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把它放在地图上
Just Put It on a Map
28 分钟前
## 土地价值与来自土地经济中心的新工具
土地价值分布不均——它会急剧增加到城市中心。这不仅在曼哈顿（土地价值是布朗克斯的100多倍）如此，在锡拉丘兹、斯波坎和辛辛那提等城市也是如此。理解这种价值集中至关重要，土地经济中心旨在通过一套免费的开源工具使其易于获取。
他们最近升级了**CivicMapper**，这是一款将土地价值可视化在交互式地图上的工具，现在包括九个城市，并改进了空地分析（包括使用计算机视觉检测停车场）。与此同时，他们扩展了**Put It On A Map (PIOAM)**，这是一种“GIS瑞士军刀”，提供3D可视化、数据获取、格式转换和文件构建等工具——所有这些都在本地运行以保护数据隐私。
这些工具有助于纠正对土地价值的常见误解，并使用户能够分析数据、查找可比较的房产并对房产评估进行时间调整。该中心依靠捐赠来继续开发和托管这些资源，鼓励用户提供反馈并帮助建立对土地经济学的更深入了解。您可以在[CivicMapper.org](https://civicmapper.org/)和[PutItOnAmap.com](https://putitonamap.com/)找到所有工具并做出贡献。
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把它放在地图上 (progressandpoverty.substack.com)
16 分，由 surprisetalk 发表于 2 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论 帮助
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## 数据中心冷却：快速演变的格局（2026年3月） 数据中心冷却行业正面临来自多重因素汇聚的空前压力。新的法规，例如德国关于废热再利用的强制性规定（到2028年将上升到20%，并伴有巨额罚款），正在推动效率提升。与此同时，供应链中断——特别是3M停止生产PFAS化学品——已经摧毁了两相浸没式冷却市场。 水资源利用是一个关键问题，行业总足迹显示72%在场外（发电），并因全球水危机而加剧。这正在推动远离蒸发式冷却的转变，内华达州的禁令以及其他地方日益严格的监管证明了这一点。人工智能的爆炸式增长正在加速对更强大的冷却解决方案的需求，机架密度超过120kW，液冷采用率飙升——预计到2026年末将达到人工智能服务器的76%。 创新集中在液冷（直连芯片和浸没式）、固态冷却以及利用人工智能进行优化性能的自适应系统上。然而，这些解决方案的规模化受到供应链限制以及关键的劳动力技能缺口的阻碍。最终，可持续性不仅仅是关于现场用水，而是整体能源效率以及应对大型数据中心建设日益增长的社区反对。
## 3M停止生产PFAS，影响数据中心冷却
3M最近决定停止生产氟化液体（如Florinert），源于其就美国水系统中PFAS污染问题达成的125亿美元和解协议，正在显著影响数据中心两相浸没式冷却的供应链。
两相冷却依赖于这些液体独特的蒸发特性，它们的移除给维持高效、低温冷却带来了挑战。虽然单相浸没式系统不受影响，但行业正在积极寻找替代方案。
Hacker News上的讨论强调了这一举措的商业影响，一些人建议单相系统回归矿物油。然而，评论员也指出，鉴于法律和解的规模，缺乏对受PFAS污染影响社区的潜在健康后果的关注。已提供原始文章的更正链接。
## 三轮车夫的灵魂：通往内心平静的旅程
卡尔·埃特尼尔在奥斯陆当三轮车夫的一年，最初是一种有利可图且快乐的爱好，却意外地揭示了一段精神之旅。虽然他开朗的性格让乘客和路人感到愉快，但工作带来的压力——来自苛求的顾客和偶发的敌意——开始侵蚀他的积极性。他发现自己越来越疲惫，不是身体上的，而是情感上被负面互动耗尽。
埃特尼尔意识到仅仅*表现*得开朗是不够的，他需要积极培养内心的平静。他从定期休息和冥想等实际步骤开始。然而，一次与难缠乘客的特别令人沮丧的遭遇促使他发生了更深层次的转变。受到练习接纳和超脱的朋友们的启发，他采取了一种更耐心、更不控制的方式。
他优先考虑乘客的享受，而不是最大化利润，并以善意而不是对抗来回应负面情绪。这位“更随和的查尔斯”经历的冲突更少，感受到的压力也更小，最终，传播了更多的快乐。埃特尼尔发现，调整期望和放弃控制不仅改善了他的三轮车夫体验，还提供了适用于三轮车以外生活的宝贵教训——展示了即使是一份看似简单的工作，也可以成为自我提升的途径。
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人力三轮车夫的灵魂 (sheldonbrown.com)
14 分，haritha-j 1小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 1 条评论 帮助
fdghrtbrt 5分钟前 [–]
看到白人做这份工作让人感到惊讶。我看到这个不是因为我认为某些类型的工作应该由某些类型的人来做，而是因为这就是我所看到的现象。所以在阅读之前我就知道这个家伙在各方面都会与众不同。
不错的文章，谢谢分享。回复
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人工智能 (2014)
AI (2014)
1 小时前
尽管过去尝试多次失败，人工智能（AI），特别是*通用人工智能*，仍然是一个值得关注的技术趋势。目前的人工智能在特定任务上表现出色，例如下棋或飞行，但实现人类水平的思考——以及更关键的，*想要*思考——才是真正的挑战。 一些隐秘的公司正在取得进展，这得益于诸如吴恩达提出的所有大脑功能背后存在单一学习算法的理论。然而，复制1000亿个神经元及其涌现行为，就像仅凭晶体管知识来逆向工程处理器一样。 核心问题不仅仅是*能否*制造出智能机器，而是*能否*赋予它们意识、创造力和内在动力？作者认为，一个潜在的理想未来并非取代人类思考，而是分工协作：计算机擅长*执行*，人类擅长*思考*。
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AI (2014) (samaltman.com)
11 分，bjornroberg 发表于 20 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论 帮助
nik736 1 分钟前 [–]
> (我原本想说一台下棋的电脑，但电脑下棋没有直觉或本能——它们只是在巨大的解空间中快速搜索。)
难道现在的 LLM 模型也是这样训练的吗？ 尝试在“巨大的解空间”中预测下一个词。 有趣。 回复
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埃塞克斯警方在剑桥大学的一项研究揭示出显著的种族偏见后，已暂时停止使用实时面部识别（LFR）技术。该研究表明，LFR系统在正确识别黑人个体方面的可能性在统计上高于其他种族群体，引发了公平性担忧，尽管整体准确率很高。 信息专员办公室（ICO）强调了暂停，并警告正在使用LFR（目前英格兰和威尔士共有13个警察部队）的其他警察部队解决潜在的偏见问题。尽管如此，内政大臣此前宣布计划大幅增加全国可用的LFR车辆数量。 虽然该研究发现对无辜人员的错误识别案例很少，但专家认为偏见可能的原因包括算法过度训练。这些发现强化了人们对人工智能驱动的监控公平性的现有担忧，批评者如“老大哥观察”呼吁暂停部署，直到准确性和偏见得到明确解决。
埃塞克斯警方在一项研究显示该技术存在种族和性别偏见后，已暂时停止使用面部识别摄像头。该软件在识别黑人个体时表现出明显更高的错误率（匹配失败率高达30％），并且在识别男性时通常比识别女性更准确。
Hacker News上的讨论强调了部署潜在偏见的AI监控技术引发的担忧，一位评论员质疑警方更关心男性或有色人种的错误定罪。 另一位评论员认为暂停是公关手段，以应对负面宣传。 这起事件引发了关于在广泛实施之前，面部识别技术的伦理影响和准确性的更广泛问题。
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Flash-KMeans：快速且内存高效的精确K-Means (arxiv.org)
5 分，由 matt_d 1小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论 帮助
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## 光标作曲家 2 & Kimi K2.5：争议
最近在Hacker News上的讨论显示，AI驱动的编码工具光标似乎在未经适当署名的情况下使用了Kimi K2.5语言模型。Kimi K2.5采用修改后的MIT许可证，要求大规模商业使用时进行署名，但光标尚未公开披露这一点。
最初的说法是光标根本没有*授权*该模型，引发了关于可能违反Moonshot AI（Kimi的创建者）服务条款的争论。证据表明Moonshot最初对此提出异议，然后删除了他们的帖子，可能表明正在进行谈判。
用户对光标的价值主张表示担忧——质疑该公司*实际*提供的服务，除了重新包装现有的工具，如VS Code，以及现在，Kimi之外。一些客户感到被误导，而另一些人则优先考虑性能，无论底层模型如何。 还有人猜测，由于Moonshot涉嫌参与“模型蒸馏攻击”，这可能会危及光标访问Anthropic等其他模型。
颜色过多
Too Much Color
3 小时前
## CSS 颜色精度：总结 在进行 CSS 压缩时，深入研究了颜色精度，发现**对于大多数颜色表示，3 位小数（3dp）通常就足够了。** 超过这个数量，人类感知无法区分差异，多余的数字只会浪费字节。 具体来说：对于 Oklch 和 Oklab，建议使用 3dp。对于较旧的 Lab 和 Lch，需要的精度甚至更低。sRGB 表示法（rgb, hsl）和度数等单位通常可以使用整数。这源于“最小可感知差异”（JND）——人类可以检测到的最小颜色变化——以及 Oklab 等现代颜色空间的感知均匀性。 虽然浏览器会以高精度存储颜色，但**压缩器应积极地进行四舍五入**以减小文件大小。 颜色操作的链式处理（例如 `color-mix()`）会放大舍入误差，因此 3dp 比 2dp 更安全。Alpha 值也受益于 3dp，以实现准确的混合。 作者的研究，包括使用 Delta-E 计算进行的广泛测试，表明这些建议在优化文件大小的同时保持了视觉保真度。 这种简化将在 csskit 中实施，并希望被其他压缩器采用。
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太多颜色 (keithcirkel.co.uk)
3 分，由 maguay 发表于 2 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论 帮助
rekabis 发表于 10 分钟前 | 下一个 [–]
> 记住的魔法数字是“刚好可察觉的差异”(JND)。对于 dE00，JND 约为 2.0。低于这个值，人们很难区分两种颜色。低于 1.0，基本上没有人能区分。
> 除了四色视觉者。特别是，拥有大脑中四个颜色通道并且第四个锥细胞频率不同的强四色视觉者。
> 诚然，他们非常罕见。据称，全球范围内只有几十例得到确认。
> 但他们确实存在。回复
cratermoon 发表于 1 小时前 | 上一个 [–]
我的 JND 是 0.0089
你能打败它吗？https://www.keithcirkel.co.uk/whats-my-jnd/?r=A30iKP__7_Hb
#WhatsMyJND 回复
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注意：你告诉人工智能的内容可能会被利用。 (natlawreview.com)
5 分，petethomas 发表于 23 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论 帮助
dwedge 发表于 0 分钟前 | 下一个 [–]
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Havoc 发表于 15 分钟前 | 上一个 [–]
这确实令人担忧，但我输入人工智能的大部分内容都是有意的。像 Instagram 和 TikTok 算法那样，从你将鼠标悬停在图片上的一瞬间推断出你的信息，更让我害怕。
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