2011年，苹果推出了“Cards”应用。这是一个由史蒂夫·乔布斯构思的宏大项目，允许用户发送高质量的凸版印刷定制卡片。该计划代号为“极速赛车”（Speed Racer），但对于负责实现乔布斯完美主义愿景的生产合作伙伴来说，这却是一场运营噩梦。
苹果要求提供高端功能，如100%纯棉纸张、厚重的压凹效果，以及为了不破坏美感而采用的肉眼不可见、仅能通过紫外线扫描的条形码。这些要求需要复杂的、多阶段的印刷工艺，并要求邮政部门进行前所未有的配合。该项目因管理不善而臭名昭著，导致了严重的洲际物流混乱，并引来了苹果公司“紧急级别”的审查。
尽管在重压之下上线，但该应用推出后的市场需求并不理想，无法证明其巨大的物流投入是合理的。虽然在乔布斯于2011年10月去世后，苹果内部团队出于对他的敬意坚持了一段时间，但该应用最终还是在2013年被停用。这个项目至今仍是一个警示故事，反映了苹果不妥协的设计理念与大规模市场制造和交付现实之间的冲突。
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这篇链接文章及随后的 Hacker News 讨论回顾了苹果公司 2011 年推出的“Cards”应用，该应用允许用户直接通过 iPhone 发送实体的凸版印刷贺卡。
该领域的前竞争对手们回顾了苹果进入市场时那种被“Sherlocked”（被苹果原生功能取代）的感觉。尽管苹果带来了高端的设计，例如为了保持信封整洁而定制的紫外线隐形条码，但该产品在可靠性上表现挣扎，且缺乏主流吸引力。讨论强调了史蒂夫·乔布斯时代“经典”的产品开发模式：即对那些他人认为不必要的“疯狂”审美细节——如隐藏条码或监管标记——有着无情且往往显得生硬的执着。
评论者对这种理念看法不一。一些人将其视为苹果高端品质和追求完美的标志，并将其比作“范·海伦乐队的棕色 M&M 豆”——这是衡量运营能力的一个先行指标。另一些人则批评这是一种傲慢的、由创始人驱动的“脑抽”行为，将虚荣心置于用户需求之上，往往以牺牲员工福祉和实际的产品市场契合度为代价。最终，该应用因需求不足而停用，这也提醒人们：即使是苹果最精心打造的项目，如果缺乏足够的实用性，也同样会失败。
抱歉。
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新墨西哥州陪审团裁定，Facebook（Meta）在隐私保护方面误导用户，需承担法律责任。此案主要涉及“剑桥分析”丑闻，当时约 8700 万个个人资料的数据被非法收集并用于政治精准投放。陪审团认为，该公司未能保护用户数据，影响了新墨西哥州超过 200 万的全体民众。 此前，该案经过了为期两周的审理。检方成功指出，该平台在数据泄露事件以及随后针对数据经纪人的调查中误导了公众。由于该公司被认定存在超过 200 万次违规行为，法官将裁定最终罚款金额，州政府寻求每项违规处以最高 5000 美元的罚款。 Meta 表示将提出上诉，理由是援引宪法第一修正案权利，并称州政府提供的证据已过时。这一裁决对新墨西哥州而言是一次重大胜利，在其他各州达成广泛和解协议后，该州坚持独立推进此案。今年早些时候，该州还获得了另一项重大法律胜利，当时 Meta 因其平台上的儿童安全保护问题被判处近 10 亿美元罚款。总检察长劳尔·托雷斯（Raúl Torrez）称赞该裁决是追究大型科技公司责任的历史性一步。
新墨西哥州陪审团裁定 Meta（Facebook）在剑桥分析公司丑闻中欺骗用户罪名成立。由于其他大多数州此前已达成和解，这次裁决标志着一次罕见的法律胜利。
Hacker News 上的讨论反映了人们对于企业监管有效性的严重分歧。该裁决的批评者认为，此类法律行动往往只是走过场，和解金被视为“经营成本”而非有效的威慑手段。许多用户表示，与 Meta 的营收相比，罚款微不足道；且诉讼过程过于缓慢，以至于判决下达时已显得意义不大。
相反，一些评论者认为，各州在此案中的法律工作建立了一套宝贵的“法律先例”，可供数千起针对 Meta 的私人诉讼的原告利用。辩论还触及了监管机构与科技公司之间的“旋转门”现象，许多参与者对现有体系是否能够真正追究大型企业责任持怀疑态度。另有一些人则对剑桥分析公司丑闻本身提出质疑，怀疑该公司的数据收集手段对政治结果的影响是否如外界所描述的那样严重。
本文详述了一项关于训练“世界模型”——即**联合嵌入预测架构 (JEPA)**——来游玩 1996 年版《宝可梦：红》的实验。
实验目标是打造一个能够在不依赖显性奖励的情况下，控制角色在宝可梦大木博士的研究所内走动并选择初始宝可梦的 AI。该模型并未直接预测原始像素，而是利用编码器将游戏截图映射到潜在的“嵌入空间”中，并通过按钮输入来学习预测未来的状态。为防止“潜在崩溃”（即模型将所有输入映射为相同的值），作者采用了 **SIGReg** 正则化技术，强制嵌入遵循标准正态分布。
虽然最初的规划尝试因长序列中的累积误差而失败，但作者通过在“预演”（即模型基于自身先前的预测而非真实数据来推演后续步骤的序列）上对预测器进行微调，成功提升了性能。最终模型在 52% 的尝试中成功获得了初始宝可梦。尽管该项目的应用范围有限，但它证明了世界模型能够有效地学习环境动态，并在复杂的、无奖励机制的模拟环境中规划目标导向的行为。
这个 Hacker News 帖子讨论了用户“stmonty”名为“教世界模型玩宝可梦”的项目，该项目探索了如何利用 JEPA 架构让 AI 玩这款经典游戏。
讨论主要涵盖三个方面：
1. **技术可行性：** 作者探讨了扩展此类模型的挑战。他们指出，虽然当前技术可以学习基本的交互，但要完成整个游戏——这需要管理像收集徽章这样复杂的顺序目标——很可能不仅仅依靠扩展现有网络就能实现。
2. **社区背景：** 该帖发布时恰逢另一个类似项目（“Jev 玩宝可梦红版”）出现，引发了关于这些主题是否冗余的简短讨论。随后澄清了这是两个独立的实验。
3. **哲学辩论：** 帖子中包含了一场关于 AI 项目“本质”的激烈争论。一位用户认为，使用 AI 自动化游戏是对原游戏开发者不尊重，且缺乏艺术固有的“生命时间”。其他人则反驳说，该项目是对机器学习的技术探索，类似于教动物表演杂技，并非旨在贬低原始素材的创作价值。
