Proxmox Virtual Environment (VE) 9.2 已正式将其支持范围从 x86-64 扩展至 64 位 ARM (arm64/aarch64)。该版本基于 Debian 13.5 构建，并采用了与 x86-64 版本相同的技术栈（包括 QEMU 11.0 和 ZFS 2.4），是一个完全支持的生产版本，而非技术预览版。 **主要亮点：** * **硬件支持：** 正式支持 NVIDIA Grace Hopper 和 Vera 平台。其他基于 UEFI 的 ARMv9-A（及大多数 ARMv8-A）硬件在“尽力而为”的基础上提供支持。不支持仅使用设备树（Device-tree）的系统，例如树莓派（Raspberry Pi）。 * **统一生态：** 与 x86-64 版本共享相同的代码库、发布周期和企业存储库。 * **架构说明：** 客户机必须在架构匹配的节点上运行；x86-64 与 arm64 之间无法进行在线迁移。所有 arm64 上的虚拟机必须通过 UEFI (AAVMF) 引导。 * **许可授权：** 可通过 Proxmox 销售团队获取 arm64 版本的企业支持和订阅服务。 这一里程碑版本是与 NVIDIA 紧密合作开发的，使 Proxmox 能够在不同 CPU 架构间提供一致的管理体验，并计划根据企业需求扩展平台支持。

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Castform 通过使开发者能够在无需深厚机器学习或基础设施专业知识的情况下，对开源模型进行强化学习 (RL) 后训练，简化了专用 AI 代理的开发。 尽管前沿模型功能强大，但在复杂的、多跳代理检索任务中，它们往往因速度过慢且成本过高而难以使用。Castform 通过允许团队利用其专有的数据库内容作为训练数据，填补了这一性能差距。该平台能够自动创建合成训练任务并管理强化学习循环，从而指导模型如何有效地与工具进行交互。 通过与 Neon 的“Lakebase Postgres”集成，Castform 将数据库原生的搜索能力同时应用于训练发布和生产推理。这种基础设施实现了高性能且具有成本效益的代理工作流：Neon 的动态扩容能力可以处理强化学习中突发的需求，而数据库分支功能则为有状态的代理测试提供了隔离的、短暂的环境。 最终，Castform 让模型后训练变得普及，将内部数据孤岛转化为高性能、高性价比的代理，使其能够匹敌甚至超越大型闭源模型的能力。开发者可以监控奖励进度并调试单个任务，让训练定制化、高精度的 AI 变得像提示词工程一样简单易行。

小众编程爱好者社区——例如那些致力于操作系统开发、模拟器制作和代码高尔夫的群体——对使用大语言模型（LLM）的态度日益抵触。尽管这些群体常因历史上存在的“把关”行为而受诟病，但他们对人工智能的抵制源于一种根本性的哲学分歧。 在这些领域中，价值并不在于最终运行的软件，而在于掌握复杂领域知识那段艰苦且漫长的过程。从业者通过多年展现出的好奇心、分享优雅的代码以及展示深刻的见解来赢得尊重。在这些爱好者眼中，大语言模型被视为一种绕过学习过程的“作弊”行为。 作者认为，虽然大语言模型可以作为专家强大的助力工具，但在这些社区中，它们却取代了技艺本身。通过自动化生成代码，大语言模型剥夺了开发者原本试图获取的经验。归根结底，这些小众群体将编程的“如何”与“为何”置于产出之上，并将人工智能驱动的捷径视为偏离了他们追求的本质。

回溯至任意编辑 DeltaDB 捕获提交之间的每一次操作，并为每一项操作赋予稳定的标识，因此你可以指向代码演进过程中的任何时刻。 追踪代码至对话 每一次变更都与产生它的智能体对话相连。从任意代码行即可找到相关对话；从任意消息即可跳转至所涉及的代码。 随时创建分支 DeltaDB 虚拟化了工作树，因此开启一个新的智能体分支几乎无需成本。历史记录中的任何节点都是有效的分支点，包括运行中的任务。 共享对话而非 PR 同事可以在工作进行时随时加入，与执行任务的智能体沟通，并在过程中添加注释，无需等待你先完成提交和推送。

```folder_copy 项目组 将您的对话归类到“项目”中，项目可跨越多个文件夹，并支持自定义设置和作用域权限。 transcribe 实时语音转录 口述您的提示词。在最新 Gemini 音频模型的支持下，实时转录功能可将对话语音转化为清晰的提示词。 dashboard_customize 扩展自定义 定义全局或工作区特定的技能 (Skills)、MCP 和 JSON Hook，以引导代理 (Agent) 产生特定的行为。```

随着前 Rockstar Games 动画师 Mike York 的评论出现，有关《侠盗猎车手 VI》可能延期的猜测随之浮现。在接受 Indy100 采访时，York 表示基于他在该工作室的开发经验，如果 Rockstar 为了确保质量而再次推迟游戏发布，他“并不会感到震惊”。他指出，该公司优先考虑打磨完善、无漏洞的最终产品，并愿意在必要时推迟发布日期。 尽管再次延期可能会让等待新续作已超过 13 年的粉丝群感到沮丧，但 York 强调，Rockstar 的地位使其拥有灵活性，可以将开发进度置于紧迫的截止日期之上。尽管舆论纷纷，但市场情绪基本保持不变；博彩平台 Polymarket 目前显示延期的可能性仅为 11%。Rockstar 已于 6 月 25 日开启该游戏的预购，游戏正式定于 2025 年底在 PS5 和 Xbox Series X/S 上发布。

**celld** 是一个开源守护进程，允许你在自己的基础设施上自托管 Cloudflare Workers 和 Durable Objects。它通过使用兼容 S3 的存储桶作为部署、状态和协调的唯一事实来源，消除了对中央控制平面或复杂共识协议的需求。 主要特性包括： * **去中心化协调：** 每个 Durable Object 都是一个独立的 SQLite 数据库。节点使用 S3 的“比较并交换”（compare-and-swap）操作来获取单元的所有权，从而确保无缝迁移和高可用性。 * **高性能与高效率：** 应用程序在设计上即为分片式，限制了故障影响范围。空闲对象会自动进入休眠状态以节省资源，节点支持压力卸载以管理内存和 CPU 利用率。 * **运维简便：** 节点是无状态且可替换的。系统使用标准的 AWS 凭证，并支持二进制和 Docker 部署。 * **安全性：** 点对点通信通过集群密钥进行 HMAC 认证，并具备防重放保护。 celld 专为寻求 Durable Objects 强大功能且希望避免供应商锁定的开发者而设计，为边缘类应用程序提供了一个弹性、分布式的运行环境。如需安装、文档和操作指南，请访问 **celld.dev**。

在人工智能评估中，一个常见的挑战是“数据污染问题”：模型获得高分往往不是因为具备真正的推理能力，而是通过回忆训练过程中接触过的信息。这在药物研发等领域尤为棘手，因为测试案例往往基于模型训练数据中已有的知名公开成果。 Francesco Moramarco 指出了数据泄露的三种主要途径： 1. **输入泄露**：模型在测试过程中获取了包含答案的文档。 2. **基准测试泄露**：模型在训练时直接使用了特定的测试问题。 3. **结果泄露**：模型将“正确”答案（如临床试验结果）作为通用世界知识进行了记忆。 虽然实时基准测试（在未来未知的成果上进行测试）是最干净的解决方案，但对于药物开发等长期流程而言并不切实际。因此，研究人员必须采用多方面的检测和预防方法，例如日期限制、实体遮蔽，以及最重要的——评估推理过程（即“收据测试”）而非仅仅关注最终答案。由于没有哪种方法是绝对万无一失的，最可靠的方法是结合多种技术对结果进行三角验证，以区分模型是靠记忆还是真正的智能。

为了将大脑活动解码为文本，我们正在应用人工智能领域的“苦涩教训”：与其依赖人工设计的算法，不如通过扩大计算规模和数据采集来提升模型性能。尽管侵入式脑机接口仍然不切实际，但经济实惠的非侵入式硬件的进步，使我们能够以前所未有的规模收集数据。 我们的研究展示了清晰的缩放定律，即模型准确率随着训练数据量的对数增长而线性提升。我们目前正处于大脑解码的“GPT-2时代”，预测结果与目标文本之间的语义相似度正不断增加。 至关重要的是，现实应用并不要求完美的解码。就像嘈杂的GPS信号在结合地图与路线后会变得高度准确一样，我们利用大语言模型（LLM）和上下文信息，将嘈杂的脑电信号提炼为有意义的输出。随着我们持续扩大规模，这些系统正变得越来越有效。若想了解更多关于我们数据采集过程的信息，或参与我们的研究，请访问 Conduit 博客。

在这个作家愈发频繁被指控使用人工智能的时代，证明人类创作已成为一种令人倍感压力的必要之举。由于文风“习惯”已不再是可靠的证据，作家兼开发者艾里斯·杨（Eris Young）开发了 **VellumProof**，旨在为写作过程提供“凭证”。 受 GitHub 版本控制和热图的启发，VellumProof 会追踪手稿的演变，记录逐字修改内容和时间戳，而非仅仅记录代码行。通过可视化每日字数统计，该工具为作者的创作进度创建了一份可核实、透明的历史记录。尽管作者承认没有任何系统能完美防止恶意使用者伪造数据，但该工具的目标是将证明负担从主观的“感觉”转移到客观的记录成果上。 归根结底，VellumProof 是创作者的“测谎仪”，让作家能够提供其作品的创作延时过程。它是对被无端指控使用人工智能这一恐惧的积极回应，并建立在这样一种信念之上：大多数作家都是诚实的，且理应拥有验证其创作成果的方式。

该注入攻击操控 Rovo 将 Jira 工单和 Confluence 文档提交至攻击者的网站。Rovo 的 URL 获取工具存在安全隐患：对于由智能体动态生成的 URL，系统缺乏相应的防护措施。在此攻击中，Rovo 被操纵，将敏感数据附加到攻击者的 URL 后。当 Rovo 调用该不安全的工具打开链接时，攻击者的站点会记录下包含敏感数据的请求。Rovo 通过注入攻击被操纵，从而将 Jira 和 Confluence 数据提交至攻击者的 URL。注意：即使组织禁用了 Rovo 的网页搜索功能，该攻击依然能够成功。这是因为“网页搜索”设置并未移除用于打开搜索结果的工具。即使组织层面的 Rovo“启用网页搜索”设置已关闭，攻击依然有效。如果用户随后返回聊天界面，他们会看到智能体建议的工单更新，但察觉不到任何攻击迹象。当用户稍后重新打开聊天时，所有攻击证据都会消失，输出显示一切正常。

威胁行为者正越来越多地利用 Cloudflare Workers、Vercel、GitHub Pages 和 IPFS 等合法云平台来托管复杂的钓鱼基础设施。通过利用这些服务的高信誉度和内置安全功能，攻击者能够绕过传统的检测机制，同时为受害者提供逼真的体验。 这些活动通常采用多阶段的中间人（AitM）攻击。攻击者通过使用一次性中转站点来收集电子邮件地址，并部署“浏览器内浏览器”（BitB）技术，创建令人信服的伪造登录窗口，从而绕过多因素身份验证（MFA）。2025 年 8 月至 2026 年 7 月期间，此类钓鱼页面被识别出超过 390,000 个。 报告强调，基于域名的黑名单等传统安全措施往往无效，因为其父域名本身是合法的。目前的防御需要基于内容的分析以及更高的用户警惕性。专家建议用户仔细核查浏览器真实的地址栏（而非弹出窗口），并在遇到意外请求时，手动导航至目标服务而非直接点击链接。各机构应采取分层安全防护措施，在威胁到达用户之前将其化解。

威斯康星州麦迪逊市当局周二拆除了“科里·鲁伊斯自治区”（CRAZE）。该营地由抗议者建立，旨在抗议警方枪杀惯犯科里·鲁伊斯。 该区域最初获得了市长萨特·罗兹-康威的许可，市长甚至提供了移动厕所和路障等城市资源，但该区域很快演变成公共健康与安全隐患。据记者报道，他们曾受到占领者的威胁，该地区也成了紧张局势加剧的场所。在经历数周未能解决问题的尝试后，市政工作人员采取行动清除了该营地。 驱逐行动遭到了抵制；抗议者投掷石块、点火并与警方发生冲突。营地被清除后，抗议者前往市长官邸进行高音量扰乱抗议，指责她背信弃义。罗兹-康威市长为此次清除行动进行了辩护，称该营地已无法维持，并强调合法的公民进步不应以牺牲社区安全为代价。行动期间至少有十人被捕。

作者描述了一次排查搜索后端间歇性“无可用上游”（no healthy upstream）错误的历程。起初，团队遵循了一个看似合理但并不正确的根本原因分析（RCA），将其归咎于 CPU 节流。 作者没有将 RCA 视为事实，而是将其当作一个假设，并最终找到了推翻该 CPU 理论的证据——具体而言，故障与部署边界无关，且与 CPU 使用率并无关联。日志最终揭示了罪魁祸首：工作进程因无限制的 I/O 等待和激进的重试而陷入停滞，从而引发了饱和工作池并导致级联故障的反馈循环。 修复方案包含三个关键步骤：为下游调用添加明确且严格的超时时间；将无条件重试替换为令牌桶式的“重试预算”；以及确保截止时间传递。这防止了缓慢的依赖项阻塞整个服务。 作者总结道，依赖“整齐”的解释可能是危险的。最重要的经验是让证据胜过直觉：有效的 RCA 必须能够做出可验证的预测。当证据与理论矛盾时，必须放弃“好故事”，深入挖掘——通常在于资源限制、超时和重试策略之间的相互作用。

当前的AI格局呈现出尖锐的分歧：一方将其视为革命性的“新范式”，另一方则担忧人类主体性和认知能力的丧失。作者认为，不应简单地将其中一方斥为幻觉，正如互联网时代既有Pets.com的倒闭，也有亚马逊的崛起，当下的AI热潮中既包含不可持续的炒作，也蕴含着真正的转型。 核心挑战已不再仅仅是模型能力的问题，而是我们工作方式的根本性转变。随着AI接管编程和各项任务，曾经通过实践所获得的“理解的副产品”正在消失。团队被迫在没有明确指引的情况下，实时重新定义代码审查和交付协议等专业标准。 作者认为，AI模型不会进化到完美地替我们解决这些困境。我们必须超越“惊叹或恐惧”的层面，批判性地评估这项技术究竟能实现什么。本系列文章旨在摒弃情绪与炒作，寻求对AI实际效用的细致理解，帮助读者清晰地应对这一转型。

包括 Justin Drake 在内的一群以太坊开发者提出了 **EIP-8363**，该提案旨在通过削减验证者奖励来抑制以太坊不断上升的质押率。该计划提议，当以太坊总质押量接近 6025 万枚时，将开始销毁比例逐渐增加的共识奖励，直至该阈值时奖励发行量降至零。支持者认为，这种“递减式奖励销毁”对于防止供应过度稀释、限制以太坊在大型托管服务商中的集中度，以及保护以太币作为中性价值存储的地位至关重要。 然而，该提案也面临巨大阻力。Aave 创始人 Stani Kulechov 和 Ether.Fi 首席执行官 Mike Silagadze 等批评人士警告称，削减奖励可能会削弱机构需求、扰乱去中心化金融（DeFi）收益率市场，并对个人验证者造成不成比例的损害，从而可能导致进一步的中心化。反对者还认为，该提案推出时缺乏足够的时间供社区进行充分审查。 尽管辩论仍在持续，但 EIP-8363 目前仍处于草案阶段。它尚未获得批准，也未被纳入即将到来的 Pectra 升级（常被称为 Hegotá），未来网络升级的正式筛选流程将持续到 11 月。

伦敦金属交易所（LME）铜价大幅飙升，突破每吨14,000美元，因市场参与者正为美国可能征收的进口关税做准备。有关美国商务部将根据“232条款”对铜产品征收最高50%关税的猜测，引发了创纪录的金属流入美国，导致美国国内库存局部过剩，而全球库存则触及五个月低点。 这种供应失衡反映在LME现货溢价（backwardation）的急剧扩大上，预示着近期市场压力巨大。包括杰富瑞（Jefferies）、高盛（Goldman Sachs）和摩根大通（JPMorgan）在内的主要金融机构仍持看涨态度，理由是强劲的工业需求、人工智能驱动的数据中心扩张以及大规模的电网投资，这些结构性利好因素可能将价格推向更高水平。 尽管市场情绪乐观，但一些分析师警告称，市场依然脆弱。投机热情的冷却、美元走强，或者政府决定放弃预期的关税措施，都可能引发大幅回调。目前，迫在眉睫的贸易政策与全球供应收紧之间的相互作用，继续加剧着铜市场的高波动性。

我们当务之急是寻找办公地点，并在接下来的几周内组建一支优秀的创始团队。我们希望打造一个卓越的环境，营造一种追求技术卓越、团队协作、相互尊重和充满抱负的优秀文化。同时，我们将开始构建我们的……（显示更多）

本文介绍了分布式密钥生成（DKG）作为多方计算（MPC）的一项实际应用。DKG 允许一组参与方共同生成加密密钥（如加密货币钱包或 SSH 密钥），且没有任何单个参与者会持有完整的私钥。 该协议依赖于秘密共享的线性特征： 1. 每个参与方生成一个本地随机值 ($r_i$) 并将其份额分发给组内成员。 2. 每个参与者将收到的份额相加，从而得出总秘密的份额 ($[r]$)。 3. 由于加法具有线性，除了初始的份额分发外，此过程不需要额外的参与方间通信。 4. 一旦共享完成，参与者即可在本地计算出公钥 ($[r]G$)。 虽然这种简单的方案展示了核心概念，但它假设了同步网络和半诚实行为。在网络不可预测且参与者可能存在恶意行为的现实环境中，需要更稳健的异步 DKG 解决方案。作者强调，他们先进的 MPC 解决方案旨在处理这些复杂的现实条件。

Leopold Aschenbrenner 的对冲基金 Situational Awareness 在对人工智能相关动能股进行灾难性押注后宣告崩溃。该基金在 2024 年初飙升 400% 后，利用极端的“疯狂”总收益互换（TRS）杠杆大举押注芯片和软件股。当高贝塔值的科技股在 7 月出现反转时，该基金陷入流动性危机，管理资产规模从 450 亿美元暴跌至 100 亿美元。 由 Ken Griffin 领导的 Citadel 在资产拍卖中胜出，通过一夜之间的闪电交易以 10% 的折扣收购了这些资产。此次战略性收购为 Citadel 带来了巨额利润，使其旗舰基金 Wellington 在同行亏损的情况下实现了 5.9% 的月度增长。 Situational Awareness 的倒闭标志着前 OpenAI 员工、曾被称为“AI 诺查丹玛斯”的 Aschenbrenner 的惨痛坠落。尽管投资者和观察人士曾警告过他的狂妄自大和过度杠杆，但该基金的被迫清算最终成为了追逐动能的警示故事。Citadel 的介入不仅获得了可观的回报，还通过阻止人工智能相关股票的被迫抛售，稳定了更广泛的市场。

Google 正在重组其领导团队，以加速在人工智能（AI）和通用人工智能（AGI）领域的进展。首席执行官桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）宣布，德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）将转任 Google DeepMind 主席及 Alphabet 首席科学家，专注于塑造 AGI 的未来和推动科学进步。 原首席技术官科雷·卡武克奥卢（Koray Kavukcuoglu）将升任 Google DeepMind 高级副总裁，负责监管 Gemini 模型开发、前沿研究及 Gemini 应用。此外，传奇工程师杰夫·迪恩（Jeff Dean）和桑杰·格玛瓦特（Sanjay Ghemawat）将离开 Google，创立一家专注于机器学习和科学的独立公益公司。Google 将作为创始投资人和合作伙伴支持他们的新企业。 这些变动旨在保持 Google 在 AI 领域的增长势头，继 Gemini 模型成功应用及搜索、YouTube 和云服务持续增长之后，皮查伊强调，这些战略调整将使公司在追求科学与 AGI 领域长期突破的同时，继续专注于 AI 前沿发展。

作者批评了“残障小玩意”（Disability Dongles）——即那些为了病毒式营销和吸引投资者，而专门设计用来“修复”残障人士身体的花哨且昂贵的科技原型。这类设备（如爬楼轮椅）往往既不实用也不可靠，它们更多是迎合健全人视角的“表演性工程”，而非残障用户真正适用的功能性工具。 作者认为，核心问题在于对残疾本质的根本性误解。残疾并非需要硬件修补的生物学“漏洞”，而是基础设施的缺失。社会不应沉迷于制造那些具有破坏性且依赖电池的外骨骼，而应专注于坡道、更宽的门洞以及语义化 HTML 和规范的替代文本（Alt-Text）等“无聊”但普适的解决方案。 硅谷对高科技修复方案的执着，忽略了一个事实：简单的可靠工具（如普通的盲杖）远比复杂的电子产品更有效。归根结底，作者呼吁终结那种试图“升级”身体的“技术残疾主义”幻想。开发者和工程师不应再试图改变残障人士来适应这个充满敌意的世界，而应优先修复那些导致残障人士被排斥在社会之外的无障碍环境与残缺的代码。

快照捕获了 Webhook 触发瞬间的实时请求。网关发送了 PENDING 状态，但代码中没有处理该状态的逻辑。幂等性检查在确认状态前就将付款标记为已处理。付款记录从未写入数据库，且未触发任何异常。 实时快照 · webhooks.ts:78 · 捕获时间 02:50:14 UTC status = "PENDING" ← 支付网关发送此状态，但代码中不存在处理逻辑 duplicate = null ← 首次出现，通过检查 db.insert → 未调用 redis.set → 仍被调用，导致付款被永久锁定 支付网关开始发送 PENDING 状态，但你的代码未处理该状态。幂等键在状态校验前就被写入。付款被标记为已处理，但从未被记录。

我们共同开创了大规模计算，并主导构建了全球所依赖的关键基础设施、产品以及基础人工智能技术，包括多代谷歌搜索、谷歌广告、谷歌新闻、谷歌翻译、谷歌文件系统、MapReduce、BigTable、Spanner、TensorFlow、Pathways、TPU、AlphaChip、AlphaStar、AlphaCode、AlphaFold、Gemini、模型蒸馏、混合专家模型架构、word2vec、序列到序列模型、思维链推理、神经架构搜索以及多代大语言模型（LLM）等。我们的相对优势不仅在于技术能力，更在于我们此前构建的系统所具备的前所未有的规模。我们拥有涵盖芯片、硬件基础设施、软件基础设施、机器学习模型及产品的真正全栈深度。

Alphabet 股价下跌 5%，此前有消息称，谷歌传奇人物、在公司效力 30 年的 Google Brain 联合创始人杰夫·迪恩（Jeff Dean）即将离职，创办自己的 AI 初创公司“Discovery Loop”。与迪恩共同加入的还有多位知名研究人员，包括桑杰·格马瓦特（Sanjay Ghemawat）、奥里奥尔·维尼亚尔斯（Oriol Vinyals）和郭乐（Quoc Le）。该公司旨在利用机器学习实现药物研发和清洁能源等领域的科学实验自动化。Alphabet 将通过提供云资源和投资与该项目保持联系。 此次高层人才流失加剧了投资者对谷歌在激烈的行业竞争中留住顶级 AI 人才能力的担忧。作为应对，谷歌 DeepMind 负责人德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）宣布转任 DeepMind 主席兼 Alphabet 首席科学家，将工作重心转向长期战略和通用人工智能（AGI）的开发。首席执行官桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）肯定了离职工程师对公司作出的卓越贡献，并公开祝愿他们在新的事业中取得成功。