科技实时新闻、最新快讯- 第154页 news.news·换个方式看新闻|AI看新闻、实时追踪事件后续

智能推荐信息源

由 AI 根据您的兴趣偏好筛选

2个月前

这是人家 saka 的 SRE 高光时刻，我的 SRE 高光时刻却是选了 USW1

#SRE #saka #USW1 #高光时刻 #消极

象牙山刘能

2个月前

初学者焦急地找到大师：AWS 又宕机了，我们公司所有服务都挂了，老板让我马上做多云部署方案。大师淡定地说：不用急。初学者：可是业务都瘫痪了啊！大师：我是说，不用急着做方案。等 AWS 恢复了，老板就会说多云部署太贵了。

#aws宕机 #多云部署 #成本 #老板 #初学者

2个月前

alphaArxiv 太酷了，宣告手动阅读论文的时代结束！ ⚡️ 它不仅仅是总结论文，还结合数千个来源帮你做解释... 就像一个超级导师，还能够用音频解释一切最重要的是...它是完全免费的。🔥

#alphaArxiv #免费 #论文总结 #AI导师 #科技

2个月前

现在公众号都成纯文本发帖了，算法偏好什么形态，大家就跟进什么形态。也好，不用卷排版

#公众号 #纯文本发帖 #算法偏好 #去排版 #内容形态

2个月前

幸好上周直接买齐电脑配件，已经组好开打游戏了。今天看了购买记录，怎么双十一都涨价了哇。 (提前预告，数码荔枝的双十一可来真的，150+款软件打折，10月30日开始)

#电脑配件 #游戏 #双十一涨价 #数码荔枝 #软件打折

2个月前

概率的本质到底是什么？是一种客观规律（频率主义）？还是一种主观信念？（贝叶斯主义）阅读推荐：《概率的本质到底是什么：频率主义 vs 贝叶斯主义》 === 当我们谈论概率时,我们在谈论什么?是硬币抛掷一万次后正面朝上的频率,还是我们对"下一次会正面朝上"的信念强度?这个看似技术性的问题,实际上触及了一个更深刻的哲学困境:世界是客观存在的规律,还是我们主观认知的投影? 频率主义者和贝叶斯主义者给出了截然不同的答案。前者坚信概率是客观存在的规律,通过大量重复实验,随机波动会被抹平,规律自然显现。这是一种令人安心的世界观:真实的参数已经存在,像物理常量一样,我们只需要足够多的数据去逼近它。后者则承认,概率是对某件事情发生可能性的主观度量。它不追求唯一的真相,而是将已有的信念与新线索结合,生成一个更准确的新信念。这种后验更新机制提醒我们:我们的决策仅是我们当下认知的产物,而不是最终的真相。这种差异不仅停留在统计学教科书里,它渗透进我们的思维和决策方式。频率主义者像一个崇尚安全感的保守派,强调利用大量数据提炼客观规律以降低风险,但面对新情景时缺乏灵活性。贝叶斯主义者则更像一位崇尚直觉的探索者,信念灵活、行动果断,但也偶尔因过度依赖主观判断而显得不够客观。旅游时选热门景点还是小众地点,约会前查社交媒体还是相信第一印象,这些日常决策背后,都藏着我们对不确定性的理解方式。更有意思的是,这场争论最终将我们引向一个宏大的哲学追问。即便是极度追求"客观"的频率主义,它的实验设计也依赖隐含的假设——比如世界是可重复和稳定的。这本身也是一种"隐性先验"。所谓的随机性,只是我们对这些变量无法完全掌握时,用概率描述的不完全认知。那么,我们追求的"客观",究竟是世界的真实,还是我们认知能力所构造的假象? 或许答案并不重要。在决定与随机之间,正是我们有限的自由,赋予了人生以意义。我们可能永远无法触及世界的本质真相,但这并不妨碍我们为自己的选择赋予价值。真正的智慧在于:用频率统计把握规律,用贝叶斯统计应对不确定性,在两种思维之间找到属于自己的平衡点。

#概率的本质 #频率主义 #贝叶斯主义 #客观规律 vs 主观信念 #哲学追问

Neko · 絢香猫 [email protected]

2个月前

现在 Electron 在原有的基础上，有了 Linux 的支持，添加了我们称之为的 Control Island（控制岛），甚至能在 macOS 的窗口全屏的时候也可以 overlay 在界面上兼容性很好，孩子真的很喜欢，昨天也总算是有了 caption overlay，可以像 Neuro-sama 一样有个字幕可以看到 AI 输出了什么了

#Electron #Linux #Control Island #macOS窗口全屏overlay #caption overlay

NadeshikoManju@薫る花は凛と咲く7月5日播出

2个月前

简单复盘一下 AWS 这次事件作为一个 AIGC Startup SRE 的一些操作吧，希望能帮到大家从入职开始发现我们主要的集群在 USE1 之后，我就开始做一些准备了。我主要做的事情有这几件事 1. 将我们核心的几个数据库做了多地的备份，形成了 USE1，Tokyo，SG 三地备份。这样在极端情况下，我们损失一部分数据，但是也能保证服务的继续 2. 将我们 SG 的测试集群从原本的 EC2 自己简单搭的 K3S，重构为了一个标准的 AWS EKS 集群。这样可以在灾害时刻快速 warmup 一个集群，复用 AWS 已有组件。将 manifest 变更的代价降至最小 3. 简单梳理了一个 SOP，包含用户公告，DNS 切换，封版等事宜回到今天，我大概在 AWS 事故发生后的10min，发现了我们容器中有新的 Pod 无法 setup。在和 AWS 支持确认是 USE1 的问题后，我意识到 ECR 的事件必然关联其余事件，于是我就果断按照我自己规划的 Tier1 等级事件开始处理（对于 SRE 来说，这种事情宁可错，但是不能错过） T+0 min，我发布了全员公告，开始进入紧急模式。我 setup 了一个全员公开会议。所有人员可以随时加入 T+2 min，我确认事件如我所预期的一样，在逐渐扩大，我发出了两个指令，1. 全线禁止任何代码合入/提交（主要是避免新创建资源会导致 Pod rotate 进而影响流量），2. 请运营同学准备公告 T+3 min, 我开始按照 SOP，开始进行数据库在 SG 区域的恢复，并且级联创建诸如 OpenSearch / Redis 等在内的依赖 T+5 min，我们开始正式的确认上下游依赖的具体问题，确认一个新上线的核心服务受到影响 T+10min，我们停服公告和其余服务的受影响公告发出 T+10min，我请另外两位同时协助 setup 新的 ECR 以及清理测试环境已有资源，并同步 CTO ，在极端情况下，我们可能会存在保体验，丢数据的决策。 T+15min，我们最终确认目前已创建的资源以及流量入方向不会受到太大影响。切换方案挂起，但是我们继续准备相关资源 T+30min，我们第一个数据库恢复完毕 T+40min，我们第二个数据库恢复完毕 T+1h，我们所有关联的核心 infra，RDS/ES/Redis 都 stand by，并且按照生产架构设置主从等优化选项。同时我们也开始正在新的集群启动新的服务所幸，最终 AWS 的 crash 没有影响我们全部服务。我们无须面对切换流量后复杂的数据修复工作大概 T+2h 到 T+3h 后，我正式通报全员，紧急状态解除。为保险起见，今晚依旧对 feature 封版。回顾整个事故，我还可以做的更多 1. 将我之前为自己准备的极端 case SOP，对全员公开。这样确保我即便不在线，也有人能接替我 2. 我们可以做一些提前的预先演练 3. 指令下达可以更果断一些差不多就是这样，一点分享，希望能帮到大家

#AWS故障应对 #AIGC Startup SRE #多地备份恢复 #USE1事故 #服务连续性

郭宇 guoyu.eth

2个月前

终于把数据迁移到新手机了，每次换新手机都拖很久，一个是因为有线迁移其实耗时也长，昨晚迁移中途竟然因为没电重置了，就算好不容易迁移完成还得设置一堆银行和信用卡 App 重新登录，确实麻烦

#数据迁移 #新手机 #耗时 #银行App #信用卡App

2个月前

今年创业最爽的事，就是 AI 能力提升带来的门槛下降：不确定性少了、试错成本低了，确定性就上来了。

#AI #创业 #门槛下降 #确定性 #积极

2个月前

还有人记得 Stackoverflow 吗？今天不小心点开了一个搜索结果，恍如隔世，每想到才过了两年，它就几乎销声匿迹了，上次打开已经想不起来是什么时候了，曾经除了 Github Issue 我查问题最常去的网站，我还特别喜欢它们每年一度的调查。没想到 AI 出现以后改变了很多网站的命运，心里面还挺难受的。花了十分钟认真的看了一下首页的几个问题，感觉它是真的要死了。

#StackOverflow #AI影响 #网站衰落 #技术社区 #时代变迁

Yunchao Wen 💙💛

2个月前

AWS 问题，A 厂自己的服务也瘫掉无数。我所在的站点，机器人全趴窝，工作站全停摆。客户订单完全无法处理。对运行的工人是好消息，不用工作有钱拿。对我们是噩梦，有的机器人会耗尽电池自动关机，要逐一人工重启。幸好我今天休息。

#AWS故障 #A厂服务瘫痪 #机器人停摆 #订单无法处理 #工人休息

知识分享官

2个月前

没事学点计算机网络小知识⬇️ 在不同网络连接方式下，你的互联网服务提供商（ISP）如联通，电信，移动和其他中间人小伙伴能看到什么信息？ #计算机网络小知识 #计算机网络学习笔记 #互联网小知识

#计算机网络 #ISP #联通 #电信 #移动

砍砍@标准件厂长

2个月前

新增补写定位功能兼容更多相机的街拍模式

#相机 #街拍模式 #定位功能 #新增补写 #兼容

2个月前

央视官宣了！固态电池实现突破，电动车续航里程有望突破1000公里！

#央视官宣 #固态电池突破 #电动车续航1000公里 #科技进步 #积极

2个月前

据报道：阿里云推出一个名为 Aegaeon 的 GPU 资源池化系统该系统可以在其AI 模型推理服务场景中，将原本使用H20 GPU的数量从 1,192 块缩减至仅需 213 块节省约 82% 的用量🙃 该系统核心原理是在「同时服务多个LLM」的场景下，通过更高效的 GPU 资源复用、模型切换、中断/切换节点优化、利用“闲置” 或低利用模型的资源”来提升每块 GPU 的使用效率。阿里云与北大团队在 SOSP 2025 的论文 Aegaeon: Effective GPU Pooling for Concurrent LLM Serving。论文写道：在阿里云模型市场里，为长尾、很少被调用的模型单独保留整卡，导致“17.7% 的 GPU 只服务了 1.35% 的请求”。也就是：大量“冷门”模型也各占着整块 GPU，造成资源空转。Aegaeon 用 GPU 池化/多模型复用来缓解这种低效分配。

#阿里云 #Aegaeon #GPU资源池化 #LLM #GPU利用率提升

2个月前

收集优秀的 macOS 软件，现在 80k 星星了 👉

#macOS软件 #80k星星 #优秀 #收集 #积极

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

2个月前

当强化学习之父说"LLM是死胡同"，当OpenAI创始成员说"RL很糟糕"，这不是互相否定，而是同一个深渊的两个入口。Karpathy批判学习信号的稀疏，Sutton批判学习对象的悬浮——两种绝望背后，是符号与具身、表征与经验之间那道古老的鸿沟。

#强化学习 #LLM #OpenAI #深度学习 #技术批判

2个月前

考试酷，里面很多计算机考试试题，适合通过做题来学习的同学。有小程序版，手机上就能做。

#考试酷 #计算机考试 #小程序 #做题学习

2个月前

小型核电站不会真的马上要彻底成功了吧。。

#小型核电站 #技术突破 #能源 #积极

2个月前

aws 这事情… 完全没影响到中国互联网hh 我印象中中国从没有过这种级别的宕机（即使阿里云之前挂了也没这么大规模），一方面，法律要求所有基础设施在国内，哪怕 aws 也都是中国区独立升级的（大概率已经在国际服线上验证好久了），而另一方面，国内，特别是大公司，都不太喜欢依赖云服务也没那么喜欢用 SaaS，基本没有什么云服务在国内形成垄断，也不会出现一个崩了连着好多不同服务交叉依赖一起崩了的这种情况

#aws宕机 #中国互联网 #国内云服务 #数据安全 #技术独立

2个月前

国产电动车！😅

#国产电动车 #负面 #汽车

Frank Wang 玉伯

2个月前

NotebookLM 适合带着问题去学习，如果问不出问题，就不怎么能用得好。 YouMind 适合带着好奇去学习，只要有好奇心，问题会自然涌现，越用越爽。都强调 human-in-the-loop，需要人的付出。付出越多，收获越大。

#NotebookLM #YouMind #人机协作 #学习工具 #好奇心驱动

2个月前

人们对AI的期待，往往从生活里的具体需求出发——比如帮着做顿饭、打扫一下房间、或者顺手倒个垃圾。这些都是日常琐事，却关系到每个人的生活质量，所以大家会觉得，AI就该从这些“接地气”的地方开始。但现实中，我们看到的AI，却常常在做一些更“炫技”的事：画一幅惊艳的画、跳一段流畅的舞、甚至打一场精彩的拳击。这些功能确实很酷，很容易让人眼前一亮，也更容易在社交媒体上传播开来。为什么AI的发展，总是先从这些看似“不那么实用”的形态开始呢？我想，这背后有几个关键原因。首先，把AI真正用在解决实际生活问题上，要难得多。比如做饭，AI不仅要识别食材、理解菜谱步骤，还要考虑火候、调味，甚至不同人的口味偏好。扫地机器人看起来简单，但要让它在各种复杂的家居环境里灵活移动，避开家具，还要处理那些突如其来的障碍物，背后需要大量的技术积累和反复测试。这些“现实生产”的需求，往往藏着无数苛刻的细节，每一个细节都可能是一个技术难题。其次，做“抽象”的AI功能，要容易得多。比如画画，AI可以通过学习海量的图片数据，模仿不同的艺术风格，生成新的图像。跳舞和拳击也是类似，通过对大量视频的分析，AI可以学习动作的规律，然后模仿甚至超越人类。这些“抽象”的任务，更像是在处理数据和模式，一旦技术模型跑通，就能快速产出成果，而且效果往往很直观，很容易被大众感知和传播。当然，不是说这些“炫技”的AI毫无意义。它们是AI技术发展的“试金石”，帮助研究者验证算法，积累经验。但如果我们只看到这些，就可能忽略了AI真正的潜力——它本应是解决现实问题的工具，是让生活更便捷、更美好的助手。所以，当我们看到AI在画画、跳舞这些领域大放异彩时，不妨也想一想：那些藏在生活细节里的需求，比如让AI真正走进厨房、走进家庭，让技术真正服务于人的日常，或许才是AI更长远、更重要的方向。毕竟，再华丽的“炫技”，如果不能落地到生活里，终究只是空中楼阁。而那些看似“困难”的现实问题，才是AI真正的“战场”，也是它最终能给人类带来最大价值的地方。

#AI发展方向 #AI技术炫技 #AI实际应用 #AI技术难题 #AI未来潜力

2个月前

程序员已经变成了技术词典，需要向 AI 输入合适的技术词汇（包括架构、技术栈、技术选型）等等，然后由 AI 拼接这些词汇变成最终的产品。

#程序员 #AI #技术词汇 #技术选型 #自动化

... ...