位于德克萨斯州休斯顿的三台全尺寸全动态模拟器现正公开发售，型号包括：一架西南航空 737-200、一架比奇空中国王 200 (Beechcraft King Air 200) 以及一架豪客 700 (Hawker 700)。每台售价均为 **20,000 美元**。 这些设备自 2010 年起一直处于封存状态，期间未曾通电；其功能状态未知，电子系统可能需要进行大规模修复。请注意，FlightSafety 生产的设备可能缺失部分专有硬件。 **买家须知：** * **物流：** 买家需承担所有拆除及运输费用，并需提供高载重叉车（最低承重 22,700 磅）。 * **进出路径：** 737 模拟器位于最前方，必须优先拆除。 * **设施：** 买家必须拆除一面临时墙，并在搬运结束后将其恢复。 * **时间表：** 建筑物必须在 6 月底前腾空。 * **现状：** 所有交易均为“现状”交货，最终销售，不提供任何保修。 有意者请联系 [email protected] 安排现场考察或视频通话。现场参观需签署免责声明。更多详情（包括尺寸和照片）请访问 [1940airterminal.org](https://www.1940airterminal.org/)。

Trump Mobile 已证实，包括姓名、电子邮件地址、家庭住址、电话号码和订单标识符在内的敏感客户数据曾暴露在开放互联网上。 该公司发言人表示，此次泄露并非发生在 Trump Mobile 自身的基础设施内，而是与一家未具名的第三方服务提供商有关。公司坚称，目前没有证据表明财务信息或个人短信内容遭到泄露。 这一泄露事件在研究人员提醒购买了 Trump 品牌手机的 YouTube 博主 Coffeezilla 和 penguinz0 后被曝光。尽管这些博主曾试图向该公司报告该漏洞，但起初未能获得回应。Trump Mobile 目前正在调查此次事件，并评估是否在法律上有义务正式通知受影响的客户。

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“人工智能补贴时代”正在终结，推理成本的现实打破了基于错误假设构建的商业模式。许多公司曾寄希望于代币（token）成本下降能维持利润率，从而提供固定费率的 AI 功能；然而，“诱导需求”却随之出现——随着模型能力增强，使用需求转向了消耗更多算力的复杂、智能体及重推理工作流。 与此同时，供应端受到高带宽内存（HBM）、先进 GPU 封装技术（CoWoS）以及电力需求激增的制约，使得 AI 硬件比前几代产品昂贵得多。随着实验室在盈利能力上面临挑战，成本负担正逐渐转移给企业。 为了生存，产品团队必须从“处处部署 AI”转向优先考虑那些能够证明推理成本合理性的用例。定价模式必须从忽视消费波动性的固定席位费，转型为按量计费（按操作付费）、预付费额度或混合模式。这些策略将收入与使用量挂钩，使公司能够根据算力的基础成本调整收入。那些被锁定在僵化固定定价模式中的公司，如今正面临双输局面：要么承受不可持续的利润压缩，要么削减功能从而损害用户增长。

财富税常被政客误解，他们往往将“区区1%”的征税描述为适度。然而从数学角度来看，假设无风险收益率为5%，1%的财富税相当于20%的所得税。 若要在这两者间进行换算，需将财富税税率除以资本年收益率。由于财富税是“无风险的”（无论市场表现如何，政府都会征收），它实际上构成了资本沉重且必然的负担。 如果美国一个中等州实施1%的财富税，居民的总边际税率将超过60%，足以媲美全球最高税率水平。支持者通过将财富税表述为较小的百分比，掩盖了其对纳税人造成的极端财务影响。认清这一“20比1”的换算比例，便能看出此类提议远比支持者所声称的更为激进。理解这种关系对于进行知情的政策辩论至关重要。

Toto 是全球卫浴设备的领导者，但其近期的财务成功却源于一个意想不到的转型：生产“电子卡盘”（e-chucks），这是半导体制造中至关重要的高精度陶瓷组件。这种多元化并非 Toto 一家所独有，它反映了日本企业一种更广泛的模式，其特点是极高的工业广度。 与优先考虑专业化经营和股东价值的西方公司不同，日本企业以“日式公司”（J-firm）模式运营。这种模式的特点包括终身雇佣制、资历工资制以及横向的内部协调，形成了一套互补的实践“捆绑”。这些组织将长期生存置于短期利润之上，从而能够对多元化、不相关的行业进行再投资。 虽然这种结构在日本的“追赶”时代表现出色——即在制造业中完善渐进式改良，但在面对软件或数字平台所需的“前沿”创新时，却显得力不从心。引入绩效工资等西式改革的尝试往往会失败，因为它们与日本体制根深蒂固、相互交织的特性相冲突。归根结底，日式公司并非西方企业的失败版本，而是一种不同类型的组织。今天，世界正依赖这种独特的日本稳定性，来提供驱动现代以创新为导向的美国科技经济所需的高精度组件。

奥利·拜（Ollie Bye）制作的一段八分钟动画短片，展示了基督教非凡的全球扩张历程。短片追溯了它从公元一世纪中东地区的一种“沙漠宗教”，发展到如今遍布全球每一个大洲（包括南极洲）的演变之路。 视频强调，基督教并非一成不变的单一整体，而是一个由多种“基督教”组成的多元集合体。随着传播，这一信仰展现出极强的适应性，通过不同的教派分支不断演变，并吸收了从希腊罗马哲学到韩国萨满传统等各类本土文化元素。 作者将这种持久的成功归因于该宗教非族群的普世性，以及其关于罪、救赎和重生等核心叙事所带来的广泛情感共鸣。通过传教士的不懈努力和经文的持续翻译，基督教展现了非凡的多样性，成功适应了从隐秘的地下运动到确立为国教等各种生存状态。归根结底，基督教的历史是一部不断变化与适应的历史，这也解释了它在现代社会为何依然保持着持续的影响力。

Superset 是一款旨在通过同时编排多个基于 CLI 的编码代理来加速开发的生产力工具，消除了切换上下文的开销。它利用隔离的 git 工作树，允许开发人员并发运行 10 个以上的代理，确保任务保持独立且井然有序。 主要功能包括集中式代理监控、用于快速代码审查的内置差异查看器，以及一键切换到您首选的 IDE 或终端。Superset 与任何基于终端的代理通用兼容，并支持通过可配置脚本进行自动化工作区设置。 Superset 专为 macOS 设计，需要 Bun、Git 和 GitHub CLI。它是开源的（基于 Elastic License 2.0 分发），为开发人员提供了一个强大且可定制的环境，以管理复杂的工作流程、减少停机时间并更快地交付代码。其安装和设置非常简单，界面中直接内置了全面的键盘快捷键和工作区管理工具。

作者创造了“Forge”，这是一种独特的、基于栈的编程语言，专为构建网站而设计。通过定义自定义的“单词”（words），开发人员能够以极少的代码生成 HTML 并实现微格式或交互元素等复杂功能。 Forge 采用了一种巧妙的混合渲染模型：它为搜索引擎爬虫和 WebMentions 使用服务端渲染，但在进行类似单页应用（SPA）的无缝导航体验时，会通过 Service Worker 切换到客户端渲染。 数据持久化通过简单的仅追加（append-only）JSONL 日志来处理，使开发人员能够直接在基于栈的范式内管理状态，例如“点赞”计数或表单提交。尽管目前仍处于实验阶段，但 Forge 因其非传统的 Web 开发方法而脱颖而出，将基于栈语言的局限性转化为了一种高效、独特的网站构建框架。

Deno 2.8 是该平台迄今为止规模最大的次要版本更新，重点提升了性能、Node.js 兼容性以及开发效率。 **核心亮点：** * **包管理：** 新增的 `deno audit fix` 可自动修复存在漏洞的依赖项；`deno pack` 用于将项目打包发布至 npm；`deno ci` 确保在 CI 环境中实现可复现的安装；`deno why` 则有助于追踪依赖项来源。此外，`deno add` 和 `deno install` 现在默认使用 npm 包，无需额外前缀。 * **Node.js 兼容性：** 测试套件通过率提升至 76.4%。原生 Node 风格类型现已默认包含，且 `setTimeout`/`setInterval` 现在返回与 Node 兼容的对象。 * **性能：** 进行了显著优化，冷启动 `npm install` 速度提升 3.66 倍，`node:http` 吞吐量翻倍。 * **开发体验：** 新增功能包括用于管理工作区版本的 `deno bump-version`、用于去除类型的 `deno transpile`，以及用于优化模块评估的 `import defer`。 * **调试与分析：** Chrome DevTools 现已支持检查网络流量，内置的全新 CPU 分析器可生成火焰图和 Markdown 报告。 * **基础设施：** Deno 现支持 monorepo 的 `catalog:` 协议、跨平台 npm 安装，以及用于加快升级速度的增量更新。

史密斯在电视讲话中表示，今年秋季将向艾伯塔省民众提出的问题是：“艾伯塔省应继续作为加拿大的一个省，还是应由艾伯塔省政府启动加拿大宪法所要求的法律程序，就艾伯塔省是否应脱离加拿大举行具有约束力的全省公投？”

尽管人工智能在编程任务上已变得非常出色，但认为它会取代人类开发人员是一个错误。我们不应将人工智能视为一种自主的替代品，而应将其视为一种能够增强现有专业能力的工具——就像钢铁侠的战甲一样。 作者指出了一种明显的差异：技术精湛的开发人员利用深厚的技术知识引导模型，从而实现巨大的生产力提升。相反，缺乏基础专业知识的人往往会陷入困境，因为他们无法引导人工智能去实现整体性的架构解决方案。常见的错误是将本应归功于用户专业水平的结果，错误地归功于工具本身。 归根结底，人工智能并没有消除对人类技能的需求，反而提高了拥有深厚领域知识的人所能达到的上限。由于人工智能的效果取决于使用者，因此持续积累深厚的技术专业知识仍然至关重要。为了帮助开发人员磨练这些技能，作者推出了一门关于“天马行空的动画”（Whimsical Animations）的新课程，旨在弥合复杂的工程概念与实际网页开发之间的差距。

这是一个单文件、离线式的 HTML 工具，旨在通过二维码在设备间传输数据。对于那些无线功能损坏但摄像头和浏览器仍可工作的旧硬件来说，这是一个理想的解决方案。 **工作原理：** * **发送端：** 将文件编码为循环播放的二维码序列。用户可以调整数据块大小、每秒帧数 (FPS) 和纠错级别，以平衡传输速度与稳定性。如果漏掉某些数据块，可手动重新发送。 * **接收端：** 通过摄像头扫描二维码序列。系统会自动追踪已接收的数据块，识别缺失数据，并在传输完成后通过 CRC32 校验文件完整性。 **技术要求：** * **托管：** 由于浏览器安全权限 (getUserMedia) 的限制，该文件必须通过 HTTPS 或本地网络（例如 Python 的 `http.server`）进行托管。 * **性能：** 传输效率受二维码密度和硬件性能限制。典型吞吐量约为 0.8 KB/s。对于性能较差的设备，建议降低 FPS、减小数据块大小并提高纠错级别，以确保成功解码。 这款轻量级工具为无法使用现代无线协议的设备提供了一种稳健的“离线优先”数据迁移方案。

Circle Medical 是一家以虚拟医疗为主的初级保健提供商，致力于通过无缝的数字平台，让医疗服务变得触手可及、个性化且高效。该公司每月为超过 3 万名患者提供服务，利用人工智能和现代设计理念，架起了数字医疗与线下护理之间的桥梁。 他们目前正在招聘一名**高级移动端工程师**，负责主导其 Android 应用程序的技术路线图。理想的候选人需具备 7 年以上的移动端开发经验，精通 Kotlin 和 Jetpack Compose，并致力于符合 HIPAA 标准的安全开发。你将与包括临床医生和设计师在内的跨职能团队协作，以保持与 iOS 端的功能同步，并提供直观的用户体验。 **核心要求：** * 精通 Android 架构（MVVM、Dagger、响应式编程）。 * 具备扩展商业应用程序的成功经验。 * 精通人工智能辅助开发工具。 * 热衷于改善医疗健康成果。 这是一个远程办公友好的全职职位，提供具有竞争力的透明薪酬（与美国和加拿大市场水平对齐），以及全面的福利待遇，包括 401(k)/RRSP 配套养老金、灵活的带薪休假（PTO）和职业发展支持。Circle Medical 是一家平权雇主，致力于构建多元化且具有影响力的工程文化。

本文通过形式化验证的视角探讨国际象棋，将该游戏视为一种交替执行的并发系统。通过定义游戏的“模型与问题”空间，作者展示了如何推导出数学不变量，以确保系统逻辑的完备性。 作者将这些不变量分为两类： * **状态不变量：** 定义有效游戏状态的谓词，例如“回合奇偶性”（TurnParity，将玩家回合与走棋步数关联）和“前一玩家未被将军”（PreviousPlayerNotInCheck，确保走棋的合法性）。 * **转移不变量：** 控制状态变化的谓词，例如“棋子数量不递增”（PieceCountNonIncreasing）和“恰好两格变化”（ExactlyTwoSquaresChange），这些谓词定义了棋子移动的物理机制。 分析强调，虽然基本棋规易于建模，但诸如王车易位或吃过路兵等复杂动作会破坏简单的平庸不变量，从而需要更细致的约束条件。最终，文章指出，即使是对国际象棋这样复杂的游戏，将其规则形式化也是发现潜在逻辑属性及识别边缘情况（例如关于兵升变的各种历史细微差别）的强大方法。

致力于保存人类知识并提供全球访问的非营利组织 Anna’s Archive，专门为人工智能开发者发布了一个 `llms.txt` 文件。 该组织鼓励大语言模型通过高效且符合伦理的方式访问其数据，而非绕过网站的验证码。开发者无需抓取网站内容，而是被引导使用所提供的批量资源，包括其 GitLab 仓库、种子文件以及 Torrents JSON API。 对于高频需求，该档案馆建议开发者捐款以支持项目的使命。企业级捐赠者可获得高速 SFTP 访问权限，这比使用种子下载更为高效。通过财务支持，人工智能开发者能够帮助维持档案馆的基础设施，确保浩瀚的人类文化遗产得以保存，并可供未来的模型训练使用。此外，该档案馆还接受门罗币（XMR）匿名捐赠，以进一步实现其让人类和机器都能平等获取知识的目标。

这篇文章批判了“布尔思维”——即认为每一项陈述都必须被归类为真或假的教条。作者指出，虽然布尔逻辑在特定的封闭系统中十分有用，但将其应用于“现实世界”是一种缺陷，会导致非黑即白的二元对立思维。 核心问题在于语境。所有的真理都依赖于潜在的前提，然而没有任何单一的通用框架能够涵盖世界的复杂性。通过强行将现实塞入“真/假”的二元模具中，我们忽略了细微差别，压制了模棱两可的可能性，且往往会陷入只允许一种视角存在的威权式思维模式。 作者主张以“直觉主义”或构造性逻辑作为替代方案。这种方法不再追求二元真理，而是侧重于在特定语境下“构建证明”。该框架承认三种可能性：一个陈述可以被证明为真、被证明为假，或者在给定语境下保持未证/无意义状态。拥抱这一视角能让多种框架并存，使我们从错误二分法的“布尔牢笼”中解脱出来，从而能够更诚实、更灵活地应对生活与政治中的复杂性。

此基准测试评估了六款 AI 编码工具使用 OpenSCAD 构建 3D 万神殿模型的能力。选择 OpenSCAD 是因为它基于文本且具有参数化特性，这使得大语言模型（LLM）能够通过代码（如用于圆柱的循环或用于圆顶的布尔运算）来推演几何结构，而无需操作复杂的 3D 软件界面。 **主要发现：** * **工具与判断力：** 所有智能体均能成功对接 OpenSCAD 命令行界面以进行渲染和预览迭代。瓶颈不在于技术接口，而在于几何判断力和空间推理能力。 * **性能表现：** 响应速度较快的模型（如 Cursor）往往表现最差，而响应较慢、更谨慎的模型（如 Gemini 3.5 Flash High）通过结合真实尺寸和复杂的建筑细节（如方格天花板），取得了最高的质量。 * **人在回路（Human-in-the-Loop）：** 虽然全自动生成技术正在进步，但对于复杂的 CAD 任务，通过人工对渲染图进行标注来提供视觉反馈的“ModelRift”工作流程，仍优于纯文本指令。 * **可靠性：** 预览渲染与最终 STL 导出之间的差距仍然是一个长期存在的问题，这表明开发循环中的视觉保真度并不能保证生成整洁、可打印的网格模型。 总体而言，虽然目前没有任何模型能实现完美的建筑重建，但自动参数化设计的基准水平正在显著提升。

在最近的大峡谷州立大学毕业典礼上，苹果公司联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克就人工智能的兴起提出了令人耳目一新的见解。与其他因谈论人工智能而招致批评的演讲者（如埃里克·施密特）不同，沃兹尼亚克提醒毕业生们，他们最大的资产是“真正的智能”，这番话赢得了阵阵欢呼。 沃兹尼亚克承认人工智能是试图复制人类大脑功能的雄心勃勃的尝试，但他没有危言耸听，而是选择专注于人类的潜能。当毕业生们准备进入因自动化和新技术而迅速变化的就业市场时，沃兹尼亚克鼓励他们拥抱苹果公司标志性的理念：“不同凡想”（Think different）。他敦促学生们开辟属于自己的道路，而不是盲从他人的传统路径，并强调在不断演变的职业环境中，创造力和独特的个人视角仍然是成功的必备工具。

欧洲联盟法院（CJEU）已批准欧洲自由软件基金会（FSFE）作为第三方介入 T-359/25 案，即“苹果诉欧盟委员会案”。这场法律纠纷的核心在于苹果公司对欧盟委员会的一项指令提出质疑，该指令要求苹果根据《数字市场法案》（DMA）为其设备提供硬件和软件的互操作性。 欧盟委员会的这一决定旨在提高透明度并改善开发者访问权限，确保他们能够将其应用程序与苹果的操作系统进行整合。FSFE 此次介入是为了支持委员会，旨在捍卫软件自由，并防止“守门人”公司将竞争对手拒之门外。 法院承认，该裁决将对自由及开源软件的发展产生重大影响，特别是在开发者将其工具连接到苹果生态系统的能力方面。这是 FSFE 第二次针对苹果参与与 DMA 相关的法律干预。通过参与此案，FSFE 旨在确保民间社会的利益得到体现，倡导以对开发者友好的方式执行《数字市场法案》，从而防止市场垄断，并为用户和创作者保留开放的互联性。

一个 Go 应用程序在监控面板显示健康的情况下，仍反复出现“context deadline exceeded”错误。根本原因是 Kubernetes/Docker 中的 **CFS（完全公平调度器）节流**机制，该机制将 CPU 限制为一种时间预算，而非固定的处理能力。 当容器化进程出现突发负载时，它可能会在短时间内耗尽 100 毫秒的 CPU 总预算，导致内核在周期剩余时间内暂停其执行。由于这种情况发生在毫秒级，平滑处理后的平均 CPU 指标往往维持在较低水平，从而掩盖了后台严重的延迟瓶颈。 对于延迟敏感型工作负载，标准的“平均 CPU”图表具有误导性。为诊断此问题，工程师应监控： * **cgroup `cpu.stat`**：重点关注 `nr_throttled` 和 `throttled_usec`。 * **内核 PSI**：使用 `cpu.pressure` 检测资源饱和情况。 * **Steal Time**：在虚拟化环境中可通过 `top` 命令中的 `%st` 查看。 * **应用层检测**：监控 Goroutine 调度延迟，以识别应用程序何时因缺少 CPU 时间而被阻塞。 归根结底，开发者必须超越平均利用率指标，以检测实际的 CPU 匮乏问题，从而确保系统性能优良，而非仅仅停留在“高效”节流的表象上。

在五名少女成为人工智能生成的儿童性虐待材料的目标后，宾夕法尼亚州拉德诺镇高中已成为一个案例研究，展示了全国各地的学校和警察如何应对涉及儿童的深度伪造犯罪。

在《硬件彩票》（The Hardware Lottery）一文中，莎拉·胡克（Sara Hooker）探讨了硬件、软件和算法研究领域长期的割裂如何偏颇了人工智能的发展。她引入了“硬件彩票”这一概念，用以描述那些研究构想能否成功，往往取决于它们与现有硬件的兼容性，而非其固有的科学价值。 几十年来，摩尔定律推动了通用处理器的发展，导致研究人员将硬件视为一种静态且抽象的“沉没成本”。然而，作者认为这种现状往往掩盖了许多有前景的研究方向。例如，神经网络长达数十年的停滞，很大程度上是因为当时的硬件（即针对顺序任务优化的 CPU）无法满足深度学习所需的大规模并行计算。直到后来 GPU 被重新利用，这些架构才得以蓬勃发展。 如今，随着我们转向领域专用硬件，“偏离常规”的代价日益增加。虽然专用芯片优化了当前的商业成功，但它们也可能使研究人员陷入过度拟合现有架构的循环中，从而可能错失那些需要根本性硬件变革的未来突破。为了减轻这种“彩票”效应带来的负面影响，该文呼吁加强软硬件协同设计，加大对高风险硬件的投入，并改进软件工具，以弥合研究创新与物理实现之间的鸿沟。