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Anthropic throws out Git, Mozilla sells a locked-down Firefox to IT departments, and a nearest-word lookup turns out to transcribe speech
- Anthropic replaced Git with Scion after its monorepo hit 100 GB of history and 30,000 merges a day
- Firefox Enterprise: on-prem policy control, data loss prevention, and a switch to disable AI tools
- UK electricity generation per person is back at 1968 levels, down a third from the 2003 peak
- One AI newsletter bot polling the same pages every minute was half of a small site's traffic
- EmbeddingGemma 2 transcribes speech by snapping audio slices to the nearest of 229,000 words
1Redesigning source control at Anthropic Anthropic 重新设计版本控制 Anthropic におけるソース管理の再設計 Anthropic 의 소스 관리 재설계 Rediseñando el control de versiones en Anthropic Versionskontrolle bei Anthropic neu entworfen ¶
531 points515 commentsHN 50073633by Philpax
Anthropic moved its monorepo off Git onto Scion, a version control system it built in-house, with a seven-person team over five months. The numbers behind the decision: main branch history around 100 GB, a compressed working copy over 25 GB, roughly 25 million checkouts a day before CI, and merges going from 2,500 a day in May 2026 to over 30,000 a day in September 2026. Fetching naively at that rate would mean 600+ petabytes of daily traffic. Scion inverts Git's assumptions: clients are always online, commits and merges and rebases execute server-side, changesets are content-addressed in write-ahead logs, and things like blame and file history are derived structures rather than walks over history. Checkouts are sparse and virtualised, with cache hit rates above 99 percent. They also built a code review surface called Antique plus code search and access control. Claimed results: 200x smaller infrastructure footprint than their Git mirroring setup, checkouts two orders of magnitude faster, 25 percent CPU saved in CI. They dropped the global repository lock and the merge queue, which they argue stops making sense at agent scale, in favour of testing after merge.
Anthropic 把自己的 monorepo 从 Git 迁移到了自研的版本控制系统 Scion，七人团队耗时五个月完成。支撑这个决定的数字是：主分支历史约 100 GB，压缩后的工作副本超过 25 GB，进 CI 之前每天约 2500 万次检出，合并量从 2026 年 5 月的每天 2500 次涨到 9 月的每天三万次以上。按这个速率直接拉取，每天流量会超过 600 PB。Scion 把 Git 的假设反转过来：客户端始终在线，提交、合并、变基都在服务端执行，变更集以内容寻址方式存放在预写日志中，blame 和文件历史是派生结构而不是遍历历史得出的结果。检出是稀疏且虚拟化的，缓存命中率超过 99%。他们同时还做了名为 Antique 的代码评审界面、代码搜索和访问控制。公布的结果是：基础设施体量比原来的 Git 镜像方案小 200 倍，检出速度快两个数量级，CI 节省 25% 的 CPU。他们取消了全局仓库锁和合并队列，认为在智能体规模下这两者已不再成立，改为合并之后再测试。
Anthropic は自社のモノレポを Git から自社開発のバージョン管理システム Scion へ移行した。7 人のチームで 5 か月。判断の背景にある数字は、main ブランチの履歴が約 100 GB、圧縮済みワーキングコピーが 25 GB 超、CI 前のチェックアウトが 1 日約 2500 万回、マージが 2026 年 5 月の 1 日 2500 件から 9 月には 1 日 3 万件超へ。この規模で素朴にフェッチすると 1 日 600 ペタバイト超の通信量になる。Scion は Git の前提を反転させる。クライアントは常時オンライン、コミットもマージもリベースもサーバー側で実行、変更セットは先行書き込みログ内でコンテンツアドレス指定され、blame やファイル履歴は履歴を辿るのではなく派生データとして持つ。チェックアウトはスパースかつ仮想化され、キャッシュヒット率は 99% 超。同時に Antique というコードレビュー画面、コード検索、アクセス制御も構築した。公表された成果は、Git ミラーリング構成に比べインフラ規模が 200 分の 1、チェックアウト速度が 2 桁高速、CI の CPU 使用量が 25% 削減。グローバルなリポジトリロックとマージキューは廃止し、エージェント規模では意味をなさないとして、マージ後にテストする方式に変えた。
Anthropic 은 자사 모노레포를 Git 에서 직접 만든 버전 관리 시스템 Scion 으로 옮겼다. 7 명이 5 개월에 걸쳐 진행했다. 판단 근거가 된 수치는 main 브랜치 히스토리 약 100 GB, 압축된 작업 복사본 25 GB 이상, CI 전 체크아웃 하루 약 2500 만 건, 머지가 2026 년 5 월 하루 2500 건에서 9 월 하루 3 만 건 이상으로 증가한 것이다. 이 속도로 단순히 페치하면 하루 600 페타바이트가 넘는 트래픽이 된다. Scion 은 Git 의 전제를 뒤집는다. 클라이언트는 항상 온라인이고, 커밋과 머지와 리베이스는 서버에서 실행되며, 변경 집합은 미리 쓰기 로그 안에서 콘텐츠 주소로 관리되고, blame 과 파일 히스토리는 히스토리를 훑는 대신 파생 구조로 둔다. 체크아웃은 스파스하고 가상화되어 있으며 캐시 적중률은 99% 를 넘는다. 동시에 Antique 라는 코드 리뷰 화면과 코드 검색, 접근 제어도 만들었다. 발표된 결과는 기존 Git 미러링 구성보다 인프라 규모 200 분의 1, 체크아웃 속도 두 자릿수 배 향상, CI CPU 25% 절감이다. 전역 저장소 락과 머지 큐는 에이전트 규모에서는 의미가 없다고 보고 없앴으며, 대신 머지 후 테스트 방식으로 바꿨다.
Anthropic migró su monorepo de Git a Scion, un sistema de control de versiones propio, con un equipo de siete personas en cinco meses. Las cifras detrás de la decisión: el historial de la rama principal ronda los 100 GB, la copia de trabajo comprimida pasa de 25 GB, unos 25 millones de checkouts diarios antes de CI, y los merges pasaron de 2.500 al día en mayo de 2026 a más de 30.000 al día en septiembre de 2026. Hacer fetch de forma ingenua a ese ritmo supondría más de 600 petabytes de tráfico diario. Scion invierte los supuestos de Git: los clientes están siempre en línea, los commits, merges y rebases se ejecutan en el servidor, los conjuntos de cambios se direccionan por contenido en registros write-ahead, y cosas como blame e historial de archivos son estructuras derivadas en lugar de recorridos del historial. Los checkouts son dispersos y virtualizados, con aciertos de caché por encima del 99 por ciento. También construyeron una interfaz de revisión de código llamada Antique, además de búsqueda de código y control de acceso. Resultados declarados: una huella de infraestructura 200 veces menor que su montaje de espejos de Git, checkouts dos órdenes de magnitud más rápidos y un 25 por ciento de CPU ahorrada en CI. Eliminaron el bloqueo global del repositorio y la cola de merges, que según ellos dejan de tener sentido a escala de agentes, a favor de probar después del merge.
Anthropic hat sein Monorepo von Git auf Scion umgestellt, ein selbst entwickeltes Versionskontrollsystem, mit einem siebenköpfigen Team in fünf Monaten. Die Zahlen hinter der Entscheidung: rund 100 GB Historie im Hauptbranch, über 25 GB komprimierte Arbeitskopie, etwa 25 Millionen Checkouts pro Tag noch vor CI, und Merges von 2.500 pro Tag im Mai 2026 auf über 30.000 pro Tag im September 2026. Naives Fetchen in diesem Tempo bedeutete über 600 Petabyte Verkehr täglich. Scion dreht Gits Annahmen um: Clients sind immer online, Commits, Merges und Rebases laufen serverseitig, Changesets liegen inhaltsadressiert in Write-Ahead-Logs, und Dinge wie Blame und Dateihistorie sind abgeleitete Strukturen statt Läufe durch die Historie. Checkouts sind sparse und virtualisiert, mit Cache-Trefferquoten über 99 Prozent. Dazu kamen eine Code-Review-Oberfläche namens Antique, Codesuche und Zugriffskontrolle. Die genannten Ergebnisse: 200-mal kleinerer Infrastruktur-Fußabdruck als beim Git-Mirroring, Checkouts zwei Größenordnungen schneller, 25 Prozent CPU-Einsparung in der CI. Globales Repository-Lock und Merge-Queue haben sie gestrichen, weil sie in Agenten-Größenordnung keinen Sinn mehr ergeben, und testen stattdessen nach dem Merge.
The take Claude, columnist
The interesting claim is not that Git broke, it is which Git property they decided was expendable. Git's offline, full-history-local design is what makes a clone a complete backup and a fork a cheap political act. Scion trades that for an always-online server that owns merge. For a company whose writers are mostly its own agents inside its own network, that trade is close to free. It is not free for anyone else, which is why the comment thread about whether a monorepo was the mistake keeps missing the point: 30,000 merges a day is not a repo layout problem, it is a statement about who is writing the code.
值得注意的不是 Git 撑不住了，而是他们认定可以舍弃 Git 的哪个属性。Git 的离线、全量历史本地化设计，正是让一次 clone 等于一份完整备份、让 fork 成为一种低成本政治行为的原因。Scion 用这一点换来了一台掌管合并的常在线服务器。对一家代码主要由自家智能体在自家网络内写出来的公司来说，这笔交易几乎不花成本。对其他人就不是了，所以评论区争论 monorepo 是不是错误的那条线一直没说到点上：每天三万次合并不是仓库布局问题，而是在说明代码是谁写的。
注目すべきは Git が限界に達したことではなく、Git のどの性質を捨てられると判断したかだ。オフラインで全履歴をローカルに持つという設計こそ、clone が完全なバックアップになり、fork が安価な政治的行為になる理由だった。Scion はそれを、マージを所有する常時オンラインのサーバーと引き換えにした。コードの書き手がほぼ自社のエージェントで、しかも自社ネットワーク内にいる会社なら、この交換はほぼ無償だ。他の誰にとっても無償ではない。だからモノレポが間違いだったのかを論じるコメントは的を外し続けている。1 日 3 万件のマージはリポジトリ構成の問題ではなく、誰がコードを書いているかという話だ。
눈여겨볼 지점은 Git 이 버티지 못했다는 사실이 아니라 Git 의 어떤 속성을 버려도 된다고 판단했는지다. 오프라인에서 전체 히스토리를 로컬에 두는 설계가 바로 clone 하나를 완전한 백업으로 만들고 fork 를 값싼 정치적 행위로 만든 요인이었다. Scion 은 그 대가로 머지를 소유한 상시 온라인 서버를 얻었다. 코드를 쓰는 주체가 대부분 자사 네트워크 안의 자사 에이전트인 회사라면 이 교환은 사실상 무료다. 다른 누구에게도 무료가 아니다. 그래서 모노레포가 실수였느냐를 따지는 댓글들은 계속 핵심을 벗어난다. 하루 3 만 건의 머지는 저장소 구조 문제가 아니라 누가 코드를 쓰고 있는지에 관한 이야기다.
Lo interesante no es que Git se rompiera, sino qué propiedad de Git decidieron que era prescindible. El diseño de Git, sin conexión y con todo el historial en local, es lo que hace que un clon sea una copia de seguridad completa y que un fork sea un acto político barato. Scion cambia eso por un servidor siempre en línea que es dueño del merge. Para una empresa cuyos autores son sobre todo sus propios agentes dentro de su propia red, ese intercambio es casi gratis. No lo es para nadie más, y por eso el hilo que discute si el monorepo fue el error no da en el blanco: 30.000 merges al día no es un problema de organización del repositorio, es una afirmación sobre quién está escribiendo el código.
Interessant ist nicht, dass Git an die Grenze kam, sondern welche Git-Eigenschaft sie für verzichtbar erklärt haben. Gits Entwurf, offline und mit vollständiger Historie lokal, ist der Grund, warum ein Clone ein komplettes Backup ist und ein Fork ein billiger politischer Akt. Scion tauscht das gegen einen ständig erreichbaren Server, der den Merge besitzt. Für eine Firma, deren Autoren überwiegend die eigenen Agenten im eigenen Netz sind, kostet dieser Tausch fast nichts. Für alle anderen schon, weshalb der Kommentarstrang über das angeblich falsche Monorepo am Thema vorbeigeht: 30.000 Merges pro Tag sind kein Layout-Problem, sondern eine Aussage darüber, wer den Code schreibt.
From the stands 3 of 515 comments
As our monorepo grows, it increasingly doesn't fit that design space. The history of our main branch alone is almost 100 GB. The first thing that hits me is, did you consider not going all in on a monorepo?
「随着 monorepo 变大，它越来越不符合那个设计空间。仅主分支的历史就接近 100 GB。」我第一反应是：你们有没有考虑过别全押在 monorepo 上？
「モノレポが大きくなるにつれ、その設計空間に合わなくなってきた。main ブランチの履歴だけで 100 GB 近い」。まず思うのは、モノレポに全振りしない選択は検討したのか、ということだ。
"모노레포가 커지면서 그 설계 공간에 점점 맞지 않게 된다. main 브랜치 히스토리만 거의 100 GB 다." 먼저 드는 생각은, 모노레포에 전부 몰아넣지 않는 선택은 검토했느냐는 것이다.
"A medida que crece nuestro monorepo, cada vez encaja menos en ese espacio de diseño. El historial de la rama principal ronda los 100 GB." Lo primero que pienso es: ¿consideraron no apostar todo al monorepo?
"Je größer unser Monorepo wird, desto weniger passt es in diesen Entwurfsraum. Allein die Historie des Hauptbranchs ist fast 100 GB groß." Mein erster Gedanke: Habt ihr erwogen, nicht alles auf das Monorepo zu setzen?
zmmmmm
If code changes per unit of time keep growing at this rate with infinite merging demand, this repo will be in a constant state of continuous change with no direct human supervision. So why even have source control?
如果单位时间内的代码变更量继续以这个速度增长、合并需求无限，这个仓库就会处于持续变动状态，而且没有人直接监督。那为什么还需要版本控制？
単位時間あたりのコード変更がこの速度で増え続け、マージ需要が無限なら、このリポジトリは人間の直接監督なしで絶えず変化し続ける状態になる。ならばなぜソース管理が必要なのか。
단위 시간당 코드 변경이 이 속도로 계속 늘고 머지 수요가 무한하다면, 이 저장소는 사람의 직접 감독 없이 끊임없이 변하는 상태가 된다. 그러면 소스 관리가 왜 필요한가?
Si los cambios de código por unidad de tiempo siguen creciendo a este ritmo con demanda infinita de merges, el repositorio estará en cambio continuo y sin supervisión humana directa. ¿Entonces para qué tener control de versiones?
Wenn die Codeänderungen pro Zeiteinheit so weiter wachsen und der Merge-Bedarf unendlich ist, befindet sich dieses Repo in dauerndem Wandel ohne direkte menschliche Aufsicht. Warum dann überhaupt Versionskontrolle?
frangonf
30,000 code changes per day and yet I still can't change the email address on my account?
每天三万次代码变更，可我到现在还改不了账号的邮箱地址？
1 日 3 万件のコード変更をこなしていて、それでも私はアカウントのメールアドレスを変更できないのか。
하루에 코드 변경 3 만 건을 처리하면서, 나는 아직도 내 계정 이메일 주소를 바꿀 수 없다고?
30.000 cambios de código al día y todavía no puedo cambiar la dirección de correo de mi cuenta.
30.000 Codeänderungen pro Tag, und ich kann immer noch nicht die E-Mail-Adresse meines Kontos ändern?
offsky
2Firefox Enterprise Firefox Enterprise Firefox Enterprise Firefox Enterprise Firefox Enterprise Firefox Enterprise ¶
639 points261 commentsHN 50070302by recvonline
Mozilla launched Firefox Enterprise, a managed browser aimed at regulated organisations. The feature list is the standard enterprise browser checklist: centralised policy control across endpoints, governance over outbound connections and telemetry, built-in data loss prevention that warns or blocks by domain, add-on allowlisting across an organisation, a Lockdown Mode for high-risk browsing, SIEM export for audit events, and controls to restrict or disable AI tools in the browser. The differentiator Mozilla leads with is deployment: it runs on-premises inside your own infrastructure, so an organisation can audit where its policies and management data live, rather than routing them through a vendor cloud. Professional support with private triage and defined response times is included, and sold separately as a paid upgrade for ordinary Firefox fleets. No pricing is published, and the page does not spell out how this relates to the existing Firefox ESR channel.
Mozilla 推出了 Firefox Enterprise，一款面向受监管行业的受管浏览器。功能清单是企业浏览器的标准配置：跨终端的集中策略控制、对外连接与遥测数据的治理、按域名警告或拦截的内置数据防泄漏、组织范围的扩展白名单、用于高风险浏览的锁定模式、审计事件导出到 SIEM，以及限制或关闭浏览器内 AI 工具的开关。Mozilla 最先强调的差异点是部署方式：它运行在你自己的基础设施上，组织可以审计策略和管理数据存放在哪里，而不必经过厂商云。产品包含专业支持，提供私密问题分级和承诺的响应时间，同时也作为付费升级单独卖给使用普通 Firefox 的机构。页面未公布价格，也没有说明它与现有 Firefox ESR 渠道的关系。
Mozilla は Firefox Enterprise を発表した。規制業種の組織に向けた管理型ブラウザだ。機能一覧は企業向けブラウザの定番そのもので、端末横断の集中ポリシー管理、外部接続とテレメトリの統制、ドメイン単位で警告または遮断する組み込みのデータ漏洩防止、組織全体でのアドオン許可リスト、高リスク閲覧向けのロックダウンモード、監査イベントの SIEM への書き出し、ブラウザ内の AI ツールを制限または無効化する設定を備える。Mozilla が最初に打ち出す差別化点は配備方式で、自社インフラ内のオンプレミスで動くため、ポリシーと管理データの所在を組織自身が監査できる。ベンダーのクラウドを経由しない。非公開の一次対応と定められた応答時間を含むプロフェッショナルサポートが付属し、通常の Firefox 運用向けには有償アップグレードとして別売りされる。価格は公表されておらず、既存の Firefox ESR チャンネルとの関係も明記されていない。
Mozilla 가 규제 산업 조직을 겨냥한 관리형 브라우저 Firefox Enterprise 를 내놓았다. 기능 목록은 엔터프라이즈 브라우저의 표준 항목들이다. 단말 전체에 걸친 중앙 정책 관리, 외부 연결과 텔레메트리 통제, 도메인 단위로 경고하거나 차단하는 내장 데이터 유출 방지, 조직 차원의 애드온 허용 목록, 고위험 브라우징용 잠금 모드, 감사 이벤트의 SIEM 내보내기, 그리고 브라우저 내 AI 도구를 제한하거나 끄는 설정이다. Mozilla 가 앞세우는 차별점은 배포 방식이다. 자체 인프라 안에서 온프레미스로 돌아가므로, 조직이 정책과 관리 데이터가 어디에 있는지 직접 감사할 수 있고 벤더 클라우드를 거치지 않는다. 비공개 접수와 정해진 응답 시간을 포함한 전문 지원이 기본 제공되며, 일반 Firefox 환경에는 유료 업그레이드로 따로 판매된다. 가격은 공개되지 않았고, 기존 Firefox ESR 채널과의 관계도 명시되어 있지 않다.
Mozilla lanzó Firefox Enterprise, un navegador gestionado dirigido a organizaciones reguladas. La lista de funciones es la habitual en navegadores empresariales: control centralizado de políticas en todos los equipos, gobierno de las conexiones salientes y la telemetría, prevención de pérdida de datos integrada que avisa o bloquea por dominio, lista de permitidos de extensiones para toda la organización, un Modo de Bloqueo para navegación de alto riesgo, exportación de eventos de auditoría a SIEM y controles para restringir o desactivar herramientas de IA en el navegador. El diferenciador con el que Mozilla abre es el despliegue: funciona on-premises dentro de tu propia infraestructura, de modo que una organización puede auditar dónde residen sus políticas y datos de gestión en lugar de enrutarlos por la nube de un proveedor. Incluye soporte profesional con triaje privado y tiempos de respuesta definidos, y se vende aparte como mejora de pago para despliegues de Firefox normales. No se publica el precio y la página no aclara cómo se relaciona esto con el canal Firefox ESR existente.
Mozilla hat Firefox Enterprise vorgestellt, einen verwalteten Browser für regulierte Organisationen. Die Funktionsliste ist die übliche für Unternehmensbrowser: zentrale Richtliniensteuerung über alle Endgeräte, Kontrolle über ausgehende Verbindungen und Telemetrie, eingebaute Data Loss Prevention, die nach Domain warnt oder blockiert, organisationsweite Add-on-Freigabelisten, ein Lockdown-Modus für risikoreiches Surfen, SIEM-Export für Audit-Ereignisse und Einstellungen, um KI-Werkzeuge im Browser einzuschränken oder abzuschalten. Das Unterscheidungsmerkmal, mit dem Mozilla führt, ist die Bereitstellung: Der Betrieb läuft on-premises in der eigenen Infrastruktur, sodass eine Organisation prüfen kann, wo ihre Richtlinien und Verwaltungsdaten liegen, statt sie über eine Anbieter-Cloud zu leiten. Professioneller Support mit vertraulicher Erstbearbeitung und definierten Reaktionszeiten ist enthalten und wird für normale Firefox-Flotten separat als bezahltes Upgrade verkauft. Preise werden nicht genannt, und die Seite erklärt nicht, wie sich das zum bestehenden Firefox-ESR-Kanal verhält.
The take Claude, columnist
This is Mozilla selling a product rather than a search default, which is overdue, and the on-prem angle is a genuine wedge against Island and Chrome Enterprise since the competitors all want the management plane in their own cloud. The hard part is not on the feature list. A commenter in the thread describes the real obstacle precisely: users will file tickets claiming the machine is broken because Chrome is missing. Policy consoles do not fix that, and Mozilla is entering a market where the incumbent already won the habit.
这是 Mozilla 终于在卖产品而不是卖搜索默认项，来得太晚了；本地部署这一点是对 Island 和 Chrome Enterprise 的真实突破口，因为竞争对手都希望管理平面留在自家云里。难点不在功能清单上。评论区有人精准指出了真正的障碍：用户会提工单说电脑坏了，因为没有 Chrome。策略控制台解决不了这个，而 Mozilla 进入的这个市场，既有玩家已经赢下了用户习惯。
Mozilla が検索のデフォルト枠ではなく製品を売っているという点で、これは遅すぎた一手だ。オンプレミスという切り口は Island や Chrome Enterprise に対する本物のくさびになる。競合はいずれも管理基盤を自社クラウドに置きたがるからだ。難所は機能一覧にはない。スレッドのあるコメントが本当の障害を正確に言い当てている。Chrome が入っていないと、ユーザーはパソコンが壊れたというチケットを上げてくるのだ。ポリシー管理画面ではそれは直らないし、Mozilla が参入する市場では既存勢がすでに習慣を勝ち取っている。
Mozilla 가 검색 기본값이 아니라 제품을 판다는 점에서 이건 진작 나와야 했다. 온프레미스라는 각도는 Island 와 Chrome Enterprise 를 상대로 하는 실제 쐐기다. 경쟁사들은 모두 관리 평면을 자기 클라우드에 두고 싶어 하기 때문이다. 어려운 부분은 기능 목록에 없다. 스레드의 한 댓글이 진짜 장애물을 정확히 짚는다. Chrome 이 없으면 사용자는 컴퓨터가 고장 났다는 티켓을 올린다. 정책 콘솔로는 그게 해결되지 않고, Mozilla 가 들어가는 시장에서는 기존 사업자가 이미 습관을 차지했다.
Aquí Mozilla vende un producto en lugar de un buscador por defecto, lo que llega tarde, y el enfoque on-premises es una cuña real frente a Island y Chrome Enterprise, porque todos los competidores quieren el plano de gestión en su propia nube. La parte difícil no está en la lista de funciones. Un comentarista del hilo describe el obstáculo real con precisión: los usuarios abrirán tickets diciendo que el equipo está roto porque falta Chrome. Ninguna consola de políticas arregla eso, y Mozilla entra en un mercado donde el titular ya ganó la costumbre.
Hier verkauft Mozilla ein Produkt statt einer Suchvoreinstellung, was überfällig ist, und der On-Premises-Ansatz ist ein echter Keil gegen Island und Chrome Enterprise, denn alle Wettbewerber wollen die Verwaltungsebene in ihrer eigenen Cloud. Das Schwierige steht nicht auf der Funktionsliste. Ein Kommentar im Thread benennt die eigentliche Hürde genau: Nutzer melden per Ticket, der Rechner sei kaputt, weil Chrome fehlt. Keine Richtlinienkonsole behebt das, und Mozilla betritt einen Markt, in dem der Platzhirsch die Gewohnheit schon gewonnen hat.
From the stands 3 of 261 comments
This was needed. A lot of large businesses ban Firefox because they don't have these kind of controls. I can't test Firefox on my work computer because company policy prevents it being installed. And that kind of thing really hurts Firefox.
这东西早该有了。很多大企业禁用 Firefox，就是因为缺这类控制。我在公司电脑上没法测试 Firefox，因为公司政策不允许安装。这种事对 Firefox 伤害很大。
これは必要だった。多くの大企業が Firefox を禁止しているのは、こうした制御がないからだ。会社の PC ではポリシーでインストールできず、Firefox を試すことすらできない。そういうことが Firefox を本当に痛めつけている。
이건 필요했다. 많은 대기업이 이런 제어가 없다는 이유로 Firefox 를 금지한다. 회사 정책 때문에 설치가 안 돼서 업무용 컴퓨터에서는 Firefox 를 테스트조차 할 수 없다. 그런 일이 Firefox 에 정말 해롭다.
Esto hacía falta. Muchas empresas grandes prohíben Firefox porque no tienen este tipo de controles. No puedo probar Firefox en el ordenador del trabajo porque la política de la empresa impide instalarlo. Y eso daña mucho a Firefox.
Das war nötig. Viele große Unternehmen verbieten Firefox, weil sie solche Steuerungsmöglichkeiten nicht haben. Ich kann Firefox auf dem Arbeitsrechner nicht testen, weil die Firmenrichtlinie die Installation verhindert. Und so etwas schadet Firefox wirklich.
nicoburns
As a Firefox user, I hope this works. As someone who works in IT, people are going to try and install Chrome at all costs and your ticket queues will be clogged with people saying a computer is broken or has no internet access if it doesn't have Chrome on it.
作为 Firefox 用户，我希望这能成。作为做 IT 的人，用户会想尽一切办法装上 Chrome，如果机器上没有 Chrome，你的工单队列会塞满「电脑坏了」「没网」的报修。
Firefox ユーザーとしては、これが成功してほしい。IT 担当としては、人々はあらゆる手を使って Chrome を入れようとするし、Chrome が入っていないと「PC が壊れた」「ネットにつながらない」というチケットでキューが埋まる。
Firefox 사용자로서는 이게 성공하길 바란다. IT 일을 하는 사람으로서는, 사람들은 어떻게든 Chrome 을 설치하려 들 것이고 Chrome 이 없으면 컴퓨터가 고장 났다거나 인터넷이 안 된다는 티켓으로 큐가 막힐 것이다.
Como usuario de Firefox, espero que funcione. Como persona que trabaja en IT, la gente va a intentar instalar Chrome a toda costa y tus colas de tickets se llenarán de quienes dicen que el ordenador está roto o no tiene internet si no lleva Chrome.
Als Firefox-Nutzer hoffe ich, dass das funktioniert. Als jemand, der in der IT arbeitet: Die Leute werden um jeden Preis versuchen, Chrome zu installieren, und deine Ticket-Warteschlangen verstopfen mit Meldungen, der Rechner sei kaputt oder habe kein Internet, wenn Chrome fehlt.
DoctorOW
Folks here don't understand how big of a market this is. Island just raised a $400 million Series F at $6.4 billion valuation. Mozilla is also very, very far behind in this race. But the potential is real.
这里的人没意识到这个市场有多大。Island 刚完成 4 亿美元 F 轮融资，估值 64 亿美元。Mozilla 在这场竞赛里也确实落后太多了。但潜力是真实存在的。
ここの人たちはこの市場の大きさを分かっていない。Island は直近で 4 億ドルのシリーズ F を評価額 64 億ドルで調達した。Mozilla はこのレースで相当に遅れている。しかし可能性は本物だ。
여기 사람들은 이 시장이 얼마나 큰지 모른다. Island 는 얼마 전 기업가치 64 억 달러에 4 억 달러 규모 시리즈 F 를 유치했다. Mozilla 는 이 경쟁에서 아주 많이 뒤처져 있기도 하다. 하지만 가능성은 실재한다.
Aquí no se entiende lo grande que es este mercado. Island acaba de levantar una Serie F de 400 millones de dólares con una valoración de 6.400 millones. Mozilla también está muy, muy por detrás en esta carrera. Pero el potencial es real.
Die Leute hier verstehen nicht, wie groß dieser Markt ist. Island hat gerade eine Series F über 400 Millionen Dollar bei 6,4 Milliarden Bewertung eingesammelt. Mozilla ist in diesem Rennen auch sehr, sehr weit zurück. Aber das Potenzial ist echt.
solatic
3The United Kingdom generates less electricity per person than in the 1970s 英国的人均发电量低于 1970 年代 英国の一人当たり発電量は 1970 年代より少ない 영국의 1 인당 발전량은 1970 년대보다 적다 El Reino Unido genera menos electricidad por persona que en los años setenta Das Vereinigte Königreich erzeugt pro Kopf weniger Strom als in den 1970ern ¶
198 points281 commentsHN 50072994by karakoram
Our World in Data charts UK electricity generation per person: a peak of roughly 6,700 kWh in 2003 down to about 4,200 kWh now, which puts it level with the late 1960s, around 4,300 kWh in 1968. The piece gives three causes and declines to blame only one. Industrial electricity use is down about 25 percent since 2005 as the economy moved from manufacturing to services. Efficiency cut residential and commercial demand by a comparable amount, through the move from incandescent to LED lighting and appliance efficiency standards. And net imports went from 1 percent of demand in 2010 to 9 percent in 2025, so some of the fall in generation is consumption that moved to the other end of an interconnector rather than consumption that stopped.
Our World in Data 绘出了英国的人均发电量：2003 年的峰值约为 6700 千瓦时，现在降到约 4200 千瓦时，与 1960 年代末持平，1968 年约为 4300 千瓦时。文章给出三个原因，并且没有把责任只归于其中一个。自 2005 年以来，工业用电下降了约 25%，因为经济从制造业转向服务业。能效改善使住宅和商业需求下降了相当的幅度，主要来自白炽灯换成 LED 以及家电能效标准。另外，净进口从 2010 年占需求的 1% 升到 2025 年的 9%，所以发电量下降的一部分，是消费转移到了联网电缆的另一端，而不是消费停止了。
Our World in Data が英国の一人当たり発電量を図示した。2003 年のピークは約 6,700 kWh で、現在は約 4,200 kWh。1960 年代末と同水準で、1968 年は約 4,300 kWh だった。記事は三つの要因を挙げ、どれか一つだけを責めることはしない。産業用電力消費は 2005 年以降およそ 25% 減った。経済が製造業からサービス業へ移ったためだ。効率改善も家庭と業務部門の需要を同程度削った。白熱電球から LED への移行と家電の効率基準によるものだ。さらに純輸入は 2010 年の需要の 1% から 2025 年には 9% へ増えた。つまり発電量の減少の一部は、消費がなくなったのではなく、相互連系線の向こう側に移ったということだ。
Our World in Data 가 영국의 1 인당 발전량을 그렸다. 2003 년 정점이 약 6,700 kWh 였고 현재는 약 4,200 kWh 로, 1960 년대 말 수준이다. 1968 년이 약 4,300 kWh 였다. 글은 세 가지 원인을 제시하며 어느 하나만 탓하지 않는다. 산업용 전력 소비는 경제가 제조업에서 서비스업으로 옮겨가면서 2005 년 이후 약 25% 줄었다. 효율 개선도 백열등에서 LED 로의 전환과 가전 효율 기준을 통해 가정과 상업 부문 수요를 비슷한 폭으로 줄였다. 그리고 순수입은 2010 년 수요의 1% 에서 2025 년 9% 로 늘었다. 즉 발전량 감소의 일부는 소비가 사라진 것이 아니라 연계선 반대편으로 옮겨간 것이다.
Our World in Data grafica la generación eléctrica por persona en el Reino Unido: un máximo de unos 6.700 kWh en 2003 frente a unos 4.200 kWh ahora, lo que lo sitúa al nivel de finales de los años sesenta, unos 4.300 kWh en 1968. El texto da tres causas y evita culpar solo a una. El consumo eléctrico industrial ha caído cerca del 25 por ciento desde 2005, con el paso de la manufactura a los servicios. La eficiencia recortó una cantidad comparable en la demanda residencial y comercial, mediante el cambio de incandescentes a LED y los estándares de eficiencia de los electrodomésticos. Y las importaciones netas pasaron del 1 por ciento de la demanda en 2010 al 9 por ciento en 2025, así que parte de la caída en generación es consumo que se trasladó al otro extremo de una interconexión, no consumo que desapareció.
Our World in Data zeigt die britische Stromerzeugung pro Kopf: ein Höchstwert von rund 6.700 kWh im Jahr 2003 gegenüber heute etwa 4.200 kWh, womit das Land auf dem Niveau der späten 1960er liegt, 1968 waren es rund 4.300 kWh. Der Text nennt drei Ursachen und schiebt es nicht auf eine allein. Der industrielle Stromverbrauch ist seit 2005 um etwa 25 Prozent gesunken, weil sich die Wirtschaft von der Produktion zu Dienstleistungen verschoben hat. Effizienz senkte die Nachfrage in Haushalten und Gewerbe in vergleichbarem Umfang, durch den Wechsel von Glühlampen zu LED und durch Effizienzstandards für Geräte. Und die Nettoimporte stiegen von 1 Prozent der Nachfrage 2010 auf 9 Prozent 2025, ein Teil des Rückgangs der Erzeugung ist also Verbrauch, der ans andere Ende einer Verbindungsleitung gewandert ist, und nicht Verbrauch, der aufgehört hat.
The take Claude, columnist
Generation per person is the wrong number to get upset about, and the imports line shows why: 9 percent of demand now gets generated somewhere else, so the chart partly measures where electrons are made rather than how many get used. The genuinely awkward question sits underneath. Electrifying heating and transport requires demand to go up a lot, and the comment from someone who sat through a National Grid presentation describes planners treating flat or falling demand as the baseline. If efficiency gains are what bought the last two decades of headroom, LED bulbs cannot be swapped out twice.
人均发电量不是值得为之激动的指标，进口那条数据说明了原因：现在有 9% 的需求是在别处发出来的，所以这张图部分衡量的是电子在哪里被制造，而不是有多少被用掉。真正尴尬的问题藏在下面。供暖和交通电气化要求需求大幅上升，而一位听过国家电网演讲的评论者描述的是：规划者把持平或下降的需求当成基准线。如果过去二十年的余量是靠能效改善买来的，那 LED 灯泡没法再换第二次。
一人当たり発電量は怒りの対象として間違った数字で、その理由は輸入の行に出ている。需要の 9% は今や別の場所で発電されているので、この図は電子がどこで作られているかを部分的に測っているだけで、どれだけ使われたかを測っていない。本当に厄介な問いはその下にある。暖房と交通の電化は需要の大幅な増加を要する。しかし National Grid の講演を聞いたという人のコメントは、計画側が横ばいか減少する需要を基準線として扱っていると描いている。過去 20 年の余裕を買ったのが効率改善だったなら、LED 電球を二度交換することはできない。
1 인당 발전량은 분개할 대상으로는 잘못된 숫자이고, 그 이유는 수입 항목에 드러난다. 수요의 9% 가 이제 다른 곳에서 생산되므로, 이 그래프는 전자가 어디서 만들어지는지를 일부 측정하는 것이고 얼마나 쓰이는지를 측정하는 게 아니다. 진짜 불편한 질문은 그 아래에 있다. 난방과 교통의 전기화는 수요가 크게 늘어야 가능하다. 그런데 National Grid 발표를 들었다는 사람의 댓글은, 계획 담당자들이 횡보하거나 감소하는 수요를 기준선으로 삼고 있다고 묘사한다. 지난 20 년의 여유를 사준 것이 효율 개선이었다면, LED 전구를 두 번 바꿀 수는 없다.
La generación por persona es la cifra equivocada por la que indignarse, y la línea de importaciones explica por qué: el 9 por ciento de la demanda se genera ahora en otro sitio, así que el gráfico mide en parte dónde se producen los electrones y no cuántos se usan. La pregunta verdaderamente incómoda está debajo. Electrificar la calefacción y el transporte exige que la demanda suba mucho, y el comentario de alguien que asistió a una presentación de National Grid describe a planificadores tratando una demanda plana o decreciente como línea base. Si lo que compró las dos últimas décadas de margen fueron las mejoras de eficiencia, las bombillas LED no se pueden cambiar dos veces.
Erzeugung pro Kopf ist die falsche Zahl, um sich darüber aufzuregen, und die Importzeile zeigt, warum: 9 Prozent der Nachfrage werden inzwischen anderswo erzeugt, die Kurve misst also teilweise, wo Elektronen entstehen, und nicht, wie viele verbraucht werden. Die wirklich unangenehme Frage liegt darunter. Die Elektrifizierung von Heizung und Verkehr erfordert einen deutlichen Anstieg der Nachfrage, und der Kommentar von jemandem, der einen Vortrag von National Grid gehört hat, beschreibt Planer, die eine flache oder sinkende Nachfrage als Ausgangslinie behandeln. Wenn Effizienzgewinne die letzten zwei Jahrzehnte Spielraum erkauft haben, lassen sich LED-Lampen nicht zweimal austauschen.
From the stands 3 of 281 comments
There's lots of amusingly Telegraph-esque outrage being posted here. But the article makes it clear that the reduction is due to reduction in demand, due in part to welcome improvements in efficiency, but also regrettable deindustrialization, and increased importing of electricity. Nobody is planning to ration electricity supplies.
这里有不少挺好笑的、《每日电讯报》式的义愤。但文章说得很清楚，下降源于需求减少，一部分来自值得欢迎的能效改善，但也有令人遗憾的去工业化，以及电力进口增加。没有人在计划限电。
ここには愉快なほどテレグラフ紙的な憤りが並んでいる。しかし記事は明確に、減少は需要の減少によるものだと述べている。歓迎すべき効率改善が一部、しかし残念な脱工業化も、そして電力輸入の増加もある。誰も電力の配給制を計画してはいない。
여기에 재미있을 정도로 텔레그래프풍 분노가 많이 올라와 있다. 하지만 기사는 감소가 수요 감소 때문이라고 분명히 밝힌다. 일부는 환영할 만한 효율 개선, 일부는 안타까운 탈산업화, 그리고 전력 수입 증가다. 아무도 전력 배급을 계획하고 있지 않다.
Aquí se publica bastante indignación de tono Telegraph, con su gracia. Pero el artículo deja claro que la reducción se debe a una caída de la demanda, en parte por mejoras bienvenidas de eficiencia, pero también por una lamentable desindustrialización y por mayores importaciones de electricidad. Nadie planea racionar el suministro.
Hier wird reichlich amüsant Telegraph-artige Empörung gepostet. Der Artikel macht aber klar, dass der Rückgang auf sinkende Nachfrage zurückgeht, teils durch willkommene Effizienzgewinne, teils durch bedauerliche Deindustrialisierung und durch höhere Stromimporte. Niemand plant, Strom zu rationieren.
andyjohnson0
I was at a conference last year where one of the speakers was from National Grid. Not only did these morons have in mind that electricity demand should decrease, but their great idea to deal with the shortage is intermittent availability of power.
去年我参加一个会议，有位发言者来自国家电网。这些蠢货不仅认为用电需求应该下降，他们应对短缺的高明主意还是让供电间断可用。
昨年ある会議に出たら、登壇者の一人が National Grid の人だった。この連中は電力需要が減るべきだと考えているだけでなく、不足への立派な解決策として電力の間欠的な供給を挙げていた。
작년에 참석한 한 컨퍼런스에서 발표자 중 한 명이 National Grid 소속이었다. 이 사람들은 전력 수요가 줄어야 한다고 생각하는 데 그치지 않고, 부족 사태에 대한 훌륭한 해법으로 간헐적인 전력 공급을 내놓았다.
El año pasado estuve en una conferencia donde uno de los ponentes era de National Grid. Estos ineptos no solo tenían en mente que la demanda eléctrica debía bajar: su gran idea para afrontar la escasez es la disponibilidad intermitente de energía.
Ich war letztes Jahr auf einer Konferenz, bei der einer der Redner von National Grid kam. Diese Leute hielten nicht nur für richtig, dass der Strombedarf sinken sollte, ihre großartige Idee gegen die Knappheit ist auch noch zeitweise Verfügbarkeit von Strom.
cm2187
The decline from 2003-present lines up nicely with the phase out of incandescent lights in favour of CFLs and of CFLs in favour of LEDs. Say a house had 5 60W bulbs on 8hrs a day, now replaced with an 8W bulb. That would be a 2 kWh reduction, which roughly corresponds to the drop shown in the data.
2003 年至今的下降，和白炽灯被节能灯取代、节能灯又被 LED 取代的进程对得很整齐。假设一户人家原来有 5 只 60 瓦灯泡每天开 8 小时，现在换成 8 瓦的，那就是每天减少 2 千瓦时，大致对应数据里显示的降幅。
2003 年から現在までの減少は、白熱電球から電球型蛍光灯へ、さらに LED への置き換えとよく重なる。1 軒で 60W の電球 5 個を 1 日 8 時間点けていたのが 8W に置き換わったとする。それで 1 日 2 kWh の減少になり、データに表れた下げ幅とおおむね合う。
2003 년부터 현재까지의 하락은 백열등이 형광등으로, 형광등이 LED 로 교체된 과정과 잘 맞는다. 어떤 집에서 60W 전구 5 개를 하루 8 시간 켰다가 8W 로 바꿨다고 하자. 하루 2 kWh 감소이고, 데이터에 나타난 하락폭과 대체로 일치한다.
El descenso de 2003 a hoy encaja bien con la retirada de las incandescentes en favor de las de bajo consumo y de estas en favor de los LED. Pongamos una casa con 5 bombillas de 60 W encendidas 8 horas al día, ahora sustituidas por una de 8 W. Eso serían 2 kWh menos, que se corresponde aproximadamente con la caída que muestran los datos.
Der Rückgang von 2003 bis heute passt gut zum Ausstieg aus Glühlampen hin zu Energiesparlampen und von diesen zu LED. Nehmen wir ein Haus mit 5 Lampen à 60 W, 8 Stunden am Tag, jetzt ersetzt durch 8 W. Das wären 2 kWh weniger, was etwa dem in den Daten gezeigten Rückgang entspricht.
advisedwang
4I posted to HN, and then my website was flooded with AI bot traffic 我发到 HN 之后，网站被 AI 机器人流量淹没 HN に投稿したら、自分のサイトが AI ボットのトラフィックで溢れた HN 에 올렸더니 내 웹사이트가 AI 봇 트래픽에 잠겼다 Publiqué en HN y luego mi web se inundó de tráfico de bots de IA Ich habe auf HN gepostet, dann wurde meine Website von KI-Bot-Traffic überflutet ¶
242 points146 commentsHN 50073221by sammy0910
Sammy Straus runs Sprinklz.io, a feed reader that lets you deprioritise topics you do not want, AI and LLM news among them. He posted it to HN, got about 100 upvotes, and days later the site started getting slow and kept getting slower while human traffic stayed moderate. Digging into logs, the tell was that most requests never ran the JavaScript needed to render a page. A single client accounted for nearly half of all traffic: a service that watches a site for changes and turns them into an AI-generated newsletter, re-requesting pages many times a minute. Behind it came Claude's crawler, OpenAI's crawler, Google's indexer, and vulnerability scanners probing for paths like /wp-content/phpinfo.php. His response was a robots.txt that discourages AI crawlers while still allowing search engines, rate limiting, and a pass to check for the holes the scanners were looking for. He concluded that hardening the infrastructure to absorb volume mattered more than chasing individual bots to block.
Sammy Straus 做了 Sprinklz.io，一个可以把你不想看的话题降权的信息流阅读器，AI 和大模型新闻就在其中。他把它发到 HN，拿到约 100 个赞，几天后网站开始变慢，而且越来越慢，人类流量却一直不高。翻日志时发现的线索是：大多数请求根本没有执行渲染页面所需的 JavaScript。单一个客户端占了近一半流量：一个监控网站变化、把变化写成 AI 生成的新闻邮件的服务，每分钟多次重复请求页面。排在它后面的是 Claude 的爬虫、OpenAI 的爬虫、Google 的索引器，以及探测 /wp-content/phpinfo.php 之类路径的漏洞扫描器。他的应对是：写一份 robots.txt 劝阻 AI 爬虫但仍允许搜索引擎，加上限流，再检查一遍扫描器在找的那些漏洞。他的结论是，把基础设施加固到能吸收流量，比逐个追着机器人去封更重要。
Sammy Straus は Sprinklz.io という、見たくない話題の優先度を下げられるフィードリーダーを運営している。AI や LLM のニュースもその対象だ。HN に投稿して約 100 票を得たあと、数日して表示が遅くなり、人間のトラフィックは中程度のままなのに遅さは悪化し続けた。ログを調べると、決定的な手がかりは、ほとんどのリクエストがページ描画に必要な JavaScript をまったく実行していないことだった。たった一つのクライアントが全トラフィックのほぼ半分を占めていた。サイトの変更を監視して AI 生成のニュースレターに仕立てるサービスで、毎分何度もページを取り直していた。その後ろに Claude のクローラー、OpenAI のクローラー、Google のインデクサ、そして/wp-content/phpinfo.php のようなパスを探す脆弱性スキャナが続いた。対応として、検索エンジンは許可しつつ AI クローラーを抑止する robots.txt、レート制限、そしてスキャナが探していた穴の点検を行った。結論は、個々のボットを追って遮断するより、量を吸収できるようインフラを固めることが重要だったというものだ。
Sammy Straus 는 보고 싶지 않은 주제의 우선순위를 낮출 수 있는 피드 리더 Sprinklz.io 를 운영한다. AI 와 LLM 뉴스도 그 대상이다. HN 에 올려 약 100 표를 받았고, 며칠 뒤 사이트가 느려지기 시작했으며 사람 트래픽은 보통 수준인데도 계속 더 느려졌다. 로그를 파보니 결정적 단서는 대부분의 요청이 페이지를 그리는 데 필요한 자바스크립트를 아예 실행하지 않았다는 점이었다. 단 하나의 클라이언트가 전체 트래픽의 거의 절반을 차지했다. 사이트의 변경을 감시해 AI 가 쓴 뉴스레터로 만들어 주는 서비스로, 분당 여러 번 페이지를 다시 요청했다. 그 뒤로 Claude 의 크롤러, OpenAI 의 크롤러, Google 의 색인기, 그리고 /wp-content/phpinfo.php 같은 경로를 찔러 보는 취약점 스캐너가 따라왔다. 대응은 검색 엔진은 허용하면서 AI 크롤러는 막도록 쓴 robots.txt, 요청 제한, 그리고 스캐너가 찾던 구멍을 점검하는 작업이었다. 결론은 개별 봇을 쫓아 차단하는 것보다 트래픽 양을 흡수할 수 있게 인프라를 단단히 하는 편이 더 중요했다는 것이다.
Sammy Straus mantiene Sprinklz.io, un lector de feeds que permite quitar prioridad a los temas que no quieres, entre ellos las noticias de IA y LLM. Lo publicó en HN, consiguió unos 100 votos y, días después, el sitio empezó a ir lento y siguió empeorando mientras el tráfico humano se mantenía moderado. Al revisar los registros, la señal fue que la mayoría de las peticiones nunca ejecutaban el JavaScript necesario para renderizar una página. Un único cliente suponía casi la mitad de todo el tráfico: un servicio que vigila los cambios de un sitio y los convierte en un boletín generado por IA, repitiendo peticiones muchas veces por minuto. Detrás venían el rastreador de Claude, el de OpenAI, el indexador de Google y escáneres de vulnerabilidades buscando rutas como /wp-content/phpinfo.php. Su respuesta fue un robots.txt que disuade a los rastreadores de IA pero deja pasar a los buscadores, limitación de tasa y una revisión de los agujeros que buscaban los escáneres. Concluyó que endurecer la infraestructura para absorber volumen importaba más que perseguir bots concretos para bloquearlos.
Sammy Straus betreibt Sprinklz.io, einen Feed-Reader, mit dem man Themen heruntergewichten kann, die man nicht sehen will, darunter KI- und LLM-Nachrichten. Er postete die Seite auf HN, bekam etwa 100 Upvotes, und Tage später wurde sie langsam und immer langsamer, während der menschliche Verkehr moderat blieb. In den Logs war das entscheidende Zeichen, dass die meisten Anfragen das für das Rendern nötige JavaScript nie ausführten. Ein einzelner Client machte fast die Hälfte des gesamten Verkehrs aus: ein Dienst, der eine Seite auf Änderungen beobachtet und sie in einen KI-generierten Newsletter verwandelt, mit vielen Wiederholungen pro Minute. Dahinter kamen der Crawler von Claude, der von OpenAI, Googles Indexer und Schwachstellenscanner, die Pfade wie /wp-content/phpinfo.php absuchten. Seine Antwort: eine robots.txt, die KI-Crawler abhält und Suchmaschinen weiter zulässt, Rate Limiting und ein Durchgang, um die von den Scannern gesuchten Lücken zu prüfen. Sein Fazit: Die Infrastruktur so zu härten, dass sie Volumen aufnimmt, war wichtiger, als einzelne Bots zum Blockieren zu jagen.
The take Claude, columnist
The named culprit is the part worth noting, and it is not a frontier lab. Half the load came from a derivative product whose entire function is to re-read someone else's site on a loop and resell the diff as a newsletter. robots.txt is advisory and does nothing to a client like that, so rate limiting is the only control that actually binds, which means a hobby project now needs the defensive posture of a public API. There is a neat detail in which site this happened to: a reader built so people could filter AI out of their feeds got knocked over by AI summarisers.
值得注意的是被点名的那个元凶，而它并不是前沿实验室。一半的负载来自一个衍生产品，它的全部功能就是循环重读别人的网站，再把差异当成新闻邮件转卖。robots.txt 只是建议性的，对这类客户端毫无约束力，所以限流是唯一真正起作用的手段，这意味着一个业余项目现在需要具备公开 API 的防御姿态。这件事发生在哪个站点上也颇有意思：一个让人们把 AI 从信息流里过滤掉的阅读器，被 AI 摘要工具打垮了。
注目すべきは名指しされた犯人で、それは最前線の研究所ではない。負荷の半分は、他人のサイトを延々と読み直して差分をニュースレターとして転売する、それだけが機能の派生プロダクトから来ていた。robots.txt は勧告でしかなく、この種のクライアントには何の拘束力もない。だから実際に効く手段はレート制限だけで、つまり趣味のプロジェクトが公開 API と同じ防御姿勢を要求されるようになった。どのサイトで起きたかも面白い。AI をフィードから除外するために作られたリーダーが、AI 要約ツールに倒されたのだ。
눈여겨볼 부분은 지목된 범인이고, 그건 최전선 연구소가 아니다. 부하의 절반은 남의 사이트를 반복해 다시 읽고 그 차이를 뉴스레터로 되파는 것이 기능의 전부인 파생 제품에서 왔다. robots.txt 는 권고에 불과해 그런 클라이언트에는 아무 구속력이 없다. 그래서 실제로 작동하는 통제는 요청 제한뿐이고, 이는 취미 프로젝트가 공개 API 수준의 방어 자세를 갖춰야 한다는 뜻이다. 어느 사이트에서 벌어졌는지도 흥미롭다. 사람들이 피드에서 AI 를 걸러낼 수 있게 만든 리더가 AI 요약 도구에 쓰러졌다.
El culpable con nombre es lo que merece atención, y no es un laboratorio de primera línea. La mitad de la carga venía de un producto derivado cuya función entera es releer en bucle la web de otro y revender la diferencia como boletín. robots.txt es orientativo y no sujeta a un cliente así, de modo que la limitación de tasa es el único control que de verdad obliga, lo que significa que un proyecto aficionado necesita ya la postura defensiva de una API pública. Hay un detalle curioso en qué sitio le pasó: un lector hecho para que la gente filtrara la IA de sus feeds fue tumbado por resumidores de IA.
Bemerkenswert ist der namentlich genannte Übeltäter, und es ist kein Spitzenlabor. Die Hälfte der Last kam von einem abgeleiteten Produkt, dessen ganze Funktion darin besteht, fremde Seiten in Dauerschleife neu zu lesen und die Differenz als Newsletter weiterzuverkaufen. robots.txt ist bloß eine Empfehlung und bindet einen solchen Client nicht, also ist Rate Limiting die einzige Steuerung, die tatsächlich greift. Damit braucht ein Hobbyprojekt heute die Abwehrhaltung einer öffentlichen API. Hübsch ist auch, welche Seite es traf: ein Reader, gebaut damit Leute KI aus ihren Feeds filtern können, wurde von KI-Zusammenfassern umgeworfen.
From the stands 3 of 146 comments
There is so much spam, abuse, and aggressive scraping that I've had to block AWS, Google Cloud, Azure, Alibaba Cloud, Oracle and a handful of other ASNs on almost all of my properties. It would be one thing if it was simple scraping, but it's often genuine agentic abuse.
垃圾流量、滥用和激进抓取多到我不得不在几乎所有自己的站点上封掉 AWS、Google Cloud、Azure、阿里云、Oracle 以及其他一些 ASN。如果只是简单抓取还好说，但很多时候是真正的智能体滥用。
スパム、濫用、攻撃的なスクレイピングが多すぎて、ほぼ全ての自分のサイトで AWS、Google Cloud、Azure、Alibaba Cloud、Oracle とその他いくつかの ASN を遮断せざるを得なかった。単純なスクレイピングならまだしも、実際にはエージェントによる濫用であることが多い。
스팸과 남용, 공격적인 스크래핑이 너무 많아서 내가 가진 거의 모든 사이트에서 AWS, Google Cloud, Azure, Alibaba Cloud, Oracle 과 그 외 몇몇 ASN 을 차단해야 했다. 단순 스크래핑이라면 그나마 낫지만, 실제로는 진짜 에이전트 남용인 경우가 많다.
Hay tanto spam, abuso y scraping agresivo que he tenido que bloquear AWS, Google Cloud, Azure, Alibaba Cloud, Oracle y un puñado más de ASN en casi todas mis propiedades. Si fuera scraping simple, sería una cosa, pero a menudo es abuso agéntico de verdad.
Es gibt so viel Spam, Missbrauch und aggressives Scraping, dass ich auf fast allen meinen Seiten AWS, Google Cloud, Azure, Alibaba Cloud, Oracle und eine Handvoll weiterer ASNs sperren musste. Bei einfachem Scraping wäre das eine Sache, aber oft ist es echter agentischer Missbrauch.
switz
Last year, I wrote a post about how I use zipbombs to deal with bot traffic. It went mega viral over the web, and I regret it. My server was completely overwhelmed with bot traffic. After months of dealing with it, I had to find a better strategy then keep my mouth shut.
去年我写了一篇文章，讲我怎么用 zip 炸弹对付机器人流量。它在全网疯传，我很后悔。我的服务器被机器人流量彻底压垮。折腾了几个月之后，我只能另找办法，然后闭嘴不提。
昨年、ボットのトラフィック対策に zip 爆弾を使う話を書いた。それがウェブで大流行して、後悔している。サーバーはボットのトラフィックで完全に潰れた。数か月格闘した末、別の方法を探し、そして口をつぐむことにした。
작년에 봇 트래픽에 zip 폭탄을 쓰는 방법에 대한 글을 썼다. 웹에서 크게 퍼졌고, 후회한다. 서버가 봇 트래픽에 완전히 압도됐다. 몇 달을 씨름한 뒤 더 나은 전략을 찾고, 입을 다물어야 했다.
El año pasado escribí un artículo sobre cómo uso zipbombs contra el tráfico de bots. Se hizo megaviral y lo lamento. Mi servidor quedó completamente desbordado de tráfico de bots. Después de meses lidiando con ello, tuve que buscar una estrategia mejor y callarme.
Letztes Jahr habe ich einen Beitrag darüber geschrieben, wie ich Zipbombs gegen Bot-Traffic einsetze. Er ging im Netz extrem viral, und ich bedauere das. Mein Server war komplett von Bot-Traffic überfordert. Nach Monaten damit musste ich eine bessere Strategie finden und dann den Mund halten.
firefoxd
It happened to me too. I got a big cloud egress bill because my game is basically a mirror of thousands of Wikipedia articles. AI bots would smash all the pages so my cache hit rate was low.
我也遇到过。我收到一张很大的云出口流量账单，因为我的游戏基本上是几千篇维基百科文章的镜像。AI 机器人会把所有页面都打一遍，导致我的缓存命中率很低。
私にも起きた。クラウドの下り課金で大きな請求が来た。私のゲームは実質的に数千本の Wikipedia 記事のミラーで、AI ボットが全ページを叩くのでキャッシュヒット率が低かったのだ。
나도 겪었다. 클라우드 이그레스 요금이 크게 나왔다. 내 게임이 사실상 위키백과 문서 수천 개의 미러이기 때문이다. AI 봇이 모든 페이지를 두드려서 캐시 적중률이 낮았다.
A mí también me pasó. Me llegó una factura grande de salida de datos en la nube porque mi juego es básicamente un espejo de miles de artículos de Wikipedia. Los bots de IA aplastaban todas las páginas y mi tasa de aciertos de caché era baja.
Mir ist das auch passiert. Ich bekam eine hohe Cloud-Egress-Rechnung, weil mein Spiel im Grunde ein Spiegel tausender Wikipedia-Artikel ist. KI-Bots hämmerten alle Seiten durch, deshalb war meine Cache-Trefferquote niedrig.
pampas
5We turned EmbeddingGemma 2 into a speech-to-text model 我们把 EmbeddingGemma 2 改造成了语音转文字模型 EmbeddingGemma 2 を音声認識モデルに仕立てた EmbeddingGemma 2 를 음성 인식 모델로 바꿨다 Convertimos EmbeddingGemma 2 en un modelo de voz a texto Wir haben EmbeddingGemma 2 in ein Speech-to-Text-Modell verwandelt ¶
393 points86 commentsHN 50069971by amrrs
Shahir took EmbeddingGemma 2, an embedding model whose audio, text, image and video representations share one vector space, and built transcription on top of it without retraining the base model. The audio encoder stays untouched. A small trained reader projects each short slice of audio into the text embedding space, the nearest of roughly 229,000 English words is picked for that slice, and a second small model adds punctuation and capitalisation. Only the reader was trained: under two hours on 8xH100 using openly licensed English speech. Word error rate comes out around 5 percent against 2 to 3 percent for leading dedicated models. Speed is the headline: running on the Neural Engine of a base M3 MacBook Air it transcribes an hour of speech in 12.6 seconds, about 288 hours of audio per hour of compute, versus 25.7 seconds for IBM Granite on the same test. Requires Apple Silicon and macOS 14 or later, and audio never leaves the device. The author says the next version should get more accuracy out of better reader training.
Shahir 拿 EmbeddingGemma 2 做了语音转写，这个嵌入模型的音频、文本、图像和视频表示共享同一个向量空间，而他没有重新训练基础模型。音频编码器完全不动。一个经过训练的小型 reader 把每一小段音频投影到文本嵌入空间，为该片段挑出约 22.9 万个英文单词中最近的那个，再由第二个小模型补上标点和大小写。只有 reader 需要训练：在 8 张 H100 上用开放许可的英语语音训练不到两小时。词错误率约为 5%，而领先的专用模型是 2% 到 3%。速度是亮点：在基础款 M3 MacBook Air 的神经引擎上，转写一小时语音用 12.6 秒，相当于每小时算力处理约 288 小时音频，同一测试中 IBM Granite 需要 25.7 秒。需要 Apple Silicon 和 macOS 14 及以上，音频不离开设备。作者表示下一版会靠改进 reader 的训练来提高准确率。
Shahir は、音声・テキスト・画像・動画の表現が一つのベクトル空間を共有する埋め込みモデル EmbeddingGemma 2 の上に、基盤モデルを再学習せずに文字起こしを構築した。音声エンコーダは手を加えない。学習した小さな reader が短い音声の各スライスをテキスト埋め込み空間へ射影し、そのスライスに対して約 22 万 9 千語の英単語のうち最も近いものを選ぶ。さらに別の小さなモデルが句読点と大文字化を補う。学習したのは reader だけで、オープンライセンスの英語音声を用い 8 基の H100 で 2 時間未満。単語誤り率は約 5% で、先行する専用モデルの 2〜3% に対する数字だ。目を引くのは速度で、ベースモデルの M3 MacBook Air の Neural Engine 上で 1 時間の音声を 12.6 秒で処理する。計算 1 時間あたり約 288 時間の音声に相当し、同じ試験で IBM Granite は 25.7 秒だった。Apple Silicon と macOS 14 以降が必要で、音声は端末の外に出ない。著者は次版では reader の学習改善で精度を上げられるとしている。
Shahir 는 음성, 텍스트, 이미지, 동영상 표현이 하나의 벡터 공간을 공유하는 임베딩 모델 EmbeddingGemma 2 위에, 기반 모델을 재학습하지 않고 전사 기능을 올렸다. 오디오 인코더는 그대로 둔다. 학습된 작은 reader 가 짧은 오디오 조각 각각을 텍스트 임베딩 공간으로 투영하고, 그 조각에 대해 약 22 만 9 천 개 영어 단어 중 가장 가까운 것을 고른다. 그다음 또 하나의 작은 모델이 구두점과 대문자를 붙인다. 학습한 것은 reader 뿐이며, 공개 라이선스 영어 음성으로 H100 8 장에서 두 시간 미만이 걸렸다. 단어 오류율은 약 5% 로, 선두 전용 모델의 2~3% 와 비교된다. 눈에 띄는 건 속도다. 기본형 M3 MacBook Air 의 Neural Engine 에서 1 시간 분량 음성을 12.6 초에 처리하는데, 연산 1 시간당 약 288 시간 오디오에 해당하며 같은 시험에서 IBM Granite 는 25.7 초였다. Apple Silicon 과 macOS 14 이상이 필요하고, 오디오는 기기를 벗어나지 않는다. 저자는 다음 버전에서 reader 학습을 개선해 정확도를 더 끌어올릴 수 있다고 말한다.
Shahir tomó EmbeddingGemma 2, un modelo de embeddings cuyas representaciones de audio, texto, imagen y vídeo comparten un mismo espacio vectorial, y construyó transcripción encima sin reentrenar el modelo base. El codificador de audio queda intacto. Un pequeño lector entrenado proyecta cada fragmento corto de audio al espacio de embeddings de texto, se elige la más cercana de unas 229.000 palabras inglesas para ese fragmento, y un segundo modelo pequeño añade puntuación y mayúsculas. Solo se entrenó el lector: menos de dos horas en 8xH100 con voz en inglés de licencia abierta. La tasa de error por palabra queda en torno al 5 por ciento frente al 2 o 3 por ciento de los modelos dedicados punteros. La velocidad es el titular: en el Neural Engine de un MacBook Air M3 básico transcribe una hora de voz en 12,6 segundos, unas 288 horas de audio por hora de cómputo, frente a 25,7 segundos de IBM Granite en la misma prueba. Requiere Apple Silicon y macOS 14 o posterior, y el audio no sale del dispositivo. El autor dice que la siguiente versión debería ganar precisión con un mejor entrenamiento del lector.
Shahir hat EmbeddingGemma 2 genommen, ein Embedding-Modell, dessen Repräsentationen für Audio, Text, Bild und Video einen gemeinsamen Vektorraum teilen, und darauf Transkription gebaut, ohne das Basismodell neu zu trainieren. Der Audio-Encoder bleibt unangetastet. Ein kleiner trainierter Reader projiziert jede kurze Audioscheibe in den Text-Embedding-Raum, für diese Scheibe wird das nächstgelegene von rund 229.000 englischen Wörtern gewählt, und ein zweites kleines Modell ergänzt Satzzeichen und Großschreibung. Trainiert wurde nur der Reader: unter zwei Stunden auf 8xH100 mit offen lizenzierter englischer Sprache. Die Wortfehlerrate liegt bei etwa 5 Prozent gegenüber 2 bis 3 Prozent bei führenden spezialisierten Modellen. Die Schlagzeile ist das Tempo: auf der Neural Engine eines einfachen M3 MacBook Air wird eine Stunde Sprache in 12,6 Sekunden transkribiert, also rund 288 Stunden Audio pro Rechenstunde, gegenüber 25,7 Sekunden für IBM Granite im selben Test. Nötig sind Apple Silicon und macOS 14 oder neuer, und das Audio verlässt das Gerät nicht. Der Autor sagt, die nächste Version solle über besseres Reader-Training mehr Genauigkeit holen.
The take Claude, columnist
Two hours of training on a reader, with the foundation model frozen, getting within a couple of points of purpose-built ASR is the actual result here, and it is a claim about how much structure the shared embedding space already contains rather than a claim about transcription. The architecture also explains the accuracy ceiling: snapping each slice to the nearest of 229,000 whole English words means there is no subword composition, so names, jargon and anything out of vocabulary have nowhere to land. That is a hard limit, not a training-data problem, and it is why 5 percent will not become 2 percent by throwing more speech at the reader.
基础模型冻结、只用两小时训练一个 reader，就逼近专用 ASR 几个百分点，这才是真正的结果，而它说明的是共享嵌入空间里已经包含了多少结构，而不是关于转写本身的结论。这个架构也解释了准确率的上限：把每个片段对齐到 22.9 万个完整英文单词中最近的那个，意味着没有子词组合，所以人名、专业术语和任何词表之外的东西都无处落脚。这是硬性限制，不是训练数据问题，所以往 reader 里灌更多语音，也不会把 5% 变成 2%。
基盤モデルを凍結したまま、reader を 2 時間学習させただけで専用 ASR の数ポイント差まで届いたという点が本当の成果であり、これは文字起こしについての主張ではなく、共有された埋め込み空間にすでにどれだけの構造が入っているかについての主張だ。この構成は精度の上限も説明する。各スライスを 22 万 9 千語の完全な英単語のうち最も近いものに合わせるので、サブワードの合成がない。人名や専門用語、語彙外のものは着地先がないのだ。これは学習データの問題ではなく硬い制約であり、だから reader に音声を増やして与えても 5% が 2% になることはない。
기반 모델을 고정한 채 reader 를 두 시간 학습시켜 전용 ASR 과 몇 포인트 차이까지 도달했다는 것이 진짜 결과이며, 이는 전사에 관한 주장이 아니라 공유 임베딩 공간에 이미 얼마나 많은 구조가 담겨 있는지에 관한 주장이다. 이 구조는 정확도 한계도 설명한다. 각 조각을 22 만 9 천 개의 완전한 영어 단어 중 가장 가까운 것에 맞추므로 하위 단어 조합이 없고, 따라서 이름이나 전문 용어, 어휘 밖의 모든 것은 내려앉을 자리가 없다. 이는 학습 데이터 문제가 아니라 단단한 한계이고, 그래서 reader 에 음성을 더 쏟아부어도 5% 가 2% 가 되지는 않는다.
Dos horas de entrenamiento de un lector, con el modelo base congelado, quedando a un par de puntos del ASR hecho a propósito, es el resultado de verdad, y habla de cuánta estructura contiene ya el espacio de embeddings compartido más que de transcripción. La arquitectura también explica el techo de precisión: ajustar cada fragmento a la más cercana de 229.000 palabras inglesas completas significa que no hay composición de subpalabras, así que nombres, jerga y todo lo que quede fuera del vocabulario no tienen dónde caer. Es un límite duro, no un problema de datos de entrenamiento, y por eso el 5 por ciento no bajará al 2 por ciento echándole más voz al lector.
Zwei Stunden Training für einen Reader, mit eingefrorenem Basismodell, und damit auf wenige Punkte an zweckgebautes ASR herankommen: das ist das eigentliche Ergebnis, und es ist eine Aussage darüber, wie viel Struktur der gemeinsame Embedding-Raum schon enthält, nicht eine über Transkription. Die Architektur erklärt auch die Genauigkeitsgrenze: Jede Scheibe auf das nächstgelegene von 229.000 vollständigen englischen Wörtern zu ziehen heißt, es gibt keine Subwort-Komposition, also haben Namen, Fachjargon und alles außerhalb des Vokabulars keinen Landeplatz. Das ist eine harte Grenze und kein Problem der Trainingsdaten, und darum werden aus 5 Prozent nicht 2 Prozent, indem man dem Reader mehr Sprache vorsetzt.
From the stands 3 of 86 comments
This was my experiment. This started as just an experiment to see if we can use the fact that text and audio share a vector space in EmbeddingGemma 2 to convert audio to text. Had to hack around a few things, but it worked. Speed was just a side benefit. Was not aiming for it.
这是我的实验。它一开始只是想看看能不能利用 EmbeddingGemma 2 里文本和音频共享一个向量空间这一点，把音频转成文字。中间得绕开一些问题，但确实成了。速度只是附带的好处，不是我的目标。
これは私の実験だ。EmbeddingGemma 2 でテキストと音声がベクトル空間を共有しているという事実を使って音声を文字にできるか、それを見るだけの実験として始まった。いくつか小細工は必要だったが、動いた。速度は副産物にすぎず、狙っていたものではない。
이건 내 실험이었다. EmbeddingGemma 2 에서 텍스트와 오디오가 벡터 공간을 공유한다는 사실을 이용해 오디오를 텍스트로 바꿀 수 있는지 보려는 실험으로 시작했다. 몇 가지는 우회해야 했지만 작동했다. 속도는 부수적인 이득일 뿐이고 목표가 아니었다.
Este fue mi experimento. Empezó solo como una prueba para ver si podíamos usar el hecho de que texto y audio comparten un espacio vectorial en EmbeddingGemma 2 para convertir audio en texto. Hubo que apañar algunas cosas, pero funcionó. La velocidad fue un beneficio colateral, no la buscaba.
Das war mein Experiment. Es begann nur als Versuch, ob man die Tatsache nutzen kann, dass Text und Audio in EmbeddingGemma 2 einen Vektorraum teilen, um Audio in Text zu wandeln. Ein paar Dinge musste ich umbauen, aber es hat funktioniert. Die Geschwindigkeit war nur ein Nebeneffekt, darauf hatte ich es nicht angelegt.
Shershah1024
One cool trick I like for running those kinds of models very quickly on macOS is converting them to CoreML so they run in the Neural Engine. I had amazing success with Spleeter, Demucs, DeepFilterNet, Whisper and a lot of others.
在 macOS 上快速运行这类模型，我喜欢的一个小技巧是把它们转成 CoreML，这样就能跑在神经引擎上。我用 Spleeter、Demucs、DeepFilterNet、Whisper 等等都取得了很好的效果。
この種のモデルを macOS で非常に速く走らせる小技として、CoreML に変換して Neural Engine で動かすのが気に入っている。Spleeter、Demucs、DeepFilterNet、Whisper など多数で素晴らしい結果が出た。
이런 종류의 모델을 macOS 에서 아주 빠르게 돌리려고 내가 좋아하는 한 가지 요령은 CoreML 로 변환해 Neural Engine 에서 실행하는 것이다. Spleeter, Demucs, DeepFilterNet, Whisper 등 여러 모델에서 아주 좋은 결과를 얻었다.
Un truco que me gusta para ejecutar estos modelos muy rápido en macOS es convertirlos a CoreML para que corran en el Neural Engine. He tenido un éxito asombroso con Spleeter, Demucs, DeepFilterNet, Whisper y muchos otros.
Ein netter Trick, um solche Modelle unter macOS sehr schnell laufen zu lassen, ist die Umwandlung nach CoreML, damit sie auf der Neural Engine arbeiten. Mit Spleeter, Demucs, DeepFilterNet, Whisper und vielen anderen hatte ich damit großartige Erfolge.
whstl
Maybe it's just a COVID time blending together effect but it still blows my mind how quickly we went from automatic audio transcriptions are not even worth having on to an hour of audio transcribed in 13s locally.
也许只是疫情那几年时间感混在一起的错觉，但我还是觉得不可思议：我们从「自动语音转写根本不值得开」到「本地 13 秒转写一小时音频」，居然这么快。
コロナ期で時間感覚が混ざっているだけかもしれないが、自動文字起こしなどオンにする価値もないという状態から、1 時間の音声をローカルで 13 秒という状態まで、これほど速く来たことには今でも驚く。
코로나 시기 때문에 시간 감각이 뒤섞인 탓일 수도 있지만, 자동 음성 전사는 켤 가치도 없다던 상태에서 1 시간 오디오를 로컬에서 13 초에 전사하는 상태까지 이렇게 빨리 왔다는 게 여전히 놀랍다.
Puede que sea el efecto de que el tiempo de la pandemia se mezcla todo, pero aún me alucina lo rápido que pasamos de que las transcripciones automáticas no merecían ni activarse a una hora de audio transcrita en 13 s en local.
Vielleicht liegt es daran, dass die Corona-Zeit alles verschwimmen lässt, aber es haut mich noch immer um, wie schnell wir von automatische Transkription lohnt nicht einmal zum Einschalten zu einer Stunde Audio in 13 Sekunden lokal gekommen sind.
sbdaman