2024年KUSF大学广播日杂志介绍了互联网档案馆（Internet Archive）业余无线电与通信数字图书馆（DLARC）新收录的资料，并以此回顾大学广播的历史。内容从1906年哈佛大学的无线电俱乐部和达特茅斯学院的业余电台1YB讲起，追溯到20世纪20年代WFBK的首次广播。密尔沃基工程学院馆的收藏资料记录了无线电课程、业余无线电俱乐部、WMSE-FM等校园电台，以及20世纪80年代的金属图表文物。
杂志还介绍了大学广播在20世纪40年代和50年代的发展历程。随着载波电流电台逐渐普及，杜克大学的资料涵盖了WDBS、WDUK和WXDU，而阿默斯特学院、米德尔伯里学院和威廉与玛丽学院的数字化档案则保存了海报、DJ手册、录音室笔记、剪贴簿、节目指南和往来通信等材料。DLARC欢迎个人、社团、电台和档案机构捐赠资料，或就项目提出咨询。
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Trail of Bits 推出了 SequenceHash 和 SequenceMAC，并通过 C2SP 进行了标准化，使安全的多重哈希能够适用于几乎所有现代密码学哈希函数，而不再局限于 Keccak。 与普通的增量哈希不同，这两种构造会对每个输入进行长度编码，从而避免不同值或不同数据边界拼接后形成相同数据所造成的歧义。 SequenceHash 采用双哈希构造，以抵御长度扩展攻击，并支持使用可选的自定义字符串实现域分离。SequenceMAC 在 HMAC 的基础上实现带密钥的认证哈希，要求密钥长度至少为 32 字节，同时纳入密钥和自定义元数据，以避免密钥伪碰撞和扩展问题。 这两种构造都使用固定宽度的 128 位字节长度后缀编码，支持流式输入，最大可处理 \(2^{128}-1\) 字节的输入。它们的安全性仍取决于底层哈希函数本身，不能解决更广泛的协议问题，例如编码不一致、输入遗漏或模偏差。 Rust、Go 和 Python 均提供了参考实现，并配有规范及大量测试向量，覆盖多种哈希函数和中间值。SequenceXOF 变体仍在考虑中。
Figure 在保护其专有硬件、同时避免延误 F.04 项目的情况下，退役了 F.02 机器人车队。由于美国和墨西哥的铸造厂拒收采用锂离子电池的机器人，Figure 与阿诺德·施瓦辛格合作，并在芬兰伊马特拉找到了一家愿意接收这些机器人的铸造厂。 团队在模拟环境中训练 F.02 机器人，并以特技演员作为参照，让它们自主跳入盛有 molten steel 的桶中。尽管现场高温严重、存在电磁干扰、电子设备不断故障，熔炼时间也只有六次、每次仅 20 分钟，且机器人只能停留 24 小时，但它们仍成功完成了任务。 回收的钢材被运回美国，并被加工成限量发行的纪念品，为收藏者保留了 F.02 的一部分历史。如今，大多数 F.02 机器人已被销毁，只有少数几台仍留在 Figure 总部。
本文分步介绍了一个教材定理的 Lean 4 形式化证明：三行二进制位构成的语言中，若最下面一行等于上面两行之和，则该语言是正则语言。由于 DFA 从左向右读取符号，而二进制加法从最低有效位开始处理更为方便，因此证明构造了一个识别反转语言的 DFA。 该 DFA 有三个状态，分别跟踪进位为 0、进位为 1，以及一个死状态。进位为 0 的状态既是初始状态，也是接受状态，从而防止溢出。 核心证明建立了一个运行不变式，将自动机的执行与任意长度输入上的二进制加法联系起来。归纳过程使用若干辅助引理来拆分运行、将一次转移转化为加法器方程，并在最低有效位处分解整个算术方程。布尔情况通过 `decide` 或 `simp` 处理，线性算术则由 `omega` 求解。 最后，利用 Mathlib 中关于语言反转的封闭性定理，将正则性传递回原语言。本文还指出，形式化验证能够揭示规范中原本未明确写出的要求，同时警告不应盲目信任机器生成的证明，而应确保这些证明仍然易于理解。
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伊丽莎白·考玛讲述了家里传承下来的手工钩针编织品。这些作品曾差点被丢弃，如今却被保存下来，也让人得以看见纤维艺术背后鲜为人知的劳动。她追溯了编织的发展历程：从中世纪由男性主导的行会和维持生计的劳动，逐渐发展至针织业以及框架编织机的发明。随着机械化取代许多手工编织者，编织逐渐转变为一种休闲活动，并与维多利亚时期的上层阶级女性联系起来。 后来出现的钩针编织，最初曾在客厅社交中与编织针编织相竞争，后来尤其擅长制作蕾丝。尽管钩针编织多年 resists 机械化，但现代蕾丝机和编织机已经能够仿制钩针编织的效果。考玛解释了如何辨别真正的手工钩针作品：观察针法结构和衣物内部；机器制作或刺绣而成的仿品，内部往往会露出网状结构或不同的针法。 本期节目将这些工艺史与自动化、时尚、性别、阶级和道德消费等更广泛的问题联系起来，并推荐那些与手工钩针编织者合作的品牌。
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这篇文章追溯了“唯一凭直觉就能使用的界面就是乳头”这一说法的来源。人们通常认为这句话出自布鲁斯·埃迪格，但他否认是自己发明的。早在1994年8月，斯科特·弗朗西斯就在一篇帖子中提出了这一概念。1995年1月，杰·沃尔默也给出了几乎相同的表述：“实际上，唯一真正凭直觉就能使用的界面就是乳头。”从1995年2月起，埃迪格开始使用类似说法，其中包括：“除此之外，一切都得靠学习。”他究竟是沿用了沃尔默的措辞，还是从其他地方看到了这个想法，目前并不清楚。作者认为，埃迪格最有资格被视为人们熟悉的那种说法的来源，但作者更喜欢他后来更为讽刺的版本：“根本不存在凭直觉就能使用的界面，连乳头也不例外。一切都得靠学习。”
该基准比较了九种用于提示词注入防护和内容安全的 AI 护栏方案，涵盖小型预训练分类器、零样本分类器、Jev 式决策模型以及 LLM 评审系统。 预训练分类器仍具有很强的竞争力：DeBERTa 在提示词注入检测上的准确率达到 89.01%，中位延迟为 54 毫秒；Granite Guardian 在内容安全方面的准确率达到 80.27%，延迟为 33 毫秒。Qwen3.6-35B 以 89.31% 的准确率取得提示词注入检测最高成绩，而 Jev 以 86.20% 的准确率略微领先内容安全检测。 较新的决策模型也具有竞争力，但在速度、成本和准确率方面并不总是优于传统分类器或 LLM 评审系统。BART-large-mnli 的表现较差，因为其有限的标签无法表达细致的策略要求。Shieldstral 的表现也低于预期，并且对提示词措辞非常敏感。Laya 经过策略调优后，准确率从 57.87% 提升至 75.20%；然而，同一策略却降低了 Jev 的准确率，表明决策模型的提示词具有高度模型特异性。 总体而言，在缺少合适标注数据的情况下，决策模型提供了一种灵活、可复用且由模式驱动的替代方案；但如果有专门的轻量级分类器可用，它们仍是最佳选择。模型选型应依据具体任务的准确率、延迟、基础设施和调优需求，而不应取决于对某种架构的偏爱。