你感到无聊吗？我是说，真的非常无聊？达到“愿意做任何事来打发时间”的程度？你恰好又独自一人，而且没有网络连接吗？你可以玩石头剪刀布的单人游戏！你只需要一个骰子。骰子就是你的对手。用手掷出骰子，并在掷出后立即用手做出你选择的形状，然后查看骰子的结果。1-2代表石头，3-4代表纸，5-6代表剪刀。如果你不喜欢这些数字，可以更改它们。例如，我从小玩石头剪刀布（意大利语是Carta-Sasso-Forbici），对我来说，1-2代表纸，3-4代表石头更容易理解。就这些了。我有没有提到你需要非常无聊才能享受这个游戏？作者：Federico klez Culloca，分类：游戏，标签：游戏，单人游戏，游戏设计，石头剪刀布。Federico klez Culloca的作品采用知识共享署名-相同方式共享4.0国际许可。

## Susam Pal 关于计算、数学与更多：Lobsters 访谈摘要 本次访谈的对象是 Susam Pal，一位专注 Lisp 编程和终身学习者，探讨了他多样化的兴趣和对计算的 подхода. Pal 的旅程始于 Logo，进而深入研究 Lisp (目前使用 SBCL) 和 Emacs，这些工具他广泛用于个人项目，例如数学粘贴板 (MathB) 和静态网站生成。虽然他精通其他语言 (Python, Go, Rust, C++)，但 Lisp 仍然是他工作的核心。 他强调“为了乐趣而计算”，由探索和分享驱动——这体现在交互式数学黑板 (Muboard) 和极简主义绘图语言等项目中。Pal 优先考虑领域理解而非工具，让问题决定使用的语言。他提倡通过清晰的词汇和小型、专注的函数进行可组合的设计，这与 Unix 哲学和 Forth 的分层方法相呼应。 作为一位终身数学爱好者，Pal 强调了严格证明的乐趣，并分享了有影响力的教科书 (Kreyszig, Apostol, Stewart)。他认为数学和计算之间存在着紧密的联系，从数论基础的密码学到数学思维对代码清晰度和正确性的影响。尽管生活繁忙，他仍然平衡探索与专注，优先学习并通过博客和在线论坛分享他的热情。虽然 MathB 最终因审核负担而关闭，但其存档仍然可用。

## LLM 反模式：经验教训 在与大型语言模型 (LLM) 合作了 15 个月后，出现了一些适得其反的模式。**首先**，避免冗余上下文；LLM 的“记忆”有限。发送重复的、几乎相同的信息（例如连续的截图）会浪费 token 并降低性能。 **其次**，发挥 LLM 的优势。不要要求它做它*不*擅长的事情——比如直接计数——而是利用它的编码能力来*生成*解决方案。通过代码进行工具调用也被证明比直接提问更可靠。 **第三**，避免用过多的上下文（超过约 128k token）使 LLM 不堪重负。随着模型难以管理信息，准确性会下降，可能会“忘记”关键细节。 **第四**，由于训练数据的限制，LLM 在处理晦涩或最近发明的课题时会遇到困难。预计准确性会降低，并相应地进行补偿。 **最后**，保持积极的监督——不要成为“感觉编码员”。密切监控 LLM 的输出，因为它可能会引入细微的错误或安全漏洞（例如泄露敏感数据），如果无人检查，则可能发生。

该项目详细描述了一个完全由继电器驱动的控制器设计，用于构建一种“站立马车”（本质上是悬浮滑板），采用1884年左右的技术——不使用半导体，而是依赖继电器、汞和黄铜。其目标是仅使用同期组件复制现代BLDC悬浮滑板控制器。 该系统采用48V电池为三相BLDC电机供电，转子位置通过霍尔传感器或簧片开关检测。一个六步继电器换向器控制电机方向（前进/后退）。倾斜由汞倾斜开关管理，提供缓和或全力扭矩的倾斜。安全问题通过脚踏断路开关来解决。基于继电器的DC-DC转换器为指示器提供5V。 **至关重要的是，该项目明确*不安全***，涉及高电流和潜在危险材料。 警告建造者自行承担风险，并鼓励他们通过公共存储库贡献改进，该存储库采用MIT/CERN开源硬件许可的组合——戏称为“最宁静的电流修士团执照（1884）”。

## JSON Schema：术语解析 JSON Schema 定义了 JSON 数据的结构和约束。其核心在于，**模式（schema）** 是一个 JSON 文档，描述了有效数据*应该*呈现的样子——指定类型、必需属性和允许的值。然而，模式本身也是 JSON，因此需要**元模式（metaschema）**——定义其他模式结构的模式，本质上是对模式本身进行验证。 为了管理不断演进的功能，JSON Schema 被组织成**方言（dialect）**，代表特定版本（如 Draft 2020-12），每个方言都由唯一的元模式定义。在较后版本中引入的**词汇表（vocabularies）** 通过将关键字分组为功能集合（核心、验证、元数据）进一步模块化模式，从而促进可重用性和可扩展性。 本质上：数据*由*模式验证，模式*由*元模式验证。方言捆绑词汇表，定义允许的关键字。 理解这些术语可以释放强大的数据验证和文档能力。虽然术语可能很复杂，但实际使用通常只需要掌握模式、`$schema` 关键字（指定方言）以及核心关键字，如 `type` 和 `properties`。通过词汇表扩展模式以使用自定义关键字，可以实现特定领域验证，使 JSON Schema 具有惊人的通用性。

## ClickHouse 实现语义搜索与生成式 AI 本文档详细介绍了一个使用 ClickHouse、Sentence Transformers 和 OpenAI 的 GPT-3.5-turbo 实现语义搜索和内容摘要的系统。Sentence Transformers 生成表示文本语义含义的嵌入向量，从而实现相似性搜索。使用 `all-MiniLM-L6-v2` 模型创建的这些向量与 Hacker News 帖子一起存储在 ClickHouse 数据库中。 一个 Python 脚本演示了使用用户定义的搜索查询查询 ClickHouse，将其转换为嵌入向量，并使用 `cosineDistance()` 函数找到最相似的帖子。 此外，检索到的内容随后使用 LangChain 和 OpenAI 进行摘要。该系统接受一个主题，通过向量搜索检索相关帖子，并使用 GPT-3.5-turbo Chat API 生成简洁的摘要，展示了生成式 AI 在情感分析或文档理解等任务中的实际应用。摘要步骤需要 OpenAI API 密钥。

## 人工智能与语言的静默革命 数十年以来，我们一直设想人工智能为机器人伴侣，但它的影响已经深深融入我们的日常生活——并微妙地重塑着我们的沟通方式。除了简单的拼写检查，自动更正等工具已成为智能手机使用的必需品，强制使用标准英语，甚至可能*减缓*语言的自然演变，甚至导致词汇量缩小。 最近，人工智能已经从纠正转向语言的*创造*。苹果的QuickType在您输入时建议单词，而谷歌的Smart Reply则生成完整的电子邮件回复。虽然方便，但这些功能会使表达同质化，限制细微差别，并可能反映内在的偏见——例如，为“好…”的人建议“男人”，或将“菲律宾人”主要与“食物”联系起来。 至关重要的是，Smart Reply甚至绕过了我们最初的思考过程，提供预先编写好的回复，引发了对沟通中能动性和真实性的质疑。我们有风险进入一个互动感觉像是无意的图灵测试的世界，不确定我们是在与人还是与人工智能交谈。 虽然人工智能提供了不可否认的好处，但其快速发展需要仔细考虑。我们必须以怀疑的态度对待这些“能动性自动化”技术，认识到不受约束、以好奇心驱动的开发可能会从根本上改变——甚至可能降低——人类语言的丰富性和表现力。

## Nyno 3.0：多语言工作流引擎 Nyno 3.0 是一款开源工作流引擎，旨在利用您已知的语言（Python、PHP、JavaScript 和 Ruby）构建和连接自动化流程。它允许您从这些语言的脚本中创建可重用的命令步骤，并在高性能工作引擎中执行。 工作流使用简单、人类可读的 YAML 文件（.nyno）定义，通过共享上下文路由命令并在步骤之间传递数据。Nyno 能够动态扩展，为每种语言生成多个工作进程（在生产环境中最多可达每个 CPU 核心一个），以提高吞吐量。 安装最简单的方法是通过 Docker/Podman，但也可以直接安装在 Linux 上，前提是仔细管理依赖项（包括 Best.js）。Nyno 旨在通过为基于工作流的应用程序提供灵活且可扩展的后端来简化 AGI 开发。它使用 Best.js 以实现速度，并在设置完成后提供 `http://localhost:9057` 处的 GUI。

## Netlist.io：AI驱动的PCB设计检查 Netlist.io 是一款旨在捕捉原理图错误的工具，在PCB制造*之前*发现问题。它利用AI，并结合您的数据手册和网表（来自KiCad或Altium），执行电气设计检查。 该服务提供免费试用，无需信用卡，并允许用户通过聊天与AI互动。然而，使用会迅速消耗速率限制，聊天复杂度会影响token消耗（根据提供的示例，每个聊天的300k token限制消耗范围为11.5%到84.3%）。 用户应注意，AI可能会出错，关键信息应始终验证。虽然提供布局*建议*，但Netlist.io **不**访问或分析您的实际布局文件；它仅基于逻辑分析进行操作。

## 人工智能、经济和不确定性的阴影 当前的经济形势充满不确定性，受到人工智能（AI）快速发展的影响。虽然人工智能带来了潜在的革命性进展——以英伟达利润飙升为例——但人们对可能出现的投资泡沫越来越担忧。 与过去的技术飞跃（汽车、互联网）一样，人工智能正在助长投机投资，各公司竞相构建系统，尽管对未来的需求并不确定。这造成了一种不稳定的局面：如果像OpenAI这样的关键参与者出现问题，市场可能会遭受重大冲击。 除了市场波动，人们还担心人工智能重塑产业会导致工作岗位流失。虽然历史表明技术进步最终会带来整体经济收益，但转型过程对工人来说可能是破坏性的。 最终，当前经济轨迹的成功取决于人工智能承诺的生产力提升是否能够实现，以证明大规模投资的合理性。在明确之前，市场波动和公众担忧可能会持续，让美国人民和政治格局对未来感到不确定。

该网站正在使用安全服务来保护自身免受在线攻击。您刚才的操作触发了安全解决方案。 提交特定词语或短语、SQL命令或格式错误的数据等行为可能会触发此阻止。

为了将文本渲染整合到他的Geotoy项目中，作者开发了一条将文本转换为3D网格的流程。该过程首先使用JavaScript库`svg-text-to-path`，通过API密钥利用Google Fonts，生成代表所需文本和字体样式的SVG路径。为了避免浏览器应用程序臃肿并确保API密钥的安全使用，创建了一个最小的Bun Web服务器来处理文本到路径的转换。 生成的SVG路径随后使用基于Rust的`lyon`库进行处理。`lyon_extra`解析路径，`lyon_tessellation`将其转换为三角形，处理复杂的形状和曲线。这被封装在一个WebAssembly模块中，供项目使用。 最后，2D网格通过复制顶点、翻转绕组顺序和创建连接的三角形条带被挤出成3D。作者强调创建2-流形/水密网格的重要性，他的实现已经做到这一点，从而可以进行进一步的网格处理，例如布尔运算。完成的功能现在是他的Geoscript语言中的内置函数，即使对于复杂的脚本也能证明其速度和可靠性。

斯特兰蒂斯公司因向车主车载屏幕推送营销广告而面临批评，这一做法最早在二月份被报道，内容是保修优惠。最近的报告证实，弹出式广告，例如针对Jeep车主的1500美元忠诚度奖励，正在车辆信息娱乐系统上出现——即使车辆静止。 一些人，例如汽车撰稿人泽林·杜贝，利用了该优惠购买了一辆新的Jeep，但许多客户对他们认为具有侵入性的“晚期资本主义”感到沮丧。人们越来越担心这种类型的广告将变得普遍。 斯特兰蒂斯为这种做法辩护，称其为与车主“保持联系”以及传递重要的召回/健康警报的方式。他们声称这些广告的设计目的是尽量减少干扰，在驾驶时或单击一下即可消失。车主*可以*通过联系客户服务选择退出。 这些广告出现之际，斯特兰蒂斯经销商正在提供大幅折扣——一些客户报告称折扣超过16000美元——以与福特Bronco等竞争对手竞争并提高销量。

## Skald & Local，注重隐私的RAG管道 Skald旨在实现自托管、尊重隐私的AI解决方案——允许组织利用强大的LLM，而不会损害数据安全。这意味着使用本地运行的、理想情况下是开源的组件来构建检索增强生成（RAG）管道。 典型的RAG设置包括向量数据库、嵌入模型、LLM、重排序器和文档解析器。虽然每个组件都有云服务可用，但Skald专注于开源替代方案，例如Qdrant/Weaviate（向量数据库）、Sentence Transformers（嵌入）、Llama/Mistral（LLM）和Docling（解析）。 最近的基准测试将完全本地化的堆栈（Postgres + pgvector，Sentence Transformers，GPT-OSS 20B）与基于云的Voyage AI + Claude进行了对比。云设置得分很高（9.45/10），但使用Voyage嵌入/重排序和GPT-OSS的本地堆栈也获得了可观的9.18分。仅使用默认Sentence Transformers的性能下降（7.10），在处理多语言查询和复杂信息聚合方面遇到困难。然而，使用多语言模型（bge-m3）将分数提高到8.63。 Skald的初始本地部署仅用了8分钟，证明了可行性。目前的工作重点是优化性能、基准测试各种开源选项以及简化部署，以提高更广泛的可访问性。

这篇论文探讨了我们对爱和性的认知转变，这种转变源于普遍存在的在线监视和评判预期。作者详细描述了个人经历，无辜的欲望却遭到剥削或问题行为的指责，突显了一种将每个想法和行动都通过严厉批判的视角解读的趋势。 这不仅仅是“取消文化”，而是对情欲和情感隐私更深层次的侵蚀。互联网倾向于即时评判，营造了一种恐惧的气氛，人们会预先审查自己的欲望和别人的欲望，常常用创伤或病理的语言来构建经验。 虽然承认像#MeToo这样的运动在解决系统性虐待方面的重要性，作者认为当前的环境缺乏明确的目标，反而助长了一种惩罚性的心态，以及对真正伤害和主观冒犯之间界限的模糊。我们已经变成了自己盘optic，不断地监视和评判自己和他人。 作者提出的解决方案在于，重新夺回个人隐私，将欲望从僵化的叙事中解放出来，并认识到性唤起往往是情境性的，并且天生是无辜的。最终，我们必须克服暴露的恐惧，才能让欲望自由发展。

经过长时间的中断，一个业余操作系统项目重新启动开发，最终实现了一个可用的Web服务器。该项目最初专注于构建完整的网络协议栈（以太网、IP、TCP/UDP、DHCP、DNS），其中TCP的实现尤其具有挑战性，需要调试损坏的终端缓冲区和E1000驱动问题。 网络稳定后，实现了一个自定义的HTTP引擎，利用了另一个项目的现有HTTP解析器。该引擎支持使用lambda函数处理程序的简单路由，模仿了现代Web框架的方法。添加了一个带有缓存的文件存储库，用于提供静态内容。 该服务器现在可以成功处理请求、提供文件，甚至可以处理TCP RST数据包的突发——这是浏览器刷新行为的关键修复。未来的计划包括更完善的用户界面、优雅的关闭功能，以及雄心勃勃的构建操作系统Web浏览器的任务。这一里程碑标志着一个长期、从零开始的业余项目取得了重大进展。

该PDF文件似乎主要包含与图形元素相关的结构和编码信息，可能用于渲染视觉文档。数据由大量对象组成，这些对象定义了边界、编码方案（特别是`Encode[0 1 0 1 0 1]`）和处理集（`/ProcSet[/PDF]`）。 重复的`Bounds`值（如`25.00032 75.00096`）表明某些元素具有一致的尺寸。`Extend[true false]`和`Extend[false false]`属性指示了这些元素在缩放或变换时的处理方式。 值得注意的是，还有包含二进制数据（`stream xP(...) endstream`）的流对象，这些很可能代表实际的视觉内容（图像、形状或文本），并为PDF渲染进行编码。在进一步分析这些流之前，文档的具体内容仍然未知，但结构表明它是为视觉显示而设计的。

人工智能音乐正在引发争议，尤其是在福音音乐界。一位名为“Solomon Ray”的虚构艺术家最近登上了iTunes和Billboard福音音乐排行榜榜首，随后被揭露完全由人工智能创作。这激怒了基督教音乐家，他们认为真正的福音音乐需要属灵的灵感——这是算法所缺乏的。 这一事件凸显了一个更广泛的趋势：人工智能在音乐领域日益增长的影响力。Deezer的一项调查发现，97%的听众无法区分人工智能曲目和人类创作的歌曲，而人工智能现在约占每日流媒体播放量的三分之一。 艺术家们担心人工智能会成为一个“拐杖”，削弱真实的表达，并可能取代人类的创造力。虽然有些人认为人工智能可能是一种有用的工具，但许多人担心未来音乐会失去情感深度，成为算法陈词滥调的产物，缺乏定义真正艺术的“灵魂”和多年磨练的技巧。呼吁透明度和监管的声音越来越大，要求明确标记人工智能生成的音乐。

预计本假日季（11月-12月）美国消费者支出将达到创纪录高位，平均每人计划消费超过1000美元，比去年增加4%。这种上升趋势也延伸到其他季节性活动，如万圣节和情人节，增幅高达10%。 然而，总体增长掩盖了显著的差异。虽然富裕家庭预计将慷慨消费，但许多低收入家庭由于持续的经济不确定性和通货膨胀，面临预算有限或减少的困境。 美联储预计2025年的通货膨胀率为3%，表明对物价稳定和就业市场的持续关注，暗示消费繁荣并非普遍现象。

## 专注力的消逝：现代工作的一种数学解读 我们都*感觉*在工作中越来越难集中注意力，而且情况还在恶化。持续的会议、Slack通知以及即时响应的文化正在侵蚀深度工作。但到底有多糟糕，我们能做些什么呢？ 这篇分析将工作建模成一个数学公式，确定了三个关键参数：**λ (lambda)** – 中断频率，**Δ (delta)** – 中断后的恢复时间，以及 **θ (theta)** – 有意义的工作所需的最小不间断时间。 模拟结果揭示了一个严峻的现实：高中断率和长的恢复时间会大幅减少有效工作时间。研究表明，许多工作者面临着深度工作在统计上不可能实现的状况。然而，这个模型并非为了指责，而是为了理解这些因素*如何*影响生产力。 你可以通过**减少中断 (λ)** – 保护你的日程安排并尽量减少干扰 – 以及**缩短恢复时间 (Δ)** – 使用诸如给自己留便条或尽量减少上下文切换等技巧来提高你的专注力。至关重要的是，**调整你的任务以适应你的环境 (θ)** 是关键；将大型项目分解为更小、更易于管理的部分，即使在频繁中断的情况下也能取得进展。 最终，认识到这些参数可以让你调整工作环境并重新获得专注力，从被动状态转变为主动状态。一个工具，[中断模拟器](链接到工具)，可以用来试验这些参数并可视化它们的影响。

## 书写与韧性：强大的联系 简单的书写行为，从快速短信到详细的文章，从根本上改变大脑并培养韧性。研究表明，书写能够帮助我们处理并疏远痛苦的经历，从 overwhelmed 到清晰——这是从挑战中恢复的关键要素。 韧性通常被描绘成一种非凡的特质，但实际上它是由日常实践建立起来的。书写通过外化情绪、减轻认知负担，并有效地“搁置”创伤来实现这一点。这个过程调动了大脑的多个区域，巩固记忆并能够重新构建经历。 具体来说，书写通过平静杏仁核（恐惧中心）并激活前额叶皮层（推理中心）来调节情绪，将我们从反应性的回应转变为深思熟虑的行动。即使是像待办事项清单这样平凡的书写任务也能提高注意力。 为了通过书写培养韧性，专家建议：手写，每日日记，在强烈的情绪反应 *之前* 书写，撰写未发送的信件，以及将修改视为学习过程。最终，书写不仅仅是 *表达*；它是一个主动的意义构建和适应过程，证明韧性往往存在于平凡之中。

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## 政治预测市场的兴起 对传统民意调查和政治分析日益增长的不信任感正在推动像Kalshi和Polymarket这样的预测市场繁荣，用户们用真钱赌注选举结果。这些市场最初是像爱荷华大学的IEM这样的学术练习，现在每月交易额达数十亿美元——甚至超过了主要参议院竞选的筹款额。 这种转变源于普遍承认的民意调查失败，尤其是在2016年，以及“利害关系”导致预测比专家意见更准确的信念。交易者集体的智慧，被激励去赌注可能的结果，被认为是对“现实”更可靠的衡量标准。 然而，这个不断发展的行业也引发了担忧。随着投注赔率变得突出，预测与影响之间的界限变得模糊，可能*塑造*政治结果，而不仅仅是反映它们。一些人担心我们已经到达一个“地图”（市场预测）先于“领土”（实际事件）的阶段，从而影响政治报道并削弱对传统来源的信任。

近一个世纪以来，计算机的定义——能够复制任何逻辑定义的流程——一直遵循所谓的“充分计算原则”。该原则强调了计算的核心特征：由指令驱动的行动、思想与执行之间的直接联系、看似无限的知识以及基于复制质量的评估。 然而，除了主流的“数字”计算之外，还存在其他形式——“模拟”、 “辩证”以及至关重要的“人工”计算。拉鲁埃尔发现，人工计算*撤离*了充分计算原则。它优先考虑纯粹的流程而非可执行的指令，将思想与行动分离，拥抱彻底有限的知识，并拒绝模仿作为技术目标。 本质上，它不是关于*更好*的计算，而是关于一种根本*不同*的计算——一种与当前方法并存，专注于内在流程和一种目前超出了哲学理解范围的“泛型”思维。虽然人工*计算机*尚未存在，但理论框架，就像Shor算法在硬件出现之前一样，已经建立起来。

## 人工智能采用增速放缓 - 2025年11月28日 来自美国人口普查局和Ramp的最新数据显示，人工智能（AI）在美国企业中的快速采用增长开始在所有规模的公司中**趋于平缓**。这一观察基于对超过40,000家企业和Ramp平台追踪的数十亿美元的企业支出数据，每两周收集的六次调查移动平均值。 用于衡量采用率的Ramp AI指数显示，在经历了一段显著增长期后，可能出现平台期。虽然数据代表截至2025年11月28日的当前判断，并且可能发生变化，但它表明人工智能采用格局正在发生转变。 **免责声明：** 此信息仅供参考，不应被视为投资或专业建议。阿波罗全球管理公司不保证数据的准确性。

## Tyr：安卓端真正的P2P电子邮件 Tyr是一款安卓应用程序，为您的设备带来真正的点对点（P2P）电子邮件，绕过传统的中心化服务器。它利用Yggdrasil网络，该网络提供免费的IPv6地址和强大的加密，消除了传统电子邮件系统中固有的监控和审查风险。 与典型的电子邮件客户端不同，Tyr不需要邮件服务器、加密层或端口转发。它在本地运行一个完整的电子邮件服务器（Yggmail），提供标准的SMTP/IMAP访问。您的电子邮件地址经过密码学保护，由唯一的Ed25519密钥派生，防止欺骗。 Tyr可以与DeltaChat和ArcaneChat等去中心化消息应用无缝集成，为现代聊天体验提供支持。设置过程简化，具有自动配置选项。 主要功能包括自动密钥生成、自动启动功能、加密备份以及强大的安全措施，例如Android Keystore集成和通过Yggdrasil进行网络加密。Tyr赋予用户电子邮件的自由和控制权，允许连接到各种Yggdrasil节点，甚至构建私有网络。它采用开源模式，优先考虑隐私和安全。

## Emacsclient Socket 故障：一次调试之旅 这个故事讲述了一次令人沮丧的 bug 追踪过程，涉及 Emacs、它的客户端 `emacsclient`，以及一个用于快速文件编辑的 shell 脚本。该脚本 `also` 使用 `emacsclient` 打开文件，但突然停止工作，报告无法找到 Emacs 服务器 socket。 核心问题在于 Emacs 和 `emacsclient` *认为* socket 文件位置不一致——`/tmp` 与 `/mnt/tmp`。调查发现罪魁祸首是系统配置，它赋予了 Perl 一种特殊能力（绑定低端口号）。这触发了动态加载器清理 Perl 的环境，删除了 `TMPDIR` 变量，导致 `emacsclient` 在错误的位置查找。 许多岔路涉及环境变量、IRC 帮助（结果好坏参半），甚至 Perl 特有的 bug。一个解决方法是使用 TCP socket，最终，在协同调试的帮助下，找到了根本原因。这个事件凸显了看似简单系统的惊人复杂性以及彻底调查的重要性——并在提交 bug 报告前验证它们！它提醒我们，即使是成熟的工具也可能受到复杂环境中微妙交互的影响。

## 技术依赖日益增长及替代方案的探索 近期事件——包括因美国制裁（与调查以色列总理内塔尼亚胡有关）而导致国际刑事法院的电子邮件访问被阻止——凸显了依赖美国科技巨头（如微软）的机构的脆弱性。这一事件促使国际刑事法院转向德国开源替代方案，如OpenDesk和Nextcloud，引发了关于“数字主权”的更广泛讨论。 荷兰大学在电子邮件、文档创建和数据存储等基本功能上尤其依赖微软。人们越来越担心这种依赖威胁到学术自由、数据隐私和自主性，尤其是在考虑到政府可能出于政治动机而实施“惩罚”的情况下。虽然目前完全摆脱微软尚不切实际，但SURF和大学的专家承认需要替代方案。 目前正在开展倡议，包括测试Nextcloud和开发欧洲人工智能语言模型，但广泛采用需要对本地专业知识进行投资和合作。核心问题是希望避免被那些将利润置于公共价值之上的公司控制。领导者呼吁制定立法，保护欧洲替代方案，并转向更安全、更独立的教育和研究数字基础设施。

## 奥巴马医改补贴之争升温 一项迫在眉睫的期限威胁着超过2000万美国人的医疗成本，因为增强的《平价医疗法案》（ACA）补贴将在年底到期。这场斗争不仅仅是党派之间的对抗，而是共和党*内部*的冲突。特朗普暗示可能需要暂时延长以进行进一步谈判，但众议院议长迈克·约翰逊坚决反对继续补贴，认为这等于资助一个“破败的系统”，而没有解决成本上升的问题。 白宫提议延长两年，并加强资格审查和欺诈预防，但面临共和党的抵制。一个两党小组提出了“HOPE法案”，同样延长补贴两年，并设置收入上限，旨在为更长期的解决方案搭建“桥梁”。 然而，这些提议并未解决那些不符合补贴资格的人，他们仍将面临保费上涨。民主党人认为这是一个政治优势，他们团结一致地希望延长补贴，并利用共和党内部的分裂。由于目前的资金决议将在一月份到期，僵局似乎不可避免，可能导致许多美国人的保费大幅上涨。

## 一场疫情与游戏设计：对新冠疫情的反思 新冠疫情爆发六年后，作者回顾了疫情初期病毒严重性被低估的时期。他们认识到病毒传播的指数级特性——对于从事统计和建模工作的人来说，这是一个熟悉的概念——并预测了可能造成毁灭性死亡人数，但这一预测当时在很大程度上被忽视了。最终，美国共有120万至140万人死亡，全球估计死亡人数达到1500万至2850万。 由于缺乏理解，作者设计了一个游戏，旨在说明检测、隔离和社会疏远的 impact。目标是让人们切身体验疫情应对的挑战，因为作者认为很多人缺乏直观理解指数曲线的能力，从而难以理解这场危机。 这项设计促使了行动。几天内，两个开发团队制作了可玩游戏——《COVID Ops》和《In the Time of Pandemia》——忠实地改编了核心概念。《In the Time of Pandemia》尤其受到欢迎，迅速传播并被用于教育环境，并得到了医疗专业人士的验证。 作者承认他们的作用仅限于最初的设计，但他们为游戏的创作及其潜在影响感到自豪，希望它们能帮助哪怕只是几个人理解并应对这段艰难的时期。他们认为这次经历提醒人们需要做好准备和适应，尤其是在像H5N5禽流感这样的新威胁出现的情况下。