肖恩技术周刊（第 55 期）：手机发展史
周刊内容: 对一周内阅读的资讯或技术内容精品（个人向）进行总结，分类大致包含“业界资讯”、“技术博客”、“开源项目”和“学习资源”等。
更新时间: 周一
历史收录: 技术周刊合集
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从早期的摩托罗拉等有独特设计的手机到如今的智能手机，显示屏越来越大，逐渐吞噬了边框、前置扬声器、键盘和主页按钮。虽然通过显示屏上打孔实现前置摄像头的保留，但像耳机插孔、红外发射器、可更换外壳、可拆卸电池等特性都已消失，当前手机外观设计趋于单调乏味。
业界资讯
阿里千问3推理模型重磅更新，比肩Gemini-2.5 pro、o4-mini
2025年7月25日，阿里巴巴开源的千问3推理模型性能大幅提升，成为全球最强开源模型，可比肩Gemini-2.5 pro、o4-mini等顶尖闭源模型。千问3推理模型支持256K上下文长度，在知识、逻辑推理、编程、数学、人类偏好对齐、创意写作、多语言能力等核心能力上表现卓越。
同时，阿里巴巴的AI编程模型Qwen3-Coder在代码能力及Agent调用能力方面取得重大突破，登顶HuggingFace模型总榜冠军。借助Qwen3-Coder，程序员的工作效率大幅提升，生成一个品牌官网最快只需5分钟。该模型开源后受到硅谷科技圈的高度关注和赞誉。
截至目前，阿里巴巴已开源300余款通义大模型，通义千问衍生模型突破14万个，成为全球第一的开源模型家族。未来三年，阿里巴巴计划投入3800亿元升级全栈AI能力，持续推动AI技术的发展和应用。
Google Gemini AI在国际数学奥林匹克竞赛中夺得金牌
Google Gemini AI在国际数学奥林匹克竞赛中以35分（满分42分）的成绩夺得金牌。该模型通过端到端自然处理，利用文本输入生成清晰、精确的数学证明。其技术优势在于升级版“双子座深度思考”，融合并行思维，可同时探索多种解决方案路径。Gemini完成竞赛任务耗时4.5小时，虽计算成本高昂，但展现了强大的推理和数据处理能力。Google计划向Gemini Ultra订阅用户推出Deep Think模型，每月收费249.99美元，以提供更高的使用率。
技术博客
入局AI Infra：程序员必须了解的AI系统设计与挑战知识
文章深入探讨了人工智能基础设施（AI Infra）与传统基础设施的区别，并为程序员提供了如何将传统技术栈和方法论复用到AI系统架构设计的建议。文章从硬件、软件、模型训练和推理四个维度拆解了AI Infra面临的挑战。硬件方面，强调从CPU为中心到GPU为中心的转变，以及“AI大型机”架构的兴起，未来可能出现“AI去NVIDIA化”。软件方面，介绍了PyTorch作为深度学习框架的重要性，以及GPU编程和Python编程在AI中的关键作用。模型训练方面，讨论了存储和算力的挑战，包括模型并行和通信计算重叠等策略。模型推理方面，着重介绍了降低延时和提高吞吐量的方法，如CUDA Graph、KV Cache和连续批处理等。文章指出，AI Infra的演进将推动硬件和软件的深度融合，同时也为程序员带来了新的机遇和挑战。
小红书JDK升级带来10%整体性能提升，这份升级指南收好了！
小红书中间件团队成功推动Java业务从JDK8升级至RedJDK11或RedJDK17，通过技术手段高效完成JDK架构升级。升级后，整体性能提升10%以上，GC开销降低50%，基本消除Java服务的oom、crash等稳定性风险，并通过春节活动和618大促的实战检验。升级JDK可从成本、稳定性和标准化等方面带来巨大收益。小红书通过统一管控JDK产品生态，解决了Java服务的性能与稳定性问题，推动业务发展。团队采用“JDK兼容性改造—标准化执行—特例针对性升级”模式，解决复杂生产环境中的升级难点，包括兼容性问题、优化改造、依赖版本升级等。最终，小红书在各团队配合下，成功推动百万CPU规模的Java服务升级，取得CPU性能提升、稳定性增强和架构提升等多方面收益。
AI 智能体的上下文工程：构建 Manus 的经验教训
本文分享了构建AI智能体Manus时在上下文工程方面的经验教训。在早期NLP领域，模型需要长时间微调和评估，而BERT和GPT等模型的出现开启了“上下文学习”的新时代。Manus团队决定通过上下文工程来实现快速迭代和与底层模型的正交关系。
文章强调了KV缓存命中率的重要性，指出保持提示词前缀稳定、避免修改上下文以及明确标记缓存断点是提高缓存命中率的关键。同时，Manus采用掩蔽而非移除工具的方式，通过上下文感知的logits processor来提高动作选择的准确性。此外，Manus将文件系统作为终极上下文，通过按需读写文件解决上下文长度限制和信息丢失问题。文章还提到，Manus通过创建并逐步更新待办事项列表来引导注意力，避免目标偏离，并保留失败的尝试，让模型从错误中学习。最后，作者提醒警惕“少样本学习”陷阱，通过引入多样性打破模式，避免思维定式。
最后指出上下文工程对智能体系统至关重要，它定义了智能体的行为方式，包括运行速度、恢复能力和扩展潜力。Manus通过反复重写和真实世界测试学到这些教训，希望这些经验能帮助其他开发者避免痛苦的迭代。
开源项目
chatwiki：智能问答系统
开箱即用的基于企业私有知识库的LLM大语言模型的智能客服机器人问答系统，支持私有化部署。
RustScan：端口扫描工具
RustScan是一个现代的端口扫描工具，以快速、智能和高效著称。它能在3秒内扫描所有65k端口，支持多种脚本语言（Python、Lua、Shell），并能自动将结果导入Nmap。
CasaOS：个人云系统
CasaOS是一个开源的个人云系统，提供低成本的数据协作解决方案。它支持多种硬件和操作系统，具有友好的用户界面，无需编码或填写表格即可操作。
工具推荐
大模型定价查询
展示了Google、OpenAI、Anthropic和Xai等提供商的多种LLM模型的当前定价，包括每百万token的输入和输出成本。
AGI-Eval：模型评测
AGI-Eval是一个专注于评估人工智能模型能力的平台，提供评测榜单、人机竞赛、数据集贡献等功能，旨在推动人工智能技术的发展和应用。
免费在线拼图工具
一款完全免费且强大的在线拼图制作工具，提供布局拼图和长图拼接两种模式，所有操作均在本地完成，保证用户隐私。无需登录，无水印，支持高清下载。
学习资源
图解大模型算法
图解大模型和强化学习的相关知识，包括技术全景图、大模型基础、微调技术、优化技术、强化学习基础、策略优化架构及衍生算法、RLHF与RLAIF、逻辑推理能力优化以及大模型基础拓展等多个方面，旨在帮助读者系统地了解大模型和强化学习的原理、训练算法、优化方法等，内容丰富全面。
Game Boy 游戏卡带工作原理
详细介绍了如何从零开始制作Game Boy卡带，包括其工作原理和制作过程。Game Boy因其简单、便携、无需破解即可开发软件等特点而备受青睐。卡带的核心组件包括ROM、RAM和内存银行控制器（MBC），其中MBC通过切换内存段实现对大容量ROM和RAM的访问。为了制作可重写的卡带，可以使用闪存代替ROM，并通过卡带闪存器（如GBxCartRW）将数据写入闪存。文章还探讨了如何在卡带上实现MBC功能，包括使用FPGA、CPLD或微控制器等方法，并解决了闪存协议与MBC协议之间的冲突。此外，文章讨论了数据持久化策略（如使用电池支持的SRAM或非易失性FRAM）以及电压转换和电源问题。最后，文章还提到卡带上可以添加其他硬件组件（如LED、Wi-Fi模块），并通过特定地址范围实现软件与硬件的通信。
Anthropic官方教程
Anthropic官方教程资源。
随便看看
黑客通过弱密码搞垮了一家有 158 年历史的公司
文章讲述了英国一家拥有158年历史的运输公司KNP因员工使用弱密码被黑客入侵，导致数据被加密、系统被锁，最终因无力支付高达500万英镑的赎金而倒闭，700名员工失业。KNP曾认为其IT系统符合行业标准且购买了网络攻击保险，但仍然遭受重创。此类勒索软件攻击在英国呈上升趋势，2024年约有19000起，赎金通常高达数百万英镑，且约三分之一的公司选择支付赎金。
英国国家网络安全中心（NCSC）和国家犯罪局（NCA）正努力应对网络犯罪，但犯罪手段日益复杂，甚至包括通过电话欺骗获取系统访问权限。政府考虑禁止公共机构支付赎金，并要求私营公司报告攻击事件。KNP的负责人Paul Abbott呼吁企业重视网络安全，建立类似“网络MOT”的保护机制，但许多公司为避免损失选择沉默并支付赎金。网络犯罪已成为严重的国家安全威胁，企业和政府需加强应对措施。
谷歌浏览器 SSL 绕过秘籍
本文探讨了Chrome浏览器中用于绕过SSL错误的“thisisunsafe”代码。在Chrome的SSL错误页面输入“thisisunsafe”即可绕过错误加载页面。这一功能最初于2014年以“danger”为关键词引入，后于2015年改为“badidea”，2018年1月更新为“thisisnotsafe”，同年1月又改为Base64编码的“dGhpc2lzdW5zYWZl”，以降低滥用风险，但功能未变，且仍存在于最新版Chromium中。
SSL错误是严重的安全问题，不应被忽视。Google曾研究如何减少用户绕过SSL警告的行为，建议开发者使用更安全的替代方法，如Chrome标志或命令行标志来绕过SSL错误。尽管HTTPS的强制实施对网络安全有积极影响，但向用户解释SSL错误的风险以及为何不应忽视这些错误，仍然是一个挑战。文章最后探讨了浏览器在保护用户安全方面的责任，以及这种强制措施对用户自由访问网络的影响。
维萨和万事达：全球支付双寡头
本文探讨了Visa和Mastercard在全球支付处理市场的双头垄断地位。两者占据全球支付处理市场90%的份额（不包括中国），总市值约8500亿美元。Visa和Mastercard的起源可追溯至1950年代，它们通过先发优势、限制性合同以及与主要银行的合作，巩固了市场地位。其竞争优势包括网络效应、银行分销和高度可扩展性。
然而，近年来，Visa和Mastercard面临诸多挑战。大型商家如亚马逊因交易费用过高而抵制Visa信用卡；印度的RuPay等国家支付处理器凭借更低的费用迅速崛起；金融科技公司推出的数字钱包和“先买后付”服务也正在改变支付格局。此外，监管机构对市场竞争的关注也在增加，Visa和Mastercard可能需要调整其商业模式。
未来，Visa和Mastercard需要适应新技术（如区块链和数字货币）并应对监管变化。支付市场的格局将取决于监管机构如何应对新兴技术及市场竞争问题，Visa和Mastercard能否成功适应这些变化将决定其未来地位。