2026.10.19 —— 今日 10 則
TODAY'S THREAD 從 NIST 曲線種子的來歷到 Xbox 360 的故障注入，今天好幾則都在拆開一個被當成黑盒的東西，看它裡面實際怎麼運作。
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 上架 Hugging Face，MIT 授權
模型卡指出這是 DeepSeek-V4.1-Flash 的小幅更新，參數 763B、context 1M token，權重以 MIT 授權釋出。官方列出的基準測試中，Terminal-Bench 4.0 從 31.2 升到 42.3，DeepSWE v1.1 從 74.2 升到 77.0，並稱縮短了任務執行時間與輸出長度。頁面沒有描述架構，分數也都出自模型卡本身。
Meta 的 GEM 把廣告推薦合併成一個跨平台基礎模型
Meta 說 GEM 從各平台各一個模型，改成跨 Facebook、Instagram 等廣告平台共用一個，新架構 Kunlun 在相同運算規模下「delivers 2x performance gains」。Component Skip Connection 在品質損失可忽略下減少 43% 的 FLOPS，端到端訓練效率提升一倍，MFU 達 20% 到 25%。文章列出轉換率提升 18.9%、點擊率提升 12%，但沒有說明評估方法，知識轉移增益的基準在文中也有兩種寫法。
Librarian Agents：先把文件庫整理成檔案系統，再等問題上門
這篇 arXiv 論文提出「anticipatory directed curation」：建置 agent 在問題出現之前，把原始文件整理成階層式檔案系統，供回答 agent 使用，建置策略以強化學習訓練。論文自報在 BrowseComp-Plus 上比最強的檢索與預計算基線高 33 個百分點，零樣本到未見領域的 BRIGHT 平均提升 31 點。作者說前期建置成本會由重複查詢攤提。
Intel 8087 如何用微碼做浮點加減
Ken Shirriff 逆向 8087 的微碼與電路，說明浮點加減要先比較指數、把較小的運算元右移對齊，再做無號加或減、正規化，並處理捨入與特殊值。這顆晶片的控制 ROM 有 1648 條微指令，共用碼裡連續有 18 個條件分支，處理 NaN、無限大與零等例外。文章引述 Intel 文件，加法比 8086 快將近 100 倍。
NIST 橢圓曲線種子的來歷揭曉，懸賞被領走
Filippo Valsorda 三年前懸賞解釋 NIST 曲線種子如何產生，獎金經捐款增至 36,864 美元；他說由一支來自 Anthropic 的十人團隊在 10 月 15 日領走，並捐給 ISRG。答案是種子來自 POSIX drand48，以 1997 至 98 年的 Unix 時間戳播種、逐一嘗試，而不是傳說中被遺忘的英文句子。作者估計種子選擇的自由度「barely 30 bits」，不足以支撐 Bernstein 與 Lange 在 2017 年描述的攻擊；他也承認依這個方法得到的有效種子，數量約是公開種子的兩倍，找不到好的解釋。
花九年駭 Xbox 360：5 英鎊的 Pico 讓 2017 年卡住的故障注入變簡單
作者 2017 年買了 Matrix CoolRunner 卻沒做成；當時自製的 NAND 程式器走並列埠，他估計傾印要超過 30 分鐘，2026 年改用約 5 英鎊的 Raspberry Pi Pico，傾印只要幾秒。文章提到的故障注入是送出約 100 奈秒的電源脈衝，Pico 的計時解析度約 7.5 奈秒。作者也說純軟體的攻擊上週出現，讓這些努力「somewhat moot」。
GitHub 重建 Git 基礎設施，替 agent 規模的提交量做準備
GitHub 說，為人類節奏設計的 Git 架構正被 agent 開發壓著：儲存庫的完整副本留在 fileserver 上，同時當儲存與讀取層，多加讀取容量就得多加一份持久副本。新設計把權威資料搬到 Azure Blob Storage，讀取交給可快取的輕量運算 worker，只有 ref 更新需要共識，壓縮與垃圾回收也移出服務路徑。GitHub 稱內部基準測試的寫入吞吐量最高提升 35 倍。
Meta 在 AMD MI350X 上訓練推薦模型：不是移植，而是共同設計
這篇 arXiv 論文有 58 位作者，回報 Meta 在 NVIDIA、AMD 與自家 MTIA 的混合機群中，把 AMD Instinct MI350X 用於推薦模型訓練。作者不直接從 NVIDIA 移植，而是依 AMD 的長處改寫模型結構與軟體做法，例如 MI350X 的 HBM 容量是 B200 的 1.6 倍。相較直接移植的基線，端到端訓練吞吐量最高提升 1.5 倍，貢獻已上游到 PyTorch、Triton 與 ROCm。
Cloudflare 讓 Verified bots 持續接受檢查
Cloudflare 新增系統，持續評估 Verified bot 是否遵守網站偏好，例如 robots.txt，以及收到 HTTP 429 之後是否放慢，並產生可解釋的信任區間，而不是永久評價。文章的出發點是「verifying who operates it creates accountability, but trust depends on what it does next」。系統目前內部使用，Cloudflare 打算推廣給所有客戶並在 Radar 公開分數；文章沒有給出數值門檻或樣本數。
GitHub 把 star history 從 2,500 次請求降到 24 次
GitHub 重做 star 歷史的 API，不再回傳 stargazer 身分（有人爬取名單做垃圾訊息與釣魚），改回傳每日聚合。以約 25.1 萬顆 star 的 react/react 為例，抓完整曲線的請求從約 2,511 次降到約 24 次。關鍵是先用索引過的 created_at 範圍縮小列數再聚合，而不是縮小回應；文章也承認忙碌的週仍可能很昂貴。