这段文字想象了一种类似大语言模型的假想外星生物——基于晶体管、能量自给、并通过对继承的知识进行强化学习和自监督学习而训练。它质疑理解或能够创造这样的存在是否意味着它不算活着，挑战将其仅仅称为“随机鹦鹉”的说法。然后它把人类被批量生产以用于功利目的作类比，询问这是否会让他们更不“活着”。
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标题为“随机鹦鹉有生命吗？”的Hacker News帖子主要收到怀疑的回复。评论者大多认为没有，称这个问题是同义反复，或将工程化拟人化与生命混为一谈。几条评论区分了“有生命”与人类或意识，并认为自主性或自我复制——例如AI控制自身制造——将是必要阈值。其他人提出了证明和意识问题，包括索里忒斯悖论，以及标签是否遵循既有关系而非决定它们。有几条评论是玩笑或引用了Betteridge法则。总体而言，讨论将当前AI系统视为无生命，同时将“无机生命”的未来标准留作开放辩论。
`noalloc` 是一个实验性的 Go 工具，通过检查整个调用树来断言函数不会在堆上分配内存。用 `//noalloc:root` 标记函数；CLI 会报告每个分配行，你可以通过类似 `//noalloc:exempt` 的指令修复或豁免。它还提供由池和区域支持的零分配、固定容量数据结构（`bounded` 包中的 Buf、Vec、Slice、Map），以及由 `jsongen` 生成的 JSON 编码器/解码器（`encoding/json`），以及某些 `html/template` 转义器和 `net/url.QueryEscape` 的追加版本。允许在结束根调用的失败路径和首次使用设置中分配。它跟踪接口调用、汇编和外部代码，并为仅以摊销或测量方式分配的函数提供允许列表。对于现有代码，基线只对新增分配失败。需要 Go 1.27+。MIT 许可。
一篇 Hacker News 帖子介绍了 **noalloc**，一个用于强制零堆分配的早期 Go 工具/库项目，灵感来自 OxCaml 的 `zero_alloc`。作者为控制代码搜索引擎中的分配而构建它，并欢迎 bug 报告。讨论涵盖 Rust 或 Go 的替代方案是否足够，评论者区分了“无可用分配器”与编译期分配强制。提到的用例包括嵌入式系统、实时音视频和热点路径。评论者争论 GC 语言与 Rust、Zig 或 C 等系统语言之间的权衡，部分人赞成在 GC 语言中选择性编写无分配代码以避免跨语言阻抗不匹配。其他人注意到 Go 的逃逸分析器和编译器输出，并质疑 Go 是否适合嵌入式或高频计算。
有史以来第一次，Google 搜索在 Alphabet 收入中的占比低于 50%。 Google Search is now less than half of Alphabet’s revenue
14 小时前
2026年第三季度，Google Search 为 Alphabet 的 1280 亿美元收入贡献了 634 亿美元，即 49.7%，标志着自从 Search 收入被单独报告以来，首次低于一半。此前，Search 在 31 个季度中占收入的 52.8% 至 62.0%。Search 收入同比增长 12%，但其他业务增长更快：其余业务增长 40%，Google Cloud 增长 103% 至 307 亿美元。Google Cloud 的收入占比从 4.4% 增至 24.1%。因此，Search 占比下降反映了其他业务增长更快，而非 Search 收入下降。
谷歌搜索首次占 Alphabet 收入不到一半，尽管搜索收入上升了 12%，而其收入占比下降了 5%。评论者讨论 Alphabet 的收入拆分：云包括 GCP、Workspace 和企业云服务，而消费者订阅和设备归入服务。有人认为多元化是好消息；也有人认为除搜索和 Gmail 外，谷歌内部强产品不多，而另一些人列举了 Android、地图、Chrome、YouTube、Workspace、Pixel 等产品。关于谷歌是否真正“开发”了 YouTube，还是受益于基础设施成本下降和其私有网络，存在争议。云计算被描述为高利润。有人批评 Gemini，尤其是免费版。还有人拿拆分搜索垄断开玩笑，而一位评论者认为谷歌的主导地位反映产品品质，而非监管或资源型垄断。总体而言，讨论围绕 Alphabet 变化的收入结构以及对谷歌产品实力和市场力量的不同看法展开。
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一篇Hacker News帖子链接到FBI敦促马丁·路德·金自杀的信。评论者将该信的语气与网络仇恨和匿名辱骂相比较，而另一些人指出作者明显的投射，并提到与马丁·路德·金相关的、预计2027年公开的录音带指控。页面还包含Y Combinator申请广告。
本文介绍了一种针对缺乏 SPN 的账户、无协议转换的约束委派（Constrained Delegation）的新 Kerberos 委派滥用路径。它结合了 Elad Shamir 的反射式基于资源的约束委派（Reflective RBCD）与 James Forshaw 的 U2U 牺牲用户技术，以及支持 U2U 的 S4U2Proxy 的 Impacket 修改。攻击者使用 MAQ 创建的机器，在被攻陷的无 SPN 账户上配置 RBCD，将其密码哈希更改为 TGT 会话密钥，然后使用 U2U S4U2Proxy 获取可转发的模拟票据，再通过另一次 S4U2Proxy 到达原始目标服务。前提条件包括启用 RC4、启用 MAQ 以及资源具备配置 RBCD 的能力；该技术还会摧毁受信任的委派账户。这不是新的 Kerberos 漏洞，而是一条新的利用链。
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新发现的 Kerberos 委派滥用路径
（hunio.org）
6 分 · hunio · 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
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hunio · 1 小时前
[–]
我最近发布了一篇博客，介绍我是如何发现一条新的 Kerberos 委派滥用路径的！
通过结合 Elad Shamir 的 Reflective RBCD 与 James Forshaw 的 U2U 牺牲用户技术，不带协议转换的约束委派现在可以被用于攻击无 SPN 账户。我还不得不为 Impacket 添加 S4U2Proxy + U2U 支持才能使其工作。:)
博客：https://hunio.org/security/abusing-constrained-delegation-wi...
Impacket PR：https://github.com/fortra/impacket/pull/2324
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NVLink 在分布式训练中可比 InfiniBand 快 43%，但 NVLink 历史上仅限节点内。NVL72 将 NVLink 扩展到 72 GPU 机架，支持高带宽多节点 TP/EP 通信。但作业必须保持机架局部；因故障和碎片化，机架级调度很难。通信密集的 TP all-reduce 和 EP all-to-all 应运行在 NVLink 上。NVL72 提供每 GPU 1.8 TB/s 和 130 TB/s 聚合无阻塞网络结构。为增强弹性，16 节点切片配每机架两个备用节点比完整 18 节点切片更能最大化可用容量并吸收故障。SkyPilot 通过 Topology-Aware Scheduling 保持切片机架局部，用备用节点热替换故障节点，并使用 Automatic Defragmentation 移动可安全保存检查点的作业，以便放置大型机架规模作业。机架感知放置使 GR00T 吞吐量提升 14.4%，在 10,000 GPU 集群上每天训练节省约 $400K。因此仅硬件不足；机架感知编排至关重要。
一个 Hacker News 帖子讨论了一篇博客文章，该文章声称一种新的调度器能在相同机架上多提供 27% 的可用 GPU。评论者批评其为缺乏技术细节的营销噱头，未说明调度器如何工作。作者回复称文章介绍了 NVL72 GPU 故障问题并承诺后续跟进；简而言之，作业被拆分为 16 节点的切片，以机架为单位原子化放置，并每机架配备两个备用节点用于热插拔。一名评论者描述了类似定制的拓扑感知调度器，目标是管理数百万 GPU 并实现毫秒级循环时间，引发了关于“O(millions)”记法的争论。其他人引用 Kubernetes Kueue 等已有方案的拓扑感知调度；作者表示 SkyPilot 基于 Kueue 构建，但指出其在弹性作业和热插拔方面存在局限。多名评论者认为 gang 调度和机架感知调度早已存在，使该文章显得缺乏新意。总体而言，该帖子混杂了对博客新颖性的怀疑与对大规模 GPU 调度细节的兴趣。
经验丰富的开发者对代理式编程的谨慎，反映的是对生产环境可靠性的担忧，而非抗拒变化。他们担心信任、护栏、可维护性，以及由代理构建的系统能否在真实使用中存活。Thoughtworks 的一周实验发现，代理可以生成大部分代码，但人类花了大量时间在设计、边界、测试和测试Harness上；应用可以运行，但构建却保持失败状态，突显了稳定性风险。DORA 2025 年的研究同样将 AI 采用与更高的吞吐量但更低的交付稳定性联系起来。文章认为，需要经验丰富的开发者来实验、质疑假设，并帮助调整 CI/CD、TDD 和架构等实践以适应代理驱动的开发。领导者应提供时间和许可去实验，而开发者应运用判断力，并愿意修正熟悉的方法。目标不是避免使用代理，而是找出在生产环境中安全使用它们的方式。
Hacker News 关于优秀开发者为何不信任代理式编程的讨论。多位评论者提到问责：开发者仍对生产故障负责，而代理可能快速累积小错误。也有人认为代理有用但需仔细审查；大型 PR 会削弱心智模型。部分人认为信任 npm 依赖却不信任 AI 代码是虚伪；辩护者表示热门依赖会被审计或避免使用。少数人认为优秀开发者正拥抱代理以提升速度与质量，而谨慎者担心失去技能与设计意图。担忧包括代码质量、可维护性，以及源代码与心智模型是否仍重要。总体而言，谨慎源于经验与问责，而非仅恐惧，但对代理是生产力提升还是风险，观点各异。
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墨西哥是电动汽车的展厅，而这些车在美国买不到。
（washingtonpost.com）
11 分 由 bookofjoe 33 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论
帮助
bookofjoe 33 分钟前
[–]
https://wapo.st/4dZMFUo
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allears 9 分钟前 | 父评论 [–]
这个链接仍然遇到订阅付费墙，就像你最近的大部分帖子一样。
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研究人员向5个AI助手各提出了200个数值问题，并启用了网络搜索。他们提取了所有引用的统计数据，并追踪了部分引用的来源，最多深入5层页面，在需要时搜索指定来源。AI模型对每个引用链进行评判，并对150条随机引用链进行人工检查与平局裁决。不确定性范围反映了两个抽样步骤。比率按助手计算，而五助手的综合比率按每个助手引用的统计数据数量加权。页面上显示的所有统计数据均经过人工核查。
据报道，只有40%的AI引用统计数据可追溯到一项研究。Hacker News评论者讨论来源可靠性：一人称赞Perplexity的句子级引用，另一人询问其如何执行，第三人认为激励措施推动采用，还有人开玩笑说40%仍比人类编造的统计数据更好。页面还包括Y Combinator申请推广。
Keplearn 是一款确定性的、基于 Rust 的符号回归工具，可从表格数据中发现紧凑的闭式方程。它从标准输入读取 TSV 或 CSV，并输出 JSON 候选结果，作为静态单二进制文件运行，通常可在可配置超时内以毫秒级解析出精确规律。结果是确定性的，报告的 R² 由打印出的方程计算。它通过递归可逆化简、仿射单项式、稀疏项、复合形式进行搜索，并在验证后将常数吸附为有理数或 π、e 和 √2 的倍数。在 SRBench 上，它取得了较强的 Feynman 真值解率（零噪声下为 64.7%），而黑盒中位 R² 接近零，反映了其专注于精确解析规律的目标。由 Chandler Freeman 基于 MIT 许可证发布。
Keplearn，一个从数据中提取方程的工具，在 Hacker News 引发讨论。评论者强调了开普勒的智识谦逊：当布拉赫的观测与之矛盾时，他放弃了优雅的嵌套多面体理论，随后发展出行星运动定律。其他人指出，在没有现代工具的情况下进行此类几何运算是困难的。一位评论者推广了未发表的 Lean/Rust 重力与双缝物理研究，引发批评称该帖术语堆砌且不连贯；他们为其辩护。其他评论质疑部分内容是否为 AI/vibe-coded，还有一人询问 TabPFN 的对比情况。总体而言，该帖将对开普勒名字与工具的欣赏与对推测性物理帖子和代码质量的辩论混在一起。