点亮世界…… 地球 河流 脉动 闪电 降雨量 紫外线 影片 博客 关于 世界灯塔 地球上每一座已标注的灯塔，均按其真实周期闪烁。 苏格兰 布列塔尼 新英格兰 日本 挪威 开普敦 － ＋ 点亮世界……
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首项大规模研究考察了联网汽车生态系统中的隐私问题。互联网汽车会与制造商、广告商、保险公司及其他第三方通信。研究人员与《消费者报告》合作，测试了21款较新车型和30款配套移动应用。结果发现，21辆车中有19辆会向至少一个第三方发送数据，7款应用会向外部公司传输敏感标识符。该研究凸显了消费者对这类数据共享活动的了解有限，并强调有必要持续开展监测、加强监管以及提供更清晰的隐私保护。
在台湾生活了七个月后，作者回到波兰，开始布置一套极简公寓。在旅行反思与慢性背痛的双重背景下，他逐渐添置了显示器和升降办公桌。
最终诞生的项目 Magic Switch 是一款免费、开源的 macOS 应用，可以让两台 Mac 共享 Apple Magic Keyboard、Magic Trackpad 或 Magic Mouse，无需使用同一个 Apple Account，也无需通过 USB 重新配对。它改进了概念验证项目 blue-switch，支持单台或全部设备切换、设备归属检查、切换失败时回滚、睡眠及 clamshell 模式恢复、更新检查，并提供了更精致易用的菜单栏和设置界面。
通信安全机制包括共享配对码、通过 PBKDF2 派生并保存在钥匙串中的凭据、HKDF 会话密钥、HMAC 通信记录验证、ChaCha20-Poly1305 加密、重放防护、速率限制、身份指纹检查、超时设置和 IP 地址规范化。系统会根据实时蓝牙连接以及两台 Mac 之间的协调来判断设备归属，从而尽量减少竞态问题，并避免外设滞留在某台 Mac 上。
Magic Switch 使用 Claude 构建，是一个学习项目，目前已在 GitHub 上提供，并配有不可变构建版本。
人工智能可以加速数学研究，但不能取代赋予数学意义的人类活动。现代人工智能有助于从海量数学文献中发现联系、自动完成计算、检验结果，并处理已有概念。然而，由于它具有统计性质，难以可靠地进行冗长而精确的论证；此外，即使经过验证的证明，也可能只是将错误的主张形式化。 纯数学并不仅仅是从公理机械地推导定理。人类通过抽象概念，将潜在的元数学复杂性转化为可理解的形式。在规则学（ruliology）中，所有可能的计算构成“规则体”（ruliad），但有限的心智只能探索其中极小且经过筛选的部分。因此，有意义的进展取决于选择熟悉的、具有审美吸引力的概念，并围绕它们构建叙述——这些选择植根于人类的想象力、文化和目标。 Wolfram 语言正在被扩展，以便精确表示纯数学结构，并有望连接人类数学、计算、证明助手与人工智能。这类工具应当加速研究，而不是取代研究。纯数学依然具有价值，因为它发展出各种思维方式，科学与技术从中涌现，同时也保存了抽象性、结构化推理和人类成就。
## 海尔布伦问题 在单位面积区域内放置 \(n\) 个点，使任意三个点所确定的三角形中面积最小者达到最大可能值，记为 \(A(n)\)。本站收集三类经典容器——正方形、三角形和最优凸区域——中的最佳已知配置。每个条目均包含精确坐标、对称性和全等分析、已发表证明的参考文献，以及浏览器内的有理数运算验证器。 ## 最新纪录 最近十项改进。新纪录也通过 Atom feed 发布。 ## 最佳已知值 数值截断至小数点后 8 位；▲ 表示已证明为最优的条目。
格拉苏蒂垃圾钟——用垃圾制成的30分钟摆钟 Show HN: Glashütte Trash Clock – A 30-minute pendulum clock made from trash
8 天前
《格拉苏蒂垃圾钟》是一座可正常运行的机械钟，主要由废弃材料制成。它创作于2026年NOMOS在萨克森州格拉苏蒂举办的艺术家驻留项目。作者的祖先曾从事钟表制作，因此该项目从这一背景出发，以即兴组合的零件探索传统钟表工艺。
钟体采用一根约一米长的秒摆，驱动回形针齿式擒纵机构；油漆罐作为配重，可为机芯提供约30分钟的动力。纸板摩擦轮对传动机构进行减速，使钟能够显示分钟。另一套独立配重的机构会在十二点敲响玻璃瓶改制的锣。停摆前不久，安装在脚手架上的“现在是或永不”轮盘会开始旋转，成为一个带有玩笑意味的随机复杂功能。
视频分析显示，每次滴答的平均间隔为1.004秒，误差不超过0.4%。该项目还幽默地引入了GTC（格拉苏蒂垃圾钟时间）——一套由这座钟自身定义的全球参考时标，并解释了GMT、TAI、UTC、地球自转速度的变化，以及计划于2035年取消闰秒的设想。
Strata 是一个免费的开源系统，可在一台游戏电脑上完整运行号称拥有 1250 亿参数的 Qwen3.8-Flash-Next 模型。它支持 Windows 或 Linux，兼容 NVIDIA 或 AMD 显卡；硬件要求包括至少 12 GB 显存、32 GB 以上内存，以及大约 80 GB 的可用 SSD 存储空间。通过让 GPU、CPU、内存和 SSD 协同处理模型任务，它可以在本地提供服务器级 AI 性能，且无需将数据发送到其他地方。
根据硬件配置、量化方式和模型大小，基准测试速度约为每秒 44～94 个输出 token。较小的量化版本速度更快，而质量更高的版本需要更多内存。编程专用版本可装入 32 GB 内存，但在中文及其他 CJK 文本上的表现相对较差。
安装过程很简单：下载 Strata，在 Windows 上运行 `START-HERE.bat`，或在 Linux 上运行 `./setup.sh`；选择推荐选项，然后等待约 70 GB 的模型下载完成。本地网页应用将在 `127.0.0.1:8080` 打开，提供聊天、系统监控、图像支持，以及兼容 OpenAI 和 Anthropic 的 API，可供编程代理和其他应用使用。
首次启动时，系统可能会将 35～55 GB 数据加载到内存中，导致电脑暂时卡顿。它支持多块 GPU、远程访问、API 密钥和并行请求。
Hacker News 上的讨论聚焦于 Strata，这是一款专用推理引擎，代码主要由 AI 生成。它可以在消费级硬件上运行 Qwen3.8 Flash Next——一个拥有 1250 亿参数、其中约 60 亿参数处于激活状态的 MoE 模型。提交者称，在配备 128GB 系统内存的 RTX 4090 上，速度约为每秒 124 个 token；其他用户则报告称，在 RTX 3080、3090、5090 系统、Radeon 硬件以及 Mac 上都能获得可用的速度。
对于模型质量，意见存在明显分歧许多人认为，Flash Next 在编程方面比 Qwen3.8 27B 更快、能力更强，有时甚至接近较早期的 Sonnet 或 Opus 模型。IQ3 和 IQ4 量化被广泛认为是可以使用的，这得益于专家缓存和激进的卸载策略。也有人报告称，该模型会出现幻觉、工具调用失效、视觉能力较差、长上下文错误、并发能力弱等问题，而且从 Q2、Q1 或专家剪枝版本升级后，性能会显著下降。
讨论还质疑，如果缺乏固定的准确率基准、合适的评测框架以及量化细节，仅凭宣传的速度是否真的有意义。据称，安装过程大约需要一个小时，冷启动时间约为 15 分钟。尽管存在怀疑，评论者普遍认为，专用引擎正在推动私人化、低成本的本地 AI 发展；不过，关于安全性、可维护性，以及 AI 生成的代码能否通过严格的人工审查，争论仍在继续。
拒绝敏感是对感知到的批评、排斥 排斥或失败所产生的强烈反应。威廉·多德森（William Dodson）提出了“拒绝敏感障碍”（RSD）一词，用来描述一种严重且常伴有身体疼痛的反应，这种反应尤其与 ADHD 相关，但 RSD 并非正式诊断。 对于天赋儿童和双重特殊儿童，ADHD、孤独症、感觉处理敏感、情绪高反应性，以及身份与表现之间的强烈融合，都可能加剧拒绝敏感。针对某项作业的反馈，可能会让他们感觉自己的价值受到了评判。他们的反应可能包括羞耻、愤怒、情绪关闭、易怒、完美主义、黏人、社交疲惫，或把朋友间的小小“冒犯”视为严重排斥。这些孩子也可能很少遇到强度和兴趣与自己相匹配 的同龄人，因此一段友情可能会显得异常重要。 有帮助的做法包括：将表现与自我价值分开；在提出批评前先说明批评的背景；接纳孩子的高警觉反应，但不纵容相应行为；以及识别触发事件、孩子的理解、身体反应 应和随之做出的选择。让孩子有机会修复小错误，直接指导他们区分“轻微冒犯”与“真正排斥”，组建基于共同兴趣的同伴群体，并示范如何健康地修复冲突，都有助于增强其心理韧性。 如果出现严重回避、拒学、身体不适、抑郁或自伤，应寻求专业支持。
一则 Hacker News 讨论批评了一篇关于天赋儿童和双重特殊儿童拒绝敏感性的文章。评论者质疑文中缺乏证据支持的“机制”、临床化表述以及适用性，并指出“拒绝敏感失调”并非正式诊断，可能与 ADHD、自闭症、情绪失调、焦虑或完美主义存在重叠。作者是一名教育工作者，而非临床医生；文章似乎还与她的教育产品及 Substack 订阅内容有关。几名用户怀疑文章有 AI 参与；她否认由 AI 代写，但有人声称曾使用 AI 协助，此事后来又存在争议。
另一场较长的副线讨论考察了前沿模型是否会挑战已被否定的全语言阅读法。其中一个模型在明确接受相关指示后，仍为这种方法撰写了措辞漂亮的辩护文章，由此引发了争论：这究竟体现了模型的迎合性、普通的指令遵循能力，还是提示能力有限。
另一场冗长讨论则围绕“天赋儿童”是否是一种有用的教育分类展开，还是一个容易造成误导、带有历史包袱的标签。参与者对 IQ、环境影响，以及天赋项目是否确实能提供有价值的支持各持己见。个人经历涉及拒绝敏感性、自闭症、ADHD、学校中的困扰、应对策略，以及显著的个体差异。
迈克尔·尼尔森（Michael Nielsen）在《思维作为技术》一文中指出，具有变革性的计算机界面不只是自动化已有任务：它们会引入新的“认知元素”，拓展人们思考、推理和创造的方式。他童年时发现的 MacPaint——拥有直接绘制的画布、选择工具、缩放和撤销功能——成为了技术被内化为思维媒介的经典案例。
尼尔森将这一点与语言、地图、艺术和其他认知技术进行比较，并指出，专家往往会使用私密的视觉表征，而传统教育和媒体往往忽视这些表征。由此可以得出两条界面设计准则：
1. **将隐藏的表征具体化**，使难以触及的心智模型变得可交互。
2. **将深层原理具体化**，把基础的科学或数学理念转化为可探索的对象和操作。
能量曲面和抛体运动原型展示了这类界面如何揭示关系、支持快速发现，以及如何让对界面的掌握与对学科本身的掌握变得不可分割。
更广泛的目标是“智能增强”：扩展人类的思维，而不只是把问题解决外包出去。由于新的认知可能性无法被完全预测，设计者必须大胆探索，并提出更好的问题。
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将思想视为技术（2016）
（
cognitivemedium.com
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作者：tobr
1 天前
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SCM 是一款本地优先的 macOS 应用，可通过自然语言搜索个人照片和视频库。它支持语义文件搜索、带时间码的视频场景级检索、文本 OCR 高亮，以及精确的 Whisper 对话搜索。同时提供中日韩语言查询、截图识别、邮件检测、保存的搜索标签页，以及可选的本地大语言模型对话和引用来源。
用户可通过对话框、拖放或监控文件夹导入媒体。SCM 会统一文件类型，使用 SHA-256 哈希进行不受重命名影响的去重，重试异常文件，缓存视频场景方案，并支持嵌入快照和模型变更后的后台重新嵌入。应用提供四种视觉模型、Tesseract 语言包，以及 Whisper tiny/base 模型。
照片、视频、索引、转录文本、缩略图和推理过程均保留在 Mac 上，无需账号、云服务、遥测或上传。模型权重只需下载一次，之后可离线使用。项目使用 Bun、Vite、React、Electron、ONNX Runtime、Tesseract、Whisper 和 ffmpeg。文档涵盖 Homebrew 安装、开发与打包命令、测试、基准测试，以及签名或未签名的 DMG/ZIP 构建。数据默认保存在 `~/Library/Application Support/scm`。
Hacker News 上的一则讨论介绍了 **SCM**：这是一款免费、开源的 macOS 工具，支持使用自然语言对所有照片和视频帧进行语义搜索。它通过 JavaScript/ONNX/WASM worker 调用 CLIP/SigLIP、Whisper 和 Tesseract。尽管评论者推荐速度更快、准确度更高的 Apple Vision 框架，创作者仍选择了这套便携且完全基于 JavaScript 的技术栈；未来也可能推出原生 Swift/MLX 版本。
讨论的主要焦点是 AI 生成的软件，也就是所谓的“vibe-coded”（凭感觉编程）。批评者认为，仅依赖常用模型的建议往往会忽略特定领域中的最佳实践，从而生成效率低下或存在缺陷的代码。 supporters 则反驳称，快速构建的原型仍然可能很有价值，尤其是在社区反馈能够推动快速迭代的情况下。
对于大型视频库，主要瓶颈在于视频帧的采样频率：短暂出现的内容可能被遗漏，而处理 12,000 个视频可能需要数天。有人建议加入场景检测、关键帧、低分辨率代理文件和转码流程等改进。用户还比较了 SCM、Immich 和 Apple Photos，指出缩略图库占用大量存储空间的问题，并提到版权只保护代码，而不保护功能，因此产品容易遭遇“Sherlocking”式的功能抄袭。