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美国计划推出在线门户，以绕过欧洲及其他地区的内容封禁。
US plans online portal to bypass content bans in Europe and elsewhere
18 小时前
## 美国科研生态系统面临压力 近期美国疾病控制与预防中心（CDC）发布警报，强调了抗生素耐药性“超级细菌”日益增长的威胁，它们每年导致数百万感染和数万例死亡，预计到2050年将成为主要杀手。然而，应对这场危机的努力受到近期特朗普政府对美国科研的重大干扰。 数十亿美元的研究经费被削减，数千项拨款被取消，超过1000名美国国立卫生研究院（NIH）员工被解雇，严重影响了实验室和研究人员——特别是年轻科学家。NIH研究员伊恩·摩根体现了这种困境，由于招聘冻结，他的职业发展前景不明朗。 这种“人才流失”导致年轻美国科学家寻求在欧洲和其他地方的机会，而移民限制则阻碍了国际人才的涌入。削减还涉及重要的培训项目，危及未来研究人员的培养。尽管美国卫生及公共服务部声称，NIH内部许多人担心美国科研领导地位和创新能力将受到长期损害，可能阻碍依赖生物医学研究的公共卫生和经济增长的关键进展。这种情况威胁着将潜在的救命发现“搁置”。
## AI 作为外骨骼，而非代理 在人工智能方面取得成功的公司，并非将其视为人类工人的替代品，而是将其视为能力强大的*放大器*。关键在于框架：与其努力追求完全“自主代理”，最有效的方法是将人工智能视为“外骨骼”——支持和增强人类工作，而非取代它。 这种模式通过现实世界的例子得到证明，例如制造业中的外骨骼（在福特公司减少高达 83% 的受伤事故）和军事应用（允许士兵以更少的压力携带更多重量）。即使在医疗康复领域，外骨骼也使瘫痪患者能够行走。 作者提倡将任务分解为更小、更离散的组成部分，并构建专注于擅长*特定*任务的“微代理”——例如自动化提交消息编写或识别代码模式——同时将关键决策权留给人类。这与尝试完全工作流程自动化的结果常常令人失望形成对比。 通过结合人工智能处理大量数据的能力与人类判断和情境理解（通过诸如“产品图”之类的工具），团队可以提高生产力、减少错误，并为创造性问题解决保留认知资源。人工智能的未来不在于自主性，而在于*放大*。
自11月发布Gemini 3 Pro以来，你们的反馈和进展速度推动了这些快速改进。我们今天发布3.1 Pro预览版，以验证这些更新，并在不久的将来全面发布之前，继续在雄心勃勃的代理工作流程等领域取得进一步进展。 从今天开始，Gemini应用程序中的Gemini 3.1 Pro将为Google AI Pro和Ultra计划用户提供更高的限制。3.1 Pro现在也仅限Pro和Ultra用户在NotebookLM上可用。开发者和企业现在可以通过AI Studio、Antigravity、Vertex AI、Gemini Enterprise、Gemini CLI和Android Studio在Gemini API中预览3.1 Pro。 我们迫不及待地想看看你们将用它构建和发现什么。
最近在Bluesky平台上出现一场辩论，焦点在于“左翼讨厌科技”的说法。这场争论源于有关Anthropic等人工智能进展以及对人工智能生成内容担忧的新闻。这一论点，受到一篇批评人工智能领域学术怀疑主义的博文的推动，认为左翼正在落后于“科技乐观主义”。 然而，作者自称是左翼人士，反驳了这一观点，指出左翼人士经常支持高速铁路和mRNA疫苗等技术。核心问题并非拒绝*所有*技术，而是对生成式人工智能持批判态度，认为它只是资本主义剥削的又一工具，而非通往乌托邦未来的道路。 作者认为，人工智能所谓的“智能”仅仅是复杂的模式匹配，而当前的热潮是由行业利益驱动，旨在寻求投资和有利政策。归根结底，左翼的怀疑源于对人工智能如何影响工人及日常生活方式的担忧，质疑它是否真正改善了民生，还是主要使那些从中获利者受益——这呼应了历史上的批评，例如卢德运动，他们并非反技术，而是反剥削。
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## 北极冒险：历时40多年的现代化之旅
四十多年来，作者间歇性地致力于《北极冒险》这款文字电脑游戏，该游戏最初于1981年为Radio Shack TRS-80编写。 最初，它是一个受到斯科特·亚当斯冒险游戏启发的个人项目，以打字列表的形式发布，但由于一个错误导致游戏无法游玩——作者后来纠正了这一点。
最近，作者重访了《北极冒险》，利用Anthropic的Claude Code AI将原始BASIC代码转换为现代、基于Web的版本*并带有图形*。 这一过程出人意料地成功，Claude在几分钟内生成了一个可玩草稿。 然后，作者花费数周时间进行调试、完善，并添加了保存功能和纯文本模式等功能。
虽然作者承认AI完成了大部分编码工作，但他强调创意方向和迭代改进是他们自己的成果。《北极冒险2026》保留了其80年代的魅力——包括源于内存限制的非逻辑元素——同时提供了更易于访问和更具视觉吸引力的体验。 该项目是对人工智能在软件开发领域潜力的有趣探索，证明即使是几十年历史的代码，在现代技术的帮助下也能重获新生。
## 黑客新闻上的复古游戏与灵感
黑客新闻上的一场讨论，源于vontzy更新的1981年文字冒险游戏（现在已成为多媒体体验：[https://www.arctic81.com](https://www.arctic81.com)），引发了一股对早期电脑游戏的怀旧之情。许多评论者分享了受到像Scott Adams这样的先驱者启发的记忆，他的文字冒险游戏激发了一代人对编程和游戏设计的兴趣。
用户们回忆了在TRS-80、TI-994a和Apple II等平台上的游戏体验，强调了在互联网时代之前的游戏挑战和回报——提示稀少，解决问题依赖于独创性（有时也依赖于像《冒险游戏手册》这样的指南）。
一些评论者描述了在年轻时用BASIC创建自己的冒险游戏，甚至最近使用Codex CLI等现代工具来重振旧项目。这场对话强调了互动小说持久的吸引力，以及这些早期游戏对科技行业许多人的深远影响。
## 微支付：新闻业的潜在发展道路 互联网碎片化的阅读习惯削弱了读者与出版商之间的直接经济联系，导致有价值的内容在很大程度上未能实现盈利。里克·布鲁纳认为**微支付**提供了一种可行的解决方案，可以将分散的读者转化为增量收入，*无需*损害订阅，甚至可以通过验证的受众数据提高广告收入。 随着大型科技公司占据主导地位，当前的广告投资回报率正在下降，并且在虚假信息和“AI垃圾”的影响下，准确衡量广告效果变得越来越困难。微支付提供了一种区分合法网站（拥有活跃的、真实的受众）与那些被机器人驱动的网站的方式。 文章借鉴了移动游戏成功实施应用内购买的经验，提出双步骤支付流程可以克服过去对微支付的反对意见。首先将“出版商代币”作为订阅者奖励推出，然后扩大访问范围，可以鼓励采用。 最终，文章强调了营销人员采用健全、独立的衡量方法（如里克·布鲁纳提供的）的紧迫性，而不是依赖大型科技公司不透明的系统，以确保广告资金支持真正的内容和健康的的信息生态系统。简化的用户体验，最大限度地减少访问内容的障碍，对于成功至关重要。
CTO表示93%的开发者使用AI，但生产力仍然只有10%。
CTO Says 93% of Developers Use AI, but Productivity Is Still 10%
19 小时前
## AI 与开发者生产力：Pragmatic Summit 关键要点
Laura Tacho 在 Pragmatic Summit 上的主题演讲，基于对 121,000 名开发者的调查研究，揭示了一个显著的转变：AI 编码助手已深度融入开发者工作流程，92.6% 的开发者每月使用，75% 的开发者每周使用。然而，生产力提升已稳定在 10% 左右——最初的提升并未持续增加。
最大的影响体现在“AI 编写的代码”上，现在占生产代码的 26.9%，以及入职时间减半（以提交第 10 个 Pull Request 的时间衡量）。AI 擅长加速学习和减轻认知负担，使新员工和处理不熟悉项目的工程师受益。
至关重要的是，研究强调了性能差距。AI 能够放大在组织结构良好的公司中的成功，但*暴露*了在挣扎中的公司的缺陷。仅仅采用 AI 并不够；组织转型和强大的领导力至关重要。像 Codex（下载量超过 100 万次）这样的工具展示了潜力——思科的代码审查时间减半——但只有与卓越的开发者体验 (DevEx)、快速的 CI 和清晰的文档结合使用，才能发挥最大效用。
Tacho 强调要专注于解决实际客户问题，而不是追逐技术新奇，并在期望 AI 带来实质性成果之前解决系统性问题。最终，AI 的成功取决于全公司对变革管理和可衡量目标的承诺。
## AI 编码助手：有限的生产力提升
最近的一项调查显示，AI 编码助手并未显著提高开发人员的生产力，即使广泛采用（93% 的开发者正在使用它们），仍然保持在 10% 左右。讨论强调，仅仅将 AI 添加到现有工作流程中并不能自动解决潜在的组织瓶颈——通常，编码速度并非主要问题。
许多评论员指出阿姆达尔定律，认为编码速度的提升受到其他因素的限制，例如会议、代码审查和决策过程。人们对 AI 生成代码的质量表示担忧，尤其是在可维护性和彻底审查的必要性方面。一些经验表明，如果初级开发人员在不理解底层代码的情况下依赖 AI，反而可能*降低*团队的生产力。
普遍的看法是，AI 最适合自动化重复性任务，例如样板代码生成和测试创建，但在解决复杂问题或架构设计方面帮助较小。最终，AI 集成的成功取决于公司的现有文化和实践，并且可能需要对工作流程进行根本性的转变才能实现实质性的收益。
## 从 Pascal 到 Rust 再回到 Rust：一个 Web 开发之旅 我的编程之旅始于九年级时的 Pascal，随后很快深入学习 C，被其低级控制能力所吸引。在探索 PHP 和 C++ 之后，我攻读了软件工程学位，并最终在 PHP 中找到了一份 Web 开发工作——这与我热爱的 C 语言家族有所不同。 尽管我接受了 PHP、Python 和 Ruby 等动态语言用于 Web 开发，但我始终渴望 C 的精确性。Rust 出现后，提供了一种潜在的解决方案，它既具有低级控制能力，又具有现代工具。我成功地使用 Rust 构建并发布了一个产生收入的 Web 应用程序，但最终将其迁移回 Node.js。 虽然 Rust 在某些领域表现出色，但 Web 的动态特性带来了挑战。编译时间、模板安全性、本地化以及生态系统的成熟度对于独立开发者来说都存在问题。Node.js 尽管有一些缺点，但它提供了更快的迭代速度、更好的动态任务工具（如模板和 i18n），以及更成熟的 Web 聚焦生态系统。 最终，快速开发和维护的需求超过了 Rust 对于*这个*项目的优势。虽然我享受了 Rust 的体验并学到了宝贵的经验，但我已经回到了 Node.js，认识到它是我当前需求的更务实的选择。