展,但需注意版本;
  • Perl 不需要全局库/模块安装,Ruby 可能需要两个部署步骤;
  • Perl 脚本自包含需求时,可使用 pp 工具;
  • Go 在 Windows 机器上安装 Perl 和 Python,但不包括 Ruby;
  • Perl 在 Solaris 上取代 bash,Python 过于冗长,Perl 比 Python 更简洁;
  • Perl 在 Linux 上几乎总是安装的,Ruby 可能需要额外安装;

Llama.ttf: A font which is also an LLM #

https://fuglede.github.io/llama.ttf/

这个地址提供了 llama.ttf 这个字体文件,它实际上是一个大型语言模型和一个推理引擎。 llama.ttf 是一个字体文件,同时也是一个大型语言模型和该模型的推理引擎。它利用字体形状引擎 Harfbuzz,在应用程序中(如 Firefox 和 Chrome)使用了一个 Wasm shaper,允许使用任意代码来“塑造”文本。

这意味着你可以使用这个字体来运行语言模型,例如在任何支持 Wasm 的 Harfbuzz 应用程序中进行文本生成,而无需等待供应商包含类似“Copilot”功能。所有操作完全在本地运行。你可以使用这个字体与字体进行交流。只需下载 llama.ttf(60 MB 下载,因为它基于 15M 参数的 TinyStories 模型),然后像使用其他字体一样使用它。

如果你想更多地了解这个概念,可以查看一些其他奇怪的与字体和语言模型相关的项目。


HN 评论 85 comments | 作者:fuglede_ | 9 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=40766791

  • 观点 1: 视频中的观点认为世界会受益于每周观看一档奇怪、聪明和有趣的电视节目。
  • 观点 2: 观点提到视频让人感到平静,展示了简单事物中的视觉美感,同时推荐了其他频道。
  • 观点 3: 讨论了将 Ligature Language Model (LLM)嵌入字体中可能导致不同的输出,提出了一些技术问题和建议。
  • 观点 4: 讨论了 Harfbuzz 字体引擎的 Wasm 形状器,可能会引入脚本功能到 Unicode 本身。
  • 观点 5: 讨论了字体中嵌入的 Wasm 引擎可能增加复杂性和安全风险。
  • 观点 6: 讨论了字体中嵌入的 Wasm 引擎可能导致执行任意代码,存在安全漏洞。
  • 观点 7: 讨论了字体中嵌入的 Wasm 引擎可能增加攻击面,提出了对安全性的担忧。
  • 观点 8: 讨论了字体中嵌入的 Wasm 引擎可能导致数据不一致,存在社会工程和网络钓鱼风险。
  • 观点 9: 讨论了字体中嵌入的 Wasm 引擎可能增加复杂性和攻击面,提出了对安全性的担忧。
  • 观点 10: 讨论了字体中嵌入的 Wasm 引擎可能导致执行任意代码,存在安全漏洞。
  • 观点 11: 讨论了字体中嵌入的 Wasm 引擎可能增加复杂性和攻击面,提出了对安全性的担忧。
  • 观点 12: 讨论了字体中嵌入的 Wasm 引擎可能导致数据不一致,存在社会工程和网络钓鱼风险。

I’ve stopped using box plots (2021) #

https://nightingaledvs.com/ive-stopped-using-box-plots-should-you/

这篇文章讨论了作者为什么停止使用箱线图(box plots),并探讨了箱线图存在的问题以及替代的更简单、更直观的图表类型。作者认为箱线图设计存在缺陷,不符合人类视觉系统的工作方式,使得阅读和解释箱线图变得困难且容易产生误解。

他提出了一些传统箱线图设计的问题,包括视觉感知上的不合理性、需要理解复杂概念以及隐藏关键信息等。文章还介绍了替代箱线图的更直观的图表类型,如条带图(strip plots)和分布热图(distribution heatmaps),这些图表类型更易于理解,更清晰地展示数据分布形状,避免了箱线图的一些缺陷。

最后,作者建议在大多数情况下使用这些替代图表类型而非箱线图,以提高受众理解和利用分布数据的可能性。


HN 评论 184 comments | 作者:colinprince | 14 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=40765183

  • Box plots 并不改变分布形状,而是假设数据符合钟形曲线,需要理解统计学基础后才能正确使用;
  • Box plots 不假设钟形分布,但可视化参数能较好地描述单峰分布,尤其在不确定分布情况下,其他图表可能更合适;
  • 平滑单峰分布仍然是钟形曲线,但不一定是高斯分布;
  • 存在光滑单峰分布不像钟形的情况;
  • 钟形曲线是熵最低的光滑单峰;
  • 指数分布不是钟形;
  • 高斯总结可能会因尾部而误导;
  • Box plots 是数据分析的一种工具,但并非适用于所有情况;
  • Box plots 是单一数据分析工具,需根据数据特点选择合适图表;
  • Box plots 适用于单峰分布,但不适合双峰分布;
  • Box plots 应根据数据特点选择使用;
  • Box plots 可用于比较数据集的中位数和分布;
  • Box plots 是数据分析中的一种工具,但并非适用于所有情况;
  • Box plots 可用于比较多个数据集的位置、散布和偏斜;
  • Box plots 显示样本的变异性,不假设任何分布;
  • Box plots 显示四分位数,有关累积分布;
  • Box plots 不包含均值和方差;
  • Box plots 显示数据范围,适用于比较数据集;
  • Box plots 是一种紧凑的可视化方法,但可能需要更直观的图表;
  • Box plots 适用于比较批次,而不是分析单个批次;
  • Box plots 显示位置和散布,而不是形状;
  • Box plots 是一种数据压缩技术,适用于手工绘制;
  • Box plots 可用于快速比较中位数和关键百分位数;
  • Box plots 可用于快速比较中位数和其他关键百分位数;
  • Box plots 适用于某些情况,但可能需要更直观的图表;
  • Box plots 适用于比较多个数据集的位置和关键百分位数;

HH70, the first high-temperature superconducting Tokamak achieves first plasma #

https://www.energysingularity.cn/en/hh70-the-worlds-first-high-temperature-superconducting-tokamak-achieves-first-plasma/

这篇文章介绍了世界上第一个高温超导托卡马克装置 HH70 首次实现等离子体状态。该装置由能源奇点公司开发和建造,标志着中国进军基于聚变的清洁能源市场。

HH70 位于上海东部地区,是全球首个完全采用高温超导技术的托卡马克装置。这一突破意味着该装置的工程可行性得到验证,为未来能源领域带来了重要进展。


HN 评论 251 comments | 作者:zer0tonin | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=40761713

  • 中国游戏公司投资核聚变技术,计划在 2024 年建造自己的 Tokamak 设备。
  • 英式英语中,“factoid”表示看似真实但实际上不是;美式英语中则表示琐事。
  • 1973 年起,“factoid”用于描述简短或琐碎的新闻或信息。
  • 使用“literally”时,可在句子前加上“quite”以明确其字面含义。
  • 语言演变导致“literally”被误用,增加歧义,使表达更复杂。
  • 中国成功建造高温超导托卡马克,但其风险概况仍需评估。
  • 核聚变反应堆的储能密度与裂变反应堆不同,关键在于如何安全关闭反应。
  • 核聚变反应堆不会直接导致核弹制造,与裂变反应不同。
  • 核聚变反应堆可能利用中子辐射产生钚或铀,但风险较低。
  • 中国最新的高温超导托卡马克项目引发讨论,但其商业化应用仍需观察。
  • 核聚变和核裂变在风险概况上存在差异,不同国家对其发展采取不同态度。
  • 核聚变和核裂变的风险评估和应用需谨慎考虑。

SSH as a Sudo Replacement #

https://whynothugo.nl/journal/2024/06/13/ssh-as-a-sudo-replacement/

这篇文章讨论了将 SSH 用作 sudo 的替代方法。传统的 sudo 和 doas 等工具依赖于 setuid 二进制文件和特权升级来以 root 身份运行命令,但存在设计不理想和一些限制。作者介绍了一种有趣的替代方案,即 s6-sudod,将程序分为两部分:特权服务器和非特权客户端。作者进行了一项实验,尝试使用本地 SSH 执行与 sudo 相同的角色,而不将 SSH 暴露在网络中。实现目标包括授权用户以 root 身份运行命令,但不使用特权升级。

作者配置了专用 SSH 密钥,设置了 Unix 域套接字绑定的 sshd 服务器实例,并锁定了 root 帐户以禁止登录。作者还介绍了连接到本地 sshd 实例的方法,并提出了一些技术细节和解决方案。总的来说,这种技术依赖于 OpenSSH,具有良好的安全记录,可以实现各种形式的身份验证,包括使用基于硬件的 SSH 密钥。配置新主机时不需要复杂的步骤,而上述技术可以通过系统的服务管理器执行。


HN 评论 103 comments | 作者:legobeet | 22 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=40763117

  • 通过将 sudoers 添加到 wheel 组,只允许可以 sudo 的用户读取文件,执行命令,提供与 sshd 方法相同的访问安全性,但更简单。
  • 使用 etckeeper 跟踪/etc 的所有更改,升级机器时创建补丁文件,进行三向合并,避免研究每个更改。
  • 使用 Chezmoi 管理主目录,也用于此目的。
  • Ansible 是管理配置的首选,一旦设置模板,开销很小,无需为了注释而研究每个程序的配置文件语法。
  • 将 sudoers 添加到 wheel 组,限制用户读取 sudo 文件,但并非所有系统都支持。
  • 使用 Coreutils 的 su 不再使用,shadow 包的 su 绝对检查 wheel 组。
  • 通过 PAM 配置 su_wheel_only,即使未启用 PAM,也可以通过 login.defs 配置。
  • 一些 GNU 发行版不再遵循 RMS 关于 wheel 组的意见。
  • 不是所有发行版都使用 alias su=‘sudo -i’,Ubuntu 使用,Debian 不使用。
  • 有一个 wheel 组允许使用 su 权限运行任何命令的默认设置,但不是唯一的设置。
  • 使用 sudo 允许将特定用户运行一个命令,不需要在 wheel 组中。
  • 通过 sudo 限制定义的命令给定义的 sudoers 应该是 sudo 的主要用例之一。
  • 通过 ssh 配置也可以实现,但需要大量密钥。
  • 通过 TCP 套接字比 SSH 技巧更具可移植性。
  • 使用 run0 工具,类似于 sudo 克隆,但不是 SUID,更接近 SSH 行为。
  • 通过设置 SUID 和 SUDO 权限,可以提高安全性,但是否值得争论。
  • 在 SSH 方法中,调用者控制环境,而在后台运行的守护进程中,攻击面更容易理解。
  • 使用 SSH 直接登录 root 比使用 sudo 更安全,因为 sudo 暴露给未受信任用户。
  • sudo 二进制文件是 SUID root/特权,可能会被利用,而 SSH 方法不暴露 SUID 二进制文件。
  • 使用 SSH 作为 sudo 替代方案需要更接近 posix_spawn 的扩展。
  • 使用 SSH 作为 sudo 替代方案可以更难实施本地特权升级攻击。

Show HN: Simple script to cripple personalized targeting from Facebook #

https://gist.github.com/HyperCrowd/edc9b461ec23cf2454ea4d1e910fd1c6

这个链接中的内容是关于如何限制 Facebook 广告的。文章提到,Facebook 与广告商合作以针对用户进行定位。作者提供了一种方法来开始限制这种关系。

通过在桌面机器上执行一些代码,可以减少 AI 定位,从而提高个人心理安全。文章提供了一段 JavaScript 代码,通过在浏览器控制台中执行该代码,可以逐步取消订阅所有广告商。

在执行过程中,不要点击或与浏览器进行任何交互,可以做一些其他事情,比如洗衣服。这样可以享受减少那些讨厌你的广告商的乐趣。如果有数百个广告商,可能需要多次运行该脚本才能取消所有广告商。

在控制台中,每个广告商名称旁边都有一个数字,可以手动重新启动过程,并根据控制台中最后一个数字指定偏移量。


HN 评论 112 comments | 作者:GeoHubToday | 23 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=40762433

  • 有人分享了一个简单的脚本来破坏 Facebook 的个性化定向广告,有人遇到了一些问题,建议调整脚本;
  • 有人分享了一个版本,解决了脚本中的问题;
  • 有人分享了自己的经历,点击广告按钮后被封禁;
  • 有人对 Facebook 广告的模糊性表示质疑;- 有人建议等待时间设定为 5000ms;
  • 有人分享了自己的隐私保护方法,避免看到针对个人的广告;
  • 有人讨论了 Facebook 的阴影档案问题;
  • 有人分享了对广告的态度,认为有针对性的广告更容易改变消费者的购买决策;
  • 有人认为有针对性的广告可能会让人感到不舒服;
  • 有人讨论了广告对隐私的影响,提到银行向 Facebook 共享客户数据可能侵犯隐私;
  • 有人分享了使用 AdNauseum 的建议;
  • 有人担心使用脚本可能导致 Facebook 封禁;
  • 有人讨论了脚本对 Facebook 数据收集和广告定向的影响;
  • 有人分享了手动操作的步骤;
  • 有人感谢脚本作者并表达感激之情。

Delving into ChatGPT usage in academic writing through excess vocabulary #

https://arxiv.org/abs/2406.07016

这篇论文的标题是《通过过度词汇深入了解学术写作中的 ChatGPT 使用情况》。该研究探讨了最近的大型语言模型(LLMs)如何能够生成和修改具有人类水平表现的文本,并在系统如 ChatGPT 中得到广泛商业化应用。这些模型存在明显的局限性:它们可能会产生不准确的信息,强化现有的偏见,并容易被滥用。然而,许多科学家一直在使用它们来辅助其学术写作。

目前学术文献中 LLM 的使用有多普遍?为了回答这个问题,研究采用了一种无偏见的大规模方法,不对学术 LLM 使用做任何假设。研究人员研究了 2010 年至 2024 年间的 1400 万篇 PubMed 摘要的词汇变化,并展示了 LLMs 的出现如何导致某些风格词汇频率的突然增加。基于过度词汇使用的分析表明,至少有 10% 的 2024 年摘要是通过 LLMs 处理的。

这个下限在不同学科、国家和期刊之间有所不同,对于某些 PubMed 子语料库,这一比例甚至高达 30%。研究表明,基于 LLM 的写作助手的出现对科学文献产生了前所未有的影响,超过了像 Covid 大流行这样的重大世界事件的影响。


HN 评论 91 comments | 作者:zdw | 21 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=40763133

  • LLM 的出现对科学文献产生了空前的影响,超过了主要世界事件如 Covid 大流行的影响。
  • 朋友们表示,ChatGPT 现在是撰写这些论文的绝大多数人的默认工具。
  • 学术界通常通过大量撰写论文和尽可能增加文笔华丽度来工作,这正是 LLM 的完美使用案例。
  • 使用 LLM 进行校对比聘请专业人员校对要便宜得多,对于许多学术界的人来说是经济上不合理的。
  • 人们可能开始更像 LLM 写作,因为阅读了更多 LLM 输出。
  • 发展自己独特的写作风格非常重要,尤其是在 LLM 流行的时代,这不仅能使自己脱颖而出,还能避免受到集体思维和网络影响活动的影响。
  • 编辑可能比作者更可能使用 LLM,特别是在对大量修改需要时。
  • 在一些期刊中,作者引用彼此比使用 LLM 引入更多偏见。
  • 学术界在撰写论文时通常通过大量增加篇幅来凑字数。
  • 无可厚非。相互引用比使用 ChatGPT 引入更多偏见。撰写论文的大部分内容都是冗余的。

Testing AMD’s Bergamo: Zen 4c #

https://chipsandcheese.com/2024/06/22/testing-amds-bergamo-zen-4c-spam/

这篇文章讨论了 AMD 的 Bergamo 处理器,它采用了 Zen 4c 核心,旨在增加核心数量以提高性能。

文章指出,Bergamo 的设计与 Intel 的 Sierra Forest 和 Ampere 的服务器处理器类似,都专注于提高核心数量。Bergamo 采用了 AMD Zen 4 核心的密度聚焦变体,通过减少面积使用和在低时钟速度下提高功耗效率来实现更高的核心数量。

文章还提到了 Bergamo 在系统级别上重复使用了 AMD 的 Zen 4 服务器平台,并详细介绍了 Zen 4c CCD 的构建和性能测试结果,包括核心到核心延迟、内存带宽等方面的数据。此外,文章还比较了 Bergamo 与其他处理器在不同基准测试下的性能表现,展示了 Zen 4c CCD 在多线程性能上的优势。

文章最后提到了 AMD 和 Intel 在高核心数量服务器处理器市场的竞争,以及 Ampere One 处理器的潜在影响。


HN 评论 85 comments | 作者:latchkey | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=40760687

  • 20 年前的觏点:20 年前的觏点认为这种 CPU 核心可能会像“垃圾邮件”或 CPU 核心“Zergling rush”一样,认为未来的 CPU 核心可能会更简单但更多。
  • x86 解码问题:x86 指令长度未知会增加解码器的功耗,M1 是对 Jim 理论的反例,ARM 和 x86 的 ISA 之争。
  • x86 解码功耗:x86 指令长度未知会增加解码器的功耗,ICache 字行比指令大,固定宽度指令可能会减少 I 缓存的效率。
  • ARM 和 x86 比较:ARM 和 x86 的比较,ARM 在解码方面更有效率,x86 解码增加了额外阶段和分支预测器的大小。
  • Apple M 系列:Apple M 系列因提前与 TSMC 达成协议而令人印象深刻,通常领先竞争对手约 6 个月。
  • 多核 CPU:多核 CPU 的未来,人们对多线程软件构建的不熟悉,编程语言对多线程的支持,以及 Bend 语言的前瞻性。
  • x86 复杂性:x86 的复杂性税可能开始变得重要,x86 兼容性的成本相对较小,但如果内存延迟成为问题,简单架构可能更有优势。
  • 多核 CPU 设计:Sun 的 Niagara 处理器线采用了多线程、专用处理器的设计,以最大化每个核心的管道利用率。
  • CPU 核心数量:预测未来可能会出现千核、百万核的 CPU,但随着摩尔定律的结束,这可能会受到限制。
  • 多核 CPU 挑战:增加核心意味着增加缓存,SRAM 是真正的瓶颈,如何有效利用晶体管预算提高应用程序速度。
  • Python GIL:Python 全局解释器锁在 100 核以上的 CPU 上可能会成为问题,但 Python 3.12 及更高版本已经在解决这个问题。
  • CPU 核心数量历史:Sun 的 T1 处理器和 M8 处理器,IBM 的 POWER 线采用了多线程设计,但可能在大规模解决方案中不太有用。
  • Bergamo 性能:Zen 4c 与 Genoa 在绝对性能和每瓦性能方面的比较,Zen 4c 在每个周期的性能相同,但 L3 缓存较少,最大频率较低。
  • Bergamo 评测:Zen 4c 与 Genoa 的性能评测,Zen 4c 性能每瓦略优于 Zen 4,但具体差距尚不清楚。

Why your brain is 3 milion more times efficient than GPT-4 #

https://grski.pl/vdb

这个网站是 Olaf Górski 的工程师博客,主要讨论了关于向量数据库的选择以及人类大脑与 AI 的比较。文章介绍了向量数据库的重要性,以及如何选择适合特定项目的数据库。

作者提到了各种向量数据库的优缺点,包括 ChromaDB、Pinecone、Faiss、Milvus、pgvector、Redis、Qdrant 和 Weaviate。

最终,作者认为 Qdrant 是性能最佳、易于使用和设置的向量数据库,是向量数据库领域的佼佼者。文章还探讨了关于向量数据库的基本概念,如何处理大量数据、持久性、可扩展性和数据一致性等问题。


HN 评论 191 comments | 作者:sebastianvoelkl | 12 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=40765800

  • 人类大部分时间是在玩耍中学习,玩耍有助于学习和生存。
  • 人类大脑能够创造新概念,而当前的人工智能无法做到这一点。
  • 人类的想象力可以创造出全新的事物,而目前的人工智能只能组合已有元素。
  • 计算机目前并不真正理解单词,只是基于统计概率给出高概率回答,缺乏对单词的理解。
  • 人类可以通过意识和经验附加意义于单词,而人工智能缺乏自我意识和理解单词的机制。
  • 计算机可以模仿理解,但缺乏理解的概念。
  • 计算机可以生成有趣和吸引人的艺术作品,但缺乏对其所说内容的理解。
  • 计算机可以分割、变形和组合已知形状,但缺乏创造全新事物的能力。
  • 人类的想象力可以创造出全新的事物,而计算机只能组合已有元素。
  • 计算机无法像人类一样通过创造性思维构建全新概念。
  • 计算机目前无法像人类一样创造全新的形状和概念。
  • 计算机无法像人类一样通过创造性思维构建全新概念。
  • 计算机可以模仿理解,但缺乏理解的概念。