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一名安全研究人员在 MSI 笔记本电脑和台式机预装的 MSI Center 软件中发现了严重漏洞。通过对应用程序的可执行文件进行反编译，研究人员发现了一个实现不安全的命名管道（`MSI_SERVICE_2`），这使得任何经过身份验证的用户都能以 `LocalSystem` 权限执行命令。
这些命令可用于操作注册表、修改 Windows Defender 设置或执行任意代码。该系统依赖过时的 3DES 加密和薄弱的注册流程，甚至可以通过 SMB 协议被利用，从而在网络上实现远程代码执行（RCE）。
漏洞报告过程最初遇到了一些障碍，研究人员提交的报告因对方邮箱满载而被退回。在获得 Gamers Nexus 的协助联系到相关负责人后，研究人员发现 MSI 的响应非常迅速，在两天内修复了该漏洞。尽管研究人员尚未因其重大的安全贡献获得任何漏洞赏金，但目前正在等待该发现的 CVE 编号。该漏洞已在 MSI Center 2.0.70.0 版本中得到修复。
本文指出，“威胁建模”常被滥用为流行语，但它实际上应成为评估安全性的实用且动态的框架。
一个合格的威胁模型必须定义以下内容：
1. **资产**：我们需要保护什么？
2. **参与者**：谁想造成伤害？
3. **攻击场景**：他们如何才能得逞？
4. **缓解措施**：我们采取了什么措施来阻止他们？
5. **假设**：我们认为理所当然的前提是什么？
6. **关系**：系统组件之间如何交互？
7. **已接受的风险**：我们选择不处理哪些威胁？
作者指出，尽管一个不完美的威胁模型（如 Matrix 的模型）也比没有好，但高质量的模型需要绘制系统依赖关系并记录假设。这一过程能防止“未知的未知”，并帮助工程师做出更好的设计选择，例如优先使用通行密钥（passkeys）而非密码。
除了架构之外，威胁建模还充当着“胡扯探测器”。通过明确定义风险，并将意识形态上的危言耸听与技术现实（例如后量子密码学争论）区分开来，从业者可以做出客观决策，而不是陷入恐惧、不确定和怀疑（FUD）之中。归根结底，威胁建模的意义在于构建直观的纵深防御，而非追求抽象的学术完美。
抱歉。
Tinkerfont 是一款专为设计师和开发人员打造的浏览器扩展程序，旨在无需修改代码即可在实时网页上快速检查、测试和替换字体。 Tinkerfont 源于在客户项目或接手代码库时对排版进行轻松实验的需求，提供流畅的工作流程。主要功能包括： * **检查：** 右键点击任意文本，即可查看其字体族、字重、字号、颜色和对比度。 * **检测：** 查看页面上使用的所有字体族的详细列表。 * **替换：** 即时测试来自 Bunny Fonts 的 1,900 多种开源字体，或上传您自己的本地字体文件。 * **范围与持久化：** 将更改应用于特定页面元素，并按主机名保存规则。 该扩展程序秉持隐私至上的原则，完全免费，无需注册账户，所有数据均存储在您的本地设备上。它适用于 Chrome 和 Firefox 浏览器，利用 Manifest V3 和 mutation observers 技术，确保字体替换在动态网页和单页应用中保持稳定。 您可以在 [mighil.com/tinkerfont](https://mighil.com/tinkerfont) 获取文档、安装链接及更多详细信息。
本文探讨了关于 2026 年维基百科删除 Odin 编程语言词条的争议。在经过“删除讨论”（AfD）流程后，贡献者们认为该语言因缺乏可靠的独立来源而不具备知名度；对此，该语言的创建者“GingerBill”及其同行 Casey Muratori 公开抨击维基百科，将其贴上“被意识形态俘获的机构”这一标签。
作者认为，这些关于“激进派把关”的指控毫无根据，并指出编辑们的共识是基于既定的可验证性程序准则，而非政治偏见。文中强调了现代非正式编程生态（知识多存在于 Discord、个人博客和 GitHub 中）与维基百科对传统、可验证媒体的依赖之间存在脱节。
最终，文章认为像 GingerBill 这样的网红利用此类争议进行“流量收割”。通过将一次标准的程序性拒绝描绘成针对“意识形态游乐场”的文化战争，这些人物迎合了特定受众的偏见。作者总结道，虽然维基百科的规则可能难以顾及现代编程的细微之处，但关于阴谋和迫害的指控，很大程度上是一种表演性、反主流的在线文化的产物——这种文化比起建设性地参与规则讨论，更倾向于制造愤怒诱饵。
这场讨论聚焦于维基百科删除 **Odin 编程语言**条目一事，突显了两种不同知识与权威哲学之间的冲突：
* **维基百科视角：** 维基百科作为“三级来源”，严格执行**知名度**和**可供查证**原则。一个条目若要保留，必须依赖权威的二级来源（如学术期刊或主流媒体）。支持者认为，这些规则是抵御“低信任度”数字环境中垃圾信息、人工智能生成的虚假信息以及自我推广的重要保障。他们主张，如果一个主题真正重要，那么它在百科全书中的缺失是第三方报道的失职，而非维基百科审核的问题。
* **支持收录视角：** 批评者认为，维基百科对“陈旧”传统媒体的依赖是一种有缺陷的过时模式。他们建议在现代社会，专业社区、GitHub 指标以及实际生产中的应用（例如 Odin 被用于专业视觉特效软件）应足以证明其相关性。他们将删除过程视为一种官僚主义，甚至是“滥用职权”的体系，该体系将对规则的死板遵守置于提供信息的实际效用之上。
归根结底，这场辩论在承认为了防止平台被“噪音”淹没而必须保持标准这一实际需求的同时，也暴露了人们对维基百科把关机制的深刻不满。
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对不起。
由于人工智能推理需求超过了英伟达 Blackwell GPU 的供应，相关成本正在飙升。Wafer 认为，AMD 的 Instinct MI350 系列提供了一个极具吸引力且性价比更高的替代方案，其每块 GPU 的价格约为英伟达竞品的 2.75 分之一，且拥有相当的硬件规格。 尽管英伟达的“首日”软件支持仍然是一项重要优势，但“CUDA 护城河”正在迅速瓦解。Wafer 表明，在 AMD 平台上实现高性能推理，更多地取决于优化，而非硬件本身的局限性。通过采用 AMD Quark 的 MXFP4 量化、选择战略性框架（sglang）以及对内核回退（kernel fallbacks）进行自定义调整等技术，Wafer 在 GLM5.2 模型上实现了惊人的吞吐量。 在基准测试中，Wafer 在 MI355X 上达到了 2626 tok/s/node 的总吞吐量，以不到一半的成本实现了 B200 性能的 80%。尽管目前 AMD 的技术栈需要更多的手动配置和工程投入，但 Wafer 证明，通过适当的优化，AMD 硬件能够提供最佳的推理性能价格比，有效地缩短了与英伟达在实时性能上的差距。
关于“性价比正在变得更高、更便宜”（wafer.ai）这一话题，Hacker News 上的讨论主要集中在 AMD 硬件作为数据中心内 Nvidia 替代方案的可行性与成本效益上。
讨论要点如下：
* **供需关系：** 尽管 Nvidia 仍是行业标准，但用户认为在 Nvidia 供应受限的情况下（尤其是在美国境外），AMD 是一个可行的替代选择。
* **效率指标：** 参与者认为“每瓦性能”与“每美元性能”同样关键。高功耗带来的不仅是电费问题，更会造成冷却和电力供应等基础设施方面的挑战。
* **基准测试的怀疑：** 批评者指出，所谓的“性能”往往依赖于激进的模型量化（如 MXFP4），这可能会导致准确率大幅下降。许多评论者对业界缺乏基准测试透明度的标准表示不满。
* **实际效用：** 讨论强调了“基准测试作弊”（即针对特定高吞吐量指标进行优化）与生产环境大模型服务实际需求之间的鸿沟；后者更看重稳定性和准确性，而非单纯的输出速度。
总而言之，这一讨论反映了市场对于人工智能硬件领域引入竞争的日益渴求，以平衡高昂成本和供应垄断局面。
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为了确保本地开发环境与生产环境的一致性，Encore 将基础设施直接集成到了其运行时中，而不是依赖外部的 Docker 容器。此前，基于 Go 的 Encore 应用使用的是内存版 Redis；而在开发新的 Rust 运行时以避免管理辅助进程的复杂性时，团队需要一种原生的解决方案。 Encore 的开发者通过将 `miniredis` 库移植到 Rust 来解决了这个问题。该实现作为运行时内部的一个库运行，提供了一个功能完备的 Redis 服务器，支持通过标准 Redis 通信协议进行事务、Lua 脚本和发布/订阅等复杂操作。通过嵌入服务器，Encore 允许开发者在代码中声明缓存基础设施，无需手动设置；运行时会自动检测环境，并根据情况在托管的 Redis 连接与本地内存实例之间进行切换。 为了保证高保真度，团队通过运行原始 Go 实现的集成测试套件来验证了该 Rust 移植版本，并逐字节对比了响应结果。这确保了应用逻辑在开发和生产环境中表现一致。最终，这种方法消除了管理本地依赖的繁琐，同时保持了生产部署所需的严格运维标准。
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