1. DeepSeek R1 在代码生成中的优异表现；
2. 苹果CPU的新型推测攻击；
3. Boom XB-1 首次超音速飞行 [视频]；
4. 使用 uv 作为你的 shebang 行；
5. DeepSeek 被审查的 1,156 个问题；

以上是今天的前五条黑科技新闻标题。

总共20条，具体内容您往下读…

1. DeepSeek R1 在代码生成中的优异表现

🔗 simonwillison.net: Promising results from DeepSeek R1 for code

Simon Willison 在其博客中分享了 DeepSeek R1 在代码生成方面的显著成果。通过优化 SIMD 指令，R1 在 WASM 中实现了两倍的速度提升。R1 不仅生成了 99% 的代码，还通过动态思考解决了模型映射问题，最终决定消除 model_map，展示了其在代码优化中的强大能力。

2. 苹果CPU的新型推测攻击

🔗 predictors.fail: New speculative attacks on Apple CPUs

研究人员发现苹果M2/A15及后续CPU中的Load Address Predictor (LAP)和M3/A17及后续CPU中的Load Value Predictor (LVP)存在安全漏洞。这些预测器旨在提升性能，但错误预测可能导致CPU在推测执行中访问或计算错误数据，进而泄露敏感信息。通过Safari和Chrome浏览器，攻击者可恢复电子邮件、浏览记录、位置历史等数据。苹果计划通过安全更新修复这些问题。

3. Boom XB-1 首次超音速飞行 [视频]

🔗 youtube.com: Boom XB-1 First Supersonic Flight [video]

Boom XB-1 成功完成了首次超音速飞行，标志着超音速航空技术的重大突破。该飞行器旨在为未来的超音速客机铺平道路，展示了其在速度与效率方面的潜力。此次飞行测试是航空工业迈向新一代超音速旅行的重要一步。

4. 使用 uv 作为你的 shebang 行

🔗 akrabat.com: Using uv as your shebang line

作者在 ~/bin/ 目录中创建了许多自动化脚本，并开始更多地使用 Python。通过在脚本中使用 #!/usr/bin/env -S uv run --script 作为 shebang 行，可以直接在命令行运行脚本。uv 会忽略 shebang 并将文件作为普通 Python 脚本执行。通过 chmod a+x 赋予脚本可执行权限后，即可轻松运行这些自动处理依赖的 Python 脚本。

5. DeepSeek 被审查的 1,156 个问题

🔗 promptfoo.dev: Questions censored by DeepSeek

DeepSeek-R1 是一款开源模型，现居美国应用商店榜首。作为中国公司，DeepSeek 受制于中共政策，其开源模型也反映了这一点，引发了对审查制度的担忧。通过测试，发现约 85% 的敏感话题被拒绝回答，但模型可通过绕过技巧轻易突破限制。

6. IAC确认在类太阳恒星宜居带发现超级地球

🔗 iac.es: IAC confirms existence of a Super-earth in the habitable zone of a Sun-like Star

超级地球HD 20794 d位于类太阳恒星HD 20794的宜居带，质量是地球的6倍，轨道周期为647天。该行星的发现得益于20多年的径向速度观测，未来将成为研究类地行星大气的理想目标。尽管其椭圆轨道可能导致宜居条件变化，但为研究行星大气演化提供了独特机会。

7. 再见，Slopify

🔗 alexeystar.com: Goodbye, Slopify

作者决定取消Spotify订阅，原因是其AI生成的音乐和AI生成的专辑封面污染了Discover Weekly播放列表。此外，Spotify的臃肿桌面应用和糟糕的用户界面也令人不满。作者表示将转而支持真实艺术家并购买可拥有的音乐。

8. 美国暂停所有联邦援助和拨款

🔗 bbc.com: US pauses all federal aid and grants

根据BBC核实的一份泄露政府备忘录，美国总统特朗普已暂停联邦拨款、贷款和其他援助。备忘录要求各机构审查支出，以确保符合特朗普的优先事项。医疗补助和社会保障不受影响，但此举可能影响癌症研究、食品援助等项目。民主党批评此举将带来“毁灭性后果”，并可能引发法律挑战。

9. DeepSeek的多头潜在注意力及其他KV缓存优化技巧

🔗 pyspur.dev: DeepSeek’s multi-head latent attention and other KV cache tricks

本文探讨了Key-Value (KV) 缓存如何通过内存与计算时间的巧妙权衡，加速语言模型的文本生成。重点介绍了多头潜在注意力及其他优化技术，如H2O和StreamLLM，通过减少冗余计算和动态管理缓存，显著提升了模型效率，同时解决了内存占用过大的问题。

10. DeepSeek如何改进Transformer架构？

🔗 epoch.ai: How has DeepSeek improved the Transformer architecture?

DeepSeek v3通过多头潜在注意力（MLA）和专家混合（MoE）创新提升了Transformer性能。MLA通过低秩压缩减少KV缓存大小，避免质量损失；MoE通过共享专家和无辅助损失的负载均衡解决路由崩溃问题，提升模型效率。这些改进使DeepSeek在长上下文推理中表现卓越。

11. Bitwarden 将强制新设备启用双重验证

🔗 bitwarden.com: Bitwarden is turning 2FA on by default for new devices

自2025年2月起，Bitwarden 将为未启用两步登录的用户引入新设备登录保护。登录新设备时，用户需输入发送至账户邮箱的一次性验证码。已登录设备不受影响。此举旨在增强账户安全性，防止密码泄露导致的未授权访问。

12. 帕金森病患者使用新型自适应脑深部刺激设备后“感觉痊愈”

🔗 bbc.com: Parkinsons patient “feels cured” with new adaptive deep brain stimulation device

65岁的凯文·希尔因帕金森病接受了自适应脑深部刺激（DBS）植入手术，设备通过读取大脑信号自动调节电刺激，显著改善了他的症状。他称自己“感觉痊愈”，甚至能忘记患病。医生表示，这种新技术有望大幅提升患者的生活质量。

13. Janus Pro 1B 在浏览器中通过 WebGPU 本地运行

🔗 old.reddit.com: Janus Pro 1B running 100% locally in-browser on WebGPU

DeepSeek 发布了 Janus Pro（1B 和 7B），这是一个多模态大语言模型，具备视觉理解和图像生成能力。通过 Transformers.js 的支持，该模型现在可以在浏览器中通过 WebGPU 完全本地运行，用户只需访问网站即可体验。在线演示、ONNX 模型和源代码均已提供。

14. 浏览器中使用WASM的嵌入式Common Lisp运行Maxima

🔗 maxima-on-wasm.pages.dev: Maxima in the browser using Embedded Common Lisp on WASM

这是Maxima，一个计算机代数系统。浏览器前端由Marius Gerbershagen使用Embeddable Common Lisp、emscripten、gnuplot和MathJax构建。源代码已公开，支持显示排版输出。

15. 图书馆让一切更美好

🔗 lithub.com: Libraries and Well-Being: A Case Study from The New York Public Library

Lithub Daily 的最新内容包括：Forrest Gander 的新诗集围绕800英里的徒步展开，Karl Ove Knausgaard 评论画家 Celia Paul，以及 Danez Smith 分享在健身房的故事。Lit hub Radio 提供播客和有声书等丰富内容。

16. 伯克利研究人员以30美元复制DeepSeek R1核心技术：小型模型强化学习革命

🔗 xyzlabs.substack.com: Berkeley Researchers Replicate DeepSeek R1’s Core Tech for Just $30: A Small Mod

伯克利AI研究团队成功以不到30美元的成本复制了DeepSeek R1-Zero的核心技术，展示了小型语言模型（1.5B参数）在复杂推理任务中的潜力。研究通过强化学习使模型从随机猜测发展到高级搜索与自我验证，证明了AI能力可通过简单系统实现。

17. 近十分之一的人使用相同的四位数PIN码

🔗 abc.net.au: Almost one in 10 people use the same four-digit PIN

分析显示，1234是最常见的四位数PIN码，占所有PIN码的近10%。其他常见选择包括0000、1111和1986（出生年份）。这些简单易猜的PIN码带来了严重的安全风险，尤其是在手机或银行卡被盗时。建议用户选择更复杂的PIN码以提高安全性。

18. 离开《纽约时报》

🔗 contrarian.substack.com: Departing the New York Times

保罗·克鲁格曼在《纽约时报》担任评论作家25年后离职，原因是编辑干预加剧，导致其写作自由受限。他提到，过去编辑轻描淡写，但近年来编辑流程变得繁琐，甚至要求改写内容以淡化观点。此外，他的技术性博客被取消，进一步限制了他的表达空间。克鲁格曼认为，这种趋势反映了传统新闻机构在当今信息环境中的困境，最终他选择离开以保持创作自由。

19. 美国公务员被询问2024年大选投票情况

🔗 independent.co.uk: US Civil servants are being asked who they voted for in 2024 election

据报道，特朗普政府的高级官员开始询问在白宫国家安全委员会（NSC）工作的职业公务员，了解他们在2024年大选中的投票倾向、政治捐款以及是否发表过可能被视为“不当”的社交媒体帖子。此举引发了对NSC专家流失的担忧，可能导致新政府在处理乌克兰和中东等复杂政策挑战时缺乏专业知识和经验。此外，这种做法可能使新政策专家在表达不同意见时更加谨慎。

20. Sam Altman称拥有1000万美元的初创公司无法与OpenAI竞争

🔗 tomshardware.com: Sam Altman said startups with $10M were ‘hopeless’ competing with OpenAI

Sam Altman在2023年的一次演讲中表示，拥有1000万美元预算的初创公司在训练基础模型方面与OpenAI竞争是“完全无望的”。然而，2025年初，中国的DeepSeek公司以仅560万美元的成本训练出突破性模型，引发了行业震动。Altman随后在X上称赞DeepSeek的成就，但依然强调OpenAI的未来优势。这一事件引发了对其判断力的质疑，并凸显了AI领域的快速变化。