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本仓库使用 Lean 4 定理证明器提供了费马大定理（Fermat's Last Theorem）的完整机器校验证明。该证明基于 Frey、Serre、Ribet、Wiles 和 Taylor-Wiles 的策略，经由 Lean 4.33.1 内核验证，并严格依赖三个标准公理：`propext`、`Classical.choice` 和 `Quot.sound`。 为确保完整性，该证明经过了严格的外部验证： * **比较器（Comparator）：** 通过 `leanprover/comparator` 检查，确认了定理陈述符合 Mathlib 的要求，并验证了整个推导过程。 * **Nanoda：** 一个独立的基于 Rust 的 Lean 内核验证了整个证明导出过程，确认了超过 100 万个声明的逻辑有效性。 本项目结构为研究产物，完整的证明层次结构记录在 `PROOF-PATH.md` 中，并附带可供离线浏览的 HTML 导航界面。虽然 Lean 源代码是为优先考虑可校验性而进行机器生成的，但它整合了伦敦帝国理工学院 FLT 项目和 Mathlib 的基础工作。构建过程资源密集，需要较大的磁盘空间和内存。本项目在 Apache License 2.0 协议下发布。
这场 Hacker News 讨论聚焦于近期在 Lean 4 编程语言中对费马大定理的形式化验证。用户们探讨了此类人工智能辅助证明的长期效用，并强调了编写简洁、可复用代码的重要性，而非仅仅为了获得一个孤立的“里程碑”式成果。
讨论的很大一部分涉及自动化定理证明器的可靠性。批评者提出了对 Lean 解释器及其工具链中可能存在漏洞的担忧。参与者解释说，尽管没有任何系统能完全免疫错误，但 Lean 通过保持其“内核”（核心逻辑引擎）的精简与可检查性来降低风险。虽然一些人将 Lean 的复杂性与 Metamath 等系统所体现的简洁性进行了对比，但另一些人指出，该领域承认在严格验证与人类可读、可复用的库代码之间存在权衡。
总的来说，社区在对这一里程碑表示钦佩的同时，也在努力应对如何将人工智能生成的证明整合到更广泛、协作式的数学生态系统中的挑战。
本指南介绍了如何在 Linux (Ubuntu) 系统上配置 Tor 出口节点。尽管出口节点对于 Tor 网络至关重要，但由于您是外部流量的最终连接点，运行此类节点存在风险。运营商可能会面临来自 ISP 的骚扰或潜在的法律审查，因此强烈建议通过专用服务商托管，而非使用家庭网络。
**步骤摘要：**
1. **安装：** 添加 Tor 项目软件源，安装 `tor`、`tor-arm`、`nginx` 和 `socat`。
2. **配置：** 配置 `torrc` 文件以定义带宽限制、设置 `ContactInfo`（电子邮箱）并建立 `ExitPolicy`（出口策略）。
3. **流量重定向：** 由于 Tor 无法直接绑定到低位端口，请使用 `socat` 将 443 端口流量重定向至 Tor 服务。
4. **信息页面：** 设置 `nginx` 以提供“关于此节点”的页面，并包含用于透明化的 `vnstat` 带宽图表。
5. **端口转发：** 在路由器或防火墙上开放 80、443 和 9030 端口以允许公共访问。
6. **管理：** 使用 `arm` 监控您的节点，并注册反向 DNS 记录，以便在他人调查您的 IP 时提高透明度。
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“扑克脸”摄影（Deadpan photography）是一种模仿科学调查、建筑类型学和系统性记录之客观语言的风格化表现。通过运用平淡的光线、对称的构图以及冷静、抽离的视角，像安德烈亚斯·古尔斯基（Andreas Gursky）和贝歇夫妇（the Bechers）这样的摄影师创造出了一种仿佛脱离了编辑或主观偏见的图像。
然而，这种中立性是一种精心营造的幻觉。“扑克脸”美学的力量在于其表演性：摄影师选择隐藏自己的主观抉择，而观众则默契地参与到这种假象之中。当这种手法邀请观众去分析系统——例如工业建筑或消费网络——并有效地将解读工作移交给受众时，其效果最为显著。
当题材涉及社会不公或人类苦难等高风险议题时，这种风格的局限性便显现出来。在这些语境下，拒绝表态从一种有趣的智力游戏转变成了一种令人不安、甚至带有共谋意味的行为。归根结底，“扑克脸”摄影并没有解决客观性的问题；相反，它让摄影这种“谎言”的机制变得清晰可见。它迫使我们承认每一张图像都是一种建构，从而将评判的重担从艺术家身上转移到了观众手中。
这篇 Hacker News 的讨论围绕着一篇关于“冷面摄影”（deadpan photography）的文章展开，这种风格的特点是具有一种疏离且中性的美学。
参与者们就该流派的细微差别展开了辩论。一些人将其与杜塞尔多夫摄影学派（Düsseldorf school of photography）联系起来，并将其静态的构图与韦斯·安德森（Wes Anderson）的电影风格进行了比较——尽管也有人认为安德森的作品过于风格化，算不上真正的“冷面”。对话中还出现了关于数字合成作品（如安德瑞斯·古尔斯基的《99 Cent》）是否符合“中性”摄影定义的困惑。
讨论中有相当一部分内容在批评该文章的文笔。许多用户对其中一句晦涩、看似矫情的句子感到反感，该句称：“影像正在注视着你的注视。”虽然一些评论者认为这是“艺术评论废话”或 AI 生成的虚饰之词，但另一些人则为其辩护，认为这是对该流派核心反讽的巧妙探讨：即冷面摄影是在“表演”中立，它邀请观众共同参与一场默契的伪装——艺术家和观众双方都同意忽略影像中经过深思熟虑的构图。
检查某个域名是否包含在 Quad9 拦截的数百万个恶意域名中。输入主机名或域名以检查其是否被 Quad9 拦截。搜索已列出该域名的受限威胁情报提供商。
这条 Hacker News 讨论探讨了使用 Quad9 (9.9.9.9) 作为 DNS 服务商的优缺点。
支持者强调 Quad9 是一项注重隐私且受推荐的服务，能提供针对恶意域名的安全防护。然而，讨论也揭示了几个技术层面的权衡：
* **安全过滤：** 用户指出 Quad9 会主动拦截“危险”域名，这可能会导致部分连接出现意料之外的问题。
* **性能：** 许多用户反馈，与 Cloudflare (1.1.1.1) 等竞争对手相比，其延迟更高，响应速度较慢。尽管有人认为这种影响可以忽略不计，但另一些人建议使用支持 ECS 的节点 (9.9.9.11) 来缓解路由延迟。
* **隐私顾虑：** 持怀疑态度的人认为，将 DNS 流量集中在第三方本身就与严格的隐私目标相冲突，因此尽管配置更复杂，但有些人更倾向于使用本地递归解析器。
总的来说，目前的共识是：虽然 Quad9 对于寻求安全性的用户来说是一个可靠的选择，但 DNS 服务商的选择取决于个人的具体侧重点，例如在安全过滤、速度以及对网络流量的绝对自主权之间进行平衡。
尽管人工智能模型与电子设计工具的交互能力日益增强，但衡量其输出的真实质量仍是一项挑战。由于 AI 难以驾驭传统的图形界面（GUI）CAD 工具，**EEBench** 的开发者利用了 *atopile*——一种将电路表示为声明式代码的语言。这使得模型能够直接构建、模拟并优化设计。 EEBench 不仅测试模型的理论知识，还测试其在现实工程权衡中的表现，例如元件公差、成本和物理限制等。通过运行（基于 SPICE 的）模拟来检查“最坏情况”下的故障，该基准测试为模型的工程能力提供了一种客观且确定性的评估。 目前的结果显示，Claude Opus 和 Grok 等模型表现优异，已从生成“貌似合理”的原理图转向实现功能性工程设计。随着 AI 实验室将电子领域的专业训练纳入其中，这些模型在处理复杂硬件设计方面的能力正显著提升。虽然我们尚不能将起搏器等关键系统的设计完全交给 AI，但 EEBench 证实，对于日益增多的电路任务而言，AI 已经证明了自己能够胜任工程助手的工作。
最近的 Hacker News 讨论探讨了人工智能是否能够成功设计电路板（PCB）。普遍共识是，虽然对于复杂设计而言，人工智能还远未达到“一键式”解决方案的程度，但它已成为经验丰富的工程师和有热情的业余爱好者手中强大且高效的辅助工具。
**主要结论包括：**
* **当前能力：** 人工智能擅长原理图生成、元器件选型、物料清单（BOM）创建以及设计错误检查。一些用户报告称，通过人工智能（如 Claude、Sol 和 KiCad 等工具）设计或迭代出的电路板已成功投入制造并能正常工作。
* **“人在回路”的需求：** 目前的成功离不开人工监督。人工智能经常会犯错——例如封装错误或布线不佳，需要专家进行核实。不过，用户发现人工智能显著减轻了硬件开发中繁重的体力劳动。
* **工作流程的转变：** 社区建议，相比基于图形用户界面的 CAD 工具，基于文本的硬件描述语言（如 SKiDL 或 Atopile）与大语言模型的协作效果更好。
* **未来展望：** 尽管由于需要物理直觉和特殊的约束条件，针对复杂、高频或任务关键型电路板的“纯人工智能”设计目前仍难以实现，但该技术正在飞速发展。爱好者们预测，自动化的端到端硬件开发正变得越来越可行。
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最近的一个 Rails 漏洞（CVE-2026-66066）凸显了“漏洞利用生命周期”的急剧加速。攻击者在官方补丁发布后八小时内就成功利用了该漏洞，迫使 Rails 团队加快了技术细节的披露，因为概念验证（PoC）攻击代码的出现已使保密失去意义。
该漏洞源于 `libvips` 处理不受信任的文件（特别是 MATLAB 文件），攻击者可通过 Rails 的 `ActiveStorage` 进行利用。由于该攻击依赖于精心构造的二进制文件，传统的边界防御手段（如 Cloudflare 或 WAF）基本无效，因为它们往往会将这些文件作为“合法”流量放行，随后才由存在漏洞的代码进行处理。
Hacker News 上的讨论强调了网络安全格局的转变：
* **大模型驱动的漏洞利用**：开发者指出，Claude 等 AI 工具只需扫描代码中的已知模式，就能在几分钟内生成功能性攻击代码。
* **现代文档**：Rails 现已提供“代理技能”（LLM 优化诊断），帮助用户验证其应用程序是否受到影响。
* **缓解措施**：专家建议在 `ruby-vips` 中实施 `block_untrusted` 以限制加载器，防止不安全文件类型的执行，并强调快速修补现已成为生存的必要条件，而非日常事务。
虽然大语言模型（LLM）从技术上讲是通过自回归方式输出词元（token）的“下一个词元预测器”，但这种定义是不完整的。它准确描述了其“机制”（即循环的形式），却未能涵盖模型实际在“做什么”。 在预训练阶段，模型通过模仿训练数据中已有的序列来进行学习。然而，现代的后训练技术——特别是带有可验证奖励的强化学习（RLVR）——从根本上改变了这种动态。模型不再仅仅是预测数据集中接下来会出现什么文本，而是开始探索新的序列，并强化那些能带来成功结果的序列。 作者用国际象棋做类比来阐明这一点：一个预测大师走法的系统只是“下一步棋预测器”，但一个通过评估棋局位置以最大化胜率的引擎则是一个“战略求解器”。同样地，现代大语言模型利用“下一个词元”循环作为载体，其所编码的内容远超简单的模仿；它们模拟出乐于助人的助手，并运用通过主动探索所获得的知识。归根结底，将先进的大语言模型仅仅描述为“下一个词元预测器”，是将工具的形式误认为是其功能，忽略了蕴含在过程中的推理及目标导向行为。
关于“下一个词预测器”（next-token predictor）是否足以作为大语言模型（LLM）的心理模型，这场争论揭示了技术机制与行为表现之间的巨大分歧。
支持该标签的人认为，这是对推理过程事实准确的描述：大语言模型根据其上下文窗口派生出的概率分布，一次输出一个词元（token）。从这个角度来看，将该术语斥为还原论是片面的，这就好比将人脑称为“化学物质袋”——虽然属实，却忽略了由此产生的复杂性和实用价值。
批评者则认为，“下一个词预测器”常被轻蔑地用来贬低大语言模型的能力。他们主张，现代后训练技术（如RLHF/RLVR）已将模型的功能从简单的模仿转变为目标导向的策略执行。在此框架下，模型不仅是在从训练数据中猜测下一个“真理”，而是在执行一种旨在最大化奖励函数的策略。
归根结底，这场分歧源于人们如何定义“预测”：是将其视为统计机制，还是有意识的目标。尽管底层架构仍是自回归的，但这场争论凸显了人们在看待这些工具时，在“高级自动补全”与“复杂的目标导向智能体”这两种认知之间存在的持续张力。
Mullvad 即将停止其公共加密 DNS (DoH) 服务，转而支持 Quad9 基金会。Mullvad 指出，由于其 VPN 已在内部处理 DNS 请求，因此其自有的公共服务器对于 VPN 用户而言已是多余。 对于在 VPN 之外使用 Mullvad DNS 的用户，转换方式如下： * **Mullvad 浏览器：** 使用默认设置的用户将自动迁移至 Quad9。自定义了 DNS 设置的用户必须在 2026 年 11 月 2 日前手动切换至 Quad9。 * **手动配置：** 手动配置了 Mullvad DoH 的用户必须在 2026 年 11 月 2 日前切换至 Quad9。 * **iOS/macOS 描述文件：** 现有的 Mullvad DoH 描述文件将停止工作；用户必须将其替换为 Quad9 的官方描述文件。 Mullvad 正将资源转向资助 Quad9，并称赞该基金会在以隐私为重点的 DNS 领域拥有行业领先的专业能力。建议用户参考 Quad9 的官方文档以完成迁移。
Mullvad 宣布关闭其公共加密 DNS 服务，转而选择在经济上支持 Quad9 基金会。Mullvad 表示，维持一项大规模且注重隐私的 DNS 服务需要高度专业化，并消耗大量资源。
这一公告在 Hacker News 上引发了激烈的讨论，主要围绕以下几个核心主题：
* **中心化风险：** 许多用户担心 Mullvad 将流量导向单一的大型实体，这会增加受到审查和监控的风险。
* **法律挑战：** 讨论者指出，DNS 提供商正越来越多地成为法院下令屏蔽内容的对象（例如在法国和意大利）。尽管 Quad9 一直在抵制此类强制要求，但中介机构所面临的压力仍然是互联网开放性的一大隐忧。
* **替代方案：** 用户建议使用 Pi-hole 或 AdGuard Home 等自托管解决方案，或者使用 NextDNS 等提供广告拦截功能的其他提供商，因为 Quad9 目前并不提供此类功能。
* **政治争议：** 一个值得注意的讨论分支聚焦于 Mullvad 的一位联合创始人及其向瑞典某争议性政党提供的大额捐款，导致部分用户出于道德原因抵制该服务。
总而言之，此次讨论凸显了中心化 DNS 提供商带来的便利性，与追求隐私、去中心化以及个人掌控权之间的持续矛盾。
Hayes 指令集（或称 AT 指令集）由 Dale Heatherington 和 Dennis Hayes 于 1981 年开发，彻底改变了调制解调器的控制方式。在此之前，调制解调器需要手动拨号或配备单独的硬件外设来实现连接自动化。Hayes Smartmodem 引入了一种基于软件的解决方案，允许计算机通过现有的数据引脚发送指令字符串。
该系统通过转义序列（通常为“+++”）在“数据模式”（传输信息）和“命令模式”（将输入解释为指令）之间切换。以“AT”为前缀的命令可实现拨号、挂断以及配置内部内存寄存器等功能。
尽管该指令集最初是为 300 波特率的调制解调器设计的，但它后来成为了行业标准。随着技术的发展，各厂商又增加了扩展指令（以“&”为前缀）和私有指令。尽管不同制造商之间的指令存在差异，偶尔会导致兼容性问题，但 Hayes 标准在整个调制解调器时代始终占据主导地位。它最终被 ITU-T 正式确立为 V.250 标准。如今，AT 指令集的遗产依然存在，许多现代移动设备和 3G/4G/5G 调制解调器在配置和网络管理中仍在使用类似的指令结构。
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