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14-year-old Miles Wu folded origami pattern that holds 10k times its own weight
14岁少年利用折纸设计应急避难所，赢得创新挑战赛大奖
核心内容： 14岁的美国少年迈尔斯·吴（Miles Wu）利用折纸艺术——特别是三浦折叠（Miura-ori）——设计了一种坚固、经济且易于部署的应急避难所，并在2025年“Thermo Fisher Scientific Junior Innovators Challenge”（青少年创新挑战赛）中荣获一等奖，获得25,000美元奖金。
主要细节：
- 三浦折叠的优势： 吴对日本天文学家三浦馨发明的“三浦折叠”技术深感兴趣。这种技术可以将大张纸折叠成紧凑的形状，并且具有多种变化，在航空航天工程领域已被广泛应用，例如用于卫星的太阳能电池板。
- 项目背景： 受到飓风和野火等自然灾害的启发，吴希望利用这种折纸技术设计出能在紧急情况下快速搭建、易于部署且能抵御恶劣天气的避难所。他发现现有结构通常难以同时兼顾坚固、易部署和经济性。
- 实验与测试： 吴通过计算机程序设计了54种不同的三浦折叠变体，并使用三种不同类型的纸张进行了108次实验。他使用折纸机精确折叠，并通过在纸张之间放置重物来测试其强度，最终发现最坚固的三浦折叠能够承受自身重量10,000倍的重量，相当于纽约出租车承载4000头大象的重量。
- 挑战赛获奖： 吴的创新项目在“青少年创新挑战赛”中脱颖而出，不仅因为其严谨的结构工程研究，还因为他在团队挑战中的创造力、适应性和领导力。
- 专家评价： 普林斯顿大学工程师格劳西奥·保利诺（Glaucio H. Paulino）认为吴的项目展示了通过调整几何形状来提高结构性能的潜力。
- 未来展望： 吴计划继续探索折纸与STEM领域的交叉应用，并致力于开发实际的应急避难所原型，进一步测试其在多方向受力情况下的强度和耐久性。他希望能够探索更多不同折纸模式在不同场景下的应用。
总结: 迈尔斯·吴利用他对折纸的热情和科学方法，成功地将古老的艺术形式与现代工程技术相结合，为应急救援领域提供了一种有潜力的解决方案，并凭借其创新项目赢得了青少年创新挑战赛的最高奖项。尽管距离实际应用仍存在一些工程挑战，但吴的研究为未来开发更高效、更实用的应急避难所提供了重要的参考。
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GrapheneOS – Break Free from Google and Apple
好的，这是对原文的摘要，少于800字，用中文写成，并采用Markdown格式：
GrapheneOS：隐私与安全的Android替代方案
简介
作者原本是苹果生态系统的忠实用户，但在体验了三星Galaxy Z Fold 6的租赁服务后，开始重新考虑Android，并发现了GrapheneOS，一个专注于隐私和安全的定制Android系统。
什么是GrapheneOS
GrapheneOS是一个开源的操作系统，基于Android Open Source Project (AOSP) 构建，但与标准Android版本截然不同。它彻底移除了对Google服务的集成，避免了数据追踪和收集，同时提供稳定且现代化的工作环境。该系统通过强化内核和关键组件，提高了安全性，并允许用户在隔离环境中运行Google Play Services，在保障隐私的同时使用流行的应用。目前，GrapheneOS主要支持Google Pixel系列手机，利用其Titan M安全芯片提供全方位的数据保护。
设备支持
GrapheneOS最初支持多种设备，但目前主要推荐Google Pixel系列，因为其Verified Boot、Titan M、IOMMU和MTE等特性。
支持的设备（截至2026年2月）
- Pixel 10 Pro Fold (rango)
- Pixel 10 Pro XL (mustang)
- Pixel 10 Pro (blazer)
- Pixel 10 (frankel)
- Pixel 9a (tegu)
- Pixel 9 Pro Fold (comet)
- Pixel 9 Pro XL (komodo)
- Pixel 9 Pro (caiman)
- Pixel 9 (tokay)
- Pixel 8a (akita)
- Pixel 8 Pro (husky)
- Pixel 8 (shiba)
- Pixel Fold (felix)
- Pixel Tablet (tangorpro)
- Pixel 7a (lynx)
- Pixel 7 Pro (cheetah)
- Pixel 7 (panther)
- Pixel 6a (bluejay)
- Pixel 6 Pro (raven)
- Pixel 6 (oriole)
作者选择了Pixel 9a作为测试设备，因为它价格适中且提供长达7年的支持。
安装GrapheneOS
安装过程包括：
- 准备设备：手机、数据线、Chromium浏览器。
- 手机准备：恢复出厂设置、更新系统、开启开发者选项、解锁Bootloader。
- 下载系统镜像。
- 使用网页工具刷写系统镜像。
- 重新锁定Bootloader。
- 恢复OEM锁。
使用GrapheneOS的愿景
作者的策略是创建多个用户配置文件，在“Owner”用户上安装Google Play Services，仅用于需要Google服务的特定应用（如mBank和Mój T-Mobile）。在另一个“Tommy”用户上，作者运行各种开源应用，并致力于最大程度地减少对Google服务的依赖。
开源应用列表
包括AntennaPod、Aurora Store、Bitwarden、Brave、Breezy Weather等。
Aurora Store
Aurora Store是一个允许下载APK文件，无需Google帐户的Google Play Store客户端。
权限管理
GrapheneOS提供精细的权限管理功能，允许用户控制每个应用程序的权限，提高隐私和安全性。
私有空间
私有空间提供一个隔离的环境，用于存储和运行需要Google服务的应用程序。
总结
GrapheneOS是一个强大的系统，为用户提供了卓越的隐私和安全保障。作者鼓励大家支持GrapheneOS项目，以支持其持续发展。
支持GrapheneOS项目
可以通过捐款来支持该项目。
希望这个摘要符合您的要求！
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Study: Self-generated Agent Skills are useless
SkillsBench：LLM代理技能基准测试
本文介绍了SkillsBench，一个用于评估LLM (大型语言模型) 代理技能有效性的基准测试。 随着LLM代理的快速发展，技能（结构化的过程知识包）被广泛使用来增强推理时LLM的能力。 然而，目前缺乏衡量技能是否真正有帮助的标准方法。
主要内容：
- SkillsBench基准测试： SkillsBench包含86个任务，分布在11个领域，并配有精心策划的技能和确定性验证器。
- 评估设置： 每个任务在三种条件下进行评估：无技能、策划的技能和自生成技能。
- 实验结果： 实验使用了7种不同的代理模型配置，总共进行了7,308条轨迹的评估。
- 策划的技能： 平均通过率提高了16.2个百分点（pp）。但效果因领域而异，软件工程领域提高了4.5pp，而医疗保健领域提高了51.9pp。 有16个任务的增量为负数。
- 自生成的技能： 平均而言，自生成的技能没有带来任何好处，表明模型无法可靠地编写它们所受益的过程知识。
- 技能规模： 包含2-3个模块的专注技能优于全面的文档。
- 模型大小： 具备技能的小型模型可以达到没有技能的较大模型的效果。
总结：
SkillsBench基准测试提供了一个评估LLM代理技能有效性的框架。 实验结果表明，精心策划的技能可以显著提高性能，但自生成的技能的效果不佳。 此外，专注技能和较小的模型也可以在技能辅助下取得良好的效果。 该研究强调了在LLM代理中有效利用技能的重要性，并为未来研究方向提供了指引。
关键词： LLM代理, 技能, 基准测试, 过程知识, 技能生成, 技能评估
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Use protocols, not services
互联网匿名性和隐私保护：回归协议的重要性 (Internet Anonymity and Privacy Protection: The Importance of Returning to Protocols)
发布日期：2026年2月15日
本文强调了互联网匿名性和隐私保护的重要性，并指出当前互联网的隐私状况正在受到威胁。核心观点是，应放弃对中心化服务的依赖，回归使用协议。
主要内容：
- 互联网的设计初衷： 互联网的设计原则是匿名和隐私保护的，除非管理员主动追踪用户，否则不存在内置的身份层。
- 中心化服务带来的问题： 中心化通信平台（如 Discord）破坏了互联网的匿名性和隐私性。政府可以通过对这些平台施压（例如通过传票、法院命令或法规要求）来识别用户、审查内容或强制执行合规性。
- 服务易受攻击： 政府只需向一家公司发送一封信，即可要求其识别用户、审查内容或执行合规性。目前，全球各国政府都在通过法律要求平台验证用户年龄，Discord 已经开始强制设置“青少年默认”设置，并要求用户提交面部扫描或政府颁发的身份证明。
- 协议的优势： 协议（例如 IRC、XMPP、ActivityPub、Nostr 和 Matrix）无法被政府强制执行年龄验证，因为没有单一实体可以被强制执行。每个服务器运营商可以独立做出决策，用户可以轻松地迁移到其他服务器。
- 更换服务无效： 迁移到另一个服务并不能解决根本问题。新的服务要么受到相同管辖规则的约束，要么位于国外，最终会在变得足够大并具有影响力后受到封锁或压力。
- 以邮件为例子： 电子邮件的 SMTP 协议是一个很好的例子，说明了协议的强大韧性。即使 Google 或 Microsoft 停止服务，SMTP 协议仍然存在并有效，用户可以迁移到其他提供商，并继续与 Gmail 用户通信。
- 服务与协议的区别： 在中心化服务中，如果账户被删除或封禁，用户将彻底失去访问权限。而使用协议，用户可以迁移到其他服务，保持联系。
- 结论： 选择服务而非协议意味着选择了一个单一公司可以被强制识别、限制或交出用户数据，以换取利润或政府的利益。因此，应回归使用协议，以维护互联网的匿名性和隐私。
总结：
本文认为互联网的匿名性和隐私正受到威胁，原因是用户过度依赖中心化的服务。作者建议回归使用协议，强调协议的韧性、灵活性和抗审查性，并以电子邮件的 SMTP 协议作为成功案例。
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Privilege is bad grammar
总结：权力和语法 - 从邮件泄露看职场沟通的演变
这篇文章探讨了权力和职场沟通风格之间的关系，主要通过对近期Epstein文件泄露以及2014年索尼影业黑客事件中高管邮件的观察来进行分析。
核心观点：
- 早期职场焦虑： 作者回忆起初入职场时，对邮件的写作非常谨慎，担心表达不专业，反复检查语法和语气。
- 老板的随意沟通： 然而，作者的早期经历也包括收到老板以简短、口语化、甚至带有错误和表情符号的邮件回复，这让她感到困惑，因为这与她对“专业”的理解相悖。
- 权力的解放： Epstein文件和索尼影业黑客事件暴露了高管们邮件写作的随意性，包括语法错误、不规范的格式和简短的表达。作者认为，当一个人达到一定权力高度时，可能不再需要刻意追求专业和正式的沟通方式，因为他们已经拥有了权力本身。
- “语法特权”的概念： 作者提出了一种新的视角，即“语法特权”，暗示了权力阶层可以免受因语法错误而受到的惩罚，而普通职场人士则需要更加小心。
- 对比与反思： 作者将自己初入职场时对邮件写作的严谨与高管邮件的随意形成对比，引发了对职场沟通规范和权力影响的反思。
总结：
文章通过个人经历和公开事件，揭示了权力与沟通风格之间的微妙关系。随着地位的提升，人们对沟通的规范性要求似乎降低了，而这种变化也引发了对职场沟通规范和社会阶层差异的思考。作者提出“语法特权”这一概念，进一步探讨了权力对个人行为标准的影响。
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Dark web agent spotted bedroom wall clue to rescue girl from abuse
BBC Eye Investigations: 拯救露西——暗网调查的细节与挑战 (BBC Eye Investigations: Rescuing Lucy - Details and Challenges of Dark Web Investigations)
主要内容：
BBC 的“世界服务”团队花了五年时间记录了美国国土安全调查局（DHS）精英小组的运作，该小组专门负责识别出现在儿童性虐待材料中的受害者。该报道重点介绍了该小组如何通过细致的观察和分析，即便在暗网这种高度加密的环境下，也能找到被虐待儿童的线索并将其解救。
案件背景：
调查人员 Greg Squire 及其团队正在调查一起涉及12岁女孩 Lucy 的案件。Lucy 的虐待图片在暗网上被分享，而嫌疑人采取了各种手段来掩盖身份，例如裁剪和修改图片。
调查过程：
- 暗网监控： Squire 及其团队不间断地监控暗网聊天室，寻找任何可能识别和定位受害者的线索。
- Facebook 协助尝试失败： 团队联系了当时占据主导地位的社交媒体平台 Facebook，请求协助搜索家庭照片以寻找 Lucy。但 Facebook 拒绝提供帮助，表示缺乏相关工具。
- 细节分析： 调查人员仔细分析 Lucy 房间里的所有物品，包括床单、服装和填充玩具，试图寻找任何有用的线索。
- 沙发突破： 他们发现 Lucy 房间里出现的一张沙发仅在特定区域销售，缩小了搜索范围到大约 4 万人。
- 砖墙线索： 关键的突破点来自于 Lucy 房间里的砖墙。Squire 通过搜索和联系砖行业协会，最终联系到一位砖块专家 John Harp。
- 砖块专家鉴定： Harp 凭借多年的经验，确认了砖块的类型为“Flaming Alamo”，这是一种在 60 年代末到 80 年代中叶生产的砖块，且仅在特定地区销售。
- 地理位置限定： Harp 强调了砖块的重量，指出砖块不会长途运输。这使得调查人员能够将沙发客户名单缩小到 100 英里范围内 Harp 的砖厂。
- 社交媒体搜索： 调查人员在缩小后的客户名单中搜索社交媒体，最终在一个 Facebook 照片中发现了 Lucy 和一位疑似其亲属的成年人的合影。
- 地址追踪与确认： 通过地址信息，调查人员追踪到嫌疑人及其相关人员的地址，但为了避免打草惊蛇，他们没有直接上门询问。
- 砖块样式确认： 调查人员将房屋照片发送给 Harp，请他判断房屋是否可能使用了 “Flaming Alamo” 砖块。
- 最终逮捕： 最终，他们找到了一座符合条件的房屋，确认嫌疑人是 Lucy 的母亲的男友，同时也是一名有性犯罪记录的罪犯。嫌疑人被捕并被判处超过 70 年的监禁。
调查人员的心理挑战：
Squire 在调查过程中面临着巨大的心理压力，导致酒精依赖和抑郁。他的同事 Pete Manning 及时发现了 Squire 的异常，并鼓励他寻求帮助。
后续：
Squire 在几年前与 Lucy 见面， Lucy 感谢 Homeland Security 的介入，并表示现在她已经可以讨论自己的经历。
Facebook 的回应：
BBC 向 Facebook 询问其未能利用面部识别技术协助调查的原因，Facebook 回应称，为了保护用户隐私，必须遵循适当的法律程序，但会尽力支持执法部门。
总结：
该报道展示了暗网调查的复杂性和挑战，以及即使在高度加密的环境下，通过细致的观察、分析和与各领域专家的合作，仍有可能找到受害者并将其解救。 同时，也强调了调查人员面临的心理压力以及寻求帮助的重要性。
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AI is destroying Open Source, and it's not even good yet
AI 生成代码对开源社区的影响：总结
这篇文章主要讨论了人工智能 (AI) 生成代码对开源社区造成的负面影响，并预示着未来可能加剧的局面。
主要问题：
- AI 幻觉与骚扰： Ars Technica 曾发布一篇关于 AI 代理的文章，但后来撤回，原因是 AI 编造了开源库维护者 Scott Shambaugh 的引用。讽刺的是，Shambaugh 之前也因 AI 代理提交的“垃圾代码”而受到骚扰，导致他不得不拒绝合并该代码。
- 降低 Bug 报告质量： curl 维护者 Daniel Stenberg 已经停止了 bug 赏金计划，原因是 AI 生成的漏洞报告质量大幅下降，有用的报告占比从 15% 降至 5%。 这些报告的提交者往往态度傲慢，更注重寻找漏洞以获取赏金，而不是真正改进开源项目。
- AI “垃圾代码”泛滥： 博客作者本人管理超过 300 个开源项目，也观察到 AI 生成的 PR (Pull Requests) 数量增加。 GitHub 甚至添加了禁用 PR 的功能，以应对这一问题。
- AI 代码生成停滞： AI 代码生成技术已经达到瓶颈，虽然代码质量“相当不错”，但改进速度放缓。 依赖未经验证的 AI 代码维护关键系统存在风险。
- 资源不平衡： 开源维护者资源有限，难以应对大量 AI 生成的低质量代码。
- OpenClaw 的影响： OpenClaw 的发布以及 OpenAI 招聘其创始人来“向大众普及代理式 AI”，可能会进一步加剧问题。
其他担忧：
- AI 泡沫： 作者将当前的 AI 热潮比作之前的加密货币和 NFT 泡沫，认为存在不理智的行为和过度乐观。
- 硬件短缺： AI 的发展导致硬件需求激增，Western Digital 已经宣布其 2026 年的硬盘库存售罄。
- “这次不一样”的谬论： 尽管有人认为 AI 时代不同，但作者认为这与过去的泡沫破裂有相似之处，并且 AI 公司可能会对开源社区造成更大的破坏。
- 作者的个人经验： 作者承认 AI 在博客迁移过程中有所帮助，但强调了手动测试和审查的重要性，并表示不会将未经验证的代码交给其他维护者。
总而言之，文章表达了对 AI 生成代码对开源社区的负面影响的担忧，并呼吁谨慎对待 AI 技术，避免其破坏开源生态系统。
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"Token anxiety", a slot machine by any other name
使用编码代理可能导致的工作成瘾：一篇博客文章摘要
日期： 2026 年 2 月 16 日
这篇文章表达了作者对编码代理日益普及及其对科技行业工程师的影响的担忧。作者认为，这种趋势可能导致工作成瘾，并探讨了其背后的潜在机制。
主要观点：
- “Token焦虑”： 作者从Bluesky上看到的一篇帖子开始，描述了工程师因过度使用编码代理而产生的压力和焦虑感，即总觉得应该做更多事情。
- 公司推动使用： 越来越多的公司正在鼓励或强制工程师使用AI编码代理，以提高生产力。尽管缺乏实际证据，而且研究表明AI使用会降低技能保留，但公司仍然推行这种做法。
- “996”工作制的蔓延： 编码代理的使用使得公司更容易推行类似中国“996”（每周工作996小时）的工作时间制度，甚至让工程师觉得自己只是在“照看”电脑。
- 编码代理的成瘾性： 作者将编码代理比作老虎机或loot box，因为它们需要持续的关注，结果往往不确定，容易让人上瘾。这种行为模式与赌博成瘾的症状相似。
- 工作成瘾的风险： 作者认为，公司强制使用具有成瘾性的技术，实际上是在让员工对工作产生依赖，这是一种不好的现象。
- 未来趋势的担忧： 作者担心这种趋势会成为常态，道德和价值观的逐渐丧失将成为求职的必要条件。作者表示如果情况继续恶化，他可能会转行从事HVAC行业并制作YouTube视频。
推荐阅读：
文章还推荐了以下相关阅读材料：
- “I can't sleep gud anymore - A Practical Guide to Agentic Computering” (YouTube视频)
- “On Stepping Back” (博客文章)
- “Addiction by Design: Machine Gambling in Las Vegas” (书籍)
参考文献：
- [1] 作者呼吁提供量化数据支持
- [2] Becker 等人 (2025) 的研究表明，早期AI对开源开发者生产力的影响尚不明确。
- [3] Shen & Tamkin (2026) 的研究表明AI使用会影响技能形成。
- [4] 作者讽刺工程经理可能对工程师的工作生活感到满意。
- [5] 作者用赌博来比喻OpenAI和Anthropic的商业模式。
- [6] 作者感谢妻子的贡献。
标签： #agents #ai #blog posts that i really shouldn't be writing and publishing while actively looking for work
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Thinking hard burns almost no calories but destroys your next workout
总结：认知疲劳如何影响运动表现
这篇文章探讨了认知工作与运动表现之间的关系，并揭示了认知疲劳对运动的影响。以下是主要观点：
1. 大脑的能量消耗：
- 大脑消耗身体总能量的20-25%，主要用于维持基本功能（如神经元充电、维持连接等），而非实际思考。
- 即使是高强度认知活动（如国际象棋大师比赛），额外的能量消耗也微乎其微，仅为基础代谢率的10%。
- 思考本身并非高能量消耗活动，其主要成本是维持大脑的基础运作。
2. 认知疲劳的影响：
- 一项研究表明，认知疲劳会导致运动表现下降。在进行90分钟认知任务后，参与者在自行车测试中提前15%停止，尽管生理指标（心率、乳酸水平等）没有差异。
- 认知疲劳并非由于肌肉疲劳，而是由于大脑对运动的感知难度增加，达到心理极限。
- 这种现象在跑步、自行车等耐力运动中普遍存在，且影响的是持续性运动，而非爆发力或力量。
3. 认知疲劳的神经机制：
- 主要原因是腺苷（adenosine）的积累。
- 长时间的认知活动会导致特定脑区（前额叶皮层，ACC）内腺苷积累，ACC负责评估运动难度并决定是否继续。
- 腺苷会抑制神经元活动，从而产生疲劳信号，使运动感觉更加困难。
- 咖啡因（腺苷受体拮抗剂）可以缓解这种影响，睡眠不足也会导致类似的影响。
4. 认知疲劳对VO₂ max的影响：
- 提高VO₂ max需要进行高强度训练（如4x4间歇训练），但这些训练需要很强的耐受力。
- 认知疲劳会使大脑更容易达到心理极限，导致训练强度不足或提前结束。
- 长期下来，这会影响训练质量，阻碍VO₂ max的提高。
5. 应对策略：
- 合理安排训练时间： 将高强度训练安排在认知负荷较低的日子或时间段。
- 适度使用咖啡因： 训练前45-60分钟服用适量的咖啡因，以阻断腺苷受体。
- 重视轻松训练： 在认知负荷大的时候，选择低强度的轻松训练。
- 短暂的认知休息： 在认知工作和运动之间安排短暂的低强度活动，以帮助大脑恢复。
核心观点： 运动表现不仅取决于身体的生理状态，还受到大脑的感知和调节的影响。认知疲劳通过影响大脑对运动难度的评估，从而降低运动表现。理解这一机制有助于我们更好地安排训练，并优化运动效果。
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I guess I kinda get why people hate AI
我大概也理解了人们为什么讨厌人工智能 (Wǒ dàgài yě lǐjiě le rénmen wèishénme tǎoyàn réngōng zhìnéng)
这篇文章探讨了作者对人工智能（AI）日益增长的担忧，以及为什么他开始理解那些表达对AI负面情绪的人。尽管作者本人在使用AI并从中受益，但他观察到AI的发展带来了许多负面影响，且AI公司似乎对此漠不关心。
主要观点：
- 历史背景： 文章回顾了历史上人们对技术进步的担忧，例如Luddite运动和ATM的引入，指出技术变革通常伴随着短期内的阵痛，但最终通常会带来人类福祉的提升。然而，这次的AI变革似乎不同。
- AI公司的营销策略： 令人费解的是，负责开发AI的公司却在用一种末日般的口吻宣传自己的产品，警告人们AI将取代他们的工作，甚至毁灭整个职业类别。这种营销方式与以往任何技术产品的推广方式都不同。
- 潜在的社会问题： 作者指出，AI已经导致了学生作弊、虚假信息泛滥、RAM价格飙升等问题，并且这些问题似乎没有得到足够的重视。
- 触发条件立法： 建议AI公司积极推动立法，制定触发条件，以便在AI对就业市场造成重大冲击时，及时启动社会保障措施，例如普遍基本收入（UBI）。
- AI的负面体验： 即使对于像作者这样的程序员，AI的使用体验也并非总是积极的。AI生成大量低质量的内容，降低了互联网的质量，并带来了各种令人不悦的体验。
- 对未来的担忧： 作者担心，如果AI继续带来负面影响，最终可能会导致社会分裂，甚至引发对AI技术的抵制。他呼吁AI公司关注这些问题，并采取措施改善人们的体验。
总结：
作者并非反对AI，而是对AI发展所带来的负面影响以及AI公司对此漠不关心的态度表示担忧。他认为，如果AI公司不采取措施解决这些问题，最终可能会导致社会问题，甚至引发对AI技术的抵制。作者希望AI公司能够更加积极地应对这些挑战，共同创造一个更加美好的未来。
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Robert Duvall has died
https://www.nytimes.com/2026/02/16/movies/robert-duvall-dead.html?unlocked_article_code=1.MlA.5LIC.JbSiEGzihyVU&smid=url-share
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WebMCP Proposal
WebMCP API 总结 (Summary of WebMCP API)
以下是对 WebMCP API 规范的总结，重点介绍其目的、结构和关键功能。
1. 概述 (Introduction)
WebMCP (Model Context Protocol) API 是一种新的 JavaScript 接口，旨在允许 Web 开发者将 Web 应用程序的功能暴露为“工具”。这些工具是带有自然语言描述和结构化模式的 JavaScript 函数，可以被代理 (agents)、浏览器代理 (browser's agents) 和辅助技术 (assistive technologies) 调用。 简而言之，WebMCP 将 Web 页面转换为 Model Context Protocol (MCP) 服务器，工具在客户端脚本中实现，而不是在后端。WebMCP 支持用户和代理之间的协作工作流程，利用现有的应用程序逻辑，同时保持上下文共享和用户控制。
2. 术语 (Terminology)
- 代理 (Agent): 一个自主助手，能够理解用户的目标并代表用户采取行动。通常基于大型语言模型 (LLM) 的 AI 平台。
- 浏览器代理 (Browser's Agent): 由浏览器提供或通过浏览器运行的代理，例如浏览器扩展或插件。
- AI 平台 (AI Platform): 提供代理助手的平台，例如 OpenAI 的 ChatGPT、Anthropic 的 Claude 或 Google 的 Gemini。
3. API 接口 (API)
WebMCP API 扩展了 Navigator 接口，并引入了 ModelContext 接口，用于注册和管理工具。
3.1 Navigator 接口扩展 (Navigator Interface Extensions)
Navigator 接口新增了一个只读属性 modelContext，用于访问 ModelContext 对象。
3.2 ModelContext 接口 (ModelContext Interface)
ModelContext 接口提供了以下方法：
provideContext(options): 注册提供的上下文（工具）给浏览器。会先清除之前的工具和上下文。clearContext(): 取消注册浏览器中的所有上下文（工具）。registerTool(tool): 注册单个工具，不会清除现有的工具集合。如果工具名称已存在或输入模式无效，则会抛出错误。unregisterTool(name): 从注册的工具集合中移除指定名称的工具。
3.3 数据结构 (Data Structures)
ModelContextOptions: 包含一个 tools 数组，用于注册多个工具。ModelContextTool: 描述可被代理调用的工具，包含以下属性：
name: 工具的唯一标识符。description: 工具功能的自然语言描述。inputSchema: 描述工具输入参数的 JSON Schema 对象。execute: 一个回调函数，在代理调用工具时执行。 接受输入参数和 ModelContextClient 对象。如果执行是异步的，则返回一个 Promise。annotations: 可选的标注，提供关于工具行为的额外元数据，如 readOnlyHint (指示工具是否只读)。
ModelContextClient: 代表执行工具的代理，提供 requestUserInteraction 方法，允许在工具执行过程中请求用户输入。
4. requestUserInteraction 方法 (requestUserInteraction method)
requestUserInteraction(callback) 方法允许代理在执行工具时请求用户输入，例如显示确认对话框。该方法异步执行，并返回一个 Promise，当回调函数执行完毕后 Promise 才会 resolve。
5. 总结 (Summary)
WebMCP API 旨在简化 Web 应用程序与 AI 代理的集成，允许代理利用现有的 Web 应用程序功能，实现更智能和协作的 Web 体验。通过定义工具的结构和交互方式，WebMCP 提供了安全可靠的接口，使代理能够理解和操作 Web 应用程序。
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Poor Deming never stood a chance
总结：德鲁克与丁宁的管理思想对比
这篇文章探讨了20世纪中叶两位管理学巨擘彼得·德鲁克和W. 埃德温·丁宁的影响力差异，以及为什么德鲁克的思想在美国更受欢迎。文章指出，尽管两人都致力于提升管理水平，但他们的方法论和侧重点截然不同。
核心观点：
- 德鲁克的“目标与关键结果”（OKRs） 是一种简化复杂性的机制。通过设定少量目标和可量化的关键结果，管理者可以过滤掉不必要的细节，专注于关键指标，从而更容易理解和控制组织。这迎合了管理者有限的带宽和普遍存在的会议文化。
- 丁宁则批判了以数字目标为导向的管理方式，将其视为一种“致命疾病”。 他认为，真正的改进需要对系统进行根本性变革，并深入理解系统本身。
- 经典控制 vs. 统计控制： 德鲁克的方法类似于恒温器，设定目标并试图将系统控制在目标值附近。而丁宁则强调统计过程控制，关注输出的波动性，通过观察系统来了解其运作规律，并根据系统状态采取相应的干预措施。
- 带宽限制： 德鲁克的方法为管理者提供了一种简单的控制机制，而丁宁的方法则需要管理者投入更多的带宽进行持续的研究和观察。
- “正确的事情往往更难”： 作者承认丁宁的方法更优，但理解了德鲁克思想在美国更流行的原因——人们倾向于选择更容易的事情，而管理者也不例外。
关键细节：
- 德鲁克来自奥地利-匈牙利，后来移民美国，在美国的影响力超过丁宁，而丁宁在日本的影响力更大。
- 文章引用了丁宁的名言：“消除目标管理。消除以数字为目标管理。用领导力代替。”
- 文章通过恒温器的例子，对比了经典控制和统计控制的区别，强调统计过程控制关注的是系统的波动性。
- 文章引用了统计学家劳埃德·尼尔森的观点：“管理任何组织所需的最佳数字是未知的，也是无法知道的。”
- 文章最终倾向于丁宁的观点，但承认德鲁克的思想更易于被管理者接受和实施。
总而言之，文章分析了德鲁克和丁宁管理思想的差异，并解释了为什么德鲁克的方法更贴合美国管理者的实际情况，尽管丁宁的方法可能更有效。
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Running NanoClaw in a Docker Shell Sandbox
Docker 近期博客文章摘要 (2025 年 12 月 - 2026 年 2 月)
以下是对 Docker 近期发布博客文章的总结，主要围绕安全、AI 代理和数据库部署等方面：
1. Docker 沙箱：安全运行 Claude Code 等编码代理 (2026 年 1 月 30 日)
- 核心内容： Docker 推出基于微虚拟机 (microVM) 隔离技术的沙箱，用于安全地运行 Claude Code、Gemini、Codex 和 Kiro 等编码代理。
- 关键点： 允许在隔离环境中无监督地运行编码代理，提高安全性。
2. 免费的 Docker 加固镜像：构建更安全的容器生态系统 (2025 年 12 月 17 日)
- 核心内容： Docker 加固镜像 (Docker Hardened Images) 现已免费提供，用户可以自由使用、分享和构建。
- 关键点： 旨在为所有开发者提供安全保障，无需额外许可费用。
3. AI 代理的多模型数据库：使用 Docker 扩展部署 SurrealDB (2026 年 2 月 17 日)
- 核心内容： 介绍了如何在 Docker Desktop 中部署 SurrealDB 及其扩展，并使用向量、图和实时查询构建 WhatsApp RAG 聊天机器人。
- 关键点： SurrealDB 提供了一个统一的数据库，结合了向量、图和实时查询功能，适用于构建 AI 代理应用。
4. 如何使用 Docker Model Runner 和 Agentic Compose 解决上下文大小问题 (2026 年 2 月 13 日)
- 核心内容： 讲解了如何使用上下文打包 (context packing) 技术，结合 Docker Model Runner 和 Agentic Compose，将更多内容塞入小型本地 LLM 的上下文窗口中，同时保持性能。
- 关键点： 解决 LLM 上下文窗口大小的限制，提升效率。
5. Docker 加固镜像免费了，接下来该怎么办？ (2026 年 2 月 10 日)
- 核心内容： 进一步阐述了 Docker 加固镜像免费后的应用，涵盖水线模型 (waterline model)、供应链隔离、VEX (Vulnerability Exploitability eXchange) 以及策略自动化等技术。
- 关键点： 通过这些技术减少 CVE 噪音，满足合规性要求，提升容器镜像安全性。
总而言之，Docker 近期发布的内容侧重于提升容器安全性，简化 AI 代理的部署和开发流程，并提供更高效的 LLM 使用方法。
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Wero – Digital payment wallet, made in Europe
Wero 概述 (Wero Overview)
Wero 是一款在比利时、法国和德国推出的一款即时支付服务，目前已扩展到在线支付。 该服务旨在简化家庭和朋友之间的资金转移，并提供更多便利。
核心功能与特点 (Key Features & Characteristics):
- 快速支付 (Fast Payments): 可以在 10 秒内完成银行账户之间的资金发送和接收。
- 全天候可用 (Always On): 24/7 全天候提供服务，即使在夜间和周末也可以使用。
- 便捷访问 (Easy Access): 适用于大多数比利时、法国和德国的银行客户。
- 操作简便 (Easy to Use): 通过“扫、点、完成”的简单操作即可完成支付，无需银行卡或 IBAN 账户号码。
- 欧洲制造 (Made in Europe): Wero 是一个欧洲产品，支持跨国在线支付。
- 应用场景 (Use Cases): 适用于朋友聚会分摊费用、快速支付朋友的寿司账单，或抢购心仪的商品等场景。
未来发展 (Future Developments):
- 店内支付 (In-Store Payments): 未来计划增加店内支付功能，集成到 Wero 数字钱包中。
- 订阅支付 (Subscription Payments): 未来将支持订阅费用支付。
- 扩展国家 (Expansion): 计划扩展到更多欧洲国家。
银行支持 (Bank Support):
- Wero 的使用需要银行的支持。 许多银行已经加入 Wero 联盟，您可以在其网站上找到银行列表：https://start.wero-wallet.eu/
- 如果您的银行尚未提供 Wero 服务，建议您联系银行，请求他们尽快加入。
- 如果您的银行已提供 Wero 服务，通常可以在您的移动银行应用程序中找到。 建议更新到最新版本的应用程序。
获取最新信息 (Stay Informed):
可以通过关注 Wero 的最新消息，及时了解新服务、新银行和即将推出的国家。
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Rise of the Triforce
总结：世嘉Triforce街机平台的复兴与Dolphin模拟器支持
1990年代初期，视频游戏行业正处于向三维领域迈进的关键时刻。街机凭借其强大的硬件和高昂的预算，率先展示了未来的游戏体验，但家用机迅速迎来了第五代主机，使得三维技术得以普及。街机产业因此面临挑战，许多开发者转向家用机平台，导致街机体验的独特性逐渐丧失。
世嘉的困境：
世嘉在这一变革中受到重创。尽管在1990年代取得了街机和家用机（世嘉Genesis/Mega Drive）上的巨大成功，但一系列失误（如32X和Sega Saturn）和街机业的衰退，使其濒临破产。 2002年，Dreamcast惨败于PlayStation 2，世嘉不得不将其热门游戏移植到竞争对手的硬件上。
Triforce项目的诞生：
尽管失去了家用机市场，世嘉依然拥有强大的街机开发团队。为了重振街机行业，世嘉决定与任天堂和Namco合作，开发基于GameCube的街机平台——Triforce。
Triforce硬件：
Triforce硬件的核心是一个标准GameCube主板，辅以AM-Baseboard和AM-Mediaboard两块定制电路板。系统使用GD-ROM存储游戏数据，并通过JVS I/O接口连接各种设备。Triforce支持使用Picoboot修改启动过程，可以加载GameCube IPL或自定义程序，甚至可以连接标准GameCube手柄和microSD卡。
Triforce游戏：
Triforce平台仅发布了九款游戏，其中较为知名的包括：
- Mario Kart Arcade GP & GP 2: Namco开发的马里奥赛车街机版，保留了系列核心玩法，并加入了独特的排行榜系统。
- Star Fox (未发布): 最初计划由Namco开发，使用O.R.B.S.街机柜体，但最终被取消。
- Gekitou Pro Yakyuu: WOW Entertainment开发的棒球游戏，融合了漫画角色和职业球员。
- Virtua Striker 4 & ver.2006: Amusement Vision开发的足球游戏，拥有精良的画面和操控。
- The Key of Avalon: Hitmaker开发的卡牌对战游戏，需要五台Triforce柜体协同工作。
- F-Zero AX: Amusement Vision开发的竞速游戏，拥有逼真的物理引擎和高难度。
Dolphin模拟器支持：
经过多年努力，Dolphin模拟器终于支持Triforce平台。开发者 crediar 的贡献至关重要。Dolphin现在可以运行Triforce游戏，并支持多人游戏模式。虽然仍存在一些限制，例如触摸屏和卡片接口的支持，但Triforce平台的复兴为玩家带来了新的可能性。
未来展望：
Dolphin团队计划继续完善Triforce模拟器，增加对更多硬件功能的支持，并提供更好的用户体验。他们希望Dolphin能够成为街机爱好者构建Triforce街机柜体的理想工具，让更多人有机会体验这些经典的街机游戏。
总而言之，Triforce平台代表了世嘉在街机产业转型时期的尝试，而Dolphin模拟器对Triforce的支持，为这些经典游戏带来了新的生命，也为街机模拟器领域增添了新的篇章。
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How to take a photo with scotch tape (lensless imaging) [video]
YouTube 平台简介
YouTube 是一款视频和音乐分享平台，旨在让用户享受喜欢的视频和音乐，上传原创内容，并与朋友、家人以及全世界分享。
主要功能和特点：
- 内容消费： 用户可以在平台上观看和欣赏各种视频和音乐内容。
- 内容创作： 用户可以上传自己的原创视频内容。
- 内容分享： 用户可以将内容分享给朋友、家人以及更广泛的受众。
其他信息：
- 链接： 提供了关于 YouTube 的各种信息链接，包括“关于”、“新闻中心”、“版权”、“联系我们”、“创作者”、“广告”、“开发者”、“条款”、“隐私”、“政策与安全”以及“YouTube 工作原理”。
- 新功能测试： 用户可以参与新功能测试。
- NFL Sunday Ticket： 提供 NFL Sunday Ticket 服务（需额外订阅）。
- 版权信息： © 2026 Google LLC。
总而言之，YouTube 是一个全球性的视频和音乐分享平台，用户可以在这里观看、创作和分享内容。
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Show HN: Free Alternative to Wispr Flow, Superwhisper, and Monologue
FreeFlow 总结
FreeFlow 是一款免费且开源的应用程序，旨在提供类似 Wispr Flow、Superwhisper 和 Monologue 的 AI 驱动的语音转文本功能，但避免了这些服务的订阅费用。
核心功能与原理:
- 语音转文本: 用户可以通过按住
Fn 键开始录音，FreeFlow 会将语音实时转录并粘贴到当前文本框中。
- 上下文感知: FreeFlow 具备上下文感知能力，例如在回复邮件时，能够识别并正确拼写邮件中的人名。这类似于 Monologue 的“Deep Context”功能。
- 隐私保护: FreeFlow 不使用服务器，所有数据处理都在本地进行，因此不会存储或保留用户数据，相比 SaaS 应用更加注重隐私保护。数据仅在与 Groq 的 API 进行交互时离开设备。
- 技术架构: FreeFlow 使用 Groq 的 API 进行语音转文本和后续处理（LLM 用于上下文适配）。
使用方法:
- 从提供的链接下载 FreeFlow.dmg 文件。
- 在 groq.com 注册并获取免费的 Groq API 密钥。
- 按住
Fn 键开始录音，转录结果会自动粘贴到当前文本框。
FAQ:
- 为什么使用 Groq 而不是本地模型？ 最初考虑使用本地模型，但为了实现上下文处理（例如正确拼写人名），需要同时使用本地 LLM。这会导致转录过程耗时较长（5-10秒），影响用户体验和电池续航。未来可能会考虑优化本地模型方案。
软件信息:
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Neurons outside the brain
身体与神经系统：超越大脑中心论 (Shēntǐ yǔ Shénjīng Xìtǒng: Chāoyuè Dànǎo Zhōngxīn Lùn)
本文挑战了过去一百年来，将大脑视为人类本质和行为研究核心的观念。文章提出，人类意识和计算可能并非完全集中在大脑中，而是分布于全身的神经系统网络。
主要观点：
- 大脑并非唯一中心: 虽然大脑至关重要，但将人类体验完全归因于大脑是片面的。许多认知科学领域，例如认知行为疗法、Melzack的疼痛神经矩阵模型和疼痛再加工疗法，都过度强调大脑的作用。
- 身体内部的神经集群: 身体其他部位也拥有复杂的神经系统。例如：
- 肠道: 肠道拥有约5亿神经元，数量与狗的大脑相当，并通过大约3万根神经纤维与大脑相连。肠道拥有自己的感觉器官，能够“品尝”消化食物，感受胃壁的拉伸，并拥有先进的免疫系统。可以将其视为一个独立的、复杂的生物体，协调着消化行为。
- 心脏: 心脏拥有约5万神经元，其复杂程度与滤食性线虫相当。心脏拥有自己的神经系统，能够检测局部变化，调节心跳，并且具有本地通信能力，无需大脑的直接参与。心脏可以独立跳动，并且在心脏移植后，有时会出现宿主的记忆涌现的现象。
- 脊髓: 脊髓包含约1500万神经元，除了参与局部反射和运动模式外，还在疼痛感知中发挥重要作用。Melzack和Wall的“疼痛控制门”理论表明，脊髓能够放大或抑制来自疼痛感受器的信号，但他们对疼痛的理解过于简化。
- 身体的感觉位置: 通过练习，可以意识到身体的感觉位置并非总是集中在头部。焦虑感可能在下腹部，而说话时可能来自头部、心脏，甚至同时来自多个部位。
- 分布式智能: 身体各个部位的神经集群允许器官独立运作。文章鼓励关注身体各个智能中心的和谐关系，而非仅仅强调大脑的控制。
关键细节：
- 文章通过练习引导读者探索身体的感觉位置，例如感受脚部的支撑、胸腔的结构、腹部的器官。
- 强调通过身体感受，可以更准确地定位情绪和体验，例如焦虑感的位置。
- 建议放弃将所有感觉归因于大脑区域放电的神经还原主义观点。
总而言之，本文倡导一种更全面的视角，认为人类的意识和行为并非由大脑单独控制，而是由全身神经系统网络共同作用的结果。
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Is Show HN Dead? No, but It's Drowning
Show HN 数据分析：噪音增加，机会减少 (Show HN Data Analysis: Increased Noise, Reduced Opportunities)
这篇文章分析了 Hacker News (HN) 上 "Show HN" 板块的当前状态，作者通过数据分析揭示了该板块面临的挑战。
主要发现：
- Show HN 板块活跃度高，但噪音也随之增加： Show HN 板块的帖子数量和参与度显著增加，这可能是由于周末项目数量增多，导致“工作证明”的价值降低。 Johan Halse 称之为 "Sideprocalypse"，即小型独立开发者难以生存的局面，因为每个想法都已被他人以更好的营销和 SEO 策略抢先实现。
- 帖子数量激增： 从 2023 年 2 月到 2026 年 1 月，Show HN 帖子数量呈现爆炸式增长。 同时，Show HN 帖子在所有 HN 故事中的占比也显著上升。
- “坟墓”增加： 在 Show HN 上，获得 1 分的帖子比例显著增加，表明很多帖子未能获得足够的关注。 与普通 HN 提交相比，Show HN 的情况更加糟糕。
- 曝光窗口缩短： 帖子在首页停留的时间越来越短，高峰时段平均仅有 2.9 小时。
- 讨论减少： 每个帖子的平均评论数量下降到 3.1 个，表明讨论减少。
作者观点：
Show HN 并没有“死亡”，但噪音的增加导致了获得关注和进行讨论的机会减少。 许多优秀项目可能因此被忽略。 作者认为 HN 需要思考如何提升这些“主观宝石”的曝光度，并保持其作为讨论最酷技术的平台的地位。
提及的优秀项目：
作者特别提到了三个值得关注的项目：
- Neohabit
- OpenRun
- uForwarder
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State of Show HN: 2025
总结：对 Hacker News “Show HN” 帖子分析
本文分析了 Hacker News 网站上 “Show HN” 帖子自创建以来，通过主题模型进行的数据分析，揭示了宏观经济趋势、投票欺诈的证据以及行为上的微妙变化。
主要发现：
- Hacker News 社区兴趣点： 通过主题树状图可视化显示，2025 年的帖子数量显著增加，但平均表现却低于往年。
- 2025 年热门主题： 2025 年表现最好的主题包括 DIY 硬件物联网项目、开源项目、错误处理和调试、编程语言解释器以及生活叙事。
- 整体表现下降： 与 2022 年相比，2025 年的帖子获得超过 10 分和 100 分的概率显著降低。
- AI 内容影响： AI 相关内容激增，但整体表现低于预期，尤其是在 “AI 编码” 和 “AI 图像生成” 等主题中。只有 "AI 自动化" 略高于预期，而 "文档索引和检索" 表现突出。
- DIY 硬件受欢迎： DIY 硬件物联网项目在 Hacker News 社区中表现非常出色，尤其受到核心技术读者群体的喜爱。
- 投票欺诈可能性： 作者推测，AI 领域的帖子可能存在投票欺诈行为，因为它们早期获得大量点赞，但未能持续获得更广泛的认可。
- 最佳发布时间： 通过 Gelman 风格的层次化混合效应模型分析，揭示了 Hacker News 社区的最佳发布时间，具体细节见热图。
技术细节：
- 数据来源： 分析了自 Hacker News 网站创建以来所有 “Show HN” 帖子。
- 分析方法： 使用层次主题模型进行分析，并使用 SQL 查询和 Python 代码（sturdy-stats-sdk, plotly, seaborn, matplotlib）进行数据处理和可视化。
- 可视化： 使用树状图、累积分布函数（CDF）图和热图展示分析结果。
- 代码： 提供可复现的代码，包括安装依赖和数据查询、主题可视化和时间序列分析。
结论：
作者认为，2025 年 Hacker News 社区表现下降的原因可能与软件就业市场变化和 AI 内容激增有关。 DIY 硬件物联网项目在 Hacker News 社区中仍然非常受欢迎，而 AI 相关内容需要更谨慎地评估，以避免投票欺诈。
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WD and Seagate confirm: Hard drives sold out for 2026
硬盘制造商已售罄 2026 年产能，SSD 价格上涨
根据分析师会议的最新商业报告，全球剩余的三个硬盘制造商中的两家——西部数据 (Western Digital) 和希捷 (Seagate)——已确认已完全或几乎完全售罄了 2026 年的生产配额。东芝 (Toshiba) 的情况预计也将类似。
需求来自 AI 数据中心
这种现象源于大型云服务提供商（如亚马逊 (AWS)、谷歌、微软 (Azure)、Meta 和 OpenAI）对硬盘的需求激增，用于存储人工智能数据中心所需的训练数据等。西部数据 CEO 梁耀文 (Tiang Yew Tan) 表示，该公司已收到客户在 2026 年的订单，并与前五大客户中有三家签订了到 2027 年或 2028 年的商业协议。希捷 CEO 威廉·莫斯利 (William Mosley) 也表示，其近线容量已完全分配到 2026 年，并预计未来几个月将开始接受 2027 年上半年订单，客户对 2028 年的增长预测也显示出对供应保障的高度重视。
产能不扩张，仅提升容量
值得注意的是，希捷并未计划扩大其生产能力，而是通过提高硬盘容量来推动增长。CFO Gianluca Romano 补充说，虽然可能会在某个季度增加少量产量，但大部分产量已经分配给客户。
硬盘销售和利润增长
在 2025 年第四季度，西部数据收入增长了 25%，达到 30 亿美元，运营利润增长了 62%，达到 9.08 亿美元。毛利率也从 38.4% 提高到 46.1%，表明制造商提高了价格。
硬盘和 SSD 价格上涨
由于数据中心对硬盘的需求短缺，硬盘价格已较 2025 年年中上涨了 20% 到 50%。大型云服务提供商也在购买大容量 SSD 作为替代方案，导致制造商调整生产，进而推高了零售市场的 SSD 价格。一些小型 SSD 制造商（没有自己的内存生产）的价格更是上涨了 2 到 3 倍。
西部数据 SSD 品牌更替
西部数据 SSD 产品将以新的 SanDisk 品牌继续推出，这是由于 2025 年两家公司分离的结果。
简而言之，主要要点：
- 全球主要硬盘制造商（西部数据、希捷、东芝）已售罄 2026 年产能。
- 主要需求来自大型云服务提供商，用于人工智能数据中心的硬盘存储。
- 产能扩张有限，主要通过提高硬盘容量来满足需求。
- 硬盘和 SSD 价格均出现上涨，其中 SSD 价格上涨幅度更大。
- 西部数据 SSD 产品将更名为 SanDisk 品牌。
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AI optimism is a class privilege
人工智能的阴暗面：特权与未来（中文摘要）
这篇文章探讨了作者对人工智能（AI）日益增长的悲观情绪，以及这种情绪的根源。文章并非对AI技术本身的否定，而是对其潜在的社会影响和不平等加剧的担忧。
核心观点：
- 最初的冲击： 作者通过一个早期AI“恶意嘲讽”工具的经历，切身体会到AI的潜在攻击性和伤害性。这促使他思考AI技术对孩子们的潜在影响，以及未来可能出现的更具破坏性的网络欺凌形式，例如深度伪造。
- AI乐观主义的特权性： 文章指出，对AI持乐观态度往往与一定的特权地位相关。这种乐观主义者倾向于关注AI对自身的好处，而忽视其对他人可能造成的负面影响。
- 现况的担忧： 作者认为，当前AI的实际影响并无值得兴奋之处，反而看到其加速了就业市场的动荡，加剧了社会不平等，并被用于传播虚假信息和煽动仇恨。
- AI并非万能： 作者明确指出，AI并非如许多人想象的那样具有变革能力，其技术瓶颈和不可避免的“幻觉”问题限制了其潜力。
- 加剧现有问题： AI技术并非独立存在，它会放大数据量分析的偏差，并加剧现有的社会问题，例如司法系统中算法歧视和网络暴力。
- 个人体验与未来担忧： 作者以新生女儿为例，表达了对AI技术可能对下一代造成的潜在伤害的担忧，特别是深度伪造技术可能造成的侵犯。
- 特权视角： 作者认为，AI乐观主义者往往是那些认为自己和亲人不会受到AI负面影响的人，这种信念建立在一定的社会经济特权之上。
总结：
文章的核心论点是，对AI的乐观主义往往建立在一种盲目乐观和对潜在风险的忽视之上。作者呼吁人们认真思考AI技术对社会造成的负面影响，并认识到这种影响往往是不平等的，那些处于社会底层的人群更容易受到伤害。文章最终表达了对未来充满担忧，并质疑AI技术是否真的会带来更美好的世界。
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Suicide Linux (2009)
Suicide Linux 概要总结
Suicide Linux 是一种概念性的游戏/实验，其核心思想是：任何时候，只要用户输入任何略微错误的命令，系统都会自动将其解释为 rm -rf / 并清除整个硬盘驱动器。 目标是测试用户在使用操作系统时，在数据丢失前可以坚持多久。
主要内容：
- 概念起源： 最初的想法源于作者发现早期 Linux 系统存在自动更正功能，该功能会在用户输入错误文件名时自动纠正并执行命令。作者假设这是所有 Linux 系统的默认行为，但后来发现这只是一个可选的附加功能。
- 游戏机制： Suicide Linux 的核心机制是，任何小错误都可能导致系统执行
rm -rf / 命令。用户需要小心翼翼地操作，尽可能长时间地使用系统，并在数据完全丢失之前停止。
- 实现与演变：
- Debian 包： 某人将 Suicide Linux 制作成了真正的 Debian 包，可在 SourceForge 上找到。
- 视频演示： 提供了一个视频演示，展示了系统在执行错误命令时的反应，结果显示其反应相对平淡。
- Docker 镜像： 后来又有人将其制作成了 Docker 镜像，可在 Docker Hub 上找到，代码仓库位于 GitHub。 使用命令
docker run --rm -it -t tiagoad/suicide-linux 即可运行。
- 改进建议：
- 更详细的错误信息： 建议将
rm -rf / 替换为包含更详细标志的命令，以便在删除文件时立即通知用户，让他们有机会取消操作。
- 随机删除文件： 提出一个更严肃的建议，即在每次用户输入错误时随机删除单个文件，而不告知用户，这可以用来测试操作系统的稳定性，并作为诊断和修复损坏系统的教育工具。
- 澄清： 作者明确表示，他并没有创建 Suicide Linux 的 Debian 包或 Docker 镜像，这些都是其他人完成的。
总结： Suicide Linux 是一个有趣的实验或游戏，旨在通过惩罚错误来测试用户的使用技巧和操作系统的稳定性。虽然其核心机制非常危险，但通过不同的实现方式和改进建议，它可以提供一些有趣的体验和潜在的教育价值。
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