在成功将 Linux 移植到 Atari Jaguar 后,作者出于对“板卡启动”(即让芯片运行自定义代码的挑战性过程)的热情,将目光转向了 Sega 32X。
Sega 32X 是 16 位 Sega Genesis 的 32 位扩展配件,其面临的重大障碍包括极其有限的内存和复杂的双 CPU 架构(两个 Hitachi SH2 和一个 Motorola 68000)。作者通过使用现代基于 FPGA 的烧录卡将 ROM 映射为 RAM,解决了硬件限制,从而为 Linux 内核和 initramfs 提供了必要的空间。
关键技术里程碑包括:
* **内核移植:** 解决了交叉编译器的内部错误,并修复了 SH2 架构中的寄存器破坏问题。
* **驱动开发:** 创建了 UART 和定时器驱动程序,以实现基本的系统通信。
* **SMP(对称多处理)实现:** 通过实现 Peterson 算法进行同步,利用 68000 作为中断路由器,并克服了缓存一致性问题,实现了多处理器支持。
尽管性能极差且存在严重的总线竞争,该项目最终成功启动了 Linux 系统。作者指出,这次经历是一次极具价值的底层工程实践和持久实验。
AI 模型的定价往往具有误导性,因为广告中所宣称的“每百万 Token 价格”忽略了底层的成本驱动因素:**分词器(Tokenizer)**。
Token 并非固定的文本单位;不同的模型会将同一文件“切分”成不同数量的片段。在构建 AI 智能体(尤其是用于编程的智能体)时,这种差异会导致两种“隐性”成本:
1. **隐形涨价:** 供应商经常发布定价相同但更新了分词器的新模型,导致相同内容对应的 Token 数量增加。例如,从 Claude Opus 4.6 升级到 4.8 后,处理相同代码时 Token 数量增加了约 30%——这是一种变相涨价。
2. **跨供应商差异:** 不同模型处理语言和文件类型的方式各不相同。虽然英文散文在不同模型间的 Token 数量差异约为 1.4 倍,但在 AI 智能体主要处理的编程语言(如 TypeScript)中,差距最高可达 1.73 倍。
为了准确比较成本,开发者必须跳过标价。真实的成本应为:**(针对特定工作负载生成的 Token 数量)×(每 Token 价格)**。在选择模型时,开发者应当使用各自的代表性代码样本通过供应商的分词器进行测试,以计算每项任务的实际成本,而不是依赖误导性的标价。