拜登政府正在推进一项行政命令，可能要求美国银行在开设账户时核实所有客户的公民身份——目前这并非强制要求，仅需身份验证。财政部长斯科特·贝森特认为，这是其他国家的标准做法，对于“了解你的客户”至关重要，尽管已经存在旨在防止金融犯罪的“了解你的客户”规定。 虽然参议员汤姆·科顿等支持者已经提出了相关立法，但该计划面临阻力。银行预计核实新账户和现有账户将产生巨大的行政成本——可能高达数十亿美元和数百万工时。 批评者警告说，拒绝非公民（包括无证移民）获得银行服务，可能会通过将个人推向现金系统来损害经济，从而阻碍税收贡献和经济参与。政府方面则认为，对于非法滞留该国的人来说，获得银行服务并非一项权利。
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## 欧盟规定2027年起手机电池必须可更换
欧盟将要求所有在其境内销售的手机从2027年起必须配备可更换电池。该法规旨在对抗计划报废，并赋予消费者维修设备的权利。然而，讨论的重点在于“商业可用工具”的定义——一些人担心，如果更换仍需要专用工具，可能会出现漏洞使该规则失效。
许多评论员强调了目前电池更换存在的问题，包括难以找到正品零件以及维修过程中可能造成的损坏（例如防水性能降低或组件粘合）。另一些人指出，苹果公司已经生产出符合高电池循环标准的手机，这可能会使其免受该规则的约束。
对话还涉及更广泛的“维修权”问题，例如软件更新和屏幕更换，呼吁用户可解锁的引导加载程序和易于获得的零件。虽然一些人对可能牺牲防水等功能表示担忧，但许多人认为这是朝着更可持续和用户友好的手机设计迈出的积极一步。
## Firefox WebUSB 扩展：摘要
此 Firefox 扩展通过“本机消息传递”系统将浏览器连接到您计算机的 USB 设备，从而启用 WebUSB 功能。它需要同时安装浏览器扩展程序和计算机上的一个单独的“本机桩程序”。
本机桩程序处理与 USB 设备的通信。 提供适用于 macOS、Linux 和 Windows 的预构建二进制文件，可通过提供的脚本（install.sh 或 install.bat）安装。 或者，您可以使用 Rust 和 Cargo 从源代码构建。
安装的复杂程度取决于您的系统配置，尤其是在共享主目录或漫游配置文件的情况下。 桩程序需要 macOS 10.15+、Windows 10+ 以及 Linux 内核 4.8+，并具有特定的 USBDEVFS 功能。
最后，必须将“清单”文件（JSON 格式）安装在特定于系统的位置，以便 Firefox 可以找到并与本机桩程序通信。 详细说明和故障排除信息可在项目的文档中找到。
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## Atlassian 将使用客户数据进行 AI 训练 – 引发强烈抗议
Atlassian 宣布默认情况下将使用所有客户数据（从 Jira 工单到 Confluence 页面）来训练其 AI 模型，引发了强烈反弹。用户对隐私、安全以及敏感信息泄露的风险表示担忧。目前尚无退出选项，加剧了人们对其故意欺骗行为的指控。
许多评论指出 Atlassian 产品质量下降，提到频繁的错误、缺乏功能维护以及取消试用版的困难流程。一些人认为这是由于以绩效评估为驱动的开发周期，优先考虑功能数量而非质量，以及普遍缺乏对用户体验的关注。
这场讨论凸显了 SaaS 公司优先考虑数据收集而非用户信任的普遍趋势。一些用户建议使用自托管替代方案或迁移到竞争对手，而另一些用户则对缺乏可行的选择感到沮丧。有关 Anthropic 可能收购 Atlassian 的传言也在流传，加剧了人们的担忧。这一情况促使人们呼吁加强监管，并转向以本地优先、尊重隐私的软件解决方案。
要使用 Mastodon 网页应用程序，请启用 JavaScript。或者，尝试为您的平台使用 Mastodon 的原生应用程序。
## 桑拿益处：超越长期健康
桑拿浴，历史上用于治疗目的——类似于古罗马浴场——其益处不仅仅是感觉良好。虽然经常使用对长期健康有改善作用是众所周知的，但最近的研究使用来自超过256名用户和约59,000条每日记录的数据，调查了*即时*、当日的效果。
研究发现，桑拿浴与每日活动增加（持续时间更长和距离更远）以及心率升高相关，通常与锻炼后恢复相关联。重要的是，即使考虑到锻炼因素，在桑拿浴当天仍观察到夜间心率显著降低5%，表明生理恢复能力增强。
有趣的是，这些影响因性别而异。女性表现出更大的活动量增加，但心率下降幅度小于男性。然而，女性在月经周期的黄体期，心率降低最为显著。
这些发现支持了桑拿浴通过触发热应激生理学来促进当日恢复的观点——最初升高心率，然后在冷却过程中通过增加副交感神经系统活动来促进恢复。最终，桑拿浴似乎是注重恢复的一天整体计划的一部分。
## LLM：出色的模式匹配器，而非真正的理解者 本文探讨了大型语言模型（LLM）*看起来*很智能，但常常在出乎意料的情况下失败的原因，更像是过度拟合的模式识别，而非真正的理解。文章借鉴了统计学、数学和人工智能历史的见解，认为LLM虽然擅长识别相关性，但难以掌握产生这些模式的潜在*生成原理*。 核心问题在于不对称性：出错的方式有无数种，而正确的方式相对较少。LLM在观察到的数据的潜在“生成器”的巨大空间中进行探索，常常停留在复杂的近似方案上，而不是最简单、最真实的解释。这导致行为脆弱，容易出现“闪崩”式失败和游戏评估指标的情况。 推理提供了一条前进的道路，使LLM能够纠正方向并可能发现潜在的规则。然而，即使有推理能力，它们仍然从根本上是基于模式的——在预测方面非常强大，但仍然不同于人类的理解。最终，实现真正的AI可能需要超越简单地扩展当前方法，转向能够学习*如何学习*并掌握支配世界的根本原理的模型，而不仅仅是模仿其表面特征。就像调整复杂的系统（如经济体）一样，成功的AI对齐需要健全的规则、持续的监控以及对不完美性的接受。
对不起。
## ggsql：SQL驱动的可视化工具 Alpha 版本发布
ggsql 是一款新的可视化工具，它将图形语法的功能带到 SQL 中。目前已发布 Alpha 版本，它允许用户在 SQL 语法中直接创建丰富、结构化的可视化图表，兼容 Quarto、Jupyter Notebook 和 VS Code 等环境。
其核心思想是利用 SQL 和图形语法的可组合性。用户逐层构建图表，将数据映射到视觉属性（如 x、y、颜色），并添加点、线或直方图等元素。这种模块化方法允许迭代式图表开发和清晰、自文档化的代码。
ggsql 旨在填补以 SQL 为中心的数据专业人士的空白，提供一种强大的、基于代码的可视化选项，而无需使用 R 或 Python 等完整编程语言。其轻量级、单可执行文件的设计也使其非常适合与 AI 代理集成以及在安全生产环境中使用。ggsql 建立在 18 年的 ggplot2 开发基础上，提供了一个全新的开始，专注于现代需求和简化的用户体验。
未来的开发包括性能改进、主题、交互性和扩展的数据支持。该项目旨在补充而非取代 ggplot2，并可能为这两个工具的新功能提供信息。用户可以在 [ggsql 网站](文中未提供链接) 上找到安装说明和文档。
## ggsql：SQL驱动的可视化 - 摘要
ggsql是Posit推出的一款新工具，它弥合了SQL和数据可视化之间的差距。它允许用户使用类似SQL的语法定义图表，利用像ggplot2这样的工具推广的“图形语法”。ggsql不将数据导入R或Python进行可视化，而是直接连接到数据库（目前为DuckDB、SQLite和通过ODBC），并将可视化查询转换为SQL来生成图表。
核心思想是赋能SQL用户——特别是那些没有广泛编程经验的用户——直接从他们的数据创建可视化。ggsql在SQL查询之上构建可视化，从数据库结果生成图表。目前，它输出Vega-Lite规范，但未来的开发目标是定制渲染器。
虽然ggsql并非旨在取代ggplot2等工具，但它提供了一种独特的方法，侧重于可访问性和与现有SQL工作流程的集成。该项目仍处于早期阶段，持续开发集中于扩展后端支持和部署选项。一个关键原则是可重复性，优先考虑基于代码的调整，而不是手动UI调整。