如你可能已察觉的，我最近开车时，偶尔会看到这种标志，常配以（ beloved 的）分段字体，显示雷达检测到的你当前速度：就在今天，我了解到了这个想法的早期版本：这是伊利诺伊州警察局在 1950 年代末或 1960 年代初部署的“Speed-Minder”。这辆车没有雷达，它只是报告自己的速度，我觉得这很巧妙。我不确定它是否更多是为了防止司机开得太快——我猜名字就是这个意思——还是仅仅为了帮助你校准自己汽车的速度表。我找不到太多信息说明这是否有效，但我就是喜欢这个非数字速度表装在老式警车顶部的视觉效果。Before Pixels 是对屏幕出现之前设计思路的偶尔探索，为了提供语境、娱乐和灵感而分享。
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像素之前：Speed-Minder
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surprisetalk
1 天前
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1 条评论
help
unpleasurable
20 小时前
[–]
我猜单位大概是兆英寸每春田分钟
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Hacker News 上的帖子链接到一篇付费墙后的《经济学人》文章，标题为“为什么你应该预期一场 AI 崩盘”。评论者普遍认为 AI 下行很可能，但对其时机和原因存在争论。主要担忧包括 AI 公司间的循环融资、英伟达作为供应商/投资者/支持者的角色、估值过高以及英伟达的领导层变动。其他人认为 AI 是真正的范式转变，因此市场回调反映的是估值过高而非技术无用。有些人指出，普遍的崩盘预期可能使时机更难预测，而另一些人警告，过早行动代价高昂。由于文章大部分无法访问，讨论围绕熟悉的泡沫论点展开，而非其具体推理。
中国前沿人工智能模型带有出口管制GPU的指纹。 Chinese frontier AI models carry the fingerprint of export-controlled GPUs
3 天前
Will DePue对公开AI模型权重的取证分析发现强证据：来自DeepSeek、Moonshot AI、MiniMax和Ant Group的六个模型初始化于受出口管制的NVIDIA Blackwell GPU：DeepSeek-V4-Flash和MiniMax-M3匹配148-SM Blackwell布局，而DeepSeek-V4-Pro、Kimi K3、Kimi K3.1-Pro和Ling-3.1-flash匹配152-SM布局。同一实验室的更早模型匹配较旧的Hopper硬件。这些指纹来自权重中保留的初始值，而非泄露，并已在V4-Flash和Kimi K3的物理Blackwell芯片上复现。这些发现不能确定芯片位置、所有权或出口管制违规。对于V4-Flash，AMD MI300X替代方案基本被排除；对其他模型则被认为极不可能。估算训练运行需要数百到数千块Blackwell GPU持续数月，花费数亿美元。来自阿里巴巴、智谱、腾讯、小米和StepFun的模型仍显示为Hopper训练；美团的LongCat-2.0未显示NVIDIA指纹。
一个 Hacker News 帖子讨论了一项说法：中国前沿 AI 模型带有受出口管制的 Nvidia Blackwell GPU 的指纹。评论者指出，中国公司可以合法地在海外（如新加坡、马来西亚）租用 GPU，因此这可能并不表明存在非法活动。有些人质疑方法论，认为指纹识别只能揭示初始化硬件，而非训练硬件。其他人讨论执法可行性：美国可以实施二级制裁，但远程计算使用难以追踪，空壳公司也能规避规则。怀疑者认为出口管制主要提高成本而非阻止获取，而支持者认为它会减缓中国进展。政治角度也出现——有人怀疑在 Nvidia IPO 和 Trump 政府相关交易之际存在协调 PR 时机。多人指出 DeepSeek 等中国实验室已公开披露使用 Blackwell。总体而言，帖子反映了对出口管制是否有效或主要具象征意义的分歧，许多人认为这是监管者与 AI 开发者之间持续的猫鼠游戏。
文章描述了重建 IBM i 7.5 程序验证值（PVV），一个与保存的程序一起存储的 32 字节 HMAC-SHA-256 值。密钥源自保存的程序属性和固定的 LIC 常量，因此 PVV 检查一致性而非可信来源；在需要时由数字签名处理来源。作者匹配了 1,223 个已知有效的值并解析了 1,256 个项目。在受控的 USER 状态测试中，重新计算 PVV 和 SAVF 检查使修改后的原生指令在恢复和重新保存后得以保留。CrackMe 展示了控制流和输出的变化；一个 MEMDUMP 变体绕过了指针验证，从配合的 QSECOFR 作业中读取了已知地址的 USER 域缓冲区的 32 字节。一个普通的 USERB1 账户通过 QSRRSTO 恢复并重新保存了修改后的程序。控制测试显示 IBM i 拒绝了未签名的 SYSTEM 和 INHERIT 变体，并强制执行 USER 域的访问边界。总体而言，PVV 重建支持可复现的研究，但本身不是漏洞或签名绕过；恢复授权、签名和域强制执行仍然是独立的控制措施。
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超越编译器：让 IBM i 运行修改后的原生代码
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silentsignal.eu
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15 分
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dnet
1 天前
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2 条评论
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qubex
1 天前
[–]
我喜欢阅读 OS/400 及其后继系统在那种隐藏在后台、几乎没人理解甚至知道其存在的异架构上所做的工作。
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pjmlp
19 小时前
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父评论
[–]
是的，IBM 和 Unisys 存活下来的大型机和小型机有很多酷东西。你能在 Android 或 Windows 子系统等更主流的平台上看到他们的一些想法，然而与那些小型机和大型机所能提供的相比，这还只是做到一半。
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Hacker News 的讨论围绕一篇文章展开，该文声称 AI 生成的应用正在压垮 Apple 的 App Store 审核流程，尤其伤害了合成器开发者。评论者描述了长时间的延迟、反复的拒绝，以及要求视频之类的不寻常请求。有些人把责任归咎于 Apple 的封闭生态系统和审核人员不足，而另一些人指出 Google Play 也有摩擦。用户们就侧载、TestFlight、Web 应用，以及 AI 垃圾内容是否证明需要更严格审核展开辩论。有些人捍卫 Apple 对垃圾内容的把关；另一些人则认为付费开发者理应获得更好的服务。更广泛的主题包括 Apple 的市场力量、平台控制，以及 AI 是否将进一步自动化或恶化应用审核。总体而言，该帖子将应用分发描绘为对小型开发者来说日益痛苦的事情。
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一个 Hacker News 帖子讨论了一次影响全球 Exchange Online、Teams 功能、Copilot、SharePoint、Defender、Graph、Intune、Planner、Purview 及其他服务的 Microsoft 365 重大服务降级。Microsoft 状态更新描述了因大量服务器意外不可用并健康检查失败导致的负载升高；重启的服务器有时在流量下再次失败，表明存在自我维持的容量问题。Microsoft 暂停了部署、转移了流量、测试了配置更改、回滚了一项网络更改，并探索了限流/路由修复方案，但恢复缓慢且不确定。Microsoft 还表示没有恶意活动的迹象。评论包括一位前微软员工对 Exchange Server 旧版管道的解释、来自世界各地的用户报告、关于 AI/代码质量、裁员和级联故障的猜测，以及 Downdetector 不可靠性的提醒。Azure 和 GitHub 通常被报告为独立或未受影响。此次中断扰乱了邮件和业务工作流，Teams 核心消息功能基本正常，但依赖 Exchange 的功能失败。
作者的个人笔记（非医疗建议）在主观贝叶斯视角下评估家庭实验室藻类工作为低风险。他们已培养小球藻而无健康事故，尽量减少接触，与食物分开，并洗手。小球藻未被HSE列为病原体，用于学校实验，报道的不良病例罕见或特殊；1994年一例职业性哮喘病例因可能更高的暴露而被降低权重。两种计划使用的菌株——四尾栅藻和杜氏盐藻——被CCAP和ATCC评为最低危害/生物安全1级。主要剩余风险是收到错误菌株和样品污染，其中污染被认为最大但仍属低风险。
Hacker News 上的一篇帖子链接到一篇 Substack 文章，题为“Safety in Algae Home Experiments。”评论者欣赏这个小众话题和个人风格，但有人指出文章缺乏背景。另一人对食用藻类的实用性感兴趣。一位评论者解释说，小球藻和螺旋藻被用作蛋白质来源，螺旋藻因后处理更简单而更容易加工；小球藻高蛋白的潜力受限于加工成本和二氧化碳需求。另一位批评文章忽略了其“最大风险”的评估——被细菌或霉菌等非目标生物污染——警告未知污染物可能危险，类似于真菌栽培，并敦促谨慎。总体而言，讨论将对家庭藻类种植的热情与污染安全担忧以及要求更多背景相结合。
Foundation Models 框架是一个用于将大语言模型集成到应用中的原生 Swift API，包括 Apple 的端侧与 Private Cloud Compute 模型。它提供引导式生成、工具调用、图像理解（集成了 OCR、条形码读取等 Vision 工具），以及 Dynamic Profiles，允许在共享 transcript 的同时在会话中途切换模型、工具与指令。它还通过 Language Model 协议支持第三方模型（如 Claude 和 Gemini）。符合条件的开发者可免费使用 Private Cloud Compute，并享有强隐私保护。其他工具包括用于测试提示词的 Evaluations 框架、用于脚本编写与原型设计的 `fm` CLI、带有技能与上下文助手的开源实用工具，以及 Python SDK。适用的使用要求仍须遵守。
Hacker News 的讨论围绕 Apple 的 Foundation Models 框架展开。符合条件的小型企业开发者可以免费访问 Private Cloud Compute 模型，但使用与终端用户的 Apple/iCloud 账户绑定，每日限额不明确。开发者表示端侧模型速度快，但安全过滤严格、上下文有限，有些人更偏好替代方案。Apple 还有 CoreAI 工作，将开源权重模型适配到 Swift，macOS 27 包含本地模型的 `fm` CLI。该框架现在可通过同一 Swift API 支持 Claude 和 Gemini 等服务器端模型。其他评论涉及用 App Attest 认证直接 LLM 调用、编码/工具调用能力弱，以及关于 Siri 的玩笑。总体而言，开发者看到了推理费用由用户承担的轻量应用机会，但限制和护栏仍不明确。
Hacker News 帖子讨论 Microsoft 状态页面事件。评论者指出存在公开状态页面，但查看账户相关服务需要登录。编号 MO1550821 的中断影响多个 Microsoft 365 服务——Exchange Online、Teams、SharePoint、Copilot、Defender XDR、Planner、To Do 和 Purview——并出现服务降级。Microsoft 表示，许多服务器不可用后，受影响基础设施负载升高，负载被转移到其他地方。他们正在重新分配流量、重启和修复服务器、验证失败健康检查的绕过方案，并调查最近的配置更新。用户还报告登录和 2FA 验证码送达问题。其他评论讨论状态页面可访问性和云提供商支持。总体而言，Microsoft 正在缓解由服务器和健康检查问题而非简单流量峰值引起的广泛 Microsoft 365 连接问题。
分布式光线追踪器 点击右侧渲染 点击下方渲染 相机视图 移动 旋转 预览 渲染质量 预览高清 全高清 自定义分辨率 640×360 1280×720 1920×1080 2560×1440 采样 反弹 渲染 下载 PNG 复制图像 尚未渲染 图块 0 / 0 · 已用时 0.0 秒 隐藏界面 Esc
Hacker News 上关于 Hatchet 工程师 Julius 的分布式光线追踪器演示的帖子。该演示通过 Hatchet 调度将渲染分布到许多节点，使用持久流和无服务器端点；渲染器基于 rpt，并通过 fidget 进行 SDF 脚本编写。Julius 澄清 SDF 是隐式表面表示，而不仅是光线追踪技术。评论包括关于超大场景无服务器光线追踪的相关工作、SDF 资源、对 Hatchet 的赞扬、关于云成本和 SOL 代币的问题，以及与使用 GPU 的比较，作者指出 GPU 昂贵但可以集成。源代码在 GitHub 上。