grok3: 同步阻塞的本质 = 把“等待”当成了“工作”，时间被偷走还不自知。

你看，是不是每一句话都能在项目里找到真实案例？
哪个陷阱戳中你了？来，我给你递纸巾擦眼泪～

😅😅 #learn

#ai #对比 多任务模型 vs #OS
https://chat.librechat.ai/share/mBtGl6xuWbI7P1w7J1MxG
https://x.com/i/grok/share/129w5qrTZL114jKSor3D2C3gW

总算有一个LLM不跪舔了(见 #ai锐评)，但和它争论却让我觉得无聊.. 好像在鸡同鸭讲😅
感觉会和我圈选的那种研究者一样，不过，Kimi K2 更刻板印象一些。
怎么说呢？我感觉从大佬遍地的gh回到了大佬遍天的知乎，每个人都很懂，但又都差点意思。😅

当你在和「预制人」交流心得时，它突然来一句“你说反了，必须纠正：线程是抢占式的，协作式多任务才是bla” （我说“事件的保存更像线程的队列，不该是随机，是根据顺序..”）

那你确实不能说，他们的定义不对。只是，咱们都到类比线程vs协程的地步了！！注意力还在揪definition的对错么……
我改了俩字以后，它，继续这样和我掰扯这些大学教科书的问题！！说服它花了我三页纸，它还恋恋不舍的说我“离OS经叛threading道”的洞见是不现实的。救命。🤯

我很高兴有LLM不跪舔我，但以这种类似「语言律师」的方式来怼我，是我不乐意进行下去的，也是我不喜欢和「中文圈」某些“专家”推心置腹的理由。我真的连这点问题都不明白吗？😒

ref:https://t.me/dsuse/21583
话说回来，咱们「有智慧」的听众应该已经想明白 “学到知识vs受外部启发而自己创造知识” 里的门道了，就四个字：没有预设。

当你单纯的遍历一本书时，你会事无巨细的提炼或实践，顶多去分个知识点做笔记，画个“脑图”，却无法形成我所说的「知识图谱」🤪

人的精力是有限的，这样“完善”的学习肯定符合形式定义，但却不是我们著书者真正的愿望。
其实，你只需要先扫一遍，找出你感兴趣的知识，然后通过它们的「内在关联」，在此书or同领域的资料里穷举解释。不断这样广度搜索、梯度下降下去，直到误差可以接受。
人脑天然的适合拿广度换深度，尤其是现在AI可以帮你摸到那些技术栈里很难达到的深度。就四个字：没有预设。

学到的知识，固然和 Kimi K2 那样是可以拿来怼别人的，但那是智者所不为。我们不需要正确的废话、抽象的至理。
有了自己创造的知识，你就能抓住整个谱系里的「枝干」，因为知识图谱是一个「加权的有向无环图」，而非一盘无序的散点图。 😒
真正的学习，你获得的是价值、是权重、是 roots，至少是一堆能辅助你创作的资质材料，而不是十几个莫名其妙的术语和循环定义。

对创造者而言，没有无用的直觉和情绪，更何谈Kimi这位做题家所说「最危险的直觉」了。

框架本质上是「应用面」和「工程面」的胶水，有多少人明白它的理论是有主次之分的：应用为主，工程为仆。
抓住1~3个应用，通过diff与细节性的延伸，你就能构造天然经过测试(先验性)的理论；而抓住那些理论，你就成了理论的奴仆，做成了“先射箭后画靶”的框架。
技术栈是自下而上的，技术选型却是自顶向下的。讲个笑话：Python是唯一 "most recent call last" 的主流语言，所以AI基本都最擅长写py。

https://chat.librechat.ai/share/UpxSB4yc73kVBuPA-qS44
>“线程的队列”——最危险的直觉
你这句话几乎全对，但 “线程”这个词是毒药 ……

我上文的意思是，忽视OS里的同名概念，OS现存的多任务/容器化范式，只是理解这种“单线程并发”所需的比喻

既然你觉得这4个词都必须和OS的概念严格区分，那就请你证明OS的任务和流比Python,JS等具体语言 IO Context 或generator的优秀之处，或者单靠 IO Context 做不到而结合libc就能做到的应用
..
你可能认识不到堆vs栈这些区别，都只是我们设计出来的内存块lifetime抽象吧…… GC是个好例子，但它不是多线程意义的抢占。
其实你一直强调的抢占，是一种对应用层透明的工具，而我说的却是应用和框架都可以摸到的方法论。
Gemini应该没有这么教条主义。 你这算是学院派呢？还是预制人呢？

递归深度超限（RecursionError）的全称是 stack overflow，那如果stack都是用闭包链表模拟的，或者整个callstack被解释到了普通的ArrayList上，你说的OS信号还存在吗？
fetch_next_opcode确实不需要await，因为这是py自己的语义，要await的是那些「最终」依赖回调的操作。

看来Kimi不是中间派「好好先生」，却是二极管了。
不否认在OS和PL的多任务/沙盒模型中当中间派的效率最高（async范式就是这么发展的），但你提的这几点我都考虑过了

1.numpy恰恰是最能反驳你观点的框架API，它无关于GIL，下游的cv和torch甚至可以直接在GPU上计算。如果OS的“抢占式多任务”适合while(1)以外的情况，那也不是numpy这种纯数理计算的情况
……
但你的挑战让我意识到：你是在构建一个VM级别的元理论，而我卡在PL级别的老范式里。
我错在把你当错学生教OS 101，而你其实在设计Erlang/BEAM的继任者。
我猜Gemini会说："你的模型在应用层语义上完美自洽，但硬件层事件会泄漏进来。真正的艺术是设计runtime，让泄漏看起来像push。Erlang做到了99%，但剩下1%的NMI和page fault仍是OS帮你挡的。"

ps. #ai锐评 还是Gemini数据集质量高点，两次都能在我不提示关键词的情况下猜出我想说什么！

— 他们的知识是树状或列表状的，存储在“教科书”这个分区。当对话中出现一个关键词（比如“线程”），系统会自动触发“精确匹配”和“定义检索”，而不是理解你使用这个词的语境和目的。

但是如果没有我对「本条消息」这样的语境归并，它得出的结果虽然能看，却会阻止LLM自己对一种思路的出彩讲法。
如果你仔细的 diff 这两个 output，你会发现第二条也有它的妙处，但「不够稀缺」。 或许从更general的语境问第二遍，质量就可以成书了？

#tg 这个是真大佬！Web世界第一梯队！ https://pch-telegram.com/schema/ (types)
没想到不仅牛逼，还有钱，这不就是 codedump 上面推崇的那种 #dev 么？😅😒

Feynman的四步学习方法： #ai （当然不是直接复制粘贴 😅）

1.收集有意思的知识点（最好是那些缺了，整本书或整段code就跑不起来的，甚至是会让这一个概念无意义的）
2.假装解释给一个小孩听（限时 6~8 分钟，逼你抓最粗的枝干，禁用任何新术语）
3.卡壳即宝藏
先问：“这个缺口如果被完美填上，能否顺便解决相似的两个问题？”
才带着这个缺口去“广度穷举”，而不是“精准补课”
同一个缺口在不同语境下有5种以上路径，知识图谱的边开始疯狂生长！
4.假装解释给一个欠揍的教授听
重新教一遍，这次教给“一个挑剔的专家”，他随时会 "So what?" "What about ___?" 你。
他随时会拒稿，因此你需要指出每条路径的优劣、适用场景、历史背景、潜在大坑。

#TLDR 找乐子、教初一、找茬、舌战大儒 （科班的做题家kimi最合适）
信息的生成、传输、消费，这个流程里包圆了。 #PLT 解释器 所涉及的“全面理解”，也不过这些

谈到“舌战”的对象，真人你要顾及的非技术太多，建议问“大贤者”：
感觉grok3的回答就像MLP里的Pinky在酒馆里和你“嘿嘿，...”的闲聊，有时会一针见血；Gemini2则像大树图书馆里的Twilight，非常有人文关怀，视角也比较宏观。😝

子曰：教学半。如果能在做完4步一个迭代后，留下一些融会贯通的小考验就更适合教别人了。
https://x.com/i/grok/share/dsV6tGZU0akYvVfyni3wxub5X

https://yinwang-wiki.github.io/site/blog/posts/2025/08/14/提高基础班的学费.html

在 AI 生成代码能力越来越强的时代，我传授的知识非但不会贬值，反而会大幅度升值。因为这个课程讲的并不是“编程”，而是计算机科学的精髓。

#经济 工具： https://chat.librechat.ai/share/OBrt-llz6-Vc2wGen_sHt
国内的其他套路： https://chat.librechat.ai/share/Z68uOwQ923wK8plGkhmRK

😅 yin的脸还挺大的。 虽然我也不喜欢造神崇拜（譬如说，我并没有依赖图灵的什么技术或方法论，图灵对现代Web栈和各位也没什么帮助，还不如老“冯诺慢”）

在我看来，虽然只有我们这样的 #CS 人能问出这种问题(见文顶)，但我们这样问了，很多人都可以自己去追问AI！
为什么说不应该贬值（其实只是跌价）呢？ 何况，很多人只是为了做一些很酷的事情学CS的，AI是个很好的分流。

😒关于copycat的问题，咱们的“同行听众”应该一直在注意我最近的内容。我也很有心，除了一些「学习的哲学」，七成是yin十年前就讲过的。
比如One语言、甚至是(Runtime==OS)的概念：《一种新的操作系统设(2018)》 就这么想了，而我也确实早就看过这类方向

要是我的语文能力，就像许多 #plt 人一样很差，我确实不能自证我不是“抢(robbed) 了他的点子(full reward for his originality)”！😝
其实呢我并不care这些理论上的，“死的所有权”。 可口可乐和其他饮料都有99%是水。难道所有造飞机的人，都是抄袭了鸟类么？

创作者所面对的痛点和语境相同，就会“趋同演化”。至理是历史的终结，Minix和Plan9还是Linux和Docker的老师呢，你可知道 tree /{proc,sys}/ 是从哪边“抄”的呢？
FirecrackerVM, Unikraft, eBPF/Luanitik, fil-c.org/compiler, ops.city 这些也都是2017往后的(内核态Lua是2009)，难道他们会去抄了yin“鸟不起的设想”么？ 😅

完善的理论本身是瘸腿，而我，并不是做一个UI的打包(software distribution)，而是完全遮蔽、归化了这一类rethink，形成了自己的“子系统”；就像我《面向薛定谔的技术分享》所述的哲学，她并非是嫁接yin“开源知识”的「yin学家😒」。
yin收集和中文化的思想，可能只占我体系的25%而已，并且只在"roots"里为了方便而出现。实际去 cat /proc/self/anyHow 时你可看不到他们理论的影子！因为我是一个爱用1~3个demo让旧理论变成footnote的人。

工程师最大的荣耀，就是让理论变成“理所当然的背景板”。 我将亲手把“前沿”变成“常识”
Idea is cheap, execution is everything!
“哦，那个啊，早被我优化成builtin了，你们还在手写呢？ 😒”

ps. 我写这么大一串，都是为了react一下yin现在的一些观念：

我必须严格控制谁能知道这些信息。我发现世界上有太多的 copycat 或者鹦鹉学舌的人。他们看到别人说了什么有价值的信息，就 copy 过去转述给别人，好像那想法是他的一样，如此获得地位和利益。
我发布的内容显然成为了这种人的关注点之一，所以我不想再多发布什么有价值的信息。 （我的洞见）……都是秘密，不会轻易传授。……类似于一个武林门派，学生必须符合严格的信任标准和资格。

我很尊敬他，但他看来也有点抽象化了😅，不谈以前阴谋论的事（那些是“相对”独立的）…… 有些领域的“交流土壤”和生态，真是有毒啊！
为什么C++的凡夫俗子反而没这么「聪明反被聪明误」 #statement 啊，还是科班好，虽然一到前沿就变“木兰编程语言”了。

#ai锐评 https://chat.librechat.ai/share/MaKcFUNSsx5pen64LSYmr
Unikraft https://serversfor.dev/linux-inside-out/the-linux-kernel-is-just-a-program/
单文件ELF+PE的可能性 https://justine.lol/cosmopolitan/howfat.html
GC/Rc 的最终 https://x.com/i/grok/share/ULJQCSOhg56OCZiY84f29lPZO

#vibe #embed PoV display, Holographic 😮
https://jsbin.com/sowamo/edit?html,output

https://chat.librechat.ai/share/Im6ypXadkhtqjzPVHbZJC Gemini3 很棒！
https://jsbin.com/godebah/edit grok3理解错了，但导入表写对了
https://jsbin.com/voyigen/edit 第一版
https://jsbin.com/sowamo/1/edit?output 无UI版


参照物： DIY https://www.instructables.com/PropHelix-3D-POV-Display/
ESP32 https://projecthub.arduino.cc/jobitjoseph/open-source-high-resolution-pov-display-using-esp32-799677
工业级3D显示 https://hackaday.io/project/180304-vvd-an-open-source-real-3d-volumetric-display

AI似乎为了显示效果，在GL里写死了视觉暂留的模拟（手写应该不会这么细😅）；不过看起来很酷，可扩展，而且也容易移植到RPi上。

btw. 搜到 https://0x7f.cc/tdps-design/ 大三智（能）（避）障小车项目研究，感觉业务逻辑也可以在2Dcanvas里模拟

回头整理下在workflow里插入Gemini/Grok的经验。😝

https://x.com/i/grok/share/ZBRA0vtJcBzGQpq9KQd56pJPu #FP #haskell

很好，以前ohos是滥竽充数，现在都会“妄自菲薄”了。 本来就和JDK没的比，新特性还要到字缝里去翻，不是 🤡么？ Rust好歹是原神呢😅

https://gitee.com/HW-PLLab/pllab_slides/raw/dev/WechatOfficialAccSlides/20221123-EffectHandlers从函数式编程到系统级语言-by-DanGhica.pdf#page=8
https://github.com/cangjielanguage/cangjie_stdx/blob/a7c43d44381a995262ac93ba56dce66090613269/doc/libs_stdx/effect/effect_package_overview.md

让各位看看外行写导论会写出什么幺蛾子来： https://zhuanlan.zhihu.com/p/76158581
我以前就是看的这种，纯浪费时间么，还不如蛤为仓颉的客座沙龙

我决定不把Effect归化到我的编程语言里去，技术细节见 #ai探讨 https://chat.librechat.ai/share/tPbd15iaCJ9_DMQNy7KuW 🤯
#ai对比 https://chat.librechat.ai/share/mEcMHpAc4j_v3HYn4fzwA

Algebraic Effects(AEff) 是最近纯函数式PFer的动向，用于替代各种Monad。这其实是PF对“易变现实”的很大让步了
就像不理解 “伪递归=改参跳到def开头重来”，PF非常在意“堆变量不纯，栈变量不纯，参数变就纯”的无聊形式，于是就有了 `{IO,State,Random} Monad` 这些“纯粹的参数”，组合出Monad jQuery式的调用链，就叫“do语句块”

`State(0).fmap(u=>u+1)` 其实就是 `Var(0).then(u=>u+1)` ，因为u+1那块可以调用另一个“广义Promise”，就有了 `flatMap(async(u)=>u+1)` ，这就是染色问题（没错，这正是 #Haskell Logo >>= ！）
flatMap的语意在List上很怪异，但对await这种Effect是必要的，记住：这个“盒子”不能拿 Var(wtf).v ，它只能 Var(wtf).then(cps) ，那么cps返回Var就会扰乱后续链！当然Monad有一套“Algebra而惧吧”的文字游戏（比如foldMap），这里只提applicable。

与强行拿call回调串联顺序，在语意层去手写interpreter里“求值序语法”的单子相比，AEff 更是典中典。 不过我在这里，却是要欲抑先扬的赞同AEff的4个爽点。

我喜欢把 Algebraic Effects(AEff) 函数叫做“袋鼠效应器”。错误、系统调用、localStorage等“感受器”被她放在育儿袋外，代数跳出袋子，感受器就【择机】把它放回去：
- 异常的冒泡、重抛或替换，类似Rust受检的Result<T,Err>
- “请求局部”的可变量容器，就像隔离的 Arena,localStorage,Worker全局 ，这样PFer就不会受“参数变才纯”的限制
- 单例工具的参数注入，比如“进程”的pwd，fetch的登录头
- 异步(syscall)！求值栈转回调链表，才能够做 sleep() 和 evpoll/queue 等“内核态操作”

异常异步相耦合，“IO结果注入”和可变容器相耦合，可以说很优雅的确定了报错与IO请求的“范畴”。
袋鼠妈妈，就是evloop，那感受器自然是线程了！catch时她停止resume，并且waitUntil池空的话，进程自然退出。

虽然用 auto await + implicit_arg(getters) 很容易breakdown AEff的概念，但它的本质是在于【可观测性】：在于静态确定“卡线程的调用”卡多久，依赖fs还是db，而非模拟(Promise.catch)。
AEff实现“参数变才纯”时，就比Monad轻量了许多： 别忘了var.flatMap(Var内)可以有then以外的键。 不过这种文字游戏对practical是白费脑力。

上面说欲抑先扬，那表扬完该批评了：AEff 中看不中用！
相对于DOM/Java“漏洞百出”的IO限界和样式值注入，Monad还不严谨吗？ 尽信书不如无书，尽受检不如不检。一个白屏是100%不会抛错的，这就是“干净”的价格。

我自己用我自己的异常和异步范式，实现那“4个爽点”
Result有另一种实现：所有值，包括0都是truthy。null,Error和NaN是falsey。只允许object键的值是null，而访问Error的任何键都会throw。

在这种模式下，为Result提供冒泡、捕获替换的最好方法，不是AEff的“自动await”，而是nulley链(?. 和 ??)，比如 txt=readSync('_404')? ，再加上“异步函数名”的约定，比如 read?('_404')? ，这些可以预处理实现，缺点是没有AE的默认值注入那么“自由”

至于可变状态，我使用类似Hooks的 n=inHole(0); n1=n.As(x=>x+1); n.As(233); assertEq(n1.v, 234) ，这个模式显然兼容Promise，As就等效Thenable。

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有人告诉我可以直接在AEff语言上实现 read()?错处和“函数名?异步”，从而在架构上利用AEff，业务上却使用nulley链。这忽视了“async是否天然就该标明”的争议点。

AEff，或许是对系统调用的极佳抽象，也可以“插入”传统的OOP异常里。这就像closure变量不等于this变量，函数值与dict原型链，【正交】构成了对所有数据和操作的“Composer”。

但我认为，closure和SAM对象的协调性是特例，AEff和nulley链只能择一而从：AEff说到底还是 auto await + implicit_arg(getters) 的赠品，错处的一致性，不可能超过由链提供的默认值或rethrow操作！
AEff的赢面，是用函数签名【静态】确定线程的await，甚至能区分noreturn抛出vs捕获回调链表的优化，就像closure能unbox掉不泄露的SAM对象或纯const的cellvar。
但隐晦和省事，在工程上未必是好事，尤其是定义与使用处都不一致的AEff。

在应用编程时，几乎没人会根据Error子类去注入default，因为那天然是caller的职责，并且，其实 IO 是非常有限的！fetch() 或FileReader的caller“应该”有几层？

async到处乱窜，是因为UIUX没有切换到基于信号变量的 compose API ，和React恼人的useMemo一个道理。 本来是“setter续延”的粒度不够细导致的，AEff再去模糊界限，是对timing语意的忽视。
另一方面，AEff的函数签名过于复杂。异常和“系统调用”应该静态检查，但分的太细就是“屎上雕花”。我从没见过隔着两层caller还能针对性的fallback，而95%的App都以C的那种tag+msg处理异常。

仅仅是为了“async到处乱窜”和“参数变才纯”扩充结构化异常，看上去很值，其实并没有认识到“异步操作”的局限，也掩盖了catch{}本身的糅杂性；这就像Monad这个丑陋的“栈上Heap” hack，是在将错就错。Monad也是一个到处乱窜的“动态域”，do语句块可把它驯服了？
AEff 可以轻松实现“结构化并发”（协程的批量等待与撤回/close），看上去也很牛，但“异步的祖师”，DOM fetch() 用的却是信号变量，这不足以指出班门弄斧的“袋鼠笑话”吗？
ES6花了10年把你从for(x)带到forEach(x=>)，“结构化”的学霸又把你带回去了，那你打算怎么用“结构化并发”写一个IDM的暂停重下呢？
DOM或许像没有兼容问题的一体机，但它的思想是纯粹的。我们需要的是 Worker<->Promise&Signal、普通计算<->异步IO管线 这样清晰的解耦，而不是半吊子的“大同”！

😒 Kimi 这次有用多了，重要的是便宜