2024 12 15 HackerNews

2024-12-15 Hacker News Top Stories #

  1. OpenAI 举报人 Suchir Balaji 在旧金山的公寓中被发现死亡，享年 26 岁。
  2. Elon Musk 曾经想要将 OpenAI 转变为一家盈利性公司，但被拒绝。
  3. 麦肯锡同意支付 6.5 亿美元的赔偿金，以解决其在阿片类药物危机中的作用。
  4. macOS 15.2 更新破坏了复制系统到另一个驱动器的能力，引发了用户的不满。
  5. Meta Fundamental AI Research (FAIR) 正在分享最新的研究成果，包括多个项目和模型。
  6. MarkItDown 是一个 Python 工具，用于将各种文件转换为 Markdown 格式。
  7. Meta AI 研究团队发布了一篇论文，介绍了一种新的字节级语言模型架构——字节潜在变换器（Byte Latent Transformer，BLT）。
  8. Ilya Sutskever 在 NeurIPS 2024 会议上发表了题为“使用神经网络的序列到序列学习：十年的回顾”的演讲。
  9. 熵是物理学中的一个概念，用于描述系统的无序程度或混乱程度。
  10. Luon是一种高级编程语言，语法类似于Oberon+、Oberon-07和Oberon-2，集成了Lua的概念。

OpenAI whistleblower found dead in San Francisco apartment #

https://www.mercurynews.com/2024/12/13/openai-whistleblower-found-dead-in-san-francisco-apartment/

OpenAI 公司的一名举报人 Suchir Balaji 在旧金山的公寓中被发现死亡，享年 26 岁。Balaji 曾公开指控 OpenAI 公司违反美国版权法，在开发 ChatGPT 时使用了大量互联网数据。OpenAI 公司否认了这些指控。

Balaji 曾在 OpenAI 公司工作，负责收集和组织用于训练 ChatGPT 的互联网数据。他在接受《纽约时报》采访时表示，OpenAI 公司的做法违反了美国的“合理使用”法律，侵犯了他人的版权。Balaji 还在他的个人网站上发表了一篇分析文章，指出 OpenAI 公司的行为不符合“合理使用”的标准。

Balaji 的死讯在社交媒体上引起了广泛关注，许多人对他的死表示震惊和哀悼。OpenAI 公司尚未对 Balaji 的死作出正式回应。

Balaji 的举报可能会对 OpenAI 公司产生重大影响，目前该公司正面临多起诉讼，包括来自《纽约时报》和其他媒体公司的诉讼。这些诉讼指控 OpenAI 公司侵犯了他人的版权，并要求公司赔偿损失。

Balaji 的死也引发了人们对人工智能开发中版权问题的关注。随着人工智能技术的发展，版权问题变得越来越重要，许多公司和个人都在寻找解决这一问题的方法。

HN 热度 933 points | 评论 384 comments | 作者：mmorearty | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=42412718

  • 这个帖子中的评论者们对 Suchir 的死表达了深深的哀悼和惋惜
  • 有人认为 Suchir 是一个非常聪明和勇敢的人，他站出来对抗 OpenAI 的不公是值得敬佩的
  • 有人认为 Suchir 的死可能与 OpenAI 有关，因为他是即将出庭作证的关键证人
  • 也有人认为 Suchir 的死可能是自杀，因为他面临着巨大的压力和法律诉讼
  • 有人认为不应该怀疑 Suchir 的死是自杀，因为这会给他的家人带来伤害
  • 有人认为应该对 Suchir 的死进行调查，因为他是即将出庭作证的关键证人
  • 有人认为 Suchir 的死可能是 OpenAI 的阴谋，因为他们不想让他出庭作证
  • 有人认为 Suchir 的死可能是因为他无法承受巨大的压力和法律诉讼
  • 有人认为 Suchir 的死是对整个社会的警醒，因为它表明了巨大的压力和法律诉讼对个人造成的伤害

Elon Musk wanted an OpenAI for-profit #

https://openai.com/index/elon-musk-wanted-an-openai-for-profit/

OpenAI 的创始人 Elon Musk 曾经想要将 OpenAI 转变为一家盈利性公司。2015 年 11 月，OpenAI 作为一家非盈利组织成立，Elon Musk 对此表示质疑。

2017 年初，OpenAI 的研究进展使得他们意识到需要数十亿美元的资金来建造 AGI。Elon Musk 提议将 OpenAI 转变为一家盈利性公司，但要求获得大多数股权和绝对控制权。OpenAI 拒绝了这一提议，认为这将违背他们的使命。

2018 年，Elon Musk 宣布 OpenAI 将走向失败，除非他们与特斯拉合并。

2019 年，OpenAI 宣布成立一家受限盈利公司 OpenAI LP。2023 年，Elon Musk 创建了一个名为 xAI 的 OpenAI 竞争对手。目前，Elon Musk 正在起诉 OpenAI，试图阻止他们有效地追求自己的使命。

HN 热度 538 points | 评论 608 comments | 作者：arvindh-manian | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=42411608

  • OpenAI 的目标是避免 AGI 独裁，但目前进展缓慢，尚未实现大规模的产品市场契合。
  • OpenAI 的商业模式是通过募资和投资来支持其发展，但尚未明确如何实现盈利。
  • Sam Altman 是 OpenAI 的创始人，他曾被董事会解雇，但后来又被重新任命为 CEO，引发了人们对其可信度的质疑。
  • Altman 被指控具有独裁倾向，且可能对反对者采取报复行动。
  • OpenAI 的员工可能出于对公司的忠诚和对 Altman 的信任而支持他，但这也可能是出于对其报复的恐惧。
  • OpenAI 拥有大量的资源和资金支持，包括微软的投资，这使得其在人工智能领域具有较强的竞争力。
  • 但同时，也有人认为 OpenAI 的目标和价值观可能并不完全符合其创始人的初衷。
  • Altman 曾表示自己可能不可信，但同时也强调了董事会的监督作用，但事实证明这种监督作用并不存在。
  • OpenAI 的发展可能会对人类社会产生重大影响，包括可能导致失业和经济结构的变化。

McKinsey and Company to pay $650M for role in opioid crisis #

https://www.npr.org/2024/12/13/nx-s1-5155962/mckinsey-purdue-opioid-prosecution-doj

美国管理咨询公司麦肯锡同意支付 6.5 亿美元的赔偿金，以解决其在阿片类药物危机中的作用。麦肯锡曾为普渡制药公司提供咨询服务，帮助该公司销售阿片类药物。美国司法部指控麦肯锡的咨询服务导致了不安全和不必要的处方。麦肯锡的一名高级合伙人将因销毁公司记录而认罪。麦肯锡表示，公司对其过去的行为感到深深的歉意，并承诺将在未来避免与阿片类药物相关的工作。

麦肯锡的赔偿金是其在阿片类药物危机中所扮演角色的最新结果。该公司之前已同意支付近 9 亿美元的赔偿金，以解决与州和地方政府的诉讼。麦肯锡的行为是阿片类药物危机中许多公司的典型例子，这些公司通过销售阿片类药物获利，但没有承担相应的责任。

阿片类药物危机已导致数十万人死亡，数百万人成瘾。许多人批评政府没有采取足够的行动来追究公司和个人在危机中的责任。麦肯锡的赔偿金是解决这一问题的最新一步，但批评人士表示，更多的行动是必要的。

HN 热度 367 points | 评论 272 comments | 作者：pseudolus | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=42413086

  • 麦肯锡等咨询公司的咨询师在面试中表现出他们很聪明，但实际上对具体细节了解不多。
  • 咨询师在不同行业和公司之间跳跃，很难对某个行业或公司有深入的了解。
  • 咨询师更适合从事战略或财务规划等工作，而不是需要深入了解具体细节的工作。
  • 麦肯锡等咨询公司的工作环境很糟糕，会榨干年轻人的精力。
  • 咨询师的工作就是为管理层提供政治支持和风险规避。
  • 咨询师的工作时间很长，但实际上并不是所有的工作都需要这么长时间。
  • 有些咨询师会自愿加班，但这并不是一种有效的工作方式。
  • 咨询师的晋升主要取决于他们的软技能和运气。
  • 咨询师的工作不一定需要深入了解具体细节，更多的是需要有好的软技能和运气。

macOS 15.2 breaks the ability to copy the OS to another drive #

https://www.shirtpocket.com/blog/index.php/shadedgrey/youre_a_mean_one/

最近，苹果发布了 macOS 15.2 更新，但这个更新带来了一个令人意外的变化：复制系统卷（Data 卷）时，会出现“资源忙”（Resource Busy）错误。这种错误在过去可以通过保持系统唤醒来解决，但是在 macOS 15.2 中，这个错误变得无法解决。

由于苹果已经取代了第三方软件（如 SuperDuper）的系统复制功能，苹果现在负责确保系统复制功能的正常工作。但是，苹果在 macOS 15.2 中的错误使得系统复制功能无法正常工作。

这意味着，直到苹果修复这个错误，用户无法使用 SuperDuper 的“复制所有文件”功能来复制系统卷。用户只能使用“备份所有文件”功能来备份除系统卷之外的所有文件。

苹果的错误使得 SuperDuper 无法正常工作。SuperDuper 的开发者呼吁苹果尽快修复这个错误。错误编号为 FB16090831。

目前，用户只能使用“备份所有文件”功能来备份数据，直到苹果修复这个错误。

HN 热度 346 points | 评论 298 comments | 作者：zdw | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=42413757

  • 苹果将设备变成了监狱，需要对科技巨头进行监管
  • 苹果的做法是出于安全考虑，保证操作系统不被修改
  • 这是苹果锁定平台的又一例证，限制用户的自由
  • 苹果的做法可能是为了推广 iOS/iPadOS 类型的操作系统
  • 用户应该有权利自由地使用和安装软件
  • 这是苹果对用户不信任的体现
  • 苹果的安全措施可能是出于保护用户的考虑，但也限制了用户的自由
  • 这是苹果试图控制用户行为的又一例证
  • 用户应该有权利自由地选择和使用软件
  • 苹果的做法可能是出于商业考虑，限制竞争对手
  • 这是苹果对用户自由的又一限制

Sharing new research, models, and datasets from Meta FAIR #

https://ai.meta.com/blog/meta-fair-updates-agents-robustness-safety-architecture/?_fb_noscript=1

Meta Fundamental AI Research (FAIR) 正在分享最新的研究成果，包括多个项目和模型。这些成果包括 Meta Motivo，一个控制虚拟人体行为的基础模型；Meta Video Seal，一个用于视频防伪的模型；Flow Matching 指南和代码库，一个用于生成图像、视频、音频等的方法；以及 Meta Explore Theory-of-Mind，一个用于理论推理的数据生成框架。

Meta Motivo 是一个基于无监督强化学习的模型，能够控制虚拟人体的行为，实现复杂任务的完成。该模型通过学习一个表示状态、动作和奖励的共同潜在空间，实现了零-shot 推理的能力。Meta Motivo 在多个任务上表现出色，包括运动跟踪、目标姿势达到和奖励优化。

Meta Video Seal 是一个用于视频防伪的模型，可以在视频中添加一个不可见的水印，用于追踪视频的来源。该模型可以抵御常见的视频编辑和压缩算法的攻击。Meta Video Seal 的代码和模型已经公开，开发者可以使用它来保护自己的视频内容。

Flow Matching 是一个用于生成图像、视频、音频等的方法，已经在多个应用中取代了传统的扩散方法。该方法提供了一个简单而灵活的生成框架，提高了性能和效率。Meta FAIR 正在分享 Flow Matching 的代码和论文，希望能够促进该方法的广泛采用。

Meta Explore Theory-of-Mind 是一个用于理论推理的数据生成框架，能够生成多样化、挑战性和可扩展的理论推理数据。该框架可以帮助加速理论推理领域的研究进展。

HN 热度 312 points | 评论 59 comments | 作者：ilaksh | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=42412360

  • 该研究成果非常有趣，特别是与大型语言模型（LLM）相关的内容，例如大型概念模型、动态字节潜在变换器和稀疏存储层等。
  • 希望 Llama 4 或 5 会有不同的架构，目前发布的 Llama 模型虽然有更好的训练流程，但基本上都是相同的推理架构。
  • 该页面的内容呈现方式不够友好，建议使用更好的方式来组织和展示内容。
  • 该研究成果的商业价值在于为 Meta 提供了大量的 AI 专家和资源，帮助公司保持在 AI 领域的竞争优势。
  • 通过开源这些研究成果，Meta 可以让更多的人使用和改进这些模型，从而推动 AI 领域的发展。
  • 开源这些模型可以让其他公司和开发者使用和改进，从而降低了对 OpenAI 等公司的依赖。
  • 通过这些研究成果，Meta 可以更好地理解和分析用户生成的内容，从而提高广告的目标和效果。
  • 动态字节潜在变换器是一个很有前景的方向，可能会取代传统的分词器。

MarkItDown: Python tool for converting files and office documents to Markdown #

https://github.com/microsoft/markitdown

MarkItDown 是一个 Python 工具，用于将各种文件转换为 Markdown 格式。它支持多种文件类型，包括 PDF、PowerPoint、Word、Excel、图像、音频和 HTML 等。该工具的 API 简单易用，只需几行代码即可完成文件转换。

MarkItDown 的主要功能是将文件转换为 Markdown 格式，这样可以方便地进行文本分析、索引等操作。它支持多种文件类型，包括：

  • PDF (.pdf)
  • PowerPoint (.pptx)
  • Word (.docx)
  • Excel (.xlsx)
  • 图像 (EXIF 元数据和 OCR)
  • 音频 (EXIF 元数据和语音转录)
  • HTML (特别处理 Wikipedia 等)

使用 MarkItDown 非常简单，只需从 markitdown 模块导入 MarkItDown 类，创建一个实例，然后调用 convert 方法即可完成文件转换。例如：

from markitdown import MarkItDown markitdown = MarkItDown() result = markitdown.convert(“test.xlsx”) print(result.text_content)

MarkItDown 项目欢迎贡献和建议。贡献者需要同意贡献者许可协议 (CLA)，声明他们有权并实际授予 Microsoft 使用他们贡献的权利。贡献者可以通过提交拉取请求来贡献代码，CLA 机器人会自动检查是否需要提供 CLA 并相应地装饰拉取请求。

该项目遵循 Microsoft 开源代码行为准则。有关更多信息，请参见行为准则 FAQ 或联系 opencode@microsoft.com。

MarkItDown 项目可能包含 Microsoft 或其他公司的商标或徽标。使用 Microsoft 商标或徽标需要遵守 Microsoft 商标和品牌指南。使用第三方商标或徽标需要遵守第三方的政策。

HN 热度 294 points | 评论 78 comments | 作者：Handy-Man | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=42410803

  • MarkItDown 工具可以将文件和 office 文档转换为 Markdown 格式。
  • uvx 是 uv 的一个 alias，可以直接运行 MarkItDown 工具。
  • MarkItDown 工具对于 HTML 和 PDF 文件的转换效果不错。
  • 但对于图片和表格的转换效果不佳，尤其是表格，LLM 模型不擅长解释 Markdown 表格。
  • 有人认为 MarkItDown 工具对于公司内部文档的转换很有用。
  • 但有人认为 MarkItDown 工具对于复杂表格和图片的转换效果不佳。
  • 有人提到使用 uvx 安装 MarkItDown 工具很方便。
  • 有人认为 MarkItDown 工具对于 LLM 模型的输入很有用。
  • 但有人认为 MarkItDown 工具对于表格数据的转换效果不佳，LLM 模型更适合处理 JSON 数据。
  • 有人认为 MarkItDown 工具对于文档转换很有用，但需要根据具体情况选择合适的转换工具。

Byte Latent Transformer: Patches Scale Better Than Tokens #

https://ai.meta.com/research/publications/byte-latent-transformer-patches-scale-better-than-tokens/?_fb_noscript=1

Meta AI 研究团队最近发布了一篇论文，介绍了一种新的字节级语言模型架构——字节潜在变换器（Byte Latent Transformer，BLT）。BLT 模型通过将字节编码成动态大小的块（patch），从而实现了比传统的基于标记化（tokenization）的语言模型更高的推理效率和鲁棒性。

研究团队进行了大规模的实验，训练了多个 BLT 模型，参数量从 1 亿到 80 亿不等，训练数据量达到 4 万亿字节。实验结果表明，BLT 模型在多个自然语言处理任务上取得了 state-of-the-art 的结果，尤其是在推理和长尾泛化方面表现出色。

此外，研究团队还提出了一个新的评估框架——ExploreToM，用于评估语言模型的理论心智（theory of mind）能力。ExploreToM 框架通过生成多样化和挑战性的理论心智数据，来评估语言模型的理论心智能力。实验结果表明，现有的语言模型在 ExploreToM 框架上表现不佳，需要进一步改进。

另外，研究团队还发布了一篇关于大概念模型（Large Concept Model，LCM）的论文。LCM 模型通过在句子表示空间中进行语言建模，实现了更高层次的语义理解和生成能力。实验结果表明，LCM 模型在多个生成任务上取得了 state-of-the-art 的结果，尤其是在多语言生成和零样本学习方面表现出色。

最后，研究团队还发布了一篇关于 Meta CLIP 1.2 的论文。Meta CLIP 1.2 是一个用于图像字幕生成的模型，通过编辑和重新对齐现有的 alt-text 数据，实现了更好的图像字幕质量。实验结果表明，Meta CLIP 1.2 模型在图像字幕生成和零样本学习方面取得了 state-of-the-art 的结果。

HN 热度 279 points | 评论 71 comments | 作者：zxexz | 19 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=42415122

  • 作者认为 BERT 模型的出现让他们团队开始思考替代的表示方法，特别是因为他们处理的文档中经常有词典之外的词汇，这些词汇很重要，而且丢弃它们会导致失败。
  • 作者认为字节对编码是第一个他们认可的分词方案。
  • 评论者认为 tokens 是 hack，虽然它们在大多数情况下有效，但当它们不起作用时很明显。
  • 评论者认为 CANINE 从未真正流行起来。
  • 评论者认为输出必须是字典中链式单词的产物，但现实世界中人类每天都在创造和使用非字典单词来交流。
  • 作者认为字节对编码很好，因为它可以避免未知单词/序列的问题。
  • 评论者认为使用 RNN 或其他 DNN 来编码补丁是有意义的。
  • 作者认为使用 RNN 或其他 DNN 来编码补丁并没有尝试过。
  • 评论者认为层次结构只有两个层级，堆叠更多层级似乎是一个明显的研究方向。
  • 评论者认为作者的回复中提到的分配 FLOP 预算和分组补丁到更大单位的问题是值得注意的。
  • 评论者认为使用熵来分割字节序列是有意义的。
  • 评论者提到了早期关于使用上下文熵进行无监督单词分割的论文。

Ilya Sutskever NeurIPS talk [video] #

https://www.youtube.com/watch?v=1yvBqasHLZs

Ilya Sutskever 在 NeurIPS 2024 会议上发表了题为 “使用神经网络的序列到序列学习：十年的回顾” 的演讲。

Sutskever 是深度学习领域的重要人物之一，他在演讲中探讨了序列到序列学习（Seq2Seq）在过去十年中的发展历程和未来的展望。

在演讲中，他提到目前的预训练模型将会迎来终结，并展望了未来人工智能的趋势。他预言，未来将会出现超智能（superintelligence），这种智能不仅具备代理性（agentic），还能够推理、理解，并具备自我意识。这意味着，未来的人工智能系统将更加复杂和自我驱动。

HN 热度 258 points | 评论 165 comments | 作者：mfiguiere | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=42413677

  • 评论者认为 Ilya Sutskever 的演讲内容空洞，没有提供任何新的见解或有用的信息。
  • Ilya Sutskever 被认为是“大视野的人”，而 Andrej Karpathy 才是真正“接地气”的人。
  • 有人认为 Ilya Sutskever 的演讲过于夸张和自大，缺乏实际内容。
  • 评论者认为，Ilya Sutskever 关于大脑和神经网络的比较没有意义。
  • 有人指出，Ilya Sutskever 关于预训练数据枯竭的观点并不是什么新鲜事。
  • 评论者认为，Ilya Sutskever 的演讲没有提供任何有价值的信息或见解。
  • 有人认为，Ilya Sutskever 的演讲更多的是在宣扬自己的观点和信仰，而不是提供实际的内容。
  • 评论者认为，Ilya Sutskever 关于机器学习的未来发展的观点不够清晰和具体。
  • 有人指出，Ilya Sutskever 的演讲缺乏实际的例子和数据支持。
  • 评论者认为，Ilya Sutskever 的演讲过于理论化和抽象，缺乏实际的应用价值。

What Is Entropy? A Measure of Just How Little We Know #

https://www.quantamagazine.org/what-is-entropy-a-measure-of-just-how-little-we-really-know-20241213/

这个网页是一篇关于熵（entropy）的文章。熵是物理学中的一个概念，用于描述系统的无序程度或混乱程度。文章从法国工程师 Sadi Carnot 在 1824 年出版的书《火的动力》（Reflections on the Motive Power of Fire）开始讲起，介绍了熵的概念和发展历史。

文章指出，熵最初是用于描述热力学中的能量转换问题，但后来被扩展到其他领域，如信息论和生态学。然而，熵的概念也存在争议，因为它在不同领域的定义和解释不同。文章提到，物理学家们在过去一个世纪中一直试图统一熵的概念，最近的研究表明熵实际上是与观察者相关的，而不是系统本身的固有属性。

文章还讨论了熵与信息和能量之间的关系，指出熵的增长是信息丢失的结果。文章最后指出，熵的概念正在被重新审视，新的研究表明熵不仅仅是无序和混乱的度量，也可以被视为一种机遇和资源。

总的来说，这篇文章对熵的概念和发展历史进行了详细的介绍，探讨了熵在不同领域的定义和解释，并讨论了熵与信息和能量之间的关系。

HN 热度 232 points | 评论 93 comments | 作者：nsoonhui | 17 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=42415386

  • 评论者认为文章中关于熵的观点是老生常谈的。-熵是相对于观察者而言的，而不是系统固有的属性。-熵是用来衡量系统不确定性的一个指标。-熵的概念可以用来描述系统的混乱程度。-熵的计算方法有很多种，包括基于微观状态的方法和基于宏观状态的方法。-熵的概念在物理学和热力学中有着重要的应用。-熵的实验测量结果是与观察者无关的。-熵的概念可以用来描述系统的不确定性和混乱程度。

Luon programming language #

https://github.com/rochus-keller/Luon/blob/master/Readme.md

Luon 编程语言是一种高级编程语言，语法类似于 Oberon+、Oberon-07 和 Oberon-2，集成了 Lua 的概念，并针对 LuaJIT 虚拟机进行了优化。Luon 可以被视为一种静态类型的 Lua。该语言的名称是由 “Lua” 和 “Oberon” 组合而成。

Luon 的特点包括：

  • 没有指针，所有结构化数据类型都具有引用语义，并且是动态创建的。
  • 除了 ARRAY 类型之外，还有一个 HASHMAP 类型用于兼容 Lua。
  • 字符串数据类型是不可变的，并且遵循值语义。
  • Luon 解决了 Lua 中的一些缺陷，例如：
    • 条件编译可以启用或禁用调试语句，避免浪费计算时间。
    • 常量不需要局部槽或哈希元素访问。
    • 显式内联声明，使代码结构更清晰。
    • 开关语句可以避免重复写入关系表达式。
    • 没有隐式全局声明，可以在编译时检测到更多错误。
    • 局部变量不能在声明之前使用。

该项目实现了一个 Luon 编译器和集成开发环境 (IDE)。示例项目可以在 testcases 子目录中找到。

Luon 的代码示例包括：

  • 过程式编程：Fibonacci 模块计算斐波那契数列。
  • 泛型编程：Collections 模块实现了一个泛型的双端队列。
  • 面向对象编程：Drawing 模块实现了一个简单的绘图系统。

计划的功能包括：

  • 实现词法分析器和解析器。
  • 实现语义验证器。
  • 实现 LuaJIT 后端。
  • 实现一个类似于 Oberon+ 的 IDE。
  • 文档化语言规范。
  • 将 Smalltalk-80 虚拟机迁移到 Luon。
  • 为一些平台构建和预编译版本。
  • 将 PAL2 从 C 迁移到 Lua，修复 BitBlt，分离部署。
  • 完成语言实现，包括内联、不变性、pcall、可见性等功能。

HN 热度 204 points | 评论 102 comments | 作者：thunderbong | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=42413343

  • Luon 语言及其 IDE 是一个令人印象深刻的成就，尤其是考虑到它是一个全新的语言和 IDE。
  • 作者计划使用 Luon 来重新实现 Smalltalk-80 VM 和 Interlisp VM。
  • LeanQt 库是 Luon IDE 使用的库，值得关注。
  • TurboLua 给 Lua VM 提供了必要的信号/管道来编写高性能网络应用，是否有可能为 Luon 创建一个类似的 TurboLuon？
  • Luon 的设计目标是简单性，避免语言过载和冗余，易于维护和更新。
  • 作者认为简单的解决方案更不容易出错，易于修改和扩展，用户友好性更好，学习曲线更低。
  • 作者通常在较旧的机器上工作，这些机器可能无法运行支持语言服务器的 IDE，因此 Luon 的 IDE 是从零开始编写的。
  • Luon 的编译器生成的 LuaJIT 字节码不受 GPL 许可的影响，可以在商业或闭源项目中使用。
  • 作者分享了自己在实现 Luon 时听的音乐。