本周技术新闻速览
Git 高危漏洞 CVE-2025-48384 曝光：子模块克隆/更新可被利用致任意文件写入
近日，Git 版本控制系统披露一个严重安全漏洞 (CVE-2025-48384)，影响子模块的处理方式。攻击者可通过构造恶意子模块仓库，在用户执行 git clone --recurse-submodules 或 git submodule update 时，利用 .gitmodules 文件中的 gitdir 配置项进行路径穿越，实现任意文件写入，进而可能导致远程代码执行（RCE）。Git 官方已紧急发布 2.47.1、2.46.1、2.45.2 等修复版本，并反向移植到 2.41.1 和 2.40.1。强烈建议所有用户立即升级，并谨慎处理不可信来源的包含子模块的仓库。
麦当劳核心客户平台采用 Supabase，开源 BaaS 迎来企业级巨头
世界快餐业巨头麦当劳宣布，其关键的客户平台（Customer Platform, MCP）正在采用开源后端即服务（BaaS）提供商 Supabase。此举是 Supabase 在大型企业市场的重大突破，验证了其平台在处理大规模、高要求的企业级应用场景下的可靠性、可扩展性和安全性。麦当劳选择 Supabase 主要基于其强大的 PostgreSQL 数据库、实时数据同步、身份认证等功能，旨在现代化其技术栈，提升开发效率和系统稳定性。这预示着开源 BaaS 解决方案正日益获得大型企业的青睐。
Hugging Face推出SmolLM3项目：利用大模型生成数据，显著提升小型语言模型性能
Hugging Face 近日发布 SmolLM3 项目，提出一套通过大型语言模型（LLM）生成高质量训练数据来高效训练小型语言模型（SLM）的方法论。该项目利用强大的“教师”模型生成合成数据，用于训练体积更小的“学生”模型，结果显示能显著提升 SLM 性能。基于此方法，Hugging Face 已发布 SmolLM-1.7B 和 SmolLM-350M 等模型，在多个基准测试中表现出色，甚至媲美参数量数倍的模型。SmolLM3 为资源受限的场景训练高性能 AI 模型提供了新途径，推动 AI 向“小型化”、“高效化”和“普惠化”发展。
零融资达成百万美元 ARR：独立开发的财务规划工具 ProjectionLab 揭秘增长路径
专业的财务规划软件 ProjectionLab 宣布，其年度经常性收入（ARR）已成功突破 100 万美元，且完全是在零外部融资、依赖自身经营（bootstrapping）的情况下达成。创建者 Spencer Cornelia 表示，成功主要得益于对产品质量和用户需求的深度聚焦，通过持续迭代产品、有效的有机增长策略（如 SEO 和口碑传播）实现了健康的可持续增长。ProjectionLab 的案例为独立开发者和自力更生型创业者提供了重要启示，证明了优质产品和审慎策略同样能实现可观商业成功。
基因编辑新技术：科学家实现在人体细胞DNA中刻录生命事件轨迹
《自然》杂志发表一项突破性研究，美国科学家开发出一种利用 Prime Editing 基因编辑技术，直接在人体细胞内源性基因组 DNA 中记录分子事件的方法。该技术让细胞自身成为“生物记录仪”，通过在基因组特定位点留下编辑标记，以高精度记录细胞响应环境变化、经历分化等生命轨迹。这些标记随细胞分裂稳定遗传，通过测序可“回放”细胞历史。这项技术为理解疾病发生、细胞分化等复杂生物过程提供了强大新工具，具有应用于精准医学和动态生物学研究的巨大潜力。
知名 Ruby 开发者推出全新 Web 框架 Brut，强调简洁与可靠
长期活跃于 Ruby 社区的知名开发者 Steve Klabnik 近日宣布推出其全新 Ruby Web 框架 Brut。Brut 旨在提供一个更简洁、更可靠的框架选择，通过显式（explicit）的设计哲学，解决在使用现有框架时遇到的复杂性、过多隐式行为以及错误处理挑战。Brut 拥抱极简主义，专注于核心 Web 组件，避免集成非核心功能，赋予开发者更大自由度。受 Rust 经验启发，其设计可能注重显式错误处理。Brut 目前处于早期阶段，但为寻求轻量、可控、可靠的 Ruby Web 开发提供了新的探索方向。
Goomba Lab 文章探讨：AI与大模型研发的核心——无处不在的权衡取舍
Goomba Lab 发表文章，深入探讨人工智能特别是大型语言模型（LLM）研发过程中无处不在的权衡取舍（Tradeoffs）。文章指出，AI 发展本质上是在多维空间寻找最佳“平衡点”，提升某项指标常需牺牲其他方面，如模型规模与效率/成本、准确性与数据需求、性能与可解释性、鲁棒性与模型复杂度等。理解并管理这些权衡是构建和部署实用 AI 系统的关键。未来的 AI 研发不仅在于突破单一指标极限，更在于发展智能的权衡管理方法。认识到权衡的普遍性是 AI 领域成熟的标志。
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聚焦狗只救援：生命接力中的艰辛与温情
此部分新闻内容属于社会议题，与前述技术新闻领域关联较弱，故在此保留原摘要供参考：在全球多个地区，动物收容所面临着严峻的狗只过剩危机。一项报道揭示，狗只救援者们投身于一场艰辛的“生命接力”，从收容所“拉”出狗狗，经历资金筹集、医疗、寻找临时寄养家庭、跨区域运输等复杂环节。这项工作充满不确定性和情感消耗，面对生命与死亡的抉择以及狗狗的心理创伤。尽管困难重重，每一次成功的救援都体现了希望、韧性和无条件的爱。
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