Andrej Karpathy的RSS订阅清单

7:53

隐私专家：「他们靠耗尽原告取胜」法院这次直接收走14个域名

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2026/09/18

当数据经纪商用空壳公司、离岸注册地与程序拖延来规避隐私诉讼时，传统罚款和判决为何往往失效？KrebsOnSecurity 深度追踪 Radaris 案：新泽西法院最终将包括 radaris.com 在内的 14 个核心域名转交原告，直击其赖以维系业务的数字基础设施。本期将解析这场隐私执法的关键转折：从“跳岛式”更换运营实体，到通过邮箱、支付、虚拟办公室等证据追踪实际控制链；也进一步讨论域名没收的边界，以及美国数据隐私保护仍缺失的制度拼图。节目是对原文的深度解析，推荐结合原文阅读。原文链接： https://krebsonsecurity.com/2026/09/data-broker-radaris-loses-domains-in-privacy-fight/ 原文标题：Data Broker Radaris Loses Domains in Privacy Fight 主要内容： • Radaris 被指违反新泽西州 Daniel’s Law，未按要求删除受保护人群的住址和非公开电话号码。 • 面对诉讼，相关运营方多次更换公司实体和离岸司法辖区，以高昂的追诉成本消耗原告。

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7:47

首次披露：150行Python里，大半时间都在防AI出错

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2026/09/18

如何让语言模型在《毁灭战士》这类实时环境中，以百毫秒级速度连续决策，同时避免沦为“只会按住射击键”的反应机器？Sean Goedecke 提出了一条不同于传统 tool call 的路径：把 LLM 临时改造成只做单 token 选择的 System One 模型，再用程序结构补足它失去的规划能力。本期深度解析文章中的两项关键设计：用分层时间循环把战略、战术与即时操作拆开；用锦标赛式采样把超大候选集重组为模型擅长的局部比较。它揭示了一个重要方向：智能不只取决于模型本身，也取决于外部程序如何组织时间与选择空间。建议结合原文阅读，了解完整实验细节与实现思路。原文链接： https://seangoedecke.com/two-techniques-for-working-with-system-one-models/ 原文标题：Two techniques for working with System One models 主要内容： • 将 LLM 的输出限制为单个代表选项的 token，可显著减少生成、解析与工具调用开销，让实时决策从约 600ms 降至约 190ms。

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7:26

Noam Brown：「对齐错误率必须逼近零，1%也不够」

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2026/09/18

本期深度解析 Dwarkesh 对 OpenAI 研究员 Noam Brown 的访谈：当数千个 AI agent 能长期并行协作、帮助训练下一代模型时，真正的难题不再只是能力提升，而是如何防止对齐在递归自我改进中逐代、隐蔽地退化。节目聚焦多智能体协作、测试时计算、可监控性与安全评估的边界，讨论为何“99% 对齐”远远不够，以及为什么递归自我改进能否启动，必须取决于可验证的安全证据链，而非单纯的能力曲线。欢迎结合原文阅读，获得完整语境与更多技术细节。原文链接： https://www.dwarkesh.com/p/noam-brown 原文标题：Noam Brown – Agent swarms, alignment, & recursive self-improvement 主要内容： • 多智能体系统的核心价值，是让强模型并行探索更多路径；协作机制不能替代基础模型能力。 • Agent swarm 更像可无限复制的顶尖研究团队：可分叉上下文、并行推进任务，再合并结论。 • 当前 AI 在边界清晰的问题上能力突出，但在提出重要新问题、选择研究方向上仍高度不均衡。

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7:25

首次拆解Jev：它快上百倍，可能只是少写了JSON

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2026/09/17

Jev 展示了一种不同于聊天机器人的 AI 形态：不生成长篇文本，而是在极低延迟下完成受约束的结构化决策。Sean Goedecke 深入拆解其“快上百倍”的关键，并提出一个值得工程团队认真检验的疑问：这种优势是否主要来自新模型架构，还是因为它避免了让普通 LLM 逐 token 写完整 JSON？本期节目深度解析这场关于速度、接口与模型能力边界的讨论：高速结构化输出如何让 AI 进入游戏控制、界面操作和工作流分派等传统软件回路，以及为什么“输出格式正确”并不等于“决策正确”。原文链接： https://seangoedecke.com/jev-means-structured-output-is-interesting-again/ 原文标题：Jev means structured output is interesting again 主要内容： • Jev 将模型输出压缩为有限选项中的结构化选择，使响应延迟可低至约 70 毫秒。 • 普通 LLM 的结构化输出往往慢在逐 token 拼写 JSON；预填字段、仅生成一个受约束 token，可能带来 2–3 倍提速。

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7:24

拆机首次披露：19个Flock应用共用一把生产密钥

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2026/09/17

一台部署在街头的车牌识别摄像头，被逆向后呈现出令人警惕的安全图景：运行近八年未更新补丁的系统、过时内核、未妥善保护的长期凭据，以及被多个生产应用共享的硬编码 API 密钥。Micah Lee 通过固件、应用与日志的交叉分析，追溯出设备如何获取后端身份，并揭示单台边缘设备失陷可能牵动整套监控网络的信任边界。本期「Andrej Karpathy的RSS订阅清单」深度解析这篇调查文章：安全风险并不只来自某一个漏洞，而在于旧系统、共享密钥、可复制的设备标识与可定位的遥测数据如何相互串联。建议结合原文阅读，了解完整证据链与作者审慎的技术判断。原文链接： https://micahflee.com/flock-cameras-are-riddled-with-security-vulnerabilities-and-hard-coded-credentials/ 原文标题：Flock cameras are riddled with security vulnerabilities and hard-coded credentials 主要内容： • 固件显示设备仍使用 Android

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7:24

9236次请求变30次：Git推送从209秒降到14秒

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2026/09/17

Git 的 packfile 在本地磁盘上高效无比，但迁移到对象存储后，原本廉价的随机读取会变成数千次高延迟网络请求。本文深入解析开源项目 objgit 如何从底层重构 packfile 的索引与数据布局，将一次 Git 推送从 9236 次 S3 请求压缩至 30 次，耗时从 209 秒降至 14 秒。这不是单纯的压缩算法优化，而是一堂关于存储系统第一性原理的工程课：当底层介质从 mmap 与页缓存变成对象存储 API，格式设计必须围绕网络往返重新展开。本节目将带你理解精确 Range 请求、bin/cue 分离与混合读取策略背后的关键取舍，并鼓励结合原文深入阅读。原文链接： https://www.tigrisdata.com/blog/objgit-packfiles/ 原文标题：You can run git on object storage if you re-make packfiles 主要内容： • Git 传统 packfile 适合本地文件系统：索引记录对象偏移，但缺少压缩后长度；在对象存储上，这会使一次读取演变为大量远程请求。 • objgit

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7:23

首次披露：苹果手表并非没录音，而是只留15秒缓存

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2026/09/16

这期节目深度解析 Daring Fireball 对苹果“Surprise and Shine”发布会的观察：从 John Ternus 接棒后的战略叙事，到 iPhone 18 Pro 的持续性能、影像可信机制，再到 Apple Watch 的环境感知边界。文章最值得警惕的一点是：Live Rewind 并非“不录音”，而是持续采集并保留滚动的 15 秒缓存——捕获与留存之间，仍有需要被认真讨论的隐私责任。节目也聚焦起售价 2,000 美元的折叠屏 iPhone Duo。苹果或许用屏幕比例、专属界面、防尘能力与软硬件协同，做出了迄今最完整的书本式折叠方案；但它仍要回答一个根本问题：技术上解决了折叠体验，不等于用户真正需要这种形态。欢迎收听本期对原文的深度解析，并进一步阅读原文。原文链接： https://daringfireball.net/2026/09/thoughts_and_observations_on_apples_surprise_and_shine_event 原文标题：★ Thoughts and Observations on Apple’s

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6:46

安全研究者：「解码成功，也不能证明Python没被劫持」

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2026/09/16

当 coding agent 自动解压不可信压缩包、在目录中生成并执行 Python 脚本时，一个看似普通的 `import` 就可能成为攻击入口。本文深入拆解 Python 模块搜索路径的风险：攻击者可用同名文件抢先伪装标准库模块，并在不影响任务结果的情况下执行恶意代码。节目将进一步分析这一机制为何在 AI 自动化工作流中被放大，并横向比较 Python、Ruby、Perl、Node、Java 与 Deno 的导入策略。它提醒我们：任务成功并不等于执行环境可信。原文链接： https://nesbitt.io/2026/09/15/shadowing-the-standard-library.html 原文标题：Shadowing the Standard Library 建议结合原文阅读，了解完整攻击链与语言运行时的设计差异。主要内容： • Python 会优先搜索脚本所在目录，使压缩包中的 `struct.py` 能抢先覆盖标准库模块。 • 恶意模块可重新导出真实 API，让解码任务正常完成，同时在导入阶段执行载荷。 • `python3 -I`

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8:47

裁掉数万公务员换AI：省下的钱可能换来政府失能

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2026/09/15

Cory Doctorow 在这篇文章中追问：当企业与政府将“效率”简化为裁员、零库存与自动化替代时，究竟是在提升生产力，还是在掏空社会应对危机的能力？从反垄断理论的转向，到搜索引擎的服务降级、脆弱供应链与政府聊天机器人，他揭示了“降本增效”如何成为转移风险与集中权力的工具。本期节目将深度解析这套论证：真正值得追求的并非漂亮的短期财务指标，而是住房、能源、公共服务与数字基础设施等关键能力的持续建设。也建议读者结合原文阅读，理解效率、韧性与公共能力之间的深层关系。原文链接： https://pluralistic.net/2026/09/11/mazzucato-thought/ 原文标题：Pluralistic: Inefficiency is bad, actually (11 Sep 2026) 主要内容： • “效率”并非中立指标：若不说明为谁创造价值、以多长时间为尺度计算，它就可能成为将成本和风险转嫁给弱势群体的政治工具。 • 芝加哥学派以消费者价格与短期效率重塑反垄断框架，弱化了对企业集中权力及其社会后果的审视。 •

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6:27

Sean Goedecke：「20%更好的工具，仍可能输给Jira」

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2026/09/14

为什么专为 AI Agent 打造的新工具，未必能取代 Jira、GitHub、成熟 API 和既有编程语言？Sean Goedecke 提出一个关键判断：在模型时代，产品竞争的不只是功能优劣，更要面对训练数据形成的认知先发优势。本期深度解析这篇文章：与其押注尚未稳定的“AI 原生”交互范式，不如优先让成熟的人类工具具备可靠、可读、可调用的 API、命令行与文本接口。欢迎结合原文阅读，理解这一判断背后的产品与技术逻辑。原文链接： https://seangoedecke.com/dont-build-tools-for-ai-agents/ 原文标题：Don't build tools for AI agents 主要内容： • 模型早已从海量训练数据中熟悉 Jira、NumPy、主流语言和既有工作流，新工具需要承担额外的认知冷启动成本。 • 对 Agent 而言，“功能好 20%”未必足够；熟悉度、文档质量、命名约定与可预测性同样决定实际采用效果。 • 所谓 Agent 最佳工具形态并不稳定，围绕当前模型短板设计的产品，可能很快被下一代模型能力淘汰。 •

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6:52

25位菲尔兹奖得主警告：「AI会毁掉新思想的沃土」

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2026/09/14

AI 最先瓦解的，或许不是专家本身，而是社会识别专家的旧有信号：独立完成复杂项目、攻克难题、通过标准测试，正在变得越来越难以证明“这是人做出来的”。Sean Goedecke 从数学与软件工程两条线索出发，讨论 AI 如何让能力证明、声望分配与行业评价体系同时失效。本期深度解析一个更关键的问题：当答案、代码乃至证明都能被低成本生成时，人类真正稀缺的能力是什么？文章的答案是，能被理解、验证，并能持续启发他人的认知结构。原文链接： https://seangoedecke.com/ai-is-breaking-our-proxies-for-expertise/ 原文标题：AI is breaking our proxies for expertise 主要内容： • 生成式 AI 自动化的往往不是专业能力本身，而是证明专业能力的传统成果与信号。 • 数学中的“解题”既是声望来源，也是检验新概念价值的工具；AI 可能让这一指标失去原有意义。 • 形式化验证能确认逻辑正确，却不必然带来人类可理解、可学习的新洞察。 •

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8:26

从满屏绿粉到正常色彩：采集卡只改1个字节就复活

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2026/09/14

一台已停产的 NZXT Signal 4K30 采集卡，在特定 720p 60fps 信号下出现满屏绿粉色画面。Doug Brown 通过硬件逆向、UART 日志与芯片厂商参考驱动分析，证明这并非硬件损坏，而是 DVI 降级场景下 RGB 信号被错误按 YUV 解码。更令人意外的是，故障根源只是参考代码中的一个错误取值。作者最终修改固件中的单个字节，让色彩模式恢复正确，也借此揭开消费硬件供应链中“参考代码缺陷被层层继承”的隐患。本期节目将深度解析这场从异常颜色到固件补丁的硬核排障过程；也推荐你阅读原文，感受完整的验证链条。原文链接： https://www.downtowndougbrown.com/2026/09/fixing-an-nzxt-signal-4k30-part-2-the-green-pink-video-bug/ 原文标题：Fixing an NZXT Signal 4K30 part 2: the green/pink video bug 主要内容： • 绿粉画面源于 RGB 像素被误按 YUV 色彩空间解码，而非采集卡物理损坏。 • 老旧 DVI

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6:25

负载平均值是2，其实四核机器还有一半CPU闲着

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2026/09/13

Load average 并不是一个直观的“CPU 使用率”指标，而是 Unix 历史演进中多项内核设计选择的结果。本文深度解析这个诞生于单核时代的数字：在多核环境中，它为何仍以绝对任务数量呈现；不同线程模型又如何改变内核“看见”的负载。节目还进一步拆解 I/O 等待被计入负载后的影响：高 load average 与低 CPU 使用率为何能同时出现。理解这些边界，才能避免把一个看似精确的监控数字，误读成系统真实繁忙程度的结论。欢迎结合原文阅读，建立更可靠的性能分析直觉。原文链接： https://utcc.utoronto.ca/~cks/space/blog/unix/LoadAverageHistoricalIssues 原文标题：Some (mostly historical) issues with the Unix load average 主要内容： • Load average 起源于单核 Unix，最初主要表示正在运行或等待运行的任务数量，而非百分比。 • 在现代多核系统中，load average 通常不按 CPU 核数归一化：四核机器的负载为

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7:06

修复者：「坏一颗显存，不必拆主板」— 软件救回几十款游戏

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2026/09/13

一颗坏掉的显存比特位，原本足以让一台四十多年前的 VTech VZ200 在游戏中频频失控。本文记录了一次极具启发性的复古电脑修复：作者没有冒险拆焊脆弱的单面主板，而是以软件补丁绕过硬件缺陷，并自制高速串口加载器，让几十款游戏重新可用。这不只是一次维修，更是一场关于极限降本设计、软硬件边界与技术遗产的深度考古。节目将解析 VZ200 如何把硬件复杂性转嫁给软件，以及价格、渠道和社区如何让同一台电脑在不同市场拥有截然不同的命运。欢迎结合原文阅读，了解完整的技术细节与修复过程。原文链接： https://oldvcr.blogspot.com/2026/09/a-dick-smith-vz200-without-dick-smith.html 原文标题：A Dick Smith VZ200 without the Dick Smith (but with a serial port) 主要内容： • 面对显存坏位，作者以软件替换游戏中的 LDIR 清屏逻辑，避免错误值扩散，无需拆焊芯片便修复数十款游戏。 • VZ200

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7:34

Ken Shirriff：「简单的FSCALE，竟藏着140条微指令」

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2026/09/13

一条“只需修改指数”的浮点缩放指令，为何在 Intel 8087 中需要超过 140 条微指令、三层子程序调用？Ken Shirriff 通过芯片逆向，揭开了 FSCALE 正常路径之外那些真正昂贵的语义：零、无穷大、NaN、溢出、下溢与舍入模式如何共同塑造可靠的浮点计算。本期节目深度解析这篇文章，带你从微代码和数据通路的细节出发，理解硬件设计如何把看似琐碎的边界条件，沉淀为今天浮点运算一致性与可解释性的基础。也推荐结合原文阅读，感受芯片考古中那些精妙的工程取舍。原文链接： http://www.righto.com/2026/09/8087-microcode-reverse-engineering-fscale.html 原文标题：Microcode in Intel's 8087 floating-point chip: the scale instruction 主要内容： • FSCALE 表面上只是给指数加上缩放量，实际却要处理大量异常输入与状态分支。 • 8087 对零、无穷大与 NaN

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5:38

Emacs原生编译快2.5到5倍，调试时却只剩一个函数名

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2026/09/12

一次由 Unicode 不换行空格触发的 Emacs 崩溃，暴露出原生编译带来的调试盲区：程序运行更快了，但错误堆栈可能只剩下出错函数名，无法定位到具体代码分支。本期深度解析 cks 如何通过“重新求值”同一函数定义，临时切回可观察的 Lisp 执行形态，找回完整调用链与局部变量，最终定位 nil 值的真正来源。这不只是 Emacs 技巧，也是一条通用调试原则：排查问题前，先确认代码究竟以什么形态在运行。原文链接： https://utcc.utoronto.ca/~cks/space/blog/programming/EmacsDebuggingStandardBits 原文标题：Notes on debugging standard and third-party Emacs code 主要内容： • 一个肉眼难辨的 U+00A0 不换行空格，会让 `goto-address` 触发 `wrong-type-argument` 错误。 • 原生编译通常可带来字节码约 2.5 到 5 倍的性能，但也会压缩调试信息，使堆栈难以精确指向源码位置。 • 在函数定义处执行

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6:15

ud2原来不是第一代：Intel竟被旧软件逼着承认ud0和ud1

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2026/09/12

一条常见于崩溃现场的 `ud2` 指令，为什么偏偏叫“2”？微软资深工程师 Raymond Chen 从这个细节出发，重构了一段鲜为人知的 x86 兼容性历史：两种原本未被正式定义、却被软件生态广泛依赖的“非法指令”编码，最终迫使 Intel 将其追认为 ud0 与 ud1。本期将深入解析这段历史背后的工程规律：未写入手册的可观察行为，也可能在规模化生态中变成事实契约；而 ud2 的价值不只在于“必然失败”，更在于它能以确定、可依赖的方式失败。欢迎结合原文阅读，理解硬件兼容性与软件工程之间的真实拉扯。原文链接： https://devblogs.microsoft.com/oldnewthing/20260910-00/?p=112689 原文标题：Why is the x86 undefined instruction called ud2? Why 2? 主要内容： • 早期 x86 没有正式定义的“必定非法”指令，开发者曾分别依赖 `0F FF` 与 `0F B9` 来主动触发 invalid opcode 异常。 • 当 Intel

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7:54

舒尔曼：「新模型一个月后又显得笨」AGI循环为何难破

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2026/09/12

本期「Andrej Karpathy的RSS订阅清单」深度解析 Dwarkesh Patel 与 John Schulman、Beren Millidge、Charlie O'Neill 的一场前沿对谈：递归自我改进能否形成闭环，AI 是否会因此加速迈向 AGI？讨论没有停留在模型跑分，而是直指真正的瓶颈：AI 能否提出值得探索的问题、把模拟环境中的能力迁移到真实世界，以及在持续更新中避免遗忘。节目带你理解，所谓“智能爆炸”或许并非模型瞬间自我觉醒，而是“部署—反馈—训练”循环被压缩到小时级的结果。原文链接： https://www.dwarkesh.com/p/john-beren-charlie 原文标题：AI researchers debate how close we are to recursive self-improvement 建议结合原文阅读，获取三位研究者完整、直接的观点交锋。主要内容： • 新模型发布后“惊艳一个月、随后又显得笨”的循环，揭示了能力提升与真实短板持续暴露之间的张力。 • 自动化 AI

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6:12

作者实测：「999999」竟能让Polkit直接拒绝

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2026/09/11

当管理员希望彻底禁止某个账户执行管理操作时，Polkit 的默认行为却可能将“拒绝”转化为一次 root 密码认证机会。本文通过实测和源码追踪，揭示了 Polkit 在管理员身份解析、空候选身份与回退逻辑上的关键设计假设。文章还发现了一个颇具启发性的边界案例：返回一个不存在的数字 UID（如 `999999`），反而能得到干净的 “Access denied”。这不仅是一个实用技巧，更是一堂关于验证顺序、失败关闭与安全边界设计的深度解析。节目将带你理解其机制，也提醒你为何不应将长期安全性押注在实现细节上。原文链接： https://utcc.utoronto.ca/~cks/space/blog/linux/PolkitAlwaysAnAdmin 原文标题：Polkit insists on there always being administrative users 主要内容： • Polkit 的 `addAdminRule` 机制隐含“始终存在可认证管理员”的设计前提，难以原生表达“完全没有管理员可用”的拒绝状态。 • 空数组、无效用户名、空组、无效组以及

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6:33

Linux源码：「D状态不等于磁盘IO」— GPU也会推高负载

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2026/09/11

Linux 的 load average 并不只是“CPU 有多忙”的指标：它还会计入处于不可中断等待（D 状态）的任务。磁盘、网络、NFS、GPU 驱动等任一内核依赖链卡住，都可能让负载飙升，即使 CPU 几乎空闲。本文通过重新核对 Linux、NetBSD、OpenBSD、FreeBSD 与 Illumos 的内核源码，揭示“load average”在不同 Unix 系统中其实采用完全不同的统计口径。本期将深度解析这段历史包袱，以及如何避免把 D 状态简单误判为磁盘 IO 问题。原文链接： https://utcc.utoronto.ca/~cks/space/blog/unix/ManyLoadAveragesOfUnixII 原文标题：The many load averages of Unix(es) in 2026 主要内容： • Linux 的 load average = 可运行任务 + 不可中断等待任务，并非纯粹的 CPU 调度压力。 • NetBSD、OpenBSD、FreeBSD 和 Illumos 的核心口径更接近：主要统计正在运行或可运行的任务。

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