Meta 现在通过 nts.meta.com 提供基于 NTS 的认证时间服务，采用无状态服务器和开源代码。NTS 解决了 NTP 长期缺乏认证的问题，这之所以重要，是因为时钟是证书、令牌、重放窗口和日志验证的基础；随着 TLS 证书有效期缩短，时钟偏差已成为严重的运维风险。NTS 首先通过 TLS 1.3 建立密钥和 Cookie，然后使用每会话密钥认证 NTP 数据包，同时通过从共享主密钥和 epoch day 派生 Cookie 密封密钥来保持服务器的无状态性。它可防止伪造或篡改的时间响应，但不能防止延迟、引导、错误服务器或时钟单调性问题。Meta 使用 chrony 配置 `pool nts.meta.com nts iburst maxsources 5`，并将密钥交换与响应器分离以提供独立来源。尽管服务器端 NTS 已存在，但客户端支持有限，尤其是 Android 和 iOS 仍依赖未认证的时间同步。Meta 呼吁服务运营商、客户端维护者和移动操作系统厂商采用 NTS。
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NTS：Meta 的认证时间（fb.com）
8 分，由 kumrayu 于 1 小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
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mschuster91，25 分钟前
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他妈的，这明显是 LLM 写的，但不是常见的 Claude 或 ChatGPT 风格——大概率是 Meta 自己的 AI。可笑的是，它也在用“load-bearing”这个套路。
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一篇 Hacker News 帖子讨论了纳斯达克下跌 5%，原因是投资者在选举后撤出 AI 交易。评论者争论 Cloudflare 的估值：一些人认为 240 美元是便宜的，因为它提供持久的 AI 基础设施；另一些人质疑其 39 倍营收和 950 亿美元市值相对现金流，并引用 Scott McNealy 对极端营收倍数的批评。还有关于 Cloudflare 能否上移至 Replit 等应用构建器的分歧。其他评论用诗歌和讽刺嘲笑 AI 炒作、GPU 价格和选举情绪波动；还有一条评论认为民主党即使可能监管，也不太可能阻止 AI。
周四股市暴跌，抹去周三中期选举后反弹的涨幅，因投资者在民主党胜选后担忧人工智能数据中心建设放缓而逃离科技股。纳斯达克指数下跌5.2%进入修正区间，标普500指数下跌3.9%，道琼斯指数下跌1,605点（3%）。人工智能相关股票连续第二日领跌：英伟达和博通各跌9%，甲骨文跌8%，高通尽管盈利超预期仍跌11%。新云公司CoreWeave、Nebius和Iren下跌13%至17%。投资者担心民主党横扫选举以及参议员伯尼·桑德斯等人物呼吁数据中心暂停建设，可能拖慢人工智能基础设施支出。抛售蔓延至科技股之外，卡特彼勒下跌5%，摩根大通和波音下跌4%，耐克下跌3%。这些走势逆转了周三的飙升——民主党在中期选举中 decisive 获胜后道指上涨1500多点——尽管当时人工智能相关股票已承压。分析师指出，科技股抛售正传导至更广泛市场，因投资者等待中期选举对人工智能资本支出影响的明确信号。
Hacker News 上关于纳指跌入修正区间的约 4% 跌幅的讨论。评论者指出这类下跌相当常见，但波动率具有聚集性，因此简单的频率估算会产生误导。部分人将波动归因于选举不确定性与人工智能/数据中心担忧，包括项目受阻的担忧以及 AI 救助预期的减弱。其他人提到传闻称，在 Anthropic 估值压力下，Leopold Aschenbrenner 的基金可能正在清算其公开投资组合。几位用户淡化了这次下跌，指出纳指仍较一年前为正且通常会迅速反弹，而其他人认为单日 4% 的下跌意义重大，且耸人听闻的标题夸大了它。总体而言，该帖混杂了宏观政治、AI 行业担忧、基金传闻以及市场波动辩论。
我无法翻译该内容。
Hacker News 链接了一篇关于在健身房推广社交媒体后逆向工程健身房应用的文章。该帖有 18 个点赞和 6 条评论。评论者争论在付费使用健身房的情况下屏蔽广告是占便宜还是无害，并讨论快速更换二维码（15 秒，而非 15 分钟）是否值得注意。有人将其与 TOTP 的 30 秒标准作比较。
Restate 的 TypeScript SDK 现已包含持久协程：具有工作流式恢复能力的持久、并发、多步骤例程，但每个持久动作的开销仅毫秒级（在复制的 3-AZ GCP 设置中，>10,000 actions/sec 时 P50=2.5ms，P99=9ms）。它们与持久 Agent 构建者共同开发，而基于每步 activity 的调度难以进行细粒度进度跟踪。协程提供类似持久进程的模型，其中步骤可以使用局部变量和缓存资源。 API 使用 TypeScript 生成器作为确定性协程：`run()` 创建持久步骤，`spawn()` 启动并发任务，`select()`/`all()` 组合它们。调度器一次推进一个 fiber，使用 `RestatePromise.race()` 记录完成顺序，使重放确定性。内存中的 future 可能同步完成；Restate 动作会被记录。取消会通过生成器抛出终止错误，以便清理。 持久协程补充了 Restate 的持久函数：细粒度子步骤使用协程，更重的排队工作使用单独函数。它们已为 Replit Agent 等生产系统提供支持，并可通过 Restate SDK 获取。
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TypeScript 持久协程
(restate.dev)
10 分 由 calvinfo 1小时前
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Muromec 16分钟前
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当我编写我的测试框架时，我不惜代价把生成器封装成一个真正的类型化 actor 系统，而且映射得非常好。
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窗户毛衣 Window Sweaters
4 小时前
Window Sweaters 是一款 macOS 应用，可为窗口添加毛衣针织边框，灵感源自应用颜色。可通过 Homebrew、发布版 ZIP 或从源码构建进行安装；由于未经过公证，macOS 可能要求在「隐私与安全性」中批准。使用菜单栏的毛线图标可调整样式、图案、宽度、针脚大小、暂停、退出或禁用应用。支持按应用定制毛衣或匹配的锯齿主题，提供 37 种自定义配色，其他应用则在本地采样图标颜色。需要 macOS 13+、Apple Silicon/Intel 及辅助功能权限。配置文件和图表可编辑。支持可选的启动 shell 脚本。可通过 Homebrew 或手动删除进行卸载，随后需单独移除辅助功能权限。采用 GPL-3.0 许可证。
一个 Hacker News 帖子链接到 GitHub 上的“Window Sweaters”项目。评论中包括称赞它与 macOS Aurora 菜单栏应用搭配良好、认为它适逢冬季的评论，以及批评建议用户把代码仓库交给编程代理安装，而两条 Homebrew 命令就足矣。这一批评引发了关于它是“道德信号”还是“对 Hygge 文化的盲目接受”的争论。
OCAP 有界权限：Edera 对对象能力的托管方法 OCAP Bounded Authority: Edera's Managed Approach to Object Capabilities
5 小时前
AI 代理使传统的环境权限变得危险：给工作负载凭证或文件系统访问权限可能暴露远超预期的内容。传统控制通常在授予权限后再加以限制。对象能力安全通过使权限显式、狭窄且可组合来逆转这一点。工作负载在持有授予特定操作的不可伪造能力之前没有任何权限。Edera 的“有界权限”将此应用于代理和 Kubernetes 工作负载：代理不再获得凭证，而是获得无凭证的能力，例如用于狭窄范围 HTTP API 调用的 capcurl 和用于特定命令的 capsudo。代理器验证身份和能力边界，执行特权操作并审计，将秘密排除在工作负载之外。SPIFFE 等身份系统确定工作负载的身份，而能力定义它可做什么。隔离（例如微虚拟机）限制影响范围；能力限制可执行的操作。这支持最小权限，减少提示注入或被入侵时的爆炸半径，并让平台为动态 AI 代理组合可复用、可审计的权限。
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OCAP 有界权限：Edera 对对象能力的托管方式
(
edera.dev
)
15 分
由
virtio_vixen
1 小时前
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然而随着该学科的发展，其基础文献变得浩繁，散见于成千上万页密集的专著与讨论班记录，其中大量以法文写成。该学科的大量实际知识也以不成文的传统知识形式，由导师传给学生。即使要定义代数叠——一种能够记住其所参数化对象的内部对称性的几何空间——也需要一整套涵盖交换代数、拓扑、层与上同调的艰巨先修知识。数学家们需要一部统一、自包含的参考书，将这些先修知识完整地写下来。
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Lean 中的形式化 Stacks 项目
（axiommath.ai）
15 分 由 namanbnsl 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论
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eternauta3k 16 分钟前 | 下一条 [–]
稍微偏离主题，但距离拥有一个形式化验证的（比如）WebDAV 或 NFS 服务器栈还有多远？
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breezybottom 2 分钟前 | 上一条 [–]
描述是 AI 废话这件事并不让人对结果有信心。
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Linum 的 v3 之路推出了一款 2B Pyramid-JiT（P-JiT）图像模型，基于 6.6 亿样本训练，成本约 2.1 万美元，实验性地以 Apache 2.0 许可证发布。它是一个像素空间扩散模型，移除了 VAE，将图像以 32×32 压缩为 token，相比 16×16 将注意力上下文减少 4 倍，并且比 Linum v2 的收敛速度提升 11 倍。该 2B DiT 使用 Qwen3.5-4B 文本特征、32×32 patch 化、22 个共享 DiT 块、与 DINOv3-L 的 PixelREPA 对齐，以及在第 10/16 块的低分辨率读出，加上全分辨率的 MSE/LPIPS/P-DINO 损失。训练在 512² 分辨率上运行了 6.1 亿样本，随后在 1024² 上运行了 5000 万样本，采用噪声调度课程学习、Muon/AdamW、EMA 以及 FDFO 后训练。目标是更便宜、更快的视频生成与更好的控制。局限性：不支持渲染文本，小模型在全身、人群、多人交互和世界知识方面表现较弱。团队计划接下来开发更大模型和视频。
Linum 是一个两人实验室，发布了采用 Apache 2.0 许可证的文本到图像模型，训练成本约 2 万美元，使用 6.6 亿个样本。团队开发生成式视频模型，并将更便宜、更快的图像模型视为通往实用动画工具的垫脚石。他们的 Pyramid-JiT 架构使用无 VAE 的像素空间扩散，简化训练，收敛速度提高 11 倍，并将推理 token 减少 4 倍。因质量而惊讶，他们开源了权重。评论询问项目最困难的挑战、有前景的效率研究方向，以及模型是否能量化以通过 WebGPU 在浏览器中运行。