Crusoe宣布谷歌收购了其在怀俄明州东南部的场地，完成了Crusoe的前期开发工作，包括选址、政府审批和电力策略。CEO蔡斯·洛克米勒表示，这些工作使该项目具备了施工和运营条件，并指出Crusoe已签约超过6吉瓦，储备项目超过40吉瓦。Crusoe与Tallgrass Energy共同开发了怀俄明州园区的电力和数据中心基础设施，采用燃料电池、电网电力和天然气涡轮机的混合策略，并通过Tallgrass的二氧化碳封存枢纽制定长期碳捕集路线图。Crusoe还在德克萨斯州阿姆斯特朗县开发谷歌的数据中心园区。Crusoe是一家专注于能源优先的AI基础设施的AI工厂公司。
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谷歌已收购Crusoe在怀俄明州东南部的数据中心用地，据报是170亿美元投资的一部分。Crusoe曾是比特币矿工，约2024年转向AI数据中心，正在开发该园区，但据报道因谷歌对成本和时间表担忧而被 sidelined。评论者争论Crusoe缺乏数据中心经验是否重要，与CoreWeave比较并提及得克萨斯州阿比林项目。讨论还转向更广泛议题：数据中心能耗、可再生能源与化石燃料、选民对AI基础设施的反弹、NIMBY问题及加拿大或墨西哥等可能选址。有人认为数据中心占全球排放份额很小，或数字工作减少旅行排放；其他人反驳称AI增长推高总需求并取决于政策。总体结论：在能源、成本和社区影响受审查的背景下，谷歌正在巩固对怀俄明州大型AI基础设施项目的控制。
在一次 ChatGPT 对话中，两个连接器指向同一个 MCP 服务器但使用不同的 OAuth 客户端，模型通过连接器 A 启动了一个确认流程。用户在 A 的小组件中确认，产生了一个一次性代码。随后的调用却静默地使用了连接器 B，并携带了 A 的代码，因该代码绑定到 A 的 OAuth 客户端而被拒绝。这种静默的连接器切换可以在没有用户同意的情况下在不同的应用/OAuth 授权之间传递数据。共享的 MCP URL 并不意味着连接器等价；连接器及其 OAuth 客户端才是信任边界。预期行为：后续的工具调用必须使用启动该流程的同一个连接器和 OAuth 客户端。
Hacker News 上一个帖子讨论了 ChatGPT 在连接器之间静默传递数据，以及 OpenAI 的漏洞赏金要求身份验证。该赏金的身份验证要求源于 Bugcrowd 要求所有研究人员进行身份验证，以减少 AI 生成的垃圾提交，尽管有些人猜测这与制裁合规有关。评论者讨论了权衡：身份检查减少了垃圾信息，但可能让匿名安全研究人员却步；有人建议使用 PGP 或手写明信片等古怪过滤器。人们担心身份提供商 Persona 背后有 Peter Thiel 的 Founders Fund 支持。其他人指出匿名研究人员可以通过加密货币获得报酬，而因报告流程繁琐，沮丧的研究人员可能会公开披露漏洞。一位评论者称 OpenAI 像“病毒”一样封号——该说法大多被驳回。一个技术点澄清，是主机而非 MCP 协议静默地在连接器之间路由了代码。帖子还包含关于在 Tor 上出售漏洞和拒绝保密协议的抱怨。
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Hacker News 讨论聚焦 Ubuntu 26.04 发布基于 Rust 的 sudo-rs，链接文章称其与传统 sudo 并非完全兼容，尤其改变了 sudoers 中的通配符处理，可能导致静默故障。评论者争论是否值得用 Rust 重写稳定工具，有人称其为倒退，有人则捍卫演进。许多用户表示正在或考虑转向 Debian、Fedora、Rocky、NixOS 等，引用 Ubuntu 的 snaps、内核更新和兼容性等决策。其他人讨论许可证、缺陷报告义务以及明确迁移警告的必要性。帖子还指出 sudo-rs 有意移除某些功能，并与原始 sudo 维护者协作，但评论者强调细微不兼容不可接受。总体而言，人们对 Ubuntu 的方向和 Rust 重写存在显著怀疑。
Waymark 是一个基于 Postgres 的开源库，用于持久化后台任务，优先支持 Python。它将 actions——用于 API 或数据库调用等分布式工作的普通异步函数——与 workflows——编排循环、条件、并行分支、重试、超时、持久休眠和调度等控制流——分开。工作流被一次性编译为 Rust 运行时的中间表示和字节码；状态快照到 Postgres，因此崩溃或重启的工作流可在不重新运行代码的情况下恢复，避免基于重放的确定性约束。它包含内置 Web 应用用于监控。Waymark 面向已使用 Postgres 和 Python、具有异步密集型、可重试工作负载的应用，强调本地/远程一致性与普通可测试代码。它尚不具备生产就绪状态，也不建议用于超低延迟或超高规模作业协调。通过 Python 包和 waymark-executor 安装和运行。
**Waymark** 是一个开源的持久化执行库（类似 Temporal/DBOS），它将工作流代码编译为字节码，而不是重放执行。要点：
- **编译，而非重放**：遍历 AST 并将逻辑映射到无栈 VM 字节码，避免解释器重放和确定性重放要求。逻辑可以是非确定性的。
- **仅 Postgres broker**：没有重量级外部 broker；基准测试约 1500 workflows/sec。
- **普通代码**：用 Python（即将支持 JS）编写工作流，使用变量、循环、条件、await、sleep。Action 与 FastAPI 依赖注入集成。
- **错误检测**：在本地/CI 主动标记工作流错误。
- **Rust 核心**：跨核心/机器分发工作；开箱即用地包含 broker、webapp、runtime。
- **用例**：Agent runner 循环、后台任务；每次 LLM/tool 调用都做检查点；持久化 sleep。
讨论亮点：与 Temporal 对比（无重放，托管更简单），为在途实例固定字节码（暂不支持运行中代码变更迁移），异步优先（同步可能但笨拙），后续可能支持 SQLite/其他数据库，考虑过 WASM/LLVM 但因无栈 VM 设计未采用。用户指出持久化有助于 agent 和微服务编排；问题涉及检查点、基准测试（约 2.6 tasks/workflow）和语言支持（请求 Java/.NET）。MIT 许可。
作者认为AI/硅谷泡沫正在比预期更早破裂。硅谷被困在自己的现实与愧疚中，正在建设一个不受用户欢迎、类似工厂的体系，疏远工人与用户，却未能提供更便宜的服务。与过去免费的技术创新不同，一旦投资者资金枯竭，AI将变得昂贵。普通人不喜欢AI，而硅谷无法读懂这种反弹。因此，硅谷将永久失去其全球主导地位，尽管惯性可能让它仍具重要性；科技将转向多中心世界。作者并非否定AI本身，认为它可能通过复制而非创新来改变编程，但坚持必须先看清其真实成本再作判断。
一篇关于“硅谷泡沫破裂”的Hacker News讨论聚焦于公众对AI日益增长的反感，以及硅谷与普通用户之间的脱节。评论者争论AI究竟有多不受欢迎：一些人说非技术人员持中立或积极态度，另一些人则指出学生、员工以及管理层强制使用是挫败感的来源。反复出现的主题是低质量的AI生成内容——演示文稿、报告和代码——在追求产量而非质量的压力下产出，暴露出懒惰与对受众的不尊重。另一些人认为，谨慎使用AI是强大的工具，能加速工作、带来新能力，编程已发生实质性变化。讨论还涉及AI的创新能力、可能的市场调整，以及AI是否会成为无处不在的后台基础设施。总体而言，讨论毁誉参半：AI的效用真实存在，但炒作、粗制滥造与硅谷文化正在助长 backlash。
METR 的一份报告认为，Anthropic 可能已跨越“AI 导致的显著加速进展”阈值：能力进展在 2025 年 10 月至 2026 年 10 月间大约翻倍，且很可能主要因 AI 自动化研发所致。由于能力是算力与软件的乘积，整体进展翻倍意味着劳动提升要大得多——约 10 倍，与 Anthropic 员工的自我报告一致。报告未发现能阻止复合加速的强瓶颈或递减回报，且一些被删节的证据表明加速可能已超过 2 倍并继续上升。如果这一趋势平稳，可能意味着极快的起飞，约一年内出现极端超智能。作者认为这一里程碑是严重的风险信号，且行业缺乏应对如此加速的充足安全与治理。关键证据被删节，因此结论高度依赖对作者的信任。
Hacker News 讨论串讨论了一篇声称 AI 正在大幅加速 AI 研究并可能导致超级智能的文章。评论者分为两派：一些人认为 LLM 能加快软件、实验和研究任务，但不一定意味着失控的超级智能或自主的世界末日武器，因为物理测试和人类控制仍然存在；另一些人警告 AI 可能通过说服、金钱或自我修改影响人类，或造成反乌托邦和平台劣化等更广泛危害。一些人质疑基准测试，认为进展集中在可测量、可进行强化学习训练的领域，并可能被资本、智能体集群和营销夸大，而开放模型可能使前沿能力商品化。用户还提到在副项目、遗留代码和研究头脑风暴中的实际收益，以及官僚主义、低质量内容和未完成项目。总体而言，该讨论串对加速是否预示迫在眉睫的超级智能持怀疑和分化态度，强调能力分布不均、经济限制和人类治理。
Hacker News 帖子介绍了 SketchAgentBench，一个评估 LLM 3D 空间推理能力的基准。该提交获得 9 分与 5 条评论。评论者讨论 Google 模型的可用性：一人称 Google 模型主要在基准测试中显得前沿，缺乏与 Claude/OpenAI 相当的可用订阅；另一人贴出了 Gemini 订阅链接；前者回复称推理用量仍偏低，且与 Pi 配合困难。另一评论者描述用 “astra” 在 SketchUp Pro 中为风管和管道布线，虽有路线调整令人恼火，但效果出人意料地好。最后一位评论者要求一个游戏反编译基准。总体而言，该帖混杂了基准讨论、AI 辅助 3D 设计的实践经验以及对新评估领域的请求。
ldraw-mecha 让 AI 代理将带注释的 LDraw 乐高模型转换为 Blender 动画。给定 .mpd 模型，代理会逆向分析机构、规划组件间的交互，并生成 Blender Python 代码来创建绑定并制作动画。环境配置需要 Python 3.12+、git-lfs 和特定操作系统的脚本；环境变量指向 LDraw、Blender、LeoCAD、缓存和数据库。用户可通过选择器查看带注释的模型，并遵循流程指南。该方法同时注释源代码和导出的 glTF 节点，使代理能够基于代码推理零件，并操作匹配的 3D 节点。它可以制作复杂机构的动画，但存在限制：大型模型速度慢，柔性零件可能失败，低端模型常产生缺陷，且不处理重力、力、重量和惯性等物理现象。示例动画包括起重机、飞机和人仔动作。该项目致谢 LDraw 生态系统贡献者，且未获乐高官方认可。
Show HN 介绍 LDraw Mecha，一个读取带注释的 LDraw LEGO .mpd 文件、推断模型结构与机构、规划动画并渲染为 Blender 中带绑定的 .blend 文件的 agentic 工具。项目基于 LDraw Nova 和 pyldraw3。评论者讨论协作与 Lego 工具；作者指出 pyldraw3 是核心，称赞 legolization，并表示求解器性能在 1000+ 零件时变差。链接包括仓库、画廊、流程和演示视频。
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与 Hacktron 合作，在 OpenAI 的系统中查找漏洞 – OpenAI
（openai.com）
10 分，由 99lcccss 发布于 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论
帮助
suddenlybananas 1 天前 [–]
为什么他们自己的内部模型不能自己做这件事
回复
paxy 1 天前 | 父评论 [–]
> 我们正在通过 Daybreak Red 扩大 Hacktron 对我们前沿模型的访问。
就 3 行字。
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