Edge0 已开源 Edge0-145B 和 Edge0-120B，以及其统一推理框架和部署工具。Edge0-145B 是首个开源的端侧 AI 模型，拥有 1450 亿参数，可在兼容笔记本上本地运行，峰值内存约 29GB，解码速度超过每秒 80 个 token。它旨在将与前沿云端模型相媲美的编程、推理和代理能力带到个人电脑，无需云端 token/API 费用，核心能力离线可用，敏感数据保留在本地。其设计包括稀疏专家间的共享矩阵、针对本地执行的训练、分层 GPU/系统/SSD 加载，以及结合推测解码的 CPU/GPU 调度。基准测试显示，它在编程、推理、指令跟随和代理任务上取得有竞争力或更优的分数，同时使用的内存远少于可比基线。Edge0-145B 能够通过规划、编写、运行、调试和视觉检查代码，完成视频制作、3D 建模、游戏开发、无人机编程和 PCB 设计等复杂工作流。Edge0 还为手机及其他设备提供更小的模型，支持多种芯片平台，并主张从云优先 AI 向更复杂的端侧工作转变，同时指出云服务仍适用于某些任务。
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Hacker News 的讨论聚焦于 Edge0-145B，一款声称具备前沿能力的本地 AI 模型。评论者指出，它似乎基于 Qwen3.8 Flash Next 和 Strata 推理引擎的一个分支，通过共享专家矩阵实现大模型在有限显存上运行。其宣传的 29GB 内存占用存在争议：有人说完整使用需要约 40GB 系统内存加 48GB SSD 存储，导致 48GB 内存的 Mac 不足。性能说法不一；有人认为 Qwen3.8 Flash Next 很强，而 Edge0 的基准提升可能反映微调。用户报告其在编程方面潜力强，但在高密度 PCB 布线和 3D/CAD 任务上表现吃力；Blender 工具使用有前景但混乱。Mac/CUDA 支持令人困惑，35B 可在 macOS Metal 上运行，而 145B 似乎仅支持 CUDA。评论者还讨论成本、硬件需求、许可，以及更小专用模型是否是未来趋势。
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Hacker News 帖子宣布 Richard Posner 87 岁去世。评论者讨论他对法律与经济学的影响，尤其是芝加哥学派，以及他在微软反垄断案中的调解人角色。有人将他的法律哲学与 Scalia 的原旨主义作比较，争论谁更具影响力，以及 Scalia 的思想在他去世后是否变得不连贯或被扭曲。其他评论提到阅读 Posner 的作品，并批评一篇关于惩罚穷人的文章。帖子还包含一条被标记的评论和一首俳句。
Cerulion（YC S24）是一个开源、零拷贝的物理 AI 机器人运行时/操作系统，兼容 ROS 2。它记录运行过程、将故障重放于新代码，并支持远程访问机器人。可通过 shell、Homebrew、APT 或 cargo 安装，支持 Linux/macOS 以及 ROS 2 Jazzy/Lyrical rmw。快速开始会创建避障演示，构建节点，运行并记录，然后验证代码未变更并检测更改速度后的发散。回放验证使用记录的输入重新执行图并比较输出，带退出码和容差。基准测试显示往返延迟远快于 ROS 2 Jazzy 默认。节点定义类型化输入/输出和 tick 方法；运行时处理调度、传输、记录和可观测性。支持 ROS 2 launch/run、attach 和零拷贝 loan。同一账户下的机器人自动发现，通过 Iroh 远程访问，并为智能体提供 MCP 工具。Flashback 捕获故障周围的近期活动。路线图包括融合节点、C++ 编写、变换、服务/动作、PR 验证和更广泛的平台支持。Cerulion 采用 AGPL-3.0 许可，提供商业许可证。
Show HN 介绍 Cerulion，一个基于 Rust 的 ROS 2 兼容机器人运行时，旨在降低进程间 IPC 延迟，同时保留多进程隔离和确定性重放。它支持未修改的 ROS 2 节点和启动文件，使用 iceoryx2 共享内存实现零拷贝可变长度消息，并报告 1 MiB 图像的 p50 往返延迟为 4.08 µs，而 ROS 2 Jazzy 为 10.95 ms。Cerulion 将调度器和消息数据记录到 MCAP 包中，实现字节精确的确定性重仿真。它还通过 Flashback 提供常开/事件驱动的日志记录，通过 Iroh/mDNS/QUIC 提供远程设备配对/网络连接，以及诊断功能。CLI 支持运行、附加、重放和分析。评论包括对 ROS 的批评以及 iceoryx2 维护者指出 Cerulion 基于 iceoryx2 构建。项目面向 Linux、macOS 和 Android，配对需要免费账户。
如你可能已察觉的，我最近开车时，偶尔会看到这种标志，常配以（ beloved 的）分段字体，显示雷达检测到的你当前速度：就在今天，我了解到了这个想法的早期版本：这是伊利诺伊州警察局在 1950 年代末或 1960 年代初部署的“Speed-Minder”。这辆车没有雷达，它只是报告自己的速度，我觉得这很巧妙。我不确定它是否更多是为了防止司机开得太快——我猜名字就是这个意思——还是仅仅为了帮助你校准自己汽车的速度表。我找不到太多信息说明这是否有效，但我就是喜欢这个非数字速度表装在老式警车顶部的视觉效果。Before Pixels 是对屏幕出现之前设计思路的偶尔探索，为了提供语境、娱乐和灵感而分享。
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surprisetalk
1 天前
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unpleasurable
20 小时前
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我猜单位大概是兆英寸每春田分钟
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Hacker News 上的帖子链接到一篇付费墙后的《经济学人》文章，标题为“为什么你应该预期一场 AI 崩盘”。评论者普遍认为 AI 下行很可能，但对其时机和原因存在争论。主要担忧包括 AI 公司间的循环融资、英伟达作为供应商/投资者/支持者的角色、估值过高以及英伟达的领导层变动。其他人认为 AI 是真正的范式转变，因此市场回调反映的是估值过高而非技术无用。有些人指出，普遍的崩盘预期可能使时机更难预测，而另一些人警告，过早行动代价高昂。由于文章大部分无法访问，讨论围绕熟悉的泡沫论点展开，而非其具体推理。
中国前沿人工智能模型带有出口管制GPU的指纹。 Chinese frontier AI models carry the fingerprint of export-controlled GPUs
2 天前
Will DePue对公开AI模型权重的取证分析发现强证据：来自DeepSeek、Moonshot AI、MiniMax和Ant Group的六个模型初始化于受出口管制的NVIDIA Blackwell GPU：DeepSeek-V4-Flash和MiniMax-M3匹配148-SM Blackwell布局，而DeepSeek-V4-Pro、Kimi K3、Kimi K3.1-Pro和Ling-3.1-flash匹配152-SM布局。同一实验室的更早模型匹配较旧的Hopper硬件。这些指纹来自权重中保留的初始值，而非泄露，并已在V4-Flash和Kimi K3的物理Blackwell芯片上复现。这些发现不能确定芯片位置、所有权或出口管制违规。对于V4-Flash，AMD MI300X替代方案基本被排除；对其他模型则被认为极不可能。估算训练运行需要数百到数千块Blackwell GPU持续数月，花费数亿美元。来自阿里巴巴、智谱、腾讯、小米和StepFun的模型仍显示为Hopper训练；美团的LongCat-2.0未显示NVIDIA指纹。
一个 Hacker News 帖子讨论了一项说法：中国前沿 AI 模型带有受出口管制的 Nvidia Blackwell GPU 的指纹。评论者指出，中国公司可以合法地在海外（如新加坡、马来西亚）租用 GPU，因此这可能并不表明存在非法活动。有些人质疑方法论，认为指纹识别只能揭示初始化硬件，而非训练硬件。其他人讨论执法可行性：美国可以实施二级制裁，但远程计算使用难以追踪，空壳公司也能规避规则。怀疑者认为出口管制主要提高成本而非阻止获取，而支持者认为它会减缓中国进展。政治角度也出现——有人怀疑在 Nvidia IPO 和 Trump 政府相关交易之际存在协调 PR 时机。多人指出 DeepSeek 等中国实验室已公开披露使用 Blackwell。总体而言，帖子反映了对出口管制是否有效或主要具象征意义的分歧，许多人认为这是监管者与 AI 开发者之间持续的猫鼠游戏。
文章描述了重建 IBM i 7.5 程序验证值（PVV），一个与保存的程序一起存储的 32 字节 HMAC-SHA-256 值。密钥源自保存的程序属性和固定的 LIC 常量，因此 PVV 检查一致性而非可信来源；在需要时由数字签名处理来源。作者匹配了 1,223 个已知有效的值并解析了 1,256 个项目。在受控的 USER 状态测试中，重新计算 PVV 和 SAVF 检查使修改后的原生指令在恢复和重新保存后得以保留。CrackMe 展示了控制流和输出的变化；一个 MEMDUMP 变体绕过了指针验证，从配合的 QSECOFR 作业中读取了已知地址的 USER 域缓冲区的 32 字节。一个普通的 USERB1 账户通过 QSRRSTO 恢复并重新保存了修改后的程序。控制测试显示 IBM i 拒绝了未签名的 SYSTEM 和 INHERIT 变体，并强制执行 USER 域的访问边界。总体而言，PVV 重建支持可复现的研究，但本身不是漏洞或签名绕过；恢复授权、签名和域强制执行仍然是独立的控制措施。
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超越编译器：让 IBM i 运行修改后的原生代码
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silentsignal.eu
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dnet
1 天前
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qubex
1 天前
[–]
我喜欢阅读 OS/400 及其后继系统在那种隐藏在后台、几乎没人理解甚至知道其存在的异架构上所做的工作。
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pjmlp
19 小时前
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父评论
[–]
是的，IBM 和 Unisys 存活下来的大型机和小型机有很多酷东西。你能在 Android 或 Windows 子系统等更主流的平台上看到他们的一些想法，然而与那些小型机和大型机所能提供的相比，这还只是做到一半。
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Hacker News 的讨论围绕一篇文章展开，该文声称 AI 生成的应用正在压垮 Apple 的 App Store 审核流程，尤其伤害了合成器开发者。评论者描述了长时间的延迟、反复的拒绝，以及要求视频之类的不寻常请求。有些人把责任归咎于 Apple 的封闭生态系统和审核人员不足，而另一些人指出 Google Play 也有摩擦。用户们就侧载、TestFlight、Web 应用，以及 AI 垃圾内容是否证明需要更严格审核展开辩论。有些人捍卫 Apple 对垃圾内容的把关；另一些人则认为付费开发者理应获得更好的服务。更广泛的主题包括 Apple 的市场力量、平台控制，以及 AI 是否将进一步自动化或恶化应用审核。总体而言，该帖子将应用分发描绘为对小型开发者来说日益痛苦的事情。
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一个 Hacker News 帖子讨论了一次影响全球 Exchange Online、Teams 功能、Copilot、SharePoint、Defender、Graph、Intune、Planner、Purview 及其他服务的 Microsoft 365 重大服务降级。Microsoft 状态更新描述了因大量服务器意外不可用并健康检查失败导致的负载升高；重启的服务器有时在流量下再次失败，表明存在自我维持的容量问题。Microsoft 暂停了部署、转移了流量、测试了配置更改、回滚了一项网络更改，并探索了限流/路由修复方案，但恢复缓慢且不确定。Microsoft 还表示没有恶意活动的迹象。评论包括一位前微软员工对 Exchange Server 旧版管道的解释、来自世界各地的用户报告、关于 AI/代码质量、裁员和级联故障的猜测，以及 Downdetector 不可靠性的提醒。Azure 和 GitHub 通常被报告为独立或未受影响。此次中断扰乱了邮件和业务工作流，Teams 核心消息功能基本正常，但依赖 Exchange 的功能失败。
作者的个人笔记（非医疗建议）在主观贝叶斯视角下评估家庭实验室藻类工作为低风险。他们已培养小球藻而无健康事故，尽量减少接触，与食物分开，并洗手。小球藻未被HSE列为病原体，用于学校实验，报道的不良病例罕见或特殊；1994年一例职业性哮喘病例因可能更高的暴露而被降低权重。两种计划使用的菌株——四尾栅藻和杜氏盐藻——被CCAP和ATCC评为最低危害/生物安全1级。主要剩余风险是收到错误菌株和样品污染，其中污染被认为最大但仍属低风险。
Hacker News 上的一篇帖子链接到一篇 Substack 文章，题为“Safety in Algae Home Experiments。”评论者欣赏这个小众话题和个人风格，但有人指出文章缺乏背景。另一人对食用藻类的实用性感兴趣。一位评论者解释说，小球藻和螺旋藻被用作蛋白质来源，螺旋藻因后处理更简单而更容易加工；小球藻高蛋白的潜力受限于加工成本和二氧化碳需求。另一位批评文章忽略了其“最大风险”的评估——被细菌或霉菌等非目标生物污染——警告未知污染物可能危险，类似于真菌栽培，并敦促谨慎。总体而言，讨论将对家庭藻类种植的热情与污染安全担忧以及要求更多背景相结合。