## 无用:一场无尽滚动练习
FUTILE是一个极简主义网站,旨在批判像TikTok和Instagram这样的平台上的无限滚动成瘾特性。该网站呈现一个永久加载的页面——一个“虚空”,并衡量用户愿意滚动的*距离*,而不是追踪点赞或互动。
值得注意的是,分数**仅在智能手机上记录**,因为开发者认为用拇指滚动更能“真实”地衡量对这项无意义任务的投入程度。虽然除了对优先事项的质疑之外没有实际回报,FUTILE却俏皮地暗示它*可能*会改善你的心情(不可见地),甚至微妙地影响地球的自转。
它是一个自我意识的数字分心实验,承认了时间浪费甚至拇指疲劳的可能性。FUTILE维护着一个排行榜,根据滚动距离对用户进行排名,拥抱了“虚无冠军赛”的荒谬性。
## 值得掌声的软件:莲花1-2-3与对惊叹的追求
如今,视觉效果惊艳的软件演示往往难以激发真正的惊叹,很快就会被遗忘。作者回忆起过去,像MacPaint中的像素擦除或安迪·沃霍尔的填充功能这样简单的创新,就能引来热烈的掌声。他试图理解现在什么才能引起同样的反应。
他发现答案在于**集成的功能和切实的改进**。莲花1-2-3,早期IBM-PC的“杀手级应用”,实现了这一点。与需要繁琐磁盘更换的VisiCalc不同,1-2-3将电子表格、图表和数据库功能整合到一个快速、易于使用的软件包中。能够以图表的形式即时可视化电子表格数据——一项“一键”操作——是革命性的。
虽然宏和插件等功能扩展了其功能,但1-2-3的核心优势在于其效率和集成性。甚至一个雄心勃勃的自然语言界面HAL,也试图简化复杂的任务。尽管最终被超越,但1-2-3的影响是不可否认的,它影响了现代电子表格,并证明真正的创新并不总是关于视觉奇观,而是关于解决问题和显著改善工作流程。它不仅仅是一个电子表格,它是一个商业引擎。
## Windows 可靠性的衰退
多年来,向家人推荐Windows笔记本电脑是一个简单的答案——价格实惠、兼容性好、灵活度高。然而,情况已经改变。微软优先发展云服务(如Azure)和人工智能开发,似乎忽视了其核心操作系统,导致用户体验和信任度下降。
最近的问题包括强制集成人工智能(如侵犯隐私的“Recall”)、破坏性更新导致全球系统瘫痪,以及令人沮丧的用户界面充斥着不需要的预装应用程序。尽管存在安全风险,许多用户*更喜欢*不受支持的Windows 10,而不是日益出现问题的Windows 11,这凸显了根深蒂固的不信任感。
苹果公司更实惠的MacBook选项进一步威胁着Windows的主导地位。虽然MacOS和Linux等替代方案存在,但它们没有相同价位或广泛的兼容性。微软的重心转移——将Windows视为“管理的资产”而非优先事项——导致产品由投资者需求驱动,而非用户需求。
虽然对稳定性的重新关注正在出现,但重建经过多年可疑决策后的信任将是一个漫长的过程。曾经简单的技术推荐现在需要暂停,这是微软内部更深层问题的症状。
## RVA23:CPU设计向可预测并行转变
RVA23代表着CPU架构的一次重大变革,强制采用RISC-V向量扩展(RVV),将显式并行性提升为核心能力,而非可选附加组件。这一举措将性能重点从投机执行——以牺牲功耗、复杂性和安全性为代价来提升速度——转移到可预测的、向量驱动的并行性。
历史上,CPU依赖“猜测”来实现性能提升,需要日益复杂的硬件来管理投机。RVA23并未消除投机,但通过允许向量单元直接处理并行工作负载,恢复了平衡,从而实现更简单、更高效的标量核心。
这从根本上改变了软件/硬件契约。开发者现在可以*可靠地*利用RVV进行代码优化,尤其是在AI和机器学习中常见的数据并行任务方面。硬件设计者可以优先考虑向量吞吐量和内存带宽,摆脱仅仅追求投机收益的模式。这呼应了Cray等早期向量机器的方法,优先考虑可预测的性能而非推断并行性。
最终,RVA23结束了投机在CPU设计中的垄断地位,为现代计算需求提供了一种可行且日益有利的替代方案。
最近关于Anthropic的每月200美元Claude Code Max计划每用户亏损4800美元的报道具有误导性。5000美元的数字源于Cursor的内部成本——他们以接近零售价的价格*使用*该模型,而非Anthropic的实际计算费用。
虽然重度用户*可能*会根据Anthropic的定价(每百万token 5美元/25美元)达到5000美元的API等效使用量,但这并不反映Anthropic的潜在成本。与OpenRouter等平台上的类似开源模型(Qwen, Kimi)相比,推理成本大约低10倍——对于重度用户而言,可能在500美元左右。
Anthropic可能在大多数订阅者身上实现盈亏平衡或盈利,因为只有不到5%的用户达到使用上限。核心问题并非推理成本,而是模型训练、研究人员薪资和计算基础设施的巨大开支。
“昂贵的AI推理”的说法有利于前沿实验室,为其高API溢价和抑制竞争辩护。基于OpenRouter的定价,现实的观点表明推理的盈利能力远高于通常认为的。
## Tess.Design:AI艺术授权项目回顾
2024年5月,Kapwing推出了Tess.Design,一个旨在为AI图像生成提供艺术家风格的伦理授权平台,为每次使用提供50%的版税。尽管该平台拥有坚实的法律基础——主张艺术家对AI生成的衍生作品拥有版权——但在运营20个月后,于2026年1月关闭。
Tess解决的核心问题是艺术家因其作品被用于AI模型训练而缺乏补偿。虽然它对寻求合法AI图像的艺术家和媒体公司具有吸引力,但采用率却面临挑战。对325位艺术家的接触显示出显著的抵制:对AI的意识形态反对、对品牌稀释的担忧以及对声誉风险的担忧。只有6.5%的艺术家加入,他们的动机是被动收入和创意探索。
Tess产生了12,172美元的收入,但亏损7,000美元,未能达到可持续的规模。一份潜在的企业合同因围绕AI版权的持续法律不确定性而未能达成。最终,关闭源于未解决的法律问题、艺术家不信任的不利时机以及需要将资源重新集中到Kapwing上。
这次实验强调了关键教训:在插画等碎片化领域,创作者的采用很困难;品牌控制对艺术家至关重要;时机至关重要。虽然AI授权模式并未消亡,但成功需要应对这些挑战,并可能专注于更狭窄的范围。Kapwing已将Tess的功能整合到其AI助手中,为艺术家提供私人的风格模仿工具。