2025 03 13 HackerNews

2025-03-13 Hacker News Top Stories #

DuckDB 的本地 UI 是一个功能齐全的本地 web 用户界面，用于交互式地运行 SQL 查询和探索数据。

Gemini Robotics 是 DeepMind 研究团队开发的一个新的 AI 模型，能够控制机器人并使其能够执行复杂的任务。

初创公司 CTO 手册是一份全面介绍初创公司技术管理和团队建设的指南。

Gemma 3 模型是 DeepMind 团队开发的一种新型多模态轻量级开源模型，参数规模从 10 亿到 270 亿不等。

OpenAI 发布了一系列新工具，旨在帮助开发者和企业构建高效且可靠的代理系统。

FilePizza 是一个基于 WebRTC 的点对点文件传输服务，允许用户直接在浏览器中传输文件。

Niri 是一个新的窗口管理器，提供了可滚动的工作空间和内置的截图工具等功能。

电信堆栈的安全性问题是一个令人担忧的问题，特别是在 FreeSWITCH 开源软件项目中发现的安全漏洞。

Gemma3 模型是一种轻量级、多模态的模型家族，基于 Google 的 Gemini 技术构建，支持处理文本和图像。

2005 年的索尼广告是一个创意十足的广告，通过在旧金山的街头上空投下 25 万个彩色的弹性球，造成了一场色彩斑斓的景象。

The DuckDB Local UI #

https://duckdb.org/2025/03/12/duckdb-ui.html

DuckDB 项目旨在让用户简单地利用现代数据库技术。DuckDB 可以从多种流行语言使用，并运行在多种平台上。内置的命令行界面（CLI）提供了一种方便的方式来交互式地运行 SQL 查询，而第三方工具提供了更复杂的 UI。

然而，DuckDB CLI 对于处理长 SQL 查询可能会很麻烦，其数据探索工具也有限。许多第三方 UI 很好，但选择、安装和配置它们并不简单。使用 DuckDB 通过 UI 应该和使用 CLI 一样简单，现在它已经实现了。

DuckDB UI 是 DuckDB Labs 和 MotherDuck 之间的合作结果，作为 ui 扩展的一部分发布。从 DuckDB v1.2.1 开始，一个功能齐全的本地 web 用户界面可用。可以通过在终端中启动 DuckDB CLI 客户端并带上 -ui 参数来启动它，也可以运行 SQL 命令 CALL start_ui()。

DuckDB UI 使用交互式笔记本来定义 SQL 脚本和显示查询结果。其功能远远超出了此范围。DuckDB UI 的主要功能包括数据库、表摘要、笔记本、列浏览器和 MotherDuck 集成。用户可以探索表和视图，查看表或视图的摘要，包括行数、列名和类型以及每列数据的概况。

DuckDB UI 还支持笔记本组织工作，每个单元格可以执行一个或多个 SQL 语句。UI 支持语法高亮和自动完成以帮助编写查询。用户可以运行整个单元格或仅选择部分，然后使用提供的控件对结果进行排序、过滤或进一步转换。

DuckDB UI 还包括一个列浏览器，显示结果的摘要。用户可以深入到每列中以获取更多见解。如果用户希望连接到 MotherDuck，可以通过 UI 签到 MotherDuck，以将文件和表持久化到一个为大规模使用 DuckDB 而设计的云数据仓库中，并与团队共享数据。

DuckDB UI 正在积极开发中，预计会有更多功能和改进。DuckDB UI 创建了一些文件在用户的家目录中的 .duckdb 目录中，包括笔记本和其他状态存储在一个名为 ui.db 的 DuckDB 数据库中。导出数据到剪贴板或文件时，会生成一些小的中间文件，但数据会在导出完成后从这些文件中清除。

HN 热度 567 points | 评论 135 comments | 作者：xnx | 11 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43342712

DuckDB 的本地 UI 并不完全开源，UI 部分是闭源的，仅有扩展部分是开源的。
部分用户对此表示担忧，认为这可能会导致数据被发送到远程 URL。
有些用户建议使用其他开源的 UI 选项，例如 qstudio 或 Rill。
Rill 的创始人表示，他们的项目是完全开源的，且有更好的数据可视化和 ivot 表功能。
一些用户对 DuckDB 的商业模式表示担忧，认为完全开源可能不是可持续的。
有用户建议将 Perspective 集成到 DuckDB 中，以提供更好的数据可视化功能。
部分用户表示已经在使用 Perspective 和 DuckDB 的组合，并取得了良好的效果。

Gemini Robotics #

https://deepmind.google/discover/blog/gemini-robotics-brings-ai-into-the-physical-world/

Google DeepMind 是一家致力于建设人工智能（AI）的公司，其使命是负责任地建设 AI 以造福人类。该公司的目标是使 AI 能够解决世界上最复杂的挑战，包括生物学、物理学和环境保护等领域。

DeepMind 的研究团队正在开发多种 AI 模型，包括 Gemini、Project Astra、Imagen、Veo 和 AlphaFold 等。这些模型具有不同的功能和应用，例如 Gemini 是一个多模态的 AI 模型，可以理解和处理多种类型的数据，包括文本、图像、音频和视频。Project Astra 是一个通用的 AI 代理，可以帮助人们完成日常任务。Imagen 是一个高质量的文本到图像模型，可以生成逼真的图像。Veo 是一个视频生成模型，可以生成高质量的视频。AlphaFold 是一个生物学 AI 模型，可以预测蛋白质的结构和功能。

DeepMind 的研究团队还在开发一个新的 AI 模型，称为 Gemini Robotics，该模型可以控制机器人并使其能够执行复杂的任务。Gemini Robotics 是一个多模态的 AI 模型，可以理解和处理多种类型的数据，包括文本、图像、音频和视频。该模型可以使机器人能够执行复杂的任务，例如操作物体和与环境交互。

DeepMind 的研究团队与多家公司和机构合作，包括 Apptronik，一家机器人公司。他们共同开发新的机器人技术，包括 Gemini Robotics。DeepMind 的研究团队还与多家大学和研究机构合作，包括加州大学伯克利分校和剑桥大学。

DeepMind 的使命是使 AI 能够解决世界上最复杂的挑战，包括生物学、物理学和环境保护等领域。该公司的目标是使 AI 能够帮助人们完成日常任务，改善人们的生活质量。DeepMind 的研究团队正在开发多种 AI 模型和技术，包括 Gemini、Project Astra、Imagen、Veo 和 AlphaFold 等。这些模型和技术具有不同的功能和应用，例如控制机器人、生成图像和视频、预测蛋白质的结构和功能等。DeepMind 的研究团队与多家公司和机构合作，共同开发新的 AI 技术和应用。

HN 热度 561 points | 评论 351 comments | 作者：meetpateltech | 9 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43344082

机器人在垃圾分类和回收方面有很大的潜力，可以提高效率和准确性
机器人在处理复杂和恶劣环境下的垃圾分类任务时可能会遇到困难
回收行业中，机器人可以帮助解决劳动力成本高和工作环境恶劣的问题
机器人在回收行业的应用可以带来巨大的经济效益和环境效益
机器人在某些特定任务中可能会比人类更擅长，但在其他任务中可能还不够成熟
机器人在回收行业的发展需要考虑到实际应用中的复杂性和挑战
机器人可以帮助解决垃圾分类和回收中的许多问题，但也需要考虑到其局限性和潜在风险
机器人在回收行业的应用需要结合实际情况和需求，不能仅仅依靠技术的发展
机器人可以帮助提高回收率和效率，但也需要考虑到其对就业和社会的影响

The Startup CTO’s Handbook #

https://github.com/ZachGoldberg/Startup-CTO-Handbook/blob/main/StartupCTOHandbook.md

这个网页是一个关于《初创公司 CTO 手册》的介绍页面。手册的作者是 Zach Goldberg，这是一本为初创公司的工程领导者提供的指南，涵盖了从技术管理到团队建设等各个方面的内容。

手册的内容包括了作者的个人介绍、使用手册的方法、业务流程、人员和文化管理、管理基础、专业技能树、持续改进、指导、招聘和面试等主题。作者强调了学习的重要性，并分享了自己在计算机科学和商业方面的经历。

手册还包括了技术团队管理、技术文化和哲学、技术债务、技术路线图、技术流程、开发者体验、技术架构、工具、测试、源代码控制、生产升级、根因分析等技术相关的内容。同时，也讨论了安全和合规、IT 等方面的内容。

在手册的结论部分，作者强调了衡量成功的重要性，并提供了书籍参考、数字参考、词汇表等资源。作者还介绍了自己和出版商的信息，包括联系方式和网站地址。

手册的目的是为初创公司的工程领导者提供一个全面而实用的指南，帮助他们建立高绩效的工程团队并解决技术管理中的各种挑战。通过阅读这本手册，读者可以获得有关技术管理、团队建设和业务流程等方面的知识和经验。

HN 热度 542 points | 评论 185 comments | 作者：simonebrunozzi | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43337703

SOC2 验证对于初创公司来说不是必须的，除非有大客户要求。
使用 PostgreSQL 或 MySQL 作为数据库，并利用 CloudSQL 或 RDS 处理备份和复制。
使用读取副本和可视化工具进行业务智能（BI）分析。
数据分析师通常会学习 SQL，因此不需要担心他们不会使用 SQL。
使用 Postgres 的 JSON 支持可以满足大多数初创公司的需求，无需使用 NoSQL 数据库。
使用读取副本进行 BI 分析可以提高性能和易维护性。
将数据库模式作为公共 API 可能会导致开发速度变慢和数据依赖问题。
对于某些行业，SOC2 验证是必要的，尤其是涉及个人可识别信息（PII）的 B2B 产品。

Gemma 3 Technical Report [pdf] #

https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemma/Gemma3Report.pdf

这篇文章是关于 Gemma 3 的，它是 DeepMind 团队开发的一种新型多模态轻量级开源模型，参数规模从 10 亿到 270 亿不等。Gemma 3 在多模态理解、多语言支持和长文本处理方面进行了改进，支持至少 128K 的上下文长度，并通过改变模型架构减少了长上下文带来的 KV 缓存内存问题。Gemma 3 模型通过知识蒸馏训练，在预训练和指令微调版本上均优于 Gemma 2，并且在数学、对话、指令遵循和多语言能力方面有显著提升，使其在基准测试中与 Gemma 2-27B-IT 和 Gemini-1.5-Pro 相当。Gemma 3 模型已向社区公开。

背景知识 #

Gemma 3 是 Gemma 模型家族的最新版本，旨在保持或超越之前版本的性能，同时增加多模态、长上下文和多语言能力。这些模型设计用于在普通消费级硬件上运行，如手机、笔记本电脑和高端 GPU。

研究方法 #

Gemma 3 模型采用了与之前版本相似的解码器仅 Transformer 架构，但在局部和全局注意力层的交替、长上下文支持和视觉编码器方面进行了关键改进。模型使用了 SigLIP 视觉编码器，将图像作为由 SigLIP 编码的软标记序列处理，并通过 Pan and Scan 方法处理非方形和高分辨率图像。此外，Gemma 3 通过增加局部层与全局层的比例，并将局部层的跨度保持在 1024 个标记，减少了 KV 缓存内存的使用。

实验 #

Gemma 3 模型在预训练阶段使用了知识蒸馏，并在后训练阶段专注于提高数学、推理和对话能力。模型在多种基准测试中进行了评估，包括 LMSYS Chatbot Arena、MMLU 等，以评估其性能。

关键结论 #

性能提升：Gemma 3 在多语言、STEM 相关任务和代码理解方面相较于 Gemma 2 有显著提升。
多模态能力：Gemma 3 能够处理图像输入，并在视觉问答任务中表现出色。
长上下文处理：Gemma 3 支持长达 128K 标记的上下文，通过调整局部和全局注意力层的比例，有效减少了 KV 缓存内存的使用。
模型大小和硬件兼容性：Gemma 3 模型设计考虑了标准硬件的兼容性，使其能够在普通设备上高效运行。
安全性与责任：Gemma 3 在开发过程中集成了增强的安全性流程，以减少模型可能带来的风险。

关键数值结果 #

在 LMSYS Chatbot Arena 中，Gemma 3 27B IT 模型的 Elo 评分为 1338，高于其他非思考型开放模型，如 DeepSeek-V3（1318）和 LLaMA 3 405B（1257）。
在 MMLU-Pro 基准测试中，Gemma 3 27B IT 模型的得分为 67.5%，高于 Gemma 2 27B 的 43.6%。
在 LiveCodeBench 基准测试中，Gemma 3 27B IT 模型的得分为 29.7%，高于 Gemma 2 27B 的 10.8%。
在数学能力测试中，Gemma 3 27B IT 模型的得分为 89.0%，高于 Gemma 2 27B 的 55.6%。

方法细节 #

视觉编码器：Gemma 3 使用了 4 亿参数的 SigLIP 编码器，能够处理 896x896 像素的图像，并在预训练阶段进行了微调。
Pan and Scan（P&S）：P&S 方法允许模型处理接近原生宽高比和图像分辨率的图像，对于需要在图像上阅读文本的任务特别重要。
长上下文支持：Gemma 3 通过增加 RoPE 基础频率和调整局部注意力层的跨度，支持长达 128K 标记的上下文。
知识蒸馏：Gemma 3 模型通过知识蒸馏进行训练，从大型教师模型中学习，以提高性能并减少模型大小。

观点和现象 #

多模态和长上下文的挑战：多模态和长上下文的处理对于模型的性能和内存使用提出了挑战。Gemma 3 通过架构改进有效地解决了这些问题。
模型大小与性能的平衡：Gemma 3 在保持较小模型大小的同时，通过架构设计和训练方法的改进，实现了与更大模型相当的性能。
安全性的重要性：随着模型能力的增强，确保模型的安全性和责任性变得尤为重要。Gemma 3 在开发过程中特别关注了这一点，通过内部安全流程和评估来降低风险。

HN 热度 388 points | 评论 211 comments | 作者：meetpateltech | 17 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43340491

Gemma 3 模型的发布和文档存在碎片化，需要整合和统一。
Gemma 3 模型的开放权重和商业使用存在限制和条款。
Gemma 3 模型在某些特定任务和语言中表现出色，但也存在一些问题和限制。
Gemma 3 模型的性能和效率取决于硬件和软件环境。
Gemma 3 模型在结构化输出生成、JSON schema 合规性和工具使用方面存在一些问题和局限性。
Gemma 3 模型的多语言支持和性能在某些语言中表现良好，但也需要进一步改进。

New tools for building agents #

https://openai.com/index/new-tools-for-building-agents/

OpenAI 最近发布了一系列新工具，旨在帮助开发者和企业构建高效且可靠的代理（agent）系统。代理被定义为能够独立完成用户任务的系统。过去一年，OpenAI 在模型能力上取得了显著进展，如高级推理、多模态交互和安全技术等，这些为构建代理奠定了基础。然而，客户反馈称，将这些能力转化为生产就绪的代理面临挑战，常常需要大量的提示迭代和自定义协调逻辑，且缺乏足够的可见性和内置支持。

为了解决这些问题，OpenAI 推出了新的 API 和工具，具体包括：

Responses API：这个新的 API 结合了 Chat Completions API 的简便性与 Assistants API 的工具使用能力。通过一次 API 调用，开发者可以利用多个工具和模型轮次来解决复杂任务。初期支持的工具包括网页搜索、文件搜索和计算机使用等。
** 内置工具 **：这些工具可以连接模型与现实世界，帮助完成各种任务。开发者可以通过简单的代码集成这些工具，从而简化核心代理逻辑、协调和交互。
Agents SDK：这个开源软件开发工具包简化了多代理工作流的协调，提供了比之前的 Swarm SDK 更显著的改进，包括易于配置的 LLM、智能交接控制、可配置的安全检查和可视化的执行跟踪工具。
** 集成可观察性工具 **：开发者可以追踪和检查代理工作流的执行，帮助优化性能。

此外，OpenAI 还引入了针对网页搜索和文件搜索的新功能，使开发者能够快速获取实时信息和从大量文档中检索相关信息。这些新工具适用于多种实际应用场景，如购物助手、研究代理和客户支持自动化等。

对于计算机使用工具，开发者可以利用这一功能自动化计算机任务，通过捕获鼠标和键盘操作，将模型生成的动作直接转化为可执行命令。

OpenAI 强调了对安全性和风险管理的重视，在扩展模型能力到本地操作系统的过程中，进行了额外的安全评估和风险测试，以降低潜在风险。

未来，OpenAI 计划继续推出更多工具和能力，以进一步简化和加速开发代理应用的过程，目标是为开发者提供无缝的平台体验，支持多种任务的执行。

HN 热度 379 points | 评论 148 comments | 作者：meetpateltech | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43334644

开发者认为当前的 API 变化并不能帮助他们将 OpenAI 集成到实际的产品中，反而觉得自己管理状态机更有优势。
开发者认为大多数 API 框架对于语言模型的抽象过早，导致不必要的复杂性。
开发者认为语言模型应该是代码中最简单的部分，开发者应该专注于构建实际的软件和工具。
开发者认为 OpenAI 的 API 命名方案和快速变化的愿景使得大型客户对其稳定性产生了怀疑。
开发者认为训练前沿模型的成本非常高，OpenAI 难以同时提供廉价的服务和盈利。
开发者认为当前的 AI 开发趋势过于依赖黑盒和随机输出，缺乏可靠性和标准。

Peer-to-peer file transfers in the browser #

https://github.com/kern/filepizza

FilePizza 是一个基于 WebRTC 的点对点文件传输服务，允许用户直接在浏览器中传输文件，而无需通过中间服务器。该服务由 Alex Kern 和 Neeraj Baid 开发，目前有一个托管的实例可在 file.pizza 访问。

FilePizza 的主要特点包括：上传者可以直接将文件传输到下载者的浏览器中，传输过程中文件不会存储在中间服务器上，从而保证了传输的速度、隐私和安全性。上传者可以监控传输进度，并可以停止传输。服务还提供了密码保护和报告功能，以提高安全性。

FilePizza 支持上传多个文件，下载者可以以 zip 文件的形式接收这些文件。服务还使用 Service Worker 实现了流式下载，并使用 Redis 存储服务器状态。开发人员可以通过克隆仓库、安装依赖、运行开发服务器等步骤来开发和运行 FilePizza。

FilePizza 使用的技术栈包括 Next.js、Tailwind、TypeScript、React 和 PeerJS 等。服务的 FAQ 部分解答了常见问题，如文件如何发送、多人是否可以同时下载文件、文件大小限制等。服务还提供了 License 和 Acknowledgements 部分，介绍了服务的许可协议和鸣谢内容。

总的来说，FilePizza 是一个快速、安全、隐私的点对点文件传输服务，适合需要传输大文件或敏感文件的用户。服务的开发和运行相对简单，开发人员可以通过托管实例或自行开发来使用该服务。

HN 热度 372 points | 评论 197 comments | 作者：keepamovin | 12 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43342361

Opera 浏览器曾经有一个名为 Unite 的功能，支持 P2P 文件传输，但现在已经不再可用
有些网友对当前的 P2P 文件传输服务不满意，希望有一个更简单的服务可以通过 CLI 初始化连接并获取一个简单的 URL 与他人分享
有些网友认为 Vivaldi 浏览器是旧版 Opera 的精神继承者，具有类似的功能，如 RSS 和邮件客户端
有些网友对 Google 冲击浏览器市场的行为表示不满，认为这导致了其他浏览器的衰落
有些网友认为 pairdrop.net 是一个不错的 P2P 文件传输服务，允许创建临时的“房间”以便于文件传输
有些网友希望有一个 P2P 服务可以支持 CLI 初始化连接并获取一个简单的 URL，以便于通过电话分享文件
有些网友认为 Wormhole.app 是一个不错的文件传输服务，但它不是一个纯粹的 P2P 服务
有些网友对当前的浏览器功能表示不满，希望可以恢复旧版 Opera 的全部功能，如 RSS、邮件客户端和 P2P 文件传输等

The Future Is Niri #

https://ersei.net/en/blog/niri

作者是一位使用了五年 Sway 和两年 i3 的用户，最近由于 Sway 的点击和拖拽问题而感到沮丧，于是决定尝试新的窗口管理器 Niri。Niri 是一个可滚动的平铺窗口管理器，每个工作空间是一个可以左右滚动的无限宽的条带。作者认为 Niri 比 Sway 有很多改进，例如打开一个窗口不会改变其他窗口的位置，支持每个窗口的屏幕共享和“黑屏”功能，内置的截图工具也很方便。

作者还提到，Niri 提高了他们的电池寿命，相比 Sway 增加了大约两个小时的使用时间。他们还尝试为 Niri 的 IPC 添加了一个功能，并发现 Niri 的代码很容易理解和修改。作者认为，传统的平铺窗口管理器有一个缺点，就是会迫使用户优化窗口布局，而 Niri 则提供了更好的解决方案。

作者还谈到了传统平铺窗口管理器的缺点，例如会造成窗口重叠和空间浪费，特别是在使用多个显示器时。他们认为，Niri 的可滚动设计可以更好地利用显示器的空间，减少窗口重叠和空间浪费。作者建议使用 Sway 或其他 Wayland 传统平铺窗口管理器的用户尝试 Niri，认为它可以带来更好的用户体验。

此外，作者还提到了他们使用 Wayland 的原因，主要是因为 Wayland 支持混合 DPI 和分数缩放，这些功能在 X11 中实现得不够好。他们认为，Niri 是适合使用多个显示器的用户的最佳选择，特别是那些使用超宽显示器的用户。总的来说，作者认为 Niri 是一个更好的窗口管理器，能够提供更好的用户体验和更高的效率。

HN 热度 304 points | 评论 145 comments | 作者：mattjhall | 12 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43342178

大多数用户习惯使用全屏窗口，偶尔会使用半屏或四分屏窗口。
有些用户使用 tiling 窗口管理器，但也有一些用户觉得不需要这么复杂的窗口管理。
部分用户希望 Gnome 能够提供更多的窗口管理功能，例如支持三分屏或四分屏。
有些用户使用第三方软件，如 Spectacle 或 Rectangle，来实现窗口管理的功能。
部分用户觉得 Niri 的动态工作区编号功能不太实用，希望能够固定工作区编号。
有些用户使用命名工作区的功能来实现固定工作区编号的需求。
部分用户觉得全屏窗口足够满足自己的需求，不需要使用复杂的窗口管理功能。

The insecurity of telecom stacks in the wake of Salt Typhoon #

https://soatok.blog/2025/03/12/on-the-insecurity-of-telecom-stacks-in-the-wake-of-salt-typhoon/

本文讨论了 FreeSWITCH 开源软件项目中的一个安全漏洞。FreeSWITCH 是一个用于电信的开源软件项目，作者 Soatok 在审查其源代码时发现了一个缓冲区溢出漏洞。这个漏洞存在于 XMLRPC 库中，攻击者可以通过发送一个长的请求 URI 来触发缓冲区溢出，从而可能实现远程代码执行。

作者将这个漏洞报告给了 FreeSWITCH 的安全团队，并在几天后收到了回复。FreeSWITCH 的开发者已经修复了这个漏洞，并将修复代码发布在 GitHub 上。但是，作者注意到 FreeSWITCH 的开发者没有发布新的版本来包含这个安全修复，这意味着普通用户需要自己从源代码编译来获得修复。

作者对 FreeSWITCH 的安全管理实践表示失望，认为他们的做法可能会让成千上万的电信系统用户面临安全风险。作者还提到了电信行业的安全问题是一个系统性的问题，许多电信系统的安全性都存在问题。作者认为，这是因为电信行业中没有足够的资金投入到安全性方面，导致安全漏洞得不到及时修复。

最后，作者建议用户可以通过重新编译源代码或阻止公众访问 FreeSWITCH 的 HTTP 接口来保护自己免受这个漏洞的影响。作者还希望电信行业能够重视安全性，投入更多的资金来改善电信系统的安全性。

HN 热度 242 points | 评论 154 comments | 作者：zdw | 18 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43340196

华为设备的代码质量非常差，无法保证安全性
即使西方国家的设备安全性更好，但仍然存在安全隐患
政府出于安全考虑，限制使用华为设备是合理的
华为设备的安全问题不仅仅是代码质量，还包括可能存在的后门
即使设备安全性相同，仍然应该优先选择本国或盟友国家的设备供应商
政府的决定可能受到多种因素的影响，包括政治和经济利益
华为设备的安全问题可能被低估，需要进行更深入的评估和监管
选择设备供应商时，应该考虑到设备的安全性和供应商的可靠性
华为设备的安全问题可能对国家安全和公民隐私构成威胁

Gemma3 – The current strongest model that fits on a single GPU #

https://ollama.com/library/gemma3

Gemma 3 模型是一种轻量级、多模态的模型家族，基于 Google 的 Gemini 技术构建。该模型支持处理文本和图像，并具有 128K 的上下文窗口，支持超过 140 种语言。Gemma 3 模型有四种参数大小：1B、4B、12B 和 27B，可以应用于各种任务，如问答、摘要和推理。

Gemma 3 模型的评估结果表明，它在多个基准测试中表现出色，包括 HellaSwag、BoolQ、PIQA、SocialIQA、TriviaQA、Natural Questions、ARC-c、ARC-e、WinoGrande 等。这些基准测试评估了模型在推理、逻辑和代码能力方面的性能。Gemma 3 模型在这些基准测试中取得了优异的成绩，表明其在处理复杂任务方面的能力。

除了推理和逻辑能力，Gemma 3 模型还具有多语言能力。它在 MGSM、Global-MMLU-Lite、Belebele、WMT24++、FloRes、XL-Sum 和 XQuAD 等多语言基准测试中表现出色，表明其在处理多语言任务方面的能力。

此外，Gemma 3 模型还具有多模态能力，可以处理文本和图像。它在 COCOcap、DocVQA、InfoVQA、MMMU、TextVQA 和 RealWorldQA 等多模态基准测试中取得了优异的成绩，表明其在处理多模态任务方面的能力。

总的来说，Gemma 3 模型是一种强大的多模态模型，具有出色的推理、逻辑、多语言和多模态能力。它可以应用于各种任务和领域，包括问答、摘要、推理、多语言处理和多模态处理等。

HN 热度 239 points | 评论 132 comments | 作者：brylie | 16 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43340785

Gemma 3 模型在某些用户的使用中表现不佳，甚至被认为是令人失望的。
有些用户认为 EXAONE-3.5-7.8B-Instruct、Rocinante-12B-v2i、Qwen2.5-Coder-14B-Instruct、OpenThinker-7B 和 DeepHermes-3-Llama-3-8B 等模型更为优秀。
Gemma 3 模型可能存在系统提示不支持或不完善的问题，导致其性能不佳。
部分用户认为 Gemma 3 模型在某些特定任务中表现良好，但在其他任务中表现不佳。
有些用户对 Gemma 3 模型的系统提示支持存在疑问，认为其可能需要通过特定方式来启用。
Mistral 和 Qwen2.5-Coder 等模型被认为是较好的本地模型，具有较快的响应速度和良好的性能。
Gemma 3 模型在某些用户的测试中表现出色，但在其他用户的测试中表现不佳，可能与模型的参数和使用方式有关。
部分用户认为 Gemma 3 模型需要更多的测试和优化，以发挥其最佳性能。

The 2005 Sony Bravia ad #

https://www.sfgate.com/sf-culture/article/san-francisco-sony-bouncy-ball-ad-20204385.php

这篇文章讲述了 2005 年为 Sony Bravia 电视拍摄的一则广告的幕后故事。该广告在旧金山的街头上空投下了 25 万个彩色的弹性球，造成了一场色彩斑斓的景象。广告的导演 Nicolai Fuglsig 表示，整个拍摄过程都是在镜头前完成的，没有使用特效。

广告的创意来自于英国广告公司 Fallon 的创意总监 Juan Cabral，他希望创造一个能够展现 Sony Bravia 电视色彩表现力的广告。Fuglsig 选择了旧金山作为拍摄地点，因为他喜欢这座城市的斜坡和建筑风格。为了实现这一创意，团队需要解决许多后勤问题，包括获得 25 万个弹性球、设计发射系统以及获得市政府的许可。

弹性球是从全国各地采购的，团队甚至需要租用半挂卡车来运输它们。发射系统的设计需要考虑到弹性球的弹跳性和发射角度，团队使用了数学模型和物理原理来计算发射参数。为了避免损坏弹性球，团队还设计了一个特殊的缓冲系统。

获得市政府的许可是另一个挑战，团队需要说服市政府和居民允许拍摄。最终，团队成功获得了许可，并在旧金山的街头进行了拍摄。该广告获得了巨大的成功，赢得了许多奖项并在 YouTube 上获得了数百万的观看量。

这篇文章还提到了拍摄过程中的趣事和挑战，例如导演 Fuglsig 的儿子在拍摄过程中被雇佣为临时演员，以及团队需要清理掉在街上散落的弹性球。总的来说，这篇文章为读者提供了一个关于这则广告的幕后故事和创作过程的详细介绍。

HN 热度 232 points | 评论 183 comments | 作者：coloneltcb | 8 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43344129

广告是社会的癌症，虽然有些广告看起来很好，但本质上还是在推动消费主义和浪费。
这则广告虽然很有创意和艺术价值，但其本质还是在推动消费和销售新产品。
广告可以同时具有艺术性和商业性，随着时间的推移，其商业价值会降低，但艺术价值会增加。
广告对环境和社会的影响是深远的，包括电子废物、资源浪费和对人们生活方式的影响。
广告行业是一个复杂的问题，需要从多个角度考虑其影响和价值。
广告可以作为艺术家获取收入和创作机会的手段，但也需要考虑其对社会的影响。
广告的商业模式和对社会的影响是值得关注和讨论的，包括其对环境、资源和人们生活方式的影响。