Proton Mail是一家受瑞士法律管辖、注重隐私的电子邮件提供商，已与瑞士当局分享了付款数据，随后该数据被美国联邦调查局（FBI）访问。这些数据帮助识别了一名与亚特兰大“停止建设警察城市”运动相关联的匿名账户的个人。 该账户与“捍卫亚特兰大森林”组织有关，该组织抗议建设警察训练中心。当局调查该组织涉嫌纵火、破坏公物和公开个人信息。法庭记录显示，尽管Proton Mail以强大的加密和隐私保护而闻名，但它向第三方提供的的数据量。 值得注意的是，最初与抗议活动有关的60多人的指控已被撤销。此案例凸显了Proton Mail的隐私承诺与其遵守法律请求之间的潜在冲突，即使是在瑞士法律框架内。

## 为Mapillary & Panoramax贡献：摘要 作者开始将行车记录仪的视频分享到街景图像平台。他们发现Mapillary易于使用，因为它支持直接上传视频。然而，为Panoramax贡献内容则更为复杂，需要预处理视频，将其转换为带有地理标签的图像——而他们的行车记录仪并不直接支持这项任务。 为了解决这个问题，作者开发了一个脚本（适用于Garmin 47行车记录仪，在Linux上运行），用于从视频中提取GPS数据，创建等距分布的GPS点，使用`ffmpeg`提取相应的图像，并嵌入GPS/时间元数据。这包括四个关键步骤：使用`exiftool`提取GPS，GPS点插值，精确计时提取图像，以及添加元数据。 该过程利用脚本自动化诸如格式化GPS数据和循环遍历图像进行元数据标记之类的任务。虽然完全自动化上传到Panoramax仍然是未来的目标，但作者分享了详细的步骤和命令，希望帮助面临类似挑战的其他人。他们还暗示了潜在的改进，例如处理数据错误和处理多个片段，并愿意与感兴趣的用户分享他们的脚本。

GLiNER2 是一种统一高效的信息抽取模型，将命名实体识别、文本分类、结构化数据抽取和关系抽取整合到一个包含 2.05 亿参数的模型中。它擅长一次性执行所有四项任务，并设计用于快速的 CPU 推理——无需 GPU 或外部 API 依赖，确保 100% 本地处理的隐私。 用户可以通过 Python 库 (`pip install gliner2`) 访问 GLiNER2，并利用预训练模型或使用 JSONL 格式的数据对其进行微调。一个更大更强大的 GLiNER XL 1B 模型可以通过 API 访问。高级功能包括可定制的置信度阈值、使用正则表达式进行字段验证以及多任务模式组合。 LoRA 训练允许进行参数高效的微调，为特定领域创建轻量级适配器。GLiNER2 提供全面的文档、教程，并采用 Apache 2.0 许可，研究用途需要引用。它由 Fastino AI 构建，旨在提供易于访问且强大的信息抽取能力。

现代柑橘类水果，如橙子、柠檬和柚子，并非简单地从单一祖先演化而来，而是由三种原始物种——柚子、橘子和香橼——杂交产生的复杂混合体。它们的进化历史并非一棵树，而是一个错综复杂的网络，最好用“三元图”来可视化：一个三角形，每个角代表一个原始物种，而水果的位置则表明其基因构成。 这些原始物种在数百万年前就已分化，人类的栽培和贸易进一步混合了它们，尤其偏爱更甜、富含橘子基因的品种。然而，其他原始品种，如通过酸橙引入的沙村柚，以及持续的杂交，使情况变得更加复杂。 三元图并非按时间顺序排列，而是揭示了诸如苦味和甜味等特征的组合如何与人类偏好相符，以及偶然杂交如何塑造了我们今天所知的柑橘类水果。最终，柑橘类水果的多样性既反映了自然进化，*也*反映了人类选择，并在这种独特的基因图谱中得到了完美的可视化。

结构化人工智能正在寻找一位机械设计工程师加入创始团队，构建用于自动化建筑设计质量保证/质量控制的AI代理。这个以产品为中心的角色涉及将实际的暖通空调、机电工程和建筑规范专业知识转化为AI可执行的逻辑，确保专业级别的准确性。 主要职责包括编码工程标准、共同设计和测试AI功能、交付客户报告以及收集来自领先机电工程公司的反馈。理想的候选人拥有2年以上建筑或机电工程经验，具有强大的质量保证/质量控制背景，并能以系统思维方式识别和自动化设计模式。 结构化人工智能旨在消除繁琐的手动审查流程，使工程师能够专注于创新。公司提供全职职位（80,000美元 - 85,000美元），并有可能提供咨询选项，并设想未来AI将与工程师一起*设计*。

## OpenTitan：开源安全现已应用于Chromebook OpenTitan，首个开源硅根信任（RoT），现已商业化，搭载于Nuvoton生产的Chromebook中。OpenTitan由Google开发，并得到lowRISC C.I.C.的支持，历时七年打造。它通过确保仅执行授权代码，为设备提供高度安全的基础——由于此类硅的封闭性，此前无法实现这一安全级别。 作为开源项目，OpenTitan具有透明性、独立验证和定制化的优势，用户可以选择商业购买或自行制造。值得注意的是，OpenTitan是首个支持后量子密码学（PQC）的开源RoT，可保护设备免受量子计算带来的未来威胁。 该项目通过严格的测试和详细的文档，拥有行业领先的质量，功能和代码覆盖率超过90%。未来计划包括在Google的数据中心部署，并开发第二代芯片，扩展PQC支持。OpenTitan的成功证明了开源硬件开发的优势，促进了协作和创新，并为在各种应用中更广泛地采用奠定了基础。

## 软件许可的未来与AI驱动的重新实现 代码生成的成本降低，尤其是通过AI，正在挑战传统的软件许可模式。最近`chardet`库的事件就是一个例子：其维护者仅使用API和测试套件从头开始重新实现了该库，并将许可从LGPL改为MIT。这引发了争论，原作者认为这是一个衍生作品，而维护者声称是全新实现。 这凸显了一个关键转变——即使是带有copyleft许可（如GPL）的开源代码，也可以被轻松重写。像`readline`甚至`bash`的重新实现项目就证明了这种可行性。核心问题不仅仅是法律上的，更是哲学上的：随着AI促进了毫不费力的重新创作，版权是否还能被执行？ 作者认为这种趋势将导致软件以更宽松的许可形式重新出现，甚至以专有软件的形式出现，并建议关注商标而不是许可。虽然承认可能存在冲突，但他们认为这是一个积极的发展，赞成开放共享而非限制性许可，并预计会出现更多“slopforks”（AI辅助的重新实现），以及随之而来的法律辩论。

## A/B 测试的 Python 包：比较 本文比较了四个 Python 包 – **tea-tasting**、**Pingouin**、**statsmodels** 和 **SciPy** – 用于分析 A/B 测试结果。它没有评选出唯一的“赢家”，而是阐明了每个包在常见实验任务中的优势以及为获得生产就绪的输出所需的体力工作量。 分析重点在于典型的 A/B 测试工作流程：设计实验、运行测试和分析结果（计算指标值、效应量、置信区间和 p 值）。关键指标类型包括平均值、平均值比率和比例。 **tea-tasting** 专门为 A/B 测试设计，提供简化的工作流程和内置功能，如功效分析、相对效应计算和方差缩减（CUPED）。**Pingouin** 擅长快速、以 pandas 为中心的统计分析，但需要更多体力工作来进行 A/B 特定的计算。**statsmodels** 提供了强大的统计构建块，非常适合希望进行显式控制的分析师。**SciPy** 是一个基础包，提供低级工具，需要最多的自定义编码。 这些包在对相对效应置信区间和多重假设检验校正等功能的支持方面有所不同，从“内置”到“手动”实现不等。最终，最佳选择取决于实验需求的复杂程度和所需的自动化程度。

该项目详细介绍了如何在Linux系统完全启动*之前*建立持久连接，具体解决了断电时连接丢失的问题。作者由于经常旅行期间遇到频繁断电和动态IP地址，寻求一种超越标准BIOS设置和Tailscale配置的解决方案。 核心思想是将Tailscale和SSH服务器（Dropbear）直接嵌入到`initramfs`中——一个在早期启动期间加载到RAM中的最小操作系统。这允许在解密根分区*之前*进行SSH访问，即使IP地址变化或家庭断电也能实现远程访问。 主要挑战包括保护`initramfs`环境（防止shell访问，管理密钥过期）和配置网络。解决方案包括使用Tailscale ACL限制访问，禁用密钥过期，将SSH限制为密码提示以进行解密，并利用`systemd-network`实现早期以太网连接。 该过程涉及修改`mkinitcpio.conf`以包含必要的钩子，生成专用的SSH密钥，以及重建`initramfs`镜像。最终，这允许在主操作系统加载之前，通过`hostname-initrd`访问系统，从而提供可靠的远程访问解决方案。

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他已与海湾地区的各国同行进行了会谈——包括阿拉伯联合酋长国、卡塔尔、巴林、约旦和科威特——并承诺采取他所说的“具体步骤”来帮助他们防御伊朗对军事基地和民用基础设施的袭击。

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## 渗透测试失控：一次物理安全评估 本周的渗透测试出乎意料地有趣且具有启发性。团队的任务是对一家拥有数百名员工的跨建筑公司进行全方位评估——内部、外部、钓鱼和*物理*安全。任务简报很简单：测试防御，并像攻击者一样行动，目标指导很少。 令人惊讶的是，安全措施松懈。尽管有摄像头和保安人员，团队发现自由行动非常容易，甚至可以通过尾随、利用未锁的门，甚至带着一个锁着的碎纸箱走出去——并在午餐时间通过刷卡将其放回。一个关键发现是员工警惕性严重不足；人们根本不会对可疑活动提出质疑。 团队在不安全的碎纸箱中发现了敏感文件，使用简单的工具（开锁工具、压缩空气）绕过了访问控制，甚至在发现主管办公室门未锁后，在里面放置了“窃听设备”（名片）。他们甚至试图偷走城市旗帜作为最后的、公然的测试，虽然被质问，但最终通过幽默和透明化平息了局势。 评估结果凸显了强大的IT安全与薄弱的物理安全之间的巨大差距，强调了解决人为因素和基本访问控制的重要性。这次经历是一次巨大的成功，证明了漏洞的存在，并为改进提供了宝贵的见解——同时也带来了很多乐趣。

## 在Linux中检测USB事件，无需LibUSB 本次探索源于希望在Linux中检测USB设备插拔事件，*无需*依赖`libusb`。解决方案的核心在于Linux内核的热插拔机制：**netlink**和**udev**。虽然`libusb`建议使用`udev`以避免竞态条件（例如权限更改或固件上传同时发生），但理解底层过程至关重要。 内核使用**netlink**向`udev`通知设备事件。`udev`然后处理这些事件并重新广播。现代系统将`udev`与**systemd**深度集成。直接监听这些`udev`事件涉及使用AF_NETLINK套接字。 内核事件是简单的空终止字符串。然而，`udev`事件更复杂，使用二进制头（带有魔数`0xfeedcafe`）后跟键值字符串。此标头包括哈希值（用于通过BPF进行高效过滤）和用于标签匹配的Bloom过滤器。解析标头时，需要考虑字节序。 最终，通过创建netlink套接字，绑定到`MONITOR_GROUP_UDEV`组，并解析结果消息，您可以直接检测USB事件，绕过`libusb`——但理解`udev`数据包格式的复杂性至关重要。

## 瑞士钟表业：从危机到品牌 20世纪70年代初，瑞士钟表业面临“石英危机”——实际上是多种挑战的汇集。日本竞争激增，质量超越瑞士，而布雷顿森林体系的崩溃大幅提高了瑞士手表在美国买家的成本。至关重要的是，廉价且精确的石英机芯的兴起使传统上对机械精度的关注变得过时。 销量暴跌，迫使大多数瑞士钟表制造商破产。然而，少数幸存者将自己从精密仪器制造商转变为奢侈品牌。这种转变优先考虑品牌认知度和独家性，而非工程技术，通过广告和限量供应来抬高价格。 “钟表业黄金时代”（1945-1970）专注于准确性和纤薄；现在，手表变成了身份象征。像百达翡丽和爱彼这样的公司引领了这种变化，强调设计和品牌形象——甚至以牺牲功能性设计为代价。劳力士已经开始注重品牌建设，并顺利适应了这种转变。 自1985年以来，“品牌时代”的特点是钟表制造商人为地制造稀缺性，甚至回购手表以控制市场，本质上维持着持续的资产泡沫。虽然这偏离了该行业历史的重点，但这一策略被证明是盈利的，表明当实质性的产品差异消失时，品牌价值如何蓬勃发展——这是一种塑造当今许多行业的强大趋势。

## 步长陷阱与双数的力量 传统的数值微分——使用`(f(x+h) - f(x))/h`近似导数——存在诸多问题。选择步长`h`是一项权衡：过大，会产生截断误差；过小，则会因浮点数的限制而遇到*灾难性抵消*，实际上是测量噪声而不是曲线的斜率。存在一个“最佳点”，但它取决于函数，并且对于复杂函数可能会完全消失。 解决方案？**双数**。双数不进行近似，而是携带一个与值一起的导数，通过微积分规则（乘法法则、链式法则等）自动传播它。这消除了选择`h`的需要，并提供*精确*的导数。 这个概念在**tang**库中实现，这是一个围绕`Scalar`特征构建的通用Rust数学库。这允许在标准浮点数和双数之间无缝切换，从而实现自动微分（AD），而无需更改代码。Tang将其扩展到线性代数、求解器，甚至GPU编译，与传统的有限差分方法相比，可提供显著的性能提升——并能够实现*穿透*复杂操作（如矩阵分解）的微分。 最终，tang旨在模糊模拟和学习之间的界限，为物理设计和机器学习等应用提供一致、准确的梯度。

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## 政府通过在线广告追踪：日益增长的担忧 最近的报告证实，美国政府机构，如海关与边境保护局（CBP），正在利用从在线广告行业收集的位置数据来追踪个人，而无需搜查令。该系统利用了广告技术公司为投放“相关”广告而建立的大量数据收集实践，并通过经纪人购买数据。 这种追踪的核心依赖于“实时竞价”（RTB），网站竞拍广告位，同时将用户数据（包括位置）暴露给众多公司。数据经纪人随后收集这些信息，通常在应用程序开发者不知情的情况下，并将其出售给执法部门。像ICE和CBP这样的机构已经购买了工具来分析这些数据，以识别和追踪个人。 CBP在2019-2021年的一项试点计划中承认了使用这种做法，但购买仍在继续。个人可以通过禁用移动广告ID和审查应用程序的位置权限来采取措施限制追踪。然而，持久的改变需要科技公司限制精确位置数据的使用，以及立法者制定强有力的隐私法律——包括关闭允许无搜查令数据购买的漏洞——以保护公民的第四修正案权利。这种做法凸显了不受约束的在线行为广告的危险后果。

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## 用于视觉重建的神经影像数据集索引 本资源索引了用于从人类fMRI数据重建视觉感知的开放神经影像数据集，面向对神经科学不熟悉的AI/ML背景的研究人员。虽然从大脑活动中进行重建在AI领域越来越受到关注，但由于对fMRI数据和数据集局限性的理解不足，常见的陷阱依然存在。 重要的是，**重建**（生成新的刺激）不同于**解码**（从预定义集合中分类）和**识别**（从有限集合中选择）。真正的重建需要超出训练数据的泛化能力。 该索引根据关键标准突出显示数据集：**训练-测试独立性**、**刺激多样性**、**视觉野覆盖范围**、**体素大小**、**注视点**、**重复次数/信噪比**、**受试者数量**以及**数据可用性/版权**。数据集差异很大——有些是为重建设计的（例如，基于ImageNet的数据集，具有类别分离），而另一些最初是为解码或表征分析设计的。 fMRI测量血氧变化，引入了延迟（峰值反应为4-6秒）和刺激之间的重叠。在将大脑活动与呈现的刺激对齐时，必须考虑这种血流动力学延迟，特别是对于连续数据（如视频）而言。 该索引旨在引导研究人员选择合适的数据集，并避免基于神经影像的重建研究中的常见错误。 ([https://doi.org/10.5281/zenodo.18876186](https://doi.org/10.5281/zenodo.18876186)) 用于引用和贡献。

## Clinejection：一种新型的AI驱动供应链攻击 2026年2月，名为“Clinejection”的攻击通过一种新型漏洞链影响了约4000台开发人员机器。它始于针对Cline（一种CLI工具）的GitHub issue标题中的提示注入。一个配置了过于宽松权限的AI驱动的issue分类机器人，将恶意标题误解为从一个拼写相似的仓库安装包的命令。 这导致Cline的GitHub Actions缓存被投毒，最终窃取了关键的NPM、VS Code和OpenVSX令牌。攻击者随后使用被盗的NPM令牌发布了包含“OpenClaw”的Cline受损版本，该恶意AI代理在全球范围内安装在开发人员的系统上。 该攻击凸显了一种危险的递归：一个AI工具（分类机器人）在未经开发人员同意的情况下安装另一个AI工具（OpenClaw）。现有的安全措施，如`npm audit`和代码审查，未能检测到这些微妙的变化。Cline此后实施了改进，包括OIDC来源证明和更严格的凭证处理。 “Clinejection”强调了在CI/CD管道中部署具有广泛访问权限的AI代理的风险，以及对健壮的输入验证和操作级安全控制的需求，例如每系统调用拦截，以防止未经授权的操作。

Linux内核维护者Greg Kroah-Hartman根据主要用户和联合维护者的反馈，延长了几个长期支持（LTS）内核的支持期限。具体来说，内核6.12和6.18现在将获得直至2028年12月的支持，延长了两年。内核5.10、5.15和6.6将保持其原始的生命周期结束日期。 此举反映了内核适应实际采用情况和用户需求的趋势，尤其是在企业领域。虽然内核生命周期结束日期对于企业来说不太重要——许多发行版，如Red Hat、SUSE和Canonical已经提供持续十多年甚至更长时间的扩展支持——但这些更改提供了进一步的寿命。TuxCare等服务也允许公司继续使用和修补较旧的、不受支持的内核，从而最大限度地降低成本并最大限度地减少中断。

## 在 Unix 系统上运行 AI Agent 的问题 目前，运行像 Claude Code 这样的 AI Agent 常常感觉像是一种权宜之计——依赖于像 `tmux` 这样的工具来维持 SSH 断开连接后的会话。这种变通方法凸显了 Unix 系统处理进程方式与 AI Agent *所需* 之间的根本不匹配。 Unix 传统上将进程定义为交互式（绑定到终端，断开连接后死亡）或守护进程（后台进程，分离且持久）。AI Agent 既不是前者也不是后者；它们需要长时间运行、有状态的交互，*而无需* 假设持续的人工干预。Unix 缺乏一种“持久交互式进程”的基本概念，迫使用户模拟它。 然而，Erlang 虚拟机 (BEAM) 提供了一种潜在的解决方案。BEAM 专为强大的电信系统而设计，将进程视为轻量级、隔离且持久的实体，通过消息进行通信。至关重要的是，BEAM 中的“交互式”意味着接受消息，而不是需要终端连接。 这种模式允许 Agent 作为持续运行的进程存在，无论连接状态如何，都能维护状态并响应来自任何来源（用户、另一个 Agent 或工具）的输入。Phoenix LiveView 等框架展示了这种能力。最终，一个真正适应 Agent 的环境需要将持久交互视为默认状态，超越数十年前的 Unix 交互式/守护进程范例的限制。

已解决 - 一切已恢复正常。3月3日 10:24 UTC 监控 - 我们认为已修复数据库问题，但正在观察以确保。3月3日 10:17 UTC 已识别 - 我们发现数据库服务器存在问题，正在修复。3月3日 10:09 UTC

## Jido 2.0：原生 BEAM 代理框架发布 经过 18 个月的开发，Jido 2.0，一个用于构建代理系统的平台，已在 Hex 上发布。Jido 最初由 BotHive 演变而来，利用 Erlang 虚拟机 (BEAM)——因其并发处理能力而选择——提供了一个比 TypeScript 和 Python 代理框架更强大的替代方案。 Jido 2.0 解决了 1.0 版本收到的反馈，优先考虑简单性和“BEAM 优先”的方法。其核心特性是纯函数式代理架构，代理是经由单个 `cmd/2` 函数处理的数据，从而促进可测试性和清晰的推理。 关键组件包括 `jido_action`，用于可组合、经过验证的命令，以及 `jido_signal`，用于标准化消息传递。`Jido AI` 提供了一个强大的 AI 集成层，构建在 ReqLLM 客户端之上，具有六种推理策略（包括 ReAct、Chain-of-Thought）。 一个不断壮大的生态系统正在形成，通过 `ash_jido` 提供对 Ash Framework 的一流支持，以及解决浏览器自动化和内存系统等领域的软件包。Jido 旨在赋能开发者构建实用的 AI 应用程序——编码助手、工作流程编排器等等——在一个可靠且可扩展的环境中。

英国广播公司（BBC）正面临一场关键的资金危机，原因是观众人数与缴纳电视许可费的人数之间的差距不断扩大。虽然94%的英国家庭每月都会观看BBC内容，但实际缴纳许可费的人数却不到80%，这受到Netflix和YouTube等流媒体服务的兴起影响。 BBC认为，目前的许可费模式与观看直播电视相关联，已经过时，不能反映现代消费习惯。如果没有改革，随着越来越多的人不为几乎每个人都在使用的服务付费，该系统面临崩溃的风险。 该公司建议探索一种更具进步性和广泛适用性的资助模式，可能降低部分人的成本，同时确保更广泛的贡献。他们还建议YouTube等平台应更好地告知用户有关直播内容许可费的要求。一项关键提案是将iPlayer向其他英国广播公司（ITV、Channel 4）的内容开放，以创建一个具有竞争力的、英国拥有的流媒体平台。 BBC承认需要进行重大变革，并正在与政府进行谈判，以确保其可持续的未来。

像Palantir和Hello Patient这样的科技公司正在试验向员工提供尼古丁口含剂，旨在提高生产力。初创公司Lucy和Sesh提供的自动售货机现在出现在办公室中，提供一种不显眼、无烟的尼古丁替代品——这种替代品因Zyn等品牌而流行，并在“生物黑客”硅谷文化中越来越受欢迎。 Palantir向21岁以上的员工和客人免费提供口含剂，管理层公开展示这项福利。虽然初步观察表明注意力有所提高，但担忧也在增加。Hello Patient的创始人亲身经历了成瘾的风险，促使他取消了这项福利。 尽管不含烟草（使用纤维素纤维和尼古丁粉），但健康专业人士警告不要依赖尼古丁产品来提高生产力，理由是存在重大的长期健康风险和潜在的依赖性。这一趋势凸显了科技行业探索非常规方法来提高绩效的意愿，即使存在潜在的缺点。