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圣赫勒拿5便士硬币上印有约190岁的乌龟乔纳森。 The St. Helena 5 pence coin shows Jonathan, a roughly 190 year old tortoise
13 天前
Numista 启用JavaScript和Cookie以继续 您的IP地址：47.245.80.60 • Ray ID: a4fab5af3a21ce21
Hacker News 帖子链接到 Numista 上关于圣赫勒拿 5 便士硬币的页面，硬币以 Jonathan 为图案，他是一只大约 190 岁的乌龟。评论里有关于 Jonathan 的同伴 David 和 Fredrik 的趣闻，包括打架和交配失误，这些可能让乌龟翻倒。用户讨论传感器是否能提醒工作人员，分享绵羊繁殖挽具的趣闻，并争论进化为何没有淘汰翻倒。其他题外话包括对 Cloudflare/reCAPTCHA 阻止访问的抱怨、之前关于 Jonathan 的 HN 帖子，以及关于圣赫勒拿、阿森松岛和特里斯坦-达库尼亚的旅行故事。一些用户拿 Jonathan 的年龄和性别开玩笑，另一些则回忆参观这座岛。总体来说，这个帖子把对硬币和乌龟的兴趣与幽默、技术抱怨和旅行趣闻混在一起。
我有一台较新的（2025 年）三星电视。我一直收到奇怪的定向广告。我尝试逆向固件，但固件是 AES 加密的，除非拆开电视做 UART/JTAG 操作，否则拿不到密钥。那就用零日漏洞吧。新三星电视上拿到 root shell！发现了隐私恐怖。要写 write-up 吗？
摘要：一篇 Hacker News 帖子讨论了某研究人员破解（root）三星电视并发现其始终开启的音频/图像处理功能，包括狗吠和婴儿哭声检测，以及通过蓝牙设备进行麦克风发现，数据被发送至 Bixby。评论者争论这是否是真正的新型监控或已宣传的 SmartThings 功能；部分人认为这些功能已有文档记录，而另一些人仍担忧数据收集、同意机制与数据经纪商。帖子还涉及三星电视广告繁重的用户体验、离线使用困难、要求监管/审计，以及 OpenAI 以涉嫌违反网络政策为由封禁该研究人员账号。多名用户建议不将智能电视联网、购买商用/自助终端显示器，或破解/修改固件。整体而言，它凸显了 marketed 智能家居功能与普遍、披露不足的监控恐惧之间的张力。
EPFL研究人员开发了LogSync，一种用于自适应深部脑刺激的低功耗可植入神经片上系统。与许多开环或单区域系统不同，它记录脑网络活动，并提取反映脑波强度及区域间同步性的生物标志物。机器学习算法利用这些网络级生物标志物区分认知和情绪状态，并在需要时触发刺激。经人体脑记录和大鼠实验验证，LogSync在单芯片上完成网络级处理，功耗低于200微瓦，借助对数运算实现。该方法可能支持精神疾病治疗及其他自适应神经调控应用。该实验室还推进面向神经接口的自监督机器学习。
Hacker News 上关于 EPFL 神经芯片解码脑区之间相互作用的讨论。评论者讨论精神疾病是脑区之间通信紊乱，以及 ADHD、多巴胺、冥想、睡眠和可能的闭环神经纠正。一名用户分享 Neuropace RNS 植入经历，指出数据收集强，但可靠改变脑功能有限。其他人讨论 Greg Egan 的故事作为未来终极结局，询问认知/情绪状态列表，并辩论运动与精神疾病。一些人质疑研究指标，并将芯片与完整 EEG 比较。总体上，用户感兴趣，但对临床价值、数据质量和精神健康的还原论模型持谨慎态度。
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Roku 将其开发者仓库从 GitHub 迁移至 GitLab。Hacker News 讨论串推测了原因，包括 GitHub 的宕机、标准化、CI/CD 偏好以及对 AI 抓取的担忧，同时指出 GitHub 在开源领域仍占主导地位。评论者在 GitLab 与 GitHub 之间展开争论：GitLab 因组织管理、自托管和 CI/CD 获得好评，但因用户体验、权限和流水线复杂性受到批评；GitHub 则因可靠性问题和微软所有权受到批评。其他人还讨论了 Gitea/Forgejo 等替代方案、自托管以及更广泛的行业整合，包括 Roku 被 Fox 收购。帖子中未给出官方详细理由。总体而言，此次迁移反映了对 GitHub 的持续不满以及对 GitLab/自托管选项的兴趣，尽管两个平台各有取舍。
免费DNS FreeDNS
13 天前
这描述了一项提供免费和高级 DNS 的动态 DNS 服务，支持简单的自动化 IP 更新。它演示了使用 curl 通过 v2 接口将域名从旧 IPv4 地址更新为新地址，以及类似的 IPv6 更新。用户可以在 WAN/LAN 上实时控制域名流量，使用共享域名或自己的域名，并通过名称而非 IP 访问设备。功能包括子域名和域名托管、备份 DNS、反向 IPv6 DNS、URL 重定向以及 DD-WRT 更新指南。该服务称拥有数百万会员及大规模使用统计，包括 23,236 个共享域名、1380 万条记录和 128 万个区域。
对不起。
doomformer 将神经网络编译成 DOOM 地图，并使用巫毒娃娃、传送带、岩浆和门来运行它们。数字由娃娃表示；矩阵乘法和激活函数通过机械交互完成；结果从扇区光照级别读取，并与 NumPy 整数参考值进行精确比对。演示包括微型 MLP、MNIST 数字识别、Transformer 生成的关卡名称，以及策略在关卡内运行的 DOOM 玩家智能体。更大的模型会分布到多个 DOOM 游戏中。它缓慢但精确：每个计算值都逐位验证，并配有篡改测试。Python 负责编译地图、写入输入、等待、读取结果并进行检查；计算本身由引擎完成。包含工具包、示例、测试、文档和 MIT 许可代码。
对不起。
本项目是一个 Linux 内核模块，可将消费级 Nvidia 3000 系列（GA102–GA106）的 FP/BF16 指令速率解锁至专业级水平，FP/BF16 FMA 吞吐量大约翻倍。它将 CMP 式解锁与早期预驱动时序结合：在未修改的 NVIDIA 驱动绑定之前执行解锁、设置速度选择器并进行 FLR，因此无需针对每个驱动进行补丁。用户通过 make install 安装，将 gpu_unlock.targets（all 或特定 PCI 地址）添加到内核命令行，并通过 initramfs 集成在 nvidia 之前加载它。它支持针对性显卡、并发解锁以及从挂起到内存后的恢复，但不支持休眠。它会忽略已绑定或不支持的显卡并记录结果。内核模块与打包遵循 GPL-2.0-only；生成的负载源自固定的 CMP 参考，NVIDIA 固件仍受其自身条款约束。
GPU-unlock 是一个基于 UEFI 的工具，通过利用存在漏洞的引导固件，在 Nvidia RTX 3000 系列 GPU 上解锁 FP/BF16 指令的全速发射，避免使用修补后的驱动程序。它可以加速计算密集型 AI 工作负载，例如 LLM 预填充、训练以及图像/视频生成，报告的加速效果因模型、量化、功耗限制和散热而异；默认功耗限制可能带来小幅提升，而更高功耗限制和更好散热可产生更大加速。据报道，它可兼容许多 30xx 显卡，并可与 open-gpu-kernel-modules P2P 修改共存。讨论还涉及基准测试报告、VRM 散热修复、改装高显存 4090 的 BAR1 限制、面向 4000 系列的分支，以及由于引导安全更强，50 系列/Blackwell 解锁短期内不太可能的观点。另有用于 NVENC 限制和 Turing GPU 的单独补丁。