经过两年的摸索与试验，本指南详细介绍了如何构建并维护一套适合公寓使用的紧凑型鱼菜共生系统。作者采用了一种垂直式、基于基质的连续流设计，由一个 20 加仑的水箱和顶部 3 平方英尺的种植床组成。这种节省空间的装置使用陶粒来过滤鱼类排泄物，从而为香草和叶菜提供养分。
关键的改进包括：改用 160GPH 的水泵以提高效率，升级为 4 英寸 PVC 排水管以防止堵塞，以及使用黑色软管以抑制藻类生长。目前，该系统饲养着一群茁壮成长的樱花虾、蜗牛和一条孔雀鱼。
作者强调了三个关键经验：
1. **耐心：** 在放入活体生物前，务必对水箱进行至少一个月的“养水”，以建立有益菌群。
2. **稳定：** 较大的水箱容错率更高，且“饥饿的鱼才是健康的鱼”——避免过度喂食以防止水质恶化。
3. **社群：** 当地的爱好者群体是交换植物和活体生物的极佳资源。
虽然初始搭建成本约为 660 美元，但每月的能源支出较低（约 14 美元）。本指南为希望开启室内鱼菜共生农场的城市居民提供了一份实用且经过验证的操作路线图。
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最近在 Google IssueTracker 上的一项讨论表明，Google 可能会限制“设备端 ADB”（On-Device ADB）连接，以降低潜在的安全风险。此项变更会将 ADB 限制在 Wi-Fi 接口，这将影响诸如 Shizuku 等重要的高级用户工具，因为它们依赖本地回环（127.0.0.1）直接在 Android 设备上运行。 Shizuku 相关工具的开发者认为，虽然安全很重要，但拟议的限制将不必要地破坏开发者和残障人士使用的合法工作流程。他们指出，设备端 ADB 并非会被“恶意行为者”轻易利用，因为它需要用户进行大量的手动干预才能启动。 开发者建议，与其全面禁止，不如提供一个用户可控的持久设置，允许开发者自行开启回环访问，从而在安全性和用户自主权之间取得平衡。 **如何提供帮助：** * **请勿刷屏：** 避免发表低质量、愤怒或侮辱性的评论，以免讨论被锁定。 * **建设性反馈：** 如果你有独特的技术应用场景，请提供详细的工作流程说明。 * **支持：** 如果你的应用场景已被提及，只需在问题下方“+1”以表达支持，无需重复发言造成冗余。
本次讨论围绕一项旨在限制设备端“Android 调试桥”（ADB）访问权限的 Android 更新提案展开。
**争议焦点：**
* **谷歌立场：** 该提案建议将 ADB 限制在特定的网络接口（如 Wi-Fi）上，而非允许其在回环（localhost）接口上运行。谷歌给出的理由是出于安全考虑，旨在防止恶意应用利用 ADB 作为“万能钥匙”来提升权限并绕过沙盒保护机制。
* **社区反对：** 批评者认为这不过是打着“安全”旗号，意在进一步限制用户控制权并封锁 Android 生态系统。他们指出，在设备上启用 ADB 需要一系列复杂的手动操作——如激活开发者选项及设备配对——对于普通用户而言，这几乎构不成实际威胁。
**核心观点：**
* **厂商锁定：** 许多评论者认为，谷歌此举是有意扼杀 *Shizuku* 和 *Termux* 等“极客”工具，旨在强迫用户转向类似苹果“围墙花园”的封闭式应用商店模式。
* **“安全性”权衡：** 尽管部分人承认社会工程学攻击会危及弱势用户，但更多人认为解决之道应在于用户教育和改进界面警告，而非移除设备的基本功能。
* **设备所有权担忧：** 一个反复出现的主题是对数字主权丧失的焦虑。用户感到由于远程认证和日益严格的系统策略，他们似乎已不再真正“拥有”自己的硬件设备。
位于东京的**废弃媒体博物馆**（Extinct Media Museum）是一家致力于保存过时技术的独特私人机构。该馆秉持“所有非传统媒体终将消失”的理念，收藏了 4,000 件藏品，包括照相机、打字机、计算机和移动设备等，其中 3,000 件长期公开展出。
该馆的一大特色是“触摸式博物馆”，鼓励游客触摸藏品，以亲身感受其重量、质感和结构设计。博物馆展示了从 8 毫米胶片到数字存储摄像机等丰富的家庭视频录制史。
参观者可获得两小时的游览时间，并被允许对藏品进行拍摄、录像或 3D 扫描。博物馆的最终使命是确保这些文物通过游客在社交媒体和全球平台上分享的数字记录得以延续。此外，馆内还设有“消失的目录图书馆”，提供 3,000 份 20 世纪 60 年代至 21 世纪 20 年代的产物目录，供参观者扫描研究。馆内藏品还可作为道具出租，并现场出售原创周边商品。
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**PartialString** 是一款软件合成器，通过有限差分时域（FDTD）方法对一维波动方程进行数值求解，从而实时模拟拨弦物理特性。它将琴弦表示为一系列位移，允许用户操控激励点、拾音器位置和阻尼特性，以创造出多样且具有物理真实感的音色。
该引擎支持最高 10 复音，并能根据硬件性能动态管理运行表现。由于模拟长、低频琴弦的计算量较大，该插件包含了智能 CPU 负载平衡功能，例如限制复音数或移动八度，以确保在性能较低的机器上保持稳定。用户可以调整模拟精度，以获得真实的音色或刻意营造的非谐波、“柔和”质感。
该项目由 Christian Baker 开发，旨在重拾对有限差分音乐建模的研究，将开发者在物理学领域的学术背景与现代数字信号处理技术相结合。为了获得最佳性能，特别是在 Apple Silicon 硬件上，建议用户运行 DAW 的原生版本，以避免转换层带来的额外开销。
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排行榜解读说明 仅展示运行成本低于 10,000 美元的系统。 对于未能生成完整测试输出的模型，剩余任务被标记为错误。 标记为“预览”的结果为非官方结果，可能基于不完整的测试。 1 ARC-AGI-2 分数估算基于部分测试结果及 o1-pro 定价。 2 临时成本估算基于 Gemini 3 Pro 定价。模型发布后将进行重新测试。
Opus 5 在 ARC-AGI 排行榜上的发布，在 Hacker News 上引发了关于“刷榜”（benchmaxxing）的激烈讨论——即通过优化 AI 模型以在特定基准测试中取得高分，而非真正提升通用智能。
批评者认为，Opus 5 的表现展现出“零探索”特征，能够直接陈述隐藏规则，这暗示该模型可能背诵了测试数据，或是专门针对 ARC-AGI-3 谜题进行了微调。一些用户指出，该模型在处理新颖任务时会出现倒退，表现出“脚手架化后内化”训练的特征，而非真正的抽象推理。
讨论还集中在当前基准测试的伦理和可靠性上。许多参与者对 AI 实验室的诚信表示怀疑，指出高额的经济激励鼓励了对测试的“投机取巧”。另一些人则质疑 ARC-AGI 本身的有效性，认为其将视觉谜题转化为文本交互的设计，使得模型在具备特定“适配器”或预先接触过类似谜题的情况下更具优势。
归根结底，这场讨论反映出一种日益加深的隔阂：一方认为模型在“思考”能力上取得了渐进式增长，而另一方则持怀疑态度，认为当前的大型语言模型只是通过记忆力在“花招”上表现得越来越好，而真正的通用人工智能（AGI）仍是一个遥远且可能虚幻的目标。
提供的文件是一个包含压缩流数据的二进制 PDF 文件。由于其内容由机器可读的指令和原始编码字节组成，而非人类可读的文本，因此它不包含叙述、报告或可供总结的易读信息。从结构上讲，它是一种技术文件格式，而非带有具体内容的文件。
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加入一个拥有 37,184 个社区图书馆的群体。留下一本书，带走一本书，并发现附近的阅读点。搜索 高级搜索 探索地图 提交图书馆
关于“Book Corners”（一个社区图书交换点地图）的 Hacker News 讨论，凸显了“小微免费图书馆”日益增长的受欢迎程度。虽然用户认可该地图在发现本地阅读点方面的实用性，但讨论很快转向了维护这些交换点所面临的挑战。
一个主要担忧是低质量书籍的泛滥，这些书常被称为“垃圾”捐赠。参与者讨论了质量控制策略，包括：
* **主动策展：** 图书馆所有者像“园丁”一样，剔除劣质书籍，并补充高质量的藏书。
* **社区合作：** 与当地公共图书馆合作，循环利用那些多年未被借阅的积压书籍。
* **处理伦理：** 关于如何处置不受欢迎的书籍，各方仍存在争议，是丢弃、捐赠给慈善商店，还是将其回收制作成手工艺品。
技术层面的讨论包括建议直接向 OpenStreetMap 贡献数据，而非使用私有应用程序，以及对户外藏书防雨防潮的担忧。归根结底，用户珍视这种构建社区的方式，但许多人认为，若要让这些交换点蓬勃发展，则需要有意的监管，而非“随手一丢”的随意方式。
英国人工智能安全研究所（UK AISI）与美国人工智能安全研究所（U.S. CAISI）对月之暗面（Moonshot AI）于2026年7月发布的开源权重模型 Kimi K3 进行了联合评估。此次评估重点考察了该模型利用 ExploitBench 和 “The Last Ones”（TLO）网络靶场所表现出的网络攻击能力。
主要发现如下：
* **漏洞利用开发：** Kimi K3 在 ExploitBench 上的得分为 32%，表现优于此前的领先开源模型 GLM-5.2。然而，它与美国顶级前沿模型相比仍有显著差距，未能实现任何任务的任意代码执行（ACE），而顶级模型平均可完成 20 次成功的 ACE。
* **自主攻击：** 在 TLO 模拟网络环境中，Kimi K3 平均达到 32 个攻击步骤中的第 17 步，虽明显高于 GLM-5.2（第 11 步），但远落后于美国顶级模型（第 28.5 步）。在十次尝试中，Kimi K3 有一次成功完成了完整的 TLO 模拟。
尽管 Kimi K3 较之前的开源基准模型有所改进，但它仍缺乏最强大的闭源模型所具备的高级自主漏洞利用能力。上述测试均在关闭系统级安全防护的情况下进行，旨在衡量其最大潜在能力。
英国人工智能安全研究院（AISI）近期发布的一份评估报告，对中国模型 Kimi K3 的网络安全能力进行了评估，并在 Hacker News 上引发了激烈讨论。尽管报告结论认为 Kimi K3 的表现不及 GPT-5.5 和 Anthropic Mythos 等美国顶尖模型，但评论者认为，这些发现可能低估了该模型的真实潜力。
讨论的要点包括：
* **评估方法论：** 批评者认为，AISI 设置的 1 亿 token 限制以及缺乏针对性的诱导优化，使 Kimi K3 这类“吃 token”的模型处于劣势。
* **“护栏”优势：** 一个反复出现的主题是，美国顶尖模型常受制于拒绝执行攻击性任务的安全护栏，而中国模型往往不受此类限制。对许多用户而言，一个虽然“智能”程度稍逊但能完成任务的模型，比一个极其强大却总是拒绝请求的模型更有用。
* **趋同与安全：** 许多用户认为，中美模型之间的差距正在缩小——可能在六个月内就会拉平。这引发了相关呼吁，建议企业主动使用这些模型来对自身基础设施进行“黑客攻击”，从而加强防护。
* **担忧：** 讨论还涉及了模型后门及数据主权相关的风险。
Wasmtime 47 已正式默认启用对 **Wasm GC** 和 **异常处理（Exceptions）** 的支持。这一里程碑成果历经多年研发，显著提升了 WebAssembly 作为高级语言编译目标的能力。 **Wasm GC** 允许具有复杂数据模型（如使用对象和数组）的语言利用 WebAssembly 运行时的原生垃圾回收器，而无需自行打包。这减少了二进制文件的体积并提高了效率。Wasmtime 通过 Cheney 风格的半空间复制回收器实现该功能，并将其封装在 Wasm 现有的线性内存架构中，以确保安全性、性能和可移植性。 **Wasm 异常处理** 用原生的 `try/catch` 结构取代了传统的、开销巨大的手动错误检查方式。由于运行时可以对非异常代码路径使用标准的展开（unwinding）机制，这不仅缩小了二进制文件体积，还加快了执行速度。 尽管目前的性能表现更侧重于正确性以及在多个短生命周期实例间的横向扩展，而非长时间运行的吞吐量，但 Wasmtime 的维护者们已经在进行编译器优化和组件模型集成的相关工作。我们鼓励用户测试这些新特性，它们扩展了可以在 Wasmtime 生态系统中高效且安全运行的语言范围。
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著名数学家、广播员兼作家汉娜·弗莱（Hannah Fry）已被任命为剑桥大学首位“公众理解数学教授”。她以将复杂概念转化为通俗易懂且引人入胜的叙事能力而广受赞誉，最近还被国际数学联盟授予了久负盛名的莉拉瓦蒂奖（Leelavati Prize）。 弗莱的职业生涯以其独特的天赋而著称，她能让全球观众感受到数学的意义与奇妙。她涉足电视、播客、书籍和社交媒体等领域的丰富作品为她赢得了众多荣誉，包括艾美奖和威比奖，并被《时代》杂志评为顶级数字创作者。 除了媒体事业的成功，弗莱还深耕于指导下一代，经常为学生举办工作坊和讲座。通过激发好奇心和“打开人们的想象空间”，她旨在改变公众对数学的看法。正如剑桥大学教授尼克·多雷（Nick Dorey）所言，很少有人能像她这样，深刻阐明数学是如何在潜移默化中支撑现代生活的。凭借其富有感染力的热情，弗莱不断弥合抽象学术奥秘与公众理解世界渴望之间的鸿沟。
汉娜·弗莱（Hannah Fry）是一位教授兼备受赞誉的科学传播者，她因在数学公众普及方面做出的杰出贡献，被授予2026年利拉瓦蒂奖（Leelavati Prize）。
这一消息在黑客新闻（Hacker News）网站上引发了热烈反响，用户们纷纷称赞她有能力将流行病学、算法和统计学等复杂课题变得易懂且引人入胜。评论者们列举了她多元化的作品，从她早期在YouTube频道《Numberphile》的出镜、TED演讲，到她深受欢迎的播客《科学其余部分》（The Rest Is Science）以及电视纪录片。
尽管有少数评论者探讨了她的公众普及工作与“硬核”数学研究之间的区别，但主流观点是一致且正面的。支持者们赞赏她真诚的热情、她那“预言性”的建模工作（例如她2018年关于病毒传播的实验），以及她激发广大受众好奇心的独特天赋。支持者们还提到，她的职业生涯——包括克服严重的个人健康挑战——为STEM领域的女性提供了巨大的鼓舞。利拉瓦蒂奖以一部12世纪颇具影响力的数学专著命名，旨在表彰为提升公众对该领域理解做出贡献的人士，许多人认为弗莱是获得这一荣誉的独特人选。