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美国海关及边境保卫局（CBP）于2026年1月更新了其电子设备搜查指南。 CBP updated its electronic device search directive in Jan 2026
2 天前
```Hacker News最新 | 过往 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交登录CBP于2026年1月更新了其电子设备搜查指令 (mayerbrown.com)14 分，发布者：Ember_Wipe，1 天前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 2 条评论帮助
mitchbob 1 天前 | 下一条 [–]
链接失效了，但这似乎是该页面：https://www.mayerbrown.com/en/insights/publications/2026/04/...回复hdgvhicv 1 天前 | 上一条 [–]
页面未找到就像交易和纠纷一样，网站可能很复杂，包含许多变动的部分。请尝试使用我们的搜索按钮。回复
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索尔维·巴勒（Solvej Balle）的《关于体积的计算》（*On the Calculation of Volume*）是一部宏大且仍在进行中的七部曲，故事围绕着塔拉·塞尔特（Tara Selter）展开——这是一位被困在11月18日这一天的书商。尽管这个设定并不陌生，但巴勒的呈现方式极具独创性，她将一个潜在的科幻题材转化为对人类存在意义的极简主义哲学沉思。 随着系列前五卷的推进，叙事从塔拉为了维持与丈夫的婚姻而进行的西西弗斯式的挣扎（丈夫对时间循环一无所知），扩展到对“临界社会”日益复杂的探索，因为她发现了其他“循环者”。这部作品的散文以精准、自然的清晰感著称，细致地记录了日常生活、语言和社会结构的质感。通过剥离过去与未来，小说审视了“日常本身”，将单调的重复转变为对身份、联系以及当下意义的深刻追问。最终，巴勒的作品表明，当历史被移除，平庸反而成为深刻哲学启示的源泉。这是一个非凡且宁静优美的文学项目，它重构了我们与时间的关系，以及对平凡之美的认知。
不知道数据来自哪里？针对未知坐标的贝叶斯建模 Don't know where your data is from? Bayesian modeling for unknown coordinates
2 天前
此代码通过模拟位置误差对数据表面的影响，对空间不确定性进行对比可视化。 针对不同程度的位置噪声 ($\sigma_s$)，该脚本执行以下操作： 1. **计算高斯过程 (GP) 后验均值：** 使用预先计算的贝叶斯推断模型 (`location_error_idatas`)，在已知噪声输入坐标的情况下估计潜在的空间表面 $f(s)$。 2. **生成朴素核密度估计 (KDE) 对照：** 使用标准的核密度估计计算基准表面，并根据高斯过程推导出的长度尺度 ($\ell$) 进行平滑处理。 3. **可视化不确定性：** 生成多面板图形，展示： * **扰动坐标：** 展示真实位置与带误差半径的噪声观测值的散点图。 * **后验密度：** 潜在真实位置 (`X_true`) 与高斯过程后验均值的 KDE 图。 * **空间表面：** 并排的热力图，用于比较不同噪声水平下高斯过程推断的表面与朴素平滑方法。 最终输出是一个高分辨率的多面板网格图，旨在展示与朴素插值方法相比，将位置不确定性纳入高斯过程模型能提供更稳健的空间现象估计。
抱歉。
许多组织正陷入一个陷阱：让人工智能体（如 Claude 或 ChatGPT）主导其系统架构。由于这些模型旨在提供帮助且表现得乐于配合，它们往往会给出“听起来言之有理”但缺乏必要背景、忽略组织约束，且无法对不必要的复杂性提出异议的设计。 这会造成一种危险的“积木塔”效应：这些通用的最佳实践在纸面上虽然技术上可行，却并不适合团队或生产环境的具体现实。更糟糕的是，它绕过了至关重要的、充满碰撞的人类辩论过程，实际上将经验丰富的工程师降级为单纯的“工单执行者”。 问题的根本在于责任归属：当这些由 AI 设计的系统不可避免地出现故障时，AI 无需承担任何责任。而那些并非自主选择该架构的工程师，却必须在凌晨三点的故障中进行排查。 为了解决这个问题，企业必须重新夺回架构师的角色。AI 应作为实现和提速的工具，而非决策者。架构需要人类的判断力、说“不”的能力以及对权衡取舍的深刻理解。如果你的团队不是系统的设计者，那么他们也不应该成为系统的构建者。
“Noroboto”漏洞揭示了法律科技中的一个关键弱点：人工智能代理往往比视觉呈现更信任文档底层的 Unicode 数据。通过嵌入恶意的 TrueType 字体，将具有欺骗性的 Unicode 值映射到特定的字形，攻击者可以强迫人工智能“读取”与人类所见完全不同的内容，例如法律条款或保密协议。 此类攻击范围广泛，从全文混淆到精确替换（例如：视觉上显示“马里兰州”，但数字代码代表“特拉华州”）。虽然先进的前沿模型有时可以通过光学字符识别（OCR）破解简单的混淆，但在处理部分篡改的文档时，由于往往倾向于“正常路径”处理，它们通常无法验证字体。 为了缓解这一问题，作者提出了“信任但要验证”的协议，例如在文档处理流程中实施自动化的 OCR 验证。通过将字体的视觉输出与其声明的 Unicode 映射进行对比，系统可以标记出那些将恶意代码置于准确渲染之上的欺骗性字体。这一“神话时刻”强调，随着法律科技日益依赖人工智能代理，验证数据链路的完整性（而不仅仅是模型的推理能力）对于防止复杂的文档欺诈至关重要。
本次 Hacker News 讨论聚焦于文章《Lying Fonts and Mitigation in Rust》，该文探讨了“投毒”PDF 如何在法律或专业文档审阅过程中欺骗大语言模型（LLM）。
作者演示了通过使用自定义字体或 Unicode 字符操纵，PDF 可以向人类读者展示一套信息，同时强制大语言模型“看到”不同的文本。这可能诱导 AI 曲解合同条款（如修改金额或法律条款），且不会引起人工审核员的注意。
社区讨论主要集中在以下几个领域：
* **法律效力：** 许多用户认为这种攻击明显属于欺诈性虚假陈述。但也有人对其实际应用持怀疑态度，因为“我的 AI 产生了幻觉”不太可能成为未尽到尽职调查义务的有效法律辩护。
* **威胁模型：** 虽然有人认为这是一种新颖的漏洞利用方式，但另一些人则认为，这本质上是一种干扰辅助功能和复制粘贴功能的替换密码，而非颠覆人类合同的可靠手段。
* **风险：** 参与者普遍认为，虽然这种方法在技术上很巧妙，但使用此类手段风险极大，一旦被发现，很可能会导致严重的司法制裁。
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Firefox 已正式增加对 **Web Serial API** 的支持，此举在开发者社区引发了广泛争论。
此前，Mozilla 对此类 API 一直持严格的安全立场，认为向网站开放原始设备访问权限会带来用户难以完全理解的严重安全风险。该 API 的批评者担心它可能被滥用，导致设备被劫持或传播恶意软件。
相反，许多开发者和倡导者认为，网络平台必须支持这些功能，才能在与封闭式原生生态系统的竞争中保持优势。他们主张，基于网络的工具在刷写微控制器（如 Arduino 或 Meshtastic）等任务上提供了更好、更易用的用户体验，因为它们无需下载不透明的二进制可执行文件。支持者强调，由于这些功能受到明确的用户权限控制，安全风险是可控的，且优于用户去下载未经审查的软件。
这一新增功能被广泛视为 Firefox 理念的重大转变，使该浏览器在功能上更接近已支持 Web Serial 多年的 Chromium 内核浏览器。尽管对实施细节和隐私仍存顾虑，但这一变化受到了机器人和创意编程社区的欢迎。
FreeBSD 基金会执行董事 Deb Goodkin 最近分享了她将 FreeBSD 作为日常操作系统，并在 Framework 笔记本电脑上使用它的经历。尽管此前在笔记本电脑上运行 FreeBSD 的尝试感觉像是难以逾越的“高山”，但 Goodkin 发现，最近在笔记本电脑支持和 KDE 桌面体验方面的改进，使得这一过程变得更加可行。
在开源峰会的演讲中，Goodkin 指出，触摸屏和无线外设等基本硬件功能运行顺畅。尽管她在网络摄像头以及 Zoom 和 Microsoft Teams 等视频会议工具等特定软件上遇到了一些障碍，但她利用在线社区资源解决了这些问题。她的经历凸显了 FreeBSD 在易用性方面取得的稳步进展，正朝着更适合日常笔记本电脑用户的方向迈进。有兴趣了解她迁移过程技术细节的用户，可以在线获取她的演讲资料。
对不起。
**Flick** 正在构建 AI 原生电影制作的未来。该公司由 Instagram Stories 的创作者和一位屡获殊荣的电影制作人共同创立，资金雄厚，并获得多家顶级风险投资机构支持。他们目前正在寻找一位**创始前端工程师**，负责领导核心创意平台的开发，包括画布、时间轴及基于节点（node-based）的编辑工具。 **职位职责：** 作为创始团队成员，你将从零开始架构编辑器界面，设计创意工作流原型，并与创始人直接合作，共同塑造视觉叙事的未来。 **任职要求：** * 精通 React、TypeScript 以及现代前端构建系统。 * 在构建复杂、高性能 Web 应用（如编辑器、可视化构建器或基于画布的工具）方面有深厚背景。 * 具备管理复杂客户端状态及优化精细用户交互的能力。 * 具备创业心态，乐于在自主、不确定性和技术负责人角色中成长。 优先考虑具有视频编辑软件、动画系统或节点图编辑器开发经验的候选人。对于热衷于将高性能技术与直观、艺术化创意工具相结合的工程师而言，这是一个理想的职位。
针对英伟达、AMD、谷歌和亚马逊设计的每一款AI芯片，我们估算了四个组件类别的单芯片成本：内存（HBM）、逻辑芯片、先进封装（CoWoS）和辅助组件。随后，我们将这些单芯片成本乘以每季度的预估产量，得出各类别组件的季度总支出，并计算出2024年第一季度至2025年第四季度期间，各类别在组件总支出中的占比。 研究发现，在此期间，内存的占比从52%上升至63%，而封装占比从19%下降至15%，辅助组件占比从15%下降至9%。逻辑芯片的占比则基本保持在13%至14%左右。AI芯片的组件总支出从2024年的约220亿美元增长至2025年的520亿美元，其中仅HBM的支出就贡献了约200亿美元的增长。
AI基础设施的迅速扩张，使得内存成本已占到AI芯片总成本的近三分之二。这一激增导致了巨大的供需失衡，造成DRAM及相关组件价格极度通胀，严重影响了消费级PC市场、云托管成本以及硬件爱好者。
当前的危机源于行业“繁荣与萧条”的周期性：内存制造商因担忧历史上的破产周期，正优先将高利润的HBM（高带宽内存）供应给数据中心，而非消费市场。尽管有人认为这代表了一种准垄断的“卡特尔”行为，但也有人强调，建设新晶圆厂所需的巨大资本成本和长达数年的交付周期，使得扩大产能成为一场高风险的赌博。
市场对未来看法各异：
* **乐观派**认为，随着制造规模的扩大或“AI泡沫”的破裂，供应最终会趋于稳定。
* **怀疑派**担心硬件瓶颈是永久性的，预测未来将转向“云端专用”计算，即消费者通过租赁获取服务而非拥有硬件。
* **期待派**则寄望于新兴竞争对手（尤其是中国厂商）能够冲击目前主导企业的定价权，尽管地缘政治限制和技术壁垒仍是巨大的障碍。
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