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Xlibre 是 Xorg X11 服务器的一个新分支，旨在复兴该项目，此前由于内部阻碍导致项目停滞不前，据称包括与大型科技公司有关联的人员，意图消除竞争。该项目由前 Xorg 核心贡献者 Enrico Weigelt 发起，Xlibre 专注于代码清理、现代化以及增强功能，例如改进的 Xnamespace 支持。 该项目强调开放和包容的环境，欢迎所有贡献者，无论其背景或信仰如何。虽然仍处于早期阶段，但已经为 Artix 和 Gentoo 等发行版提供了预编译二进制文件和安装指南，并且正在努力实现更广泛的集成。 Xlibre 保持与较新 Nvidia 驱动程序的兼容性，并优先考虑用户隐私，不收集任何数据。开发和讨论主要通过 GitHub 和一个专门的邮件列表进行，鼓励社区参与塑造 X 窗口系统的未来。
## Xlibre：Xorg 的分支与争议
Xlibre 是 Xorg Xserver 的一个新分支，旨在进行代码清理。然而，该项目因其明确反对“DEI”（多样性、公平性和包容性）政策而引发讨论，许多人认为这是一个政治信号。
评论员指出，该开发者之前曾被 Xorg 项目除名，认为这是由于存在问题代码提交，而非政治分歧，尽管有些人怀疑存在偏见。该项目的创始人也与有争议的言论和过往行为有关联。
这场讨论凸显了关于 X11 与 Wayland 未来发展的更广泛辩论，一些人认为，努力应该集中在改进 Wayland 而不是维护遗留系统上。人们对该项目可能吸引特定意识形态以及对开源社区包容性的影响表示担忧。 许多用户推荐“Wayback”，一个专注于在 Wayland 中保留 X11 兼容性的项目，作为一条更具成效的前进道路。
## 矩阵与Element：五年用户视角
本总结详细描述了五年内托管Matrix服务器（Synapse）用于个人通信的经验，主要使用Element应用和WhatsApp桥接。虽然协议本身可用，但作者质疑其数据复制策略，并指出其隐私影响——一旦联合数据存在于多个服务器上，就无法真正删除。
Synapse因其桥接能力而被选择，在小型VPS上运行稳定，但缺乏用户友好的管理面板，需要自定义脚本进行服务器管理和清理。 数据库膨胀是一个持续存在的问题，尤其是在孤立房间和未删除的文件附件方面，尽管已经进行了清理工作。 用户无法被删除，只能被停用/擦除。
最近Element Server Suite (ESS) 的发展被认为是不利的。 ESS需要大量资源（Kubernetes，2个CPU，2GB RAM），与Snikket等替代方案相比，对于小型部署而言显得过于复杂。 Element X，较新的客户端，被认为速度较慢，并且缺乏必要的特性，例如后台同步和简单的帐户创建。 入职仍然令人沮丧，特别是对于想要简单用户名/密码帐户的新用户而言。
最终，作者倾向于迁移到更精简的解决方案，例如Snikket，原因是Matrix/Element的复杂性和资源需求不断增加。
KDE 将在 Plasma 6.8 版本中完全过渡到 Wayland，**完全移除传统的 X11 会话**。虽然 X11 会话将收到错误修复直到 2027 年初，但此举旨在简化开发并加速 Plasma 稳定性和功能的改进。
大多数用户不会注意到显著变化，因为 Wayland 已经成为默认且广泛使用的显示服务器。X11 应用程序将继续通过 Xwayland（兼容层）运行。
这一转变是由于 Wayland 相比老旧的 X11 具有优势，包括改进的安全性、性能（尤其是在游戏方面，具有自适应同步和 HDR 支持等功能）以及更好的 NVIDIA GPU 兼容性。KDE 团队正在积极解决剩余问题，例如输出镜像和会话恢复，这表明他们对 Wayland 唯一未来的信心。需要持续 X11 支持的用户可以使用 AlmaLinux 9 等长期支持发行版。
## KDE Plasma 6.8 将放弃 X11 支持
KDE Plasma 6.8 即将移除对 X11 的支持，转而完全使用 Wayland。虽然一些人认为此举有利于简化开发，但这一决定也在 Linux 社区内引发了争论。
许多用户对 Wayland 表示不满，理由是兼容性问题、缺少功能（例如脚本访问窗口标题）以及整体稳定性。人们担心辅助功能尚未完全实现，并且缺乏标准化的 API。一些人认为 Wayland 在尚未真正准备好之前就被强加给用户。
然而，开发者认为维护 X11 和 Wayland 都是不可持续的。X11 应用程序将继续通过 XWayland（兼容层）运行。虽然一些人承认过去存在问题，但也有其他人报告了使用 Wayland 的积极体验，尤其是在多显示器设置方面。
此举凸显了 Linux 桌面环境正在进行的转变，并引发了对 X11 的未来以及 Wayland 采用速度的质疑。
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21点 由 surprisetalk 16小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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俄勒冈州莫罗县正面临与亚马逊网络服务（AWS）数据中心相关的严重水污染危机。虽然乌马蒂拉盆地较低层含水层已经受到农业径流的影响，但调查显示AWS的冷却系统正在*浓缩*现有的硝酸盐，一些井中的浓度现在已超过70ppm——是该州7ppm的法律限值的十倍。 专家认为，这种“超级加剧”的污染正在导致居民流产和罕见癌症数量的令人担忧的增加。AWS数据中心每天抽取数百万加仑的水，并将硝酸盐含量升高的水排回系统中，这些水通过灌溉迅速重新进入含水层。 亚马逊对这些发现表示异议，声称影响微乎其微且存在先前问题。然而，当地倡导者强调了大部分低收入人口的脆弱性，他们缺乏替代水源。虽然提供了一些有限的瓶装水援助，但全面的解决方案仍然难以捉摸，使居民面临严重的健康风险。
## Trifold：简单、经济实惠的静态网站托管 Trifold 是一款命令行工具，旨在轻松部署静态网站（HTML、CSS、JS、图片），使用内容分发网络 (CDN)。它是一种经济高效的 Netlify 和 GitHub Pages 等服务的替代方案，旨在通过合理定价的付费服务实现稳定性。 Trifold 简化了诸如项目初始化、将文件同步到 CDN、配置带有 SSL 的自定义域名以及设置每月支出限制等任务。目前，它支持 bunny.net，这是一种 CDN，提供每月 0.01 美元/GB 的存储和带宽 – 即使流量很大，也使其非常经济实惠。 Trifold 的构建源于独立开发者和学生对可靠托管解决方案的需求，优先考虑易用性和可预测的成本。安装通过 `uvx trifold` 或标准 Python 包管理器简化。
## 三折 & 廉价静态网站托管 - Hacker News 总结
一个 Hacker News 的讨论集中在寻找廉价的静态网站托管方案。最初的帖子介绍了 Trifold (jpt.sh) 作为一种快速且廉价的解决方案。
用户分享了他们使用各种 CDN 的经验。Cloudflare 被频繁提及，一位用户报告 68.44GB 的流量成本为零。其他替代方案，如 Bunny CDN（起价 1 美元）和 AWS CloudFront（免费高达 1TB）也被讨论，同时也有对超出免费套餐成本的担忧。 许多用户质疑在 Cloudflare 提供慷慨免费计划的情况下，付费 CDN 的必要性。
对话还涉及现代静态网站设置的复杂性，一些人提倡更简单的解决方案，如 NearlyFreeSpeech。 另一些人则探索更高级的配置，涉及 S3 存储桶、Cloudflare Access 以及使用 Backblaze B2、ScyllaDB 和 Spin 等工具的自托管云解决方案。 讨论还简要介绍了集成 Shopify 等支付处理器的要求，表明需要超越简单静态托管的后端服务。
本报告详细介绍了在Linux系统上使用Proton兼容层运行几款热门游戏的兼容性。**光环：士官长系列**和**光环：无限**（需要补丁）已确认可运行，包括**返校血战**、**神之浩劫**、**方舟：生存进化**和**腐烂国度**。**死神降临**通过Steam运行良好，但Epic Games Store版本在Linux上无法运行。
目前有几款游戏可以**运行**，但需要谨慎：**守望先锋**容易因更新而损坏，**黑色沙漠在线**和**糖豆人**需要特定的Proton版本（GE或实验版）。
然而，**堡垒之夜**、**战地2042**、**Apex英雄**、**Valorant**和**彩虹六号：围攻**目前被**拒绝**运行——这意味着它们无法工作。**绝地求生：大逃杀**被列为**损坏**状态。状态截至2025年4月1日，可能会发生变化。
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DeepSeek发布开源权重数学模型，性能达到IMO金牌水平。
DeepSeekMath-V2: Towards Self-Verifiable Mathematical Reasoning
2 天前
大型语言模型（LLM）的最新进展显示出在数学推理方面的潜力，定量竞赛的性能也在迅速提高。然而，仅仅获得正确的*答案*并不能保证可靠的*推理*，这对于定理证明等复杂任务至关重要。本研究的重点是开发LLM中的“自我验证”数学推理能力。
研究团队训练了一个基于LLM的验证器来评估证明的严谨性，然后将该验证器用作奖励模型来训练一个证明生成器。该生成器被激励在最终确定解决方案*之前*识别并纠正其自身工作中的错误。为了持续改进验证器，他们扩展了验证计算量，以自动标记具有挑战性的证明，用于训练数据。
由此产生的模型DeepSeekMath-V2，展示了显著的定理证明能力，在IMO 2025、CMO 2024等具有挑战性的基准测试中取得了最高分，并在Putnam 2024中获得了接近完美的成绩。这些结果表明，自我验证是构建更强大、更具能力的数学人工智能系统的一种可行途径。
## DeepSeekMath-V2：开源数学推理模型
DeepSeekMath-V2，一种专门用于数学推理的新大型语言模型，已发布其权重，并采用Apache 2.0许可证开源——这与OpenAI和DeepMind的专有方法形成鲜明对比。 这引发了关于在LLM的背景下“开源”本质的讨论，特别是仅发布权重是否构成真正的开放，而没有训练代码和数据。
一个关键的争论集中在版权问题上。 一些人认为机器生成的权重不能被版权保护，而另一些人将其比作MP3等有损压缩格式，暗示可能存在与训练数据相关的版权问题。 讨论还涉及该模型的专业性是否限制了它像OpenAI和Google的模型那样被称为“通用”的说法。
实际考虑因素也被提出，包括运行该模型所需的巨大硬件要求（约700GB的数据）。 尽管存在这些挑战，但此次发布被视为朝着易于访问的专业人工智能迈出的重要一步，有可能促进创新并提供替代封闭源代码的方案。