在无GPU的13年老Xeon上以5 tokens/sec运行Gemma 4 26B -- Running Gemma 4 26B at 5 tokens/sec on a 13-year-old Xeon with no GPU

作者用一台13年前、无GPU的旧服务器(双路Xeon E5-2690 v2,仅支持AVX1指令集)成功运行了Google的Gemma 4 26B模型,解码速度约5.2 tokens/秒。文章强调,真正的AI能力不在于租用GPU或订阅服务,而在于理解模型、解决实际问题并判断答案正确性。

迈向万能背带 -- Towards a Harness That Can Do Anything

作者探讨了如何将大语言模型从聊天界面中解放出来,提出构建高效、透明、灵活的“工具架”。核心原则包括:尽可能确定化、核心提示词最小化、避免接近上下文限制,并强调减少对模型的认知负荷。

DSL使LLM的可靠使用成为可能 -- DSLs Enable Reliable Use of LLMs

现代LLM能从自然语言描述生成大量代码,但存在两大局限:前期规范无法预知所有设计决策,且设计需通过实现过程逐步发现。规范只是初始假设,需通过迭代修正。

OpenAI在欧盟法院商标纠纷中败诉 -- OpenAI loses trademark dispute at EU court

OpenAI在欧盟普通法院败诉,其“OPENAI”商标因缺乏显著性被拒绝注册。法院认为该名称对软件和云服务等商品具有描述性,不具商标保护所需独特性。OpenAI可向欧洲法院上诉。

Briar 处于维护模式 -- Briar Is in Maintenance Mode

Briar项目因长期存在电池消耗高、功能缺失等问题,曾计划关闭,但在用户支持下转为维护模式,目前仅进行必要的安全更新和错误修复。

Telegram数据中心的奥秘 -- Mysteries of Telegram Data Centers

Telegram拥有5个数据中心(DC1-5),分别位于美国迈阿密、荷兰阿姆斯特丹和新加坡。用户注册时被分配至固定数据中心,无法自行选择。其中DC5因频繁宕机在中文社区闻名,而DC1和DC4则分别服务美欧用户,连接稳定。

三秒盗窃:为何AI语音欺诈能突破所有防线 -- The Three-Second Theft: Why AI Voice Fraud Outruns Every Defence

文章讲述了一起利用AI合成语音实施的诈骗案。骗子仅用三秒音频片段,便模仿受害者女儿的声音,以车祸保释金为由骗走1.5万美元。这种AI语音欺诈技术极其逼真,能绕过人类直觉和现有防御机制,成为新型安全威胁。

优先关注心理健康,以及沟通为何如此重要 -- Prioritize mental health, and why communication is so important

作者分享了自己因严重抑郁导致职业受挫的经历,强调心理健康的重要性。他两次被解雇,原因包括沟通不佳和擅自行动,最终意识到必须优先关注心理健康。

Telegram 无服务器 -- Telegram Serverless

Telegram Serverless允许开发者直接在Telegram基础设施上运行机器人和小程序的后端代码,无需管理服务器或考虑扩展。只需编写JavaScript模块,一键部署,Telegram会在V8沙箱中快速运行,内置数据库支持。

美国支付给工人的薪资仅为财富允许水平的27%——在经合组织中垫底 -- America pays workers just 27% of what its wealth allows – the worst in the OECD

美国作为全球最大经济体,其工人薪资仅达国家财富允许水平的27%,在经合组织国家中垫底。这一状况已持续25年,反映出美国在保障公民基本生活权利方面严重不足。