## 广藿香：开源EMR平板项目
广藿香是一个开源项目，致力于开发电磁共振（EMR）绘图平板的硬件。其目标是使用现成的组件创建可定制、低延迟的笔输入体验，并与许多现有的商业笔兼容。
除了硬件——包括线圈阵列和射频前端——广藿香还提供详细的文档，详细介绍了EMR技术、电路实现、信号处理以及来自各种制造商的笔协议。这种全面的方法旨在揭示EMR技术的神秘面纱，并将其开放给更广泛的使用和创新。
该项目的代码采用GPLv3许可，硬件采用CERN-OHL-S许可，文档采用CC BY 4.0许可。它正在积极开发中，并由NLnet基金会NGI Zero Core基金赞助。资源和代码可在GitLab上找到。
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苹果和 Chase 宣布达成合作，Chase 将成为 Apple Card 的新发卡行，预计过渡期为 24 个月。现有 Apple Card 用户将继续享受当前卡片权益，包括高达 3% 的 Daily Cash 返现、财务管理工具、Apple Card Family 和高收益储蓄账户，Mastercard 将继续作为支付网络。 苹果和 Chase 都强调了双方对创新和客户财务健康的共同承诺。此举将为 Chase 带来超过 200 亿美元的卡片余额，但摩根大通预计需要准备 22 亿美元的信贷损失准备金。 用户在过渡期间可以照常使用 Apple Card，更多细节将在变更日期临近时提供。Apple Card 于 2019 年推出，因其用户友好的体验、无费用以及对隐私和安全的关注而广受欢迎。
## Linux内核漏洞寿命与自动化检测：摘要 最近对20年来125,183个Linux内核漏洞修复的分析显示，平均漏洞未被发现的时间为2.1年，但有些漏洞会持续数十年——一个缓冲区溢出漏洞持续存在了超过20年！某些子系统，如CAN总线驱动程序（4.2年）和SCTP网络（4.0年），隐藏漏洞的时间明显更长。 该研究表明漏洞检测率正在提高；2022年引入的漏洞在几个月内被发现，而2010年的漏洞则需要近10年时间，这可能归功于Syzkaller和KASAN等工具。然而，仍存在大量的旧漏洞（约13.5%隐藏超过5年）。竞争条件尤其难以发现，平均发现时间为5.1年。 为了解决这个问题，开发了一种名为VulnBERT的新模型，其召回率为92.2%（捕获大多数漏洞），误报率为1.2%。VulnBERT结合了神经网络和手工特征，性能显著优于以前的方法。该研究强调需要继续投资于自动漏洞检测，同时结合人工审查和模糊测试，以主动解决隐藏内核漏洞的持续威胁。 数据集和代码可在[github.com/quguanni/kernel-vuln-data](https://github.com/quguanni/kernel-vuln-data)获取。
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## ICE 正在扩张的监控网络 美国移民及海关执法局 (ICE) 预计将大幅扩张其监控能力，2025 年的预算提案为 287 亿美元——几乎是其先前资金的三倍，并与资金充足的国民军队的预算相匹敌。作为美国移民执法部门，ICE 的触及范围远远超出无证人士，影响到合法居民、公民，甚至行使抗议权利的人。 在价值数十亿美元的合同驱动下，ICE 正在积极获取用于全面监控的技术。这包括通过 Cellebrite 等公司解锁电话数据，从 Paragon 获取间谍软件，通过移动数据和车牌识别器跟踪位置，以及使用 PenLink 和 Fivecast 的工具监控社交媒体。一个中央系统 ImmigrationOS 由 Palantir 提供支持，整合了来自各种来源的数据——包括私营公司甚至美国国税局——打破了传统的数据孤岛。 这种扩张引发了严重的隐私问题。专家警告说，这些工具在民主党和共和党政府下都存在被滥用的风险。像 EFF 这样的组织正在通过诉讼挑战 ICE 的做法，并倡导更严格的隐私法律来反击。保护自己包括更新软件、利用社交媒体上的隐私设置，以及意识到抗议活动中的监控风险——但最终，需要一个健全的法律框架来遏制这种日益增长的监控国家。
## LLM 注意力的核心：Q、K 和 V 矩阵 大型语言模型 (LLM) 利用注意力机制来关注输入数据的相关部分，就像我们理解语境时的大脑一样。这通过三个关键矩阵实现：**查询 (Q)、键 (K) 和值 (V)**。这些矩阵是通过使用学习到的权重矩阵 (Wq、Wk、Wv) 转换输入嵌入来创建的。 **Q** 代表模型*正在寻找什么*，**K** 代表输入数据的每个部分*包含什么*，而 **V** 包含要使用的实际*信息*。本质上，每个词都会生成一个查询，以与所有键进行比较，从而识别出相关的要关注的信息（值）。 这个过程取代了旧的循环神经网络的顺序处理方式，实现了并行注意力，从而加快了训练速度并更好地理解了词语之间的关系，即使这些词语在句子中相隔很远。这些矩阵的维度（特别是 *d_k*，投影维度）会影响模型的容量和效率——更大的维度可以实现更复杂的关系，但需要更多的计算。 Q、K 和 V 是自注意力的基础步骤，最终产生注意力分数、加权值和最终的上下文感知输出。它们使 LLM 能够动态地优先处理信息，从而驱动其强大的语言处理能力。
## SSD 性能与 `fsync` 延迟：总结 本分析研究了使用 `O_DIRECT` 文件访问时，频繁 `fsync` 调用（每次写入后）对性能的影响，重点关注 InnoDB 的 `innodb_flush_method` 选项。核心发现：**SSD 上的写入速度很快，但 `fsync` 操作可能显著较慢**，尤其是在缺乏掉电保护 (PLP) 的消费级驱动器上。 该研究比较了不同 SSD（Crucial T500、Samsung 990 Pro、Intel D7-P5520、Solidigm PM-9a3）和存储配置（本地 NVMe、Google Hyperdisk）的服务器性能。结果表明，消费级 SSD 的 `fsync` 延迟远高于具有 PLP 的企业级 SSD。`fdatasync` 通常比 `fsync` 具有更低的延迟，但仍然会影响性能。 使用 `O_DIRECT_NO_FSYNC` 可以减少 `fsync` 频率，从而提高性能，但需要仔细考虑。虽然旧的实现存在可靠性问题，但现代文件系统会处理必要的元数据同步。 **关键要点：** * **环境很重要：** 性能因 SSD 类型和系统配置而异。 * **PLP 有益：** *没有* PLP 的 SSD 会受到较慢的 `fsync` 时间的影响。 * **测试您的设置：** 在部署性能关键型应用程序之前，请了解 `fsync` 和 `fdatasync` 延迟。