2025-12-06

Gemini 3 Pro: 总结 (Summary)

日期: 2025年12月5日

核心内容: Google DeepMind 发布了 Gemini 3 Pro，这是其最强大的多模态模型，在文档、空间、屏幕和视频理解方面实现了最先进的性能。

主要特点与功能:

• 整体性能: Gemini 3 Pro 在视觉推理、文档处理和空间关系理解方面表现卓越，在 MMMU Pro 和 Video MMMU 等视觉基准测试中取得了领先成绩。
• 文档理解:
  • 智能感知: 能够准确检测和识别文本、表格、数学公式、图表，即使在存在噪声或格式不规范的情况下也能正常工作。
  • 反渲染 (Derendering): 将视觉文档反向工程为结构化的代码 (HTML, LaTeX, Markdown)，例如将 18 世纪的商人日志转换成表格，或将带有数学标注的图像转换成 LaTeX 代码。
  • 高级推理: 能够对表格和图表进行复杂的、多步骤的推理，在 CharXiv Reasoning 基准测试中超越了人类基线 (80.5%)。
• 空间理解:
  • 指向能力: 能够输出像素级别的坐标，实现对图像中特定位置的精确指向。
  • 开放词汇参考: 支持使用开放词汇识别对象和意图，可应用于机器人和 AR/XR 设备，例如让机器人规划整理杂乱桌面的方案。
• 屏幕理解: 能够精准识别和点击屏幕元素，适用于自动化重复性任务、QA 测试、用户 onboarding 和 UX 分析。
• 视频理解:
  • 高帧率理解: 优化了模型以理解快节奏动作，即使在大于每秒 1 帧的情况下也能捕捉细节。
  • “思考”模式: 升级后的“思考”模式能够进行真正的视频推理，理解事件发生的原因，而不仅仅是识别发生了什么。
  • 视频到代码: 能够从长视频中提取知识，并将其转换为可运行的应用程序或结构化代码。
• 实际应用:
  • 教育: 在数学和科学等图表密集型问题中表现出色，能够解决从中学到高等教育的各种多模态推理问题。例如，可以帮助学生检查作业，并在图像上直接标注错误。
  • 医疗和生物医学成像: 在 MedXpertQA-MM、VQA-RAD 和 MicroVQA 等医疗基准测试中取得了领先成绩。
  • 法律和金融: 能够分析包含图表和表格的复杂报告，为金融和法律行业提供支持。
• 媒体分辨率控制: 开发者可以通过新的 media_resolution 参数控制模型处理视觉输入的性能和成本，在保真度和成本之间进行权衡。

如何开始: 开发者可以通过 Google AI Studio 体验 Gemini 3 Pro，或查阅开发者文档。

声明: 本内容由 Google AI 生成，属于实验性人工智能。

YouTube 悄然使用 AI 增强视频引发争议：信任、同意与媒体操纵

YouTube 承认正在进行一项小规模实验，利用人工智能 (AI) 来增强部分顶级创作者的视频，而未事先通知创作者或观众。这一做法由音乐爱好者频道主持人 Rick Beato 和 Rhett Shull 率先发现。

主要内容：

• AI 增强： YouTube 正在使用 AI 技术对视频进行增强，包括对 YouTube Shorts 的修改。这些修改通常是微妙的，例如使衬衫褶皱更清晰、皮肤更光滑或略微改变耳朵的形状。
• 创作者的担忧： Beato 和 Shull 认为这些 AI 编辑使他们的视频看起来不自然，并担心这会损害他们与观众之间的信任。Shull 甚至表示这些修改看起来像是 AI 生成的内容。
• YouTube 的回应： YouTube 创作者联络员 Rene Ritchie 承认，公司正在进行一项小规模实验，使用机器学习技术来提高视频清晰度，减少噪音，类似于现代智能手机拍摄视频的功能。
• 对 YouTube 回应的批评： 信息虚假专家 Samuel Woolley 认为 YouTube 的措辞具有误导性，指出机器学习是人工智能的一个子集，因此这实际上是 AI 的应用。
• 更广泛的趋势： 这一事件凸显了在线内容越来越多地在到达用户之前被 AI 处理的趋势。例如，三星和谷歌等智能手机制造商也使用 AI 来增强图像。
• 信任问题： Woolley 强调，公司未经同意修改创作者内容并向公众分发，这在 YouTube 上不仅存在娱乐内容，还存在新闻、教育和信息内容，这些领域对准确性和真实性至关重要，因此引发了对真实性的担忧。
• 创作者的观点： Beato 相对乐观，认为 YouTube 经常尝试新工具，并对该公司持肯定态度。
• 潜在的先例： 即使是轻微的修饰，如果未进行披露，也可能设定一个令人担忧的先例，预示着 AI 可能会越来越多地重塑数字媒体。

总结： YouTube 的 AI 视频增强实验引发了关于信任、同意和媒体操纵的担忧。尽管 YouTube 认为这只是一个小规模实验，但这一事件突显了 AI 在数字媒体领域日益增长的影响，以及确保透明度和维护公众信任的重要性。

总结：Brendan Gregg 离职 Intel，回顾其贡献与未来展望

Brendan Gregg 近日宣布已从 Intel 离职，并加入了新的工作机会。他在 Intel 共工作了 3.5 年，期间取得了多项重要成果，尤其是在性能分析和云战略方面。

主要贡献：

• AI 火焰图 (AI Flame Graphs): 开发并开源了 AI 火焰图工具 (https://github.com/intel/iaprof)，用于 GPU 性能分析。尽管目前仍处于早期阶段，并且是 Intel 专属，但他认为随着 GPU 代码复杂度增加，其需求将会增长。
• GPU Subsecond-Offset Heatmap: 发布了 GPU Subsecond-Offset Heatmap，用于更精细的 GPU 性能分析。
• Linux 内核栈追踪 (Stack Walking): 与 Linux 发行版合作，实现了内核栈追踪功能，提升了系统性能分析能力。
• eBPF 安全监控: 接受《华尔街日报》采访，讨论了 eBPF 在安全监控中的应用 (https://www.wsj.com/articles/how-the-crowdstrike-tech-outage-reignited-a-battle-over-the-heart-of-microsoft-systems-72b62c90?utm%5Fsource=chatgpt.com)，并担任 eBPF 技术指导委员会 (BSC) 的领导者。
• SREcon APAC 2023: 与人共同主持了 USENIX SREcon APAC 2023。
• 演讲: 在 6 个会议上发表了主题演讲。
• 云战略 (Cloud Strategy): 与 6 个组织内的同事合作，制定了 Intel 重新赢得云市场的公司级战略，包含 33 个具体建议。 该战略包含一个可视化地图，展示了 19 个相关团队之间的互动，被 Intel 老员工认为是前所未见的跨公司协作图。 (该战略以幻灯片形式存在，仅限内部访问。) 参与了 110 次客户会议，支持云业务。

个人回忆：

Brendan Gregg 在 Intel 期间，有许多难忘的经历，包括：

• 与 Linus Torvalds 见面，Linus 提到 “每个人都在使用火焰图”。
• 受到 Pat Gelsinger 的认可，并被介绍给 Intel 高管团队。
• 在 Intel Australia 和 HP 的线下活动中体验了冲浪。
• 与曾经在 Netflix 帮助过他的 Harshad Sane 见面，而 Harshad 现在也加入了 Netflix。
• 与 Intel 的硬件院士和高级院士交流，加深对处理器内部机制的理解。

未来展望：

Brendan Gregg 离职后，Intel 可以继续执行他提出的 33 个云战略建议。 这些建议的实施需要公司高层批准，并需要多个季度的投入。 他希望这些工作能够继续推动 Intel 的发展。

总而言之，Brendan Gregg 在 Intel 的任期内贡献卓著，尤其是在性能分析工具和云战略制定方面。 他的工作将继续为 Intel 带来价值。

防御性 Rust 编程：代码气味、模式与最佳实践 (Defensive Rust Programming: Code Smells, Patterns, and Best Practices)

本文探讨了在 Rust 中编写更具防御性的代码，主要关注代码气味、实用模式以及如何利用编译器的优势来防止错误。作者通过个人经验分享，发现代码中常见的 // this should never happen 注释往往标志着关键保证失效的地点，通常源于未强制执行的隐式不变式。

核心观点: 即使 Rust 拥有强大的内存安全保障和一流的标准库，业务逻辑错误和边缘情况仍然可能存在。通过学习和应用一系列实践模式，可以提高代码质量和健壮性。

代码气味 (Code Smells)

1. 索引向量 (Indexing Into a Vector): 直接索引向量可能导致运行时 panic，尤其是在重构后忘记检查向量是否为空时。建议使用模式匹配来确保安全访问，同时也能发现更多边缘情况 (例如：空向量)。

2. 惰性使用 Default (Lazy Use of Default): 使用 ..Default::default() 初始化结构体字段可能导致错误，因为后续添加新字段时可能忘记设置，或者对默认值不了解。建议显式设置所有字段，或者在结构体默认实现中解构默认值，以便编译器检查。

3. 脆弱的性状实现 (Fragile Trait Implementations): 直接解构结构体可以作为防御性策略，以确保 API 的一致性。例如，在构建披萨订单系统时，比较订单时应仅考虑 size、toppings 和 crust_type，而忽略 ordered_at 时间戳。使用解构可以强制编译器考虑所有字段，从而避免潜在的错误。

4. 伪装的 TryFrom (From Impls That Are Really TryFrom): 当转换可能失败时，应使用 TryFrom 而不是 From，以明确表示转换的潜在失败。

5. 不完整的匹配 (Non-Exhaustive Matches): 使用 match 语句时，避免使用通配符 _ => {}，因为将来添加新情况时可能忘记处理。应显式列出所有可能的情况，让编译器提醒处理新情况。

6. 未使用的变量占位符 (_ Placeholders for Unused Variables): 使用 _ 占位符可能导致混淆。建议使用描述性名称，即使变量未被使用，也能清楚地表明其含义。

7. 布尔参数 (Boolean Parameters): 避免使用大量布尔参数，因为它们难以理解和维护。建议使用枚举来更清晰地表达意图。

实用模式 (Patterns)

1. 临时可变性 (Temporary Mutability): 如果只希望临时修改数据，则明确地将其声明为可变，然后在赋值后将其变为不可变。

2. 防御性处理构造器 (Defensively Handle Constructors): 对于库和 API，应该通过构造函数来强制验证逻辑，以防止创建无效状态。可以通过添加私有字段或使用 #[non_exhaustive] 属性来防止外部直接构造结构体。

3. 使用 #[must_use] 标记重要的类型 (Use #[must_use] on Important Types): 使用 #[must_use] 属性可以防止调用者忽略重要的返回值，从而提高代码的健壮性。

Clippy 检查工具 (Clippy Lints for Defensive Programming)

利用 Clippy 检查工具，可以自动强制执行许多防御性编程模式，例如：

• indexing_slicing: 防止直接索引切片和向量
• fallible_impl_from: 警告可能panic的 From 实现，建议使用 TryFrom
• wildcard_enum_match_arm: 禁止通配符 _ 模式
• unneeded_field_pattern: 识别不必要的结构体字段忽略
• fn_params_excessive_bools: 警告函数参数过多
• must_use_candidate: 建议对合适的类型添加 #[must_use]

结论: 防御性 Rust 编程的核心在于利用类型系统和编译器来在编译时捕获错误。通过应用这些模式，可以确保隐式不变式得到显式强制执行，为未来的重构做好准备，并减少潜在的错误。 编写代码时，当遇到 // this should never happen 注释时，应思考如何利用编译器来强制执行该不变式。

迈博（Miebo）定价争议：美国与欧洲的巨大差异及改革建议 (Miebo Pricing Controversy: Significant Differences Between the US and Europe and Reform Proposals)

本文探讨了Bausch & Lomb公司眼科干眼症药物迈博（Miebo）在美国和欧洲定价的巨大差异，以及由此引发的对制药行业定价策略和监管漏洞的质疑。

核心问题：

• 价格差异巨大： 迈博在美国作为处方药，每月价格高达800美元以上，而在欧洲以非处方药（EvoTears）的身份销售，每月仅20美元左右。通过海外药房购买，价格仅为32美元。
• 定价策略： Bausch & Lomb选择在美国申请处方药批准，而非非处方药批准，以此来获得更高的定价、专利保护和更少的竞争。
• 盈利丰厚： 迈博在2024年的销售额达到1.72亿美元，超过了公司预期，并预计未来每年销售额将超过5亿美元。

公司背景与历史：

• Bausch & Lomb曾是瓦伦特（Valeant）旗下的一个部门，该公司以“收购、削减成本、提高价格、重复”的商业模式而闻名。
• 该公司过去曾因大幅提高Nitropress和Isuprel等药物的价格而受到 Congressional 的调查。
• Bausch & Lomb的CEO Brent Saunders 曾承诺“负责任的定价”，但其在Allergan期间，曾试图通过一项备受争议的交易来延长Restasis（另一种干眼症药物）的专利保护。

Bausch & Lomb 的辩解与作者的反驳：

• Bausch & Lomb声称，FDA要求迈博进行全面的新药申请，因为其作用于眼睛的细胞和分子层面。他们认为，在美国进行临床试验需要大量的投资。
• 作者反驳称，FDA的非处方药评估标准并非基于药物的作用机制，而是基于患者是否可以在没有医生指导的情况下安全使用。迈博在欧洲近十年作为非处方药销售，已经证明了其安全性。
• 作者认为，Bausch & Lomb 并没有认真考虑在美国申请非处方药批准，而是为了获得更高的价格和专利保护而选择了处方药途径。

改革建议：

• FDA 改革： FDA应要求已在国际上获得非处方药批准的药物，在美国也进行非处方药状态评估，并对已上市的处方药进行追溯性审查。
• 全球参考定价： 参照欧洲的价格，可以降低患者的成本，减少医生就诊次数和管理费用。
• 打击定价欺诈： 通过上述改革，可以阻止公司将非处方药重新包装为高价处方药，促进市场竞争，降低价格。

总结：

迈博的定价问题凸显了美国制药行业定价策略的漏洞和对患者利益的忽视。作者呼吁通过监管改革，优先考虑患者的可及性，并重建公众对医疗保健系统的信任。 文章强调，解决这些问题需要更广泛的努力，但从解决像迈博这样的定价欺诈行为开始，可以为节省数十亿美元奠定基础。

https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(25)01256-5

Have I Been Flocked? - 简要总结

Have I Been Flocked? (中文：我是否被 Flocked?) 是一款在线工具，旨在检查您的车牌是否被记录在 Flock 大规模监控数据库中。

核心功能:

• 车牌查询: 用户可以输入自己的车牌号码，该工具会查询数据库，判断该车牌是否被 Flock 系统搜索过。

关键信息:

• 组织信息: 该工具由名为 "Have I Been Flocked?" 的组织运营，网址为 https://haveibeenflocked.com。
• 网站描述: 该网站的描述明确指出其目的是“检查您的车牌是否被搜索在 Flock 大规模监控数据库中”。
• 数据库: 该工具专注于查询 Flock 数据库，这是一种大规模监控系统，用于记录和追踪车辆信息。
• 标志: 该网站的标志为 SVG 格式，尺寸为 512x512 像素，网址为 https://haveibeenflocked.com/favicon.svg。

总结:

Have I Been Flocked? 提供了一个方便的方式，让用户可以验证他们的车牌是否出现在 Flock 大规模监控数据库中，从而了解其车辆信息可能被追踪的程度。该工具的目的是为用户提供隐私检查和信息透明度。

由于提供的PDF文件内容为空白，无法从中提取信息进行总结。因此，我只能根据文件元数据提供一个简短的总结。

摘要 (Summary)

该PDF文件名为 "Happiness pays:"，作者为Jan-Emmanuel De Neve，创建于2018年12月27日，使用Microsoft® Word 2013创建。 文件格式为PDF 1.5，语言为美式英语。 该文件不包含表单、数字签名或集合。 页面数量为23页，但内容本身为空白。 因此，无法确定该文件的具体内容和目的。

中文翻译:

摘要

该PDF文件名为“幸福的回报：”，作者为Jan-Emmanuel De Neve，创建于2018年12月27日，使用Microsoft® Word 2013创建。 文件格式为PDF 1.5，语言为美式英语。 该文件不包含表单、数字签名或集合。 页面数量为23页，但内容本身为空白。 因此，无法确定该文件的具体内容和目的。

好的，以下是用 Markdown 格式编写的中文摘要：

摘要：关于一位女性因智能冰箱广告引发精神事件的事件

该事件描述了一位女性（名为 Carol）因智能冰箱上的广告引发的心理危机，并引发了对其精神健康状况和相关法律问题的担忧。

主要事件及细节：

• 精神病史： Carol 患有精神疾病，大约每两年发生一次精神病发作，此前曾多次被住院观察。
• 住院观察与药物调整： 最近，Carol 接受了为期两天的住院观察，期间医护人员调整了她的药物。
• 幻觉经历： 在住院期间，Carol 曾向其家人（叙述者）表示有人通过冰箱与她沟通。她还自行叫了出租车前往急诊室（A&E）。
• 触发事件： 叙述者在 Facebook 上看到一个智能冰箱的广告，广告内容为“我们很抱歉，Carole，让你失望了”，背景为诡异的黄色。
• 确认与后果： 叙述者将广告照片发送给 Carol，Carol 确认这是她所看到的。该广告触发了 Carol 的心理反应，导致其再次住院，并引发了对其抗精神病药物疗效的评估。
• 法律疑虑： 叙述者质疑在智能冰箱上投放此类可能令人不安的广告的合法性，以及缺乏对广告受众的控制。

核心问题：

叙述者主要表达了对以下问题的担忧：

• 智能冰箱上投放此类广告是否合法？
• 缺乏对广告受众控制，可能引发对精神健康脆弱人群的负面影响。
• 广告内容是否可能加剧 Carol 的精神症状。

总结： 该事件涉及一位有精神病史的女性，因智能冰箱上的广告引发了心理危机，引发了对其精神健康状况和广告投放合法性的担忧。

https://news.ycombinator.com/item?id=46163121

Lightpanda 选择 Zig 的原因：性能、简洁与现代工具

TL;DR: Lightpanda 团队选择 Zig 是因为项目负责人认为自己不够聪明，无法用 C++ 或 Rust 构建大型项目。Zig 的简洁性、性能和现代工具链与 KISS 原则相符。

背景:

Lightpanda 是一款用于 Web 自动化的浏览器，最初使用 Go 进行开发。但由于需要更好的性能和对底层系统编程语言的控制，团队决定转向 Zig。

选择 Zig 的理由:

• 性能、简洁、现代工具: 这些是 Lightpanda 项目的核心需求。Zig 在这三者之间取得了平衡，比 C++ 和 Rust 更简单，但性能不逊于它们，并且拥有比 C 更好的工具和安全性。
• Comptime 元编程: Zig 的 comptime 功能允许在编译时执行代码，简化了与 JavaScript 引擎 V8 的集成。
• 显式内存分配器: Zig 强制显式指定内存分配器，提供了对内存的精细控制，例如使用 arena 分配器进行页面加载，避免了复杂的内存管理。
• 优秀的 C 互操作性: Zig 能够直接导入 C 头文件，简化了与现有 C 库的集成。
• 简单的构建系统: Zig 自带的构建系统比 CMake 等传统工具更易于使用，简化了依赖管理和交叉编译。
• 快速的编译时间: Zig 的编译速度比 Rust 和 C++ 快，提高了开发效率。

为什么不选择 C++?

• 过于复杂: C++ 积累了 40 年的功能，存在多种实现方式，增加了学习和使用的难度。
• 内存管理风险: C++ 的内存管理容易出现 use-after-free、内存泄漏等问题。
• 构建系统问题: CMake 等构建系统配置复杂，容易出现问题。

为什么不选择 Rust?

• unsafe Rust 的挑战: 在需要绕过 Rust 借用检查器时，需要编写 unsafe Rust 代码，这通常比较困难。
• 所有权模型限制: Rust 的所有权模型在处理浏览器引擎和垃圾回收运行时等复杂内存管理场景时，可能需要付出性能代价或编写 unsafe 代码。
• Zig 的不同方法: Zig 允许进行内存不安全操作，并提供工具来改善这种体验，例如默认使用非空指针和调试模式下的 use-after-free 错误检测。

Zig 在 Lightpanda 中的应用:

• Arena 分配器: Lightpanda 使用 arena 分配器，为每个页面加载分配独立的内存区域，简化了内存管理。
• Comptime 元编程: 用于自动生成与 V8 引擎交互的代码。
• C 互操作性: 方便地集成 cURL 等 C 库。
• 构建系统优势: 简化了项目构建和交叉编译过程。

总结:

Lightpanda 团队认为 Zig 是一种简单、高效的语言，适合构建小型团队的 Web 自动化浏览器。它简化了开发流程，提供了对性能和内存的精细控制。 尽管 Zig 仍处于发展阶段，但 Lightpanda 团队对其未来充满信心，并相信它将在系统编程领域扮演重要角色。

常见问题:

• Zig 的稳定性如何？ Zig 仍在开发中，存在潜在的破坏性更改，但团队已标准化对最新版本进行跟踪，以减少影响。
• 学习 Zig 最困难的部分是什么？ 显式内存分配器需要适应，但相比 Rust 和 C++，它相对简单。
• Zig 能否取代 C++ 进行浏览器开发？ 对于小型、定制化的浏览器，Zig 是可行的选择，但对于大型浏览器项目，C++ 仍将是主导。
• 如何学习 Zig？ 官方文档、Zig Learn 网站和社区论坛都是不错的学习资源。

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虎尾虎蜂与 Zig 软件基金会合作，承诺捐赠 51.2 万美元

Synadia 公司旗下的 TigerBeetle 数据库项目，以及 Derek Collison 领导的 Synadia 公司，共同向 Zig 软件基金会承诺在未来两年内捐赠 51.2 万美元，以支持 Zig 语言的开发、领导力和社区建设。

选择 Zig 的原因：

TigerBeetle 的创始人最初在 2018 年就接触到 Zig 语言。在 2020 年，虽然 Rust 曾是候选语言之一，但 TigerBeetle 团队希望采用明确的静态内存分配方式，遵循 NASA 的安全关键代码规范。Rust 的借用检查器虽然强大，但对于 TigerBeetle 的单线程架构和事务处理工作负载不太适用。

最终，Zig 凭借其简洁的设计、高质量的标准库和跨编译工具链，以及对安全性和效率的关注，成为了 TigerBeetle 的首选。Zig 修复了 C 语言的缺陷，并引入了诸如默认开启安全算术运算等功能。

TigerBeetle 的实践与成果：

TigerBeetle 采用 Zig 语言开发后，通过大规模的模糊测试、确定性模拟测试和故障注入测试，验证了 Zig 的质量。项目团队还进行了长时间的 Jepsen 审计。目前，TigerBeetle 已经迁移到一些大型券商、交易所和财富管理公司，Zig 语言的质量和开发效率是其成功的重要因素。

对 Zig 基金会的支持：

TigerBeetle 认为，编程语言的简洁性源于一种“减法”的原则，而非后续增加复杂功能。他们赞赏 Zig 的创始人 Andrew Kelley 的领导和对语言设计的坚持，并认为一个强大的 BDFL（Benevolent Dictator For Life，仁慈的终身领袖）对于项目的长期发展至关重要。

他们希望通过捐赠支持 Zig 基金会，并鼓励其他公司加入，共同推动 Zig 语言的发展。捐赠完全无附加条件，旨在支持基金会的透明运营和直接向贡献者支付报酬。

未来展望：

TigerBeetle 团队认为，技术发展如同海浪，需要提前预判并抓住机遇。他们选择支持 Zig，正是基于对语言潜力的认可和对未来趋势的判断。他们相信，Zig 将成为一个强大而简洁的编程语言，并为软件开发带来新的可能性。

Framework 赞助 CachyOS：简要总结

以下是对“Framework 赞助 CachyOS”内容的简要总结：

主要内容：

Framework 公司，作为模块化和可修复笔记本电脑的先驱，正式赞助了 CachyOS 项目。

重要细节：

• 稀有合作: 对于开源项目来说，找到真正重视 Linux 的硬件合作伙伴非常罕见。
• Framework 的贡献: Framework 不仅积极参与，还体现了对 Linux 的支持。 (原文暗示了赞助将带来更多支持，但具体细节未提及)
• 发布平台: 此消息发布于 CachyOS 讨论区。
• 发布者: ptr1337 在 2025 年 12 月 4 日发布了此消息。

总结：

这次赞助标志着 CachyOS 项目获得了重要的支持，也突显了 Framework 公司对开源 Linux 生态系统的贡献。

Or: How the AI Bubble, Panic, and Unpreparedness Stole ChristmasWritten by Tom of Moore’s Law Is DeadSpecial Assistance by KarbinCry & kari-no-sugataBased on this Video: https://youtu.be/BORRBce5TGwIntroduction — The Day the RAM Market SnappedAt the beginning of November, I ordered a 32GB DDR5 kit for pairing with a Minisforum BD790i X3D motherboard, and three weeks later those very same sticks of DDR5 are now listed for a staggering $330– a 156% increase in price from less than a month ago! At

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