Secluso 是一款专为树莓派（Raspberry Pi）设计的开源私有家庭安防系统。该系统由计算机安全与隐私领域的专家联合创办，用户无需依赖第三方云服务，即可通过移动应用监控实时视频、接收警报并访问录像。
主要功能包括：
* **隐私至上：** 提供端到端加密的远程访问，并采用无信任中继设计。
* **透明度：** 该项目完全开源，操作系统、移动应用及二进制文件均支持可重现构建，用户可自行验证代码。
* **用户友好：** “Secluso Deploy”工具支持 5 分钟快速部署，可自动处理镜像创建和中继配置。
* **硬件灵活性：** 兼容树莓派 Zero 2W 及标准摄像头模块，支持使用个人 Linux VPS 托管或免费的 Beta 版中继托管。
Secluso 为希望掌控监控数据的用户提供了一种安全、自托管的替代方案。虽然该项目强调安全性和透明度，但其以“现状”形式提供，不附带任何保证。用户在部署前应确保符合当地有关加密技术的法律规定。
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Secluso 是一款开源的端到端加密家庭安防摄像系统，旨在作为 Ring 或 Nest 等商业产品的隐私保护替代方案。该项目专为树莓派（Raspberry Pi）构建，通过使用 OpenMLS 进行加密、保持全栈可复现构建以及采用定制的基于 Yocto 的操作系统，将安全性放在首位。
主要功能包括：
* **易用性：** 基于图形用户界面的部署工具支持在五分钟内完成设置，无需专业技术背景。
* **隐私保护：** 使用 UnifiedPush 进行通知推送，并通过中继服务器在摄像头与移动端（iOS/Android）之间传输数据，同时确保所有视频内容始终处于加密状态。
* **架构：** 系统支持设备端目标检测及基于事件的录像功能。虽然目前主要针对树莓派，但开发团队正致力于硬件优化，并不断改进操作系统以提升性能和效率。
与 Frigate 等通常需要复杂本地网络配置和第三方硬件的进阶级 NVR 解决方案不同，Secluso 专注于提供“即插即用”的体验，旨在帮助用户在不牺牲现代安防摄像机便利性的前提下，重新掌握数据控制权。开发人员目前正积极致力于强化系统安全性、提升直播性能并减少对外部组件的依赖。
You can just say it
2 天前
支持人类价值的论点往往基于一个不稳固的前提，即人类在质量或风格上优于人工智能。这种方法很危险，因为它将人类的价值锚定在一个正不断缩小的能力差距上，而随着技术进步，这个差距很可能会消失。 相反，我们应该断言人类具有无条件的价值。 除了人类价值之外，作者还区分了创作中的“形式”与“意图”。真正的创作是将意图提炼为形式的过程，而使用生成式人工智能时，这一过程往往会丧失。虽然人工智能可以用极少的意图产生大量的输出，但这通常会导致“劣质内容”——即缺乏定义人类创造力的、可辨识的思维模型。人类会费尽心思地塑造作品以符合其意图，而人工智能则可以在没有明确内在目的的情况下生成精致的形式。归根结底，由于人工智能允许形式在没有意图的情况下存在，它有稀释沟通背后意义的风险。我们珍视人类的产出，不应是因为它在竞争意义上“更好”，而因为它是一种意图的真实体现——无论自动生产如何兴起，这一过程依然至关重要。
这篇 Hacker News 的讨论围绕着一种在网上流传的观点展开：**“如果你用大语言模型（LLM）写邮件，我宁愿你直接把提示词（prompt）发给我。”**
参与者普遍认为，AI 生成的文字往往显得“平淡无奇”，缺乏人类交流中那种真诚的意图。批评者认为，当人们把写作任务推给 AI 时，就抹去了个人的努力、微妙的表达瑕疵以及独特的视角，而这些正是让我们能够真正理解彼此的关键。利用 AI 伪装成人类，尤其是在不加说明的情况下，被许多人视为一种欺骗和不尊重的行为，实际上是在“破坏信任”。
然而，讨论中也出现了细致的反方观点：
* **无障碍性：** 对于有阅读障碍或神经多样性的人群来说，AI 工具是实现有效沟通的重要辅助，而非仅仅是偷懒的捷径。
* **功能性效率：** 有些人将 AI 视为处理琐碎任务的“强力工具”，例如撰写保修申请，其目的在于实用而非建立个人联系。
* **“人的问题”：** 许多人指出，问题的核心不在于技术，而在于缺乏诚实。AI 放大了个体既有的倾向，让人们得以用润色后的自动化文本来掩盖缺乏真诚交流意愿的事实。
归根结底，大众倾向于认为：相比于经 AI 润色后的完美形式，交流中的意图和透明度更为重要。
在这篇关于现代汽车设计的评论中，约翰·西拉库萨（John Siracusa）指出，汽车行业对电动汽车“未来感”审美的追求，导致了经得起时间考验的功能性设计被劣质的电子替代品所取代。受成本削减和极简主义倾向的驱动，制造商越来越多地用不可靠的触摸屏和复杂的电子机构取代了物理控制装置。 西拉库萨认为，这些设计选择损害了安全性、人体工程学和可靠性。为了扭转这一趋势，他提出了一份以直观、物理操作为核心的设计清单。他的建议包括： * **物理控制：** 优先为转向灯、空调和手套箱等基本功能配备触觉按钮、拨杆和旋钮，以确保驾驶员无需移开视线即可操作。 * **可靠性：** 在门把手和充电接口上保留机械备份，以避免电子传感器带来的故障隐患。 * **视野：** 保留真实的玻璃后视镜和后窗，因为数字摄像头方案在对焦便捷性和动态范围上仍无法媲美物理装置。 最终，西拉库萨敦促汽车制造商摒弃“电动车狂热”，回归经过验证的人体工程学标准，强调创新应是为了提升而非阻碍汽车的易用性。
抱歉。
Prusa Research 推出了 **Prusa ColorMix**，这是一种开源解决方案，使多材料 3D 打印机仅需几种基础耗材即可打印出数十种色调。Prusa 的方法建立在社区主导的“全光谱”打印实验基础上，采用了类似于 2D 半色调技术的层间交错技术。通过交替打印不同耗材的薄层，人眼在一定距离下即可感知到混合后的色彩。
为了实现实用化，Prusa 开发了一种专门针对 FDM 硬件校准的、高精度的色彩混合模型。与以往基于油画颜料或平面堆叠物理的模型不同，该模型考虑了侧视、交错式 3D 层特有的属性。
该功能集成在 **PrusaSlicer 2.9.6** 和 **EasyPrint** 中，用户可以通过直观的界面为模型“上色”，并在打印前准确预览最终色彩。该系统兼容任何多材料打印机（如 Prusa XL 或 MMU 系统）。通过以 MIT 许可证发布该色彩模型，Prusa 鼓励社区提供测量数据以进一步完善这项技术。这一进步旨在将多色打印从复杂的工程任务转变为一种易于上手的创意体验，让 3D 打印感觉就像绘画一样。
Prusa Research 近期为 PrusaSlicer 推出了名为“ColorMix”的新功能。该功能通过模拟“全光谱”色彩混合，实现了多色 3D 打印。其原理类似于传统的 2D 半色调技术，通过交替堆叠极薄的青色、品红色和黄色（CMY）耗材层，使打印机能够呈现出比传统离散换料方式更丰富的色彩范围。
这一发布在 Hacker News 上引发了热烈讨论，主要观点如下：
* **社区背景：** 用户指出，该技术源于开源社区（例如“Full Spectrum”的 OrcaSlicer 分支和 HueForge）。尽管部分用户认可 Prusa 将此工具正式化并提供统一耗材数据的努力，但也有人提醒称，社区在相关开发和测试方面已处于领先地位。
* **技术挑战：** 批评者指出，FDM 打印中的“色彩混合”受限于层分辨率，且目前的模型主要通过层间交替实现，而非真正的流体混合。
* **多喷头打印的未来：** 许多评论者强调，真正的“下一步”是高效的多喷头打印系统（如 Bondtech INDX 系统），以减少浪费；因为传统的频繁换料清洗工艺正被视为一种不可持续的实践。
“Trillion Characters”是一个实时协作实验，旨在展示 **Datastar**。这是一个轻量级（11kB）框架，它将交互逻辑从客户端转移到了后端。与 React 或 Vue 等传统框架不同，Datastar 将浏览器视为一个简单的渲染视口，通过持久化的服务器发送事件（SSE）来流式传输服务器渲染的 HTML 更新。 通过利用 DOM 变形（DOM-morphing）和 Brotli 压缩，该系统实现了极高的效率，压缩比最高可达 4000 倍。其架构采用了 **CQRS**（命令查询职责分离），将读写分离以确保实时协作。 数据使用高性能键值存储 **LMDB** 进行管理，其中字符数据使用 Morton 码分块，以实现存储优化。尽管该应用具有复杂的实时功能（包括对磁盘的原子级、符合 ACID 标准的写入），但整个应用运行在一台入门级的 5.52 欧元 VPS 上。最终，该项目证明了可以通过极少的客户端代码和高架构效率构建交互式协作网页体验。
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本文提供了一份详尽且多元的大数目录，涵盖了从科学估算到组合难题及理论数学等多个领域。
主要内容包括：
* **物理常数与宇宙尺度：** 宇宙粒子数估算（爱丁顿数）、以普朗克单位计量的宇宙年龄与体积，以及 LIGO 探测到的黑洞合并所释放的能量。
* **组合数学：** 国际象棋可能的棋局组合、围棋棋盘布局，以及包括 7x7x7 在内的高阶魔方等复杂谜题的庞大计数。
* **数学与计算：** 创纪录的质数、费马大定理的“准反例”、“魔群”（Monster group）的阶，以及与“忙碌海狸”（busy beaver）函数相关的值。
* **文化与语言语境：** 宗教文本（如《妙法莲华经》）中大数的使用、阿基米德的估算（《数沙者》），以及计算机科学学生创造的、按字母顺序排列在最后的奇特数字。
作者还概述了一种自定义的“超算”（Hypercalc）记数系统，利用 ASCII 词典编纂字符串来表示和排序那些深不可测的幂塔及更高量级的数字，从而便于比较超出标准计算器处理能力的数值。
抱歉。
DLES.gg 是一个专为“每日逻辑游戏”（DLEs）爱好者打造的精选中心。该网站由《Rotaboxes》的开发者 Peter 创建，主要有两大宗旨：帮助玩家发现高质量的每日游戏，并为创作者提供作品发布平台。 该平台源于 Peter 自己追踪每日游戏的习惯，旨在为那些难以维持多个游戏连胜记录的玩家简化“每日例行公事”。网站上收录的每一款游戏都经过人工测试，且必须符合免费、基于浏览器运行以及具有“每日更新”属性的硬性标准。Peter 重质不重量，拒绝平庸之作，致力于推广那些用心制作的游戏。 该网站依靠社区参与而壮大。用户可以提交新发现的游戏、为现有游戏评分以优化排名，并反馈失效链接以确保收藏内容的有效性。无论您是希望整理每日游戏习惯的玩家，还是想要推广最新项目的创作者，DLES.gg 都是每日游戏社区的专属空间。 欲了解更多信息，请访问 [dles.gg](http://dles.gg) 或通过 [email protected] 与 Peter 联系。
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微软与一位名为“Nightmare Eclipse”的研究人员之间爆发了激烈的冲突。该研究人员此前披露了六个 Windows 零日漏洞，并声称微软羞辱了他们，在未提供任何报酬的情况下终止了其漏洞报告权限。为此，该研究人员威胁称将于 7 月 14 日发布重大漏洞利用程序。 微软对此予以回应，谴责了这种未经协调的漏洞披露行为，并指出其中三个漏洞已遭到在野利用。微软在博客文章中暗示将通过其数字犯罪部门采取潜在的法律行动，此举招致了安全专家的严厉批评。包括 Katie Moussouris 和 Dustin Childs 在内的行业资深人士认为，微软这种咄咄逼人且缺乏妥协的态度，忽视了其作为厂商在协调失败中所应承担的责任，并可能对未来的安全研究产生寒蝉效应。 尽管行业专家并不支持该研究人员发出的极端威胁，但他们强调，这场风波暴露了微软漏洞披露流程中存在的系统性缺陷。此次僵局是一个高风险的警示：当科技巨头与独立研究人员之间的沟通破裂时，后果将不堪设想。正如一位工程师所言，漏洞从披露到被实际武器化的时间正在迅速缩短，在这场“大卫对阵歌利亚”的争端中，企业正变得愈发脆弱。
微软与一位代号为“Nightmare”的安全研究员之间爆发了激烈的争执，该研究员威胁要发布更多的零日漏洞。这场冲突源于对微软漏洞赏金计划的指控，称其不透明、不可靠，且倾向于报复而非奖励研究人员。
Hacker News 上的评论者大多站在研究员这一边，批评微软在漏洞披露处理上的不当行为，并指责该公司存在“企业敷衍”和恐吓手段。许多用户认为，微软经常驳回有效的发现，随后却悄悄修复，这破坏了“负责任披露”的流程。
讨论还涉及了更广泛且利润丰厚的漏洞灰色市场。一些用户建议，研究人员应放弃漏洞赏金计划，转而将漏洞出售给私人公司，因为那里有保证的报酬且很少发生纠纷。
对微软的批评十分严厉，许多人称该公司的安全文化是“灾难性的”，并质疑 BitLocker 等工具中的某些漏洞是否为蓄意的后门。最终，社区的共识是，微软对研究人员的强硬立场适得其反，引发了“相互保证毁灭”的局面，威胁到了该公司的信誉及其全球用户的安全。
这份文档介绍了 **tiny-vllm**，这是一个旨在帮助你使用 C++ 和 CUDA 从零开始构建高性能大模型（LLM）推理引擎的教育项目。
**核心目标：**
* **构建引擎：** 开发一个功能完备的推理服务器，能够在 NVIDIA GPU 上运行 Llama 3.2 1B Instruct 模型。
* **深度学习：** 通过实现大模型的基础组件来学习：分词（Tokenization）、嵌入获取（Embedding gathering）、RMSNorm、旋转位置编码（RoPE）、残差连接、多头注意力机制（GQA）、SiLU 激活函数以及 Softmax。
* **CUDA 优化：** 掌握 GPU 内存管理（主机与设备端）、并行规约以及使用 cuBLAS 进行高效矩阵乘法。本指南强调“即时（JIT）学习”，即在实践中推导数学原理并编写自定义 CUDA 核函数。
**技术亮点：**
* **数据格式：** 使用 `Safetensors` 存储权重，并采用 `bfloat16` 进行高内存效率计算。
* **核函数工程：** 包含编写自定义 CUDA 核函数、处理浮点精度以及优化内存复用（缓冲区交换）的实操指南。
* **范畴：** 本课程仅专注于推理，不涉及训练。它提供了管理“预填充”（提示词处理）和“解码”（Token 生成）阶段的蓝图。
对于那些希望深入底层理解大模型运行机制，而非仅仅停留在使用高级库层面的开发者来说，这是一份理想的学习资源。