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## 澳大利亚实施青少年社交媒体禁令 - 摘要 澳大利亚已开始执行一项开创性的法律,禁止16岁以下个人访问社交媒体,引发了在线讨论和争论。该法律旨在保护青少年心理健康,类似于美国(目前已被阻止)的类似尝试。 讨论的中心在于该法律的有效性,人们对规避和潜在的增加监控表示担忧。一些人认为问题不在于社交媒体本身,而是驱动成瘾参与的广告驱动的商业模式。另一些人则指出,这项法律可能会使依赖这些平台进行社交联系的青少年(尤其是残疾青少年)感到失落。 许多评论员质疑该法律的执行,注意到它对年龄验证技术的依赖以及可能出现的误报。 还有人对该法律的更广泛影响表示怀疑,一些人认为这朝着更大的政府控制迈出了一步,并且转移了人们对解决青少年焦虑根源问题的注意力。 尽管存在担忧,但一些人希望这项禁令能够鼓励更健康的行为,并激励其他国家采取类似行动。

## Factor 编程语言 0.101 版本发布 Factor 0.101 版本现已发布,包含来自大量贡献者的近 700 次提交。此版本专注于用户界面改进、性能增强和库更新。 主要变化包括切换到渲染按钮和滚动条以方便主题设置,以及修复了 Linux 和 Windows 上的 HiDPI 缩放问题。语言核心已更新至 Unicode 17.0.0,并增加了 Neovim 插件支持。 许多库得到了改进,显著更新了 Base32/64 编码、校验和、并发、数学函数和 I/O 流等领域。一些库被重新组织或替换为较新的仓库。 性能优化贯穿始终,包括 SHA 校验和和并发等领域的加速改进。此版本还包括错误修复和文档更新。Factor 仍然是一种完全编译的、可移植的、可扩展的编程语言,采用 BSD 许可。

## Factor 0.101 版本发布与讨论 Factor 连结编程语言的新版本 (0.101) 已经发布 (factorcode.org),并在 Hacker News 上引发讨论。用户分享了他们使用该语言的经验,指出它与 Common Lisp 和 Forth 的相似之处,并赞扬其连贯的开发环境和交互式方法。 一些用户回忆起过去使用 Factor 的经历,欣赏它的独特之处,但由于其小众地位而转向了更广泛使用的语言,如 Clojure、TypeScript 和 Rust。另一些用户则对该语言重新产生兴趣,对最近的开发进展(如 ARM64 支持,目前正在开发中)感到好奇。 对话涉及 Factor 的功能,包括使用中缀表示法和内联汇编的可能性。分享了使用 Factor 构建的项目示例,包括 Factor 构建农场、网站,以及用户构建的 HTML5 视频测试网站,以及一个 8080 模拟器。 也有人请求更清楚地解释什么是“连结语言”。

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黑客新闻 新的 | 过去的 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录 9 Mothers (YC X26) 正在招聘 (dover.com) 1天前 | 隐藏 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请YC | 联系 搜索:

据The Information报道,中国人工智能初创公司DeepSeek据称通过规避美国出口禁令,利用英伟达的Blackwell芯片开发其竞争性人工智能模型。这些被禁芯片通过在允许销售的国家的数据中心走私入境,经过检查后拆解并运送。 美国限制向中国出售先进半导体,迫使DeepSeek等开发者通过替代、通常是非法手段获取硬件。此前已有涉及中国和美国公民的芯片走私案件。 英伟达表示,目前没有证据表明存在此项具体行动,但会对收到的所有线索进行调查。DeepSeek最初利用禁令前收购的大量英伟达GPU,近期表示将转向与中国芯片制造商合作,这受到北京推动国内人工智能发展的推动。尽管英伟达最近被允许运送较旧的芯片,但Blackwell的禁令仍然有效。

## DeepSeek 与被禁 Nvidia 芯片:摘要 一份最新报告称,中国人工智能公司 DeepSeek 正在使用美国政府禁止出口到中国的 Nvidia 芯片。这一消息引发了 Hacker News 的讨论,凸显了在存在重大经济激励的情况下,制裁的无效性。 用户指出,这些芯片的黑市供应充足,GamersNexus 的纪录片以及卖家收到来自中国账户的出价都对此进行了说明。对话强调,制裁仅仅*增加*了成本,而不能消除获取途径,尤其是在存在众多国家和贸易渠道的情况下。 一些评论员认为,Nvidia 本身可能在微妙地宣传中国持续依赖的说法,以巩固其市场地位,并面临来自 Google、Amazon、Apple 以及华为等中国制造商的日益激烈的竞争。更广泛的观点是,试图压制另一个国家的技术进步是适得其反的,可能会*激励*中国进行创新并克服知识产权限制。最终,讨论质疑了以这种方式控制全球贸易的可行性和智慧。

## Aiven降低软件构建门槛 Aiven认为,现代软件开发受到高摩擦的阻碍——复杂的 инфраструктура 和代价高昂的“免费层级”,扼杀了实验和创新。他们相信执行力至关重要,但对于个人开发者和小型团队来说,起步越来越困难。 为此,Aiven推出了大幅扩展的免费和低成本选项。他们提供一个**功能齐全、无附加条件的Apache Kafka免费层级**,从而能够在没有预算限制的情况下进行真正的事件驱动架构开发。此外,他们还推出了**PostgreSQL和MySQL的每月5美元开发者层级**,以可承受的价格提供企业级的可靠性。 Aiven的目标是消除财务和后勤障碍,让开发者专注于*构建*,而不是应对复杂的定价或有限的试用期。他们旨在赋能所有人——学生、独立开发者和企业团队——快速原型设计和扩展他们的想法。

黑客新闻 新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录 为所有人提供数据基础设施:免费 Kafka 和 5 美元的 PostgreSQL (aiven.io) 31 分,由 alanfranz 1 天前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论 lambfoo 20 小时前 [–] 快速试用了一下,看起来返回 403 错误,提示拒绝访问 Kafka v4.1 回复 ftisiot 18 小时前 | 父评论 [–] 你好!感谢您的检查!这个问题现在应该已经解决。 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请 YC | 联系 搜索:

Bloodhound作为一个持续架构验证引擎,持续对整个开发生命周期进行单元测试。我们发现的核心问题是,团队被来自不同、孤立工具的断断续续的噪音淹没,每个工具都在标记低级别问题,但仍然无法发现攻击者实际找到的路径。与传统扫描器不同,Bloodhound分析您的环境的全部上下文,包括API、仓库和测试数据,以验证真实的攻击路径。这种分析揭示了传统工具遗漏的关键漏洞,并无缝集成到您的开发工作流程中。Bloodhound整合并关联漏洞,而不是管理多个工具。它将所有噪音转化为智能信号,为您提供攻击者将实际利用的精确攻击路径的单一统一视图。

## Bloodhound:灰盒安全测试工具 一款名为Bloodhound的新CLI工具旨在通过弥合静态分析和动态分析之间的差距来改进安全测试。它旨在解决传统扫描仪产生的噪音结果,利用“灰盒”方法——利用对代码库的内部知识来指导测试。 Bloodhound构建代码的依赖关系图(“地图”),然后在多个环境(“测试”)中并行执行,以识别诸如竞争条件和内存泄漏之类的逻辑错误。它映射外部输入如何通过系统流动,自动生成和验证潜在的漏洞。报告会指出错误及其下游影响。 该工具目前处于测试阶段,支持Rust、Go、C++、Java以及Terraform和Kubernetes等许多其他语言,包括IaC工具。虽然功能强大,但它更适用于更复杂的系统。 然而,该工具的发布受到了批评,因为它的名称已被一个成熟的安全平台占用,引发了潜在的法律问题,并促使人们呼吁重新命名。

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最近在Hacker News上分享了一个“英格兰历史航拍探索器”的链接(historicengland.org.uk),引发了讨论。该工具由英格兰历史协会提供,允许用户浏览大量航拍照片,记录英格兰的景观随时间的变化。 用户对这个资源表示兴奋,有人指出曾在2022年10月讨论过它。一种普遍的情绪是观察景观变化时产生的忧伤,特别是旧建筑被现代开发取代的损失。一位评论员推测,伦敦以北地区照片集中可能与附近的贝德福德机场以及该地区的农业用途有关——航拍照片对农民来说很有价值。该工具提供了对英格兰过去及其不断演变的自然环境的迷人一瞥。

高通收购Ventana Micro Systems,深化RISC-V CPU专业知识。

## 高通收购RISC-V公司Ventana Micro Systems 高通收购了专注于高性能RISC-V CPU核心的Ventana Micro Systems公司。目前高通在其SoC中使用ARM核心,此次收购预示着其CPU架构可能向多元化转变,并降低对ARM授权的依赖。 许多人认为这主要是一次“收购人才”,旨在获得Ventana优秀的设计团队,特别是考虑到Ventana的核心比典型的微控制器更先进。但这也让高通能够在与ARM的授权纠纷中对冲风险,并探索RISC-V用于未来产品,可能包括支持RISC-V的Android手机。 评论员认为,由于Aarch64生态系统的完善,高通不太可能立即用RISC-V替换其主要应用处理器。相反,重点可能放在用收购的专业知识替换较小的核心或改进现有的ARM设计。此举被视为一项战略举措,旨在获得独立性并可能稳定碎片化的RISC-V格局。

## Qwen3-Omni-Flash:一种新型多模态模型 Qwen.ai 发布了 Qwen3-Omni-Flash,一个30B参数的混合专家(MoE)模型,拥有3B激活参数,是其先前7B Omni模型的后续版本。它的设计目标是与非全能版本性能相似,并且是少数几个可公开获取权重的全能模型之一。 该模型集成了音频和视觉编码器与一个30B LLM,以及较小的音频LLM,旨在实现原生多模态能力,包括实时语音到语音转换。然而,在vLLM和SGLang等开源推理框架中的完整实现目前缺失,导致性能缓慢,尽管它在Hugging Face上可用。 讨论的中心在于这个“Flash”版本是否完全开源,或者只是对Qwen3-Omni模型的闭源更新,主要用于他们自己的聊天平台。用户正在探索它的能力,注意到它在文本之外的应用潜力,但也强调了准确性方面的问题(通过对事实性问题的错误回答来证明)以及语音的“人工”感。虽然前景可期,但实际本地使用仍然具有挑战性。

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