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## Shor算法与量子计算对密码学的威胁 - 摘要
最近的Hacker News讨论集中在Shor算法上，这是一种量子算法，能够破解广泛使用的加密方法，如RSA和ECC。虽然该算法自1994年以来已被知晓，但实际应用仍然是一个挑战。
核心问题不仅仅是量子比特的数量（目前约为100个物理量子比特），而是需要*逻辑的*、经过纠错的量子比特。进展并非线性；量子计算机的改进可能不会转化为破解加密，直到达到一个“临界点”——当稳定的、互连的量子比特可用时。仅测量因式分解记录是一个具有误导性的指标。
争论延伸到最佳应对方案：一些人提倡立即切换到后量子密码学（PQC），而另一些人则倾向于将PQC与现有方法结合使用，以实现冗余。人们对PQC的成熟度和潜在后门提出了担忧。
最近的研究表明，使用少于一百万个噪声量子比特可能可以分解RSA-2048，但仍然存在怀疑。像Scott Aaronson这样的专家认为，能够分解甚至较小数字的容错量子计算机可能在下一次美国总统选举之前成为现实，但他告诫不要对更广泛的量子计算应用抱有过高的期望。
欧盟理事会批准新的“聊天控制”指令，推动大规模监控。
EU Council Approves New "Chat Control" Mandate Pushing Mass Surveillance
2 天前
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## Unix 历史仓库：摘要
一个全面、版本控制的 Unix 操作系统历史——从 1972 年最初的 5,000 行内核到 2015 年的 2,600 万行系统——已被创建，并已在 GitHub 上公开提供。该仓库包含 659,000 次提交和 2,306 次合并，通过综合来自贝尔实验室、伯克利和 386BSD 的 24 个系统快照，以及两个遗留仓库和现代 FreeBSD 代码库构建而成。
该项目确定了 850 名贡献者，并对早期参与者进行了细致的研究。它允许进行详细的软件考古和软件工程实证研究，跟踪 44 年的代码演变。主要功能包括通过 `git blame` 实现准确的代码溯源，揭示跨版本的代码片段的起源——甚至显示现代 FreeBSD 包含可追溯到 1974 年的 BSD 4.3 代码。
该仓库的创建涉及大量的数据整理，包括恢复作者信息和处理不同的版本控制系统。它被设计为可扩展的，并正在不断努力改进作者归属并整合更多源自 Unix 的系统分支。该资源提供了对软件和硬件协同演化、组织文化影响以及代码自身寿命的独特见解。
## Unix 44 年演化：黑客新闻讨论
一篇黑客新闻帖子介绍了包含 44 年 Unix 源代码的仓库（[https://spinellis.gr/](https://spinellis.gr/) & [https://github.com/dspinellis/unix-history-repo](https://github.com/dspinellis/unix-history-repo)）—— 67 万次提交！讨论迅速深入到版本控制的历史。
早期的 Unix 开发，早于 Git（创建于 2005 年）等工具，依赖于 SCCS 和 RCS 等系统，这些系统不像今天这样跟踪合并。用户通常拥有对文件的独占访问权限，需要手动协调更改。有开发者在没有任何版本控制的情况下工作，仅依赖备份和简单的文件标记的故事出现。
对话追溯了从这些早期系统到 CVS 和 Subversion 的演变，并指出一些公司对版本控制的采用出人意料地晚。贡献者分享了重启生产服务器以解锁代码文件以及由于缺乏适当跟踪而丢失源代码的轶事。一篇相关的研究论文（[https://rdcu.be/b7FzE](https://rdcu.be/b7FzE)）扩展了该项目，用户对包含 UNIX v4 表示兴趣。
## Moss：基于Rust的微内核
Moss是一个新的、与Linux兼容的内核，使用Rust和Aarch64汇编构建，专为现代硬件和安全性设计。它利用Rust的async/await模型来防止常见的内核死锁，并具有模块化架构，方便移植到其他平台，如x86_64和RISC-V。
目前，Moss拥有完整的Aarch64支持，一个功能完善的内存管理系统（包括CoW页面），并且由于与Linux用户空间的兼容性，可以运行大多数BusyBox命令。它实现了51个Linux系统调用，一个虚拟文件系统（带有只读FAT32驱动程序），以及基本设备驱动程序。
`libkernel`促进了开发，实现了基于主机的测试。一个全面的230多个测试套件确保了跨架构的功能。用户可以使用QEMU和aarch64-none-elf工具链来构建和运行Moss。
正在进行中的开发重点是扩展系统调用兼容性，实现网络堆栈，以及改进调度器。Moss积极寻求贡献，并以MIT许可证分发。
科技巨头们积蓄数百万美元资金，以对抗人工智能监管。
Tech Titans Amass Multimillion-Dollar War Chests to Fight AI Regulation
2 天前
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这个实验展示了Linux主机与虚拟机（VM）之间使用**vsock**进行通信，该技术专为高效的VM到主机（以及VM到VM）通信而设计，*无需*传统的TCP/IP协议栈或网络虚拟化。目标是在VM内建立一个gRPC服务，并使其可以从主机访问。 该项目使用**Bazel**构建，以保证可重复性，定义了一个简单的服务，能够将两个整数相加。Bazel用于生成C++ Protobuf和gRPC库。一个静态链接的服务器被构建用于在VM内运行，监听特定的vsock CID（上下文ID – 类似于IP地址）和端口。一个客户端，同样使用Bazel构建，连接到这个vsock地址来调用gRPC服务。 VM镜像使用`debootstrap`创建，并使用QEMU启动，配置为使用具有相应CID的vsock。在主机上运行客户端成功触发了VM内的加法服务，证明了功能性的RPC通信。这种方法能够以隔离的环境运行应用程序，可能结合不同的操作系统，并由于避免了网络虚拟化开销而提高了效率。
## Hacker News 讨论：Linux vsock 用于虚拟机通信
一篇关于使用 Linux vsock 实现快速虚拟机通信的文章在 Hacker News 上引发了讨论。许多评论者认为文章过于复杂，侧重于构建工具（Bazel, gRPC, C++），而非对 vsock 本身的清晰解释。批评者指出缺乏基准测试来支持“快速”通信的说法，并质疑它与成熟方法（如 TCP/virtio）相比的价值。
然而，一些用户为 vsock 辩护，强调其主要优势：**零配置**。与 TCP 不同，vsock 绕过防火墙，无需 IP 寻址、DHCP 或复杂的网络设置——使其非常适合客户代理以及需要简单的宿主机-客户机通信的场景。
一位用户分享的基准测试显示 vsock 的速度为 20Gbps，但比他们的系统上的 TCP 慢 2.5 倍。其他人指出 vsock 并非要 *取代* TCP，而是为那些不需要网络配置的场景提供一种便捷的替代方案。最终，共识倾向于 vsock 的价值在于其简单性和易用性，而非原始速度。
## Beads v0.20.1：增强编码代理的记忆力
Beads 是一款轻量级、基于图的记忆系统，旨在改善编码代理的组织能力和长期规划能力。最新更新 (v0.20.1) 引入了**基于哈希的 ID** 用于问题，解决了之前顺序 ID 常见的冲突问题，并实现了可靠的**多代理和多分支工作流**。
**主要改进：**
* **抗冲突 ID：** 问题现在使用短的随机哈希值（例如 bd-a1b2）来标识，其长度会根据需要增加以防止冲突。
* **依赖跟踪：** 使用四种依赖类型来串联问题，帮助代理保持上下文和工作顺序。
* **自动问题管理：** 代理自动提交问题、跟踪依赖关系和管理任务，减少工作丢失。
* **Git 支持 & 分布式：** 数据存储在 Git 中的 JSONL 文件中，提供版本控制和跨机器同步，*无需*中央服务器。
* **易于集成：** 简单的安装和通过 CLI (`bd`) 与现有编码代理的集成，以及最少的配置。
**Beads 适用于：** 使用编码代理的项目、提高代理专注度以及实现复杂、长远的任务。目前处于积极开发阶段（Alpha 状态），并提供网络界面和可定制配置等功能。安装简单，代理在快速设置后即可立即开始使用 Beads。
## Beads：编码代理的记忆升级 - 摘要
Beads 是一种为编码代理设计的全新工具，作为记忆和工作流程系统，旨在解决 LLM 无状态的局限性。它使用 JSONL 文件在 `.beads/` 文件夹中存储问题数据，并通过 Git 同步，为基于 markdown 的规划提供了一种结构化的替代方案。
讨论的中心在于代理“喜欢”Beads 的说法是否是拟人化，对 AI 偏好和性能对齐表示怀疑。许多用户报告使用类似方法（让代理将注释附加到本地文件）取得了成功，并将 Beads 视为这些方法的更有组织的形式。
主要特性包括使用生日悖论进行 ID 生成的独特数据模型，以及与现有工具（如 GitHub issue 和 spec-kit）的集成潜力。 提出的担忧包括由于频繁提交导致的代码仓库历史记录可读性降低，以及工作流程可能变得复杂。 几位用户正在探索与 Claude 和 OpenCode 等工具的集成，希望利用 Beads 的结构化方法来改善代理任务管理和长期项目一致性。
## Haskell 在 Jupyter 中：IHaskell 与 xeus-haskell
Jupyter notebook 是将 Haskell 集成到数据科学和文档中的标准界面。目前，有两个内核可以实现这一点：**IHaskell** 和 **xeus-haskell**，它们各自采用不同的架构方法。
**IHaskell** 是一个“单体”内核，直接实现 Jupyter 协议并与 GHC 交互。这提供了对 GHC 生态系统的完全访问和原生性能，非常适合 demanding 的数据科学任务。然而，它对 GHC 版本敏感，并且由于 GHC 的依赖管理，安装可能很复杂。
**xeus-haskell** 采用“中间件”方法，将协议处理委托给 Xeus C++ 框架，并将其连接到 MicroHs Haskell 解释器。这简化了安装，并支持通过 WebAssembly 进行客户端执行（例如在 JupyterLite 中），使其适用于交互式文档和演示。然而，它依赖于较小的 MicroHs Haskell 子集，限制了库的兼容性并可能影响性能。
本质上，IHaskell 优先考虑性能和兼容性，而 xeus-haskell 强调可访问性和可移植性。IHaskell 在服务器端、计算密集型场景中表现出色，而 xeus-haskell 在轻量级、客户端应用程序中表现出色。两者都有助于扩展 Haskell 在数据科学生态系统中的应用。
这个Hacker News讨论围绕着在类似Jupyter的环境中运行Haskell。原始帖子比较了`xeus-Haskell`和`ihaskell`内核。一个关键问题是Jupyter的局限性——它缺乏依赖跟踪和变量监控等高级功能，这些功能存在于更专业的反应式笔记本中（Marimo, Pluto.jl, Observable）。
一位用户详细介绍了他们自己的解决方案：通过websocket将GHCi管道传输到自定义HTML/JS前端，优先考虑速度和可修改性，而不是Jupyter的复杂性。他们指出GHCi能够执行shell命令会带来安全风险。其他人建议将文件加载到GHCi中进行调试，或使用`cabal repl`来处理项目依赖。
Xeus-Haskell使用的解释型MicroHS的性能也被讨论，估计比热编译的Haskell慢5-10倍，与C和Python之间的差异相当。Xeus-Haskell的作者表示愿意回答问题，并建议将讨论转移到Jupyter Zulip聊天室。
## 海底无人机革命 乌克兰战争对陆地战的影响——无人机崛起——现在正在水下重演。全球海军正在大力投资于自主水下航行器（UUV），以应对不断变化威胁并以更低成本扩大能力。英国皇家海军计划建立一支UUV舰队，用于跟踪潜艇和保护海底基础设施，而澳大利亚正在采购“幽灵鲨”无人机以对抗中国潜艇，美国海军正在资助多个UUV项目。 这些无人机承诺在水下战争中带来“飞跃式”变化，与传统载人潜艇相比，它们提供了更大的规模和可负担性。一个竞争市场正在出现，将BAE Systems等老牌国防巨头与Anduril等创新型初创公司对立起来。 由于担心追踪日益安静的俄罗斯潜艇（尤其是在格陵兰-冰岛-英国海峡），以及保护日益成为破坏目标的重要海底电缆，UUV提供了持续的监视和更快的响应时间。新的技术，如先进声纳和海底潜伏传感器，正在被开发。英国的“卡博特计划”旨在快速开发和部署，采用“软件即服务”模式进行反潜战，利用海军监督下的私人拥有船只。虽然成本节约具有吸引力，但维护以及潜在的水下冲突升级仍然存在挑战。
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“一个飞跃”：科技公司通过水下无人机争夺海底霸权 (theguardian.com)
9 分，beardyw 发表于 1 天前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 讨论
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