欢迎收听今日黑客新闻中文日报，今天我们将带你一览Hacker News上热门的十大帖子。本期节目重点，我们将深入了解GJK碰撞检测算法的原理与实践面，探讨Elixir 1.17版本的最新动态和社区反馈，并分析日本针对智能手机应用商店竞争的新法律，及其对苹果和Google等业界巨头可能产生的影响。现在，让我们直奔主题。

GJK 算法：处理几何碰撞检测的优雅方式

GJK 算法示意图

GJK 算法以其将复杂问题简化为检查新集合中是否存在原点的方式，引起了网络上热烈讨论。这种方法不仅高效节时，也是数学解决问题方法的佳例。讨论中提出了算法实践中的数值稳定性、终止条件处理以及算法与现实应用的差异等问题，且分享了如何计算形状重叠部分的资源。同时，讨论也触及了算法的局限性和软件工程挑战，增加了交流乐趣。

原文链接：The GJK Algorithm: A weird and beautiful way to do a simple thing

Elixir 1.17：程序设计革新与编程社区热议

Elixir 1.17 更新

Elixir 1.17 版本的发布带来了集合论类型系统及新数据类型 "持续时间"，提升了代码质量与错误预防能力。这次更新不仅让代码重构更加可靠，也针对常见编程错误（如关于原子和映射）提出了改进，同时改善了对日期和时间的处理。社区内对此更新持热议态度，讨论内容包括 Elixir 的 Phoenix 框架、实时视图、REPL 界面及其部署便利性等优势，也有人拿 Elixir 在 AI 和函数式编程方面的易用性与其他语言相比，表达了对 Elixir 生态发展的肯定。尽管如此，对于新版本的类型系统扩展和初学者学习曲线问题还存在一些担忧。

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日本新法激发应用商店竞争活力

日本通过法律加强应用商店竞争

日本新近通过的法律针对智能手机应用商店市场竞争不足的问题进行了干预，制定了明确的规范来限制苹果和 Google 等科技巨头的市场优势。这项法律不仅规定了违反规定的重罚，可能达到公司在日本国内收入的 30%，还要求公平交易委员会进行严格监管，以保障创新和消费者权益。网民的热议集中在法规的执行、对科技巨头收费模式的影响以及用户对设备修改的道德和法律责任等方面。

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Meta 是如何大规模训练大语言模型的？网络双集群、硬件优化与数据储存

Meta AI Training

Meta 面对生成性 AI 培训时庞大的计算需求，采用了 RoCE 和 InfiniBand 的双集群网络架构，并在硬件和数据储存方面进行了优化。网友们对此展开了风趣的讨论，除了将 “显卡从总线上掉落” 情况与软件错误信息进行了有趣的比喻，还谈及了数据隐私和个人身份信息（PII）的问题。在硬件技术和市场动态方面，NVIDIA 和 Google 的 AI 方案也成为了热门话题。

原文链接：How Meta trains large language models at scale

英特尔巨型装备穿州过境带动俄亥俄新工厂和经济发展

英特尔大型设备运输

英特尔正在将一件重达 916,000 磅的巨型装备运往俄亥俄州的新奥尔巴尼，其重量相当于 76 只大象。这一超级大货的运输不仅对于俄亥俄州的交通系统是一次挑战，还需要对基础设施进行适配改造。这些努力是为支持该州即将到来的俄亥俄一号园区项目，该项目预计投资 280 亿美元，预期将为当地带来大量工作机会，并对教育和技术的未来产生深远影响。

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《严肃萨姆》展现技术创新：在古老 56K 拨号时代实现大规模多人游戏

《严肃萨姆》与 56K 调制解调器

在 56K 调制解调器连接时代，《严肃萨姆》利用其特殊的网络架构处理了大量敌人的同时，还展示了独特的多人游戏设计理念。游戏中的演示功能通过记录关键事件，实现复杂场景的完美回放。它的客户端-服务器模型和自定义通信协议，证明了即使在当时的缓慢网络条件下，也能达到畅玩的效果。这款游戏不仅在技术上颇具创新，也在玩家和开发者社区中引发了关于音效、图形设计以及跨平台编程挑战等一系列深入讨论。

原文链接：Serious Sam handled massive amounts of enemies on 56k modem connections

Swift 编译器的类型推断之谜

Swift 类型推断

Swift 编译器因其复杂的类型推断系统导致编译过程缓慢。文章通过代码示例展示了 Swift 在处理重载操作符和特定协议时的编译难题，即便是简单代码也可能造成漫长编译时间。为此，作者提出相关调整方案，以期解冻编译瓶颈。评论区里，大家热烈讨论了不同编程语言的类型推断方式对编译时间的影响，以及表达力强的类型系统和快速编译之间的平衡。

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Chrome OS 即将融入 Android 技术栈，引领 AI 创新与设备兼容性的新时代

Chrome OS

未来，Chrome OS 将采用 Android 的技术栈进行开发，Google 的 AI 和创新功能得以更快地抵达用户手中。这一转变涉及到内核更新、设备支持、系统分裂等诸多技术争议中心，如 Android 与 Linux 内核的分离策略，能否帮助延长设备的生命周期；同时，与 Apple 长期支持做对比，以及开放源代码在解决硬件驱动更新问题中的潜力成为讨论焦点。尽管消费者可能需要等待技术真正落地，Chrome OS 的更新策略和对将来的承诺，仍在技术圈里引发了激烈讨论。

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明星植物学家涉嫌数据造假事业声誉蒙上阴影

营养补充剂研究数据造假

Stephen Newmaster 在圭尔夫大学的一项关于营养补充剂的研究中被曝造假数据，他以前的研究影响深远，导致产品下架并被广泛采用。调查揭示了学术界如何对权威人物的不当行为视而不见，而告密者的勇气却需要承担沉重的代价。公众对揭露学术不端行为的困难和潜在后果表示关切，并讨论了解决这些问题的方法，尤其是在拥有众多追随者的人物面前。

原文链接：news.ycombinator.com

绕过大型语言模型审查机制的新技巧

绕过大型语言模型审查机制的新技巧

近期有文章详细介绍了一种名为“消除法”的技巧，能够让用户绕开大型语言模型的审查机制。利用这种手段，原本被模型拒绝的提问现在能得到答案，犹如打开了知识的新大门。然而，这一发现同时也引发了众多争议，特别是在 AI 安全性和道德责任方面。一些人担心借助这些技术，AI 模型可能会被用于传播不当信息或协助违法活动，对此，社会各界的意见非常分歧。

原文链接：Uncensor any LLM with abliteration

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2024-06-14 | Meta 是如何大规模训练大语言模型的？ 13:50 Share

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2024-06-14 | Meta 是如何大规模训练大语言模型的？