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描述了 Fil-C 的 InvisiCaps 能力模型，该模型通过跟踪指针权限来确保 C 和 C++ 的内存安全，同时追求极致的兼容性和合理的性能。
本文介绍了一种针对 Morello 能力硬件架构修改的 Rust 编译器，通过利用硬件能力，实现即使在非安全代码中也始终在线内存安全。
本文讨论了一个基本的内存安全挑战，涉及带标签的联合体，其中指向一个变体的指针在联合体被覆盖为另一个变体后被使用，导致类型混淆。作者还认为，缓冲区溢出是最容易被利用的内存错误，如果采用更好的数组语法本可以缓解。
Jarred Sumner详细介绍了使用AI将Bun从Zig重写为Rust的过程，花费了16.5万美元的token，并使启动速度提高了10%。
Fil-C引入了setjmp/longjmp和ucontext API的内存安全实现，防止悬空栈损坏，并在误用时触发panic。
OpenAI工程师详细描述了Rockset的C++数据基础设施中看似不可能的崩溃的诊断过程，揭示了一个Azure上的静默硬件损坏bug以及GNU libunwind中存在18年的竞态条件，最终通过崩溃数据的流行病学分析得以解决。
解释 Rust 中的 `std::pin::Pin` 类型，为什么自引用类型（如异步状态机）需要固定（pinning），以及 `Pin` 如何防止移动同时允许安全修改。
Ante 提出了一种新颖的方法，将借用检查和引用计数无缝结合，且不会引发运行时崩溃，使开发者能够在系统编程语言中同时使用这两种范式。
Apple 已开始通过一项名为 KernelKit 的新工作将 Swift 集成到内核中，嵌入式 Swift 运行时出现在 macOS 和 iOS 中，标志着向内存安全内核扩展迈出了一步。
cuTile Rust 引入了一种基于块（tile）的编程模型，利用 Rust 的所有权机制来保证 GPU 内核的内存安全和无数据竞争，基于该模型构建的 Grout 推理引擎在 Qwen3 模型上实现了与 vLLM/SGLang 相当的吞吐量。
NVIDIA Labs发布了cuTile Rust，这是一个基于瓦片的系统，用于用地道的Rust编写内存安全、无数据竞争的GPU内核。它将Rust的所有权模型扩展到GPU内核，通过JIT将Rust的AST编译为GPU代码，并实现接近原生CUDA的性能。
分析Rust与C/C++在内存安全CVE报告方式上的不同，论证即使存在错误，Rust的设计也能降低某些类型漏洞的发生。
Apple 将 TrueType Hinting 解释器从 C 语言迁移到 Swift，实现了内存安全并提升了 13% 的性能。源代码已开源。
Fil-C 0.679 是一个全新版本，它是 C 和 C++ 的一种极度兼容的内存安全实现，采用并发垃圾回收和隐形能力来防止所有内存安全错误，且没有逃生舱口。
本文介绍了一种基于线性类型和抽象解释的内存安全新方法，旨在比Rust更符合人机工程学原理地消除诸如释放后使用和内存泄漏等常见错误。
Anthropic 收购了 Bun，并使用 Claude Code 智能体在九天内将整个运行时从 Zig 重写为 Rust。该重写通过了 99.8% 的测试，但引入了超过 10,000 个 unsafe 块，引发了对内存安全性益处的质疑。
本文介绍了 iddqd，这是一个 Rust 库，它提供了从值中借用键的映射，减少了重复和同步问题。本文讨论了编写不安全 Rust 代码的挑战以及该库如何保持正确性。
作者认为，内存不安全的开源软件极易受到即将到来的人工智能漏洞查找代理的攻击，这使内存安全成为道德义务，并且Rust必须作为领先且零开销的内存安全语言取得成功。