XKeyscore是美国国家安全局（NSA）运营的一项高度机密的批量监控项目，由爱德华·斯诺登于2013年揭露。它允许分析师实时搜索和分析全球互联网数据，从全球150个地点的700多个服务器组成的庞大网络中收集信息。
虽然NSA声称其使用是合法的，并且仅限于外国情报目标，但斯诺登和其他人认为XKeyscore赋予了几乎无限的监控能力——能够访问电子邮件、网站活动，甚至在极少监管的情况下访问计算机使用情况。数据来自各种来源，包括直接访问电信提供商以及与澳大利亚、加拿大和丹麦等国家的情报机构合作。
该项目引发了争议，有消息称像丹麦这样的盟国曾应NSA的要求，利用XKeyscore监视自己的盟友。尽管声称访问受到限制，但报告表明，即使是低级别分析师也可以使用关键词和元数据进行广泛搜索，引发了重大的隐私问题。该系统持续处理大量数据，短暂存储内容，但将元数据存储长达30天。
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## XKeyscore 与 NSA 监控：摘要
这场 Hacker News 讨论围绕着 NSA 的监控项目 XKeyscore，该项目于 2014 年曝光。虽然最初归因于爱德华·斯诺登的泄露，但评论员们争论信息是否实际上来自另一个来源——可能来自“影子经纪人”，因为泄露的文件与斯诺登记录的披露之间存在差异。
对话深入探讨了 NSA 当前的能力，表明从大规模、未加密数据收集（斯诺登之前）转向更具针对性的主动黑客攻击和元数据分析。尽管加密技术取得了进步，但人们仍然担心 NSA 通过 Cloudflare 等系统中的后门，或通过破坏供应商和终端来访问数据的能力。
几位评论员强调了 NSA 对加密标准的持续干预以及在法律案件中进行平行构建的潜力。讨论还涉及网络中立性的复杂性以及流量加密对隐私的好处，同时也承认仅依赖技术解决方案的局限性，因为存在潜在漏洞和政府访问权限。最终，该帖子反映了对 NSA 监控范围的怀疑以及在数字时代维护隐私的挑战。
This appears to be a snippet of a PDF file's internal structure, not human-readable content. It contains object references, offsets, and binary data. There is no translatable text within this excerpt. 无法翻译，这似乎是PDF文件内部结构的一部分，不包含可读文本。
司法部备忘录显示，总检察长帕姆·邦迪指示联邦调查局积极调查并编制一份可能参与国内恐怖主义的个人和团体的名单。这项倡议源于特朗普总统的NSPM-7指令，针对那些表达对执法部门的反对、倡导开放边境、持有“激进性别意识形态”观点或表现出“反美”情绪的人。
该计划包括通过现金奖励系统来增强联邦调查局的举报热线，以获取导致逮捕的信息，并优先为关注国内恐怖主义的州/地方执法部门提供司法部拨款。联邦调查局联合反恐特遣队（JTTF）被指示利用所有调查工具——甚至追溯过去五年——来绘制国内外个人的网络。
批评人士认为，该备忘录实际上将恐怖主义的定义扩展到包括政治反对，可能针对范围广泛的美国公民，并反映了一场“反恐战争”向内聚焦。
## AI现实检验：脱节与疑虑 近期报告显示，炒作的AI进展与可证明的现实之间存在日益增长的脱节。英伟达声称GPU出货量显著，但数据中心容量与这些数字不符。Anthropic预计收入令人印象深刻，可能与OpenAI匹敌，但OpenAI自身的预测现在受到质疑，尤其是在谷歌Gemini 3发布引发“红色代码”响应，并导致OpenAI匆忙开发“Garlic”模型。 核心问题是*为什么*Gemini 3被认为是一次飞跃，而不仅仅是标准的增量改进，以及为什么它会引起如此大的警惕。虽然OpenAI专注于改进ChatGPT的功能和用户体验，但人们对增长放缓以及对基准测试而非实际用户影响的依赖表示担忧。 此外，投资叙事也显得不稳定。所谓的1000亿美元英伟达-OpenAI交易似乎只是一份“意向书”，而英伟达正在积极投资Anthropic。OpenAI和Anthropic都在积极筹集资金，这引发了人们对其财务可持续性的质疑，尽管他们声称效率很高。最终，AI繁荣越来越依赖于“感觉”而非具体结果，使得潜在的市场修正时机和性质变得不确定。关于潜在的系统性冲击和泡沫破裂情景的深入分析即将发布。
```Hacker News新帖 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交登录[已标记]chilipepperhott 1天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏
bryanlarsen 1天前 | 下一页 [–]
看起来像一篇完整的文章，但那只是引言。文章的重点在付费墙后面。sleepyguy 1天前 | 上一页 [–]
https://archive.ph/6pj0Na
marke 1天前 | 父评论 [–]
我认为存档链接在Substack或其他类似Ed的网站上不起作用，而且这个链接停留在付费墙截断处（即仅免费内容部分）。
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在与朋友前往西安旅行时，由于手机没电且简化版龙与地下城游戏需要随机数，他们想出了一个独特的掷骰方法。他们仅利用身体，并受到一个旅游陷阱的启发，运用极坐标来生成伪随机数。
核心思想是两位玩家同时在单位圆上提出角度。角度差经过标准化和调整后，模拟掷骰结果。为了实用性，系统简化为12面的“时钟”，角度差直接对应骰子点数（1-6）。Lua实验证实了接近公平的概率，尽管存在轻微差异。
除了龙与地下城，他们还创造了“口头网球”，一个基于耐力的游戏，掷骰决定成功的回击，为影响结果增加了耐力消耗的策略层面。
虽然这种方法并非完美——需要玩家利益冲突以保证公平性，且仅限于d6——但它为在没有常规工具时生成随机数提供了一种有趣且低科技的解决方案。
## 双人骰子模拟 - Hacker News 摘要
最近 Hacker News 的讨论集中在一个方法上，该方法使用两个人以及他们生成随机数的能力来模拟公平的骰子投掷。核心思想是每个人选择一个数字，将它们组合起来，并应用模运算以获得 1 到 6 之间的结果。
然而，评论者很快指出该方法的复杂性和潜在的低效性。许多人建议更简单的替代方案，例如直接相加数字并取模，或者甚至使用石头剪刀布来生成位。一个关键的争论点在于真正无偏随机数生成器的假设——如果双方*能够*生成无偏数字，问题就变得微不足道。
提出了几种替代方法，包括使用扑克牌、承诺方案（以防止作弊）以及平方根等数学函数。讨论强调了使用人类输入实现真正随机性的困难，以及这些模拟中复杂性和公平性之间的权衡。最终，共识倾向于更简单的方法来实现类似的结果，优先考虑实用性而非数学上的优雅。
问题状态描述： 重现步骤：邀请 nel0x 来这里寻求帮助，继续进行设置、构建和发布。 * 使用旧维护者签名允许吗？ * 我们可以玩签名吗？ * 恢复 GitHub Actions 工作流 * 联系 F-Droid 以继续发布 一般问题： * Syncthing 分叉的名称可以接受吗，还是应该更改？ App 版本：123 App 安装来源：请参阅 wiki 以了解发布渠道 GitHub 或 F-Droid 发布版本 Android 版本：123 ROM 供应商：123 设备制造商：无响应 设备型号：无响应 设备平台信息（可选） Android 日志 (logcat) 👀React with 👀1user334
经过五年后，Scribd 已经退役了其内部数据摄取工具 `kafka-delta-ingest`，尽管它最初成功地将流数据成本降低了 95%。该项目催生了 `delta-rs`，一个流行的 Rust 开源库，用于与 Delta Lake 表交互——此前仅限于 Apache Spark。 虽然 `kafka-delta-ingest` 实现了其目标，但更新的基础设施以及作者的 “oxbow” 套件和中介数据架构进一步将摄取成本降低到总数据平台支出的 10% 以下。随着 Scribd 上其他 Kafka 消费者消失，该工具的价值降低，基于 Kafka 的专用摄取变得不那么划算。 虽然在 Scribd 已经不再需要，但维护者将继续通过 `kafka-delta-ingest` 更新 `delta-rs` 以进行测试。该工具可能对*已经*使用 Kafka 的组织有用，但不建议将其作为采用该平台的唯一理由。
一个名为“kafka-delta-ingest”的项目，旨在高效地将数据从Kafka持久化到Delta Lake（使用Parquet格式），由于运行Apache Kafka的固有成本，将被停止。正如Hacker News讨论中提到的，随着组织内其他使用Kafka的应用消失，该项目价值降低，Kafka仅用于数据摄取——这是一种代价高昂的目的。
评论者们一致认为Kafka可能消耗大量资源，并建议使用WarpStream和Oxbow等替代方案来构建纯粹的摄取管道。尽管项目已结束，贡献者们强调了delta-rs相关库的工作价值。总体 sentiment 是，Kafka最适合在支持多个应用时使用，而当仅需要数据摄取时，应考虑更精简的解决方案。
机器学习的最新进展，特别是大型语言模型（LLM），在**持续学习**方面仍然面临挑战——即在不遗忘先前知识的情况下持续学习的能力，而人脑则通过神经可塑性擅长于此。当前的LLM在更新新信息时会面临“**灾难性遗忘**”问题，牺牲过去的学习成果。 研究人员通常通过架构改变或改进训练方法来解决这个问题，但往往将它们视为独立的实体。一种新的方法，**嵌套学习**，在NeurIPS 2025论文中提出，统一了这些概念。它将模型视为相互关联的多层学习问题，并*同时*进行优化，认识到架构和优化是同一过程的不同层次。 这允许更深层的计算深度和更高的学习效率，从而减轻灾难性遗忘。一个概念验证模型“Hope”展示了优于现有模型的语言建模和长上下文记忆能力，验证了嵌套学习构建更具适应性和能力的AI的潜力。
## 嵌套学习：一种新的持续学习方法
最近的一篇谷歌研究论文介绍了“嵌套学习”，这是一种新的机器学习范式，旨在改进持续学习——模型学习新任务而不忘记旧任务的能力。其核心思想是冻结预训练的Transformer模型（“骨干”），并在其之上仅训练新添加的“记忆路径”（HOPE/TITAN/CMS模块）。
这种方法允许类似适配器的微调，利用现有的模型知识，同时适应新的信息。一个开源复现尝试正在进行中 ([https://github.com/kmccleary3301/nested_learning](https://github.com/kmccleary3301/nested_learning))。
讨论的中心在于这是否只是用新术语描述的梯度下降，以及它在多大程度上有效地解决了遗忘问题。相关的谷歌研究，例如TITAN，也被提及。 一种关于英伟达通过结合扩散和自回归实现6倍性能提升的说法正在流传，现在找到了来源 ([https://arxiv.org/abs/2511.08923](https://arxiv.org/abs/2511.08923))。 一些人认为，这种方向——重用训练好的模型并进行架构增强——对于未来的AI发展至关重要。
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最近Hacker News上的一项发现强调了真核生物的新温度记录：地热阿米巴*Incendiamoeba cascadensis* 可以在63°C (145.4°F) 的温度下繁殖。虽然这令人印象深刻，但评论员指出，古菌和细菌可以在显著更高的温度下生存——高达*Methanopyrus kandleri* 的122°C。
讨论的重点是这种耐热生命的影响。用户指出，这扩展了生命生存的可能性，即使在太阳最终膨胀成红巨星等极端事件中。其他人推测了完全灭绝的挑战，以及旨在消灭地球生命的假设外星力量所面临的困难。对话还涉及生命在这些事件发生之前扩展到地球之外的可能性，也许是扩展到我们太阳系的较冷区域或其他恒星系统。
## LeetCode 年度总结：你的代码一年 LeetCode 年度总结 (网址：leetcodeWrapped.com) 是一个个性化的“Spotify Wrapped”风格的 LeetCode 活动回顾。它使用 React、Vite 和 Framer Motion 构建前端，使用 Cloudflare Pages Functions 和 Firebase 构建后端，以可视化你的编码统计数据。 该应用通过 LeetCode GraphQL API 获取数据，并（可选）将用户数据存储在 Firebase 中。它通过交互式幻灯片展示你的提交记录、难度分布等信息。 目前，未认证用户的数据仅限于最近 20 次提交。但是，提供 LeetCode 会话 Cookie 可以解锁访问*所有*提交记录，从而进行更详细的年度分析。开发者根据社区兴趣考虑过 Chrome 扩展程序来处理 Cookie。 数据分析使用 Posthog 跟踪，电子邮件通知通过 Firebase 扩展程序发送，但也可以在本地使用，无需这些功能。
Hacker News上有一个新项目，灵感来自Spotify Wrapped，它可视化用户在LeetCode上的活动（github.com/collinboler）。LeetCode最初被认为是那些寻求在FAANG公司工作的人的面试准备，但现在已经发展成为许多开发者的日常习惯，这得益于像连胜和竞赛这样的游戏化功能。
讨论表明，LeetCode不仅仅面向学生；一些高级开发者用它来保持技能或探索新的编程语言。还有人把它当作一种智力锻炼，类似于填字游戏，享受解决问题的乐趣。一个蓬勃发展的竞技编程社区也存在，人们参与其中是为了这项运动本身，与就业前景无关。
目前该项目需要用户输入LeetCode的cookie，引发了信任问题。创建者正在考虑一个Chrome扩展来解决这个问题，但他承认这可能会与用户采用产生摩擦。LeetCode本身提供了一个年度“回顾”功能，但与该项目旨在提供更详细、累积的统计数据相比，它的可重玩性和范围都有限。