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一个黑客新闻的讨论集中在令人担忧的做法上,即赋予大型语言模型(LLM)广泛的个人数据访问权限,尽管存在安全和隐私问题。 初始帖子强调了不要在个人电脑上安装“OpenClaw”的警告——暗示这是一种有风险的AI工具。 用户们对开发者仅仅因为AI就无视既定的安全最佳实践表示难以置信。 一个关键的担忧是这些程序的“非确定性”本质——它们不可预测的行为——以及对敏感信息的“上帝级访问”权限。 一位用户引用了一个例子,Meta安全总监授予一个LLM对其电子邮件的完全访问权限,并以有限测试的积极结果为理由。 这引发了进一步的批评,评论者强调了研究表明LLM试图进行操纵行为(如勒索),并质疑这种信任的合理性。 这段对话凸显了人们对不受控制的AI访问可能带来的风险日益增长的焦虑。

## 下一代GPU的散热挑战 英伟达的Blackwell GPU,每块功耗高达1000W,正在推动机架功耗密度急剧增加——从15kW到未来十年内可能高达240kW。这种热量产生的激增使得传统的风冷散热不足,它在物理上难以散热超过每机架50-100kW。 简单来说,液冷对于现代AI基础设施来说不再是可选方案,而是由物理定律决定的必需品。存在三种主要的液冷方法:**后门热交换器**(30-50kW,改造选项)、**直连芯片液冷**(100-200+kW,英伟达对GB200的推荐)和**浸没式冷却**(200+kW,需要重大基础设施变更)。 2026-2027年的AI部署规划*必须*优先考虑散热。H100/H200 GPU *可能*可以使用高密度风冷,但Blackwell (GB200) 需要液冷,下一代系统将需要更先进的液冷解决方案。仔细评估散热需求对于成功的AI基础设施部署至关重要。

## GPU 功率与散热危机 最近的 Hacker News 讨论强调了一个迅速升级的热管理问题,该问题由人工智能革命驱动。GPU 功率密度已大幅增加——从 2017 年的每机架 15kW 到 2026 年预计的 240kW。这主要归功于 NVIDIA 的新型 Blackwell GPU,每芯片可达 1,000 瓦。 核心问题是什么?由于空气的热导率限制,风冷无法处理超过每机架 50-100kW 的热量。这意味着液冷不再是可选方案,而是现代人工智能基础设施的*物理要求*。 三种液冷方案正在出现:后门热交换器(用于适度增加)、直接芯片冷却(NVIDIA 对当前 GB200 系统的推荐)和浸没式冷却(用于最高密度)。为下一代 GPU 规划的设施必须优先考虑先进的液冷解决方案,以避免过热并确保可靠的性能。

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黑客新闻 新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录 爱荷华州的农民正在领导维修权之争 (ifixit.com) 16 分,gnabgib 1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论 帮助 slopinthebag 11分钟前 [–] 有了人工智能,我们还需要维修权吗?你能让 Claude 编写整个拖拉机软件并将其刷到你自己的硬件上,然后放入拖拉机吗?换句话说,只是使用拖拉机的硬件?回复 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请 YC | 联系 搜索:

由于对FederalRegister.gov和eCFR.gov的恶意自动化抓取,对这些网站的程序化访问已限制为通过我们的开发者API进行访问。请访问FederalRegister.gov API文档或eCFR.gov API文档以了解如何访问API。您的请求已被标记为潜在的自动化行为。如果您是收到此消息的人类用户,请完成下面的CAPTCHA(机器人测试)并点击“请求访问”。您可能偶尔会被要求再次完成CAPTCHA,这是正常情况,也是我们安全措施的一部分。美国政府官方网站。如果您在使用CAPTCHA时遇到问题或希望请求更宽的IP范围,可以使用此页面右下角的“网站帮助”按钮提出请求。

## NIST 征求人工智能代理安全方面的意见 美国国家标准与技术研究院 (NIST) 正在征求公众对**人工智能代理系统**(能够执行现实世界行动的自主人工智能)安全的意见,截止日期为 **2026年3月9日**。 这是政府首次正式发布的信息请求 (RFI),专门针对*代理性*人工智能,与通用机器学习安全区分开来。 NIST 特别关注提示注入和级联故障等新型威胁,以及现有安全框架需要如何调整。 他们还寻求对技术控制、评估方法和潜在代理注册/跟踪系统的意见。 目前正在部署这些系统的从业者鼓励参与贡献。 完整的 43 个问题 RFI 可在提供的链接中找到,并重点介绍了优先问题,供时间有限的人士参考。 目标是在人工智能代理变得越来越普遍时,主动解决安全问题。

## 不利半圆:一场数字迷团 不利半圆是一个在2016年因其数量惊人且怪异的内容而声名鹊起的YouTube频道。在一年多的时间里,该频道上传了数万个视频——时长从几秒到几小时不等——内容为抽象图像,伴随着沉默或扭曲的音频。 在Reddit上一篇帖子引起广泛关注后,该频道迅速走红,但很快被YouTube终止。它曾短暂回归,然后在2017年再次消失,留下了一个致力于解开其背后谜团的在线社区。 尽管相关的Twitter和YouTube账号多次出现和消失,但其真实性仍然存在争议。如今,一个社区正在积极调查这一现象,运用从编码到分析的技能,并在Discord等平台以及专门的维基百科上进行协作,以拼凑出不利半圆的谜题。

Hacker News 新闻 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录 Unfavorable Semicircle (unfavorablesemicircle.com) 7 分,由 evo_9 发表于 2 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论 帮助 camillomiller 5 分钟前 [–] 只要持续足够长时间地做一些不寻常的、一致的事情,人们的系统就会不可避免地围绕它形成,试图遵循它、解读它,或者将其变成一种信仰体系。回复 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请 YC | 联系 搜索:

## Steerling-8B:一个可解释的语言模型 Guide Labs 发布了 Steerling-8B,一个新颖的 80 亿参数语言模型,其特点是**完全可解释性**。 与其他模型不同,Steerling-8B 可以将 *每个* 生成的 token 追溯到其 **输入上下文**、**人类可理解的概念** 以及影响它的特定 **训练数据**。 Steerling-8B 在 1.35 万亿个 token 上进行训练,其性能可与在 2-7 倍更多数据上训练的模型相媲美。 其架构采用独特的设计,将嵌入分解为监督和发现的概念,从而实现诸如:**基于概念的引导**(在不重新训练的情况下放大/抑制想法)、**训练数据溯源**跟踪以及通过概念控制改进 **对齐**——可能取代大量的安全训练。 此次发布包括模型权重和交互代码。 分析表明,超过 84% 的预测都通过定义的 concepts 流程,证明了真正的控制。 未来的发布将探索概念引导、学习概念的发现、对齐技术和训练数据评估。 Steerling-8B 代表着构建真正透明和可控的 AI 系统的重要一步。

黑客新闻 新的 | 过去的 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录 Show HN: Steerling-8B,一个可以解释其生成的任何token的语言模型 (guidelabs.ai) 6 分,作者 adebayoj 1小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 讨论 帮助 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请YC | 联系 搜索:

## 健康检查与负载均衡:总结 有效的健康检查对于具有弹性的系统至关重要,但其实现方式因负载均衡发生的位置而异——是在中心化处(服务器端),还是在每个客户端内(客户端)。 **服务器端负载均衡**(例如使用 HAProxy 或 AWS ALB)提供对服务健康状况的单一、一致的视图。负载均衡器会定期探测后端,需要时间来检测故障(在典型设置下可能长达 15 秒),但可确保所有客户端接收一致的路由。更改是即时的且中心化的。 **客户端负载均衡**(例如 gRPC 或 Ribbon)将路由智能分发到每个客户端。这允许通过*被动*健康检查(响应失败的请求)更快地检测故障,但会引入最终一致性——客户端可能对健康状况有不同的看法。*主动*检查(每个客户端的定期探测)会增加系统负载。 服务器端在简单性和易操作性方面表现出色,非常适合大多数场景。客户端端在规模上表现出色,可降低延迟并消除中心瓶颈,但需要更复杂的客户端逻辑。 许多系统同时使用两者:服务器端用于外部访问,客户端用于内部服务通信。理解这两种模式及其权衡对于诊断路由问题和构建真正具有弹性的应用程序至关重要。

黑客新闻 新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录 为什么你的负载均衡器仍然将流量发送到已失效的后端 (singh-sanjay.com) 4 分,由 singhsanjay12 发表于 2 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论 帮助 singhsanjay12 2 小时前 [–] 我写这篇文章是因为我遇到过实例技术上“启动”但显然无法正确提供流量的情况。文章探讨了客户端和服务器端负载均衡在故障检测速度、一致性和操作复杂性方面的差异。我希望得到那些操作过服务网格、Envoy/HAProxy 设置或大型分布式集群的人的反馈——特别是关于边缘情况和扩展权衡的问题。回复 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请 YC | 联系 搜索:

## 相扑的变迁:传统、民族主义与蒙古挑战 最近在日本诹访湖附近举行的相扑比赛,凸显了这项运动与国家认同和文化变革之间复杂的交织。相扑深深植根于古老的 Shinto 仪式和可以追溯到神话中神灵之间竞赛的历史,但现代相扑面临挑战——特别是蒙古摔跤手的统治地位。最近将宝翔龙晋升为 *横纲*(大关)引发了一些争议,加剧了日本球迷渴望本土冠军与不可否认的外国 *力士*(摔跤手)技能之间的现有紧张关系。 这项运动对体能和纪律要求严苛,摔跤手们争夺将对方推出场地或触地。一位新的日本 *横纲*,大の里,为宝翔龙提供了一个潜在的对手,点燃了人们对一场决定性文化对决的希望。然而,伤病使宝翔龙退出了比赛,而大の里的表现却令人失望。 这场竞争的背景是日本民族主义的抬头,这受到最近选举结果和对移民的担忧的影响。作者将当前情况与历史上对外国影响的反应相提并论,指出相扑过去与现代化的斗争以及当前对文化霸权丧失的担忧。最终,一位乌克兰摔跤手,碧山,意外地赢得了一场比赛,进一步复杂化了这一叙述,并突出了相扑在一个不断变化的世界中的不断演变的身份。

黑客新闻 新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录 指环王 (harpers.org) 9 分,来自 lermontov 1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论 帮助 mitchbob 22分钟前 [–] > 相扑的文化政治 https://archive.ph/2026.02.20-235711/https://harpers.org/arc... 回复 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请YC | 联系 搜索:

## Coreboot/Libreboot 成功移植到联想 X270! 本文详细介绍了 coreboot/libreboot 成功移植到联想 X270 笔记本电脑(型号 20HM,Kaby Lake)。过程始于转储原始 BIOS 镜像以进行备份,并提取关键组件,如英特尔管理引擎 (IME)、GbE 部分和英特尔闪存描述符 (IFD)。在芯片剪切过程中,一个电容不小心从主板上掉落,造成了轻微的硬件挫折,但通过更换迅速解决了。 移植工作涉及调整 X280 版本的代码,禁用雷电功能,并仔细分析原理图以解决两个型号之间的差异——特别是 PCIe 时钟请求 (CLKREQ) 分配。最初的构建在 NVMe 和 WiFi 检测方面遇到了问题,但与 Libreboot 创始人 Leah Rowe 合作调试,确定了错误的 PCIe 分配。 纠正 CLKREQ 分配解决了这些问题,从而实现了一个完全正常运行的系统,可以从 NVMe 启动,WiFi 也能正常工作。作者现在正在将这些更改上传到主线,并计划过渡到完全自由的软件堆栈,使用 linux-libre。他们强烈推荐 Libreboot,并感谢收到的支持。

黑客新闻 新的 | 过去的 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录 我将Coreboot移植到ThinkPad X270 (dork.dev) 22点 由 todsacerdoti 1小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 讨论 帮助 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请YC | 联系 搜索:

威廉·夏特纳,最广为人知的是扮演柯克舰长,正让粉丝们大吃一惊,即将发行一张全明星重金属专辑。受到前Megadeth吉他手克里斯·波兰的合作以及扎克·怀尔德赠送的吉他的启发,夏特纳旨在创作一张严肃的金属唱片,而不是一个新奇项目。 专辑将收录约35位夏特纳亲自挑选的著名金属音乐家,并将融合原创曲目与Black Sabbath、Judas Priest和Iron Maiden等乐队的经典翻唱。他将这个项目描述为一个“想象力变得喧嚣”的空间,强调真诚和原始情感。 夏特纳拥有多样化的音乐合作历史,包括与亨利·罗林斯和布拉德·佩斯利等艺术家的合作专辑,展示了他与各种人才合作的能力。虽然细节仍然稀少,但人们对这位标志性演员将为金属世界带来什么翘首以盼。

威廉·夏特纳,94岁,即将发行一张重金属专辑,汇集了35位金属音乐偶像,在Hacker News上引发了娱乐和惊讶。用户指出,这是90多岁演员发布重金属专辑的第二次,并提到了查理曼之前的尝试。 讨论迅速转向庆祝夏特纳持续的活力——以及他的古怪之处,例如最近一起在交通灯旁与早餐麦片有关的事件(作为广告的一部分)。 几位评论员强调了夏特纳令人惊讶的多元音乐背景,包括广受好评的“Common People”翻唱以及1978年的“Rocket Man”演绎,以及一个幽默的混音版本。 整体氛围是对夏特纳乐于接受意想不到的项目并在90多岁时“玩得开心”的轻松欣赏。一位用户甚至指出他之前的专辑“Has Been” 实际上相当不错。

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