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乌克兰进行无人机空中撤离受伤士兵
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dailymail.com
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121 分
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theflyingelvis
13小时前
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2 条评论
帮助
ChrisArchitect
12小时前
[–]
非 Daily Mail 来源：
https://www.nbcnews.com/world/ukraine/ukraine-first-drone-ev...
(
https://news.ycombinator.com/item?id=50153664
)
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tomhow
11小时前
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评论已移至彼处。谢谢！
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MiniMax推出M3.1 Flash（Space Bunny），一款下一代Flash模型，提升智能体任务、编程、计算机使用与网络安全能力，同时推理速度提升近3倍，使用成本降低70%。它在AutomationBench-AA、DeepSWE v1.1（73.7%）、OSWorld V2（61.7）、Agents’ Last Exam（29.6）和CyberGym（82%）等基准测试中排名前列，并在OSWorld V2和ALE中位居中国模型第一。它支持企业工作流、软件工程、真实环境交互和安全任务。价格为每100万token输入$0.15、输出$0.60、缓存输入$0.015。M3.1 Flash可通过MiniMax API、M Plan和MiniMax Code获取；模型权重及后续Pro型号即将推出。
Hacker News 关于 MiniMax M3.1 Flash 的讨论主要围绕一个怀疑：基准测试成绩是否反映真实世界表现。用户报告其隐匿的 “Space Bunny” 版本与 DeepSeek V4.1 Flash 和 GLM 5.3 Flash 相比表现平平，有些人说 MiniMax 模型纸面很强但实际表现欠佳。价格为每百万 token 输入 $0.15/输出 $0.60，比前代便宜，但并不明显优于 DeepSeek 的缓存成本；评论者还指出，基准比较往往使用较旧的前沿模型。一些独立测试发现它在对抗编程或数据分析等狭窄任务中具有竞争力，但速度慢且 token 消耗高。其他人则称赞 Qwen 3.8 Flash Next 的本地表现。该帖还讨论了订阅与 API 经济性、隐私、本地推理以及基准测试中的古德哈特定律。总体而言，该模型被视为拥挤领域中又一次渐进式、可能被基准优化的发布，其真实价值取决于速度、成本和任务契合度。
Mac.apk 是早期软件，可在 Apple Silicon Mac 上原生运行 Android 应用——无模拟器、虚拟机或 Linux 内核。应用作为普通 macOS 进程启动，以原生速度使用 Mac 的 GPU 和 CPU，并与 macOS 集成（Dock、窗口、浅色/深色）。需要 macOS 26.4+（Tahoe）或更新版本，适用于任何 Apple Silicon Mac；不支持 Intel。安装方式：将 Mac.apk 拖到应用程序文件夹，安装 Runtime，设置文件关联，然后打开 APK。首次启动较慢；后续启动较快。警告：应用数据位于其 .app 内，因此删除它会清除存档——请改用控制面板卸载。基于 AGPL v3 开源，并提供商业许可证；免费使用，无广告或应用内购买。应用以你的 macOS 权限运行——仅安装可信 APK。报告问题时请提供版本、macOS、应用和日志。
Hacker News 讨论了 Mac.apk，一个声称可在 Apple Silicon Mac 上原生运行 Android 应用而无需模拟器或虚拟机的项目。评论者就这一说法展开争论，指出它使用了 Java 运行时/JVM，并可能存在 LLM 生成代码。用户提到 Google Play 服务、SafetyNet/Play Integrity 以及沙盒方面的实际限制，不过 MicroG 和 Aurora Store 可能有所帮助。使用场景包括 Minecraft 基岩版等跨平台游戏以及控制不受支持的硬件应用。提到的替代方案包括 BlueStacks、Windows Subsystem for Android 和用于 iOS 应用的 PlayCover。一些人称赞这个 hack；其他人则质疑数据存储在 .app 文件内、缺乏沙盒以及整体质量。总体而言，它被认为令人印象深刻，但受限于 Google 生态依赖和安全问题。
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讨论串围绕Anthropic的神秘信托展开，该信托可任免董事会成员，并给其IPO蒙上阴影，引发治理与披露疑问。评论者还讨论Anthropic成本上升与订阅变化，一些公司在Claude使用配额限制后转用Copilot；其他人则争论Claude质量是否值得高价，以及开源模型是否正在追赶。还出现安全担忧，包括声称Claude Code引入后门，但存在争议。对Anthropic的更广泛怀疑包括有效利他主义/Epstein关联、过度管束/安全政策，以及在巨额算力义务和数据中心融资风险下的商业模式可持续性。有人认为前沿AI可能无法产生足够利润、估值被高估且护城河很少；其他人则为Anthropic质量辩护并指出切换成本。总体而言，讨论混合了治理、定价、产品可靠性和生存层面的商业模式疑问。
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欧洲电动汽车市场在9月激增，销量增长70.3%，纯电动汽车市场份额达到32.6%。评论者将此视为气候与能源安全双赢，认为依赖化石燃料会造成地缘政治脆弱性。他们称赞电动汽车运行成本更低、行驶平顺、安静且制动粉尘更少，同时也指出障碍：前期价格高、充电基础设施有限、公寓居民缺乏家用充电、冬季续航下降，以及可负担性差距，尤其在较贫穷的欧洲国家。有人说激励措施和更便宜的二手车电动汽车会有帮助；也有人认为随着价格下降，激励措施变得不那么必要。美国和加拿大因政治、制造商犹豫和充电网络较弱而落后，而中国在电动汽车和清洁空气城市方面领先。讨论还涉及通过电动自行车、热泵和公共交通实现更广泛脱碳，以及对销量增长是否部分受季节或监管因素影响的怀疑。总体而言，欧洲正在快速迈向交通电气化，但公平、便利的普及仍不均衡。
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Hacker News 讨论了一段视频《RuneScape Bench：面向智能体的 MMO》，作者演示 AI 智能体玩一个 2004 年风格的 RuneScape 私服。创作者邀请人们将智能体指向 rs-sdk 仓库，并分享实时服务器活动。评论涉及该项目的智能体驱动经济——尽管有 Grand Exchange，但交易流动性有限；因编写 RuneScape 机器人而产生的怀旧与早期编程经历；Jagex 可能容忍该私服；以及与 WoW 和 Factorio 中其他 MMO 机器人/智能体项目的比较。用户还讨论了老版 RuneScape 更粗糙、更少引导的游戏设计与现代安全警告的对比。一些人指出沙盒 MMO 作为 AI 训练环境的潜力，而另一些人观察到 LLM 仍难以应对稀疏目标与创造力。总体而言，该帖融合了对智能体基准的热忱、对 MMO 机器人历史的反思，以及对游戏设计与经济的讨论。
Mercury 3 是一种新的基于扩散的 LLM，声称在运行速度比 GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5 快 4–8 倍、达到每秒 1,068 个 token 的同时，性能优于它们。它显著扩展了扩散规模：比 Mercury 1 大 40 倍以上，智能提升约 3 倍，并支持 100 万 token 的上下文窗口。定价为每百万输入 token 0.20 美元、每百万输出 token 0.70 美元，提供 50% 的发布折扣和缓存输入 token 90% 的折扣。早期合作伙伴将它用于浏览器代理、辅导、搜索和客户支持，称其低延迟和质量强。它可通过 Inception API、OpenRouter、Baseten 和 Vercel 获取，提供 OpenAI 兼容端点和企业选项。配套产品包括 Mercury Voice 和 Mercury Decide。
Inception 推出了 Mercury 3，这是一个生产级扩散 LLM，能够并行生成 token，而不是一次生成一个。公司声称，在同等推理强度下，它在几项基准测试中优于 GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5，在 NVIDIA Blackwell GPU 上速度超过每秒 1,000 个 token，支持 100 万 token 上下文，发布时输入 token 每百万 $0.10、输出 token 每百万 $0.35，并提供 1 亿免费 token。Inception 表示扩散可扩展，且自 Mercury 1 以来模型参数增长超过 40 倍，同时保持速度。
早期用户报告其在编码和原型开发方面表现强劲，尤其是子代理风格任务，但实际速度往往低于标题宣称，且首 token 延迟可能更慢。该模型不是开放权重，但可通过 Inception 的 API、OpenRouter、Baseten 和 Vercel 获取。讨论还涉及 Google 此前的扩散努力以及可能的批处理/规模限制。总体而言，Mercury 3 被视为面向速度敏感用例的有前景、非常快且更低成本的选择，但尚未达到顶尖前沿模型的水平。
你一直想做的事，一行一行来。杂乱也没关系——完成时，它会选出三项并说明理由。就到这里，邮件会把你要做的一件事送来。就到这里，邮件会把这两件事都送来。就到这里，邮件会把这三件事都送来。就到这里，它会从四项中选出三项。……而且永远还有空位可以多加一项。给我看看示例日。你输入的内容留在这里，除非你注册——它只会在被排序时离开——而你的声音永远不会离开这个浏览器。为我选出三件事。
Show HN 介绍了一款由资深软件工程师打造的 AI 辅助任务系统 3 & Done。它支持通过语音或文字记录任务，音频保存在本地，并每天早晨以邮件形式发送三个带理由的优先任务。应用使用 Anthropic 模型进行排序，包含评测、隐私保护和数据导出功能，14 天试用期后定价为 $9.99/月或 $99/年。作者在尝试了多种任务系统数十年后开发了它，希望减少任务管理的繁琐。Hacker News 评论者提出了隐私、定价和可持续性方面的担忧；有些人表示可以自己构建或已使用更便宜/自托管的替代方案，而另一些人则称赞语音转收件箱流程和 AI 分类。讨论还涉及功能想法、应用变现和演示反馈。
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大小为 2^8 的有限域 (GF(2^8)) 将元素表示为系数模 2 的次数小于 8 的多项式，比特对应系数。在 GF(2^n) 中，加法、减法与异或均为同一无进位运算。乘法为多项式乘法模不可约多项式 (AES 使用 x^8+x^4+x^3+x+1) 取余，结果保持为一个字节。逆元存在，从而支持解密，0 需特殊处理。AES 应用按字节的 S 盒 (乘法逆元加仿射变换)、ShiftRows、线性的 MixColumns 有限域变换以及轮密钥异或。有限域保持数值较小、支持可逆运算，并结合非线性与线性步骤以保证安全性；查表常用于加速计算。
Hacker News 链接了阿拉斯加大学费尔班克斯分校一篇解释伽罗瓦有限域与 AES 的文章。评论者争论 AES 的实际作用：有人指出现代 CTR 模式加密不需要逆运算，而另一些人指出更广泛的用途，如 AES-CBC 和 AES-GCM 等标准。用户还讨论了密码学之外的有限域应用，包括 RAID6 和里德-所罗门码，以及一个可能的更正：域成员对应于次数小于 n 的多项式。几条评论称赞了作者/教授和课程。帖子中还包含无关的 Y Combinator 广告。