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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。
Evidence 正在打造商业智能的新标准，面向人类与 AI 代理共同进行分析的未来。如今，Evidence 已被数千个团队使用，从初创公司到财富 100 强企业与政府机构，常常用来替代 Tableau 和 Power BI 等工具。我们的开源项目拥有 7,000 个 GitHub 星标和庞大的数据专业人士社区。我们获得了 Y Combinator、SV Angel、A Capital 以及 dbt、PagerDuty 等公司创始人等的支持，拥有持续增长的收入和多年的资金储备。我们凭借刻意保持的小团队和极高的招聘标准走到今天。我们相信，优秀的工程师在日益强大的 AI 代理的助力下，可以完成比几年前多得多的工作。随着我们成长，我们将保持这一理念，因此现在加入的人将对 Evidence 的未来拥有巨大影响力。
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7小时前 | 隐藏
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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。
作者正在归档他们的 Ruby gems，解释他们不再希望为 Ruby 开发做贡献。Ruby 最初由 Matz 设计，以服务于人类的喜悦与创造力，但那个时代已经过去。Rails——Ruby 的主流框架——由持争议观点的人控制。抛开 Rails 不谈，Ruby 本身现在在很大程度上是用 LLM 代理开发的，而 Matz 正在将其重新定位为"AI 时代的编程语言"，供机器输出。作者拒绝向一个被企业掠夺性开采、用来喂养 AI 系统的共有资源贡献人类编写的代码——那些 AI 系统的无思想输出正在污染它。他们与 Ruby gem 开发彻底告别了。
一位博客作者在Plex于2026年9月1日发布安全更新后，调查了Plex Media Server漏洞。已发布的CVE和plex2shell研究揭示了一条链式远程代码执行漏洞利用。作者运行了易受攻击的蜜罐，观察到来自45.194.92.222、91.92.40.202和176.65.139.228等IP的扫描和利用。后续攻击从217.60.194.116下载了加密货币矿工和“myawesomeproxy”（一种住宅代理组件）。产物包括docker、x、xmrig和代理二进制文件及其列出的哈希值。作者共享了pcap、IOC、沙箱报告和检测参考，指出威胁行为者可能将被入侵的Plex服务器用作住宅代理。他们还在Reddit发帖并链接了研究人员的检测规则。
Hacker News 讨论了 Plex Media Server 漏洞被利用安装加密货币矿工的情况。该漏洞已在 Plex 1.43.3.10861 中修补，但暴露在互联网上的旧服务器被攻破，用户发现 CPU 占用 100%，以及名为 “mylovelyminer” 之类的明显矿工进程。一名评论者报告 Mac mini 被名为 “icloud-services” 的伪造进程攻破，可能与 macOS 有关，而非 Plex。帖子还讨论了将 Plex/Jellyfin 暴露到互联网与使用 Tailscale 等 VPN 的取舍；许多用户与非技术家人共享媒体，并偏好 Plex 广泛的设备支持，不过也提到了 Jellyfin、Pixel Brite 和 Pleezy 等替代方案。用户还抱怨 Plex 最近的 UI 变化、性能和平台退化，部分人转向 Jellyfin。漏洞利用链 Plex2Shell 据报道结合了多个 CVE，包括弱令牌检查和类似 SSRF 的管理员令牌暴露。总结：保持 Plex 更新，避免暴露易受攻击的服务，并考虑使用 VPN 或替代方案进行安全的远程访问。
Norforge 发现一名黑客利用自主 AI 代理入侵了超过 100 个网站，包括与 John Deere、SharkNinja 和 Cummins 相关的网站。这些攻击通过 Cairn（一个可被用来编排网络攻击的开源 AI 平台）暴露。最活跃的攻击者针对美国、加拿大、澳大利亚和日本的公司，成功入侵耗时约 23 小时，使用了简洁的中文指令。Norforge 识别出超过 20 个疑似恶意 Cairn 实例。John Deere 表示似乎未访问敏感信息；Cummins 正在调查针对第三方供应商网站的潜在攻击；SharkNinja 表示一个独立的支持网站受到影响且已得到控制。Norforge 正在努力移除恶意实例，而 Cairn 的创建者表示该工具不是黑客工具，滥用是人类的选择。
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一名黑客利用一支 AI 代理大军入侵了 John Deere 和 SharkNinja
（theverge.com）
59 分，由 dkobia 15 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 3 条评论
帮助
cf100clunk 13 小时前 | 下一个 [–]
http://archive.today/pYmlC
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ChrisArchitect 13 小时前 | 上一个 [–]
来源：
https://www.reuters.com/legal/government/how-one-hacker-used... （https://news.ycombinator.com/item?id=50152072）
https://norforge.com/blog/inside_cairn（https://news.ycombinator.com/item?id=50152302）
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dang 11 小时前 | 父级 [–]
我们已将评论移至后者。
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HUMXN是一家专注于真实世界数据的AI实验室，正在与房主合作，使用可穿戴采集技术记录熟练的家居服务技师。它补贴管道、电气、HVAC、风道和地毯清洁服务，让符合条件的房主免费获得服务，以换取允许在家中进行录制，同时技师仍然获得报酬。创始人Thomas Unise表示，目标是捕捉AI机器人在互联网文本和图像之外所需的复杂物理专业知识，并让房主和服务公司从这些数据中获得经济收益。该项目在明尼阿波利斯、芝加哥和迈阿密启动，以收集不同气候数据，并将记录技师的完整工作流程，包括诊断、工具使用、适应和任务完成。HUMXN表示，它支付居民录制权费用，而不是抓取数据，这与被指控窃取训练数据的AI实验室形成对比。这些城市的房主可以在公司的“Free Home Service”网页上查看资格。
CERN与Mistral签署意向声明，建立长期合作伙伴关系，开发用于科学发现的基础模型。初期聚焦高能物理，目标是创建用于对撞物理的预训练大型物理模型，使用数十亿次模拟的LHC质子-质子对撞进行训练。该模型将支持重建对撞、识别粒子、检测异常信号、评估探测器设计等任务，有望用一个多功能系统替代分散的专用算法。CERN贡献约一艾字节存储的大量科学数据，Mistral贡献大规模模型训练专业知识。该合作还为HL-LHC在2030年左右碰撞率十倍增长做准备。领导者表示，这可能推进物理学及更广泛科学界的AI发展。
CERN与Mistral已签署意向声明，以建立战略合作伙伴关系。该公告在Hacker News上引发了关于AI在科学研究中的作用、CERN的计算能力以及欧洲AI竞争力的讨论。评论者回顾了CERN在粒子物理学中长期使用机器学习，包括神经网络和提升决策树。一些人辩论现代AI是否正在产生真正的科学突破，区分数学和计算机科学与生物学或粒子物理学等实验领域。其他人讨论了CERN的规模、资金和跨国合作，一些人称高能物理是死胡同，而另一些人捍卫其科学价值。还有关于地缘政治影响的评论，包括在不断变化的美国资金和信任背景下，CERN选择欧洲AI提供商。总体而言，反应将对AI与科学合作的乐观与对炒作和更广泛政治动态的怀疑混在一起。