https://primer.style/product/components/
只能说不愧 GitHub
以后会有给 LLM 设计的类似 FPGA 的芯片吗
https:/fixup/x.com/0xtykoo/status/2025288144460149104?s=46
Hacker News: Best
Blue light filters don't work – controlling total luminance is a better bet
https://www.youtube.com/channel/UCLn7r9HrzeSVWHAtglHC3aA
不错
HeHeDa: https://jandan.net/t/6093247
OO: 118 XX: 10
筋肉横练小舅舅: 捷克斯洛伐克 有些现实或处境会让你越乐观越难过，不去想它才是唯一的方案
OO: 8, XX: 0
looooook: https://jandan.net/t/6093364
OO: 119 XX: 5
渴望假期: 原来距离［记忆消除］已经6年了啊
OO: 26, XX: 0
https://primer.style/react/storybook/?path=/story/components-actionlist--default
GitHub 的组件性能检测
https://pan.baidu.com/s/1ETOiDQAnXhw_4JAGLPtu6Q?pwd=2026
https://pan.quark.cn/s/8d35e445caaf
亚马逊报告：黑客利用 AI 工具五周内攻破全球超 600 个防火墙
IT之家 2 月 22 日消息，据彭博社报道，亚马逊公司最新发布的安全研究报告显示，在过去五周内，少数黑客借助市面上广泛可得的人工智能工具，成功侵入了遍布数十个国家的超过 600 个防火墙系统。
该报告指出，这一小撮黑客（甚至可能只有一人）利用了商业化的生成式 AI 服务，迅速瞄准并突破了目标系统的薄弱安全环节，例如简单的登录凭证或仅依赖单因素认证的防护措施。借助这些技术手段，入侵者得以在短时间内对大量防火墙实施攻击，而若采用传统方法，达成同等规模通常需要一个规模更大、技术更精良的攻击团队。
报告显示，这个俄语背景的黑客团伙利用其对安全设备的访问权限（这些设备分布在全球 55 个国家），进一步深入部分受害者的内部网络，其行为模式疑似在为勒索软件攻击做准备。亚马逊方面表示，这一系列广泛的入侵事件背后是明确的经济利益驱动，这也是黑客利用人工智能简化和加速网络攻击的最新例证。
“这就像为网络犯罪打造了一条由人工智能驱动的流水线，使得技术能力较低的犯罪分子也能实现大规模作业。”亚马逊安全工程与运营负责人 CJ· 摩西在报告中如是说。报告并未透露黑客具体使用了何种 AI 工具，也未指明受害者的身份。
研究人员认为，黑客主要寻找并入侵那些防护薄弱的防火墙，而非针对特定行业。受影响设备的地理分布广泛，涵盖南亚、拉丁美洲、加勒比地区、西非、北欧和东南亚等地。
摩西介绍，一旦黑客遇到防护较为严密的系统，便会果断放弃并转向其他更容易得手的目标。报告同时指出，一旦进入目标网络，这些攻击者“在试图利用任何超出最基本、自动化攻击路径之外的方法时，基本上都以失败告终”。
Anthropic 曾表示，去年一名黑客利用了 Anthropic PBC 的技术，参与了一项大规模网络犯罪计划，该计划已影响到至少 17 家机构。
IT之家注意到，亚马逊预测此类事件将愈加频繁。“各类组织都应做好准备，预见并应对来自技术水平高低不等的对手所发起的、数量持续增长的人工智能增强型威胁活动。”摩西警告称。
When Code is Free, Why is Claude is an Electron app? (🔥 Score: 154+ in 1 hour)
Link: https://readhacker.news/s/6NeJf
Comments: https://readhacker.news/c/6NeJf
神似原版：微软 WinXP 壁纸 Bliss 拍摄地 30 年后罕见重回巅峰
IT之家 2 月 21 日消息，网友 u/SuperPJG123 于 2 月 19 日在 Reddit 社区发帖，分享了一张图片，展示了 Windows XP 经典壁纸 Bliss 的拍摄地，显示时隔 30 年后该地区景象与原版惊人相似。
IT之家注：微软在发布 Windows XP 时，选中了一张原本平平无奇的绿色丘陵照片作为默认壁纸，并将其命名为“Bliss”。得益于该操作系统的全球普及，这处位于加利福尼亚州的景观迅速成为了世界上辨识度最高的图像之一。
原片由摄影师 Charles O'Rear 于 1996 年拍摄，画面中起伏的翠绿草地与湛蓝天空，构成了整整一代人的数字记忆。
图源：微软
网友 u/SuperPJG123 近期路过该地时，幸运地捕捉到了这处山丘的“巅峰时刻”。通常情况下，这片土地因常年作为葡萄园使用，往往覆盖着枯草或农作物，很难看到当年的纯净景象。
然而，此次拍摄时，山丘恰好处于自然修复期，没有葡萄藤的遮挡，也没有枯黄的杂草，让这片绿丘重现了 30 年前的生机。
不过，技术层面的差异依然存在：原版照片由 Charles O'Rear 使用玛米亚 RZ67 中画幅胶片相机拍摄，画质细腻且色彩厚重；而新照片推测由智能手机自动模式拍摄，在光学质感上略逊一筹。
除了拍摄设备的差异，新旧照片最大的不同在于天空，原版照片中极具冲击力的蓝天和完美的云层组合难以复制，摄影师 Charles O'Rear 曾强调那片天空从未经过后期处理。
苹果推出 Ferret-UI Lite 端侧 AI 模型：3B 参数看懂 iPhone 复杂屏幕内容
IT之家 2 月 21 日消息，苹果研究团队在最新论文中，推出展示 Ferret-UI Lite 端侧 AI 模型，仅有 30 亿（3B）参数，却在性能上匹配甚至超越了体积大 24 倍的大型模型。
IT之家注：Ferret-UI Lite 是专为移动设备打造的多模态大语言模型（MLLM），参数量仅为 30 亿（3B），属于典型的“轻量级”模型，可以在算力有限的手机端，精准理解与操作复杂图形用户界面（UI）。
不过在多项基准测试中，Ferret-UI Lite 的性能不仅追平，甚至超越了参数量高达其 24 倍的大型服务器端模型。
在核心技术方面，通用大模型往往难以看清手机屏幕上微小的图标和文本，而 Ferret-UI Lite 通过引入“推理时裁剪（Inference-time Cropping）”技术解决了这一痛点。
模型在处理任务时，会先进行一次粗略预测，然后智能地“剪切”并放大相关区域，就像人眼凑近观察细节一样，再次进行精准识别。这种策略让小模型无需处理海量图像数据，也能捕捉到界面中的关键信息，从而更好理解屏幕元素。
在训练方面，研究团队为了解决高质量训练数据匮乏的问题，构建了一套合成数据生成系统。该系统包含“任务生成器”、“规划器”、“执行者”和“批评者”四个角色，让 AI 在模拟环境中不断尝试操作、犯错并自我修正。
这种机制不仅生成了海量训练样本，还让模型学会了如何应对现实操作中的错误与意外情况（如点击无反应或弹出干扰窗口），其效果远优于单纯依赖人工标注的清洁数据。
测试结果显示，该模型在执行短流程、基础 UI 操作时表现优异，但在处理复杂的多步长任务时仍有提升空间。
最重要的是，Ferret-UI Lite 能够完全在本地运行，无需将屏幕截图上传至云端服务器，这在赋予手机“自动操作 App”能力的同时，最大程度地保障了用户隐私。
IT之家附上参考地址
● Ferret-UI Lite: Lessons from Building Small On-Device GUI Agents
● arxiv：Ferret-UI Lite: Lessons from Building Small On-Device GUI Agents
https://www.cna.com.tw/news/ahel/202602200052.aspx
貓咪不是記憶力不好，牠只是單純雞掰
宣称“从 0 构建”，印度 AI 实验室 Sarvam 发布两款 MoE 架构 LLM
IT之家 2 月 20 日消息，印度 AI 实验室 Sarvam 当地时间本月 18 日在印度人工智能影响力峰会上发布了 2 款“从 0 构建”的最新一代 MoE 架构大语言模型。这两款模型即将在 Hugging Face 上以开源权重的形式提供，API 访问和仪表盘支持也将随后推出。
Sarvam 两款新模型中的较小型号采用 30B-A1B 设计，预训练数据集规模达 16T，支持 32K 上下文窗口，面向需求低延迟的实时应用场景；规模较大的型号则采用 105B-A9B 设计，支持 128K 上下文窗口，面向要求更为严苛的用例。
Sarvam 宣称其 105B-A9B 模型在本地化的印度语言基准测试中优于谷歌 Gemini 2.5 Flash 等竞争对手。而对于更广泛的工作负载，其“大多数基准测试中优于 DeepSeek R1，许多基准测试中优于谷歌 Gemini Flash”。
