Hacker News Digest

Оптимизирующие компиляторы отслеживают эффекты каждой инструкции в промежуточном представлении (IR), которые могут варьироваться от полного отсутствия эффектов до записи в конкретную переменную или полностью неизвестных воздействий. Автор рассматривает эту тему как продолжение предыдущего поста об IR, подчеркивая важность правильных вопросов: не "какой это код?", а "какие эффекты он производит?". Эффекты помогают компилятору определять, можно ли переупорядочивать, дублировать или удалять инструкции, особенно когда речь идет о доступе к памяти, где ключевым фактором является алиасинг (ссылки на один и тот же объект).

В статье представлены два основных подхода к представлению эффектов: битовые множества и списки диапазонов кучи. Автор подробно разбирает пример компилятора Cinder (Python JIT), который использует битсет под названием AliasClass для отслеживания эффектов работы с кучей. Каждый бит в этом множестве представляет отдельное расположение в куче, а операции объединения и пересечения выполняются с помощью побитовых операций. Интересно, что этот подход аналогичен представлению решетки типов в Cinder, где каждый бит неявно представляет множество, а операции над множествами реализованы через битовые операции И и ИЛИ.

• Пользователи ожидали, что статья будет про эффект Манделы или уязвимости Spectre из-за заголовка.
• Один участник отметил, что теперь они случайно прочитали про компиляторы.
• Завершающий комментарий содержит шутку про "Men in Black" и изменение логотипа Fruit of the Loom.

Ученые из университета Луисвилля зафиксировали первую в истории запись активности умирающего мозга человека, показавшую волны, аналогичные тем, что происходят при воспоминании. Эти вспышки активности мозга наблюдались за 30 секунд до наступления смерти и напоминали паттерны, связанные с воспоминаниями о прошлых событиях. Исследование может пролить свет на загадку так называемых "предсмертных видений" и помочь понять, что происходит с сознанием в момент смерти.

Волны активности, похожие на воспоминания, были зарегистрированы в области мозга, связанной с памятью о событиях. Это открытие ставит под вопрос предыдущие представления о том, что мозг прекращает активность сразу после остановки сердца. Исследователи считают, что эти данные могут иметь важные последствия для реаниматологии и понимания природы сознания.

• Различные личные переживания потери сознания: от полного отсутствия воспоминаний до интенсивных флешбэков, искажения времени и "жизни проносящейся перед глазами".
• Научная скептичность: критика выводов на основе единственного случая с эпилептиком, подчеркивание сложности интерпретации данных из-за сопутствующих повреждений мозга.
• Теории о работе мозга: гипотезы о поиске решений в критических ситуациях, возможная роль эндогенного ДМТ, адаптивная функция или побочный эффект нейронной активности.
• Философские интерпретации: обсуждение связи с духовными переживаниями, концепцией рая/ада и вопросом о природе сознания после смерти.
• Эволюционная польза: сомнения в адаптивности подобных переживаний и споры о том, является ли это запрограммированным процессом или случайным явлением.

Anthropic представила функцию памяти для Claude, которая позволяет ИИ запоминать контекст проектов, предпочтения команды и рабочие паттерны. Функцией уже пользуются Team и Enterprise-планы, а теперь она доступна и для Pro и Max. Память полностью опциональна с детальным контролем пользователя, а для конфиденциальных разговоров добавлен режим "Инкогнито", который не сохраняется в истории.

Каждый проект имеет отдельную память, что предотвращает смешивание информации между разными инициативами. Пользователи могут просматривать и редактировать то, что запомнил Claude, через сводку памяти. Функция прошла тщательное тестирование безопасности, включая проверку на возможность воспроизведения вредных паттернов. Как отмечено в статье: "Memory helps you and your teams manage complex, concurrent initiatives without mixing unrelated details, serving as a safety guardrail that keeps sensitive conversations contained".

• Пользователи обсуждают, что новая функция памяти в Claude не работает как RAG-система, а скорее как «контекст-окно плюс» — она не запоминает документы, а лишь «контекст» внутри одной сессии.
• Участники отмечают, что Anthropic не раскрывает, как именно реализована память: нет никакого доступа к «памяти» или возможности её редактировать, что вызывает вопросы о контроле и прозрачности.
• Ряд участников подчеркивает, что модель не может отличить, какие именно воспоминания будут использованы в будущем, и это вызывает опасения по поводу приватности и безопасности.
• Некоторые участники высказывают, что не ясно, как именно память влияет на стоимость и токены, и нет ли у неё каких-то ограничений по объёму.
• Также обсуждается, что Anthropic не предоставляет никакого способа переноса памяти между различными проектами или даже между Claude и ChatGPT.

• Современные компиляторы умеют как микро-, так и макро-оптимизации, но между ними остаётся «запретная зона», где оптимизация неэффективна из-за сложной модели стоимости операций в памяти и ветвлениях.
• Пример: вместо векторизации циклов компилятор может вставить rep movsb, что на старом CPU быстрее, но на новом медленнее.
• Практический вывод: измеряйте, прежде чем оптимизировать; не верьте мифам о «магии» компилятора.

Исследователи из Йокогамского университета впервые визуализировали в живом мозге рецепторы AMPA — ключевые молекулы, отвечающие за память и обучение. У пациентов с Long COVID плотность этих рецепторов была выше нормы и коррелировала с тяжестью симптомов. Это открытие подчеркивает потенциал AMPA-рецепторов как биомаркера и терапевтической мишени.

• Исследование показало корреляцию между плотностью AMPA-рецепторов и когнитивными нарушениями, но не доказало, что именно AMPA-рецепторы являются причиной «тумана мозга» при пост-COVID-синдроме.
• Участники обсуждения отмечают, что заголовок статьи преувеличивает выводы исследования, и что корреляция не означает причинно-следственной связи.
• Обсуждающиеся также отмечают, что неясно, является ли увеличение плотности AMPA-рецепторов причиной или следствием когнитивных нарушений.
• Участники также обсуждают, что неясно, является ли увеличение плотности AMPA-рецепторов причиной или следствием когнитивных нарушений.

• Обсуждаются новые функции Claude Code: расширение для VS Code, команда /rewind для отмены изменений, переработанный интерфейс и управление контекстом.
• Пользователи сравнивают Claude Code с конкурентами (Cursor, Aider, Goose), отмечая его преимущества и недостатки, такие как интеграция с инструментами и эргономика.
• Поднимаются вопросы о конфиденциальности данных, потреблении ресурсов (ОЗУ) и проблемах с UX/UI в новом расширении VS Code.
• Обсуждаются технические аспекты: работа с CJK-вводом, управление памятью, поддержка MCP, а также использование тегов и магических команд в промптах.
• Высказываются предложения по улучшению: индикация функции в diff, отображение оставшегося контекста, отмена выполнения промпта и улучшение команды /resume.

Мозг укрепляет воспоминания о рутинных событиях, если они связаны с эмоционально значимым моментом — например, незначительные детали перед выигрышем в лотерею запоминаются лучше. Исследование Бостонского университета с участием 650 человек показало, что этот эффект работает по-разному для событий до и после ключевого момента: последующие воспоминания усиливаются пропорционально интенсивности эмоций, а предыдущие — через общие признаки, такие как визуальные совпадения.

Это открытие объясняет, почему мы ярко помним не только важные события, но и сопутствующие мелочи — например, камень на тропе перед встречей с бизонами. Результаты могут помочь в разработке методов улучшения памяти для студентов или терапии травматических воспоминаний, поскольку демонстрируют активную роль мозга в фильтрации и усилении значимых фрагментов опыта.

• Память избирательна: эмоциональные и неожиданные события запоминаются лучше, чем рутинные.
• Воспоминания могут быть тесно связаны с сенсорными сигналами, особенно с обонянием.
• Процесс воспоминания не пассивен: память может меняться при каждом её воспроизведении.
• Существует субъективный арбитрарный элемент: некоторые тривиальные моменты запоминаются без видимой причины.
• Интенсивность воспоминаний может зависеть от личностных особенностей и того, на чём человек сосредотачивается.

• Сортировка с хешем быстрее хеш-таблиц: на больших данных 1,5–4×, несмотря на «O(n log n)».
• Память: хеш-таблица тянет 128 Б на 8-Б ключ (64 чтение + 64 запись), радикс-сорт 3 прохода — 48 Б (вся линия кэша используется).
• Плохие распределения (мало заполненных корзин) замедляют радикс-сорт; решаем хешем hash(key) перед сортировкой. Берём обратимую функцию (Murmur3, MulSwapMul), хешируем «на лету» в первом проходе.
• Результат: 2 ГиБ уникальных uint64 за 1,9 с против 2,6 с у оптимизированной хеш-таблицы.
• Подходит, когда порядок не важен, а нужны только уникальные значения; иначе остаёмся на хеш-таблицах.

• Улучшенная нестабильная сортировка Rust почти догнала по скорости специально настроенный radix-sort, несмотря на разницу в O(n log n) vs O(n).
• Хэш-таблица «побеждает» лишь при ограниченном размере ключа и хорошем кэше; при росте данных снова проигрывает из-за промахов и O(n log n) внутри.
• Radix можно ускорить, выделяя buckets через MMU, а не вручную управляя памятью.
• На очень больших объёмах (≥120 ГБ) константы radix снова могут перевесить, но пока доминирует кэш-эффективность сортировки.
• Всё обсуждение подчёркивает: конкретные константы и архитектура CPU важнее «чистой» Big-O.

• Клод придумал три несуществующих метода Ruby; я бы тоже мог так «угадать», но не делаю этого, потому что помню, где и когда учил каждую деталь.
• Моя память «осадочная»: факты ощущаются плотными или пустыми, и я чувствую разницу между знанием и догадкой.
• У биологов до сих пор нет модели, что именно в мозге есть память; это центральная тайна человечества.
• У языковых моделей памяти нет: веса — как ДНК, а не как личный опыт. Контекстное окно — лишь блокнот в чужом номере.
• Чтобы перестать галлюцинировать, ИИ должен жить во времени и причинности, а не просто обрабатывать текст.

• Участники спорят, почему LLM «галлюцинируют»: кто-то винит сжатие знаний, кто-то — статистическую природу моделей.
• Нейробиологи и пациенты уточняют: человеческая память тоже ненадёжна, но у нас есть метапамять и эпизодические «якоря», которых у LLM нет.
• Документированная письменная база знаний считается лучшим способом снизить ошибки ИИ, пока не появятся принципиально новые архитектуры.
• Некоторые считают термин «галлюцинация» маркетинговым и предлагают называть это просто «ошибкой» или «склейкой».

TL;DR
Чтение напрямую с диска быстрее, чем из кеша в памяти: пропускная способность SSD растёт, а латентность памяти стоит на месте. Нужны новые инструменты.

Эксперимент

• Задача: подсчитать количество десяток в 50 ГБ псевдослучайных int.
• Железо: AMD EPYC 7551P, 96 ГБ DDR4-2133, два Samsung PM983a PCIe 3.0 SSD (3,1 ГБ/с каждый) в RAID-0.
• Ограничения:
  • Память: 13 ГБ/с на поток (3 канала × 2133 МТ/с × 8 Б / 4 NUMA-домена).
  • Диски: 6,2 ГБ/с суммарно.

Код

int* data = mmap(..., size, PROT_READ, MAP_SHARED, fd, 0);
for (...) if (data[i] == 10) count++;

Результаты

• Первый запуск (с диска): 0,61 ГБ/с — ограничение диск.
• Второй запуск (из кеша): 3,71 ГБ/с — всё ещё ниже пропускной способности памяти.
• Бутылочное горлышко: не векторизованный цикл, ~3–4,5 млрд инструкций/с.

• mmap тормозит из-за последовательных page-fault и 4 Кб страниц; io_uring на 6 потоках читает буферы заранее и просто отдаёт готовые.
• Пропущены MAP_POPULATE / MADV_SEQUENTIAL / hugepages — без них сравнение «mmap vs io_uring» нечестое.
• Автор признаёт кликбейтное название «Memory is slow, Disk is fast»; суть: «RAID-0 NVMe даёт больше пропускной канала, чем DDR5-каналов на тестовой машине».
• Под капотом io_uring + O_DIRECT сам управляет кэшем, mmap же полагается на page-cache ядра.
• PCIe-5 ×128 линий серверных CPU уже >1 ТБ/с, что выше DDR5-6400 12-канального узла (~600 ГБ/с), но данные всё равно идут в RAM перед CPU.

UCSF идентифицировала белок FTL1 как «выключатель» старения мозга.

• У старых мышей его уровень выше, связей между нейронами меньше, память хуже.
• Повышение FTL1 у молодых вызывает «старческие» симптомы.
• Снижение белка в гиппокампе старых животных восстанавливает связи и улучшает память.
• Эффект сопровождается ускорением метаболизма клеток.

Исследование в Nature Aging (19 авг. 2025) открывает путь к терапиям, способным не замедлять, а обращать когнитивное старение.

• Исследование показало, что подавление белка FTL1 в мозге старых мышей восстанавливает память и синаптическую пластичность.
• Учёные обсуждают, является ли FTL1 «мастер-переключателем» старения мозга или лишь одним из многих механизмов.
• Пользователи скептичны: напоминают о провале гипотезы амилоида и о том, что «омоложение мышей» редко переносится на людей.
• Поднята тема избытка железа: участники предлагают проверить доноров крови и людей с гемохроматозом.
• Итог: интересный мышиный результат, но без прямых доказательств применимости к человеку.

Почему рукописное писать всё ещё важно

Клавиатуры и смартфоны вытесняют ручку, но отказ от письма может дорого обойтись.

• Ностальгия vs польза
  Легенда о монахинях и линейках не объясняет, почему рукопись ценна. Главное — не красота, а нейрокогнитивные эффекты: моторная память активирует зоны мозга, отвечающие за чтение и понимание.

• Дети и девайсы
  Исследование Карен Рэй (2021) показало: «цифровые аборигены» хуже развивают мелкую моторику, что замедляет овладение письмом в детсаду. Планшет не заменяет карандаш на этапе формирования навыков.

• Курсив: спорный must-have
  Законы, обязывающие учить курсив, вызывают споры. Большинство экспертов считают: важен сам процесс письма, а не конкретный стиль.

• Профессиональный взгляд
  Журналисты, инженеры и программисты всё реже пишут от руки, но в обучении этот навык остаётся ключом к грамотности. Пока неясно, что теряет мозг, если пропустить этап «рука-буква».

Вывод: рукописное письмо не умирает — оно трансформируется из повседневного инструмента в фундаментальный навык раннего развития, без которого рискуем ослабить базу для чтения и мышления.

• Кто-то злится на школьные «курсивные» наказания, кто-то пишет письма и дневники от руки и считает это полезным для памяти и мышления.
• Некоторые предпочитают печатный текст, другие возвращаются к перьевым ручкам и даже демонстрируют рукописные черновики в блогах как «proof of work» против ИИ.
• Левши и люди с нарушениями мелкой моторики часто рады отказу от скорописи, но признают, что рукопись всё ещё нужна для экзаменов и зарисовок.
• Общий вывод: почерк может стать нишевым навыком, но полностью не исчезнет, поскольку помогает запоминать, думать и сохранять личный след в цифровую эпоху.