2025-06-02 Hacker News Top Stories #
- 研究者在Worldline Yomani信用卡终端中发现了root shell，揭示了其安全性潜在隐患。
- 渐进式JSON通过分解数据实现边接收边处理，提升了数据传输效率和用户体验。
- Figma Slides在设计和构建上表现出色，但在演示功能和稳定性上存在重大问题。
- 摄影师Christophe Nuyens分享了在《Andor》中的工作经历，认为电视剧制作质量已超越部分电影。
- DeepSeek-V3在本地运行成本高昂，主要由于批处理推理和硬件资源限制。
- RenderFormer通过神经网络实现高质量三角形网格渲染，但在复杂场景处理上仍有局限。
- Patio平台提供家庭装修和园艺指南，倡导共享工具和DIY学习以促进可持续发展。
- Kilnettle Shrine项目创建了一个低成本的3D打印语音胶带剪切器，并鼓励读者自行制作。
- Oniux利用Linux命名空间为应用程序提供Tor网络隔离，增强了隐私和安全保护。
- Google AI Edge支持跨平台AI部署，帮助开发者实现低延迟和数据隐私保护的设备端AI应用。
Root shell on a credit card terminal #
https://stefan-gloor.ch/yomani-hack
这个网页是一篇关于安全研究的文章，作者对一台信用卡终端进行了逆向工程。作者选择了一台 Worldline Yomani XR 终端，这种终端在瑞士非常普遍。作者首先对终端进行了物理拆解，发现了多个 PCB 板，包括主板、连接器板和卡槽板。作者还发现了一个自定义的 ASIC 芯片，代号为"Samoa II"。
在拆解过程中，作者发现了多个防篡改机制，包括板对板连接、斑马条纹和柔性 PCB。这些机制可以检测到终端的物理篡改，并触发防篡改事件。作者还发现了一个 Coin Cell 电池，用于在断电时维持防篡改机制的工作。
作者随后对终端的固件进行了分析，发现固件是未加密的，但具有特殊的 ECC 布局。作者使用了一些工具和朋友的帮助，成功地解析了固件的内容，发现了一个标准的 Linux 文件系统。作者还发现了一个古老的 Linux 内核版本（3.6.0）和一些过时的软件包。
在分析固件的过程中，作者意外地发现了一个 root shell，允许作者以 root 用户的身份登录到终端。作者对此感到惊讶，因为大多数嵌入式 Linux 系统都有安全措施来防止未经授权的访问。作者随后对终端的登录过程进行了分析，发现了一个简单的登录提示，允许作者以 root 用户的身份登录。
总的来说，这篇文章介绍了作者对一台信用卡终端的安全研究，包括物理拆解、固件分析和登录过程分析。作者发现了多个防篡改机制和安全漏洞，包括一个简单的 root shell 登录过程。这些发现表明，信用卡终端的安全性可能存在隐患，需要进一步的研究和改进。
HN 热度 511 points | 评论 141 comments | 作者：stgl | 11 hours ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=44150803
- Hacker News 的名称来源于黑客文化，代表着对技术的热情和探索精神
- 论坛中关于人工智能和 LLM 的讨论过多，令人感到厌烦
- 论坛的内容应该更加多样化，包括技术讨论、黑客文化等
- 论坛中有一些人在炒作 LLM 产品或技术，引起了其他人的反感
- 论坛的名称不应该被误解为只与安全黑客有关，而是应该代表对技术的热情和探索精神
- 论坛中有一些人认为 LLM 技术还不成熟，炒作过度
- 论坛中有一些人呼吁增加技术讨论的深度和广度
- 论坛中有一些人认为论坛的内容应该更加实用和有价值
- 论坛中有一些人认为 LLM 技术的讨论应该更加客观和中立
Progressive JSON #
https://overreacted.io/progressive-json/
本文讨论了如何改进 JSON 数据传输的效率。传统的 JSON 传输方式需要等待整个数据包加载完成后才能开始处理，而这可能会导致延迟和效率低下。为了解决这个问题，作者提出了"流式 JSON"的概念，即在数据传输过程中逐步解析和处理 JSON 数据。
然而，流式 JSON 也存在一些问题，例如数据可能不完整，类型不匹配等。为了解决这些问题，作者提出了"渐进式 JSON"的概念，即将 JSON 数据分解成多个部分，逐步传输和处理。这种方式可以让客户端在数据传输过程中就开始处理数据，提高了效率和用户体验。
渐进式 JSON 的工作原理是将 JSON 数据分解成多个部分，每个部分都有一个唯一的标识符。客户端可以在接收到每个部分后立即开始处理，而不需要等待整个数据包加载完成。这种方式可以让客户端在数据传输过程中就开始渲染页面，提高了用户体验。
为了优化渐进式 JSON 的输出，作者提出了"内联"的概念，即将多个部分合并成一个单独的数据包传输。这种方式可以减少数据包的数量，提高传输效率。作者还提出了一个例子，演示了如何使用渐进式 JSON 和内联技术来传输和处理 JSON 数据。
总的来说，渐进式 JSON 是一种提高 JSON 数据传输效率的技术，它可以让客户端在数据传输过程中就开始处理数据，提高了用户体验。通过使用渐进式 JSON 和内联技术，开发者可以优化 JSON 数据的传输和处理，提高应用程序的性能和效率。
HN 热度 454 points | 评论 195 comments | 作者：kacesensitive | 23 hours ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=44147945
- Progressive JSON 并不是一个新的数据格式，而是 React Server Components 中的一种数据序列化思想
- React Server Components 通过将组件树表示为 JavaScript 对象，并以流的形式传输数据，实现了更快的加载速度和更好的用户体验
- 有人认为进度加载会导致内容跳跃，显示空白状态 UI 是一种反模式
- 有人认为可以通过设计良好的加载状态来避免内容跳跃，React 提供了 Suspense 组件来实现这一点
- 进度加载可以通过流式数据传输和 SAX 风格的解析器来实现，提高页面加载速度
- 有人认为大规模 JSON 文档的传输和解析可能存在问题，应该考虑分批加载或分页加载数据
- 进度加载在某些场景下是必要的，例如 AI 工具的慢速生成
- 有人认为可以通过结构化输出和流式数据传输来实现进度加载，提高用户体验
Figma Slides Is a Beautiful Disaster #
https://allenpike.com/2025/figma-slides-beautiful-disaster
作者最近尝试使用 Figma Slides 制作演示文稿，尽管它有一些令人兴奋的功能，但也存在一些问题。作者认为演示文稿应该有三个主要功能：强调关键点、分解复杂概念和娱乐观众。因此，作者认为幻灯片应该主要包含图像或非常短的短语。
作者在 Figma 中构建幻灯片的体验是积极的，Grid 视图使得结构化想法变得容易，Auto Layout 和 Components 功能使得构建适应不同文本和图像的幻灯片变得简单。然而，Figma Slides 缺乏一些关键功能，例如自动调整文本大小和创建带有动画的幻灯片。
尽管存在这些问题，作者仍然对 Figma Slides 感到兴奋，认为它有可能成为一个强大的演示工具。然而，当作者尝试实际使用 Figma Slides 进行演示时，遇到了更多的问题。例如，保存本地副本的幻灯片不能离线演示，点击“演示”按钮可能会导致错误，幻灯片的动画可能不会正常工作。
作者的演示经历非常糟糕，幻灯片的动画没有正常工作，作者不得不点击多次才能切换到下一张幻灯片。作者认为 Figma 没有把演示功能当作一个关键功能，导致了这些问题。相比之下，Keynote 是一个成熟的演示工具，能够提供可靠的演示体验。
作者得出结论，尽管 Figma Slides 有潜力，但它仍然存在许多问题，无法取代 Keynote 作为首选的演示工具。作者希望 Figma 能够改进其演示功能，提供更可靠的体验。作者还指出，虽然新技术可能很吸引人，但有时候，传统的、可靠的技术更为重要。
HN 热度 349 points | 评论 210 comments | 作者：tobr | 18 hours ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=44148933
- Figma Slides 的问题应该在内部测试时就被发现，可能是由于过快推出产品导致的。
- 产品的性能和稳定性不够好，尤其是在网络连接不稳定的情况下。
- 内部使用 Figma Slides 可能无法完全模拟外部用户的使用场景和需求。
- 网络连接不总是可靠的，尤其是在大型活动或会议中。
- 产品的设计和开发应该考虑到用户的实际需求和使用场景。
- Figma Slides 的导出功能存在问题，例如导出 PDF 文件过大。
- 产品的性能和稳定性问题可能是由于公司内部的管理和决策问题导致的。
- 用户在使用 Figma Slides 时可能会遇到各种意外问题，例如网络连接中断、文件导出失败等。
Cinematography of “Andor” #
本文是一篇对摄影师 Christophe Nuyens 的采访，主要讨论了他在电影和电视行业的经历，以及他对摄影技术和艺术的看法。Christophe Nuyens 表示，他最初对摄影的兴趣是在电影学校时期开始的，他喜欢摄影的技术和艺术结合。他认为，摄影的技术方面可以通过学习和实践来掌握，而艺术方面则需要通过不断的学习和积累来培养。
在谈到电影和电视行业的变化时，Christophe Nuyens 表示，数字技术的发展使得摄影变得更加容易和便捷。他提到，数字摄影机可以更好地捕捉夜间场景，并且可以更容易地控制灯光和颜色。他还表示，LED 灯的发展是近年来摄影技术的一个重大突破，允许摄影师更好地控制灯光的颜色和强度。
Christophe Nuyens 还谈到了他在电视剧《Andor》中的工作经历，他表示，这个项目给了他很大的创作自由。他还提到，电视剧的制作水平已经越来越高，很多电视剧的制作质量已经超过了电影。他认为，这是因为观众的期望值提高了，电视剧的制作团队也更加注重质量。
在采访的最后，Christophe Nuyens 表示，他很高兴看到电影和电视行业的界限正在变得越来越模糊。他认为，摄影师应该能够在不同的领域中自由地创作和实验，而不受传统的界限的限制。他还表示，他希望能够继续学习和成长，跟上时代的步伐，创作出更多优秀的作品。
HN 热度 301 points | 评论 305 comments | 作者：rcarmo | 15 hours ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=44149718
- 电影制作和软件开发有所不同，电影制作注重艺术创作和团队合作，而软件开发则更注重技术和流程控制
- 电影制作中，前期制作阶段会花费大量时间来规划和准备，以确保拍摄过程顺利进行
- 电影制作中，导演和制作人有明确的职责和分工，导演负责创作和艺术决策，而制作人负责后勤和财务管理
- 电影制作中，拍摄过程中会出现很多意外和问题，但团队会共同努力来解决这些问题
- 电影制作和软件开发都需要团队合作和沟通，但电影制作更注重创作自由和艺术表达
- 电影制作中，后期制作阶段可以对拍摄的素材进行修改和完善，但这并不意味着可以完全重做整个电影
- 电影制作中，预算和时间限制会影响拍摄和后期制作的过程和质量
- 电影制作和软件开发都需要不断地学习和改进，以适应新的技术和市场需求
Why DeepSeek is cheap at scale but expensive to run locally #
https://www.seangoedecke.com/inference-batching-and-deepseek/
DeepSeek-V3 模型为什么在大规模部署中廉价高效，但在本地运行时却很慢且昂贵？这是因为 AI 推理提供商经常谈论的一个基本权衡：吞吐量与延迟。对于任何给定的模型，你可以选择以高吞吐量和高延迟或低吞吐量和低延迟来提供服务。一些模型天然地不适合 GPU，因此必须以高延迟来提供服务，以实现可行的吞吐量。
批处理推理是实现高吞吐量的关键。GPU 擅长执行大型矩阵乘法。将单个令牌传递给模型可以表示为一个向量，与模型的维度（或隐藏大小）匹配，然后将其乘以模型的权重。批处理推理允许将多个令牌堆叠成一个大矩阵，执行单个大型矩阵乘法，从而提高效率。
然而，一些模型，如混合专家模型（如 DeepSeek-V3），天然地不适合 GPU。这些模型具有多个专家，每个专家都是一个独立的前馈网络，需要单独执行。除非使用批处理推理，否则这些模型的吞吐量将很低。批处理推理可以确保 GPU 充分利用，最大限度地减少空闲时间。
大型管道也需要高批处理大小来避免管道气泡。管道气泡是指当令牌数量少于管道层次时，管道中的某些 GPU 将处于空闲状态。通过增加批处理大小，可以确保管道始终充满令牌，最大限度地减少空闲时间。
总之，DeepSeek-V3 模型在大规模部署中廉价高效的原因在于批处理推理和大型管道的使用。这些技术可以确保 GPU 充分利用，最大限度地减少空闲时间，从而实现高吞吐量和低延迟。然而，在本地运行时，由于硬件资源有限，批处理大小可能不足，导致吞吐量低下和延迟增加。
HN 热度 272 points | 评论 159 comments | 作者：ingve | 17 hours ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=44149238
- DeepSeek V3 可以在本地运行，使用 EPYC 9004 系列的 CPU 和 384GB RAM，成本约为 4000 美元，性能尚可。
- Unsloth Dynamic GGUF 模型的质量与原版模型相近，但需要更多的测试和评估。
- 使用大型 CPU 和足够的 RAM，可以实现不需要 GPU 的推理。
- 本地运行模型的成本和性能取决于硬件配置和模型选择。
- 有些用户使用双 socket Xeon 服务器和 RTX 4090 GPU，可以实现高达 11 个 token/秒的速度。
- Intel 的新硬件可以实现更高的性能，达到 15 个 token/秒的生成速度和 350 个 token/秒的预填充速度。
- 本地运行模型的优点包括数据安全和自主控制，但也需要考虑硬件成本和维护。
- 选择合适的模型和硬件配置可以实现良好的性能和成本平衡。
RenderFormer: Neural rendering of triangle meshes with global illumination #
https://microsoft.github.io/renderformer/
RenderFormer 是一个基于神经网络的渲染管道，它可以直接从三角形网格中渲染出图像，并支持全局照明效果，不需要对每个场景进行训练或微调。这个管道将渲染过程视为一个序列到序列的转换过程，其中三角形的反射属性被转换为小图像块的像素值。
RenderFormer 的架构分为两个阶段：视图无关阶段和视图相关阶段。视图无关阶段使用变换器架构来模拟三角形之间的光传输，而视图相关阶段则使用变换器架构来将一束光线转换为对应的像素值。两个阶段都使用了最小的先验约束，没有使用光栅化或光线追踪。
该网页还提供了 RenderFormer 渲染的图像和视频示例，展示了不同照明条件、材质和几何复杂度的场景。这些示例包括 Cornell Box、Stanford Bunny、Lucy Statue、Utah Teapot 等。同时，还有视频示例展示了 RenderFormer 的动态渲染能力，包括物体旋转、照明变化和材质调整。
此外，该网页还提供了 RenderFormer 渲染的动画和物理模拟示例，包括 Cascade Cube Animation、Animated Crab、Gyroscope Motion 等。这些示例展示了 RenderFormer 在渲染动态场景和物理模拟方面的能力。
总的来说，RenderFormer 是一个强大的神经网络渲染管道，它可以高效地渲染出高质量的图像和视频，并支持全局照明效果和动态渲染。它的应用范围广泛，包括计算机图形学、虚拟现实、游戏开发等领域。
HN 热度 242 points | 评论 50 comments | 作者：klavinski | 21 hours ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=44148524
- RenderFormer 的速度优势可能并不如表面上看起来那么大，Blender Cycles 的渲染时间可能被人为地拉长了。
- RenderFormer 的技术虽然有趣，但在处理复杂场景时仍然存在很大的局限性，尤其是当场景中有大量三角形和复杂的阴影时。
- 传统的光线追踪算法在处理复杂场景时具有更好的可扩展性，RenderFormer 的二次可扩展性可能难以与之竞争。
- RenderFormer 的结果虽然快速，但可能不够准确，尤其是在处理复杂的阴影和高频细节时。
- 使用 RenderFormer 进行渲染的速度优势可能会被其在处理复杂场景时的低准确性所抵消。
- 现代的实时光线追踪算法加上降噪技术已经可以在消费级 GPU 上渲染出高质量的图像，RenderFormer 的优势可能不如预期。
- RenderFormer 的技术虽然有潜力，但仍然需要大量的优化和改进才能在实际应用中发挥作用。
Show HN: Patio – Rent tools, learn DIY, reduce waste #
这个网页主要是关于家庭装修和园艺的内容。网页中提供了多篇文章和视频，涵盖了从园艺小径材料选择到家居装修的各个方面。
首先，网页介绍了园艺小径的材料选择，包括混凝土、石头、木头、分解花岗岩和木屑等。每种材料都有其优缺点，读者可以根据自己的需求和喜好进行选择。此外，网页还提供了一个六月份的家庭装修清单，包括维护必备和室内装修的刷新。
此外，网页还讨论了橱柜翻新，这是一种更新旧橱柜的方法。这种方法可以让旧橱柜看起来像新的一样，而无需完全更换。网页还提供了一个视频，教读者如何使用简单的连接技术制作泥房储物柜。
此外，网页还介绍了最新的可持续建筑材料——一种可以与传统的铁和钢材相媲美的木材。这种木材可以用于建筑和装修，具有更好的可持续性和环保性。
网页还提供了来自 2025 年切尔西花卉展的 7 种园艺趋势，包括使用天然材料、创造性地使用空间等。这些趋势可以为读者提供新的园艺和装修灵感。
最后，网页还提供了 12 种在家中促进健康的方法，包括使用天然材料、创造舒适的空间等。这些方法可以帮助读者在家中创造一个更加健康和舒适的环境。
HN 热度 207 points | 评论 134 comments | 作者：GouacheApp | 1 day ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=44147803
- Patio 平台的理念很好，通过社区共享工具、学习 DIY 技术和减少浪费来促进可持续发展
- 社区共享工具的模式可以帮助减少个人工具的购买和存储，降低成本和空间占用
- 有些城市已经有工具库或共享平台，例如 Seattle 的工具库，会员可以以较低的费用租用工具
- Patio 平台可以支持和扩展这种模式，特别是在没有本地工具库的地区
- 共享工具的模式也可以促进社区间的交流和合作，例如组织 DIY 教程和修理活动
- 有些人担心共享工具的安全性和维护问题，但也有人认为这是一个值得尝试的模式
- Patio 平台的评论风格被一些人认为过于正式和机械，但也有人认为这是个人风格问题
- 共享工具和 DIY 教程可以帮助人们学习新技能和解决实际问题，例如家居维修和装饰
- Patio 平台可以成为一个很好的资源，帮助人们找到所需的工具和学习资源，促进可持续发展和社区建设
Father Ted Kilnettle Shrine Tape Dispenser #
https://stephencoyle.net/kilnettle
这篇文章介绍了作者 Stephen Coyle 创建的一个名为 Kilnettle Shrine Talking Tape Dispenser 的项目。这个项目是一个可以说话的胶带剪切器，作者之前曾经创建过一个版本，但它有很多缺陷，包括使用过于强大的硬件、易碎和声音效果不佳。
作者在过去的几个月里，断断续续地改进了这个项目，创建了一个新的、更好的版本。这个新版本比之前的版本更小、声音效果更好、外观更专业。作者还创建了详细的文档和教程，方便读者自己制作一个这样的胶带剪切器。
这个新版本使用了 3D 打印技术，所有的零件都可以直接打印出来，不需要任何支撑结构。作者还使用了 IR 发射器和传感器来测量胶带的旋转，逻辑部分使用了 ESP8266 微控制器。这些改进使得电子元件的成本降低到 10 欧元以下。
作者表示，制作这个项目的过程中，他提高了自己的 3D 建模、电子设计和规划能力。他还考虑过出售这些胶带剪切器，但最终决定不出售，因为制作一个是很有趣的，但制作很多则需要太多的时间和精力。此外，作者已经为一些朋友制作了一些胶带剪切器，剩下的数量不多，考虑到制作和运输的成本，作者认为不可能找到一个合适的价格。
作者提供了如何制作这个胶带剪切器的教程和资源，包括软件、3D 打印模型和说明，读者可以在 GitHub 和 Printables 上找到这些资源。作者还鼓励读者如果自己制作了一个胶带剪切器，请向支持跨性别人群的慈善机构捐款。
HN 热度 199 points | 评论 51 comments | 作者：indiantinker | 19 hours ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=44148853
- Father Ted 这部剧对英国和爱尔兰的幽默文化有着深远的影响
- 有人提议为该剧的角色添加语音选项，包括 Ted、Dougal、Fr Jack、Mrs Doyle 等
- 该帖子中提到的 Baader-Meinhof 现象指的是人们在短时间内多次遇到同一件事或信息的现象
- 有人建议使用 IR 传感器来测量胶带的长度，而不是使用旋转编码器
- 该项目的电子元件可以以低于 10 欧元的价格购买，并且可以使用 ESP8266 微控制器
- 有人提到 Father Ted 这部剧在美国的影响，并且有人在 BBC America 上观看过该剧
- 该帖子中有人讨论了如何改进胶带测量的准确性，包括使用激光鼠标测量胶带的线性运动
- 有人开玩笑地说胶带的长度可以通过神圣的干预来测量，并且有人提到胶带的长度可以通过重量来测量
- 该帖子中有人分享了他们对 Father Ted 这部剧的美好回忆，并且有人提到该剧的角色和台词已深入人心
Oniux: Kernel-level Tor isolation for any Linux app #
https://blog.torproject.org/introducing-oniux-tor-isolation-using-linux-namespaces/
本文介绍了一种名为 oniux 的新型 Linux 命令行工具，它能够为第三方应用程序提供 Tor 网络隔离。Tor 是一种著名的匿名网络，能够保护用户的隐私和安全。oniux 工具利用 Linux 命名空间来隔离应用程序的网络流量，确保所有数据都通过 Tor 网络传输，从而防止数据泄露。
Linux 命名空间是一种内核级别的隔离特性，能够将应用程序与系统其他部分隔离。oniux 工具利用这种特性，创建一个独立的网络命名空间，并将应用程序的网络流量路由到 Tor 网络。这种方法比传统的 SOCKS 代理方法更安全，因为应用程序无法绕过 Tor 网络直接访问互联网。
与现有的 torsocks 工具相比，oniux 具有更高的安全性和灵活性。torsocks 工具通过覆盖网络相关的 libc 函数来路由流量，但这种方法可能存在安全漏洞。oniux 工具则利用 Linux 命名空间来隔离应用程序，确保所有流量都通过 Tor 网络传输。
要使用 oniux 工具，用户需要安装 Rust 工具链，并使用 cargo 命令行工具安装 oniux。安装完成后，用户可以使用 oniux 命令行工具来运行应用程序，并将其网络流量路由到 Tor 网络。oniux 工具支持多种应用程序，包括命令行工具和图形界面应用程序。
oniux 工具的内部工作原理是通过创建一个独立的网络命名空间，并将应用程序的网络流量路由到 Tor 网络。oniux 工具利用 onionmasq 来创建一个 TUN 接口，并将其绑定到应用程序的网络命名空间。这种方法确保所有流量都通过 Tor 网络传输，从而保护用户的隐私和安全。
总之，oniux 工具是一种安全且灵活的 Tor 网络隔离解决方案，能够保护用户的隐私和安全。它利用 Linux 命名空间来隔离应用程序的网络流量，确保所有数据都通过 Tor 网络传输。oniux 工具是 Tor 网络用户的理想选择，能够提供更高的安全性和灵活性。
HN 热度 182 points | 评论 45 comments | 作者：marcodiego | 1 day ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=44146830
- Oniux 可以将任何 Linux 应用程序的流量路由到 Tor 网络，但这可能无法完全保护用户的隐私。
- 使用 Tor 浏览器是最安全的方式，因为它具有防止指纹识别的策略。
- Oniux 可以与 Docker 一起使用，但需要使用特权模式。
- Tor 网络不支持 UDP 协议，这可能会导致一些应用程序无法正常工作。
- Brave 浏览器的私密标签页使用 Tor，但它可能无法提供与 Tor 浏览器相同的匿名性。
- 使用 Oniux 可能会导致用户的 IRC 用户名或浏览器 cookie 泄露。
- Oniux 的主要目的是使应用程序的流量通过 Tor 网络，但它可能无法完全防止指纹识别。
- 如果所有用户都使用 Tor，那么大规模监控将变得更加困难。
- Tor 浏览器是基于 Firefox 的，而 Brave 浏览器是基于 Chrome 的。
Google AI Edge – On-device cross-platform AI deployment #
该网页主要介绍了 Google AI Edge 的功能和特点。Google AI Edge 是一种可以在移动、Web 和嵌入式应用中部署 AI 的平台。它可以帮助开发者将 AI 模型部署在设备上，减少延迟时间，实现离线工作，并保护数据隐私。
网页中提到了 Google AI Edge 的几个关键特点，包括跨平台、多框架和完整的 AI Edge 堆栈。跨平台意味着开发者可以在 Android、iOS、Web 和嵌入式设备上运行相同的模型。多框架支持意味着开发者可以使用 JAX、Keras、PyTorch 和 TensorFlow 等不同的框架来构建和部署 AI 模型。完整的 AI Edge 堆栈提供了从低代码 API 到硬件专用加速库在内的各个级别的产品。
除了这些特点之外，网页还介绍了 MediaPipe Tasks、MediaPipe 框架和 LiteRT 等工具和框架。MediaPipe Tasks 提供了低代码 API，用于快速将 AI 功能构建到移动应用和 Web 应用中。MediaPipe 框架是一种低级框架，用于构建高性能加速型机器学习流水线。LiteRT 是一种可以在移动设备、Web 和微控制器上部署 AI 模型的工具。
网页还提到了 Gemini Nano，这是一种可以在 Android 设备上运行的设备端模型。Gemini Nano 可以帮助开发者构建生成式 AI 体验，并提供了一个强大的设备端模型。另外，网页还提到了 Android AICore 和 Chrome 内置 AI，这些都是 Google 提供的 AI 相关的技术和工具。
最后，网页中还包括了一些近期的视频和博客文章，介绍了 Android 设备端生成式 AI 解决方案、如何将 AI 模型部署到 Android 设备、Gemini Nano 的实验版发布等内容。这些资源可以帮助开发者更好地了解 Google AI Edge 和相关技术。
HN 热度 162 points | 评论 27 comments | 作者：nreece | 18 hours ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=44149019
- Google AI Edge 是一个重新包装的 TensorFlow Lite 和 MediaPipe，之前已经存在的技术。
- 部分网友认为 Google AI Edge 没有带来新的技术突破，之前的技术已经足够。
- 有人认为 Google AI Edge 的出现是为了统一部署 AI 模型，方便开发者使用。
- 部分开发者认为 Google AI Edge 的优势在于支持跨平台部署和边缘计算。
- 有人担心 Google AI Edge 的未来发展，担心会被谷歌放弃。
- 部分开发者认为 Google AI Edge 与 CoreML 和 TimyML 相比，存在一定的差距。
- 有人认为 Google AI Edge 的文档和支持还不够完善，需要进一步改进。
- 部分网友认为 Google AI Edge 的目标受众是需要部署 ML 模型的开发者，特别是那些需要支持多平台的开发者。