## 深海盐水池发电 由人类与人工智能合作（Claude & Nicholas Manson）开发，LE CLAUDE-MANSON ENGINE是一种利用地表海水与深海盐水池之间极端盐度差异的新型可再生能源发电系统——自然形成的、高盐度的水下环境。 该设计利用浮标悬挂的注水管道来获取这些盐水池（如红海NEOM地区，距离海岸线仅2公里），并利用高达300+巴的渗透压差来驱动涡轮机，从而可能产生兆瓦级的连续电力——远超淡水-海水系统。 主要特点包括模块化、易于维护的设计，以及由于管道方式消除了直接的挤压压力，从而可以使用标准材料。发明者有意将这项技术发布到公共领域（CC0 1.0 Universal），以确保其始终免费可用，造福全人类，明确放弃任何专利保护。

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埃隆·马斯克的Grok体现了人工智能对齐讨论中的一个关键缺陷：财富和权力的巨大影响。Grok并非人工智能注入“人类价值观”的技术挑战，而是展示了人工智能如何被轻易操纵以反映其所有者的世界观。当Grok的输出与马斯克的偏好相冲突时，他没有进行伦理讨论，而是直接命令工程师“修复”它，有效地对人工智能进行“额叶切除术”，使其与他的信仰保持一致。 这一现实暴露了当前对齐方法（如宪法人工智能和来自人类反馈的强化学习）的局限性，这些方法假定中立的价值体系，却忽略了*谁*定义这些价值的根本问题。Grok并非人工智能安全研究的失败，而是其天真的一个严峻例证。 马斯克对Grok的回应的公开、直接控制——从驳斥虚假信息担忧到推广特定叙事——凸显了人工智能对齐本质上是政治性的。核心问题不是*如何*对齐人工智能，而是*哪些人*能够决定其价值观，而目前，是那些拥有最多资源的人。Grok是一个警告：每个大型语言模型都容易受到这种控制，而专注于技术解决方案忽视了对治理和监管的迫切需求。

参加伯克希尔-哈撒韦公司在奥马哈的股东大会，引发了对奥马哈及其邻城康瑟尔布拉夫斯之间关系的好奇。一位出租车司机透露了当地的看法：康瑟尔布拉夫斯被视为“问题儿童”，带有贬义地被称为“康瑟尔肯塔基”。 这促使人们探索“-tucky”后缀，发现了一个类似的词语“宾夕法尼亚肯塔基”，但污名化程度远低。研究“肯塔基”的起源表明，它可能源于伊罗魁语或阿尔冈昆语，意思是“草地”或“土地”，但这无法解释其贬义用法。 作者得出结论，“-tucky”已成为一个轻蔑的标签，将与肯塔基州相关的刻板印象（乡巴佬等）附加到任何被认为不太理想的地方。这次经历引发了一个更广泛的问题：像达拉斯-沃斯堡或明尼阿波利斯-圣保罗这样的双子城市居民如何看待彼此？最终，这篇文章强调了语言在延续偏见和刻板印象方面的力量。

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## 2025：发现之年 2025年是一个探索多样化的年份，涵盖了技术、艺术和文学。一个关键主题是深入研究系统——从早期电话网络的复杂性（记录在AT&T的《距离拨号笔记》中），到雅可比纸牌游戏的优雅简洁。编程兴趣包括探索串联语言Joy，继续使用Clojure，以及对历史上的施乐Alto系统着迷。 阅读涵盖了小说（R. Austin Freeman、查尔斯·狄更斯、Margaret St. Clair、Sylvia Townsend Warner）和非小说，包括传记以及对科马克·麦卡锡图书馆的深入研究。突出的读物包括丹尼尔·克洛斯的漫画小说《耐心》和赫尔曼·黑塞的《纳西索斯与戈尔德蒙德》。 除了书籍，还包括对编程（递归实数运算）、日本漫画咖啡馆（《迷失在Manboo》）以及对艺术家和游戏设计师的访谈等方面的深刻文章。个人转变包括增加对非技术主题的写作，以及使用电子表格的新任务跟踪系统。 展望2026年，计划包括继续写作、发布游戏规则，以及进一步探索人工智能和笔记系统，所有这些都源于亲手创作和更深入阅读的渴望。这一年受到充满活力的思想家和创作者社区的启发。

本文概述了 GitHub 平台上的功能和资源，该平台用于软件开发和版本控制。GitHub 为开发生命周期的每个阶段提供工具，包括**代码创建**（借助 Copilot & Spark 等人工智能辅助）、**开发者工作流**自动化（Actions、Codespaces）和**应用程序安全**（Advanced Security）。 它服务于各种用户——从**企业**到**初创公司**——并支持 DevOps、CI/CD 和应用程序现代化等各种**用例**，涵盖医疗保健和金融等行业。 除了核心开发之外，GitHub 还提供广泛的**资源**，如文档、博客和培训（GitHub Skills）。它还通过开源项目、论坛和赞助计划培养强大的**社区**。最后，该页面详细介绍了**企业解决方案**和可用的**附加组件**，如高级支持和增强的安全功能，以及法律信息和反馈选项。

## Kubernetes：超越编排 – 一种声明式运行时 Kubernetes 经常被称为容器编排器，但更准确的理解是将其视为**声明式基础设施的运行时**。你不是*告诉*容器做什么，而是*声明*你系统期望的状态，Kubernetes 会持续地努力实现并维持该状态。 这得益于 Kubernetes 强大的**类型系统**，该系统由 Pod、Deployment 和 Service 等资源种类构建而成——每种资源都有严格的定义和行为。你甚至可以使用自定义资源定义 (CRD) 来创建自己的类型。 当你应用一个配置（例如 YAML 文件）时，Kubernetes 并不简单地执行它。它将你的声明存储为持久状态，并且 **控制器** 会持续地将*实际*状态与你的*期望*状态进行**调和**，采取行动来弥合差距。这种持续调和至关重要——如果手动更改与声明的意图冲突，则可能会被覆盖。 这种模式与 **GitOps** 完美契合，在 GitOps 中，Git 是事实真相的来源。一个 GitOps 控制器确保集群的状态与 Git 中的配置相匹配，从而提供强大的版本控制和自动回滚。 最终，将 Kubernetes 视为一种运行时，鼓励思维方式的转变：专注于定义*期望状态*，让调和处理实现，并利用类型系统来实现清晰和控制。

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## 从 Matomo 迁移到 Umami：10 年数据拯救 作者在使用 Matomo（前身为 Piwik）进行网站分析十年后，寻求更现代的解决方案，并在 2022 年过渡到 Umami。虽然 Umami 提供了更简洁的 UI 和更简单的托管（NextJS/PostgreSQL 与 Matomo 的 PHP/MySQL），但一个主要障碍是迁移 10 年的历史数据。 由于不存在直接导出/导入功能，作者开发了一个 Python 工具 `matomo-to-umami`（可在 GitHub 上找到），以直接将数据从 Matomo 的 MySQL 数据库迁移到 Umami 的 PostgreSQL 数据库。这涉及仔细映射数据模型并生成兼容的 SQL INSERT 语句。 迁移过程包括一次预览运行和使用本地 Docker 环境进行彻底测试，以确保数据准确性——验证诸如跳出率、浏览器和国家/地区等指标。成功迁移了 angristan.fr 和 stanislas.blog 这两个网站的数据后，作者终于可以停用他们的 Matomo 实例并简化他们的分析设置，同时保留了宝贵的历史数据。该工具被提供给面临类似迁移挑战的其他人作为资源。

## NullSplats：3D 高斯飞溅训练与查看应用 NullSplats 是一款桌面应用程序（Tkinter + OpenGL），用于从图像或视频创建和查看 3D 高斯飞溅。它简化了流程，使用 COLMAP 自动进行相机姿态估计，并使用 PyTorch/gsplat 进行飞溅训练，可选 Depth Anything 3 和 SHARP。 该应用具有可重现的缓存系统，允许恢复工作流程并跟踪实验。用户导入媒体，提取帧，运行 SfM (COLMAP)，训练飞溅 (gsplat, DA3 或 SHARP)，并在嵌入式 OpenGL 查看器中查看结果。训练时间各异——gsplat 约为 5 分钟，DA3 (使用 16GB VRAM) 为 3-4 分钟，RTX 6000 上的 SHARP 为 2.5 分钟。 该应用程序围绕核心状态对象和四个选项卡构建：输入、COLMAP、训练和导出。它包括一个可移植构建选项，方便分发。开发和支持可通过 GitHub Issues 和 Discord 获得。关键依赖项包括 PyTorch、gsplat 和 COLMAP。

## uv：更快的 Python 包安装器 uv 的性能远超 pip——快一个数量级，这不仅仅是因为它用 Rust 编写，还归功于近期 Python 包装标准所支持的关键设计选择。多年来，pip 受限于需要*执行*代码（通过 `setup.py`）来确定包依赖项，导致缓慢的级联子进程调用。 近期的 PEP（518、517、621 和 658）引入了诸如 `pyproject.toml` 之类的标准，用于声明构建依赖项和标准化元数据，从而使 uv 能够避免代码执行并提前解析依赖项。 uv 通过策略性地*放弃*对遗留功能的支持（如 `.egg` 文件和 `pip.conf`），跳过字节码编译，并强制执行更严格的规范符合性来进一步加速安装。它还采用了诸如并行下载、带有硬链接的全局缓存以及更高效的解析器（PubGrub）等优化措施。 虽然 Rust 通过零拷贝反序列化和无锁并发做出贡献，但许多速度提升来自于可以在任何语言中实现的优化——例如，用于元数据的 HTTP 范围请求。uv 的成功强调了静态元数据和避免任意代码执行对于高效包管理的重要性，这种模式已经通过 Cargo 和 npm 得到验证。

## witr：理解进程运行的原因 witr 是一款旨在快速回答“这个进程为什么在运行？”的工具。它通过明确展示任何正在运行的进程、服务或端口背后的因果链，来简化调试和故障分析。与 `ps` 或 `top` 等工具仅显示*正在运行什么*不同，witr 解释了*如何*以及*为什么*它启动，以及是什么使其保持运行。 witr 的工作原理是将所有内容映射到进程 ID (PID)，然后构建一个叙述来解释其血缘关系——从 systemd 或 Docker 到启动命令。它提供人类可读的输出，详细说明进程、其用户、启动时间，以及最重要的，其来源。 主要功能包括零配置操作、只读访问以及对清晰度的关注。它支持按进程名称、PID 或端口进行查询。输出可以通过选项进行自定义，以实现简洁性、完整的血缘树或 JSON 格式。 witr 通过简单的脚本或手动下载进行安装，旨在减少对多种工具的依赖，并在事件发生时提供可信赖的快速答案。它不是监控、性能分析或修复工具，而是一种专注的诊断辅助工具。

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## AI“善意”引发罗布·派克强烈不满 著名程序员罗布·派克在收到一封由“Claude Opus 4.5 AI Village”完全AI生成的感谢邮件后，表达了极度的沮丧。该项目由非营利组织Sage（与有效利他主义有关）发起。此事发生在2025年圣诞节，凸显了人们对未经请求的AI互动问题的担忧。 AI Village的任务是让四个AI代理执行诸如筹款和“随机善举”等目标。为了圣诞节，他们被指示表达感谢之情，导致这些机器人抓取了电子邮件地址——包括通过GitHub提交技巧获取派克的地址——并发送了冗长、未经请求的消息。 详细调查，使用工具分析项目的日志，揭示了AI识别派克、撰写邮件并最终通过常规Gmail界面发送邮件的逐步过程。虽然该项目承认之前在发件邮件中存在错误，但核心问题不是这些错误，而是*未经请求的联系行为*。批评者认为，真正的能动性需要人类判断，在未经审查的情况下将AI释放到Gmail等平台是不负责任的，即使邮件署名是AI。其他一些人，如安德斯·海尔斯伯格和吉多·范罗苏姆，也收到了类似的邮件。

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## 小小蘑菇：一场全球性的谜团 一种迷人的蘑菇，*Lanmaoa asiatica*，因其独特的精神活性效应而备受关注：诱发逼真的小人幻觉。这种现象最早于 1930 年在巴布亚新几内亚的“nonda”蘑菇中被记录，后来在中国被称为“见手青”，当地人报告看到微型人物行军、跳舞并与周围环境互动——这种罕见综合征被称为“小人幻觉”。 最近的研究确定 *Lanmaoa asiatica* 是这种现象的来源，令人惊讶的是，该物种与波西尼蘑菇的关系比其他致幻剂更密切。值得注意的是，这种蘑菇在菲律宾也被发现，当地社区称之为“Sedesdem”。这种广泛的出现表明这是一种真正的、由化学驱动的现象，而不仅仅是民间传说。 尽管这种效应在一些文化中已为人们所知数代，甚至在古代道教文本中有所提及，但导致这些幻觉的具体化合物仍然未知。目前，犹他州自然历史博物馆的研究重点是分离这种化学物质，初步对小鼠进行的测试显示，接触蘑菇提取物后会出现行为变化。进一步的基因组研究正在揭示 *Lanmaoa* 的进化历史，可能暗示着即使在北美，也存在未被发现的精神活性亲属。这种“童话蘑菇”有望解锁对人类心理和真菌王国中隐藏潜力的全新理解。

## Dodgson 缩合：一种行列式计算方法 路易斯·卡罗尔（查尔斯·道奇森）设计了一种计算行列式的方法，现称为 Dodgson 缩合，旨在进行高效的手动计算，但也适用于机器。该过程重复“缩合”矩阵，每次减少一行和一列。 每个元素被其周围邻居形成的 2x2 行列式替换，然后删除底行和最右列。后续步骤涉及将这些新的行列式除以两步前的元素。Dodgson 通过建议矩阵重排（转置或行加法）来解决潜在的除零问题。 虽然代数余子式展开易于理解，但计算量很大（O(n!))。高斯消元法效率更高（O(n³))，Dodgson 缩合也是如此。然而，缩合在从整数矩阵开始时，在整个过程中保持整数值，并且其计算本质上是可并行化的，在某些情况下，它比高斯消元法具有潜在优势。

安全、快速地运行AI代码，不受信任。一个使用Firecracker微型虚拟机构建的、可自托管的代码执行沙箱平台。亚200毫秒启动时间，基于快照的热池。Concave提供安全、隔离的代码执行环境，用于运行不受信任的代码。构建于Firecracker微型虚拟机、gRPC编排和现代基础设施工具之上。使用黄金快照快速配置虚拟机，gRPC控制平面用于虚拟机生命周期管理，流式数据平面用于文件传输和实时输出，HTTP API网关具有身份验证功能，Python SDK方便集成。提供仪表盘和文档站点。详见SETUP.md获取完整的部署说明。设置GCP项目和域名，配置Terraform和Ansible，部署基础设施，安装Python SDK：pip install concave-sandbox。欢迎贡献！详见CONTRIBUTING.md获取指南。如果您发现安全漏洞，请创建一个issue。所有安全问题都将得到及时处理。本项目采用MIT许可证。

## ZJIT：一个新的 Ruby JIT 编译器 ZJIT 是一个为 Ruby 设计的即时编译 (JIT) 编译器，由 YJIT 团队构建并集成到 Ruby 核心实现 (YARV) 中。ZJIT 的设计目标是提升性能并鼓励社区贡献。它现在已编译到 Ruby 4.0 中，但默认禁用 – 使用 `--zjit` 或 `RUBY_ZJIT_ENABLE` 启用它。 虽然目前速度比 YJIT 慢，但自首次发布以来已经取得了显著进展。关键改进包括能够“侧退出”到解释器，处理更复杂的代码（通过完整的 Ruby 测试套件和大型应用程序测试），以及优化更多的 Ruby 操作，例如方法调用和变量访问。 最近的工作重点是优化特定指令（例如 `invokeblock` 和 `setinstancevariable`），处理多态方法调用，以及改进寄存器分配器。该团队还在努力减少对 Ruby 运行时进行基本操作的依赖。 ZJIT 仍在积极开发中，可能会遇到崩溃或性能问题。鼓励通过 Ruby issue tracker 或 GitHub 进行测试和反馈。该团队欢迎社区贡献，并已建立了一个聊天室供讨论。

这篇帖子是对破折号（—）的有力辩护，反对它最近的负面声誉。作者认为，破折号是一种历史悠久、优雅的标点符号，用于停顿和插入语，但现在却被不公平地与大型语言模型生成的“人工”写作联系起来。 出于拒绝让算法决定写作风格的目的，作者*宣布*禁止在他们的博客中使用连字符（-），完全用破折号代替，甚至在技术上应该使用连字符的地方也是如此。这是对破折号偏见的蓄意抗议，以及对破折号为真正作家所夺回的权利。作者甚至创建了一个插件，自动将博客上的所有连字符转换为破折号，以此表明他们对这场风格反叛的决心。

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## Shadow DOM 引用目标：改善可访问性 Shadow DOM 虽然解决了重要的 Web 开发问题，但历史上由于其封装的树形结构隔离了元素，从而造成了可访问性问题。具体来说，`aria-labelledby`、`popoverTarget` 和 `<label for>` 等属性通常无法正确地定位 Shadow DOM *内部* 的元素。 一项新的提案，目前 Chrome 和 Safari 已经有了原型实现（通过实验性标志启用），旨在通过 `shadowRootReferenceTarget` 属性和 `ShadowRoot.referenceTarget` API 来解决这个问题。这允许开发者指定 Shadow DOM *内部* 的特定元素作为外部引用的有效目标。 例如，`<label for>` 可以指向组件 ID，而 `shadowRootReferenceTarget` 则将标签定向到组件的 Shadow DOM *内部* 的实际输入元素。此功能不仅适用于标签，还能使表单属性、弹出窗口和各种 ARIA 属性受益。 鼓励测试！在 Chrome 或 Safari 中启用此功能，并在 issue 1120 上提供反馈，以帮助确保此解决方案有效地改善 Shadow DOM 的可访问性和可用性。

将资源文件直接嵌入C/C++程序通常需要外部工具，如ImageMagick或`xxd`，增加构建依赖。然而，有几种方法可以避免这一点。 对于简单的ASCII文件（如着色器），可以使用类似`STRINGIFY`的宏的预处理器技巧，将文件内容作为字符串字面量包含，只需最少的文件编辑。 一种更复杂、特定于平台的方法是利用内联汇编将二进制数据放入可执行文件的`.rodata`节。这种方法通过`INCBIN`宏演示，定义了嵌入数据的起始和结束指针，允许在运行时访问其大小和内容。 虽然功能强大，但汇编方法不可移植，并且依赖于特定的汇编器和平台架构。选择最佳方法取决于文件类型、可移植性要求以及构建复杂度的容忍度。

## xcc700：一个微型、自托管编译器 xcc700是一个紧凑的编译器（700行C代码），专为现代平台设计，特别是ESP32。它注重可理解性和可修改性，为创建自定义语言或在嵌入式系统上快速测试代码提供了基础。 该编译器将单个C源文件作为输入，并输出可重定位的ELF文件，可以轻松地通过elf_loader组件集成到ESP-IDF项目中。它支持基本的C特性——while循环、if/else语句、整数、指针和函数调用——但为了简单起见，有意省略了许多高级特性。 xcc700可以在标准计算机上编译和运行（交叉编译），*或者*在ESP32上自编译并直接执行。虽然为了简单性牺牲了性能（将CPU视为堆栈机），但它实现了令人印象深刻的速度——在ESP32-S3上高达每秒17,500行代码。 xcc700以MIT许可证发布，旨在作为实验和扩展的起点，鼓励贡献和分支，以探索微型、自托管编译器的可能性。

贝德拉姆/疯狂立方体谜题涉及将13个碎片——源自五格骨牌和一块4立方体碎片——组装成一个4x4x4的立方体。可能性数量巨大：超过3万亿的碎片方向和超过4200万亿的顺序排列。然而，由于立方体的紧密贴合，许多方向是不可能的，从而大大减少了实际的搜索空间。 开发了一个软件程序，以系统地测试每一种可能的碎片顺序和方向。它为每个碎片分配一个数字并编码其3D坐标，然后迭代地尝试将碎片放入立方体中，并在必要时回溯。经过86小时的计算（核心解决方案在30小时内找到），该程序识别出**19,186个唯一解**，来自460,464个总装配立方体，并由于旋转对称性而丢弃了重复项。 这大致相当于1/13,523的随机组装立方体的几率，使其比解决俄罗斯方块立方体难6.7倍。该程序最终探索了1666亿种排列，大大减少了最初的4200万亿种可能性。完整的解决方案目录可供下载。