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你在做什么工作？有没有新的想法在考虑中？

HN是否应该增加标记文章为AI生成的功能？这不必像常规标记那样起作用，即不会降低文章的排名；它可以仅作为一个指示，让其他人（比如我）可以跳过那些不喜欢阅读AI生成文本的文章。 开放问题： 1. 为什么常规投票系统不够？ 2. HN是否应该在生成AI时代做出改变？它在不改变基本原则的情况下已经取得了成功。

两周前，我在希腊科孚岛度过了我的蜜月假期。在旅途中，我正在监督一位GSoC实习生向我的数组数据库库Xarray-SQL提交一个重要功能。他添加了`to_dataset()`，这完成了在同时将数组数据视为表格模型和网格栅格之间的双向转换（该项目的前提是每个Nd数组都可以映射到2D，其中Nd数组的正交维度只是表格表示的主键）。我们在聊天中讨论了，既然这个功能已经存在，我们可以制作哪些演示来证明这个数据模型的有效性？ 在热浪袭来的温暖海滩上，我有了一些空闲时间，凉爽的海水给了我新的灵感。我想：如果我们利用Coiled的地理空间基准讨论作为地理和气候查询的全面概述，会怎么样？这些常见操作是否都暗含着关系型的特征，只是数据模型不对？在海滩上使用Claude Code，我可以确认这似乎是事实：Claude和我发布了一项基准，说明在地理和气候科学中（在100 TB范围内）每个常见操作实际上都是隐含的关系型操作：<a href="https://github.com/xqlsystems/xarray-sql/blob/main/docs/geospatial.md" rel="nofollow">https://github.com/xqlsystems/xarray-sql/blob/main/docs/geos...</a>。 最令人惊讶的是，从这些例子中可以看出，一个核心操作——重网格化，仅仅是一个稀疏矩阵-向量乘积。Claude指出，在这个数据模型中，矩阵乘法实际上只是`SUM(val * val) ... JOIN .. GROUP BY`。这与einsum符号有直接的对应关系，但可以用（可以说是）优雅的SQL语法来表达！这种能力似乎大于其各部分的总和。 回到爱奥尼亚海的凉爽水域，我更深入地思考了这一点。我反思到，所有的Coiled基准深层次上做的，都是对发生在数值/数组代码中的模拟进行后处理。如果我们可以在SQL中进行矩阵乘法，为什么这些物理计算不能也推送到数据库中呢？然后我突然想到：也许可以，如果除了线性代数，SQL还可以进行微积分！<a href="https://bsky.app/profile/al.merose.com/post/3mpbods7wts2y" rel="nofollow">https://bsky.app/profile/al.merose.com/post/3mpbods7wts2y</a> 后来，我在DataFusion的访问者模式上实现了基于JAX实现的自动求导。在我简化的数组模型中，事实证明我们只关心雅可比矩阵对角线上的偏微分，这意味着`grad()`、`jvp`和`vjp`只是逐行操作！然后，我实现了一个来自Coiled基准的常见物理计算，该计算需要梯度。从这里，我意识到如果我可以在数据库中进行自动求导，为什么我不能创建一个神经网络呢？ 回到家后，我制作了一些幻灯片，并在DataFusion的首次展示会上展示了这项工作：<a href="https://www.youtube.com/watch?t=1511&v=5o-4hL8vGPw&feature=youtu.be" rel="nofollow">https://www.youtube.com/watch?t=1511&v=5o-4hL8vGPw&feature=y...</a>。我在这个综合中意识到，SQL并不一定是用于编写神经网络的玩具语言，实际上，由于关系数据库的基本原则，它在未来可能是非常受欢迎的：逻辑层应该独立于物理层。如果这一属性成立，而神经网络是一系列关系，我们能否更容易地创建一个最先进的分布式系统来进行训练？例如，如果我们有一个全球的数据流逻辑计划，我们能否更好地在1000多个GPU上分配工作？ 我和几位科学家及工程师正在一起探索这个奇妙的关系数组世界，欢迎访问<a href="https://xql.systems" rel="nofollow">https://xql.systems</a>（如果你想参与，底部有Discord链接）。