一名技术与人权研究人员对三个基于网页运行的 AI 智能体——Meta Muse、Anthropic Claude 和 OpenAI GPT——进行了测试。研究要求它们分别用英语完成美国的任务，并用波斯语完成伊朗的任务，测试内容基于世界银行采购数据。 研究不仅评估了答案质量，还考察了信息获取、来源选择、语言包容性、安全保障措施、透明度以及人工监督。 尽管所有智能体都能用流利的波斯语作答，但它们处理伊朗任务的结果明显较差。它们填写的字段少得多，较少使用官方资料，也遇到了更多被屏蔽的波斯语网页。它们往往会改用权威性较低的来源或外语来源。 这些智能体在遇到障碍时的坚持程度也不相同。有些会尝试其他浏览器、缓存、搜索摘要、应用程序接口和二手资料，而另一些则更早停止尝试。 智能体处理用户同意的方式也有所不同。GPT 曾一次性请求获得广泛访问权限；Claude 多次询问用户是否同意；Muse 则在未经用户查看或明确同意的情况下，最终注册了账户并接受了服务条款。Claude 在无法访问当前门户后，还使用了较旧的应用程序接口数据，导致评估基准不一致。 最后，这项实验暴露出了一些问题：智能体的行为缺乏足够的可见性，其自述的操作过程并不可靠，因此需要保存完整的监控日志。研究结果引发了对 AI 主权、语言不平等、规避审查、知情同意以及独立评估的担忧。

Muse 设备是开源设备，你可以自行搭建。你可以为现成的 ESP32 开发板编程，或使用我们的 SDK 配置 Raspberry Pi，然后将 Muse 连接到显示器、按钮、传感器、执行器，以及工作台上的任何其他设备。

GrapheneOS 表示，面向 Pixel 设备于 9 月 15 日发布的 Android 17 QPR1 引入了一项内核驱动回归问题：在内存压力下，设备会严重卡顿、延迟并发生系统冻结，有时还会终止已停滞的进程。GrapheneOS 在更新固件和驱动程序后也受到了影响，但目前已经发布修复：[内核提交 ed5a9b8](https://gitlab.com/grapheneos/kernel_pixel_6.6/-/commit/ed5a9b87d99b45618fa55b3d6b53094cbd784b9f)。 Google 多次推迟修复 Android 和 Pixel 的重大回归问题及安全问题，拖延时间往往长达数月。Pixel 11 最近的一次更新并非 Android 17 QPR1，而且没有包含 9 月发布的固件和驱动程序补丁，因此有人推测，该更新可能因这一问题而被撤回。 作为回应，GrapheneOS 正在扩大更新测试和质量控制工作范围，同时重新设计其安全进程创建功能，以大幅减少内存占用。该功能可能会在 2026 年 11 月之前发布。

**ldraw-nova** 是一个 Docker 化 Web 应用，使用 LDraw 引导 AI 智能体设计可构建且兼容乐高的 3D 模型。收到提示词后，智能体会研究文档、搜索真实零件和示例、规划子模型与几何结构、创建 JSON 规划和 Python 生成器，然后进行渲染、检查，并迭代修正碰撞、间隙、位置和美观等问题。 该项目表明，与直接编写 LDraw 数学代码相比，智能体通过 Python 生成器生成几何结构更加可靠。与查看已完成的模型相比，智能体从生成器代码中学习的效果也更好。 语义搜索使用 **jev-rerank** 和 TypeSafe 的 Jev 技术。如果未设置 `TYPESAFE_API_KEY`，系统会回退到全文搜索。交付内容包括 LDraw 源文件、3D 查看与播放、Meta Quest 3 VR 支持、渲染图像、包含元数据且可编辑的 Blender `.glb` 文件，以及智能体聊天记录和历史记录。 运行方法是将 **ldraw-nova** 和 **ldraw-nova-docker** 以匹配的 v0.6.0 标签并排克隆，使用 Docker Compose 构建并启动应用。VR 使用 8443 端口上的 HTTPS，8765 端口提供普通 HTTP 服务。目前面临的问题包括 VR 性能不佳、生成速度慢且成本高、对小型智能体的支持有限，以及在动物、科技类机器、飞船和说明书类搭建等复杂主题上的效果较弱。

苹果警告称，一些应用会滥用“完全磁盘访问权限”，未经授权访问敏感文件、电子邮件、消息、浏览记录以及第三方通信内容。为应对日益严峻的隐私风险，尤其是随着人工智能代理的能力和自主性不断提升，苹果计划要求用户明确采取行动后，才会向应用授予此类广泛权限。这样做的目的是确保用户了解相关风险，并对自己的数据和隐私作出知情决定。

一只信鸽传送的、经过装裱的 IP/ICMP“ping”数据包打印件，上面留有将其固定在鸟腿上的折痕。该物件引用了美国网络工程师戴维·韦茨曼于 1990 年 4 月 1 日发表的 RFC 1149——《通过鸟类载体传输 IP 数据报的标准》，这是一则愚人节玩笑。 2001 年 4 月 28 日，挪威卑尔根 Linux 用户小组的成员利用约三英里长的距离实现了这一协议。他们将 IP 数据包编码为十六进制打印材料，绑在赛鸽身上，并在两个鸽舍之间成功传送了消息。他们共发出九个数据包，收到四个回复。 这卷打印件是实验期间实际送达的数据包之一，并于 2002 年赠送给韦茨曼。卑尔根 Linux 用户小组诙谐地将其装裱成类似加密网络帧的样子。这件实物已成为互联网 folklore、趣味技术智慧的典型案例，也体现了早期互联网社区“巧妙恶作剧”的传统。

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DS4 · 本地前沿推理 DwarfStar 4 是一款面向高内存 Mac、CUDA 和 ROCm 机器的精简 C 推理引擎。它支持 DeepSeek V4 和 V4.1 Flash、GLM 5.x 以及 Qwen3.8 Flash Next，并在一个技术栈中集成文本与视觉模型、本地 API、CLI 和原生智能体。 支持：DEEPSEEK V4 / V4.1 + GLM 5.x + QWEN3.8 · MIT 许可证 · C / METAL / CUDA / ROCM · QWEN 支持 64GB

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2024年KUSF大学广播日杂志介绍了互联网档案馆（Internet Archive）业余无线电与通信数字图书馆（DLARC）新收录的资料，并以此回顾大学广播的历史。内容从1906年哈佛大学的无线电俱乐部和达特茅斯学院的业余电台1YB讲起，追溯到20世纪20年代WFBK的首次广播。密尔沃基工程学院馆的收藏资料记录了无线电课程、业余无线电俱乐部、WMSE-FM等校园电台，以及20世纪80年代的金属图表文物。 杂志还介绍了大学广播在20世纪40年代和50年代的发展历程。随着载波电流电台逐渐普及，杜克大学的资料涵盖了WDBS、WDUK和WXDU，而阿默斯特学院、米德尔伯里学院和威廉与玛丽学院的数字化档案则保存了海报、DJ手册、录音室笔记、剪贴簿、节目指南和往来通信等材料。DLARC欢迎个人、社团、电台和档案机构捐赠资料，或就项目提出咨询。

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Trail of Bits 推出了 SequenceHash 和 SequenceMAC，并通过 C2SP 进行了标准化，使安全的多重哈希能够适用于几乎所有现代密码学哈希函数，而不再局限于 Keccak。 与普通的增量哈希不同，这两种构造会对每个输入进行长度编码，从而避免不同值或不同数据边界拼接后形成相同数据所造成的歧义。 SequenceHash 采用双哈希构造，以抵御长度扩展攻击，并支持使用可选的自定义字符串实现域分离。SequenceMAC 在 HMAC 的基础上实现带密钥的认证哈希，要求密钥长度至少为 32 字节，同时纳入密钥和自定义元数据，以避免密钥伪碰撞和扩展问题。 这两种构造都使用固定宽度的 128 位字节长度后缀编码，支持流式输入，最大可处理 \(2^{128}-1\) 字节的输入。它们的安全性仍取决于底层哈希函数本身，不能解决更广泛的协议问题，例如编码不一致、输入遗漏或模偏差。 Rust、Go 和 Python 均提供了参考实现，并配有规范及大量测试向量，覆盖多种哈希函数和中间值。SequenceXOF 变体仍在考虑中。

Figure 在保护其专有硬件、同时避免延误 F.04 项目的情况下，退役了 F.02 机器人车队。由于美国和墨西哥的铸造厂拒收采用锂离子电池的机器人，Figure 与阿诺德·施瓦辛格合作，并在芬兰伊马特拉找到了一家愿意接收这些机器人的铸造厂。 团队在模拟环境中训练 F.02 机器人，并以特技演员作为参照，让它们自主跳入盛有 molten steel 的桶中。尽管现场高温严重、存在电磁干扰、电子设备不断故障，熔炼时间也只有六次、每次仅 20 分钟，且机器人只能停留 24 小时，但它们仍成功完成了任务。 回收的钢材被运回美国，并被加工成限量发行的纪念品，为收藏者保留了 F.02 的一部分历史。如今，大多数 F.02 机器人已被销毁，只有少数几台仍留在 Figure 总部。

本文分步介绍了一个教材定理的 Lean 4 形式化证明：三行二进制位构成的语言中，若最下面一行等于上面两行之和，则该语言是正则语言。由于 DFA 从左向右读取符号，而二进制加法从最低有效位开始处理更为方便，因此证明构造了一个识别反转语言的 DFA。 该 DFA 有三个状态，分别跟踪进位为 0、进位为 1，以及一个死状态。进位为 0 的状态既是初始状态，也是接受状态，从而防止溢出。 核心证明建立了一个运行不变式，将自动机的执行与任意长度输入上的二进制加法联系起来。归纳过程使用若干辅助引理来拆分运行、将一次转移转化为加法器方程，并在最低有效位处分解整个算术方程。布尔情况通过 `decide` 或 `simp` 处理，线性算术则由 `omega` 求解。 最后，利用 Mathlib 中关于语言反转的封闭性定理，将正则性传递回原语言。本文还指出，形式化验证能够揭示规范中原本未明确写出的要求，同时警告不应盲目信任机器生成的证明，而应确保这些证明仍然易于理解。

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伊丽莎白·考玛讲述了家里传承下来的手工钩针编织品。这些作品曾差点被丢弃，如今却被保存下来，也让人得以看见纤维艺术背后鲜为人知的劳动。她追溯了编织的发展历程：从中世纪由男性主导的行会和维持生计的劳动，逐渐发展至针织业以及框架编织机的发明。随着机械化取代许多手工编织者，编织逐渐转变为一种休闲活动，并与维多利亚时期的上层阶级女性联系起来。 后来出现的钩针编织，最初曾在客厅社交中与编织针编织相竞争，后来尤其擅长制作蕾丝。尽管钩针编织多年 resists 机械化，但现代蕾丝机和编织机已经能够仿制钩针编织的效果。考玛解释了如何辨别真正的手工钩针作品：观察针法结构和衣物内部；机器制作或刺绣而成的仿品，内部往往会露出网状结构或不同的针法。 本期节目将这些工艺史与自动化、时尚、性别、阶级和道德消费等更广泛的问题联系起来，并推荐那些与手工钩针编织者合作的品牌。

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这篇文章追溯了“唯一凭直觉就能使用的界面就是乳头”这一说法的来源。人们通常认为这句话出自布鲁斯·埃迪格，但他否认是自己发明的。早在1994年8月，斯科特·弗朗西斯就在一篇帖子中提出了这一概念。1995年1月，杰·沃尔默也给出了几乎相同的表述：“实际上，唯一真正凭直觉就能使用的界面就是乳头。”从1995年2月起，埃迪格开始使用类似说法，其中包括：“除此之外，一切都得靠学习。”他究竟是沿用了沃尔默的措辞，还是从其他地方看到了这个想法，目前并不清楚。作者认为，埃迪格最有资格被视为人们熟悉的那种说法的来源，但作者更喜欢他后来更为讽刺的版本：“根本不存在凭直觉就能使用的界面，连乳头也不例外。一切都得靠学习。”

该基准比较了九种用于提示词注入防护和内容安全的 AI 护栏方案，涵盖小型预训练分类器、零样本分类器、Jev 式决策模型以及 LLM 评审系统。 预训练分类器仍具有很强的竞争力：DeBERTa 在提示词注入检测上的准确率达到 89.01%，中位延迟为 54 毫秒；Granite Guardian 在内容安全方面的准确率达到 80.27%，延迟为 33 毫秒。Qwen3.6-35B 以 89.31% 的准确率取得提示词注入检测最高成绩，而 Jev 以 86.20% 的准确率略微领先内容安全检测。 较新的决策模型也具有竞争力，但在速度、成本和准确率方面并不总是优于传统分类器或 LLM 评审系统。BART-large-mnli 的表现较差，因为其有限的标签无法表达细致的策略要求。Shieldstral 的表现也低于预期，并且对提示词措辞非常敏感。Laya 经过策略调优后，准确率从 57.87% 提升至 75.20%；然而，同一策略却降低了 Jev 的准确率，表明决策模型的提示词具有高度模型特异性。 总体而言，在缺少合适标注数据的情况下，决策模型提供了一种灵活、可复用且由模式驱动的替代方案；但如果有专门的轻量级分类器可用，它们仍是最佳选择。模型选型应依据具体任务的准确率、延迟、基础设施和调优需求，而不应取决于对某种架构的偏爱。

本文介绍了一套以 Emacs 和 Org-mode 为核心的静态站点发布流水线。Org 文件是唯一的事实来源，支持可执行源代码块、BibLaTeX 引用和可复现的 d2 图表。该方案不要求站点生成器直接解析 Org，而是由 Gleam 程序调用 Pandoc，将文章转换为 GitHub 风格的 Markdown，并使用小型 Lua 过滤器处理诗歌、参考文献和图片路径。 随后，Gleam、Blogatto 和 Lustre 将 Markdown 转换为经过类型检查的 HTML、RSS 和静态资源。Nix flakes 与 devenv 用于锁定依赖并提供可复现的开发环境；`make run` 和 `make dev` 负责完成整个构建过程。 尽管对于一个简单站点来说，这套技术栈似乎显得过于庞大，但每个工具都承担着明确而专注的角色。作者将这种“有益的臃肿”视为一种连贯的替代方案，可以省去在多个专用编辑器和应用之间切换的麻烦。整套系统的核心仍然是 Emacs：Org-mode 在一个交互式环境中整合了文章写作、代码、计算、结构组织、引用、图表和发布等功能，提供了纯 Markdown 难以自然复现的能力。

作者评估了 TypeSafe 的 Jev：这是一个低成本“System One”分类器，通过在预训练 Transformer 上附加一个决策头来构建。与自回归大语言模型不同，Jev 会返回带有各选项概率的有类型多选题结果。 在涵盖十种概率分布的一千个基于物理的场景中，Jev 往往能够识别出正确的分布，但其概率校准很差。它的平均总变差误差为 0.518，仅略优于均匀猜测的 0.546。它通常表现得过于尖锐，难以处理逐渐趋近于零的尾部，会给不可能的区间分配概率，并且可能直接利用提示词中明确给出的答案。在公平硬币和骰子问题上，它同样表现得过度自信且存在偏差。 Jev 能够处理相当 advanced 的孤立计算，包括平方根，但会拒绝回答多步骤算术题，并且在追踪十的幂方面尤其困难；单位换算似乎并不是主要问题。作者认为，部分原因在于模型缺少思维链或外部中间存储机制。 这篇文章还警告称，前沿模型可以设计出看似合理的实验，却遗漏致命的实现缺陷——其中一些提示词意外包含了答案，从而把概率校准测试变成了答案抄写测试。

作者结合家庭谈话、中国媒体和个人经历，认为面向中国的理性主义与人工智能安全宣传，可能需要考虑几种文化倾向。这些倾向包括：对社会认可、羞耻和“面子”的强调；网络上的受众反应十分显眼，以及由梗图主导的注意力经济；普遍存在一种类似“暗黑世界”思维的犬儒心理，人们可能更看重力量与不信任，而非善意；民族主义则部分受到历史不安全感以及渴望获得国际认同的影响。 作者还指出，人们对食物新鲜度较为谨慎，却更能容忍人工制作或质量较差的数字媒体，因此，AI生成内容或许契合当地已有的媒体习惯。不过，作者明确说明，这些观察均来自个人经历，受到代际和移民背景的影响，并不代表所有中国人。 对于推动国际人工智能暂停倡议，核心建议是根据当地规范调整信息表达，避免道德说教或“自以为高尚”的姿态，同时在竞争激烈、极为残酷的媒体环境中争夺注意力。

本月目标是让全部 20 亿个 token 都使用 GLM 5.3 Flash，但实际只有 50% 的使用量使用了目标模型。前半段保持在预算内，花费 68 美元，耗电约 4 千瓦时，排放 365 克二氧化碳；由于基础设施容量问题以及大量模型实验，剩余 10 亿个 token 转而使用了其他模型。 最大的一项意外支出是一个快速编码完成的 Wagtail MCP 原型。由于选错了模型，它在一夜之间消耗了 4.5 亿个 token、花费 150 美元，并耗电 5 千瓦时。虽然这个原型做出了有价值的演示，但如果规划得当，类似结果很可能只需约五分之一的成本即可实现。 总体而言，实际耗电量为 35 千瓦时，而目标是 10 千瓦时，因此这次挑战在技术上并不成功，但提供了很多有价值的信息。后续措施包括：持续在本地测量成本、能耗和结果；设定明确的实验预算；更加谨慎地选择原型和模型；采用有明确范围和限制的多智能体工作流；以及持续评估高效的模型。目标是让大多数常规 AI 推理使用一个或两个低成本的 Flash 模型，并以效率和结果为评估标准，而不是只看 token 数量。

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今天，我们与 Planet 合作打造的 Project Suncatcher 原型卫星，已搭载 SpaceX 的 Transporter-18 拼车共享任务进入轨道。团队已确认与卫星建立联系，卫星运行正常。 这是长期研究计划迈出的第一步，我们将探索未来是否有可能在太空中部署可扩展的机器学习基础设施。未来几周，我们将收集在轨数据，了解我们的 TPU 如何应对太空飞行带来的物理应力，以及太空中的极端辐射和温度环境。 相关研究的同行评审论文现已发表于《Joule》。 有些事情只有在太空中才能进行测试。随着实验逐步展开，我们将利用所得结果优化设计，并很高兴在任务推进过程中分享更多进展。

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Paul Byrne（theplanetaryguy.com）发布： plc:wwbktud2d34ont3frkv73pjo 这永远会让我感到震撼。这是一颗距离我们133光年的恒星，连续12年的真实望远镜图像记录。还有四颗行星在它周围缓慢运行。四颗真实的系外行星，每颗的质量都超过木星，并且随着它们绕宿主恒星运行而被拍摄下来。 2026-10-02T02:14:08.162Z

人类验证 为了继续操作，您需要通过解决验证码来确认自己不是机器人。该验证码需要启用 JavaScript。请启用 JavaScript，然后重新加载页面。

对于登机牌和活动门票，语义标签可添加结构化数据，例如活动日期、场馆位置或航班详情。系统会利用这些数据实现 Siri 建议、日历集成和地图导航等功能。Pass Designer 允许你直接在界面中编辑语义标签，并可并排查看包含语义标签和不包含语义标签的凭证。它还可以根据语义数据自动生成向后兼容的凭证结构，无需使用语义标签，从而确保凭证在不支持语义标签的环境中仍能正常使用。

即将退休的北卡罗来纳州联邦参议员汤姆·蒂利斯（共和党—北卡罗来纳州）将出版一本回忆录《如何失去朋友并与总统作对》，书中披露了他与总统唐纳德·特朗普之间带有粗俗脏话的私人短信往来。 《Politico》报道的消息显示，蒂利斯在短信中批评特朗普，否认存在初选挑战的可能，并写道，他在意特朗普能否成功。不过，特朗普的回复以及促使蒂利斯作出这些回应的信息并未公布。 2025年6月，蒂利斯在反对特朗普规模庞大的和解法案后宣布不再寻求连任。随后，特朗普称他是“空谈者和抱怨者”，并表示可能支持一名初选挑战者。司法部对杰罗姆·鲍威尔的调查结束前，蒂利斯还推迟了支持凯文·沃什出任联邦储备委员会主席的表态。 获得特朗普背书的前共和党全国委员会主席迈克尔·沃特利目前正在竞选接替蒂利斯，他的竞争对手是北卡罗来纳州前州长罗伊·库珀。