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Muse Wonder
2 天前
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本项目将一台 Gemtek W1700K Wi-Fi 7 路由器改造为宽带软件定义无线电接收机。其 MediaTek MT7996 射频芯片可在 2.4、5 和 6 GHz 频段上捕获原始 14 位 IQ 采样，采样率最高达 320 Msps（单频段 640/2），同时 Airoha AN7581 SoC 通过 10 GbE 将数据流传送至 Linux 主机，由浏览器界面显示实时频谱、瀑布图以及接收机控制选项。
系统完全运行定制固件——不含联发科代码，仅有一个逆向工程的 ROM 补丁加上从仓库构建的 WM 和 WA 固件——从冷启动上电初始化射频，并接收主机命令以设置本振频率、采样率、增益和滤波。本振以约 3 Hz 的步进调谐到任意频率，并可在数据流中约 1 毫秒内重新调谐。
主机软件包括 w1700k-stream，将 IQ 流分发给本地消费者，可选进行抽取滚降校正（"flatten"）；w1700k-spectrum，提供 262,144 点 FFT 瀑布图，帧率 100 fps；以及 sdr-recorder 用于捕获数据流。仓库提供安装脚本、寄存器参考和架构文档，仅需一个串口适配器和一个 10G 网卡即可部署。
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一名开发者将一台 Gemtek W1700K Wi-Fi 7 路由器逆向改造成 320 Msps 的软件定义无线电接收机。该路由器的联发科 MT7996 射频芯片以最高 320 Msps 捕获原始 14 位 IQ 采样；其 Airoha AN7581 SoC 通过 10 GbE 将这些采样流式传输到 Linux 主机，主机在浏览器中显示实时频谱和瀑布图。作者此前曾用 ESP32 搭建过 SDR。HN 评论者指出，Wi-Fi、LTE/5G 和其他无线电在内部已经类似 SDR，但被锁定在特定频段和测试模式。他们讨论了发射限制、天线/滤波器限制、廉价高速 ADC，以及业余无线电、卫星接收和 Banana Pi R4 等潜在用途。一些人争论该项目由 Claude 辅助的逆向工程和密集文档，而另一些人则称其为宽带信号分析的一项重大低成本突破。
Corey Prophitt 发布了 marketyourgames，这是一个用 C 和 CGI 构建的商业 Web 应用，发布于 2026 年——这种技术栈大多数人会认为已经过时了。它包含现代功能：用户账户、搜索仪表板、Stripe 支付和 Postmark 邮件，所有这些都不需要 JavaScript。 技术栈是 BCHS：OpenBSD、C、httpd 和 SQLite。没有框架、模板语言或数据库服务器——只有一个静态链接的二进制文件，读取 CGI 环境变量并直接输出 HTML。三个库处理其余部分：libcurl 用于出站请求，libsodium 用于加密，libcjson 用于 JSON 解析。 Prophitt 强调了几点优势。整个应用可以装进一个人的脑子里，供应链风险极低——只需要一个编译器和三个维护良好的库。调试很直接，因为应用作为普通程序运行。工具需求极少；经典的 Vim 就足够了。CGI 接口只是 HTTP 基础，而 OpenBSD 的 pledge、unveil 和 chroot 能有效地对二进制文件进行沙箱隔离。 主要缺点是缺乏内置工具。Cookie 解析、查询验证、表单处理和输出转义都需要手工编写的解决方案。Prophitt 自己写了一个头文件，但希望能有共享的、stb 风格的库。 他的结论是：CGI 历史上的批评——主要是进程 fork 的开销——在现代内核上已不再适用。这种技术栈的简洁性使其值得再次选用。
Hacker News 的一个讨论串讨论了一篇关于用 C 构建现代 Web 应用的博客文章。作者使用 CGI、SQLite、OpenBSD httpd，且依赖很少，认为这个简单、单二进制的技术栈可调试，在 2026 年也够用。评论者争论这种做法：有人称赞极简主义、无供应链风险，以及避免框架复杂性；其他人则警告 C 的内存安全漏洞、每请求进程开销和 SQLite 写入争用。一些人指出，CGI 被弃用主要是为了速度，而这可能已不再重要，而 FastCGI、Go、Rust 或长驻服务器提供了更安全/更快的替代方案。其他人分享历史上的 CGI/C 故事，以及 busybox httpd、Lua、BCHS 等现代极简工具。讨论串还批评了链接网站的 UI，并询问这篇博客文章是否由 AI 撰写。总体而言，讨论在简单服务端 C 的怀旧情绪与现代安全、工具和可扩展性担忧之间取得平衡。
通用法律模型 GLM-Legal
2 天前
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HN 上关于 z.ai 的 GLM-Legal 法律 AI 的讨论。评论者一致认为，LLM 能帮助处理常规法律工作——合同红线批注、模板、遗嘱、首轮审阅——节省时间和成本，但在需要合伙人级判断的新颖、高风险事务上不太可靠。有几人担心，自动化初级/律师助理任务会侵蚀未来专家的培养管道，这种模式在其他行业也出现过。其他人提出问责、编造引文、律师-当事人保密特权、数据隐私、司法管辖区（尤其是美国以外法律）和基准有效性问题；一些人质疑 Harvey 基准和闭源权重。律师指出，AI 会漏掉遗漏之处，无法替代有经验的审阅。支持者看到改善司法可及性和减少积压的潜力。辩论还涉及中国数据治理、开放与专有模型，以及法律工作主要是常规性的还是本质上新奇的。总体而言：对辅助性任务持谨慎乐观，对无人监督的法律建议持怀疑态度。
