Claude 揭示 ECDSA 曲线种子起源

背景与长期的谜团

ECDSA（椭圆曲线数字签名算法）是目前应用最广泛的加密标准之一。在 NIST（美国国家标准与技术研究院）于 2000 年发布的 FIPS 186-2 标准中，为了定义椭圆曲线的系数 $b$，规定使用一个“种子”（seed）参数的哈希值。然而，这些种子是由 NSA（美国国家安全局）提供的，其来源和生成逻辑一直缺乏解释。由于缺乏透明度，密码学界长期以来一直担心这些种子可能包含蓄意的后门。

Claude 的发现

Anthropic 的研究人员利用内部研究模型 Claude 破解了这一长达 25 年的谜团。Claude 发现，NIST P-192、P-224、P-256、P-384 和 P-521 的种子并非复杂的哈希算法产物，而是使用了 20 世纪 90 年代 C 语言库中常见的 lrand48 伪随机数生成器（PRNG），并以 Unix 时间戳 作为初始种子（seed）生成的。

生成逻辑非常简单：通过 lrand48 生成随机数，每 20 个字节作为一个候选种子，直到找到符合要求的参数。

安全意义

这一发现并非加密算法的破绽或弱点。相反，它增强了人们对这些曲线安全性的信心。由于生成方式极其简单且透明（使用常见的 PRNG 和时钟），这大大降低了通过种子植入复杂、隐蔽后门的可能性。研究人员认为，这标志着多年来关于 NIST 曲线参数来源猜想的终结。

技术实现路径

Claude 通过以下技术手段完成了这一发现：

1. 模式识别：Claude 猜测软件使用了 90 年代的旧版 PRNG。它编写扫描器检测种子数据，发现部分种子在高位比特（top bits）上呈现出全零的特征。这是 lrand48 的典型特征，因为该生成器仅返回 48 位状态中的前 31 位。
2. 状态恢复：针对截断的输出，Claude 利用 Lenstra–Lenstra–Lovász (LLL) 格基约减算法 解决了线性同余生成器的状态恢复问题，从而找回了完整的 48 位内部状态。
3. 时间戳回溯：通过将生成器状态向前回溯，Claude 成功找到了对应的 srand48 初始化值，这些值均对应于 1997 年至 1998 年间的 Unix 时间戳。

关于基点（Base Points）的研究

除了种子，每个曲线还包含一个基点 $G$。Claude 的调查结果如下：

• 已解释的部分：部分曲线（如 P-192 及 ANSI X9.62 的示例曲线）的基点可以追溯到 Arjen Lenstra 的 FreeLIP 或 Victor Shoup 的 NTL 库，通过特定的生成步骤得出。
• 未解的部分：P-224、P-256、P-384 和 P-521 的基点生成方式仍未被破解。此外，二进制种子 B-163 也依然是一个谜。

遗留问题

尽管核心种子问题已解决，但仍存在一些开放性问题：

• 候选者筛选：在生成过程中，程序跳过了一些同样符合条件的潜在候选种子（例如 P-256 跳过了第 876 个候选者），其筛选标准尚不明确。
• 潜在的筛选意图：虽然目前没有证据表明这是为了植入弱点，但无法完全排除通过搜索特定时间戳来寻找具有特定属性曲线的可能性。

其他信息

针对此次发现 NIST 曲线种子所设立的 36,864 美元奖金将捐赠给 Internet Security Research Group (ISRG)。

内容摘要

该内容包含以下核心信息：

• 模型提及：标题提到了 DeepSeek v4.1 Flash 1017。
• ElevenLabs 促销活动：ElevenLabs 推出了启动优惠，所有 ElevenLabs 模型均可享受 50% 的折扣。
• 有效期：该优惠活动持续至 2026 年 10 月 19 日。

美国 90% 的工作时间未被 AI 基准测试有效覆盖

核心发现

研究表明，美国 90% 的工作时间所从事的任务，在现有的 AI 基准测试中几乎没有或缺乏覆盖。这导致目前很难准确评估 AI 模型在处理美国劳动力实际工作内容时的真实能力。

研究方法论

研究团队利用美国劳工部的 O*NET 分类法（包含 923 个职业及 18,797 个任务）对经济结构进行了拆解，并采用了以下方法：

1. 基准测试筛选：选择了 29 个在质量、经济相关性、代理性（Agentic）和任务多样性方面表现突出的基准测试。
2. 任务映射：利用 LLM 评判员将基准测试中的题目映射到对应的 O*NET 任务上。
3. 覆盖定义：如果一个 O*NET 任务至少对应 5 个基准测试题目，则该任务被视为“已覆盖”。
4. 工作时间估算：结合 LLM 衍生的 O*NET 任务工作时间份额估算，计算出全美工作时间在已覆盖任务中的占比。

覆盖模式与偏差

基准测试的覆盖并非随机分布，而是呈现出明显的倾向性：

• 高暴露度与高薪领域优先：基准测试过度集中在那些“AI 暴露度”高（即易受 AI 影响）且“工资总额”（Wage Bill）大的职业上（例如软件工程、金融分析、律师）。
• 任务重要性倾向：O*NET 评级为“高重要性”的任务比“低重要性”的任务更有可能出现在基准测试中。
• 存在的盲点：
  • 中等收入的知识型工作覆盖不足。
  • 虽然律师的任务被大量覆盖，但与其相关的法律秘书或法庭书记员的任务几乎未被覆盖。
  • 涉及物理世界的任务（如卡车驾驶、工厂操作）覆盖度极低。

职业能力评估的新方法

为了更准确地衡量 AI 在特定职业中的表现，研究提出了 O*NET 加权法。 传统的评估方法通常对所有题目进行简单平均，这会导致被频繁测试的任务权重过高。通过 ONET 加权，可以使每个 ONET 任务在职业评分中权重相等，从而更接近真实的经济表现。初步测试显示，在部分职业（如投资银行、法律、会计、软件工程）中，这种加权法能提供更具代表性的评分。

面临的挑战与局限性

尽管该研究提供了新的视角，但仍面临以下挑战：

1. 统计效力低：由于美国经济任务极其广泛，每个特定任务对应的基准测试题目数量有限，少量低质量题目就可能对评分产生严重偏差。
2. 任务难度与保真度差异：部分基准测试题目可能已趋于“饱和”（模型表现过好），或者存在质量问题（如评分过于简单或容易被“刷分”）。
3. “自动化”与“增强”的脱节：现有基准测试多侧重于衡量 AI 是否能独立完成任务（自动化），而现实中 AI 更多是辅助人类提高效率（增强）。
4. 物理世界的局限性：约 63% 的美国工作涉及物理世界成分，而目前的基准测试主要局限于数字化的知识型工作，难以衡量需要机器人能力的物理任务。

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 模型摘要

模型概述

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 是 DeepSeek-V4.1-Flash 的一次小版本更新。该模型在推理、编程、智能体任务（agentic tasks）以及视觉基准测试方面实现了显著提升。通过优化，模型减少了任务执行时间和输出长度，在提高任务完成速度的同时降低了使用成本，进而在多个智能体测试框架中优化了性能与成本的帕累托前沿（Pareto frontier）。

性能表现

根据提供的基准测试数据，DeepSeek-V4.1-Flash-1017 在多个维度上均优于前代模型（DS-V4.1-Flash）：

• 编程与开发：在 Terminal-Bench 4.0、DeepSWE v1.1、ProgramBench 和 NL2Repo-Bench 等编程相关测试中表现出色。
• 智能体与自动化：在 Automation-Bench 和 Agents’ Last Exam 等任务中取得了更高的分数。
• 视觉与工具使用：在 Chartography (w/tools) 和 BabyVision (w/tools) 等涉及视觉与工具调用的测试中表现强劲。
• 综合推理：在 HLE 等复杂推理基准测试中也有所进步。

提示词编码 (Prompt Encoding)

该版本不提供 Jinja 格式的聊天模板。为了支持模型功能，开发者可以采用以下方案：

1. Python 参考实现：通过 encoding.py 实现，支持多轮对话、工具调用、思维模式（thinking mode）、数值推理努力度（numeric reasoning effort）、对话中间的系统消息以及交错的图像内容。
2. 生产级工具 deepseek-recipe：这是一个基于 Rust 开发并提供 Python 绑定的工具包。它能够将 Messages、Chat Completions 和 Responses API 请求转换为 DeepSeek V4/V4.1 专用的提示词格式或 Token ID，并能解析模型输出（包括思维过程、工具调用和图像生成设置等）。

推理配置建议

对于本地运行或集成推理，建议采用以下参数：

• Temperature (温度): 1.0
• Top_p: 1.0
• Context Window (上下文窗口): 1M tokens
• Max Tokens (最大生成长度): $\ge$ 256K

许可与相关信息

• 许可证: 采用 MIT License。
• 技术报告: 相关详细技术细节可参阅官方发布的《DeepSeek_V41_Tech_Report.pdf》。

Claude Code 团队代码审查流程总结

由于 Claude 编写了 Claude Code 约 90% 的代码，导致代码变更量呈爆炸式增长。为了应对这一挑战，Claude Code 团队重新定义了代码审查（Code Review）的逻辑：将大部分阅读工作交给机器，将人类的注意力和时间保留在只有人类才能解决的高级决策和高风险领域。

核心理念

代码审查不再仅仅是最后的“关卡”，而是一个持续的过程（类似于编写时的拼写检查）。团队的目标是在不增加回滚（Revert）和事故率的前提下，尽可能减少人工参与（Human-in-the-loop）。

七层审查机制

1. 提交前验证 (Pre-PR Verification)：在创建 PR 之前，AI 代理会运行测试、构建或对比设计截图。通过 CLAUDE.md（项目规范）和 REVIEW.md（代码所有者关注点）来引导 AI 进行自我验证和初步审查。
2. AI 自动化 PR 审查：每个 PR 在人工介入前都会经过 Claude 审查。为了减少噪声，多个 Agent 会同时寻找 Bug，并进行投票，只有达成共识的发现才会提交给人类。
3. 自动化安全审查：独立的自动化安全检查，任何未解决的安全风险都会阻止合并。
4. 自动化检查 (CI)：标准的 Lint、类型检查、多平台测试和构建流程。
5. 基于风险的人工审批：根据变更的风险等级决定审批人数：
   • 低风险（如文档、内部功能）：自动化检查通过后无需人工审批。
   • 中风险（如普通产品变更）：需要一名人工审批。
   • 高风险（如核心系统、计费、自动更新器）：需要两名人工审批。
   • 注：风险等级由分类器根据变更内容判定，而非根据作者身份。
6. 合并队列与分阶段发布：使用合并队列确保代码与主分支同步，并通过特性开关（Feature Flags）进行内部测试及分阶段发布。
7. 快速检测与回滚：利用特性开关实现分钟级回滚，并通过监控仪表盘快速发现问题。

审查器的持续优化

• 故障驱动评估 (Eval)：将过去的事故和回滚案例收集起来，作为 AI 审查器的评估集，每天运行以确保其能够识别类似问题。
• 噪声控制：通过观察人类对 AI 评论的反应（修复、忽略或反驳）来衡量噪声，优先保证发现真实 Bug 的能力。
• 解决审查死循环：为防止 AI 作者与 AI 审查器陷入无休止的往复修改，团队实施了“轮次上限”、“仅针对差异部分复审”以及“批量修复同类 Bug”等策略。

人类的核心价值

在自动化程度极高的流程中，人类的角色已从“阅读每一行代码”转变为做出以下决策：

• 产品方向：决定“是否应该构建这个功能”。
• 架构设计：确立他人会效仿的模式。
• 高风险决策：处理涉及安全、计费或核心工作流的代码。
• 审查证据：解读测试输出、命令结果和截图。
• 结果负责：无论代码是谁写的，人类对最终交付的结果承担责任。

知识共享的新方式

由于机器承担了大部分代码阅读，团队不再依赖阅读琐碎的 Diff 来学习代码。相反，他们通过请求 Claude 生成特定代码模块的解释器或可视化工具来快速获取上下文，这比阅读单行变更更能有效地理解代码架构。

https://www.ft.com/content/5a310aee-f555-4266-874c-b1b4db20186d

PS5LM：在越狱 PS5 上原生运行 GGUF 模型

PS5LM 是一个专为越狱 PS5 用户设计的项目，旨在将游戏机转化为一个私有的、本地的语言模型服务器。它利用 llama.cpp 在 PS5 的 GPU 上运行 GGUF 模型，并允许网络中的其他设备（如电脑、手机或编程工具）通过 API 调用该模型，实现无需 PC、无需云端且无需账号的本地 AI 服务。

核心功能

• GPU 加速运行：利用 llama.cpp 的 Vulkan 后端，在 PS5 的 RDNA 2 GPU 上运行，可调用约 11.4 GB 的共享内存用于模型及其上下文。它支持 llama.cpp 兼容的所有架构和量化格式。
• 广泛的 API 支持：
  • 支持 OpenAI 的 /v1/chat/completions 接口。
  • 支持 Anthropic 的 /v1/messages 接口（可用于 Claude Code 等工具）。
  • 提供可通过任何浏览器访问的聊天页面。
• 决策模型能力：集成 Ollaya 技术，支持运行 Jev 类决策模型（如 d1、Clef、OpenJev 等）。通过 /v1/systemone API，可以在极短时间内针对文本和图像提供带有校准概率的类型化决策（Choice, Score, Yes-or-No）。
• 多模态支持：支持带有图像投影器的模型（如 Gemma 4、MiniCPM-V、d1），可以处理图片输入进行对话或决策。
• 可视化交互与监控：
  • 电视端显示：在电视屏幕上实时流式展示请求来源、请求内容及生成的回复。
  • 硬件监控：提供 Console 页面，实时图表化显示过去两分钟或一小时内的温度、功耗、GPU 及 CPU 负载。
• 智能模型管理：
  • 自动规划：根据剩余内存为 GGUF 模型分配最长的上下文和最佳缓存。
  • 自动下载：支持直接从 Hugging Face 下载模型至内置存储、M.2 硬盘或 USB 驱动器。

性能参考 (以 PS5 Slim 为例)

使用要求与安装步骤

环境要求：

• 固件版本在 7.00 至 13.60 之间的越狱 PS5。
• 必须加载的 Payload：kstuff-lite (内核补丁)、etaHEN (Homebrew 支持)、ShadowMountPlus (将应用添加到主界面)。
• 推荐加载的 Payload：elfldr (用于硬件监控)、ftpsrv (用于文件传输)。

安装流程：

1. 下载并解压 PS5LM 应用包。
2. 通过 FTP 将 PPSA99575 文件夹复制到 /data/homebrew 目录下。
3. 打开 PS5LM，通过“Models > Suggested”下载模型，或将 .gguf 文件手动放入指定路径（内置存储、M.2 或 USB）。
4. 加载模型并在状态显示为 "Ready" 后，通过浏览器访问 http://<console>:8081 或配置 API 客户端使用。

技术栈

该项目基于 C++ 开发，使用 ps5-homebrew-ui 构建界面，通过 PS5_Vulkan 的 RADV 实现 llama.cpp 的 Vulkan 支持，底层运行在 Linux 环境之上。

JPEG XL 与 AVIF 在 Web 用例下的对比总结

本文通过大量基准测试，详细对比了 JPEG XL（重点讨论 jixel 和 libjxl 编码器）与 AVIF 在 Web 应用场景下的性能表现。

核心结论

• 有损照片 (Lossy Photos)：在大多数情况下，AVIF 的文件体积比 JPEG XL 更小（默认设置下约小 15–25%）。但在特定图像（如某些具有特定纹理的图像）中，JPEG XL 可能表现更好。
• 截图与插图 (Screenshots & Illustrations)：AVIF 具有绝对优势。JPEG XL 在处理此类图像时，体积通常比 AVIF 大 20%–90%。
• 透明度 (Transparency/Alpha)：AVIF 显著优于 JPEG XL。JPEG XL（尤其是 jixel 编码器）在处理透明通道时体积会大幅增加。
• 无损压缩 (Lossless)：JPEG XL 是明显的赢家。其无损体积远小于 WebP 和 AVIF。
• HDR 支持：AVIF 更具优势。AVIF 支持增益图 (Gain Maps)，能更好地适配不同亮度的显示器；而 JPEG XL 虽然格式支持增益图，但浏览器尚未实现。
• JPEG 转码：JPEG XL 可以在不损失质量的前提下，将现有 JPEG 体积减小 9%–20%。

性能表现

编码与解码 (Encoding & Decoding)

• 编码效率：AVIF 在平衡文件大小与编码时间/内存占用方面通常表现更佳。虽然 jixel 编码器在某些场景下速度较快，但其生成的体积通常较大。
• 解码速度：AVIF 的解码速度普遍比 JPEG XL 快（约 2–3 倍）。但在极高画质下，JPEG XL 在 Chrome 中的解码速度可能会提升。
• 编码器差异：对于 JPEG XL，jixel 在中高画质下的压缩效率通常优于 libjxl，但在处理精细透明度时表现一般。

渐进式渲染 (Progressive Rendering)

• AVIF：采用类似视频帧的机制，允许用户自定义预览帧，解码速度快，但实现较复杂。
• JPEG XL：支持 Progressive DC（渐进式直流分量），可以提供低分辨率预览，但在某些浏览器中用户体验可能不佳（可能产生类似“失焦”的视觉误导）。

技术特性对比

总结建议

对于目前的 Web 开发实践，作者的建议是：

1. 默认首选 AVIF 4:4:4，并尽可能使用较高的编码努力等级（effort level）。
2. 如果发现 AVIF 的文件体积异常大，可以尝试使用 jixel 编码的 JPEG XL 作为替代方案进行测试。
3. 避免使用动画图像格式，对于动图场景，应直接使用视频格式（如 MP4/WebM）。

Type of issue Other (issue in content formatting, broken link or image, non-working widget) Problem description This is a pretty severe invasion of privacy. I never authorized any integrations or plugins for scanning secrets and sending ...

美国众议员提议《玩家权力法案》，旨在保护电子游戏所有权

美国纽约州第15选区众议员里奇·托雷斯（Ritchie Torres）宣布将引入**《玩家权力法案》（Power To The Players Act）**。该法案旨在授权联邦贸易委员会（FTC）制定相关法规，以保护消费者购买电子游戏后的所有权及游玩权利。

背景与现状

近年来，电子游戏行业正向数字版游戏和主机转型，减少了实体游戏的选项。目前的商业模式往往将数字游戏作为“可撤销的许可”而非真正的所有权出售，导致玩家的游玩体验高度依赖于公司的持续支持。

法案引用了《NBA 2K25》作为典型案例：该游戏在发行仅两年后，就计划于10月30日从数字商店下架，并于12月31日关闭在线服务器。托雷斯指出，这种做法使原本的“购买”行为变成了“伪装成销售的租赁”，消费者无法控制自己付费购买的内容何时被撤回。

法案核心内容

《玩家权力法案》旨在填补“购买”与“拥有”之间的法律空白，其主要条款包括：

• 确立所有权：规定消费者购买电子游戏即拥有该游戏的所有权，而不仅仅是获得一个游玩许可。
• 强制提供离线模式：对于具有在线功能的网络游戏，法案要求在支持游戏的服务器关闭之前，必须为游戏提供“离线模式”。
• 保障权利：确保消费者拥有所有权、游玩权以及转让已购游戏的权利。

预期目标

该立法旨在通过保护消费者的所有权、转售权和长期游玩权，确保玩家能够长期使用他们所付费购买的游戏，防止因公司单方面停止服务而导致资产流失。

ARRL 通讯摘要

本文档包含了多项关于业余无线电领域的重要新闻、技术更新及组织动态：

1. 应急通信与政策动态

• 佛罗里达州飓风应急支持：在飓风 Isaias 期间，佛罗里达州多个县的业余无线电操作员为紧急运营中心（EOC）和避难所提供了关键的通信支持，确保了在传统通信系统可能中断时的应急联络能力。
• eBay 无线电设备销售限制：为响应新的 FCC 规则（旨在保护通信供应链安全），eBay 对无线电发射设备的列出实施了新限制。eBay 向 ARRL 澄清：仅能在业余无线电频率上运行的设备不受此限制，因为此类设备无需 FCC 设备授权；但任何能在业余频段外操作的 VHF/UHF 设备，在 eBay 上销售或操作前必须获得 FCC 认证。

2. 技术进展与卫星发射

• 44Net Connect 服务：ARDC 推出了 44Net Connect，旨在简化业余无线电用户获取静态 44Net IP 地址的过程。目前该服务已吸引超过 2000 名用户，并正在全球范围内（包括芝加哥、洛杉矶和悉尼）扩展其接入点（PoPs）。
• 卫星发射：六颗由不同 AMSAT 组织建造的业余无线电卫星通过 SpaceX 的 Transporter-18 任务成功进入轨道，包括用于开源通信的 PocketQubes 卫星和具备语音/图像传输功能的卫星。

3. 组织公告与人员任命

• Radio Club of America (RCA) 奖项：RCA 宣布了 2026 年的奖项获得者及新院士名单，涵盖了在 GPS 技术、数字电视、公共安全记录系统及无线电科学等领域做出杰出贡献的专家。
• ARRL 领导层变动：Mel Parkes 因健康原因辞去罗基山分部副主任职务；Ed James 已被任命接替其职位。
• FCC 任命：ARRL 成员 Brian Daly 被重新任命为 FCC 的通信安全、可靠性与互操作性委员会（CSRIC）及技术咨询委员会（TAC）成员。

4. 活动与社区动态

• 即将举行的活动：
  • ARRL 在线拍卖：将于 10 月 16 日至 22 日举行，拍卖多种二手及经典无线电设备。
  • JOTA (Jamboree on the Air)：即将在 10 月 17 日至 18 日举行，旨在帮助童子军进行无线电联络。
  • 培训与竞赛：包括 Nashua Area Radio Society 的 Ham Bootcamp 培训、各类无线电竞赛（如 CQ World Wide DX Contest）以及 ARRL 的在线直播课程。
• 太阳活动预测：由于太阳黑子活动增加，预计高频（HF）波段（尤其是 10、12、17、15 和 20 米波段）的传播条件将显著改善。

美国作为首选移民目的地的吸引力降至近二十年新低

根据盖洛普（Gallup）的最新调查数据显示，美国虽然仍是全球移民人士最向往的目的地，但其吸引力正处于近二十年来的最低水平。

美国吸引力的下降趋势

• 数据对比：2025年，在全球表示希望永久移居他国的人群中，仅有15%的人将美国列为首选目的地，这是盖洛普近二十年研究中的最低记录。相比之下，2007年至2009年这一比例为24%，2016年之前一直维持在20%左右。
• 竞争格局：加拿大稳居第二位，吸引了9%的潜在移民。其他国家如英国、德国、澳大利亚、日本等人的吸引力相对稳定，比例维持在3%至5%之间。

地区性差异

美国吸引力的下降在多个地区表现得尤为显著：

• 拉美与加勒比地区：该地区有七个国家对美国的向往程度下降了至少10个百分点。在拉美地区，美国的首选率从2024年的33%降至2025年的28%。其中，洪都拉斯的降幅最为剧烈，从71%大幅下降至36%。
• 东南亚：日本成为该地区最受欢迎的目的地（23%），美国位列其后（12%）。
• 中东与北非：德国（13%）和沙特阿拉伯（12%）的吸引力高于美国（9%）。
• 欧盟：西班牙（11%）和瑞士（8%）的吸引力超过了美国（6%）。

全球移民意愿的变化

除了目的地选择的变化，全球整体的移民意愿也呈现出新的趋势：

• 全球意愿下滑：2025年，全球移民意愿降至15%，为十年来的最低水平。这一下降主要受到长期以来高移民意愿地区（如拉美和撒哈拉以南非洲）意愿大幅缩减的驱动。
• 区域分化：
  • 高意愿地区：拉美和撒哈拉以南非洲的移民意愿均降至十年来的低点。
  • 低意愿地区：在通常接收移民的地区（如美国、加拿大和欧盟），人们移居海外的意愿仍处于历史高位。
• 美国内部趋势：在美国国内，移居海外的意愿在年轻女性群体中显著上升。2025年，45岁以下的美国女性中，有40%表示如果有机会愿意永久移居他国，而这一比例在2014年仅为10%。

总结

盖洛普强调，“移民意愿”并不等同于“移民行为”。当前的全球趋势表明，过去多年来几乎所有地区移民意愿都在上升的模式正在发生转变，尤其是历史上驱动全球移民的主要地区，其移民意愿正在普遍下降。尽管如此，全球仍有约9亿人表达了移居意愿，其中约1.34亿人希望移居美国。

从记忆存储的角度理解 Transformer 的演进

本文通过“干扰信号比”（interference-to-signal ratio）这一核心指标，从直觉上解释了线性映射、MLP 和自注意力机制（Self-attention）作为不同类型“记忆存储器”的原理及其存储容量的差异。

核心概念

• 记忆存储器 (Memory Store)：由键（Key, $k$）、值（Value, $v$）和查询（Query, $x$）组成。当查询与某个键相似时，存储器应召回对应的输出值。
• 干扰与容量：随着存储记忆数量 $M$ 的增加，不同记忆之间的相似性会导致“干扰”。容量 (Capacity) 定义为在干扰达到信号强度（即干扰信号比为 1）之前，存储器能够存储的最大记忆数量。

记忆存储器的演进路径

1. 线性存储器 (Linear Memory Store)

• 外积存储 (Outer Product Store)：最基础的形式，通过累加 $vk^T$ 来存储记忆。由于无法处理键之间的重叠，其容量受到键维度 $d_k$ 的严格限制，即 $M \approx d_k$。
• 最优线性存储 (Optimal Linear Store)：通过最小二乘法（Least-squares）解来优化权重，其本质是对键进行“白化”（whitening）处理，消除键的协方差。这种方式将容量提升了一倍，即 $M \approx 2d_k$。

2. MLP 作为非线性存储器 (MLP as Nonlinear Memory Store)

通过引入非线性激活函数 $\sigma$ 来抑制低相似度键带来的干扰，即 $f(x) = \sum v_i \sigma(k_i^T x)$。

• ReLU：通过将负相似度置零，干扰减少了 $\sqrt{2}$ 倍，容量约为 $2d_k$。
• 高阶非线性 (Squared/Cubed ReLU)：通过提高相似度的幂次（如 $\sigma(s) = \text{ReLU}(s)^p$），可以极大地抑制噪声。容量随 $d_k$ 呈多项式级增长（例如 Squared ReLU 的容量约为 $d_k^2$）。
• SwiGLU：现代模型中常用的激活函数，其容量表现与 Squared ReLU 接近。

3. 自注意力机制 (Self-attention as Non-parametric Memory)

自注意力利用 Softmax 函数（指数函数的级数展开），实现了对低相似度键的极强抑制。

• 指数级容量：不同于 MLP 的多项式增长，自注意力的容量随锐度 $\beta$ 呈指数级增长。在 $\beta = \sqrt{d_k}$ 的情况下，对于 $d_k=64$ 的维度，其容量可达约 120 万。
• 非参数化特性：与 MLP 存储在权重中不同，自注意力的键和值是从上下文的 Token 中动态计算的，因此其记忆容量随上下文长度 $M$ 动态增长。

处理长上下文

为了在长上下文中维持低干扰，需要根据记忆数量 $M$ 增加 $\beta$（锐度）。目前主流的解决方法（如 Su 2021, Qwen 的 LogN-Scaling, YaRN）通过对 $\beta$ 进行 $\log M$ 相关的缩放，使得模型能够实现近乎无限的记忆存储。

总结：存储容量对比

Llmspeed 项目简介

Llmspeed 是一个旨在帮助用户在购买硬件之前，预估本地大语言模型（LLM）运行速度的工具/平台。它通过提供不同硬件配置与模型组合下的性能估算，帮助用户评估硬件的实际使用体验。

主要功能

• 按硬件浏览：用户可以根据不同的硬件设备查看性能表现，涵盖范围广泛：
  • NVIDIA GPU：包括 RTX 30 系列、40 系列、50 系列（如 5090, 5080, 5070 Ti 等）、RTX PRO 系列以及 Tesla V100 等。
  • AMD 硬件：包括 Radeon AI PRO、Ryzen AI Max+ 系列、Instinct MI50 以及 RX 7900 系列等。
  • Apple Silicon (Mac)：包括 Mac Studio、MacBook Pro、Mac mini 等不同配置（如 M3/M4/M5 系列芯片，以及高达 512GB 的统一内存版本）。
  • 其他配置：包括仅使用 CPU（如 Ryzen 9 9950X）的方案，以及云端高性能硬件（如 H100, H200）。
• 按模型浏览：用户可以查看多种主流模型的运行速度，包括：
  • Qwen 系列（如 Qwen 3.5/3.6/3.8 等不同参数规模）。
  • Gemma 4 系列。
  • DeepSeek 系列（如 V4 Flash/V4.1 Flash）。
  • Llama 3.1 系列。
  • 其他模型：如 GLM、GPT-OSS、Nemotron 等。

数据来源与准确性

• 估算依据：平台提供的性能数据是针对单个设备处理短提示词（short prompt）的估算值。
• 数据来源：测量数据主要源自社区基准测试（例如 r/LocalLLaMA、localscore.ai 等）；对于部分未直接测试的配置，数据则是根据硬件规格推导或预测得出的。

开源信息

该项目在 GitHub 上开源，开发者可以通过相关仓库获取更多信息。

/dev/null：面向开发者的社交网络营销事件总结

核心内容摘要

本文概述了 JetBrains 与 Nunonation 合作举办的一场活动所取得的营销成果及初步观察：

• 传播效果：该活动在过去 48 小时内表现极佳，在 Hacker News 和 X（原 Twitter）等平台上实现了病毒式传播。
• 营销策略：此次成功的关键在于采用了一种极具风险且非传统的营销形式。作者指出，该活动使用了一种极其“原始”（raw）且“令人不安”（uncomfortable）的表达方式，这种策略通常是大多数专业营销团队会刻意回避的。
• 后续计划：作者表示目前仍在消化此次活动的经验，并计划在周一针对此次活动所带来的营销启示进行详细的总结与撰写。

FLUX 3 Image Klein 模型发布摘要

Black Forest Labs 推出了 FLUX 3 Image Klein，这是一个拥有 56 亿（5.6B）参数的开源权重模型，旨在实现高质量的文本生成图像、图像编辑以及多参考图像生成（最多支持 10 张参考图）。

核心功能与技术特点

• 多功能性：支持原生 4K 图像生成、像素级编辑，并允许使用边界框（bounding boxes）来精确控制元素位置或限定编辑区域。
• 跨模态学习：模型利用了 FLUX 3 在图像、视频和音频领域的共同学习成果，通过结合图像的空间细节、视频的运动动态以及音频的交互信息，使生成的图像更具现实感。
• 模型版本：
  • 基础模型 (Base Model)：适用于微调。
  • 蒸馏模型 (Step Distilled Model)：针对低延迟生成场景进行了优化。
  • 优化构建版本：包含由 NVIDIA 支持开发的 FP8、INT8 和 NVFP4 版本。

性能与效率

• 高参数效率：尽管仅有 5.6B 参数，但在文本生成图像、多参考生成和图像编辑的内部评估中，其表现优于规模更大的开源模型（如 Qwen-Image 2.1 和 Krea 2）以及部分闭源模型（如 Ideogram V4.5 和 FLUX.2 [pro]）。
• 硬件优化：模型针对消费级 GPU 进行了深度优化。
  • 显存占用：BF16 精度下需要 11.2 GB，FP8 精度下需要 5.6 GB。通过 INT8 构建版本，在仅有 8GB VRAM 的 NVIDIA GeForce RTX GPU 上即可运行。
  • 生成速度：在 RTX 4070 上，使用蒸馏模型生成 1MP 图像的时间不足 9 秒；在 NVIDIA GB300 上，使用 NVFP4 构建的蒸馏模型生成 1MP 图像的时间不足 0.6 秒。

开发与生态支持

• 微调与训练：基础权重支持即时进行 LoRA 训练（通过 Diffusers 和 Ostris's AI Toolkit），并提供 NVIDIA NeMo AutoModel 的相关配方。
• 工具链兼容：支持 ComfyUI、Hugging Face Diffusers、TensorRT-LLM、SGLang Diffusion 和 vLLM-Omni 等主流框架。
• API 服务：通过 BFL API 提供服务，蒸馏模型支持提示词增强（prompt upsampling）和像素修复技术，定价为每 1000 张图像 0.009 美元起。

许可与安全性

• 许可协议：采用 FLUX Kommunity License。年收入低于 500 万美元的个人和公司可免费进行商业使用；规模较大的组织需通过自托管许可或 API 进行商业部署。
• 安全性措施：通过预训练阶段的数据集过滤、后训练阶段的针对性微调以及外部合作伙伴（Cinder）进行的红队测试（Red Teaming），旨在降低模型产生有害内容的风险。

太阳能发电量首次在全球范围内超越核能

根据《2026年世界核工业现状报告》（WNISR 2026），太阳能和风能正加速超越核能。2025年3月，风能月度发电量首次超过核能；随后在2025年4月，全球月度太阳能发电量也首次超过核能输出。从2025年3月至2026年6月，太阳能或风能每月均独立于核能发电。

差距不断扩大

可再生能源与核能之间的差距在2025年显著扩大。全球太阳能装机容量增加了510 GW（同比增长27%），风能增加了159 GW（增长14%）。相比之下，核能装机容量仅增加了1.5 GW，而运行中的核电容量反而下降了0.5 GW。报告指出，核能容量在过去25年间基本处于停滞状态，而太阳能和风能则经历了快速扩张。

此外，随着电池储能系统（BESS）的快速部署（2025年新增104 GW/257 GWh），电池成本的下降缓解了太阳能的波动性问题，进一步推动了光伏产业的扩张。

核能行业的缓慢扩张与结构性问题

核能领域的增长呈现出严重的不平衡性，新增活动主要集中在中国和俄罗斯。

• 发电占比下降：核能在全球发电量中的占比降至8.8%，这是45年来的最低水平，仅为1996年峰值（17.5%）的一半左右。
• 增长失衡：2025年核电发电量的增长（1.1%）主要由中国驱动（增长7.6%）；中国以外地区的核电发电量下降了0.2%。
• 反应堆净减少：2025年，由于新投产反应堆（4个）少于关闭数量（7个），全球出现了自2021年以来的首次反应堆数量负增长。
• 建设周期与延误：核电项目面临漫长的建设周期和严重的进度延误。2023至2025年间并网的16个反应堆均未按计划完成，平均建设周期长达10.9年。

小型模块化反应堆（SMR）进展有限

尽管政府提供了大量资金支持，但小型模块化反应堆（SMR）在实现其商业化承诺方面进展缓慢。报告对SMR宣称的成本、安全及减少废物的优势提出了质疑，指出部分SMR设计产生的核废料可能比大型反应堆多出2到30倍。此外，由于缺乏规模化且可预测的市场，SMR通过模块化制造实现规模经济的潜力仍存在不确定性。目前，SMR的发展高度依赖公共资金，距离大规模商业化运作仍有较长距离。

https://dune.fandom.com/wiki/Butlerian_Jihad

Claude 设计高效量子电路的研究总结

Anthropic 的研究表明，人工智能模型 Claude 能够通过自主设计量子电路，显著提升量子算法的效率。通过为 Claude 提供自然语言描述的电路规范及一个自动化评估器，研究人员发现 Claude 在化学、优化、物理模拟和数论等八个计算原语任务中，设计出了性能超越现有已发表最佳算法的新方案，部分改进甚至达到了一个数量级以上。

研究方法：闭环优化

研究采用了一种“闭环”（Closed-loop）工作模式，无需人工干预即可实现迭代：

1. 设计：Claude 使用 Python 编写电路设计方案。
2. 评估：程序化评估器检查设计的正确性，并根据使用的量子比特数和门（gates）的数量进行评分。
3. 反馈：评估结果作为反馈返回给 Claude。
4. 迭代：Claude 根据反馈改进设计，循环往复。

量子电路设计的核心挑战

量子电路设计不同于传统编程，面临两个关键约束：

• 无法使用条件分支：由于量子计算机处理的是叠加态，电路必须包含所有可能的运算路径，不能使用传统的“if-then”逻辑。
• 必须是可逆的：量子计算要求过程可逆，这意味着不能像传统程序那样直接丢弃中间结果。若要清除中间信息，必须通过“反向计算”（uncompute）来实现，这会在量子比特（qubits）的使用空间和运算时间（门数量）之间产生权衡。

核心案例分析

1. 模逆运算（Modular Inversion）的突破

在椭圆曲线算法中，模逆运算是最昂贵的步骤。传统的 divsteps 算法在量子环境下需要存储大量的“分支信息”以维持可逆性，这会导致极高的量子比特消耗。

• Claude 的创新：Claude 意识到无需存储完整的分支历史。它通过数学证明推导出一系列代数恒等式，从而得出一种精确的“解码规则”，能够直接从每轮迭代后的数值对中恢复分支信息。
• 结果：这种方法实现了无需存储分支历史的可逆 divsteps 实现。Claude 产生了一系列设计方案，其中一个方案在仅增加少量量子比特的情况下，将门数量减少了 17 倍。

2. 量子优化算法（DQI）解码器的优化

在解码量子干涉（DQI）算法时，最耗时的步骤是 Reed-Solomon 解码器。此前最先进的设计使用扩展欧几里得算法，但该算法的路径依赖于输入，不适合量子电路固定的门序列。

• Claude 的创新：
  • 算法替换：Claude 将扩展欧几里得算法替换为更适合量子电路的 Berlekamp-Massey 算法，因为后者在每一轮执行的操作更一致。
  • 资源优化：针对可逆性带来的存储问题，Claude 通过大规模模拟发现，极少数情况下才需要存储异常值。因此，它不再按最坏情况预留大量量子比特，而是仅预留极少量空间（从 665 个量子比特降至 19 个）。
• 结果：这些优化使解码器的门数量比 Google 之前的方案减少了约 12 倍。

研究结论与意义

这项研究证明了 AI 在重构量子电路方面的巨大潜力。Claude 的改进并非简单的参数微调，而是基于对问题结构和数学特性的深刻洞察。

虽然 Claude 在实验中表现出一定的“保守性”（倾向于沿用已知方法），但通过并行探索和引导，它能够发现全新的数学方法。研究人员认为，AI 未来不仅可以优化单个电路，甚至可能实现从算法到硬件的全栈联合优化，从而加速实用化量子计算机的到来。

C++26 新增调试头文件 <debugging> 概述

在 C++26 标准中，通过 P2546R5 和 P2810R4 提案，标准库将引入全新的 <debugging> 头文件。该头文件旨在标准化编程断点和调试器检测功能，解决以往各大项目（如 Boost.Test、Catch2、Unreal Engine 等）不得不各自重复实现跨平台调试逻辑的问题。

核心功能

<debugging> 头文件提供了三个核心函数，它们均具有 noexcept 属性，并支持 freestanding 环境（适用于嵌入式或裸机开发），但由于调试属于运行时行为，它们均不是 constexpr。

1. std::breakpoint()

这是一个无条件断点函数。

• 当调试器已挂载时：执行会暂停，并将控制权交给调试器。在 x86 架构上，这通常会被编译为单条 int3 指令。
• 当没有调试器时：其行为由编译器实现定义（implementation-defined）。在大多数平台上，程序会收到一个信号（如 SIGTRAP），除非该信号被捕获，否则程序将会终止。

2. std::is_debugger_present()

该函数用于检测程序当前是否正在被调试器追踪。

• 实时检测：每次调用都会立即进行检测，结果不会被缓存，因为调试器可以在程序运行期间随时挂载或脱离。
• 实现方式：具体实现取决于平台。例如，Windows 可能调用 ::IsDebuggerPresent()，而 Linux 下的 GCC libstdc++ 则可能通过读取 /proc/self/status 中的 TracerPid 字段来判断。
• 可替换性（Replaceability）：这是该函数的一大亮点。类似于 operator new，开发者可以自定义该函数的实现。这对于 freestanding 环境至关重要：在没有操作系统支持的裸机平台上，开发者可以手动将此函数关联到特定的硬件调试标志，从而避免了因无法检测调试器而必须频繁使用 #ifdef 宏的情况。

3. std::breakpoint_if_debugging()

这是一个便捷组合函数，其逻辑等同于：

if (std::is_debugger_present()) {
    std::breakpoint();
}

当调试器存在时触发断点，否则程序正常运行。这是开发者在实际测试框架中最常使用的模式。

应用场景

通过将 is_debugger_present() 作为一个独立的构建块，开发者不仅可以实现条件断点，还可以利用它进行更复杂的调试逻辑控制，例如：

• 在调试模式下输出额外的诊断信息。
• 在单步调试时禁用可能导致中断的超时机制。
• 切换到对调试更友好的内存分配器。
• 跳过那些会使调试变得困难的代码优化。

总结

<debugging> 头文件的引入通过标准化这些简单的工具，消除了不同项目间重复造轮子的必要，为 C++ 开发者提供了一种统一、跨平台且易于扩展的调试辅助手段。

以色列定居者袭击约旦河西岸橄榄农及《华盛顿邮报》记者

袭击概况 近日，以色列定居者在约旦河西岸展开了一系列协调行动，旨在破坏巴勒斯坦人的年度橄榄收割。袭击涉及多个村庄，导致至少20人受伤，并造成汽车、橄榄树及大量农作物遭到破坏。

记者受袭事件 《华盛顿邮报》摄影师海蒂·莱文（Heidi Levine）在袭击中遭到定居者殴打。据目击者称，袭击持续了超过10分钟，莱文被推倒在地并遭到连续踢打。尽管她佩戴了清晰的记者标识并穿着防弹衣和头盔，但定居者仍抢走了她的护照、手机、钱包及摄影器材。莱文在拉马拉的一家医院接受治疗。针对此事，《华盛顿邮报》发表声明指出莱文已明确标识身份；而以色列总理内塔尼亚胡办公室则表示袭击事实“尚不明确”，并暗示冲突是由“阿拉伯人和极左活动人士”引发的。

暴力升级与政策背景 据以色列人权组织Yes Din统计，自9月27日橄榄收割季开始以来，定居者已实施了至少170起袭击。在Abu Falah镇，约80名携带棍棒或枪支的定居者阻止农民收割，并向农民投掷石块。当巴勒斯坦人试图自卫时，以色列军方反而向其方向施放了催泪瓦斯。

此外，今年的收割面临更严苛的政策限制：

• 土地准入受限： 以色列军方实施新规，禁止巴勒斯坦人进入“C区”（约旦河西岸大部分农业用地）进行收割。今年被禁止进入的农业用地面积增加了30%，达到约8,800公顷。
• 待遇差异： 与限制巴勒斯坦人准入相反，今年以色列公民可以进入的土地范围有所增加。

经济与法律影响 橄榄收割是巴勒斯坦人的经济命脉，尤其在自2023年10月7日以来巴勒斯坦人工作许可减少的情况下更为重要。目击者和活动人士报告称，定居者正在大规模盗取橄榄作物，甚至使用推土机毁坏树木。

人权组织指出，尽管定居者的暴力行为有大量记录，但他们极少面临问责，且往往受到以色列军方的保护。国际社会（包括联合国及大多数国家）普遍认为，以色列在约旦河西岸的定居点违反了国际法。