谷歌员工声称，今年早些时候某高级研究员曾给另两名初级 ai 研究员“挖坑”——暗示二人研究成果有错，甚至存在伪造行为。
2018 年末，谷歌 ai 研究员 anna goldie 和 azalia mirhoseini 终于得到批准，测试她们灵光一闪的想法。该想法主要是用 ai 的方式来提高谷歌发明的计算机芯片 tpu 的研发效率，这也就是后来的 morpheus 项目，该项目当时得到了谷歌 ai 负责人 jeff dean 的大力支持，同时引起了公司芯片制造团队的兴趣。
在进行芯片电路设计时，工程师们需要考虑众多需求和限制因素，整个工作周期往往长达数月且复杂度极高。2021 年 6 月，goldie 和 mirhoseini 以主要作者的身份在《自然》杂志上发表论文，称可以利用强化学习技术实现超越谷歌工程师的芯片设计能力，并把整个工作周期缩短到几小时内。
这样的结果自然赢得了半导体界以及众多科技媒体的关注。加州大学圣迭戈分校教授 andrew kahng 就在论文评论中预测，这项技术将很快在芯片制造领域落地。他写道，“对于长年从事芯片设计的工作者来说，mirhoseini 团队的成果看起来确实神奇。”事实上，谷歌数据中心目前所使用的不少 tpu 芯片就是由 morpheus 项目协助设计而来。三星和英伟达也分别表示，他们正在使用强化学习技术优化芯片设计。
然而，mirhoseini 与 goldie 两位一鸣惊人的研究员万万没有想到，自己的辉煌成功竟然惹出一场延续数年的大麻烦。
北京时间2022年6月7日凌晨 1 点，正式与大家见面。本次大会发布了ios 16及watchos 9，并推出了全新的 m2 芯片。在 m1、m1 pro、m1 max 和 m1 ultra 芯片之后，apple 现在已准备好转向更强大的 m2 芯片，并承诺提升性能。
与 m1 芯片相似的地方在于，m2 同样是arm芯片，基于 5nm 工艺，拥有 200 亿个晶体管——比原来的 m1 多 25%。所有这些晶体管都将提高性能，apple 承诺与原始 m1 相比，m2 的 cpu 速度提高 18%，gpu 速度提高 35%。
据苹果公司表示，m2芯片的性能比“最新的 10 核 pc 笔记本电脑芯片”快 1.9 倍。为了获得比 m1 更好的性能，苹果在 m2 上使用了新的性能和效率内核，以及 100gbps 的内存带宽和 24gb 的统一内存——这比 m1 多出 50% 的带宽。此外，m2 上有四个高效内核，性能内核共享 16mb 缓存，效率内核共享 4mb 缓存。
m2 还具有下一代安全区域（secure enclave）和神经引擎，支持 8k h.264 和 hevc 视频的媒体引擎。实际上，这意味着运行 m2 芯片的系统将能够同时播放多个 4k 和 8k 视频流。
m2 处理器功能，来源：苹果全球开发者大会
在云原生时代，似乎短暂失去了自己的优势地位并且被更年轻的平台不断取代，但是在此之后，它似乎迎来了自己的复兴时代。java生态系统就像是通向创新的一条快车道，许多的项目都在使其对云更加友好，在语言层面提供支持并改善其运行时。redhat的工程副总裁在他的中详细介绍了这方面的努力。
多年来，无论是在方面，还是在，java一直位居前列，不仅如此，它仍然是企业级软件的事实标准语言。证明了它可以很容易地融入变化，并且能够让开发者更具有生产力。在强大的软件厂商（如亚马逊、谷歌、ibm、微软、netflix、甲骨文、pivotal、红帽等）和开源基金会（如基金会和）的支持下，目前jvm生态系统的创新主要集中在三个方面：
虽然在serverless领域，java仅占6.1%（第一名被node.js夺走，占有62.9%），但在领域，像quarkus这样的应用有望实现400毫秒的启动时间，此外它们还能减少对内存和磁盘的占用。根据不同的目的，可以选择在openjdk的hotspot或来运行它们。后者是该领域巨大创新的催化剂，不仅对java是这样，对它所支持的其他编程语言同样如此。leyden项目有望为原生java带来标准的定义，以及原生镜像generator的参考实现和原生java的一致性测试套件。
mark little：当展望java的未来时，我担心leyden不会在合适的时间出现，使其依然能够保持重要的地位。
：承诺为java自动调整kubernetes配置。不仅仅是jvm，它还会优化整个技术栈。
许多软件开发人员不信任架构实践，他们将这些实践与严格和专横的过程以及重要的前期规划和设计联系在一起。
因此，他们相信，如果他们遵循这些实践，可能需要很长时间才能交付一些甚至可能不是客户想要的东西。
他们更愿意专注于理解客户的需求，并通过小而快速的敏捷迭代过程来交付产品。
他们当中有一些人相信，只要遵循了这些过程，架构自然会“出现”，而不需要有意识地进行计划或架构设计。因为存在这些信念，他们可能不认为软件架构是重要的，甚至可能不关心它。
这种架构方法通常可以交付满足客户所需的产品，这是一个好的开始。
但是，如果不显式考虑产品的可持续性，它就有可能衰退，导致产品在自然退役前无法维护。
通过关注关键的质量属性，如性能、可伸缩性、安全性和弹性，有意识的软件架构方法有助于延长产品的生命周期，使其在更长的时期内可持续。
本文作者在文章的前部分用了大量笔墨详细描述了自己尝试rust受挫的经历，后半部分分析了 rust 的问题及发展。自发布以来，这篇文章在r/rust上得到了500多个赞，在hn上有700多条评论。我们将其翻译出来，以飨读者，也希望大家可以理性讨论。
在使用rust的过程中，相信很多朋友都有过类似的吐槽：真不确定自己要掌握多少语言知识、多少独门编程技巧和多么旺盛的好奇心，才能坚持做完这项最最琐碎的工作。绝望之下，我们往往会去rust/issues寻找解决办法，然后突然发现了一种在理论上根本不成立的api设计思路。这种矛盾源自某种微妙的语言bug，简直神奇。
我从四年前开始接触rust。目前为止，我跟同事们合作开发了和，写过相关的书和文章，也翻译了不少语言发布的公告。我还设法用rust编写过一些生产代码，甚至有幸在一场关注rust的在线研讨上发过言。
虽然也算是身经百战，但我还是动不动就会跟rust的借用检查器和类型系统“闹出”些不愉快。现在的我，虽然已经慢慢理解了rust “无法返回对临时值的引用”之类的错误，也设计出一些启发式的策略来处理生命周期问题，但最近一个意外再次打击了我的信心……
我们正打算编写一个聊天机器人，来改善用户的使用体验。通过长轮询或webhooks，我们开始一个个获取服务器更新流。我们有一个面向全体更新的处理程序向量，其中每个处理程序都会接收对更新的引用，再把后续解析返回至（）。这个处理程序向量由dispatcher所有，每次有更新传入时，dispatcher都会按顺序执行各个处理程序。
virtio 背景、技术规范与关键技术以及 virtio 技术在 dpu 中的实践应用。
开源在 it 技术的发展中起到了不可替代的作用，而开源社区是保持其生命力的重要因素。pingcap 是一家非常热爱开源的公司，其开源数据库产品 tidb 也获得了来自全球各地的开发者的认可。随着近两年开源在国内受到越来越多的关注，开源运营也逐渐进入大家的视野，我们看到越来越多的项目开始主动加强运营，同时也会听到一些声音说，开源项目并不需要运营。在一个开源社区的建设和发展过程中，运营究竟是在解决什么问题、发挥什么作用？
本文整理自 pingcap 社区运营负责人刘辰在 的演讲分享，主题为“”。分享主要以 tidb 社区的实践为例，解构开源战略和社区建设要点，总结了 tidb 社区在不同阶段的关键问题与实践体会，并探讨了开源社区运营这一角色在社区发展中的作用和边界。
以下是分享内容，正文约 6000 字：
说到为什么一定要开源，我们先回归到开源是什么——它既是一种软件的“生产”方式，也是一种“分发”方式。在这个基础上，不难理解开源带来的力量：第一，开放本身即是一种构建信任的方式；第二，通过开源，让项目本身开放可获取，也可实现全球化的技术传播（从下图中给 tidb star 的开发者分布情况可见一斑）；第三，开源作为一种软件的生产和协作方式，能够让更多人直接参与产品的反馈、构建，大大加速产品的迭代。
而 tidb 过去 6 年产品的迭代过程也在不断证明开放的力量，技术的开放性带来更多的连接、更快的迭代速度和更多的可能性。
本文最初发布于motiejus jakštys的个人博客。
免责声明：我在uber工作，我的一部分职责是将
zig cc引入公司。但这篇文章是我的观点，与uber无关。我日前在zig的一场交流会上作了题为“uber引入zig”的。本文从技术和社交两方面简单介绍了“uber是如何使用zig的”，而主要的篇幅是介绍“我把zig带到uber的经验”。
本文要点：
uber使用zig来编译其c/c 代码。现在，uber只在中使用，但计划尽可能地将zig cc推广到其他需要c/c 工具链的语言。
与其他工具链相比，zig-cc提供的c/c 工具链的主要优势是：glibc版本可配制与macos交叉变异。
uber没有任何使用zig-the-language的计划。
uber与zig软件基金会（zsf）签署了一份支持协议，以优先修复我们提交的bug。zsf的财务报告有披露了合同额。
在过去几年中，我们都听到过这样一句话“每家公司都是一家软件公司”。但最近有一句新的说法：“每家公司都是一家云数据公司。”
这是有道理的——正在推动数据洞察、创新和数据上云的爆炸式增长，到 2025 年云支出预计将超过 1.3 万亿美元。因为云现在是开展业务的默认预期，所以规则已经改变了——企业需要克服新的监管障碍来进行创新。幸运的是，我们知道如何在过去行之有效的基础上快速前进：低代码 / 无代码金马国际的解决方案。
作为软件公司想要成功，企业过去需要雇佣足够多的人来编写代码，这给它们的增长造成了限制。这种技能差距最初迫使公司聘请昂贵的顾问，让这些顾问告诉他们技术可以在哪里改进服务或增加销售，确定所需软件的范围，然后交付——这当然不是一个廉价或快速的过程。
公司最终通过/ 无代码工具来克服这个障碍——软件可以为用户编写代码，从而使以前只有 it 专业人员才能执行的操作民主化。例如，构建网站过去需要 html 和 java 编程经验，但在过去五年中，低代码 / 无代码工具帮助终端用户加快了这一过程，并改善了业务方面的运营。当 it 专业人员不必花费所有时间去解决拼写错误和编码失败，而且解决这些问题的工具掌握在各个业务的所有用户手中时，在云中处理数据变得更加容易和高效。
然而，这些工具通常仅限于创建应用程序和使用已建立的流程，而不是处理当今企业面临的重大威胁——数据治理和数据风险。
infoq 15周岁，生日快乐！
一
时钟拨回到15年前。
2007年，infoq落户中国，infoq中文站正式诞生。
那会儿，国内优质的技术社区还寥寥无几。抱着“为国内技术人打造一个像样的、高质量的技术社区”这一想法， infoq 中国创始人霍太稳和 infoq 创始人floyd 共同将 infoq 引入了中国。
技术人总是有一种特别的浪漫主义，他们信奉技术改变世界，软件改变世界。
这也是infoq的信念与使命的来源。
在互联网早期迅速发展时，相关领域企业更多注重于扩展业务，为了迅速占领市场，往往会投入较高的成本。然而，随着互联网人口红利逐渐消退，以及近几年的疫情影响，越来越多企业开始重视成本管理，从“粗放式经营”转变为“精细化运营”模式，成本优化成为企业重点关注事项。
本文将从一位中型企业运维总监的视角来展现一个较完整的成本优化实战案例，希望为读者提供可参考借鉴的成本优化思路。
本文的主人公小王（化名）在某电商公司担任运维总监，他所在公司自建 idc 机房，其中总共 1000 台业务服务器（在线 离线），由 3 名运维人员管理。机器规格大部分为 8 核 32g，整体 cpu 利用率仅 10% 左右，每年花销在 1000 万以上。
cto 希望在现有业务市场条件不变的情况下，以业务稳定性为基本前提，将 it 成本降低至少 30%，且将此定为小王今年的 kpi。
收到任务后，小王先将 it 成本拆解为算力成本和人力成本两个部分。
目前 it 成本主要由自建 idc 机房承载，存在如下问题：
自建 idc 机房机器数量缺乏弹性机制，不便于后期对算力做灵活伸缩；
自建 idc 机房机器进入摊销末期，机型老旧且故障频繁，运维人力成本高。
整理｜燕珊
2012 年 3 月，一群志同道合的软件开发者聚集在牛津大学并参加了一个研讨会，这群开发者的职业的共同之处是：通过写代码/开发软件来支持科学研究。但他们的职位各有不同，而且没有清晰的职业道路，于是这群人创造了一个术语来描述自己的工作：研究软件工程师（research software engineer，以下简称“rse”）。
十年后的今天，rse 社区已经遍布英国、欧洲、澳大利亚和美国。谢菲尔德大学rse小组负责人、英国研究软件工程协会前任主席 paul richmond在接受《自然》杂志网站采访时，尤其在英国，至少有31家大学拥有自己的rse小组，这表明这一工作的重要性日益增加。
但从现实的角度看，在互联网高速发展的时代，作为rse在学术界能赚到的钱，也往往不如在科技大厂里做一名码农来得多。《自然》的这篇内容也因此在hacker news上炸出了好多rse们现身说法。
本质上，rse做的事情就是建立软件来支持科学研究。但他们通常没有自己的研究问题——他们是通过开发软件工具来帮助其他人做很酷的事情。因此，他们每个人做的事情并不绝对，比如为现有的软件增加功能，解决bug，又或者从头开始建立一些东西。但他们并不只是坐在电脑前写代码，写代码只是rse角色的一部分，他们必须是良好的沟通者，能够将自己融入到一个团队中。
按照richmond的说法，几乎每一个科学领域都需要运行软件，因此 rse 会发现自己几乎可以从事任何工作。在richmond的职业生涯中，他一直致力于开发用于成像癌细胞和模拟行人交通的软件。作为博士后，他其实从事的是计算神经科学的工作。“我对这些特定的研究领域了解不多，因此我需要与肿瘤学家或神经科学家或任何人密切合作以开发所需的软件。”