本文记录了作者在 2008 年产的中国龙芯(Loongson/Godson)MIPS64 架构上网本——Lemote Yeeloong 8089A 上安装 OpenBSD 的技术历程。 Yeeloong 在历史上具有重要意义,曾被视为“自由”硬件实验的典范,因其不含专有二进制代码而广受理查德·斯托曼(Richard Stallman)推崇。然而,作者发现该机器并非易用的平台:龙芯 2F 处理器的硬件缺陷、糟糕的散热设计,以及相较于同时代产品平庸的性能,都构成了巨大的挑战。 完成这一项目需要极大的创造力:作者克服了内核中的硬件锁定漏洞,因缺乏 mips64el 二进制软件包而必须从源码编译软件,并绕过了限制性极强的 PMON 引导加载程序。经过两周的“源码编译苦旅”,作者最终将这台上网本改造成了一台功能正常的 OpenBSD 工作站。尽管运行速度缓慢且键盘手感欠佳,作者仍认为 Yeeloong 是一个极具价值的学习工具。文章还简要回顾了中国的“863 计划”、龙芯架构的崛起,以及在国际贸易限制背景下最终转向专有 LoongArch 指令集的演变过程。
A. Sina Booeshaghi 批判性地审视了“QED 分数”(QED score)。这是一种由 QED Science 开发、旨在对科学论文质量进行排名的 AI 生成指标。尽管该工具利用大语言模型提供快速反馈,但作者指出,其核心主张——即它能提供比传统指标更准确、更少偏见的科学质量衡量标准——缺乏证据支持。
Booeshaghi 指出了该白皮书中三项验证案例研究的重大缺陷:它们缺乏方法论的透明度,存在内部不一致性,并依赖于不受控制的变量。此外,对 QED“前 1%”排名的公开分析揭示了令人担忧的地理偏见,系统性地低估了来自非洲和南美洲研究机构的成果。
归根结底,作者认为将复杂的科学研究压缩为单一的数字分数是还原主义的,且具有危险性。虽然人工智能在索引和提供反馈方面具有潜力,但 QED 分数缺乏此类高风险指标所需的严谨、独立的验证。评论最后带有一丝讽刺意味:按照该系统声称要执行的标准,QED 白皮书本身就不符合“质量”的标准。
“代币最大化”(Tokenmaxxing)——即大举投入资金使用 AI 代币——最初是高管们为强推员工采用 AI 工具而采取的一种粗暴手段。尽管随着成本攀升和补贴减少,这一阶段已有所降温,但其背后的逻辑正在演变为一种更可持续的新策略:“复合准确性”(compounding correctness)。
与早期容易出错的智能体不同,现代模型在增加代币消耗后能产出更好的结果。这使得关注点从盲目消耗转向了“工作量证明”经济,尤其是在网络安全等领域——通过比攻击者投入更多算力来发现漏洞,已成为一种制胜策略。随着循环智能体工作流和“软件工厂”成为标配,在无需人工监督的情况下实现任务自动化的动力将再次回归。
目前,市场正在从脆弱的、由咨询公司构建的智能体流水线,转向灵活的通用平台。虽然一些公司可能会暂时缩减开支,但长期趋势仍倾向于高容量的代币消耗,因为人工智能驱动的“黑灯工厂”(全自动化工厂)正朝着完全自主的方向发展。随着经济实惠的开源模型和专用硬件的兴起,对高吞吐量、智能体性能的优化需求,确保了“代币最大化”极有可能会卷土重来。
作者分享了其在被诊断为肩胛下肌三级撕裂后,利用人工智能(Claude Code 运行的 Opus 4.8)分析 MRI 扫描结果的经历。由于怀疑诊所激进的治疗方案(包括存疑的冲击波疗法和顺势疗法注射),作者将 DICOM 格式的 MRI 文件交由 AI 处理。
起初,AI 报告肌腱完好,这与诊所的结论相悖。在通过多个 AI 子代理对比临床记录和肢体活动测试进行第二次更系统的分析后,AI 得出结论:仅存在“轻度止点肌腱病”,并无明显的撕裂。
作者强调自己并非医疗专业人士,并提醒该实验仅供参考。该项目既凸显了 AI 作为医疗验证工具的潜力,也揭示了当 AI 诊断与人类临床意见冲突时,患者所面临的“无所适从”的困境。作者总结认为,虽然我们目前还无法完全信任 AI 进行医疗审查,但该技术正迅速向这一未来演进。
航天飞机的飞行计算机对于导航、引擎控制和传感器监测至关重要。每个系统由两个专用的 60 磅重单元组成:一个 32 位中央处理器(CPU)和一个输入/输出处理器(IOP)。
当 CPU 处理主要计算时,IOP 作为一个复杂的独立计算机,负责管理 24 个高速数据网络。它采用了创新的“桶形处理器”架构,使其能够在单一物理芯片组上管理 25 个虚拟处理器,每个处理器负责处理特定的网络任务。这确保了数据流的可靠性和可预测性。为了维持这些网络间的数据完整性,IOP 采用了曼彻斯特编码,这是一种可追溯至 20 世纪 40 年代的编码技术,至今仍具有现实意义。
在物理结构上,IOP 构建于 IBM 的“System/4 Pi”模块化设计之上,利用夹在金属板之间以进行冷却的电路板(或称“页面”)。该系统依赖于定制的混合模块和用于微代码存储的熔丝型 PROM 芯片。尽管在当时非常先进,但这种双盒架构最终在 1991 年被更精简、更强大的 AP-101S 所取代。这一转变凸显了航空航天计算从专用多单元系统向高度集成、高效硬件的快速演进。
作者因注意力不集中、时间管理困难及生产力问题(可能与未确诊的 ADHD 有关),开发了一款名为“ADHD Hero”的开源 Pebble 定制表盘。为了减少压力而非制造焦虑,该界面专为其个人需求设计,而非面向大众。
该表盘采用动态的“漫画书”风格布局,结合不规则的事件几何图形,旨在防止大脑过滤掉静态信息。其核心功能包括:
* **时间可视化:** 采用“时间计时器”式的倒计时带和移动的事件楔形块,营造紧迫感。
* **生产力工具:** 包含一个带 5 分钟热身期的工作计时器,需通过身体活动(步数)和点击操作才能消除,有助于打破过度专注状态。
* **任务管理:** 集成 Todoist 以显示“下一个任务”,支持快速完成或重新安排。
* **直观的健康/系统状态:** 采用徽章式步数追踪和电池指示器,确保信息一目了然。
作者利用大语言模型(LLM)进行快速原型设计并迭代出“足够好”的方案,打造了一款实用的个性化工具。他们鼓励他人利用类似技术构建定制化解决方案,以帮助应对各自独特的认知挑战。