Agili 的 Hacker Podcast 2026-09-10

2026年9月10日

这里是 Agili 的 Hacker Podcast 每日科技精选。今天的内容涵盖 DeepSeek 新架构模型发布、Shopify 从跨平台回归原生的工程实践，以及微软深化 Rust 支持、WordPress 母公司高层动荡等多项软硬件动态。

DeepSeek 发布非对称激活模型 V4.1-Flash

架构创新与缓存压缩

DeepSeek 推出了原生支持多模态理解的 DeepSeek-V4.1-Flash 模型。该模型基于 552B 参数的 MoE（Mixture of Experts，混合专家模型）架构，采用因果编解码器设计。在具体执行中，模型实现了非对称激活机制：输入处理阶段仅激活 8B 参数，而输出生成阶段激活 16B 参数。

在存储和推理端，V4.1-Flash 的 KV 缓存（键值缓存，用于在多轮对话中保存上下文特征以加速后续计算）相比上一代减少了 75% 的 HBM 显存占用和 87.5% 的 SSD 存储需求。DeepSeek 官方表示，新模型的基准表现和响应延迟均优于之前的 V4-Pro，已在 API 接口中执行平替，并开放了权重文件与技术报告。

行业争议与工程落地

技术社区分析指出，该模型吸纳了微软研究院此前在 YOCO 架构上的思路，并将类似 Engram 的大容量上下文表征机制推向了工程落地。许多机器学习从业者表示，学术界积累了大量关于计算效率的原型想法，但将其放大到前沿级系统并完成端到端调优需要巨大的工程决断力。

技术报告中详尽的系统架构和消融实验细节也引发了社区讨论。部分开发者将其与 Anthropic、OpenAI 等机构近期的文档对比，指出一些商业实验室在宣传中大量探讨模型福祉（Model Welfare，探讨模型是否具备道德主体地位）等抽象概念，有在公开募股前营造技术神秘感的倾向。无论哲学层面的意识争论如何，开源权重与高性价比推理方案正在直接重塑开发者的技术选型。

Shopify 借助 AI 编码智能体从 React Native 迁回纯原生

研发前提的转变

Shopify 宣布将旗下所有移动应用从 React Native 迁回纯原生的 Swift 和 Kotlin。2020 年，Shopify 曾全面押注 React Native，以解决跨端团队割裂和双端体验不同步的问题。随着大语言模型驱动的编码智能体（Coding Agent）在代码翻译、测试生成和审查方面的能力提升，在两个平台分别构建相同功能的边际成本显著降低，原有的选型前提发生了改变。

针对长期维护的 React Native 开源生态，Shopify 做出了后续安排。周下载量约 200 万次的列表组件 FlashList 将在过渡期内继续获得关键修复，并寻找长期维护方；图形库 React Native Skia 的赞助将持续到 2026 年底，随后由原作者独立维护；样式库 Restyle 则计划维护至 2026 年底后归档。

Helix 流水线与无头架构

Shopify 放弃了过去逐步替换代码的棕地迁移模式，直接采用全原生重写的绿地模式。旗下购物应用 Shop 借助智能体辅助，在 12 周内完成了从验证到全原生应用上架的过程；包含 300 多个界面的主应用 Shopify 也已启动迁移。

为了避免智能体生成无法维护的代码，Shopify 构建了名为 Helix 的工作流系统。工程师选定单个屏幕后，Helix 会读取现有的 React Native 代码并拆分为若干切片，每个切片必须通过行为测试、视觉比对、两次对抗性代码审查并获得人工确认后才允许合并。

移动端模拟器交互迟缓是阻碍智能体自主工作的主要瓶颈。Shopify 将业务逻辑与界面完全解耦，使其能在桌面端脱离界面（Headless）直接运行，并提供了一套命令行工具。智能体通过命令行在毫秒级内检查状态、执行跳转并完成验证，无需启动模拟器即可自主运行数小时。

长期维护成本的权衡

这项决策在 Hacker News 社区引发了关于多端维护成本的深入探讨。部分工程师认同这一路线，指出完备测试集能让原生开发直接调用系统底层能力；另一部分开发者则担忧两套代码库长期的维护负担，认为双端并行不仅在于编写代码，更在于两端逻辑演进和边界条件同步的认知负荷。纯原生开发还失去了 React Native 的空中下载热更新（OTA，绕过应用商店直接向用户推送补丁）能力，后续所有变更都必须经受应用商店的审核周期。

微软将 Rust 列为内部 Tier-1 开发语言

自研 MSVC 代码生成后端

微软宣布将 Rust 列为内部开发的一级语言（Tier-1），与 C++、C# 和 TypeScript 处于同等支持级别。在微软工程体系中，一级状态意味着为内部团队提供从本地开发到生产上线的完整标准化路径，覆盖安全工具链构建、开发工具以及安全生命周期合规支持。

该策略的核心技术动作是推出 rustc_codegen_utc。该项目接入 rustc 编译器的共享后端接口，将编译流程直连至微软自研的 MSVC 后端 UTC（Universal Transition Code）。从 Rust 1.90 起，该工具链已经实现自举，并在 2026 年初进入生产就绪状态，已有超过 100 个内部项目仓库接入编译，其运行时性能表现与 LLVM 基本持平。

复用 Windows 基础设施

采用 MSVC 原生后端，让 Rust 能够直接复用微软在 Windows 平台上积累的底层资产，包括 Windows 原生 ABI（应用程序二进制接口）、二进制加固、Hotpatch（热补丁）发布后维护、崩溃转储分析以及基于采样分析的配置文件引导优化。这为混合使用 Rust 和 C++ 的系统构建了统一的代码生成底座。

多位系统开发者指出，微软此举反映了产业界的策略转变：与其追求推翻既有资产的全面重写，不如强化跨语言互操作性。混合架构让团队能够保留数百万行 C++ 基础代码，同时在关键的易损组件中使用 Rust 规避内存安全隐患。

数学家公开质疑 OpenAI 使用未发表成果训练模型

未公开思路与首发权争议

数学家 Andreas Thom 在社交网络上公开披露了他与 OpenAI 的沟通记录。此前 OpenAI 宣布构造出非索菲克群（一种在群论中长期悬而未决的代数结构），Thom 随后致信 OpenAI 研究团队，询问他近几个月在 ChatGPT 中讨论的扩展图匹配未发表思路是否被纳入了训练数据。OpenAI 研究员当时简短回应称“这没有发生”。Thom 认为该回复刻意回避了数据是否进入预训练集的问题。在另一项关于流体动力学方程的成果争议中，OpenAI 承认虽然没有直接调取特定用户的数据，但“无法排除来自产品使用记录的去标识化数据曾被用于改进模型”。

数据协议与科研保密

虽然 ChatGPT 提供了退出模型训练的选项，但该选项默认开启。OpenAI 官方文档显示，即便用户退出了训练，只要在对话中点击了反馈按钮，或者对话触发了安全审查机制，对话内容依然可能被系统收集用于模型训练。根据欧盟 GDPR（通用数据保护条例）的规定，平台只需清除个人身份信息，而高精尖的未发表数学证明在法律定义上并不属于受保护的个人身份数据。

讨论中出现了两种不同分析。一种观点认为，模型依托强化学习和形式化证明语言 Lean 进行超大规模状态搜索，具备独立推导能力；另一种观点则指出，模型不具备凭空跨越知识断层的能力，平台极有可能是在监测到用户对话中的关键思路后，投入海量计算资源定向攻坚，抢先收敛出完整证明。这一争议促使更多科研人员倾向于使用本地部署的开源模型处理未公开的研究工作。

Automattic 董事会暂停 Matt Mullenweg 的 CEO 职务

突发高层变动

WordPress 母公司 Automattic 发生重大人事变动。董事会在创始人兼首席执行官马特·穆伦维格（Matt Mullenweg）反对的情况下，通过投票决定暂停其 CEO 职务，强制其进入带薪休假状态，由首席财务官马克·戴维斯（Mark Davies）接任临时 CEO。穆伦维格仍保留董事会席位，并继续领导 WordPress 开源项目本身。

穆伦维格随后在公司全员 Slack 频道中公开指责戴维斯与其他董事会成员背着他进行“密谋”，称自己在会议开始前 50 分钟才收到决议草案，申请延后以便法律顾问审查的请求遭到拒绝。

诉讼泥潭与治理危机

穆伦维格过去两年带领公司卷入了激烈的争议。2024 年，他公开指责主要托管商 WP Engine 免费使用 WordPress 品牌而不回馈生态，要求其缴纳总收入 8% 的品牌使用费，双方随后陷入互诉。期间，穆伦维格曾要求不同意其策略的员工离职，导致 159 人离开，并封禁过多位被指试图分叉项目的开源贡献者账号。

法庭公开文书显示，Automattic 与 WP Engine 的诉讼已进入关键阶段，近期出现了关于穆伦维格涉嫌销毁证据、面临司法制裁的争议。董事会在此刻剥离穆伦维格的实际控制权，意在由新管理层主导与 WP Engine 达成和解，避免公司在持续失控的公开诉讼中承受进一步损失。

开源国际象棋引擎 Stockfish 19 发布

棋力提升与架构革新

开源国际象棋引擎 Stockfish 正式发布 19 版本。与上一代相比，新版本在基准测试中带来了最高 44 点 Elo 积分提升，赢棋对局数量达到输棋的三倍以上。

官方发布转向通用二进制格式，程序能自动检测 CPU 指令集特性并运行对应代码，不再需要手动选择 AVX2 或 AVX-512 版本。引擎引入了 SFNNv16 网络架构，移除了冗余的威胁特征，加入新的兵对特征以缩减文件体积并增强棋力；训练过程引入了量化感知训练（QAT，在训练阶段模拟低精度量化误差以保持模型精度的技术），并在数百亿训练局面中微调参数。此外，新版增加了对 RISC-V、LoongArch 以及 Linux 1GB 大页内存的原生支持。

残局理解与算力优势

在具体局面评估中，社区测试发现 Stockfish 19 在“堡垒局面”（一方少子但能构建防线逼平的局面）上的理解明显增强，在较浅深度就能找到关键平局着法，给出的分值也更接近平局的 0.0。

现代 Stockfish 结合了高效的 CPU 神经网络（NNUE）与传统的 Alpha-Beta 剪枝搜索。在国际象棋这种分支因子较小、极度依赖搜索深度的博弈中，其极深的搜索能力依然领先于基于重型 GPU 神经网络和蒙特卡洛树搜索（MCTS）的系统。

加利福尼亚州玩家就数字游戏“购买”表述起诉索尼

许可协议与所有权认知

四名加州 PlayStation 玩家在联邦法院对索尼互动娱乐提起集体诉讼。原告指出，索尼在 PlayStation Store 中使用“立即购买”与“确认购买”等词汇营销数字游戏，误导消费者认为自己获得了游戏所有权；实际上，玩家支付全价后仅得到一份受制于许可协议的、可撤销且不可转让的许可，一旦平台服务终止，访问权便可能丧失。

这项诉讼指控索尼违反了加州 AB 2426 法案。该法律规定，销售数字商品时若未提供清晰且显著的披露告知用户所购内容仅为许可，商家不得使用“购买”或“购置”等表述。索尼向法院申请强制个人仲裁并驳回起诉，辩称“理性消费者不会相信自己获得了数字游戏的所有权，否则后一名买家就无法在商店购买同一款作品”。

语言使用与消费者权益

玩家整理的材料显示，索尼自身的大量官方页面长期公开使用所有权词汇，例如在升级支持页面中使用“升级你已经拥有的数字版 PS4 游戏”，在下载内容说明中频繁出现“认证所有者”等表述。

这种法庭辩护引发了广泛反驳。许多人指出，数字文件的副本与实体书籍类似，两个用户各自购买并保有一份副本，并不代表第一位买家独占了整部作品。数字分发平台普及后，消费者虽然支付了等同于实体的价格，却完全受制于服务商的单方面协议与网络验证，公众越来越倾向于支持立法明确区分“租借许可”与“真正购买”。

交互网页实验：当光速变为每小时 5 公里

狭义相对论的视觉具象化

开发者 Dmitry Brant 发布了名为《Light is slow here》的交互式 3D 网页实验。在这个虚拟公园中，真空光速被设定为每小时 5 公里，大约等同于人类快步走的速率。用户在场景中漫步加速时，原本只在极端天体物理尺度下出现的相对论效应会直接显现，包括长度收缩、时间膨胀、特雷尔旋转（高速运动物体因光行时间差导致的视觉几何扭曲）以及多普勒频移。

许多玩家首次体验时产生了一种反直觉的错觉：按下前进键加速时，视野中的景物反而像是在向后退去，停下脚步后目标却猛然拉近。这种现象源于相对论光行差（relativistic aberration）。当移动速度接近光速时，来自周围甚至后方的光线角度会被挤压到前方视野的狭窄圆锥区域内，导致前方景物在视觉感受上被推远、拉伸；而当玩家向后退或背对运动方向时，多普勒红移会把所有可见光波长拉伸至不可见的红外波段，导致视野陷入一片漆黑。

物理常数的联动约束

严肃物理视角的讨论指出了“单独将光速降到 5 km/h”在真实物理学中的自相矛盾。光速并非孤立变量，它深度锚定在精细结构常数与质能方程中。如果只降低光速而不按比例修正引力常数等其他物理基准，天体坍缩为黑洞的临界半径会与光速平方成反比剧烈暴涨，地球本身的逃逸速度仅需达到 5 km/h 就会形成视界并坍缩为巨大黑洞。该项目本质上并不是对真实物理常数突变的推演，而是通过将光速压缩至日常尺度，让人类大脑能够直观建立起对相对论效应的几何感知。

Windows XP 随机选择初始用户头像的工程考量

水塘抽样的单遍扫描

微软资深工程师 Raymond Chen 在博客中揭示了 Windows XP 为新用户分配默认头像的底层实现。系统生成随机数时调用了内部函数 RtlRandomEx，并以系统自启动毫秒数作为初始种子。

头像选取的实现没有采用直觉上的“先统计文件总数、生成随机数、再读取对应索引”的两遍扫描方式，而是采用了一遍扫描的水塘抽样（reservoir sampling，在未知总长度的数据流中均匀抽取样本的算法）。遍历文件列表时，程序维护一个计数器；遇到第 1 张图片时直接暂存，遍历到第 n 张图片时，以 1/n 的概率决定是否用它替换之前暂存的图片。当目录遍历结束，留下的图片即为最终选中的头像。数学上，这种递归替代机制确保了集合内每张图片最终被选中的概率均为 1/N。

磁盘 I/O 与并发安全

这种设计源于当时严苛的硬件环境。FAT32 和 NTFS 等文件系统并未在目录元数据中直接维护文件总数，查询数量本身就需要遍历目录。若采用两遍扫描，会触发双倍的文件系统调用，在老旧机械硬盘上产生明显的磁盘 I/O 瓶颈。单遍扫描避免了冗余的磁盘访问，也规避了用户在两次遍历间隙修改目录所引发的状态不一致。作为兜底保护，代码将最大采样上限硬编码为 100 张，防止异常目录导致系统卡死。

日立发布适配光伏动态电价的二氧化碳热泵热水器

配合电网波动的日程控制

日立环球生活解决方案公司在日本发布新一代 Y 系列 EcoCute 家用热泵热水器，计划于 2026 年 11 月上市。该系列核心升级在于深度适配日本电力公司的新电价方案。随着电网中太阳能发电量增加，多家电力机构推出了鼓励白天用电的费率模式。Y 系列允许用户通过控制器直接选择对应的电力套餐，将制热工作挪至日间光伏发电高峰期，设备同时兼容光伏联动和 Echonet Lite 通信标准。

天然工质的换热特性

该产品采用天然二氧化碳（工程代号 R-744）作为制冷剂。二氧化碳的全球变暖潜能值（GWP，衡量温室气体致暖效应的指标）基准值为 1，无毒且不可燃，环境负担远低于 R-32 等传统氟利昂类制冷剂（GWP 达 675）。尽管市面上部分热泵系统转向了低 GWP 的丙烷，但丙烷存在易燃性隐患。二氧化碳在大温差换热（如将冷水加热至高温热水）时表现优异，主要工程挑战在于系统运行压力极高，通常超过 100 bar，对管路制造工艺要求更严。日立此款热水器采用室外机从环境空气中取热的分体式结构，解决了部分室内一体机在冬季制热时拉低室内温度的问题。

播客全文

女：Hello 大家好，欢迎收听 Agili 的 Hacker Podcast，我是莓莓。

男：大家好，我是阿迪。

女：今天科技圈的新闻密度特别大，而且不少是连续剧的大结局。阿迪，你听说 Automattic 董事会把马特·穆伦维格停职的事了吗？开源界这两天简直炸锅了。

男：这确实是标志性的震荡。董事会在马特反对的情况下投票通过，强制他进入带薪休假状态，由 CFO 马克·戴维斯接任临时 CEO。马特在 WordPress 开源项目那边还保留着领导权，但他随后在公司内部全员 Slack 里公开指责多位董事背着他密谋，甚至提到会议前五十分钟才拿到决议草案。

女：马特当年创办 Automattic，把 WordPress 推进到统治互联网内容管理系统的地位。去年他向托管商 WP Engine 索要 8% 的品牌特许费，接着打官司、要求内部站队、逼走一百多名员工，当时社区就有很多质疑声。

男：公开文书显示，案件近期出现了关于马特涉嫌销毁证据的指控，可能面临司法制裁。在这个时间点让他退下来，显然是董事会为了避免官司失控，给新管理层主导和解留出空间。WordPress 采用的是 GPL（通用公共许可证，一种保障软件自由使用与修改的开源协议），托管商在法律层面并没有强制回馈资金的义务。公司发展到现在这个体量，创始人个人的偏执已经和现代商业治理产生了剧烈冲突。

女：说到商业公司和用户的权力边界，主机玩家最近也打起了一场硬仗。四名加州玩家在法院对索尼提起了集体诉讼，理由是 PlayStation 商店里明晃晃写着“立即购买”和“确认购买”，但玩家花全款拿到手的只是一份随时可能被取消的软件许可。

男：这起诉讼直接依据的是加州今年刚生效的 AB 2426 法案。法律规定，销售数字商品如果没给出显著披露，告知用户买到的只是随时可撤回的许可，就不能随意使用“购买”这样的字眼。索尼在法庭上的抗辩挺有意思，他们主张理性消费者不会觉得自己拥有了游戏，甚至辩称如果一个玩家买下了游戏，后一个人就不能买了。

女：这种辩词把“拥有副本”和“独占版权”混为一谈了。平时我们在书店买一本实体书，书是属于我的，别人当然还能继续买别的副本。索尼在主机系统里还到处写着“认证所有者”，遇到法律责任了又翻出用户协议。更让玩家不满的是强制仲裁条款，在网页上点一下同意很容易，但如果想退出仲裁，必须在三十天内寄纸质信件。

男：以前买光盘，用户享有离线玩、转手卖或者借给朋友的权利。数字平台普及之后，消费者支付了同样甚至更高的价格，但控制权完全被服务商单方面拿捏了。

女：数字时代我们连买下的游戏都很难说真正拥有，科研人员对自己未发表的构想可能更没安全感。几位数学家最近公开质疑 OpenAI，怀疑对方在未经授权的情况下，用他们在 ChatGPT 里的讨论内容训练模型，抢先发表了数学成果。

男：起因是数学家 Andreas Thom 和合作者关于非索菲克群（一种在群论中长期悬而未决的代数结构）的未发表思路。Thom 曾向 OpenAI 的研究员发邮件询问，对方简短否认后，OpenAI 在另一起类似的流体动力学方程争议中承认，无法排除来自产品使用记录的去标识化数据被用于改进模型。

女：很多人以为在设置里关掉“为所有人改进模型”就安全了。

男：技术文档里的细节其实有很多例外。即便退出了训练，只要你在会话里随手点了赞、点了踩，或者触发了内容安全审查，整段对话依然可能被回流收集。而且按照通用数据保护条例的定义，去标识化之后，那些高深的数学推导根本不算个人隐私数据。

女：科研人员花了几个月甚至几年建立直觉，一旦核心思路被系统捕获，拥有海量算力的机构就能用强化学习直接暴力求解并抢发，这让人后背发凉。难怪现在越来越多搞学术的朋友要么转向本地部署的开源模型，要么彻底不在云端输入核心公式。

男：说到开源大模型，DeepSeek 刚发布了具备原生视觉能力的 DeepSeek-V4.1-Flash。这个模型用了 552B 参数的 MoE（混合专家模型，Mixture of Experts）架构，但在因果编解码设计下做到了非对称激活：输入时只激活 8B 参数，输出时激活 16B 参数。

女：这意味着什么？普通用户能感觉到更快或者更便宜吗？

男：最直接的是成本暴降。多轮对话里用来保存上下文的 KV 缓存（键值缓存，用于在多轮对话中保存上下文特征以加速计算），在 HBM（高带宽内存）占用上减少了 75%，SSD 存储需求降了 87.5%。他们技术报告写得非常详尽，不仅开源了权重，还给出了具体的架构参数与消融实验。

女：这倒让我想起最近 Hacker News 上的讨论，很多人把 DeepSeek 的报告和一些大厂的文档放在一起比。某些大厂在发布模型时，花了大量篇幅探讨“模型福祉”，讨论模型会不会感受到痛苦、需不需要道德关怀。

男：社区对这件事两极分化很严重。一部分人认为复杂神经网络确实展现出某种元认知，保持伦理审慎是低成本的预防；但很多一线工程师觉得，这更像是在 IPO 之前把技术过度拟人化的商业包装，顺便以安全的名义给开发者做自动化渗透测试设置壁垒。不管哲学层面的争论如何，开源权重和极致的工程降本才是大家每天看得见摸得着的生产力。

女：这种生产力甚至在重塑传统的架构选型。比如 Shopify，他们最近做出了一个大动作：把移动应用全面从 React Native 迁回原生的 Swift 和 Kotlin。2020 年他们还高调宣布全面押注 React Native 呢，怎么突然掉头了？

男：技术选型的前提变了。当年选择跨平台，主要是为了避免 iOS 和安卓双端重复写业务逻辑。现在大模型驱动的编码智能体在代码转译、单元测试编写上效率极高，分别写两端原生代码的边际成本大幅下降。Shopify 的购物应用在智能体辅助下，只用了 12 周就完成了原生重写。

女：不过让 AI 一口气写几百个页面，代码质量不会失控吗？

男：他们搭了一套叫 Helix 的渐进式工作流。工程师每次只选一个界面，系统把代码拆成检查点切片，通过行为测试、视觉比对和两次对抗性代码审查，最后由人工确认。他们还做了一个关键改动：把业务逻辑和界面完全解耦，让代码可以在命令行里脱离界面直接运行。这样智能体不用等缓慢的模拟器截图渲染，毫秒级就能跑完一次状态验证。

女：这确实解决了模拟器卡顿的痛点。但长远来看，维护两套原生代码真的比一套跨平台框架轻松吗？

男：这也是大家争论最多的地方。AI 帮你把代码写出来是一回事，后续两套平台在线程竞争、底层数据库恢复上的边界处理是另一回事。如果团队对原生底层机制理解不够，模型很容易生成看似能跑但冗长低效的补丁。而且跨平台原本拥有的 OTA（空中下载热更新，允许绕过应用商店快速向用户推送补丁）优势也没了，以后的每一次修补都得老老实实等苹果和谷歌的审核。

女：大厂有充裕的算力自研工具链并培训团队，小团队可能还是得权衡。聊到原生开发，微软最近也有个系统级的动作，正式把 Rust 列为了内部开发的一级语言，和 C++、C# 平起平坐。

男：这个动作的技术核心是他们自研的代码生成后端 rustc_codegen_utc。它接上了 Rust 官方编译器的共享后端接口，直接连通微软自家的 MSVC 后端。目前内部已经有一百多个项目接入了这套工具链。

女：连到微软自家的编译器后端，能带来什么具体好处？

男：能直接继承微软在 Windows 上积累了几十年的基础设施。比如 Windows 原生 ABI（应用程序二进制接口）、针对运行崩溃的转储分析、性能诊断采样，以及无需重启系统的热补丁维护。对于数千万行老旧 C++ 代码的庞大系统来说，彻底重写不现实，通过统一的后端让 Rust 和 C++ 能够无缝混合编译，才是最务实的安全过渡方案。

女：不用推倒重来，还能在核心模块防住内存漏洞。其实说到微软底层的工程细节，资深工程师 Raymond Chen 最近写了一篇博客，讲 Windows XP 是怎么给新用户随机选头像的，看完我觉得特别精妙。

男：那个设计很有年代感。当时系统随机挑一张小黄鸭或者小狗的图片，并没有采用直觉上的做法——先扫一遍目录数出总共有多少张图，生成随机数，再去读对应的图片。如果那样做，文件系统就得遍历两遍。

女：在当年的机械硬盘上，多扫一遍目录就意味着明显的磁盘卡顿。

男：没错。他们用的是一遍扫描的水塘抽样（reservoir sampling，在未知总长度的数据流中均匀抽取样本的算法）。程序一边遍历文件，一边维护计数器：第 1 张图片先存着；读到第 n 张时，以 1/n 的概率决定要不要替换掉手里的图。当目录扫完，手里的图片被选中的概率刚好是完全均等的 1/N。这样既省了一倍的磁盘读取，又防止在两次扫描的间隙文件被修改引发错误。

女：在资源受限的年代，工程师为了几十毫秒的体验真是把数学公式用到了极致。现在计算性能提升了千百倍，有些基础软件依然在把算法榨干，比如国际象棋引擎 Stockfish 刚发布的第 19 版。

男：Stockfish 19 在基准测试里的 Elo 积分涨了 44 点，赢棋局数达到了输棋的三倍以上。底层网络架构升级到了 SFNNv16，移除了冗余的威胁特征，加入了兵对特征，并全面引入量化感知训练。而且这次官方直接提供了通用二进制文件，程序会根据当前 CPU 自动启用对应的指令集，不用用户自己折腾 AVX-512 这些配置了。

女：有棋友测试了卡斯帕罗夫当年的名局，发现新版本在算力很浅的时候给出的优势评分比老版本保守得多，直到算了三十多层深度才确认胜势。这是变弱了吗？

男：恰恰相反，是评估更精准了。它现在对国际象棋里的“堡垒局面”（一方虽然子力落后，但能通过特定阵型逼平的局面）理解深了很多，能在更浅的层级就看出弃子打破僵局的平局走法，而不是虚标优势。现代 Stockfish 的目标是在几十亿盘棋里击败对手，采用极高效的 CPU 神经网络配合 Alpha-Beta 剪枝搜索，在极深局面的统治力依然稳压重型 GPU 神经网络。

女：纯粹的数学和规则总是让人着迷。不过如果把现实世界的基本物理规则改一下，会发生什么？开发者 Dmitry Brant 做了一个叫《Light is slow here》的 3D 网页实验，把虚拟公园里的真空光速改成了每小时 5 公里。

男：5 公里每小时，也就是普通人快步走的速度。在这个网页里走两步，狭义相对论效应就全出来了。你会直观看到特雷尔旋转（高速运动物体因光行时间差导致的视觉几何扭曲），还有多普勒频移：迎面而来的景物蓝移变亮，身后的景物红移甚至掉进红外区变黑。

女：体验过的人说有一种特别怪异的感觉：按住前进键加速时，前面的景物非但没有变大，反而像被推远了一样。

男：那是相对论光行差。随着速度逼近光速，周围乃至后方的光线角度会被强行压缩到正前方极窄的一个圆锥区域内，视觉上就像画面被拉伸推远，停下脚步时景物才会猛然拉近。当然，这个实验只是纯几何视角的模拟。如果现实中真把光速降到人类步行的速度，史瓦西半径（天体坍缩为黑洞的临界半径）会呈平方级暴涨，整个地球瞬间就会坍缩成一个巨大的黑洞，我们体内的神经电信号也根本无法传递了。

女：能用浏览器直观感受一下宇宙速度极限带来的扭曲感，已经足够好玩了。从光速与能量，我们再看一个非常接地气的工程应用——日立在日本发布了新一代 Y 系列 EcoCute 家用热泵热水器，用二氧化碳做制冷剂。

男：二氧化碳作为制冷剂在工程上代号是 R-744，它的全球变暖潜能值基准值是 1，无毒也不可燃，报废时对环境极其友好。以往很多热泵用 R-32 甚至丙烷，丙烷虽然环保但易燃，室内安装限制很多。二氧化碳热泵的难点在于运行压力极高，通常在 100 bar 以上，对管路工艺要求极严，但它处理大温差换热的能效表现非常优异。

女：日立这次重点宣传的卖点很有意思，说是专门适配了日本电力公司的新电价方案。

男：对，这里提到的电价资费，词源来自阿拉伯语的价目单。日本由于白天太阳能发电量过剩，很多电力机构推出了鼓励白天用电的套餐。日立这个新热水器允许系统直接对接电网的实时电价日程，把制热的高耗能阶段挪到大白天的光伏高峰期，配合家庭能源管理系统联动。

女：技术演进到最后，还是会变成我们水管里的热水、电费单上的数字，以及手机里每天点开的应用。

男：这正是技术从前沿论文走进日常生活的真实路径。

女：好啦，今天的内容就聊到这里。如果大家喜欢我们的节目，欢迎在泛用型播客客户端订阅 Agili 的 Hacker Podcast。

男：感谢大家的收听，我们下期再见。

女：下期见，拜拜！