#人工智能
看到都在骂Deepseek未经用户许可,就把模型路由到另外的模型。我盲猜Deepseek肯定是知道这样做是欠妥的,但是为什么还是选择了这样做,原因就是V4 Pro这个版本不达预期。联想到最近一年的核心开发被挖角、为了留住现有人员要融资给他们的期权锚定一个价格,Deepseek内部应该出现了不少问题。
Anyway,还是希望Deepseek越来越好,V4 Flash已经是我每天离不开的模型了,我也一直记得Deepseek给开源模型做出的巨大贡献。
看到都在骂Deepseek未经用户许可,就把模型路由到另外的模型。我盲猜Deepseek肯定是知道这样做是欠妥的,但是为什么还是选择了这样做,原因就是V4 Pro这个版本不达预期。联想到最近一年的核心开发被挖角、为了留住现有人员要融资给他们的期权锚定一个价格,Deepseek内部应该出现了不少问题。
Anyway,还是希望Deepseek越来越好,V4 Flash已经是我每天离不开的模型了,我也一直记得Deepseek给开源模型做出的巨大贡献。
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#杂
这几个月上推的频率高起来,每个月100GB的翻墙流量就不够用了。我尝试了一下关闭推特自动播放视频的功能,流量消耗一下就下来了。
设置路径:推特web主页->更多->设置和隐私->辅助功能、显示和语言->辅助功能->自动播放,关闭。
实际这个自动播放功能,很多时候也是无效的,可这些无效的事情,说到底背后又消耗了算力、带宽、电力等等。人类真的做了很多没卵用又浪费的事情。
这几个月上推的频率高起来,每个月100GB的翻墙流量就不够用了。我尝试了一下关闭推特自动播放视频的功能,流量消耗一下就下来了。
设置路径:推特web主页->更多->设置和隐私->辅助功能、显示和语言->辅助功能->自动播放,关闭。
实际这个自动播放功能,很多时候也是无效的,可这些无效的事情,说到底背后又消耗了算力、带宽、电力等等。人类真的做了很多没卵用又浪费的事情。
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#Rust
#人工智能
最近看了好几个Rust相关的新闻,比如:
* Rust在微软内部升级为一级语言:《Guest Post: Rust Is Tier-1 Language at Microsoft》
* Copilot将Runtime从Python迁移到了Rust: 《Migrating the GitHub Copilot runtime to Rust, using Copilot》
我的感受:
* Rust干掉的是原先C++的增量市场。这在以前,大家一想到要用一门系统级编程语言、或者把原先存在的项目由于性能原因改写,都会想到C++、C。但是现在,Rust基本吃掉了这部分增量市场。存量的大量老的C++项目也许不会动,但是增量快没有了。以数据库领域来看,最近五年唯一拿得出手的新起来的C++写的项目,好像只有Duckdb。有人会说Mysql、Postgresql这些项目都是C,拜托,这些都是旧的项目。
* 越容易给AI反馈的语言,越能在AI时代胜出。这里的反馈,也就是编译器的编译输出。从这一点上,编译型语言是占优的。而Rust还有更细致的编译反馈,例如类型系统,例如Rust只要能够通过编译就可以保证没有内存问题,这两点都是C++没有的。
在TIOBE排行榜上,Rust的排名也从2025年9月份同期的18名,攀升到了2026年9月份的第十名。
#人工智能
最近看了好几个Rust相关的新闻,比如:
* Rust在微软内部升级为一级语言:《Guest Post: Rust Is Tier-1 Language at Microsoft》
* Copilot将Runtime从Python迁移到了Rust: 《Migrating the GitHub Copilot runtime to Rust, using Copilot》
我的感受:
* Rust干掉的是原先C++的增量市场。这在以前,大家一想到要用一门系统级编程语言、或者把原先存在的项目由于性能原因改写,都会想到C++、C。但是现在,Rust基本吃掉了这部分增量市场。存量的大量老的C++项目也许不会动,但是增量快没有了。以数据库领域来看,最近五年唯一拿得出手的新起来的C++写的项目,好像只有Duckdb。有人会说Mysql、Postgresql这些项目都是C,拜托,这些都是旧的项目。
* 越容易给AI反馈的语言,越能在AI时代胜出。这里的反馈,也就是编译器的编译输出。从这一点上,编译型语言是占优的。而Rust还有更细致的编译反馈,例如类型系统,例如Rust只要能够通过编译就可以保证没有内存问题,这两点都是C++没有的。
在TIOBE排行榜上,Rust的排名也从2025年9月份同期的18名,攀升到了2026年9月份的第十名。
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#数据库
使用Rust重写sqlite的公司turso,被superbase收购了:《Turso is joining Supabase to give every agent its own database》
我个人认为,sqlite足够好,但是现在agent时代好像还不够好。比如我在写semquery的时候,一直想找一款,同时能满足sql查询、向量查询、图数据库功能的嵌入式数据库,sqlite有点难,也许这个turso可以研究一下了。
使用Rust重写sqlite的公司turso,被superbase收购了:《Turso is joining Supabase to give every agent its own database》
我个人认为,sqlite足够好,但是现在agent时代好像还不够好。比如我在写semquery的时候,一直想找一款,同时能满足sql查询、向量查询、图数据库功能的嵌入式数据库,sqlite有点难,也许这个turso可以研究一下了。
GitHub
GitHub - tursodatabase/turso: A SQL database in Rust: SQLite-compatible, now also speaking Postgres (experimental). The LLVM of…
A SQL database in Rust: SQLite-compatible, now also speaking Postgres (experimental). The LLVM of databases. - tursodatabase/turso
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#历史
蔡康永事件发生后,才了解到他的父亲是太平轮的船主之一。太平轮,号称“东方泰坦尼克号”,在1949年1月27日从上海出发开往基隆港的过程中,由于严重超载,撞上货轮后沉没,详见维基百科页面太平轮沉没事件。
在这次事件后,五位太平轮的股东中,只有周庆云一家留在了大陆,最后耗费30年时间还清了赔付死者和自身的债务。
很遗憾,如今的互联网上,已经搜不到这个周庆云的身份、背景了,能找到的一篇报道是《太平轮后事:沉船之后的人和事》。在动乱的年代,有这样的担当实属不易。
蔡康永事件发生后,才了解到他的父亲是太平轮的船主之一。太平轮,号称“东方泰坦尼克号”,在1949年1月27日从上海出发开往基隆港的过程中,由于严重超载,撞上货轮后沉没,详见维基百科页面太平轮沉没事件。
在这次事件后,五位太平轮的股东中,只有周庆云一家留在了大陆,最后耗费30年时间还清了赔付死者和自身的债务。
很遗憾,如今的互联网上,已经搜不到这个周庆云的身份、背景了,能找到的一篇报道是《太平轮后事:沉船之后的人和事》。在动乱的年代,有这样的担当实属不易。
Wikipedia
太平輪沉沒事件
民國時期重大海難
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#人工智能
#开源项目
我基于前几年写的一篇阅读代码方法论的文章《如何阅读一份源代码?》,整理成了一个how-to-read-code skill,在这里有一个阅读redis处理客户端请求流程生成报告的例子。
#开源项目
我基于前几年写的一篇阅读代码方法论的文章《如何阅读一份源代码?》,整理成了一个how-to-read-code skill,在这里有一个阅读redis处理客户端请求流程生成报告的例子。
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#数据库
#存储引擎
#开源项目
btreelite
早几年还在做数据库的时候,一直想知道理论的btree算法,最终如何落地为一个生产上的实现,例如要如何解决以下的问题(这些问题都在“sqlite3.36版本 btree实现(零)- 起步及概述”):
围绕这些问题,一直想找一个小而精的btree实现,后来完整阅读了sqlite3.36版本的btree实现,整理成了系列博客:sqlite3.36版本 btree实现。
在这以后,一度想把sqlite的这部分内容单独抽出来成为一个独立的btree实现的KV库,但是碍于精力和复杂度一直没有成行。
中秋国庆假期,突发奇想:既然现在有了AI工具,可以借助它们的辅助来实现这个项目,就是现在看到的btreelite项目。这里面最大的改动是:sqlite的btree其实有两个,字符串key首先映射到一个整数类型的rowid,然后再以row id映射到真正的数据,而btreelite只有一个btree,就是直接使用字符串key映射到真实的数据。
目前项目的代码量有五万多行,我后面再看看是否还能够继续裁剪掉不必要的功能精简代码量。
我不知道这样的项目今天是否还有意义,不管怎么说还是做了出来。
#存储引擎
#开源项目
btreelite
早几年还在做数据库的时候,一直想知道理论的btree算法,最终如何落地为一个生产上的实现,例如要如何解决以下的问题(这些问题都在“sqlite3.36版本 btree实现(零)- 起步及概述”):
如何处理不同大小的数据的存储?
删除一个数据之后,如何复用其留下的空间?
错误、崩溃恢复怎么做?
跟磁盘文件是如何交互的?
页面缓存模块如何实现?
围绕这些问题,一直想找一个小而精的btree实现,后来完整阅读了sqlite3.36版本的btree实现,整理成了系列博客:sqlite3.36版本 btree实现。
在这以后,一度想把sqlite的这部分内容单独抽出来成为一个独立的btree实现的KV库,但是碍于精力和复杂度一直没有成行。
中秋国庆假期,突发奇想:既然现在有了AI工具,可以借助它们的辅助来实现这个项目,就是现在看到的btreelite项目。这里面最大的改动是:sqlite的btree其实有两个,字符串key首先映射到一个整数类型的rowid,然后再以row id映射到真正的数据,而btreelite只有一个btree,就是直接使用字符串key映射到真实的数据。
目前项目的代码量有五万多行,我后面再看看是否还能够继续裁剪掉不必要的功能精简代码量。
我不知道这样的项目今天是否还有意义,不管怎么说还是做了出来。
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