RemoveMacAI 是一款采用 MIT 许可证的工具,适用于运行 macOS 27 的苹果芯片 Mac。它会禁用 Apple Intelligence 功能、移除已下载的模型,并使用配置描述文件阻止 macOS 再次下载这些模型。Siri、写作工具、Genmoji、图像 Playground、ChatGPT 集成、智能回复、摘要、视觉智能、预测文本和 Xcode AI 功能可能会停止工作。语音听写仍可使用。
系统完整性保护(SIP)会保持启用。该工具不会修改 `/System` 中的文件,也不会发起网络请求或收集数据。在 macOS 删除这些文件之前,已删除模型占用的存储空间可能仍会显示在列表中。受 SIP 保护的 Siri 进程也可能仍然可见。
通过 Homebrew 安装:
```bash
brew install omlahore/tap/removemacai
```
或者运行带有校验和验证的安装程序:
```bash
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/omlahore/RemoveMacAI/main/install.sh | bash
```
可使用 `removemacai status`、`off`、`off --keep <features>`、`off --dry-run`、`features` 和 `revert`。所有更改都可以通过 `removemacai revert` 撤销。macOS 27.0.1 需要使用 0.2.3 或更高版本;不支持 macOS 26 及更早版本。
Jane Street 发布的八月谜题只提供了 SKY130 GDS 布局图和波形,挑战参与者逆向还原这款芯片。约 400 份参赛成果将其识别为一个用于求解 11×11“星星大战”(“双星不相邻”)谜题的硬件检查器。
在 121 个周期中,用户必须在每一行、每一列和每个区域内恰好放置两颗星。计数器、区域映射 ROM 和延迟逻辑会强制执行这些规则,并禁止星星彼此接触,包括斜角相邻。成功的棋盘会触发“(* TWO STARS *)”,无效输入则会产生相应的提示信息,并包含若干隐藏彩蛋。
参与者使用了 KLayout、Magic、Yosys、Z3、自定义仿真工具和人工智能技术,来提取网表、分析电路模块、寻找有效输入、解码输出并制作可视化展示。有人还在 FPGA、Minecraft、模拟 SPICE 模型或零知识证明中重新实现了这款芯片。
一个关键教训是,必须独立验证自动化工具:有些模型虽然复现了给定波形,却悄悄禁用了检查项。保持好奇、交叉验证和有针对性的调试,最终带来了最深入的理解。
Nicolás Seriot 的文章表明,ncurses terminfo 的参数扩展可以充当一种小型、有状态的编程语言。它支持持久化寄存器、整数运算、比较、条件分支、输入参数和输出,但没有内部循环。反复进行能力扩展可以作为外部时钟。
作者将程序计数器编码为一个寄存器,并使用两个计数器,从而构造出一台双计数器米斯基机。示例中的 terminfo 规则实现了加法和斐波那契数列,每扩展一次,机器就推进一个步骤。一个更不同寻常的示例使用 `/usr/bin/top` 作为时钟:当 `top` 重新绘制秒数字段并请求特定光标位置时,对应的 terminfo 规则会推进一个“寄生的”斐波那契程序,并将结果显示在终端标题中。
在计数器、规则大小和执行步骤数均不受限制的理想化假设下,这种构造具有计算通用性。实际实现存在有限限制,因此属于有限状态系统。这本身并不构成安全漏洞:terminfo 扩展无法直接访问文件、执行命令或发起系统调用。不过,以特权运行的程序中的解析器或求值器缺陷仍可能造成安全问题。
Air Context 的生产级代码搜索 RAG 流程从解析和结构感知分块开始。JetBrains 解析器将文件拆分为语义连贯的语法单元,并保留文档、修饰符、注解和结束语法。过大的单元会被进一步拆分,较小且相关的节点则会被合并。九种语言使用专门的解析器,其他语言则回退到基于行的拆分方式。随后对分块进行规范化,并将其与相对路径配对,再通过 LLM 评审检查和端到端检索测试进行评估。
这些分块会嵌入向量模型,以支持语义搜索。Air Context 保留嵌入向量的所有维度,但将每个维度量化为 1 位,使存储量减少约 32 倍,并以汉明距离取代余弦相似度。这能够保留有用的相对排序,但会压缩分数范围,因此需要设置绝对相关性阈值的应用应使用 16 位向量。该嵌入模型同时用于高吞吐量索引和低延迟查询,查询时会附加检索指令。
长路径会被缩写,同时保留模块和文件名上下文;目录范围也会直接嵌入查询中。通过采用自托管模型、不在服务器端存储源代码,并让结果仅引用本地检出位置而非包含代码内容,从而保障隐私。