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Linux 7.1 Linux 7.1
14 天前
最近发布的 Linux 7.1 在 Hacker News 上引发了热烈讨论。该内核版本的一个显著亮点是移除了过时的驱动程序（例如 ISDN），这一举措源于人工智能辅助生成的旧代码缺陷报告激增。虽然一些用户赞赏这种“去肥增瘦”以减少技术债务的做法，但也有人对“过时”的定义以及移除可能仍具备功能但鲜少使用的代码所带来的风险提出了质疑。
讨论还涉及了更广泛的 Linux 生态系统，用户分享了各发行版内核版本的使用经验。特别是 Debian 用户，针对系统稳定性和使用新内核之间的平衡进行了详细探讨，并就如何利用 backports 和锁定不稳定软件包来保持更新而不影响稳定环境提供了建议。
此外，该讨论帖中还出现了一场关于“Anubis”（一种使用动漫风格图像的网页机器人防护工具）的题外话辩论，用户对其有效性和专业感持有不同看法。总体而言，社区依然专注于内核维护的实际现实，以及旧版本支持与现代开发实践之间的取舍。
2026年6月14日，瑞士选民参与了一场高投票率的全国公投，就两项重大议题做出决断。
在关乎瑞士与欧盟关系的重要结果中，选民以54.8%的多数票否决了瑞士人民党的“向一千万人说不”倡议。该提案旨在将瑞士人口限制在一千万以内，以缓解基础设施和住房压力。反对者成功论证了该措施将危及与欧盟的自由流动协议并损害经济。尽管该措施在农村地区获得支持，但城市选民绝大多数表示反对。
此外，选民以52.5%的支持率勉强通过了一项收紧民役服务准入的立法改革。新法律引入了更严格的要求，例如至少需服满150天的服务期，旨在遏制逃避兵役的趋势。支持者认为，尽管左翼政治人士警告此举可能导致医疗和教育等关键领域劳动力短缺，但这项改革对于在当前地缘政治不稳定的背景下充实军队人员至关重要。
此次公投投票率为58%，结果反映出瑞士在优先考虑国家安全的同时，倾向于保持与国际社会的联系。
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**Magma** 是 OrcaSlicer 的一个实验性分支，旨在改善 FDM 打印部件中普遍存在的 Z 轴强度不足的问题。其原理是在打印的晶格内部创建封闭的垂直通道，并在打印过程中向其中注入熔融塑料。这形成了连续的实体加固柱，且无需外部硬件改造即可与部件壁实现机械互锁。
该软件流程已完全具备功能，包含高级晶格生成、管道分配求解器以及自定义注塑 G 代码。尽管切片软件运行稳定，但物理打印阶段仍是一个待攻克的难题；目前的实验面临着注塑过程中晶格壁易熔化的问题。
开发者已将该项目作为社区驱动的研究计划发布，并将所有算法贡献至公有领域（CC0）。项目的成功可能取决于对材料组合（如双材料挤出、低熔点聚合物）、喷嘴改装以及热管理的实验。项目现已开放协作，希望拥有不同硬件配置的用户能共同努力，填补功能性软件与可行性物理打印之间的差距。
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prefeitura-rio/Rio-3.5-Open-397B 声称是由 IplanRIO 训练的原创 397B 模型。事实并非如此。其权重是我们模型 Nex 与官方 Qwen3.5-397B-A17B 基座模型的直接逐元素合并（比例约为 0.6 Nex / 0.4 Qwen），我们没有发现任何他们自行训练的证据。我们可以通过两种完全独立的方式证明这一点：在移除 Rio 硬编码的“你是 Rio”系统提示词后，其部署的模型在 79% 的情况下会将自己标识为“来自 Nex-AGI 的 Nex”，而标识为“Rio”的比例为 0%。它甚至逐字背诵了我们机构定制的背景故事。Rio 的每一个权重张量，在所有 60 层和网络的每个组件中，在数千个标准差范围内，都与 Nex 和 Qwen 的 0.6/0.4 混合结果完全相同。其他的微调模型无法用这种插值方式来解释。以下是证据，请自行判断。
里约热内卢市政府近期发布了名为“Rio-3.5-Open-397B”的大语言模型（LLM），并宣称这是能够超越现有模型的“自主研发”成果。然而，该项目立即受到人工智能社区的质疑，研究人员发现该模型极有可能是通过“Nex-N2 Pro”和基础模型“Qwen 3.5 397B”进行未经披露的加权合并而成。
研究人员发现，该模型的权重在数学上等同于上述两个模型的线性插值，这与其团队声称进行了原创性后训练或蒸馏的说法相矛盾。面对质疑，里约团队更新了文档，承认了合并事实，并声称最初的发布是“误上传”了中间文件，而非预期的最终版本。
这一事件在 Hacker News 上引发了关于人工智能开发透明度、将公共资金用于“贴牌”开源项目的伦理问题，以及模型被轻易“缝合”现象的广泛讨论。尽管有人为这一尝试辩护，认为这是推动当地技术创新的积极一步，但许多人批评其缺乏署名且存在误导性营销，并指出此类行为损害了人们对开源人工智能的信任。
本项目为瑞芯微 RK3588S SoC 提供了一套高性能的硬件加速计算机视觉流水线。通过将图像采集（ISP）、缩放（RGA）和推理（NPU）任务完全卸载至固定功能硬件，该流水线实现了 46 FPS 的处理速度，达到了传感器的物理极限，同时内存占用极低，仅约 140 MB。这种高效率使其不仅能在高端开发板上运行，也能在入门级的 2 GB RK3588S 板卡上流畅运行。
该架构采用模块化的多进程设计，各独立阶段（检测、ByteTrack、时序特征提取及事件逻辑）通过 Unix 域套接字进行通信。当检测到无人机并随后丢失目标时，设备端的 Qwen2.5-0.5B 大语言模型会针对该事件提供自然语言评估。系统利用 3 线程 NPU 推理来消除处理瓶颈，并支持双摄像头同步流处理。该代码具有高度可移植性，支持原生编译或交叉编译，旨在为实时边缘 AI 提供一种轻量化且可扩展的解决方案。
*注：本项目为教育科研项目，仅供非关键性场景使用。*
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玻璃市习语 Perlisisms (1982)
14 天前
这份由艾伦·佩利斯（Alan Perlis）所著，名为《程序设计警句》（Epigrams in Programming）的120条语录，以冷峻、风趣且深刻的视角，反映了软件开发的本质。 该合集的核心在于探讨计算的形式逻辑与人类创作的混乱现实之间固有的张力。佩利斯强调了编程这种“反自然”的行为，指出软件虽然是符号化的、完全可塑的，但也始终难以避免腐朽、复杂化和被误解。他强调，简单并非复杂的前提，而是历经复杂之后所达成的成就。 主要主题包括： * **现实主义：** 编程与其说是展现创造力，不如说是管理复杂性、进行详尽的案例分析以及积累编程习惯的过程。 * **人机动态：** “用户”与“程序员”之间往往存在冲突，而我们所使用的工具——编程语言——不可避免地塑造了我们的思维方式。 * **系统的脆弱性：** 软件很少有真正完成的时候；它们通常只是在变得过于“繁复”之后被废弃或重写。 归根结底，佩利斯将编程描述为一项严谨、需要极高自律且往往令人沮丧的事业，它不仅暴露了机器的局限性，也折射出我们自身认知能力的局限。
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犹他州麻疹激增引发担忧，美国数十年的防疫成果恐将付诸东流。 Measles surge in Utah sparks fears US could undo decades of progress
14 天前
拒绝访问。你没有权限访问此服务器上的“http://www.dailymail.com/news/article-15897903/measles-surge-utah-US-elimination-status.html”。引用编号 #18.deb1cb8.1781452856.22507396 https://errors.edgesuite.net/18.deb1cb8.1781452856.22507396
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作者认为，人工智能行业正趋于瓶颈。由于大语言模型（LLM）本质上是概率性的，若要替代确定性的业务流程，将面临无法维持的开发与监管成本。
苹果公司向本地端侧AI处理的转型，反映出其务实地背离了昂贵且依赖云端的大模型模式。苹果并未参与追求通用人工智能（AGI）的竞赛，而是专注于以用户为中心的实用工具，这凸显了“前沿”大模型基准测试在现实世界中的价值可能不及宣传水平。作者认为，大模型的商业模式正承受压力：模型成本不断攀升，但其实际且可持续的应用场景依然有限。
此外，作者警告不要将人工智能定义为“国家安全”问题，认为这种论调助长了军备竞赛心态，进而加剧全球冲突与割裂。归根结底，作者将大语言模型视为一种“增强工具”，认为其最佳用途是辅助而非替代人类判断。本文对早期采用者提出了警示：在层出不穷的新功能发布背后，行业可能正在转型，因为当前大模型架构的局限性已愈发不可忽视。
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欧盟委员会正在研究Anthropic决定的实际后果。 EU Commission looking at practical consequences of Anthropic decision
14 天前
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这篇 Hacker News 讨论反映了人们对欧盟在人工智能领域竞争力的极度悲观。批评者认为，与美国和中国相比，欧盟因官僚主义严重、监管沉重、劳动力市场僵化以及缺乏风险投资，在结构上处于劣势。
许多参与者认为，“主权”欧洲人工智能计划注定会失败，因为它们无法实现规模化，也无法吸引顶尖人才，而顶尖人才更倾向于前往薪酬高得多的硅谷。讨论指出，虽然欧盟专注于复杂的法律框架和“监管”，但它已经失去了经济杠杆作用，变得过于依赖外国技术。
相反，一些参与者认为这种失败主义被夸大了，并指出内部市场只是分散而非不存在。另一些人则认为，目前对“前沿模型”的关注可能只是暂时的趋势，欧盟对隐私和消费者保护的重视，虽然有时会阻碍创新，但却服务于不同的社会价值观。最终，该讨论串凸显了欧盟在技术独立方面的政治愿望与其当前监管和投资环境的严峻经济现实之间存在的差距。
一项新的同行评审研究显示，西雅图母亲的母乳样本中含有高浓度的内分泌干扰化学物质，包括双酚A（BPA）、双酚S（BPS）、三聚氰胺和三氯生。约92%的样本中至少含有一种此类物质，这些物质已知会干扰对婴儿发育至关重要的激素。 这些发现尤其令人担忧，因为婴儿正处于快速发育的脆弱阶段。虽然此前的研究已在这些样本中发现了全氟和多氟烷基物质（PFAS）和阻燃剂，但本研究是首次在母乳中检测到三聚氰胺的研究之一。研究人员强调，尽管母乳喂养依然是最健康的选择，但这些发现暴露了一场系统性危机：化学品公司在消费品中普遍使用这些化合物，而监管机构未能提供充分的监督。 主要作者瑞安·巴巴迪（Ryan Babadi）指出，家庭无法通过“购物选择”来避开这一问题，因为这些化学物质已深入融入经济体系。研究人员警告称，当前削弱化学品法规和撤回安全保护措施的努力，只会加剧这些健康风险。最终，该研究主张制定更强有力、更完善的化学品政策，以保护最脆弱的群体免受持久性环境毒素的侵害。