一只来自温尼伯、名叫Eddie的君主斑蝶，被一个微小的BlūMorpho发射器追踪，向南穿越曼尼托巴、北达科他、明尼苏达并进入堪萨斯。这个重60毫克、由太阳能供电的装置发送蓝牙信号，手机和接收器将信号转送至Project Monarch，允许公众追踪。Eddie属于长寿的“super”或Methuselah世代，其迁徙约4000公里至墨西哥森林冬眠，并在春季返回北方。今年秋天，29只温尼伯君主斑蝶被标记，全加拿大和美国1300多只中的一部分；截至10月底，五只已到达墨西哥，而Eddie已有19天未被检测到。追踪通过揭示迁徙路线、补给站点和栖息地缺口，帮助保护工作。君主斑蝶是受威胁的授粉者，因除草剂、气候变化和城市扩张导致的乳草损失而面临危险。社区正在通过种植带有本地乳草和蜜源植物的“君主斑蝶驿站”，在加拿大与墨西哥之间建立蝴蝶通道。
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Hacker News 的一篇帖子链接到 begiant.ca，关于一个追踪帝王蝶从加拿大迁徙到墨西哥的微型发射器。该帖有 11 点和 3 条评论。一位评论者询问该说法是否准确——发射器每秒在 2.4 GHz 发射信号，且在 100 米内任何开启定位和蓝牙的智能手机或平板都能在没有应用的情况下将信号转发到 Project Monarch 服务器——并想知道它们是否类似 AirTag。另一位说下载应用后显示合理的西海岸路径。第三位链接到一个有 77 点的早期 Project Monarch 讨论。
科技股暴跌，因人工智能支出和债务引发泡沫担忧。大型科技公司烧钱的数据中心建设越来越多地由不透明的私募信贷/股权融资，使公共养老金和新近的私人退休账户面临未披露风险。私募股权支撑大量数据中心融资；超大规模云服务商信用质量正在减弱，信用违约互换（CDS）需求上升，相关融资引发类似2008年的担忧。尽管选民最近否决了许多数据中心，现有债务仍然存在。文章认为，退休储蓄者和养老金受托人可以向基金施压，避免风险性不受监管资产，同时最终将储蓄重新投向可负担住房和清洁能源等生产性投资。它说，风险可见且可避免。
Hacker News链接了一篇文章，认为退休储蓄正在推动AI泡沫，理由是新开放的私募基金渠道和养老基金对数据中心的投资。评论者普遍持怀疑态度：有人说退休资金推动了所有泡沫；还有人指出退休资金由中介机构管理，而非退休人员本人。一位评论者表示，数据中心在AI之前因云服务需求早已盈利。另一人批评文章将私募股权数据中心融资与更广泛的AI建设混为一谈，并指出主要超大规模云服务商用现有利润资助支出。其他人质疑15万亿美元的主张，指出允许私募基金并不意味着资金流入AI。有些人认为文章有政治动机，并指出市场下跌幅度不大。少数人认为像养老金这样的长期投资者可能适合承担风险性长期押注，而另一些人不喜欢目标日期基金。总体而言，讨论既接受了对AI支出的担忧，也批评了文章的证据与因果论断。
2003年，弗吉尼亚理工大学使用1100台Power Mac G5构建了System X，达到10万亿次浮点运算/秒，全球速度排名第三，也是学术机构中最快的，成本为520万美元，而Earth Simulator的成本为4亿美元。后来它用1100台定制的双2.3 GHz Xserve G5重建，以支持ECC内存，达到12.25万亿次浮点运算/秒，并在2004年TOP500榜单中排名第7。2008年，System G使用324台搭载Intel Xeon处理器的Mac Pro，达到22.8万亿次浮点运算/秒，并专注于功耗感知、节能的超级计算。这些项目共同表明，Mac硬件可以构建能力强且成本低廉的超级计算机，并推动了每瓦性能成为关键指标。
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弗吉尼亚理工大学基于 Mac 的超级计算机的力量与遗产
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12 分
由 CharlesW
2小时前
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Show HN: 我复刻了 Papers Please，但你要决定资助哪些 YC 创业公司
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bolau
19 分钟前
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slg
3 分钟前
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考虑到原作的主题，这让人感到不适。
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tuberreact
0 分钟前
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该死，至少在这里我可以是后经济的。
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```AWS 模拟器为编码代理提供免费、离线的本地 AWS 副本来进行测试。它源自 Amazon 的分布式系统历史，包括 Dynamo 和基于 Paxos 的“Alf”锁服务，在这些系统中，仿真和形式化推理帮助在生产前发现并发错误。随着 AWS 扩展到 200+ 服务，手建测试环境变得不切实际，尤其在代理编写代码的速度超过人类检查速度时。代理基于 400+ API 模型和针对真实 AWS 验证的保真测试构建了模拟器，覆盖 200+ 服务。通过将真实基础设施放入代理的编码循环，它帮助代理检查自己的工作，并更频繁地生成正确代码。工程师的角色转向定义规格、测试、合并门禁和护栏，以决定代理编写的代码何时正确。护栏包括保真测试、安全代理审查和确定性检查。代码以 CC0 发布，并公开提交历史和已知差距。未来工作将完善代理驱动的软件开发。```
一篇 Hacker News 帖子链接到一篇关于 AWS 模拟器以及工程师作为代理编写代码的角色的文章。该帖子有 50 分和 3 条评论。评论者讨论一个“things-that-do-not-work”文件夹，其中包含代理测试行为与真实 AWS 不匹配的问题，其中一人称之为“Claudeslop”。另一人提到约 6,500 个未分类问题与 12,700 个“things-that-now-work”条目，质疑这些代表的是已修复的 bug 还是预期功能。
AWS Emulator 是用于在无 AWS 账户或真实 AWS 资源时构建和测试软件的本地免费 AWS API 模拟器。它在本地提供 HTTPS 端点；可通过环境变量将 AWS CLI 或 SDK 指向它，或在 Rust 测试中内嵌运行。需要 AWS CLI 2.35.0+。它不适用于生产或安全测试。遥测默认开启且数据最小化；可通过 `--telemetry off`、`EMULATOR_TELEMETRY`、`config.toml` 或内嵌选项禁用。从源码构建需要 Rust/Cargo、C 编译器、约 100 GB 磁盘空间和多核 CPU。许可证为 CC0-1.0，供应商代码除外，后者为 Apache 2.0。
AWS 在 GitHub 上发布了一个开源的 AWS 模拟器，据报道主要用 AI/Claude 在几周内构建。Hacker News 评论者争论它是一个真正维护的产品，还是与亚马逊关于自主 AI 智能体博客文章相关的单次实验。
一名 AWS 员工表示这是他们计划维护的真正产品，并引用了公开声明，但怀疑者质疑其长期支持并要求官方承诺。其他人将其与 LocalStack、Floci 和 Ministack 等现有模拟器比较，有些人期望它成为免费替代品。鉴于大量 AI 生成的提交和缺乏审查，人们对其代码质量表示担忧。用户还询问它在测试 CDK/Terraform 部署时对内部行为的模拟能有多忠实。帖子还包括对 AI 角色和 AWS 产品寿命的更广泛悲观看法，同时也有对免费、AWS 支持的模拟器的欣赏。
danfoss sm-800A 中的多个远程代码执行漏洞 Multiple remote code execution vulnerabilities in danfoss sm-800A
3 小时前
研究人员在 Danfoss AK-SM800A 控制器中发现了多个严重的安全漏洞。在法国最近的攻击浪潮之前，已经记录了多个明显的漏洞，包括跨 Danfoss 产品线的认证绕过、操作系统命令注入、路径遍历和 SQL 注入。即使使用最新固件（v5.3.2），一小时的手动审查也揭示了六个允许远程代码执行的预认证栈缓冲区溢出漏洞。该固件缺乏栈金丝雀和 PIE 等基本保护措施，且应用程序以 root 身份运行。一个独立的 Web 应用防火墙二进制文件（sm_fcgi_app）也包含一个预认证内存损坏漏洞。这些设备缺乏安全启动，可能被植入持久性木马或被变砖。数百个 Danfoss、Copeland/Dixell 和 Eliwell 控制器仍暴露在互联网上。研究人员建议资产所有者通过 VPN、私有 APN 或严格的 IP 白名单来限制控制器访问，而不是依赖补丁或严格会话控制，因为这些措施对这一根本性不安全的代码库提供的保护极小。
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danfoss sm-800A 中的多个远程代码执行漏洞
（midnightblue.nl）
9 分，rros 发布于 2 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
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holsta 17 分钟前
[–]
Shodan 现在显示有 7,667 台 StoreView 设备，比 10 月中旬的 4500 台有所上升。其中一些可能是蜜罐，但并非全部。
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blqsort 是一个快速的、单头文件 C++ 快速排序，带有 C 和多线程变体，在随机和部分有序数据上优于 std::sort。它使用无分支分区、针对小分区的排序网络、精心的中值主元选择、重复值处理，以及针对偏斜分区的堆排序回退。在 Apple M1 和 Intel i5 上的基准测试显示，排序 5000 万个 double 和结构体比 std::sort 和 ipnsort 更快。它检测已排序/逆序排序的输入，优化重复值，支持自定义比较器和类型，并针对非平凡可复制类型回退到 BlockQuicksort 变体。多线程 C++ 版本更快。包含 blqs.h 并像调用 std::sort 一样调用 blqs::sort。
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比 std::sort 更快的 C++ 快速排序
(tiki.li)
8 分，由 signa11 发布于 1 小时前
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brudgers 11 分钟前
[–]
快速排序之所以快，是因为它的空间需求不仅接近线性，而且非常非常接近 n。它之所以快，是因为它最小化了 IO。
需要明确的是，我并没有看代码，但针对 5000 万条目进行基准测试让我怀疑所需的 IO 很少。
当然，有时候这正是你的用例。但对于许多规模有趣的场景，IO 占主导。
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TimeNet：用于时序基础模型的开源数据基础设施 TimeNet: Open-source data infrastructure for Temporal Foundation Models
4 小时前
NoteTimeNet 是一个预发布项目，通过 TimeF 格式和 TimeNet API 统一不兼容的时间序列数据集。TimeF 存储 manifest.json、control.duckdb 和 Parquet/Zarr 值平面。TimeNet 负责查找、构建、下载和加载数据集，而模型训练、推理和评估仍由你选择的框架完成。TimeNet 在线黑客松邀请参与者接入数据集并训练或微调时序 AI 模型。安装使用 uv add 'timenet[cli]'、uv tool install timenet-connectors，然后构建 timenet/hello-world；它从本地注册表加载，无需凭据或网络。仓库包含 timenet 和 timenet-connectors 包。TimeNet 采用 MIT 许可证，但数据集保留其上游许可证。
TimeNet 是一个用于时序基础模型的开源数据基础设施，被称为“时序数据的 ImageNet”。它将分散的时序数据统一到一个层中，支持分类、问答、预测、生成、编辑和对应等任务，并为机器学习框架提供 API。早期实验据报道，在跨多个数据集训练时，OpenTSLM 的 F1 平均提升 14%，SLIP 提升 22%。该项目是许多大学和组织的研究人员共同协作的成果，目前包含一场最高提供 50,000 美元云积分的在线黑客松。
为我们的 Coupa 供应商门户创建 Pomerado 集成。按状态和日期范围列出发票，包含发票号、采购订单、金额、状态和预计付款日期。只读。开始使用 Pomerado 创建 MCP。我将根据你的条件回答它的问题。调用了 pomerado.find_website_tool，尚无 Coupa 工具。调用了 pomerado.build_website_tool，构建已开始。列出 Coupa 发票 supplier.coupahost.com 已发布。调用了 pomerado.get_job，已完成，已发布 1 个工具。调用了 pomerado.run_read_only_website_tool，耗时 3.8 秒。Coupa 集成已上线，我运行了一次：自 8 月 1 日以来有 38 张发票，412,860 美元仍待支付。其中 6 张已逾期，2 张有争议，每张都有最新评论。
Pomerado（YC F26）推出了一款自助式平台，可在几分钟内将任何网站转换为供 AI 代理使用的确定性、自愈式 MCP/API。它旨在比浏览器自动化或计算机操作更可靠地帮助代理与无 API 的遗留网站交互，后者可能缓慢、昂贵且存在安全风险。用户提供自然语言工作流描述；Pomerado 的代理一次性探索网站，记录导航与交互，然后构建带防护检查与合成测试的通用 API。它支持身份验证与双因素认证，并且维护任务会在失败后修复或改进工具。与计算机操作不同，运行时调用是确定性的，使重复工作流更快、更便宜。该平台提供 MIT 许可的开源版和托管版。早期用户包括个人教练、汽车经销商和私人助理。在评论中，创始人表示他们避免每次调用解析完整 DOM，并为每个 worker 提供独立浏览器、Cookie 和 IP 进行隔离，同时不进行边缘缓存或调用去重，以提供实时数据。