## SmartOS 概要 SmartOS 是一个基于 illumos 的 1 型 Hypervisor，提供轻量级操作系统虚拟化（Zones/Containers）和完全硬件虚拟化（KVM/Bhyve）。它独特之处在于作为一个“实时操作系统”运行，从外部介质（PXE、USB）启动，并完全在内存中运行，将本地磁盘专门用于虚拟机。 主要特性包括增强的安全性、快速升级，以及利用 illumos 技术，如 ZFS 用于存储、DTrace 用于内省和强大的安全功能。“安装”过程涉及从 USB 启动并配置基本网络和存储。 虚拟机通过命令行工具（`imgadm` 用于下载镜像，`vmadm` 用于创建/管理）进行管理，并使用 JSON 进行描述，从而实现程序化控制。容器和 HVM 虚拟化都建立在 Zones 技术之上，提供一致的管理和更高的隔离性。 SmartOS 是 Triton 数据中心的核心组件，并受益于强大的社区支持，提供文档、IRC 和邮件列表以供支持和贡献。
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## SmartOS：回顾与现状 (摘要)
这次黑客新闻的讨论围绕着SmartOS，这是一个基于Solaris的操作系统，旨在实现高效的虚拟化和云基础设施。它最初由Joyent开发，因其使用SunOS内核、ZFS、零安装能力以及容器/VM管理而受到关注。
尽管最初很有前景，但用户报告说原生运行应用程序存在挑战，在VM中可以找到更好的支持。尽管被三星（后来是MNX）收购，并且现在正在积极开发中，SmartOS仍然是一个利基解决方案。
对话中提到了FreeBSD（与Sylver）、IncusOS和Proxmox等替代方案。Oxide Computer也在利用Illumos（SmartOS的基础）及其Helios发行版，优先考虑计算-数据本地性。
目前，SmartOS仍在维护和使用中，尤其是在家庭服务器和特定生产环境中，其稳定性、工具以及独特的特性（如不可变内核和集成的ZFS）备受推崇。然而，其有限的社区和基于Linux解决方案的主导地位仍然是持续的挑战。
## 嵌入式系统中的TPM：摘要 可信平台模块（TPM）在嵌入式Linux设备中的应用日益普遍，已超出传统PC的范围。这些芯片提供安全的密钥存储、可测量的启动能力（通过PCR验证系统完整性）以及远程证明——系统状态的密码学证明。虽然专用芯片是典型选择，但基于固件的TPM（fTPM），例如使用Arm TrustZone的技术，也是可行的。 然而，在嵌入式系统中部署TPM面临独特的挑战。与PC不同，这些设备通常在物理恶劣的环境中无人值守运行，使其容易受到总线嗅探、复位攻击和直接物理篡改。威胁模型也不同；嵌入式系统优先保护*固件*，而PC则侧重于用户数据。 常见的陷阱包括未能启用会话加密（导致数据在总线上易受攻击）和忽视TPM复位攻击。固件漏洞（如ROCA）和fTPM弱点也构成风险。更长的设备生命周期需要强大的固件更新机制。 成功的TPM实施需要清晰的威胁模型、积极缓解物理攻击以及整体的安全方法——包括安全启动、内核加固和后端基础设施保护——因为TPM本身不是一个完整的解决方案。
## TPM 在嵌入式系统中的应用：Hacker News 总结
最近 Hacker News 上出现了一场关于在嵌入式系统中应用可信平台模块 (TPM) 的讨论，起因是 sigma-star.at 上的一篇文章详细描述了其中的陷阱和注意事项。核心争论在于不同的威胁模型：PC 安全优先保护用户数据，而嵌入式设备制造商通常优先保护其知识产权（固件、算法）。
用户们强调了 TPM 在协同嵌入式系统（例如使用测量启动和认证的网络设备）中实现强大安全性的潜力，但也指出制造商不愿优先考虑用户安全而非 IP 保护。人们对 TPM 漏洞（历史的和当前的，例如明文密钥存储）以及 TPM 规范的复杂性（使其实现困难）表示担忧。
讨论还涉及了 ARM TrustZone 和专用安全元件等替代方案，一些人认为，强大的信任根比 TPM 本身更重要。最终，TPM 的价值取决于具体的应用和威胁模型，物理访问通常会抵消许多安全优势。 许多评论员指出，在资源受限的嵌入式环境中实施 TPM 功能面临挑战。
## ChartGPU：高性能 WebGPU 图表
ChartGPU 是一个利用 WebGPU 实现异常流畅和交互式渲染的 TypeScript 图表库，尤其适用于大型数据集。它支持各种图表类型，包括折线图、面积图、柱状图、散点图、饼图和 K 线图，并提供内置交互功能，如悬停高亮、工具提示和 X 轴缩放。
主要特性包括流式数据更新、可定制主题（亮色/暗色 & 自定义）以及管理 WebGPU 生命周期的强大架构。该库利用渲染协调器来处理布局、比例尺、数据上传和渲染通道。
ChartGPU 提供用于图表创建和操作的公共 API，以及用于用户交互的事件。它基于核心 WebGPU 实现构建，并为每种图表类型使用专用着色器。还提供 React 绑定 (`chartgpu-react`)，以便轻松集成。
**浏览器支持：** Chrome/Edge 113+ & Safari 18+（已启用 WebGPU）。Firefox 支持目前正在开发中。示例和本地开发可通过 npm 获取。
在艺术家们迅速发起抗议后，圣地亚哥漫画展推翻了之前允许在艺术展上展示AI生成艺术的政策。 最初，如果AI艺术作品有明确标注，且不用于销售，则被允许，但这一立场受到了批评，被认为是在将一项威胁艺术家生计的技术正常化。 这一变化正值生成式AI工具被工作室越来越多地采用以降低成本，从而影响故事板、设计和插图等领域的工作。 艺术家们，如蒂亚娜·奥雷利亚和卡拉·奥尔蒂斯，表达了担忧，认为漫画展作为创意人员的重要空间，正在“奖励”一项建立在未经补偿使用他们作品之上的技术。 奥尔蒂斯强调了像漫威和可口可乐这样公司使用AI的例子，强调了整个行业的影响。 虽然漫画展组织者表示最初的规则旨在限制AI作品的提交，但他们最终回应了抗议，完全禁止了AI艺术。 尽管取得了这一胜利，艺术家们报告说在其他大会上看到了AI生成的作品，这凸显了监管这项技术和保护艺术家权利的持续挑战。 这一争论凸显了艺术界日益增长的担忧，即AI代表着“艺术的死胡同”，并贬低了人类的创造力。
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## Uber因安全记录受质疑
《纽约时报》一篇关于Uber持续存在的性侵犯问题的文章，在Hacker News上引发了讨论。用户指出Uber令人沮丧的客户支持难以联系，并表示报告安全问题通常需要谎报“事故”才能联系到人工客服。
多名评论员批评Uber不给司机指纹识别的决定，认为这表明他们意识到司机队伍中可能存在潜在的犯罪活动。人们对Uber安全统计数据的准确性表示担忧——声称99.9%的行程没有发生事故——一些人认为这是通过低报问题来实现的。
讨论还涉及了司机和乘客双方的脆弱性，以及系统中潜在的身份欺诈风险。一些人认为Waymo等替代方案能提供更安全的体验，而另一些人则强调更广泛的问题是解决性侵犯问题并追究肇事者的责任，而不是仅仅关注司机审查。最终，许多人表达了对Uber企业文化和对安全的承诺失去信心。
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## 爱尔兰拟议的间谍软件权限及对警察权力过度的担忧
爱尔兰最近的一项提议将赋予警方访问间谍软件和破解加密消息的能力，引发了关于隐私和政府过度干预的争论。Hacker News的讨论强调了一个更广泛的担忧：全球政府寻求增加监控能力趋势。
许多评论员指出，在罗马尼亚和希腊等地的案例中，警方无作为或渎职导致了悲剧性的结果——包括对求助的无视，造成毁灭性后果——质疑为什么要把更多的权力赋予那些明显未能保护公民的机构。一个关键点是，在法律上，许多司法管辖区（包括美国）的警察没有义务保护个人免受犯罪侵害。
对话还涉及追究警察责任的困难，引用了免责权和强大的警察工会。几位用户注意到，在多个国家同时发生类似的监控推动，这表明存在协调一致的努力或共同的供应商影响。最终，这场讨论凸显了对扩大警察权力而不解决现有的问责制和潜在滥用问题深感怀疑。
## 人工智能对公民机构的威胁 本文认为，当前的人工智能系统对维持民主运作至关重要的核心机构——法治、大学和自由新闻——构成了重大威胁。这些机构依靠演变、透明度、合作和问责制来蓬勃发展，这些都通过人类互动和对共同公民目标的承诺来培养。 然而，作者认为人工智能的内在设计实际上*破坏*了这些品质。人工智能系统侵蚀专业知识，绕过深思熟虑的决策过程，并孤立个体，从而有效地瓦解了机构力量所必需的协作环境。 与建立在信任和合法性基础上的适应性机构不同，人工智能优先考虑效率和产出，而这种方式与公民生活的细微和不断演变本质根本不相容。作者得出结论，正如目前发展，人工智能对这些社会基石构成了严重危险，值得认真考虑。
## AI 与体制衰落：黑客新闻摘要
一篇近期发表的文章（stanford.edu）引发黑客新闻的讨论，认为人工智能正在“摧毁体制”——法治、大学和自由媒体。然而，许多评论员认为人工智能并非衰落的*原因*，而是*加速器*，加剧了原本存在的问题。
几个观点浮出水面：社交媒体已经助长了隔离，而人工智能机器人放大了这种现象；像大学这样的机构已经变得过度关注利润；关键在于，人工智能可能通过提供简单的答案来削弱批判性思维能力。
人们对该论文的方法论提出了担忧，指出它只是草稿，缺乏同行评审，并且依赖于可疑的来源。一些人认为体制已经脆弱，并举例说明了政治操纵和对既定体制信任度下降。另一些人则认为这是“创造性破坏”的自然循环。
最终，这场讨论凸显了人们的担忧，即人工智能虽然潜力巨大，但可能会加剧现有的社会弱点，并侵蚀民主生活的根基。
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robtherobber 1天前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏
blitzar 1天前 | 下一个 [–]
他在欧洲的时候学到了大部分。
yownie 1天前 | 上一个 [–]
看看他们是否能及时醒悟。
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``` Q🗺️一览全局 所有代理集中在一处（从Claude Code开始）。查看代理工作、启动新代理并管理其生命周期。 W⚔️完全控制 曾让管理200单位成为可能的界面，现已准备好用于AI。凭借RTS肌肉记忆，快速响应需要您关注的事件。 E📜熟悉的体验 像在RTS游戏中一样与代理互动，让代理管理充满乐趣。任务运行时间过长？让我们探索地图吧！ R🔌通用性 简单安装可自动与您的代理集成，无论它们位于何处。 ```
## 代理 RTS：摘要
Hacker News 上的一讨论集中在利用人工智能代理的新型即时战略 (RTS) 游戏的潜力上。核心思想是摆脱直接单位控制，转而向指挥官发布高级指令，然后由他们执行，从而可能将复杂性扩展到现有 RTS 游戏（如《总动员》或《最高指挥官》）无法企及的程度。
对话涉及现有的开源项目，如《BAR》（《总动员》的克隆），以及 RTS 游戏中人工智能的挑战。一些人认为，玩家更喜欢“糟糕的人工智能”，以便于游戏。 许多评论员探讨了智能人工智能和有趣游戏玩法之间的平衡，建议需要限制以避免让玩家不堪重负。
许多人对一款以编程代理为核心的游戏表示兴趣，将其与《异星工厂》甚至《RuneScape》机器人程序进行比较，并讨论了理想的界面——API、SDK、游戏内编辑器或更自然的自然语言提示系统。 一位开发者分享了他们正在开发中的使用编码代理的 RTS 的链接 ([https://egeozcan.github.io/unnamed_rts/](https://egeozcan.github.io/unnamed_rts/))。 另一个名为 Neural MMO 的项目 ([https://neuralmmo.github.io/_build/html/rst/landing.html](https://neuralmmo.github.io/_build/html/rst/landing.html)) 也被提及为相关工作。