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文章从零实现了集中式FedAvg和去中心化Gossip两种联邦学习架构，并集成了客户端差分隐私，在非独立同分布的MNIST数据上进行了系统性实验。核心发现揭示了隐私预算（epsilon值）对模型性能的复杂影响：去中心化架构在强隐私约束下表现更稳健，但收敛速度较慢；而集中式架构在弱隐私下收敛更快，但对噪声更敏感。实验量化了隐私保证与学习效率之间的权衡关系。

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文章深入剖析了Zig等新兴编程语言在包管理器生态中面临的“M×N”集成难题：每个新语言都需要重建一整套工具链（如漏洞扫描、SBOM生成器），导致巨大的重复劳动。作者提出“依赖生命周期协议”（DLP）作为解决方案，类似于语言服务器协议（LSP），旨在标准化依赖管理的接口。文章还系统性地分析了社区、供应商和标准机构（如PURL、CRA）在解决这一生态系统挑战中的角色，并将技术问题与更广泛的数字主权议题

文章深刻剖析了数字主权中常被忽视的“依赖层”问题，指出欧洲不应简单重复建设类似AWS的基础设施，而应通过制定和推广开放标准（如S3 API）来降低技术切换成本。核心发现是，即使代码自托管，欧洲公司仍严重依赖美国主导的软件供应链服务，如代码托管（GitHub）、依赖智能（Dependabot）和包注册表（npm）。文章提出通过标准化协议（如PURL、OSV、CycloneDX）解耦包管理器组件，并建

DSGym 是一个由斯坦福大学、Together AI 等机构提出的框架，用于标准化地评估和训练数据科学 Agent。它通过容器化环境封装了超过 1,000 个数据科学挑战，并引入了 DSBio（生物信息学）和 DSPredict（Kaggle 预测）等新数据集。评估发现，前沿模型在一般分析任务上表现良好（60%-90%准确率），但在 DSBio 上因“领域接地错误”而性能骤降（最佳仅 43.33

本文是对 GPT-OSS 模型实施 Agentic RL 训练的深度实战回顾。文章详细拆解了训练过程中遇到的核心挑战，包括修复 PPO 算法中 MoE 专家对数概率不匹配的问题、纠正训练与推理阶段的不一致性。在性能优化方面，作者分享了如何集成 FlashAttentionV3 的注意力下沉支持，并利用 FSDP 内存优化与序列并行技术来提升训练效率。

文章提出了一个开创性的概念“PkgFed”，旨在利用去中心化社交网络协议ActivityPub来构建联邦化的软件包发布生态系统。其核心是将包注册表映射为Mastodon实例、软件包映射为Actor、版本发布映射为Post，从而使传统的单向依赖关系转变为可双向查看和探索的社交图谱。这一设计能极大增强维护者对其用户基础的可见性，改进安全漏洞通知的传播效率，并促进跨Forgejo等联邦化代码托管平台的软

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文章提出一个用于包管理的抽象协议参考模型，旨在统一描述npm、Cargo、pip等不同生态系统的共享概念，而非强制标准化。它定义了包管理的分层结构（用户命令、清单格式、注册表协议等）、关键角色（发布者、消费者）、数据类型（包标识符、版本约束）和核心操作（发布、解析、安装）。特别强调了常被忽视的治理操作（如命名空间分配）和一致性属性（解析确定性、锁文件完整性），并探讨了该协议如何促进便携安全研究、系