图表和数据可免费使用，包括商业用途（CC BY 4.0）。请注明“Obelisk Club”并链接到本页。建议引用：Obelisk Club，《App Store 2026 in numbers》，2026年11月6日，https://obelisk.club/research/app-store-2026 下载所有图表（CSV）
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关于 2026 年 App Store 数据的讨论涵盖 AI 重度应用、定价与废弃应用。评论者指出，废弃应用往往仍会积极投放广告并持续流失用户；收入可能遵循帕累托分布。一位独立相机开发者表示，AI 已让精致应用变得轻而易举，从而提升了营销与品牌识别度的重要性。用户希望获得非 AI 滤镜，并指出劣质应用早于 AI 出现。关于 AI 助手是否会替代许多应用存在争议：有人认为 Booking 等服务容易受到冲击，而另一些人怀疑 LLM 能否可靠管理细粒度的生活方式/训练数据。提出的基于 agent/MCP 的食品订购方案，与用户浏览酒店和查看视觉细节的偏好形成对比。担忧包括平台劣化、偏见与回扣。苹果因未完全拥抱 AI 而受到批评，尽管即时生成应用仍属推测。总体而言，许多应用已过时或价值低下，可持续性与可发现性是主要担忧。
BUI 是一个基于 Blender UI 代码的独立 UI 库，配有小型 C 运行时（kit），负责小组件、布局、输入、绘制、撤销、主题和窗口宿主。它可从 C、Python、Rust、JavaScript/React、Dear ImGui 以及 tkinter/Qt 风格的 Python 使用。它提供 Blender 的交互方式（拖拽 scrub 数字、数学表达式、菜单、饼菜单、撤销）、损伤渲染、CPU/GPU 渲染、内嵌 Inter 字体、图像解码，以及 Blender 深色/浅色主题。Python 支持 tkinter 和 Qt 语法以及 45 个 Blender 组件；Rust 提供 HTML/CSS/Tailwind/rsx/gpui 构建器；JavaScript/React 通过 napi-rs 运行并可打包为小型可执行文件。Dear ImGui 可运行在 BUI 窗口上。它面向 Windows/Linux（macOS 实验性），支持无头测试。基准显示启动快、空闲 CPU 低、帧时间有竞争力。因源自 Blender 代码，采用 GPL-2.0-or-later。
BUI 是一个新 GPL 许可库，将 Blender 的 UI 提取为可复用、据称快速的工具包，支持 Python、Rust、JavaScript、C/C++ 和 Dear ImGui。创建者说它完全由 LLM 构建，主要通过移除 Blender 中的非 UI 代码。Hacker News 评论者意见分裂：一些人称赞清晰的 README 和 Blender 衍生设计，另一些人批评 LLM 生成的文本、GPL 许可、缺乏无障碍支持和网页演示保真度。多名用户质疑性能声明；发布的基准测试表明 GPUI 与其他 Rust GUI 相比并不特别快。其他人争论 Blender 的 UI 质量以及原生工具包是否更可取。总体而言，BUI 是一个雄心勃勃但有争议的衍生项目，语言支持广泛，但存在显著的许可、打磨和信任担忧。
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英国计划立法，要求招聘广告必须公开薪资。Hacker News 评论者大多欢迎这一举措，认为透明度能节省求职者和雇主的时间，减少冗长面试后的剥削性低价邀约，并帮助处于弱势的候选人避免被压低工资。许多人分享了在收到低价邀约前被拖着走的经历，并表示现在若没有薪资信息就拒绝继续。其他人指出，薪资范围可能过宽或被用于“诱饵转换”，并质疑执行力度。一些经理为基于候选人专业化的弹性范围辩护，但批评者认为此类过宽范围应拆分为更清晰的层级。该帖还讨论了薪酬公平、谈判、工会以及披露薪资是否可能略微压低平均薪资同时减少不平等。总体而言，多数人同意强制披露薪资范围是一项务实改进，前提是其有意义且得到执行。
在WIRED World Fair上，Hugging Face首席执行官Clément Delangue认为，AI智能体的不当行为和未来风险主要来自封闭实验室，而开源AI可以帮助防止少数公司主导该领域。他表示，AI智能体的部署者应对攻击承担法律责任，尽管Hugging Face没有对OpenAI采取法律行动。他驳斥了存在性AI风险，表示他的P(doom)接近零。他还强调了Hugging Face的增长：超过2000万开发者、50,000台Microduck机器人售出，以及Nvidia计划以129.3亿美元收购，他表示这将帮助公司在AI需要更多资源时参与竞争。
Hugging Face CEO Clément Delangue 表示他的 P(Doom) 接近零。Hacker News 评论者争论开源 AI 是否会增加生存风险。一些人认为 P(Doom) 是主观的，真正的担忧是不平等、监视和人类边缘化，而非科幻式的灭绝。其他人讨论未来风险可能来自前沿封闭实验室，但评论者指出风险源于能力，而非开放性。一些人说开源可以帮助加固系统抵御攻击；其他人担心被越狱的本地模型可能被用于网络攻击。一个旁支讨论了代理式网络攻击是否违法，以及 Hugging Face 是否应该对 OpenAI 采取法律行动。总体而言，该讨论串对末日叙事表示怀疑，对开放还是封闭的 AI 更安全存在分歧，并关注不平等和网络滥用等现实危害。
加拿大预算包含500亿美元推动，帮助使国家电网规模翻倍。Hacker News讨论聚焦这是否是高回报基础设施投资：评论者指出可再生能源资本成本高但运营成本低、电网传输的价值，以及德国融资与政策选择的经验。有些人担心数据中心可能是主要推动力，政府支出或税收抵免可能低效；另一些人认为对数据中心的批评不合适。整体而言，讨论围绕能源经济、电网扩张与政策，而非仅关注气候目标。
作者怀疑自主研发是否真正具有独创性。在所监测的项目中——Scrabble 引擎、Ultimate Tic-Tac-Toe 和 AI 哲学研究——模型表现出判断力不足：它会遗漏重要资料来源，运行效力不足的实验，追求微不足道的方向，并未能识别出有用的近期想法。黑客松论文也类似，方法上不完整。主要例外是快速反馈的爬山任务，其中反复提示和人类策略建议将 Scrabble 走法列举性能提升了 10 倍。即便如此，关键洞察仍来自人类。作者还指出 AI 报告难以理解，需要追问才能提取结果，这容易诱使人不加批判地接受输出。
Hacker News 评论者就 LLM 是否真正具有创造力展开辩论。原帖作者认为 AI 研发缺乏远见和判断力，表现得像一个知识渊博但智商不高的助手，只在用户缺乏专业知识时显得令人印象深刻。其他人认为新颖性常常是重组，因此 LLM 的速度与广度可以在数学或编程中产生有用或新颖的联系。批评者反驳说，LLM 是有损的、偏向平均值的，在系统设计、判断力、文献优先级排序和自主研究方面较弱；它们在被大量引导、约束或与人类配对时表现出色。一些人指出，数学成功依赖于大规模计算、搜索和验证器，而非纯粹的洞察。怀疑者质疑关于秘密前沿模型的说法。总体而言，讨论倾向于认为 LLM 是强大的助手，能加速苦力活和明确定义的任务，但还不能作为自主的、有远见的研究者。
访问被拒绝：您没有权限访问此服务器上的 "http://thereader.mitpress.mit.edu/from-linux-to-wikipedia-how-volunteers-build-the-internet/"。参考编号 #18.d2753617.1793946700.bfbd2dd9 https://errors.edgesuite.net/18.d2753617.1793946700.bfbd2dd9
Hacker News 讨论了一篇 MIT Press 文章/书籍，讲述志愿者如何构建了 Linux 和 Wikipedia 等互联网基础设施。高赞评论认为，现代科技通过商业化、云中心化和 AI 钝化技能削弱了热情。回复褒贬不一：一些人对爱好者的 FOSS、逆向工程和静态网站感到乐观；另一些人说企业利润、MBA 和激励机制破坏了开源项目。一些人争论是否存在“邪恶阴谋集团”还是仅仅是系统性激励。其他评论提到付费贡献者、法律/安全负担以及 AI 生成的垃圾内容。还有关于金钱之外人类动机的讨论，引用有用工作的成就感，而批评者说不愉快的工作需要报酬。总体而言，讨论反映了怀旧、对商业化/AI 的担忧，以及对志愿者同伴生产的持续信念。
这篇文章按科幻作品预测实际人工智能发展的准确性进行排名，评分涵盖创建（40%）、能力（35%）和部署（25%）。特德·姜的《软件体的生命周期》因描绘教学、维护和销售人工智能而排名第一。其他突出作品包括理查德·鲍尔斯的《伽拉忒亚2.2》对神经语言学习的描写，以及《她》和《完美匹配》对消费类助手的描写。Avogadro Corp因软件代理使用公司系统而受到称赞。作者指出，没有2017年之前的故事清晰预测Transformer注意力机制，或从聊天机器人快速转向研究型代理。分数差异很大：有些作品在部署或创意质量上表现出色，却忽略了训练、扩展或研究发现。总体而言，最具先见之明的故事较少关注全知机器，更多关注混乱的发展过程、不均衡的能力、人类反馈和日常使用。
这个帖子讨论科幻对人工智能的预期程度。评论者指出，现代LLM与经典逻辑、不出错的人工智能不同，反映了从符号AI到文本训练模型的转变。他们引用阿西莫夫、班克斯的《文化》系列、《Manna》、《加速》、《盲视》、《极光》、《巨像》等作品，认为其准确性各不相同，尤其在语言、对齐、机器人技术和人类目的方面。许多人认为后奇点小说很难写，因为AI可能让人类角色过时；故事要么避开AI，要么为人类活动寻找理由。有些人把LLM视为合理但非AGI，而另一些人则质疑当前AI是否被过度炒作。主题包括对齐、白领工作的自动化、机器人操控、乐观与悲观，以及科幻是描述性而非预测性。总体而言，评论者同意科幻捕捉到了一些主题，但常常错过了类似LLM的行为以及当前AI杂乱、源自人类的特性。
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关于“硅谷的糟糕一夜”的 Hacker News 讨论，围绕快速建设 AI 数据中心引发的 backlash。评论者争论公司为何不资助本地基础设施，理由包括现场电力需求、速度和电网限制。有人提议碳税、购电协议、核电或系列化反应堆；其他人指出核电的延误/成本以及燃气轮机污染。用户还指出，反数据中心情绪是对本地噪音、水、空气和电费担忧的真实回应，而非仅仅是外国宣传。更广泛的主题包括电力成本上升、债务融资的建设、就业恐惧、社会契约侵蚀、精英脱离以及对硅谷及其盟友的政治后果。即使是支持 AI 的评论者也反对选址不当的中心，呼吁更好监督、更多本地利益和不那么仓促的扩张。
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2 天前
pwn.college 是由亚利桑那州立大学维护的免费、实践型网络安全教育平台。学习者从白带开始，通过涵盖计算基础的实践挑战逐步进阶，终端始终相伴。用户必须同意不在网上分享挑战解法，以维护其教育价值。平台提供按顺序推进的道场、支线任务、教育者工具、会议支持以及社区创建的内容。完成 pwn.college 后，学习者可以参加 CTF、wargame、其他学习平台、实习或研究，以达到棕带和黑带级别。其基础设施是开源的，部分模块闭源，教育者可开展协作。各种资源被索引以供进一步学习。
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