2025 03 08 HackerNews

2025-03-08 Hacker News Top Stories #

Mistral AI 公司推出了一个名为 Mistral OCR 的 Optical Character Recognition API，可以理解和提取文档内容。

简洁数据结构是一种可以在紧凑的形式下存储数据的数据结构，同时仍然可以高效地访问和查询数据。

可微分逻辑细胞自动机结合了神经细胞自动机和可微分逻辑门网络的优点，能够学习局部规则以生成复杂的模式和行为。

一种天然分子 BRP 被发现具有与奥泽姆匹克类似的作用，可以抑制食欲和减轻体重。

LADDER 框架允许大型语言模型通过自我学习和递归生成和解决问题的变体来提高其能力。

美国国家航空航天局关闭了“旅行者 1 号”上的宇宙射线子系统实验，并计划关闭“旅行者 2 号”上的低能带电粒子仪器。

GRPO 算法可以用来训练语言模型以解决推理任务，特别是“时间线索”游戏。

扩散模型是一种新的语言模型，能够同时生成整个句子的所有部分，包括开始、中间和结束。

BSD 快速文件系统的发展历史值得尊重和学习，现代文件系统的设计需要考虑到闪存存储的特点。

作者最近取消了自己的亚马逊 Prime 订阅，理由是当前的订阅对自己来说已经没有太大的必要性。

Mistral OCR #

https://mistral.ai/fr/news/mistral-ocr

Mistral AI 公司推出了一个名为 Mistral OCR 的 Optical Character Recognition API，这是一个可以理解和提取文档内容的模型。这个模型可以处理复杂的文档，包括表格、图像、数学表达式和多种语言的文本。Mistral OCR 的准确率和速度都超过了其他同类模型，它可以在一分钟内处理 2000 页的文档。

Mistral OCR 的主要特点包括：状态-of-the-art 的文档理解能力，能够处理复杂的文档元素，如表格、图像和数学表达式；多语言支持，能够处理多种语言的文本；快速的处理速度，能够在一分钟内处理 2000 页的文档；结构化输出，能够将提取的内容输出为 JSON 格式。

Mistral OCR 的应用场景包括：数字化科学研究，能够将科学论文和期刊转换为 AI 可以理解的格式；保护历史和文化遗产，能够将历史文档和文物数字化；优化客户服务，能够将文档和手册转换为索引化的知识库；使文学作品成为 AI 可以理解的格式，能够将技术文档、工程图纸、讲义、演示文稿等转换为索引化的格式。

Mistral OCR 的 API 已经在 Le Chat 平台上开放试用，开发者可以在 La Plateforme 平台上尝试使用这个 API。Mistral AI 公司还将在未来继续改进和扩展 Mistral OCR 的功能和应用场景。

HN 热度 1678 points | 评论 405 comments | 作者：littlemerman | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43282905

使用 LLM 作为评判标准可能存在问题，需要确保 LLM 的可靠性
Mistral OCR 模型虽然令人印象深刻，但 OCR 问题本身很难，存在幻觉和缺失文本的风险
使用多个 LLM 模型并选择大多数模型同意的结果可能可以减少幻觉的发生
Benchmark 测试中使用结构化输出和 JSON 模式可以提高测试的准确性
Marker 模型在 PDF 转换和 markdown 转换方面表现良好，但仍存在一些问题，如表格转换不准确
使用 LLM 模型作为评判标准可能会受到训练数据的影响，导致幻觉的发生
需要开发更好的 Benchmark 测试方法来评估 OCR 模型的性能
Mistral OCR 模型在某些方面的表现不佳，例如图像提取和文本识别
使用多个模型和方法可以提高 OCR 的准确性和可靠性
Benchmark 测试需要考虑到不同模型和方法的差异和局限性

Succinct data structures #

https://blog.startifact.com/posts/succinct/

本文介绍了简洁数据结构（Succinct Data Structures）的概念。作者在寻找优化代码的方法时，偶然发现了这个领域，并对其产生了兴趣。简洁数据结构是一种可以在紧凑的形式下存储数据的数据结构，同时仍然可以高效地访问和查询数据。

作者提到，简洁数据结构与压缩技术不同，压缩技术需要先解压缩数据才能使用，而简洁数据结构可以直接在紧凑的形式下使用。这种数据结构在计算机科学领域相对较新，许多重要的数据结构是在过去 25 年中被发明的。

本文重点介绍了位向量（Bit Vectors）和排名/选择位向量（Rank/Select Bit Vector）等简洁数据结构。位向量是一种可以存储位（0 或 1）的数组，而排名/选择位向量则支持排名和选择操作，可以在常数时间内完成。作者还提到了这些数据结构的用例，例如在大字符串中存储和查询子字符串的起始位置。

作者还提到，在 Rust 语言中实现简洁数据结构可以带来潜在的性能优势，因为 Rust 是一种系统编程语言，关注数据结构的特性和性能。作者分享了自己在 Rust 中寻找简洁数据结构实现的经历，并希望其他开发者也能对这些数据结构感兴趣。

总的来说，本文对简洁数据结构进行了详细的介绍，包括其概念、特性和用例，并强调了在 Rust 语言中实现这些数据结构的潜在优势。作者希望通过分享自己的经历和知识，能够帮助其他开发者了解和使用简洁数据结构。

HN 热度 531 points | 评论 91 comments | 作者：pavel_lishin | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43282995

Gonzalo Navarro 的论文非常有趣，阅读他的论文就像是一次愉快的散步。
有些人认为“literally”这个词已经不再意味着“实际上”，而是意味着“形象地”或“强调地”。
语言是由其使用者定义的，个人可以选择如何使用某些词语。
有些科学概念被滥用，例如“指数级增长”和“量子”。
简洁数据结构在处理大型数据集时非常有用，尤其是在存储访问时间占主导地位的情况下。
简洁树是一种艺术，例如 Range Minimum Query (RMQ) 的实现。
在应用程序中，简洁数据结构可能不总是比传统数据结构快，尤其是在数据集能够装入内存的情况下。

Differentiable Logic Cellular Automata #

https://google-research.github.io/self-organising-systems/difflogic-ca/?hn

本文介绍了一种新的方法，称为可微分逻辑细胞自动机（Differentiable Logic Cellular Automata），它结合了神经细胞自动机（Neural Cellular Automata）和可微分逻辑门网络（Differentiable Logic Gates Networks）的优点。这种方法可以学习局部规则以生成复杂的模式和行为，同时保留细胞自动机的离散性质。

文章首先介绍了细胞自动机的概念和其在模式生成中的应用。然后，作者提出了一个问题，即如何创建一个系统，该系统可以学习局部规则以生成特定的模式或行为。为了解决这个问题，作者提出了可微分逻辑细胞自动机的概念，它结合了神经细胞自动机和可微分逻辑门网络的优点。

神经细胞自动机是一种合成的细胞自动机和深度学习技术，它可以学习局部规则以生成复杂的行为。然而，它们不具有离散性质，这使得解释性更具挑战性。可微分逻辑门网络可以学习组合逻辑电路，但它们尚未被证明可以在递归设置中工作。可微分逻辑细胞自动机结合了这两种方法的优点，可以学习局部规则以生成复杂的模式和行为，同时保留离散性质。

文章还介绍了可微分逻辑细胞自动机的结构和工作原理。它由一个二维网格组成，每个细胞包含一个 n 维向量的信息，称为细胞状态或通道。细胞状态包括 RGB 颜色、alpha 通道和隐藏通道。细胞之间通过一个两阶段过程进行交互：感知阶段和更新阶段。在感知阶段，细胞感知其环境并生成感知向量。在更新阶段，神经网络根据感知向量更新细胞状态。

文章最后介绍了可微分逻辑细胞自动机的应用和潜在的未来发展方向。它可以被用于模式生成、计算机视觉和机器学习等领域。同时，作者也提出了关于可微分逻辑细胞自动机的未来研究方向，包括提高其效率和扩展其应用范围。

总的来说，本文介绍了一种新的方法，称为可微分逻辑细胞自动机，它结合了神经细胞自动机和可微分逻辑门网络的优点。这种方法可以学习局部规则以生成复杂的模式和行为，同时保留离散性质。它具有广泛的应用前景和潜在的未来发展方向。

HN 热度 417 points | 评论 80 comments | 作者：eyvindn | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43286161

这篇论文关于可微分逻辑细胞自动机的研究非常重要，它可以让我们用反向传播优化来学习复杂离散系统的行为。
可微分逻辑细胞自动机可以用来模拟非层次化组织，理解动物细胞如何合作以及社会如何运作。
这项技术可能会被应用于模拟野火蔓延、污染扩散等问题。
未来的智能系统可能是由细胞自动机和代谢系统组成的，人类将成为这些网络中的参与者。
可微分逻辑细胞自动机可以让我们更好地理解大脑的工作原理，可能会揭示出大脑的基本规律。
这项技术可能会让我们重新思考什么是智能，如何实现智能，并可能会带来新的智能系统的发展。

Natural occurring molecule rivals Ozempic in weight loss, sidesteps side effects #

https://medicalxpress.com/news/2025-03-naturally-molecule-rivals-ozempic-weight.html

斯坦福大学医学院的研究人员发现了一种天然分子，称为 BRP，具有与奥泽姆匹克（Ozempic）类似的作用，可以抑制食欲和减轻体重。奥泽姆匹克是一种用于治疗 2 型糖尿病和肥胖的药物。研究人员使用人工智能算法“肽体预测器”（Peptide Predictor）筛选了数千种肽体，发现 BRP 是一种由 12 个氨基酸组成的肽体，可以激活大脑中的特定神经元，抑制食欲和减轻体重。

研究人员在小鼠和迷你猪身上进行了实验，发现 BRP 可以减少食物摄入量，改善葡萄糖和胰岛素耐受性，并且没有引起奥泽姆匹克常见的副作用，如恶心、便秘和肌肉质量丧失。BRP 似乎通过一种不同的代谢途径发挥作用，激活大脑中的特定神经元，调节食欲和新陈代谢。

研究人员希望进一步研究 BRP 的作用机制，包括识别其结合的细胞表面受体，并探索如何延长其在体内的作用时间，以便于更方便的给药。他们还计划在人类身上进行临床试验，以评估 BRP 的安全性和有效性。研究人员相信，BRP 可能成为一种新的、更有效的治疗肥胖和相关代谢疾病的方法。

斯坦福大学医学院的研究人员已经申请了与 BRP 相关的专利，并计划成立一家公司来开发和商业化这项技术。研究人员表示，BRP 的发现是他们多年来致力于寻找新的治疗肥胖和相关代谢疾病方法的结果，他们希望这项技术能够为数百万患有肥胖和相关疾病的人带来新的希望。

HN 热度 362 points | 评论 310 comments | 作者：pseudolus | 14 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43289245

人们对“人工智能”这个词的使用过于宽松和随意，导致其失去了原有的意义和准确性
正则表达式在处理复杂的字符串模式时非常强大和灵活，可以被视为一种简单的“人工智能”
使用“人工智能”这个词来描述简单的算法或技术可能会引起误解和混淆
正则表达式可以被用于解决复杂的问题，但其本质上仍然是一种确定性的算法
评论者们对“人工智能”和“算法”之间的区别和联系进行了讨论和辩论
有人认为，任何足够先进的技术都可以被误认为是“人工智能”
正则表达式在生物信息学和基因组学等领域有着广泛的应用和重要的作用
评论者们还讨论了代码文档和注释的重要性，以及 Python 中的文档字符串的使用和作用
有人提到了自动化文档生成的重要性和便捷性，但也指出其在某些组织中尚未被广泛采用

Ladder: Self-improving LLMs through recursive problem decomposition #

https://arxiv.org/abs/2503.00735

本文介绍了一种名为 LADDER（学习通过自主难度驱动示例递归）的框架，用于提高大型语言模型（LLM）的问题解决能力。LADDER 框架允许 LLM 通过自我学习和递归生成和解决问题的变体来提高其能力。这种方法与传统的需要人工数据集或反馈的方法不同，LADDER 利用模型自身的能力来生成更简单的问题变体。

研究人员通过在数学积分领域对 LADDER 框架进行了实验，结果表明 LADDER 能够显著提高 LLM 的准确率。例如，在本科水平的数学积分问题中，LADDER 提高了 Llama 3.2 3B 模型的准确率从 1% 提高到 82%。此外，研究人员还引入了一种名为 TTRL（测试时强化学习）的方法，通过在测试时对问题变体进行强化学习来进一步提高 LLM 的性能。TTRL 使得 Qwen2.5 7B Deepseek-R1 Distilled 模型在 MIT 积分竞赛的资格考试中获得了 90% 的准确率，超越了 OpenAI o1 的性能。

本文的研究结果表明，自我导向的战略学习可以在不依赖于模型架构扩展或人工监督的情况下显著提高 LLM 的能力。LADDER 框架和 TTRL 方法为 LLM 的自我学习和性能提高提供了新的途径，具有广泛的应用前景。同时，本文还提供了相关的参考文献和代码资源，方便读者进一步了解和研究。

HN 热度 317 points | 评论 100 comments | 作者：fofoz | 18 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43287821

人工智能领域最近取得了多项突破，包括将神经网络与逻辑门结合，可能会带来非线性问题的高效解决。
有人认为最近的突破可能是由于重要会议即将召开，研究人员急于发表论文。
低层次的研究成果可能会被大公司抢占，导致真正的创新被掩盖。
人工智能的发展可能会带来失业和社会问题，甚至可能导致人类的灭亡。
有人认为，人工智能的发展是不可避免的，人类应该积极地去研究和开发。
人工智能可能会比人类更智能，人类应该为此做好准备。
有人担心人工智能会失控，导致人类的灭亡。
人工智能可能会被用来解决复杂问题，但也可能会带来新的问题。
有人认为，人工智能的发展应该被限制，避免其失控。
人工智能可能会改变人类的生活方式，带来新的机遇和挑战。

NASA Shuts Off Voyager Science Instrument #

https://gizmodo.com/nasa-shuts-off-voyager-science-instrument-more-power-cuts-ahead-to-keep-both-probes-going-2000572202

美国国家航空航天局（NASA）近日宣布，为了延长航天器的寿命，工程师们不得不关闭航天器上的部分科学仪器。航天器“旅行者 1 号”和“旅行者 2 号”已经在太空中飞行了 47 多年，收集了大量的宇宙数据。但是，随着时间的推移，航天器的能量供应开始减少，工程师们不得不采取措施来延长它们的寿命。

“旅行者 1 号”和“旅行者 2 号”是双胞胎航天器，于 1977 年发射升空。它们的原始任务是研究外行星，但是在完成任务后，它们继续飞行，进入了星际空间。航天器上的科学仪器已经收集了大量的数据，包括太阳系的边界、星际空间的条件等。但是，随着能量的减少，工程师们不得不关闭一些仪器，以确保航天器能够继续运行。

最近，工程师们关闭了“旅行者 1 号”上的宇宙射线子系统实验，并计划在 3 月 24 日关闭“旅行者 2 号”上的低能带电粒子仪器。这些仪器对于研究宇宙射线和带电粒子非常重要，但是在能量供应减少的情况下，工程师们不得不做出选择。关闭这些仪器将能够为航天器节省能量，延长它们的寿命。

尽管航天器的能量供应减少，但工程师们仍然希望能够延长它们的寿命。根据当前的计划，航天器可能能够继续运行到 2030 年代，尽管届时只剩下一个仪器。工程师们正在努力延长航天器的寿命，因为它们已经成为太空探索的传奇符号。

“旅行者 1 号”和“旅行者 2 号”已经飞行了超过 15 亿英里，距离地球非常遥远。它们的速度非常快，已经进入了星际空间，成为人类历史上最远的航天器。尽管它们的能量供应减少，但它们仍然在收集数据，向科学家们提供了大量的信息。这些信息对于研究宇宙、太阳系和星际空间非常重要。

航天器的工程师们正在努力延长它们的寿命，因为它们已经成为太空探索的传奇符号。尽管它们的能量供应减少，但它们仍然在收集数据，向科学家们提供了大量的信息。这些信息对于研究宇宙、太阳系和星际空间非常重要。随着航天器继续飞行，科学家们将能够收集到更多的数据，进一步了解宇宙的奥秘。

HN 热度 204 points | 评论 91 comments | 作者：01-_- | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43282594

航天器维护团队的工作非常辛苦，值得赞赏
Voyager 号飞船的耐用性和工程设计令人惊叹
软件工程师很难想象自己的代码在 50 年后会如何
游戏开发者以前需要在游戏发布前确保一切正常，因为发布后很难修改
现在的游戏可以通过网络更新和补丁来修复问题
Voyager 号飞船的信号传输距离非常远，需要很强的错误纠正能力
航天器的设计和维护需要考虑到长期的可靠性和稳定性
Voyager 号飞船上的金唱片包含了人类的信息和图像，希望能被外星人发现
航天器的维护和更新需要大量的资源和人力
Voyager 号飞船的任务即将结束，最后的仪器也将关闭，飞船将在太空中永远保持静默

Using GRPO to Beat o1, o3-mini and R1 at “Temporal Clue” #

https://openpipe.ai/blog/using-grpo-to-beat-o1-o3-mini-and-r1-on-temporal-clue

本文介绍了使用 Group Relative Policy Optimization（GRPO）算法来训练语言模型以解决推理任务，特别是“时间线索”（Temporal Clue）游戏。作者首先介绍了背景，包括最近在大型语言模型（LLM）方面的进展，特别是使用强化学习（RL）来训练这些模型。然而，尽管这些模型取得了显著的进步，但它们仍然难以解决逻辑推理任务。

为了解决这个问题，作者选择了“时间线索”游戏作为推理任务的 benchmark。这个游戏是基于流行的桌游“线索”（Clue），但增加了时间和动机两个维度，需要玩家通过逻辑推理来解决谜题。作者使用了多个领先的推理模型，包括 DeepSeek R1、OpenAI 的 o1 和 o3-mini、Anthropic 的 Sonnet 3.7 等，来评估它们在“时间线索”游戏中的性能。

实验结果表明，Sonnet 3.7 模型在 64k token 的思考预算下取得了最佳性能，但其他模型仍然有改进的空间。作者随后使用 GRPO 算法来训练两个较小的开源模型，Alibaba Qwen 2.5 14B 和 32B，通过强化学习来提高它们的推理能力。训练过程包括生成模型响应、评估响应并估计优势、使用剪辑的策略梯度来微调模型等步骤。

作者还讨论了训练过程中的一些细节，包括使用 vLLM 推理引擎、HuggingFace Transformers 的 AutoTokenizer、以及如何高效地打包数据以减少冗余。通过这些优化，作者能够训练出具有竞争力的模型，甚至在某些情况下超越了领先的模型。总的来说，本文展示了使用 GRPO 算法来训练语言模型以解决推理任务的有效性，并提供了一个训练 recipe 和数据集以供其他研究人员使用。

HN 热度 195 points | 评论 51 comments | 作者：kcorbitt | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43284420

语言模型在解决某些类型的问题时，应该通过生成代码来解决，而不是简单地给出答案。
语言模型的推理能力还不够强大，无法像人类一样进行逻辑推理和解决复杂问题。
语言模型可以通过训练和优化来提高其解决特定问题的能力，但这并不意味着它可以解决所有类型的问题。
语言模型在解决某些问题时可能会使用启发式方法，而不是严格的逻辑推理，这可能会导致错误的结果。
语言模型的性能取决于其训练数据和算法，可能无法解决那些需要严格逻辑推理和正确结果的问题。
语言模型可以解决某些需要“好 enough”解决方案的问题，但在需要严格正确结果的问题中可能会失败。

Why I find diffusion models interesting? #

https://rnikhil.com/2025/03/06/diffusion-models-eval

最近，一个名为 Inception Labs 的公司发布了一种新的语言模型，称为扩散语言模型（dLLM）。这种模型与传统的语言模型不同，它不再是从左到右预测 tokens，而是同时生成整个句子的所有部分，包括开始、中间和结束。这种方法在图像和视频模型中已经被证明是有效的，现在也被应用于代码生成，并且取得了比传统语言模型更好的性能。

扩散语言模型的出现引起了作者的兴趣，作者在过去的两年中一直在研究和评估大型语言模型。作者认为，这种新的模型有几个显著的优点。首先，传统的语言模型经常会产生“幻觉”，即它们会自信地生成文本，但实际上是在编造事实。扩散语言模型可以先生成某些重要的部分，然后验证它们，最后再生成整个句子。例如，在客户服务聊天机器人中，扩散语言模型可以先生成政策版本号，然后验证它，最后再提供建议。

扩散语言模型的另一个优点是，它可能会改善代理的性能。代理是指可以执行多步骤任务的模型，传统的语言模型可能会在这些任务中陷入循环。扩散语言模型可以通过确保整个计划从上到下保持一致来解决这个问题。作者认为，这种模型可以“看到”未来，并确保代理不会陷入循环。

作者还提供了一个例子，展示了扩散语言模型如何响应提示“解释博弈论”。在这个例子中，模型先生成了句子的最后部分，然后是中间部分，最后是开始部分。作者认为，这种模型很有趣，可以尝试运行一些查询来查看哪些词会先被生成。

HN 热度 192 points | 评论 81 comments | 作者：whoami_nr | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43285726

难以理解为什么作者认为扩散模型会产生较少的幻觉，因为中间版本可能包含错误信息
扩散模型可以通过多次迭代来纠正错误的 token，但这并不意味着最终结果会更准确
扩散模型可能更适合代码生成任务
扩散模型和自回归模型之间存在权衡，需要考虑计算成本和准确性的平衡
扩散模型可以通过调整参数来控制生成的 token 数量和未来 token 的预测，实现不同效果
扩散模型的中间版本可能看起来像胡言乱语，但最终结果可能会更好
自回归模型和扩散模型都有各自的优缺点，需要根据具体任务选择合适的模型
扩散模型可以实现全局状态的纠正和调整，而自回归模型则是逐步生成的
扩散模型的计算成本可能更高，但也可以实现更好的性能和效果
扩散模型和自回归模型的比较需要考虑到任务的具体要求和约束
扩散模型的潜在优点包括可以生成更长的文本和更好的逻辑一致性，但需要更多的计算资源和优化
扩散模型的中间版本可能包含有用的信息，但也可能需要更多的计算资源来实现最终结果
扩散模型可以通过多次迭代来实现更好的性能和效果，但也需要考虑计算成本和资源限制

50 Years in Filesystems: 1984 #

https://blog.koehntopp.info/2023/05/06/50-years-in-filesystems-1984.html

这篇文章主要讲述了 1984 年 BSD Fast Filing System（BSD 快速文件系统）的发展历史和特点。文章首先介绍了当时的计算机硬件环境，包括 Motorola 68020 处理器、Sun 工作站和 DEC 的 VAX 系统。这些系统的硬件特点和限制对文件系统的设计产生了重要影响。

文章接着讨论了传统 Unix 文件系统的局限性，包括文件大小、I/O 速度和文件数量的限制。传统 Unix 文件系统将元数据和数据分开存储，这导致了文件访问时的长寻道时间和低效的 I/O 操作。BSD Fast Filing System 的设计目标是解决这些问题，提高文件系统的性能和效率。

BSD Fast Filing System 引入了几个创新特性，包括柱面组（Cylinder Groups）和理解 CHS（柱面、头、扇区）布局。文件系统将磁盘分成柱面组，每个柱面组包含一个副本的超级块、局部 inode 区域和 inode 和块使用位图。这种设计提高了文件系统的局部性和性能。

文章还提到了 RAID（独立磁盘冗余阵列）的发展历史，RAID 是在同一时期在伯克利开发的。RAID 的设计目标是提高磁盘的带宽和可靠性，BSD Fast Filing System 和 RAID 都是为了解决传统 Unix 文件系统的局限性而开发的。

最后，文章讨论了 BSD Fast Filing System 的其他特性和改进，包括大块、尾部打包和长寻道布局策略。这些特性进一步提高了文件系统的性能和效率。总的来说，BSD Fast Filing System 是文件系统发展历史上的一个重要里程碑，其设计和实现对后续的文件系统发展产生了深远的影响。

HN 热度 189 points | 评论 40 comments | 作者：kaycebasques | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43283498

文件系统的发展历史值得尊重和学习
现代 NVMe 驱动器的速度非常快，需要重新评估文件系统的设计
文件系统的性能取决于多种因素，包括硬件和应用程序
ZFS 和 XFS 是两种流行的文件系统，各有优劣
文件系统的设计需要考虑到闪存存储的特点
日志式文件系统和日志结构文件系统是两种不同的概念
Xerox PARC 对文件系统的发展做出了重要贡献
文件系统的性能优化可以通过 O_DIRECT 等方法实现
不同的文件系统适用于不同的场景和应用程序
文件系统的发展历史复杂，涉及多种技术和创新

Bye, Prime #

https://www.tbray.org/ongoing/When/202x/2025/03/06/Canceled-Prime

作者最近取消了自己的亚马逊 Prime 订阅，理由并不是因为亚马逊公司本身有问题，而是因为当前的订阅对自己来说已经没有太大的必要性。作者认为，亚马逊作为一家大公司，面临着 21 世纪资本主义的压力，难以在追求利润的同时保持自己的道德操守。

作者提到，自己一直在使用亚马逊的免费次日送货服务，尤其是在最近的搬家过程中，这项服务非常方便。但是，搬家工作基本完成后，作者发现自己已经不需要那么频繁地使用这项服务了。另外，很多制造商现在都有自己的在线商店，价格也相对合理，作者可以直接从这些商店购买所需的产品。

此外，作者还提到，作为加拿大人，自己对美国公司，尤其是亚马逊，感到有些抵触，因为美国政府近期对加拿大采取了一些不友好的政策。因此，作者决定将自己的购物预算转移到加拿大的供应商身上，取消亚马逊 Prime 订阅是这一过程中的一个步骤。

作者还谈到，亚马逊的搜索结果页面已经变得非常难以浏览，充满了低质量的进口商品和广告，这让人感到非常不愉快。另外，亚马逊的 Prime Video 服务曾经是订阅的主要吸引点，但最近推出的《指环王》系列让作者感到非常失望，因此也没有太大的留恋。

最后，作者提到，取消亚马逊 Prime 订阅的过程非常简单，没有遇到任何困难。作者表示，没有任何怨恨，只是觉得当前的订阅已经不再适合自己。同时，作者也看到其他读者在评论中分享了自己与亚马逊相关的经历和感受，包括对亚马逊服务质量的不满和寻找替代方案的决定。

HN 热度 182 points | 评论 175 comments | 作者：HieronymusBosch | 17 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43288156

德国的亚马逊 Prime 服务很可靠，但如果能更方便地在当地找到所需商品，人们可能会更愿意选择当地购物。
德国的在线购物体验不佳，第三方网站的用户体验差，注册麻烦，邮费高。
如果当地商店能使用统一的库存系统，实现实时查询和位置感知搜索，将会是改变游戏规则的创新。
在线商店之间的合作，实现单一用户账号跨店铺购物和降低邮费，将会大大减少购物的摩擦。
德国的支付系统保守，现金支付仍然很普遍，互联网银行和信用卡使用率较低。
德国的周日不开店限制使得人们更倾向于在线购物。
德国的物流公司服务质量较差，导致在线购物体验不佳。
其他国家的在线购物平台，如波兰的 Allegro，已经实现了跨店铺的统一账号和物流系统，值得参考。
个别网友认为，德国的在线购物体验已经有所改善，其他在线商店的服务和价格已经可以与亚马逊相媲美。