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一个程序员利用全网390万个开放DNS解析器的缓存来存储文件碎片，创建了一个名为dnsfs的荒诞开源项目，文件随着缓存过期而消失。

本文提出了一种分布式方法，用于约束多智能体强化学习，该方法采用状态增强策略学习和对偶变量上的邻居间一致性，以在满足全局资源约束的同时实现智能体数量线性扩展。在智能电网需求响应上的实验表明，一致性协调对可行性至关重要：与集中式训练方法不同，它能够扩展到数千个智能体。

MLX 面向 macOS 的 RDMA-over-Thunderbolt 实现已独立成库，任何人都能用它组建高速 Mac 集群，在本地跑 AI 负载。