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## X.Org 安全公告 - 2025年10月28日 关于 X.Org X 服务器（21.1.18 版本之前）和 Xwayland（24.1.8 版本之前）漏洞的安全公告已发布。更新 xorg-server-21.1.19 和 xwayland-24.1.9 解决了 Jan-Niklas Sohn (Trend Micro Zero Day Initiative) 发现的三个严重问题。 这些漏洞包括多个 **使用后释放** 问题：一个在 X11 Present 扩展（CVE-2025-62229）的通知处理过程中，另一个在 Xkb 客户端资源移除（CVE-2025-62230）中。第三个漏洞（CVE-2025-62231）涉及 Xkb 扩展的 `XkbSetCompatMap()` 函数中的 **值溢出**。 这些缺陷可能被利用，导致安全漏洞。强烈建议用户更新到最新版本的 X 服务器和 Xwayland，以减轻这些风险。完整的公告中提供了详细的修复和提交链接。
## X.Org 安全问题与 Wayland 讨论
最近的安全公告强调了 X.Org 的 X 服务器和 Xwayland 中存在多个漏洞。Hacker News 上的讨论集中在这些问题的影响，特别是 X11Libre 分支如何快速应用补丁来解决这些问题。
一个关键的争论点是 X11 设计中固有的安全限制，允许潜在的不受信任的客户端拥有广泛的访问权限。一些人认为这些漏洞通常是理论上的，因为利用率很低，而另一些人则强调需要像 Wayland 这样更安全的架构。
对话还涉及了维护 X11 的挑战、X11Libre 分支背后的动机（最初源于被拒绝的补丁），以及 Wayland 的功能完整性和可用性与 X11 相比的持续争论。 许多评论者对 Wayland 的碎片化以及跨桌面环境缺乏一致的实现表示沮丧。 最后，还讨论了像 Fil-C 这样的工具在减轻 X.Org 等现有 C 代码库中的漏洞方面的潜力。
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## Palantir 与招聘的未来：摘要
一篇近期文章讨论了 Palantir 启动一项招聘高中毕业生的计划，这在 Hacker News 上引发了关于传统大学教育对于软件工程职位价值的争论。许多评论者认为，需要一所严格的、为期四年的职业学校，专注于实践技能，并指出学术课程与行业需求之间的差距。
一些用户提到了奥地利和瑞士等国家成功的学徒制模式，在那里，职业培训与学术研究相结合。人们对潜在的剥削表示担忧，一些人认为 Palantir 旨在招聘容易塑造、工资较低的员工。另一些人强调了更广泛的教育的重要性——包括人文科学——以用于伦理考量和批判性思维，而这些技能可能在纯粹的技术型招聘人员中缺乏。
讨论还涉及实习的好处以及纯粹智力之外的经验价值。一些人分享了直接从高中招聘的积极经验，而另一些人则告诫不要认为 18 岁的人已经准备好迎接企业生活的挑战。最终，这场对话的中心是替代途径是否能够有效地培养个人进入科技行业，以及其中可能涉及的权衡。
感谢在Patreon上支持我的各位，包括Jason Pittman, Alexander Shendi, Gustavo Pezzi, Scott Bollinger, Ryan Harris, Rafael Campos, K MI, Nikola Markovic BGD, Wade Brainerd, Mike Garcia, Philip Espi, Vlastimil Holer, Dan Mons, Stephen Smoogen, Bill Marshall, Patater, Brett Owen, Ronald Eichler, Tom Dison, Joe Walker, Magnus Wild, Kwang Lee, Mitchel Valentino, TheGreatCodeholio, Bérenger Doneux, Daniel Monteiro, Mark Eichin, Sparheld International GmbH, Hallmentum LLC, Eric LeBlanc, Luke Abbott, John Paul Wohlscheid, Sean Dobes, Tom Dearden, Eric Smith, SuperIlu, 和 Dwayne。Jim的Patreon。
## FreeDOS C 语言编程：Hacker News 摘要
一场 Hacker News 讨论围绕着使用 C 语言为 FreeDOS 编写程序展开，起因是 freedos.org 的链接。用户分享了各种编译器，重点关注轻量级、MIT 许可的选项，例如 DOS 4.0 源代码中的微软 C 编译器（一个令人惊讶的完整工具链，仅需 1-2MB）。
虽然此微软工具链的源代码不易获得，但 MIT 许可允许二进制分发。有人担心没有源代码进行调试，但另一些人认为该编译器的年龄和彻底测试使其出错的可能性降低。对话还涉及 `curses` 等库的可用性（最近有 PDCurses 移植），以及 DOS 和 FreeDOS 环境之间的差异。
讨论了实际用例，包括维护遗留工业控制系统和业余爱好者的复古游戏/编码。人们注意到在现代 UEFI 系统上启动 FreeDOS 的 BIOS 支持方面的挑战，以及 mUEFIrcate 等解决方案。一些人提倡 Turbo Pascal 作为 DOS 开发的更优语言。最终，讨论强调了 FreeDOS 的价值，包括怀旧、在虚拟机环境中的稳定性以及在老化硬件上保存软件。
## 大本钟的守护者：安德鲁·斯特兰奇威 安德鲁·斯特兰奇威，38岁，是一位负责维护威斯敏斯特大钟的敬业机械师，这座标志性的钟被称为大本钟。自2023年起，他负责在大本钟运行期间处理重要的国家活动，承受着确保精准计时的压力——尤其是在诸如纪念日和除夕夜等场合。 他的日常工作包括在黎明前骑自行车穿过威斯敏斯特桥，然后爬上334级台阶，不仅要维护大本钟，还要维护威斯敏斯特宫内的300座古董钟，以及另外3000个石英钟。调整时间变化，例如10月26日即将到来的时钟调整，是一项特别艰巨的任务。 安德鲁曾是一位数学家和教师，后来改行成为钟表匠，被这项工作的实用性和动手性所吸引。他从钟的机械结构中找到了一种独特的宁静，甚至在165岁的钟中发现了一种“个性”——包括由历史裂缝引起的独特音调。他利用传统方法，例如用维多利亚时代的便士调整钟摆，以及现代技术来保持其准确性。尽管他非常注重细节，但他承认他的团队经常毫不介意地将塔称为“大本钟”。
## 大本钟与一位尽职的守护者
最近的 Hacker News 讨论突出了一篇关于安德鲁·斯特兰格威的文章，他是负责维护大本钟的人——具体来说，是伊丽莎白塔内的时钟和钟声。用户推荐参加上午 11 点的导览，以便在中午听到 12 下钟声，称赞导览揭示了这座标志性地标背后的巧妙工程和“流程黑客”。
对话很快转变为一场关于正确术语的有趣争论： “大本钟”指的是钟声、时钟还是塔本身？ 许多人指出，尽管在技术上不准确，但人们在历史上和口语中一直用“大本钟”来指代整个结构。
除了命名讨论之外，该帖子还分享了展示时钟面和塔的历史性大胆维护的视频链接，包括工人在安全措施非常简陋的情况下进行维修的镜头。 一位用户甚至幽默地将其与一部英国情景喜剧联系起来，该喜剧讲述了“大本钟上的互联网”的管理员。
## 证明助手的发展：从依赖类型到高阶逻辑 本文详细描述了作者数十年开发Isabelle证明助手的心路历程，以及他们对数学形式系统的不断演变观点。最初，作者探索了依赖类型理论，始于1977年接触N.G. de Bruijn的AUTOMATH系统。虽然印象深刻，但他们发现AUTOMATH缺乏更强类型理论中直接的Curry-Howard对应关系。 后来，马丁-洛夫类型理论吸引了作者，甚至构成了Isabelle的第一个版本（Isabelle/CTT）的基础。然而，教义上的分歧和内涵相等性问题促使他们改变了关注点。他们观察到构造演算（用于Lean）也引发了对基础稳定性的类似担忧。 最终，作者倡导了一种通用方法，使Isabelle能够适应各种逻辑。这导致Isabelle/HOL占据主导地位，它建立在Church的简单类型理论和公理化类型类之上。通过ALEXANDRIA项目的资助，最近证明了高阶逻辑形式化极其复杂的数学的能力——甚至超出了预期并消除了批评。尽管像Lean这样的依赖类型理论取得了成功，作者仍然致力于高阶逻辑，理由是那些系统中的性能问题和复杂性。他们总结说，选择一种形式主义并将其推向极限是一种有效的研究途径，而Isabelle/HOL继续证明其力量。
## 依赖类型：务实讨论
这次Hacker News讨论围绕一篇质疑依赖类型在形式化验证和编程中广泛应用的文章展开。文章承认依赖类型的强大之处——例如精确地类型化矩阵等数据结构——但核心论点是它们并非构建健壮系统所*必需*的。
许多评论者强调了权衡：依赖类型会引入复杂性和调试挑战，可能减慢开发速度。当处理复杂的不变量时，优势才最明显，但对于许多任务，像Isabelle/HOL（一个证明助手）中采用的更简单的方法——利用自动化、广泛的库和易读的证明——更实用。
一个关键点是开发者体验的重要性。学习曲线和潜在的复杂类型错误可能超过收益。一些人讨论了替代方法，例如在Python中使用`torchtyping`等库进行类型注解，或者利用C++和Rust等语言的编译时元编程来实现类似的安全性保证。最终，共识倾向于选择合适的工具来完成工作，认识到依赖类型并非通用解决方案。
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## AI生成欺诈与费用报告问题
一则Hacker News讨论强调了一个日益增长的担忧：由于AI图像和视频生成技术的进步，伪造费用报告变得越来越容易。用户担心现有系统尚未准备好应对新一波复杂的假冒行为，这可能给企业带来重大的经济损失。
讨论的解决方案包括更严格的验证方法，例如政府颁发的身份证件（引发隐私问题），以及利用AI本身——使用多智能体AI管道来交叉核对收据与银行卡数据、图像取证和旅行行程。 许多评论者建议采取更简单的预防措施，例如具有内置支出政策的公司卡或恢复到严格的每日津贴。
一个反复出现的主题是，现有的技术，例如安全的银行系统和虚拟信用卡，已经提供了解决方案，而无需采用加密货币或区块链。 许多人认为，由于内部惯性或缺乏意识，公司实施这些现有工具的速度太慢。 这段对话强调了对更严格的费用控制的需求，因为对易于操纵的数字证据的信任正在减弱。
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奥托德斯克的约翰·沃克在1991年解释了惠普和IBM。
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Autodesk's John Walker Explained HP and IBM in 1991 (2015)
10 天前
## 惠普与IBM：衰落之路
这份分析受到1991年Autodesk备忘录的启发，认为惠普和IBM正遭受着相似且可能致命的问题。尽管两家公司规模仍然庞大，但它们未能适应不断变化的市场期望，并被更具活力的竞争对手超越。
核心问题并非策略本身的问题，而是对维持短期利润率的致命执着，以迎合华尔街。这导致了成本削减——尤其是在研发和营销等关键领域——最终阻碍了长期增长和创新。具有讽刺意味的是，公司因为暂时降低利润率而投资未来反而会受到*惩罚*。
惠普和IBM也在错误地分配资源，经常收购公司，却扼杀而非促进它们的创新。他们追逐不切实际的“下一个重大机遇”，而不是利用现有的优势。
最终，作者认为两家公司的现有领导层将工作保障置于真正的复兴之上。像迈克尔·戴尔将戴尔私有化这样的潜在解决方案，却因对冲基金取代现任首席执行官的可能性而受阻——梅格·惠特曼和金尼·罗梅蒂都不愿承担这种风险。
这个Hacker News讨论围绕着Autodesk的John Walker在1991年发表的一篇分析，该分析最近重新浮出水面，解释了会计惯例如何扭曲公司的财务状况。Walker用通过经销商销售与直接销售的场景来说明这一点，强调了佣金结构如何影响报告的利润率。
核心争论在于会计是否准确反映了商业现实。评论者认为，虽然利润率很重要，但它不是成功的唯一指标，仅仅关注利润率可能会导致有害的成本削减。几个人指出，即使不完美，一致的会计方法对于比较仍然有价值。
对话扩展到更广泛的话题，例如公司承受维持华尔街满意数字的压力、会计中的操纵潜力，以及考虑财务报告以外因素的重要性——例如战略控制和长期增长。还有关于IBM和HP近期发展轨迹的讨论，以及对Walker本人及其对软件和开源项目的贡献的回忆。最终，这个帖子强调了财务报告是一种工具，而不是绝对真理，需要细致的解读。
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Telephone: 艺术家游戏 (telephonegame.art)
8 分，来自 surprisetalk 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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## 统一深度研究：一款强大的开源Web Agent
阿里巴巴统一深度研究团队推出了一款完全开源的Web Agent，在多个基准测试中实现了与OpenAI的DeepResearch相当的性能。该Agent表现出最先进的结果，在Humanity’s Last Exam上得分为32.9，在BrowseComp上得分为43.4，在BrowseComp-ZH上得分为46.7，在xbench-DeepSearch上得分为75 – 优于现有的专有和开源Agent。
这一成就的关键在于一种新颖的端到端训练流程，利用Agentic持续预训练（CPT）、监督微调（SFT）和强化学习（RL）。核心创新在于一个数据合成解决方案，从文档和网络爬取等多种来源创建数据飞轮。RL框架包括算法进步、自动化数据策展和强大的基础设施。
在推理方面，该模型在标准的ReAct框架（无需提示工程）和更高级的“Heavy Mode”中都表现出色，展示了复杂的推理能力。该团队还提供了一套完整的流程和一个30B规模的MoE模型，以及一系列相关的研究论文，旨在推动AI Agent开发领域的发展并贡献于通用Agent智能。实际应用包括为高德Mate和通义法锐提供支持，展示了实际影响。
## 通义 DeepResearch：摘要
这次Hacker News讨论的中心是阿里巴巴的新开源30B混合专家（MoE）模型通义 DeepResearch，以及它对LLM领域的影响。用户对其性能印象深刻，与OpenAI等闭源模型相媲美。
一个关键的争论围绕着LLM开发的未来。我们会看到大量专门、目的性训练的模型涌现，还是更大的、通用型模型会继续占据主导地位？虽然专用模型具有成本和延迟优势，但跟上快速发展的最前沿模型具有挑战性。
对话还涉及小型模型的优势——鲁棒性、较低的资源需求——尤其是在机器人等应用中。人们讨论了OpenAI和Gemini等公司提供的“深度研究”工具的价值，一些人认为它们对于资源发现很有用，尽管报告平淡。
最后，该帖子探讨了中国在人工智能领域日益增强的实力，一些人认为他们已经处于领先地位，而另一些人则强调美国在资金和人才方面的持续优势。本地模型托管的便利性以及对开源模型更好用户界面的需求也被强调。