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Hacker News 报道称 Richard A. Posner 已去世，链接指向 uchicago.edu。评论强调他将法律与芝加哥学派经济学联系起来的影响。一名评论者批评他在 2007 年 Crawford v. Marion County Election Board 案中支持印第安纳州严格选民身份证法、后获最高法院确认，以及他 2013 年的翻转/道歉，认为其为时已晚且出于政治动机；该评论还提到他对“婴儿经济学”的看法。另一名评论者说，Posner 比任何人都更致力于把法律纳入经济学。
Cerulion（YC S24）是一个开源、零拷贝的物理 AI 机器人运行时/操作系统，兼容 ROS 2。它记录运行过程、将故障重放于新代码，并支持远程访问机器人。可通过 shell、Homebrew、APT 或 cargo 安装，支持 Linux/macOS 以及 ROS 2 Jazzy/Lyrical rmw。快速开始会创建避障演示，构建节点，运行并记录，然后验证代码未变更并检测更改速度后的发散。回放验证使用记录的输入重新执行图并比较输出，带退出码和容差。基准测试显示往返延迟远快于 ROS 2 Jazzy 默认。节点定义类型化输入/输出和 tick 方法；运行时处理调度、传输、记录和可观测性。支持 ROS 2 launch/run、attach 和零拷贝 loan。同一账户下的机器人自动发现，通过 Iroh 远程访问，并为智能体提供 MCP 工具。Flashback 捕获故障周围的近期活动。路线图包括融合节点、C++ 编写、变换、服务/动作、PR 验证和更广泛的平台支持。Cerulion 采用 AGPL-3.0 许可，提供商业许可证。
Cerulion 是一个兼容 ROS 2、用 Rust 编写的机器人运行时。它在不强制 POD 消息或单进程执行的前提下降低进程间延迟。它使用 iceoryx2 共享内存进行零拷贝传输，包括变长消息，报告 1 MiB 图像的 p50 往返延迟为 4.08 µs，而默认 ROS 2 Jazzy 为 10.95 ms。它通过记录输入和调度器追踪，然后重新执行节点代码并比较输出，支持确定性多进程回放。现有 ROS 2 节点和启动文件可通过 rmw_cerulion 在多个 ROS 2 发行版上原样运行。它还包含依赖排序的 DAG 调度器、背压、性能剖析、实时暂停/恢复以及空闲 CPU 停泊。捕获功能包括 Flashback，一种在崩溃或事件发生时保存的滚动内存日志。Reach 提供经认证的远程设备配对以及 WAN/LAN 上的发布/订阅。诊断包括 `cerulion doctor` 和用于 bag 分析的 MCP。它运行于 Linux、macOS 和 Android。
如你可能已察觉的，我最近开车时，偶尔会看到这种标志，常配以（ beloved 的）分段字体，显示雷达检测到的你当前速度：就在今天，我了解到了这个想法的早期版本：这是伊利诺伊州警察局在 1950 年代末或 1960 年代初部署的“Speed-Minder”。这辆车没有雷达，它只是报告自己的速度，我觉得这很巧妙。我不确定它是否更多是为了防止司机开得太快——我猜名字就是这个意思——还是仅仅为了帮助你校准自己汽车的速度表。我找不到太多信息说明这是否有效，但我就是喜欢这个非数字速度表装在老式警车顶部的视觉效果。Before Pixels 是对屏幕出现之前设计思路的偶尔探索，为了提供语境、娱乐和灵感而分享。
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1 小时前
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Hacker News正在讨论《经济学人》文章“为什么你应该预期AI崩盘”，评论者就AI崩盘是否不可避免以及何时可能发生进行辩论。一些用户指出循环或递归融资以及类似SEC的风险，并将担忧与过去的公司丑闻相比较。另一些人认为崩盘多年来已被预测，并指出时机不确定，引用凯恩斯关于市场保持非理性的话。一些人提到Nvidia的首席财务官成为CEO，以及这是否表明对激进融资的容忍度降低。帖子还包含抱怨文章有付费墙、赠送链接已过期的评论。其他评论讨论更广泛的影响，如SaaS压力、数据中心容量、GPU价格，以及乐观情绪是否已被计价。总体而言，讨论反映混合资讯：许多人预期会出现修正，但对时机和严重程度存在分歧。
中国前沿人工智能模型带有出口管制GPU的指纹。 Chinese frontier AI models carry the fingerprint of export-controlled GPUs
18 小时前
Will DePue对公开AI模型权重的取证分析发现强证据：来自DeepSeek、Moonshot AI、MiniMax和Ant Group的六个模型初始化于受出口管制的NVIDIA Blackwell GPU：DeepSeek-V4-Flash和MiniMax-M3匹配148-SM Blackwell布局，而DeepSeek-V4-Pro、Kimi K3、Kimi K3.1-Pro和Ling-3.1-flash匹配152-SM布局。同一实验室的更早模型匹配较旧的Hopper硬件。这些指纹来自权重中保留的初始值，而非泄露，并已在V4-Flash和Kimi K3的物理Blackwell芯片上复现。这些发现不能确定芯片位置、所有权或出口管制违规。对于V4-Flash，AMD MI300X替代方案基本被排除；对其他模型则被认为极不可能。估算训练运行需要数百到数千块Blackwell GPU持续数月，花费数亿美元。来自阿里巴巴、智谱、腾讯、小米和StepFun的模型仍显示为Hopper训练；美团的LongCat-2.0未显示NVIDIA指纹。
一个 HN 帖子链接到一项说法：中国前沿 AI 模型带有出口管制 Nvidia GPU 的指纹。评论者指出这不一定表明违法：中国企业可以合法租用位于中国境外的 GPU，例如在新加坡或马来西亚。讨论争议出口管制是无效还是仅提高成本，部分人将其比作制裁或毒品战争。其他人质疑研究的可靠性、可能的蒸馏以及作者可能的动机。一些人建议模型可能在一种硬件设置上初始化并在别处训练，或通过 KYC 宽松的离岸云服务商训练。还有关于 Nvidia、特朗普和腐败的政治猜测，以及怀疑美国能否在没有更广泛限制的情况下有效阻止远程 GPU 访问。总体而言，该帖将指纹说法视为有趣但不是制裁违规的决定性证据，同时突出 GPU 出口管制的漏洞和持续的美中 AI 竞争。
文章描述了重建 IBM i 7.5 程序验证值（PVV），一个与保存的程序一起存储的 32 字节 HMAC-SHA-256 值。密钥源自保存的程序属性和固定的 LIC 常量，因此 PVV 检查一致性而非可信来源；在需要时由数字签名处理来源。作者匹配了 1,223 个已知有效的值并解析了 1,256 个项目。在受控的 USER 状态测试中，重新计算 PVV 和 SAVF 检查使修改后的原生指令在恢复和重新保存后得以保留。CrackMe 展示了控制流和输出的变化；一个 MEMDUMP 变体绕过了指针验证，从配合的 QSECOFR 作业中读取了已知地址的 USER 域缓冲区的 32 字节。一个普通的 USERB1 账户通过 QSRRSTO 恢复并重新保存了修改后的程序。控制测试显示 IBM i 拒绝了未签名的 SYSTEM 和 INHERIT 变体，并强制执行 USER 域的访问边界。总体而言，PVV 重建支持可复现的研究，但本身不是漏洞或签名绕过；恢复授权、签名和域强制执行仍然是独立的控制措施。
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超越编译器：让 IBM i 运行修改后的原生代码
(silentsignal.eu)
12 分，由 dnet，5 小时前
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qubex，4 小时前
[–]
我喜欢阅读同行在 OS/400 及其后续系统上，利用隐藏在后台、几乎没人理解甚至知道存在的异架构所做的工作。
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Hacker News 讨论了一篇关于 AI 生成的应用程序压垮 Apple App Store 审核流程的文章，导致合成器开发者面临长时间延迟和拒审。评论者将责任归咎于 Apple 有限的审核员数量、不透明的政策和封闭的生态系统，认为该公司盈利足以雇佣更多审核员或更好地实现自动化。一些人捍卫 Apple 的反垃圾规则，而另一些人表示应用审核一直都不一致。帖子还讨论了更广泛的问题：开发者每年支付 99 美元、在 App Store 外分发应用的困难、每周重新签名限制、TestFlight 的摩擦，以及 PWA、侧载或第三方商店等替代方案。许多人认为 Apple 的锁定策略与 AI 赋能的开发越来越不兼容，特别是现在非技术用户也能 vibe-code 应用。总体来说，讨论围绕对 Apple 把关的不满，以及监管或竞争是否会迫使更开放的分发方式。
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一个 Hacker News 帖子讨论了一次影响全球 Exchange Online、Teams 功能、Copilot、SharePoint、Defender、Graph、Intune、Planner、Purview 及其他服务的 Microsoft 365 重大服务降级。Microsoft 状态更新描述了因大量服务器意外不可用并健康检查失败导致的负载升高；重启的服务器有时在流量下再次失败，表明存在自我维持的容量问题。Microsoft 暂停了部署、转移了流量、测试了配置更改、回滚了一项网络更改，并探索了限流/路由修复方案，但恢复缓慢且不确定。Microsoft 还表示没有恶意活动的迹象。评论包括一位前微软员工对 Exchange Server 旧版管道的解释、来自世界各地的用户报告、关于 AI/代码质量、裁员和级联故障的猜测，以及 Downdetector 不可靠性的提醒。Azure 和 GitHub 通常被报告为独立或未受影响。此次中断扰乱了邮件和业务工作流，Teams 核心消息功能基本正常，但依赖 Exchange 的功能失败。
作者的个人笔记（非医疗建议）在主观贝叶斯视角下评估家庭实验室藻类工作为低风险。他们已培养小球藻而无健康事故，尽量减少接触，与食物分开，并洗手。小球藻未被HSE列为病原体，用于学校实验，报道的不良病例罕见或特殊；1994年一例职业性哮喘病例因可能更高的暴露而被降低权重。两种计划使用的菌株——四尾栅藻和杜氏盐藻——被CCAP和ATCC评为最低危害/生物安全1级。主要剩余风险是收到错误菌株和样品污染，其中污染被认为最大但仍属低风险。
一篇 Hacker News 帖子标题为“Safety in Algae Home Experiments”，链接到一篇关于评估家庭藻类实验安全性的 Substack 文章。该帖子有 26 分和 2 条评论。一位评论者称赞其小众主题和作者的投入。另一位批评文章缺乏上下文，说它直接进入安全评估，并展示作者向 LLM 提问藻类危险，将其比作随机期刊页面。页面还包含标准 Hacker News 导航、指南和搜索元素。
Foundation Models 框架是一个用于将大语言模型集成到应用中的原生 Swift API，包括 Apple 的端侧与 Private Cloud Compute 模型。它提供引导式生成、工具调用、图像理解（集成了 OCR、条形码读取等 Vision 工具），以及 Dynamic Profiles，允许在共享 transcript 的同时在会话中途切换模型、工具与指令。它还通过 Language Model 协议支持第三方模型（如 Claude 和 Gemini）。符合条件的开发者可免费使用 Private Cloud Compute，并享有强隐私保护。其他工具包括用于测试提示词的 Evaluations 框架、用于脚本编写与原型设计的 `fm` CLI、带有技能与上下文助手的开源实用工具，以及 Python SDK。适用的使用要求仍须遵守。
Hacker News 的一个帖子讨论了 Apple 的 Foundation Models 框架及相关的开发者生态。评论者强调 Apple 的 CoreAI GitHub 仓库将开放权重模型适配为原生 Swift 使用，并指出符合条件的小型企业开发者可以访问 Private Cloud Compute，其使用与用户的 iCloud 账户关联，而非开发者自己的服务器。用户分享了 Apple 模型在终端命令、防火墙事件审查和应用开发中的实际使用经验，同时也有人反映其安全限制过于严格，编码性能较弱。其他人提到 Claude 支持 App Attest、可能即将发布的本地模型，以及用于运行或测试 PCC 的工具。总体情绪兴趣浓厚但态度不一：Apple 的本地/私有 AI 在普通 Mac 上显得有前景且可用，但安全过滤、上下文窗口和编码限制仍然是问题。