黑客式攻防：让虚拟机相信自己有个 CPU 风扇，如何影响恶意软件检测
本期我们聚焦一项有趣又实用的安全研究：如何通过伪造 SMBIOS 数据，让虚拟机“以为”自己拥有物理 CPU 风扇。这种技巧可以欺骗常见恶意软件的环境检测，从而更好地分析其行为。许多恶意软件会检查如 Win32_Fan 等硬件类是否存在以规避虚拟化环境，作者通过注入自定义 SMBIOS 类型 27 和类型 28 结构，最终成功让 Windows VM 识别到了虚构的 CPU 风扇与温度探针。
社区评论中，大家讨论了更多反研究“黑科技”，比如使用无风扇设备绕过检测，或干脆让操作系统总是表现得像虚拟机，增加恶意行为暴露概率。一些评论还指出，SMBIOS 的仿真实际上也容易被更深层的检测措施所绕过，但至少可以狙击初级恶意程序。对于不同虚拟化平台的差异（如 Xen 和 QEMU/KVM），本篇也做出了详细技术拆解。
文章链接: I made my VM think it has a CPU fan)
HN 链接: news.ycombinator.com)
Gridfinity 模块化开源收纳系统：创意与社区的力量
Gridfinity 是一个开源、模块化的物理收纳系统 The modular, open-source storage system，完全可以通过 3D 打印轻松自制，极受创客和 DIY 爱好者欢迎。它不仅可以根据个人需求自定义尺寸，还有开发者社区持续优化，比如有人用废旧纸板降低成本，也有生成自定义尺寸的工具。社区讨论中，大家还特别推荐创始人 Zack Freedman 制作的教学视频，以及更多支持多板、蜂巢结构等创新扩展。虽然有用户反映不同抽屉适配会有些空间浪费，但开源的自由性显然让这个项目变得更具吸引力。
文章链接: Gridfinity: The modular, open-source grid storage system) HN 链接: news.ycombinator.com)
AI 的新技能：从 Prompt Engineering 到 Context Engineering，如何让智能体更“聪明”？
近年来，AI 社区正经历一场重要转变——真正决定智能体好坏的，不再是单纯的 prompt（提示词）设计，而是全面的“Context Engineering”（上下文工程）。作者提出，只有为 LLM（大型语言模型）提供恰当且动态组合的信息、工具和指令，才能让 AI 真正理解并高效完成复杂任务。许多评论者也分享了自己在实际应用中的见解：比如有公司已经两年深耕上下文工程，实际经验发现 agent 的失败主因多是 context 不完善而非模型本身。此外，相关评论还探讨了“context rot”、动态信息检索、如何进行有效评估以及 AI 项目的落地技巧。 community 观点交锋，深入分析 context vs. prompt 的技术本质，有人强调“magic”背后依然离不开编程和理解模型原理，也有人批评上下文工程很容易变成一种“玄学”炒作。
卫星数据消失，飓风预报或将“倒退数十年”——美气象专家紧急应对
美国重要的气象卫星数据即将暂停，科学家警告会让飓风预报能力大幅退步，甚至回到几十年前的水平。此次停用的 DMSP 数据是唯一能让研究者深入了解飓风内部结构的关键数据源，对极地海冰监测和风暴预测同样至关重要。多位一线专家在评论区表达了深切忧虑，认为新的替代方案尚未到位，部分观点甚至怀疑此举是否出于政策上的刻意决定，堪称“科学系统性打击”。
文章链接: Loss of key US satellite data could send hurricane forecasting back 'decades')HN 链接: Hacker News 讨论)
$25,000 入门新车正在“消失”：为什么买到实惠新车越来越难？
现在想找到一辆价格低于 $25,000 美元的新车，可比几年前难太多。这一趋势背后，不仅有通胀和原材料上涨的影响，更有经销商偏好高利润车型、美国消费者对更多豪华配置的追捧以及融资结构的深层原因。比如福特 Maverick 皮卡，本意用低价吸引大众，不料因供不应求被经销商直接加价 25%，而类似入门车型的数量也在快速减少。有评论指出，欧美汽车市场经销模式、消费者习惯、厂商利润结构和美国政策都在推动“实惠新车难找”的现状——有观点甚至认为未来唯有中国电动车（如比亚迪 Seagull）才能打破美国市场僵局。同时，有数据派网友批评这种“新车变贵”的叙事并不完全成立，呼吁用更多数据分析实际趋势。整体来看，买车比拼的已不仅是预算，更考验你的金融和消费观念。
原文链接: Why the $25,000 car is going extinct)
HN 链接: The $25k car is going extinct? - Hacker News)
AI 创新真正源泉：不是新想法，而是新数据集？
最近一则热门博客提出了一个引发热议的观点：AI 的每一次重大突破，实际背后都是“新数据源”的解锁，而非真正全新的原理创新。评论区的观点也很激烈：有用户指出，如今 AI 在通用游戏能力、跨模态智能等领域还远不如人类；也有开发者反思 PyTorch 等工具让大家疏于模型架构创新，而更多时间花在怎么用和怎么拼接数据上。文章回顾了从 AlexNet 开始的视觉革命，到 LLM 时代的数据竞赛，指出模型突破往往归功于发现和用好新数据，而非“炫技式”新算法。多位评论者认为：创新其实发生在数据挖掘、表征、和新型感知能力（如视频、机器人传感等）上，也许下一个 AI 时代的门槛，就是谁能打开下一个大数据源的“潘多拉魔盒”——比如 YouTube 视频或真实世界机器人感知数据。
文章链接：There are no new ideas in AI only new datasets)HN 链接: 点击访问 Hacker News 评论区)
C 语言实现类型安全泛型数据结构：技巧与挑战全解析
C 语言原生缺乏泛型支持，但本文作者通过 union 和宏等底层技巧，创新性地实现了类型安全的泛型数据结构，能让编译器在类型不兼容时直接报错。文中详细剖析了三种常见方案（宏重复、void*、inline storage），并介绍了如何用 payload 成员巧妙地带出编译期类型信息。评论区围绕指针类型转换、内存布局、与内核实践对比等展开激烈讨论，亦有开发者质疑“不如直接用 C++”，但作者解释其方案更具 C 语言的低成本和高可移植性。此技术已获 200+ HN 点赞，并引发丰富的社区工程实践分享和争议。
文章链接: I write type-safe generic data structures in C)HN 链接: news.ycombinator.com)
