作者解释说，在发布一篇面向初学者的 Big-O 文章后，匿名评论者“pyon”因他们省略了一个晦涩的算法细节而羞辱了他们。作者认为这一细节并非必要，这类“有毒专家”利用专业知识抬高自己而非进行教学。他们执着于 C、汇编、递归或指针等“暗号”，将其视为区分专家与初学者的标志，却忘了初学者真正需要什么。虽然更深入的知识可能有用，但它并不是做好工作的必要条件。作者总结说，科技界真正的差距不是缺少技术琐事，而是同理心，初学者应该忽略有毒专家。
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Hacker News 讨论了 Ned Batchelder 2017 年的文章《Toxic experts》，该文关于匿名评论者“pyon”粗鲁地批评他对摊还算法复杂度的解释。Ned 分享了教训：避免与好斗的人纠缠（“别和猪摔跤”），教学时应面向听众而非批评者。评论者意见不一：有些人认为技术细节很重要（摊还分析与平均情况分析），有些人认为 pyon 可能是在开玩笑或技术上正确，还有人认为该评论有毒或无帮助。多人指出，原始评论因 bug 暂时丢失后又恢复，存档版本可用。讨论还涉及匿名、专业知识、社交智慧、社区毒性，以及 Ned 是否处理得当。总体上，它围绕专家应如何沟通，以及吹毛求疵的批评是否有助于学习者展开。
10月28日，捷克总统授予国家荣誉，包括两位布尔诺理工大学毕业生。应急应用Záchranka的创建者Filip Maleňák获科技功勋奖章；该应用帮助用户联系急救服务、分享位置、协助无法说话的呼叫者并定位除颤器。AI专家Tomáš Mikolov因Word2Vec和通过BottleCap AI研发高效语言模型而获科学功勋奖章。两人均在51名获奖者之列，凸显了技术教育如何带来有影响力创新。
Tomáš Mikolov，word2vec 的创建者，获得了捷克共和国总统授予的功绩勋章。Hacker News 评论者称赞 word2vec 是表征学习领域的基础性突破，指出其简单的模型使语义在规模化中涌现，并影响了后来的 AI 进展。有人提到类似的向量思想更早存在，但 Mikolov 高效的线性方法尤其具有影响力。其他人回忆起对其影响的惊讶，以及对更简单计算时代的怀念。关于他当前工作的更新：他共同创立了 BottleCap AI，旨在让开放权重模型更高效、更简洁。该帖还包含个人轶事和题外话。
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1 天前
作者描述了对LLM生成散文的恐怖谷反应，认为检测工具抓错了重点。他们警告不要使用LLM起草或改写写作，因为LLM的语气难以去除，而有限的大纲帮助可能是可接受的。手动写作支持思考、清晰度和技能发展。例外包括无障碍需求，如帕金森病、翻译以及低风险文档。对于有意义的人类交流，真实的人类声音应保持中心地位。这篇帖子本身未使用AI撰写。
Hacker News
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这段文字想象了一种类似大语言模型的假想外星生物——基于晶体管、能量自给、并通过对继承的知识进行强化学习和自监督学习而训练。它质疑理解或能够创造这样的存在是否意味着它不算活着，挑战将其仅仅称为“随机鹦鹉”的说法。然后它把人类被批量生产以用于功利目的作类比，询问这是否会让他们更不“活着”。
一个Hacker News帖子就随机鹦鹉（LLM）是否活着展开讨论。大多数评论者表示否定。论点包括缺乏生物标志——稳态、繁殖、感官感受——以及它们是确定性数据处理器。有些人区分“活着”与“有意识”，指出LLM两者皆不符合。其他人强调拟人化偏见和“碳沙文主义”，将人类与机器相比较。少数人认为人类也可能只是随机鹦鹉或确定性系统。总体而言，共识是这些系统是强大的计算机器，而非活着或有意识的存在。
`noalloc` 是一个实验性的 Go 工具，通过检查整个调用树来断言函数不会在堆上分配内存。用 `//noalloc:root` 标记函数；CLI 会报告每个分配行，你可以通过类似 `//noalloc:exempt` 的指令修复或豁免。它还提供由池和区域支持的零分配、固定容量数据结构（`bounded` 包中的 Buf、Vec、Slice、Map），以及由 `jsongen` 生成的 JSON 编码器/解码器（`encoding/json`），以及某些 `html/template` 转义器和 `net/url.QueryEscape` 的追加版本。允许在结束根调用的失败路径和首次使用设置中分配。它跟踪接口调用、汇编和外部代码，并为仅以摊销或测量方式分配的函数提供允许列表。对于现有代码，基线只对新增分配失败。需要 Go 1.27+。MIT 许可。
一篇 Hacker News 帖子介绍了 **noalloc**，一个用于强制零堆分配的早期 Go 工具/库项目，灵感来自 OxCaml 的 `zero_alloc`。作者为控制代码搜索引擎中的分配而构建它，并欢迎 bug 报告。讨论涵盖 Rust 或 Go 的替代方案是否足够，评论者区分了“无可用分配器”与编译期分配强制。提到的用例包括嵌入式系统、实时音视频和热点路径。评论者争论 GC 语言与 Rust、Zig 或 C 等系统语言之间的权衡，部分人赞成在 GC 语言中选择性编写无分配代码以避免跨语言阻抗不匹配。其他人注意到 Go 的逃逸分析器和编译器输出，并质疑 Go 是否适合嵌入式或高频计算。
有史以来第一次，Google 搜索在 Alphabet 收入中的占比低于 50%。 Google Search is now less than half of Alphabet’s revenue
1 天前
2026年第三季度，Google Search 为 Alphabet 的 1280 亿美元收入贡献了 634 亿美元，即 49.7%，标志着自从 Search 收入被单独报告以来，首次低于一半。此前，Search 在 31 个季度中占收入的 52.8% 至 62.0%。Search 收入同比增长 12%，但其他业务增长更快：其余业务增长 40%，Google Cloud 增长 103% 至 307 亿美元。Google Cloud 的收入占比从 4.4% 增至 24.1%。因此，Search 占比下降反映了其他业务增长更快，而非 Search 收入下降。
Alphabet最新财报显示，Google搜索收入现在占总收入不到一半，尽管搜索收入仍同比增长约12%。份额下降主要反映其他业务增长更快，尤其是Google Cloud，其增速加快且规模正接近Azure。Hacker News评论者争论这是否意味着搜索业务疲软或健康的多元化。许多用户抱怨搜索质量因广告、杂乱和强制AI概览下降，部分人转向Kagi、DuckDuckGo或LLM。另一些人认为搜索仍高度盈利，Alphabet正提高广告变现并重投AI基础设施。财报未达预期，部分源于AI资本支出和估值影响，股价下跌。帖子还讨论了Google Cloud竞争力提升、AI搜索变现困难，以及Google对广告的持续依赖。总体而言，评论者认为搜索业务仍在增长，但面临用户不满、AI颠覆和巨额AI投资带来的投资者压力。
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Hacker News 的帖子讨论了 FBI 臭名昭著的“你完了”信，该信向马丁·路德·金施压，要求他自杀。评论者反思民权运动遭受的激烈反对，认为系统性种族主义通过选民身份证明法律和重新划分选区等政策持续存在，尤其是在《投票权法案》被削弱之后。关于民权是否正在倒退的争论爆发，一些人引用了有据可查的保守派策略（例如李·阿特沃特的“南方战略”）来使用种族编码语言。其他人则争论个人种族主义与系统性种族主义哪一个更重要。帖子还涉及党派政治，用户辩论民主党与共和党是否真的不同，并提及 COINTELPRO、红线划定和回形针行动等历史背景。一些评论者指出，MLK 的个人缺陷不会削弱他的遗产，而另一些人则强调持续的民权斗争。讨论范围广泛，涵盖美国历史、政治和社会正义。
本文介绍了一种针对缺乏 SPN 的账户、无协议转换的约束委派（Constrained Delegation）的新 Kerberos 委派滥用路径。它结合了 Elad Shamir 的反射式基于资源的约束委派（Reflective RBCD）与 James Forshaw 的 U2U 牺牲用户技术，以及支持 U2U 的 S4U2Proxy 的 Impacket 修改。攻击者使用 MAQ 创建的机器，在被攻陷的无 SPN 账户上配置 RBCD，将其密码哈希更改为 TGT 会话密钥，然后使用 U2U S4U2Proxy 获取可转发的模拟票据，再通过另一次 S4U2Proxy 到达原始目标服务。前提条件包括启用 RC4、启用 MAQ 以及资源具备配置 RBCD 的能力；该技术还会摧毁受信任的委派账户。这不是新的 Kerberos 漏洞，而是一条新的利用链。
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新发现的 Kerberos 委派滥用路径 (hunio.org)
20 分 由 hunio 15 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 1 条评论
帮助
hunio 15 小时前
[–]
我最近发布了一篇博客，介绍我是如何发现一条新的 Kerberos 委派滥用路径的！
通过结合 Elad Shamir 的 Reflective RBCD 与 James Forshaw 的 U2U 牺牲用户技术，无协议转换的约束委派现在可以被用于针对无 SPN 账户的滥用。我还必须为 Impacket 添加 S4U2Proxy + U2U 支持才能使其工作。:)
博客：https://hunio.org/security/abusing-constrained-delegation-wi...
Impacket PR：https://github.com/fortra/impacket/pull/2324
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NVLink 在分布式训练中可比 InfiniBand 快 43%，但 NVLink 历史上仅限节点内。NVL72 将 NVLink 扩展到 72 GPU 机架，支持高带宽多节点 TP/EP 通信。但作业必须保持机架局部；因故障和碎片化，机架级调度很难。通信密集的 TP all-reduce 和 EP all-to-all 应运行在 NVLink 上。NVL72 提供每 GPU 1.8 TB/s 和 130 TB/s 聚合无阻塞网络结构。为增强弹性，16 节点切片配每机架两个备用节点比完整 18 节点切片更能最大化可用容量并吸收故障。SkyPilot 通过 Topology-Aware Scheduling 保持切片机架局部，用备用节点热替换故障节点，并使用 Automatic Defragmentation 移动可安全保存检查点的作业，以便放置大型机架规模作业。机架感知放置使 GR00T 吞吐量提升 14.4%，在 10,000 GPU 集群上每天训练节省约 $400K。因此仅硬件不足；机架感知编排至关重要。
一个 Hacker News 帖子讨论了一篇博客文章，该文章声称一种新的调度器能在相同机架上多提供 27% 的可用 GPU。评论者批评其为缺乏技术细节的营销噱头，未说明调度器如何工作。作者回复称文章介绍了 NVL72 GPU 故障问题并承诺后续跟进；简而言之，作业被拆分为 16 节点的切片，以机架为单位原子化放置，并每机架配备两个备用节点用于热插拔。一名评论者描述了类似定制的拓扑感知调度器，目标是管理数百万 GPU 并实现毫秒级循环时间，引发了关于“O(millions)”记法的争论。其他人引用 Kubernetes Kueue 等已有方案的拓扑感知调度；作者表示 SkyPilot 基于 Kueue 构建，但指出其在弹性作业和热插拔方面存在局限。多名评论者认为 gang 调度和机架感知调度早已存在，使该文章显得缺乏新意。总体而言，该帖子混杂了对博客新颖性的怀疑与对大规模 GPU 调度细节的兴趣。
经验丰富的开发者对代理式编程的谨慎，反映的是对生产环境可靠性的担忧，而非抗拒变化。他们担心信任、护栏、可维护性，以及由代理构建的系统能否在真实使用中存活。Thoughtworks 的一周实验发现，代理可以生成大部分代码，但人类花了大量时间在设计、边界、测试和测试Harness上；应用可以运行，但构建却保持失败状态，突显了稳定性风险。DORA 2025 年的研究同样将 AI 采用与更高的吞吐量但更低的交付稳定性联系起来。文章认为，需要经验丰富的开发者来实验、质疑假设，并帮助调整 CI/CD、TDD 和架构等实践以适应代理驱动的开发。领导者应提供时间和许可去实验，而开发者应运用判断力，并愿意修正熟悉的方法。目标不是避免使用代理，而是找出在生产环境中安全使用它们的方式。
HN 评论者们争论，资深开发者对代理式编程的谨慎，是技术问题、管理问题还是文化问题。有人说核心问题是责任归属：开发者要对生产故障负责，而 AI 快速生成的代码让故障模式更难理解。另一些人认为 AI 只是一个工具；配合测试、评审和防护措施，代理能提升生产力，尤其对那些已经知道自己想要什么的开发者。批评者担心代理会产出大量、理解不透的变化，侵蚀心智模型与可维护性；支持者则说优秀的开发者可以在保留监督的同时安全地委托任务。帖子还涉及相关张力：与结对编程/TDD 的比较、依赖信任、LLM 的局限、就业/安全担忧，以及“优秀开发者”是适应还是被取代。总体而言，讨论相当细微：代理很强大，但需要纪律、评审与所有权；不受约束地使用存在产生低质代码和事故的风险。