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## NanoKVM:强大但令人担忧的远程KVM切换器
NanoKVM是由Sipeed开发的一款低成本(30-60欧元)KVM切换器,允许通过网页浏览器远程控制计算机,无需在目标机器上安装软件。它通过HDMI和USB-C连接,提供虚拟键盘、鼠标和显示器功能——甚至BIOS访问和远程电源控制。其价格低廉和体积小巧在网上引起了广泛关注,尤其是有开源代码的承诺。
然而,安全审计发现存在严重漏洞。最初的版本出厂时带有默认密码和启用的SSH,并且该设备缺乏CSRF保护、硬编码的加密密钥以及与中国服务器的通信。令人担忧的是,它包含预装的黑客工具,如`tcpdump`和`aircrack`,以及一个*隐藏的、未记录的麦克风*,能够进行高质量音频录制。
虽然Sipeed已经解决了部分问题,但仍有许多问题未解决。该设备的开源特性提供了一种潜在的解决方案,社区正在努力移植定制的Linux发行版,如Ubuntu,以提高安全性和功能性。尽管存在风险,NanoKVM的功能和价格使其成为远程系统管理的引人注目但可能具有风险的选择。
受到关于哈克贝里之家——一个20世纪60年代旧金山流浪者之家——的一章启发,作者踏上了一段冲动的旅程去探寻它的历史。出于好奇心,她拜访了旧金山公共图书馆,要求查阅该家的档案:数百封流浪少年与创始人拉里·贝格斯牧师之间手写的信件。 这些信件揭示了年轻人在寻求庇护和联系时,那些原始而绝望的故事。贝格斯富有同情心、不带评判的回应——仅仅承认他们的痛苦并提供倾听——深深地触动了作者。发现这些个人叙述感觉像是时光倒流,甚至反映了作者自己的道路,她曾是一名高中辍学生,并渴望通过她的非营利组织“Nautilus”帮助他人。 有趣的是,作者了解到《女巫季节》的作者曾在同一个房间进行研究。这次经历凸显了追随好奇心的力量,将探索置于生产力之上,并认识到过去和现在旧金山之间意想不到的联系——曾经是流浪者的避风港,现在是年轻创新者的磁石。哈克贝里之家至今仍在运营,继续执行其重要的使命。
本文提出了一种新的解释,用于解释精细结构常数 (α) 在分辨率宇宙学框架下的机制,认为它并非基本常数,而是从“分辨率级联”中涌现——量子可能性成为物理现实的过程。利用量子分辨率动力学和香农信道容量,α 被建模为该过程的效率,受热力学噪声的限制。 至关重要的是,α 的观测稳定性并非内在属性,而是早期宇宙(普朗克时期)的强大约束支配当前噪声的结果。这导致了一个可证伪的预测:α 随红移略微 *减小* (Δα/α ≈ -β ln(1+z)),与现有的类星体数据相符。 此外,通过整合相关研究,本文提出 α 的空间变化应与大尺度物质分布相关,可能解释韦伯偶极子异常。这项工作旨在激发对物理常数信息基础的讨论,并补充更广泛的分辨率宇宙学模型。
## 速度与进展:摘要 作者认为,持续低估速度是良好工作的主要阻碍。虽然质量需要时间,但*慢*并不等同于*好*。事实上,更快的迭代通常会带来更好的结果——一篇更快的博士论文通常更优秀。 快速行动并非急于完成,而是为了最大化脑力并高效学习。速度有助于避免在无关紧要的功能上浪费精力(例如制作没人想听的播客),并通过更快的错误反馈来加速学习。 此外,缓慢的工作会过时。作者以一位教授固守旧讲义为例,说明了重建意愿不足如何阻碍进步。正如经验丰富的外科医生受益于大量的经验一样,快速迭代和频繁练习是改进的关键。核心信息:优先考虑速度,从失败中学习,避免陷入过时的工作。停止缓慢——行动起来!
## Claude 一次性反编译:工作流程总结
最近的实验表明,“一次性”反编译——将函数连续且无人值守地输入 Claude——极大地加速了 Snowboard Kids 2 反编译项目的进展。这种方法,即 Claude 尝试匹配后退出,与传统的、人工引导的方法相比,最大限度地提高了吞吐量。
该工作流程使用脚本来优先处理可能成功的函数(基于逻辑回归模型,考虑指令计数、分支和跳转——堆栈大小被证明无用)。Claude(Opus 4.5 优于 Sonnet)然后在清晰的指令和一组简单的类 Unix 工具的引导下尝试反编译,这些工具的设计注重鲁棒性和 token 效率。这些工具中的防御性编码是关键要素,用于处理 Claude 可能出现的错误。
虽然有效,但该过程并非没有风险——无人值守的运行可能会耗尽 Claude 配额。然而,仔细的搭建和“放弃”阈值(尝试十次后)可以减轻这种风险。这种方法表明,反编译的主要限制正在从人类专业知识转移到计算能力和模型访问。虽然 LLM 生成的输出需要清理,但它们为理解和修改游戏代码提供了强大的基础,并建立在现有反编译社区的工作之上。该项目的 GitHub 页面邀请贡献者来解决剩余的困难函数。
## Google 的张量处理单元:摘要
Google 的张量处理单元 (TPU) 起源于 2013 年扩展神经网络的需求,面临传统硬件扩展的限制(摩尔定律)。与 GPU 不同,TPU 是*专门*为深度学习设计的,优先考虑矩阵乘法——神经网络运算的核心——而非通用计算。
早期的 TPU (v1-v3) 专注于推理,然后通过 BrainFloat16 等创新技术扩展到训练,以实现高效的精度,并采用收缩阵列架构来最大化算术强度。 后续版本 (v4 及更高版本) 解决了系统级扩展问题,引入了共享 CMEM 以加快数据访问速度、SparseCores 以处理大量嵌入的模型,以及复杂的 optical interconnect (OCS) 以实现大规模、动态可配置的 pod。
TPU 成功的关键在于*协同设计*——将硬件与专用软件(XLA 编译器)和网络紧密集成。这使得确定性执行、高利用率和高效的资源管理成为可能。 近期的进步强调了通过能源效率和系统级优化来降低总体拥有成本 (TCO)。
TPU 不仅仅是更快的芯片;它是一个完整的生态系统。 复制硬件具有挑战性,但 TPU 的故事强调了在不断发展的 AI 加速领域中,专业化、系统思维和持续迭代的重要性。
## 自闭症的增加与诊断重叠 近年来,越来越多的人认同或寻求自闭症诊断,这让一些临床医生质疑“自闭症”是否已成为“怪人病”的统称。虽然自闭症是一种有效的诊断,其特征是社交沟通/互动困难以及自幼存在的限制性/重复性行为,但其症状与其他疾病存在显著重叠。 许多表现出社交笨拙、焦虑或高度专注等特征的人,实际上可能患有社交焦虑症、分裂性或分裂型人格、强迫性倾向,或受到创伤的影响。自闭症意识的普及——尤其是在网上——可能导致基于相关特征的自我诊断,掩盖了其他潜在的解释。 至关重要的是,真正的自闭症诊断需要全面的临床评估,而不仅仅是认同一系列特征。共病很常见,这意味着自闭症可以与其他疾病同时存在,但准确的诊断对于获得适当的支持和资源至关重要。最终,认识神经多样性的范围并考虑替代诊断对于细致理解个体经历至关重要。
作者讲述了在谷歌上寻找萨拉马戈的名言——“上帝是宇宙的沉默,而人类是赋予沉默意义的呼喊”——时遇到的挫折。尽管知道部分内容,但多次搜索都未能找到结果,这引发了作者对宗教狂热分子可能进行审查的偏执想法。 问题并非审查,而仅仅是搜索词的错误,后来朋友纠正了这一点。然而,这次经历让作者产生了一个更大的担忧:谷歌的信息收集和处理过程不透明。与建立在相互信任和开放获取之上的公共图书馆不同,谷歌是一家优先考虑自身利益的公司,并对其方法保密。 这种缺乏透明度令人不安,引发了关于可访问性、潜在偏见以及谷歌是否完全理解其对信息拥有巨大权力所带来的影响等问题。作者最后思考了一个悖论:一家致力于*使*知识可访问的公司,却同时*隐藏*着自身的运作方式。