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infinitum 资讯聚合
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Linux 7.3 释出

Linus Torvalds 在内核邮件列表宣布释出 Linux 内核 7.3 版本。该版本汇聚了 3,021 名开发者的 18,765 个 non-merge commits,其中 807 人是首次贡献内核代码。主要更新涵盖扩展 binfmtmisc 格式注册、面向大型系统性能的组调度优化、引入所有操作均返回失败的 failfs 文件系统、新增 fchroot() 系统调用、schedext 子调度器功能完善、虚拟机工作集追踪以及 ntfs3 文件系统备用数据流支持等。详细变更列表可参考 KernelNewbies 的 Linux 7.3 页面。

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SonicBoom发布:AI框架告别手工调优

HardenedLinux社区主导开发了全新AI运行时框架SonicBoom,采用GPLv3许可证,通过语言无关的C API接口支持任意语言绑定进行高性能AI研发,当前官方支持GNU Guile语言。框架利用Guile的delimited continuation实现应用层"死计算消除",并借助LLVM MLIR在运行时对计算图进行再次优化,根据硬件自动生成kernel,替代手工调优流程。其研究端结合动态语言的灵活性和静态图编译的性能优势,研发与生产使用完全相同的运行时图编译器优化栈,部署产物压缩至三百多MB的.so文件。基于llama.cpp现有kernel,在kernel优化不变条件下,rtx3050 8G平台依靠图编译器优化将原始性能提升20%。目前社区版仅提供单点推理,分布式推理计划于企业版发布,长期目标对标pytorch并拓展至image、video、tts计算,当前支持CPI和CUDA,后续计划支持Vulkan。v0.0.3版本正在邀请社区贡献者参与不同Nvidia平台评测。

Jagmeet Singh
Jagmeet Singh
Khosla Ventures 加注 Even Healthcare,挑战印度医院盈利模式

印度医疗科技初创公司 Even Healthcare 完成了 5000 万美元的 B 轮全股权融资,由 Khosla Ventures 领投,Alpha Wave 参投,估值达 3 亿美元,约为 18 个月前的三倍,累计融资超 1.2 亿美元。Even 试图打破印度医院依赖过度检查、手术和住院以增加收入的模式,改为以患者治疗效果为导向。其方法包括向医生支付固定薪水(与检查和手术数量脱钩,但可根据患者临床结果发奖金),并自建医院以更好控制诊疗质量和成本。公司已在班加罗尔开设两家医院,均在一年内(不含折旧)实现运营盈利,计划六个月内再开五家。Even 称其医院非计划再入院率低于 1%,患者住院时间比行业少 40%,累计为保险公司节省逾 5 亿卢比。但公司 2025 财年仍录得约 9.5 亿卢比净亏损,8 月裁员约 350 人,目前员工约 650 人、会员约 25 万。

YuJunZhiXue
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dsh-purge:DeepSeek Harness 破甲红队评测插件

dsh-purge 是 GitHub 用户 YuJunZhiXue 维护的一款面向本机官方 DeepSeek Harness(dsh)的网络安全红队评测插件,当前版本为 1.1.71。项目支持官方 Web(dsh web)和官方桌面端 EXE(DeepSeek Harness 0.2.0-rc.2),通过会话旁的 dsh-purge 侧栏提供「清洗」和「演练台」功能,将宿主拦截与模型拒绝分层以便安全评测,要求 Node.js ≥18。插件内置分组补丁、提示词注入与回滚机制,不修改 Harness 源码;作者声明仓库不含木马或对外攻击载荷,仅作用于使用者本机已安装的官方软件,并附加详尽免责声明与合规使用条款,最新提交(2026-10-19)将首页 README 切换为中文、加入停更说明与广告位征集,同时公示了抖音直播账号「老张的ai」违规售卖行为。

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🐇 黑死病前英格兰兔肉是王室奢侈品,画中兔子还会反猎人

文章围绕一项历史研究展开:欧洲穴兔原产伊比利亚半岛,被带入英格兰后因供应受限在中世纪成为王室与贵族享用的高价肉类,兔肉价格约为鸡肉的4–5倍;黑死病前后社会与劳动力结构变化使其稀缺性发生改变。14世纪Smithfield Decretal教会法手稿边饰中出现兔子处决猎人的荒诞画面,被视为当时社会对兔子形象的另类想象。讨论还延伸到兔肉在欧洲、亚洲多地饮食中的接受度差异、家兔传入澳大利亚后成为入侵物种并催生防兔围栏与黏液瘤病毒防控的历史,以及"rabbit"与"hare"的分类区别等延伸话题。

爱范儿视频
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微信鸿蒙版两周年背后,你不知道的故事

从零重写,两年从 1.0 追到 8.0。这是微信鸿蒙版,和它背后那群人的故事。 #欢迎关注爱范儿官方微信公众号:爱范儿(微信号:ifanr),更多精彩内容第一时间为您奉上。

极客洞察
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📡 SIGSALY:二战丘吉尔—罗斯福一次一密热线的笨重先驱

原标题:《Sigsaly: Churchill's top secret hotline to the President》 评分: 127 | 作者: stmw 💭 五十吨唱机都能保密,今天软件为何总泄密? 🎯 讨论背景 SIGSALY 是第二次世界大战期间由 Bell Labs(AT&T 的通信研发机构)参与研制的盟军保密语音系统,用于英国首相 Winston Churchill 与美国总统 Franklin D. Roosevelt 等高层之间的跨大西洋通话。它在 Pentagon(美国国防部总部)、White House(美国总统官邸)及伦敦等地部署了约十余套重达数十吨的终端,以相同随机噪声唱片实施一次一密,而非现代网络中的软件加密。该项目诞生于数字通信、可靠 A/D converter 和高速同步技术尚不成熟的年代,因此结合了语音压缩、脉冲编码和精密机电同步。讨论也将其与 Delilah(密码学家 Alan Turing 设计的模拟语音加密方案)对照,突出当时同步精度是安全语音系统的决定性瓶颈。 📌 讨论焦点 通信技术的开创性与“华丽拼凑” 评论援引 IEEE 的回顾,

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😰 Terry Tao 警告:OpenAI 批量解题正掏空数学研究生态

原标题:《"I'm on a war footing": Terry Tao and the crisis in math》 评分: 147 | 作者: vinipolicena 💭 证明都由黑箱抢答后,数学家还靠什么谋生? 🎯 讨论背景 Terence Tao(菲尔兹奖得主、加州大学洛杉矶分校数学家)在报道中称,OpenAI(开发 GPT 系列大语言模型的 AI 公司)集中解决公开数学问题的方式,正给数学研究带来“存在性危机”。争议的直接背景是,AI 系统据称产出数百个数学结果,其中部分问题原本正由研究者、尤其是研究生长期攻关;批评者认为这绕过了学术共同体的协作、解释和审查机制。讨论还涉及 Lean(可机器检查证明的形式化证明系统)与 LLM(Large Language Model,大语言模型)的结合:形式正确并不自动意味着人类获得了可讲授、可推广的理解。更广泛地,这被视为白领和抽象知识工作可能先于具身劳动被自动化的案例,并引出算力所有权、收益分配和职业训练是否会崩塌的问题。 📌 讨论焦点 “strip mining”破坏研究生态与人才培养 许多评论认为,争议不在于数学真理是

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🤨 Verisign .com 注册局遭集体诉讼:高收费、管辖权与 DNS 主权之争

原标题:《Verisign .com Domain Name Registry Consumer Class Action》 评分: 40 | 作者: greyface- 💭 每个域名只花 3 美元,涨价凭什么叫市场? 🎯 讨论背景 Verisign(运营 .com 顶级域名注册局的美国互联网基础设施公司)负责维护 .com 的权威域名数据库,用户通常经由注册商购买和续费域名。该消费者集体诉讼针对其 .com 定价,评论者以每域名约 3 美元的披露运营成本为依据,怀疑其凭借全球最常用的 gTLD(通用顶级域名)获得过高利润。讨论也延伸到 DNS(域名系统,即把域名转换为网络地址的基础设施)的治理:美国司法管辖、根服务器分布及注册局对 .com、.org 等域名的控制,是否会带来跨境收费与政治审查风险。部分人因此设想独立 TLD,但现有 self-hosting 和 onion 网络都无法消除对网络基础设施及名称解析体系的依赖。 📌 讨论焦点 注册成本与垄断定价质疑 评论者抓住财务披露中每个 .com 域名约 3 美元的运营成本,质疑维护少量数据库记录为何能收取远高于此的费用。也有

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🤔 DeepSeek V4.1 Flash 1017 获 AA 45 分:本地部署与成本口径之争

原标题:《DeepSeek v4.1 Flash 1017 scores 45 in Artificial Analysis》 评分: 67 | 作者: theanonymousone 💭 45 分是模型实力,还是把 Max 烧成账单的本事? 🎯 讨论背景 Artificial Analysis(一个对 AI 模型能力、速度和任务成本进行基准比较的网站)给 DeepSeek V4.1 Flash 1017 标出 45 分,引发了对该分数所对应测试设定的讨论。DeepSeek V4.1 Flash 是开放权重的稀疏推理模型,标称 536B 总参数但每次主要激活约 16B 参数;评论将其与开放模型 Mimo 2.6 Pro(约 978B 总参数、42B 激活参数)比较。争议核心不只是能力排名,还包括 max reasoning effort 是否实用、API 报价能否代表自托管模型成本,以及 128GB 内存和消费级 GPU 是否足以承担本地推理。评论还援引 llama.cpp(可在 CPU/GPU 上本地运行量化模型的推理框架)、OpenRouter(聚合多家模型 API 的服务)和

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