20250704-言之无物

风雨送春归，飞雪迎春到。已是悬崖百丈冰，犹有花枝俏。俏也不争春，只把春来报。待到山花烂漫时，她在丛中笑。

• Author: 三輪
• Link: http://sanlun.bike/post/xian-liao-ju-ji-jing-ying
• 这游戏被玩家戏称为「爆蛋精英」，因为其中有个机制叫killcam，游戏中设置了几百个机位，当玩家击杀某个角色时，有概率触发killcam，即慢动作回放子弹出膛，穿越几百米，进入敌人体内的全过程，
• 这还没完， 回放中还有个叫bullet's effect的系统，
  • 以透视的形式展现子弹若何破坏脏器的全过程，
  • 主创团队甚至从解剖学的角度加以研发，
  • 为了呈现逼逼真的血腥效果，以真人快打为例，
    • 当大招释放成功时，会有类似的透视效果展现痛苦，
    • 但这是预录的，而狙击精英的bullet's effect基于实时演算，
  • 从生理来说，一方面是直观的恶心，另一方面又是消灭法西斯的快感，
  • 想象一下，你匍匐在精心挑选的旮瘩中，危机四伏，扣下扳机，子弹呼啸数百米击杀目标，这种隐蔽而古怪的满足感有些难以言喻，在其它狙击游戏中从未体会过。
  • 所以很好理解为什么叫爆蛋精英，既然击中任意器官都会演示，主创突发奇想加入了睾丸的判定——
    • 如果枪法够刁，killcam可以回放蛋碎的全过程。
• 「因为狙击本身就是一种非常私密的体验，甚至带有一丝窥视的意味——在你扣下扳机前，你会仔细研究那个人。
• 你必然会观察到一些关于他们的细节，这几乎就像是在狙击过程中上演了一段角色刻画 (characterisation)。
• 真正要扣下扳机，其实是件挺不容易的事。
• 我们并非刻意想让玩家产生懊悔的情绪(关于bullet's effect)，但我们确实希望他们能清楚自己行为所带来的后果。」
• …
• 很奇怪，当我们提到「软肋」时，自然而然会想到隐藏它，但没有一个词可以描述「需要隐藏的强大」，狙击手需要隐藏吗？
• 废话，狙击手往往面对一对多的局面，必然要隐藏自己的踪迹确保全身而退，
• 但从人格层面而言，狙击确实是非常私密的体验，你不希望任何人发现你的外貌、着装、枪械与位置，
• 他们代表了你是怎样一个人，你的思考模式与性格因为狙击的缘故彻底表征了，
• 《豺狼之日》中，主角乔装成素人，或者把武器改造成行李箱，很显然这是一项创意工作，但其第一要义便是隐藏，
• 很多时候豺狼不是为了安全而隐藏，而是因为不喜欢暴露自己的任何而隐藏，
• 我能感觉到跟子弹一样致命的是思想，思想需要被隐藏，
  • 以语言或者其它形式，击入他人的颅脑即可得逞，
  • 推销是一种狙击、
  • 教育是一种狙击，
  • 新闻是一种狙击，
  • 焦虑是一种狙击，
• 我们的大脑……甚至仅仅因为「存在」，无时无刻被瞄准着。

• Link: https://www.solidot.org/story?sid=81421
• 为什么我们会遵守规则？
• 传统经济学观点认为是外部激励。
• 但欧洲多所大学的研究人员通过一系列实验挑战了这一观点。
• 实验参与者逾 14,000 名，研究人员发现，人们遵守规则是因为他们认为这么做是正确的——即使打破规则会带来个人利益且不会对他人造成伤害。
• 研究人员称，遵守规则是因为对规则的内在尊重和满足社会期望的渴望。
• 在其中一项实验中，参与者处于匿名孤立的环境中，获得了一个极大诱惑的机会打破规则。
• 虽然打破规则不会有任何代价，但结果显示 55%-70% 的人选择遵守规则。
• 这表明有很大一部分人内化了遵守规则的责任感——研究人员称之为无条件遵守规则。
• 进一步的实验测试了社会期望的力量，结果表明参与者期望他人遵守规则，并认为此类行为具有社会适宜性（socially appropriate）。

• 昨天晚上，跟小舅子聊天，他说到：
  • 有一段时间，会在夜晚睡不着，靠吃安眠药才能睡着；
  • 他感觉自己活不久，偶尔会心脏疼；
  • 情绪代入感太强了，有时候，看到病人太痛苦，心疼得很，容易走不出来；
  • 妈不讲道理，总是压迫我；
  • 姐也总是不分青红皂白地站在妈的角度上，来指责我；

• Link: https://www.solidot.org/story?sid=81450
• 根据发表在《Gender, Work, & Organization》期刊上的一项研究，美国越来越多的 incel（非自愿独身）正以此为借口选择彻底躺平，不去工作也不接受教育。
• 研究人员在 2022 年 10 月至 12 月期间从非自愿独身者聚集的网站 incels.is 上抓取了 1 万个帖子， 初步分析显示
  • study、
  • school、
  • NEET（意思是 Not in Education, Employment, or Training）、
  • job、
  • work、
  • money、
  • career、
  • wage、
  • employ
  • 和 rot 等词出现频率最高，
• 用户们经常使用的一个短语是躺平（“lie down and rot' a lot”），他们还将去工作和学习的人称为“fakecels”。

• Link: https://www.solidot.org/story?sid=81452
• 中国各大城市出现了一种新的商业模式：向失业者收费，
  • 租用办公桌假装工作，以应对青年失业率上升带来的社会压力。
  • 假装上班公司招聘帖文案几乎是同一个模板：
    • “如果你失业了，想瞒住家里人，可以来我这里假装上班。
    • 这边能提供工位，你可以在这里玩手机，我会定期巡视，让你有上班摸鱼的快感。
    • 我会假装给你布置工作，你可以用任何理由拒绝，并把方案摔在我的办公桌上。
    • 一天只需要××元，‘早10晚5’不用打卡，就算我求你加班，你也能头也不回地走掉。”
  • 这类公司收费 30—60 元/天，工作环境看起来和普通白领上班的公司无异，
  • 提供 Wi-Fi、饮用水、电脑、空调，有些还能包一顿午饭，如果是空间大一点的公司，“应聘者”甚至能加钱解锁在公司“加班通宵”的体验。
• 根据国家统计局的数据，2025 年 3 月，16-24 岁青年的失业率为 16.5%，一季度城镇失业率为 5.3%。

• Link: https://www.solidot.org/story?sid=81457
• 根据有互联网女皇之称的著名 VC 和分析师 Mary Meeker 的新报告《Trends –Artificial Intelligence》，AI 的普及和增长速度堪称“史无前例”。
• 报告称，ChatGPT 在 17 个月内用户数就突破了 8 亿，
  • 这是史无前例的；
  • AI 公司数量以及如此多的公司实现高年经常性收入的速度是史无前例的；
  • AI 模型的推理成本下降速度是史无前例的——虽然训练一个大模型的成本最高要 10 亿美元，但推理成本两年内下降了 99%；
  • AI 公司以极低成本匹配竞争对手模型功能的速度也是史无前例的。
• 报告指出，AI 唯一没有超越其它科技革命的领域是财务回报，暂时还不知道哪些公司能成长为长期盈利的下一代科技巨头。

• Link: https://www.solidot.org/story?sid=81465
• 微软支持的 AI 创业公司 Builder.ai 最近申请破产，
• 它的 AI 聊天机器人 Natasha 被发现其实是数百名印度员工伪装的。
• Builder.ai 从微软和 Qatar Investment Authority 等筹集到逾 4.45 亿美元资金，估值一度达到 15 亿美元，
  • 它的产品 Natasha 号称能用 AI 为客户生成软件，
  • 但实际上软件是由约 700 名印度员工根据客户要求在幕后手动编写的。
• Builder.ai 被发现虚报了 2024 年的收入，审计显示它的实际收入只有 5000 万美元，但它告诉投资者收入达到了 2.2 亿美元。

• Link: https://www.solidot.org/story?sid=81466
• 日本厚生劳动省公布的人口动态统计显示，2024 年新生儿数为 686,061 人，是开始统计的 1899 年以来首次跌破 70 万。
• 相比 2023 年，减少了 41,227 人，减幅为 5.7%。
• 每名女性一生所生孩子的推定人数“总和生育率”为 1.15，低于 2023 年的 1.20，创历史新低。
• 东京都的生育率最低为 0.96。
• 日本出生人数和出生率连续 9 年双双下滑。
• 少子化速度比政府估算快了 15 年，未出现逆转的迹象。
• 2024 年死亡数为迄今最多的 1,605,298人，死亡人数超过出生人数的人口“自然减少”为 919,237 人，创历史新高。
• 连续 18 年呈现自然减少，人口减少也在加速。

• Link: https://www.solidot.org/story?sid=81474
• 自克隆羊多莉（Dolly）于 1996 年诞生至今，已有近 60 种动物物种和亚种成功克隆，其中包括果蝇、鱼、蛙、雪貂、法国斗牛犬和猴。
• 而克隆技术也已经走出了实验室，变成了一门利润丰厚的生意。
• 世界排名第一的马球运动员 Adolfo Cambiaso 拥有逾百匹他最优秀马的克隆体。
• 他曾在一场比赛的不同阶段骑着同一匹母马的六匹克隆体赢得竞赛。
• 一段向这匹马致敬的视频列出了她的出生日期和死亡日期——(2001-02-03 ~ ∞)。
• 大部分美国人仍然反对克隆，其比例（61%）和多莉出生时差不多，认为克隆在道德上是错误的。
• 但他们不知道的是，已经有成千上万的克隆体制造了出来。
• ViaGen Pets & Equine 是全球主要的克隆猫、狗和马生产商，其客户包括了 Barbra Streisand 和 Pablo Escobar，克隆猫或狗的价格为 5 万美元，克隆马是 8.5 万美元。
• 克隆完成后，该公司会为客户提供由独立实验室完成的 DNA 测试，确认克隆体的真实性。

• 微软的 .NET 代码仓库，允许 GitHub Copilot 自动提交 PR，发生了一件令人啼笑皆非的事情。
• AI 自信地提交了有 Bug 的代码，人类程序员向它指出错误，AI 却表示没错。
• 人类程序员只能向它解释错在哪里，这个过程持续了好几遍。
• 以后，这样的事情会越来越多，人类苦苦向 AI 解释，为什么 AI 是错的。

• Author:Feed: Andy Stewart
• Link: https://manateelazycat.github.io/2025/06/07/follow-or-like/
• 1 走大道，不投机，追风口本质是赌博，拿自己不擅长的事情去和别人擅长的事情竞争，但凡时间长一点，输的都是你
• 2 创业是认识自己，很多人不知道怎么认识自己，以为是认识自己的能力和自己的聪明，能力和聪明不是这个世界上的稀缺品，认识自己是，当你没有钱时，啥事情是你真的爱好，还只是赚钱工具？
• 3 找到自己喜欢的事情，坚持做，并且做到每一年都通过自己能力帮助到别人，帮助别人的事情做十年，坚持下去，就成了，就这么简单
• 很多创业者之所以失败的原因是：每天都在投机、不内观自己，不服务别人

• Author: Lenciel
• Link: https://lenciel.com/2025/06/the-cycle-of-replacing-developers-1/
• 1. 在 AI 消灭人类之前，不会消灭程序员；
• 2. 但 AI 绝对可以解放和发展现有的生产力；
• 3. 就个体而言：
  • a. 不去动手研究 AI 的管理者特别是技术管理者是不合格的；
  • b. 不去掌握和应用 AI 的程序员也是不合格的；
• 4. 就公司而言:
  • a. 仅仅用 AI 降低成本的，会被真正用 AI 拓展能力的打垮；
  • b. 应该优先考虑清楚 AI 层面的交互然后再构建其他的交互；
• 前几年，在 NoCode 或者 LowCode 或者 RPA 还很火的时候，我跟一些朋友开玩笑说
  • 如果无代码或者低代码那套拖拉拽的东西就能完整解决问题，那它本质上就是图灵完备的
  • 于是，它仍然是一门程序语言：
  • 你只是在用拖拉拽的方式 coding，谈不上 NoCode。
  • 同理，如果像 Harper Reed 那样，用一个完整的瀑布流来给 AI 输入，然后不断调整、测试、上线…
  • 我认为他也在编码，只是用自然语言而已。
• 编程的两个核心：
  • 逻辑的梳理 和 数据的治理
  • 被拆成过各种概念，运用了各种工具，万变不离其宗。
• 历史上，从给纸片打孔至今，每一次计算机编程方面的进步，都在不断降低成为一名程序员的认知负担，都曾经引起过「这是不是可以取代程序员」的妄念或者是担忧，最终，都带来了更多的程序员。
• 我还记得我刚入行的时候，IBM 等公司正在推通过 UML[ ] 现在的小朋友还知道什么是 UML 吗？ 图生成代码取代程序员。
• 后来是云计算，号称取代运维工程师。
• 还有自动化测试工具，号称取代测试工程师。
• 最后，运维升级为 DevOps，测试左移，大家只是变得更加「程序员」了而已。
• 这有点像 CNC 机器，它的出现只会让更多人成为木匠，而那些好的木匠成为很好的木匠，而不是消灭木匠。

• Author: Hillway
• Link: https://www.jfsay.com/archives/3863.html
• 「写的多且杂，文笔不好，深度也不够，通常都是想到哪写到哪，不润色，不修改，直抒胸臆后「写完就走」，大部分文章没什么可读性，读者估计也不爱看，可是我还是忍不住记录这些东西。」
• 我挺喜欢看你这样类型的博客。
• 想起我小时候的语文老师的一句话，好的文章不是堆砌华丽的词藻，也不是炫技般的说教，而是能表达出自己的真情实感，最好还能让人感同身受。
• 随手拎出一篇文章，铺展开来，就是一段真实的人生片段。
• 任岁月如何斑驳，始终还有这些画面能凑成回忆。
• 这世上再没有什么事物比这样的真实片段更美好了。

• Link: https://www.solidot.org/story?sid=81483
• 亚马逊正在为人形机器人开发软件，这些类人机器人可能最终将取代人类送货员快递包裹。
• 亚马逊正在其旧金山办公室建造了一座咖啡店大小的室内测试设施，测试坐在亚马逊 Rivian 电动货车后部的送货机器人。
• 在完成室内受控测试之后，亚马逊计划让机器人在真实的街道上测试配送包裹。
• 亚马逊计划测试多种型号的类人机器人，其中包括宇树科技售价 1.6 万美元的机器人。

• Link: https://www.solidot.org/story?sid=81485
• 海南省国际数据综合服务中心（HIDCSC）推出了“跨境加速”业务，该业务主要聚焦跨境电商领域。
• HIDCSC 联合海南电信、海南联通，共同为企业提供网络通道及技术支持，通过“跨境加速”服务，企业得以向海外市场拓展贸易服务。
• 申请人必须拥有三大运营商——移动、联通和电信——之一的 5G 套餐，递交雇主信息以供审批。
• 工作人员表示审批流程最长需要五个月。
• 一旦获得批准，用户无需额外付费即可访问全球互联网。
• 虽然针对的是电商，但相关人士表示目前对企业规模或业务范围没有任何限制。
• 海南正致力于成为全球自由贸易港，计划年底启动独立海关运营。

• Link: https://www.solidot.org/story?sid=81489
• 阿里云服务的核心域名 aliyuncs.com 于 2026 年 6 月 6 日凌晨 02:57 出现域名解析异常，
• 一度被重定向到非盈利安全组织 Shadowserver Foundation 的 sinkhole.shadowserver.org。
• 阿里云官方称，4 点左右工程师初步确认导致域名解析出现异常的原因并正在紧急处理中。
• 受影响的云产品主要有对象存储OSS、内容分发网络CDN、容器镜像服务ACR、云解析DNS等。
• 9 点左右受影响云产品已全部恢复。但由于 DNS 缓存，客户的影响可能会持续更长时间。此次事故因涉及阿里云核心服务而影响范围极大，其 DNS 解析异常直接导致客户业务大面积停摆。
• 其中cnblogs 全国访问瘫痪，大量企业级应用陷入“404地狱”，影响甚至波及海外用户。

• Link: https://www.solidot.org/story?sid=81490
• 德国数字部长 Karsten Wildberger 呼吁在开放标准和开源的指导原则下开发欧洲的 IT 解决方案，此举旨在改变对美国科技巨头的依赖。
• 但他也承认改变难以一蹴而就，需要提高公众意识去推动改革。
• 目前欧洲逾四分之三的云数据掌握在美国云巨头亚马逊 AWS、Google 和微软等公司手中，八成的支付提供商也不是欧洲公司，意味着大量敏感数据脱离了欧洲国家的管辖范围。
• 社交媒体的情况类似，他支持以去中心化的方式采用开放接口的工作模式。

• Link: https://www.solidot.org/story?sid=81494
• 英国政府正考虑为所有人成年人推出数字 ID 卡，此举旨在应对非法移民危机。
• 被称为 BritCar 的数字 ID 将用于核实个人在英国的生活和工作权利，它储存在智能手机上，关联政府数据，可用于核实福利和监控福利欺诈。
• 构建 BritCar 的系统预计将耗费 4 亿英镑，它将作为一款免费使用的手机应用提供给用户，预计每年的运营成本为 1000 万英镑。

• Link: https://www.solidot.org/story?sid=81496
• 为应对生育率下降，越南政府废除了自 1988 年起实施的二孩政策——也就是禁止每对夫妇生育两个以上的孩子。
• 现在每对夫妇想生多少就生多少，但越南人表示养育成本太高了，生不起。
• 越南卫生部表示，2024 年越南总生育率降至每名妇女生育 1.91 个孩子，低于 2.1 的更替水平。
• 生育率过去四年连续下降：从 2021 年的每名妇女生育 2.11 个孩子降至 2022 年的 2.01 个孩子和 2023 年的 1.96 个孩子。
• 22 岁的办公室职员 Tran Minh Huong 表示没有生育孩子的计划，“虽然我是亚洲人，社会传统认为女性需要结婚生子，但养育孩子的成本太高了。”

• Link: https://www.solidot.org/story?sid=81497
• Google Play Store 中的应用数减少了 47%，一大原因可能就是不兼容导致大量应用下架。
• 而不兼容的问题与 Google 本身紧密关联。
• Android 应用开发者抱怨维护 Android 应用所面临越来越大的挑战。
• 举例来说，
  • 用 Java 开发的项目如果依赖了用 Kotlin 开发的库会遇到兼容性问题，除非项目用 Kotlin 重写；
  • 开源媒体播放器库 ExoPlayer 的 V1 与 V2 不兼容，ExoPlayer 正被不兼容的 media3 所取代；
  • Google Ads library v24 停止支持 Android API 21，而 API 21 仍然有 400 万用户；
  • Material 3 取代了 Material 2，但 Google 没有提供清晰的 迁移指南；
  • Android API 版本号与 Android 版本不一致，开发者文档也经常会将两者混淆在一起；
  • 重要的第三方开源库被弃用或不再维护；
  • Google 经常会做出破坏兼容性的决策。

• 标题就是全部内容。

• Author: 尺宅叟
• Link: http://www.qncd.com/?p=11679
• 李伯元的《官场现形记》、吴趼人的《二十年目睹之怪现状》和鲁迅的《阿Q正传》最早都是在报纸上连载。
• 金庸（查良镛）、梁羽生、百剑堂主，“三剑客”在《新晚报》和《大公报》的连载曾引起轰动，金庸新派武侠小说的宗师地位也由此奠定。
• 很多70、80年代人是追着报纸杂志上的连载长大的。
• 进入网络时代，一部充满想象力的网络小说连载，动辄就能吸引上百万的阅读量。
• 狄更斯、欧·亨利、马克·吐温，这些文学巨匠的作品最初也都是通过在报纸上连载而广为人知。
• 如何才能写出一个好故事？只有一个秘诀——不停去写。

• Link: https://www.solidot.org/story?sid=81525
• 《大西洋月刊》刊文抨击了今天炙手可热的 AI 产业。
• 作者认为，今天的 AI 行业是建立在骗局的基础之上，AI 并不是开发商所兜售的那种能思考、很快还会有感觉的新型机器。
• OpenAI CEO Sam Altman 称 ChatGPT-4.5 改进了情绪智商（Emotional Intelligence），用户会感觉自己在“与一个体贴的人交谈”。
• Anthropic CEO Dario Amodei 去年表示下一代 AI 将会被诺贝尔奖得主更聪明。
• Google DeepMind CEO Demis Hassabis 表示要构建能理解周围世界的模型。
• 这些声明暴露了一个概念上的错误：大模型不会、不能理解任何东西。
• 它们并不具备情绪智商，也不具备任何意义上的智慧。
• 大模型是令人印象深刻的概率工具，它以几乎整个互联网的内容为食，不是通过思考而是通过统计概率去生成文本，猜测哪个词条更可能跟随着另一个后面。

• Link: https://limboy.me/posts/ai-assisted-coding
• 统一名词：
  • AI Code Assistant 简称 ACA
  • AI-Assisted Coding 简称 AAC
• 只靠 AAC 是无法做出有竞争力的产品的。
• AAC 是一个 multiplier，要么事半功倍，要么事倍功半。
• 「将 AAC 的价值最大化」，是开发者的必选项。
• AAC 的本质是：提供了一个以完成当前任务为最高优先级的初级程序员。
• 这里的 trick 就在于「当前任务」，假设你有一个机器人，然后跟它说：房间太乱了，打扫干净。它可能会：
  • 发现桌上的东西很多，如果全部收拾掉，并按它们的属性放到合适的位置会涉及到很大的工作量，且不一定做得好，那么它的解决方案可能是在桌上盖一层毯子，这样看着不乱了，符合「干净」的需求。
  • 发现角落里有一双鞋，看起来有点旧，又不知道放哪里，那就索性扔掉，虽然这可能是你最喜欢的一双鞋。
  • 一些散落的衣服本来应该挂起来，但它可能会叠起来放进抽屉里。
• ACA 也一样，它没有长期目标，也没有「代码质量」、「可维护性」等内在驱动力，它只关心如何最直接地满足当前 Prompt。针对一个任务它可能会：
  • 走捷径 。
    • 如加 if 判断，或引入 Magic Number，看起来好像解决了问题，但其实是在堆积技术债。
    • 这个倾向在写测试时体现的淋漓尽致。
    • 如果你的 prompt 是：为本次代码改动编写测试。
    • 那么它很可能会写好几个测试，结果也都通过了，但测试本身非常敷衍。
  • 新增非必要的复杂度 。
    • 它会尝试在现有结构上打补丁，而不是从根本上优化或简化。
    • 这可能是因为「增加代码」是解决问题最直接的方式，而「重构」需要更深层次的理解和抽象能力。
    • 这也意味着 AI 可能引入冗余代码、重复逻辑，甚至不必要的依赖。
  • 进入死胡同 。
    • 就好像你给一个 prompt：让这辆车飞起来。
    • 那么它会想各种办法，对车进行改造，但每次都失败。
    • 它不知道这件事几乎不可能，也不会揣测你背后的意图，跟你讨论其他的可能性。
• 正是因为这些特性，ACA 的表现看起来像是初级程序员。
  • 它们缺少创造性思考和大局观，能生成「看起来合理」的代码，但逻辑正确性、架构合理性、长期可维护性需要人工把关。
  • 所以ACA 不是一个完全独立的开发者，它是一个高级工具。
  • 如果你只是提需求和报 Bug，会发现它可能会为了解决 Bug 而引入新的 Bug，或者为了实现某个功能而增加不必要的复杂度。
  • AI 并不真正理解代码，它只是模拟理解，如果你告诉它错了，它会立刻道歉并尝试给出另一个答案，但这不代表它真的理解了错误。
  • 但我们可以利用它「以完成当前任务为最高优先级」的这个特点，来发挥它的价值。
  • 这就需要我们的 prompt 指令清晰，目标明确，且足够小。
    • 比如「实现登录功能」，这个 prompt 太大，太模糊。把它分解成：
      • 设计AuthService协议
      • 实现MockAuthService
      • 实现RealAuthService的网络请求
      • 编写LoginViewModel处理逻辑
      • 编写LoginView UI
      • 编写登录成功/失败的集成测试
      • 然后按顺序提交给 ACA，效果会好得多。
• 由此可见，prompt 要明确：
  • 需要达成的目的
  • 能够使用的工具
  • 应该遵循的规范
  • 需要考虑的要素
• 所以，有了 ACA 并不意味着学习编程基础知识变得不那么重要，程序员的经验变得无足轻重，或者程序员的技能会被 AI 完全取代，恰恰相反，它需要你掌握高阶的编程技能，善于与 ACA 沟通，才能让开发效率事半功倍。
• 采用 AAC 后，开发范式会发生转变，开发者的角色从以「写代码」为主，慢慢转向「设计架构、分解任务、优化 Prompt、Review 代码」。
• 越早适应这种转变，强迫自己提升对应的能力，越能取得优势。
• One More Thing：精通市面上最强的 ACA（如 Cursor），结合最强的 AI 模型，可以大幅提升开发效率。

2025年6月10日，腾讯音乐以12.6亿美元现金加5.2%股份收购音频平台喜马拉雅，有消息称这笔交易总额近29亿美元，约人民币200亿元左右。值得注意的是，腾讯早已是喜马拉雅的股东之一，此次收购意味着其正式将长音频纳入核心业务矩阵。

• 作者：哲学家都是驴
• Link: http://www.huxiu.com/article/4451864.html?f=wangzhan
• 2025年6月10日，腾讯音乐以12.6亿美元现金加5.2%股份收购音频平台喜马拉雅，有消息称这笔交易总额近29亿美元，约人民币200亿元左右。
• 在很长一段时间里，中国互联网的内容平台最擅长的一件事，就是“加速”——加速涨粉、加速投流、加速爆款，仿佛只有更短、更快、更刺激的内容，才能赢得用户的注意力。但当获客成本越来越高，我们现在越来越常见到的是“存量经济”这个词。
• 关于喜马拉雅
  • 喜马拉雅已经讲了十多年故事。
  • 它曾是长音频的代名词——从“每个人的声音自媒体”到“听书第一平台”，一路扶摇直上。
  • 2014年，其激活用户突破5000万，2023年其月活跃用户规模达3.03亿，移动端MAU约为1.33亿，占据中国在线音频市场25%的份额。
  • 喜马拉雅自2012年成立以来，经历了至少12轮融资（包括天使轮至E4轮），累计融资金额接近100亿元人民币，2021年申请赴美IPO，2022年转向港交所，但最终均因监管环境与市场估值预期而暂停上市计划。
• 为什么是播客？
  • 如果你问：在注意力稀缺、流量焦虑的今天，为什么内容平台要押注播客这么一个“不够快”的品类？
  • 我们或许可以从“效率”的重新定义开始。
  • 在《效率为王》中，卫哲提出过一个关键判断：中国已从增量市场进入存量市场，增长没有消失，只是获取一个用户的边际成本越来越高。
  • 在这个周期中，“效率”不再是推得多猛、跑得多快，而是你能用多少资源，沉淀下一个真正高价值的用户？
  • 如果说增量时代讲的是拉新转化率：投一块钱，换来十个新用户；
  • 那么存量时代讲的是用户经营效率：投一块钱，让一个老用户多留十分钟、多买一次会员、多形成一次付费习惯。
  • 这正是播客的擅长之处。
    • 它不像短视频那样拥有爆量的触达力，但特别能“养人”：收听时长长、复听率高、用户粘性强——尤其擅长在内容中构建信任。
    • 人们愿意一集一集听完，愿意听三年同一个声音，也愿意加入社群、分享节目、为主播投币或打赏。
    • 这种信任感，是短视频难以复制的“时间资产”。
    • 相比之下，短视频的效率逻辑正变得越来越“虚胖”——依靠投流、剪辑、节奏堆砌而来的播放量，确实惊人，却很难真正“留下”用户。
    • 内容生命周期以小时计，创作者难以积累IP，用户滑过即忘，互动也多停留在点赞层面，关系极浅。
    • 这并不是说短视频“无效”，而是说，它代表的是快消费内容的极致形态。
    • 而在这个快到极限的生态里，平台也开始寻找另一极的“慢”。
    • 因为慢，才意味着留存，意味着复购，意味着信任关系的延展空间。
    • 于是抖音也开始把自己沉寂已久的“西瓜视频中长视频计划”包装成“抖音精选”，试图在内容结构上向“深”靠拢。
    • 这不仅是一次命名升级，以对抗B站对于中长视频的压倒性优势——在短内容流量红利趋于见顶的当下，抖音也开始意识到，唯有补上“留存时间”和“深度陪伴”的短板，才能在存量时代真正守住用户。
• 而播客，也开始展现出过去被忽略的独特优势：
  • ● 它的节奏慢，但用户粘性强、留存周期长；
  • ● 它的创作者不是模板化剪辑工，而是真实持续地说话的人；
  • ● 它的内容不是“刺激推送”，而是“习惯收听”；
  • ● 它的听众不是“刷一眼的游客”，而是“会回来的人”。
• 播客不是爆款制造机，而是一种“时间耐力资产”。
• 这种资产，在存量时代的“结构性效率”中，恰好补足了平台对于“关系深度”的焦虑——用关系换时间，再用时间换收益。
• 播客不是门好生意，但它是“好资产”
• 反思
  • 在很长一段时间里，内容平台的核心公式都是“更快”——推得越猛，涨粉越快；剪得越短，传播越广；节奏越密，爆款越多。
  • 快，似乎就是一切答案。但当流量的红利见顶，用户的注意力逐渐饱和，越来越多的平台开始意识到：快能带来流量，却未必留得住人。
  • 所谓“存量时代”，并不是没有用户了，而是新增放缓、获客变贵，平台之间不再比谁抢得快，而是比谁留得住、做得深。
  • 过去可以用热点养内容，如今要用关系养生态。于是，“时长”成为新KPI，“信任”成为新壁垒，“陪伴”成为新货币。
  • 这也是为什么，曾经被视为“小而慢”的播客，反而在这场转型中被重新估值：快是能力，但慢是信任；快制造爆款，慢沉淀资产。
  • 在告别“拉新为王”的年代之后，每一个平台都必须回答一个新问题：你的内容，能留下多少人？能留下多久？如果说过去的增长靠“爆发力”，那么未来的价值，一定靠“耐力”。
  • 在这个意义上，播客或许不是一门完美的生意，但它是一种独特的资产：以内容为壳，以人格为核，以时间为尺度——在存量时代，它代表着一种更值得的长期主义。
  • 而长期主义，才是一个企业能够穿越周期的密码。

中国现在没办法拍新的《水浒传》，因为全中国都找不够105个像男人的男演员，男明星“女性化”并不是一个审美的问题，它其实是一个经济问题，说白了就是姐妹们有钱了也想消费点美男子。

• Link: https://www.solidot.org/story?sid=81552
• 丹麦数字事务部准备从下个月开始，淘汰 Windows 和 Microsoft 365，切换到 Linux 和 LibreOffice。
• 该计划将逐步推进，首先半数员工改用 Linux 和 LibreOffice，如果一切顺利，所有员工将从秋季开始使用开源解决方案。
• 部长 Caroline Stage 表示，此举旨在节省成本以及减少对美国软件的依赖，称数字主权是该部门的优先事项。
• 此举也有助于应对 Windows 10 操作系统即将于今年 10 月终止支持所带来的安全问题。
• Stage 表示如果进展不顺利的话，还是会继续使用微软软件。

• 新世纪刚开始的5年，郑秀文超级超级红。
• 在大学宿舍这种环境下，她的几部片子想不看都难。
• 她接连出演了好几部银河映像的片子——《孤男寡女》、《瘦身男女》、《钟无艳》，这部《我左眼见到鬼》，还有后面的《百年好合》、《龙凤斗》。

• Link: https://www.solidot.org/story?sid=81541
• 6 月 12 日下午，从印度艾哈迈达巴德飞往英国伦敦盖特威克机场的印度航空 171 号班机波音 787-8 客机，起飞期间在萨达尔·瓦拉巴伊·帕特尔国际机场附近坠毁。
• 事故发生在毗邻机场、人口稠密的梅加尼纳加尔（Meghani Nagar）住房区。
• 印度航空官方通告显示，机上载有 242 人，有一位幸存者；地面至少 28 人也遭波及遇难，已确认 269 人死亡。
• 本次事故是波音 787 客机自 2011 年投入商业运营以来的首起致命空难。
• 失事飞机服役了 11 年。
• 机上有 169 名印度人、53 名英国人、7 名葡萄牙人和 1 名加拿大人。

• 本周，《人民日报》头版刊登任正非专访。
• 下面是一些摘录。
• （1）芯片问题其实没必要担心。我们单芯片还是落后美国一代，我们用数学补物理、非摩尔补摩尔，用群计算补单芯片，在结果上也能达到实用状况。
• （2）软件是卡不住脖子的，那是数学的图形符号、代码，一些尖端的算子、算法垒起来的，没有阻拦索。困难在我们的教育培养、人才梯队的建设。
• （3）当我国拥有一定经济实力的时候，要重视理论特别是基础理论的研究。如果不搞基础研究，就没根。即使叶茂，欣欣向荣，风一吹就会倒的。
• （4）我们要理解支持搞理论工作的。理论科学家是孤独的，我们要有战略耐心，要理解他们。他们头脑中的符号、公式、思维，世界上能与他们沟通的只有几个人。对理论科学家要尊重，因为我们不懂他的文化，社会要宽容，国家要支持。
• （5）买国外的产品很贵，因为价格里面就包含他们在基础研究上的投入。中国搞不搞基础研究，也要付钱的，能不能付给自己搞基础研究的人。
• （6）华为一年1800亿投入研发，大概有600亿是做基础理论研究，不考核。1200亿左右投入产品研发，投入是要考核的。没有理论就没有突破，我们就赶不上美国。
• （7）人工智能也许是人类社会最后一次技术革命，当然可能还有能源的核聚变。发展人工智能要有电力保障，中国的发电、电网传输都是非常好的，通信网络是世界最发达的，东数西算的理想是可能实现的。
• （8）赞声与骂声，都不要在意，而要在乎自己能不能做好。把自己做好，就没有问题。

• 最安全的代码并非优美、巧妙或优雅的代码，而是枯燥乏味的代码。
• Go 语言就奉行这种理念，故意去除了那些富有表现力或优雅的写法，只保留简洁和可读的写法。这使得代码易于审查、难于滥用，不容易发生安全漏洞。

• Link: https://limboy.me/posts/code-shower
• 如果把冷水澡比做「难而正确的事情」，热水澡比做「容易但无长期收益的事情」，生活中的很多选择都如同在冷热水之间徘徊。
• 热水澡是即刻的温柔乡，让人沉溺于熟悉的舒适区；
• 而冷水澡则是清醒剂，用短暂的刺痛换来长久的活力。
• 想画画？拿起笔，先画个 5 分钟，画什么不重要，重要的是这 5 分钟你在画画。
• 工作内容让你焦虑？啥都别想，先做个 5 分钟，可能会发现，好像也就那样。
• 打开手机想看收藏的文章，但又怕忍不住去刷社交媒体、短视频 App？强迫自己先看个 5 分钟，可能看着看着就看进去了。
• 很多时候，我们知道哪些事情应该多做，哪些事情应该少做，如果能借助「啥也不想，先来个 5 分钟」的劲儿，或许能多做一些正确的事，成为更好的自己。

• Link: https://www.solidot.org/story?sid=81533
• 一位数学家设想了一种可能情景：
• 如果将地球上的所有人类做成一个巨大的肉丸子，其体积会有多大？
• 他的计算结果可能比你期待的要小。
• 人类的平均体重是 62 kg，人体密度是 985 kg/m3，将 82 亿人剁碎捏在一起能做成的肉丸子其直径不到 1 公里，纽约中央公园都足以容纳。

• Author: 松易涅
• Link: https://www.sungyinieh.com/archives/wtxxyrm
• 高学历背景的人往往更容易获得实践的平台，有机会接触并解决“大问题”，从而积累起丰富的经验、知识、技能、人脉与视野。
• 而出身较为基层的人，往往一开始就难以接触到这些问题和机会，由此在全局视野与综合能力的养成上，与高学历人才之间形成了难以逾越的马太效应式鸿沟。
• 而当基层出身者渴望向上攀登，渴望获得解决“大问题”的机会，这种机会的“赐予权”又往往掌握在他人手中—— “机会”本身也是需要激烈竞争、择优录取的资源。
• “问题”，并非简单的认知挑战或技术难题，而是现实劳动分工下，被制度化和结构化的“任务”。
  • 问题之所以成为“问题”，并不是因为它本身难易，而是因为它在组织结构中被指定为某人必须应对的内容。
  • 在现实中，底层劳动者面对的是操作性、重复性、局部性的问题，其解决办法通常已被上级预设，个体只是响应系统性设定的规则，充当系统设定的“执行器”。
  • 而处于结构上层的个体，则更多地被赋予系统性、抽象性与不确定性的问题，处理系统性与前瞻性的问题。
  • 这些问题往往关涉资源配置、制度设计和未来的方向选择。
  • 他们不仅要“解决问题”，更有权设定问题的边界、优先级与正当性，决定哪些问题值得被投入资源、被写入计划，甚至被定义为“问题”。
  • 下层只能被动“响应问题”，上层则有权“设定问题”。
• 从这个角度看，“问题”的分配，实质上就是权力的空间表达：
  • 谁有权设定问题，谁就能组织他人的劳动；
  • 谁掌握问题的定义权，谁便掌握了工作的意义生产机制。
• 问题的解决以信息为基础。
  • 但信息绝非在组织内自由流动、人人均等享有的公共品。
  • 从底层到高层，信息呈现出从碎片到结构、从具象到抽象、从执行到判断的等级梯度。
  • 总的来说，底层劳动者接触的是具体、局部、可替代的信息，他们被限制在操作层面，常围绕既定流程运转；
  • 而中高层则掌握着更宏观、抽象和关系性的系统信息，能够识别趋势、洞察结构并主导全局，拥有更大的认知广度与行动选择权。
• 信息在组织内部的流动并不是简单的“上传下达”，而是伴随地位上升逐步完成从具体到抽象、从局部到整体、从即时响应到战略预判的维度迁移。
  • 换言之，信息不仅是“知道的多寡”，更是知识的载体与能力的土壤。
  • 个体的成长，不止于技能的积累，而是一种感知结构、认知形式与决策模式的历史生成。
  • 人如何处理问题，取决于他能接触何种信息；而信息的结构分配，反过来决定了谁能形成怎样的问题意识与思维路径。
  • 而社会上各类正式组织内部——包括军队、政党和企业——以职位和阶层为轴心的信息分布，并非偶然，而是结构性“信息权”的再现。
• 结构性地限制信息接触面，实质上限制了人的认知能力和思维扩展空间。
  • 这种分布方式是组织结构和社会关系长期作用的结果，而正是在这种结构作用下，能力成为社会位置的产物—— 能力不是简单“被训练”出来的，而是“被位置生产”出来的。
  • 在任何一个官僚化或等级化的组织中，分析员或中层执行者，将原始、繁杂的现实数据转化为结构化、可理解的“决策信息”，为上层权力者提供判断的基础。
  • 这种信息劳动，并非只是“技术性支持”，而是 组织内部劳动分工 等级制度的一种表现。
• 信息，一如前述所强调的，在现代组织中早已不是均等获取的资源，而是一种结构性再分配的成果。
• 处于高位的人，并不需要亲自涉入庞杂事务的第一线；他们只需在经过多重加工、过滤、组织之后的知识成果中“做出判断”，便可占据指挥与统筹的位置。
• 而这些判断之所以可能，恰恰建立在大量无名劳动的基础上。
• 领导不必经历信息检索、不必跨越数据噪声，便可被动地享有一种“更高维度的理解能力”。
• 这种理解力，看似源于“能力”，实则是由组织结构赋予其地位的一种“认知权”。
• 更进一步说，信息劳动的等级结构不仅在内容处理上体现出上层对下层的依赖，也在象征层面上构成了社会地位的可见差异。
• 能让他人为自己准备信息、过滤现实、承担前置风险，本身就意味着处于一个资源集中与他人服务被制度化的结构中心。
• 这是一种象征性特权，也是一种实际资源的分配特权。
• 可以说，能力不再只是个体努力的结果，它很大程度上也可被看作是一种社会位置的衍生产物。
• 被推向核心地位的人，并非天然更聪明，而是因其所处结构位置，得以接触更关键的问题、调动更优质的信息，并依托他人的劳动建立起“看得更远”的判断优势。
• 与此同时，那些“处理信息”的人，常常被困在低层次的信息循环中，虽具能力却缺路径，虽有经验却难以被信任。
• 他们见得多、做得多，尽管经验丰富、承担大量事务，却不被视为“决策者”，甚至被视为“可替代的技术人力”，无法进入决策层。
• 他们的发展路径被制度性壁垒所限制，几乎注定停留在执行层。
• 由此可见，信息的等级分配不仅是一种效率逻辑，更是一种权力逻辑。
• 能够享有他人信息劳动的人，不只是时间上的节省者，还是认知权力的集中者。
• 在这个意义上，“谁为谁做总结”，并非职能划分那么简单，而是资源与权力在组织内部的一种深层再生产机制。
• 迄今为止的人类社会，不论何种文明形态，皆是人情社会。
• 这点或因体制、文化不同而存在差别，但大同小异。
• 社会资源的获取与调配，围绕人来展开和变化。
• “一人得道，鸡犬升天”，说的是社会地位带来的资源外溢效应、现实的资源分配逻辑。
• 举个不那么好的例子：
  • 在一家三口中，父亲若在政府任科员，每餐仅有三斤米饭可分；
  • 而当他升任局长，每餐便有五斤米、一斤蔬菜、半斤肉，全家境况随之改善。
  • 社会地位的提升，带来的不仅是个人的待遇改变，更是其所能调配的资源总量的增长。
  • 资源围绕权力集中，受益者不仅是本人，更包括其家庭、朋友与社会关系网络。
  • “人脉”也正是在这种结构性分配中生成和固化的。
• 而所谓“人脉”，远非简单的交往或情商技巧，而是结构性社会资本的流动网络，更是权力结构在社会网络中的投影。
• 它连接的是资源、信息与机会——谁嵌入在关键问题之中，谁拥有掌握重要信息的中枢地位，就更容易成为权力中心，成为他人依附的节点。
• 常讲“官商勾结”，“给领导送礼”，正是政府官员掌握了行政权力，又有人脉，能够利用其职权调配资源，与他人完成利益交换。
• 这种情况下，人脉就是利益输送通道。
• 从社会存在的角度看待人脉的本质，其形成与巩固，并非出自单个人的自我奋斗或人与人的情感联系，而在于人与社会结构的联结位置，即他身处社会网络中的结构性地位。
• 因此，那些在社会中位于权力枢纽的个体，其人脉网络本身就是权力网络的延伸，是结构赋予其调度资源能力的一种表现形式。
• 问题、信息与人脉，三者不是孤立存在的，它们构成了一个互相支撑、相互生成的结构性循环、自我强化机制：
  • 能进入核心问题领域的人，往往更容易接触抽象性、高阶的信息；
  • 能处理复杂信息的人，又更容易建立关键的人脉，更易进入资源密集、社会网络核心的人脉圈层；
  • 拥有核心人脉的人，则更可能获得制定问题、调配资源的权力，同时能够锻炼自己的能力。
• 而那些长期被锁定在低层级事务与信息循环中的个体，则缺乏接触系统性问题的可能。
• 即便个人有强烈的主观能动性，也很难突破结构性边界，难以锤炼处理复杂信息的能力，建立起突破性人脉网络。
• 这无疑是深刻的政治经济问题，构成了静默而顽固的能力再生产机制，不断强化原有的结构性优势与劣势
  • 谁能定义问题、设定规则、安排劳动，谁就掌控着社会发展的方向。
• 这种结构性的差异，并非因为某些人更聪明或更努力，而是因为他们占据了信息与问题的交汇点，而这一位置，正是由其在社会生产关系中的阶层位置所决定的。
• 对能力的崇拜常常掩盖了其社会生成的本质。
• 所谓“他能坐在那个位置，是因为更有能力”，往往恰恰反过来：
  • 是因为他坐在那个位置，才被允许面对更复杂的问题，接触更关键的信息，因而显得更有能力。
• 当然，“做事能力”与“锻炼机会”之间，两者是相辅相成的。
• 多数时候，我们并非不具备这种能力，而是被排除在锻炼它的路径之外。
• 陌生感制造了神秘，结构性剥夺造成了“能力”的假象。
• 信息权（即接触、筛选、分配和解释信息的权力）本身就是一种物化的阶级结构，如上所述，它不仅决定了谁能看到什么，也决定了谁能理解什么、思考什么、参与什么。
• 在这种意义上，知识差异并非意识形态上的结果，而是制度性分化的延伸。
• 即便在一个形式上“开放”的组织中，只要问题的定义权、信息的筛选权与资源的配置权仍被少数人垄断，结构性不平等就不会被真正打破。
• 在这种结构下，鼓励个人“上进”、“努力”、“多承担责任”，虽不无积极意义，但却可能掩盖了更深层的社会现实：不是所有人都有机会“锻炼”复杂能力，不是所有问题都向所有人开放。
• 结构性封闭，让大量个体始终循环在低层次任务中，即使才智未被抹除，也难以突破。
• 如此的现实，是被意识形态自然化的结构性遮蔽：我们被教导去相信“能力是公平的”，却被系统地隔离在获取能力的路径之外。
• 无法计数的人，一辈子停留在解决“小问题”、锻炼“小能力”的处境上，没有机会触及“大问题”，也谈不上什么“大能力”。
• 在阶级社会尚未消亡的历史条件下，问题、信息与人脉的结构性配置构成了能力形成的“制度性回路”。
• 要打破这种回路，不能仅靠个体的意志或偶然的跃迁，真正的变革需要重新思考组织结构的开放性、信息权的民主化与权力关系的再分配。
• 否则，无论资源如何名义上“平等流通”，能力分化和阶级再生产依然会在更隐蔽、更精细的机制中持续上演。
• 对此，我们需要重新审视三个层面的制度安排：
  • 组织结构是否具有开放性，是否真正容许信息向下层充分流动？
  • 信息机制是否保障了多样性与平等性，而非仅服务于上层逻辑？
  • 社会关系网络是否能够脱离结构再生产的束缚，真正成为横向联结的力量？

• Link: https://www.solidot.org/story?sid=81537
• 1997年WWDC是乔布斯回归苹果仅6个月后举办的特殊会议，当时苹果正处于生死存亡关键时刻。
• 在闭幕环节，乔布斯进行了WWDC历史上唯一一次即兴问答，持续70分钟，完全开放式且未事先筛选问题，被誉为"传奇问答"。
• 这场对话涵盖了苹果战略转型的核心议题：从痛苦的产品线精简（如砍掉OpenDoc）到网络计算时代的前瞻思考，从重新定位与微软的关系到重建开发者生态规划。
• 乔布斯阐述了三个核心方法论：聚焦不是对要做的事说"是"，而是说"不"；成功企业最大威胁不是外部竞争而是内部傲慢；产品开发必须从用户体验出发倒推到技术，而非相反。
• 面对现场开发者的直接批评和质疑，乔布斯展现了教科书式的危机应对能力。
• 这场对话基本奠定了苹果未来的战略方向，体现了他标志性的产品哲学——"从用户体验出发，而非从技术出发"，为后来iPhone等革命性产品的成功奠定了理念基础。

• Link: https://www.solidot.org/story?sid=81538
• 本世纪初，微软面临一大难题：Windows 操作系统日益复杂，代码行数数以百万计，迫切需要某种版本控制系统。
• Git 当时还不存在。
• Subversion（SVN)才走出 CVS 的影子，商业版本控制系统 Perforce 则过于昂贵。
• 微软毕竟是微软，它决定基于 Perforce 构建自己的系统。
• 于是 Source Depot 诞生了。
• 相比今天流行的 Git，Source Depot 在很多方面都更为繁琐，它不是分布式架构，而是集中式的，断网就意味着可以休息了。
• 如果是远程办公，你需要 VPN 以及祈祷。
• 尽管如此，它为微软可靠服务了很多年。
• 但今天它也是呈现老态了。
• 修补和维护日益昂贵。
• 数百名微软工程师耗时数年终于将版本控制从 Source Depot 迁移到了 Git。
• 四千名工程师工作的 MS Office 办公软件项目切换到了 Git。

• Link: https://www.solidot.org/story?sid=81540
• 迪士尼和 NBC 环球在洛杉矶地方法院对提供 AI 文本图像生成服务的 Midjourney 公司提起侵权诉讼，这是好莱坞巨头首次对一家生成式 AI 公司提起法律诉讼。
• 两大巨头指控 Midjourney 未经许可利用无数版权保护作品训练其模型，允许用户创建包含知名角色的图像，包括达斯维达、小黄人、《冰雪奇缘》的艾莎、怪物史莱克和荷马辛普森。
• 两家公司称他们一度试图私下解决此事，但 Midjourney 继续发布新版本，提供“更高质量的侵权图像”。
• 迪士尼总法律顾问用“盗版”形容 Midjourney 的行为，而 NBC环球则称为“公然侵权”。
• 好莱坞巨头没有起诉 AI 行业的巨头如 Google、OpenAI 和微软，可能是试图通过在法庭上树立先例之后再瞄准更强大的对手。

• Author: williamlong <williamlong.info@gmail.com>
• Link: https://www.williamlong.info/archives/7503.html
• 一、苹果AI的“后知后觉”不是偶然，是宿命
  • AI不是摄像头，不是芯片，不是一个做工精良的铝合金机壳。
  • AI拼的是数据吞吐、模型能力、云算力的迭代速度。苹果当然知道这一点，但它不愿也不敢放弃最根本的东西——用户隐私与封闭生态。
  • 这就像用方程式赛车的规则在打自行车比赛，你永远都赢不了直道冲刺。
• 二、苹果在AI上的“三重信仰”：隐私、设备端、本地闭环
• 苹果的AI哲学简单粗暴地说，就是三句话：
  • 数据不出设备；
  • 算力不靠公有云；
  • 一切都得在苹果生态里闭环。
• 于是我们看到，“Apple Intelligence”这次大张旗鼓推出了一套PCC（Private Cloud Compute）系统，说它比云还安全，因为用户数据不会被存储，不会上传，不会留下任何痕迹——一句话总结：我们搞AI，不靠你那一堆脏数据。
• 问题是，不靠“脏数据”的AI，它还能强到哪儿去？
• 别忘了：
  • GPT-4o每天吞噬无数token；
  • Gemini 2.5 Pro能跨图、文、表格、语音做推理；
  • Meta的Llama 3.3即便“半开源”，社区也已经卷疯了。
  • 你用个iPhone 15 Pro，靠A17芯片自己跑大模型，那不是在挑战摩尔定律，而是在挑战市场耐心。
• 三、苹果为什么偏要走这条难走的路？
  • 说穿了，这是苹果这家公司长期形成的一种“美学洁癖”——什么都要自己做、什么都要保密、什么都要集成得无缝丝滑。
  • 过去它在软硬件上靠这种方式赢麻了：自研芯片、封闭系统、统一设计。
  • 每一代iPhone都能稳稳卖货。
  • 但AI是个不讲“美”的战场，它更像是黑客文化 + 云原生思维的产物：先迭代，后打磨；先上线，后反思。
• 四、苹果不是没招，只是“AI基因”太稀薄
  • 苹果其实也知道自己短板在哪儿。
  • 所以这次Apple Intelligence看似很硬气，其实背后把ChatGPT集成进了系统。
  • Siri一旦回答不了问题，就会礼貌地“请出ChatGPT同学”来救场，甚至不需要登录账户。
  • 这算是务实吗？当然。但从战略上看，苹果已经默认了：“我家模型不够强，得借外援。”
  • 这种模式短期内可以缓解压力，但长期看，是不是把自己的AI主权让出去了？毕竟用户习惯一旦建立，你再想让人用回自己家模型就难了。
  • 这不就像Siri当年输给Alexa和Google Assistant后一路沉寂一样——“天王盖地虎”的智能助手，成了“翻日历、放天气”的语音开关。
• 五、苹果的困局：闭环系统与开放AI的冲突
  • 说到底，AI时代的领导者，大多选择了“开放”。
  • 谷歌开放Gemini SDK，微软把Copilot嵌进GitHub、M365、甚至Windows系统底层，Meta直接“开源+部署+整合社交平台”，这些都是典型的“走出去”打法。
  • 而苹果始终走的是“请进来”战略——你要在我这里运行AI，得先通过我的审核、我的硬件、我的API、我的隐私政策。
  • 这种“防火墙式”的设计思路，到了AI时代就显得格格不入。
  • 开源模型的世界里，没有一家公司能靠“控制入口”来定义智能体验了。
  • 最讽刺的是，当你拿着iPhone用ChatGPT时，真正强大的部分，其实是云、是OpenAI、是Azure算力——而不是苹果。
• 六、结语：苹果AI不是不行，只是选错了路
  • 很多人说，苹果AI滞后，是因为保守、因为慢半拍、因为芯片资源被Vision Pro占了。
  • 其实我更倾向于另一个观点：苹果不是没做AI，而是押错了方向。
  • 它想做的是“用户隐私下的个人智能助理”，而不是一个全能、全知、无所不能的“超级AI”。
  • 但问题在于，大部分用户现在追求的正是“我能不能一句话让AI帮我写完PPT、拍出Vlog、规划旅行、甚至开个公司”。
  • 这不是“够用”的AI，而是“越强越好”的AI。
  • 当整个行业都在向通用智能狂奔时，苹果在慢慢打磨一个“懂你的Siri”，这注定不是一个对等的竞赛。
  • 未来苹果要么承认这条路走不通，快速转向；要么就得用足够强的设备端AI能力把体验做出“质的惊艳”，否则，AI这场战争里，它真的会被“闭环”困死。

• Link: https://www.solidot.org/story?sid=81550
• 2025 年 4 月 29 日苹果通知部分 iOS 用户，称他们成为先进间谍软件的攻击目标。
• 加拿大多伦多大学公民实验室对两位欧洲记者 iPhone 手机进行的分析证实，他们遭到了以色列公司 Paragon 的间谍软件 Graphite 的攻击。
• 苹果表示它已经释出了 iOS 18.3.1 缓解了部署间谍软件利用的零点击攻击，该漏洞被分配了编号 CVE-2025-43200。
• 被攻击的两名欧洲记者一人要求匿名，另一人是意大利记者 Ciro Pellegrino。
• 攻击发生在 2025 年 1 月到 2 月初之间，当时 iPhone 运行的是 iOS 18.2.1系统。
• Pellegrino 的同事、Fanpage.it 网站编辑 FrancescoCancellato 于 2025 年 1 月收到 WhatsApp 通知称遭到 Graphite 间谍软件的攻击。
• 这起攻击可能与意大利政府有关。

• Link: http://www.huxiu.com/article/4460602.html?f=wangzhan
• 2025年美国债务已经高达GDP的124%，利息支出逼近政府收入的18%，和当年希腊崩盘前的情况如出一辙。
• 美国政府靠不断举新债还旧债，债务雪球越滚越大，连利息都快成最大开支了。
• 美联储最后或许只能印钱买债，但这会让美元更不值钱，美元霸权地位岌岌可危。

• Author: Andy Stewart
• Link: https://manateelazycat.github.io/2025/06/14/old-man-startup/
• 任何时候都适合，创业之前问自己三个问题：
• 1. 自己的知识是否足以养活自己，在行业内有竞争力？
• 2. 自己是否找到自己，不内耗、不焦虑、不嫉妒啦？
• 3. 自己是否有一颗帮助他人的初心？
• 有的话，随时扬帆起航。
• 创业是有一个模糊的大方向，先去干，干着干着，你才能知道行业里那些真实的细节和现场，真相会引导你发现行业成功的秘密和新的方向，干的越多，越清晰。
• 创业如同黑屋里的长巷子，前面有一点光，你躬身入局后才会发现新的道路。

1. 卸载了联想ai助手
2. 卸载了360解压缩
   1. 因为360解压缩，捆绑安装了360安全卫士
   2. 360安全卫士是常驻后台任务，一直默默启动着
3. 关闭了开机启动项
   1. QQ
   2. 百度云检测
   3. 激光PDF阅读器
   4. 腾讯视频
   5. 元气桌面
   6. 桌面日历
   7. Adobe Flash Player更新任务
4. 做了以上操作之后：
   1. 系统未出现：自动弹窗，并打开网页了
   2. 系统比上次远程连接时，更流畅了。（PS：也有可能上次是因为网络不好，导致系统感觉不流畅:)）
   3. 另外，发现桌面时不时有自动刷新图标的现象，猜测可能的原因如下：​​ a. OneDrive 持续同步桌面文件夹，如果同步出现短暂中断或冲突，可能导致桌面内容被检测到"需要刷新"。是正常现象。 b. ​​驱动级软件：显卡驱动程序的某个组件（如 NVIDIA GeForce Experience / AMD Radeon Software 的某些功能）与桌面显示不兼容或存在 Bug。需持续观察；

• Link: https://www.solidot.org/story?sid=81594
• AI教父辛顿在2023年离开谷歌后，从AI乐观派转变为风险派，在最新播客访谈中深度阐述了对AI威胁的担忧。
• 他认为AI发展已无法叫停，估计超级智能出现的概率在10%-20%之间，可能在10-20年内实现。
• 辛顿详细分析了AI带来的两大类风险：人类滥用AI（网络攻击激增1200%、生物武器门槛降低、选举操纵、回音室效应加剧）和AI自主威胁（自主杀伤武器、大规模失业危机）。
• 他指出数字智能在信息共享、学习效率和不朽性方面具有根本优势，当前AI系统可能已具备主观体验和情感。
• 辛顿强调最大挑战是确保AI永远不想伤害人类，而非阻止其获得相关能力。
• 他呼吁政府强制企业投入更多资源进行AI安全研究，并对自己毕生工作可能带来的潜在灾难性后果表达了深刻反思，认为监管总是滞后于技术发展，人类需要重新定义在AI时代的存在价值。

• Link: https://www.solidot.org/story?sid=81614
• 在人类的演化过程中，寄生虫如头虱、跳蚤和绦虫一直伴随左右。
• 但现代最强大的寄生物并非是吸血的无脊椎动物，而是智能手机。
• 智能手机寄生于我们的时间、注意力和个人信息，为科技公司及其广告商谋利。从演化和寄生的角度看，智能手机对社会构成了独一无二的风险。
• 寄生虫的生存依赖于宿主，离开宿主会很快死亡，以头虱为例，它给人类带来的代价主要是痒。
• 智能手机改变了我们的生活，以至于很多人都离不开它。
• 它带来的代价是一部分人沦为其奴隶，导致睡眠不足、线下关系薄弱以及情绪紊乱。
• 人类与智能手机的关系一开始是互利共生（mutualism），但逐渐的演变为寄生关系。
• 它提供的流行应用不是为了用户的利益，而是通过操纵我们的行为和情绪为其开发商和广告商谋利。
• 用户是宿主，而智能手机就是寄生物。
• 我们需要对其进行限制，至少能恢复部分互利共生的关系，但科技寡头们的实力非普通人能抵挡。

• Author: 和菜头
• Link: https://www.hecaitou.com/2025/06/How-to-deal-with-angry-emotions.html
• 在生活中，在 99% 的生活场景里，事情不是这样的，社会最擅长教人做人，最擅长帮助人学习控制情绪。
• 所以，「和 XX 一说话就感到暴躁怎么办」这个问题可以往下再挖掘一点，除了可以说明自己在 XX 面前感到安全于是得以肆无忌惮之外，还说明自己很清楚对方被什么神奇的东西限制住了，以至于没有办法用社会里流行的方式进行反击。
• 这个神奇的东西可能是某种深厚的情感，又或者是某种复杂的羁绊，它阻拦了反击。
• 那么，这种所谓的「暴躁」就可以被理解为一种占便宜。
• 打沙袋沙袋不还手，那么就是人在占沙袋的便宜，但凡沙袋下安装一根弹簧，人出手时就会小心很多。
• 写到这里，我想我终于可以正式回答「和 XX 一说话就感到暴躁怎么办」这个问题了—
  • 你想怎么办就怎么办。
  • 因为从我的角度来看，暴躁是一种临时出现的情绪，暴躁并不等同于你。
  • 只有你把自己弄丢了之后，你才会觉得暴躁就是自己，唯一的目的就是要把它释放掉。
  • 而一个人能想到「怎么办」三个字的时候，其实已经从暴躁的控制下逃离，恢复自己的本心。
  • 该怎么办，你的本心很清楚，顺从它的指引就好。
• 然后会意识到自己其实是怂人，怂且万恶，简称怂万恶，或许会升起一点点惭愧之心。
  • 有了这一点点惭愧，事情就好办得多。
  • 只需要那么一点点，就足够浇灭一整个山头上燃烧着的暴躁。
  • 怂万恶且毫无惭愧之心，那就是个纯粹的恶人。
  • 纯粹的恶人内心平静，吃得香睡得沉，从来不会去想「怎么办」这种事情，一切都是应该的。
  • 一般来说，人需要到 40 岁之后才会逐步认识到自己是一个怂人。
  • 有些人选择万恶下去，继续捏软柿子，因为这能帮助他们保持自信。
  • 而有些人则能够从中看出万恶来，于是暴躁的情绪就此烟消云散，终于变得宽容平和，家人朋友的有期徒刑也算是终于服满。

• 政府的软件采购方式，花费大量资金，引发大量新闻报道，涉及大量人员，但最终不会有一款软件真正进入工作，用户仍将使用 Excel 处理所有事情，使用 PowerPoint 生成幻灯片。
• – Hacker News 读者，评论美国国防部向 OpenAI 采购2亿美元 AI 模型

• 未来，你还是需要学习编程。
• 因为你需要能够准确地告诉 AI 你想要什么，了解计算机的工作原理有助于你编写更精确的提示和指令。

• 我担心，以后在重要的媒体中，实质性内容将逐渐衰落，
• 30秒的片段会流行，
• 节目只具有最低的共识，
• 充斥着对伪科学和迷信的盲目介绍，
• 尤其还有一种对无知的庆祝。

• Author: 和菜头
• Link: https://www.hecaitou.com/2025/06/read-like-a-thief.html
• 关于读书的方式我认为存在着5条不同的路线：
  • 1、评论家路线。
    • 评论家路线就是一切阅读都是为了成就自己的品位，
    • 方便自己给一本书下个结论，
    • 大多数时候都是负面的；
  • 2、盗贼路线。
    • 盗贼路线则是从一切书籍里汲取能够营养自己的部分，
    • 在一开始就下定主意要盖房子，
    • 建材不够要出去偷回来去盖自己的房子；
  • 3、孔雀路线。
    • 孔雀路线就是拍照展示，
    • 背诵摘要和书评内容，
    • 好在他人面前扮演一个热爱阅读的人，
    • 但其实既不爱阅读，
    • 也根本读不进去，
    • 但是觉得自己很聪明；
  • 4、花栗鼠路线。
    • 花栗鼠路线就是追求数量。
    • 认为读过一本，自己就知道一个点。
    • 读过 100 本，自己就知道 100 个点。
    • 花栗鼠把大脑当作是仓库，把阅读当作是进货，但是有进无出，而且一旦放入仓库就再也不碰，继续扑向下一本，再下一本；
  • 5、成瘾者路线。
    • 成瘾者路线就是对阅读这个动作本身上瘾，未必会读很多，但是总在读，
    • 因为他们在阅读的这个动作中得到了某种身心愉悦，甚至是自我认同。
    • 如果强行中断他们的阅读，患者可能出现极为强烈的戒断反应，不得不直面生活会增加反应的烈度。

• Link: https://www.solidot.org/story?sid=81632
• 过去几十年全世界博士毕业生数量持续增长。
• 传统上博士学位是终身学术生涯的垫脚石，但今天的博士毕业生数量远远超过了大学和研究机构的职位空缺数量。
• 在 38 个经合组织（OECD）成员国中，1998-2017 年之间新增博士数量翻了几乎一番。
• 中国博士生人数从 2013 年的 30 万增加到 2023 年的 60 多万，香港大学的 Hugo Horta 解释说，推动中国博士生人数增长的因素包括了学士和硕士学位人数快速增长，期望投资高等教育能带来更好的经济和社会前景。
• 博士数量超过学界需求迫使博士毕业生以前所未有的速度转向非学术领域。
• 2023 年针对英国 4500 多名博士毕业生的调查发现，逾三分之二博士在学术界以外就业。
• 南非调查的 6000 多名博士毕业生中有 18% 表示难以找到与其专业相关的工作。
• 部分国家开始调整博士课程。
• 日本、德国和英国提供了博士学习期间的培训和带薪实习，其中包括“产业博士”项目，允许与企业合作开展研究。

• Link: https://www.solidot.org/story?sid=81663
• 在安全公司 CrowdStrike 的错误更新导致全世界 850 万台电脑崩溃近一年之后，微软正采取行动确保此类的事件不再发生，它采取的措施是将杀毒软件移出 Windows 内核。
• 微软的新 Windows 终端安全平台正与安全公司如 CrowdStrike、Bitdefender、ESET、趋势科技等合作构建。
• 以前微软允许安全公司的杀毒软件运行在 Windows 的内核层，不受限制的访问系统内存和硬件。
• CrowdStrike 去年的错误更新突出了内核驱动容易错误而导致系统蓝屏死机。
• 微软准备释出了一个不对外公开的预览版，供安全公司测试，在多次迭代之后，完成将杀毒软件移出内核的工作。

• Author: 和菜头
• Link: https://www.hecaitou.com/2025/06/The-emptiness-of-work.html
• 在工作中人会产生出虚无感，它的确存在，只是人们很少谈及，因为它和生活中的虚无感相比不算什么。
• 而且，工作很容易帮助一个人伪装起来，伪装成行为忙碌，伪装成内心充实，伪装成目标明确。
• 任何一个在团队中和他人一起工作过的人都应该有过切身的经验，总会有那么一刻，他会怀疑自己的同事在干什么，也会怀疑大家做出来的事究竟有什么意义，进而怀疑自己正在从事的工作有什么意义？这就是人生中无所不在的虚无感。
• 这没有什么奇怪的，工作里最值钱的部分出现在它变成工作之前。
  • 一个人想做一项业务，然后他想办法让这件事跑通。
  • 在他有了这份确信之后，又感觉到全靠自己一个人无法维系，于是就有了团队，就有了分工，就有了流程，于是一个人头脑中的想法就变成了一群人的日常工作。
  • 又因为有了那么一项日常工作，它可以发展出一系列的新业务，有些是拓展，有些是支持，有些是保障，于是又衍生出了各种新工作，围绕着主干业务，也就是主要工作展开去，变成密密麻麻的一张流程图。
• 这样说起来，大部分的所谓工作就是拧螺丝—规定动作，打补丁—让系统运转，擦屁股—为他人的失败补台。
• 而那个核心问题—
  • 为什么要那么做，碰都不会让你碰，问都不让你去问。
  • 当一个人认识到自己在工作中的无力地位，意识日复一日自己在拧螺丝打补丁擦屁股时，肯定会感觉到虚无，因为找不到意义的存在，自己唯一能做的事情就是服从指令。
  • 业务流越复杂，部门越多，员工数量越广，更糟糕的事情就会发生，那就是日常工作多了一项新内容：扯皮。
  • 在一个大型组织里工作，一个人难免会在无尽的扯皮中产生出一个疑问：之所以看起来大家还做出了一点事情，这是因为吃老本，是因为业务惯性，还是因为大家这一次运气好？
  • 因为按理来说，这样一帮三心二意，离心离德，各自为政的人，不大可能一起合作完成任何事情—既然组织也不可信，那么人就越发觉得工作虚无，上班做业务像是在抽奖，或者在扯皮中感觉自己是系统齿轮之间的人肉润滑剂。
• 你那个躲在独立办公室里的老板，可能不时也会无声流着泪咬着自己的领带止不住地去想：我请了那么多人来，一年到头是不是都在做无用功？
• 我可以找意义，他也可以找意义，什么服务社会，什么创造就业，什么创造财富。
• 你当然也可以找意义，什么供养家庭，什么解决安身立命，什么为家人提供遮风避雨的屋檐，什么得以体验世间百态丰富自我人生，诸如此类。
• 不过所有的意义在某一天都需要面对自我质疑：这一切究竟有什么意义？
• 而意义永远是针对自身而言的，永远是我感觉，我知道，我认同。
• 所以，问题总是会被转化成另外一个形式：工作对于我而言，为我提供了什么？
• 衣食住行只是最低层面，更重要的是自我满足，和自我实现的那种感觉。
• 对，是一种感觉，可能都不是事实。
• 你有那种感觉就没有虚无感，你没那种感觉虚无感就会浮现。
• 在拧螺丝、打补丁、擦屁股和扯老皮这些事情里，不大可能实现自我满足，也没有多少自我实现的空间。
• 所以，这些日常项目要做，不做就清理不出一个真正的工作台面来。
• 而工作的价值，需要在这些日常项目外去寻找。
• 好在工作总是复杂的，参与工作的人总是多样的，因此你总是能够多多少少少找到一点，在从事和接触的过程中感觉到自己聪明了一点，感觉到自己多闻了一点，感觉到自己学会了一点什么新东西，感觉到自己学会了某一种新思路。
• 你强烈地感觉到这些东西才是「真正属于自己」的，你觉得你可以把这些东西用在这份工作之外的地方，于是满足和充实会从中升起。
• 因此我也可以那么说，如果只是把工作单纯当做一个赚钱养家糊口的工具来看待，那就有点可惜了。
• 而借由工作，通过工作去观察、见识、参与事情，去接触、结识、学习某个人，从而完成自我提升和自我完善，那么工作向你提供的就不仅仅是薪酬。
• 并且在这样的过程中，你多少会找到一点属于自己的意义，可以克服不时来袭的虚无感。
• 说到底，虚无感本身不是什么坏事。
• 因为生活中有虚无感，人们才会去创造，去交友恋爱，去结婚繁衍，去发展出形形色色的爱好。
• 因为工作中有虚无感，人们才会去创业，去搞副业，发展出八小时之外的精彩私人生活，或者是扮演另外的社会角色满足内心的需求。
• 而且，在诸多的尝试之后，虚无感总是会带着你回到自己内心面前，让你去回答「我是谁」一类的问题。
• 而这是人生中的大问题，内心里有个答案总是能让人更安心一些。