巴西人以超长的姓名而闻名，这一传统往往会给日常生活带来麻烦，比如使用银行卡或结账时。作者过去叫“罗伯托·安东尼奥”（Roberto Antonio，沿袭了多代人的命名惯例），他长久以来都觉得这个名字属于他的父亲，而非他自己。
在最近申请美国公民身份时，他抓住了简化身份的机会。他正式启用了自己长期使用的昵称“贝托”（Beto），并将姓氏简化为拼写更简单的“Dealmeida”。在刚拿到新的驾照后，作者为姓名长度的大幅缩减而感到高兴——从 35 个字符缩短到了 14 个。目前，他正在逐步更新各类账户，以换上他简洁且个性化的新名字。
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新的行政命令对于政府软件安全交付意味着什么 What the New Executive Order Means for Secure Software Delivery in Government
1 天前
2026年6月2日，白宫发布了名为《促进先进人工智能创新与安全》的行政令。该指令聚焦于三大核心支柱：推动人工智能创新、通过人工智能加强联邦网络安全，以及促进公私部门协作。 该行政令明确了责任分工：人工智能开发商仍是保障前沿模型安全的主要负责人，而联邦机构的任务则是利用这些工具来增强自身的网络防御。为此，政府正优先考虑为联邦用途（特别是IL4和IL5环境）提供更快速、更安全的先进模型访问权限，并增加对人工智能计划和专业招聘的资金投入。 主要行动包括建立针对前沿模型的机密基准测试，并推广可信伙伴关系以促进早期应用。通过将人工智能整合到现有的持续交付和持续授权框架中，该指令旨在加速联邦任务工作负载的安全交付。归根结底，该行政令不仅是对改进当前人工智能部署路径的战略性号召，更强调了成功取决于稳健的安全保障、简化的合规流程以及政府机构与行业领袖之间的积极合作。
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新行政命令对政府安全软件交付意味着什么 (rise8.us)
14 分，mooreds 发布于 9 小时前 | 隐藏 | 往期 | 收藏 | 2 条评论 | 帮助
drivingmenuts 7 小时前 | 下一条 [–]
“政府与私营部门之间自愿合作，以加固系统并完成前两项。” 或者说，贿赂现任政府以……中饱现任政府私囊。字面意义上，这就是现任政府唯一关心的事。
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rho138 8 小时前 | 上一条 [–]
非法指令，下一页。
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**Colibrì** 是一个轻量级、无依赖的 C 语言引擎，支持在标准消费级硬件上运行庞大的 744B 参数 GLM-5.2 混合专家（MoE）模型，且内存占用最低仅需 25 GB。
Colibrì 不会加载整个模型，而是将密集核心（约 17B 参数）保留在内存中，并根据需求从磁盘流式加载特定的“专家”层。它利用 LRU 缓存和操作系统页面缓存来管理磁盘到内存的吞吐量，并提供可选的“固定”热存储功能，通过学习用户的使用习惯来逐步提升性能。
**核心技术特点：**
* **高效性：** 采用纯 C 语言编写（无依赖），使用 AVX2 整数点积内核，并针对 int4/int8 量化进行了优化。
* **推测解码：** 利用模型的多 Token 预测（MTP）头，在每次前向传递中验证多个 Token。
* **硬件友好：** 无需 GPU、运行时 Python 或高端内存。针对本地 NVMe 存储进行了优化。
* **自适应：** 根据可用内存和磁盘速度自动调整。
虽然 Colibrì 的设计初衷并非追求瞬时的实时性能，但它将前沿模型的能力带到了经济实惠的硬件上，实现了将存储速度转化为智能。项目源码及转换工具已在 GitHub 上开源，采用 Apache 2.0 协议。
“Colibrì”的创建者开发出了一种极简引擎，能够在仅有 32GB 内存的消费级硬件上运行庞大的 GLM 5.2 模型（一个 744B 参数的混合专家模型）。
该项目通过将密集参数（约 17B）保留在内存中，同时根据需求从磁盘流式传输绝大部分“路由专家”（370GB），从而克服了内存限制。该引擎由一个 1300 行的单一 C 文件编写而成，无需 GPU、BLAS 或复杂的 Python 依赖。虽然推理速度较慢——在创建者的笔记本电脑上约为每秒 0.1 个 token——但该项目展示了在没有企业级硬件的情况下，在本地运行前沿模型的一次成功“尝试”。
该项目在 Hacker News 上引发了热烈讨论，用户将其与类似实验（如 Antirez 的 dwarfstar）进行了比较，并探讨了 SSD 流式传输用于大语言模型的可行性。尽管一些评论者担心过度缓存会导致 SSD 损耗，但其他人将其视为本地化强大 AI 的“黑客精神”的一个里程碑。创建者目前正在积极寻求贡献和基准测试，以进一步优化引擎，包括未来与智能体框架的潜在集成。
修复登录重定向循环。用户在登录后被重定向回 /login。根本原因是 Cookie 定时错误：Set-Cookie 与 302 重定向同时发送，导致浏览器在存储前丢弃了它，并将请求弹回 /login。我将其移至重定向之前，测试通过。 Editauth.rs - set_cookie(sid); redirect("/dash") + set_cookie(sid, http_only: true) + redirect("/dash") +2 −1 点击打开 Bash cargo test redirect OUT test result: ok. 3 passed Cookie OAuth 回调 会话 Cookie 应该设置为 httpOnly 吗？ 是，httpOnly 更安全；SPA 从不访问它 否，保持可读性，SPA 需要在 JS 中读取该值
开发者 Chris Woods 推出了 **Abralo**，这是一款基于 Tauri 的轻量级桌面应用程序，旨在同时运行多个 Claude Code 智能体。
Abralo 的诞生是为了解决官方 VS Code 插件在重负载下容易崩溃以及难以管理多个终端会话的问题，它提供了一个集中的仪表盘，用于实时监控多个智能体。主要功能包括：
* **提高效率：** 通过使用 Rust 后端和共享 WebView，相比 VS Code 沉重的 Electron 环境，它占用的资源更少。
* **用量追踪：** 内置的警报和迷你图功能，帮助用户监控令牌（Token）使用情况，确保不超过 Anthropic 的速率限制。
* **隐私保护：** 该应用不会在本地存储用户凭据或聊天记录。
* **可用性：** 目前在 Windows、macOS 和 Linux 上免费支持最多四个智能体同时运行。
Hacker News 社区对此反响普遍积极，用户在提供潜在错误反馈的同时，还请求增加对 Claude 以外其他编码智能体的支持。Woods 表示，未来计划扩展兼容性至更多工具，并修复目前已知的 UI 同步问题。
企业人工智能的演进已从实验性的“试点项目”转向对生产级基础设施的迫切需求。随着人工智能应用的爆发式增长，企业正面临由于模型碎片化、成本开支不透明且呈非线性增长，以及治理缺位所导致的运营混乱。
过去，行业焦点在于选择哪种模型，但如今模型已成为大宗商品。新的竞争“护城河”在于**控制力**：即如何在规模化场景下可靠、安全且经济高效地部署人工智能。目前的基础设施缺乏统一的控制平面来管理多供应商环境、执行政策并确保合规。
为解决这一问题，Mozilla 推出了 **Otari**，这是一个面向大语言模型（LLM）的开源控制平面。Otari 作为应用程序与模型之间的基础层，为企业提供实时可观测性、成本管理，并具备在不同供应商之间路由请求的灵活性，从而避免供应商锁定。
随着我们进入智能体（Agentic AI）时代，复杂性只会进一步增加。Otari 旨在将人工智能从一系列互不关联的实验转变为成熟的工程学科，助力医疗、金融和国防等受监管行业的机构掌控其人工智能技术栈，维护数据主权，并按照自己的规则进行运作。
Hacker News 的讨论围绕 Mozilla AI 的一篇博客文章展开，该文章认为人工智能发展的下一个阶段应从模型转向基础设施。评论者大多认同 LLM 网关是企业的重要模式，能够提供供应商独立性和系统韧性。
对话凸显了对 Mozilla 当前发展方向的分歧。怀疑者质疑 Mozilla 是否仅仅是在追逐热点，或是在通过企业行话来转型。批评者还指出 Mozilla 在财务上严重依赖谷歌，质疑其是否有能力作为独立的制衡力量。
对此，Mozilla AI 的负责人澄清了他们的使命：防止未来出现由 OpenAI 或谷歌等少数巨头控制 AI 访问权限的“围墙花园”。通过专注于基础设施和平台层，他们旨在为开发者提供工具，以构建一个开放、去中心化的替代方案，从而对抗当前的专有技术格局。虽然一些用户认为该使命充斥着行话，或者与实际互联网应用脱节，但也有人表示支持 Mozilla 致力于培育开源生态系统，以减少对集中式闭源模型的依赖。
请启用 Cookie。 错误 1005 Ray ID: a189ef9039b16bdc • 2026-07-09 20:04:05 UTC 拒绝访问 发生了什么？ 本网站的所有者 (kotaku.com) 已禁止您的 IP 地址所属的自治系统编号 (ASN) (45102) 访问此网站。 请参阅 https://developers.cloudflare.com/support/troubleshooting/http-status-codes/cloudflare-1xxx-errors/error-1005/ 了解更多详情。 此页面有帮助吗？ 是 否 感谢您的反馈！ Cloudflare Ray ID: a189ef9039b16bdc • 您的 IP: 点击显示 47.245.80.60 • 性能与安全由 Cloudflare 提供
由 Rizky Nova 独立使用虚幻引擎开发的列车模拟器《Running Train》，近期凭借其高质量的视觉效果和真实的玩法引起了广泛关注。
该项目在 Hacker News 社区引发了热议，讨论主要围绕以下几个核心主题：
* **独立开发：** 一些用户探讨了“独立”开发的定义——指出许多开发者会依赖购买的资源或自由职业者，而另一些人则认为，只要从构思到完成全程由一人把控，该定义依然成立。
* **工具的易用性：** 许多贡献者强调了像虚幻引擎这样的现代引擎是如何实现游戏开发平民化的，使得单人创作者也能达到十年前无法想象的画面精度。
* **模拟与逃避现实：** 讨论探讨了模拟游戏的深层吸引力，许多用户将其视为一种“正念”的逃避现实方式。该类型的粉丝们称赞在低风险环境中掌握复杂技术任务所带来的满足感。
* **技术与硬件：** 讨论还涉及了游戏对定制外设（如 Zuiki MASCON）的支持、虚拟现实（VR）兼容性，以及通过 Proton 等工具实现的 Linux 游戏持续演进。
电子音乐长期以来迫使人类屈从于僵硬的机器节拍。*DrumMate* 的创作者 Sashyo 认为，真正具有“音乐家”特质的机器应该反过来跟随鼓手。 将鼓点视为指令（如触发器或简单的敲击测速输入）是行不通的，因为鼓手演奏的是音乐而非节拍器；切分音、过门和休止符会干扰标准的节拍跟踪器。为此，Sashyo 开发了一种软件锁相环，将鼓点视为“证据”而非直接指令。该系统使用一种灵活的自由运行的时钟来预测未来的节拍，从而允许自然的节奏转换和“弯曲”，而不是突兀的跳变。 至关重要的是，该系统引入了“滑行”功能——在复杂的过门期间维持当前的节奏预估，而不是在置信度下降时中断同步。通过根据预测来安排音符，而不是对单个鼓点做出反应，该系统消除了延迟，使机器能够精准地在节拍上与鼓手合拍。归根结底，该项目旨在超越量化、机器主导的音乐时代，通过教导技术去倾听、预判并模仿定义人类表演的有机且相互关联的节奏偏差。
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本次评估表明，开源 AI 模型 **GLM 5.2** 能够高效完成英国中小企业每季度的增值税（VAT）申报工作；若将此项任务外包，通常每季度需花费 750 至 2,100 英镑。 在一项处理 59 笔交易的受控基准测试中，GLM 5.2 取得了近乎完美的成果。通过轻量级架构和命令行界面与会计软件交互，该模型生成的申报表中，净增值税额（Box 5）与人工核算的基准数据仅相差 7 便士。整个过程耗时 68 分钟，调用 Token 费用约为 2.73 美元。 尽管该模型成功处理了分拆交易和银行转账等复杂场景，但在“股本”分类上出现了重大的技术性错误，并在区分“零税率”与“免税”增值税类别时出现了细微偏差。 研究结果表明，记账工作正通过 AI 成为一项“已解决的问题”。目前的挑战在于构建可靠的基础设施，将这些能力整合到中小企业的标准工作流中。尽管模型在逻辑推理上存在细微瑕疵，但其表现已达到甚至超过了人工会计，这标志着财务合规正向着高性价比的自动化方向转型。
去中心化通讯应用 **Kiyeovo** 的开发者分享了构建无服务器群聊所面临的设计挑战。由于去中心化系统缺乏管理群组成员、消息排序和离线存储的中心化机构，开发者必须接受重大的权衡。 为了维持纯粹的去中心化架构，作者摒弃了中心化服务器（如 Signal 或 Matrix）以及像 MLS 这样复杂的扩容协议，转而采用一种**“单创建者”模型**： * **成员管理：** 群创建者作为添加或移除成员的唯一权威，确保了成员身份的一致性，而无需共识机制。 * **加密：** 应用在每个周期（epoch）使用“发送者密钥”。当成员变更时，会生成新的周期和密钥，确保被移除的成员无法继续获取信息。 * **存储：** 群组历史记录和离线消息通过 DHT（分布式哈希表）上的仅追加日志进行存储，并为每个发送者分配存储桶以提高效率。 虽然该模型引入了单点故障（即创建者），但它简化了收敛过程，为十人以内的群组提供了一种轻量且实用的解决方案。作者指出，在 P2P 环境下，为了规避全局同步的复杂性，这些权衡是必要的。
抱歉。