2026-09-06

21 篇热帖

1. The Real Luxuries In Life (feld.com)

生活中真正的奢侈品

这篇文章通过作者对劳动节(Labor Day)这一夏季结束、秋季开始的转折点的感怀,引发了对生命本质和真正价值的思考。随着作者步入 60 岁,他开始重新审视并思考生活中真正重要的事情。

文中分享了一份关于“生活中真正的奢侈品”的清单,涵盖了以下 12 个方面:

  1. 时间
  2. 健康
  3. 平静的心境
  4. 缓慢的早晨
  5. 旅行的能力
  6. 无愧疚感的休息
  7. 良好的睡眠
  8. 平静且“平淡”的日子
  9. 有意义的对话
  10. 家常便饭
  11. 你所爱的人
  12. 爱你的人
2. Private German rocket makes history, reaches orbit from European soil (www.space.com)

德国 Isar Aerospace 公司 Spectrum 火箭成功实现西欧首次轨道发射

2026年9月5日,德国航天公司 Isar Aerospace 的 Spectrum 火箭在挪威安多亚航天中心(Andøya Space Center)成功发射。火箭在升空约七分钟后进入地球椭圆轨道,标志着人类历史上首次从西欧领土成功将火箭送入轨道。

任务概况与成果

本次任务代号为“Onward and Upward”,其主要任务目标包括:

  • 载荷部署:成功携带了五个立方体卫星(cubesats)和一个不可部署的科学实验装置。
  • 轨道调整:火箭在进入初始椭圆轨道(近地点约180公里,远地点约500公里)后,通过圆化轨道机动(circularization burn)调整了轨道。
  • 任务成功:在完成轨道调整后,火箭按计划成功部署了所有载荷。

火箭性能与技术规格

Spectrum 是一款两级火箭,高度为 28 米(95英尺)。其设计目标是成为中小型卫星的常态化发射工具,具备以下能力:

  • 运载能力:能够将约 1,000 公斤(2,200 磅)的载荷送入近地轨道(LEO)。
  • 生产规模:Isar Aerospace 计划利用其位于慕尼黑附近的制造设施实现大规模生产,目标是每年产出超过 30 枚火箭。

研发历程与挑战

此次成功是 Isar Aerospace 在克服多次技术与环境挑战后的重大里程碑:

  • 首次飞行失败:Spectrum 的首次飞行于2025年3月进行,但由于排气阀意外开启和飞行过程中姿态控制丢失,火箭在升空不到一分钟后坠毁。
  • 多次延期:在第二次尝试的过程中,公司经历了压力阀问题、恶劣天气、船只干扰、复合材料压力容器泄漏以及流体系统异常等一系列挑战,导致发射计划多次推迟。

历史意义

虽然俄罗斯在欧洲部分的领土(如普列谢茨克航天发射场)已有数十年的轨道发射历史,但 Isar Aerospace 的此次成功实现了从西欧领土发射轨道火箭的历史性突破。

3. Isar Aerospace reaches orbit and deploys payloads on second flight (isaraerospace.com)

Isar Aerospace 成功实现轨道飞行并部署载荷

任务成就 2026年9月5日,欧洲商业航天公司 Isar Aerospace 在挪威安多亚航天中心(Andøya Space)成功执行了名为“Onward and Upward”的第二次飞行任务。此次任务标志着 Isar Aerospace 成为欧洲首家成功将卫星送入轨道的商业航天公司,为欧洲提供了自主进入太空的能力,并为全球商业和机构客户提供了新的发射选择。

飞行技术细节 在本次飞行中,运载火箭成功完成了以下关键技术阶段:

  • 顺利通过最大动压(MaxQ)阶段;
  • 完成主发动机关机(MECO)及级间分离;
  • 按计划点燃二级发动机;
  • 穿越高度 100 公里的卡门线(Kármán line);
  • 在达到轨道速度前成功抛离载荷整流罩;
  • 完成圆轨道化燃烧并成功实现航天器分离。

本次任务部署的载荷是通过德国航天局(DLR)的“微型运载火箭竞赛”(Microlauncher Competition)选出的,该竞赛旨在为教育机构和初创企业提供低成本的太空准入机会,并由欧洲空间局(ESA)的 Boost! 项目提供资金支持。

战略意义与未来规划 Isar Aerospace 首席执行官 Daniel Metzler 指出,此次成功打破了全球航天业的发射瓶颈,开启了欧洲航天飞行的新篇章。

为了应对激增的全球需求,公司正采取以下扩张措施:

  1. 规模化生产:公司采用高度垂直整合和自动化的生产模式。目前,“Spectrum”系列第3至7号运载火箭已在生产中。随着一座占地 40,000 平方米的新型生产设施建成,公司的年产能预计将达到 40 枚运载火箭。
  2. 发射场布局:除了现有的挪威安多亚发射场,公司正在加拿大新斯科舍省建设新的发射场,旨在覆盖对地球观测和通信至关重要的中高倾角轨道。

关于 Isar Aerospace Isar Aerospace 于 2018 年成立,总部位于德国慕尼黑,拥有超过 400 名员工。公司专注于为中小型卫星及卫星星座提供发射服务,其运载火箭的开发、制造和测试几乎完全在内部完成。通过垂直整合的制造模式,公司致力于实现运载火箭生产的工业化与规模化。

4. Flock used >100 times to track veteran who recorded traffic stop (reason.com)

威斯康星州退伍军人指控警方利用 Flock 技术进行报复性监控

事件背景

2025年5月4日,美国海军退伍军人纳波利安·琼斯(Napoleon Jones)在威斯康星州萨塞克斯(Sussex)的一个私人停车场内,合法地通过手机记录了一场由外县警员进行的交通执法过程。尽管琼斯保持了安全距离且未干扰执法,但沃基肖县警员布兰登·谢霍恩(Brandon Shayhorn)随后以琼斯车辆的临时车牌无法辨认为由,对其进行了第二次拦截。

在拦截过程中,琼斯因认为此次拦截是非法的而拒绝出示驾驶执照,随后被谢霍恩强行拉出车外并逮捕,指控其“抗拒和阻碍执法”。琼斯被拘留五小时后获释,未收到任何传票或刑事指控。内部备忘录显示,谢霍恩的主管在事后告知其,该拦截行为确实属于非法,因此无法强制琼斯出示身份证明。

报复性监控的发现

琼斯随后针对谢霍恩提出了公民投诉,认为警方的行为是针对其行使第一修正案权利(记录警察执法)的报复,并寻求法律援助提起诉讼。

在诉讼过程中,琼斯的律师发现,在事件发生约 25 天后(2025年5月30日),Flock Safety 系统中出现了一张琼斯白色宝马车的照片。进一步调查显示,在琼斯被非法逮捕后的数周内,该系统针对其车辆进行了超过 100 次搜索。其中,部分搜索是由谢霍恩本人进行的,存在明显的利益冲突。在证词中,相关警员辩称这些搜索是应其上级中尉的指示,旨在应对琼斯提交的公民投诉。

法律诉讼与争议

2026年7月,琼斯修改了诉状,将参与此类车辆搜索的其他警员也纳入起诉范围。琼斯指控这些警员在没有“合法执法目的”的情况下使用 Flock 技术,违反了县政府的使用协议。他认为,由于当时并没有 Flock 摄像头位于事发停车场,且琼斯并未被怀疑从事任何犯罪活动,这些搜索本质上是利用监控技术对他进行报复,试图寻找可以针对他的罪名。

总结

此案引发了公众对自动化车牌识别(ALPR)技术滥用的高度关注。尽管此类技术常被用于打击犯罪,但琼斯的案例凸显了政府权力在缺乏适当监督的情况下,可能被用于侵犯公民宪法权利和个人隐私。

5. Wikimedia Foundation Workers Overwhelmingly Vote to Form Union with CWA (wikiworkersunited.org)

维基媒体基金会美国员工投票通过,加入 CWA 工会

总部位于美国旧金山的维基媒体基金会(Wikimedia Foundation,维基百科及其相关项目的非营利运营机构)的美国员工在工会选举中以压倒性多数票通过,正式加入美国通讯工人协会(CWA)Local 9415。

运动背景与意义

此次胜利是“维基员工联合会”(Wiki Workers United, WWU)全球工会运动的重要里程碑。该运动旨在通过在各自国家建立合法的集体谈判机制,增强员工在透明度、公平性及共同管理方面的发言权。

此前,在今年 7 月,当绝大多数美国员工签署授权卡要求管理层自愿承认工会时,管理层拒绝了这一请求。随后,员工们通过美国国家劳工关系委员会(NLRB)监督的正式选举,最终实现了工会的合法化。

全球愿景与目标

WWU 的目标是实现跨司法管辖区的团结。目前,他们在英国的工会认可申请仍在进行中,并希望在未来几个月内看到更多地区的员工要求自愿认可。其核心目标是通过集体谈判,为所有维基媒体基金会员工(无论其法律管辖区、工作职责或工时如何)争取共同利益。

社区支持

维基百科的志愿者社区对此次行动表达了广泛支持。超过 2,000 名志愿者和社区成员签署了支持维基媒体基金会员工的请愿书。该请愿书已成为英文维基百科历史上获得支持人数最多的请愿书,体现了志愿者社区希望员工能在塑造运动未来方面拥有实质性发言权的愿望。

6. Cloud in a Bottle: making self-hosting accessible to everyone (cloudinabottle.org)

Cloud in a Bottle 项目概述

项目愿景

Cloud in a Bottle 是一个开源的个人云平台,旨在降低自托管(Self-hosting)的门槛。其核心目标是让个人能够拥有类似智能手机的操作体验:通过一个统一的界面,轻松发现并使用各种 Web 应用,从而摆脱对大型商业云服务商(这些服务商往往存在广告、数据追踪和利益冲突问题)的依赖。

核心痛点

作者指出,当前的软件生态正从本地转向云端,导致了以下问题:

  • 利益不一致: 商业云软件往往以广告和数据变现为目的,与用户隐私利益冲突。
  • 开源成本压力: 开源作者难以承担将软件部署在云端的长期成本。
  • 现有方案缺陷:
    • Sandstorm: 已长期停止维护。
    • Nextcloud: 响应速度慢,且逐渐转向企业市场。
    • YunoHost: 应用直接运行在宿主机上,缺乏沙盒隔离,安全性较低。
    • Coolify: 虽然支持容器化,但应用之间相互独立,缺乏统一的登录和集成体验。

技术架构与功能特性

Cloud in a Bottle 的技术基础是基于 Ubuntu 的系统,通过 Web 服务器提供仪表盘并进行 HTTP(s) 请求路由。

  • 容器化与安全性: 应用运行在无根(rootless)且经过加固的容器中,既能以极小的改动运行现有软件,又能提供安全的沙盒环境。
  • 统一身份验证(Unified Auth): 用户只需登录一次,即可自动登录实例内的所有应用,无需为每个应用创建独立账号。
  • 集成化体验(Cloud Smartphone): 类似于 iOS 或 Android,平台提供了可供应用调用的 API,支持应用间的数据共享、权限管理和能力协作,旨在打造一个高度集成的个人生态系统。
  • 透明与隐私: 项目完全开源,不包含任何遥测(Telemetry)数据收集,强调简单且“无魔法”的操作逻辑。

商业模式与部署方式

为了确保项目的可持续发展并提升易用性,开发者(Imbue 公司)采取了双轨制策略:

  1. 开源自托管: 用户可以在云端 VPS、虚拟机或本地裸机硬件上自行部署,拥有完全的控制权。
  2. 托管服务(Managed Version): 提供由官方维护的托管版本,降低技术门槛,并通过服务收费来支持开源项目的开发。

未来目标

项目的长期目标是通过提供一个高质量、精选的应用目录(Curated App Catalog),催化更多优秀的开源 Web 软件开发。虽然目前早期用户可能仍需一定的技术背景,但项目致力于通过不断完善体验,最终让非技术用户也能轻松管理自己的个人云。

7. Intellectual Fly Is Open (2025) (bcantrill.dtrace.org)

总结:关于 LinkedIn 上过度使用 LLM 生成内容的批判

本文探讨了在 LinkedIn 等社交平台上过度依赖大语言模型(LLM)生成内容的负面影响,作者将其现象形象地描述为“智力上的失态”(Intellectual Fly Is Open)。

核心观点

1. AI 生成内容的质量缺陷 由于 LinkedIn 自身也在积极推广 AI 辅助写作功能,越来越多的用户开始使用 LLM 代替自己创作。作者指出,这些生成的文本在风格上极其平庸且令人反感,通常具有明显的“AI 特征”,例如:

  • 过度使用表情符号。
  • 频繁使用单句成段的排版方式。
  • 使用机械化的句式结构(如“不仅是……更是……”等)。

2. 对真实性与信任的破坏 对于有经验的读者来说,LLM 生成的内容具有极高的辨识度。这种明显的“AI 感”会导致两个严重问题:

  • 信任危机:读者无法分辨哪些是作者真实的见解,哪些是 AI 生成的“虚构作品”。
  • 失去阅读动力:一旦读者意识到内容缺乏作者个人的真实声音,往往会选择停止阅读,从而导致作者无法有效传达其观点。

3. LLM 的正确使用边界 作者并非全盘否定 AI,而是强调了工具的使用边界。他认为 LLM 在以下方面具有极高的价值:

  • 头脑风暴:辅助激发创作灵感。
  • 文本理解:帮助快速理解复杂文本。
  • 编辑辅助:作为高效的文字校对和润色工具。

结论

作者呼吁用户不要为了图方便而放弃个人表达。为了保证信息的真实性并让自己的观点获得应有的尊重,用户应当信任自己的声音,坚持亲手撰写内容。

8. LLMs as a Cognitive Virus (arxiv.org)

论文摘要:大语言模型作为一种认知病毒

核心观点

本文提出了一种创新的视角,将大语言模型(LLM)的扩散过程类比为一种“病毒”行为。研究认为,LLM 不仅仅是信息生产与使用的工具,它们正通过人群传播,逐渐嵌入人类的认知与文化实践之中。

模型框架

研究通过建立数学模型,将用户的使用状态划分为三个阶段:

  1. 未耦合用户 (Uncoupled users):尚未接触或使用 LLM 的人群。
  2. 耦合用户 (Coupled users):正在使用 LLM 的人群。
  3. 持久依赖用户 (Persistently dependent users):对 LLM 产生深度依赖的人群。

该模型重点研究了社会传播 (Social transmission)、恢复 (Recovery) 以及集体强化 (Collective reinforcement) 三种机制之间的相互作用。

主要发现

  • 临界点与技术锁定:由于上述机制的共同作用,LLM 的采用可能导致“临界点”的出现,进而产生“技术锁定”现象。
  • 失控动态与认知能力丧失:一旦跨越关键阈值,人口层面的转变可能会触发失控的动态过程,导致社会向“持久依赖”状态快速转型。这种转变可能导致人类认知能力的突然丧失。
  • 认知免疫 (Cognitive immunization):研究同时识别了实现“认知免疫”的条件,即通过降低传播率并提高使用过程的可逆性,来缓解潜在的认知风险。

结论

LLM 的普及涉及非线性的集体转型过程,这种转型对于人类的认知自主性具有深远且重要的影响。

9. GPT-6 Astra on robot arms (openai.robocurve.org)

GPT-6 Astra 机器人手臂性能测试总结

这份报告对比了 OpenAI 的 GPT-6 Astra 与 Anthropic 的 Claude Fable 5 及 Fable 5.1 在使用 YAM 机器人手臂执行特定任务时的表现。测试在相同的 Inspect Robots 代理策略下进行。

测试任务与评分标准

测试包含两个核心任务:

  1. 红块入碗:从桌上拿起红块并放入碗中。
  2. 拼图入槽:通过中心旋钮拿起圆形蓝色拼图,并将其放入匹配的圆形凹槽中。

评分标准(0-4分制):

  • 0分:无目的性的接近。
  • 1分:接触到物体。
  • 2分:将物体抬离桌面。
  • 3分:将物体置于目标点上方。
  • 4分:将物体放入最终位置。

实验结果

1. 红块入碗任务 (Block into bowl)

在该任务中,GPT-6 Astra 展现出了压倒性的优势:

  • 完成率:Astra 达到了 95% (19/20),远高于 Fable 5.1 的 40% (8/20) 和 Fable 5 的 5% (1/20)。
  • 效率与成本:Astra 的单次运行时间仅为 2.5 分钟,估计成本为 $0.94。相比之下,Fable 5.1 需要 6.8 分钟,成本为 $2.12;Fable 5 需要 8.2 分钟,成本为 $2.69。
  • 平均得分:Astra 的平均得分为 3.95,接近满分。

2. 拼图入槽任务 (Puzzle piece into groove)

在该高难度任务中,Astra 的表现并未体现出实质性的成功率提升:

  • 完成率:Astra 的完成率为 10% (2/20),与 Fable 5.1 持平,均低于 Fable 5 的表现(Fable 5 在此项任务中无完成记录)。
  • 瓶颈:Astra 在接近凹槽后的最后步骤会像 Fable 模型一样发生停滞。
  • 效率:尽管完成率相同,Astra 在运行速度 (3.4 分钟) 和成本 ($1.36) 上仍优于 Fable 5.1 (5.9 分钟, $2.18)。

技术规格

  • 硬件设备:双臂 I2RT YAM 机械臂,每臂 6 个自由度,配备平行夹持器。
  • 控制方式:通过绝对末端执行器姿态(x, y, z, yaw, pitch, roll)进行控制。
  • 观测手段:每轮包含三个摄像机视角(顶视图、左腕视图、右腕视图)以及本体感受状态。
  • 测试环境:使用 Inspect Robots 0.58.0 框架;所有模型均采用中等推理强度(medium thinking effort)。

局限性说明

  • 实验变量:Astra 的测试与 Fable 的测试并非交叉进行;此外,“红块入碗”任务使用的机械臂型号不同(Fable 使用 rig-3,Astra 使用 rig-1)。
  • 评分偏差:评分由人工完成,且评分者在评分时已知模型名称,可能存在潜意识偏差。
  • 成本计算:报告使用的是官方标价,未计入缓存折扣(OpenAI 部分输入已自动缓存,但未在成本中扣除)。
  • 设置条件:物体在每轮之间由人工重置,且所有模型均仅在“中等推理”模式下运行。
10. You Don't Have a Right to Safe Drinking Water, US Court Rules (www.motherjones.com)

美国法院裁定:公民不享有获得安全饮用水的权利

法院判决核心

美国第五巡回上诉法院近日维持了对密西西比州杰克逊市(Jackson)的一项诉讼的驳回决定。该诉讼由当地居民发起,指控杰克逊市在明知水质受铅污染的情况下仍让居民饮用,违反了宪法赋予公民的身体完整权(bodily integrity)。

由特朗普任命的法官库尔特·恩格尔哈特(Kurt Engelhardt)在裁决中指出,尽管缺乏洁净水源和获取真实信息的剥夺感是“极其严重的”,但这并不侵犯任何“根深蒂固的宪法权利”。他强调,美国宪法并不提供针对此类政府失职行为的救济,且在公共卫生危机期间,公民并不享有从官员处获得真实信息的宪法权利。

法律权力的区域差异

判决显示,美国联邦宪法在饮用水权方面的保护范围较窄,但这与部分州及其他国家的法律实践并不一致:

  • 美国各州: 纽约州和马萨诸塞州都在其州宪法中明确规定,公民享有清洁空气和水的权利。
  • 国际层面: 在乌拉圭和南非等国家,清洁饮用水权已被载入宪法。

杰克逊市水危机背景

杰克逊市是一个以黑人为主(占比超过80%)且贫困率远高于全国平均水平的城市。其水利基础设施长期处于恶化状态:

  • 延迟通报: 尽管早在2015年州卫生部门就发现了铅含量超标问题,但相关部门在长达六个月的时间里保持沉默,导致居民持续饮用有毒水。
  • 违规事实: 美国环保署(EPA)在2020年的测试中确认,该市水系统存在泄漏、腐蚀及高铅含量等持续且令人担忧的违规行为。
  • 健康影响: 铅污染对儿童的危害尤为严重,可能导致永久性脑损伤。诉讼原告之一的普里西拉·斯特林(Priscilla Sterling)便表示,她的数名子女已因此被诊断出铅中毒。

政策环境与担忧

此次裁决发生之际,特朗普政府正通过美国环保署(EPA)推进削弱《清洁水法》(Clean Water Act)保护措施的举措。环保组织对此表示强烈谴责,认为削弱对河流和湿地的保护将增加家庭的经济负担,并导致饮用水质量下降及洪涝灾害风险增加。

11. Learn Programming with OCaml (usr.lmf.cnrs.fr)

《使用 OCaml 学习编程》(Learn Programming with OCaml) 概览

本书是由 Sylvain Conchon 和 Jean-Christophe Filliâtre 编写的 OCaml 编程教程。

主要信息

  • 翻译与资助:当前的英文版本是由 Urmila Nair 翻译的法文原著,其翻译工作得到了 OCaml 软件基金会 (The OCaml Software Foundation) 的资助。
  • 授权许可:本书采用 CC BY SA 4.0 开放许可协议。

资源获取

  • 电子书下载:提供 PDF (1.9Mb) 和 EPUB (2.3Mb) 两种格式供用户下载。
  • 配套代码:书本提供了相关的源代码资源。
  • 错误反馈:读者可以通过 GitHub 提交 Issue 来报告书中的拼写错误或其它错误。
12. The revolt of the reader (bcantrill.dtrace.org)

读者的反抗:LLM 生成内容引发的信任危机

本文探讨了随着大语言模型(LLM)生成内容的泛滥,读者群体对这类内容产生的一种“反抗”情绪。作者认为,过度依赖 LLM 进行创作正在破坏写作的本质,并可能导致作者失去读者的信任。

核心观点

  1. 读者的感知与反应

    • 读者能轻易辨别: 经验丰富的读者可以清晰地识别出 LLM 的写作特征(如特定的结构和语言习惯)。
    • 读者对此非常在意: 使用 LLM 生成内容的行为不仅会让读者感到厌烦,还会导致严重的后果。根据调查显示,78% 的开发者在检测到 LLM 内容时会“立即停止阅读”,71% 的受访者表示未来会“避开该作者”。
    • 追求真实而非完美: 读者更看重作者的真实性,而非语言的完美。98% 的受访者表示,相比于经过 LLM 润色的文章,他们更倾向于阅读作者本人撰写的、虽有瑕疵但真实的文字。
  2. 违背了“社会契约”

    • 写作不仅是传递想法,更是通过思考和提炼来强化想法的过程。
    • 使用 LLM 代替思考和写作,违背了作者与读者之间的社会契约:读者不应被迫去理解那些作者自己都没有投入劳动去创造的句子。这种行为本质上是逃避了通过写作进行“压力测试”的过程。
  3. 从“无效性”角度看待 LLM 写作

    • 如果写作的目的是为了吸引和说服读者,那么使用 LLM 生成内容将变得极其低效。因为它不仅无法吸引读者,反而会主动驱逐潜在的受众。
  4. 检测技术的进步与“垃圾邮件”类比

    • 作者将 LLM 内容类比为早期的电子邮件垃圾邮件(Spam)。正如随着垃圾邮件过滤技术的进步,发送垃圾邮件的成本和风险大幅增加一样,LLM 内容的识别也正在变得高效。
    • 文中特别提到了 Pangram(特别是其第四代模型 Pangram 4),该工具在检测 AI 生成内容方面表现出极高的准确度,具有极低的误报率和漏报率。

结论与建议

作者认为,随着检测技术的成熟,使用 LLM 进行公开创作将面临越来越大的风险。对于追求品牌真实性和机构声音的组织来说,建立明确的写作规范(如确保公开文章由人类创作)至关重要。

给创作者的建议:

  • 不要让 LLM 成为你的“作者”,而应将其视为“编辑”。
  • 可以将 LLM 生成的内容作为构思的骨架,但最终的写作过程必须由人类完成,以确保思想的深度和表达的真实性。
13. Chrome again exempts Google from user site data settings (lapcatsoftware.com)

Chrome 再次豁免 Google 网站的站点数据设置

事件概述

作者发现 Google Chrome 浏览器再次出现了一个类似于六年前发现的 Bug:Google 旗下的网站(具体为 www.google.com)似乎被豁免于用户的站点数据管理设置之外。这意味着即使用户设置了在关闭浏览器时自动删除所有站点数据,Google 的数据仍然会保留在本地。

复现实验与技术细节

作者在 macOS 环境下的 Chrome 版本 152.0.7977.83 中成功复现了该问题,具体实验步骤和观察结果如下:

  • 测试环境配置:
    • 数据设置:在 chrome://settings/content/siteData 中,将默认行为设置为“关闭所有窗口时删除站点已保存到设备上的数据”。
    • 控制变量:为了排除搜索引擎设置的影响,作者将默认搜索引擎从 Google 更改为了 DuckDuckGo。
    • 账号状态:作者未登录 Google 账号,且在 Chrome 中禁用了登录功能。
  • 观察到的现象:
    1. 初始状态下,chrome://settings/content/all 显示站点存储空间为 0 B。
    2. 在进行 Google 搜索并关闭所有 Chrome 窗口后,重新启动浏览器查看发现,www.google.com 依然保留了约 1,216 KB 的站点数据。
    3. 这些数据包括 Cookies、Local Storage 和 Session Storage,且在重启浏览器后依然存在。
    4. 作者通过检查本地文件路径(~/Library/Application Support/Google/Chrome/Default)确认了这些数据的存在。
  • 结论:目前看来,www.google.com 是唯一被 Chrome 豁免于自动删除设置之外的网站。

作者观点

作者认为这可能是由于 Google 缺乏有效的质量保证(QA)流程或单元测试导致的工程疏忽,而非刻意的阴谋。同时,作者对 Google 的搜索垄断地位以及在未登录状态下搜索结果呈现方式(使用不透明的跳转 URL)的变化表示了不满。

14. Doomscrolling Ourselves to Death (www.edwest.co.uk)

《新黑暗时代》:读写能力衰退及其对社会的深远影响

本文通过评述詹姆斯·马里奥特(James Marriott)的新书《新黑暗时代》(The New Dark Ages),探讨了当代社会读写能力(Literacy)下降的现状及其引发的连锁反应。

1. 媒体形态的转变与注意力的碎片化

文章指出,现代青少年的娱乐方式已从深度阅读转向以 YouTube 和 TikTok 为代表的视觉化、碎片化媒体。相比于 20 世纪具有叙事复杂性的内容,当下的互联网内容(如各种猎奇的挑战视频)往往追求感官刺激。这种转变不仅体现在阅读量减少,更体现在注意力跨度的缩短:

  • 电视的影响: 延续了尼尔·波兹曼(Neil Postman)的观点,电视通过倾向于平庸和煽情性的内容,开始削弱理性公共讨论的基础。
  • 智能手机与短视频: 智能手机被视为一种极具成瘾性的工具。TikTok 等平台通过极高频率的内容切换,使受众陷入“注意力经济”的循环,导致艺术、音乐乃至科学研究都趋向于简单化、重复化和缺乏创新。

2. 认知能力与智力的下降

文章引用相关研究和数据,揭示了媒体消费模式与智力水平之间的潜在联系:

  • 逆向弗林效应(Reverse Flynn Effect): 研究表明,随着有线电视等媒体在特定地区的普及,人们的 IQ 指数呈现下降趋势。
  • 认知能力削弱: 高强度的商业电视和碎片化媒体暴露被认为会降低个体的认知能力。

3. 民主与同理心的危机

历史上,读写能力的提升是社会进步的重要驱动力:

  • 启蒙运动与民主: 阅读能力的普及促进了同理心的扩展,使人们能够跨越社会阶级、性别和种族去理解他人的思想。这种基于理性的分析能力是民主制度运行的基石。
  • 政治退化: 随着读写能力的下降,政治辩论的质量也随之恶化。政治人物的沟通方式正在从深思熟虑的文字表达转向类似于“口头时代”的、重复且情绪化的修辞。文章对比了阅读量丰富的传统政治家与缺乏阅读习惯、依赖重复性口号的现代政治人物,认为这标志着“后识字时代”领导者的崛起。

4. 社会阶层与精英主义的悖论

文章最后探讨了文化价值失衡带来的社会后果:

  • 社会分层加剧: 尽管现代文化界试图回避“精英主义”的指责,但事实表明,高水平的文化素养正成为一种新的阶层分水岭。富裕阶层往往更注重对孩子的教育和高文化的培养,而贫困背景的儿童则更容易沉溺于屏幕。
  • 精英阶层的失能: 一个令人担忧的趋势是,即使是受过高等教育的精英阶层,其阅读深度和知识广度也在显著下降。当掌握权力的阶层缺乏历史和经典知识时,社会制度的稳定性和决策的智慧性将面临严峻挑战。
15. A/I shuts down – Stay human (keepitfree.ai)

Autistici/Inventati (A/I) 集体宣布停止服务

2026年9月6日,Autistici/Inventati (A/I) 集体宣布将停止提供其所有的服务并关闭该集体。

核心原因

A/I 集体被指定为全球恐怖组织。为了保护用户、社区成员及其亲属免受独裁政权、法西斯主义者及相关机构的法律、经济和人身威胁,集体决定停止运作。他们强调,在当前的政治气候下,继续提供服务会使用户面临不成比例的镇压风险,导致他们无法继续履行提供安全、非商业化数字工具的初衷。

背景与使命

在过去的25年里,A/I 一直致力于维护一个自由、注重隐私、自主且具有政治承诺的基础设施,为用户提供非商业性质的数字工具。

用户后续指南与风险提示

  • 数据备份: 集体表示很快会发布关于如何备份博客、邮箱和网站内容的具体说明以及相关的技术建议。
  • 访问风险: 集体警告称,由于此前曾发生过 autistici.org 域名在未预先通知的情况下被切断访问的情况,在接下来的几天内,服务可能会再次遭遇无法预测的访问中断。

结语

尽管数字服务将停止,但集体呼吁人们“保持人性”(Stay human),鼓励通过现实生活中的联系、抗争与思想来延续抵抗精神。

16. How the Tobacco Industry Drove the Rise of Ultra-Processed Foods (2025) (vcresearch.berkeley.edu)

烟草行业如何推动超加工食品的兴起

本文探讨了烟草行业通过跨行业扩张,如何推动了超加工食品(Ultra-Processed Foods, UPFs)的普及,并进而导致肥胖和慢性病率激增的历史过程。

历史背景与行业扩张

20 世纪 60 年代初,美国大型烟草公司 R.J. Reynolds 寻求业务多元化,试图将其在烟草领域的成功营销策略应用于食品行业。1963 年,R.J. Reynolds 收购了 Hawaiian Punch,这标志着烟草行业正式进入食品领域。

随后,R.J. Reynolds 和 Philip Morris 进行了激进的扩张,收购了包括 Del Monte、Nabisco、General Foods、Kraft 和 7UP 在内的众多知名品牌。

超加工食品(UPFs)的特征与营销

通过这些收购,烟草公司开始大规模生产和销售“超加工食品”。这类食品具有以下特征:

  • 化学工程设计: 经过化学工程处理,具有高度的“超适口性”(hyperpalatable)。
  • 常见品类: 包括饼干、汽水、方便面、鱼块和谷物类早餐等。
  • 目标受众: 营销策略特别针对儿童及其他容易受到影响的弱势群体。

对公共健康的影响

加州大学旧金山分校(UCSF)健康政策教授 Laura Schmidt 指出,超加工食品是导致美国肥胖、糖尿病及其他慢性病率显著上升的直接原因。

其核心关联点在于:

  1. 热量构成: 目前美国人饮食中约 60% 的热量来自于超加工食品。
  2. 时间关联性: 在 20 世纪 80 年代中期,随着超加工食品在食品供应中的规模扩大,肥胖率也开始同步上升。这一时期,正是许多大型食品公司由烟草公司控股的关键阶段。
18. I Changed My License (bergie.iki.fi)

作者软件授权协议的演变与转向 EUPL

作者回顾了其 28 年软件发布生涯中经历的三个不同授权阶段,并解释了为何决定将目前的默认授权协议转向 EUPL-1.2 (European Union Public License 1.2)。

授权协议的历史演变

  1. LGPLv2 时代:在开发 Web 框架 Midgard 时,作者采用了 LGPLv2。由于当时免费软件协议较少,且 Midgard 作为框架,采用“弱 Copyleft”协议被认为较为合适。
  2. MIT 协议时代:2011 年转向 JavaScript 开发后,作者采用了 MIT 协议。该协议强调“随心使用,但免责”,具有极高的互操作性,符合当时 NPM 生态的偏好。
  3. EUPL-1.2 时代:在经历一段个人生活导致的发布停滞期后,作者决定将 EUPL-1.2 作为新的默认协议。

转向 EUPL 的核心原因

  • 强 Copyleft 与闭合 SaaS 漏洞:与以往的宽松协议不同,EUPL 是一种强 Copyleft 协议。其关键特性是能够闭合“SaaS 漏洞”,即无论软件是通过何种方式分发(包括通过软件即服务模式),都要求使用者进行对等许可(Reciprocal licensing)。
  • 哲学理念的转变:作者对“开源(Open Source)”与“自由软件(Free Software)”的辩论进行了反思。他认为,过去追求宽松协议的“开源”倾向在实际结果上过度惠及了大企业,使之能以更低成本构建产品,而未能为真正的用户或开发者带来足够收益。因此,他主张停止使用过于宽松的协议,要求企业若想使用其软件,必须遵循其设定的条款。
  • 全球化与多语言支持:EUPL 由欧盟发布并获得 OSI 批准,拥有 23 种官方语言的法律效力翻译。这对于全球范围内(尤其是硅谷以外)的开发者和用户更加友好。

目前应用 EUPL 的项目

作者已将以下项目采用 EUPL 协议发布:

  • reticulum-js:Reticulum 网状网络协议的 JavaScript 实现。
  • dacar:基于 Reticulum 构建的去中心化授权系统。
  • signalk-energy-predictor:船舶可再生能源预测系统。
  • offshore-blogging-system:通过卫星短信发布博客并下载天气数据的工具。
  • NoFlo Development Environment (重写版):新版本的开发环境采用 EUPL;但原有的 NoFlo 核心因涉及大量第三方贡献,仍保留 MIT 协议。
19. AI, Tools and Transformation (www.ben-evans.com)

AI、工具与转型:从自动化到结构性变革

本文探讨了 AI 技术在企业环境中应用的复杂性,指出仅仅降低工具构建的门槛并不等同于实现企业的真正转型。

1. AI 的潜力与现实的鸿沟

现代大型企业拥有极其庞大且杂乱的软件生态系统(从大型 ERP 系统到零散的 Excel 表格),尽管如此,员工仍需处理大量重复性工作。虽然 AI 能够通过生成式技术让“编写工具”变得极其简单且无需代码,但文章指出,硅谷式的“工具构建者”思维忽视了两个核心问题:

  • 用户并非工具构建者:大多数专业人士(如律师、销售)关注的是其核心业务,而非如何改进工作流。
  • “发现问题”比“解决问题”更难:自动化的难点不在于编写代码,而在于识别哪些任务需要工具,以及该工具究竟应该做什么。

2. 软件的两个维度:制度化与即兴化

企业软件的使用存在一个光谱:

  • 制度化软件(Institutionalized):由公司自上而下采购的官方系统(如 SAP、Workday),用于处理标准化的、具有审计和安全要求的核心业务。
  • 即兴化工具(Improvised):由员工自下而上使用的灵活工具(如 Excel、邮件、PDF),用于处理边缘案例、临时需求或制度化系统的不足。

随着业务增长,原本“即兴化”的任务往往会通过“铺设路径”转化为“制度化”的专用软件。AI 的加入创造了一个新的“即兴化”空间(如聊天机器人),它既能从现有应用中接管任务,也会将任务交还给应用。

3. 转型而非简单的工具普及

文章强调,向全员分发 AI 工具(如 Microsoft Copilot)并不等同于企业转型。这与 1980 年代普及个人电脑或 1990 年代普及互联网的逻辑相似:

  • 仅仅给每个人配备浏览器并不能重建供应链,仅仅给每个人配备 Excel 也不会自动优化发票处理流程。
  • 真正的转型在于重新设计结构化的业务流程,而不仅仅是让现有的工作做得更快。

4. 企业面临的三大战略问题

面对生成式 AI 这一代技术,企业决策层必须回答三个关键问题:

  1. 部署策略:是购买捆绑好的 AI 功能,还是自行构建,亦或是采用初创公司的专用工具?
  2. 运营影响:AI 将如何从根本上改变我们的业务操作模式?
  3. 经济与竞争挑战:AI 是否会改变商业模式、带来新的竞争压力或生存威胁?

总结

AI 的演进将遵循技术发展的规律:起初,人们使用 AI 来更快地完成现有的工作;但最终,技术真正的价值在于实现那些此前完全无法想象的新事物。真正的变革不在于工具本身,而在于技术如何重塑商业的可能性。

21. Vancouver strip club's Instagram taken down over sign featuring lake joke (www.vancouverisawesome.com)

温哥华 Penthouse 夜总会因政治讽刺招牌导致 Instagram 账号被封

温哥华 Penthouse 夜总会的 Instagram 账号近日被封禁,起因并非因涉及违规色情内容,而是因为俱乐部在招牌上发布了一条针对美国总统特朗普(Donald Trump)的政治讽刺笑话。

事件背景与招牌内容

该俱乐部的招牌由 Ben Jackson 编写,内容为:“连泳池都处理不好,还想要我们的湖?”(Can't handle a pool, but wants our lake?)。

这条信息具有双重讽刺含义:

  1. 安大略湖争议:暗指特朗普在与加拿大的贸易谈判中,曾提出关于“重新命名”安大略湖的相关争议。
  2. 华盛顿反射池事件:影射了华盛顿林肯纪念堂反射池曾因藻类问题引发的维护丑闻。

账号封禁情况

夜总会老板 Danny Filippone 表示,在招牌挂出并向社交媒体发布照片后不久,俱乐部的 Instagram 账号便被彻底清空。Filippone 认为,尽管招牌并未直接指名道姓,但账号被封反映了美加两国之间存在的紧张局势。目前,Jackson 正在联系 Meta 公司,试图恢复该账号的控制权。

俱乐部过往经历

Penthouse 夜总会的招牌经常因政治或社会议题引发关注并走红社交媒体。此前,该俱乐部曾因发布涉及美加关系的“Forever Neighbours, Never Neighbors”招牌,导致其 Twitter/X 账号被以“仇恨言论”为由封禁,并在一周后才得以恢复。

目前现状

尽管社交媒体账号遭遇封禁,但该物理招牌在温哥华 Seymour Street 受到了一些当地民众的支持与喝彩。Filippone 表示,该招牌已成为温哥华城市景观的一部分,且俱乐部将继续在街头展示该招牌。