1.硬核观察 #1112 1/7 的英伟源码英伟 Linux 内核代码是 AMD GPU 驱动代码
2.小模型卷起来了：Mistral联合英伟达开源12B小模型，128k上下文
3.24行代码完成批量缩星
4.英伟达被黑客攻击,达e达程DLSS源代码泄露,业务会受影响吗?

硬核观察 #1112 1/7 的 Linux 内核代码是 AMD GPU 驱动代码

       Linux 内核代码的硬核观察揭示了一个显著的事实：AMD GPU 驱动代码占据了内核源代码的1/7以上，具体超过了万行。英伟源码英伟这其中包括AMD为每代新GPU提供的达e达程大量自动生成的头文件，它们就像详尽的英伟源码英伟文档，反映出AMD对驱动开发的达e达程bootstrap less源码投入。相比之下，英伟源码英伟英伟达开源的达e达程Nouveau驱动代码只有约万行，显示出AMD在内核贡献上的英伟源码英伟巨大影响力。

       尽管AMD在代码贡献上积极主动，达e达程但老王对此提出疑问：在内核中不断增加代码是英伟源码英伟否真的有益？尤其考虑到ReiserFS的命运。曾经流行的达e达程ReiserFS日志文件系统因开发者的个人问题而停滞，最终在Linux 5.及后续版本中被标记为废弃。英伟源码英伟其后，达e达程随着主要开发者入狱，英伟源码英伟ReiserFS项目逐渐消亡，姆町验证源码反映出开发者社区对项目污点的敏感和项目延续性的依赖。

       另一个例子是Visual Studio for Mac，微软的Mac版开发工具，从开源到闭源，最终被计划在年废弃。VS Mac曾作为.NET IDE，但与Windows版本的差距明显。微软在发现VS Code更受欢迎后，逐渐淘汰边缘项目，而MonoDevelop的开源替代品DotDevelop仍在持续发展中。

小模型卷起来了：Mistral联合英伟达开源B小模型，k上下文

       小模型时代来临：Mistral与英伟达联手开源B小模型Mistral NeMo，其k的上下文窗口使其在多语言应用和效率上表现出色。这款亿参数的模型旨在提供低成本、易用且高效的宝塔在线授权源码AI解决方案，尤其适合计算资源受限和数据安全要求高的场景。

       OpenAI的GPT-4o mini以其美分/百万输入token和美分/百万输出token的定价，展示了智能成本的大幅下降，而Mistral NeMo则在性能上与9B的Gemma 2和8B的Llama 3展开竞争，尽管参数量较多，但展示了SOTA级别的推理能力。Mistral NeMo还支持量化感知训练，可进行FP8推理，且拥有更高效的分词器Tekken，压缩文本和源代码的效率显著提升。

       英伟达应用深度学习研究副总裁Bryan Catanzaro强调了小模型的便捷性和多样性，指出Mistral NeMo可以轻松部署在本地硬件，如RTX GPU，这对于企业用户特别是关注数据隐私和延迟的企业来说具有吸引力。Mistral NeMo的云获客源码k上下文窗口对于处理长文档和复杂任务具有显著价值，但主要定位在笔记本和台式电脑而非移动设备上。

       这次发布预示着AI软件市场的潜在变革，它可能促使企业更加倾向于本地部署的AI解决方案，从而缓解对数据隐私、成本和延迟的顾虑。对于资源有限的小企业来说，这提供了与大公司竞争的新机会。然而，Mistral NeMo的实际效果和围绕它的生态系统建设将决定其长远影响。总的来说，Mistral NeMo标志着AI在企业环境中的应用正朝着更高效、可部署的方向发展，未来是否会撼动大模型的地位，还需拭目以待。

行代码完成批量缩星

       在星空摄影中，unity乐高源码处理大量照片以制作延时视频时，缩星成为了一项挑战。手动在PS中逐一操作或自编图像处理动作，耗时且效率低。本文提供了一种编程解决方案，利用免费工具starnet++ V2批量处理，实现快速批量缩星。

       starnet++ V2能有效去除TIFF格式中的星星，只需调用程序即可实现批量操作。对于配备英伟达GPU的电脑，通过CUDA接口加速处理，可显著提升效率，显卡下速度提升可达5至6倍。

       在使用代码前，请确保已下载并安装starnet++ V2（官网下载window 位版本），并将其放置于C盘特定目录。

       附源代码（代码由AI自动生成），以下为使用方法概述：

       首先将包含照片的文件夹命名为output，然后运行脚本nostar.py。脚本将自动处理output文件夹中的所有TIFF文件，将去星后的保存到output/starless目录下，无需人工干预。

       处理效果显著，TIFF格式大小约为M，去星过程大约需要2分钟，此阶段主要利用CPU资源。若拥有英伟达显卡，可参考专门网页了解GPU加速方法。

       最终成果如下，显示批量处理后的效果。

       使用本文提供的方法，星空照片的缩星效率得到极大提升，尤其对处理大量时尤为明显。通过合理利用GPU资源，进一步加速了处理过程，提高了工作效率。值得注意的是，英伟达的CUDA库体积庞大，可能需要手动下载某些dll文件，以确保程序正常运行。

英伟达被黑客攻击,DLSS源代码泄露,业务会受影响吗?

       黑客帝国再起风云：英伟达遭遇大规模数据窃取/

       据彭博社、每日电讯报和TheVerge权威报道，全球科技巨头英伟达近期遭受了黑客的猛烈攻击。据披露，这家南美黑客组织LAP$声称窃取了超过1TB的独家技术资料，引发了业界的广泛关注。幸运的是，LAP$已备份数据，使得英伟达的反击行动未能得逞。

       尽管如此，英伟达在一份针对Hardwarexx德国硬件爱好者网站的声明中坚称，此次事件并未造成业务中断的威胁。他们迅速采取行动，强化网络安全，聘请专家应对，并与执法部门保持紧密合作。尽管存在威胁参与者获取员工凭证和部分专有信息的风险，但英伟达团队正在全力以赴进行调查，以确保信息安全。

       值得注意的是，TechPower报道称，黑客已将深度学习超级采样(DLSS)的源代码公之于众，这项技术是英伟达的看家本领，尤其在游戏性能提升方面发挥关键作用。尽管英伟达曾因封闭源代码引发争议，但现在开源技术如FSR和XeSS的竞争加剧。然而，尽管DLSS的源码泄露，但其2.2版本的技术实力仍被公认为行业领先。

       编辑观点：/对于内容创作者，我们尊重知识产权，呼吁所有厂商避免非法使用这些技术。对于大学生来说，这是一个了解行业领先技术的好机会，能够丰富学习内容，提升技能储备。尽管面临挑战，但英伟达的安全意识与持续投资表明，他们将继续在技术保护上保持领先地位。

       此次事件提醒我们，网络安全是永恒的话题，每个行业参与者都需加强防护。希望大家从中获益，共同维护科技领域的健康发展。