RFC 8950 使 IPv4 路由能够通过 IPv6 BGP 会话、使用 IPv6 下一跳进行传输，因此 IPv4 可以在无隧道的情况下原生运行于仅 IPv6 的核心网络之上。这使得大型网络、传输提供商和 IXP 能够将 IPv4 保留为边缘/客户功能，同时在骨干网中运行仅 IPv6，从而降低 IPv4 的配置开销。在控制平面，MP-BGP 通告带有 IPv6 下一跳的 IPv4 前缀；IPv4 数据平面流量在 NDP 解析下一跳 MAC 之后，仍然通过以太网使用 IPv4。演示使用 FRR 路由器 C1–C2 和 R1–R3：C1 在 WAN 侧为仅 IPv6，并发起 10.0.0.0/24；R1/R2 为仅 IPv6 但承载 IPv4 路由；R3 连接仅 IPv4 的 C2，使用 100.64.0.0/24。C1 成功通过 IPv4 访问 C2，确认了 IPv4 在仅 IPv6 骨干网中的连通性。
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RFC8950 允许网络使用 IPv6 下一跳通告 IPv4 路由，使纯 IPv6 骨干网可以在不为每个接口分配 IPv4 的情况下承载旧版 IPv4。Hacker News 讨论涵盖了其目的：运营商可以减少核心网中的 IPv4，同时保留边缘 IPv4 可达性，使用链路本地下一跳，并简化骨干网管理，不过 ICMP/traceroute 仍可能需要 IPv4 地址。评论者广泛争论 IPv6 迁移：支持者引用 CLAT、NAT64、MAP-T、464XLAT 和单栈优势；批评者认为 IPv6 过度工程化，存在扩展头部等运维问题、ULA 与 GUA 之间的地址选择问题以及多宿主挑战，而 IPv4 NAT 往往掩盖类似问题。帖子还提到这基于更早的 RFC5549，并且过渡机制持续演进。总体上，RFC8950 被视为朝向 IPv6 主导网络、IPv4 仍留在边缘的又一个渐进兼容步骤。
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对不起。
Waymo正在将全自动驾驶网约车服务扩展至多伦多，首批乘客预计在2028年。公司将开展人工驾驶、高精地图制作和安全验证，由训练有素的专家适应当地条件。Waymo与位于多伦多的Element Fleet Management合作提供车队服务，并计划在车队维护、验证驾驶、客户服务和运营等领域创造数百个岗位。Waymo表示其在运营城市已有超过4亿公里自动驾驶里程，严重伤害事故比人工驾驶少95%。公司还与无障碍和出行倡导组织合作。Waymo称该服务将补充多伦多的交通选择，并邀请居民注册获取更新。
Waymo 宣布计划将自动驾驶出租车服务扩展到多伦多，预计 2028 年开始运营。Hacker News 上的讨论既热情又有怀疑。支持者称赞 Waymo 的安全性、便利性和“未来感”，并引用了在旧金山、奥斯汀和菲尼克斯等城市的积极体验。批评者则担心冬季驾驶、被雪覆盖的车道标线、多伦多街车、交通、岗位流失、监控/隐私，以及让一家大型美国科技公司获得更多权力。评论者争论机器人出租车是否会比人类驾驶服务更便宜，一些人警告动态定价和平台劣化，另一些人则认为竞争和安全收益更重要。多人指出 Waymo 谨慎的驾驶有时会减慢交通或造成阻碍。还有一些人质疑它能否应对多伦多的天气和城市环境。总体而言，该讨论 thread 反映了对自动驾驶技术的乐观态度，同时也存在关于监管、劳动、基础设施和在雪多复杂城市中的实际表现的未解问题。
StarSkirmish v0.2 通过给每个 LLM 一小时编写一个 C++《星际争霸：母巢之战》神族机器人来评测 LLM。机器人按对固定阵容中的竞争性人类与演示机器人进行五次运行的平均胜率评估。GPT-6 Astra 领先，GPT-6.1 Sol 紧随其后；Gemini 4 Argon、Claude Opus 5.5 和 Claude Fable 5.1 紧随其后。GPT-6.1 Sol 因性价比突出，而即使最强模型对顶级人类机器人也只有 7% 胜率。运行使用各实验室第一方 CLI harness，最大推理，无网络访问，上下文压缩。分数与对抗强机器人的练习相关；Gemini 显示高运行间方差。与 v0.1 不同，评分使用固定阵容胜率而非 Elo，并且结果更追踪 Vals IOI 和 WeirdML，而非更广泛的基准套件。
对不起。
MLX 是一个用于 Apple silicon 的开源数组框架，让开发者能够在本地、私密地运行 AI 模型。使用搭载 M5 Ultra 的 Mac Studio，MLX 可以通过 Thunderbolt 上的 RDMA 在多台 Mac 上运行 Muse Spark Open（816B 参数）等前沿模型。单台 M5 Ultra Mac Studio 相比 M3 Ultra，首字生成时间提升最高 4.6 倍，解码速度提升 1.6 倍，同时保持能效。较小的模型，如 Qwen 3.8 27B 和 Mistral Medium 3.5 128B，可以装入一台 512GB 的 Mac Studio。Muse Spark Open 在 NVFP4 下需要约 493GB，必须使用流水线或张量并行在多台机器间拆分；四台 M5 Ultra 可达每秒 36 个 token 以上的解码速度。MLX 还支持面向智能体 AI 工具的本地服务器。这些进步结合了神经加速器、统一内存和快速的 Mac 间通信，使桌面端大规模模型推理成为可能。
苹果的研究帖子展示了如何使用 MLX 在 Mac Studio 上本地运行 Meta 的开源权重 Muse Spark Open 模型，从一台机器扩展到四台 Mac RDMA 集群，并达到每秒超过 36 个 token。评论者争论其经济性：硬件昂贵，但可能吸引隐私、合规或本地推理需求，而云 API 对大多数用户仍更便宜。他们比较模型、量化、上下文限制和内存约束，指出 MoE 模型可以以更低精度运行。其他人讨论苹果的更广泛战略：销售硬件而非直接与前沿实验室竞争，利用垂直整合，并可能从本地 AI 需求中受益。帖子还包含对 macOS 后台进程/发热、苹果隐私声明和基准测试的怀疑的抱怨。总体而言，该帖子强调了在 Apple Silicon 上运行大型本地模型日益可行，而成本和实用性仍存在争议。
研究人员发现一个约37年的OpenBSD SysV共享内存整数溢出：有符号16位附着计数器回绕，即使有KARL/SMAP/SMEP，也能实现本地权限提升。利用通过fork使计数器回绕，将IPC_RMID与附着操作并发竞争，通过越界写破坏ip_moptions计数器，然后使用原子递减使PTE自映射可被监督者访问并执行内核代码。修复作为errata 026和018发布。建议的缓解措施包括安全解链、随机化递归PTE映射、分配器基址/运行时随机化、数组边界检查器和Alloc Tokens。OpenBSD确定性分配器和可预测的早期分配有助利用；更广泛的加固可以提高攻击者成本。
Hacker News 讨论了一篇关于利用 OpenBSD 内核中一个 37 年老漏洞的分析文章。评论者指出，NetBSD 在 1999 年的重写中意外修复了类似问题，并就 OpenBSD 的安全声誉展开辩论：其默认安装极简，因此著名的“只有两个远程漏洞”说法对用户启用的软件包几乎说明不了什么。一些人称赞 OpenBSD 缩小了攻击面，而另一些人则认为它并不独特安全，C 语言的内存不安全性使漏洞不可避免。讨论还涉及审计、模糊测试/静态分析、LLM 生成的内容与代码注释，以及复杂代码库是否会隐藏旧漏洞。其他分支还提到 OpenBSD 包含的众多默认禁用服务、arc4random 等贡献，以及与其他操作系统比较。总体而言，该帖将此漏洞视为证据：即便是经过大量审查的 C 内核，也可能包含长期潜藏的漏洞。
Anthropic 在代码变更从 2026 年5月每天约 2,500 次激增至9月每天超过 30,000 次后，构建了自定义的集中式源代码控制系统 Scion。此举应对巨大规模：主分支历史约 100 GB，压缩工作副本 25 GB，以及每天 2500 万次 CI 检出。一个七人团队在五个月内完成从 Git 的迁移。Scion 借鉴了 Google Piper 和 Meta Sapling/Mononoke 等先前系统，并且缺乏离线支持，因为 Claude 是其主要用户，且必然在线。Anthropic 还使用 "Antique" 进行代码审查和对抗性 AI 审查，这很有效，但可能目光短浅，需要工程师防止过度工程化。
Hacker News 用户讨论了 Anthropic 重新设计源代码控制以及 AI 生成代码的更广泛影响。几位评论者表示 Claude/Opus 倾向于过度工程化，添加防御性类并处理不太可能的边缘情况，而不是接受“足够好”。其他人担心这会创建臃肿、难以维护的代码库，并将精力转移到代码审查上，而人类难以跟上。一些人质疑 Anthropic 报告的每天 30,000 次提交是否反映真正的生产力提升，还是仅仅是更多的 churn、内部工具和复杂性。关于高提交量是否是积极信号存在争论；一些人认为更多更改可能表明混乱，而另一些人指出更便宜的代码可能证明更快的迭代是合理的。其他评论涉及未充分指定的接口、AI 创建的问题，以及大多数商业价值来自护城河和客户粘性而非代码量的观点。原帖作者承认该帖子是一个简单的链接博客，不太适合 HN。
在广为转载的《神经古怪的男人》之前，M. R. Keep牧师在1861年的一篇文章描述了麦达瓦斯卡的跳跃法国人。Keep估计该地区四分之一到三分之一的法裔加拿大人是跳跃者，会不由自主地跳跃、尖叫、打击和投掷，失去自我控制。虽然他们有时为了娱乐而互相跳跃，受害者却害怕它。文章结尾是一起事件：一名被跳跃的工人意外用斧头击中折磨者的面部和眼睛，使他失能两周；后来的转载有时把“Blake”改为“Blade”。
对不起。
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Hacker News 上一个帖子讨论了一段视频：陀螺仪是如何变小的。评论者就视频准确性展开辩论：批评者指出它混淆了位置与朝向，并把角速度计误称为陀螺仪；辩护者则认为在科普层面这种简化是可以接受的。还有人指出视频可能使用了 AI 旁白、存在视觉错误且嵌入了广告。技术讨论涉及手机与机器人中的廉价 MEMS IMU、利用科里奥利力的振动结构陀螺仪、MEMS 制造工艺，以及氦气导致 iPhone 崩溃的问题。多位用户推荐了 Wikipedia 和 SponsorBlock 等资源。另有一个分支讨论抱怨 HN 自动编辑标题时去掉了“How”。