本文认为，用户态的抢占应被视为一种“沉没成本”（类似于垃圾回收），并可借此简化无锁编程。作者特别提出，利用中断处理机制以及 `IRET`（中断返回指令）的序列化特性，能够构建高效、低开销的同步原语。
作者介绍了两个主要应用：
1. **事件计数（Event Counts）：** 通过在版本计数器中嵌入“睡眠标志位”，无锁代码可以与操作系统阻塞机制（如 futex）集成，从而避免高 CPU 消耗的自旋。通过在快速路径上使用非原子指令并依赖中断驱动的排序，作者在单生产者场景下实现了近乎零开销的性能。
2. **非对称屏障（Asymmetric Barriers）：** 针对危险指针（hazard pointers）和纪元回收（epoch reclamation）等内存回收技术，作者提出了 `barrierd`，这是一个通过 eBPF 跟踪中断时间戳的守护进程。相比 `membarrier` 系统调用，这提供了一种低延迟的替代方案，允许线程在无需昂贵的核间中断（IPI）的情况下，等待全系统的内存可见性。
作者总结道，尽管有界 TSO（Bounded TSO）等技术能以极低延迟提供活性，但基于中断的方法能为非对称同步提供可靠的时间边界，将抢占带来的麻烦转化为一种有用的“预付费”屏障资源。
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这份摘要概述了旨在规避当前超级人工智能竞赛所带来生存风险的“A计划”。 作者认为，当前以保密、快速开发和权力高度集中为特征的发展轨迹，正将人类引向灭绝或全球独裁。为应对这一局面，他们提出了“A计划”：即美中两国达成一项国际协议，将超级人工智能的研发推迟至2040年。 “A计划”的核心要素包括： * **完全透明：** 要求研究过程透明并公开模型规格，以实现全球监管。 * **受控扩展：** 强制全球多家公司协同安全扩展，而非各自为政展开竞争。 * **受控暂停：** 进入一种“相互保证的算力销毁”机制，在达到顶尖人类专家水平时暂停研发，直至2040年，以确保人类的控制权。 * **基础设施治理：** 追踪人工智能算力，执行出口管制，并限制用于人工智能研发的算力占比。 作者强调，“A计划”是一项旨在压力测试政策的“情景化建议”。通过让人工智能提案经受详细的情景审查，他们旨在摒弃模糊的乐观主义，迫使各方直面为确保人类未来繁荣所必须做出的艰难抉择。
这条 Hacker News 讨论帖探讨了“A计划”（Plan A），该方案提议通过国际合作和对算力基础设施的严格监管来管理超人工智能（ASI）的开发。
主要争论点包括：
* **可行性与合作：** 许多用户怀疑美国和中国能否真正实现合作。有人指出中国已经在利用反人工智能情绪，而另一些人则认为，如果全球不共同放慢研发速度，由此引发的“人工智能竞赛”可能导致全球灾难性的不稳定，或引发类似殖民主义的态势。
* **中心化与安全性：** 批评者认为，“A计划”将迫使全球进入警察国家模式，将绝对权力交给政府和少数特定企业。他们认为这会招致暴政和监管俘获；而支持者则反驳称，如果对人工智能的访问不加限制，可能会导致“巴特勒圣战”（Butlerian Jihad，意指人类反抗智能机器）或人类彻底的经济权丧失。
* **技术怀疑论：** 怀疑论者将此类设想斥为“狂想”或“一厢情愿”，并指出历史上的技术增长往往会进入 S 型曲线，而非持续指数级增长。
* **监管的本质：** 支持者以《禁止生物武器公约》为例，证明如果能透明地监控底层物理基础设施（此处指算力集群），那么对强大的技术进行集体式、去信任的监管是可能的。
布朗大学的化学家提供了首个直接的光谱学证据，证明爱因斯坦的相对论从根本上改变了重元素中三键的形成方式，并挑战了标准的教科书定义。
通常，三键被归类为一个“σ（西格玛）”键和两个“π（派）”键。然而，在铋等重元素中，巨大的原子核会导致轨道电子以接近光速的显著比例运动。这触发了“自旋-轨道耦合”，即一种电子自旋与轨道产生关联的相对论效应。
研究人员利用光电子能谱技术分析了含有碳和铋的分子。他们发现，在这些重元素中，教科书中对于σ键和π键的严格区分已不复存在。相反，这些化学键会“融合”在一起，形成一种类似于一个π键和两个σ-π杂化键的结构。
这一发现不仅要求重写化学教科书，还为在无毒太阳能电池和量子计算等新兴技术中利用铋等重元素提供了关键见解。
布朗大学发表在《科学》杂志上的一项新研究，首次提供了直接的光谱证据，证明爱因斯坦的相对论显著改变了重元素的化学键合。尽管物理学家自 20 世纪 70 年代以来就已了解相对论效应对重原子的影响，但这项研究证实，通常在化学入门课程中教授的传统化学键合模型在这些极端条件下不再适用。
在重元素中，巨大的原子核迫使轨道电子以接近光速的速度运动。这引发了“自旋-轨道耦合”，即电子的自旋与其轨道变得紧密相连，从而破坏了标准的键合行为。
Hacker News 上的讨论凸显了连接物理学与化学的复杂性。参与者指出，虽然量子力学提供了基础性的“真理”，但除最简单的分子外，模拟这些系统的计算难度极大。因此，化学领域在预测物质行为时，严重依赖经验近似和“魔法系数”。评论者还观察到，虽然学生通常通过死记硬背来学习，但物理化学的高级研究揭示了其背后的相对论和量子现实，尽管这些领域与其说是完美的统一理论，不如说是由复杂的专业近似构成的“香肠加工厂”。
苹果公司已对 OpenAI 提起诉讼，指控其窃取有关未发布技术和产品的商业机密。诉状中列出的关键人物包括苹果前高管唐·坦（Tang Tan）和常·刘（Chang Liu），以及 OpenAI 和乔尼·艾维（Jony Ive）创办并被 OpenAI 收购的初创公司 io Products。
据诉状称，唐·坦涉嫌利用其对苹果机密项目的了解来面试候选人，并指示他们在参加 OpenAI 的面试时携带专有的硬件和设计文件。苹果还声称，常·刘在离职后利用安全漏洞下载了敏感的工程文件，并教唆现任苹果员工如何窃取机密数据。此外，苹果指控 OpenAI 误导苹果供应商，以获取其专有的制造工艺。
苹果表示，曾于二月份就这些问题与 OpenAI 联系，但未得到回应。该诉讼已在加利福尼亚北区联邦地区法院提起，旨在寻求赔偿和禁令救济，以保护苹果的知识产权。鉴于目前有超过 400 名苹果前员工在 OpenAI 工作，苹果断言，随着 OpenAI 加大开发自有消费级硬件的力度，这些不当行为仅仅是“冰山一角”。
苹果公司已对 OpenAI 提起诉讼，指控其进行有组织的商业间谍活动和知识产权盗窃。诉讼称，包括唐·谭（Tang Tan）在内的多名前苹果高管在加入 OpenAI 后，策划了一场大规模的人才挖角计划，并教唆员工窃取商业机密。
据诉讼文件显示，OpenAI 被指控指示受聘人员绕过苹果的安全协议，窃取专有设计构件和原型，并共享有关离职安全措施的内部“保密”文件。其中一起案例显示，一名前员工在入职 OpenAI 后，仍利用苹果配发的笔记本电脑下载受限文件。此外，苹果公司主张，OpenAI 利用窃取的硬件知识误导供应商，从而获取了不正当的竞争优势。
《黑客新闻》（Hacker News）社区对 OpenAI 的涉嫌行为持强烈的批评态度，许多用户指出，这些举动已远远超出了正常的竞争或人才获取范畴。评论者认为，如果指控属实，此案将严重损害 OpenAI 的声誉，并可能阻碍其未来的融资或首次公开募股（IPO）前景。考虑到苹果公司雄厚的资源及其以强硬手段维护知识产权的一贯作风，许多观察人士预计这将是一场旷日持久的法律战。
3月24日，我们的 Postgres 数据库发生全面故障，系统 CPU 使用率飙升至 100%。尽管使用的是 AWS RDS，但我们因无法通过 shell 访问服务器而难以查明根本原因。数据库对重启指令无响应，直到我们通过安全组切断外部连接以消除负载后，系统才恢复稳定。
调查显示，事故是由整点时刻并发机器人活动激增引发的“锁队列（lock convoy）”问题。一次 I/O 爆发导致 GIN 索引扩展延迟，致使 1.5 万个进程争抢同一锁资源。由于系统配置了记录锁等待日志，每个后台进程都产生了海量 10KB 以上的日志条目，数据库将 CPU 周期耗费在反复唤醒数千个进程以执行冗余的死锁检查上，这演变成了一个典型的“惊群效应（thundering herd）”问题。
我们深刻认识到，在大规模环境下，即使是微小的同步操作也可能带来灾难性后果。此后，我们改进了对等待队列的监控，解耦了 GIN 索引以防止频繁更新，并实施了连接限流以安全应对流量高峰。此次事故凸显了在设计高并发、突发性工作负载时，精细化架构设计的关键必要性。
**摘要：GhostLock (CVE-2026-43499)** “GhostLock”是 VEGA 发现的一个严重 Linux 内核漏洞，存在于 2011 年（Linux 2.6.39）至 2026 年 4 月修复期间的所有主流发行版中。该漏洞允许非特权本地攻击者实现提权和容器逃逸。 **根本原因：** 该漏洞源于 `rtmutex` 锁子系统中 `remove_waiter()` 函数的逻辑错误。该函数最初设计用于线程自行清理，但在“代理”场景中被错误使用，导致其错误地清除了错误任务的 `pi_blocked_on` 指针。这会在内核栈上留下悬空指针，从而引发释放后重用（UAF）状况。 **利用方式：** 通过触发特定的三路 futex 死锁循环，攻击者可以创建悬空指针，利用 `PR_SET_MM_MAP` 回收已释放的栈内存，并伪造一个虚假的 `rt_mutex_waiter` 对象。这提供了一个受限的写入原语，允许攻击者劫持内核函数表（例如 `inet6_protos`）。通过将控制流转向 CPU 进入区域（CEA），研究人员通过修改内核 sysctl 设置，实现了成功率高达 97% 的稳定提权。 所有运行内核版本低于 7.1 的 Linux 发行版应立即更新至最新的长期支持（LTS）版本。
MiMo-V2.5 模型系列通过结合**混合滑动窗口注意力机制 (Hybrid SWA)** 和 **稀疏混合专家模型 (Sparse MoE)**，在长上下文和多模态任务中实现了显著的效率提升。尽管 Hybrid SWA 在理论上可将 KVCache 和计算成本降低至传统全注意力机制的约 1/7，但要将这些收益转化为生产力，需要大量的工程实践。
核心技术优化包括：
* **KVCache 管理：** 采用双池系统将全注意力机制和 SWA 存储分开，以维持严格的 $O(W)$ 约束，并搭配“窗口安全”的前缀缓存树，确保在 SWA 滑动特性下缓存复用依然准确。
* **GCache 基础设施：** 一种分布式、协同部署的 L3 缓存系统，提供具备零拷贝通信的高性能多级存储，显著提高了缓存命中率。
* **调度与吞吐量：** 通过负载亲和性调度和长度分桶策略，有效缓解了负载不均和同步瓶颈，从而提升了预填充和解码效率。
* **多模态与解码增强：** 通过 GPU 加速图像预处理、并行视频解码以及 MTP（多 Token 预测）优化等瓶颈解决方案，使编码器吞吐量翻倍，并加速了早期阶段的解码。
这些系统性的工程优化使得 MiMo-V2.5 系列能够充分发挥其架构潜力，为长序列智能体和多模态工作流提供高性能、高性价比的推理支持。
对不起。
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