## AGI已至：呼吁承认 本文认为，通用人工智能（AGI）已经到来，很可能是在2020年左右大型语言模型出现时，特别是OpenAI的GPT-3是一个关键时刻。作者将AGI定义为“通用”智能——能够执行广泛的任务，不同于之前专注于特定功能的AI。 尽管取得了这一成就，作者注意到行业内不愿承认AGI，这可能是因为感觉其影响还不够*变革性*，或者是一种战略性的愿望，即维持一个不断后退的进一步发展目标。 作者提议“单方面宣告”AGI的到来，并非为了庆祝一个完成品，而是为了转变焦点。承认AGI能够对它的当前局限性进行现实评估——尤其是在物理世界中——并鼓励探索剩余的挑战。作者借鉴个人电脑的早期发展，强调突破性技术并不自动等同于乌托邦，并且开放的讨论，即使来自行业外部，对于理解和塑造其未来至关重要。
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## Hacker News 上关于 AGI 的讨论
最近 Hacker News 上出现了一场关于人工智能通用性（AGI）是否已经到来的讨论。核心争论在于，当前的大型语言模型（LLM）是否代表着通往 AGI 的真正飞跃，还是仅仅是改进的统计语言处理。
许多评论者驳斥了 AGI 的说法，将 LLM 描述为“无意识的下一个词预测器”或“复杂的鹦鹉”，缺乏真正的理解或记忆。一个关键点是，仍然需要像上下文窗口操作这样的“技巧”来模拟记忆，这凸显了与人类认知相比的根本局限性。另一些人承认 LLM 能力有所提高，但强调这些是渐进式的，源于计算能力的提升和更好的产品集成，而不是范式转变。
一个反复出现的主题是，真正的 AGI 需要在记忆和持续学习方面取得突破。一些人建议重新定义这个术语，也许可以定义为“人工智能叙事智能”，以更好地反映当前的能力。人们对人工智能公司内部声称的 AGI 成就也表示怀疑。最终，共识倾向于 AGI *尚未*到来，有些人甚至开玩笑说，它会在消灭其创造者时才会出现。
## 灾难期间及灾后网络性能 飓风海伦一周年之际，引发了人们对移动网络在紧急情况下的关键作用的反思。 暴风雨在北卡罗来纳州西部造成大范围破坏——包括电力和蜂窝塔中断——获取重要信息变得极其困难。 缓慢的加载时间、网站故障以及过多的媒体阻碍了人们查找道路封闭和安全措施的更新。 具有讽刺意味的是，最可靠的信息来自通过电子邮件发送的简单、基于文本的项目符号列表，突显了可访问、轻量级内容的力量。 这种经历凸显了一个更广泛的问题：即使在正常情况下，网络也常常臃肿且缓慢。 许多网站，包括政府和大型公司网站，都存在性能评分低和缺乏移动响应性的问题。 作者提倡回归网络开发的基础——优先考虑速度、语义化HTML和清晰的信息架构。 避免过多的脚本、大型媒体文件，并专注于“首次内容绘制”至关重要。 最终，优先考虑用户需求和可访问性，以及性能测试，将为*所有人*创造更可靠和公平的网络体验，尤其是在危机或连接受限时期。
## 2025年的“非事件”：日本“昭和百年问题”
2025年是包括黑松沙士和丘比沙拉酱等日本标志性食品，以及巨型三浦大根在内，诸多事物诞生一百周年。然而，它也悄然度过了令人担忧的“昭和百年问题”，这是一种源于日本皇纪年代系统的、类似Y2K的潜在故障。
日本同时使用公历和皇纪，2025年是“令和7年”。虽然看似象征性，但皇纪年份对于法律、金融和医疗记录至关重要。漫长的昭和时代（1926-1989年）持续了62年，正值计算机时代黎明，引发了担忧。程序员可能只存储昭和年份的后两位数字，可能导致从‘99’到‘00’的“回滚”，并将事件错误地记录到1925年。
尽管预测会出现金融和互联网混乱，但什么也没发生。大多数易受攻击的系统已经更新或退役。皇纪系统的一个特点——历代从第一年开始，而不是从零年开始——也意味着真正的百年纪念实际上是在2026年，可能会将问题推迟到未来。最终，“问题”被证明是一个“非事件”，与1999年广泛的Y2K焦虑形成了鲜明对比。
## 昭和百年问题：一场虚惊？
一则Hacker News上的讨论围绕着“昭和百年问题”，这是日本在过渡到令和时代（2019/2025）时预计出现的一个日期变更问题。虽然文章预测可能出现中断，尤其是在2025年临近时，但实际问题的报告却很少。
普遍的看法是，这归因于开发者普遍回避皇历系统，以及严重依赖它的组织——例如政府在印刷材料方面——通常使用静态数据或在内部转换为标准日期（如Unix时间）。然而，一些用户指出皇历仍然用于重要的文件，如银行对账单和税务表格。
有趣的是，Windows计算器过去出现的问题凸显了时代转换的复杂性，表明即使是更新后的系统在考虑区域日历偏好时，也可能难以进行日期计算。对话还涉及了旧硬件中类似的日期相关错误，以及即将到来的Unix时间的2038问题。最终，“问题”似乎已被 largely 避免，类似于相对平稳的Y2K过渡。
千年挑战：一次被破坏的军事演习及其影响 (2015)
Millennium Challenge: A corrupted military exercise and its legacy (2015)
2 天前
## 2002年千禧年挑战：一次有缺陷的模拟 2002年千禧年挑战（MC’02）是一场耗资2.5亿美元的美国军事战争游戏，旨在测试未来的战争理念和技术。由一支模拟敌方的“红队”领导，该演习迅速暴露了关键缺陷。最初，在退役海军陆战队将军保罗·范·里珀的带领下，红队通过利用预测技术和战术中的漏洞，令人信服地击败了代表美军的“蓝队”——甚至“击沉”了一个美国航母战斗群。 然而，这场模拟在争议中被JFCOM控制人员修改，以确保蓝队获胜，限制了红队的行动并编写了结果。这种干预引发了指责，认为这是一场被操纵的演习，旨在验证关于“军事转型”的预定结论。 尽管一些参与者，如贝尔中将，认为红队的非常规方法很有价值，但范·里珀抗议这种操纵，认为它破坏了演习的完整性。由此产生的争议成为了朗姆斯菲尔德时代过度依赖未经证实理论的象征。尽管存在缺陷，MC’02最终强调了自大的危险以及现实、公正的战争游戏的重要性，为未来的军事模拟提供了宝贵的经验教训。
## 千年挑战：一场战争游戏带来的教训
2002年美国军方进行了一场“千年挑战”演习，揭示了战略思维中的关键缺陷。演习中，“蓝方”（美国军队）对抗“红方”（由保罗·范·里珀领导的敌对势力）。范·里珀扮演“红方”，通过绕过蓝方预期的战场，并利用其后勤和指挥结构中的漏洞取得了决定性胜利——具体而言，通过模拟的网络攻击和协同打击攻击美国本土。
讨论强调了一个关键要点：对手会攻击弱点，而不是强项。这呼应了孙子的古老智慧，但常常在专注于解决*已知*问题的官僚结构中被忽视。参与者争论蓝方的失败是否合理，一些人认为范·里珀利用了演习的局限性。
一个反复出现的主题是相信“王牌”武器的谬误。每种武器都有其克制手段，而依赖不可战胜会导致准备不足。对话还涉及美国军队专注于展示实力、招募挑战以及定义现代战争中“胜利”的复杂性，并指出自二战以来，美国从未取得过清晰、简单的胜利。最终，演习强调了适应性和预测非常规战术的重要性。
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## Logpoint 安全漏洞与AI检测讨论
一篇最新的报告详细描述了在Logpoint（一种SIEM产品）中发现的六个看似“无害”的漏洞，这些漏洞共同导致了远程代码执行（RCE）。这些漏洞包括配置错误的路由问题、硬编码的密钥、隐藏的用户账户、SSRF漏洞、在用户输入上危险地使用`eval()`，以及依赖静态AES密钥。评论者强调了这些问题的严重性，特别是对于一款*安全*产品而言，并批评Logpoint缺乏漏洞披露流程。
讨论也涉及到了AI生成内容在Hacker News等平台上的日益普及。用户们讨论了识别AI撰写评论的方法，建议从Unicode转义码和微妙的字符标记到仅仅要求更周到的提示。人们担心容易移除的标记将无效，但希望在在线讨论中了解AI的作用透明度。一些评论员认为AI公司可能已经在内部为其输出添加水印。
``` 源代码 量子隧道 v7.2.1 移动探索 手动模式 HUD模式 校准 ```
一个名为“量子隧道”（chuanqisun.github.io）的新交互可视化项目在Hacker News上受到关注。由chuanqisun创建，该项目使用基于Web的手/头/眼动追踪技术，令人印象深刻地演示了量子隧穿现象，可能使用了MediaPipe或OpenCV.js等库。
用户对可视化效果的质量和流畅度印象深刻，一些人最初怀疑是否使用了人工智能来创建它——开发者已确认并非如此。讨论围绕着欣赏该项目作为艺术品展开，即使不完全理解其背后的物理原理，并且有人幽默地将其与一个用棒球类比解释量子隧穿的TikTok视频联系起来。
该创作者的网站展示了其他项目，强调了相关模型在过去六个月中的快速发展。总的来说，该项目因其美学和技术执行而受到赞扬。
## Copybara：代码转换与仓库管理 Copybara 是一种工具，最初由 Google 开发，用于在仓库之间转换和移动代码——主要支持 Git，并提供实验性的 Mercurial 支持。它专为需要跨多个仓库同步代码的场景而设计，例如维护项目的公开版本和保密版本。 Copybara 将一个仓库指定为“权威仓库”（唯一的真实来源），同时允许对*任何*仓库进行贡献。来自非权威仓库的更改会被转换并移动到权威仓库中，处理合并冲突就像标准的更新一样。 主要功能包括无状态操作（将状态存储在目标仓库中作为提交标签），确保跨用户的结果一致性，以及可扩展的架构以适应各种用例。它支持一次性迁移或重复的代码移动。 用户可以使用预构建的快照版本开始使用，或使用 JDK 11 和 Bazel 从源代码构建。还支持与 IntelliJ 的集成以及在 Bazel 构建中的使用，以及实验性的 Docker 功能。配置文件至关重要，应进行版本控制。可以通过邮件列表获取更多文档和支持。
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Copybara – 一款用于转换和移动代码的工具，可在代码仓库之间使用 (github.com/google)
13 分，wiradikusuma 发表于 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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## C-Sentinel：UNIX系统的语义可观察性
C-Sentinel是一个轻量级、可移植的C语言系统探测器，专为基于AI的风险分析而设计，超越了传统的基于指标的监控。它捕获全面的“系统指纹”，包括通过`auditd`集成获取的安全事件，并使用LLM推理来识别配置漂移或潜在安全威胁等微妙问题。
主要功能包括可解释的风险评分系统、具有多用户身份验证（管理员/操作员/查看者角色和2FA）的实时Web仪表板，以及通过电子邮件和Slack发送的积极警报。仪表板提供安全态势摘要、风险趋势分析以及对已识别风险的详细解释。
C-Sentinel与Datadog和Prometheus等工具的不同之处在于，它专注于*为什么*会发生某事，而不仅仅是*发生了*某事。它可以通过简单的`make`和运行命令轻松部署，提供快速分析、持续监控和基线学习能力。API密钥可实现自动化，并提供公共演示模式以展示功能。
[在线演示](sentinel.speytech.com) & [GitHub仓库](https://github.com/williamofai/c-sentinel)。
C-Sentinel是一个由拥有30年UNIX经验的专家创建的新型系统探测器，旨在超越简单*报告*系统事件，而深入*分析*它们的重要性。它捕获全面的“系统指纹”——进程、配置、网络数据和审计日志——并将其提供给大型语言模型（LLM），以识别潜在风险。
主要特性包括：体积小巧、可移植的二进制文件（99KB，纯C99，无依赖项）、注重隐私的设计（哈希用户名，无个人身份信息）以及与`auditd`集成，用于跟踪敏感文件访问。重要的是，C-Sentinel提供*可解释的*风险评估，详细说明导致特定分数的原因。
该项目最初作为副业启动，意外在LinkedIn上获得了关注（23K次展示），现在已在GitHub上发布 ([github.com/williamofai/c-sentinel](https://github.com/williamofai/c-sentinel))，并提供在线演示 ([sentinel.speytech.com](https://sentinel.speytech.com))。作者欢迎大家就其设计和实现提出问题。
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## Traceformer.io：基于LLM的原理图检查 - 摘要
Traceformer.io是一个利用LLM来审查PCB原理图的Web应用程序，超越了传统的ERC工具，通过参考数据手册来交叉验证设计。最近更新后，它现在可以通过开源插件完全解析KiCad项目，并提供带有分层定价的直通API，包括用于评估的免费计划。
主要功能包括自动数据手册检索、ERC/DRC风格的UI、可配置的审查参数（token限制、设计规则）以及对GPT-5.2和Opus 4.5等模型的支持。目前专注于KiCad和Altium网表（.EDIF导出兼容性），开发者正在探索对其他EDA工具的支持。
用户强调其能够发现人工审查员容易忽略的细微错误，特别是关于元件电压额定值的问题。提出的担忧包括数据手册限制（可供企业用户扩展）和数据安全，以及探索本地LLM集成的可能性。该工具旨在为原理图设计提供有价值的二次检查，从而可能在硬件开发中节省大量时间和成本。