欧洲核子研究中心（CERN）已建立指导原则，以负责任的方式在所有活动中使用人工智能（AI），涵盖科学研究（数据分析、加速器优化）到行政任务（自动化、翻译）。这些原则不依赖于特定技术，适用于CERN使用的所有AI技术，无论是由内部开发还是外部采购。
关键原则包括**透明度**——清晰记录AI的作用——以及始终保持**人类责任与监督**。AI的使用必须**合法、公平、无歧视**，并优先考虑**安全**，防止损害和网络安全威胁。
此外，CERN强调**可持续性**，旨在最大限度地减少环境影响，并严格遵守**数据隐私**。至关重要的是，所有AI应用仅限于**非军事目的**。这些原则旨在利用AI的潜力，同时维护CERN的道德标准，并确保其益处符合社会公益。
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## CERN 的人工智能原则：摘要
CERN 发布了人工智能使用的一般原则，优先考虑可解释性、责任性、合法性、公平性、安全性、可持续性、数据隐私和非军事用途。该文件在Hacker News上引发了讨论，评论员质疑其在实际应用与作为公司“免责”政策之间的作用。
许多人同意这些原则是合理的，但范围广泛，缺乏针对现实世界权衡的具体指导。人们对在自动化工作流程中维持人为监督以及在使用人工智能系统时可能产生的自满情绪表示担忧。一些人指出其固有的模糊性，认为该政策主要旨在规避责任。
一个关键的争论集中在CERN的能源消耗——每年1.3万亿瓦时——以及鉴于大型强子对撞机（LHC）的整体环境影响，关注人工智能可持续性是否方向错误。另一些人则捍卫基础研究，强调其对社会的长期益处。
最终，这场讨论反映了对缺乏具体实施细节的高层次原则有效性的怀疑，以及对平衡创新与伦理考量更广泛的担忧。
## EV1 的意外复活
通用汽车的 EV1，第一款量产电动汽车，在 90 年代末大部分被停产并被压碎。然而，车辆识别码为 4G5PX2250V0200212 的 EV1 逃脱了这种命运。它于 1997 年最初被租赁，与通用汽车的法律斗争使原始租赁者避免了他的汽车被销毁，但最终却被遗弃在亚特兰大的拖车场。
值得注意的是，这辆 EV1 最近成为*第一辆*合法售予公众的汽车，在拍卖会上以 118,000 美元的价格成交。尽管它年代久远且状况不佳——缺少电池并有一些损坏——但新的车主，一位狂热的电动汽车爱好者，计划进行全面修复。
EV1 虽然续航里程有限，仅为 90 英里，马力为 137，但在当时具有开创性意义，拥有令人难以置信的空气动力学设计（阻力系数为 0.19——优于现代电动汽车）以及再生制动等功能。它的幸存归功于一位坚定的车主和一点法律上的运气，提供了一个重现汽车历史的一部分的独特机会。修复工作正在进行中，目标是在 2026 年它的 30 周年时让汽车重新运行，这得益于一个充满激情的社区和一个对这款先锋电动汽车共同的热爱。
## 黑客新闻讨论：唯一公开出售的 GM EV1
一辆稀有的 GM EV1，是少数几辆在电动汽车项目取消后未被压毁的车辆之一，最近浮出水面并公开出售。黑客新闻上的讨论围绕着这辆车的历史，它如何避免了 GM 的召回和销毁（可能捐赠给了大学），以及拥有和注册这种独特车辆的法律障碍。
用户分享了多年前遇到这辆车的轶事，并讨论了车辆登记和保险的复杂性。一些人强调了涉及机械留置权或将车辆注册为“自制”的漏洞，尽管其最初是由制造商生产的。对话还涉及了进口不符合美国安全标准的电动汽车（如比亚迪汽车）的挑战。
许多评论员反思了 EV1 的遗产以及 GM 取消该项目的决定，并将其与特斯拉在普及电动汽车方面的成功进行了对比。关于马斯克的作用是更偏向于宣传而非奠基，以及政府监管在电动汽车采用中的作用，存在争论。讨论还探讨了制造 EV1 复制品的可能性以及相关的法律考虑因素。
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## Google Kubernetes Engine (GKE) 扩展以支持 AI 工作负载 – 摘要 Google Cloud 正在积极扩展 Google Kubernetes Engine (GKE)，以满足日益复杂的 AI 工作负载需求。他们已成功测试了一个 **130,000 节点集群**，是官方支持限制的两倍，维持 **每秒 1,000 个 Pod**，并管理超过 100 万个存储对象。 这一推动源于已经运行在 20-65K 节点范围内的客户，预计需求将稳定在 100K 节点左右。然而，扩展到超出这个范围带来了新的挑战，主要在于 **功耗**，因为 AI 芯片（如 NVIDIA GB200s）需要大量的能源。这需要强大的 **多集群解决方案**，通过 MultiKueue 等工具和像托管 DRANET 这样的高级网络进行编排。 实现这种规模的关键创新包括通过改进的 API 服务器缓存实现 **优化的读取可扩展性**，基于 Spanner 构建的 **高性能分布式存储后端**，以及 **Kueue** 用于高级作业队列。未来的开发重点是 Kubernetes 本身中的 **工作负载感知调度**，以及通过 **Cloud Storage FUSE** 和 **Managed Lustre** 等解决方案实现高效的数据访问。 这些改进不仅使大型用户受益，还提高了所有 GKE 集群的弹性和性能，无论其规模如何。
## Google构建大规模Kubernetes集群：摘要
Google最近宣布成功运行一个拥有**13万个节点**的Kubernetes集群，利用其Spanner分布式数据库作为etcd的后端。虽然目前尚未正式支持，但此实验展示了显著的可扩展性。
讨论的中心在于，尽管水平可扩展系统具有潜力，但实现高性能查询（QPS）对于Kubernetes控制平面仍然具有挑战性。核心问题似乎在于etcd，Kubernetes默认的数据存储，优先考虑一致性而非原始吞吐量。像Kine（允许Postgres或SQLite作为后端）和Google的Spanner等替代方案提供了性能提升，但也引入了管理开销和复杂性的权衡。
许多评论员指出，扩展到超过1000个节点通常会暴露像Cilium这样的工具的控制平面限制。对于这种大规模是否真的*需要*，存在争议，尤其是在Google以外的公司，有人担心这会给初创公司带来不必要的复杂性，并认为更小、更易于管理的集群更有益。该公告引发了关于Kubernetes本身持续需求的讨论，一些人认为虚拟机足以满足无状态应用程序的需求。
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这个Hacker News讨论围绕着一篇名为“Murphyjitsu”的文章（来自lesswrong.com）。核心争论在于这篇文章是否提供了真正有用的建议，还是仅仅用不必要的复杂术语重新包装了常见的自助/治疗技巧——一位评论者称之为“理性主义的废话”。
另一位用户反驳说，这些术语本身就是重点；这是一种框架，旨在使这些技巧对不同的人来说更容易接受和理解。最终，评论员认为，效果在于*使用*这些技巧，无论它们如何呈现。
最后一条评论以幽默的方式补充了“威尔霍伊特对墨菲定律的推论”，暗示问题不是未来的可能性，而是我们尚未发现的已经存在的现实。
## 德布鲁因的愿景：类型论 vs. 集合论 最近对 NG 德布鲁因 1973 年的论文《带有类型限制的集合论》的反思，强调了数学中一个长期存在的争论：集合论的基础地位。虽然传统上被认为是数学的基石，但德布鲁因认为应该转向**类型论**，设想一个系统，其中事物被“区分开来”——一个有理数并不固有地与点的集合可比较。 他批评了 ZF 集合论坚持“一切都是集合”的观点，认为这不直观且容易产生悖论。德布鲁因提出了一种**类型化的集合论**，其中元素必须具有兼容的类型，从而防止了像 *x ∈ x* 这样的无意义构造。他认为这种方法，在 AUTOMATH 等语言中实现，足以完成大部分数学工作，甚至几十年就预见了它的强大之处。 现代高阶逻辑，源自《数学原理》，提供了一个类似的框架。它允许使用方便的基于集合的语言，同时保留类型系统的优势。像 Isabelle/HOL 这样的形式化证明助手甚至可以将 ZF 公理作为独立的“世界”使用类型类，从而弥合了这两种方法之间的差距。最终，德布鲁因倡导一种务实的方法——一个足以进行数学运算而没有不必要复杂性的系统，甚至可能针对特定应用（如编程语言建模）利用遗传有限集合。
## 苔藓孢子展现出惊人的太空生存能力
最新研究表明，苔藓孢子能够承受太空的恶劣环境很长时间。科学家将*Physcomitrium patens*的孢子暴露在国际空间站外部九个月，发现超过80%的孢子在返回地球后仍然具有活力并能够繁殖。
这项研究强调了苔藓的卓越韧性，它已经以在极端陆地环境中茁壮成长而闻名。研究人员发现，包围孢子的孢子体提供了对紫外线辐射、冰冻和高温等压力的最大保护。虽然暴露于高能紫外线会造成一些损害，减少光合色素，但孢子通常在真空、微重力和温度波动方面表现良好。
首席作者藤田友道估计，这些孢子可能在太空中存活长达15年。 这一成功表明，苔藓可能是在未来太空探索中开发自给自足生态系统的重要组成部分，为地球以外的生命提供生物基础。
一份最新报告详细说明了苔藓孢子在国际空间站外部的恶劣环境中存活了9个月。最初的标题在Hacker News上引发了有趣的反应，评论者们戏谑地提到了一个名叫“Moss”的人，以及他们似乎对太空比地球当前气候更感兴趣。
然而，讨论很快澄清，经受住这些条件的是*孢子*，而不是活着的苔藓植物——这是一个关键的区别。虽然80%的孢子仍然具有活力，但报告中没有提及隔离程序或观察到的突变。
这个消息引发了人们对泛种论（生命在宇宙中传播的理论）的猜测，甚至有人建议在未来的太空任务（如旅行者号）中故意发送苔藓孢子。该帖子还提到了迈克尔·克莱顿的小说《安德鲁米达星系》，突出了太空中有韧性生物的科幻潜力。
## 欧洲核子研究中心反氢生产取得突破 欧洲核子研究中心（CERN）的ALPHA实验在反物质研究中取得了重大进展，反氢原子产量提高了八倍。研究人员采用了一种新颖的“同情冷却”技术，利用激光冷却的铍离子来冷却正电子——电子的反物质对应物。这使正电子温度降低至零下266摄氏度，大大提高了它们与反质子结合形成反氢的能力。 此前，积累足够的反氢进行精确测量需要数周时间；现在，可以在七小时内产生超过15,000个原子，最近的实验中已产生超过200万个。这项突破使得对反物质性质的更快、更详细的研究成为可能，包括通过ALPHA-g实验研究其对重力的响应。反氢供应量的增加有望带来更精确的测量和对物质与反物质之间基本差异（或缺乏差异）的更深入了解。
这篇文章介绍了一个出乎意料地有效的六问题多动症筛查测试。得分达到4分或以上，提示有很强的多动症可能性，并建议咨询精神科医生进行专业评估。作者在自我试验兴奋剂后发现了这个测试——发现它们提供了清晰度和专注力，促使他为自己进行多动症评估。 该测试具有69%的敏感性和99.5%的特异性，这意味着如果得分高于阈值，则有87.5%的几率准确识别多动症。多动症是可以有效治疗的，兴奋剂对70-90%的人来说非常有效，可以显著提高生活质量。非兴奋剂选项也可供选择。 虽然该测试并非完美——会遗漏一些病例，并且偶尔会误诊没有多动症的人——但它耗时少，信号强烈，是自我评估或帮助他人识别潜在的改变生活状况的疾病的有用工具。
展示HN：Syd – 面向蓝队的安全人员的离线优先、AI增强的工作站。
Syd – An offline-first, AI-augmented workstation for blue teams
2 天前
无与伦比的安全。在云端人工智能的世界中，Syd独树一帜。它通过物理1TB SSD交付，并通过加密USB更新，真正实现了空气隔离。这意味着您的敏感客户数据、漏洞或专有工具永远不会暴露给第三方服务。 由本地Dolphin Llama 3 8B模型提供支持 – 无需互联网连接。 加速工作流程。将数小时的手动分析转化为数秒的人工智能洞察。Syd的RAG引擎搜索超过356,000个网络安全知识片段，并立即将原始工具输出转化为可操作的情报。 自动检测Nmap、Volatility、YARA、PCAP以及超过20种其他工具。 随需应变的专业知识。Syd将专门的LLM与超过356,000个片段相结合，涵盖Metasploit漏洞利用、Atomic Red Team技术、取证工作流程、CVE数据库和威胁情报，使专家级知识全天候可用。 2GB+知识库，包括漏洞利用、取证和事件响应工作流程。
## Syd：AI驱动的安全工作站总结
Syd (sydsec.co.uk) 是一款离线优先的AI助手，旨在增强安全工作流程，例如DFIR、渗透测试和恶意软件分类。它利用本地运行的Llama 3模型（需要12-14GB内存+磁盘空间，可选的208GB漏洞数据库）来智能分析现有安全工具的输出。
其关键创新在于将非结构化工具输出（Nmap、Volatility、YARA等）解析为结构化JSON，从而使LLM能够有效地推理并避免“幻觉”。Syd目前与红队和蓝队工具集成，提供跨工具情报——例如，将YARA检测结果与CVE和补丁步骤关联起来。
隐私是核心关注点，所有处理都在本地进行，避免将敏感数据发送到外部服务。创建者正在寻求关于工具集成（Capa、Ghidra是潜在的补充）、AI在安全领域使用相关的运营安全问题以及真实世界调查的beta测试人员的反馈。
反馈强调需要一个更清晰的演示，展示Syd的自动化能力，以及更清晰地展示项目开发状态和路线图。